Рис.3  Матрица SWOT 

      Для их  реализации разработана технологическая  схема оказания расширенного спектра услуг.

      Ее  конечный целью является организация  доставки любых грузов в любую  точку России (рис. 4). 

Рис.4. 

      Организационно  схема грузоперевозок, на примере  маршрута Москва-Норильск, работает следующим  образом:

      ●По заявке  и по  поручению клиента  представитель предприятия «Дельта-М»  получает груз в начальной точке отправления и осуществляет его доставку  необходимым транспортом  на свой транзитный склад.

      ●На транзитном складе происходит обработка  грузов и комплектование транспортных партий (жел. дор. Вагон, контейнер) в зависимости от способа доставки.

      ●После  формирования транспортной партии груз направляется:

      -при  перевозке авиатранспортом в  Аэропорт;

      -при  перевозке морским транспортом  в порт Мурманска;

           -при перевозки речным  транспортом в порт Красноярска или Омска.

      Доставка  в Мурманск, Красноярск и Омск осуществляется железнодорожным или автомобильным  транспортом.

      ●Из Аэропорта Норильска  или морского порта Дудинка груз дотсавляется в транзитный склад предприятия города Норильск.

      ●На транзитном складе производится разгрузка  и сортировка груза по грузополучателям.

      ●Отсортированный  груз доставляется на склад грузополучателя.

      Таким образом, замыкание схемы грузоперевозки полностью избавляет клиента  от контроля за продвижением груза. На всех этапах это делает работник предприятия «Дельта-М».

      Клиент  получает полный спектр услуг в том  числе и страхование груза.

     В настоящее время стратегический план диверсификации основной производственной  деятельности предприятием начал  осуществляться. Так в городе Норильск  построен транзитный склад,  доставка  грузов на который  из Аэропорта и морского порта (речного)  осуществляется силами предприятия «Дельта-М». Для этого предприятием приобретены автомобили-контейнеровозы.

      После сортировки грузов они доставляются грузополучателю транспортом предприятия. Часть груза со склады вывозится  силами  самих получателей.

      Для приема и переработки грузов в  Москве и С. Петербурге  арендованы складские помещения для транзитного  склада.

      Доставка  груза на эти склады пока производится в основном силами заказчика. Но доля груза, доставляемого транспортом  предприятия увеличивается.

      В настоящее время принято решение  о строительстве собственного  транзитного склада в Москве общей  площадью 4000 кв.м. Склад будет современным оборудованием для обработки грузов.  Подъездные пути позволяют производить с этого склада отгрузку железнодорожным транспортом в порты отправления.

      В перспективе, после завершения создания замкнутой системы грузопотока, планируется использовать приобретенный опыт для организации международных перевозок. Срок реализации программы определен на три года.

3. Анализ зависимости объема перевозки грузов по стоимости от прибыли предприятия

Имеются следующие  данные по ООО «Дельта-М» за 2001 – 2010 г.г.:

Таблица 3.1

Данные  по объему закупок и прибыли ООО  «Major»

 

где х – прибыль предприятия (тыс. руб.);

      у – объем перевозки грузов по стоимости (тыс. руб.).

    Проанализируем  зависимость объем перевозки грузов по стоимости от прибыли предприятия с помощью регрессионно-корреляционного анализа.

 

3.1. Построение модели регрессии

 

Построим графики  зависимостей x(t), y(t) и у(х) (рис. 3-5).

Рис. 3.

Рис. 4.

Рис. 5.

    Графический анализ исходных данных показывает, что  для построения прогнозной модели может быть использована линейная модель регрессии:

    Построение  модели регрессии  у(х).

     В соответствии с методом наименьших квадратов (МНК) для определения коэффициентов регрессии а₀ и а₁ решим систему уравнений:

 n a₀ + а₁ ∑х = ∑ у,

 a₀ ∑Х  + а₁ ∑х² = ∑ ху. 

    Для последующих вычислений параметров модели составим таблицу 3.2.

    Для удобства вычислений поставим в соответствие каждому году номер t, например для 2001 года t = 1, для 2010 года t = 2 и т.д.

Таблица 3.2

Рабочая таблица

 

Получаем систему уравнений:

10 a₀ + 55550,5а₁ = 16202,8

 55550,5a₀ + 436736945,2а₁ = 120101428,7.

Решим систему  уравнений по правилу Крамера:

Далее находим:

Таким образом, модель регрессии с численными параметрами имеет вид

    Анализ  полученной модели показывает, что  при увеличении прибыли предприятия  на 1 тыс. руб. объем перевозки грузов по стоимости в среднем возрастает на 0,279 тыс. руб.

    Определим остатки по формуле:

    Таблица 3.3

    Анализ  качества остатков

 

Проведем визуальный анализ остатков

Рис. 6

    Разброс остатков [-1450,96 ; 538,47]. Графический анализ остатков показывает, что гипотезу о случайности и независимости остатков принимать нельзя, т.к. имеются семейства из 6 и 5 одинаковых знаков.

    Анализ  остатков по критерию серий

Проверка по числу серий

S(n) > S₀(n), где

S(n) = 3 < 3,969

Вывод: число серий в нашем случае не удовлетворяет требованиям.

    Проверка  по максимальной длине серий

l(n) < l₀(n), где

l₀(n) = 5 – по условию для n ≤ 26

l(n) = 6

Вывод: максимальная длина серий также не удовлетворяет критерию.

Общий вывод: по критерию серий можно сделать вывод, что остатки не случайны и зависимы. 

    Анализ  по критерию Дарбина-Уотсона – оценка на отсутствие автокорреляции в остатках.

    Вычислим  коэффициент Дарбина-Уотсона DW:

    Коэффициент DW является критерием проверки гипотезы о наличии автокорреляции в остатках генеральной совокупности. Значение критерия DW затабулированы. По таблице Дарбина-Уотсона находим для заданного уровня значимости α = 0,05 и числа наблюдений n = 10 теоретические значения d_l = 0,879 и d_u = 1,320. 

    Для сравнения табличных и расчетных  значений построим схему: 

+ автокорр              ?              автокорр отсутствует                ?         -автокорр

0                      d_l   0,154 d_u                                           4 – d_u       4 – d_l               4 

Рис. 7

    Критерий  Дарбина-Уотсона не подтверждает гипотезу об отсутствии автокорреляции в остатках, поскольку мы попали в зону неопределенности. Также нет оснований утверждать о наличии автокорреляции в остатках.

    В целом остатки не удовлетворяют основным требованиям регрессионного анализа, однако наличие автокорреляции в остатках требует дополнительного подтверждения.