109

УДК 338.984

КРИТЕРИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ МАРКЕТИНГА ПРЕДПРИЯТИЯ

Ю.Ю. Гончарова Разработан критерий экономической эффективности предприятия, опре-

делены ее факторы влияния, приведен расчет данных показателей на примере ООО «Технотест».

Ключевые слова: экономические процессы, критерий экономической эффек-тивности, факторы экономической эффективности.

Для описания и идентификации экономических процессов, на осно-

вании теорий подобия, аналогичности и анализа размерностей был разра-ботан критерий экономической эффективности предприятия, представля-ющий собой безразмерную величину в следующем виде:

1

1

SWPRG

T

TL ⋅

⋅= ; (1)

где RT - скорость реализации изделия при продаже (шт./мес.); Р1 - роз-ничная цена при продаже одной единицы изделия (шт.) в руб; WT - произ-водительность работы предприятия при изготовлении данного вида изде-лия (шт./мес.), которая в общем случае является функцией производительности труда; S1 - себестоимость одной единицы изделия в рублях, в которую входят все суммарные затраты на изготовление, хране-ние, транспортировку и продажу.

Как следует из зависимости (1), критерий экономической эффек-тивности принимает большее значение в условиях максимального спроса и уменьшается при превышении скорости выпуска продукции скорости ее реализации.

На критерий экономической эффективности (1) влияет множество факторов. На первом этапе будет рассмотрено влияние суммарных издер-жек (Zс) и зарплаты персонала (Zр) на вышеуказанный критерий посред-ством проведения регрессионного анализа и построения множественной степенной двухфакторной регрессии.

В качестве исходных данных приняты сведения, предоставленные инженерным участком ООО «Технотест» в период с января по декабрь 2008г. Диаграммы анализируемых данных показаны на рис. 1, 2, 3.

Множественная степенная двухфакторная регрессия (степенная мультипликативная модель) Уравнение регрессии Уравнение множественной степенной двухфакторной регрессии

(степенная мультипликативная модель) имеет следующий вид: 21

21 210ˆ aaxx xxay ⋅⋅= ; (2)

110

0,67

1,40

1,27

1,13

1,28

1,141,07

1,201,28

1,14 1,11

1,75

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

GL

янв.08 фев.08 мар.08 апр.08 май.08 июн.08 июл.08 авг.08 сен.08 окт.08 ноя.08 дек.08t, мес.

Диаграмма зависимости изменения критерия GL по месяцамGL=f(t)

Рис. 1. Диаграмма изменения критерия эффективности

1280

2500

3900

5160

4700

8290

6300

3200

49005400

3760

4620

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

Zc, руб.

янв.08 фев.08 мар.08 апр.08 май.08 июн.08 июл.08 авг.08 сен.08 окт.08 ноя.08 дек.08

t, мес.

Диаграмма изменения величины суммарных издержек Zc по месяцам

Рис. 2 .Диаграмма изменения средних издержек

23328

31104

46656

41472 38880

54432

46656

31104

41472

51840

36288

28512

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

Zр, руб.

янв.08 фев.08 мар.08 апр.08 май.08 июн.08 июл.08 авг.08 сен.08 окт.08 ноя.08 дек.08

t, мес.

Диаграмма изменения величины заработной платы персонала Zp по месяцам

Рис. 3. Диаграмма изменения средней зарплаты персонала

111

где 21

ˆ xxy — расчетные значения зависимой переменной (результативного признака); 21, xx — независимые переменные (факторные признаки);

210 ,, aaa — параметры уравнения. В соответствии с табл.1, расчетными значениями зависимой пере-

менной (результативного признака) 21

ˆ xxy будут являться значения крите-рия экономической эффективности GL, а факторными признаками 21, xx - соответственно суммарные издержки Zс и зарплата персонала Zр.

Логарифмируя формулу (2), получим:

22110 lnlnlnˆln 21 xaxaay xx ++= . (3)

Для данной модели построим следующую систему нормальных уравнений:

( )

( )⎪⎪⎪

⎩

⎪⎪⎪

⎨

⎧

=++

=++

=++

∑∑∑∑

∑∑∑∑

∑∑∑

====

====

===

n

iii

n

ii

n

iii

n

ii

n

iii

n

iii

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

n

ii

xyxaxxaxa

xyxxaxaxa

yxaxaan

12

1

222

1211

120

11

1212

1

211

110

1122

1110

lnlnlnlnlnlnln

lnlnlnlnlnlnln

lnlnlnln

. (4)

После решения данной системы уравнений (4) с помощью

надстройки Solver из программы электронных таблиц MS Excel, уравнение множественной регрессии (2) принимает вид:

1112

23,0118,0ˆ

21−⋅⋅= Е

xx xxy (5).

Парные коэффициенты корреляции Для измерения тесноты связи между двумя из рассматриваемых пе-

ременных (без учета их взаимодействия с другими переменными) приме-няются парные коэффициенты корреляции.

Полученные данные отображены в табл. 1. Таблица1

Парные коэффициенты корреляции и средние квадратические отклонения

σy σx1 σx2 ryx1 ryx2 rx1x2

0,237 1732,775 9214,875 0,1808 -0,0338 0,8303

112

Частные коэффициенты корреляции Теснота связи определяется частными коэффициентами корреля-

ции, которые характеризуют степень и влияние одного из аргументов на функцию при условии, что остальные независимые переменные закрепле-ны на постоянном уровне. В зависимости от количества переменных, вли-яние которых исключается, частные коэффициенты корреляции могут быть различного порядка.

Частные коэффициенты корреляции первого порядка между при-знаками x1 и у при исключении влияния признака x2, при исключении вли-яния признака x1 и при устранении влияния результативного признака отображены в табл. 2.

Таблица 2 Частные коэффициенты корреляции

ryx1(x2) ryx2(x1) rx1x2(y)

0,375 -0,336 0,851 Совокупный коэффициент множественной корреляции Показателем тесноты связи, устанавливаемой между результатив-

ными и двумя факторными признаками, является совокупный коэффици-ент множественной корреляции

21xyxR , который может быть рассчитан по формуле:

2

22

21

21212121 1

2

xx

xxyxyxyxyxxyx

r

rrrrrR

−

−+= , (6)

где r — линейные коэффициенты корреляции (парные); подстрочные ин-дексы показывают, между какими признаками они исчисляются.

Совокупный коэффициент множественной корреляции измеряет одновременное влияние факторных признаков на результативный. Его значения находятся в пределах -1 до +1. Чем меньше наблюдаемые значе-ния изучаемого показателя отклоняются от линии множественной регрес-сии, тем корреляционная связь является более интенсивной, а, следова-тельно, значение R ближе к единице.

Полученный совокупный коэффициент множественной корреляции (6) равен 0,3763.

Совокупный коэффициент множественной детерминации Совокупным коэффициентом множественной детерминации назы-

вается величина R2, которая показывает, какая доля вариации изучаемого

113

показателя объясняется влиянием факторов, включенных в уравнение множественной регрессии. Значение совокупного коэффициента множе-ственной детерминации находится в пределах от 0 до 1. Поэтому, чем ближе R2 к единице, тем вариация изучаемого показателя в большей мере характеризуется влиянием отобранных факторов.

Вычисляем совокупный коэффициент множественной детермина-ции:

142,03763,0 2221

≈=xyxR .

Общая оценка адекватности уравнения регрессии Общая оценка адекватности уравнения может быть получена с по-

мощью дисперсионного F-критерия Фишера. Проверку значимости урав-нения регрессии производят на основе вычисления F-критерия Фишера:

12

2

−−

⋅σ

σ=

mmnF

ост

yрасч , (7)

где m — число параметров в уравнении регрессии. Полученное значение — критерия расчF сравнивают с критическим

(табличным) для принятого уровня значимости 0,05 и чисел степеней сво-боды 11 −= mv и mnv −=2 . Если оно окажется больше соответствующего табличного значения, то данное уравнение регрессии статистически зна-чимо, т. е. доля вариации, обусловленная регрессией, намного превышает случайную ошибку.

Принято считать, что уравнение регрессии пригодно для практиче-ского использования в том случае, если таблрасч FF > не менее чем в 4 раза.

Полученное значение F-критерия Фишера (7) равно 4,31. Табличное значение F-критерия при доверительной вероятности

0,95, т. е. (1-0,05) при 11211 =−=−= mv ; 102122 =−=−= mnv составля-ет 4,60.

Поскольку таблрасч FF < , уравнение регрессии (5) следует признать неадекватным.

Результаты и выводы После рассмотрения стохастической связи между значениями y, x1 и

x2 (табл. 2) и вычисления значений уравнения множественной регрессии 111

223,0

118,0ˆ21

−⋅⋅= Еxx xxy можно сделать следующие выводы и заключения:

1) Значение совокупного коэффициента множественной корреля-ции

21xyxR 0,3763, что является показателем связи, устанавливаемой меж-ду результативным и двумя факторными признаками.

114

2) Значение совокупного коэффициента множественной детерми-нации 2

21xyxR 0,142. Это показывает, что вариация “у” на 14,2 % обуслов-ливается двумя анализируемыми факторами.

3) Вычисленный при проверке адекватности построенной двух-факторной модели 111

223,0

118,0ˆ21

−⋅⋅= Еxx xxy F-критерий Фишера 31,4=расчF .

Сравнивая полученное значение критерия расчF с критическим (таблич-ным) для принятого уровня значимости 0,05 и чисел степеней свободы

11 −= mv и mnv −=2 (табличное значение F-критерия составляет 4,46) получаем, что таблрасч FF < , следовательно, данное уравнение регрессии незначительно отличается от табличного.

4) Определено влияние суммарных издержек Zс и фонда зарплаты персонала Zр на значения критерия экономической эффективности GL .

Список литературы

1. Эконометрика: Учебник/ Под ред. И.И. Елисеевой.- 2-е изд. –

М.: Финансы и статистика, 2005. – 576 с. 2. Глухарёв Ю.Г., Гончарова Ю.Ю. Экономические процессы при

системном подходе на основе критериев эффективности/ Ю.Г. Глухарёв, Ю.Ю.Гончарова.- Тула: ТулГУ, 2011. – 233с.

Гончарова Юлия Юрьевна, ассистент кафедры «Мировая экономика», Россия,

Тула, Тульский государственный университет

CRITERIA OF EFFICIENCY OF MARKETING OF THE ENTERPRISE

Goncharova Y.Y.

The criterion of economic efficiency of the enterprise is developed, its factors of in-fluence are defined, calculation of these indicators is given in an example LLC Tekhnotest.

Keywords: economic processes, criterion of economic efficiency, factors of economic efficiency.

Goncharova Ylia Yuirievna, graduate student of department «Global economy»,

Russia, Tula, Tula State University