Управленческий анализ границ прибыльности деятельности организаций розничной торговли (1142891), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Результаты дисперсионного анализа представлены в приложении М.Факторная вариация больше остаточной в 50 раз, следовательно, уравнениеотражает неслучайную, устойчивую, значимую зависимость результата и79объясняющих факторов. Проверка значимости модели по F-критерию Фишерапоказала, что с вероятностью 95% можно утверждать, что построенное уравнениезависимости объема продаж от входящего трафика торговой точки, средней ценытовара, торговой площади, численности основного персонала (продавцов),величинытоварныхостатковнаскладемагазинаявляетсянадежным,статистически значимым и пригодным для решения аналитических задач.Оценка значимости коэффициентов регрессии в модели по t-критериюСтьюдента показала, что коэффициенты регрессии второй и третьей переменнойне удовлетворяют t-критерию, следовательно, должны быть исключены измодели.
Показатели значимости коэффициентов регрессии пятифакторнойрегрессионной модели объема продаж представлены в приложении Н. Такимобразом, фактор средней розничной цены товара и торговой площади показываютнеустойчивое влияние на объем продаж в объектах розничной торговой сети идолжны быть исключены из модели.Среднемесячные показатели для построения трехфакторной модели объемапродаж представлены в приложении П.Трехфакторная регрессионная модель зависимости объемов продаж отпосещаемости объекта розничной торговли, численности основного персонала(продавцов), величины среднего товарного остатка на складе магазина (5) имеетследующий вид:y236,36 0,017062x1 76,79851x20,085713x3 ,(5)гдеy – физический объем продаж в натуральном измерении,x1 – посещаемость объекта розничной торговли,x2 – численность основного персонала,x3 – величина среднего товарного остатка на складе.Новаякорреляционнаяматрицатакженеособенная,безмультиколленеарности.
Результаты корреляционного анализа трехфакторноймодели объема продаж представлены вприложении Р. Коэффициенты80корреляциипосещаемостиичисленностиперсоналаиобъемапродажхарактеризуют связь как наиболее тесную. Связь величины средних товарныхостатков на складе и объема продаж умеренная. Мультиколлинеарность междупеременными отсутствует.ПоказателимоделиобъемарегрессионнойпродажстатистикипредставленывтрехфакторнойприложенииС.регрессионнойКоэффициентдетерминации показал, что трехфакторная регрессионная модель значима и на88,74% объясняет общую вариацию результата под влиянием рассмотренныхфакторов.Дисперсионныйанализпоказал,чтопостроеннаямодельявляетсянеслучайной и надежной, что отражено в приложении Т.
Факторная вариациябольше остаточной в 76 раз, что значительно выше, чем в пятифакторной модели,следовательно,уравнениеотражает неслучайную,устойчивую,значимуюзависимость результата и объясняющих факторов. Проверка значимости моделипо F-критерию Фишера показала, что с вероятностью 95% можно утверждать, чтопостроенное уравнение зависимости объема продаж от посещаемости объектарозничной торговли, численности основного персонала (продавцов), среднейвеличинытоварныхостатковнаскладемагазинаявляетсянадежным,статистически значимым и пригодным для решения аналитических задач.Проверка значимости коэффициентов регрессии по t-критерию Стьюдента,определенными на уровне значимости α=0,05, при числе степеней свободыравном 29, показала, что все коэффициенты регрессии удовлетворяют t-критерию,следовательно, могут быть включены в модель.
Показатели оценки значимостикоэффициентовпеременныхтрехфакторноймоделипредставленывприложении У.Таким образом, по результатам регрессионного анализа влияния на объемпродаж организаций розничной торговли таких факторов, как посещаемостьобъектов розничной торговли, средняя розничная цена товара, торговая площадь,численность основного персонала, средняя величина товарного остатка на складе81было выявлено неустойчивое влияние на объем продаж организаций розничнойторговли факторов средней розничной цены товара и размера торговой площадимагазина. Факторы посещаемости и численности персонала показали наиболеетесную связь с объемом продаж, связь величины средних товарных остатков иобъема продаж умеренная.
В результате анализа была построена трехфакторнаярегрессионная модель объема продаж, релевантная для организаций розничнойторговли обувью, позволяющая планировать продажи товара, следовательно, идоходы организации. При постоянном уровне и структуре затрат организациипредложенная модель позволяет проводить перспективный анализ прибыльностиорганизаций розничной торговли.82ГЛАВА 3УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГРАНИЦ ПРИБЫЛЬНОСТИДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ3.1 Кластерный анализ в факторном моделировании показателейприбыльности основной деятельности организаций розничной торговой сетиВ розничной торговле факторами, определяющими потенциал продаж,можно считать основной персонал, размер торговой площади и ее месторасположения, товарные запасы и предпринимательский талант.
Оценить вкладкаждого фактора в достижении поставленной цели компании можно, используясистемы аналитических показателей, объединенные в факторные модели.Прежде всего, следует отметить, что специфика вида деятельности«розничная торговля» характеризуется рядом особенностей, позволяющихорганизации, осуществляющей продажу товаров розничным покупателям,применять наряду с общим режимом налогообложения специальные налоговыережимы, такие как упрощенная система налогообложения, единый налог навмененный налог.
Как известно, плательщики единого налога при примененииупрощенной системы налогообложения и единого налога на вмененный доход неявляются плательщиками НДС. Чтобы предложенные показатели удовлетворялитребованиюуниверсальностиибылиприменимыкакорганизациями,осуществляющими деятельность на общем режиме налогообложения, так иорганизациями, применяющими специальные налоговые режимы, мы предлагаемиспользовать для расчета показателей данные, включающие НДС.Для анализа влияния факторов среды на прибыльность основнойдеятельности розничной торговли можно использовать факторные модели,включающие показатели, представленные в таблице 3.831) Модели детерминированного факторного анализа доходности торговойплощади объектов розничной торговли.ВыручкаТорговая площадьВыручкаКоличество продажКоличество продаж Количество посетителейКоличество посетителейТорговая площадь(6)илиДоходность торговой площади(7)Средняя розничная цена товара Коэффициент покупки Плотность потокаДанная факторная модель (6) характеризует зависимость доходноститорговой площади объектов розничной торговли от таких факторов, как средняяцена товара розничных продаж, посещаемость объекта розничной торговли всоотношении с объемом продаж товара в натуральном выражении, а такжехарактеристикой соотношения посещаемости объекта розничной торговли с еготорговой площадью.Если ввести в факторную модель (6) дополнительный фактор: количествочеков и преобразовать, то мы получим факторную модель (8) с расширеннойаналитикой, позволяющей оценивать, в том числе, эффективность маркетинговойполитики, направленной на увеличение покупок одним покупателем.ВыручкаТорговая площадьВыручкаКоличество парКоличество парКоличество чековКоличество чековКоличество посетителейКоличество посетителейТорговая площадь(8)илиДоходность торговой площадиСредняя розничная цена товара Коэффициент комплектностиКоэффициент конверсии Коэффициент охвата(9)Факторную модель доходности торговой площади можно еще болеерасширить,увязавстоварнымиостаткаминаскладе,определяющимипотенциальный спрос, торговой наценкой, формирующей добавленную стоимостьрозничной торговли.
Тем самым, мы получим семифакторную модель (10),охватывающую ключевые показатели, определяющие эффективность розничнойторговли.84ВыручкаТорговая площадьВыручкаСебестоимостьСебестоимостьОстаток складаКоличество продажКоличество чековКоличество чековКоличество посетителейОстаток складаКоличество продажКоличество посетителейКоличество продавцов(10)Количество продавцовТорговая площадьилиДоходность торговой площадиКоэффициент торговой наценки Средняя цена товарного остатка(11)Скорость оборота товарного остатка Коэффициент комплектности покупкиКоэффициент конверсии Плотность потока Коэффициент охватаВ розничной торговле с консультативными продажами важное значениеимеет такой фактор прибыльности, как производительность труда основногоперсонала.2) Модели детерминированного факторного анализа производительноститруда основного персонала в розничной торговле.Для факторного анализа производительности труда основного персонала мыпредлагаем две модели: (12), (14).ВыручкаКоличество продавцовВыручкаКоличество парКоличество парКоличество посетителейКоличество посетителейКоличество продавцов(12)илиПроизводительность труда(13)Средняя розничная цена товара Коэффициент покупки Коэффициент обслуживанияЕсли расширить данную модель, введя показатель торговой площади,можно проводить факторный анализ зависимости производительности труда оттаких факторов, как посещаемость, количество основного персонала, площадьторгового зала, выручка и объем продаж.ВыручкаКоличество продавцовВыручкаКоличество парКоличество посетителейТорговая площадьКоличество парКоличество посетителей(14)Торговая площадьКоличество продавцовилиПроизводительность трудаСредняя розничная цена товара Коэффициент покупки Плотность потока Коэффициент охвата(15)85Такимфакторногообразом,представленоанализапоказателейпятьмоделейдоходностидетерминированноготорговойплощадиипроизводительности труда.Важным этапом практического применения факторного анализа при работесмногомернымистатистическимиданнымиявляетсяклассификацияигруппировка.
В многомерном массиве данных эту задачу можно решить спомощью кластерного анализа. Данные для проведения кластерного анализапредставлены в приложении Т.Кластерный анализ объектов розничной торговой сети по факторной моделипроизводительности труда дал возможность выделить типовые группы, схожие похарактеристикам анализируемых показателей, и выполнить их дальнейшийфакторный анализ с целью выявления драйверов роста и лимитирующихфакторов данных кластеров.Факторная модель производительности труда была выбрана с учетомспецифики объекта исследования, так как в розничной торговле обувьюзначительная роль в продажах товара отводится консультативным продажам,персональному подходу к каждому клиенту и личному общению продавца ипокупателя товара.
Для анализа прибыльности организаций розничной торговли сиными характеристиками могут быть выбраны другие детерминированныефакторные модели.Для проведения кластеризации составлена матрица расстояний, котораяпредставлена в приложении Х. Мерами сходства в данной матрице могутвыступатькоэффициентыкорреляции,расстояния,коэффициентыассоциативности, вероятностные коэффициенты сходства. На практике наиболеечасто используют коэффициенты корреляции и меры расстояний.Для построения матрицы сходства использовали «Евклидово расстояние»,которое рассчитывается по формуле (16):nd( xii 1yi )2,(16)86гдеd – расстояние между объектами,xi – i-тая характеристика x объекта,yi – i-тая характеристика y объекта.Чем меньшее значение приобретает показатель евклидового расстояния, тембольшее сходство имеют исследуемые объекты.
Однако, согласно формулеевклидового расстояния, переменная, имеющая большие значения, практическиполностью доминирует над переменной с малыми значениями. Решением этойпроблемы является z-преобразование (стандартизация) значений переменных.Стандартизация приводит значения всех преобразованных переменных к единомудиапазону значений, а именно от -3 до +3.Стандартизация переменных проводится по формуле (17):xizix,(17)гдеzi – стандартизированное значение переменной,xi – i-тое значение х переменной,x– среднее значение х переменной,– среднеквадратическое отклонение.Стандартизированные данные представлены в приложении Ц.Таким образом, был получен 31 многомерный кластер, характеризующийсяпятью компонентами, и определена мера сходства между ними. Следующимэтапом кластерного анализа является последовательное объединение наиболееблизких кластеров в более крупные кластеры или группы.Из всей совокупности кластерных методов на практике чаще всегопользуются иерархическими агломеративными методами.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
