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.