from 01.01.2000 until now
murom, Vladimir, Russian Federation
from 01.01.2014 until now
gremyachevo, Nizhny Novgorod, Russian Federation
The successful functioning of a commercial organization depends on the right tools for implementing a marketing strategy. For the organization plays an important role - obtaining positive financial results and maximizing them. In this article, the example of a specific trading organization considers recommendations for increasing profits. The paired linear regression method was used as an instrument..
retail, profit, correlation, regression equation, statistical significance
Розничная торговля является одним из важнейших рыночных сегментов экономики в Российской Федерации. Роль торговли в экономике нашей страны сложно недооценить. В структуре формирования ВВП на ее долю приходится около 22%. По размеру налоговых поступлений в консолидированный бюджет торговля занимает третье место, а в федеральный бюджет – 11 место среди основных отраслей экономики. В сфере торговли задействовано более миллиона хозяйствующих субъектов, численностью работников свыше 5 млн чел. На долю государственного сектора и оборота розничной торговли приходится менее 3% и несколько больше в обороте общественного питания – 8%. Отрасль сохраняет лидирующее положение в сфере малого бизнеса, как по числу предприятий, так и по численности занятых работников [10].
Динамика организаций и индивидуальных предпринимателей, осуществляющих розничную торговлю, представлена на рис. 1 [10].
Для организаций розничной торговли важной составляющей является эффективная реклама, налаженные каналы сбыта, послепродажное обслуживание. Обеспечение и повышение конкурентоспособности на рынке обуславливает необходимость разработки маркетинговой стратегии.
Маркетинговая стратегия организации должна быть связующим звеном между прошлым, настоящим и будущим организации. Она служит базой для разработки стратегии продаж, конкурентных преимуществ и общей стратегии развития организации. Планирование и анализ принимаемых решений руководителями и контроль над их исполнением позволяют своевременно обнаружить угрозы и минимизировать риски организации.
Основной целью деятельности торговой организации является максимизация прибыли.
ООО Торговый дом «Гранд» является коммерческой организацией, занимающейся продажей мебельных товаров – спальных и кухонных гарнитуров, диванов и кресел, стенок, компьютерных столов и стульев. С 2014 г. торговый дом осуществляет доставку и сборку мебели во все близлежащие населенные пункты. Стоимость доставки напрямую зависит от расстояния населенного пункта (табл. 1). В 2019 г. по сравнению с 2014 г. цена на бензин АИ – 92 возросла с 31,7 руб. до 44,5 руб. Поэтому торговой организации следует пересмотреть расценки на свои услуги. Для этого можно использовать методы эконометрики, а именно метод парной линейной регрессии. Эконометрические методы заключаются в применении математических, статистических и экономических инструментов для оценки состояния организации и разработке мероприятий по совершенствованию ее деятельности.
Проведем расчет параметров управления парной линейной регрессии для торговой организации (табл. 2).
Таблица 1
Стоимость доставки товаров ООО Торговый дом «Гранд»
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, км., х |
Стоимость доставки, руб., у |
|
р.п.Гремячево |
10 |
100 |
|
д.Меляево |
15 |
150 |
|
д.Саконы |
20 |
250 |
|
г.Ардатов |
27 |
400 |
|
с.Теплово |
20 |
250 |
|
с. Ломовка |
27 |
350 |
|
с.Шилокша |
36 |
400 |
|
г.Кулебаки |
45 |
500 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
600 |
|
г.Арзамас |
70 |
750 |
Таблица 2
Исходные данные для расчетов параметров уравнения регрессии по методу наименьших квадратов
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, хi |
xi– xср |
Стоимость доставки, уi |
yi– yср |
(xi– xср)2 |
(xi– xср) (yi– yср) |
ŷi |
|
р.п.Гремячево |
10 |
-22,5 |
100 |
-275 |
506,25 |
6187,5 |
140,55 |
|
д.Меляево |
15 |
-17,5 |
150 |
-225 |
306,25 |
3937,5 |
192,65 |
|
д.Саконы |
20 |
-12,5 |
250 |
-125 |
156,25 |
1562,5 |
244,75 |
|
г.Ардатов |
27 |
-5,5 |
400 |
25 |
30,25 |
-137,5 |
317,69 |
|
с.Теплово |
20 |
-12,5 |
250 |
-125 |
156,25 |
1562,5 |
244,75 |
|
с. Ломовка |
27 |
-5,5 |
350 |
-25 |
30,25 |
137,5 |
317,69 |
|
с.Шилокша |
36 |
3,5 |
400 |
25 |
12,25 |
87,5 |
411,47 |
|
г.Кулебаки |
45 |
12,5 |
500 |
125 |
156,25 |
1562,5 |
505,25 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
22,5 |
600 |
225 |
506,25 |
5062,5 |
609,45 |
|
г.Арзамас |
70 |
37,5 |
750 |
375 |
1406,25 |
14062,5 |
765,75 |
|
Итого |
325 |
- |
3750 |
- |
3266,5 |
34025 |
3750 |
|
Среднее |
32,5 |
- |
375 |
- |
326,65 |
3402,5 |
375 |
Расчет коэффициентов:
36,35
Уравнение регрессии:
ŷi= 36,35 + 10,42 
xi.
При существующих ценах стоимость на 1 км составляет 36,35 руб. Далее проведем проверку наличия и тесноты связи.
Таблица 3
Исходные данные для расчета коэффициента корреляции
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, хi |
Стоимость доставки, уi |
x^2 |
xy |
y^2 |
|
р.п.Гремячево |
10 |
100 |
100 |
1000 |
10 000 |
|
д.Меляево |
15 |
150 |
225 |
2250 |
22 500 |
|
д.Саконы |
20 |
250 |
400 |
5000 |
62 500 |
|
г.Ардатов |
27 |
400 |
729 |
10 800 |
160 000 |
|
с.Теплово |
20 |
250 |
400 |
5000 |
62 500 |
|
с. Ломовка |
27 |
350 |
729 |
9450 |
122 500 |
|
с.Шилокша |
36 |
400 |
1296 |
14 400 |
160 000 |
|
г.Кулебаки |
45 |
500 |
2025 |
22 500 |
250 000 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
600 |
3025 |
33 000 |
360 000 |
|
г.Арзамас |
70 |
750 |
4900 |
52 500 |
562 500 |
|
Итого |
325 |
3750 |
13829 |
155 900 |
1 772 500 |
|
Среднее |
32,5 |
375 |
1382,9 |
15 590 |
177 250 |
Связь между расстоянием и стоимостью доставки мебели высокая.
Проведем оценку качества модели парной регрессии и оценку качества подбора и статистической значимости уравнения регрессии в целом.
Таблица 4
Расчет средней ошибки аппроксимации
|
Пункт доставки мебели |
Стоимость доставки, (эмпирический ряд), уi |
Стоимость доставки (теоретический ряд), ŷi |
Ошибка аппроксимации, Ai,% |
|
р.п.Гремячево |
100 |
140,55 |
41 |
|
д.Меляево |
150 |
192,65 |
28 |
|
д.Саконы |
250 |
244,75 |
2 |
|
г.Ардатов |
400 |
317,69 |
21 |
|
с.Теплово |
250 |
244,75 |
2 |
|
с. Ломовка |
350 |
317,69 |
9 |
|
с.Шилокша |
400 |
411,47 |
3 |
|
г.Кулебаки |
500 |
505,25 |
1 |
|
р.п.Саваслейка |
600 |
609,45 |
2 |
|
г.Арзамас |
750 |
765,75 |
2 |
|
Итого |
3750 |
3750 |
111 |
|
Среднее |
375 |
375 |
11,1 |
Коэффициент детерминации:
.
Качество модели по критериям средней ошибки аппроксимации и коэффициенту детерминации может быть оценено как высокое.
Оценка значимости уровня регрессии:
.
Табличное значение при k1 = 1 и k2 = 10 – 2 = 8 составляет 5,32. Поскольку расчетное значение превышает табличное, уравнение признается статистически значимым.
Проведем оценку значимости коэффициентов регрессии.
Таблица 5
Исходные данные для расчета значений стандартной ошибки коэффициентов регрессии
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, хi |
x^2 |
xi – xср |
(xi– xср)2 |
Стоимость доставки, (эмпирический ряд), уi |
Стоимость доставки (теоретический ряд), ŷi |
уi - ŷi |
(уi - ŷi)^2 |
|
р.п.Гремячево |
10 |
100 |
-22,5 |
506,25 |
100 |
140,55 |
-40,55 |
1644,3025 |
|
д.Меляево |
15 |
225 |
-17,5 |
306,25 |
150 |
192,65 |
-42,65 |
1819,0225 |
|
д.Саконы |
20 |
400 |
-12,5 |
156,25 |
250 |
244,75 |
5,25 |
27,5625 |
|
г.Ардатов |
27 |
729 |
-5,5 |
30,25 |
400 |
317,69 |
82,31 |
6774,9361 |
|
с.Теплово |
20 |
400 |
-12,5 |
156,25 |
250 |
244,75 |
5,25 |
27,5625 |
|
с. Ломовка |
27 |
729 |
-5,5 |
30,25 |
350 |
317,69 |
32,31 |
1043,9361 |
|
с.Шилокша |
36 |
1296 |
3,5 |
12,25 |
400 |
411,47 |
-11,47 |
131,5609 |
|
г.Кулебаки |
45 |
2025 |
12,5 |
156,25 |
500 |
505,25 |
-5,25 |
27,5625 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
3025 |
22,5 |
506,25 |
600 |
609,45 |
-9,45 |
89,3025 |
|
г.Арзамас |
70 |
4900 |
37,5 |
1406,25 |
750 |
765,75 |
-15,75 |
248,0625 |
|
Итого |
325 |
13829 |
0 |
3266,5 |
3750 |
3750 |
0 |
11833,81 |
|
Среднее |
32,5 |
1382,9 |
0 |
326,65 |
375 |
375 |
0 |
1183,38 |
Стандартная ошибка коэффициента регрессии b:
Стандартная ошибка коэффициента регрессии a:
.
Ошибка коэффициента корреляции:
.
Оценка значимости коэффициентов регрессии и коэффициентов корреляции с помощью t-статистики Стьюдента:
.
.
.
Табличное значение tc составляет 2,3060. Следовательно, коэффициенты регрессии a, b и коэффициент корреляции являются статистически значимыми.
Проведенное исследование выявило прямую, высокую связь между стоимостью по доставке мебельной продукции и расстоянием места назначения. Следовательно, организации целесообразно пересмотреть стоимость доставки на свои товары. С учетом того, что стоимость доставки за 1 км можно увеличить примерно в 10 раз, определим изменение прибыли.
Таблица 6
Изменение прибыли с учетом новой стоимости по услугам доставки товаров
|
Пункт доставки мебели |
Расстояние, км, |
Фактическая цена, руб. |
Предлагаемая цена, руб. |
Изменение, руб. |
|
р.п.Гремячево |
10 |
100 |
200 |
100 |
|
д.Меляево |
15 |
150 |
300 |
150 |
|
д.Саконы |
20 |
250 |
450 |
200 |
|
г.Ардатов |
27 |
400 |
670 |
270 |
|
с.Теплово |
20 |
250 |
450 |
200 |
|
с. Ломовка |
27 |
350 |
620 |
270 |
|
с.Шилокша |
36 |
400 |
760 |
360 |
|
г.Кулебаки |
45 |
500 |
950 |
450 |
|
р.п.Саваслейка |
55 |
600 |
1150 |
550 |
|
г.Арзамас |
70 |
750 |
1450 |
700 |
|
Итого: |
- |
3750 |
7000 |
3250 |
1. Ayvazyan S.A. Ekonometrika / S.A. Ayvazyan, S.S. Ivanova. - M.: Market DS, 2017.
2. Afanasenko I.D. Torgovoe delo. Uchebnik / I.D. Afanasenko, V.V. Borisova. - M.: Piter, 2015. - 384 c.
3. Kotler, F. Osnovy marketinga. 5-e evropeyskoe izd / F. Kotler, A. Gari. - M.: Vil'yams, 2015. - 752 c.
4. Kremer N.Sh. Matematika dlya ekonomistov. Ot Arifmetiki do Ekonometriki / N.Sh. Kremer i dr. - M.: Yurayt, 2017.
5. Sklyar E.N. Marketingovye issledovaniya: Praktikum / E.N. Sklyar, G.I. Avdeenko, V.A Aleksunin. - M.: ITK Dashkov i K, 2016. - 216 c.
6. Ekonometrika / Pod redakciey V.B. Utkina. - M.: Dashkov i Ko, 2017.
7. Kalinushkin V.S. Roznichnaya torgovlya v Rossii i ee sovremennye tendencii - //Ekonomika v XXI veke - Ekonomika i ekonomicheskie nauki -№5-2017.
8. Menyaykin D.V., Talanova A.O. Sovremennoe sostoyanie roznichnoy torgovli v Rossii // Molodoy uchenyy. - №21. - 2015.
9. Muhina Yu.N. Povyshenie konkurentosposobnosti torgovogo predpriyatiya // Ekonomika i menedzhment innovacionnyh tehnologiy. -2017. - № 12 [Elektronnyy resurs]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2017/12/15623.
10. Oficial'nyy sayt Federal'noy sluzhby gosudarstvennoy statistiki: http://www.gks.ru/
