CC BY
46УДК 51-7
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
DOI 10.29141/2782-4934-2022-1-3-6
Р. А. Дадабаева1, А. В. Голубин2
EDN RKYJJO
'Ташкентский государственный экономический университет, г. Ташкент, Узбекистан 2Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, Российская Федерация
Методика оценки экономических показателей хозяйственной деятельности на основе ABC-анализа
Аннотация. В статье рассмотрен метод АВС-анализа как эффективный способ классификации продукции, позволяющий выделить приоритетную группу товаров по количественным показателям. Данный метод реализован во многих платных программных продуктах, однако предприятия малого и среднего бизнеса в большинстве случаев не могут себе позволить их приобрести, в связи с чем в статье предложена методика использования свободно распространяемого программного обеспечения для выполнения анализа. В работе метод АВС-анализа реализован в среде для статистических вычислений и графики Rstudio на языке R, с помощью которого представлена визуализация метода АВС-анализа по количественному и качественному показателям принадлежности к определенной группе.
Ключевые слова: метод классификации; анализ данных; цифровизация экономики; АВС-анализ; экономико-математический метод.
Дата поступления статьи: 9 ноября 2022 г.
Для цитирования: Дадабаева Р. А., Голубин А. В. Методика оценки экономических показателей хозяйственной деятельности на основе АВС-анализа // Цифровые модели и решения. 2022. Т. 1, № 3. DOI: 10.29141/2782-4934-2022-1-3-6. EDN: КК^ТЮ.
R. A. Dadabaeva1, A. V. Golubin2
Tashkent State University of Economics, Tashkent, Uzbekistan 2Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russia
Methodology for assessing economic indicators of economic activity based on ABC analysis
Abstract. The article considers the ABC-analysis method as an effective way of product classification, which allows to identify a priority group of goods by quantitative indicators. This method is implemented in many paid software products, however, small and medium-sized businesses in most cases cannot afford to purchase them, and therefore the
ЦИФРОВЫЕ МОДЕЛИ И РЕШЕНИЯ
X1 №3 2022 VoU N0.3 м nigitn| mndpfcnnd solutions_ISSN 2782-4934 (online)
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
article proposes a methodology for using freely distributed software to perform analysis. In this paper, the ABC analysis method is implemented in the Rstudio environment for statistical calculations and graphics in the R language, with the help of which the visualization of the ABC analysis method is presented by quantitative and qualitative indicators of belonging to a certain group.
Key words: classification method; data analysis; digitalization of the economy; ABC-analysis; economic and mathematical method. Paper submitted: November 9, 2022
For citation: Dadabaeva R. A., Golubin A. V. Methodology for assessing economic indicators of economic activity based on ABC analysis. Digital models and solutions. 2022. Vol. 1, no. 3. DOI: 10.29141/2782-4934-2022-1-3-6. EDN: RKYJJO.
Введение
В условиях цифровизации бизнес-процессов происходит модернизация методов анализа данных в организации. Растущий объем данных о хозяйственной деятельности организаций в цифровом виде требует постоянной обработки и немедленного анализа. Использование платных платформенных продуктов позволяет решить эту задачу, но стоит заметить, что для предприятий малого и среднего бизнеса такие программные продукты, как правило, недоступны ни по стоимости приобретения, ни по затратам на содержание. Реализовать типичные и вполне эффективные методы анализа можно и с помощью программного обеспечения, распространяемого по технологии Open Source. АВС-анализ - это вполне типовой и широко распространенный метод классификации данных о хозяйственной деятельности организации. С помощью него можно получить наглядно ранжирование различных ресурсов с точки зрения их вклада в хозяйственную деятельность компании. Хотя ABC-анализ прост и удобен, он дает достаточно информации для проведения финансового анализа результатов хозяйственной деятельности, а также позволяет правильно расставить приоритеты хозяйственной деятельности в сложившихся на рынке условиях, рационализировать использование различных ограниченных ресурсов и предпринять своевременные экономические меры для повышения эффективности хозяйственной деятельности.
Поэтому перед авторами исследования была поставлена цель: разработать методику применения метода ABC-анализа для оценки показателей хозяйственной деятельности организации и реализовать его в среде статистической обработки данных Rstudio.
Сущность оценки показателей хозяйственной деятельности с помощью
ABC-анализа
ТЛ v-»
В хозяйственной практике существует достаточно много методов, которые направлены на повышение ее эффективности. Наиболее известными являются АВС-анализ, BCG-анализ, метод Дибба - Симкина.
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
Объемно-стоимостной АВС-анализ предусматривает разделение товарной номенклатуры на группы в соответствии с объемами производства/реализации по товарным позициям. В большинстве случаев объемно-стоимостный анализ показывает, что основной объем реализации (приблизительно 80 %) обеспечивается весьма немногими номенклатурными позициями (приблизительно 20 % от общего количества). Это свойство ассортимента позволяет применять при управлении им принцип Парето, согласно которому в первую очередь подлежат контролю позиции, обладающие наибольшим объемом реализации или наибольшей рублевой активностью. При проведении объемно-стоимостного анализа вся товарная номенклатура делится на две группы: группы товаров с высокой рублевой активностью, обеспечивающие основной объем реализации (группа А), и группы товаров с низкой рублевой активностью (группы В и С) [1].
BCG-анализ предусматривает использование матрицы, разработанной основателем международной консалтинговой компании Boston Consulting Group, которая позволяет классифицировать товары по двум показателям: по доле каждого товара в общем объеме и по темпам роста продаж каждого товара с использованием показателя валовой выручки [2].
Следующим способом анализа хозяйственной деятельности принято считать метод Дибба - Симкина. Суть анализа состоит в следующем: выявляются приоритетные показатели на основе данных о динамике продаж и себестоимости продукции. На основе полученных расчетных значений может определяться стратегия продаж [3].
Самым базовым и универсальным методом из перечисленных методов является объемно-стоимостной анализ показателей хозяйственной деятельности (АВС-анализ). Основную логику метода изложил в своих исследованиях итальянский инженер, экономист и социолог Вильфредо Парето, который сформулировал принцип «20 % усилий приносят 80 % результата; оставшиеся 80 % усилий приносят 20 % результата» (рис. 1). Позже другие ученые обобщили этот принцип для разных сфер экономики и финансов. Например, 80 % всех финансов находятся лишь у 20 % населения - у богатых, а остальным 80 % людей достается 20 % благ. Установленная закономерность, получившая название «правило 80/20», или «правило Парето», применяется в различных сферах деятельности человека [4].
Усилия
Результат
Рис. 1. Закон Парето
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
Если применить данный принцип к анализу товарного ассортимента, то можно привести такую формулировку: «20 % товаров делают 80 % оборота компании». Именно эта закономерность позволяет отметить те категории товаров, ресурсов, клиентов, поставщиков и т. д., которые дают компании ключевую прибыль [5].
Основываясь на правиле Парето, можно выделить три группы с условными названиями А, В и С, исходя из классификации анализируемых ресурсов и ранжированных позиций с точки зрения вклада в общую прибыльность. Границы для выделения отдельных групп представлены на рис. 2:
• товары группы А приносят 80 % (прибыли компании и при этом составляют не более 15-20 % в ассортименте портфеля) - необходимо уделять наибольшее внимание данной группе и отслеживать их положение на рынке, так как от объема продаж зависит благополучие всей компании;
• товары группы В обеспечивают около 15 % продаж производимой продукции, что обычно составляет 35-20 % от всех ресурсов, доступных компании для реализации всей производимой продукции; отличительной чертой является стабильность и незначительные затраты на инвестиции [6];
• товары группы С приносят всего 5 % прибыли. Эта группа обычно составляет 5060 % от всех ресурсов. Если товар находится в данной категории, то стоит задуматься над оптимизацией процесса его производства, уменьшением затрат или, при невозможности оптимизировать производство, отказаться от данного товара. Ужесточение контроля над запасами обычно нерентабельно, поскольку стоимость производства товара данной категории подвержена риску значительных потерь, а стоимость анализа, как правило, дает относительно низкую отдачу для невостребованного товара [1; 5; 7].
Группа А Группа Б Группа В
• 20 % ассортимента • 30 % ассортимента • 50 % ассортимента
• 80 % выручки • 15 % выручки • 5 % выручки
Рис. 2. Группы товаров и их показатели
Метод ABC-анализа реализован во многих программных средствах, которые принято называть системами Business Intelligence, однако эти средства недоступны для компаний малого и среднего бизнеса. Исходя из этого авторы предлагают реализовать данный метод с использованием языка R в среде RStudio, которая относится к свободно распространяемому программному обеспечению.
Реализация ABC-анализа в среде Rstudio
Для проведения анализа прежде всего нужно выбрать показатели, по которым будет оцениваться клиентская база, товар, продукт или иной объект анализа. Это такие показатели, которые компания выбрала для оценки продаж при разработке стратегии: в этой роли могут выступать выручка и возможный маржинальный доход, погашение деби-
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
торской задолженности или объемы продаж. В данном исследовании объектом анализа являются товарные позиции, а параметром анализа и предметом - выручка с продаж определенных товаров [8].
Основываясь на выбранном объекте и предмете, возьмем данные по продажам реализуемой продукции за определенный промежуток времени. Пусть временной период составил 3 месяца, а именно июнь, июль и август. Далее составляется таблица, в столбцах которой находится информация о названии месяца, в строках - наименование конкретного товара. В ячейках таблицы располагаются суммы продаж по 31 товарной позиции за указанные месяцы. Часть данных представлена в табл. 1.
Таблица 1. Фрагмент таблицы с суммой продаж товаров
id Наименование Июнь Июль Август
1 product 1 19 785 9 286 9 123
2 product 2 3 391 2 081 3 282
3 product 3 2 476 2 563 1 826
4 product 4 11 846 15 306 19 702
5 product 5 53 399 61 137 43 710
6 product 6 14 896 17 675 12 371
7 product 7 47 863 43 190 42 812
8 product 8 16 337 16 850 18 135
9 product 9 1 835 2 385 3 706
10 product 10 3 604 4 144 2 604
11 product 11 2 749 1 642 3 912
12 product 12 81 523 54 499 56 884
13 product 13 9 944 16 876 15 862
14 product 14 67 968 83 640 53 725
15 product 15 79 019 51 903 86 110
Для анализа продаж было выбрано программное обеспечение Rstudio с открытым исходным кодом для языка программирования К, который предназначен для статистической обработки данных и работы с графикой1. Программное средство предназначено для работы с большими объемами данных с сохранением высокой скорости вычислений и с широкими настройками визуализации результатов вычислений. Вместе с тем Rstudio поддерживает подключение дополнительных библиотек, способных расширить функционал своей работы, с возможностью комбинирования и сравнения различных методов анализа для получения более точных результатов.
После импорта таблицы средствами языка К была рассчитана сумма продаж по каждому товару, а также итоговое значение полученной прибыли для вычисления доли
1 RDocumentation: packages and functions ABCanalysis - URL: https://rdocumentation.org/packages/ ABCanalysis/versions/1.1.2 (дата обращения: 23.08.2022).
ЦИФРОВЫЕ МОДЕЛИ И РЕШЕНИЯ
X1 №3 2022 VoU N0.3 м nigitn| mndpfcnnd solutions_ISSN 2782-4934 (online)
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
выручки товарной позиции в общей выручке (формула (1)), а после необходимо использовать сортировку по убыванию значения доли прибыли товара.
Выручка по товару за период
Доля выручки товара = —-х 100 %. (1)
Общая выручка компании за период v '
Рассчитываем накопительный вклад каждого товара, прибавляя его вклад к вкладу предыдущего товара, в результате получаем кумулятивную сумму в соответствии с долей продукта. Для последнего товара в списке совокупная доля обязательно должна получиться равной 100 % [2].
Таблица 2. Фрагмент расчета доли в общей выручке
Наименование товара Итоговая сумма продаж Доля в общей выручке, % Совокупный процент, %
product 18 238 752 14,05 14,05
product 15 217 032 12,77 26,83
product 14 205 333 12,08 38,92
product 12 192 906 11,35 50,27
product 5 158 246 9,316 59,59
product 7 133 865 7,88 67,47
product 8 51 322 3,02 70,49
product 19 49 252 2,89 73,39
product 4 46 854 2,75 76,15
product 6 44 942 2,64 78,80
product 13 42 682 2,51 81,31
product 21 40 060 2,35 83,67
product 24 39 074 2,30 85,97
Для распределения каждой позиции товара по группам А, В или С в зависимости от доли в общей выручке и совокупном проценту был использован цикл for и список условий, приведенных на рис. 2. В результате товары группы А будут расположены в начале списка - это товары с накопительным вкладом до 80%. Далее будут товары группы В с накопительным вкладом до 95 %. Оставшиеся товары - группа С [3; 4; 8; 9; 10].
Таблица 3. Фрагмент таблицы, категорированной по группам
Наименование товара Группа Наименование товара Группа
product 18 A product 28 C
product 15 A product 16 C
product 14 A product 10 C
product 12 A product 25 C
product 5 A product 27 C
product 7 A product 2 C
product 8 B product 11 C
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
Окончание таблицы 3
Наименование товара Группа Наименование товара Группа
product 19 B product 22 C
product 4 B product 9 C
product 6 B product 23 C
product 13 B product 17 C
product 21 B product 29 C
product 24 B product 26 C
product 31 B product 3 C
product 1 C product 20 C
product 30 C
Для более глубокого понимания результатов проведенного анализа авторы предлагают визуализировать полученную информацию с использованием графиков. Визуализация была выполнена с использованием библиотеки ggplot2 и функции ggplot. Были построены два графика. Фрагмент кода для построения графика представлен на рис. 3.
scale_f¡ll_manual(values=c("#03608e", "#7dafc5", "#77adc8")} + labs(title = "Результат ABC-метода распределения по группам",
Рис. 3. Создание графика на языке R
На рис. 4 представлена визуализация категорий товаров. Можно заметить зависимость доли продукта от общей выручки организации по исследуемым товарам в разрезе распределения по группам: чем больше доля продукта, тем выше находится точка на графике и тем вероятнее ее попадание в группу с б0льшим рангом. На графике заметно количественное распределение товарных позиций по разным группам. В группах B и C наблюдается несущественная разница долей в общей выручке, поскольку получаемая от данных товаров выручка незначительно влияет на общую доходность предприятия, за счет этого точки расположены близко друг к другу [2; 6].
В табл. 4 представлены результаты расчетов, при анализе которых можно заметить, что выполняется условие Вильфредо Парето о принципе распределения финансов, согласно которому 80 % прибыли приносит 20 % товара. Иными словами, доля группы товаров А близка к значению 20 % и дает компании наибольшую прибыль - примерно 80 % от общей доходности [11].
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
Результат ABC-метода распределения по группам
0.10
со
9
а. п.
к g
CI
0.05
0.00
ABC Группы
Рис. 4. Визуализация результатов ABC-анализа для описания доли товара в общей выручке
Таблица 4. Количество товаров и доля группы в общей выручке
Группа товаров Количество товаров Доля группы в ассортименте, %
A 6 19,35
B 8 25,80
C 17 54,83
Стоит отметить, что в группу А не всегда могут попадать ровно 20 % товаров. Доля товаров группы А как в общем объеме производимой продукции, так и в общем количестве наименований может изменяться: чем больше будет отобрано товаров для исследования, тем ближе к 20 % будет стремиться результат. Например, если компания производит или продает 10 товаров, то необязательно 80 % выручки дадут именно два из них, но если речь идет о тысячах позиций, то в большинстве случаев группу A составят примерно 20 % товаров. Этот метод полезен при анализе большого количества показателей продаж, когда беглый взгляд на цифры не дает ответа на вопрос, какие же товары являются самыми доходными [12]. В таком случае для проведения ABC-анализа не обязательно руководствоваться принципом Парето. Границы разграничения групп можно менять до тех пор, пока данные в итоговой таблице не будут оптимальными
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
для дальнейшей работы. На рис. 5 видно количественное распределение по группам, приносящим прибыль, и можно сделать вывод, что малая доля товаров, состоящая из шести наименований, приносит наибольшую прибыль.
В репозитариях CRAN существует несколько библиотек, разработанных для расчетов методом ABC, одна из них - библиотека ABCanalysis. Воспользуемся этой библиотекой при обработке полученных нами данных, результаты представлены на рис. 6.
I
в
Группы
Рис. 5. Визуализация результатов
ABC-анализа для рассмотрения количества товаров в зависимости от группы
Рис. 6. Распределение товарных позиций по группам А, B, C при помощи библиотеки ABCanalysis
Анализ графика показывает, что были выделены группы А, В и С, в которые попало по 6, 5 и 20 продуктов соответственно. Можно заменить, что при определении состава групп В и С имеются небольшие расхождения с проведенным ранее анализом. Эти расхождения можно объяснить тем, что границы данных групп могут быть близки друг к другу. Кроме того, правило определения групп задает исследователь. Достоинством графика, формируемого ABCanalysis, является визуализация накопленной доли суммы прибыли, при которой переходит переход от одной группы к другой1.
Заключение
В ходе разработки методики оценки экономических показателей хозяйственной деятельности организации был рассмотрен метод АВС-анализа и выделены основные особенности его использования в функционально-стоимостном анализе деятельности предприятия:
1 RDocumentation: packages and functions ABCanalysis - URL: https://rdocumentation.org/packages/ ABCanalysis/versions/1.1.2 (дата обращения: 23.08.2022).
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
• метод помогает распределить ресурсы в зависимости от доходности производимой продукции. Результаты ABC-анализа наглядно показывают, на чем стоит сконцентрироваться, а от чего отказаться;
• метод может быть использован для анализа многих производственных факторов: товары, сырье, деньги, люди;
• полученные результаты устойчивы во времени и позволяют высвободить дополнительные ресурсы, как финансовые, так и временные.
Реализация метода ABC для оценки показателей хозяйственной деятельности организации с использованием свободно распространяемого программного обеспечения среды статистической обработки данных Rstudio может подойти для предприятий малого и среднего бизнеса, зачастую не имеющих доступа к платным платформенным продуктам в связи с их высокой стоимостью и затратами на содержание. Внедрение данного программного средства не сильно увеличит на операционные издержки предприятий малого и среднего бизнеса, но при этом позволит провести довольно точный и наглядный анализ экономических показателей.
Источники
1. Reid D., Sanders N. ABC inventory classification // Operations management: an integrated approach. 6th edition. Hoboken: Wiley, 2019. P. 442-445.
2. Spedicato, E., Bodon E., Del Popolo A., Mahdavi-Amiri N. ABS methods and ABSPACK for linear systems and optimization: a review // Quarterly Journal of the Belgian, French and Italian Operations Research Societies. 2003. Vol. 1, no. 1. Р. 51-66. DOI: 10.1007/ s10288-002-0004-0.
3. Назаров Д. М., Скороходова Л. А. Компаративный анализ корпоративных маркетинговых стратегий развития предприятия на основе изучения его ассортиментной политики // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2011. № 1(17). С. 105-110. EDN: NDNENX.
4. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. 258 с. EDN: PLSSEO.
5. Liu Q., Huang D. Classifying ABC inventory with multi-criteria using a data envelopment analysis approach // Sixth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. 2006. Vol. 1. P. 1185-1190. DOI: 10.1109/ISDA.2006.122.
6. Голубков Е. П. АВС- и XYZ-анализ: проведение и оценка результативности // Маркетинг в России и за рубежом. 2010. -3. С. 12-23. EDN: SBOCKJ.
7. Ng W. L. A simple classifier for multiple criteria ABC analysis // European journal of operational research. 2007. Vol. 177, iss. 1. P. 344-353. DOI: 10.1016/j.ejor.2005.11.018.
8. Кондратьева С. А. Activity Based Costing (ABQ-анализ как инновационный метод управленческого учета // Аграрно-экономическая наука о проблемах инновационного развития агропромышленного производства: материалы I Междунар. науч.-практ. конф. (Омск, 28-29 июня 2007 г.): в 2 ч. Омск: ОмГАУ, 2007. Ч. 2. С. 350-355. EDN: SHPRWF.
Математические и имитационные модели экономики Mathematical and simulation models of the economy
9. Кольчурина О. А. ABC-метод учета затрат и калькулирования себестоимости единицы продукции // Экономика и социум. 2017. № 5-1(36). С. 665-670. EDN: ZCSXIN.
10. Сохарева Н. А., Мокеева Е. В., Закорецкая О. С. Распределение и анализ накладных расходов методом ABC // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2013. № 5(53). С. 28. EDN: SEJWBF.
11. Хамлова О. АВС-анализ: методика проведения // Управление компанией. 2006. № 10. С. 9-13.
12. Ширяев С. А., Горина В. В., Кащеев С. А. Рациональное размещение готовой продукции на складе на основе АВС-анализа // Энерго- и ресурсосбережение: промышленность и транспорт. 2015. Т. 12, № 6(166). С. 63-65. EDN: UZBMCJ.
Информация об авторах
Дадабаева Рано Акрамовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры циф-
XJ ~т тгр Г I 1 и \J *J
ровой экономики и ИТ. Ташкентский государственный экономический университет, 100066, Узбекистан, г. Ташкент, ул. Ислама Каримова, 49. E-mail: ranodadabaeva@ yandex.ru
Голубин Алексей Вячеславович, преподаватель колледжа, инженер отдела автоматизации управления информационных систем и сервиса департамента информационных технологий. Уральский государственный экономический университет, 620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45. E-mail: a.v.golubin@usue.ru
Information about the authors
Rano A. Dadabaeva, PhD in Economics, Associate Professor of the Dept. of Digital Economy and IT. Tashkent State University of Economics, Uzbekistan, Tashkent, Islom Karimov St., 49. E-mail: Ranodadabaeva@yandex.ru
Aleksey V. Golubin, College Lecturer, Engineer of the Department of Automation of Management of Information Systems and Service of the Department of Information Technologies. Ural State University of Economics, Yekaterinburg. 620144, Russia, Yekaterinburg, 8 Marta/ Narodnoy Voli St., 62/45. E-mail: a.v.golubin@usue.ru
