CC BY
29
3. Мартко Е.О. Сингулярный спектральный анализ как метод моделирования электрической загрузки / Е.О. Мартко, И.В. Белицын // Ползуновский вестник. - Барнаул. - 2009. -№ 4. - С. 76-85.
4. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - Изд. 2-ое, [стер.] / В.В. Круглов, В.В. Борисов. - М. : Изд-во "Горячая линия-Телеком", 2002. - 382 с.
5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс : пер. с англ. / С. Хайкин. - Изд. 2-ое, [пере-раб. и доп.]. - М. : Изд. дом. "Вильямс", 2006.
6. Ткаченко Р.О. Моделювання методами нейронних мереж : навч.-метод. поабн. / Р.О. Ткаченко, П.Р. Ткаченко, Н.О. Мельник. - Львiв : Вид-во Л1БС УБС НБУ, 2010. - 114 с.
7. Ткаченко Р.О. Не^ерацшне навчання нейронних мереж прямого поширення / Р.О. Ткаченко, 1.Ю. Юрчак, Ю.В. Цимбал // Вюник Державного ушверситету "Львiвська полгтех-шка". - Сер.: Комп'ютерш системи проектування. Теорiя i практика. - Львiв : Вид-во ДУ "Львiвська полгтехнка". - 2099. - № 380. - С. 109-115.
8. Sapienware - Software solutions with focus on engineering field and scientific investigations. [Electronic resource]. - Mode of access http://www.sapienware.net/.
Скорохода А.В., Андриецкий Б.Р., Цмоць И.Г., Ткаченко Р.А. Средства оценки параметров динамических объектов на базе нейросетевого сингулярного спектрального анализа
Показана целесообразность использования сингулярного спектрального анализа для оценки параметров динамических объектов, проведен анализ и выбрана нейросетевая парадигма для реализации сингулярного спектрального анализа, разработаны программная нейросеть модели геометрических преобразований и процедура ее адаптации к задаче повышения точности измерения расстояний в условиях помех и неполной информации.
Ключевые слова: динамические объекты, сингулярный спектральный анализ, модель геометрических преобразований, датчики расстояния.
Skorokhoda O.V., Andriyetskyy B.R., Tsmots I.G., Tkachenko R.A. Means of estimating the parameters of dynamic objects based on neural network singular spectrum analysis
Expediency of using singular spectral analysis for estimating the parameters of dynamic objects has been shown, based on the analysis neural network paradigm for realization of singular spectrum analysis has been chosen, software neural network model of geometric transformations and procedure of its adaptation to the problem of improving the accuracy of measuring distances in conditions of noise and incomplete information have been developed.
Keywords: dynamic objects, singular spectrum analysis, model of geometric transformations, distance sensors.
УДК 631.11:65.[8+012.12] Здобувач C.I. Страпчук -
Хартвський НАУ т. В.В. Докучаева
ВИКОРИСТАННЯ АВС-ХУ7-АНАЛ1ЗУ В ДОСЛ1ДЖЕННЯХ ЕФЕКТИВНОСТ1 МАРКЕТИНГОВО1 ТОВАРНО1 ПОЛ1ТИКИ С1ЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ ШДПРИеМСТВ
Наведено методику застосування АВС-ХYZ-аналiзу стосовно продукцп рос-линництва у сшьськогосподарських шдприемствах Харгавсько! области Видшено критери для визначення ранговосп продукци та рiвня II стабшьностг Визначено за допомогою матриц АВС-ХYZ-аналiзу шляхи шдвищення рiвня ефективност товар-но1 политики сшьгосппщприемств регюну та окреслено можливi стратепчш напрям-ки щодо подальшо! II рацiоналiзацiI.
1 Наук. кер1вник - доц. Л.О. Ломовських, канд. екон. наук
Ключовi слова: АВС-ХYZ-аналiз, ефективнiсть, маркетингова товарна псшти-ка, сiльськогосподарськi шдприемства, АВС-крива, матриця АВС-ХYZ-аналiзу.
Постановка проблеми. Поступове насичення ринку продукщею сшьського господарства потребуе чггкого планування асортименту тд-приемства з урахуванням потреб споживач1в. Структура вироблено! та реаль зовано! продукцп ютотно впливае на результати господарювання 1 е важли-вим елементом комплексу маркетингу. Тому особливо актуальним питанням е систематизащя шформацп та анатз ринкового середовища щодо обсяпв ре-ал1зац1! продукцп в регюш за допомогою АВС-ХYZ анал1зу, який дасть змогу проранжувати прюритетш позицп сшьськогосподарсько! продукцп та видь лить п, яю найбшьше формують фшансовий результат.
Анал1з останн1х досл1джень та публжащй. АВС-ХYZ-аналiз у зару-б1жнш практицi вважають основним iнструментом управлшня запасами в ло-пстищ, тодi як аналiтики вiтчизняних сiльськогосподарських тдприемств його майже не використовують. Методику проведення анатзу описано в пра-цях О.О. Гетьман [1], С.В. Крикавського [3], адаптовано до тдприемств сшьського господарства !! дослiджували Д.Г. Легеза [4], Ю.О. Сотников [7], О.1. Лебединська [7], В.М. Собчишин [6].
Мета досл1дження полягае у визначент прiоритетних видiв продукцп сшьського господарства за допомогою методу АВС-ХYZ анатзу за кiлькома критерiями класифжацп, що дасть змогу перевiрити закономiрнiсть Парето, згiдно з якою на 20 % асортименту припадае 80 % продажiв.
Основний матер1ал дослщження. Проведення АВС-ХYZ-аналiзу пе-редбачае групування сукупностi за АВС-класифiкацiею та ХYZ-класифiка-цiею з подальшим поеднанням результапв у виглядi матрицi. Мета проведення АВС-класифжацп полягае у видшент iз сукупностi асортиментних груп головних складових та !х оптимiзацil, акцентуючи увагу на тих позищях, що формують групу А.
Проведення АВС-класифжацп передбачае низку етатв, серед яких ви-дiляють вибiр одного критерт (класичний пiдхiд) або кiлькох (сучасний тд-хщ), розрахунок кумулятивно! частки критерiю з подальшим розподiлом об'екпв на три групи: А - найважлив^ види, що дають 80 % результату (стратепчна група), група В - дають 15 % результату (конкурентоспроможна група) та група С - дають решту 5 % результату (тдтримувальна група). ХYZ-аналiз допомагае оцiнити сезоннi змши попиту. Вiн проводиться шляхом визначення параметра аналiзу об'екпв, перюду та коефiцiентiв варiацil для кожного об'екта, з подальшим сортуванням об'екпв аналiзу зi зростання значення коефщента варiацil та видiленням груп: Х - коефщент варiацil в межах 20 %, Y - коефщент варiацil вiд 20 до 40 % та Z - коефщент варiацil понад 40 %.
Найчастiше як критерп для АВС-класифжацп використовують чистий дохiд вщ реалiзацil та прибуток. У нашому дослiдженнi обрано значення чистого доходу вщ реалiзацil за видами продукцп сшьськогосподарських тд-приемств Харювсько! областi за 2010 рiк. Для проведення ХYZ-класифiкацil використаемо обсяг виробництва валово! продукцп за тими ж номенклатур-
ними групами в натуральних вимiрниках за перюд 2006-2010 рр. Данi результата аналiзу наведено в табл. 1.
Табл. 1. Розподл eudie йльськогосподарськоЧ продукцп за результатами АВС- XYZ-анажзу в Хартвськш областi за 2010 р.
Структу- Куму- АВС- Коефщент ва- XYZ-
№ Вид продукцп ра за чистим доходом, % лятивна час- тка, % класи- фь кащя рiацil за обся-гом валово! продукцп, % класи-фжа-цiя
1 Соняшник 41,91 41,91 А 0,37 Y
2 Молоко 11,20 53,11 А 0,09 X
3 Яйця 9,04 62,15 А 0,26 Y
4 Кукурудза 8,51 70,66 А 0,39 Y
5 Пшениця озима 7,89 78,55 А 0,55 Z
6 Ячмшь ярий 4,36 82,91 В 0,37 Y
7 Свиш 3,60 86,51 В 0,23 Y
8 1нша продукщя тваринництва 2,36 88,87 В 0,21 Y
9 1нша продукщя рослинництва 2,20 91,07 В 0,3 Y
10 ВРХ 2,13 93,20 В 0,12 X
11 Цукровий буряк 2,03 95,23 В 0,41 Z
12 Соя 1,60 96,83 С 0,48 Z
13 Горох 0,77 97,60 С 0,45 Z
14 Гречка 0,51 98,11 С 0,36 Y
15 Птиця 0,32 98,43 С 0,09 X
16 Плоди 0,29 98,72 С 0,38 Y
17 Овес 0,25 98,97 С 0,70 Z
18 Просо 0,24 99,21 С 0,38 Y
19 Жито 0,17 99,37 С 0,68 Z
20 Овочi в^ритого Грунту 0,15 99,52 С 0,20 X
21 Ячмшь озимий 0,13 99,65 С 0,37 Y
22 Пшениця яра 0,10 99,76 С 0,63 Z
23 Ршак озимий 0,07 99,83 С 1,06 Z
24 Вшщ 0,04 99,87 С 0,78 Z
25 Ршак ярий 0,03 99,91 С 1,37 Z
26 Ягоди 0,03 99,94 С 0,40 Y
27 Картопля 0,03 99,96 С 0,39 Y
28 Мед 0,03 99,99 С 0,11 X
29 Баштанш культури 0,01 100,00 С 0,20 X
30 Вовна 0,00 100,00 С 0,35 Y
31 1нша продукщя бджшьництва 0,00 100,00 С 0,30 Y
32 Кози 0,00 100,00 С 0,30 Y
Всього 100,00 X X X X
Джерело: розраховано за даними "Основш показники виробничо-фшансово! д1яльност сшьськогосподарських шдприемств Харгавсько! област за 2010 рж" [5]
Як видно з табл. 1, до групи стратепчних видiв продукцп (групи А) потрапили соняшник, молоко, яйця, кукурудза i пшениця озима, чистий дохiд вщ продажу яких становить 78,55 % загального обсягу реалiзацií по Хар-кiвськiй областi. До складу групи В потрапили ячмшь ярий, свиш, ВРХ, iнша продукцiя рослинництва та шша продукцiя тваринництва, сума вартостей
яких становить 16,68 %. Bei iншi види кшьюстю 21 найменування потрапили до групи С. Але отримання високого piBM чистого доходу вiд ре^зацп ще не е показником ефективносп, оскiльки дохiд мае порiвнюватись з витратами для визначення абсолютного показника ефективност ре^зацп - прибутку. Тому для уточнення результата АВС-класифжцп скористаемося методом групувань, обравши за критерш класифжацп прибуток (збиток) вiд реатзацп продукцп (табл. 2).
Табл. 2. Групування eiidie продукцп стьського господарства за прибутком eid
реалйацйпо Харккськш областг за 2010 р.
Групи Фшансовий результат ввд ре-алiзацil, тис.грн. Кшьюсть видiв продукцп Найменування продукцп
група 1 прибутки вiд 14001 до 635000 4 молоко, соняшник, яйця, кукурудза
група 2 прибутки вщ 0,3 до 14000 11 шша продукцiя рослинництва, гречка, овочi, просо, овес, картопля, ршак озимий, ягоди, мед, шша продукщя бджiльництва, кози
група 3 збиток ввд 0,29 до 58300 17 баштант, вовна, вiвцi, ртак ярий, пшениця яра, ячмшь озимий, шша продукщя тваринництва, жито, соя, горох, плоди, птиця, пшениця озима, свиш, цукровий буряк, ячмшь ярий, ВРХ
Всього Х 32
Отже, в групу 1, що характеризуемся найбшьшими обсягами прибутку, потрапили аналопчш види продукцп, що i до групи А за результатами АВС-класифжацп. Виняток становить лише пшениця озима, вщ реалiзацп яко! отримано збитки обсяг -9347,6 тис. грн, що обумовлено насамперед при-родними факторами - промерзанням Грунту взимку та недостатньою зволо-женосп влiтку через аномально висок! температури. З огляду на це у 2010 р. збiр зернових i зернобобових культур у Харкiвськiй обласп був один з найменших за останш 10 рокiв - 1,3 млн т (менший урожай був у 2000 i 2003 рр.) [2].
Оскшьки об'ектом нашого дослщження е продукцiя рослинництва, яка представлена в грут А за чистим доходом вщ реалiзацil соняшником, куку-рудзою та озимою пшеницею, а в грут 1 за прибутком - соняшником та ку-курудзою, проанатзуемо 11 окремо за АВС-класифжащею. Аналiз фактичних даних за 2010 рж по Харкiвськiй областi показав, що 56,5 % доходiв вщ ре-алiзацil продукцп рослинництва отримано вщ соняшника, 16,7 % - вщ куку-рудзи та 11,25 % - вщ пшенищ, що загалом становить 84,4 % доходiв вiд ре-алiзацil продукцп рослинництва (табл. 3).
Проведення анатзу рiвня стабiльностi (XYZ - класифжащя) дае змогу оцiнити коливання виробництва кожного виду продукцп за перюд з 2005 по 2010 рр. У процеш обчислення коефщенпв варiацil було встановлено, що ви-сокий рiвень прогнозованостi вирощування сiльськогосподарських культур властивий лише овочам (група Х з варiацiею 6 %). Для видшення групи Y запропоновано штервал вiд 10 до 40 %, в який потрапили соняшник, куку-рудза, ячмiнь, плоди та ягоди, картопля. Решта - пшениця, цукровий буряк,
соя та pinaK потрапили в групу Z, що е свiдченням нестабiльностi !х товарного виробництва.
Табл. 3. Розподт вид 'ш продукци рослинництва за результатами АВС- XYZ-анатзу в Харквськш областi за 2010 р.
Вид продукцп Структура, % Куму-ля- та, % АВС-кла-сифiкацiя Коефщент варiацп за обсягом виробництва 2005-2010 рр. XYZ-кла-сифькащя
Соняшник 56,50 56,50 А 0,30 Y
Кукурудза 16,70 73,20 А 0,34 Y
Пшениця 11,25 84,44 В 0,49 Z
Ячмшь 6,65 91,09 В 0,31 Y
Овочi 3,45 94,54 В 0,06 X
Цукровий буряк 2,65 97,19 С 0,46 Z
Соя 2,22 99,41 С 0,47 Z
Плоди та ягоди 0,42 99,82 С 0,32 Y
Ршак 0,14 99,96 С 0,9 Z
Картопля 0,04 100,00 С 0,32 Y
Всього 100 X X X X
Джерело: розраховано за даними "Основш показники виробничо-фшансово! яльносп сшьськогосподарських шдприемств Харгавсько! област за 2005-2010 рр." [5]
Пщгвердженням тенденцiй щодо визначення найважливших видiв продукцп, як приносять 80 % результату е проведет розрахунки загалом по продукцп рослинництва Укра!ни за 2010 р. Адже в обсягах реалiзацri у вар-тюному вираженнi 77,2 % становили соняшник, пшениця, кукурудза та яч-мшь, що свiдчить про стiйкi тенденцп охоплення цими культурами лщиру-ючих позицiй серед асортиментного ряду сшьськогосподарських тд-приемств. Конкурентоспроможну групу В формують рiпак та соя, а в групу С потрапили цукровий буряк, овоч^ картопля, плоди та ягоди i жито (рис.).
Рис. 1. АВС-крива ранговост1 продукци рослинництва за чистим доходом eid реажзацп по УкраШ в 2010 р.
Оскшьки результатами проведення розрахунюв лише за один рж не задовольняеться виявлення загальних тенденцш формування товарно! полпи-
ки в rany3i pоcлинництвa ciльcькогоcподapcькиx пiдпpиeмcтв, ми здшшили ABС-XYZ-aнaлiз по Укpaïнi 3a оптант 15 pокiв. B ^оцеш доcлiдження вияв-лено, що 3a п^юд 199б-2011 pp. до групи А потpaпили пшениця, ячмiнь тa тоняшник, y 1997 тa y 200б p. до групи А, ^м зaзнaчениx кyльтyp, yвiйшов цyкpовий бypяк, у 2003, 2007, 2009 тa 2010 - кyкypyдзa i в 2008 pоцi - piпaк. Отже, для Укpaïни зaгaлом cтpaтегiчними кyльтypaми зaлишaютьcя пшениця, ячмiнь, cоняшник тa кyкypyдзa. Нaтомicть, пpодyкцiя гpyпи С ^a^mm не впливae нa ефективнicть товapноï полiтики пiдпpиeмcтвa i виконye pоль тд-тpимyвaльниx нaпpямкiв дiяльноcтi. Ta^ до тaкиx кyльтyp нaлежить жито, кapтопля, овочi, плоди тa ягоди тa з 199б по 1999 pp. - цу^овий бypяк. 3a3-вичaй, тaкi кyльтypи пеpевaжно мaло виpощyютьcя ciльcькогоcподapcькими пiдпpиeмcтвaми тa e пpiоpитетом у гоcподapcтвax нacелення.
Отже, впевнивш^ь, що cитyaцiя по Xapкiвcькiй облacтi e вiдобpaжен-ням зaгaльноyкpaïнcькиx тенденцiй фоpмyвaння товapноï полiтики в pоcлин-ництвi, об'eднaeмо pезyльтaти AB^ тa XYZ-клacифiкaцiй нa пiдcтaвi тaбл. 3 у виглядi мaтpицi ^бл. 4).
Табл. 4. Матриця ABC-XYZ-анатзу продукци рослинництва (за чистим
доходом eid реалгзацй) по тдприемствах Харк'гвськоУ областг у 2010 р.
AX AY AZ
(0) (соняшник, кyкypyдзa) (0)
BX BY BZ
(овоч^ (ячмшь) (пшениця)
CX CY CZ
(0) (плоди xa ягоди, rap'romM) ^у^овий бypяк, eоя, pirn^
Мaтpиця ABС-XYZ-aнaлiзy дae змогу оцiнити cитyaцiю щодо cтpaте-гiчниx зpyшень позицiй номенклaтypи. Iнфоpмaцiя, нaведенa в нiй, допомaгae окpеcлити нaпpямки paцiонaльноï товapноï полггики, пpи цьому пеpеxiд щю-дукцп з одного поля в шше вiдбyвaeтьcя пеpевaжно в межax acоpтиментниx гpyп (з AY до AX), шляxом оpгaнiзaцiйниx зaxодiв з ^иводу cтaбiлiзaцiï по-ложення. Знaчно вaжчим зaвдaнням для cиcтеми мapкетингy e пpоcyвaння в гpyпax зa обcягaми виpобництвa (з BX до AX). Як видно з тaбл. 4, e можли-вicть зacтоcовyвaти пpогpеcивнy полiтикy pозподiлy до cоняшникa тa куку-pyдзи (гpyпa А), ячменю тa пшеницi (гpyпa B), cтaбiлiзyючи piвень ïx в^об-ництвa. Ошбливо потpiбно звеpнyти yвaгy нa позицп гpyпи С, якi не аинов-лять i 10 % зaгaльного обcягy pеaлiзaцiï. Зокpемa, нaявнicть в мaтpицi гpyпи CZ може бути зумовлета iгноpyвaнням пpоcyвaння циx видiв пpодyкцiï. Можливо, вивчення pинкy дубового бypякy, cоï тa piпaкy з подaльшим ^о-веденням мapкетинговиx зaxодiв дacть змогу пеpемicтити ïx з групи CZ до групи BZ. Але ïx таявшая фоpмye доcконaлy acоpтиментнy полiтикy тд-пpиeмcтвa.
Висновки. Отже, отpимaнa внacлiдок ABС-XYZ-aнaлiзy к^^ф^^я пpодyкцiï дae змогу визнaчити та^ямки pозвиткy окpемиx товapниx гpyп, виявити пpiоpитетнi позицiï, оцiнити ефективнicть acоpтиментy. Пpовiвши нa пiдпpиeмcтвi тaкий aнaлiз, aнaлiтик може визнaчити пеpcпективи pозвиткy товapноï полiтики нa нaйближчий rap^, знaйти зaxоди пiдвищення ïï ^и-
бутковосп. Тому АВС-Х YZ-анатз може бути використаний не лише як шструмент дослщження ефективностi товарно! полiтики тдприемства, але i як об'ект стратегiчного аналiзу, за допомогою якого приймаються управ-лiнськi рiшення.
Л1тература
1. Гетьман О.О. Оргашзацшно-економ1чний мехашзм тдвищення конкурентоспромож-ност тдприемства на засадах маркетингу : монография / О.О. Гетьман. - Дншропетровськ : Вид-во ДДФА. - 2011. - 208 с.
2. Кандиба Ю. Внутрiшньорегiональнi вщмшносп р1вня спещалзаци зернового госпо-дарства Харгавсько! обласп / Ю. Кандиба, А. Юр'ева. [Електронний ресурс]. - Доступний з http://www.nbuv .gov.ua/ portal /Soc_Gum/Chseg/2010_9/Kandyba, Yuryeva.pdf.
3. Крикавський С.В. маркетингова полггика розпод1лу : навч. пос1бн. / Е.В. Крикавський, Н.С. Косар, А. Чубала. - Льв1в : Вид-во НУ "Льв1вська полггехшка". - 2009. - 231 с.
4. Легеза Д.Г. Конкурентоспроможшсть продукцп сшьськогосподарських тдприемств : монография / Д.Г. Легеза. - К. : Вид-во ННЦ "1АЕ", 2011. - 396 с.
5. Основш показники виробничо-фшансово! д1яльносп сшьськогосподарських тд-приемств Харгавсько! обласп за 2005-2010 рр. : за даними Головного управлшня статистики у Харювськш области
6. Собчишин В.М. Методичш особливосп виршення завдання "зробити або купити" / В.М. Собчишин // 1нновацшна економжа : журнал. - 2012. - № 2. [Електронний ресурс]. -Доступний з http://www.nbuv.gov.ua / portal/Soc_Gum/inek/2012_2/220.pdf.
7. Сотников Ю.О. Можливосп використання правила Парето в с1льському господарст / Ю.О. Сотников, О.1. Лебединська // Вюник Харювського НАУ ¡м. В.В. Докучаева. - Сер.: Економ1чш науки. - Харгав : Вид-во Харювського НАУ ¡м. В.В. Докучаева. - 2010. - № 11. [Електронний ресурс]. - Доступний з http://www.nbuv.gov.ua/portal/Chem_Biol/Vkhnau_ekon/ 2010_11/pdf48.pdf.
Страпчук С.И. Использование ABC-XYZ-анализа в исследованиях эффективности маркетинговой товарной политики сельскохозяйственных предприятий
Приведена методика применения АВС-ХYZ-анализа по продукции растениеводства в сельскохозяйственных предприятиях Харьковской области. Выделены критерии для определения ранговости продукции и уровня ее стабильности. Определены с помощью матрицы АВС-ХYZ-анализа пути повышения уровня эффективности товарной политики сельхозпредприятий региона и обозначены возможные стратегические направления по дальнейшей ее рационализации.
Ключевые слова: АВС-ХYZ-анализ, эффективность, маркетинговая товарная политика, сельскохозяйственные предприятия, АВС-кривая, матрица АВС-ХYZ-ана-лиза.
Strapchuk S.I. Using ABC-XYZ-analysis in efficacy trials marketing of agricultural policy of companies
The method of applying the ABC-XYZ-analysis regarding crop production in agricultural enterprises Kharkiv region. Highlight the criteria for determining ranking products and level of stability. Determined by the matrix ABC-XYZ-analysis by improving the efficiency of commercial policy agricultural region and outline possible strategic directions to further its rationalization.
Keywords: ABC-XYZ-analysis, efficiency, marketing commodity policy, agricultural enterprises, ABC-curve, the matrix ABC-XYZ-analysis.
