Економічні науки /6. Маркетинг та менеджмент

Табунщиков А. М.

Наукові керівники: Янчевська О.В., Давида З.Й.

Криворізький економічний інститут ДВНЗ «Київський національний економічний університет ім. В. Гетьмана»

МОДЕЛЮВАННЯ РІВНЯ ПОПИТУ НА ПРОДУКЦІЮ ПРОМИСЛОВОГО ПІДПРИЄМСТВА

(НА ПРИКЛАДІ ЗАТ «КЗГО»)

На сьогоднішній день ситуація в промисловому виробництві України залишається досить складною. Причини цього відомі: втрата колишнього ринку збуту продукції за кордоном і зниження конкурентоспроможності вітчизняних товарів на внутрішньому, податковий тиск, втрата кваліфікованих кадрів та інше. В таких нестабільних, непередбачуваних умовах маркетингового середовища перед промисловими підприємствами постає проблема прогнозування попиту на свою продукцію.

Особливо актуальною є дана проблема для заводів, що виробляють гірниче обладнання, попит на продукцію яких залежить від попиту на продукцію підприємств добувної та машинобудівної галузі. Як відомо підприємства зазначеної галузі у списку тих, що найбільше постраждали внаслідок світової економічної кризи. В таких умовах зазначені підприємства повинні самі організовувати процес збуту своєї продукції, використовувати при цьому сучасні методи, визначати канали розподілу та його учасників, об’єктивно оцінювати свій потенціал та адаптувати його до мінливих умов ринкового середовища. Тому прогнозування попиту як визначальний етап маркетингового планування є основою їх стабільного розвитку та функціонування.

Питанням прогнозування попиту присвячена увага таких науковців як Наконечний С.І., Терещенко Т.О., Беляєвський О., Карлберг А. та інші.

Найбільш випробуваний та надійний статистичний метод, що застосовується для прогнозування та пояснення внеску незалежних змінних у зміни головної змінної є множинна регресія. Головне призначення цього методу відповідає - це прогнозування та визначення відносної важливості факторів.

Застосуємо означений метод на практиці, використовуючи інформацію, отриману нами в ході досліджень ЗАТ «КЗГО». Слід зазначити, що ЗАТ "Криворізький завод гірничого обладнання" створений на базі ВАТ "Криворізький центральний рудоремонтний завод гірничого обладнання " і є одним з провідних заводів України по виготовленню запасних частин, деталей, вузлів і машин для підприємств гірничого та металургійного комплексів. Завод входить до складу групи "Метінвест», займає значну частку вітчизняного ринку (від 25% до 57% в залежності від виду продукції). Конкурентоспроможність даного підприємства обумовлюється раціональними технологічними схемами виробництва, зокрема тим що обладнання, яке використовується на заводі, дає змогу закуповувати сировину тільки для литва, з якого виготовляється продукція, що дозволяє контролювати весь процес виробництва продукції та іншими організаційними чинниками.

Для побудови множинної регресії введемо такі умовні позначення змінних. Залежна змінна(Y) – обсяг відвантаження готової продукції в тоннах за останні 10 років. Незалежні змінні(Х₁,Х_2, ) – якість продукції, витрати на матеріали, рівень конкуренції. Вихідні дані представлені у таблиці 1

Таблиця 1

Вихідні дані для побудови моделі множинної регресії залежності попиту

Динаміка відвантаження готової продукції, тонн
Рік	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008
Всього	25001	27043	23288	21066	20996	28558	26134	27012	28104	29056
Динаміка витрат на матеріали в розрахунку на 1 гривню товарної продукції, грн
Всього	89	92	99	110	112	115	117,8	118	119	120

Докладні розрахунки здійснювались за допомогою прикладних програм та EXCEL, основні висновки приводимо нижче

З урахуванням зроблених нами позначень початкове рівняння множинної регрессії отримало вигляд:

Y = 16,046+3,7472X₁-0,3584X₂ + 2.4217 * Х₃

В якості критерію мультиколінеарності може бути прийнято дотримання наступних нерівностей:

r(xjy)> r(xkxj); r(xky)> r(xkxj).

Якщо одна з нерівностей не дотримується, то виключається той параметр xk або xj, зв'язок якого з результативним показником Y виявляється найменше тісним. Статистичного аналіз одержаного рівняння регресії полягає у перевірці значущості рівняння і його коефіцієнтів, дослідженню абсолютних і відносних помилок апроксимації. Перевірка гіпотез щодо коефіцієнтів рівняння регресії (перевірка значущості параметрів множинного рівняння регресії).

1) t-статистика

Статистична значущість коефіцієнта регресії b0 підтверджується

Статистична значущість коефіцієнта регресії b1 підтверджується

Статистична значущість коефіцієнта регресії b2 підтверджується

Статистична значущість коефіцієнта регресії b3 не підтверджується

Отримані результати свідчать про помилкову специфікацію моделі, оскільки третій чинник статистично не значимий , тому його треба виключити з моделі. Таким чином остаточний вид моделі множинної регресії від впливаючих факторів має наступний вигляд:

Y = 16,046+3,7472X₁-0,3584X₂

Отже, у результаті виконаного дослідження було встановлено, що обсяги продажу гірничого обладнання суттєво впливають такі фактори як якість продукції, та незначною мірою витрати на сировину та матеріали. Отриману модель можна застосовувати на базі існуючої інформації при прогнозуванні попиту на гірниче обладнання та запчастини ЗАТ “КЗГО”.