Регион: Выбрать регион
Сейчас: 23 ноября 7:13:34
Суббота
Время: Красноярск (GMT+7)
На главную Написать письмо Карта сайта

СПЕЦИФИКА ПРОВЕДЕНИЯ АВС-АНАЛИЗА ПУШНОГО РЫНКА НА ПРИМЕРЕ ЗАО МК «СИБИРЬ-ПУШНИНА»

УДК 658.7

 

СПЕЦИФИКА ПРОВЕДЕНИЯ АВС-АНАЛИЗА ПУШНОГО РЫНКА НА ПРИМЕРЕ ЗАО МК «СИБИРЬ-ПУШНИНА»

Коновалова Анна Юрьевна

ассистент кафедры Международного менеджмента,

Красноярский государственный аграрный университет,

г.Красноярск, Россия

E-mail: angelane4ka@mail.ru

 

THE SPECIFICITY OF ABC-ANALYSIS OF FUR MARKEN ON THE EXAMPLE OF PJSC “SIBERIA-FUR”

Konovalova Anna Yurevna

assistant of International management department,

Krasnoyarsk State Agrarian University, Krasnoyarsk, Russia

 

В статье обоснована актуальность и эффективность использования инструментов логистики в проведении анализа деятельности фирмы и прогнозирования материальных и нематериальных потоков. Выделена специфика элементов внешней среды пушного бизнеса. Представлены результаты проведенного АВС-анализ пушного рынка на примере ЗАО МК «Сибирь-Пушнина».

Ключевые слова: Прогноз, анализ, АВС-анализ, материальный и нематериальный потоки, пушной рынок, пушное сырьё.

 

The actuality and effectiveness of using the tools of logistics for conduct the business activity analysis and forecasting of material and nonmaterial flows is proved in the article. The specificity of external environment elements of fur business is given. The results of conducted ABC-analysis of fur market on the example of PJSC “Siberia-Fur” is presented in this article.

Key words: Forecast, analysis, ABC-analysis, material and nonmaterial flows, fur market, fur raw-material.

 

Прогнозирование — один из важнейших видов деятельности человека на сегодняшний день. Прием прогнозирования — одна или несколько математических или логических операций, направленных на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза. В качестве приема могут выступать сглаживание динамического ряда, определение компетентности эксперта, вычисление средневзвешенного значения оценок экспертов и т.д. [1].

Актуальность прогнозирования положения фирмы по многим факторам обусловлена нацеленностью на оптимизацию потока материальных и нематериальных средств, определением оптимального уровня денежных средств и издержек для сохранения стабильного уровня прибыли, устойчивого положения и развития фирмы на рынке.

К основным методам прогнозирования по характеру построения относятся:

-                   Статистические (например, метод средней арифметической взвешенной) и динамические методы.

-                   Метод экстраполяции.

-                   Модельные методы (SPSS, Statistica, Forecast Expert, Excel).

-                   Дедуктивные методы.

-                   Экспертные оценки (метод Дельфи, ABC, xyz).

В качестве объекта применения данных методов анализа и прогноза был выбран пушной рынок России на примере ЗАО МК «Сибирь-Пушнина».

На сегодняшний день одежда из меха стала своего рода отображением жизненного статуса для большинства людей. Современные тенденции моды диктуют потребность в приобретении меха даже жителями теплых стран, что увеличивает объем товарооборота пушно-мехового сырья в мире, хотя процесс усложняется ограничивающими условиями ведения сделок.[2].

Помимо растущей конкуренции, существует целый ряд специфических особенностей элементов внешней среды пушного бизнеса:

1)       Правовые инстанции на основании законодательных актов «о запрете истребления животного мира».

2)       Демографический фактор.

3)       Социальный фактор (переход на товары – заменители под действием движения «Гринпис»).

4)       Эпидемиологические службы по отношению к промысловому хозяйству в целом.

5)       Изменения климатических условий.

6)       Сезонность. Товар заготавливается в зимний период, в производство (обработку и шитье) идёт в летний период, а на продажу поступает только к следующему сезону. Таким образом «заморозка» средств зачастую составляет более 6 месяцев, что говорит о сезонности не только сырьевого потока, но и денежного.

Помимо сезонности пушного рынка наблюдается также нестабильность ежегодного объема заготовки сырья и выручки по итогам пушных аукционов, где реализуется основная часть пушного сырья, как показано в таблице 1:

 

 

 

Таблица 1 – Объём заготовок по видам пушно-мехового сырья ЗАО МК «Сибирь-Пушнина»

Наименование товара

Продажа по годам, шт.

2012

2013

2014

2015

Белка

28000

23000

39000

20000

Горностай

1500

1300

850

40

Лисица

39

118

54

40

Норка

6000

4300

3800

40

Соболь

20000

18000

22000

24000

Хорь

250

400

280

0

Итого

55789

47118

65984

44110

Из таблицы видно, что объемы белки в период с 2012 по 2014 годы значительно превышают объемы соболя, но это ещё не гарантируют большую прибыль.

Для того, чтобы рационализировать объемы заготавливаемого сырья и переориентировать предприятие на повышение прибыли, был выбран такой известный научный метод экспертных оценок, как ABC - анализ.

ABC-анализ. Суть такого рода экспертизы заключается в классификации ресурсов фирмы по степени их важности и по характеру их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности в течение определенного временного цикла. В его основе лежит принцип Парето — 20% всех товаров дают 80% оборота. ABC-анализ — анализ товарных запасов путём деления на три категории:

А — наиболее ценные, 20% — ассортимента; 80% — продаж

В — промежуточные, 30% — ассортимента; 15% — продаж

С — наименее ценные, 50% — ассортимента; 5% — продаж

В зависимости от целей анализа может быть выделено произвольное количество групп. Чаще всего выделяют 3, реже 4-5 групп. По сути, ABC-анализ — это ранжирование ассортимента по разным параметрам. Результатом АВС анализа является группировка объектов по степени влияния на общий результат. По результатам анализа ассортиментные позиции ранжируются и группируются в зависимости от размера их вклада в совокупный эффект. Ранжировать таким образом можно и поставщиков, и складские запасы, и покупателей, и длительные периоды продаж — всё, что имеет достаточное количество статистических данных. В логистике ABC-анализ обычно применяют с целью отслеживания объёмов отгрузки определённых артикулов и частоты обращений к той или иной позиции ассортимента, а также для ранжирования клиентов по количеству или объёму сделанных ими заказов ([3], [4], [5]).

Итак, проанализируем данным методом объёмы закупа выбранных наименований товаров предприятия ЗАО МК «Сибирь-Пушнина».

 

 

 

Таблица 2 – Ранжирование видов товара по объёму закупа

Наименование товара

Закупка по годам, шт.

2012

2013

2014

2015

1 Белка

28000

23000

39000

20000

2 Соболь

20000

18000

22000

24000

3 Норка

6000

4300

3800

40

4 Горностай

1500

1300

850

40

5 Хорь

250

400

280

0

6 Лисица

39

118

54

40

Итого:

55789

47118

65984

44110

Определим долю (вклад каждой позиции) в общем объёме.

Таблица 3 – Определение вклада позиций в общий объём закупа

Наименование товара

Доля позиции, по годам, %

2012

2013

2014

2015

1

2

3

4

5

1 Белка

28000

50,2

23000

48,8

39000

59,1

20000

45,3

2 Соболь

20000

35,8

18000

38,2

22000

33,3

24000

54,4

3 Норка

6000

10,75

4300

9,1

3800

5,8

40

0,1

4 Горностай

1500

2,8

1300

2,8

850

1,3

40

0,1

5 Хорь

250

0,4

400

0,85

280

0,4

0

0

6 Лисица

39

0,05

118

0,25

54

0,1

40

0,1

Итого:

55789

100

47118

100

65984

100

44110

100

Посчитаем совокупный процент по каждой позиции сырья:

Таблица 4 – Расчет совокупного процента каждого вида сырья

Наименование товара

Доля позиции, по годам, %

2012

2013

2014

2015

1 Белка

50,2

50,2

48,8

48,8

59,1

59,1

45,3

45,3

2 Соболь

35,8

86

38,2

87

33,3

92,4

54,4

99,7

3 Норка

10,75

96,75

9,1

96,1

5,8

98,2

0,1

99,8

4 Горностай

2,8

99,55

2,8

98,9

1,3

99,5

0,1

99,9

5 Хорь

0,4

99,95

0,85

99,75

0,4

99,9

0

99,9

6 Лисица

0,05

100

0,25

100

0,1

100

0,1

100

Итого:

100

 

100

 

100

 

100

 

Выделим группы согласно АВС-анализу по каждой позиции на основе столбца с расчётом совокупного процента.

Все позиции от начала таблицы до границы 80% — категория А

Все позиции от границы 80% до границы 95% — категория В

Все позиции от границы 95% до границы 100% — категория C

Таким образом, в категорию А попал товар 1 Белка, в категория В - 2 Соболь, и категория C – все остальные товары.

Но учитывая специфику отрасли, где объем закупа варьируется из года в год и не гарантирует прибыль, появляется необходимость повторного проведения АВС-анализа с применением ключевого показателя - цены за единицу сырья на аукционе.

Ранжируем по ценам за единицу сырья на аукционе выбранные наименования товара.

 

 

Таблица 5 – Ранжирование видов товара по цене за единицу сырья

Наименование товара

Цена по годам, $ США

2012

2013

2014

2015

2 Соболь

180

180

130

100

1 Белка

2,3

2,3

2,2

2,2

6 Лисица

-

-

-

-

3 Норка

60

76

50

-

4 Горностай

22

22

-

-

5 Хорь:

20

-

-

-

Учитывая объём заготовки, посчитаем валовую выручку и определим долю каждого вида сырья в общем объемы валовой выручки.

Таблица 6 – Определение вклада позиций в общий объём валовой выручки, $ США

Наименование товара

Доля позиции по годам, %

2012

2013

2014

2015

1

2

3

4

5

1 Белка

64400

1,6

52900

1,5

85800

2,7

44000

1,8

2 Соболь

3600000

88,6

3240000

88,9

2860000

91,2

2400000

98,2

3 Норка

360000

8,9

326800

8,8

190000

6,1

-

-

4 Горностай

33000

0,8

28600

0,8

-

-

-

-

5 Хорь

5000

0,1

-

-

-

-

-

-

6 Лисица

-

-

-

-

-

-

-

-

Итого:

4062400

100

3648300

100

3135800

100

2444000

100

Ранжируем и считаем совокупный процент по каждой позиции сырья:

Таблица 7 – Расчет совокупного процента каждого вида сырья

Наименование товара

Доля позиции, по годам, %

2012

2013

2014

2015

2 Соболь

88,6

88,6

88,9

88,9

91,2

91,2

98,2

98,2

3 Норка

8,9

97,5

8,8

97,7

6,1

97,3

-

-

1 Белка

1,6

99,1

1,5

99,2

2,7

100

1,8

100

4 Горностай

0,8

99,9

0,8

100

-

-

-

-

5 Хорь

0,1

100

-

-

-

-

-

-

6 Лисица

-

-

-

-

-

-

-

-

Итого

100

 

100

 

100

 

100

 

Аналогично предыдущему этапу, выделим группы согласно АВС-анализу по каждой позиции на основе столбца с расчётом совокупного процента. Таким образом, в категорию А попал товар 2 – Соболь, в категорию В не попал ни один вид сырья, и в категорию C вошли все остальные виды сырья.

Проведённый АВС-анализ показал, что на первом этапе где сырьё классифицировалось по объёму закупа в категорию А попала Белка, а Соболь оказался в категории В, а это значит, что Белка оказалась более ценной чем Соболь по выбранному показателю, хотя ранее было доказано, что объёмы закупа ещё не гарантируют прибыль, на которую ориентируется предприятие. Следовательно, показатель объём закупа не стоит рассматривать как ключевой показатель, формирующий будущую прибыль.

Второй этап проведённого АВС-анализа, где ключевым показателем была выбрана цена за единицу сырья на аукционе показал, что Соболь является главным видом сырья по доле в объёме валовой выручки.

Согласно проведённому ABC-анализу выбор расчётного продукта (соболь) стал очевиден по следующим показателя:

1)  Предпочтительность клиентов и партнёров.

2)  Стоимостная ценность (дороже продаётся на аукционах).

Проведённый анализ позволил выявить наиболее приоритетный товар для фирмы, которая ориентируется на прибыль. Учитывая то, что данный метод анализа не применялся ранее для исследования и анализа пушного рынка, но, тем не менее, явился результативным, можно сделать вывод об универсальности и гибкости данного метода, а также актуальности и значимости инструментов логистики в процессе анализа материальных и нематериальных потоков и прогнозирования деятельности любой фирмы.

 

Библиографический список:

1.                 Свободная энциклопедия «Википедия». [Режим доступа]: www.ru.wikipedia.org

2.                 Зырянов А.Н. Анализ добычи охотничьих животных в Красноярском крае / А.Н. Зырянов, А.С. Шишкин // Проблемы использования и охраны природных ресурсов в Центральной Сибири. – Красноярск: КНИИГиМС, 2003. Пып.4. с.355-361.

3.                 Гаджинский А.М. Логистика. Учебник для высших и средних специальных учебных заведений [Текст] / А.М. Гаджинский. - М.: Информационно-внедренческий центр «Маркетинг», 2005. – 228с.

4.                 Сергеев В.И. Логистика в бизнесе [Текст]. Учебник для вузов / В.И. Сергеев. - М.: ИНФРА-М, 2001. - 608с. 

5.                 Бодряков Р.А. АВС- и XYZ – анализ: составление и анализ итоговой матрицы [Текст] / Р.А. Бодряков // Логистика и управление. – 2007. - №2. -с.38-42.

           


Количество просмотров: 2139
теги:
17.06.2016 06:24 | Loglem2016-3блог автора

Еще публикации: