Электронный научный журнал
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АПТЕЧНОЙ СЕТИ

Козлова А.А. 1
1 Финансовый университет при Правительстве РФ
1. Голичев В.Д., Голичева Н.Д., Гусарова О.М. и др. Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. Выпуск 2. – Смоленск: Смолгортипография, 2015. – 328 с.
2. Голичев В.Д., Голичева Н.Д., Гусарова О.М. и др. Земля Смоленская и ее население (Историко-статистический обзор в цифрах и фактах). Коллективная монография. – Смоленск: Смоленская городская типография, 2013. – 284 с.
3. Гусарова О.М., Гусаров А.И. Управление финансовыми рисками региональных банков // Современные наукоемкие технологии. – № 7(1), 2014. – С.8–10.
4. Гусарова О.М. Мониторинг ключевых показателей эффективности бизнес-процессов. В книге Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. – Смоленск: Смолгортипография, 2015. – С.84–89.
5. Гусарова О.М. Оценка взаимосвязи региональных показателей социально-экономического развития (на материалах Центрального федерального округа России) // Современные проблемы науки и образования. – № 6, 2013. (Электронный журнал).
6. Гусарова О.М. Инвестиции как фактор регионального развития // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 2–10. – С. 2194–2199.
7. Гусарова О.М. Компьютерные технологии моделирования социально-экономических процессов // Экономический рост и конкурентоспособность России: тенденции, проблемы и стратегические приоритеты: сборник научных статей по материалам Международной научно-практической конференции. – М.: Юнити-Дана, 2012. – С. 102–104.
8. Гусарова О.М. Проблемы интеграции теории и практики моделирования результатов бизнеса // Экономика и образование: Вызовы и поиск решений: сборник научных трудов по материалам II Всероссийской (заочной) научно-практической конференции (Ярославль, 15 апреля 2014 г.) – Ярославль: Канцлер, 2014. – С.78–82.
9. Гусарова О.М. Моделирование в принятии управленческих решений //Наука и образование: проблемы и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. – Тамбов: Юком, 2014. С. 41–42.
10. Гусарова О.М. Информационно-аналитические технологии моделирования деятельности организаций Смоленского региона. – Смоленск: Свиток, 2013. – 100 с.
11. Гусарова О.М. Моделирование как способ планирования и управления результатами бизнеса // Успехи современного естествознания. – № 11, 2014. – С. 88–91.
12. Журавлева М.А., Гусарова О.М. Анализ и совершенствование деятельности акционерных обществ // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 7–3. – С. 10–12.

В условиях экономической нестабильности российской экономики, связанной с мировыми финансовыми потрясениями, обострением геополитической обстановки в мире, падением мировых цен на нефть и обесценением национальной валюты, для многих организаций остро стоит проблема выживания в этих непростых условиях. Актуальным вопросам экономики и управления современной России посвящен ряд работ, таких как [1,2,3,5,6].

При разработке стратегии развития компании и определении ориентиров на перспективные периоды необходимо руководствоваться не только практическим опытом и знаниями в предметной области, но и использовать научные методы планирования деятельности. Одним из таких методов является эконометрический метод, базирующийся на корреляционно-регрессионном анализе. Этот метод позволяет выявить и проанализировать взаимосвязь ряда показателей деятельности компании и находит широкое применение в менеджменте организации. Проблемам эконометрического моделирования результатов бизнеса и принятия управленческих решений посвящен ряд работ [8,9,11,12].

С целью анализа ключевых результатов деятельности аптечной сети проведено исследование следующих показателей: объем прибыли (Y, руб.), объем оптовой закупки лекарственных средств (X1, руб.), объем закупки лекарственных средств с учетом розничной надбавки (X2, руб.), объем реализации лекарственных средств (X3, руб.).

С целью выявления тесноты взаимосвязи между признаками осуществлено построение матрицы парных корреляций (рис. 1).

 

Y прибыль

X1 зак опт

X2 зак розн

X3 продаж

Y прибыль

1

     

X1 зак опт

0,929988

1

   

X2 зак розн

0,929331

0,999864

1

 

X3 продаж

0,999399

0,93631

0,935561

1

Рис. 1. Матрица коэффициентов парных корреляций

Анализ матрицы парных корреляций показал, что ведущим фактором, в наибольшей степени определяющим объем прибыли компании, является объем продаж (Х3), т.к. коэффициент корреляции данного фактора с результативным признаком (Y) является положительной величиной, достаточно близкой с 1:

math11.wmf.

Коэффициенты парной корреляции между прибылью предприятия (Y), величиной закупки лекарственных средств по оптовой цене (Х1), объемом закупки лекарственных средств с учетом розничной надбавки (Х2) и объемом реализации лекарственных средств (Х3) math12.wmf, math13.wmf, имеют положительную величину, следовательно, между этими признаками имеет место прямая связь, т.е. при увеличении объема закупки лекарственных средств, повышении ставки розничной надбавки или увеличении объема реализации лекарственных средств прибыль предприятия увеличивается. Значение коэффициентов велико по абсолютной величине, следовательно, между прибылью предприятия и данными признаками имеет место сильная связь. Эта тенденция имеет позитивный характер и в качестве рекомендаций предприятию следует предложить поддерживать объем закупки лекарственных средств и объем реализации на данном уровне, либо повысить эти показатели.

Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции показал, что между величиной закупки лекарственных средств по оптовой цене, объемом закупки лекарственных средств с учетом розничной надбавки и объемом реализации лекарственных средств (факторами X1, X2 и X3) существует эффект мультиколлинеарности (коэффициенты корреляции между ними >0,8), следовательно, все факторы одновременно в модель регрессии включать нельзя, два из фактора необходимо из рассмотрения исключить. Из рассмотрения исключается тот фактор, который оказывает меньшее влияние на прибыль предприятия (результативный признак).

В данной задаче из рассмотрения необходимо исключить X1 и X2, так они оказывают меньшее влияние на результативный признак (коэффициент парной корреляции между Х2 и Y меньше по модулю, чем между X1 и Y, и меньше по модулю, чем между X3 и Y), т.е.

math14.wmf

Итак, по результатам анализа матрицы парных коэффициентов корреляции в качестве факторного признака для построения однофакторной регрессии выбран фактор Х3 (объем реализации лекарственных средств).

Построение регрессионной модели ввиду сложности расчетов целесообразно осуществить с помощью информационных технологий, обзор которых приведен в [7,10].

С помощью инструмента анализа данных MS Excel получены следующие результаты регрессионного анализа (рис. 2).

mat5.jpg

Рис. 2. Результаты регрессионного анализа

На основании полученных расчетов можно записать уравнение линейной парной регрессии:

Y = 14401,68 + 0,180198 · Х3.

При увеличении объема реализации лекарственных средств (Х3) на 1 руб. прибыль предприятия (Y) увеличивается на 0,180198 руб., что свидетельствует о рациональном использовании финансовых ресурсов предприятия и необходимости увеличения количества покупателей и среднего чека покупательской корзины.

mat6.jpg

Рис. 3. Построение линейного тренда по факторному признаку Х3

Построенное уравнение регрессии может быть использовано для построения прогноза прибыли компании. Предварительно необходимо построить прогноз объема реализации лекарственных средств (факторный признак Х3). Для этого воспользуемся возможностями Мастер диаграмм MS Excel (рис. 3).

Исходя из полученного уравнения тренда, можно рассчитать прогнозное значение объема реализации лекарственных средств (фактора X3 для следующего момента времени):

X3 = 72312·21 + 35546 = 1 554 098 руб.

Для получения прогнозного значения прибыли аптечной сети (Y) необходимо в уравнение однофакторной регрессии подставить полученное значение прогноза объема реализации лекарственных средств (факторного признака Х3):

Y = 14401,68 + 0,180198 · 1554098 = =294447,03 руб.

Таким образом, при прогнозном значении объема продаж лекарственных средств 1554,098 тысяч рублей прибыль аптечной сети составит 294,44703 тысяч рублей (рис. 4).

Данные показатели свидетельствуют о положительной тенденции результатов деятельности аптечной сети и сбалансированности проводимой сбытовой политики [4].

Эффективная деятельность любой аптечной организации зависит от большого количества экономических факторов. В современных условиях для получения максимально положительного эффекта наиболее важным является разработка управленческой стратегии. Для этого необходимо постоянно осуществлять мониторинг ключевых показателей деятельности аптечной сети, оказывающих непосредственное влияние на товарооборот каждого структурного подразделения, и, как следствие этого, на конкурентоспособность всей сети в целом.

mat7.jpg

Рис. 4. Построение прогноза прибыли аптечной сети (Y)

Для эффективного менеджмента принципиально важно определение круга и ориентиров изменения показателей деятельности аптечной сети. В нашем случае принципиально важным направлением является стимулирование роста средней величины покупательского чека, а также снижение уровня перезапаса лекарственных средств и повышение коэффициента оборачиваемости.

В качестве рекомендаций можно отметить дальнейшее наращивание объема реализации лекарственных средств. Для этого было бы целесообразно использовать дополнительные возможности рекламы, привлечение покупателей посредством предоставления дисконтных карт, создания собственного интернет-сайта, прием заказа лекарственных средств по телефону и через средства информационно-коммуникационных сетей.


Библиографическая ссылка

Козлова А.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АПТЕЧНОЙ СЕТИ // Международный студенческий научный вестник. – 2016. – № 4-4.;
URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=16399 (дата обращения: 25.02.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074