81179 (687979), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Для оценки конкурентоспособности торговых точек были выделень следующие критерии.
I. Оформление торговой точки.
1) свободное пространство;
2) наличие рекламных постеров,
3) оборудованность примерочных;
4) информативность ценника;
5) уровень обслуживания персонала.
II. Удобство расположения;
III. Широта ассортимента;
IV. Привлечение покупателей (реклама, скидки, распродажи);
V. Цена продукции;
VI. Качество продукции.
Каждая составляющая оценивалась по 5 - ти бальной системе и определялась с точки зрения потребителя:
-
5 - отлично;
-
4 - хорошо;
-
3 - удовлетворительно;
-
2 - неудовлетворительно,
-
1 - плохо.
Результат представлен в таблице 1
Таблица 1 - Анализ конкурентов
| Критерий | Hugo Boss | Lee Cooper | Stress | Гостинный Двор | Дельта | Саботаж | Юниор | Денвералс |
| 1. Оформление торговой точки: | ||||||||
| Свободное пространство | 3 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 |
| Наличие рекламных постеров | 3 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Оборудованность примерочных | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| Информативность ценника | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Уровень обслуживания персонала | 4 | 3 | 2 | 4 | 2 | 2 | 4 | 4 |
| 2. Удобство расположения | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 3. Широта ассортимента | 3 | 2 | 2 | 4 | 3 | 1 | 5 | 3 |
| 4.Привлечение покупателей | ||||||||
| Реклама | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 |
| Скидки | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 |
| Распродажи | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 |
| 5 Цена продукции (4 - дорого. 1- дешево) | 5 | 3 | 2 | 4 | 4 | 1 | 2 | 3 |
| 6. Качество продукции | 4 | 2 | 2 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 |
Таким образом, наибольшее количество баллов набрали:
-
Гостиный двор;
-
Hugo Boss;
-
Саботаж;
-
Юниор.
Основными преимуществами конкурентов являются:
-
отличное местоположение;
-
неплохая реклама;
-
широкий выбор джинсовой одежды. Недостатки конкурентов:
-
довольно высокие цены для такого качества;
-
несезонность (негибкость в этом смысле).
4. План развития Вашего предприятия
Точкой безубыточности называется величина объема продаж при которой затраты равны выручке от реализации и нет ни прибыли, ни убытков.
Ключевым в этом анализе является деление затрат на постоянные и переменные.
Существует несколько методов деления затрат, например, такие как:
-
метод максимума-минимума;
-
метод визуального контроля;
-
линейный регрессионный анализ.
Самым точным из этих методов является метод регрессионного анализа, поэтому для деления затрат воспользуемся именно этим методом. Линейный регрессионный анализ манипулирует с изменением среднего количества изменений некоторой переменной (например, издержек производства), которая ассоциируется с возрастанием количества единиц продукции или нескольких других переменных. Это — метод регрессии у (зависимая переменная) по х (независимая переменная). Регрессионный анализ ставит перед собой две задачи. Во-первых, он выполняет аппроксимацию линии для наблюдаемых взаимосвязей между издержками и объемом, называемой линией наилучшей аппроксимации; во-вторых он дает пользователю информацию о степени доверия к качеству аппроксимации, предлагаемой линией регрессии. Применением метода максимума-минимума или графика визуального контроля ни одна из этих целей не достигается.
Регрессионный анализ выполняет приближение данных прямой линией таким образом, чтобы минимизировать сумму квадратов расстояний от линии регрессии до точек фактических наблюдений, т. е. чтобы сумма квадратов этих отклонений была меньше, чем сумма квадратов отклонений от любой другой прямой. Следовательно, этот метод линейной аппроксимации свободен от субъективности. Математический метод, обеспечивающий достижение этой цели, называется методом наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов подразумевает использование двух математических уравнений, известных как нормальные уравнения, совместное решение которых определяет значения параметров а и Ь, присутствующих в функции совокупных издержек. Эти уравнения имеют вид:
S(y)=n a+b S(x);
S(xy) = a S(x) + b S(xx).
где n — количество наблюдений;
S(x) - сумма значений независимой переменной (например, х – уровень выпуска продукции;
S(y) - сумма значений зависимой переменной (например, у — совокупные издержки;
S(xx) - сумма квадратов значений х;
s(xy) - сумма произведений пар всех значений х и у;
а - совокупные постоянные издержки;
b - переменные издержки на единицу продукции.
Прежде чем приступить к расчету линии регрессии для исследуемой фирмы нужно привести некоторые предположения, которым подчиняется линейный регрессионный анализ. Имеется по крайней мере три предположения при применении регрессионного анализа. Во-первых, предполагается линейность взаимосвязи между издержками и объемом, во-вторых, предполагается, что существует равномерная дисперсия затрат (полных) относительно линии регрессии; и в-третьих, предполагается, что последовательные измерения издержек взаимонезависимы.
Данные регрессионного анализа приведены в таблице 1.9.4.
Таблица 1.9.4 - Исходные данные для регрессионного анализа
| Х | У | ХY | XX | УУ | |
| 308 411 | 241 065,7 312678,1 | 74248 235,6 128510699,1 | 94864 168921 | 58 112671 716,4 97767594219,6 | |
| 342 | 257415,5 | 88 036 101 | 116964 | 66 262 739 640,2 | |
| Сумма | 1 061 | 811 159,3 | 290 795 035,7 | 380 749 | 222 143 005 576,3 |
Подстановка соответствующих значений из таблицы 1.9.4 в систему уравнений дает следующие результаты:
Умножив обе части уравнения на 1061 и обе части уравнения на 3, получаем:
860640017.3=3183 а+1125721 b 872385107.1 =3183 a-1142247b
Вычитание первого уравнения из второго дает:
11745089.8= 16526 b. т.е. b = 710
Подставляя b = 710 в первое уравнение, получаем:
811 159,300 - 3 а + 753310, т.е. а = 19298
Теперь уравнение прямой линии примет вид:
У - 19298 + 710 х
Произведенная оценка позволяет заключить, что производственные издержки фирмы состоят из фиксированной составляющей в 19298 руб и (линейной) переменной составляющей в 710 руб. на единицу продукции.
Для оценки качества аппроксимации линии регрессии, используется коэффициент корреляции. Квадрат этого коэффициента, является широко применяемой статистической величиной, известной как мера определенности Она показывает долю вариации в совокупных издержках, которая объясняется изменениями в наблюдаемых значениях уровней выпускаемой продукции. Коэффициент корреляции может быть получен по формуле:
В нашем случае коэффициент корреляции равен 0,99 или 99 %. Это значит, что 99 % вариации совокупных издержек за трехмесячный период объясняются изменениями уровня продукции, проданной за этот же период, хотя и не обязательно вызываются ими. Оставшийся 1% объясняется случайными вариациями, а также влиянием других взаимодействующих, но неизвестных переменных.
Анализ безубыточности приведем при следующих допущениях:
1) издержки обращения являются функцией объема продаж;
2) объем закупа равен объему продаж;
3) постоянные эксплутационные издержки одинаковы для любого объема продаж;
4) переменные издержки изменяются пропорционально объему производства.
5) продажные цены на товар не изменяются во времени.
Поэтому общая стоимость продаж является линейной функцией от продажных цен и количества проданного товара.
Данные для расчета точки безубыточности представлены в таблице 1.9.5.
Таблица 1.9 5 - Исходные данные для расчета точки безубыточности
| Показатель | В рублях | В процентах и в относительном выражении (к выручке от реализации) |
| Выручка | 930000 | 100 или 1 |
| Переменные издержки | 753310 | 81 или 0,81 |
| Валовая маржа | 176690 | 19 или 0,19 |
| Постоянные издержки | 19298 | X |
| Прибыль | 157392 | X |
Совокупные издержки равны 772608 рублей и находятся по формуле:
TC=FC+VC*Q,
где ТС - совокупные издержки;















