Ассортиментная концепция предприятия по материалам ЗАО "Автоком"
117,76%2005: 91,13% 107,31%
2006: 166,68% 178,86%
2007: 124,80% 223,23%
Темп прироста:
цепной базисный
2004: 117,76%-100%=17,76% 117,76%-100%=17,76%
2005: 91,13%-100%= -8,87% 107,31%-100%=7,31%
2006: 166,68%-100%=66,68% 178,86%-100%=78,86%
2007: 124,80%-100%=24,80% 223,23%-100%=123,23%
Для получения обобщающих показателей динамики развития определим:
Средний абсолютный прирост:
уср = (y5 - y1) / n-1 = (218,23–97,76)/4 = 30,12 (млн. руб.) средний ежегодный объем продаж.
Средний темп роста:
Тср =(уn / у1) * 100% =(218,23/97,76) * 100 = 44,8% уровня предыдущего года средний ежегодный показатель объема продаж.
Анализ конкурентов является неотъемлемой частью маркетингового анализа фирмы. Проведем анализ конкуренции на рынке запчастей для автомобильной и тракторной промышленности в соответствии с моделью пяти движущих сил конкуренции М. Портера. В соответствии с этой моделью учитываются следующие группы факторов: соперничество среди конкурирующих на данном рынке продавцов - ситуация в отросли, угроза появления новых конкурентов - влияние потенциальных конкурентов, возможности поставщиков - влияние поставщиков, экономические возможности потребителей - влияние потребителей, конкуренция со стороны товаров являющимися заменителями - влияние товаров заменителей [Приложение А].
Проведенный в Приложении А анализ свидетельствуето о достаточной степени конкуренции на рынке запчастей для автомобильной и тракторной промышленности, что объясняется активным развитием автомобилестроения, а также растущими темпами с/х производства, которые ведут, в свою очередь, к росту привлекательности исследуемого рынка запчастей, как сферы приносящей стабильный доход и обладающей достаточно высокой рентабельностью производства. Это способствует увеличению степени вероятности появления новых предприятий-конкурентов. Однако, продукция ЗАО «Автоком» имеет высокую степень значимости как для производственных предприятий, выпускающих продукцию конечной стадии производственного цикла, так и для индивидуальных предпринимателей, осуществляющих посредническую, сбытовую и торговую деятельность. Вместе с тем, ЗАО «Автоком» одно из немногих предприятий, поставляющих выпускаемую продукцию крупными оптовыми партиями и осуществляющих политику наибольшего благоприятствования в отношении постоянных клиентов.
2.3 Анализ рынка запчастей для автомобильной и тракторной промышленности
2.3.1 Определение емкости рынка ЗАО «Автоком»
Анализ рынка запчастей для автомобильной и тракторной промышленности предполагает определение в первую очередь его емкости. В данном случае расчеты ведутся на примере ЗАО «Автоком».
Под емкостью товарного рынка понимается возможный объем реализации товара (конкретных изделий предприятия) при данном уровне и соотношении различных цен. Емкость рынка определяется максимально возможным поглощением рынком конкретного товара.
Объем продаж запчастей в денежном выражении за определенный период времени (обычно в течение года) находится по формуле:
, (7)
где Ер – емкость рынка, руб.;
n – число покупателей данного вида продукции на конкретном рынке, чел.;
q – среднее число покупок данного товара у одного покупателя за исследуемый период времени, ед. изм.;
p – средняя цена продукции, руб.
Найдем емкость рынка запчастей для автомобильной и тракторной промышленности в РФ. Для этого определим возможное число покупателей данной продукции в РФ. Население в РФ составляет 143,8 млн. человек, из них до 18 лет (по данным статистических сборников лица в этом возрасте не заинтересованы покупкой данного товара) - 35,4 млн. чел. Исходя из этого, рассчитаем потенциальное число покупателей запчастей на рынке РФ:
(млн. чел.)
Объем продаж запчастей для автомобильной и тракторной промышленности за месяц, в среднем, составляет 18185,90 (тыс. руб.).
Следовательно, количество потребляемой продукции за год будет равно:
(тыс. руб.)
Средняя цена за одно наименование данного вида продукции составляет 669,8 руб. (всего ЗАО «Автоком» выпускает 233 наименования продукции в стоимостном выражение составляющее 156056,93 руб.).
Подставляя полученные выше данные в формулу (7) рассчитываем емкость рынка для данного вида продукции:
(млн. руб.)
Таким образом, емкость рынка запчастей для автомобильной и тракторной промышленности в РФ составляет 15,845 млн. руб.
2.3.2.1 Краткосрочное прогнозирование
В краткосрочном прогнозировании широко применяется метод экспоненциальной средней. Основная идея этого метода состоит в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений. При этом экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле 8:
, (8)
где Qt – экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) на момент t, ед. изм.;
a – коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания);
yt – фактическое значение прогнозируемой величины на момент t, ед. изм.;
Qt-1 – прогноз предыдущего периода, ед. изм.
Коэффициент а может находится в пределах 0…1.Однако практический диапазон находится в пределах 0,1…0,3.
Спрогнозируем объемы продаж ЗАО «Автоком» в 2007 году по месяцам с помощью вычисления экспоненциальных средних. В качестве коэффициента а выберем величину, равную 0,1. Для выполнения прогнозных расчетов запишем формулу 8 в следующем виде:
Подставляя в данное выражение данные о фактических продажах в каждом месяце 2007 года, получим ожидаемые объемы продаж на эти месяцы.
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
(тыс. руб.)
Таблица 2.4. – Экспоненциальные объемы продаж ЗАО «Автоком» в 2007 г.
2007 г. 2008 г.
Месяц | Фактические продажи, тыс. руб. | Прогноз продаж, тыс. руб. |
Январь | 5640,46 | 5640,46 |
Февраль | 10003,22 | 6076,71 |
Март | 17883,1 | 7257,34 |
Апрель | 14174,07 | 7949,005 |
Май | 16859,78 | 8840,005 |
Июнь | 16903,04 | 9646,3 |
Июль | 19782,92 | 10659,88 |
Август | 19928,1 | 11586,69 |
Сентябрь | 18287,23 | 12256,72 |
Октябрь | 26076,88 | 13638,65 |
Ноябрь | 24534,46 | 14728,18 |
Декабрь | 28157,6 | 16071,06 |
Рисунок 2.4 – Динамика фактических и экспоненциальных объемов продаж ЗАО «Автоком» в 2007 г.
Экспоненциальные объемы продаж, представленные в таблице 2.4, отражают динамику изменений продаж ЗАО «Автоком» за рассматриваемый период. Динамика фактических и экспоненциальных объемов продаж ЗАО «Автоком» в 2007 г. представлена на рисунке 2.4:
Представленный график фактических и прогнозных объемов продаж в 2007 году отражает более сглаженный характер развития тенденции прогноза и скачкообразный характер реальных продаж, что объясняется их зависимостью от внешних рыночных факторов.
2.3.2.2 Прогнозирование методом линейной регрессии
Прогнозирование методом линейной регрессии базируется на анализе взаимосвязи двух переменных (метод парной корреляции) – влияния вариации факторного показателя x на результативный показатель y. Взаимозависимость этих показателей можно выразить формулой 9:
, (9)
где y – результативный показатель, ед. изм.;
x – факторный показатель, ед. изм.;
а, b – коэффициенты, отражающие зависимость факторного и результативного показателей.
При этом для расчета коэффициентов а и b используют формулы 10 и 11:
, (10)
, (11)
где n – количество периодов, используемых в расчете, единиц.
Для нахождения коэффициента а также можно воспользоваться упрощенной формулой 13:
, (12)
где - среднее значение результативного признака, ед. изм.;
- среднее значение факторного признака, ед. изм.
Средние значения факторного и результативного признаков можно вычислить по формулам 13 и 14:
, (13)
, (14)
Таблица 2.5 - Прогнозирование методом линейной регрессии
Периоды |
Расходы на рекламу в 2007 г. (х), (тыс. руб.) |
Объем продаж в 2007 г. (у), (тыс. руб.) |
|||
1 | 163,85 | 5640,46 | 267075,781 | 2242,0225 | 31814789,01 |
2 | 109,35 | 10003,22 | 553678,227 | 3063,6225 | 100064410,4 |
3 | 73,35 | 17883,1 | 1150777,485 | 4140,9225 | 319805265,6 |
4 | 75,35 | 14174,07 | 784534,7745 | 3063,6225 | 200904260,4 |
5 | 57,15 | 16859,78 | 963536,427 | 3266,1225 | 284252181,6 |
6 | 55,35 | 16903,04 | 986292,384 | 3404,7225 | 285712761,2 |
7 | 64,35 | 19782,92 | 1490643,022 | 5677,6225 | 391363923,7 |
8 | 47,35 | 19928,1 | 1601222,835 | 6456,1225 | 397129169,6 |
9 | 55,35 | 18287,23 | 1341368,321 | 5380,2225 | 334422781,1 |
10 | 58,35 | 26076,88 | 2981891,228 | 13075,9225 | 680003670,5 |
11 | 114,35 | 24534,46 | 2682843,201 | 11957,4225 | 601939727,5 |
12 | 80,35 | 28157,6 | 4613622,76 | 26846,8225 | 792850437,8 |
Итого: | 954,5 | 218230,86 | 208301355,9 | 911070,25 |
Исходя из сводных данных таблицы 2.5 проведем прогнозирование методом линейной регрессии:
b = (12 * 208301355,9 – (954,5* 218230,86)) / (12* 911070,25 – (954,5)2)= 228,63
х = 954,5 / 12 = 79,54 (тыс. руб.) – средние затраты на рекламу в месяц;
у = 218230,86 / 12 = 18185,90 (тыс. руб.) – средний объем продаж продукции в месяц.
Рассчитаем значение коэффициента а по формуле 12:
а = 18185,90 – 228,63* 79,54 = 0,67
Подставляя в формулу 9 рассчитанные значения, получим следующее уравнение:
Зависимость объемов продаж ЗАО «Автоком» (результативный показатель) от расходов на рекламу данного предприятия (факторный показатель), выражается посредством коэффициента b (228,63), который в свою очередь больше 1.
Рисунок 2.5 – Графическое отражение зависимости между расходами на рекламы и объемом продаж ЗАО «Автоком».
Подставляя в формулу 9 значение параметра х, то есть величину расходов на рекламу, равную, например, 110 тыс. рублей, найдем ожидаемый объем продаж ЗАО «Автоком» в январе 2008 г:
(тыс. руб.) – ожидаемый объем продаж запчастей для автомобильной и тракторной промышленности ЗАО «Автоком» в январе 2008 года.
Краткосрочное прогнозирование имеет немаловажное значение в планировании производственной и сбытовой деятельности предприятия, так как позволяет сопоставить расходы на осуществление рекламной деятельности с объемом продаж предприятия.
2.3.2.3 Долгосрочное прогнозирование
Долгосрочное прогнозирование спроса проводится путем решения нормальных уравнений:
где n - количество лет;
у - теоретическое значение результативного признака;
х - значение факторного признака;
a0, a1 - параметры уравнения регрессии.
Прогнозируемое значение спроса выражается с помощью уравнения регрессии:
yx=ao+a1x (15)
Таблица 2.6 — Исходные данные для расчета параметров уравнения регрессии