Статистический анализ динамики экономических показателей и построение прогнозных моделей по объемам и себестоимости услуг (на примере ООО «Волна»)

Этот коммуникационный комплекс включает в себя персональные продажи, средства стимулирования сбыта, рекламу, сервисную политику, организацию участия в выставках и семинарах, прямой маркетинг. Ответственность за функционирование данного элемента комплекса маркетинга полностью ложится на предприятие, так как предлагаемая система реализации в основном заключена в реализации канала сбыта нулевого уровня.

Основной задачей разработки политики продвижения систем видеонаблюдения ООО «Волна» является активное формирование, поддержание и стимулирование спроса на системы видеонаблюдения компании в целях увеличения продаж, повышения их эффективности и создания благоприятных условий для стабильной коммерческой деятельности на российском рынке систем видеонаблюдения. Другой не менее важной задачей является повышение общего уровня известности самой компании и её торговых марок, а также формирование имиджа компании. Продвижение товаров потребительского ассортимента, во-первых, состоит воздействий и взаимосвязей, направленных на различные группы потребителей, включая прямых потребителей, косвенных пользователей, и на общество в целом. Во-вторых, это двухсторонний процесс, предполагающий получение встречной информации о реакции этих целевых групп на осуществляемые предприятием воздействия. Обе эти составляющие одинаково важны для маркетинговой деятельности ООО «Волна». Именно их единство позволяет считать маркетинговые коммуникации системой.

В настоящее время ООО «Волна» практически не использует вышеперечисленные способы продвижения систем видеонаблюдения, кроме личных продаж. Таким образом, анализ показал наличие явных пробелов в политике продвижения. Основными из них являются неосведомленность о потенциале использования некоторых способов, а также — нескоординированность действий по продвижению систем видеонаблюдения ООО «Волна», что негативно сказывается на общей эффективности даже уже осуществляющихся действий.

Также негативный эффект на результаты работ по продвижению оказывают следующие факторы:

— переключение внимания руководства на иные проблемы предприятия;

— отсутствие качественной полиграфической и сувенирной продукции для участия в выставочных мероприятиях и семинарах;

— использование при составлении рекламных сообщений приемов, характерных для потребительского маркетинга;

— недостаточное финансирование мероприятий по продвижению собственной торговой марки.

Ключевыми факторами воздействия на процесс принятия решения о покупке потребителями при продвижении систем видеонаблюдения ООО «Волна» должны быть:

— высокое качество производимого компанией систем видеонаблюдения, доказанная положительным опытом его использования различными известными компаниями-потребителями в течение определенного времени;

— высокая роль контроля качества на предприятии, и как следствие поддержание качества постоянно на высоком уровне, неизменном от партии к партии;

— возможность производить системы видеонаблюдения по заданным заказчиком параметрам;

— возможность оказать спектр дополнительных услуг по специальной упаковке, доставке и пр.;

— индивидуальная работа с каждым потребителем;

— в целом положительное мнение потребителей об ООО «Волна» .

Анализ факторов, влияющих на динамику выручки и прибыли, показал, что основными детерминантами объема продаж является количество заявок на подключение и заключаемых договоров, а также инвестиции в человеческий капитал организации. В связи с этим втором предлагается проект создания в ООО «Волна» специализированного отдела маркетинга.

На отдел маркетинга предлагается возложить следующие функции:

— маркетинговое планирование и контроль (стратегическое и текущее планирование маркетинговой деятельности ООО «Волна», а также осуществление контроля за выполнением маркетинговых функций и периодическая ревизия организации системы маркетинговой деятельности компании);

— маркетинговые исследования (планирование, организация, сбор информации и обработка результатов маркетинговых исследований, при этом сферой исследований может выступает как внешняя так и внутренняя маркетинговая среда ООО «Волна»);

— экономический анализ и выработка ценовой политики (анализ экономических показателей деятельности ООО «Волна»);

— организации рекламы и стимулирования сбыта.

Проектируемая организационная структура маркетинговой службы ООО «Волна» отражена на рисунке 21.

Рисунок 21. Проектируемая организационная структура службы маркетинга ООО «Волна» (отдела маркетинга) Перед отделом маркетинга ООО «Волна» предлагается поставить следующие стратегические задачи:

— закрепление и расширение рынков сбыта продукции;

— возможный выход на рынки других регионов.

Тактические задачи отдела маркетинга ООО «Волна» :

— увеличение объема продаж;

— создание благоприятного имиджа предприятия;

— увеличение размера разовой покупки систем видеонаблюдения.

Основные принципы построения службы маркетинга ООО «Волна» :

— отдел маркетинга организуется в виде самостоятельного подразделения (отдела);

— отдел маркетинга должен иметь в своем составе группы, которые планируют, организуют и контролируют выполнение определенных маркетинговых функций компании;

— в процессе своей деятельности отделу маркетинга в специальном (функциональном) отношении должны подчиняться соответствующие подразделения предприятия; т. е. отдел маркетинга будет выполнять роль своеобразного «интеллектуального штаба» компании.

Маркетинговая политика предприятия на 2015 год включает в себя следующие позиции.

— достижение доминирующего положения предприятия в регионе;

— обеспечение постоянного присутствия на рынке соседних регионов;

узнавания торговой марки ООО «Волна» ;

— формирование устойчивой группы потребителей продукции ООО «Волна» ;

— планирование на основе рыночного спроса;

— изучение спроса и потребительских предпочтений, изучение претензий потребителей и дилерской сети;

— работа над товарным оформлением продукции;

— проведение рекламных и PR-акций;

— развитие торгового маркетинга;

— внедрение грамотной ассортиментной и ценовой политики;

— проведение маркетинговых исследований;

— внедрение новых видов продукции;

— внедрение новых товарных марок.

План маркетинговых мероприятий на 2015 год включает:

1. Реклама:

— новогоднее телеи радиопоздравление;

— пасхальное радиопоздравление;

— еженедельное спонсорство строительной рубрики в журналах «Идеи вашего дома», «Salon» ;

— изготовление и размещение наружной рекламы;

— реклама о закупке систем видеонаблюдения;

— реклама в периодических изданиях.

2. PR:

— размещение PR-материалов в газетах «Комсомольская правда», «Вечерний Петербург» .

— выпуск сувенирной и полиграфической продукции (фирменные ручки, футболки, пакеты, значки, фирменный флаг, календари настенные, настольные, карманные, стикеры).

3. Стимулирование продаж:

— проведение выставок и демонстраций использования продукции ООО «Волна» в местах продаж;

— проведение промо-акций.

4. Маркетинговые исследования рынка.

В целях формирования позитивного корпоративного имиджа ООО «Волна», способствующего успеху ООО «Волна», рекомендуются мероприятия, представленные в таблице 13.

Таблица 13

Мероприятия по разработке позитивного многоаспектного корпоративного имиджа ООО «Волна»

Наименование группы восприятия Рекомендуемые мероприятия по формированию позитивного корпоративного имиджа Инструменты 1. Потребители Проведение рекламной кампании с целью формирования позитивного имиджа (увеличения известности) торговой марки ООО «Волна»

Создание и развитие системы сервисного обслуживания Размещение в рекламной продукции информации о заявленной миссии и стратегических целях ООО «Волна» Реклама в газетах «Аргументы и факты», «Экстра

Балт", на радио — «Дорожное радио согласно разработанному медиа-плану и сметы затрат на рекламу Рекламные объявления должны начинаться со сформулированной миссии предприятия 2. Общественность — Проведение рекламной кампании в периодической региональной печати с публикацией информации о миссии и стратегических целях ООО «Волна» (с учетом интересов общественности), деловой репутации ООО «Волна» и его руководителя, участии ООО «Волна» в различных социальных программах Публикация интервью руководителя с целью формирования его позитивного имиджа в глазах общественности Реклама в газетах «Аргументы и факты», «Экстра

Балт", на радио — «Дорожное радио согласно разработанному медиа-плану и сметы затрат на рекламу Регулярное проведение интервью, публикация их на сайте компании и в периодической печати, участие в проводимых региональных акциях, отчеты о которых публикуются в печати и на телевидении 3. Госструктуры Формирование неформальных отношений с представителями власти через участие в политической жизни, поддержку политических и общественных движений Проведение презентаций, участие в организуемых органами государственной и муниципальной власти мероприятиях, встречах 4. Партнеры Обеспечение возможности ознакомления партнеров с миссией и стратегическими целями ООО «Волна»

Формирование высокой деловой репутации ООО «Волна» путем обеспечения строгого выполнения договорных обязательств Публикация миссии предприятия во всех рекламных объявлениях, на сайте, листовках и корпоративной прессе

5. Персонал Внедрение системы обучения персонала, направленной на повышение его профессионального и культурного уровня Внедрение системы информирования персонала о задачах, решаемых предприятием с целью повышения уровня информационной открытости руководства Разработка и внедрение системы оценки работы персонала на основании принятых критериев с учетом мер материального и морального стимулирования Внедрение системы социальных гарантий сотрудникам Выпуск корпоративных изданий, в которых публикуются актуальные распоряжения руководства, новые должностные инструкции и регламенты, отчеты о результатах деятельности, планы дальнейшего развития, необходимые для их реализации мероприятия

В таблице 14 представлен план бюджета отдела маркетинга и маркетинговых расходов в период с января по декабрь 2015 г.

Таблица 14

Оценка бюджета отдела маркетинга и расходов на маркетинг на 2015 г.

Период Сумма, заложенная в бюджете без НДС (руб.) Январь 208 000 Февраль 375 000 Март 240 000 Апрель 200 000 Май 400 000 Июнь 539 000 Июль 250 000 Август 370 000 Сентябрь 200 000 Октябрь 400 000 Ноябрь 465 000 Декабрь 345 000 ИТОГО 3 992 000

В 2016;2020 гг. прогнозируется ежегодный прирост расходов на маркетинг в размере 20%.

Наблюдения за динамикой маркетинговых расходов и прибыли показали, что эластичность прибыли по расходам на маркетинг составляет 1,3% - т. е. увеличение данных расходов на 1% приводит к приросту дополнительной прибыли на 1,3%.

Составим прогноз денежных потоков по проекту организации службы маркетинга в ООО «Волна» (таблица 15).

Таблица 15

Прогноз денежных потоков по проекту организации службы маркетинга в ООО «Волна», тыс. руб.

Показатели 2015 2016 2017 2018 2019 2020 1. Денежный отток 3992 4790 5748 6898 8278 9933 2. Денежный приток 3800 4788 6033 7601 9578 12 068 3. Чистый денежный поток (стр. 2 — стр. 1) -192 -2 284 703 1300 2135 4. Коэффициент дисконтирования (по ставке рефинансирования ЦБ РФ 8%) 0,926 0,857 0,794 0,735 0,681 0,630 5.

Чистый дисконтированный денежный поток (стр. 3 х стр. 4) -178 -2 226 517 885 1345 6. Накопленный чистый дисконтированный денежный поток -178 -180 46 563 1448 2793

Отобразим динамику накопленного чистого дисконтированного денежного потока в графической форме (рисунок 22).

Рисунок 22. Динамика накопленного чистого дисконтированного денежного потока по проекту организации службы маркетинга ООО «Волна»

Таким образом, чистый приведенный доход по проекту составит 2793 тыс. руб., динамический срок окупаемости — 3 года.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное исследование позволило сделать следующие выводы.

1. Анализ хозяйственной деятельности объекта исследования — ООО «Волна» выявил, что компания динамично развивается, показывая значительный рост основных показателей, характеризующих эффективность производственно-хозяйственной деятельности. Заметно значительное изменение структуры баланса, в котором среднегодовая стоимость оборотных средств снизилась, а среднегодовая стоимость внеоборотных фондов увеличилась более чем в 2 раза. Это свидетельствует о том, что предприятие наращивает свою производственную мощь, при этом улучшая показатели оборачиваемости оборотных фондов.

2. При проведения прогнозно-аналитических расчетов, а также на стадии прогнозирования, используются следующие методы: системный анализ, методы структуризации, экономических группировок, элиминирования, сравнения, корреляции, экспертных оценок, экстраполяции и др. Все методы прогнозирования по степени формализации делятся на интуитивные (экспертные) и формализованные (фактографические). Последние применяются только в тех случаях, когда величина периода упреждения прогноза укладывается в рамки эволюционного цикла прогнозируемого объекта, т. е. когда не ожидается никаких существенных, качественных изменений в его развитии. На практике наиболее распространенными методами моделирования и прогнозирования является регрессионный анализ и анализ временных рядов.

3. Анализ динамики основных экономических показателей хозяйственной деятельности ООО «Волна» показал большую степень разброса исходных данных (равномерность динамики объема услуг, себестоимости и прибыли). Отмечены достаточно явные сезонные колебания. Корреляционный анализ показал, что на динамику объема услуг значительное влияние оказывает количество заключенных договоров в месяц, количество заявок на подключение и фонд заработной платы. На себестоимости услуг ООО «Волна» определяющее влияние оказывают такие факторы как объем реализованной продукции и количество заключенных договоров в месяц.

4. По результатам моделирования было построено ряд моделей:

— объема услуг:

1)

2)

3) + система индексов сезонности

— себестоимости

1)

2)

3) + система индексов сезонности По всем моделям построены соответствующие прогнозы выручки, себестоимости и прибыли на 2014 и 2015 гг.

5. Анализ качества моделей показал их приемлемую адекватность для целей прогнозирования. Наилучшие результаты отмечены у моделей множественной регрессии. В соответствие с прогнозом по данным моделям, на 2014 г. прогнозируется объем услуг в размере 1 029 649 тыс.

руб. (+ 31,3% к уровню 2013 г.), величина себестоимости — 871 116 тыс. руб. (+ 33,3% к уровню 2013 г.), сумма прибыли — 158 532 тыс. руб. (+ 20,7% к уровню 2013 г.). Прогноз рентабельности продаж составляет 15,4%, рентабельности производства — 18,2%. В 2015 г., по прогнозу, выручка достигнет 1 417 197 (+37,6% к уровню 2014 г., темп роста за два года — 180,8%), себестоимость составит 1 230 111 тыс. руб. (+ 41,2% к уровню 2014 г., темп роста за два года — 188,2%), а прибыль будет равна 187 086 тыс.

руб. (+ 18,0% к уровню 2014 г., темп роста за два года — 142,4%). Рентабельность продаж при этом составит 13,2%, рентабельности производства — 15,2%. По данным моделям ожидается некоторое снижение прибыльности компании. В то же время прибыль в абсолютном выражении будет расти, равно как и стоимость активов и фонд заработной платы.

6. С учетом того, что основными детерминантами объема продаж является количество заявок на подключение и заключаемых договоров, а также инвестиции в человеческий капитал организации. В связи с этим втором предлагается проект создания в ООО «Волна» специализированного отдела маркетинга. На 2015 г. бюджет маркетинга запланирован в размере 3992 тыс. руб. с последующим ростом на 20% ежегодно.

Реализация проекта (организация отдела маркетинга в компании) уже по итогам 3-го года выйдет на положительную плоскость генерирования дохода и принесет к 2020 г. 2793 тыс. руб. чистого экономического эффекта. Также предложены конкретные мероприятия и меры по совершенствованию маркетинговой деятельности предприятия.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Айвазян С. А. Методы эконометрики: учебник / Московская школа экономики МГУ им. М. В. Ломоносова (МШЭ). — М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010. — 512 с.

Бабич Т.Н., Козьева И. А., Вертакова Ю. В. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2013. — 336 с.

Балдин К.В., Быстров О. Ф., Соколов М. М. Эконометрика: учебное пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Юнити, 2012. — 254 с.

Барсегян А. А., Куприянов М. С., Холод И. И. Анализ данных и процессов: учебное пособие. — 3-е изд., перераб.

и доп. — СПб.: БХВ-Петербург, 2009. — 512 с.

Буравлев А. И. Эконометрика: учебное пособие. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. — 163 с.

Валентинов В. А. Эконометрика: учебник. — 2-е изд. — М.: Дашков и К°, 2012. — 445 с.

Герасимов Б.И., Дробышева В. В., Воронкова О. В. Статистические исследования в маркетинге: учебное пособие. — Тамбов: Тамбовский гос. технический ун-т, 2006. — 133 с.

Гобарева Я.Л., Городецкая О. Ю., Золотарюк А. В. Бизнес-аналитика средствами Excel: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2014. — 336 с.

Дайитбегов Д. М. Компьютерные технологии анализа данных в эконометрике: монография. — 3-e изд., испр. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2013. — 587 с.

Дикарева О.Н., Хорунжая И. А., Шхачева Р. Г. Прогностические модели экономической деятельности коммерческих компаний // Моделирование систем и процессов. — 2008. — № 1. — С. 6−8.

Захарченко Н.И. Бизнес-статистика и прогнозирование в MS Excel: самоучитель. — СПб.: Диалектика, 2004. — 197 с.

Калышенко В.Н., Репина Е. Г., Суханова Е. И., Управление рекламной деятельностью фирмы с использованием математического моделирования // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. — 2003. — № 8. — С. 144−153.

Козинова А. Т. Прогнозирование выручки предприятия // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. Серия: Экономика и финансы. — 2004. — №

1. — С. 15−21.

Козлов А.Ю., Мхитарян В. С., Шишов В. Ф. Статистический анализ данных в MS Excel: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2014. — 320 с.

Косоруков О. А. Методы количественного анализа в бизнесе: учебник / Институт экономики и финансов «Синергия». — М.: ИНФРА-М, 2005. — 368 с.

Любушин Н.П., Бабичева Н. Э. Анализ подходов к оценке и прогнозированию выручки от продаж с учетом сезонной составляющей // Экономический анализ: теория и практика. — 2004. — № 6. — С. 6−16.

Лялин В.Е., Вазиев Р. Р., Емелина Т. Г. Автоматизация прогнозирования выручки предприятия // Труды международного симпозиума Надежность и качество. — 2008. — Т. 2. — С. 286−291.

Малугин В.А., Фадеева Л. Н. Количественный анализ в экономике и менеджменте: учебник. — М.: ИНФРА-М, 2014. — 615 с.

Мельников Р. М. Эконометрика: учебное пособие. — М.: Проспект, 2014. — 288 с.

Минашкин В.Г., Садовникова Н. А., Шмойлова Р. А. Бизнес-статистика и прогнозирование: учебно-практическое пособие. — М.: Евразийский открытый ин-т, 2010. — 254 с.

Мингалева Ж. А. Моделирование деятельности предприятия: учебное пособие. — Пермь: Ред.-изд. отдел Западно-Уральского ин-та экономики и права, 2009. — 117 с.

Мутовкина Н.Ю., Егорова Е. В. Статистический анализ финансово-хозяйственной деятельности субъектов экономики в MS Excel: учебное пособие. — Тверь: Тверской гос. технический ун-т, 2013. — 203 с.

Новиков А. И. Эконометрика: учебное пособие. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2014. — 271 с.

Орехов А. М. Методы экономических исследований: учебное пособие. — 2-e изд. — М.: ИНФРА-М, 2013. — 344 с.

Орлова И.В., Половников В. А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учебное пособие. — 3-e изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2011. — 389 с.

Писарева О. М. Методы и модели эконометрики: учебное пособие. — М.: Гос. ун-т упр., 2012. — 223 с.

Прикладной статистический анализ данных: в 2 кн. / [ С. В. Алексахин и др.; Под ред. В.В. Криницина].

— М.: Приор, 1998. — Кн.

2. — М. :

Приор. — 352 с.

Сигел Э. Ф. Практическая бизнес-статистика / [пер. с англ. А. И. Мороза и др.]. — М.: Вильямс, 2008. — 1051 с.

Соколов Г. А. Эконометрика: теоретические основы: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2012. — 214 с.

Соколов Г. А., Сагитов Р. В.

Введение

в регрессионный анализ и планирование регрессионных экспериментов в экономике: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2010. — 202 с.

Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход: монография / Б. Ю. Лемешко [и др.]. — Новосибирск: НГТУ, 2011. — 887 с.

Тепляков М.Л., Бахрамов Ю. М. Использование прогнозирования для целей практического маркетинга // Научно-технические ведомости СПбГПУ. — 2006. — № 46. — С. 234−239.

Эконометрика: учебник / [Елисеева И. И. и др.; под ред. И.

И. Елисеевой]; Санкт-Петербургский гос. экономический ун-т. — М.: Юрайт, 2014. — 449 с.

Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т. В., Перфильева И. Г. Интеллектуальный анализ временных рядов: учебное пособие. — М.: ИНФРА-М, 2012. — 160 с.

Приложение 1. Ряды исходных данных

Объем реализо-ванной продукции, тыс. руб. Количест-во заключен-ных договоров в месяц. Количест-во заявок на подключе-ние.

ФЗП, тыс. руб. Стоимость основных ПФ, тыс. руб. Стоимость оборотных средств, тыс. руб. Полная себестои-мость товарной продукции, тыс.

руб. Балансовая прибыль (убыток), тыс.

руб. Время Q N K W FA CA cost profit t 51 850 23 14 20 530 11 390 10 390 31 000 20 850 1 41 710 17 10 19 640 11 200 14 600 41 560 150 2 45 330 18 11 19 700 11 010 10 100 44 050 1280 3 50 720 20 11 21 020 11 500 12 800 49 000 1720 4 52 730 22 12 21 000 11 400 14 660 50 080 2650 5 57 180 14 12 21 180 12 000 79 600 53 000 4180 6 61 030 24 14 21 370 11 850 7940 56 320 4710 7 51 870 18 12 21 410 12 210 10 500 58 220 6350 8 61 700 25 13 21 200 12 100 9560 59 450 2250 9 65 130 28 14 21 180 12 000 9910 59 740 5390 10 64 070 31 13 21 080 11 500 12 220 61 610 2460 11 78 290 24 20 21 910 11 200 13 360 64 040 14 250 12 51 200 20 15 21 000 11 100 12 100 40 250 10 950 13 48 750 18 16 21 510 11 005 11 990 39 602 9148 14 50 102 18 18 21 480 12 100 11 600 39 785 10 317 15 51 250 20 14 21 460 12 000 11 540 40 010 11 240 16 51 030 19 15 21 470 11 900 12 301 41 003 10 027 17 51 360 20 12 21 470 11 800 13 002 42 040 9320 18 52 800 20 11 21 406 11 700 12 640 43 210 9590 19 52 750 19 12 21 450 11 600 12 350 42 125 10 625 20 50 332 18 11 21 500 11 890 12 560 40 221 10 111 21 48 610 14 15 21 490 11 800 13 100 40 117 8493 22 54 102 21 15 21 510 12 100 13 260 41 365 12 737 23 58 320 22 15 21 560 12 000 14 250 44 689 13 631 24 74 790 30 20 22 000 11 660 15 410 58 650 16 140 25 69 180 30 23 21 890 12 000 16 090 60 550 8630 26 67 960 33 20 21 900 13 000 15 460 55 210 12 750 27 68 090 35 23 21 910 12 800 16 190 56 630 11 460 28 64 980 37 20 21 900 12 700 14 270 55 800 9180 29 60 570 35 20 22 000 12 500 11 530 48 800 11 770 30 56 270 28 20 22 010 11 600 12 050 45 650 11 620 31 60 700 39 27 22 100 14 100 13 350 53 220 7480 32 59 150 29 20 22 050 14 000 13 080 48 700 10 450 33 64 940 43 26 22 070 13 850 12 530 56 950 7990 34 68 200 49 18 22 150 13 760 14 610 57 120 11 080 35 69 100 46 18 22 140 13 600 12 240 56 280 12 820 36

Приложение 2. Проверка временных рядов на наличие тренда по кумулятивному Т-критерию

1. Ряд выручки

t 1 51 850 2 688 422 500 -6099 -6099 37 191 702 2 41 710 1 739 724 100 -16 239 -22 337 498 941 569 3 45 330 2 054 808 900 -12 619 -34 956 1 221 886 980 4 50 720 2 572 518 400 -7229 -42 184 1 779 489 856 5 52 730 2 780 452 900 -5219 -47 403 2 246 997 006 6 57 180 3 269 552 400 -769 -48 171 2 320 445 241 7 61 030 3 724 660 900 3082 -45 090 2 033 063 010 8 51 870 2 690 496 900 -6079 -51 168 2 618 164 224 9 61 700 3 806 890 000 3752 -47 417 2 248 324 472 10 65 130 4 241 916 900 7182 -40 235 1 618 855 225 11 64 070 4 104 964 900 6122 -34 114 1 163 730 882 12 78 290 6 129 324 100 20 342 -13 772 189 667 984 13 51 200 2 621 440 000 -6749 -20 521 421 090 920 14 48 750 2 376 562 500 -9199 -29 719 883 218 961 15 50 102 2 510 210 404 -7847 -37 566 1 411 166 790 16 51 250 2 626 562 500 -6699 -44 264 1 959 301 696 17 51 030 2 604 060 900 -6919 -51 183 2 619 648 306 18 51 360 2 637 849 600 -6589 -57 771 3 337 488 441 19 52 800 2 787 840 000 -5149 -62 920 3 958 863 480 20 52 750 2 782 562 500 -5199 -68 118 4 640 061 924 21 50 332 2 533 310 224 -7617 -75 735 5 735 714 490 22 48 610 2 362 932 100 -9339 -85 073 7 237 415 329 23 54 102 2 927 026 404 -3847 -88 920 7 906 677 480 24 58 320 3 401 222 400 372 -88 548 7 840 748 304 25 74 790 5 593 544 100 16 842 -71 707 5 141 822 142 26 69 180 4 785 872 400 11 232 -60 475 3 657 225 625 27 67 960 4 618 561 600 10 012 -50 464 2 546 564 832 28 68 090 4 636 248 100 10 142 -40 322 1 625 863 684 29 64 980 4 222 400 400 7032 -33 291 1 108 257 390 30 60 570 3 668 724 900 2622 -30 669 940 587 561 31 56 270 3 166 312 900 -1679 -32 348 1 046 360 756 32 60 700 3 684 490 000 2752 -29 596 875 923 216 33 59 150 3 498 722 500 1202 -28 395 806 247 630 34 64 940 4 217 203 600 6992 -21 403 458 088 409 35 68 200 4 651 240 000 10 252 -11 152 124 355 952 36 69 100 4 774 810 000 11 152 0 0 ИТОГО 2 086 146 123 493 442 932 — - 84 259 451 474

2. Ряд себестоимости

t 1 31 000 961 000 000 -18 335 -18 335 336 158 983 2 41 560 1 727 233 600 -7775 -26 109 681 694 386 3 44 050 1 940 402 500 -5285 -31 394 985 578 004 4 49 000 2 401 000 000 -335 -31 729 1 006 701 238 5 50 080 2 508 006 400 745 -30 983 959 958 338 6 53 000 2 809 000 000 3665 -27 318 746 264 018 7 56 320 3 171 942 400 6985 -20 332 413 409 427 8 58 220 3 389 568 400 8885 -11 447 131 036 353 9 59 450 3 534 302 500 10 115 -1332 1 773 558 10 59 740 3 568 867 600 10 405 9074 82 330 419 11 61 610 3 795 792 100 12 275 21 349 455 778 615 12 64 040 4 101 121 600 14 705 36 054 1 299 914 952 13 40 250 1 620 062 500 -9085 26 970 727 364 418 14 39 602 1 568 318 404 -9733 17 237 297 116 084 15 39 785 1 582 846 225 -9550 7687 59 096 375 16 40 010 1 600 800 100 -9325 -1637 2 680 497 17 41 003 1 681 246 009 -8332 -9969 99 378 192 18 42 040 1 767 361 600 -7295 -17 264 298 028 432 19 43 210 1 867 104 100 -6125 -23 388 547 005 041 20 42 125 1 774 515 625 -7210 -30 598 936 224 005 21 40 221 1 617 728 841 -9114 -39 711 1 576 996 614 22 40 117 1 609 373 689 -9218 -48 929 2 394 052 478 23 41 365 1 711 063 225 -7970 -56 899 3 237 461 429 24 44 689 1 997 106 721 -4646 -61 544 3 787 704 965 25 58 650 3 439 822 500 9315 -52 229 2 727 865 539 26 60 550 3 666 302 500 11 215 -41 014 1 682 116 296 27 55 210 3 048 144 100 5875 -35 138 1 234 696 613 28 56 630 3 206 956 900 7295 -27 843 775 226 462 29 55 800 3 113 640 000 6465 -21 378 456 998 694 30 48 800 2 381 440 000 -535 -21 912 480 143 048 31 45 650 2 083 922 500 -3685 -25 597 655 196 455 32 53 220 2 832 368 400 3885 -21 711 471 386 820 33 48 700 2 371 690 000 -635 -22 346 499 347 440 34 56 950 3 243 302 500 7615 -14 731 216 994 177 35 57 120 3 262 694 400 7785 -6945 48 238 041 36 56 280 3 167 438 400 6945 0 0 ИТОГО 1 776 047 90 123 486 339 — - 30 311 916 405

Приложение 3. Расчет индексов сезонности

Месяц t Себе-стои-мость Выруч-ка Расчет-ное значе-ние себе-стои-мости по тренду Расчет-ное значе-ние выруч-ки по тренду Коэф-фици-енты сезон-ности для себес-тои-мости Коэф-фици-енты сезон-ности для выруч-ки Сред-ние коэф-фици-енты сезон-ности для себес-тои-мости Сред-ние коэф-фици-енты сезон-ности для выруч-ки Январь 1 31 000 51 850 46 775 51 192 0,663 1,013 0,894 1,058 Февраль 2 41 560 41 710 46 889 51 569 0,886 0,809 0,976 0,940 Март 3 44 050 45 330 47 003 51 945 0,937 0,873 0,957 0,958 Апрель 4 49 000 50 720 47 117 52 321 1,040 0,969 1,000 0,994 Май 5 50 080 52 730 47 231 52 698 1,060 1,001 1,007 0,982 Июнь 6 53 000 57 180 47 345 53 074 1,119 1,077 0,986 0,981 Июль 7 56 320 61 030 47 459 53 450 1,187 1,142 0,994 0,984 Август 8 58 220 51 870 47 573 53 827 1,224 0,964 1,047 0,944 Сентябрь 9 59 450 61 700 47 687 54 203 1,247 1,138 1,011 0,977 Октябрь 10 59 740 65 130 47 802 54 580 1,250 1,193 1,064 1,012 Ноябрь 11 61 610 64 070 47 916 54 956 1,286 1,166 1,084 1,047 Декабрь 12 64 040 78 290 48 030 55 332 1,333 1,415 1,116 1,154 Январь 13 40 250 51 200 48 144 55 709 0,836 0,919 Февраль 14 39 602 48 750 48 258 56 085 0,821 0,869 Март 15 39 785 50 102 48 372 56 461 0,822 0,887 Апрель 16 40 010 51 250 48 486 56 838 0,825 0,902 Май 17 41 003 51 030 48 600 57 214 0,844 0,892 Июнь 18 42 040 51 360 48 714 57 590 0,863 0,892 Июль 19 43 210 52 800 48 828 57 967 0,885 0,911 Август 20 42 125 52 750 48 942 58 343 0,861 0,904 Сентябрь 21 40 221 50 332 49 056 58 719 0,820 0,857 Октябрь 22 40 117 48 610 49 170 59 096 0,816 0,823 Ноябрь 23 41 365 54 102 49 284 59 472 0,839 0,910 Декабрь 24 44 689 58 320 49 398 59 848 0,905 0,974 Январь 25 58 650 74 790 49 512 60 225 1,185 1,242 Февраль 26 60 550 69 180 49 626 60 601 1,220 1,142 Март 27 55 210 67 960 49 740 60 978 1,110 1,115 Апрель 28 56 630 68 090 49 854 61 354 1,136 1,110 Май 29 55 800 64 980 49 968 61 730 1,117 1,053 Июнь 30 48 800 60 570 50 082 62 107 0,974 0,975 Июль 31 45 650 56 270 50 196 62 483 0,909 0,901 Август 32 53 220 60 700 50 310 62 859 1,058 0,966 Сентябрь 33 48 700 59 150 50 424 63 236 0,966 0,935 Октябрь 34 56 950 64 940 50 538 63 612 1,127 1,021 Ноябрь 35 57 120 68 200 50 653 63 988 1,128 1,066 Декабрь 36 56 280 69 100 50 767 64 365 1,109 1,074

Приложение 4. Анализ качества построенных моделей

1. Фактические и расчетные значения выручки и себестоимости

Выручка факти-ческая Выручка по моделимножест-венной регрессии Выручка по моделипарной регрессии Выручка по моделивремен-ного ряда Себе-стои-мость факти-ческая Себе-стои-мостьпо моделимножест-венной регрессии Себе-стои-мость по моделипарной регрессии Себе-стои-мостьпо моделивремен-ного ряда 51 850 55 067 56 072 54 157 31 000 48 202 44 444 41 838 41 710 40 039 51 977 48 468 41 560 38 233 36 312 45 750 45 330 40 865 52 660 49 773 44 050 40 493 39 215 44 961 50 720 56 979 54 025 51 988 49 000 46 422 43 538 47 134 52 730 57 572 55 389 51 735 50 080 47 528 45 150 47 557 57 180 53 551 49 930 52 091 53 000 52 961 48 718 46 664 61 030 62 121 56 754 52 617 56 320 55 548 51 806 47 160 51 870 57 865 52 660 50 838 58 220 48 145 44 460 49 831 61 700 59 722 57 437 52 954 59 450 56 171 52 343 48 202 65 130 61 009 59 484 55 248 59 740 58 540 55 094 50 869 64 070 61 368 61 531 57 546 61 610 55 685 54 244 51 953 78 290 65 569 56 754 63 871 64 040 67 027 65 648 53 579 51 200 51 695 54 025 58 935 40 250 42 272 43 923 43 062 48 750 55 655 52 660 52 712 39 602 39 430 41 958 47 085 50 102 54 746 52 660 54 100 39 785 43 634 43 042 46 270 51 250 55 339 54 025 56 475 40 010 43 975 43 963 48 503 51 030 54 201 53 342 56 168 41 003 43 099 43 786 48 935 51 360 54 332 54 025 56 524 42 040 42 713 44 051 48 013 52 800 53 030 54 025 57 063 43 210 43 313 45 206 48 520 52 750 52 285 53 342 55 104 42 125 42 589 45 166 51 264 50 332 51 610 52 660 57 366 40 221 40 962 43 227 49 585 48 610 48 160 49 930 59 820 40 117 38 783 41 846 52 325 54 102 52 682 54 707 62 275 41 365 44 216 46 250 53 437 58 320 53 393 55 389 69 084 44 689 47 285 49 633 55 106 74 790 63 472 60 849 63 713 58 650 60 503 62 841 44 286 69 180 61 637 60 849 56 957 60 550 56 194 58 342 48 420 67 960 63 270 62 896 58 427 55 210 57 819 57 363 47 579 68 090 64 211 64 261 60 963 56 630 56 947 57 468 49 872 64 980 64 920 65 626 60 602 55 800 53 503 54 974 50 313 60 570 64 131 64 261 60 956 48 800 48 596 51 437 49 362 56 270 58 834 59 484 61 509 45 650 41 630 47 989 49 880 60 700 66 938 66 991 59 369 53 220 52 898 51 541 52 697 59 150 58 867 60 166 61 778 48 700 50 841 50 298 50 968 64 940 68 240 69 720 64 391 56 950 55 153 54 942 53 781 68 200 72 764 73 815 67 004 57 120 57 401 57 556 54 921 69 100 70 008 71 768 74 297 56 280 57 337 58 278 56 632

2. Остатки и расчет средней относительной ошибки аппроксимации

Выручка по моделимножест-венной регрессии Выручка по моделипарной регрессии Выручка по моделивремен-ного ряда Себе-стои-мостьпо моделимножест-венной регрессии Себе-стои-мость по моделипарной регрессии Себе-стои-мостьпо моделивремен-ного ряда eiei/yieiei/yieiei/yieiei/yieiei/yieiei/yi- -3217 0,062 -4222 0,081 -2307 0,045 -17 202 0,555 -13 444 0,434 -10 838 0,350 1671 0,040 -10 267 0,246 -6758 0,162 3327 0,080 5248 0,126 -4190 0,101 4465 0,098 -7330 0,162 -4443 0,098 3557 0,081 4835 0,110 -911 0,021 -6259 0,123 -3305 0,065 -1268 0,025 2578 0,053 5462 0,111 1866 0,038 -4842 0,092 -2659 0,050 995 0,019 2552 0,051 4930 0,098 2523 0,050 3629 0,063 7250 0,127 5089 0,089 39 0,001 4282 0,081 6336 0,120 -1091 0,018 4276 0,070 8413 0,138 772 0,014 4514 0,080 9160 0,163 -5995 0,116 -790 0,015 1032 0,020 10 075 0,173 13 760 0,236 8389 0,144 1978 0,032 4263 0,069 8746 0,142 3279 0,055 7107 0,120 11 248 0,189 4121 0,063 5646 0,087 9882 0,152 1200 0,020 4646 0,078 8871 0,148 2702 0,042 2539 0,040 6524 0,102 5925 0,096 7366 0,120 9657 0,157 12 721 0,162 21 536 0,275 14 419 0,184 -2987 0,047 -1608 0,025 10 461 0,163 -495 0,010 -2825 0,055 -7735 0,151 -2022 0,050 -3673 0,091 -2812 0,070 -6905 0,142 -3910 0,080 -3962 0,081 172 0,004 -2356 0,059 -7483 0,189 -4644 0,093 -2558 0,051 -3998 0,080 -3849 0,097 -3257 0,082 -6485 0,163 -4089 0,080 -2775 0,054 -5225 0,102 -3965 0,099 -3953 0,099 -8493 0,212 -3171 0,062 -2312 0,045 -5138 0,101 -2096 0,051 -2783 0,068 -7932 0,193 -2972 0,058 -2665 0,052 -5164 0,101 -673 0,016 -2011 0,048 -5973 0,142 -230 0,004 -1225 0,023 -4263 0,081 -103 0,002 -1996 0,046 -5310 0,123 465 0,009 -592 0,011 -2354 0,045 -464 0,011 -3041 0,072 -9139 0,217 -1278 0,025 -2328 0,046 -7034 0,140 -741 0,018 -3006 0,075 -9364 0,233 450 0,009 -1320 0,027 -11 210 0,231 1334 0,033 -1729 0,043 -12 208 0,304 1420 0,026 -605 0,011 -8173 0,151 -2851 0,069 -4885 0,118 -12 072 0,292 4927 0,084 2931 0,050 -10 764 0,185 -2596 0,058 -4944 0,111 -10 417 0,233 11 318 0,151 13 941 0,186 11 077 0,148 -1853 0,032 -4191 0,071 14 364 0,245 7543 0,109 8331 0,120 12 223 0,177 4356 0,072 2208 0,036 12 130 0,200 4690 0,069 5064 0,075 9533 0,140 -2609 0,047 -2153 0,039 7631 0,138 3879 0,057 3829 0,056 7127 0,105 -317 0,006 -838 0,015 6758 0,119 60 0,001 -646 0,010 4378 0,067 2297 0,041 826 0,015 5487 0,098 -3561 0,059 -3691 0,061 -386 0,006 204 0,004 -2637 0,054 -562 0,012 -2564 0,046 -3214 0,057 -5239 0,093 4020 0,088 -2339 0,051 -4230 0,093 -6238 0,103 -6291 0,104 1331 0,022 322 0,006 1679 0,032 523 0,010 283 0,005 -1016 0,017 -2628 0,044 -2141 0,044 -1598 0,033 -2268 0,047 -3300 0,051 -4780 0,074 549 0,008 1797 0,032 2008 0,035 3169 0,056 -4564 0,067 -5615 0,082 1196 0,018 -281 0,005 -436 0,008 2199 0,038 6,2 7,3 9,6 5,9 8,1 14,1

3. Графики остатков