Перспективный анализ объёма продаж

Аналогичным образом  определяется влияние структуры  реализованной продукции на сумму  выручки (табл. 2.9).

Таблица 2.9

Расчет влияния реализованной  продукции ОАО «Завод-Элекон» на сумму выручки

Изделие	Оптовая цена ед.изд. руб.	Объем реализации продукции, шт.		Выручка по плановым ценам, млн. руб.			Изменение выручки за счет структуры продукции, тыс. руб.
		план	факт	план	Факт при план. структуре	факт
ОНЦ-РГ-09 2РТТ ШР СНЦ 124,125	100 200 250 300	43000 26000 25600 24000	42500 25500 25200 25830	4300 5200 6400 7200	4317 5221 6426 7229	4250 5100 6300 7750	-67 -121 -126 +521
Итого	-	118600	119030	23100	23193	23400	+207

 

Приведенные данные показывают, что за счет изменения структуры  продукции выручка от ее реализации увеличилась на 207 тыс. руб. Это свидетельствует  об увеличении удельного веса более  дорого изделия «СНЦ 124,125» в общем  объеме продаж.

3. Прогнозирование объема продаж  изделия КНЦ -12 на октябрь-декабрь 2011г.

3.1.Определение наиболее вероятных  объемов продаж изделия КНЦ -12

Изменение объема продаж изделия КНЦ -12 за последние 12 месяцев представлено в таблице 3.1 и на диаграмме 3.1

Таблица 3.1.

Изменение объема продаж изделия  КНЦ -12

месяцы	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
объем продаж (тыс. руб.)	35	23	46	34	52	47	65	67	92	91	123	110

 

Рис. 3.1 Динамика изменения объема продаж изделия КНЦ -12

 

Применим метод трехчленной скользящей средней. Значения трехчленных скользящих средних вычислим по формуле [8, c.139]:

Y_t = (y_t-1 + y_t + y_t+1)/3,       (3.1)

где t=2, 3,…, (n-1), а y_t-1; y_t; y_t+1 – выбираются из графика на рис.3. 1

Полученные значения скользящих средних занесем в таблицу – (таблица 3.2) и, построив систему нормальных уравнений, рассчитаем константы прогнозирующей функции.

Таблица 3.2

Полученные значения скользящих средних для динамики объема продаж изделия КНЦ -12

месяцы	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
объем продаж (тыс. руб.)	35	23	46	34	52	47	65	67	92	91	123	110
Скользящие средние		34,67	34,33	44,00	44,33	54,67	59,67	74,67	83,33	102,00	108,00

 

Решим систему нормальных уравнений  для параболической прогнозирующей функции [8, c.141]:

Y_t = a+bt+ct²      (3.2)

Система нормальных уравнений:

∑y_t=an+b∑t+c∑t²;

∑y_tt=a∑t+b∑t²+c∑t³;     (3.2)

∑y_tt²=a∑t²+b∑t³+c∑t⁴

Сомножитель n в первом уравнении системы характеризует объем выборочной совокупности (n = 12)/

Определим все суммы, включенные в систему нормальных уравнений. Результаты вычислений представим в таблице 3.3.

Таблица 3.3

х	Объем продаж yt	yt×t	yt×t2	t2	t3	t4
1	35	35	35	1	1	1
2	23	46	92	4	8	16
3	46	138	414	9	27	81
4	34	136	544	16	64	256
5	52	260	1300	25	125	625
6	47	282	1692	36	216	1296
7	65	455	3185	49	343	2401
8	67	536	4288	64	512	4096
9	92	828	7452	81	729	6561
10	91	910	9100	100	1000	10000
11	123	1353	14883	121	1331	14641
12	110	1320	15840	144	1728	20736
Сумма: 78,00	785	6299	58825	650	6084	60710

 

Подставим полученные результаты в систему [8, c.142]:

785 = 12a+78b+650c

6299 = 78a+650b+6084c

58825 = 650a+6084b+60710c

Решив систему, найдем константы: a = 28,07 b = 1.06, c = 0,56

Следовательно, уравнение прогноза имеет вид:

Y_t= 28.07+1.06t+0.56t²      (3.3)

Определим наиболее вероятные объемы продаж в 13, 14, 15 месяцах, то есть в октябре, ноябре и декабре 2011 года:

Y₁₃=28,07+1,06×13+0,56×13²=136,5 тыс. руб

Y_t=14=153,67 тыс. руб

Y_t=15=169,9 тыс. руб

3.2. Оценка правильности подбора прогнозирующей функции

Оценим правильность подбора прогнозирующей функции с помощью остаточной дисперсии, остаточного среднеквадратического  отклонения и индекса корреляции [8, c.144].

Рассчитаем правильность подбора  прогнозирующей функции (в нашем  случае – параболической), сравнив ее с другой прогнозной функцией – прямой линией. Линейная функция:

Y_t=a+bt,      (3.4)

а система нормальных уравнений  для нее:

∑Y_t=an+b∑t;

∑Y_tt=a∑t+b∑t².      (3.5)

Искомые уравнения тренда [8, c.145]:

Параболическая функция: Y_t= 28.07+1.06t+0.56t²    (3.6)

Линейная функция: Y_t = 11,03+8,36t      (3.7)

Вычислим значение средней  арифметической Y_ср:

Y_ср= ∑ Y_t /n = 785/12= 65,41

Рассчитаем статистические показатели, для чего промежуточные данные вычислений для суммарных значений запишем в таблицу 3.4.

Вычислим значения σ²_ост, σ_ост, М

Для параболической функции:

σ²_ост=∑(y_t-y_t^ср)² /n = 842,85/12-70,24

σ_ост = √ σ²_ост = 8,38

V = (σ_ост / y_ср)×100% = 8,38/65,41×100% = 12,8

Таблица 3.4.

Промежуточные данные вычислений для суммарных значений

Месяцы	Объем продаж (yt)	Значение прогнозирующей функции		Значения (yt-ytср)2		(yt-ytср)2
		Парабол-й	Линейной	Парабол-й	Линейной
1	35	29,69	19,39	28,20	243,67	924,77
2	23	32,43	27,75	88,92	22,56	1798,61
3	46	36,29	36,11	94,28	97,81	376,75
4	34	41,27	44,47	52,85	109,62	986,59
5	52	47,37	52,83	21,44	0,69	179,83
6	47	54,59	61,19	57,61	201,36	338,93
7	65	62,93	69,55	4,28	20,70	0,17
8	67	72,39	77,91	29,05	119,03	2,53
9	92	82,97	86,27	81,54	32,83	707,03
10	91	94,67	94,63	13,47	13,18	654,85
11	123	107,49	102,99	240,56	400,40	3316,61
12	110	121,43	111,35	130,64	1,82	1988,27
Сумма: 78	785	783,52	784,44	842,85	1263,68	11274,92

 

Для линейной функции:

σ²_ост = 1263,68/12= 105,3

σ_ост = √ σ²_ост = 10,26

V = 10,26/65,41×100% = 15,68

Сравнив эти три показателя между  собой видим, что для параболической функции они меньше, чем для  линейной. Следовательно, степенная  функция в нашем случае лучше  подходит для уравнения прогноза.

Чтобы вычислить индекс корреляции R_y/t, необходимо вычислить общую дисперсию σ²_общ по формуле:

σ²_общ =∑(y_t-y_ср)² / n = 11274,92/12=939,5

Причем она одинакова для  любой прогнозирующей функции (в  нашем случае для параболической и линейной).

Рассчитаем значение индекса корреляции R_y/t:

Для параболической функции:

R_y/t = √1- (σ²_ост/ σ²_общ) = √1- 70,24/939,5 = 0,96

Для линейной функции:

R_y/t = √1- (σ²_ост/ σ²_общ) = √1-105,3/939,5=0,9

Значение индекса корреляции более 0,9; что говорит о весьма высокой силе связи между переменными. Однако для параболической функции коэффициент корреляции все же выше и поэтому критерию она подходит больше, чем линейная.

Рассчитаем возможные ошибки прогноза, определив доверительные интервалы  для индивидуальных значений объема продаж в 13, 14, 15 месяцы, то есть в октябре, ноябре и декабре 2011 года. Прогнозные расчеты, выполняемые с использованием элементов одиночного временного ряда, завершаются проверкой прогноза, т.е. оценкой его достоверности.

Из-за строгой функциональной связи  между исследуемой переменной Y_t и показателем аргументом t реальное значение функции в перспективе может заметно отличаться от прогнозной оценки. Это связано с воздействием многих случайных факторов, не учитываемых в прогнозирующей функции. Поэтому необходимо оценить возможную ошибку прогноза, для чего рассчитываем доверительную зону выборочной линии регрессии (прогноза).

Для определения возможной ошибки прогноза доверительные интервалы  значений объема продаж рассчитываются по формуле [8, c.149]:

Y_t^в(н) = Y_t±Δt,       (3.8)

где Y_t^в(н) - максимально (в) и минимально (н) - возможные значения объема продаж в момент времени t.

Рассчитаем доверительный интервал для прогноза значения объема продаж на момент времени t=13:

t_ср = ∑t / n = 78/12 = 6,5; (t_ср)² = 42,25

∑t² / n = 650/12=54,16

Вычислим D_ост - остаточное среднее квадратичное отклонение:

D_ост = √[∑(Y_t - Y_t^ср)/(n-N)]=√842,85/9 = 9,67,

где N-количество констант в уравнении (в нашем случае их 3:  a, b, с);

t_T - табличное значение t-критерия Стьюдента, которое определяется по таблице для параметра k=n-3 и доверительной вероятностью ρ=0,99.

 t_T = 3,25 для k=12-3=9

Определим верхнее и нижнее значение доверительного интервала по формуле [8, c.150]:

 

(3.9)

 

Тогда для t=13: Δt = 3,25×9,67×√ [(13-6,5)²/12(650:12-42,25) + 1/12+1] = 32,2; для t=14:Δt = 33,3; для t=15: Δt = 34,7.

Используя уравнение (3.8), получим:

Для октября 2011 г.:Y^в₁₃ = 136,49+32,2=168,7; Y^н₁₃ =136,49–32,2 = 104,3.

Для ноября: Y^в₁₄ =186; Y^н₁₄ = 119,3.

Для декабря: Y^в₁₅ = 204,6; Y^н₁₅ = 135,5.

На основании этих вычислений можно  с вероятностью 0,99 утверждать, что  объем продаж в октябре 2011 г. будет находиться в интервале 104,3 – 168,7 тыс.руб.; в ноябре  объем продаж будет находиться в интервале 119,3 – 186 тыс.руб.; в декабре объем продаж будет находиться в интервале 135,2 – 204,6 тыс.руб.

Заключение

На основании анализа  современных литературных источников, в процессе выполнения данной курсовой работы были сделаны следующие выводы:

Конечным результатом  деятельности любого производственного  предприятия является выпуск готовой  продукции, выполнение работ или  предоставление услуг.

Анализ объема продаж продукции позволяет более глубоко  понять наметившиеся тенденции спада  или роста продаж. Он также позволяет  выявить такие товары, для продвижения  на рынок которых следует приложить  усилия. Проведение такого анализа  позволяет формировать более конкретные и целенаправленные управленческие решения в части продажи продукции. Анализ продаж продукции проводится в четыре этапа

Успешность бизнеса  в любой сфере деятельности основывается на эффективном планировании, которое, в свою очередь, базируется на точности прогнозного анализа. Перспективный анализ ориентирован на изучение возможных сценариев развития предприятия в определенных условиях и допущениях. Видение перспективы позволяет своевременно обнаруживать риски и угрозы и принимать соответствующие меры для их предупреждения. Выявление основных тенденций и перспектив развития, создание образа будущего предприятия, определение потенциальных возможностей и угроз — основа научного обоснования планов и выработки стратегической и тактической политики предприятия, направленных на достижение его конечных целей.

В настоящей курсовой работе был проведен анализ показателей  объема продаж продукции ОАО «Завод-Элекон».

Анализ основных технико-экономических  показателей работы предприятия  выявил, что в целом показатели деятельности в период 2009-2010 гг. в динамике с предыдущим значительно улучшились. Проанализировав объем продаж продукции, можно сделать вывод, что за эти годы объем реализация продукции возрос на 17,0 %. Таким образом, можно сказать, что предприятие нашло свою нишу на рынке товаров, и оно имеет своих постоянных клиентов-покупателей.  Проанализировав объем продаж продукции по видам можно сказать, что продажа соединителей имеет устойчивую тенденцию к росту.