Учет, контроль и анализ товарооборота в торговой организации (по материалам ООО "Саф")
Дипломная работа - Маркетинг
Другие дипломы по предмету Маркетинг
?оварооборот растет. Средний абсолютный прирост составит 1543,95 тыс.руб. Самый низкий прирост приходится на III-ие кварталы, что скорее всего связано с периодом отпусков и дачным сезонов.
Так как, товарооборот растет не равномерно, но и не с постоянным ускорением, то для определения тренда товарооборота мы используем две функции:
1. прямолинейной функцией: ;
2. функцией параболы второго порядка:
Таблица 3.4.
Построение динамических рядов товарооборота в виде прямолинейной функции, тыс.руб.
Периодуtt2I 2004г.308,79-636-1852,74-1007,48II 2004г.1311,81-525-6559,05179,61III 2004г.1760,42-416-7041,681366,70IV 2004г.3008,38-39-9025,142553,79I 2005г.3419,80-24-6839,603740,88II 2005г.4312,92-11-4312,924927,97III 2005г.4482,03114482,037302,15IV 2005г.5131,222410262,448489,24I 2006г.8667,703926003,109676,33II 2006г.11246,7141644986,8410863,40III 2006г.12438,7152562193,5512050,50IV 2006г.17292,22636103753,3213237,60Итого73380,710182216050,1573380,72
Данные для расчета параметров и теоретические значения товарооборота прямолинейной функции представлены в таблице 3.4. Найдем параметры и :
73380,71 : 12 = 6115,06;
= 216050,15 : 182 = 1187,09
Получаем прямолинейную функцию
Подставляя последовательно значения времени , получим теоретические уровни товарооборота.
Таблица 3.5.
Построение динамических рядов товарооборота в виде параболы второго порядка, тыс.руб.
Периодуtt2t4I 2004г.308,79-6361296-1852,7411116,441561,06II 2004г.1311,81-525625-6559,0532795,251391,96III 2004г.1760,42-416256-7041,6828166,721469,44IV 2004г.3008,38-3981-9025,1427075,421793,50I 2005г.3419,80-2416-6839,6013679,202364,14II 2005г.4312,92-111-4312,924312,923181,36III 2005г.4482,031114482,034482,035555,54IV 2005г.5131,22241610262,4420524,887112,50I 2006г.8667,70398126003,1078009,308916,04II 2006г.11246,7141625644986,84179947,3610966,16III 2006г.12438,7152562562193,55310967,7513262,86IV 2006г.17292,226361296103753,32622519,9215806,14Итого73380,7101824550216050,151333597,1973380,70
Параметры уравнения , и находим из системы нормальных уравнений, при значения параметров рассчитываются по формулам:
= 216050,15 : 182 = 1187,09
Получаем уравнение параболы второго порядка
Последовательно подставляя значения времени и t2, получим теоретические значения тренда .
Рисунок 3.1.
Правильность полученной теоретической закономерности изменения объема товарооборота по тому или иному уравнению определяется суммой квадратов отклонений фактического товарооборота от выровненного.
Ошибка аппроксимации:
- для прямолинейной формы тренда составит:
=1844,85; =0,30
- для функции тренда в виде параболы второго порядка:
=1065,99; =0,25
Из сравнения коэффициентов аппроксимации следует, что ошибка меньше при выражении динамики товарооборота в виде параболы второго порядка, значит, эта модель более адекватно описывает динамику развития товарооборота.
Следовательно, если предположить, что товарооборот и впредь будет расти таким образом, то можно прогнозировать его примерное увеличение на ближайшие годы. Так, в I квартале 2007г.товарооборот будет равен:
тыс.руб.
Значительный интерес представляет анализ влияния сезонных колебаний на объем товарооборота. Под сезонностью понимается устойчивая закономерность внутригодичной динамики товарооборота.
Проведем анализ сезонных колебания за три года методом простой средней и аналитического выравнивания.
Расчет индекса сезонности методом простых средних представлен приложение 6.
Алгоритм расчета индекса методом простых средних следующий:
Для начала суммируем данные каждого месяца за три года и находим среднемесячные величины.
Затем рассчитаем общую годовую среднюю:
И, определим сезонную волну как отношение средних за каждый к общей годовой средней.
По данным приложения 6 видно, что минимальное значение объема продаж приходится на начало месяца, а в конце года объем товарооборота растет и к декабрю достигает максимального значения. Это говорит о том, что при прогнозировании объема продаж необходимо учитывать неравномерное распределение товарооборота в течение года.
Для более точного расчета сезонных колебаний используем метод аналитического выравнивания. Расчет индекса сезонности методом аналитического выравнивания представлен в приложение 7.
В основу расчетов положено уравнение параболы второго порядка
Показатели , и рассчитаем по формулам:
= 605945,46 : 4218 = 143,66
Получаем уравнение параболы второго порядка
Последовательно подставляя значения времени и t2, получим теоретические значения тренда .
Индексы сезонности находим по формуле:
Далее рассчитаем среднемесячный коэффициент сезонности по формуле:
Полученные индексы сезонности показывают, что скачок товарооборота вверх произошел в апреле и октябре, а минимальное значение индекса сезонности было в январе и феврале.
Таблица 3.6.
Индексы сезонности при методе аналитического выравнивания
Январь73,80Июль90,98Февраль73,69Август99,19Март106,60Сентябрь114,85Апрель119,38Октябрь119,55Май110,65Ноябрь104,88Июнь98,45Декабрь117,90
Для наглядности представим индексы сезонности в виде графика.
Рисунок 3.2.
Сезонность нельзя не учитывать при прогнозировании товарооборота по месяцам, кварталам, при поступлении товаров. Разрешение проблемы сезонности состоит в ее смягчении и устранении там, где возможно и целесообразно.
Результаты анализа сезонности позволяют правильно определить объем поставок в организации, прогнозировать накопление товарных запасов в те периоды, когда это необходимо для бесперебой?/p>