В менеджменте организации в условиях инновационных преобразований экономики одно из ведущих мест должно принадлежать моделированию как способу планирования и управления результатами бизнеса [2]. Применение методов моделирования позволяет создавать интегрированные системы управления результатами бизнеса, оптимизировать материальные и финансовые потоки, минимизировать издержки финансово-хозяйственной деятельности, максимизировать прибыль фирмы и решать ряд других задач [3].
Все шире в практическую деятельность фирм внедряются различные методы моделирования, основанные на исследовании экономических систем посредством построение и изучения их моделей. Метод моделирования основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения реального объекта не непосредственно, а через рассмотрение подобного и более доступного объекта, его модели.
Целью моделирования является выявление тенденций развития, присущих управляемой системе, анализ и учет взаимосвязи с факторами внешней и внутренней среды, предвидение будущих состояний объекта (системы, процесса) исследования. Использование метода моделирования в ряде случаев объясняется тем, что ряд объектов исследовать непосредственно либо вообще невозможно, либо требует значительного объема материальных, финансовых и временных затрат. Необходимо учитывать, что процесс моделирования является лишь одной из составных частей общего процесса познания. Это должно учитываться как на первом этапе моделирования при составлении словесно-описательной характеристики объекта, так и на последнем этапе – анализе и обобщении результатов моделирования. Для моделирования характерно единство дифференциального и структурно-целостного подхода, диалектическое единство анализа и синтеза при исследовании процессов и явлений.
В большинстве случаев целью моделирования является определение перспективных состояний объекта в реальных или предполагаемых условиях функционирования. Ответ на один из важнейших вопросов, интересующих исследователя «Что будет, если…?» может быть получен на этапе анализа результатов моделирования, при этом можно оценить не только перспективы получения результатов бизнеса, но и риск наступления неблагоприятных событий [4].
Математическое моделирование – это теоретико-экспериментальный метод познавательно-созидательной деятельности, метод исследования и объяснения явлений, процессов и систем на основе создания новых объектов – математических моделей. Под математической моделью принято понимать совокупность соотношений (уравнений, неравенств, логических условий) определяющих характеристики состояний объекта моделирования, а через них и выходные значения – реакции в зависимости от параметров объекта-оригинала, входных воздействий, начальных и граничных условий, а также времени [1]. Математическая модель, как правило, учитывает лишь те свойства объекта-оригинала, которые отражают, определяют и представляют интерес с точки зрения целей и задач конкретного исследования. Следовательно, в зависимости от целей моделирования, при рассмотрении одного и того же объекта-оригинала с различных точек зрения и в различных аспектах, возможно иметь различные математические описания исследуемого объекта, и, как следствие, возможно построение различных математических моделей.
Математические методы моделирования позволяют исследовать свойства системы (объекта); осуществить экспериментальные исследования с изменением параметров системы не непосредственно, а с помощью заменителя – модели; осуществить контроль динамики развития системы (объекта); создать интегрированные системы контроля и управления системой; осуществить оптимизацию параметров функционирования системы; провести финансово-экономический анализ результатов деятельности; осуществить прогнозирование будущих состояний системы (объекта).
Одним из ведущих направлений производственной организации является сбытовая деятельность. Применительно к сбытовой деятельности математические методы позволяют осуществлять оптимизацию и прогнозирование материальных, финансовых и информационных потоков, возникающие при сбыте продукции, оптимизировать товарные запасы, минимизировать издержки сбытовой деятельности, максимизировать эффективность сбытовых операций. Одной из главных возможностей математических методов является выявление и анализ факторов, влияющих на результативность сбытовой деятельности и прогнозирование эффективности сбытовой деятельности в целом. Поэтому ведущее место в большом разнообразии математических методов, использующихся в планировании и реализации сбытовой деятельности, принадлежит математическим методам прогнозирования.
Рассмотрим на практическом примере, как используются методы моделирования в контексте планировании и реализации сбытовой деятельности. Осуществим анализ результатов деятельности фирмы «Альфа-К», осуществляющего производство и реализацию товаров повседневного спроса (данные представлены в табл. 1).
Таблица 1
Результаты сбытовой деятельности фирмы
|
Объем реализации, тыс. руб. |
Время, усл.ед. |
Затраты на рекламу, тыс.руб. |
Цена товара, руб./ед. |
Цена конкурента, руб./ед. |
Индекс потребительских расходов |
|
Y |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
|
126 |
1 |
4 |
15 |
17 |
100 |
|
137 |
2 |
4,8 |
14,8 |
17,3 |
98,4 |
|
148 |
3 |
3,8 |
15,2 |
16,8 |
101,2 |
|
191 |
4 |
8,7 |
15,5 |
16,2 |
103,5 |
|
274 |
5 |
8,2 |
15,5 |
16 |
104,1 |
|
370 |
6 |
9,7 |
16 |
18 |
107 |
|
432 |
7 |
14,7 |
18,1 |
20,2 |
107,4 |
|
445 |
8 |
18,7 |
13 |
15,8 |
108,5 |
|
367 |
9 |
19,8 |
15,8 |
18,2 |
108,3 |
|
367 |
10 |
10,6 |
16,9 |
16,8 |
109,2 |
|
321 |
11 |
8,6 |
16,3 |
17 |
110,1 |
|
307 |
12 |
6,5 |
16,1 |
18,3 |
110,7 |
|
331 |
13 |
12,6 |
15,4 |
16,4 |
110,3 |
|
345 |
14 |
6,5 |
15,7 |
16,2 |
111,8 |
|
364 |
15 |
5,8 |
16 |
17,7 |
112,3 |
|
384 |
16 |
5,7 |
15,1 |
16,2 |
112,9 |
В качестве одного из важнейших показателей результативности сбытовой деятельности можно принять объем реализации товара, выраженный в денежных единицах, т.е. объем выручки от продаж. Этот показатель будет являться результативным признаком сбытовой деятельности, на который оказывают влияние следующие факторы (факторные признаки): время, как фактор, интегрирующий в себе множество труднодоступных контролю и измерению влияющих факторов, обозначим этот фактор через Х1; затраты на рекламу – Х2; цена реализации товара – Х3; цена реализации товара у конкурента по однородной продукции – Х4; индекс потребительских расходов населения, характеризующий колебания конъюнктуры рынка – Х5.
В результате проведения эконометрического анализа факторы цена реализации товара и цена реализации товара конкурентов были из рассмотрения исключены ввиду признания их статистически незначимыми для данной статистической совокупности наблюдений. Фактор время исключен из анализа ввиду сильной корреляционной зависимости с фактором индекса потребительских расходов для устранения явления мультиколлинеарности. Итоговая регрессионная зависимость объема реализации продукции от факторов индекс потребительских расходов населения и затраты на рекламу имеет следующий вид:
Y = – 1471,314 + 9,568 X2 + 15,752 Х5, (1)
где Y – результативный признак, отражающий объем реализации товара,
Х2 – затраты на рекламу, Х5 – индекс потребительских расходов населения.
Проанализируем качество построенной модели регрессии, используя следующие показатели:
– коэффициент детерминации (R-квадрат) по результатам проведенного исследования равен 0,859 , следовательно, 86 % вариации объема реализации продукции определяется вариацией индекса потребительских расходов населения и затратами на рекламу;
– критерий Фишера равен 39,64 , что свидетельствует о статистической значимости полученной модели и целесообразности ее использования для анализа результативности сбытовой деятельности;
– t-статистики Стьюдента, равные 4,22 и 6,28 свидетельствуют о статистической значимости факторов затраты на рекламу и индекс потребительских расходов населения;
– интегрированный критерий качества, равный 83,34 баллов по 100-бальной шкале, свидетельствует о высоком качестве построенной модели;
– относительная ошибка модели, равная 10,99 %, свидетельствует об удовлетворительной точности полученной модели.
Все это позволяет сделать вывод о высоком качестве полученной регрессионной модели и целесообразности ее использования для определения перспектив результативности сбытовой деятельности организации. По итогам проведенного исследования получены следующие данные прогнозных значений объема реализации продукции (табл. 2).
Таблица 2
Прогноз объема реализации продукции
|
Упреждение |
Точечный прогноз |
Нижняя граница |
Верхняя граница |
|
1 |
355,399 |
273,94 |
436,85 |
|
2 |
344,179 |
261,71 |
426,65 |
Выводы
Прогнозные значения объема реализации в перспективном периоде будут колебаться в пределах от 273,94 до 436,85 тыс. руб. (1 шаг прогноза), от 261,71 до 426,65 тыс. руб. (2 шаг прогноза). Мы наблюдаем некоторое снижение объема реализации товара, которое, наряду с другими факторами, может иметь место из-за снижения затрат на рекламу. В периоде с 10 по 16 (условные моменты времени) затраты на рекламу снижаются, тем самым вызывая снижение с 10 по 15 (условные моменты времени) объемы реализации продукции.
Индекс потребительских расходов имеет устойчивую положительную динамику, тем самым обеспечивает рост объема реализации товара. Индекс потребительских расходов является макроэкономическим показателем, отражающим колебания рыночных показателей, и поэтому данный фактор не может быть использован для регулирования объема реализации товара на уровне конкретной фирмы.
Фактором, определяющим объем реализации товара и управляемым на уровне фирмы, является затраты на рекламу. Увеличивая затраты на рекламу, можно создавать условия для увеличения объема реализации товара. Увеличение затрат на рекламу должно осуществляться в разумных пределах и под постоянным контролем. Результатами мониторинга должно стать соотнесение целесообразности увеличения затрат на рекламу и соответствующего увеличения объема реализации. Мониторинг и анализ должны осуществлять специалисты отдела маркетинга или службы сбыта фирмы.
Нельзя забывать, что прогнозирование, как составная часть моделирования процессов, носит вероятностный характер, т.е. фактически полученные значения объема реализации товара могут отличаться от прогнозируемых. Это имеет место не только в силу вероятностных свойств прогноза, но и вследствие влияния большого количества изменяющихся внешних факторов. Поэтому строить прогноз на большое количество шагов упреждения нецелесообразно. Тем не менее, прогнозные значения анализируемых показателей могут служить ориентиром в планировании и реализации сбытовой деятельности.
Успешный результат моделирования свидетельствует о достаточной степени изученности объекта, о выборе соответствующего реальным закономерностям типа модели, правильности принципов и методов синтеза модели. Полученная модель может быть использована не только для изучения характеристик и свойств объекта исследования в реальных условиях, но и в новых условиях функционирования. Для успешного планирования и управления результатами бизнеса целесообразно использовать сочетание различных методов моделирования и современных информационных технологий [6].