Анализ и совершенствование коммерческой деятельности
Доклад - Экономика
Другие доклады по предмету Экономика
µйствия рекламы (S2) и за последующий период (S3). Сумма продаж (S), полученная под влиянием рекламы, рассчитывается по формуле:
S = S2 - (S1 = S3) / 2, (3.3.)
S = 112500 - (80000 + 100000) / 2 = 22500 рублей
Сущность данного метода заключается в том, что из общей суммы продаж за период действия рекламы вычитается "фоновое" значение среднеарифметической суммы продаж в примыкающие периоды времени. Погрешность этого метода значительно и может достигать 20-40%, так как не учитывает влияние других факторов в период действия рекламы, а именно: сезонности, эффекта разницы начала и конца месяца, эффекта разницы начала и конца квартала с различными потребностями покупателей, внешнеэкономических факторов, периодов резкого изменения цен и т.д.
Рассмотрим теперь вопрос об определении эффективности рекламы в зависимости от суммы затрат на рекламу (Зр). Обозначим через (П) долю прибыли предприятия, которая может измениться от 0,12-0,4 (для розничной торговли 0,25-0,4). Тогда условия наличия эффективности рекламы отражается неравенством:
СП * П > Зр, (3.4)
где СП - предполагаемая сумма продаж, под влиянием рекламы, руб.
12500 *0,4 > 28477,575
величина относительной прибыли (ОП), выраженная в долях по отношению к стоимости затрат (Зр), рассчитывается следующим образом:
ОП = (СП * П) / Зр, (3.5)
Относительная величина прибыли показывает, во сколько раз окупаются затраты.
ОП = (112500 * 0,4) / 28477,575 = 1,58
По мои расчетам затраты окупаются почти в два раза.
3.4 Корреляционно регрессионный анализ деятельности предприятия
Корреляционный и регрессионный анализ позволяет решать такие задачи, которые пока другими методами выполнить нельзя, как, например, определение совместного и раздельного влияния многих взаимно связанных и одновременно действующих факторов на результативный признак.
С помощью корреляционно-регрессионного анализа мы можем рассчитать коэффициенты корреляции, которые оценивают силу связи между отдельными признаками (показателями), подобрать уравнения регрессии, которая определяет форму этой связи, и установить достоверность (реальность) существующей связи.
Процесс корреляционно-регрессионного анализа экономических явлений состоит из следующих этапов:
- предварительная обработка статистических данных и выбор факторных признаков;
- оценка тесноты связи между признаками и выявление форм связи;
- разработка много факторной модели изучаемого явления и ее анализ;
- использование результатов анализа для совершенствования планирования и управления данным явлением.
Для корреляционно-регрессионной модели товарооборота (Y) подобраны следующие факторы, которые оказывают наиболее существенное влияние на ее величину (таблица 3.3).
Х1 - организационные расходы, руб;
Х2 - численность персонала предприятия, чел;
Х3 - товарные запасы, руб.
Поскольку корреляционная связь с достаточной выразительностью и полнотой проявляется только в массе наблюдений, объем выборки данных должен быть достаточно большим, так как только в массе наблюдений сглаживается влияние других факторов. Учитывая это требование, влияние перечисленных факторов на товарооборот исследуется на примере месячных показателей за 1998 год.
После отбора факторов и оценки исходной информации важной задачей в корреляционном анализе является моделирование связи между факторными и результативными показателями, т.у. подбор соответствующего уравнения, которое наилучшим образом описывает соотношение товарооборота, организационных расходов, запасов и численности персонала.
Связь всех факторных показателей с результативным носит прямолинейный характер. Для записи зависимости можно использовать линейную функцию:
Y (x) = A + B1X1 + B2X2 + …+ BnXn, (3.6)
Решение задачи корреляционного анализа проводится на ЭВМ по типовым программам. Сначала формируется матрица исходных данных (прил.1). На основании этих сведений и рассчитывается матрица парных коэффициентов, уравнение регрессии, а также показатели, с помощью которых оцениваются надежность корреляции и уравнение связи, критерий Стьюдента, Фишера, средняя ошибка, множественные коэффициенты корреляции и детерминации.
Изучая матрицу парных коэффициентов корреляции (прил.1) можно сделать вывод о тесноте связи между изучаемыми явлениями. Коэффициенты парной корреляции характеризуют тесноту связи между показателями в общем виде. Это значит с учетом воздействия факторов, которые оказывают воздействие на результативный показатель.
Данные матрицы свидетельствуют о том, что такие факторы как организационные расходы и запасы оказывают воздействие на величину прибыли, численность же персонала меньше всего воздействует на товарооборот. Исследования матрицы коэффициентов корреляции позволяет сделать вывод, что в данную модель включены факторы, в определенной степени связанные между собой, так как значения коэффициентов находятся в пределах 0,85.
Проследим влияние на товарооборот следующих факторов организационные расходы (прил. 2), численности персонала (прил. 3), запасов (прил. 4).
Коэффициент множественной корреляции (R) определяет совокупное влияние факторов на изменение товарооборота. Квадрат коэффициента множественной корреляции или как его еще называют коэффициент множественной детерминации (R-квадрат), выражает долю вариации моделируемого показателя (Y), обусловленную влиянием изучаемых факторов, то есть данные прил.2, показывают, что ?/p>