Материал помещен в архив

ОПТИМИЗАЦИЯ ТОВАРНОГО ПОРТФЕЛЯ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВАНИИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ РЕАЛИЗАЦИИ

Введение

В настоящее время одна из ключевых проблем, с которой сталкивается множество торговых предприятий, - проблема сбалансированности складских запасов или, иными словами, проблема оптимизации товарного портфеля предприятия. Так, объемы складских запасов по одной из товарных позиций могут значительно превышать средние объемы ее реализации за период. При этом происходит рост неудовлетворенного спроса покупателей по другим товарным позициям, что оборачивается упущенной выгодой (недополученной прибылью) для торгового предприятия.

Прогнозирование объемов реализации - необходимое условие для проведения успешной коммерческой работы по закупкам товаров и формированию оптимального товарного портфеля торгового предприятия.

Универсального метода прогнозирования объемов реализации, как и других экономических показателей, не существует.

Самый простой способ прогнозирования рыночной ситуации - это экстраполяция рядов динамики, т.е. распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее (прогнозирование на основе анализа временных рядов).

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды обычно служат для расчета 4 различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.

Тренд - это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов.

Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития явления - укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности периодам времени. Так, например, месячные данные могут быть преобразованы в ряд годовых данных.

Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал образуется путем постепенного перемещения от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываются скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.

Использование метода аналитического выравнивания для определения общей тенденции развития явления предполагает, что фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени. Разность между фактическими значениями ряда динамики и его выровненными значениями характеризует случайные колебания. В некоторых случаях последние сочетают тренд, циклические и сезонные колебания.

Сезонные колебания - повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. При этом периодические колебания в торговле можно обнаружить и в течение каждой недели (например, в розничной торговле перед выходными днями увеличивается продажа отдельных продуктов питания), и в течение конкретной недели месяца. Однако самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года.

При анализе сезонных колебаний обычно рассчитывается индекс сезонности, который используется для прогнозирования исследуемого показателя. В самой простой форме индекс сезонности рассчитывается как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год (в процентах).

Все другие известные методы расчета сезонности различаются по способу расчета выровненной средней. Чаще всего используются либо скользящая средняя, либо аналитическая модель проявления сезонных колебаний.

Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используют метод аналитического выравнивания. При этом следует учитывать, что аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, но и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил.

Большинство существующих методов анализа предполагает использование компьютера.

Методика оптимизации товарного портфеля на основании прогнозирования объема реализации

В рамках данной статьи прогнозирование объема реализации производится на основе экстраполяции временных рядов (выявляется тренд и сезонные колебания).

Предлагаемая методика включает в себя следующие этапы:

• прогнозирование объема реализации продукции на основе анализа динамики ее реализации;

• прогнозирование объема реализации продукции с учетом действия фактора сезонности (в разрезе месяцев);

• определение среднедневного оборота на основании подекадного прогнозирования объема реализации продукции.

Источниками информации для анализа динамики реализации продукции служат данные об объемах реализации как в стоимостном, так и в натуральном выражении:

• по годам (минимум за 3 года);

• по годам в разрезе месяцев (минимум за 3 года);

• в разрезе месяцев, в т.ч. по декадам (минимум за 1 год).

Стоимостные показатели характеризуют объем реализации в денежном выражении и определяются с помощью цен. Основное преимущество данных показателей - их универсальность.

Натуральные показатели характеризуют объем реализации в присущей ему натуральной форме (штуки, метры, килограммы и т.п.). Полученная в натуральном выражении оценка объема реализации характеризуется большей объективностью по сравнению со стоимостным измерением, так как исключает действие ценового фактора.

Поскольку ассортимент продукции, реализуемой современными торговыми предприятиями, весьма разнообразен, анализ динамики реализации и запасов товаров следует проводить по каждому из товарных наименований отдельно.

В данной статье прогнозирование объема реализации проведено только в стоимостном выражении.

Методика оптимизации товарного портфеля на основании прогнозирования объемов реализации в натуральном выражении идентична методике анализа в стоимостном выражении за исключением анализа объема реализации в сопоставимых ценах, выявления влияния ценового фактора на прогнозируемый объем реализации и прогнозирования объема реализации с учетом фактора инфляции.

Прогнозирование объема реализации продукции исходя из анализа динамики ее реализации

Исходные данные для анализа представляют собой информацию об объемах реализации продукции в стоимостном выражении в текущих ценах, а также в натуральных единицах измерения в разбивке по годам минимум за 3 года.

Установление минимальной длины временного ряда обусловлено невозможностью выявить какую-либо тенденцию при меньшем количестве данных. При этом, чем длиннее будет взят временной ряд для анализа, тем более достоверным будет полученный на основе его анализа прогноз.

На основании исходных данных рассчитываются темпы роста (ТР) и темпы прироста (ТП) объемов реализации цепным и базисным методом (формулы 1-4 соответственно).

где X_i - объем реализации в i-м периоде, млн.руб.;

X_i+1 - объем реализации в периоде, следующем за i-м, млн.руб.;

X_Б - объем реализации в базисном периоде, млн.руб.

За базисный период в расчетах принят 2008 г. Результаты проведенных расчетов представлены в таблице 1.

По результатам проведенного анализа можно сказать, что объем реализации характеризуется положительной динамикой на протяжении всех рассматриваемых периодов.

При этом темпы роста объемов реализации, рассчитанные базисным методом (к уровню 2008 г.), значительно превышают темпы роста показателя, рассчитанные цепным методом.

Данное обстоятельство может быть связано как с реальным значительным увеличением объемов реализации, так и с тем, что на динамику объема реализации определенное влияние оказывает ценовой фактор (инфляция).

С целью определения влияния на объем реализации ценового фактора скорректируем объем реализации в текущих ценах на индекс потребительских цен (ИПЦ) и проанализируем объем реализации продукции в ценах 2008 г.

Данные об уровне ИПЦ содержатся в статистических сборниках, издаваемых Национальным статистическим комитетом РБ, а также публикуемых на его официальном сайте в разделе «Официальная статистика» (годовые данные/цены).

Приведение объема реализации к уровню цен базисного периода (ОР_Б) осуществляется по формуле (5):

При этом, поскольку ИПЦ рассчитан цепным методом, приведение объемов реализации к уровню цен базисного периода за каждый последующий период, кроме первого, необходимо осуществлять с учетом ИПЦ за предыдущий период (формулы 6 и 7):

Результаты проведенных расчетов представлены в таблице 2.

Анализ объема реализации в ценах 2008 г. показал, что поступательное увеличение объема реализации наблюдается в 2009 г. по сравнению с 2008 г. (на 43,5 %) и в 2010 г. по сравнению с 2009 г. (на 1,6 %). В 2011 г. по сравнению с 2010 г. наблюдается снижение объема реализации на 29,3 %.

При этом наблюдается увеличение объемов реализации во всех рассматриваемых периодах относительно уровня 2008 г.

Далее рассчитаем средние темпы роста (ТР) (цепные и базисные) в текущих ценах и в ценах базисного периода (формула 8):

Сравнивая средние темпы роста (цепные и базисные), рассчитанные в текущих ценах и в ценах базисного периода, можно оценить влияние ценового фактора на объем продаж.

Результаты расчетов представлены в таблице 3.

B проведенных расчетах усредненное значение темпа роста объемов реализации в текущих ценах превышает усредненное значение объемов реализации в ценах 2008 г. на 39,0 %.

Таким образом, рост объемов реализации в среднем на 39,0 % обусловлен действием ценового фактора. При этом, как уже было отмечено выше, с целью исключить влияние ценового фактора на объем реализации целесообразно параллельно проводить анализ динамики объемов реализации и в натуральном измерении.

На основании усредненного темпа роста в текущих ценах, рассчитанного на основании средних цепных и базисных показателей, определим планируемый объем реализации продукции на 2012 г.

Определение планируемого объема реализации (ОР_ПЛ) продукции проводится в текущих ценах на основании формул 9 (цепной) и 10 (базисный):

Усредненное значение планируемого объема реализации (ОР^УСР_ПЛ) рассчитывается по формуле 11:

Результаты проведенных расчетов также представлены в таблице 3 (аналогичный расчет планируемого объема реализации в ценах 2008 г. приведен справочно для сравнения).

Исходя из проведенных расчетов усредненный темп роста объема реализации составляет 157,1 %, тогда как планируемый объем реализации продукции в 2012 г. составит 965,1 млн.руб.

Кроме примененного выше расчета возможно также прогнозирование объема продаж на основании построения линии тренда.

В настоящее время возможности MS Excel позволяют построить линию тренда на основании имеющихся фактических данных, не проводя при этом сложных математических расчетов.

Для получения наиболее точного прогноза необходимо выбрать тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные (чем ближе значение величины достоверности аппроксимации к 1, тем меньше ошибка прогнозной модели).

Путем сравнения величин достоверности аппроксимации для различных видов линии тренда для прогнозирования выбран логарифмический тренд, поскольку величина достоверности аппроксимации данного вида тренда максимальна и равна 0,984 7.

Результат построения линии тренда на основании фактических данных за 2008-2011 гг. и прогноз объема продаж на 2012 г. представлены на рисунке 1.

Рисунок 1

Прогноз объема реализации продукции с помощью линии тренда

Как следует из рисунка 1, объем реализации, прогнозируемый на 2012 г. с помощью линии тренда, составляет около 950,0 млн.руб., что лишь на 1,6 % меньше, чем значение, полученное на основании усредненных темпов роста объема реализации.

При прогнозировании объемов реализации в стоимостном выражении следует учитывать вероятность дальнейшего роста цен (инфляцию).

Прогнозирование объема реализации с учетом действия фактора инфляции (ОР^И_ПЛ)  осуществляется по формуле 12:

Результаты выполненных расчетов приведены в таблице 4.

Таким образом, с учетом действия фактора инфляции объем реализации в 2012 г. оценивается на уровне 1 276,9 млн.руб.

Прогнозирование объема реализации продукции с учетом действия фактора сезонности (помесячно)

Определение годового объема продаж дает лишь усредненное представление о величине товарных запасов, необходимых предприятию для обеспечения бесперебойного процесса реализации. При известном среднегодовом объеме реализации его величина может значительно варьироваться в зависимости от времени года.

С целью определения влияния фактора сезонности на объем реализации проанализируем динамику объема реализации помесячно. Исходные данные для анализа представлены в таблице 5, результаты анализа - в таблице 6.

Как следует из таблицы 6, положительное отклонение от усредненного объема реализации за месяц наблюдается в период с января по май, а также в декабре. Среднемесячные объемы реализации в период с июня по ноябрь ниже усредненного объема реализации за месяц.

Для повышения наглядности представим имеющиеся фактические данные в виде графиков по годам (рисунки 2-5).

Чтобы влияние фактора сезонности было наиболее заметным, на каждый график также добавим линию полиномиального тренда. Данный вид линии тренда выбран, поскольку величина достоверности аппроксимации данного вида тренда для каждого из графиков максимальна, что позволяет минимизировать ошибку модели.

Рисунок 2

Динамика объема реализации по месяцам, 2008 год

Рисунок 3

Динамика объема реализации по месяцам, 2009 год

Рисунок 4

Динамика объема реализации по месяцам, 2010 год

Рисунок 5

Динамика объема реализации по месяцам, 2011 год

Как следует из графиков на рисунках 2-5, фактор сезонности оказывает значительное влияние на объем реализации в течение года.

Так, максимальный объем продаж на протяжении 2008-2011 гг. приходится на март-апрель, а минимальный - на август-сентябрь.

В течение года с октября по февраль наблюдается рост объема продаж с максимумом в марте-апреле, а с мая по июль объем продаж постепенно снижается и достигает своего минимума в августе-сентябре.

На основании имеющихся данных рассчитаем планируемый объем продаж на 2012 г. помесячно с учетом влияния фактора сезонности.

Для этого определим удельный вес объема реализации за каждый месяц в общем объеме реализации за год (с 2008 по 2011 гг.).

На основании расчетных данных за 4 периода выведем средний удельный вес объема реализации за каждый месяц в общем объеме реализации за год.

Результаты расчетов представлены в таблице 7.

Проанализировав структуру объема реализации в разрезе месяцев, можно сделать вывод, что фактор сезонности оказывает весьма заметное влияние на величину объема продаж. Так, с января объем реализации поступательно растет, достигая своего первого пика в марте, затем наблюдается его снижение, «дно» которого приходится на август-сентябрь. С октября наблюдается поступательный рост, который достигает максимума в декабре.

С целью выравнивания полученного временного ряда и сглаживания сезонных колебаний применим метод скользящей средней (интервал скольжения примем равным 3).

Значение скользящей средней с интервалом скольжения, равным 3 (СС₃), для каждого из месяцев рассчитывается по формуле 13:

Для определения значений скользящей средней для первого и последнего периодов ряда (январь и декабрь соответственно) принимается:

• для января - х_i-1 - декабрь;

• для декабря - x_i+1 - январь.

Исходя из прогнозируемого объема реализации на 2012 г. в целом и удельного веса объема реализации продукции для каждого из месяцев года, полученного методом скользящей средней, рассчитаем прогнозируемый объем реализации продукции на 2012 г. помесячно (с учетом влияния фактора сезонности).

Результаты расчетов представлены в таблице 8.

С целью повышения наглядности полученных результатов прогнозируемый объем реализации на 2012 г. с учетом влияния фактора сезонности помесячно представлен на рисунке 6.

Рисунок 6

Прогноз объема реализации на 2012 год с учетом влияния фактора сезонности (помесячно)

На основании проведенных расчетов можно сделать вывод о том, что пик реализации в 2012 г. придется на апрель (именно в этом месяце предполагается максимальный объем реализации - 138,4 млн.руб.). Минимум продаж планируется на август 2012 г. (планируемый объем реализации составляет 66,2 млн.руб.).

В период с мая по июль объем реализации будет постепенно снижаться, а, достигнув минимального значения в августе, с сентября по декабрь будет поступательно расти. Рост объема продаж также будет наблюдаться в период с января по март.

Определение среднедневного оборота на основании подекадного прогнозирования объема реализации продукции

Предположительно, объем продаж может варьироваться не только по месяцам в течение года, но и в пределах одного месяца.

С целью подтверждения данного предположения проведем анализ объема реализации в течение месяца (подекадно).

Анализ проведен на основании данных о подекадных объемах реализации за 2011 г. Исходные данные для анализа представлены в таблице 9.

На основании исходных данных рассчитывается удельный вес реализации каждой из декад в общем объеме реализации за месяц.

Затем определяется средний удельный вес объема реализации за каждую декаду в общем объеме реализации за месяц. При этом ввиду малого количества временных периодов (всего 3) метод скользящей средней для выравнивания ряда не применяется.

Результаты проведенных расчетов представлены в таблице 10.

С целью повышения наглядности представим динамику объема реализации за 2011 г. подекадно на рисунке 7.

Рисунок 7

Подекадная динамика объема реализации за 2011 год

На основании проведенных расчетов можно говорить, что в пределах месяца объем реализации также неравномерен. Так, минимальный объем реализации приходится на 1-ю декаду месяца, во 2-й декаде он несколько увеличивается и достигает максимума в 3-й декаде.

Исходя из прогнозируемого объема реализации на 2012 г. помесячно и среднего удельного веса объема реализации продукции для каждой декады рассчитаем прогнозируемый объем реализации продукции на 2012 г. подекадно.

Результаты расчетов представлены в таблице 11.

Для повышения наглядности полученных результатов прогнозируемый объем реализации на 2012 г. подекадно представлен на рисунке 8.

Рисунок 8

Прогнозируемый объем реализации по декадам на 2012 год

В том случае, если поставки продукции производятся ежедневно, планирование объема закупок целесообразно осуществлять исходя из размера планируемого среднедневного оборота.

На основании планируемого объема реализации на 2012 г. по декадам рассчитаем среднедневной оборот продукции на 2012 г. также подекадно.

Вспомогательные данные для расчета приведены в таблице 12.

Результаты расчетов среднедневного оборота продукции на 2012 г. представлены в таблице 13.

На основании полученных данных торговое предприятие может планировать объемы закупок продукции на различные промежутки времени (день, декаду, месяц) в зависимости от условий договоров поставки. При этом планируемые объемы закупок в обязательном порядке должны быть согласованы с пропускной способностью складских помещений.

Таким образом, с помощью приведенной в данной статье методики можно составить план закупки продукции, например на 2012 г., подекадно в разрезе месяцев.

Обратите внимание! С целью подтверждения достоверности полученного прогноза необходимо в первую очередь проверить способность используемой при прогнозировании модели воспроизводить фактические данные в прошлом, т.е. произвести ретроспективное прогнозирование. Кроме того, как уже отмечалось выше, чтобы исключить колебания, вызванные влиянием ценового фактора, следует проанализировать объем реализации не только в стоимостном, но и в натуральном выражении. Кроме того, составленный план следует корректировать в реальном времени на основании оперативных учетных данных по реализации.

04.09.2012 г.

Наталья Бородако, магистр экономических наук, экономист отдела финансового анализа общества с ограниченной ответственностью «Весттрансинвест»