CC BY
23
ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ ЦЕНООБ РАЗОВАНИЕ М ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ЗАКУПОК И СБЫТА ДЕФИЦИТНЫХ ТОВАРОВ
УДК 338.5
Сергей Владимирович Мхитарян
д.э.н., доцент, профессор кафедры маркетинга и коммерции МЭСИ Тел. (495) 442-23-98, Эл. почта: [email protected]
Денис Сергеевич Сушко
аспирант кафедры маркетинга и коммерции МЭСИ Тел. (495) 442-23-98, Эл. почта: sushko [email protected]
В статье рассматривается задача оптимизации закупок и продаж дефицитных товаров. Обсуждаются причины возникновения такого рода задач. Приводятся формализованное описание задачи, модель ее решения с помощью электронных таблиц и нелинейных кривых роста.
Ключевые слова: ценообразование, закупки, сбыт, дефицит, прибыль.
Sergey V. Mkhitaryan
PhD in Economics, Associate Professor, Professor, the Department of Marketing and Commerce
Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics Tel.: (495) 442-23-98, E-mail: [email protected]
Denis S. Sushko
Post-graduate student, the Department of
Marketing and Commerce
Moscow State University of Economics,
Statistics and Informatics
Tel.: (495) 442-23-98,
E-mail: sushko [email protected]
PRICING MANAGEMENT TOOLS IN PROCUREMENT PLANNING AND DISTRIBUTION OF SCARCE GOODS
The optimization problem of procurement and distribution activities of scarce goods is considered in the article. The reasons of occurrence of such problems are discussed. The authors give a formalized description of the problem, its solution model using spreadsheets and non-linear growth curves.
Keywords: pricing, procurement activities, merchandising, deficit, income.
1. Введение
Работая на рынках производителя, торговый посредник может столкнуться с проблемой оптимизации плана закупок и сбыта товаров, имеющихся в определенном дефиците. Дефицит может, например, возникнуть по следующей причине.
Производитель пользующегося спросом товара имеет ограниченные производственные мощности по его выпуску и несколько посредников конкурируют за возможность его приобретения большими партиями, предполагая получить прибыль от его последующей перепродажи конечным пользователям.
Поскольку товар пользуется спросом, совокупный объем заявок на его поставки может превосходить то количество товара, которое имеется в наличии у поставщика или может быть им произведено. Очевидно, что поставщик товара, изучив предлагаемые ему варианты поставок, будет выбирать наиболее выгодные. Поскольку запасы товара ограничены, то, в первую очередь, поставщик удов -летворит заявки тех покупателей, которые предлагают наиболее высокие цены. Тем покупателям, которые предложат низкие цены закупки либо не достанется ничего, либо их заявки будут удовлетворяться по остаточному принципу. В результате они не получат необходимого им объема товара.
В этих условиях перед посредником стоит задача предложить поставщику дефицитного товара такую цену закупки, чтобы выиграть конкуренцию у других посредников и получить необходимую ему партию дефицитного товара.
Однако очевидно, что предлагаемая поставщику цена должна быть такой, чтобы последующие перепродажи были согласованы со спросом покупателей посредника. Здесь необходимо учитывать ограничения спроса. Предлагая поставщику высокую цену закупки, посредник для получения прибыли вынужден будет устанавливать цену на товар для своих покупателей выше этой цены. Однако не факт, что покупатели захотят купить весь объем предлагаемого им товара по высокой цене. В результате посредник может не распродать весь полученный им товар или для распродажи всего товара вынужден будет снизить продажную цену ниже закупочной. В любом случае он либо не получит ожидаемой прибыли, либо понесет убытки.
2. Оптимизация закупок и продаж дефицитного товара
Таким образом, задача оптимизации закупок и продаж дефицитного товара состоит в том, чтобы найти такую цену закупки и такую цену продажи, при которых весь объем полученного от поставщика товара был распродан с наибольшей для посредника прибылью. Если считать, что прямые постоянные затраты посредника, непосредственно связанные с закупкой и реализацией данного товара неизменны при любых объемах закупки и продажи, то задача сводится к максимизации маржинальной прибыли - разницы между выручкой от продаж и затрат на закупку дефицитного товара.
С формальной точки зрения эта задача может быть представлена в следующей постановке.
^ max (1)
D{p) < Q{v) (2)
p > 0, v > 0 (3)
Здесь v - цена закупки дефицитного товара; p - цена продажи дефицитного товара; Qv) - объем предложения дефицитного товара в зависимости от предлагаемой цены закупки v; D^p} - объем спроса на товар покупателей посредника при цене продажи p.
В задаче (1)-(3) функционал (1) выражает требование отыскания максимума маржинальной прибыли посредника, а ограничение (2) необходимо вследствие того, что объем продаж дефицитного товара D^p} при любой цене продажи p не может превысить его наличного объема Q(v), определяемого предложением товара посреднику поставщиком при цене закупки v. Иными словами, неравенство (3) отражает условие того, что нельзя продать больше того объема товара, чем было закуплено.
№6, 2011
Однако, в общем случае, зависимости о(р и 0(у) являются нелинейными. Поэтому аналитическое решение задачи (1)-(3), как правило, будет получить невозможно. Для оптимизации плана закупок и сбыта товаров, имеющих ограничения по объемам поставок, может быть использована компьютерная модель, реализованная в среде электронных таблиц.
Логика расчетов по модели состоит в том, что, на основе собственных представлений о возможном поведении поставщика и потребителей на исследуемом рынке, эксперт формирует непротиворечивые с его точки зрения кривые предложения товара поставщиком и спроса на него потребителей при разных ценах.
Основываясь на полученных данных, эксперт может составить заключение о том, какова оптимальная цена, которую он может предложить поставщику с тем, чтобы получить такой объем товара, который при цене равновесия спроса и предложения может быть распродан с максимальной прибылью.
Если имеется информация о продажах, прежде чем решать задачу оптимизации цен, имеет смысл построить регрессионную модель зависимости средних значений спроса от отпускных цен.
3. Предприятие электротехнической промышленности, как объект исследования
Для получения кривой спроса целесообразно использовать парную нелинейную регрессию. В качестве объекта исследования была взята компания-дистрибьютор электрощитового оборудования. Производство электрощитового оборудования относятся к электротехнической промышленности.
По объему промышленного производства электротехническая промышленность обеспечивает более 8% товарного выпуска машиностроительного комплекса и более 1% всей промышленной продукции в стране. К ведению электротехнической промышленности относятся более 400 предприятий, в том числе десятки НИИ и КБ. По данным Федеральной службы государственной статистики индекс производства электрооборудования, электронного и оптического оборудования составил в 2010г. 122,8% по сравнению с 2009г. (рост на 22,8%). Против 67,8% за предыдущий период (снижение на 32,2%) [1].
Электротехника России занимается
выпуском турбо и гидрогенераторов, высоковольтной аппаратуры и трансформаторов, силовых полупроводниковых приборов, низковольтной аппаратуры и систем управления, комплектации магистральных электровозов, электродвигателей и источников света, аккумуляторов и крупных электротехнических печей, проводов, кабелей, товаров бытового назначения, и многого другого. Всего выпускается 35 тыс. наименований изделий.
Электротехническая промышленность поставляет оборудование практически для предприятий всех видов экономической деятельности и социальной сферы. Основными потребителями электрооборудования являются: топливно-энергетический комплекс, оборонная промышленность, агропромышленный комплекс, коммунальное хозяйство.
При этом основными потребителями электротехнической продукции являются: капитальное строительство и ремонтно-эксплуатационные нужды (около половины потребления), комплектация машиностроительной продукции и личное потребление населения.
На основании анализа данных, предоставленных Федеральной службой государственной статистики [2] были получены индексы производства электрической распределительной и регулирующей аппаратуры в России за первые 8 месяцев 2011г., основную часть которой составляет электрощитовое оборудование (рис.1).
_
На рисунке представлены индексы отношения производства текущего месяца к предыдущему и к соответствующему месяцу прошлого года. Необходим отметить, что несмотря на относительную нестабильность и явно выраженную сезонность, в 6-и месяцев из 8-и наблюдается рост по отношению к аналогичным периодам прошлого года, причем в мае превышение наблюдалось более 30%. Что касается 2011г, то серьезное сокращение производства пришлось на июль, но в августе ситуация нормализовалась и объемы производства вновь увеличились. Таким образом, производство электрической распределительной и регулирующей аппаратуры в России развивается достаточно активно, продукция на рынке востребована.
4. Влияние цен на спрос и закупки электрощитового оборудования
Для решения задачи по оптимизации цен был проведен анализ сбыта и предполагаемых объемов закупок и закупочных цен вводно-распределитель-ных квартирных электрощитов для дистрибьютора электрощитового оборудования. Максимальный разовый объем поставок был ограничен производственными мощностями поставщика и составлял 3000 шт./мес. Исходные данные включали объемы продаж и закупок в натуральном выражении и соответствующих цены.
Основываясь на анализе диаграмм рассеяния было высказано предположение, что связь между средним объе-
Рис. 1. Индексы промышленного производства электрической распределительной и регулирующей аппаратуры в Российской Федерации за 2011г.
Экономика, Статистика и Информатика
№6, 2011
мом продаж и отпускными ценами можно описать с помощью полинома 2-го порядка.
Регрессионное уравнение зависимости спроса от отпускных цен принимает следующий вид:
у = 0,009х2 - 22,361х +13970 (4) (2,08) (-2,71)
Е.... = 32,07; Д2 = 0,877
1аае. > > >
В скобках указано расчетное значение ^критерия.
Коэффициенты модели в соответствии с ^критерием являются значимыми (п=12). Расчетное значение Р-крите-рия равно 32,07, что позволяет отвергнуть гипотезу о равенстве нулю всех коэффициентов регрессии. Коэффициент детерминации свидетельствует о том, что модель объясняет 87,7% дисперсии фактических значений зависимой переменной.
Зависимость предложения от отпускных цен, полученная по эмпирическим данным путем компьютерного моделирования описывается уравнением вида:
у = г(0,044х2 - 13,332х + 9867) -
(5)
-(г -1)3000 где
0, - 1 бе 1 аёпе! аёш 1 а1 д! 1 ж! и о 1 айа! ао 11 поаа! ё,
1,- а ШоеаШ пёо^аа Смоделированные значения спроса и предложения представлены на рис.2.
Каждая точка на кривой предложения определяет объем товара, который может быть получен дистрибьютором при соответствующей цене. Длина отрезка (ар Ь) показывает величину ценовой разницы между ценой закупки и ценой, при которой данный объем товара может быть полностью распродан,
900 1000 Цена, у.е
Рис.2. Регрессионная модель спроса и эмпирическая модель предложения, полученная с помощью компьютерного моделирования
то есть равновесной ценой, обеспечивающей максимальную маржинальную прибыль посредника при данной цене закупки. При любой продаже по цене меньшей, чем равновесная, маржинальная прибыль будет меньше. При цене большей, чем равновесная, полученный от поставщика товар не может быть полностью распродан.
5. Заключение
Применение рассмотренных в статье инструментов позволяет повысить обоснованность маркетинговых решений по согласованному управлению политикой закупок и сбыта товаров, имеющихся в определенном дефиците, и оценить устойчивость полученных решений к возможным отклонениям от первоначально выбранного плана.
Литература
1. Россия 2011: Статистический справочник. - М.: Росстат, 2011. - С. 21.
2. Федеральная служба государственной статистики. Центральная база статистических данных. Основные показатели деятельности отдельных отраслей экономики. Промышленность и статистика предприятий. Индекс производства ( ОКВЭД).
URL: http://www.gks.ru/dbscripts/Cbsd/ DBInet.cgi?pl=1204004 (дата обращения: 19. 10.2011).
References
1. Russia 2011: Statistical Handbook. - M.: Rossstat, 2011. - p. 21.
2. Federal State Statistics Service. The central statistical database. Key Performance Indicators for the Economy. Industry and Business Statistics. Index of production (National Classification of Economic Activities).
URL: http://www.gks.ru/dbscripts/Cbsd/ DBInet.cgi?pl= 1204004 (date of treatment: 19. 10.2011).
№6, 2011
