Коммерческая деятельность по оптовым продажам и пути её совершенствования

Подставив полученные значения в систему уравнений, получим:

Умножив все члены первого уравнения на 39,38 (630,1/16), получим следующую систему уравнений:

Отнимем от второго уравнения первое. Отсюда 3155,5b = 838174; b = 265,6,а = - 6542,8

Таки

м образом, уравнение связи, которое описывает зависимость объемов реализации сельскохозяйственной техники от цены реализации, будет иметь вид:

Y(x) = - 6542,8 + 265,6x.

Коэффициент a - постоянная величина результативного показателя, которая не связана с изменением данного фактора. Параметр b показывает среднее изменение результативного показателя с повышением или понижением величины фактора на единицу его измерения.

В данном случае с увеличением оптовой цены средней партии товара на один балл, реализация продукции в среднем повышается на 265,6 руб.

Для измерения тесноты связи между факторным и результативным показателями определяется коэффициент корреляции по формуле:

Подставив значения , , , , в формулу (5), получаем:

Коэффициент корреляции может принимать значения от 0 до ±1. Чем ближе его величина к 1, тем более тесная связь между изучаемыми явлениями, и наоборот. В данном случае величина коэффициента корреляции составил 0,82, что позволяет сделать вывод о довольно тесной связи между исследуемыми показателями: объемом реализации и ценой.

Если коэффициент корреляции возвести в квадрат, получим коэффициент детерминации (d = 0,67). Он показывает, что объем реализации на 67% зависит от цены, а на долю других факторов приходится 33% прироста в объеме реализации.

3. Прогнозирование объёма продаж товаров сельскохозяйственного назначения предприятия ИП "Агриматко-96"

Наиболее эффективным экономико-математическим методом прогнозирования при анализе временных рядов с точки зрения универсальности и возможности моделирования сезонности спроса является применение ряда Фурье.

На первом этапе прогнозирования осуществляется выбор базы прогноза, периода прогнозирования, то есть данных, на основании которых проводится прогноз.

При наличии временного ряда с неравными промежутками наблюдения периоды t разбиваются на равные отрезки с определением соответствующих значений показателя. При этом важно соблюдение условия ∑Yi = Yt, где i - число интервалов, на которое разбивается период t.

Рассмотрим ряд динамики объемов продаж предприятия ИП "Агриматко-96" за 2004 - 2005 гг., то есть за 24 месяца (таблица 20), графическое представление которого изображено на рисунке 6.

Таблица 20 - Данные об объеме продаж товаров сельскохозяйственного назначения предприятия ИП "Агриматко-96"

На втором этапе для смягчения влияния тенденций прошлых лет на достоверность прогнозной модели и для учета "устаревания" данных проводится экспоненциальное сглаживание уровней временного ряда.

Выбор константы сглаживания λ достаточно произволен, однако в мировой практике обычно используются значения в диапазоне от 0,1 до 0,5 (при этом выбор зависит от срока прогноза).

Рисунок 6 - Ряд динамики продаж сельскохозяйственной продукции за 2004-2005 гг.

Экспоненциальная средняя определяется по формуле Р. Брауна:

Qt = λYt + (1 - λ) Qt-1, ()

Которая может быть интерпретирована, как:

Новый прогноз продаж = λ ∙ последняя продажа +

+ (1 - λ) ∙ предыдущий прогноз

Для удобства расчетов представим данную формулу в следующем виде:

Qt = Qt-1 + λ (Yt-1 - Qt-1), ()

Или:

Новый прогноз продаж =

+предыдущий прогноз + λ ∙ ошибка прогноза

Примем λ = 0,5, как верхнюю границу интервала наиболее приемлемых значений, чтобы в большей степени учесть наметившуюся тенденцию роста сбыта для товара. Расчет экспоненциальной средней отражен в таблице 21.

 Скачать реферат