ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia



Podobne dokumenty
Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.

Analiza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

Analiza Zmian w czasie

ANALIZA SPRZEDAŻY: - struktura

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

Warszawa, dnia 10 listopada 2017 r. Poz. 2082

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 12 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 12 czerwca / 30

Analiza dynamiki zjawisk STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Warszawa, dnia 25 marca 2016 r. Poz. 397 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA FINANSÓW 1) z dnia 21 marca 2016 r.

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 18 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca / 36

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

Warunki Finansowe Ubezpieczenia DB ELITA FUNDUSZY IX_1

MIARY NIERÓWNOŚCI. 6. Miary oparte na kwantylach rozkładu dochodu

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Jak statystyka może pomóc w odczytaniu wyników sprawdzianu

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

STATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)

Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:

Analiza współzależności zjawisk

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Zadanie 2.Na III roku bankowości złożonym z 20 studentów i 10 studentek przeprowadzono test pisemny ze statystyki. Oto wyniki w obu podgrupach.

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Lokata specjalna. Lokata specjalna

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Czym jest ciąg? a 1, a 2, lub. (a n ), n = 1,2,

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

RYNEK DOMEN W POLSCE. Dział Domen NASK. Szczegółowy raport NASK za trzeci kwartał 2008

TABELA OPROCENTOWANIA PRODUKTÓW BANKOWYCH W PBS VII.

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2018 roku

ELEMENTY STATYSTYKI 1. DANE

-materiały reklamowe- PROGRAM WYCENA NIERUCHOMOŚCI W PODEJŚCIU PORÓWNAWCZYM METODAMI NUMERYCZNYMI

Średnie. Średnie. Kinga Kolczyńska - Przybycień

1. Eliminuje się ze zbioru potencjalnych zmiennych te zmienne dla których korelacja ze zmienną objaśnianą jest mniejsza od krytycznej:

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39

Pobieranie prób i rozkład z próby

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

PORÓWNANIE KALKULACJI: - tradycyjnej - ABC

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

Zawartość. Zawartość

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

1. Analiza wskaźnikowa Wskaźniki szczegółowe Wskaźniki syntetyczne

Statystyczne metody analizy danych

3. Wojewódzkie zróżnicowanie zatrudnienia w ochronie zdrowia w latach Opis danych statystycznych

Zarządzanie kosztami i wynikami. dr Robert Piechota

Próba własności i parametry

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych

Transkrypt:

KOŁO NAUKOWE CONTROLLINGU UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia - koncentracji - sezonowości

Spis treści Wstęp... 3 Analiza rozproszenia sprzedaży... 4 Analiza koncentracji sprzedaży... 6 Analiza sezonowości sprzedaży... 8 Literatura... 10 Spis rysunków... 11 Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 2

Wstęp Kształtowanie struktury asortymentowej powinno następować po dokonaniu analizy sprzedaży poszczególnych produktów. Obejmuje ona m.in. analizę rozproszenia, koncentracji i sezonowości sprzedaży. Dzięki temu można otrzymać odpowiedź na pytanie, czy sprzedaż produktów w poszczególnych punktach sprzedaży koncentruje się wokół średniej czy też rozprasza się i powiększa się rozpiętość pomiędzy poszczególnymi punktami obsługi klienta (Grzegorczyk 2001). Dołączony plik zawiera następujące zakładki: analiza rozproszenia sprzedaży, analiza koncentracji sprzedaży, oraz analiza sezonowości sprzedaży. Przedstawione niżej rodzaje obliczeń pozwalają na dokonanie analiz cech charakteryzujących proces sprzedaży. Dzięki nim, możliwe staję się podejmowanie trafniejszych decyzji, które mogą doprowadzić do poprawy wyników osiąganych przez przedsiębiorstwo. Do wyliczeń wskaźników rozproszenia, koncentracji oraz sezonowości zostały wykorzystanie odpowiednio: odchylenie standardowe oraz współczynnik odchylenia, wskaźnik koncentracji oraz wskaźnik charakteryzujący sezonowość. Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 3

Analiza rozproszenia sprzedaży Rozproszenie obrotów można obliczyć korzystając z odchylenia standardowego i współczynnika zmienności. Odchylenie standardowe mówi o tym, jakie jest średnie odchylenie badanej zmiennej (np. sprzedaży) od średniej asortymentowej sprzedaży w danym okresie. Natomiast współczynnik zmienności jest to stosunek procentowy tego odchylenia od średniej arytmetycznej. Odchylenie standardowe obliczamy na podstawie poniższego wzoru: 2 ( X M ) Q = N gdzie: Q odchylenie standardowe X wartość zmiennych M średnia arytmetyczna wartości zmiennych N liczebność populacji (obserwacji) (Grzegorczyk 2001). Obliczenia dokonamy na podstawie wyników osiągniętych przez przykładowe przedsiębiorstwo, w skład którego wchodzi 9 oddziałów. Analiza dotyczy wartości sprzedaży wypracowanej w przeciągu 3 lat. Rysunek 1 Wyniki sprzedaży (opracowanie własne) Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 4

Badając dane dotyczące sprzedaży w pierwszym okresie, po obliczeniu średniej arytmetycznej wartości zmiennych, możemy obliczyć odchylenia od średniej arytmetycznej w poszczególnych regionach (X-M) oraz kwadrat tego odchylenia (X-M) 2, które jest niezbędne do obliczenia odchylenia standardowego. Rysunek 2 Badanie odchyleń (opracowanie własne) Odchylenie standardowe dla roku pierwszego obliczamy na podstawie wzoru: Q Rok 12028888,89 1 = = 1336543 = 1156,09 9 Współczynnik zmienności wynosi: Q 1156,09 V Rok 1 = = = 9,56% M 12088,89 Obliczenia dla kolejnych lat przedstawiają się następująco: Rok 2 Q Rok 2 = 1232,88 V Rok 2 = 10,20 % Rok 3 Q Rok 3 = 1340,37 V Rok 3 = 11,09 % Wyniki te można zinterpretować następująco: widoczny jest powolny proces nierównomiernego rozwoju sprzedaży w poszczególnych regionach. Punkty sprzedaży o obrotach mniejszych od średniej notują słabszy przyrost sprzedaży niż punkty o obrotach wyższych od średniej w okresie bazowym (tj. w pierwszym roku) (Grzegorczyk 2001). Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 5

Analiza koncentracji sprzedaży Jeśli występują duże różnice między poszczególnymi wartościami zmiennej (np. sprzedaży), to powstaje potrzeba badania koncentracji wartości tej zmiennej w niektórych jednostkach (np. oddziałach) badanej zbiorowości. W celu obliczenia wskaźnika koncentracji wykorzystuje się wzór: K 5000 x = 5000 o * s gdzie: x 0 połowa iloczynu przedziałów skumulowanych zmiennej badawczej i udziału (odsetka) jednostek zbiorowości. Współczynnik koncentracji znajduje się w przedziale od zera do jedynki. Im bliżej jedynki, tym większa koncentracja obrotów (tj. niewiele oddziałów realizuje większość sprzedaży). Jeśli sprzedaż jest idealnie równomierna, to współczynnik wynosi zero (Kossyk- Rokicka 1998). W tym miejscu zaprezentowany zostanie przykład przedsiębiorstwa składającego się z 16 oddziałów regionalnych. Analizie zostanie poddana sprzedaż w poszczególnych oddziałach. Rysunek 3 Wartość sprzedaży w oddziałach (opracowanie własne) Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 6

Ustalamy przedziały wartości sprzedaży oraz zliczamy ile oddziałów znajduje się w poszczególnych przedziałach. Rysunek 4 Ustalenie ilości oddziałów w poszczególnych przedziałach (opracowanie własne) Następnie obliczamy sumy sprzedaży w poszczególnych oddziałach. Kolejnym krokiem jest wyznaczenie odsetka oddziałów (s) w poszczególnych przedziałach. Następnie obliczamy odsetek sprzedaży w tychże przedziałach. Po określeniu odsetków oddziałów oraz sprzedaży w poszczególnych przedziałach, dokonujemy ich kumulacji. Teraz obliczamy połowę przedziałów skumulowanej sprzedaży (x o ). Ostatnią czynnością poprzedzającą obliczenie współczynnika koncentracji jest wyliczenie iloczynu s * x o. Sposób obliczeń przedstawia poniższa tabela: Rysunek 5 Sposób obliczania danych potrzebnych do wyznaczenia wskaźnika koncentracji Podstawiając dane do wzoru otrzymujemy: K 5000 3365,71 = = 0,33 5000 Niewielki współczynnik możemy odczytać w ten sposób, że istnieje relatywnie równomierna sprzedaż we wszystkich oddziałach przedsiębiorstwa. Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 7

Analiza sezonowości sprzedaży Kolejny przedmiot analizy sprzedaży to rozpatrzenie sezonowości sprzedaży. Zasadniczym celem tej analizy jest dostarczenie przesłanek do podejmowania decyzji dotyczących eliminowania sezonowości (np. przez akcje aktywizacji sprzedaży i akcje reklamowe) oraz gospodarowania personelem i ewentualnych zmian organizacji sprzedaży i jej technik. Najprostsza metoda wyodrębnienia wahań sezonowych polega na obliczeniu wskaźnika sezonowości w postaci ilorazów średnich wartości zmiennej do średniej ogólnej. Stosuje się wtedy następujący wzór: Yi Si = Y gdzie: Y i średnia arytmetyczna dla okresu jednorodnego (np. kwartał) Y średnia ogólna (jednoroczna) (Grzegorczyk 2001). Dla zobrazowania powyższego zagadnienia posłużymy się przykładem danych, opisujących wielkość sprzedaży przykładowego przedsiębiorstwa. Wielkość sprzedaży ukazana jest w ujęciu kwartalnym w okresie 7 lat. Rysunek 6 Dane kwartalne o sprzedaży w podziale na lata (opracowanie własne) Na początku obliczamy sumy sprzedaży w poszczególnych kwartałach. Następnie wyliczamy średnie dla kwartału. Rysunek 7 Obliczenie średnich kwartalnych sprzedaży (opracowanie własne) Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 8

Średnią jednoroczną obliczamy dzieląc sumę średnich kwartalnych przez ilość kwartałów. Y 55642,86 = = 13910,71 4 Znając średnią jednoroczną możemy obliczyć wskaźniki sezonowości dla poszczególnych kwartałów: S I Yi = Y 12214,29 = = 13910,71 87,80% S II 12642,86 = = 13910,71 90,89% S III S IV 14571,43 = = 104,75% 13910,71 = 16214,29 13910,71 = 116,56% Rysunek 8 Wielkość wskaźników sezonowości (opracowanie własne) Wskaźniki te określają, o ile sprzedaż danego kwartału różnią się od średnich obrotów kwartalnych. Wskazują więc sezony zwiększonej i zmniejszonej sprzedaży. W pierwszym kwartale sprzedaż jest wyraźnie poniżej średniej, a w IV wyraźnie powyżej. Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 9

Literatura [1] Wojciech Grzegorczyk, (2001), Produkty bankowe rozwój i sprzedaż, BMiB [2] Zob. H.Kossyk-Rokicka, (1998), Statystyka nie jest trudna, PWE Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 10

Spis rysunków Rysunek 1 Wyniki sprzedaży (opracowanie własne)... 4 Rysunek 2 Badanie odchyleń (opracowanie własne)... 5 Rysunek 3 Wartość sprzedaży w oddziałach (opracowanie własne)... 6 Rysunek 4 Ustalenie ilości oddziałów w poszczególnych przedziałach (opracowanie własne) 7 Rysunek 5 Sposób obliczania danych potrzebnych do wyznaczenia wskaźnika koncentracji.. 7 Rysunek 6 Dane kwartalne o sprzedaży w podziale na lata (opracowanie własne)... 8 Rysunek 7 Obliczenie średnich kwartalnych sprzedaży (opracowanie własne)... 8 Rysunek 8 Wielkość wskaźników sezonowości (opracowanie własne)... 9 Koło Naukowe Controllingu, Uniwersytet Zielonogórski 11