Шилина А. В., Мулин А. Н.

Пермский государственный научно-исследовательский университет, Россия

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ УПРАВЛЯЕМОГО ОБЪЕКТА НА ПРИМЕРЕ ТОРГОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Основную цель деятельности любого торгового предприятия составляет максимизация прибыли. Финансовый результат деятельности торгового предприятия характеризуется объемом реализации продукции, который в свою очередь зависит от многих существенных факторов. Исследование и анализ влияния этих факторов на основную цель может способствовать регулированию товарооборота продукции и прогнозированию результата.

В процессе работы построена модель и проведено исследование прибыли торговой организации по данным за прошедшие периоды с целью выявления зависимостей, тенденции развития, прогнозирования и управления результатом.

Для решения самых разнообразных жизненных, плохо поставленных задач существуют специальные методы и подходы, которые позволяют выбрать более правильное решение, добиться лучших результатов при тех же затратах. Любые методы, которые помогают человеку понять, что он хочет и что у него есть, которые позволяют оценить с единых позиций желаемые цели и имеющиеся ресурсы, являются не только полезными, но порой и просто необходимыми. Системный анализ универсален и, следовательно, может применяться при оценке эффективности функционирования любых объектов.

Так как прибыль предприятия является активной системой, то ее можно описать при помощи классической структурной схемы механизма управления «бригада землекопов»: все свойства объекта можно структурировать на четыре подсистемы – «Контроль», «Управление», «Исполнение» и «Обеспечение». Каждая подсистема была представлена набором объективных свойств объекту. Приведем пример описания свойства подсистемы «Контроль»:

Имя свойства	Код	Проявление	Интерпретация
Качество обслуживания	0	Нет информации
	1	Не проводится проверка и наблюдение	Качество обслуживания не отслеживается
	2	Проверка проводятся редко без уведомления персонала	Низкий уровень отслеживания и диагностики качества обслуживания
	3	Проверка проводятся часто без уведомления персонала	Средний уровень отслеживания и диагностики качества обслуживания
	4	Постоянное наблюдение за работой обслуживающего персонала	Высокий уровень отслеживания качества обслуживания
Анализ рынка	0	Нет информации
	1	Не проводится анализ рынка	Нет возможности оценить конкурирующие организации
	2	Анализ рынка проводятся редко	Полученная информация о конкурирующих организациях не значительна
	3	Анализ рынка проводятся часто	Получение большого количества информации о конкурирующих организациях

Аналогичные описания были построены и для других подсистем. С помощью метода анализа иерархий проведена оценка значимости всех свойств объекта. Для каждой подсистемы смоделирован канал конкретизации - абстрагирования, что позволило получить обобщенную исходную систему «Торговое предприятие».

Наблюдая деятельность предприятия в течении шести месяцев, была получена матрица данных обобщенных переменных.

Для оценки состояния объекта и прогноза дальнейшего развития было решено использовать такой критерий состояния системы, как рейтинг системы, который вычислялся как взвешенная сумма значений обобщенных переменных.

Для анализа зависимости вычисленного рейтинга и прибыли предприятия за шесть месяцев использовался корреляционный анализ. Для исследуемой модели получено положительное значение ковариации Cov (x,y) = 1,348, которое показывает, что прибыль и рейтинг имеют тенденцию изменяться в одну сторону. Так как прибыль и рейтинг связаны положительной корреляцией r_y,x =0,88, можно сделать вывод о сильной прямой зависимости рейтинга и прибыли. С учетом заданного уровня значимости α = 0,01 вычисленное значение критерия Стьюдента составляет t_набл = 3,75, что больше табличного значения, то есть можно сказать, что полученное значение коэффициента корреляции значимо. Таким образом, рейтинг оказывает весьма высокое влияние на прибыль.

В дальнейшем был проведен регрессионный анализ модели. Получено уравнение линейной регрессии, которое имеет вид:

. (1)

Коэффициент детерминации данной модели составил 0,78, что означает в данной модели, что вариация прибыли на 78% объясняется вариацией рейтинга.

Критерий Фишера для уравнения регрессии (1) составил F = 14,07, что больше табличного F_табл = 7,71 для α = 0,01, а значит уравнение регрессии с вероятностью 0,99 в целом статистически значимое. В среднем расчетные значения для линейной модели отличаются от фактических значений на 1,71%. Выполненные вычисления позволили сделать прогноз изменения прибыли: при увеличении рейтинга на 8% прибыли вырастет в среднем на 7,9%. Таким образом, изменяя показатели характеристик, входящих в описываемую модель, мы напрямую можем влиять на увеличении прибыли. В дальнейшем возможно использование других моделей регрессии, что позволит более точно прогнозировать вариацию прибыли.