Управление товарными запасами предприятия на примере торговой фирмы «Волга, Газель, УАЗ» ИП Гайнанова В.Р

Таблица 3.2

Товарооборот  фирмы «Волга, Газель, УАЗ» ИП Гайнанова  В.Р.

в разрезе месяцев  за период 2011-2012гг.

в тыс. руб.

2011		2012
Месяц	Товарооборот	Месяц	Товарооборот
Январь	495,0	Январь	587,1
Февраль	594,4	Февраль	705,1
Март	578,0	Март	685,6
Апрель	594,4	Апрель	705,1
Май	643,4	Май	763,2
Июнь	642,6	Июнь	762,1
Июль	681,2	Июль	807,9
Август	644,1	Август	764,0
Сентябрь	670,1	Сентябрь	794,8
Октябрь	628,0	Октябрь	744,9
Ноябрь	711,5	Ноябрь	843,9
Декабрь	773,1	Декабрь	917,0
Итого:	7655,9	Итого:	9080,7

На основании  представленных данных относительно товарооборота  организации за период 2011-2012 гг. строится график уравнения регрессии, который представлен на рисунке 3.1.

 

 

Рисунок 3.1 График построения уравнения регрессии товарооборота фирмы «Волга, Газель, УАЗ» ИП Гайнанова В.Р. за период 2011-2012 гг., тыс. руб.

 

В результате полученных расчетов, уравнение регрессии товарооборота  принимает вид y = 12,074 x + 546,44, в результате чего сглаженное значение тренда за первый месяц b₁ составляет 12,074, линейный коэффициент парной корреляции при этом принимает значение равное 0,776, что говорит о высокой тесноте связи, вследствие чего данное уравнение можно считать действительным для прогнозирования товарооборота за 2013 год.

Дальнейшим шагом является выполнение линейного экспоненциального  сглаживания временного ряда товарооборота, расчетные данные по которому отражены в таблице 3.3, величины А и В  выбраны равными  0,3 и 0,7 соответственно.

 

 

Таблица 3.3

Результаты линейного  экспоненциального сглаживания  временного ряда товарооборота фирмы «Волга, Газель, УАЗ» ИП Гайнанова В.Р. за период 2011-2012 гг.

в тыс.руб

 

t	yt	St	bt	ŷt	yt- ŷt
1	495,0	495,0	12,074	-	-
2	594,4	533,3	14,695	507,1	87,4
3	578,0	557,0	15,595	548,0	30,0
4	594,4	579,1	16,251	572,6	21,8
5	643,4	609,8	17,693	595,4	48,1
6	642,6	632,0	18,145	627,5	15,1
7	681,2	659,5	19,075	650,2	31,0
8	644,1	668,2	18,043	678,5	-34,4
9	670,1	681,4	17,558	686,3	-16,2
10	628,0	677,7	15,430	699,0	-71,0
11	711,5	698,6	15,980	693,1	18,3
12	773,1	732,2	17,736	714,6	58,5
13	587,1	701,1	12,853	749,9	-162,8
14	705,1	711,3	12,587	713,9	-8,9
15	685,6	712,4	11,439	723,8	-38,3
16	705,1	718,2	10,876	723,8	-18,8
17	763,2	739,3	11,901	729,1	34,1
18	762,1	754,5	12,229	751,2	11,0
19	807,9	779,1	13,466	766,7	41,2
20	764,0	784,0	12,610	792,5	-28,5
21	794,8	796,1	12,556	796,6	-1,8
22	744,9	789,5	10,645	808,6	-63,7
23	843,9	813,3	11,956	800,1	43,7
24	917,0	852,8	14,711	825,2	91,8

 

На основании имеющихся данных, а также на основании формулы (3.4) производится прогнозирование товарооборота организации за 2013 год:

 

У_{24+1(выручка)} = 852,8+ 1 × 14,711 = 867,47  тыс. руб.

У_{24+2(выручка)} = 852,8+ 2 × 14,711 = 882,18 тыс. руб.

У_{24+3(выручка)} = 852,8+ 3 × 14,711  = 896,89 тыс. руб.

У_{24+4(выручка)} = 852,8+ 4 × 14,711 = 911,60 тыс. руб.

У_{24+5(выручка)} = 852,8+ 5 × 14,711 = 926,31 тыс. руб.

У_{24+6(выручка)} = 852,8+ 6 × 14,711  = 941,02 тыс. руб.

У_{24+7(выручка)} = 852,8 + 7 × 14,711 = 955,73 тыс. руб.

У_{24+8(выручка)} = 852,8+ 8 × 14,711 = 970,44 тыс. руб.

У_{24+9(выручка)} = 852,8 + 9 × 14,711  = 985,15 тыс. руб.

У_{24+10(выручка)} = 852,8+ 10 × 14,711 = 999,87 тыс. руб.

У_{24+11(выручка)} = 852,8 + 11 × 14,711 = 1014,58 тыс. руб.

У_{24+12(выручка)} = 852,8+ 12 × 14,711 = 1029,29 тыс. руб.

          ∑У = 11380,54 тыс.руб.

 

Таким образом, из прогноза величины товарооборота организации  на 2013 год следует, что наблюдается  их ежемесячное повышение, что положительно оценивается на финансовой деятельности организации. Прогнозная выручка за 2013 год (11380,54 тыс. руб.) больше выручки за 2012 год (9080,7 тыс. руб.), то есть на 2299,84 тыс. руб., что указывает на увеличение доходов предприятия.

Построение прогнозного  расчета товарных запасов методом  балансовой увязки служит для отражения соотношений, пропорций двух групп взаимосвязанных и уравновешенных экономических показателей, итоги которых должны быть тождественны. Этот метод используется в анализе хозяйственной деятельности для проверки исходных сведений на основе которых проводится анализ, для проверки правильности аналитических расчетов, также для изучения тех процессов и явлений, где имеется строго функциональная зависимость.

Балансовая модель имеет  следующий вид:

(3.6)

Тзн + П = Р + В + Тзк,

 

где     Тзн  – товарные запасы на начало года,

П – поступление товаров,

Р – реализация товаров,

В – выбытие товаров,

Тзк – товарные запасы на конец года.

Для того, чтобы спрогнозировать  величину товаров организации на конец 2013 г., необходимо преобразовать  данную модель в:

(3.7)

Тзн + П’ = Р’ + Вср. + Тзк,

 

где     Тзн  – товарные запасы на начало прогнозируемого  года,

П’– прогнозное поступление  товаров с учетом экспоненциального  сглаживания,

Р – прогнозный объем  товарооборота,

Вср. – среднее выбытие  товаров,

Тзк – прогнозный объем  товарных запасов на конец года.

 

Таблица 3.4

Исходные данные для  прогнозирования объема товарных запасов фирмы «Волга, Газель, УАЗ» ИП Гайнанова В.Р. на конец 2013 г.

в тыс.руб.

Показатели	2011	2012	Среднее значение	Прогнозные значения
Товарные запасы на начало года	3361,6	4158,1	-	-
Поступление товаров	8465,2	9386,3	-	11521,5
Выбытие товаров	12,8	12,6	12,7	-
Реализация товаров	7655,9	9080,7	-	11380,54
Товарные запасы на конец года	4158,1	4451,1	-	-

 

Исходя из таблицы (3.4) и формулы (3.7), вычислим прогнозный объем товарных запасов на конец 2013 года:

4451,1+11521,5= 11380,54 + 12,7 + Тзк

Тзк = 4451,1+11521,5-11380,54-12,7 = 4579,36 тыс.руб.

Таким образом, прогнозный объем товарных запасов на конец 2013 г. составил 4579,36 тыс.руб., что по сравнению  с 2012 г. на 128,26 тыс.руб. больше, что представляет собой неплохой результат. Это может быть связано с достаточно сбалансированным поступлением продукции на склад и увеличением предстоящего товарооборота.

Следующим шагом является прогнозирование значения поступления товарных запасов посредством выведения и применения корреляционно-регрессионного уравнения зависимости поступления от реализации товарных запасов.

Исходные данные поступления  и реализации товарных запасов организации  представлены в таблице 3.5.

 

Таблица 3.5

Величина поступления  и реализации товарных запасов фирмы «Волга, Газель, УАЗ» ИП Гайнановой В.Р.

в тыс. руб.

Месяцы	Поступление	Реализация
1	547,3	495,0
2	657,3	594,4
3	639,1	578,0
4	657,3	594,4
5	711,5	643,4
6	710,5	642,6
7	753,2	681,2
8	712,2	644,1
9	740,9	670,1
10	694,4	628,0
11	786,7	711,5
12	854,9	773,1
13	606,9	587,1
14	728,8	705,1
15	708,6	685,6
16	728,8	705,1
17	788,9	763,2
18	787,8	762,1
19	835,1	807,9
20	789,7	764,0
21	821,5	794,8
22	770,0	744,9
23	872,3	843,9
24	947,9	917,0

 

В результате проведения корреляционно-регрессионного анализа  получены уравнения зависимости  поступления от реализации товаров, графики зависимости приведены  в приложении 1, уравнения зависимости  представлены в таблице 3.6:

 

Таблица 3.6

Уравнения корреляционно-регрессионной зависимости поступления от реализации товаров

 

Вид тренда	Уравнение	Коэффициент детерминации
Линейный	y = 0,7097x + 248,86	R2 = 0,8252
Полиномиальный	y = -0,001093695x2 + 2,250764671x - 284,06330912	R2 = 0,805645209
Логарифмический	y = 496,39Ln(x) - 2501,5	R2 = 0,8284
Степенной	y = 7,88x0,6947	R2 = 0,8115

 

Для прогнозирования  величины поступления товаров используется уравнение тренда с наибольшим коэффициентом  детерминации, равным 0,8252, что говорит  о высокой тесноте связи изучаемых объектов, соответственно прогнозное уравнение имеет вид линейного тренда и выглядит как y = 0,7097x + 248,86.

Прогнозирование величины поступления товаров  осуществляется путем подстановки прогнозируемой реализации  вместо переменной «X» в ранее указанное уравнение. В таблице 3.6 представлены результативные данные прогнозирования.

Таблица 3.7

Прогнозные показатели поступления и реализации товаров  на 2013 г. в разрезе месяца.

в тыс. руб.

Период	2013
	Поступление	Реализация
Январь	888,6	867,47
Февраль	901,6	882,18
Март	914,6	896,89
Апрель	927,6	911,60
Май	940,6	926,31
Июнь	953,6	941,02
Июль	966,6	955,73
Август	979,6	970,44
Сентябрь	992,6	985,15
Октябрь	1005,6	999,87
Ноябрь	1018,6	1014,58
Декабрь	1031,6	1029,29
Итого:	11521,5	11380,54