Analiza Empirica a Studiilor de Fezabilitate Privind Statiile de Distributie Omv Petrom

CUPRINS

CUPRINS 1

INTRODUCERE 2

I.TEMA SI ARIA DE CERCETARE 3

1.IMPORTANȚA STUDIULUI DE FEZABILITATE 3

2.LOCUL STUDIULUI DE FEZABILITATE ÎN ELABORAREA UNUI PROIECT 4

3.STUDIUL DE FEZABILITATE 5

4.MATERIALELE ȘI FACTORII DE PRODUCȚIE 7

5.LOCALIZAREA ȘI AMPLASAREA 7

6.ORGANIZAREA ȘI CHELTUIELILE GENERALE 8

7.EVALUAREA FINANCIARĂ ȘI ECONOMICĂ 9

8.PREZENTAREA SOCIETĂȚII COMERCIALE OMV-PETROM S.A. 9

DIAGNOSTIC 11

DIAGNOSTICUL JURIDIC 11

DIAGNOSTICUL COMERCIAL 12

DIAGNOSTICUL TEHNIC 14

II. METODOLOGIA CERCETARII 16

1.CLASIFICAREA METODELOR DE ANALIZĂ A DATELOR 16

A.ANALIZA COMPONENTELOR PRINCIPALE 19

B.ANALIZA CLUSTER 21

C.ANALIZA DISCRIMINANTA 22

III. PARTEA APLICATIVA A LUCRARII 24

1. DATE UTILIZATE 24

2. REZULTATELE EMPIRICE ALE CERCETARII 26

ANALIZA DESCRIPTIVA 26

CORELATII 30

TESTAREA STATISTICĂ 33

REGRESIE MULTIPLĂ 34

METODA CLASIFICARII IERARHICE.GRUPAREA VARIABILELOR. 37

ANALIZA K-MEANS.GRUPAREA CAZURILOR. 40

ANALIZA COMPONENTELOR PRINCIPALE 42

ANALIZA DISCRIMINANTA 46

CONCLUZII 50

BIBLIOGRAFIE 51

INTRODUCERE

In zilele noastre catalogam economia rezultatul unui process evolutiv si al dezvoltarii schimbului reciproc de activitati de la forme inferioare la cele superioare.

Astfel se dezvolta intreprinderile, care abordeaza indiferente de profilul de activitate problem de gestiune financiara ori de cate ori efectuaza operatiuni.

Analiza reprezinta o metoda indispensabila de cercetare prin intermediul careia se creeaza posibilitatea cercetarii lucrurilor si fenomenelor si nu numai.

Prin intermediul analizei se descopera factorii care genereaza fenomenele, se verifica structura si se stabilesc legaturi de cauzalitate, fiind un mijloc necesar cunoasterii ca metoda de cercetare.

Scopul cercetării

Scopul acestei cercetări este de a afla cât de importante sunt variabilele unui studiu de fezabilitate, pentru care vom analiza o baza de date a companiei OMV-Petrom Romania.

Obiectivele cercetării

Principalele obiective ale cercetarii sunt:

-Determinarea principalilor factori ce stau la baza unui studiu de fezabilitate de succes;

-Analiza preferințelor și a obiceiurilor de consum: tipul si ponderea serviciilor vandute;

-Pornid de la setul de variabile ce caracterizeaza infrastructura statiilor de distributie dorim cum se grupeaza acestea in urma unor analize cluster

-Dorim sa aflam daca putem descoperi clase sau grupe de statii de distributie in cadrul carora setul de similitudini construit in jurul caracteristicilor studiate este unul destul de ridicat, si sa descoperim masura in care statiile ce apartin unor clustere diferite se deosebesc.

Studiul de caz privind analiza empirica a studiilor de fezabilitate s-a realizat pe datele provenite din sursele Societatatii Comerciale “OMV-Petrom” S.A si a firmelor de marketing research cu care aceasta a colaborat.

Prin aceastea au fost pusi in evidenta principali indicatori prin intermediul carora poate fi apreciata activitatea desfasurata de intreprindere.

I.TEMA SI ARIA DE CERCETARE

1.IMPORTANȚA STUDIULUI DE FEZABILITATE

Restructurarea societăților comerciale a implicat și implică anumite schimbări în interiorul întreprinderilor. Aceste schimbări se referă la schimbarea modului de conducere a acestora, schimbarea produselor fabricate și mai ales a tehnologiilor utilizate.

Pentru a face aceste schimbări in direcția cea bună, întreprinderile trebuie să se asigure de faptul că ele sunt făcute în condiții care să asigure eficientizarea și rentabilizarea activității lor.

Un instrument necesar în aceste cazuri este studiul de fezabilitate a proiectelor. Prin acest studiu se poate constata dacă schimbările dorite vor aduce rezultatele dorite.

Deși noțiunea de fezabilitate a dobândit o accepțiune generalizată încă de când realizarea sa a cucerit viața economică a întreprinderilor și a statelor, ea se prezintă diferit în funcție de sectorul industrial luat în considerare.

Studiul de fezabilitate este complex prin natura și motivație. Acest studiu nu este o simplă demonstrație care indică faptul că un proiect este realizabil – scop prea limitat, ținând doar de un aspect al problemei – ci el merge mai departe și arată în ce condiții proiectul, oricare i-ar fi importanța lui, se integrează într-o perspectivă clar definită și răspunde unor criterii riguroase, atât în domeniul tehnic, cât și în cel comercial și financiar.

Gregory Hamel analist financiar relateaza un articol despre importanta unui studiu de fezabilitate in testarea de noi produse..Chiar daca consumatorii sunt interesati in testarea unui nou produs sau serviciu, o afacere nu poate rezista daca nu produce si livreaza produsul consumatorilor la un pret profitabil.

Un studiu de fezabilitate poate evalua costurile necesare pentru pornire, costurile operationale si proiectii ale veniturilor estimatand astfel daca un proiect poate fi profitabil. Daca producerea unui produs este prea scumpa, managerii pot astfel gasi cai pentru a taia costurile pentru a face produsul fezabil din punct de vedere financiar.

2.LOCUL STUDIULUI DE FEZABILITATE ÎN ELABORAREA UNUI PROIECT

Din cele de mai sus se poate desprinde cu ușurință concluzia ca studiul de fezabilitate are o incidență deosebită asupra unui proiect atunci când este inserat în procesul de elaborare, etapă care s-ar putea numi adevarata viață a proiectului.

În literatura de specialitate este des întâlnită concepția conform căreia un proiect are o viață pe care le-am enumerat in tabelul de mai jos

Tabel 1.Tabelul fazelor necesare elaborarii unui studio de fezabilitate

Compania Foraminifera Market Research reliefeaza efectul studiului de fezabilitate pentru implementarea unei statii de distributie in Nigeria. Produsele petroliere sunt printre cele mai valoroase resurse naturale din belșug disponibile în țara noastră. Nigerieni și oameni de pretutindeni folosesc produse petroliere ca un combustibil în automobile lor, generând seturi, instalații industriale și pentru scopuri de gătit, făcând astfel de produse petroliere un bun esențial, care este necesar pentru operațiunile de zi cu zi de activități individuale, industriale și naționale.
Acest raport evidențiază procedura pas-cu-pas necesar pentru înființarea unei stații de alimentare cu amănuntul. Nevoia tot mai mare de rapoarte, cum ar fi acestea este de cucerire pe cererea tot mai mare pentru produse petroliere în Nigeria și în întreaga lume

3.STUDIUL DE FEZABILITATE

Prin structura sa, studiul de fezabilitate prezinta trei câmpuri de investigare clasice: studiul de piață, studiul tehnic sistudiul financiar.

Studiul de fezabilitate se deosebește însă prin caracterul său mult mai aprofundat, și deci imposibilitatea ca el să fie opera unei singure persoane; ansamblul de informații ce trebuie adunate și exploatate, pe plan comercial, tehnic și financiar impune alcătuirea unor planuri colaterale numite și studii de sprijin.

Analistul financiar, Gregory Hamel, doreste sa arate riscul inceperii unei noi afaceri, deoarece nu există nicio garanție că o nouă companie, produs sau serviciu va fi profitabil, dar si potentialul unui studiu de fezabilitate care poate evalua potentialul de a reusi al unei afaceri. Studiile de fezabilitate sunt utilizate în mod obișnuit în stadii incipiente de planificare noi proiecte pentru a ajuta managerii de a decide dacă să meargă mai departe cu noi proiecte. Studii de fezabilitate punct de vedere tehnic nu sunt necesare pentru a lansa noi proiecte, dar ele pot oferi perspective valoroase care ajuta managerii sa ia decizii mai bune și de a evita greseli costisitoare.”

Pentru un studiu de fezabilitate se întălnesc: inițiatorul proiectului care poate fi investitorul, cel care furnizează procedeul, specialiști în studii de piață, financiare și în inginerie, reprezentanții puterilor publice care sunt adesea și promotorii proiectelor respective în țările în curs de dezvoltare, furnizorii si bancherii.

Din nou regasim intr-un articol scris de Gregory Hamel importanta studiului de fezabilitate. Un studiu de fezabilitate poate ajuta managerii unui proiect de afaceri pentru identificarea unor noi nise de piata. Spre exemplu pot reliefa anumite grupe demografice in cadrul unei pieti care sunt dispuse sa plateasca mai mult pentru unele caracteristici ale produselor care nu sunt inca disponibile, oferind astfel companiei sansa profitului prin completarea acestor nevoi.

Pentru ca o astfel de muncă să fie fructuoasă și pentru ca termenele – care reprezintă factori atât de importanți pentru reușită– să fie respectate, planificarea intervențiilor și coordonarea sarcinilor sunt absolut indispensabile. Studiile de sprijin sunt încredintate unor experți aparținând unor organisme specializate. Aceste studii colaterale sunt indispensabile pentru proiectele industriale din domeniul proceselor datorită multitudinii de cunoștințe cerute. De altfel, chiar în cursul studiului de fezabilitate se poate ivi necesitatea ca aceste studii să existe pentru a fi consultate.

4.MATERIALELE ȘI FACTORII DE PRODUCȚIE

Scopul final este, pe de o parte, evaluarea uneia dintre componentele costurilor de constructie, iar pe de altă parte, fixarea graficului de aprovizionare ținându-se cont de programul de vânzări și de capacitatea companiei determinate în capitolul precedent.

Punctul de pornire îl constituie o anchetă riguroasă asupra importanței resurselor de materii prime, asupra calității, dar și asupra variațiilor acestei calități. Pe de altă parte, cum de nevoie să se asigure disponibilitatea, costul și termenul lor de livrare. La fel stau lucrurile în cazul pieselor de schimb.

În fine, trebuie să se evalueze resursele de apă, costul acesteia, al electricității, combustibilului, carburanților și al altor factori de producție care derivă din acestea.

Randy White relateaza intr-un articol intitulat The Feasibility Study: Guard Your Investment from Wishful Thinking” amanunte despre modurile de a proteja investitiile ca estimările de cost, care nu se bazează pe un plan de concept sunt aproape la fel de mult valoroase ca hârtia pe care acestea sunt tipărite. Dacă proiectul este de construcții noi sau renovare, estimări rezonabile de cost depind de un plan de concept elaborat de un design profesionist, cu experiență în acest tip de proiect. Un motiv pentru un plan de concept vital este de a verifica dacă specificațiile produsului se vor potrivi statiei de benzinarie sau cladirii.. Cerințele de spațiu în metri pătrați pot fi o greșeală fatală. Dacă toate evenimentele, atractii, și parcarea nu se vor potrivi de fapt, în cadrul proiectului, atunci când acesta este proiectat mai târziu, prezenta de baza a consumatorilor, capacitatea și veniturile vor fi de asemenea eronate. Prin includerea unui plan de concept, pot să vă asigur că proiecțiile vor fi realiste înainte de finanțare este în loc.

5.LOCALIZAREA ȘI AMPLASAREA

La acest nivel se determină:

-un cost al investițiilor, cel al cumpărării terenului, inclusiv toate cheltuielile aferente acestei cumpărări;

-un eventual cost de producție legat de cheltuielile periodice pentru utilizarea terenului, pentru drepturile de trecere, etc.

Rezultatul nu este atins decât după o lungă anchetă, mai întâi asupra localizării – adică asupra unei regiuni relativ vaste – apoi asupra amplasării, adică asupra unui punct precis din regiune. În fiecare dintre cazuri este indispensabil să se treacă la controlul condițiilor locale, adică: poziția exacta a terenului, numarul de masini care traverseaza zona, a aprovizionării cu apă și energie, a evacuării deșeurilor, a mâinii de lucru, a reglementărilor fiscale și juridice, a serviciilor de construcții, montare și întreținere.

6.ORGANIZAREA ȘI CHELTUIELILE GENERALE

Organizarea se reflectă în cheltuielile generale. Adesea în studiile de fezabilitate, aceste cheltuieli sunt evaluate ca procent din costul total al cheltuielilor de producție . Pentru a calcula aceste cifre, fără să se consacre un efort disproporționat de mare și costisitor, este deun eventual cost de producție legat de cheltuielile periodice pentru utilizarea terenului, pentru drepturile de trecere, etc.

Rezultatul nu este atins decât după o lungă anchetă, mai întâi asupra localizării – adică asupra unei regiuni relativ vaste – apoi asupra amplasării, adică asupra unui punct precis din regiune. În fiecare dintre cazuri este indispensabil să se treacă la controlul condițiilor locale, adică: poziția exacta a terenului, numarul de masini care traverseaza zona, a aprovizionării cu apă și energie, a evacuării deșeurilor, a mâinii de lucru, a reglementărilor fiscale și juridice, a serviciilor de construcții, montare și întreținere.

6.ORGANIZAREA ȘI CHELTUIELILE GENERALE

Organizarea se reflectă în cheltuielile generale. Adesea în studiile de fezabilitate, aceste cheltuieli sunt evaluate ca procent din costul total al cheltuielilor de producție . Pentru a calcula aceste cifre, fără să se consacre un efort disproporționat de mare și costisitor, este de dorit să se realizeze o cât mai bună estimare.

Aceste cheltuieli se repartizează în patru mari grupe:

cheltuieli generale de constructie;

cheltuieli generale de administrație;

cheltuieli de amortizare;

cheltuieli financiare.

Nu trebuie neglijată nici problema evoluției costurilor în funcție de inflație.

Mariany Lidia realizeaza un studiu de fezabilitate asupra implementarii benzinariilor cu servicii complete in Indonezia.Concluziile acesor studii de fezabilitate sugerează că un serviciu suplimentar in cadrul statiilor de benzinarie obtine recenzii foarte bune de la clienti, le place foarte mult și a vedea importanța îmbunătățirii extindere serviciu la benzinarie! Deși există în rândul consumatorilor care au refuzat folosirea unui produs nou, la punerea în aplicare a acestui serviciu poate oferi stației de benzinărie atragerea de noi clienti, crește loialitatea clienților și păstreaza clienții existenți.

7.EVALUAREA FINANCIARĂ ȘI ECONOMICĂ

Această evaluare este punctul final al studiului de fezabilitate. Nu s-ar putea spune că îmbracă forme particulare în cazul investițiilor din domeniul industriei de proces, dar cum aceasta este o etapă foarte importantă cu care inginerii sunt mai puțin familiarizați i se va rezerva o expunere specială.

8.PREZENTAREA SOCIETĂȚII COMERCIALE OMV-PETROM S.A.

Societatea OMV PETROM S.A., cu sediul social ȋn București, Calea Dorobanților, nr. 239, sector 1, are un capital social subscris și vărsat ȋn valoare de 5.664.410.833,50 RON fiind administrată într-un sistem dualist, Directoratul care se afla sub supravegherea unui Consiliu de Supraveghere.

Figura 1.Profilul companiei

Petrom este cel mai mare producător de țiței și gaze din sud-estul Europei.

Societatea are mai multe segmente de afaceri care reprezinta in acelasi timp și activitățile de bază ale companiei, scopul acesteia din urma fiind a creste eficienta acestor segmente.:

-Explorare și Producție

-Rafinare și Marketing

-Gaze și Energie

România are un singur producator de titei si anume,Petrom, care contribuie cu aproximativ 50% la producția totală de gaze a țării, a carui producție totală de țiței și gaze in 2013 a fost de circa 197.000 bep/zi.

Ciprian Mailat, analist financiar al companiei Ziarul Fianciar relateaza intr-un articol intitulat “TOP 10 exportatori ai României” , publicat in anul 2013,exportul a peste 2 milioane de tone de carburanti de catre OMV Petrom. Conform datelor remise Bursei de Valori București (BVB), vânzările totale de produse rafinate ale OMV Petrom au crescut cu 8%, de la 3,63 mil. tone la 3,91 mil. tone.

Titeiul extras este procesat la cele doua rafinarii ale companiei, Petrobrazi si Arpechim cu o capacitate totala de rafinare de 8 milioane tone/an.

Produsele proprii sunt livrate prin cea mai extinsa retea de benzinarii din Romania ( aproximativ 570 de statii de distributie ), dar si in tarile invecinate: Serbia, Bulgaria si Moldova.

Petrom acopera toate segmentele pietei gazelor naturale din Romania, anul trecut grupul mentinandu-si prezenta puternica in aceste sectoare cu o cota de piata de aproximativ 40%

Desi dezvoltarea economica a avut de suferit prin deteriorarea conditiilor de piata cu pretul titeiului foarte scazut, Petrom a inregistrat rezultate foarte bune ca urmare a deciziilor managementului.

Desi in anul 2011 din cauza conditiilor economice nefavorabile comapnia a recurs la aplicarea unui program de investitii ajustat, reducand astfel investitiile cu 35%, la 4.145 mil lei dupa ce in anul 2010 investitiile au atins o valoare maxima, Petrom a aplicat un management strict al costului pentru a asigura finantarea proiectelor-cheie. Astfel grupul OMV-Petrom a reevaluat proiectele in functie de profitabilitatea si de gradul de recuperarea a investiilor pentru a mentine o situatie financiara solida.

Profitul companiei a crescut cu 34% în 2013, comparativ cu 2012, în principal datorită folosirii instrumentelor de acoperire a riscului privind prețul țițeiului pentru 40.000 bbl/zi din producția din 2013, ce a avut un puternic impact pozitiv asupra rezultatului financiar, de 524 mil. lei.

In ziarul Capital in articolul “OMV Petrom se așteaptă la o scădere drastică a profitului în 2014”, al carui autor este Ciprian Mailat sunt prezentate performantele companiei OMV-Petrom. Datorita profitului net record de peste un miliard de euro din 2013, pentru 2014 conducerea companiei OMV Petrom previzionează o scădere a rezultatului net cu aproape 19%. Astfel in raportul publicat pe site-ul companiei se estimează scăderi pe toate segmentele de vânzări. Vanzarile de produse rafinate, în principal carburanți, pentru acest an sunt prevăzut vânzări de 4,2 milioane de tone. Aceleasi vanzari anul trecutfinate au depășit 5,2 milioane de tone. Și la vânzările de gaze naturale este previzionată o scădere, de la 4,89 milioane m3 în 2013 la 4,6 milioane m3 în acest an.

Investitiile din ultimii cinci ani depasesc suma de 18,5 miliarde lei ( 5 miliarde euro) fiind catalogat drept cel mai mare buget de investitii din Romania pentru sectorul de energie, factor essential pentru pozitia puternica a companiei si pentru cresterea eficientei

DIAGNOSTIC

DIAGNOSTICUL JURIDIC

Cadrul juridic al societății. Evoluția acționariatului

La data de 28 noiembrie 2012 au fost vandute de catre Banca Romana pentru Reconstructie si Dezvoltare (BERD) 229.554.012 de actiuni OMV Petrom S.A., pretul fiind de 0,37 lei/actiune. Ponderea vanzarii a fost de 0,41% din numarul total de actiuni OMV Petrom S.A. Actiunile detinute de BERD in OMV Petrom S.A. s-au diminuat la 1,62 %, iar ponderea actiunilor tranzactionabile liber pe BVB ajungand la 6,62%.

In 2013 pe 17 mai Fondul Proprietatea S.A., a vandut 632.482.000 de actiuni OMV Petrom S.A. cu un pret de 0,39 lei/actiune, intermediate printr-un plasament privat accelerat pe Bursa de Valori Bucuresti. Au fost vandute 1,12% din numarul total de actiuni OMV Petrom S.A.. Fondul Proprietatea S.A. detine astfel 18,99%, iar ponderea actiunilor tranzactionabile liber pe BVB, detinute de actionari atat persoane fizice cat si juridice, a crescut la 7,74%.

Intr-un articol publicat de trustul media Agerpres cu titlul “Fondul Proprietatea a vândut cu 56,86 milioane euro 1,11% din acțiunile Petrom” se relateaza vanzarea unui pachet de 1,77% din actiunile OMV Petrom (circa un milliard de actiuni) de catre Fondul Proprietatea, pondere de 8,78% din participatia sa la Petrom. Pretul actiunilor ese cu 6% sub pretul de inchidere din sesiunea bursiera de joi, de 0,415 lei/actiune.

Figura 2.Structură acționariat

DIAGNOSTICUL COMERCIAL

Diagnosticul comercial vizează piața de aprovizionare, piața de desfacere a produselor companiei, dar și obiectivul principal al diagnosticului comercial care constă ȋn estimarea pieței actuale și potențiale a ȋntreprinderii și locul ei pe piață.

Pentru asigurarea unei dezvoltări durabile a companiei și sporirea valorii gazelor naturale, conducerea executivă hotărâtaste sa extinda lanțul valoric, prin dezvoltarea unei activități proprii pentru producerea energiei electrice.

Principalele companii pe piața de distribuție de carburanți din România sunt:

OMV Petrom – 570 benzinării

LukOil – 332 benzinării

Rompetrol – 350 benzinării (din care 114 proprii, restul Partener și Expres)

MOL – 132 benzinării

Petrom isi consolideaza cu success pozitia pe piata gazelor din Romania si se orienteaza catre companiile mari de distributie dar si catre producatorii de energie electrica cu capital de stat, iar societatile afiliate s-au extins pe piata consumatorilor: producatori de energie termica si electric, in sectorul comercia si industrial, reusind sa deservească de la micii consumatori casnici pana la consumatorii mari.

Premiza societatii OMV-PETROM presupune ca orice client ocupa un loc special in desfasurarea activitatii. Astfel Petrom a construit un portofoliu de produse pentru satisfacerea oricaror exigențe ale clienților ceea ce a dus la nivelul ridicat de calitate și permanenta îmbunătățire a produselor și serviciilor Petrom gasind astfel reteta succesului.

Grupul OMV-Petrom ofera pentru indeplinirea in mod optim a cerintelor clientilor, deopotriva persoane fizice cat si juridice, o gama variata de produse precum sfera lor de aplicatie.

Calitatea produselor este verificata in mod constant, toate indeplinesc cerintele internationale toate acestea duc la succesul companiei care a detinut timp de foarte multi ani o pozitia de lider al companiilor de pe piata romaneasca “Conform cu articolul Meci dur între Petrom și Dacia pentru prima poziție în clasamentul celor mai mari companii din România” scris de Bogdan Alecu si Roxana Petrescu in Ziarul Financiar, in luna mai 2014 este relatata surclasarea companiei OMV Petrom dupa ani de suprematie pe piata romaneasca de catre producatorul autohton de automobile Dacia SA, unde mai este evidentiata pozitia OMV-Petrom pe piata de productie de petrol si gaze acoperind in intregime productia de petrol a Romaniei si jumatatea din cea de gaze.

Portofoliul produselor oferite contine produse precum: carburanti, produse petrochimice, chimice, produse special (cocs de petrol), gaze natural pacura ajung la bitum si chiar la carburanti pentru sectorul aviatiei.

Intr-un alt articol din ziarul Capital scris de Carol Dan in luna mai 2014 “OMV investește 30 mil.euro în activitatea de petrochimie din Austria” este evidentiata productia de butadeina a companiei. Centrala de butadina din rafinaria din Austria a demarat activitatea operationala anul acesta in luna mai. OMV isi continua astfel abordarea strategica incercand sa evolueze cat mai mult productia petrochimica in rafinariile sale. Butadiena este un ingredient de baza din industria chimica folosit in sectorul euto si in productia anvelopelor

Printre serviciile Petrom, precizam cele restaurantele, spalatorii auto, cardul de fidelitate Petrom, precum si servicii online.

Petrom ofera prin intermediul celor aproximativ 570 de stații de pe teritoriul României toate produsele de care un potential client are nevoie în călătorie. Toate acestea sunt oferite fără întrerupere, programul statiilor de distributie fiind non-stop, servicii acordate cu o atenție deosebită a calității, pe care le oferă clienților, folosind echipamente performante și produse de curățat de ultimă generație.

Începând cu ianuarie 2005, Petrom a introdus o politică de prețuri în concordanță cu standardele internaționale. Politica de prețuri introdusă de Petrom este similară cu cele din țările Uniunii Europene și reflectă competiția de pe piață. Prețurile Petrom au o evoluție dinamică bazată pe cotațiile internaționale ale carburanților dar și pe competiția de pe piață.

Ciprian Mailat, intr-un articol reliefeaza in ziarul Capital pozitia companiei OMV-Petrom in raport cu preturile de carburant pe piata romaneasca. Dupa o analiza a site-urilor marilor companii petroliere se regasesc OMV-Petrom si Rompetrol care detin benzinarii amplasate pe autostrazile autohtone. Astfel statia cu cele mai mici preturi de pe autostrazile Romaniei este OMV-Petrom.

DIAGNOSTICUL TEHNIC

Petrom este unul din marii jucatori pe piata de petrol și gaze din Europa Centrală, cu rezerve dovedite de petrol și gaze de circa 1,3 mld de barili echivalent petrol (bep), cu o producție zilnică de aproape 324.000 bep și o capacitate de rafinare de 26,4 mil tone pe an.

OMV deține peste 2.540 de stații de benzinarie în 13 țări.

Privind activitatile de Producție și Explorare, OMV detine in domeniul gazelor naturale depozite și un sistem de conducte de 2 mii de km prin care se transportă 47 de mld m³ de gaze naturale pe an în țări precum Germania și Italia. Actiunile detinute de OMV în combinate de produse chimice și petrochimice integrate sunt in proportie de 50% în AMI Agrolinz International GmbH și 35% din acțiunile Borealis A/S, unul dintre cei mai mari producători de poliolefină din lume.

OMV mai deține acțiuni și la alte companii importante precum:

-Petrom – 51% ;

-EconGas – 50%,

-BAYERNOIL – 45%

-MOL – 10%.

Tabel 2.Puterea de productie OMV-Petrom

Petrom se ȋmparte ȋn 3 mari domenii de activitate:

Explorare și Producție: aceasta divizie are ca obiectiv explorarea, descoperirea și extracția de țiței și gaze naturale atat în România cat și în alte țări din regiunea Caspică (Rusia și Kazakhstan). Petrom deține la noi in tara, dreptul de concesiune pentru 15 blocuri de explorare, dezvoltare și producție onshore, respectiv 2 offshore, cu o suprafață totală de 59 100 km2.

Rafinare și Marketing: Petrom detine in partea de sud a Romaniei 2 rafinarii Petrobrazi si Arpechim. Rafinăria Petrobrazi are o capacitate evaluate la 4,5 milioane tone/an, iar capacitatea rafinăriei Arpechim este de 3,5 mil. tone/an.

Intr-un articol relatat in ziarul Capital in anul 2013 intitulat “OMV Petrom a investit deja 500 mil. euro în modernizarea rafinăriei Petrobrazi”, Ciprian Mailat prezinta detaliile investitiei de 500 milioane de euro in programul de modernizare demarat in 2007 ani al rafinariei PetroBrazi. Printr-un comunicat remis BVB compania anunta ca in in luna iulie 2010 a pus in functiune o noua instalatie desulfurare a gazelor în cadrul rafinăriei Petrobrazi. Proiectul noii instalații de desulfurare a fost demarat la sfârșitul anului 2010 și a presupus investiții care s-au ridicat la circa 40 de milioane de euro.

Gaze și Energie: stabileste drept obiective: gestionarea activităților de măsurare a gazelor naturale, respectiv puterii calorice si a debitelor gazelor din punctele în care se realizează transferul în rețeaua de transport, dar doreste si sa extinda lantul valoric prin dezvoltatea activitatilor proprii de energie electrica.

II. METODOLOGIA CERCETARII

1.CLASIFICAREA METODELOR DE ANALIZĂ A DATELOR

Datorita numarului mare al indivizilor cat si cel al variabilelor ne confruntam cu o analiza multivariate. Cunoastem insa informatiile celor p variabile colectate pentru n indivizi. Pentru analiza a doar doua variabile, configuratia celor n puncte ar fi usor de vizualizat, iar dificultatea acestia s-ar reduce enorm.

Numarul variabilelor urmarite este in general mare, iar configuratia punctelor greu de imaginat. Intr-o prima etapa a modelarii cele p variable sunt tratate ca variabile de intrare (input) si nu exista nicio variabila scop (output).

Sintetizand informatiile anterioare putem stabili un prim obiectiv in analiza realizata, cel de a reduce dimensiunea matricei reducând numărul de linii sau/și de coloane) și de a găsi un număr mai mic de variabile care să explice caracteristicile indivizilor.

In unele aplicatii se doreste asocierea unor scoruri indivizilor incat acestia sa poate fi ordonati, dar si pentru caslificarea acestora in clase cat mai omogene. In aceste situatii se vor folosi tehnici descriptive de analiza numite tehnici nesupervizate. Se presupun un rol comun pentru toate variabilele urmarite in explicarea fenomenului, fara nicio distinctive initiala intre acestea.

Categoria metodelor nesupervizate prezinta după cele mai recente clasificări din domeniul data mining, următoarele patru analize:

1)Analiza componentelor principale, având ca scop reducerea dimensionalității datelor inițiale.

2)Analiza factorilor, având ca scopuri principale identificarea factorilor latenți și asocierea de scoruri indivizilor.

3)Analiza clasificării, ce are ca scop gruparea în clase cât mai omogene, uneori de indivizi, alteori de variabile.

4)Analiza coșului de piață, având ca scop determinarea grupelor de produse care sunt achiziționate împreună de către cumpărători.

Numim variabilă dependentă sau variabilă răspuns, prezenta unei variabile a cărei evoluție depinde de celelalte, fie conform legității fenomenului, fie ca o constatare a unei analize anterioare, iar variabilele predictor sau variabilele de influență vor fi numite cele care o influenteaza.

In aceste situati dorim să cuantificăm, printr-o expresie matematică, legăturile dintre variabila răspuns și variabilele predictor. Vom apela la metodele supervizate care sunt metode explicative de analiză a datelor deoarece in afară de funcția explicativă, ele prezinta de regulă și o funcție predictivă privind comportarea variabilei răspuns.

În categoria metodelor supervizate se regăsesc atât tehnicile de explicare a clasificării, cât și diversele tipuri de regresie. Să le enumerăm:

1)Clasificarea prin arbori de regresie (CART) are ca scop obținerea de submulțimi de date cât mai omogene în raport cu variabila răspuns. (O variabilă răspuns poate fi continuă sau categorială.)

2)Detectarea automată a interacțiunilor (CHAID) este o metodă de clasificare folosită pentru a studia relațiile dintre o variabilă de răspuns de tip categorial și o mulțime de variabile predictor ce pot interacționa unele cu altele.

3)Analiza discriminării este o metodă de clasificare ce pune în evidență acele variabilă predictor care discriminează cel mai mult între două sau mai multe grupări formate natural. (Variabila răspuns acceptată este de tip categorial în timp ce variabilele predictor pot fi atât variabile continue cât și variabile ordinale.)

4)Regresia liniară multiplă prin care se descrie, printr-un model liniar, legătura dintre variabila răspuns și variabilele predictor. (De regulă toate variabilele implicate sunt continue.)

5)Regresia logistică este un model particular de regresie liniară ce presupune că variabila răspuns este binară sau ordinală.

6)Folosirea rețelelor neurale prin intermediul cărora se modelează un fenomen complex cu multe variabile predictor și multiple interacțiuni. Rețelele neurale folosesc un set de date de instruire pe baza căruia se propune un model, care este apoi testat și validat pe un alt subset de date. (Variabilele răspuns pot fi codificate ca variabile binare.)

Tabel 3. Clasificarea tehnicilor de analiză a datelor

A.ANALIZA COMPONENTELOR PRINCIPALE

La momentul actual datele noastre nu se pot constitui in informatie, datorita dimensionalitatii foarte mari, care ne impiedica sa vedem informatia. Prin analiza componentelor principale putem reduce aceasta dimensionalitate si, in acelasi timp, sa pierdem cat mai putina informatie. Metoda se bazeaza pe eliminarea redundantei informationale.

Cantitatea de informatie continuta de o variabila poate fi masurata prin varianta. Cantitatea totala de informatie continuta in date se poate exprima prin varianta totala (VT) sau varianta generalizata (VG).

VT =Σni=1 Var(Vi) VG= |Sn*n| , determinantul matricei de covarianta

Pentru a elimina problema redundantei informationale ACP isi propune sa construiasca niste noi variabile independente, sau dimensiuni ortogonale ale spatiului observatiilor. Aceste noi variabile, notate W1, W2,… Wk vor fi necorelate doua cate doua, deci

cov(Wi,Wj) = 0 , oricare i= 1,k

Noile variabile trebuie sa fie, in acelasi timp, functie de vechile variabile, pentru a putea prelua cat mai multa informatie din acestea. Vom considera o dependenta liniara, pentru a 14

Daca datele sunt standardizate matricea de covarianta este egala cu matricea de corelatie. Toti pasii prezentati mai sus pot fi realizati si pe matricea de corelatie, pentru a standardiza datele si a evita problemele legate de unitatile de masura diferite simplifica modul de lucru si deoarece o functie mai complicata nu ar aduce informatie suplimentara.

W1=α1*V1+ α2 * V2+… + αn * Vn

W2=β1*V1+ β 2 * V2+… + β n * Vn ….

Wk=y1*V1+ y 2 * V2+… + y n * Vn

W1=α1*V1+ α2 * V2+… + αn * Vn ⇿ W1= αT *V

Unde α = (α1 , α2 , … , αn )

V= (V1, V2 , … ,Vn )

Se pune problema determinarii ponderilor α1 , α2 , ….. , αn astfel incat cov(Wi,Wj ) = 0.

Se demonstreaza ca aceasta conditie este indeplinita daca se considere α, β, … y vectori proprii ai matricei de covarianta. In acest moment putem obtine W1, W2,… Wk astfel incat sa eliminam problema redundantei informationale.

Pentru a rezolva si problema dimensionalitatii datelor, putem renunta la o parte din variabilele nou obtinute. Informatia continuta in W1, W2,… Wk este egala cu varianta lor si, tot odata, cu valorile proprii corespunzatoare vectorilor proprii cu ajutorul carora au fost obtinute aceste variabile.

Variabilele W1, W2,… Wk pot fi ordonate dupa cantitatea de informatie continuta, ordonand valorile proprii ale matricei de covarianta. Vom reduce dimensionalitatea prin renuntarea la variabilele corespunzatoare celor mai mici valori proprii, pentru a pierde cat mai putina informatie.

Prin urmare, pasii care trebuie urmati in ACP sunt:

– Calculul matricii de covarianta a variabilelor initiale

– Calculul valorilor proprii si a vectorilor proprii ai matricei de covarianta

– Construirea unor noi variabile ca o combinatie liniara de variabilele initiale si vectorii proprii calculati

– Ordonarea variabilelor noi obtinute descrescator dupa cantitatea de informatie continuta

– Un compromis intre cantitatea de informatie si reducerea dimensionalitatii, pastrand doar variabilele cu cantitatea de informatie cea mai mare

B.ANALIZA CLUSTER

Clusterizarea este tot o forma de sinteza informationala, dar vizeaza obiectele, nu variabilele. Cu ajutorul analizei cluster ne propunem impartirea celor 30 de obiecte in clase cat mai omogene in interior si cat mai eterogene intre ele. Repartizarea obiectelor pe clase se poate face cu ajutorul unor metode ierarhice, sau cu ajutorul unor algoritmi de partitionare.

Metodele ierarhice se numesc astfel deoarece exista o ierarhie intre clase, fiecare clasa mai mica fiind inclusa intr-o clasa mai mare, pana cand se ajunge la o singura clasa. Se grupeaza mai intai obiectele aflate la distanta minima, si odata grupate, doua obiecte devin o clasa, si se grupeaza cu alte clase pe baza distantei intre clase. Exista mai multe metode de calcul a distantei intre clase, care genereaza diferite metode ierarhice de analiza cluster.

Metoda centroidului calculeaza distanta intre doua clase A si B ca fiind distanta euclidiana intre centroidul clasei A si centroidul clasei B.

Dendrograma este un grafic foarte sugestiv pentru a observa ordinea in care se grupeaza obiectele pe clase.

Componenta clusterelor poate fi citita si din dendrograma, astfel: ducem o dreapta paralela cu ordonata care sa intersecteze de n ori dendrograma, iar ulterior parcurgem in sens invers ramurile dendrogramei pentru a vedea apartenenta formelor la cele n clase.

Metoda lui Ward – este metoda ierarhica cea mai apropiata de spiritul criteriului general al clasificarii, luand in considerare variabilitatea intraclasa si interclase. Metoda se bazeaza pe o virtuala comasare a doua clustere, iar distanta lui Ward se calculeaza ca fiind diferenta dintre variabilitatea comuna intraclasa de dupa comasare si variabilitatea comuna intraclasa dinainte de comasarea celor doua clustere.

Algoritmii de partitionare sunt metode de analiza cluster de tip algoritmic, mult mai performante decat metodele de tip ierarhic. Pentru a putea aplica un algoritm de partitionare, numarul de clase trebuie sa fie aprioric cunoscut.

Algoritmul celor k medii (k – means) este cel mai utilizat algoritm de partitionare si presupune parcurgerea urmatoarelor etape:

– Se aleg initializatorii de clasa, acestia fiind primul obiect care intra in fiecare din cele k clase

– Se arondeaza restul formelor la cele k clase, in functie de distanta dintre forme si initializatorul clasei

– Se calculeza centroizii claselor

– Se renunta la arondarea precedenta, si se reia procesul de impartire a formelor pe clase, centroizii jucand acum rolul de initializator de clasa

– Procesul se repeta pana cand are loc o stabilizare a centroizilor, adica diferenta dintre centroizii de la pasul t si cei de la pasul t-1 este mai mica decat un prag fixat

C.ANALIZA DISCRIMINANTA

Metodele de analiză a discriminării se aplică unei populații de indivizi caracterizați prin variabile continue sau categoriale care sunt a priori (uneori natural) împărțiți în grupuri. Scopul analizei discriminării este acela de a clasifica una sau mai multe observații în aceste grupuri deja precizate.

Analiza discriminanta face parte din metodele de recunoastere supervizata a formelor. In cadrul acestor metode se cunoaste numarul de clase si apartenenta formelor dintr-un esantion la clase, si se urmareste predictia apartenentei formelor dinafara esantionului la una dintre clase. In acest scop se construieste un clasificator, functie de variabilele dupa care se face clasificarea. In functie de valoarea clasificatorului pentru fiecare obiect se stabileste daca el apartine unei forme sau altei

Scopul unei metode de discriminare variază după domeniul în care se aplică și anume:

–Un scop decizional, destul de frecvent, ce are în vedere construirea unei reguli de afectare a indivizilor la un grup, regulă ce poate fi aplicată și în viitor. Această regulă se construiește în funcție de ansamblul de variabile predictor observate asupra indivizilor. O regulă bună de afectare este aceea care va conduce în viitor la erori de clasare a observațiilor viitoare cât mai mici posibile.

–Un scop explicativ, prin care se urmărește să se descopere variabilele cele mai pertinente în descrierea diferențelor dintre grupurile formate a priori.

Dacă avem de rezolvat o problemă de discriminare, atunci avem indicată și o variabilă răspuns de tip categorial. Să presupunem că aceasta are q modalități; prin urmare, eșantionul de n indivizi va fi grupat, după variabila categorială în q clase. Reamintim că:

a) matricea X (n × p) a datelor reprezintă n indivizi asupra cărora s-au măsurat p variabile, aici variabile predictor. Această matrice o putem privi fie linie cu linie exprimând informații despre cei n indivizi, fie coloană cu coloană exprimând informații despre cele p variabile. Prin urmare:

–oricărui individ i îi corespunde în matricea X o linie, adică un vector cu p elemente, care va fi scris: xi = (xi1, xi2 ,…, xip ) ∈R p ;

–oricărei variabile j îi corespunde în matricea X o coloană cu n elemente, care va fi notată: x j = (x1 j , x2 j ,…, xnj )T ∈R n ;

b) Notam cu m = (m1,m2,…..,mp ) vectorul mediilor celor p variabile, iar punctual de coordinate (m1,m2,…..,mp ) din Rp se numeste centrul de greutate al norului de puncte

c) Notam cu s =(s1,s2,…..,sp ) vectorul abaterilor standard calculate cu vectorii coloană ai matricei X.

Mai considerăm :

d) Matricea V = (sij )i=1,2,…,n; j=1,2,… p de varianță-covarianță estimată pentru cele p variabile predictor;

e) Vectorul mediilor variabilelor predictor pentru fiecare dintre cele q clase. Corespunzător clasei l, fie ml = (m1l , m2l ,…, mlp ) vectorul mediilor celor p variabile predictor calculat pe baza indivizilor din clasa l; el se numește centrul de greutate al clasei l; evident l =1,2,…, q ;

f) Matricea de covarianță W l a celor p variabile predictor, matrice calculată pentru indivizii clasei l, l =1,2,…, q ;

g) Matricea W =W 1 +W 2 +… +W p , care este numită matricea de covarianță pentru interiorul claselor;

h) Matricea B =V −W , care este numită matricea de covarianță între clase.

Fie în spațiul Rp o dreaptă de versor u = (u1,u2 ,…,up )T .

Dacă în analiza componentelor principale alegeam acea dreaptă care să recupereze cea mai mare cantitate de informație din informația totală a norului de puncte, în analiza discriminării vom alege acea dreaptă care permite o separare „optimă” a proiecțiilor în clase.

III. PARTEA APLICATIVA A LUCRARII

1. DATE UTILIZATE

Cercetarea cuprinde un eșantion format din 84 de statii de distributie, iar baza de date este alcătuită din 22 de variabile de tipul: nominal, ordinal (utilizate pentru identificarea caracteristicilor pozitiei statiilor precum și pentru determinarea fluxului de autovehicule ce traverseaza zonele vizate de companie) și scale.

Datele sunt preluate de la compania OMV-Petrom si incearca sa surpinda realitatea economica din statiile de distributie ale companiei considerate in anul 2013.

Descrierea variabilelor

1.Statie – reprezinta localitatea in care gasim statia de distributie

2.Judet

3.Populatie – populatia pe care o regasim in localitatile vizate

4.Populatie_clienti – clientii din zona ai companiei

5.Nrmasini_oras – numarul de masini detinute de locuitorii oraselor in care regasim statiile de distributie

6.Traffic Count

7.Consum_mediuoras – consumul mediu de carburant calculate in urma unor analize (exprimat in zeci mii l)

8.Nr_benzisens – numarul de benzi pe sensul de pe care se face accesul la statia de distributie

9.Posibilitate_Uturn – posibilitatea realizarii in mod legal a manevrei de intoarcere a autovehicului

10.Vizibilitate – vizibilitatea statiei de distributie

11.Marime_teren – marimea totala a terenului detinut sau concesionat pe care este construita statia de distributie

12.Cost_teren – costul terenului (exprimat in zeci mii RON)

13.Cost_constructie – costul total al constructiei unei statii de distributie care include forta de munca, material, transportul materialelor, utilajele si alte costuri. (exprimat in zeci mii RON)

14.Autovehicule – vehiculele de tonaj mic (<3.5 tone)

15.Masinipeste3.5 – vehicule de tonaj mare

16.Camioane

17.Litraj autovehicule – consumul anual al autovehiculelor atat din localitate cat si fluxlui mediu anual al turistilor ce strabat zona (exprimat in zeci mii l)

18.Litraj camioane – consumul anual al fluxului de camioane ce strabat zona(exprimat in zeci mii l)

19.Vanzari_benzina – incasari provenite din vanzarea de benzina(exprimat in zeci mii RON)

20.Vanzari_motorina – incasari provenite din vanzarea de motorina(exprimat in zeci mii RON)

21.Vanzari_shop – incasari provenite din vanzarile magazinului intern (exprimat in zeci mii RON)

22.Extra_vanzari – incasari provenite din servicii non petroliere precum: spalatorie auto, restaurant, inchiriere de spatii, reclame. (exprimat in zeci mii RON)

2. REZULTATELE EMPIRICE ALE CERCETARII

ANALIZA DESCRIPTIVA

Figura 3.Ponderea incasarilor provenite din vanzarea de motorina pe judete

In figura 3 putem observa cele mai mari ponderi ale incasarilor din vanzarea de carburant diesel la statiile de distributie din judetul Giurgiu, acestea cumuland un procent de 18,12%, fiind urmate indeaproape de cele din judetul Teleorman cu un procent de 12,87%.

Privind tabelul din Anexa 1 putem observa valoarea maxima a incasarilor anuale din vanzarea de carburant diesel si anume 81.309.375 RON cu o medie de 3.928.758 RON

Figura 4.Ponderea incasari din vanzarea de produse non-petroliere pe judete

Din nou putem observa in figura 4 gradul ridicat de profitabilitate al statiilor din judetul Giurgiu, acestea conducand detasat cu un procent de 26,13% din incasarile totale provenite din vanzarea de produse non-petroliere si alte servicii oferite de statiile de distributie. Putem explica aceste ponderi ridicate ale vanzarilor din acest judet gratie fluxului mare de masini si a amplasamentului la granita cu Bulgaria.

Privind tabelul din Anexa 1 putem observa valoarea maxima a incasarilor anuale provenite din vanzarea de produse non-petroliere , restaurant, spalatorie si chirii cu un maxim cumulat de 28.860.752 RON si o medie de 2.178.880 RON.

Figure 5. Proportia numarului de autovehicule care traverseaza zona in care se afla statia de distributie

In graficul tip “Bar-Chart” din figura 5 putem observa in cadrul statiilor de distributie urmatoarea clasificare:

In zona a 13.10% din statiile de distributie OMV-Petrom gasim un flux de sub 5000 de autovehicule ce

Cu un flux incadrat intre 5 mii 8 mii de autovehicule regasim o pondere de 14,29% dintre statiile companiei

8.33% flux incadrat intre 8 mii si 12 mii de masini

16,67% pondere a statiilor cu un flux de masini incadrat intre 12 mii si 20 mii de autovehicule

Cea mai mare pondere de 25% reprezinta un flux intre 20 mii si 80 mii autoturisme

Restul de 22,62% reprezinta un flux mai mare de 80 mii de masini

Figure 6.Proportia vizibilitatii statiilor de distributie

Graficul “Bar-Chart” reprezentat in figura 6 reliefeaza ponderile vizbilitatii statiilor de distributie ale companiei OMV-Petrom care in urma analizei imparte statiile in 3 categorii

-statiile cu o vizibilitate redusa cuprinsa intre 120-150m cu o pondere de 22.62%

-statii cu vizibilitate medie 150-200m, avand o pondere de 39.29% si

-statii cu vizibilitate ridicata de peste 200m, cuantificand o pondere de 38.10%

CORELATII

Tabel 4. Tabelul coeficientilor de corelatie Spearman pentru 5 dintre variabile

Cele 2 ipoteze sunt

– Ipoteza nulă

– Ipoteza alternativă

: între variabile nu există legatură

: între variabile există legatură

Sig = probabilitatea de acceptare a ipotezei nule

Dacă Sig < 0.05 atunci ipoteza nulă se respinge, iar dacă Sig > 0.05 ipoteza nulă se acceptă.

În acest caz Sig < 0,.05, deci ipoteza nula se respinge rezultând că între variabile există legătură. Potrivit coeficientilor de corelatie Spearman putem afirma existenta unor legaturi puternice directe intre variabile datorita valorilor acestora, cea mai mica fiind 0,847.

Tabel 5. Tabelul coeficientilor de corelatie Pearson pentru 5 dintre variabile

Cele 2 ipoteze sunt

– Ipoteza nulă

– Ipoteza alternativă

: între variabile nu există legatură

: între variabile există legatură

Sig = probabilitatea de acceptare a ipotezei nule

Dacă Sig < 0.05 atunci ipoteza nulă se respinge, iar dacă Sig > 0.05 ipoteza nulă se acceptă.

În acest caz Sig < 0,.05, deci ipoteza nula se respinge rezultând că între variabile există legătură.

Analizand legaturile dintre aceleasi variabile prin calcularea coeficientilor de corelatie Pearson asociat acestora putem vedea ca predomiina legaturi directe intre variabile, cele mai puternice fiind asoicate intre grupul de variabile Populatie,Numar de masini per locuitori si consumul mediu anual al masinilor din oras si un alt grup format din variabilele ce reprezinta Costul terenului, costul constructiei si marimea terenului statiei de distributie al intreprinderii OMV-Petrom.

TESTAREA STATISTICĂ

Testele asupra mediilor, respectiv a proporțiilor, sunt folosite pentru a verifica dacă o medie sau o proporție diferă semnificativ de o valoare specificată (ipotetică) sau pentru a compara două sau mai multe medii sau proporții între ele pentru a testa dacă există diferențe semnificative între ele.

Tabel 6. Testul T

In tabelul 6 putem observa rezultatele in urma testarii statistice asupra mediilor utilizand testul t pentru variabilelle( Populatia orasului, potentiali clienti, numar de masini/1000 locuitori, cost teren, cost constructie, marime teren, incasari benzina, incasari motorina, incasari magazin si incasari provenite din spalatorie,restaurant si chirii)

In urma acestui test putem reliefa existenta diferențelor semnificative dintre valoarea medie observată și valoarea ipotetică (test value = 0 ).

REGRESIE MULTIPLĂ

In vederea reliefarii proportiile in care sunt influentate incasarile provenite din vanzarea benzinei de catre marimea statiei OMV,posibilitatea de a intoarce masina pe drumul public si vizibilitatea acesteia vom elabora o functie de regresie multipla

Tabel 7.Model Summary

Tabelul 7 conține informații care privesc coeficientul de corelație R (0,576), acesta reliefand existenta unei corelatii directe intre variabile. De remarcat coeficientul de determinare R2 care exprimă cât la sută din varianța variabilei dependente este explicată de ecuația de regresie, respectiv 33.2%.

Criteriului statistic Durbin-Watson atesta o buna eficacitate a parametrilor ecuatiei de regresie si respectiv a ecuatiei de regresie de a fi utilizata in calcule care vizeaza extrapolarea corelatiei studiate, daca marimea coeficientul de autocorelatie – DW este cuprinsa in intervalul 1,8 si 2,2.

In cazul nostru valoarea criterului Durbin-Watson este 1.924 infirmandu-se astfel existenta autocorelatiei intre termenii reziduali.

Tabel 8.Tabelul ANOVA pentru modelul de regresie multipla

Cele 2 ipoteze sunt:

: nu există o relație semnificativă între variabile

: există o relație semnificativă între variabile

Sig = probabilitatea de acceptare a ipotezei nule

Dacă Sig < 0.05 atunci ipoteza nulă se respinge, iar dacă Sig > 0.05 ipoteza nulă se acceptă.

În acest caz Sig = 0 < 0,05 ceea ce înseamnă că ipoteza nulă se respinge rezultând că există o relație semnificativă între variabile.

Tabel 9.Parametrii modelului de regresie

Ecuația de regresie multiplă este: Y=436.109+0.699X+40.218X2

Testarea semnificației parametrului :

H0: parametrul nu este semnificativ statistic

H1: parametrul este semnificativ statistic

Eliminam variabila care reprezinta posibilitatea de a intoarce autovehiculul pe drumul public aferent statiei de distributie deoarece Sig = 1 > 0.05, parametrul nefiind semnificativ statistic pentru ecuatia modelului de regresie.

In cazul celorlalte variabile parametrii modelului de regresie sunt semnificativi. Sig < 0.05

METODA CLASIFICARII IERARHICE.GRUPAREA CAZURILOR.

O altă cale de a reprezenta vizual etapele din soluția grupării ierarhice , este dendrograma pe care o putem vedea in Anexa 2, care identifică grupurile ce sunt unite , precum și valorile coeficienților fiecărei etape.

Această dendrogramă oferă o imagine clară asupra modului cum s-au format clusterele, numai că trebuie menționat faptul că SPSS nu reprezintă grafic distanțele actuale, ci le rearanjează atribuindu-le coeficienți de la 0 la 25.

Liniile ce sunt unite variabilelor indică un grup.

In funcție de numărul grupurilor formate, sunt afișate cazurile ce intră în componența lor. În situația de față, se observă prezenta cazurilor 82,83 ( Giurgiu1, Giurgiu2 ), indiferent de numărul grupurilor ce se formează, acestea aparțin aceluiași grup 2. Cazurile 81 și 84, atunci când se formează 3 sau 4 grupuri, alcătuiesc singure un grup.Pentru o vizualizare mai clară a modului de gruparea cazurilor:

METODA CLASIFICARII IERARHICE.GRUPAREA VARIABILELOR.

Analiza grupurilor și analiza factorială identifică, ambele, grupuri relativ omogene de variabile, dar analiza factorială are un model teoretic, pe când analiza grupurilor urmează un model ad-hoc.

Tabel 10

Tabelul 10 prezinta 84 cazuri valide din totalul bazei de date în proporție de 100%.

In anexa 3 sunt prezentate proximitățile ce există între variabile. Se observă că valorile matricei sunt simetrice în funcție de diagonala (valorile de deasupra diagonalei sunt egale cu cele dedesubtul diagonalei).

Tabel 11.Agglomeration Schedule

Pașii implicați în procedura grupării sunt la fel, atât pentru gruparea variabilelor cât și pentru gruparea cazurilor. Astfel rezultatele analizei grupării sunt expuse în acest tabel. La început fiecare variabilă formează singură un grup, apoi la fiecare etapa doua variabile se vor uni, o variabila se va uni cu un grup sau chiar doua grupuri se vor uni , formand unul singur.

De exemplu, in prima etapa (randul1), observam ca variabilele 10 si 12 se unesc, conform coloanei „Cluster Combined”. Valoarea coeficientului corelatiei Pearson dintre cele doua variabile este 1, prezentată în coloana „Coefficients”, și reprezintă corelație puternică direct.

Urmatoarea coloana „ Stage Cluster First Appears” indică etapa la care un grup este format pentru prima oară.(în cazul nostru nici variabila 12 și nici 10 nu au mai format un alt grup până acum).

Coloana „Next Stage” indică etapa la care o altă variabilă sau un alt grup este unit cu aceasta. Astfel observăm că pe linia 3, variabila 10 apare din nou, dar de data asta se unește și cu variabila 9.

Valoarea coeficientul corelației Pearson este de 0.999, fiind mai mică decât prima. În coloana „ Stage Cluster First Appears” indică faptul că variabila 9 formează pentru prima dată un grup.

Conform coloanei „Next Stage” ne prezintă valoarea 7, ceea ce inseamna că pe linia 7 , variabila 9 se mai uneste și cu variabila 14.

În cazul în care valoarea coeficienților este mare, atunci între variabilele ce formează un grup există cea mai puternică relație de corelație, pe când coeficienții mici indică faptul că există diferențe între variabilele ce formează un grup.

Această dendrogramă din figura X oferă o imagine clară asupra modului cum s-a format Agglomeration Schedule prezentat anterior, numai că trebuie menționat dupa cum am precizat si mai devreme faptul că SPSS nu reprezintă grafic distanțele actuale, ci le rearanjează atribuindu-le coeficienți de la 0 la 25. Liniile ce sunt unite variabilelor indică un grup.

Tabel 12.Dendograma

Grupam clusterele la distanta 10 si se vor forma urmatoarele 3 clustere:

Primul format din variabilele (10,12,9,14,15,2,4,1,8,13,16).

Al doilea format din numarul de masini existente in oras si consumul anual al acestora.

Al 3 care formeaza infrastructura statiei de distributie format din variabilele (costul terenului, costul constructiei si marimea terenului)

ANALIZA K-MEANS.GRUPAREA CAZURILOR.

Deoarece variabilele pe care le folosim sunt măsurate în scale diferite, trebuie să standardizam variabilele cu ajutorul proceduri Z (astfel valoarile pentru fiecare variabilă sunt”re-scalate” pentru a avea media 0 si deviația standard de 1).

Tabel 13

Tabelul 13 prezintă numărul de repetări din algoritm și distanțele dintre centre la fiecare etapă.

In Anexa 4, tabelul Cluster membership prezintă informații referitoare la distanța fiecărui caz față de centrul grupului său. Se observă că cel mai îndepartat caz față de centrul său (cluster 4) este Medias – distanța este 4.503 , iar cel mai apropiat este Agnita (distanța față de centrul său fiind de 0.079).

In anexa 5 avem tabelul Final Cluster Center indică media variabilor stadardizate pentru fiecare grup. Media fiecărui grup definește centrul său. De exemplu , se observă că pentru grupul 1 (statiile de distributie Giurgiu1, Giurgiu 2 ), media populatiei are o deviație standard 4.27 unități peste în timp ce pentru grupul 2(Targu Mures, Galati) media are o deviație standard de -0,40 sub medie.

Tabel 14

Tabelul de mai sus arată distanțele dintre centrele celor patru grupuri. Se observă că cea mai mare distanță e între grupul 1 (Giurgiu) și 2 (Targu Mures, Galati), de 17,703, iar cea mai mică distanță 4.063 este între grupul 2 (Targu Mures, Galati) si grupul 4.

Privind anexa 6 avem detalii despre testul ANOVA (analiza varianței). Pentru fiecare variabilă în particular, SPSS realizează o analiză a varianței de tip One –Way ANOVA folosind clusterele finale ca grupuri. În coloana Cluster sunt afișate mediile patratice dintre grupuri iar în coloana Error mediile pătratice din grupuri.

Raportul celor două medii pătratice este reprezentat de Anova F statistics. Ultima coloană, Sig trebuie ignorată deoarece raportul F nu este folosit pentru a măsura semnificația. Grupurile sunt formate pentru a caracteriza diferențele.

Se observă că media variabilei Z_incasari_motorina, Z_Nrcamioane diferă cel mai mult de-a lungul celor 4 grupuri (F=676,225, respective F=522.327)

Un tabel final arată câte elemente sunt clasificate în fiecare cluster.

Tabel 15.Numarul de cazuri associate clusterelor

ANALIZA COMPONENTELOR PRINCIPALE

Scopul acestei analize fiind ca pentru matricea noastră de date să identifice noi variabile ce să exprime sintetic vechile variabile astfel încât cantitatea totală de informație să nu se piardă decât în mod contralat.

Astfel, după încarcarea matricei de date în SPSS, vom începe analiza prin a remarca faptul că toate caracteristicile urmărite, anume indicatorii financiar contabili sunt variabile continue, scara lor de măsură fiind ușor de identificat. Prin urmare pentru fiecare variabilă în parte, pentru început, vom calcula indicatorii de centrare și de împrăștiere cum ar fi media, valoarea minimă, valoarea maximă, precum și abaterea standard.

Folosim variabilele standardizate pentru testul K-means deoarce elementele matricei de date inițiale, deoarece abaterile standard ale indicatorilor sunt destul de diferite.

Pentru a vedea dacă indicatori calculații sunt independenți sau nu vom analiza matricea coeficienților de corelație din tabelul următor:

Ne uitam la Anexa 7, unde la o primă vedere, putem afirma faptul că în matricea coeficienților de corelație, există numai corelații în sens prozitiv, cele în sens negativ lipsind cu desăvârșire. Astfel identificăm în matricea de mai sus, un coeficient foarte mare de corelație apropriat de valoarea 1, și anume între Populiatie si Potentiali Clienti având o valoare de 0,976, existând posibilitatea de a se renunța la unul dintre având în vederea și principiul conform căruia potentialii clienti intră în alcătuirea populatiei orasului.

Tabel 16.Analiza componentelor principale, metoda extractiei.

Acest tabel 16 ne prezintă în coloana „Eigenvalue” , toate valorile proprii asociate spectrului matricei, în ordine descrescătoare, și anume: =11.919 , =2.245 etc. Dar cum pe noi ne interesează explicitarea norului de puncte prin două axe și cum rangul matricei coeficienților de corelație este 6, atunci putem să explicăm ușor conținutul coloanei „% of Varinace”, astfel: ajustând norul de puncte printr-o axă factorială (adică acceptând doar un singur indicator sintetic) se explică 74.495% din totalul variației datelor; apoi ajustând norul de puncte prin două axe factoriale (adică acceptând doi indicatori sintetici), recuperăm încă 14.039% din variația totală, adică un total de 88,5333% din această varianță, ceea ce reprezintă un rezultat foate bun pentru analiza noastră. Iar dacă am fi solicitat trei axe factoriale am fi explicitat aproximativ 95,846% din varianța totală, dar în această analiză ne-am propus doar ajustarea norului de puncte doar prin 2 axe factoriale.

Odată cu tabelul de mai sus, SPSS-ul asociază un grafic al nivelurilor valorilor proprii, denumit Scree Plot-ul și prezent în cele ce urmează:

Figure 7

În continuare analizăm informațiile despre axele principale care sunt prezente în tabelul din anexa 8.Acest tabel, de fapt este matricea ce ne dă versorii axelor, iar coloana unui factor ne oferă infornații despre ponderile (coeficienții) cu care participă fiecare indicator la descrierea factorului respectiv. Acest factor putând fi exprimat, prin urmare, ca o combinație liniară de indicatori, avându-se în vedere coeficienții cu care participă fiecare indicator în parte.

În componenta factorului unu intra variabilele ( Populatia orasului, Potentiali clienti, Consum mediu anual al masinilor din oras, Marimea statiei,Nr autovehicule >3.5 tone, Nr camioane, Litraj mediu anual al camioanelor, si toate clasele de incasari), putand clasifica astfel statii destinate autovehiculelor de mare tonaj.

In componenta celui de-al doilea factor intra variabilele (costul terenului, costul constructiei si marimea statiei OMV) aceasta clasa reprezentand statiile de distributie cu o infrastructura buna, dar si costisitoare.

Putem a vedea distributia variabilelor pe componente reprezentata in figura 8, aceasta intareste argumentele aduse pentru incadrarea variabilelor in cele doua componente principale.

Figure 8

ANALIZA DISCRIMINANTA

Tabel 17

In tabelul 17, putem remarca faptul ca valoarea indicatorului Canonical Correlation, de 0,934 arata o discriminare destul de buna a celor doua grupe.

Tabel 18

In tabelul 18, valoarea Wilks` Lambda de 0,137 arata ca 13,7% din varianta nu poate fi explicata de diferentele dintre grupe.

In tabelul 19 se inregistreaza valorile catre care tind tarile proaspat inscrise in analiza. Daca o tara va avea o valoare a functiei discriminante ce tinde spre -2.130, ea va face parte din grupul statiilor de distributie ineficiente, iar daca valoarea acestei functii tinde spre 3.132, statia va face parte din grupul statiilor eficiente.

Tabel 19

Tabel 20

In tabelul 20, putem observa coeficientii ce stau la baza functiei discriminante. Astfel, numarul de camioane care traverseaza zona si costul terenului reprezinta variabilele cu cea mai mare putere de discriminare, datorata valorii absolute ridicate a coeficientilor.

Tabel 21

Tabel 22

Analizand tabelele din figurile 21 si 22, putem observa ca statiile de distributie au fost clasificate correct in proportie de 100%

CONCLUZII

In urma aplicarii metodei clasificarii ierarhice a cazurilor prin metoda Ward, am descoperit un numar optim de 3 clustere grupate din punct de vedere al infrastructurii statiilor.

Un cluster este format din cele 2 statii de distributie din Giurgiu care se detaseaza vizibil de celelalte, datorita pozitiei la granite cu Bulgaria.

Un alt cluster este format din statiile de distributie din Targu Mures si Galati care de asemenea au o infrastructura foarte buna si incasari excelente.

Ultimul cluster este format din celelalte statii de distributie le lipseste infrastructura ducand astfel la un nivel mediu spre scazut de incasari.

Grupand variabilele in urma aplicarii clasificarii ierarhice prin metoda Between-Linkage avem 3 clustere.

Primul format din variabilele (10,12,9,14,15,2,4,1,8,13,16).

Al doilea format din numarul de masini existente in oras si consumul anual al acestora.

Al 3 care formeaza infrastructura statiei de distributie format din variabilele (costul terenului, costul constructiei si marimea terenului)

In urma aplicarii metoda K-Means, am obtinut aceleasi rezultate ca la metoda clasificarii ierarhice prin metoda Ward, clustere au fost grupate la fel.

In urma aplicarii metodei analizei discriminante, in cadrul careia am impartit tarile in doua grupe in functie de eficienta statiilor de distribute grupa in statii eficiente si statii ineficiente, in functie de incasarile totale. Astfel, in baza acestui criteriu si tinand cont de variabilele studiate, am obtinut un procent de 100% ce exprima cazurile clasificate correct.

Numarul de camioane care traverseaza zona si Costul terenuluri reprezinta variabilele cu cea mai mare putere de discriminare.

BIBLIOGRAFIE

“Studiu de fezabilitate privind restructurarea unei societăți comerciale” – Letiția ahiu, Victor Manole, București, Editura ASE, 1997.

“Evaluarea și fezabilitatea afacerii” – Constantin Floricel, Vasilica Voicu, Ionuț C. Voicu, București, Editura Coresi, 2002.

“Fezabilitatea întreprinderii” – Ilie N. Niculescu, Carmen Firici, Editura ERA, 1997.

“OMV – Numărul unu în Europa Centrală și de Est”- Disponibil la: http://m.petrom.com/portal/01/petromcom/petromcom/Petrom/About_Petrom/Organization/OMV_Group

“Statistica”, Jaba, Elisabeta, ediția a III-a, Editura Economică, București, 2002;

“Analiza statistică cu SPSS sub Windows”, Jaba, Elisabeta; Grama, Ana, Editura Polirom, 2004

“Analiza datelor -aplicatii economice”, autor: Liliana Spircu, ed ASE, Bucuresti, 2005

“Analiza statistica a activitatii economice si a gestiunii financiare a intreprinderii”, Liviu Troie, Monica Roman, Octavian Zaharia, Miruna Hurduzeu,ed ASE, Bucuresti, 2001

“Analiza statistică cu SPSS sub Windows”, Metode cantitative pentru analiza datelor de mediu autori: Vergil Voineagu, Dana Colibaba, Giani Gradinaru, editura ASE, Bucuresti, 2006

“Analiza datelor”, Maria Viorica Stefanescu, ed. ASE, Bucuresti, 2006

“Modele de “credit scoring”, în „Studii și Cercetări de Calcul Economic și Cibernetică Economică” – Spircu Liliana, Pațilea V., 1995.

“Statistică multivariată.Lucrarea nr. 12 — Clasificare – SPSS” Disponibil la: http://profs.info.uaic.ro/~val/statistica/StatWork_12.pdf

Ziarul Financiar, Carol Dan,“OMV investește 30 mil.euro în activitatea de petrochimie din Austria”,mai 2014 –

Disponibil la: http://www.zf.ro/companii/energie/omv-investeste-30-mil-euro-in-activitatea-de-petrochimie-din-austria-12628090

Ziarul Financiar,Roxana Petrescu,Bogdan Alecu “Meci dur între Petrom și Dacia pentru prima poziție în clasamentul celor mai mari companii din România”,2013

Disponibil la: http://www.zf.ro/zf-24/meci-dur-intre-petrom-si-dacia-pentru-prima-pozitie-in-clasamentul-celor-mai-mari-companii-din-romania-12623843

Ziarul Capital,Ciprian Mailat, “OMV Petrom a investit deja 500 mil. euro în modernizarea rafinăriei Petrobrazi”, august 2013

Disponibil la: http://www.capital.ro/omv-petrom-a-investit-deja-500-mil-euro-in-modernizarea-rafinariei-petrobrazi-185109.html

Ziarul Capital,Ciprian Mailat, “OMV Petrom se așteaptă la o scădere drastică a profitului în 2014”, martie 2014

Disponibil la: http://www.capital.ro/omv-petrom-se-asteapta-la-o-scadere-drastica-a-profitului-in-2014.html

Agerpres,“Fondul Proprietatea a vândut cu 56,86 milioane euro 1,11% din acțiunile Petrom”, mai 2013

Disponibil la: http://www.agerpres.ro/economie/2013/05/17/fondul-proprietatea-a-vandut-cu-56-86-milioane-euro-1-11-din-actiunile-petrom-11-25-19

Ziarul Capital, Ciprian Mailat,“TOP 10 exportatori ai României”, noiembrie 2013

Disponibil la: http://www.capital.ro/top-10-exportatori-ai-ramaniei-189227.html

Wall-Street, “Petrom aloca 2,3 mil. euro studiilor de fezabilitate pentru energie alternative” ,iulie 2008

Disponibil la: http://www.wall-street.ro/articol/Companii/45506/Petrom-aloca-2-3-mil-euro-studiilor-de-fezabilitate-pentru-energie-alternativa.html

White Hutchinson,Randy White, “The Feasibility Study: Guard Your Investment from Wishful Thinking”,

Disponibil la: http://www.whitehutchinson.com/leisure/articles/100.shtml

Foraminifera Market Research, “Feasability study of establishing fuel filling station in Nigeria”, decembrie 2012

Disponibil la http://www.foramfera.com/index.php/market-research-reports/item/310-feasibility-study-of-establishing-fuel-filling-station-in-nigeria

Demand Media, Gregory Hamel, “Decision-Making Tools & Techniques for Strategic Planning”

Disponibil la: http://smallbusiness.chron.com/decisionmaking-tools-techniques-strategic-planning-20890.html

Demand Media, Gregory Hamel, “Why Is a Feasibility Study Needed?”

Disponibil la: http://yourbusiness.azcentral.com/feasibility-study-needed-15402.html

Anexa 1

Anexa 2

Anexa 3

Anexa 4

Anexa 5

Anexa 6

Anexa 7

Anexa 8

BIBLIOGRAFIE

“Studiu de fezabilitate privind restructurarea unei societăți comerciale” – Letiția ahiu, Victor Manole, București, Editura ASE, 1997.

“Evaluarea și fezabilitatea afacerii” – Constantin Floricel, Vasilica Voicu, Ionuț C. Voicu, București, Editura Coresi, 2002.

“Fezabilitatea întreprinderii” – Ilie N. Niculescu, Carmen Firici, Editura ERA, 1997.

“OMV – Numărul unu în Europa Centrală și de Est”- Disponibil la: http://m.petrom.com/portal/01/petromcom/petromcom/Petrom/About_Petrom/Organization/OMV_Group

“Statistica”, Jaba, Elisabeta, ediția a III-a, Editura Economică, București, 2002;

“Analiza statistică cu SPSS sub Windows”, Jaba, Elisabeta; Grama, Ana, Editura Polirom, 2004

“Analiza datelor -aplicatii economice”, autor: Liliana Spircu, ed ASE, Bucuresti, 2005

“Analiza statistica a activitatii economice si a gestiunii financiare a intreprinderii”, Liviu Troie, Monica Roman, Octavian Zaharia, Miruna Hurduzeu,ed ASE, Bucuresti, 2001

“Analiza statistică cu SPSS sub Windows”, Metode cantitative pentru analiza datelor de mediu autori: Vergil Voineagu, Dana Colibaba, Giani Gradinaru, editura ASE, Bucuresti, 2006

“Analiza datelor”, Maria Viorica Stefanescu, ed. ASE, Bucuresti, 2006

“Modele de “credit scoring”, în „Studii și Cercetări de Calcul Economic și Cibernetică Economică” – Spircu Liliana, Pațilea V., 1995.

“Statistică multivariată.Lucrarea nr. 12 — Clasificare – SPSS” Disponibil la: http://profs.info.uaic.ro/~val/statistica/StatWork_12.pdf

Ziarul Financiar, Carol Dan,“OMV investește 30 mil.euro în activitatea de petrochimie din Austria”,mai 2014 –

Disponibil la: http://www.zf.ro/companii/energie/omv-investeste-30-mil-euro-in-activitatea-de-petrochimie-din-austria-12628090

Ziarul Financiar,Roxana Petrescu,Bogdan Alecu “Meci dur între Petrom și Dacia pentru prima poziție în clasamentul celor mai mari companii din România”,2013

Disponibil la: http://www.zf.ro/zf-24/meci-dur-intre-petrom-si-dacia-pentru-prima-pozitie-in-clasamentul-celor-mai-mari-companii-din-romania-12623843

Ziarul Capital,Ciprian Mailat, “OMV Petrom a investit deja 500 mil. euro în modernizarea rafinăriei Petrobrazi”, august 2013

Disponibil la: http://www.capital.ro/omv-petrom-a-investit-deja-500-mil-euro-in-modernizarea-rafinariei-petrobrazi-185109.html

Ziarul Capital,Ciprian Mailat, “OMV Petrom se așteaptă la o scădere drastică a profitului în 2014”, martie 2014

Disponibil la: http://www.capital.ro/omv-petrom-se-asteapta-la-o-scadere-drastica-a-profitului-in-2014.html

Agerpres,“Fondul Proprietatea a vândut cu 56,86 milioane euro 1,11% din acțiunile Petrom”, mai 2013

Disponibil la: http://www.agerpres.ro/economie/2013/05/17/fondul-proprietatea-a-vandut-cu-56-86-milioane-euro-1-11-din-actiunile-petrom-11-25-19

Ziarul Capital, Ciprian Mailat,“TOP 10 exportatori ai României”, noiembrie 2013

Disponibil la: http://www.capital.ro/top-10-exportatori-ai-ramaniei-189227.html

Wall-Street, “Petrom aloca 2,3 mil. euro studiilor de fezabilitate pentru energie alternative” ,iulie 2008

Disponibil la: http://www.wall-street.ro/articol/Companii/45506/Petrom-aloca-2-3-mil-euro-studiilor-de-fezabilitate-pentru-energie-alternativa.html

White Hutchinson,Randy White, “The Feasibility Study: Guard Your Investment from Wishful Thinking”,

Disponibil la: http://www.whitehutchinson.com/leisure/articles/100.shtml

Foraminifera Market Research, “Feasability study of establishing fuel filling station in Nigeria”, decembrie 2012

Disponibil la http://www.foramfera.com/index.php/market-research-reports/item/310-feasibility-study-of-establishing-fuel-filling-station-in-nigeria

Demand Media, Gregory Hamel, “Decision-Making Tools & Techniques for Strategic Planning”

Disponibil la: http://smallbusiness.chron.com/decisionmaking-tools-techniques-strategic-planning-20890.html

Demand Media, Gregory Hamel, “Why Is a Feasibility Study Needed?”

Disponibil la: http://yourbusiness.azcentral.com/feasibility-study-needed-15402.html

Anexa 1

Anexa 2

Anexa 3

Anexa 4

Anexa 5

Anexa 6

Anexa 7

Anexa 8