Пути повышения конкурентоспособности фирмы в сфере фотобизнеса города Зеленодольска

1. Определяем тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Для этого используем полиномиальный тренд, что позволит сократить ошибку прогнозной модели (Рис.3.1.3).

Рис. 3.1.3. Сравнительный анализ полиномиального и линейного трендов.

2. Вычитая из фактических значений объемов продаж значения тренда, определим величины сезонной компоненты (Таблица 3.1. ).

Таблица 3.1.13.

Расчет значений сезонной компоненты.

Месяцы	Объем продаж	Значение тренда	Сезонная компонента
1	10400	10920	-520
2	10920	11050	-130
3	15750	11250	4500
4	10140	12480	-2340
5	8750	12625	-3875
6	11180	13390	-2210
7	19500	13000	6500
8	13920	11880	2040
9	10920	12480	-1560
10	8250	11750	-3500
11	12740	11960	780
12	11750	11625	125
13	12740	12740	0
14	13000	13130	-130
15	20000	13000	7000
16	11440	14300	-2860
17	10000	14375	-4375
18	12480	15340	-2860
19	22360	15340	7020
20	16320	13800	2520
21	13520	14560	-1040
22	9500	13000	-3500
23	14300	12740	1560
24	12750	12750	0

 

Скорректируем значения сезонной компоненты таким образом, чтобы их сумма была равна нулю (Таблица 3.1.14).

Таблица 3.1.14.

Расчет средних значений сезонной компоненты.

Месяцы	1-й сезон	2-й сезон	Итого	Среднее	Сезонная компонента
1	-520	0	-520	-260	-391,0416667
2	-130	-130	-260	-130	-261,0416667
3	4500	7000	11500	5750	5618,958333
4	-2340	-2860	-5200	-2600	-2731,041667
5	-3875	-4375	-8250	-4125	-4256,041667
6	-2210	-2860	-5070	-2535	-2666,041667
7	6500	7020	13520	6760	6628,958333
8	2040	2520	4560	2280	2148,958333
9	-1560	-1040	-2600	-1300	-1431,041667
10	-3500	-3500	-7000	-3500	-3631,041667
11	780	1560	2340	1170	1038,958333
12	125	0	125	62,5	-68,54166667
			Сумма	1572,5	0,0

 

3. Рассчитываем ошибки  модели как разности между фактическими значениями и значениями модели (Таблица 3.1.15).

Таблица 3.1.15.

Расчет ошибок.

Месяц	Объем продаж	Значение модели	Отклонение
1	10400	10528,95833	-128,9583333
2	10920	10788,95833	131,0416667
3	15750	16868,95833	-1118,958333
4	10140	9748,958333	391,0416667
5	8750	8368,958333	381,0416667
6	11180	10723,95833	456,0416667
7	19500	19628,95833	-128,9583333
8	13920	14028,95833	-108,9583333
9	10920	11048,95833	-128,9583333
10	8250	8118,958333	131,0416667
11	12740	12998,95833	-258,9583333
12	11750	11556,45833	193,5416667

 

Находим среднеквадратическую ошибку модели (Е) по формуле:

                                                             [3.1.1]

где  Т – трендовое значение объема продаж;

S – сезонная компонента;

О – отклонения модели от фактических значений.

Е=0,001063661, или 0,11%

Величина полученной ошибки позволяет говорить, что построенная  модель хорошо аппроксимирует фактические  данные, т.е. она вполне отражает экономические  тенденции, определяющие объём продаж, и является предпосылкой для построения прогнозов высокого качества.

4. Построим модель  прогнозирования:

F = T + S ± E,                                                                                        [3.1.2]

где  F – прогнозируемое значение;

Т – тренд;

S – сезонная компонента;

Е – ошибка модели.

Построенная модель представлена графически на Рис. 3.1.4.

Рис. 3.1.4. Модель прогноза объема продаж.

 

5. На основе модели  строим окончательный прогноз  объема продаж. Для смягчения влияния прошлых тенденций на достоверность прогнозной модели предлагается сочетать трендовый анализ с экспоненциальным сглаживанием. Это позволит нивелировать недостаток адаптивных моделей, т.е. учесть наметившиеся новые экономические тенденции:

                                                      [3.1.3]

F_{пр t} — прогнозное значение объема продаж;

F_{ф t -1} — фактическое значение объема продаж в предыдущем году;

F_{м t} — значение модели;

а — константа сглаживания.

Константу сглаживания  рекомендуется определять методом  экспертных оценок, как вероятность  сохранения существующей рыночной конъюнктуры, т.е. если основные характеристики изменяются/колеблются с той же скоростью/амплитудой, что и прежде, значит, предпосылок к изменению рыночной конъюнктуры нет и, следовательно а = 1; если наоборот, то а = 0.

Прогноз объема заказов  печати с пленочных носителей  представлен в Приложении 4.

Для учета новых экономических тенденций рекомендуется регулярно уточнять модель на основе мониторинга фактически полученных объемов продаж, добавляя их или заменяя ими данные статистической базы, на основе которой строится модель.

Аналогично строится модель прогноза заказов печати с цифровых носителей.

8. Финансовый план.

Исходные данные для  расчета чистой прибыли за первый год после внедрения проекта  и срока окупаемости цифровой минифотолаборатории содержатся в  Таблице 3.1.16.

 

Таблица 3.1.16.

Исходные данные для  расчетов.

Стоимость цифровой минилаборатории (руб.)		900000
Потребляемая лабораторией эл/энергия (кВт)		3,5
Стоимость эл/энергии (руб./кВт)		1,6
Стоимость тепловой энергии (руб./мес.)		400
Стоимость водоснабжения (руб./мес.)		400
Зар/плата работника (руб./мес.)		10000
Количество работников (чел.)		3
Количество рабочих  часов в сутки (ч.)		12
Количество рабочих  дней в неделю (сут.)		6
Количество рабочих недель в году		50
Амортизация (%)		6,6
Отчисления в гос.фонды (%)		26
Налог на основные фонды (%)		2,2
НДС (%)		20
Налог на прибыль (%)		13
Налог на рекламу (%)		5
Цена пленочной фотографии формата 10´15 (руб.)		4
Цена цифровой фотографии формата 10´15 (руб.)		4
Планируемое количество выпускаемых снимков за год: (шт./год)	с пленочных носителей	247694
	с цифровых носителей	123854
	Итого	371548
Удельная стоимость затрачиваемой фотобумаги (руб./снимок)		0,0754

 

Рассчитываем годовые  производственные затраты фотосалона.

Расход на эл/энергию = ПЭЭ ´ СЭЭ ´ РЧ = 3,5´1,6´3600=20160 руб./год,

где ПЭЭ – эл/энергия, потребляемая минилабораторией;

СЭЭ – стоимость эл/энергии;

РЧ – количество рабочих часов в год.

Расход на тепловую энергию = СТЭ ´ 12=400´12=4800 руб./год,

где СТЭ – стоимость тепловой энергии руб./месяц.

Расход на водоснабжение = СВ ´ 12=400´12=4800 руб./год,

где СВ – стоимость водоснабжения руб./месяц.

 Затраты на обслуживающий персонал (зар/плата) = КР ´ СЗ ´ 12=3´10000´12=360000 руб./год,

где КР – количество работников;

СЗ – ставка зар/платы, руб./месяц.

Затраты на фотобумагу = УСБ ´ КС =0,0754´371548=112059 руб./год,

где УСБ – удельная стоимость затрачиваемой фотобумаги, руб./снимок;

КС – планируемое количество выпускаемых снимков за год, шт./год.

Затраты на амортизацию = АП ´ СЛ : 100 = 6,6 ´ 900000 : 100 = 59400 руб./год,

где АП – амортизационный процент;

СЛ – стоимость минилаборатории, руб.

Таблица 3.1.17.

Годовые производственные затраты фотосалона.

Годовые расходы  на эксплуатацию (руб./год)
Расход на эл/энергию	20160
Расход на тепловую энергию	4800
Расход на водоснабжение	4800
Затраты на обслуж. персонал (зар/плата)	360000
Затраты на фотобумагу	112059
Затраты на хим. растворы	30000
Затраты на рекламу, PR	65000
Прочие затраты	20000
в т.ч. амортизация	59400
отчисления в гос.фонды	93600
налог на основные фонды	19800
налог на рекламу	3250
НДС	297239
Итого	1090108

 

Годовой доход от прогнозируемого  объема заказов печати фотографий составляет:

• заказы с пленочных носителей: 990778 руб./год;
• заказы с цифровых носителей: 495416 руб./год.