Реферат: Методика проведения АВС анализа
n — число периодов.
Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Стандартное отклонение - это абсолютная мера рассеивания вариантов ряда. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь совершенно разный смысл. Поэтому, при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20% и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.
Пример таблицы MSExcel (упакован в формат Zip 26Kb) по проведению анализа XYZ. Исходными данными являются результаты деятельности региональной розничной сети за 1 квартал 2002 года.
Первый шаг: Определить объекты анализа
Клиент, Поставщик, Товарная группа/подгруппа, Номенклатурная единица, и т.п.
Второй шаг: Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта
Средний товарный запас, руб.; Объем продаж, руб.; Доход, руб.; Количество единиц продаж, шт.; Количество заказов, шт., и т.п.
Третий шаг: Определить период и количество периодов, по которым будет проводиться анализ.
Неделя, Декада, Месяц, Квартал/Сезон, Полугодие, Год
Общие рекомендации:
Данный метод анализа имеет смысл, если количество анализируемых периодов больше трех, чем больше количество периодов , тем более показательными будут результаты. При этом сам период должен быть не меньше чем горизонт планирования принятый в Вашей компании.
Например: Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки Абсолют (которую заказывают раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели ), то результат будет менее показательный. При таком периоде 99% ассортимента магазина попадут в категорию « Z », 1% в категорию « Y », и какой можно сделать вывод? Вы работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке? В данном случае оптимально будет провести анализ по ежемесячным продажам.
Более интересная ситуация возникает при анализе продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т.п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше чем квартал просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию « Z ».
Четвертый шаг: Определить коэффициент вариации для каждого объекта анализа.
Формула коэффициента вариации:
где,
хi — значение параметра по оцениваемому объекту заi- тый период,
х — среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа,
n — число периодов.
Общие рекомендации:
1. Не пытайтесь написать всю формулу в одной ячейке, разбейте формулу на несколько ячеек.
2. Возведение в квадрат - ^2, извлечение корня - ^0,5
Пример формулы подкоренного выражения =(( C3-G3)^2+(D3-G3)^2+(E3-G3)^2)/3,
Затем извлечение корня и деление на среднее значение - =H3^0,5/G3
3. Обратите особое внимание на объекты анализа, у которых есть периоды с нолевыми значениями. Либо исключите их из анализа, либо измените формулу расчета коэффициента вариации.
Рекомендации для продвинутых пользователей:
В MS Excel есть пара стандартных формул значительно облегчающих жизнь: =КВАДРОТКЛ(ряд до 30 значений)– это числитель подкоренного выражения
Вся формула примет вид: =(КВАДРОТКЛ(C3:E3)/СРЗНАЧ(C3:E3))^0,5/ СРЗНАЧ(C3:E3)
и = ДИСПР(ряд до 30 значений)– это все подкоренное выражение.