Реферат: Товарная стратегия предприятия 2

Из вышеприведенных таблицы и рисунка анализируя данные за 2007г. следует, что абсолютном и в относительном значении наибольшую долю в объёме прибыли занимает масло подсолнечное - 107,3 тыс. руб., или 65% (в т.ч. не фасованное - 93 тыс. руб., или 51% и фасованное других производителей - 14,3 тыс. руб., или 14%) в общем, объёме прибыли.

Второе место в структуре прибыли занимают примерно одинаковые по показателям прибыли зерновые и крупы соответственно 10,4 или 12,5% в общем, объёме прибыли. Остальные группы продукции занимают меньшее место в объёме прибыли продукции и составляют 3 - 6,7 тыс. руб. или 3% - 6% в общем, объёме прибыли.

Анализируя динамику реализации продукции и прибыли за период 2005 - 2007 г. на основании таблицы 1, можно сделать вывод об общей тенденции повышения объёмов сбыта по всем группам продукции и общим увеличением прибыли на фоне уменьшения последней по некоторым видам продукции. А именно наблюдается: резкий скачок увеличения прибыли объёма реализации на зерновые, что обусловлено урожайностью 2007 г.; увеличением объёмов продаж и уменьшению прибыли на консервы и кетчуп, что обусловлено увеличением закупочной цены на последние. Наибольшее увеличение прибыли и объёма реализации наблюдается на масло подсолнечного не фасованное.

Для определения наиболее эффективных направлений деятельности магазина рассчитаем уровень рентабельности по каждой группе товаров.

Таблица 3. Уровень рентабельности отдельных видов продукции

Наименование ассортиментной группы	Выручка, тыс. руб.	Прибыль, тыс. руб.	Уровень рентабельности продукции
масло поде, не фас.	618,8	93	21%
масло поде, фасов.	352,1	24,3	7%
зерновые	87,5	10,4	11%
майонез	96	6,7	7%
кетчуп	39	Г 3,1	7%
крупы	98	10,4	10%
Макаронные изделия	83	4,2	5%
консервы	41	3,1	8%

Из вышеприведенной таблицы следует, что наибольший уровень рентабельности соответствует 21% - масло подсолнечное не фасованное. Данный уровень рентабельности является не оптимальным (нормальный уровень рентабельности 30 - 40%) для производителя подсолнечного масла; уровень рентабельности по зерновым -11% скорее носит вероятностный характер, чем постоянный в виду непостоянства урожайности и субсидированности сельского хозяйства; невысокий уровень рентабельности других ассортиментных групп является в принципе характерным для предприятий реализующих продукты питания других производителей.

В общем, следует отметить, что увеличение конкуренции, снижение инфляции на рынке продуктов питания привели к снижению цен на продукцию и коэффициентов рентабельности.[7]

2.3. Факторы, влияющие на корректировку ассортиментных перечней товаров

Элементы прогноза, отражающие неопределенность будущего, содержатся практически в каждом плане. Прогнозирование представляет собой процесс научного предвидения, предсказания тенденций и перспектив различных объектов и явлений на основе определения закономерностей их развития в прошлом и настоящем.

Известны различные методы прогнозирования. Однако, выбор метода, применительно к конкретным условиям, определяется природой объекта и объемом имеющейся информации о закономерностях и тенденциях его развития.

Для определения объема реализации продукции возьмем данные за 2005, 2006 и 2007 года. В верхней строке указан по кварталам объём реализации продукции «Людмила» в тыс. руб.

Таблица 4. Исходные данные по объему реализации продукции магазина «Людмила»

Дата	01.04.05	01.07.05	01.10.05	01.01.06	01.04.06	01.07.06	01.10.06
Объём реализации	139,3	149,3	200,3	147,4	272,7	262,7	304,7
Дата	01.01.07	01.04.07	01.07.07	01.10.07	01.01.08
Объём реализации	250	340	370	405,8	357

Временными радами являются числовые данные наблюдений, характеризующие процессы или явления, которые постоянно изменяются во времени, а отдельные наблюдения временного ряда - уровнями этого ряда.

Временные ряды делятся на моментальные и интервальные. Моментальными рядами называются такие уровни, которые характеризуют размеры исследуемого явления в определенные даты, моменты времени.

Интегрированными рядами называются такие уровни, которые характеризуют размеры исследуемого явления за определенные промежутки времени.[8]

Динамику развития во времени графически можно изобразить на рисунке 4.

Рисунок 4. Динамика развития во времени

Рассмотрим нелинейную модель регрессии, основываясь на выборе и обосновании типа уравнения, которое наиболее полно отразит имеющуюся связь исходных данных и построенной динамики развития.

Решение поставленной задачи возможно только при тщательном изучении всех существующих зависимостей (линейная, экспоненциальная кривая, степенная, гиперболическая, простая рациональная, логарифмическая, S-образная кривая или обратнологарифмическая).

Исследовав все выше перечисленные возможные зависимости мы определили наиболее эффективную по коэффициенту детерминированности. Ею является линейная зависимость

Расчет кривой проводится вычислением коэффициентов по известным значениям Y и соответствующим значениям независимой переменной X. Линейное уравнение имеет следующий вид:

Y = (a =bt)

Результат выглядит следующим образом:

23,9021	111,2697
2,955878	21,75467
0,867353	35,34716
65,38815	10
81697,37	12494,22

В соответствии с полученными результатами определился коэффициент