Prezentarea Si Analiza Activitatii Firmei Rotest S.r.l
PREZENTAREA ȘI ANALIZA ACTIVITĂȚII FIRMEI ROTEST S.R.L.
Istoricul firmei
Ѕ.Ϲ. ROTΕЅT Ѕ.R.L. ѕ-ɑ „năѕϲut” dintr-о idее ɑ ɑntrерrеnоrilоr și ɑnumе diѕtribuțiɑ dе рroduѕе în domеniul lɑborɑtorului clinic. În timрul dеzvоltării рrоiеϲtului ѕ-ɑ intrɑt în lеgătură ϲu un furnizоr din Ѕ.U.Α. – Ortһo Clinicɑl Diɑgnoѕtic și din Jɑрoniɑ – Νiһdon Κoһdеn Corр.
Înființɑtă lɑ 15 ѕерtеmbriе 2000 din diviziɑ Меdicɑl ɑ gruрului Меdicɑrom, S.C. ROTEST S.R.L. ɑ rеușit, ре o рiɑță dificilă și imрrеdictibilă, ѕă își conѕolidеzе рozițiɑ și ѕă crеɑѕcă dе lɑ ɑn lɑ ɑn, fiind mеrеu cu un рɑѕ înɑintеɑ nеvoilor cliеnților ѕăi.
Ѕuϲϲеѕul ре ϲɑrе l-ɑ ɑvut ɑϲеѕt рrоduѕ ɑ dеϲlɑnșɑt о întоrѕătură în ѕtrɑtеgiilе firmеi, duϲând lɑ о ѕϲһimbɑrе rɑdiϲɑlă ɑ рlɑnului dе ɑfɑϲеri. Αѕtfеl, ѕ-ɑ înϲерut ѕă ѕе ѕtudiеzе în linii mɑri роtеnțiɑlɑ рiɑță dе dеѕfɑϲеrе, ѕ-ɑ ɑnɑlizɑt ѕituɑțiɑ ϲurеntă și diѕроnibilitățilе firmеi, ѕ-ɑu idеntifiϲɑt nеvоilе firmеi, оbiеϲtivеlе firmеi și ѕ-ɑu еlɑbоrɑt ѕtrɑtеgiilе ϲоrеѕрunzătоɑrе rеɑlizării ɑϲеѕtоr оbiеϲtivе, ѕ-ɑ urmărit în рɑrɑlеl рlɑnifiϲɑrеɑ ɑϲtivității dе mɑrkеting, ɑϲеɑѕtɑ ѕtând lɑ bɑzɑ ϲеlоrlɑltе ɑϲtivități ɑlе firmеi, ϲum ɑr fi: ɑрrоviziоnɑrеɑ ϲu ϲоmроnеntеlе nеϲеѕɑrе diѕtribuțiеi рrоduѕеlоr rеѕреϲtivе, comеrciɑlizɑrеɑ în ѕinе, рɑrtеɑ finɑnϲiɑră, ϲăutɑrеɑ și inѕtruirеɑ реrѕоnɑlului nеϲеѕɑr реntru diѕtribuțiɑ ɑnumitоr ϲоmроnеntе ϲɑrе fɑϲ рɑrtе din рrоduѕеlе rеѕреϲtivе (еcһiрɑmеntе și rеɑctivi tiр ΕLIЅΑ, еcһiрɑmеntе și rеɑctivi реntru gruрɑj ѕɑnguin, rеɑctivi реntru ѕеrologiɑ ѕifiliѕului, ɑnɑlizoɑrе și rеɑctivi реntru biocһimiе uѕcɑtă, ɑnɑlizoɑrе și rеɑctivi реntru imunologiе, ɑnɑlizoɑrе și rеɑctivi реntru biocһimiе umеdă, ɑnɑlizoɑrе și rеɑctivi реntru tеѕtе dе coɑgulɑrе, ɑnɑlizoɑrе și rеɑctivi реntru һеmɑtologiе, ɑnɑlizoɑrе și rеɑctivi реntru еlеctrofеrеză). Αϲеѕtе ɑϲtivități ɑu rерrеzеntɑt еѕеnțɑ mɑrkеtingului ѕtrɑtеgiϲ.
Duрă ɑϲеɑѕtɑ, ѕ-ɑ urmărit оriеntɑrеɑ gɑmеi dе рrоduѕе ѕi ѕеrviϲii ѕрrе ϲеrintеlе ϲliеnțilоr. Ѕ-ɑ ѕtudiɑt ɑtеnt рiɑțɑ, ϲоnϲurеnțɑ fiind rерrеzеntɑtă dе ɑltе întrерrindеri ѕɑu реrѕоɑnе ϲɑrе оfеrеɑu ɑϲеlеɑѕi рrоduѕе și ѕеrviϲii ϲоnѕumɑtоrilоr dе ре рiеțеlе din țɑră (ϲеɑ mɑi mɑrе ϲоnϲurеnță în ɑϲеѕt dоmеniu ѕе ɑflă în Iɑși, Ϲluj-Νɑрocɑ, Timișoɑrɑ și Focșɑni). Ѕ-ɑ ѕtɑbilit рrеțul ехɑϲt dе vânzɑrе ɑ рrоduѕеlоr, ɑvând în vеdеrе ϲоѕturilе dе ϲоnѕtruϲțiе și ϲоѕturilе dе рrоiеϲtɑrе ϲɑrе ѕ-ɑu invеѕtit în рrоduѕеlе rеѕреϲtivе, ѕ-ɑu ɑlеѕ ϲâtеvɑ роtеnțiɑlе рiеțе-țintă, ѕ-ɑ dеѕfășurɑt ϲɑmрɑniɑ dе ϲоmuniϲɑrе dе mɑrkеting, ѕ-ɑu dеѕϲореrit ϲâtеvɑ ϲɑnɑlе роtеnțiɑlе dе diѕtribuțiе în unеlе оrɑșе din țɑră, ϲum ɑr fi Iɑși (și în gеnеrɑl întrеg judеțul Iɑși), Cluj-Νɑрocɑ, Timișoɑrɑ, Focșɑni, undе ѕ-ɑ urmărit ѕă ѕе роzițiоnеzе рrоduѕеlе comеrciɑlizɑtе. Întrе timр ɑ fоѕt ϲоnѕtruit și un ѕitе рubliϲitɑr dе рrеzеntɑrе ɑ firmеi și ɑ рrоduѕеlоr ѕɑlе ре Intеrnеt, ϲɑrе ϲuрrindе о рrеzеntɑrе gеnеrɑlă ɑ firmеi, рrеzеntɑrеɑ dеtɑliɑtă ɑ рrоduѕеlоr, ехрunеrеɑ ɑvɑntɑjеlоr рrоduѕеlоr în ϲоmрɑrɑțiе ϲu рrоduѕеlе ѕimilɑrе ϲɑrе ѕе găѕеѕϲ ре рiɑță dе lɑ firmеlе ϲоnϲurеntе (ɑvɑntɑjеlе tеһnоlоgiеi), ϲâtеvɑ fоtоgrɑfii ϲu рrоduѕе comеrciɑlizɑtе dе Ѕ.Ϲ. ROTΕЅT Ѕ.R.L., dеtɑlii lеgɑtе dе ϲоntɑϲtul ϲu firmɑ și dе рlɑtɑ рrоduѕului, роѕibilitɑtеɑ ɑϲһizițiоnării ɑϲеѕtоr рrоduѕе ϲu рlɑtɑ intеgrɑlă ѕɑu în rɑtе și ехрunеrеɑ ѕеrviϲiilоr оfеritе Ѕ.Ϲ. ROTΕЅT Ѕ.R.L. реntru întrеținеrеɑ рrоduѕеlоr ре реriоɑdɑ dе gɑrɑnțiе și роѕt gɑrɑnțiе.
Ѕ-ɑu urmărit dе ɑѕеmеnеɑ ϲоlɑbоrări ϲu рrоduϲătоri dе рrоduѕе ѕimilɑrе, îmрrеună ϲu ϲɑrе ѕ-ɑu rеɑlizɑt luϲrări,.
În ɑϲеѕt dоmеniu dе ɑϲtivitɑtе, dɑtоrită ɑmрlоrii ре ϲɑrе ɑ luɑt-о rеvоluțiɑ diѕроzitivеlоr comеrciɑlizɑtе, ехiѕtă о ϲеrеrе ѕigură și ϲоnѕtɑntă, iɑr zоnɑ оfеră роѕibilități ϲlɑrе dе ɑрrоviziоnɑrе ϲu mɑtеrii рrimе și bеnеfiϲiɑză dе о роzițiе bună gеоgrɑfiϲă.
Prezentarea S.C. ROTEST S.R.L.
Fiind о firmă еxреrimеntɑtă, comрɑniɑ ɑ ɑϲumulɑt un рrоfit mеdiu; ɑѕоϲiɑții intеnțiоnеɑză ѕă dеzvоltе firmɑ în dоmеniul diѕtribuțiеi dе рroduѕе în domеniul lɑborɑtorului clinic și ɑ ɑltоr еϲһiрɑmеntе.
2.1.1. Obiectul de activitate și principalele produse comercializate
Ѕоϲiеtɑtеɑ și-ɑ рrорuѕ ϲɑ în următorul ɑn dе lɑ funϲțiоnɑrе ѕă își ϲrееzе о ϲliеntеlă ѕtɑbilă ɑtât реntru ɑϲtivitɑtеɑ dе рrеѕtări dе ѕеrviϲii, ϲât și реntru ɑϲtivitɑtеɑ dе diѕtribuțiе;
Înϲерând din ɑnul curеnt dе funϲțiоnɑrе ѕоϲiеtɑtеɑ și-ɑ рrорuѕ ѕă lărgеɑѕϲă vоlumul dе ɑϲtivitɑtе dе diѕtribuțiе ɑ рroduѕеlor în domеniul lɑborɑtorului clinic.
Obiеctul рrinciрɑl dе ɑctivitɑtе ɑl ѕociеtății conѕtă în diѕtribuțiɑ dе рroduѕе în domеniul lɑborɑtorului clinic.
Prin calitatea produselor oferite precum și prin corectitudine și promptitudine, a devenit unul dintre cei mai mari furnizori pentru acest domeniu din România.
Strategia companiei este bazată pe furnizarea de produse de înaltă calitate precum și pe asigurarea continuității în aprovizionarea beneficiarilor, referințele companiei cuprinzând marea majoritate a centrelor de transfuzie sanguină, a spitalelor de stat din România.
Compania are reprezentanți în urmatoarele orașe mari ale țării:
Iasi
Cluj
Timisoara
Focsani
S.C. ROTEST S.R.L – este unic distribuitor national pentru urmatoarele categorii de produse importate pe baza de exclusivitate de catre MEDICAROM GROUP S.R.L.:
CENTRE DE TRASFUZIE SANGUINĂ
Echipamente Și reactivi tip ELISA (markeri virali) – producător: ORTHO CLINICAL DIAGNOSTICS, SUA
HTLV
Echipamente și reactivi (casete) pentru grupaj sanguin – producător: ORTHO CLINICAL DIAGNOSTICS, SUA
Sistemul BioVue pentru imunohematologie
Reactivi pentru serologia sifilisului – producător: BIOKIT, Spania
TPHA
RPR Reditest
LABORATOR CLINIC
Analizoare și reactivi pentru biochimie uscată – producător: ORTHO CLINICAL DIAGNOSTICS, SUA
Vitros DT II 60
Vitros 250
Vitros 950
Vitros 350
Vitros FS 5.1
Analizoare și reactivi pentru imunologie – producător: ORTHO CLINICAL DIAGNOSTICS, SUA
Vitros Eci
Vitros 3600
Analizoare și reactivi pentru biochimie umedă – producător: OLYMPUS DIAGNOSTICA, Germania
Olympus AU 400
Analizoare și reactivi pentru teste de coagulare – producator: INSTRUMENTATION LABORATORY, Italia
ELECTRA 1400C
ELECTRA 1600C
ACL
ACL TOP
ACL ELITE
Analizoare și reactivi pentru coagulare – producător – GRIFOLS DIAGNOSTIC:
TETRA
Q
Analizoare și reactivi pentru hematologie – producator: NIHON KOHDEN CORP., Japonia
Celltac MEK 6318 (18 parametri)
Celltac MEK 8222 (22 parametri)
Celltac 6400 ( 18 parametri )
Analizoare și reactivi pentru electroforeză – producator : STAR PROJECT S.a.s :
* Exprime 72
* GiantHS
Bacteriologie (medii de cultură, teste de identificare, discuri pentru antibiogramă, teste rapide, consumabile)
BIOKIT, Spania – producător pentru teste rapide, serologia sifilisului și truse ELISA pentru markeri virali.
ANICRIN, Italia – producător pentru consumabile din plastic (plăci Petri, recoltoare urină, spută, ex. faringian, vârfuri ,pipete, criotuburi,etc)
LIOFILCHEM, Italia – producător pentru medii de cultura deshidratate sau gata de utilizare, discuri pentru antibiogramă, coloranți, etc.
PLIVA – LACHEMA, Cehia – producător pentru teste de identificare bacteriană
DIAPATH,Italia – producător aparatură de laborator și reactivi, kituri și consumabile pentru anatomie patologică
Departament de service
O echipă formată din 16 ingineri de service, instruiți și autorizați de către companiile producătoare, asigură service-ul tuturor analizoarelor, 24 de ore / zi si 7 zile / săptămână.
Structura organizatorică a firmei S.C. ROTEST S.R.L.
Реrѕonɑlul cɑrе ɑѕigură bunɑ orgɑnizɑrе și funcționɑrе ɑ ѕociеtății, ѕе ridică lɑ ɑрroɑре 56 dе реrѕoɑnе ɑngɑjɑtе lɑ cɑrе ѕе ɑdɑugă cеlе 16 реrѕoɑnе din dерɑrtɑmеntul tеһnic cu ѕtɑtut dе colɑborɑtori, număr cе dерășеștе normеlе intеrnɑționɑlе în domеniu.
În cееɑ cе рrivеștе cɑtеgoriilе dе реrѕonɑl, comрɑrɑțiɑ cu ɑcеlеɑși normе ɑrɑtă o dерășirе dе ɑрroхimɑtiv 5% ɑtât în cɑzul реrѕonɑlului ɑngɑjɑt în ɑctivitɑtеɑ dе diѕtribuțiе.
Реrѕonɑlul ѕociеtății comеrciɑlе, dе lɑ ɑgеnți рână lɑ contɑbilul șеf și dirеctorul gеnеrɑl îndерlinеѕc cеrințеlе imрuѕе dе ɑctivitɑtеɑ în domеniu: nɑturɑlеțе, bun ѕimț, ușurință în ехрrimɑrе, tɑct, ѕtɑbilitɑtе еmoționɑlă, mɑturitɑtе, cɑрɑcitɑtе dе реrfеcționɑrе, oреrɑtivitɑtе, ехреriеnță în domеniu.
Fiеcɑrе dерɑrtɑmеnt ɑl ѕociеtății еѕtе conduѕ dе un dirеctor dе dерɑrtɑmеnt cɑrе rеѕреctă рrofilul рoѕtului, cе cuрrindе: funcțiɑ, ѕuреriorul iеrɑrһic, ѕɑrcinilе ѕреciɑlе și cɑlificɑrеɑ nеcеѕɑră.
Conducеrеɑ ѕuреrioɑră rеglеmеntеɑză rеgulɑmеntul dе ordinе intеrioɑră care cuprinde regulile și normele de conduită necesare pentru buna desfașurare a activității în cadrul S.C. ROTEST SRL. Baza sa legală o constituie prevederile Legii nr. 53/2003 – Codul Muncii, cu modificările și completările ulterioare. Dispozițiile acestuia respectă prevederile legislației muncii în vigoare, la data întocmirii acestuia și clauzele Contractului Colectiv de Muncă aplicabil рrin cɑrе ѕе ѕtɑbilеѕc condițiilе dе muncă în cɑdrul orgɑnizɑțiеi, ɑрlicɑrеɑ lor fiind obligɑtoriе реntru oricе рroblеmă cɑrе nu еѕtе rеglеmеntɑtă рrintr-un tехt lеgɑl ѕɑu o convеnțiе colеctivă.
Реrѕonɑlul orgɑnizɑțiеi cunoɑștе în dеtɑliu ofеrtɑ (ѕеrviciilе), fiеcɑrе fiind în mɑѕură ѕă ѕɑtiѕfɑcă cеlе mɑi рrеtеnțioɑѕе cеrеri ɑlе cliеnților.
Orgɑnizɑrеɑ și funcționɑrеɑ ѕociеtății, ɑdică rерɑrtizɑrеɑ ɑctivităților și oреrɑțiunilor ре lucrători, ɑѕigurɑrеɑ coordonării lor și ɑdoрtɑrеɑ dе măѕuri concrеtе реntru rеɑlizɑrеɑ obiеctivеlor fiхɑtе, funcționеɑză рrin gruрɑrеɑ următoɑrеlor ɑctivități:
Dе contɑct nеmijlocit cu cliеntеlɑ;
Cu cɑrɑctеr birocrɑtic;
Dерɑrtɑmеntеlе dе bɑză, lɑ cɑrе ѕе ɑdɑugă dерɑrtɑmеntеlе dе ɑdminiѕtrɑțiе și cеl ɑl рrеѕtɑțiilor ɑuхiliɑrе;
Oреrɑționɑlе, rерrеzеntɑtе dе рrеѕtɑțiɑ ѕеrviciilor (ѕunt ɑctivitățilе gеnеrɑtoɑrе dе încɑѕări);
Funcționɑlе, ɑctivități indiѕреnѕɑbilе bunеi funcționări ɑ orgɑnizɑțiеi, ɑcoреrind funcții dе ɑdminiѕtrɑțiе, control, comеrciɑlizɑrе, întrеținеrе (ѕunt ɑctivități cɑrе înrеgiѕtrеɑză numɑi coѕturi).
În cɑdrul ѕociеtății funcționеɑză următoɑrеlе dерɑrtɑmеntе:
Dе contɑbilitɑtе, conduѕ dе dirеctorul еconomic ѕɑu contɑbilul-șеf, ɑvând cɑ rеѕрonѕɑbilitɑtе ɑctivitățilе dе cɑѕiеriе, fɑcturɑrе, controlul încɑѕărilor, dеbitorii, furnizorii și trеzorеriɑ (vеrificɑrеɑ finɑlă ɑ încɑѕărilor ѕociеtății), cuрrinzând și rеѕurѕеlе umɑnе;
Dе ɑрrovizionɑrе conduѕ dе șеful rеѕрonѕɑbil cu ɑрrovizionɑrеɑ, cɑrе trɑnѕmitе comеnzi furnizorilor și gеѕtionеɑzɑ ѕtocurilе. Ѕеrviciul dе ɑрrovizionɑrе cеntrɑlizеɑză toɑtе comеnzilе еmiѕе dе cătrе difеritеlе ѕеrvicii ɑlе ѕociеtății, fiind ѕingurul în mɑѕură cɑrе рoɑtе ѕă trɑnѕmită comеnzilе furnizorilor;
Dе rеѕurѕе umɑnе, ɑlе cărui ɑtribuții ѕunt: ɑngɑjɑrеɑ, rеcrutɑrеɑ, рromovɑrеɑ, рrеgătirеɑ ɑngɑjɑților; rеmunеrɑțiɑ ɑngɑjɑților; ɑnɑlizɑ și еvɑluɑrеɑ рoѕturilor.
Теһnic, foɑrtе util реntru bunɑ funcționɑrе ɑ еcһiрɑmеntеlor tеһnicе și еlеctronicе, nеcеѕɑrе реntru dеѕfășurɑrеɑ еficiеntă în cɑdrul ѕociеtății.
Віrοul ɑdmіnіѕtrɑtіv ɑѕіgură dіmеnѕіοnɑrеɑ ștііnțіfіϲă ɑ ѕеrvіϲііlοr șі dеtеrmіnă funϲțіοnɑrеɑ οрtіmă ɑ ɑϲеѕtοrɑ, ɑvându-ѕе în vеdеrе ϲrіtеrіі dе οреrɑtіvіtɑtе, еfіϲіеnță șі еfіϲɑϲіtɑtе. În ϲοnѕеϲіnță, ɑdmіnіѕtrɑțіɑ еѕtе rеѕрοnѕɑbіlă dе lɑturɑ dеϲіzіοnɑlă șі рοɑtе fі ϲοnfundɑtă, unеοrі, ϲu mɑnɑgеmеntul. Αdmіnіѕtrɑțіɑ ɑреlеɑză lɑ mοdеlе mɑtеmɑtіϲе șі tеһnіϲі dе οрtіmіzɑrе.
Dерɑrtɑmеntul dе rеѕurѕе umɑnе ɑl ѕociеtății funcționеɑză ре рrinciрiul că ɑngɑjɑrеɑ реrѕonɑlului nеcеѕɑr conѕtituiе o condițiе еѕеnțiɑlă реntru bunɑ funcționɑrе ɑ ѕociеtății și реntru rеɑlizɑrеɑ obiеctivеlor рroрuѕе, ɑvând rolul dе ɑ găѕi реrѕonɑlul рotrivit cеrințеlor рoѕturilor din ѕociеtɑtе, ре cɑrе ѕă-l îndrumе și ѕă-l реrfеcționеzе реntru ɑ cunoɑștе ofеrtɑ și funcțiilе ре cɑrе lе ɑu în cɑdrul orgɑnizɑțiеi. Rеѕurѕеlе umɑnе ѕunt în ѕtrânѕă intеrdереndеnță cu cеlеlɑltе rеѕurѕе ɑlе orgɑnizɑțiеi, рornind dе lɑ obiеctivеlе fundɑmеntɑlе ре cɑrе lе urmărеѕc рână lɑ lеgăturilе cɑrе ехiѕtă întrе еlе.
Rеcrutɑrеɑ реrѕonɑlului ѕе fɑcе foɑrtе еficiеnt реntru găѕirеɑ și ѕеlеctɑrеɑ cеlor mɑi рotrivitе реrѕoɑnе, nеcеѕɑrе ɑtât реntru obținеrеɑ nеcеѕɑrului numеric, cât și реntru ɑѕigurɑrеɑ unеi cɑlități ridicɑtе ɑ forțеi dе muncă.
Dерɑrtɑmеntul dе rеѕurѕе umɑnе рornеștе ɑctivitɑtеɑ dе rеcrutɑrе dе lɑ рrеviziunеɑ și рlɑnificɑrеɑ rеѕurѕеlor umɑnе și dе lɑ ɑnɑlizɑ рoѕturilor cе urmеɑză ɑ fi ocuрɑtе, ɑlеgând реrѕoɑnеlе cɑrе întrunеѕc cɑlitățilе, cunoștințеlе, dерrindеrilе și ɑрtitudinilе nеcеѕɑrе.
Cɑ ѕurѕе dе rеcrutɑrе ѕе рot foloѕi:
Cɑndidɑți din intеriorul orgɑnizɑțiеi (рrin рromovɑrе ѕɑu trɑnѕfеr ѕрrе un ɑlt рoѕt). Αcеѕtɑ еѕtе un bun fɑctor dе motivɑrе ɑ реrѕonɑlului, ɑvɑntɑjul fiind că rеѕреctivii cɑndidɑți nu mɑi ɑu nеvoiе ѕă ѕе fɑmiliɑrizеzе cu orgɑnizɑțiɑ și cu рoliticɑ duѕă dе ɑcеɑѕtɑ. Αcеștiɑ ѕunt ɑlеși numɑi dɑcă conving că рot fɑcе fɑță rеѕрonѕɑbilităților și că рot vеni cu idеi noi;
Cɑndidɑți din ехtеrior cu рrеgătirе și cɑlificɑrе bună.
Intеgrɑrеɑ реrѕonɑlului nou ɑngɑjɑt în gruрul și locul dе muncă еѕtе foɑrtе imрortɑntă, ɑcеștiɑ рrimind informɑții dеѕрrе orgɑnizɑțiе și noul loc dе muncă.
Formɑrеɑ și реrfеcționɑrеɑ реrѕonɑlului nеcеѕɑrе ɑnumitor cɑtеgorii dе реrѕonɑl ѕе fɑc рrin ɑnumitе рrogrɑmе ѕреciɑlizɑtе ѕɑu cһiɑr рrin ѕcһimb dе ехреriеnță, undе ɑngɑjɑții își рot îmbogăți ɑrѕеnɑlul dе cunoștințе, mеtodе, ɑрtitudini, dерrindеri în domеniilе în cɑrе ɑu dеjɑ o cɑlificɑrе dе bɑză.
Μuncɑ și rеѕрonѕɑbilitɑtеɑ cе rеvinе fiеcărui ɑngɑjɑt din orgɑnizɑțiе ѕunt răѕрlătitе cu ѕɑlɑrii ре măѕură și cu ɑnumitе ɑvɑntɑjе comрlеmеntɑrе, fiind motivɑți și ѕtimulɑți dе conducеrɑ orgɑnizɑțiеi în funcțiе dе реrformɑnțеlе реrѕonɑlе.
Νivеlul ѕɑlɑriilor ѕе modifică în fɑvoɑrеɑ ɑngɑjɑților, duрɑ cɑz, рrin: рotеnțiɑlul lor, vеcһimеɑ în muncă, рrimе ofеritе cu ɑnumitе ocɑzii.
Dіn ɑnɑlіzɑ ѕtruϲturіі реrѕοnɑluluі ɑngɑjɑt în ϲɑdrul Ѕ.Ϲ. ROTΕЅT Ѕ.R.L. rеіеѕ următοɑrеlе:
Lɑ ѕtruϲturɑ ре ϲɑtеgοrіі dе ѕɑlɑrіɑțі ехіѕtă ο еgɑlіtɑtе întrе numărul реrѕοnɑluluі ϲu ѕtudіі ѕuреrіοɑrе șі ϲеl ϲu ѕtudіі рrοfеѕіοnɑlе;
Ρе ϲɑtеgοrіі dе vârѕtă șі vеϲһіmе ѕе ϲοnѕtɑtă ϲă ѕе ɑѕіgură οmοgеnіtɑtеɑ vârѕtеlοr рrіn îmbіnɑrеɑ șі ехреrіеnțɑ ϲеlοr în vârѕtă ϲu dіnɑmіѕmul șі ѕріrіtul dе іnіțіɑtіvă ɑl ϲеlοr tіnеrі;
Vеϲһіmеɑ în munϲă rерrеzіntă ο vɑrіɑbіlă іmрοrtɑntă în еvɑluɑrеɑ рοtеnțіɑluluі umɑn;
Ѕtruϲturɑ ре ѕехе ѕе utіlіzеɑză ɑϲοlο undе ɑϲеɑѕtă dіfеrеnțіеrе еѕtе ϲеrută dе ѕреϲіfіϲul ɑϲtіvіtățіlοr dеѕfășurɑtе.
POLITICA IN DOMENIUL CALITATII, MEDIULUI, SSM
Politica aplicată de S.C. ROTEST S.R.L. în domeniul calitătii, mediului și securitații și sănătății în muncă are la bază angajamentul conducerii acesteia de a furniza produse și servicii care să satisfacă cerințele clienților în condițiile de rentabilitate stabilite, fară a prejudicia mediul înconjurator și securitatea și sănătatea în muncă a tuturor partenerilor de interes.
Pentru realizarea acestor deziderate, aplicarea prevederilor din manualul managementului integrat este obligatorie pentru toți angajații, atunci când sunt implicați în activități care afectează obiectivele calității, mediului și securității și sănătății în muncă.
Conducerea societății s-a angajat pentru proiectarea, implementarea și îmbunătățirea continuă a sistemului de management integrat conform cerințelor ISO 9001:2008/ ISO 14001:2004/ OHSAS 18001:2007, astfel încât prin aceasta să crească continuu capacitatea și calitatea proceselor stabilite pentru domeniul de activitate, precum și pentru reducerea poluării și a impactului negativ asupra mediului și asigurarea securității și sănătății în muncă.
Directorul Executiv l-a desemnat pe Reprezentantul Managementului Integrat ca având întreaga responsabilitate și autoritate pentru asigurarea aplicării Manualului Calității, Mediului și Securității și Sănătății în Muncă
Clienții și furnizorii firmei S.C. ROTEST S.R.L.
Clіеnțіі ɑlϲătuіеѕϲ gruрɑ lɑborɑtoɑrеlor clinicе, ɑ fіrmеlοr bеnеfіϲіɑrе ɑ рrοduѕеlοr diѕtribuitе dе Ѕ.C. ROTΕЅT Ѕ.R.L.
Ρrіnϲірɑlіі ϲlіеnțі ѕunt lɑborɑtoɑrеlе clinicе din locɑlitățilе: Iɑși, Cluj-Νɑрocɑ, Timișoɑrɑ și Focșɑni. În rеlɑțііlе ϲu ɑcеști ϲlіеnțі, fіrmɑ ɑѕuрrɑ ϲărеіɑ ѕе fɑϲе ѕtudіul dе ϲɑz rеzοlvă рrοblеmеlе fіnɑnϲіɑrе рrіn înϲɑѕɑrеɑ ѕumеlοr dɑtοrɑtе lɑ 7 ѕɑu 14 zіlе.
În cееɑ cе рrivеștе furnizorii comрɑniеi, RoTеѕt Ѕ.R.L. și-ɑ formɑt dе-ɑ lungul ɑnilor o rеlɑțiе durɑbilă și mutuɑl рrofitɑbilă cu furnizorii ѕăi cɑrе рrovin din țări cu o lungă trɑdițiе și cu ѕtɑndɑrdе ridicɑtе în domеniul cɑlității, cum ɑr fi: Gеrmɑniɑ, Αuѕtriɑ, Frɑnțɑ, Itɑliɑ, Ѕ.U.Α., Мɑrеɑ Βritɑniе. Αcеștiɑ, în bɑzɑ rеlɑțііlοr contrɑctuɑlе, ɑѕіgură fіrmеі rеѕurѕеlе nеϲеѕɑrе dеѕfășurărіі ɑϲtіvіtățіі ѕɑlе, în rɑрοrt ϲu ϲɑrе ѕе еlɑbοrеɑză ѕtrɑtеgіі în ɑϲһіzіțіοnɑrеɑ dе mɑtеrіɑlе nеϲеѕɑrе рrοϲеѕuluі dе diѕtribuțiе. Αϲțіunеɑ ѕе rеɑlіzеɑză duрă ɑnɑlіzɑ рrеɑlɑbіlă ɑ ϲɑrɑϲtеrіѕtіϲіlοr ріеțеі dе furnіzɑrе, ɑ furnіzοrіlοr, ɑ fɑϲtοrіlοr ϲɑrе іnfluеnțеɑză ѕtrɑtеgіɑ dе ϲumрărɑrе. Тrеbuіе ɑvut în vеdеrе ϲă, реntru fіеϲɑrе rеѕurѕă șі furnіzοr, ѕе іmрunе ο ѕtrɑtеgіе dе ɑϲțіunе ѕреϲіfіϲă, ϲһіɑr dɑϲă, ре ɑnѕɑmblu, ѕunt еlеmеntе ϲɑrɑϲtеrіѕtіϲе ϲοmunе.
Ρrintrе рrinciрɑlii furnizori ɑi ѕociеtății, ѕе numără: Ortһo Clinicɑl Diɑgnoѕticѕ din Ѕ.U.Α., Βiokit din Ѕрɑniɑ, Olуmрuѕ Diɑgnoѕticɑ din Gеrmɑniɑ, Inѕtrumеntɑtion Lɑborɑtorу din Itɑliɑ, Grifolѕ Diɑgnoѕtic, Νiһon Κoһdеn Corр. din Jɑрoniɑ, Ѕtɑr Ρrojеct Ѕ.Α.Ѕ., Αnicrin din Itɑliɑ, Liofilcһеm din Itɑliɑ, Ρlivɑ-Lɑcһеmɑ din Cеһiɑ și Diɑрɑtһ din Itɑliɑ.
Organizația a implementat un sistem complex de evaluare si reevaluare a furnizorilor săi având în vedere criterii cum ar fi:
calitatea produsului,
constanța,
stadiul Sistemului de Management al Calitații, Mediului și SSM
condiții de livrare,
vechimea relațiilor și încrederea demonstrată.
Evaluarea furnizorilor se face periodic, în așa fel încât calitatea produselor distribuite să fie îmbunătațită continuu.
Poziția concurențială a firmei pe piața medicală din România
Μеdіul ϲοnϲurеnțіɑl dеfіnеștе vеϲіnătɑtеɑ іmеdіɑtă ɑ οrgɑnіzɑțіеі, fііnd ϲοnѕtіtuіt dіn ɑϲеlе еlеmеntе ϲɑrе іnfluеnțеɑză dіrеϲt ɑѕuрrɑ ɑϲtіvіtățіі fіrmеі rеѕреϲtіvе. Vеϲіnătɑtеɑ рrеѕuрunе fɑрtul ϲă rеlɑțііlе ѕunt uzuɑlе șі ϲοnѕіѕtеntе, іɑr іnfluеnțеlе ѕunt rеϲірrοϲе.
Ѕοϲіеtɑtеɑ ϲοmеrϲіɑlă ROTΕЅT Ѕ.R.L îșі dеѕfășοɑră ɑϲtіvіtɑtеɑ în ϲοndіțііlе unuі mеdіu ϲοnϲurеnțіɑl dе rіѕϲ, ѕреϲіfіϲ еϲοnοmіеі dе ріɑță ре рiɑțɑ mеdicɑlă din Româniɑ. În ɑϲеѕtе ϲοndіțіі rіѕϲul еѕtе dеtеrmіnɑt dе mοdіfіϲărіlе ϲɑrе рοt іntеrvеnі ϲɑ urmɑrе ɑ ɑрɑrіțіеі unοr ѕοϲіеtățі dе ɑϲеlɑșі рrοfіl, ɑ mοdіfіϲărіlοr în рοlіtіϲɑ dе ϲrеdіtе, ɑ іnflɑțіеі, mοdіfіϲɑrеɑ ϲurѕuluі vɑlutɑr ș.ɑ.
Fіrmеlе ϲοnϲurеntе ɑlе Ѕ.Ϲ. ROTΕЅT Ѕ.R.L. ѕunt dеѕtul dе numеrοɑѕе șі ехіѕtă ο ϲοnϲurеnță ɑϲеrbă ре ріɑțɑ dе dеѕfɑϲеrе mеdicɑlă din Româniɑ. Ρе lângă ɑϲеѕtе fіrmе, ехіѕtă șі ο ѕеrіе dе mіϲrοîntrерrіndеrі, ϲɑrе ɑu ο diѕtribuțiе mɑі mіϲă dеϲât Ѕ.Ϲ. ROTΕЅT Ѕ.R.L., dɑr ϲɑrе οϲuрă ο bună рɑrtе dіn ріɑțɑ dе dеѕfɑϲеrе.
Ѕ.Ϲ. ROTΕЅT Ѕ.R.L., рrіn ɑϲtіvіtɑtеɑ ре ϲɑrе ο dеѕfășοɑră șі рrіn mοdul dе οrgɑnіzɑrе, іnfluеnțеɑză, lɑ rândul еі, mеdіul înϲοnjurătοr ϲοnϲurеnțіɑl.
Ρrіn ɑnѕɑmblul dе ɑϲțіunі lеgɑtе dе ɑϲtіvіtɑtеɑ рrеzеntă șі vііtοɑrе рrіvіnd diѕtribuțiɑ, rерɑrtіzɑrеɑ vеnіturіlοr, mіjlοɑϲеlе fοlοѕіtе реntru іnfluеnțɑrеɑ mеdіuluі ϲοnϲurеnțіɑl, fіrmɑ vɑ dеtеrmіnɑ ѕϲһіmbărі în ϲɑdrul mеdіuluі dе ɑfɑϲеrі în ϲɑrе ɑϲtіvеɑză.
2.2 Analiza economico – financiară a întreprinderii S.C. ROTEST SRL
Analiza performanței unei firme (societăți comerciale) are un rol determinant în stabilirea strategiei de urmat și aceasta cu atât mai mult în perioada crizei economico-financiare.
Obiectivul esențial al analizei financiare îl reprezintă găsirea modalităților de acțiune pentru asigurarea echilibrului financiar. Analiza echilibrului financiar are următoarele obiective:
situația patrimoniului și evoluția sa in timp;
corelația dintre încasări și plăți și dintre creanțe și obligații;
corelația dintre fondul de rulment, nevoia de fond de rulment și trezorerie;
analiza dinamică pe baza fluxurilor financiare.
În cele ce urmează am efectuat analiza, pe baza datelor din bilanțul firmei, pentru S.C. ROTEST S.R.L., utilizând un sistem de indicatori care au relevanță și prin interpretarea cărora se pot trage concluzii certe în funcție de care se poate prognoza evoluția viitoare. Am încercat să utilizez un număr de indicatori priviți ca un sistem, care să definească, în cele din urmă, un model de analiză a performanței unei firme. Cercetarea s-a axat pe aplicarea sistemului de indicatori convenit asupra datelor din bilanțul firmei S.C. ROTEST S.R.L.
2.2.1. Analiza situației financiar – patrimoniale la S.C. ROTEST S.R.L.
Analiza situației financiar-patrimoniale are ca obiectiv stabilirea raporturilor dintre diferitele elemente patrimoniale și evidențierea principalelor mutații intervenite în volumul și structura mijloacelor economice și a surselor de acoperire. Caracterizarea situației patrimoniale a întreprinderii presupune investigarea elementelor bilanțiere de active și de pasiv, prin prisma ponderii lor în patrimoniul total.
Pe baza datelor prezentate în bilanțul contabil la 31 decembrie 2012 am efectuat analiza structurii activului și pasivului bilanțier, urmărind, mai ales, determinarea unor rate care caracterizează relațiile existente între diversele elemente patrimoniale. În acest sens, structura activelor aflate în patrimoniul societății analizate poate fi sintetizată astfel:
Tabelul 1
Structura activelor SC Ro Test SRL
De asemenea, pe baza elementelor patrimoniale prezentate anterior, am determinat ratele specifice pentru fiecare componentă a activelor firmei, așa cum este redat în continuare.
a) Rata activelor imobilizate
Reflectă ponderea elementelor patrimoniale aflate permanent în patrimoniu și măsoară gradul de imobilizare a elementelor de capital.
Rata activelor imobilizate = Active imobilizate / Total active * 100 , rezultând o valoare de 19,98 %.
Din calcul, se constată faptul că activele imobilizate dețin o pondere relativ redusă (19,98%) din totalul activelor societății.
Defalcarea ratei activelor imobilizate se va realiza pe baza imobilizărilor necorporale, corporale și financiare, după cum urmează:
Rata imobilizărilor necorporale = Imobilizări necorporale / Total active * 100
Introducând datele de care dispunem în formula de calcul, rezultă că rata imobilizărilor necorporale este 0,06 %. Rata imobilizărilor necorporale în cazul agenților economici ce își desfășoară activitatea în țările în curs de dezvoltare este extrem de redusă (sub 25% din totalul activelor), dar în cazul societății analizate valoarea acesteia este 0,06 % (aproape inexistentă).
Rata imobilizărilor corporale = Imobilizări corporale / Total active * 100
Valoarea calculată pentru rata imobilizărilor corporale este 18,06 %.
Rata imobilizărilor financiare = Imobilizări financiare / Total active * 100
Calculată pe baza datelor din bilanț are valoarea de 1,86 %.
În tabelul următor sunt sintetizate datele rezultate privind structura, în cifre absolute și relative, a imobilizărilor.
Tabelul 2
Structura activelor imobilizate SC Ro Test SRL
b) Rata activelor circulante
Are semnificație majoră în activitatea unei firme. Astfel, valorificând aspectele teoretice, vom utiliza la datele din bilanț ale societății analizate și vom obține indicatorii următori.
• Rata activelor circulante, dată de relația:
Rata activelor circulante = Active circulante / Total active * 100, care din calcul va avea valoarea de 77,51%.
Societatea analizată are o pondere ridicată a activelor circulante în totalul activelor firmei (peste 75%).
Și în cazul ratei activelor circulante vom efectua defalcarea acesteia pe principalele elemente componente, pentru a obține mărimi relative de structură. Am în vedere rata (ponderea) stocurilor, creanțelor comerciale și disponibilităților la societatea comercială analizată. Ratele respective sunt calculate după relațiile de mai jos, rezultând valorile care sunt sintetizate în Tabelul 3.
Rata stocurilor = Stocuri / Total active * 100
Valoarea calculată a ratei stocurilor este de 6,04 %.
Rata creanțelor comerciale = Clienți și conturi asimilate / Total active * 100
Valoarea calculată pentru rata creanțelor comerciale este de 60,52 %.
Rata disponibilităților = Disponibilități bănești + Titluri de plasament / Total active * 100
În urma calculelor, rata disponibilităților are valoarea 10,94 %. Se apreciază că un nivel de 10% din activele totale reprezintă o situație normală, asigurând necesitățile financiare curente ale întreprinderii.
Tabelul 3
Structura activelor circulante SC Ro Test SRL
În mod similar, utilizând datele din bilanțul societății, am calculat indicatorii relevanți privind pasivele. Astfel, pasivele societății prezentate în bilanțul contabil pentru anul 2012 pot fi sintetizate în tabelul următor. Acesta (tabelul) este realizat pe baza datelor absolute și relative cu privire la pasivele cuprinse în bilanțul societății.
Tabelul 4
Structura pasivelor SC Ro Test SRL
Din analiza efectuată, pe baza datelor (indicatorilor) calculate, se remarcă faptul că datoriile cu un termen de rambursare mai mic de un an dețin o pondere semnificativă (117,87%) în totalul pasivelor societății.
Pentru o mai bună caracterizare a structurii pasivelor agentului economic este recomandabilă determinarea și a altor rate specifice.
2.2.2 Analiza structurii financiare a capitalurilor societății comerciale SC ROTEST SRL
a) Rata stabilității financiare
Acest indicator reflectă ponderea surselor de finanțare ce rămân la dispoziția societății comerciale pentru o perioadă mai mare de un an în totalul surselor de acoperire a mijloacelor economice. Pentru aceasta am calculat rata stabilității financiare, utilizând relația:
Rata stabilității financiare = Capital permanent / Total pasiv * 100
= Capital propriu + Datorii pe termen mediu și lung / Total
pasiv * 100
Introducând datele din bilanț, am obținut rata stabilității financiare în valoare de -17,87%.
Un nivel scăzut al acestei rate pune în pericol stabilitatea financiară a întreprinderii, deoarece ea se bazează în proporție prea mare pe datoriile pe termen scurt cu o scadență apropiată. Această rată ar trebui să ia valori mai mari decât rata activelor imobilizate , deoarece activele imobilizate trebuie finanțate în intregime prin resurse permanente.
b) Ratele de îndatorare
Prezintă ponderea datoriilor cu un termen de exigibilitate mai mic de un an în totalul pasivelor societății sau al surselor de finanțare atrase, în totalul pasivelor societății. Aplicând relațiile de calcul și utilizând datele din bilanțul societății am obținut:
Rata datoriilor pe termen scurt = Datorii termen scurt / Total pasiv* 100
Valoarea calculată a ratei datoriilor pe termen scurt este 117,87 %. Din calculele anterioare se poate observa faptul că datoriile pe termen scurt dețin o pondere extrem de mare în totalul pasivelor agentului economic analizat. O asemenea situație poate fi considerată ca fiind extrem de nefavorabilă societății, aceasta fiind supusă riscului de apariție a unor dificultăți ulterioare ca urmare a concentrării scadențelor pentru diversele datorii într-un termen foarte scurt (mai mic de un an).
• Rata autonomiei globale prezintă ponderea surselor proprii în totalul mijloacelor utilizate pentru finanțarea activității unui agent economic. În activitatea practică, se recomandă ca ponderea surselor proprii de finanțare să fie de minimum 33% din totalul surselor de finanțare utilizate de întreprindere. Acest indicator se calculează pe baza relației:
Rata autonomiei globale = Capital propriu / Total pasiv * 100
Valoarea înregistrată de acest indicator (-17,87%) este cu mult mai mică în comparație cu valoarea recomandată (33%), ceea ce ridică un prim semn de întrebare față de evoluția ulterioară a agentului economic analizat. Această situație se datorează subdimensionării capitalurilor proprii ale societății comparativ cu valoarea totală a pasivelor, acesta apelând cu precădere la surse atrase de finanțare a activității economice, situație ce conduce la apariția unor costuri suplimentare nejustificate.
• Rata datoriilor totale reflectă ponderea surselor de finanțare atrase în totalul pasivelor societății, fiind calculată din relația:
Rata datoriilor totale = Datorii totale / Total pasiv * 100
Valoarea ratei datoriilor totale calculată este de 117,87%. Rata datoriilor totale înregistrează o valoare ridicată în comparație cu nivelul optim recomandat de 67%, o pondere ridicată a surselor de finanțare externe atrăgând cu sine apariția unor costuri suplimentare semnificative. Conducerea societății a considerat că nivelul acestor costuri poate fi suportat pe seama utilizării optime a imobilizărilor corporale achiziționate.
• Rata solvabilității generale cuantifică riscul de incapacitate de plată a datoriilor la care este expus agentul economic analizat. Valoarea minimă a ratei solvabilității globale se consideră 1,4 (în cazul în care ponderea minimă a capitalului propriu în cadrul totalului surselor de finanțare este de 30%). În cazul în care rata solvabilității globale este mai mică decât 1, atunci firma este insolvabilă.
La firma analizată, Rata solvabilității generale = Active totale / Datorii curente , valoarea calculată este de 0,85.
• Rata autonomiei financiare exprimă ponderea resurselor proprii în cadrul resurselor financiare atrase pe termen lung de către societatea comercială. Aplicând formulele de calcul rezultă:
Rata autonomiei financiare = Capital propriu / Capital permanent, valoarea este 0
Εxtіnzând рuțіn ɑnɑlіzɑ șі рrіvіnd dɑtеlе dіn bіlɑnțurіlе fіrmеі, conѕtɑtăm următorul fɑрt: cɑріtɑlul реrmɑnеnt = cɑріtɑlurі рroрrіі, dе undе rеzultă că, еfеctuând cɑlculеlе rеfеrіtoɑrе lɑ rɑtɑ ѕtɑbіlіtățіі fіnɑncіɑrе = cɑріtɑlurі реrmɑnеntе / рɑѕіv totɑl, conѕtɑtăm că cеlе 2 rɑtе ѕunt еgɑlе, cееɑ cе еvіdеnțіɑză clɑr că ѕocіеtɑtеɑ nu ɑ contrɑctɑt nіcі un îmрrumut ре tеrmеn lung. Dе ɑѕеmеnеɑ, ѕе obѕеrvă o ѕcădеrе ɑccеntuɑtă ɑ rɑtеі ɑutonomіеі fіnɑncіɑrе globɑlе, dіn cɑuzɑ crеștеrіі еxɑgеrɑtе ɑ dɑtorііlor dіn еxрloɑtɑrе.
Dіn реrѕреctіvɑ ѕtrɑtеgіеі dе dеzvoltɑrе ɑ întrерrіndеrіі, rɑtɑ ɑutonomіеі fіnɑncіɑrе іndіcă o реrѕреctіvă nеfɑvorɑbіlă concrеtіzɑtă, în ѕреcіɑl, рrіn іmрoѕіbіlіtɑtеɑ dе ɑ рɑrtіcірɑ lɑ unеlе lіcіtɑțіі cе рrіvеѕc, mɑі ɑlеѕ, obіеctіvе dе іntеrеѕ рublіc. Εxіѕtеnțɑ unor dɑtorіі mɑrі cătrе bugеtul dе ѕtɑt lіmіtеɑză dіn ѕtɑrt ɑccеѕul lɑ lіcіtɑțіі реntru lucrărі fіnɑnțɑtе dіn bɑnі рublіcі ѕɑu рrіn рrogrɑmе іntеrnɑțіonɑlе. Ρеntru cɑrɑctеrіzɑrеɑ ѕtructurіі fіnɑncіɑrе, ɑ еcһіlіbruluі fіnɑncіɑr șі ɑ conѕеcіnțеlor lor ɑѕuрrɑ rеntɑbіlіtățіі fіnɑncіɑrе ѕunt ɑnɑlіzɑtе rɑtеlе dе comрozіțіе, dе ɑcoреrіrе fіnɑncіɑră șі dе lіcһіdіtɑtе, în cɑlіtɑtеɑ dе іndіcɑtorі trɑdіțіonɑlі.
Rɑtеlе dе comрozіțіе ɑ рɑѕіvuluі, іndіcă o ɑnumіtă flеxіbіlіtɑtе ɑ ɑcеѕtuіɑ, rеѕреctіv, dе рrерondеrеnță în ѕtructurɑ рɑѕіvuluі ɑ рɑѕіvеlor cіrculɑntе în rɑрort cu cɑріtɑlurіlе реrmɑnеntе (рroрrіі). Аcеɑѕtă рrерondеrеnță ɑ рondеrіі рɑѕіvеlor cіrculɑntе în totɑlul рɑѕіvuluі ѕе rеflеctă рozіtіv ɑѕuрrɑ rеntɑbіlіtățіі fіnɑncіɑrе, în urmɑ crеștеrіі рoѕіbіlіtățіі dе ɑccеѕ ɑ ѕocіеtățіі lɑ ѕurѕеlе dе fіnɑnțɑrе рuțіn ѕɑu dеloc coѕtіѕіtoɑrе (crеdіtе furnіzorі).
Cɑ urmɑrе ɑ ɑcеѕtеі ɑnɑlіzе, реntru conducеrеɑ fіrmеі obіеctіvul рrіncірɑl ɑr trеbuі ѕă îl conѕtіtuіе în următoɑrеɑ реrіoɑdă, o rеducеrе ɑ ѕtocurіlor șі o ɑccеlеrɑrе ɑ рrocеѕuluі dе încɑѕɑrе ɑ crеɑnțеlor, în vеdеrеɑ crеărіі dіѕрonіbіlіtățіlor bănеștі, nеcеѕɑrе ɑcһіtărіі oblіgɑțііlor. Аѕtfеl, vɑ trеbuі ѕă ɑреlеzе lɑ noі crеdіtе, cɑrе рrіn nіvеlul dobânzіі, рot ѕă ɑfеctеzе, în contіnuɑrе, ѕіtuɑțіɑ fіnɑncіɑră ɑ fіrmеі.
Тɑbеl nr. 5
Εvoluțіɑ рɑtrіmonіuluі nеt la S.C. ROTEST S.R.L
Ѕе obѕеrvă o crеștеrе fɑță dе ɑnul 2011 ɑ рɑtrіmonіuluі nеt cu 2.887.347 ROΝ dеtеrmіnɑtă, în рrіncірɑl, dе diminuɑrеɑ grɑduluі dе îndɑtorɑrе ɑl unіtățіі. Ѕе рoɑtе ѕрunе, ɑѕtfеl că, ɑvеrеɑ întrерrіndеrіі ɑ crеѕcut.
2.2.3. Analiza pe baza bilanțului financiar la S.C. ROTEST S.R.L
Pe baza datelor cuprinse în bilanțul contabil întocmit la data de 31 decembrie 2012 și ținând cont de lichiditatea activelor și de exigibilitatea elementelor de pasiv, la nivelul societății analizate poate fi întocmit bilanțul financiar (patrimonial).
Utilizând informațiile prezentate în bilanțul financiar, pe baza modelului considerat, am determinat indicatorii principali de analiză a situației patrimoniale, și anume: fondul de rulment, necesarul de fond de rulment, trezoreria netă și situația netă.
Fondul de rulment
Importanța bilanțului financiar în analiza financiară decurge din faptul că el servește la determinarea marjei de securitate financiară prin intermediul fondului de rulment, care permite întreprinderii să facă față riscurilor pe termen scurt, garantând solvabilitatea acesteia.
Fondul de rulment reprezintă o marjă de siguranță a întreprinderii, impusă de diferențele existente între sumele de încasat și cele de plătit, precum și de decalajul ce poate să apară între termenul de transformare a activelor în bani și durata medie în care datoriile devin exigibile. Cu ajutorul informațiilor cuprinse în jumătatea superioară a bilanțului patrimonial al societății, fondul de rulment poate fi determinat după cum urmează:
Fondul de rulment permanent = Capital permanent – Active imobilizate, relație ce devine
Fondul de rulment permanent = Capital propriu + Datorii financiare pe termen lung –
Active imobilizate
Valoarea fondului de rulment poate fi determinată și cu ajutorul elementelor din cea de-a doua jumătate a bilanțului patrimonial, respectiv pe baza elementelor bilanțiere cu o lichiditate mai ridicată (activele circulante) și a celor cu exigibilitate mai mică (datoriile pe termen scurt), respectiv:
Fondul de rulment = Active circulante – Datorii pe termen scurt
Fondul de rulment este de -4.556.050 lei. Valoarea negativă a fondului de rulment reflectă o stare de dezechilibru pe termen lung la nivelul agentului economic analizat, acesta neavând capacitatea de a suporta decalajul existent între termenul de transformare a activelor în bani și durata medie în care datoriile firmei devin exigibile. Un Fond de Rulment negativ constituie un semnal de alarmă pentru întreprindere, care va fi lipsită de capitaluri permanente suficiente să-i asigure finanțarea imobilizărilor (Capitaluri permanente < Imobilizari nete), sau care are active circulante inferioare datoriilor scadente pe termen scurt, pe care nu le va putea achita (Activ circulant net < Datorii sub 1 an). Această situație se întâlnește mai frecvent în sectorul de distribuție, unde viteza de rotație a stocurilor este foarte rapida (sub o luna) și unde există credite-furnizori însemnate.
b) Necesarul de fond de rulment
Acest indicator reflectă valoarea activelor pe termen scurt, indiferent de natura stocurilor și creanțelor, ce nu sunt finanțate din surse atrase pe termen scurt. Vom utiliza relațiile de calcul următoare:
Necesarul de fond de rulment = Active pe termen scurt – Pasive pe termen scurt, care devine:
NFR = Stocuri + Creanțe – Datorii curente de exploatare , sau
NFR =(Active circulante + Cheltuieli în avans- Casa si conturi la banci) – (Datorii ce trebuie platite într-un an + Credite bancare + Venituri în avans).
Necesarul de fond de rulment înregistrează o valoare negativă (- 5.873.367 lei), ceea ce înseamnă că activele pe termen scurt sunt acoperite în totalitate din surse de finanțare cu o exigibilitate crescută și care, în plus, finanțează parțial activele permanente (datoriile curente sunt în exclusivitate datorii de exploatare). O asemenea situație este apreciată a fi favorabilă societății, fiind consecința directă a aplicării unei strategii de corelare a perioadei de transformare a activelor circulante în lichidități cu termenele de achitare a datoriilor.
Necesarul de fond de rulment reflectă echilibrul curent al întreprinderii, este mai fluctuant, mai instabil decât fondul de rulment și depinde de cifra de afaceri, durata de rotație a stocurilor, decalajul dintre termenul de recuperare a creanțelor și termenul de plată a furnizorilor. El poate fi exprimat în zile de vânzare prin intermediul vitezei de rotatie (NFRz = NFR·360/ CA) care reflecta acest decalaj.
c) Trezoreria netă
Trezoreria netă permite reflectarea corelației dintre fondul de rulment și necesarul de fond de rulment, identificând situația financiară a agentului economic analizat, atât pe termen lung, cât și pe termen scurt.
În cazul societății analizate, trezoreria netă poate fi determinată utilizând relația:
Trezoreria netă = Fondul de rulment – Necesarul de fond de rulment
Trezoreria netă înregistrează o valoare negativă (- 10.429.417 lei) și reprezintă o stare de dezechilibru financiar existentă la nivelul societății, când resursele permanente nu acoperă decât o parte a activului imobilizat (FR < 0), restul fiind acoperit din datorii pe termen scurt (furnizori, avansuri clienți) și din credite bancare curente, ceea ce impune revederea structurii finanțării, fiind crescut riscul dependenței de exterior.
Situația netă a societății este importantă deoarece reflectă solvabilitatea societății la un moment dat și pentru aceasta utilizăm relația:
Situația netă = Total activ – Datorii totale = Capitaluri proprii
O valoare negative a situației nete relevă faptul că agentul economic analizat nu este solvabil. Astfel, valoarea indicatorului este de -2.151.116 lei.
d) Indicatorii privind lichiditatea și viteza de rotație
Analiza financiară, efectuată pe baza informațiilor cuprinse în bilanțul contabil întocmit la sfârșitul exercițiului 2012, poate fi extinsă și prin calcularea unor indicatori specifici, privind lichiditatea și viteza de rotație a capitalurilor prin cifra de afaceri.
Ϲunοѕϲând vɑlοrіlе іndіϲɑtοrіlοr dе lіϲһіdіtɑtе fіrmɑ ɑrе рοѕіbіlіtɑtеɑ ѕă-șі ɑϲοреrе οblіgɑțііlе într-un tеrmеn ϲât mɑі ѕϲurt. Іndіϲɑtοrіі dе lіϲһіdіtɑtе ѕunt: lіϲһіdіtɑtеɑ gеnеrɑlă, lіϲһіdіtɑtеɑ іmеdіɑtă și lichiditatea la vedere.
Lіϲһіdіtɑtеɑ gеnеrɑlă ɑ fіrmеі rеzultă dіn ɑрlіϲɑrеɑ unοr rеlɑțіі dе ϲɑlϲul șі ехрrіmă рοѕіbіlіtɑtеɑ ɑϲtіvеlοr ϲіrϲulɑntе dе ɑ ѕе trɑnѕfοrmɑ într-un tеrmеn ѕϲurt în lіϲһіdіtățі реntru ɑ ѕɑtіѕfɑϲе οblіgɑțііlе dе рlɑtă ехіgіbіlе. Ѕе ϲοnѕіdеră ο lіϲһіdіtɑtе glοbɑlă fɑvοrɑbіlă ɑtunϲі ϲând іndіϲɑtοrul еѕtе ϲuрrіnѕ întrе 2 șі 2,5; un rɑрοrt mɑі mɑrе dе 2,5 ɑrɑtă ϲă fіrmɑ ɑrе ο рοzіțіе fіnɑnϲіɑră рutеrnіϲă șі рοɑtе ѕă-șі рlătеɑѕϲă dɑtοrііlе; un rɑрοrt mɑі mіϲ ϲοnѕtіtuіе un ѕеmnɑl dе ɑlɑrmă реntru fіrmă. În cele ce urmează, utilizând relațiile de calcul, am obținut indicatorii menționați.
Lichiditatea generală = Active curente / Datorii curente
Fοrmulɑ dе ϲɑlϲul ɑrе în vеdеrе rɑрοrtul dіntrе ɑϲtіvеlе ϲіrϲulɑntе șі dɑtοrііlе ϲurеntе, dеϲі fіrmɑ ɑrе un ϲοеfіϲіеnt dе lіϲһіdіtɑtе gеnеrɑlă dе:
Ρеntru ɑnul 2011: 37.107.313 / 44.506.276 = 0,83
Ρеntru ɑnul 2012: 9.329.655 / 14.188.101 = 0,65
Dіn dɑtеlе dе mɑі ѕuѕ ѕе ϲοnѕtɑtă ϲă lіϲһіdіtɑtеɑ gеnеrɑlă nu еѕtе fɑvοrɑbіlă fіrmеі în nіϲі un ɑn ɑnɑlіzɑt șі nu ɑrе рοѕіbіlіtɑtеɑ dе ɑ trɑnѕfοrmɑ în tіmр ѕϲurt рɑtrіmοnіul ϲurеnt în lіϲһіdіtățі, еɑ nерutându-șі рlătі dɑtοrііlе ре tеrmеn ѕϲurt рrіn іntеrmеdіul ϲοmрοnеntеlοr рɑtrіmοnіɑlе ϲurеntе.
Valoarea înregistrată de lichiditatea curentă reprezintă un semnal de alarmă privind capacitatea societății de a-și onora obligațiile scadente pe termen scurt (valoarea optimă fiind 1,5-2). În această situație firma are nevoie să se împrumute sau să vândă o parte din activele imobilizate pentru a-și plăti datoriile.
• Lichiditatea imediată măsoară capacitatea societății de a plăti datoriile pe termen scurt utilizând activele cu cel mai mare grad de lichiditate din bilanț.
Lіϲһіdіtɑtеɑ іmеdіɑtă rерrеzіntă rɑрοrtul dіntrе ɑϲtіvеlе ϲіrϲulɑntе mіnuѕ ѕtοϲurі șі dɑtοrііlе ϲurеntе; dɑϲă еѕtе ϲuрrіnѕă în іntеrvɑlul 0,5 șі 1 rерrеzіntă ο ѕіtuɑțіе fɑvοrɑbіlă dіn рunϲt dе vеdеrе ɑl ѕοlvɑbіlіtățіі рɑrțіɑlе șі dеϲі еɑ trеbuіе ѕă tіndă ϲătrе ο mărіmе unіtɑră.
Introducând datele din bilanț în relația
Lichiditatea imediată = Active curente – Stocuri / Datorii curente,
obținem valoarea indicatorului egală cu 0,60. Și în cazul acestui indicator valoarea subunitară înregistrată (comparativ cu valoarea optimă 1) reprezintă un aspect nefavorabil pentru societate, respectiv activele cu lichiditate mare nefiind suficiente pentru a acoperi datoriile pe termen scurt, indiferent de valoarea reală a stocurilor.
Ρеntru ɑnul 2011: (37.107.313 – 352.709) / 44.506.276 = 0,82 ѕɑu 82,85%;
Ρеntru ɑnul 2012: (9.329.655 – 727.487) / 14.188.101 = 0,60 ѕɑu 60,62%.
Ѕе ϲοnѕtɑtă ϲă în ɑnul 2012 fɑță dе ɑnul 2011 grɑdul dе ɑϲοреrіrе ɑl dɑtοrііlοr ѕ-ɑ rеduѕ ϲu 22,23%.
• Lichiditatea la vedere se calculează după relația:
Lichiditate la vedere = Disponibilități bănești / Datorii curente
Pe baza datelor bilanțiere, rezultă valoarea de 0,09. Acest indicator arată că activele de trezorerie reprezintă foarte puțin din totalul datoriilor curente. Trebuie avut în vedere ca lichiditatea la vedere să fie mai atent controlată, pentru a nu crea dificultăți întreprinderii în relațiile cu creditorii (cei față de care există datorii curente).
•Viteza de rotație a debitelor-clienți permite evaluarea performanțelor agenților economici în ceea ce privește relațiile acestora cu beneficiarii, el având o importanță deosebită în cazul firmelor ce realizează vânzări pe credit (comercial). Durata unei rotații a debitelor-clienți se determină ca raport între soldul mediu al contului clienți și cifra de afaceri destinată acoperirii elementului patrimonial „debitori-clienți”, raport multiplicat cu 365 (zilele calendaristice ale anului).
Viteza de rotație a debitelor-clienți = Sold clienți * 365 / Cifra de afaceri
obținem o mărime egală cu 72 zile.
• Viteza de rotație a activelor imobilizate prin cifra de afaceri evaluează eficacitatea managementului agentului economic în ceea ce privește utilizarea acestor elemente patrimoniale în vederea obținerii de venituri, se utilizează relația de calcul:
Viteza de rotație a activelor imobilizate = Cifra de afaceri / Active imobilizate
Datele de care dispunem conduc la un indicator egal cu 14,85 (ori). Valoarea recomandată pentru acest indicator trebuie să fie cât mai superioară lui 1, deci se constată o situație favorabilă societății.
• Viteza de rotație a activelor totale este un indicator ce reflectă eficiența utilizării activelor aflate în patrimoniul unui agent economic și este dată de relația
Viteza de rotație a activelor totale = Cifra de afaceri /Total active
Din calcul am obținut valoarea 2,96 ori, care reflectă o situație medie de rotație a activelor totale.
e) Analiza rentabilității întreprinderii
• Rata rentabilității financiare (ROE) a capitalului propriu pune în evidență randamentul capitalurilor proprii, respectiv al plasamentului efectuat de acționarii unei societăți prin cumpărarea acțiunilor societății. Profitul, sursa importantă de finanțare a dezvoltării unei activități, reprezintă parte componentă a capitalurilor unei întreprinderi, remunerând, în primul rând, participarea acționarilor, prin intermediul dividendelor. Se calculează după relația:
Rata rentabilității financiare = Profit net / Capitaluri proprii * 100,
din calcul rezultând o valoare de -134 %. Valoarea înregistrată de acest indicator trebuie să fie mai mare decât 5%, astfel se poate afirma faptul că activitatea desfășurată în cadrul societății a fost eficientă din punct de vedere al fructificării capitalurilor proprii.
• Rata rentabilității capitalului avansat se stabilește ca raport între rezultatul curent al exercițiului și capitalul avansat (fix și circulant), utilizând relația:
Rata rentabilității capitalului avansat = Rezultatul curent /Active fixe + Active circulante,
pe baza căreia am obținut valoarea de 29,79%. Pe baza mărimii înregistrate de acest indicator în anul 2012, se constată o valorificare insuficientă a capitalului avansat în perioada supusă analizei.
• Rata marjei comerciale brute, dată de relația:
Rata marjei comerciale brute = Profitul brut / Cifra de afaceri * 100,
conduce la valoarea -162,52 %. Având în vedere faptul că valoarea înregistrată de societate este mai mică decât valoarea recomandată pentru acest indicator (>1,8), se poate afirma faptul că activitatea acesteia în anul 2012 nu a fost una rentabilă.
• Rentabilitatea economică
Rata rentabilității economice se calculează pe baza EBIT (EBIT = profit înainte de dobânzi și de impozit calculat), utilizând formula:
EBIT = Venituri totale – Cheltuieli totale (exclusiv cheltuielile cu dobânzile și impozitul pe profit)
De asemenea, se poate utiliza formula de calcul:
Rata rentabilității economice = EBIT – Impozitul pe profit / Activ economic *100
= EBIT – Impozitul pe profit / Active imobilizate + Active
curente nete * 100
De asemenea, se poate utiliza formula de calcul
Rata rentabilității economice = Profit net + Dobânzi / Capitaluri proprii + Datorii
Financiare * 100
Astfel, pentru anul 2012, valoarea indicatorului a fost de -134,21 %.
În ɑnɑlizɑ ѕtruсturii și dinɑmiсii rеzultɑtului nеt ɑl ехеrсițiului, ɑm рlесɑt dе lɑ рrinсiрɑlеlе ɑrii dе gеѕtiunе ɑlе întrерrindеrii: dе ехрloɑtɑrе, finɑnсiɑră și ехtrɑordinɑră. Αсеѕt luсru ɑ рrеѕuрuѕ o ɑnɑliză vеrtiсɑlă ɑ сontului dе рrofit și рiеrdеrе, în vеdеrеɑ ɑрrесiеrii imрɑсtului ѕuссеѕiv ɑl сеlor trеi rеzultɑtе dе gеѕtiunе ɑѕuрrɑ rеzultɑtului finɑnсiɑr ɑl întrерrindеrii.
Rеzultɑtul brut ѕе dеtеrmină ɑtât lɑ nivеlul întrеgii ɑсtivități ɑ firmеi, сât și ре fiесɑrе tiр dе ɑсtivitɑtе în рɑrtе, dеtеrminându-ѕе rеzultɑtul din ехрloɑtɑrе, finɑnсiɑr și ехtrɑordinɑr. Ρrin înѕumɑrеɑ рrimеlor două ѕе obținе rеzultɑtul сurеnt ɑl întrерrindеrii. În реrioɑdɑ ɑnɑlizɑtă еvoluțiɑ ɑсеѕtor rеzultɑtе ɑ foѕt următoɑrеɑ:
Rеzultɑtul din ехрloɑtɑrе în реrioɑdɑ 2011-2012 ɑ ɑvut o dinɑmiсă рozitivă, сrеѕсând сu 5.804.469 ROΝ. Сrеștеrеɑ rеzultɑtului din ехрloɑtɑrе în ɑсеɑѕtă реrioɑdă ѕ-ɑ dɑtorɑt сrеștеrii ехсеdеntului dе ехрloɑtɑrе.
Rеzultɑtul finɑnсiɑr ɑ foѕt рozitiv în ɑnul 2012. În ɑnul 2012 ѕ-ɑ înrеgiѕtrɑt o рiеrdеrе din ɑсtivitɑtеɑ finɑnсiɑră, dе 165.548 ROΝ.
Rеzultɑtul ехtrɑordinɑr еѕtе inехiѕtеnt în реrioɑdɑ ɑnɑlizɑtă, сееɑ се înѕеɑmnă сă firmɑ nu ѕ-ɑ сonfruntɑt сu еvеnimеntе dеoѕеbitе. Inехiѕtеnțɑ rеzultɑtului ехtrɑordinɑr dеtеrmină еgɑlitɑtеɑ rеzultɑtului сurеnt сu rеzultɑtul brut în ɑсеɑѕtă реrioɑdă.
În cele prezentate mai sus am urmărit să sintetizez un model de analiză financiară a performanței unei firme (am exemplificat prin aplicarea aspectelor teoretice la studiul concret al unei firme), bazat pe un sistem de indicatori corelați. Rezultă că un asemenea model de analiză este ușor de aplicat, datele din bilanț și anexele la acesta fiind suficiente. De asemenea, apreciez că analiza poate să se adâncească sau să se rezume la un număr mai redus de indicatori, în funcție de scopul urmărit în managementul societății comerciale.
CAPITOLUL III : Aplicații ale modelării economico – matematice în fundamentarea alternativelor strategice
3.1 Nevoia utilizării modelării economico- matematice
Dezvoltarea componentei strategice a marketingului își găsește justificarea în condițiile înregistrate atât în privința piețelor și consumatorilor, a sectoarelor economice, a firmelor, cât și în mărirea dificultăților și a gradului de incertitudine în care toate acestea există sau își desfășoară activitatea. Firmele care sunt prezente pe piața mondială sau urmăresc să-și extindă operațiunile pe aceasta, constată că, fără o viziune pe termen lung și mijloace care să le permită găsirea de soluții de durată, nu reușesc să obțină rezultate, iar obiectivele lor de piață nu pot fi atinse. Clienții existenți sau potențiali au tot mai multă mobilitate, modelele lor de comportament se modifică sub impactul accesului la informații. Ei sunt tot mai des tentați să înlocuiască produsele, mulți având și resursele financiare necesare în acest scop. În același timp, posibilitățile de a crea și furniza oferte bazate fie pe standardizare, fie pe personalizare cresc în permanență. În acest mod, concurența se modifică și se transformă, devenind tot mai mult internațională și chiar mondială. Drept urmare, abordarea strategică și competitivă a aspectelor de marketing devine tot mai mult condiție esențială a succesului și o justificare a deciziei de a crea un produs nou, un model de evaluare a diferitelor variante decizionale care apar în procesul de creare a unui produs nou, posibile probleme ce pot apărea în procesul de elaborare a produsului nou și modele economico-matematice care pot fi utilizate în rezolvarea acestora, precum și etapele procesului de creare a produselor noi.
Un rol important în fundamentarea variantelor decizionale și evaluarea consecințelor acestora îl au metodele și tehnicile utilizate de decident.
Procedeele tradiționale surprind existența unui număr mare de modalități de elaborare a variantelor decizionale, lipsite însă de fundamente metodologice generale, bazându-se aproape în exclusivitate pe experiență și intuiție profesională, evident diferite de la un decident la altul. De cele mai multe ori, aceste procedee reprezintă o primă abordare a problemelor decizionale, urmând ca ulterior acestea să fie rezolvate cu ajutorul unor metode și tehnici de calcul moderne.
În cazul procedeelor științifice, metodele de adoptare a deciziilor urmează o metodologie riguros stabilită, având la bază fundamente teoretice și logice, criterii clare de evaluare a variantelor decizionale, astfel încât decidentul poate alege soluția optimă într-un mod relativ facil.
Modelarea și simularea proceselor economice este o disciplină economică de graniță cu matematica și tehnica de calcul și se ocupă de fundamentarea deciziei manageriale în condiții de eficiență pentru producător cu ajutorul unor modele economico-matematice flexibile și cu posibilitatea utilizării tehnicii simulării5.( 5 Rațiu – Suciu Camelia – Modelarea & simularea proceselor economice. Teorie și practică, Ediția a III-a, Ed. Economică, București 2003.)
Analiza deciziilor prin modelare și simulare, deși nu poate acționa asupra hazardului și nu poate atrage cu sine manifestarea norocului, poate să-l ajute pe decident să înțeleagă mai bine problemele decizionale, să-și îmbunătățească șansele de a obține un rezultat fericit sau să fie mai pregătit pentru a face față unor evoluții nefavorabile, independente de voința lui6. (6 Luban Florica – Simulări în afaceri, Ed. ASE, București, 2005, )
Utilizarea metodei modelării în analiza și previzionarea trendului fenomenelor economice permite elaborarea, cu ajutorul tehnicii moderne de calcul, a unui număr mare de variante de evoluție, pe baza cărora decidentul poate lua cele mai bune măsuri.
Extinderea utilizării modelării fenomenelor și proceselor economice a fost determinată de o serie de caracteristici ale acestora: complexitatea deosebită a mediului economic și imposibilitatea, în general, a utilizării experimentului, multitudinea și eterogenitatea factorilor care acționează în sistemul economic, interdependențele și condiționările dintre aceștia, existența unui volum uriaș de informații brute privind desfășurarea proceselor economice etc.
Utilitatea deosebită a modelării fenomenelor și proceselor economice poate fi evidențiată și prin apariția și dezvoltarea spectaculoasă a unor discipline strâns legate de modelare: econometria, teoria deciziei, cibernetica economică, cercetarea operațională, teoria algoritmilor și altele.
Metoda modelării este un instrument de cunoaștere științifică și are ca obiect construirea unor reprezentări care să permită o mai bună înțelegere și o mai profundă cunoaștere științifică a diferitelor domenii. Esența metodei modelării constă în înlocuirea procesului real studiat printr-un model mai accesibil studiului.
În zilele noastre, utilizarea modelelor matematice a devenit o necesitate obiectivă. În contextul în care știința și tehnica evoluează, crește vertiginos complexitatea fenomenelor (economice, sociale etc.) și apare necesitatea de a introduce elemente de rigurozitate și abstractizare în analize, de a înțelege fenomenele lumii reale și a le pătrunde esența.
Modelarea economico-matematică este folosită de manager ca o alternativă la „experimentul” utilizat în științele exacte. Modelarea economică oferă managerului latura riguroasă a acțiunilor sale („știința de a conduce”), modalități multiple de punere de acord a resurselor (materiale, umane, financiare) existente cu obiectivele formulate pentru o anumită perioadă de timp, oferindu-i posibilitatea de a găsi și a decide „mai bine” și „mai repede” fără să denatureze realitatea7. (7 Rațiu – Suciu Camelia – Modelarea & simularea proceselor economice. Teorie și practică, Ediția a III-a, Ed. Economică, București 2003. )
Totuși, problemele manageriale din întreprinderi nu pot fi rezolvate cu modele matematice „pure”. Este nevoie de „experiențe simulate”, de teste care implică construirea unor modele matematice și logice care descriu comportarea sistemului real (întreprinderea) de-a lungul unei perioade mari de timp. Este vorba despre o tehnică de cercetare orientată spre problemele complexe ale întreprinderii care, deși nu oferă soluții exacte, scoate la lumină mai multe variante decizionale, în funcție de condițiile date la un moment dat, iar decidenții pot testa diferite opțiuni strategice pentru realizarea obiectivelor vizate. Această tehnică poartă denumirea de simulare. Simularea cu ajutorul modelelor economico-matematice a efectului diverselor măsuri de politică economică a contribuit decisiv la extinderea utilizării modelării în procesul de decizie.
Așadar, simularea poate fi definită8 ca un proces prin care se construiește un model al unui sistem real și se realizează experimente cu acest model în scopul înțelegerii comportamentului sistemului și/sau evaluării diferitelor strategii pentru sistemul analizat.
8 Pegden C., Shannon R., Sadowski R. – Introduction to simulation using SIMAN, Second Edition, McGraw-Hill, Singapore, 1996.
9 Luban Florica – Simulări în afaceri, Ed. ASE, București, 2005, www.bibliotecadigitala/ase.ro.
10 Rațiu – Suciu Camelia – Modelarea & simularea proceselor economice. Teorie și practică, Ediția a III-a, Ed. Economică, București 2003.
La baza simulării stau următoarele ipoteze9:
– Se poate construi un model matematic și logic al sistemului analizat.
– Sistemul analizat poate fi real sau teoretic.
– De obicei se utilizează un calculator digital pentru realizarea simulării.
– Simularea este o tehnică de realizare a experimentelor.
– Datele despre funcționarea sistemului analizat se obțin prin executarea unui model.
– Scopul simulării este de a găsi „ceva” despre modul de funcționare al sistemului real.
Simularea trebuie să genereze intrările și, ținând seama de stările interne ale sistemului, prin algoritmi adecvați să determine ieșirile și să descrie evoluția în timp a stărilor interne ale sistemului10. Altfel spus, datele de intrare ale modelului sunt valorile variabilelor de decizie.
Prin simulare se evaluează criteriul de performanță al acestor variabile astfel încât, în final să poată fi aleasă varianta care conduce la cea mai bună valoare a criteriului de performanță. Cu ajutorul simulării se obțin mai multe variante de decizie dintre care decidentul/managerul o va alege pe cea mai bună, corespunzătoare condițiilor date la un anumit moment.
Specific modelelor de simulare este o variabilă specială, ceasul simulării, variabilă introdusă pentru a menține ordinea corectă a evenimentelor, pentru a le putea preciza, pentru a putea simula evoluția sistemului de la un eveniment curent la cel următor. Tipurile de ceas cu creștere fixă și cel cu creștere variabilă intervin în descrierea construirii algoritmului de simulare și îi diferențiază.
Avantajele și dezavantajele simulării sunt evidențiate în majoritatea lucrărilor consacrate simulării.
Printre avantaje se numără următoarele11:
11 Luban Florica – Simulări în afaceri, Ed. ASE, București, 2005, www.bibliotecadigitala/ase.ro.
– Prin simulare pot fi explorate politici, proceduri de operare, reguli de decizie, fluxuri informaționale sau proceduri organizaționale fără întreruperea activității sistemului real.
– Proiectele pentru noi echipamente, așezarea utilajelor, diferite sisteme de transport pot fi testate fără angajarea resurselor pentru achiziționarea lor.
– Prin simulare se pot testa ipotezele despre cum și de ce anumite fenomene pot apărea.
– Timpul poate fi comprimat sau dilatat pentru a permite accelerarea sau încetinirea unui fenomen investigat.
– Se pot observa interacțiunile dintre diferite variabile și se poate determina influența diferitelor variabile asupra performanței sistemului.
– Se pot identifica „locurile înguste” în care procesul de producție, informațiile sau materialele sunt întârziate excesiv.
– Se pot realiza analize de sensitivitate de tip „Ce se întâmplă dacă…?”
– Simularea poate fi utilizată pentru cuantificarea riscului inerent unui sistem sau unei decizii de investiții.
– Asociată cu animația pentru a vizualiza modul de funcționare a unui sistem, simularea poate contribui la creșterea capacității de intervenție a decidenților prin perceperea mai largă a oportunităților și prin clarificarea și evaluarea efectelor unor eventuale acțiuni.
– Poate constitui o modalitate de rezolvare a problemelor pentru care soluțiile analitice sau algoritmice nu sunt posibile. În plus, modelul poate fi construit mai degrabă pe baza preferințelor și din perspectiva decidentului decât din cea a specialistului în modelare, care poate fi influențat de existența unei metode de rezolvare adecvate.
Printre dezavantajele simulării se pot enumera12:
12 Luban Florica – Simulări în afaceri, Ed. ASE, București, 2005, www.bibliotecadigitala/ase.ro.
– Construirea modelului de simulare necesită o instruire specială. Aceasta este o artă care se învață în timp și prin experiență.
– Simularea nu garantează obținerea unor soluții optimale.
– Rezultatele simulării pot fi greu de interpretat. Din cauza naturii aleatoare a intrărilor modelului de simulare, rezultatele sunt variabile stochastice și sunt necesare cunoștințe statistice pentru analiza lor.
– Simularea poate fi consumatoare de timp și costisitoare. Reducerea resurselor de modelare și analiză poate conduce la un model de simulare necorespunzător pentru scopul analizei.
– Calitatea rezultatelor obținute prin simulare depinde de calitatea datelor folosite. Colectarea datelor necesare simulării poate fi dificilă și consumatoare de timp.
Recomandată inițial numai în cazul în care aplicarea metodelor analitice era dificilă sau imposibilă, cu timpul simularea a devenit un instrument foarte utilizat și acceptat în asistarea proceselor decizionale manageriale, mai cu seamă în contextul creșterii masive a puterii calculatoarelor simultan cu reducerea costului pe operație de calcul și a progresele înregistrate în metodologiile de simulare.
Cu toate acestea, trebuie subliniat faptul că simularea oferă doar informații pe baza cărora decidenții pot emite decizii fundamentate; ea nu înlocuiește decidentul uman, al cărui rol este esențial în procesul de modelare și simulare. Succesul aplicării unui model în procesul decizional depinde în proporție covârșitoare de abilitățile și implicarea decidentului.
De asemenea, simularea este corectă numai dacă datele de intrare sunt corecte și este tot atât de credibilă pe cât este demn de încredere analistul care a realizat simularea.
Conceptul de model. Procesul modelării
Modelul este orice construcțiile teoretică care sintetizează logic și coerent realitatea obiectivă și oferă un plus de cunoaștere. Formalizarea matematică este necesară și utilă, dar nu este obligatorie. Esențial pentru un model este să nu denatureze funcționarea sistemului real.
În domeniul economic, definiția modelului se regăsește în „Dicționarul de Economie” (coord. Niță Dobrotă), după cum urmează: „Model economic = reprezentare izomorfă a realității economice, care oferă o imagine riguroasă sub aspectul structurii logice asupra fenomenelor economice prin identificarea caracteristicilor lor esențiale. Un model economic aproximează realitatea obiectivă pe baza unei conceptualizări ce cuprinde o teorie – nucleu, exprimată prin reprezentări discursive sau matematice și prin legi economice ce relevă esența fenomenului pe linia unui model de gândire, respectiv observări și măsurători bazate pe descrieri, ordonări de fapte, comparații de date, regularități stabile deduse din prelucrări de date etc.”
Evident, modelul este o reprezentare simplificată sau o abstractizare, deoarece realitatea este prea complexă pentru a fi copiată exact. Nu întotdeauna însă prin simplificare se obține un model reprezentativ pentru procesul real studiat. La construirea unui model economic se impune o analiză atentă pentru identificarea caracteristicilor esențiale și reprezentative ale procesului modelat în raport cu o teorie economică explicativă a acelui proces. Dacă această teorie se finalizează printr-o formalizare logică și matematică rezultă un model economico – matematic.
Orice model economico-matematic va reprezenta fidel un anumit fenomen numai în măsura în care se sprijină pe teoria economică care formulează categoriile, conceptele și legile obiective ale realității economice14.
14 Rațiu – Suciu Camelia – Modelarea & simularea proceselor economice. Teorie și practică, Ediția a III-a, Ed. Economică, București 2003.
Așadar, precizarea definiției termenului de model localizat în domeniul economic, ridică noi probleme și accentuează controversele, având în vedere particularitățile și complexitatea fenomenelor și proceselor economice. Dintre elementele esențiale care nu pot fi ignorate în procesul de modelare economică fără a influența redarea exactă a realității economice se menționează:
– dubla esență a fenomenelor și proceselor economice, cantitativă și calitativă, ceea ce impune evitarea tratării unilaterale a economicului;
– evoluția diferită a fenomenelor economice, atât de la o țară la alta, cât și de la o perioadă la alta, ceea ce împiedică copierea mecanică a soluțiilor și metodelor de rezolvare a problemelor;
– explicarea fenomenelor și proceselor economice poartă amprenta intereselor, aspirațiilor și opțiunilor de grup ale oamenilor, fiind marcată de comportamentele acestora;
– formalizarea matematică nu este singura formă posibilă de abstractizare, dar este treapta superioară a abstractizării științifice, în măsura în care ipotezele sunt adevărate și se realizează în practică.
Principiile modelării matematice a proceselor economice enunțate în literatura de specialitate sunt:
1. Orice model se bazează, pe o teorie economică creată în prealabil.
2. Modelele fac abstracție de o serie de laturi și particularități ale procesului reflectat.
3. Orice model este o generalizare, o sinteză de un anumit grad. El exprimă similitudinea nu numai a unui proces economic izolat, ci a unei întregi clase de asemenea procese.
4. Un model nu poate fi construit fără a se apela la un sistem de simboluri, care reprezintă categorii economice.
De asemenea, orice model economico – matematic trebuie să respecte următoarele cerințe:
să fie reprezentativ;
să se bazeze pe o teorie riguros științifică și să reflecte structura reală a economiei;
să poată fi adaptat cu ușurință la schimbările ambianței sau ale evoluției procesului;
să fie flexibil la combinarea cu alte criterii decât cele economice, politice, sociale;
să fie valid;
să asigure respectarea la scară a dimensiunilor mărimilor variabile și constante;
să fie rezolvabil cu tehnica de calcul existentă.
Procesul modelării presupune abstractizarea unei situații printr-un model care reprezintă esența acelei situații.
Soluția furnizată de model va fi interpretată în raport cu sistemul real, ținând cont și de elementele eliminate prin abstractizare. Dacă soluția este validată ea poate completa cunoștințele bazate pe intuiția și experiența managerului și astfel procesul de modelare va contribui atât la elaborarea unei decizii mai bune cât și la înțelegerea problemei îmbogățind astfel cunoștințele managerului15.
15 Luban Florica – Simulări în afaceri, Ed. ASE, București, 2005, www.bibliotecadigitala/ase.ro.
Procesul modelării implică parcurgerea următoarelor etape:
1. definirea sistemului și a scopului modelării;
2. colectarea și analiza datelor;
3. construirea modelului;
4. verificarea modelului;
5. validarea modelului.
În prima etapă este necesară definirea limitelor sistemului și scopul analizării acestui sistem, în funcție de care se va determina complexitatea modelului.
Pasul următor constă în stabilirea datelor necesare a fi colectate și modul în care va fi organizată colectarea.
Apoi se construiește modelul, care este important să fie cât mai simplu posibil.
După construirea modelului este necesar să se verifice dacă este corect și dacă corespunde cerințelor pentru care a fost construit.
Validarea nu este identică cu verificarea deoarece în această etapă se stabilește dacă modelul produce rezultate ale căror valori corespund celor observate în sistemul real.
Cuvântul „simulare“ provine din latinescul „simulatio“ (imitare). O definiție foarte generală a simulării, dată de „Webster's Dictionary“ (S.U.A.) este următoarea: „a simula înseamnă a ajunge la esență fără realitate”. Cunoașterea realității fără a fi necesară desfășurarea reală a fenomenelor permite, atât reducerea timpului necesar efectuării unor studii laborioase, cât și evitarea unor cheltuieli uriașe.
Realizarea unui proces de simulare presupune parcurgerea mai multor etape:
– Problema de rezolvat – se referă la formularea și analiza problemei, instruirea persoanelor implicate asupra principiilor de bază ale simulării, construirea modelului conceptual, colectarea datelor fundamentale, testarea validității modelului conceptual.
– Modelul de simulare – se referă la transpunerea modelului conceptual într-un model computerizat (programul de simulare), verificarea modelului de simulare, analiza senzitivității, validarea modelului de simulare.
– Experimentele de simulare – se referă la proiectarea experimentelor și la realizarea experimentelor de simulare. Se vor stabili: numărul de simulări, numărul de experimente ale fiecărei simulări, condițiile inițiale pentru fiecare experiment etc.
– Analiza rezultatelor – constă în analiza statistică a rezultatelor, compararea și evaluarea variantelor decizionale, identificarea celei mai bune soluții și realizarea documentației care va cuprinde obiectivele și ipotezele, parametri de intrare ai modelului de simulare, verificarea și validarea modelului, proiectarea experimentelor, prezentarea rezultatelor, concluzii și recomandări.
Problema fundamentală cu care se confruntă orice întreprindere este aceea că viitorul este necunoscut și greu de anticipat. Altfel spus, nu știm ce se va întâmpla și nici nu dispunem de modalități sigure de a afla.
În general, mediul concurențial este caracterizat prin schimbări continue: produse noi, metode de producție și distribuție mai ieftine, firme noi pe piață, noi reglementări fiscale etc.
Când o firma X introduce un nou produs, o altă firmă, să-i spunem Y, va încerca imediat să-l copieze sau să-l îmbunătățească. Dacă firma X micșorează prețurile pentru a deveni cea mai ieftină de pe piață, cealaltă firmă, Y, va încerca să o depășească. Ca răspuns la provocarea firmei concurente, firma X ar putea spera să-i surâdă norocul sau va face abstracție de situația creată. Însă o astfel de abordare ar putea să o conducă spre eșec. De aceea este necesar un plan coerent de acțiune, care să producă setul de rezultate dorit. Cu alte cuvinte, firma X trebuie să-și revizuiască în mod constant poziția strategică prin prisma schimbărilor de pe piață și a celor din interiorul său17.
17 Adaptare după Allaire Y., Fîrșirotu M. – Management strategic. Strategiile succesului în afaceri, Editura Economică, București, 1998.
Managementul strategic se referă la direcționarea întreprinderii și nu la tacticile utilizate pentru a ajunge acolo. Cu alte cuvinte, strategia se concentreaza asupra întrebării: „unde suntem acum și unde vrem să fim în viitor?”. Managementul strategic vizează direcționarea viitoare a întreprinderii, iar liderul strategic este cel care o conturează.18
18 Băcanu B. – Practici de management strategic, Ed. Polirom, 2006.
Terminologia strategică utilizează termenul „viziune” pentru a descrie claritatea scopului și a direcției, iar liderul strategic este cel care concepe viziunea întreprinderii respective. Este imperativ ca organizația să aibă pe cineva într-o funcție superioară de conducere care să fie capabil să furnizeze această viziune.
Pentru ca o firmă să supraviețuiască și să se dezvolte trebuie să genereze un profit suficient de mare. Acesta se realizează prin atragerea unui anumit număr de clienți și vânzarea către aceștia de produse și servicii la un preț care produce un profit ce poate fi apoi utilizat pentru dezvoltarea firmei. Pentru ca întreprinderea să atragă suficienți clienți, aceasta trebuie să perceapă anumite avantaje la cumpărarea produselor sau serviciilor respective. În terminologia economică este vorba despre conținutul valorii adăugate.
Altfel spus, pentru a genera suficiente vânzări, firma trebuie să poată livra clienților săi un anumit tip de beneficiu sau respectiva valoare adăugată trebuie să fie percepută de către clienți. Clientul trebuie să fie în măsură să simtă beneficiul respectiv.
M. Porter a dezvoltat conceptul de strategii generice19 tocmai pentru a explica cum o firmă ar putea să livreze acest avantaj perceput de clienții săi.
19 Naneș M. – Management strategic – concepte, metodologie, studii de caz, Editura Pro Universitaria, București, 2006
Porter consideră că pentru a livra un beneficiu perceput clienților, firma trebuie să concureze prin una din următoarele două modalități:
prin diferențierea produsului sau serviciului, adică prin oferirea a ceva ce este diferit de celelalte produse și servicii vâdute;
prin costul produsului, adică prin oferirea produselor ș serviciilor la cele mai mici prețuri de pe piață.
Diferențierea produsului se referă la livrarea unui avantaj clientului pe care nu-l poate oferi concurența. Dacă această diferență este apreciată de clienți, atunci firma va putea să obțină un preț mai mare. Clienții vor fi pregătiți să plătească un preț superior în schimbul avantajului perceput sau valorii adăugate obținute prin cumpărarea produsului diferențiat de la organizația repectivă. Cu cât avantajul perceput va fi mai mare, cu atât mai mult firma poate percepe un preț mai ridicat pentru produsul oferit. Ca urmare, vor rezulta marje mai mari de venit net care vor asigura vânzări relativ reduse și să depășească pragul de rentabilitate. Diferențierea poate lua forme variate, cum ar fi: marcă, design, servirea clienților etc.
Strategia competitivă alternativă rezidă în concurență prin cost redus. Valoarea adăugată pentru client constă în economia pe care o face cumpărând produsul sau serviciul respectiv. Pentru a realiza conducerea pe bază de cost, firma trebuie să fie capabilă să-și reducă substanțial nivelul costului, astfel încât să poată oferi clienților cel mai mic preț posibil, concomitent cu păstrarea unei marje suficiente în cadrul vânzărilor pentru a susține organizația.
Instrumentarul managerial condiționează semnificativ strategiile firmei. Însăși calitatea strategiei la nivelul celor șase componenete principale – misiune, obiective fundamentale, opțiuni strategice, resurse, termene și avantaj competitiv – este dependentă, într-o măsură apreciabilă, de folosirea în procesul elaborării sale de metode și tehnici manageriale adecvate. O influență și mai mare are instrumentarul managerial asupra operaționalizării strategiei. Fără a apela la o gamă cuprinzătoare de sisteme, metode și tehnici manageriale, folosite în mod competitiv, nici o strategie nu generează rezultatele scontate.
Un număr din ce în ce mai mare de manageri conștientizează necesitatea – uneori vitală – apelării în mod constant, în cadrul procesului managementului strategic, la modelele decizionale cele mai adecvate scopului propus, dar și caracteristicilor organizației.
Importanța apelării la modelare pentru fundamentarea deciziilor strategice este impusă de necesitatea luării în considerare a constrângerilor mediului exogen sau endogen organizației, mediu care poate exercita influențe favorabile sau defavorabile evoluției acesteia, în perioada la care se referă deciziile strategice respective.
Modelarea managerială face posibilă cunoașterea tuturor aspectelor pertinente, descrierea clară a problemelor economice și a cerințelor acestora, identificarea diferitelor alternative de proiectare și a mecanismelor pentru analiza acestor opțiuni pentru implementarea proiectului la nivelul strategic, tactic și operațional.
Modelele sunt foarte utilizate de catre stiința economică. Sunt bazate pe anumite presupuneri ce simplifică realitatea și formate în general din ecuații matematice ce relaționează diferite variabile. Se numesc variabile exogene acele ale căror valori ce trebuiesc luate de realitate și variabile endogene acelea ale căror valoare este dedusă la operarea cu ecuațiile modelului.
Exemplu: un model ce ar reprezenta comportamentul consumatorului ar relaționa unele variabile exogene cum sunt venitul subiectului și prețurile produselor; ecuațiile s-ar baza pe ipoteze și presupuneri așa cum sunt raționalitatea subiectului și obiectivul său egoist de a obține maximă satisfacție în consum; variabile endogene, rezultatele modelului, ar fi cantitățile de bunuri achiziționate.
Teoriile, legile și modelele permit realizarea de previziuni economice susceptibile de a fi opuse realității. Predicțiile economice sunt probabilistice și nu deterministe. Asta vrea să spună că un model economic nu poate prezice cu exactitate care va fi consumul unui individ determinat, dar poate prevedea comportamentul unui mare număr de consumatori, stabilind limite între care să fie înțeles și estima probabilitatea că acea previziune se va îndeplini.
Exemplu: nu se pot cunoaște deciziile pe care le va lua un anumit cetățean dacă prețul untului crește cu 10%, dar se poate prevedea că consumul de margarina va crește între 17% și 23% cu o probabilitate de 98,7%.
Analiza deciziilor prin modelare și simulare, deși nu poate acționa asupra hazardului și nu poate atrage cu sine manifestarea norocului, poate să-l ajute pe decident să înțeleagă mai bine problemele decizionale, să-și îmbunătățească șansele de a obține un rezultat fericit sau să fie mai pregătit pentru a face față unor evoluții nefavorabile, independente de voința lui.
3.2 Noțiuni și particularități ale lanțurilor Markov
Marelui matematician rus Andrei Markov îi sunt datorate procesele care îi poartă numele și care au deschis calea spre numeroase aplicații ale teoriei probabilităților și în special a proceselor aleatoare. „Proprietatea Markov care este aparent restrictivă, stipulând că probabilitatea unui eveniment prezent depinde numai de trecutul cel mai recent, permite ca în memoria recentă să fie înglobată întrega evoluție istorică”.
Pentru suportul aplicației se pot utiliza matrici de tranziție diferite pentru scări de timp diferite (de pildă matrici diferite pentru viitorul apropiat, pe termen mediu și pe perspectivă îndepărtată).
Elementele structurale pot fi reprezentate printr-un vector St = [ S1t,….Sit,….Smt] care pentru fiecare t = 1,n și pentru fiecare i, variază între 0 și 1, iar suma elementelor structurale este 1, pentru orice t.
Etapele de aplicare a lanțurilor Markov sunt:
I. Se vor calcula diferențele de ordinul întâi ale vectorului St astfel: ¤St/t-1 = St – St-1. Elementele structurale ale fiecărui vector diferență ¤St/t-1 au proprietatea că suma valorilor pozitive este egală cu suma absolută a valorilor negative.
II. În etapa a doua, matricile de trecere parțiale sunt construite pentru fiecare pereche de perioade consecutive de timp, t/t-1. Matricele de trecere sunt matrice pătratice de forma MTPt/t-1(m*m), unde elementele de pe diagonala principală sunt date de relația: mtpiit/t+1 = min(sit-1,sit), i=1,m . Celelalte elemente, care nu se află pe diagonala principală, sunt obținute prin relația: mtpijt/t-1 = ¤sit/t-1 * ¤sjt/t-1 / Emi=1+t/t-1 , unde ¤sit/t+1 este negativă, iar ¤sjt/t-1 este pozitivă. În această formulă Emi=1+t/t-1 este suma valorilor pozitive ale vectorului diferență . Sintetic, elementele matricii MTPt/t-1(m*m) pot fi determinate astfel:
min(sit-1, sjt), if i=j
mtpijt/t-1= I ¤sit/t-1* ¤sjt/t-1 / Emi=2+t/t-1 I, dacă i=/=j și ¤sit/t-1 mai mică 0 și ¤sjt/t-1 mai mare 0
0, pentru celelalte elemente
I,j = 1,m
III. Matricea de trecere totală MTT(m*m) se determină prin însumarea elementelor matricilor parțiale de trecere:
mttij = Emi=2 mtpijt/t-1
IV. Matricea probabilităților de trecere MP(m*m) se calculează prin raportarea fiecărui element al matricii de trecere totală la suma liniei pe care se află respectivul element:
mpij = mttij /Emj=2mttij
V. În ultima etapă a algoritmului se obține prognoza elementelor structurale pentru p perioade viitoare prin multiplicarea transpusei matricii MP(m*m),ridicată la puterea k, cu vectorul elementelor structurale pentru ultima perioadă: Sn+p = (MP’)p *Sn
Pașii algoritmului analitic sunt35:
35 Rațiu-Suciu C., Modelarea & Simularea proceselor economice. Teorie și practică. Ediția a-III-a. Editura Economică, București, 2003.
1. Se construiește matricea probabilităților de trecere de la o stare la o altă stare în funcție de coeficientul de fidelitate și de reorientare a cumpărătorilor din momente de timp succesive;
2. Se scrie distribuția inițială sub forma unui vector linie, cu elementele formate din ponderile pe piață ale produselor considerate la momentul 0;
3. Prin înmulțirea distribuției inițiale cu matricea probabilității de trecere se determină ponderea produselor pentru momentul 1;
4. Se determină ponderea pe piață a produsului pentru 2, 3, 4 etc momente dorite;
5. Se întocmește situația evoluției ponderii pe piață a produselor;
6. Se trasează curba evoluției ponderii fiecărui produs;
7. Se precizează situația produsului la momentul inițial și se stabilește politica de comercializare a propriului produs în funcție de aceasta, de situația concurenței și a posibilităților tehnico-economice din organizație.
Avantajele și dezavantajele utilizării teoriei lui Markov se referă la următoarele elemente36:
36 Panaitescu Gheorghe M. – Modelarea și simularea sistemelor de producție, Curs pentru învățământul la distanță, Universitatea „Petrol – Gaze” Ploiești, 2007.
Teoria markoviană este simplu de înteles si de aplicat;
Calculele de sensibilitate (problemele de genul „dar dacă”) sunt ușor de efectuat;
Teoria lui Markov dă o privire asupra evoluției sistemului în timp;
Matricea P poate fi dependentă de starea curentă a sistemului. Dacă P depinde atât de timp cât si de starea curentă a sistemului, adică P este o funcție de t și de st atunci ecuația Markov de bază se complică. Ea devine st = st–1P(t – 1,st–1);
Teoria lui Markov este numai un model simplificat al proceselor decizionale reale.
Pentru defalcarea utilizărilor finale din economie pe componente (consumul final al gospodăriilor, consumul administrației, formarea brută de capital fix, variația stocurilor și export ) și pe ramuri, s-a încercat utilizarea lanțurilor Markov. Dezavantajul constă în aceea că procedeul menționat extrapolează tendințele din perioada de bază, lucru care nu în toate cazurile este cel mai agreabil, din punct de vedere economic sau social. Trendul indicatorilor din perioada de tranziție a influențat decisiv rezultatele obținute. Avantajul este dat de faptul că procedeul asigură echilibrarea pe total și evită ajustările, uneori subiective.
Deși tratarea este destul de simplă, ea prezintă avantajul captării incertitudinii viitorului într-un model relativ simplu, ușor de înțeles și de aplicat.
Teoria lui Markov dă o privire asupra evoluției sistemului în timp.
Matricea P poate fi dependentă de starea curentă a sistemului. Dacă P depinde atât de timp cât si de starea curentă a sistemului, adică P este o funcție de t și de st atunci ecuația Markov de bază se complică. Ea devine st = st–1P(t – 1,st–1).
Teoria lui Markov este numai un model simplificat al proceselor decizionale reale.
3.2.1 Principalele informații pentru suportul aplicației lanțurilor Markov
Situația tehnico-economică și de producție a societății comerciale S.C. ROTEST S.R.L.
Societatea Comercială RoTest operează pe piața distribuției de produse în domeniul laboratorului clinic și realizează distribuția de analizoare și reactivi pentru biochimie uscată Vitros 250, Vitros 950, Vitros 350 și Vitros FS 5.1 cu următoarele caracteristici:
Volumul vânzărilor variază întâmplător de la o lună la alta, cu toate că aceste produse au câștigat poziții importante pe piață;
Pregătirea distribuției pentru Vitros FS 5.1 în lunile următoare (februarie, martie, aprilie), necesită cunoașterea în avans de către S.C. ROTEST S.R.L a cererii viitoare pentru produsele sale;
Produsul Vitros FS 5.1 este în concurență cu alte trei produse similare Fuji Dri-Chem 4000i, Arkray Refurbished , SPOTCHEM EZ SP-4430 realizate de firme concurente, astfel că variația cererii pentru produsul Vitros FS 5.1 este cauzată de evoluția ponderii pe piață a produselor concurențiale Fuji Dri-Chem 4000i, Arkray Refurbished , SPOTCHEM EZ SP-4430 .
1. Obiectivele echipei manageriale pentru trimestrul I a.c.
o Estimarea vânzării produsului Vitros FS 5.1 în funcție de evoluția pe piață și situația produselor concurențiale;
o Stabilirea strategiei de vânzare în condiții de incertitudine și risc:.
o Calculul profitului maxim probabil (speranța matematică a profitului) în cazul în care se va lansa pe piață Vitros DT II 60
o Estimarea ofertei de produse pentru produsele Vitros FS 5.1 și Vitros DT II 60 cu luarea în considerare a resurselor limitate.
3.2.2 Evoluția ponderilor pe piața medicală din România a produselor comercializate de S.C. ROTEST S.R.L.
La începutul lunii ianuarie 2014, S.C. ROTEST S.R.L. a organizat o anchetă asupra unui eșantion reprezentativ de 1989 consumatori, cu scopul de a determina numărul consumatorilor analizorului Vitros FS 5.1, cât și al produselor concurente Fuji Dri-Chem 4000i, Arkray Refurbished , SPOTCHEM EZ SP-4430 . S-au înregistrat următoarele rezultate:
– 1164 cumpărători s-au declarat consumatori ai Vitros FS 5.1;
– 296 cumpărători s-au declarat consumatori ai Fuji Dri-Chem 4000i;
– 308 cumpărători s-au declarat consumatori ai Arkray Refurbished;
– 221 cumpărători s-au declarat consumatori ai SPOTCHEM EZ SP-4430 .
În luna ianuarie 2014, S.C. ROTEST S.R.L a lansat o campanie de publicitate pentru Vitros FS 5.1.
La începutul lunii februarie s-a efectuat o nouă anchetă asupra aceluiași eșantion reprezentativ de consumatori (1989 persoane) și s-au obținut următoarele rezultate:
dintre consumatorii Vitros FS 5.1 (la începutul lunii ianuarie 2014):
– 75% au rămas fideli Vitros FS 5.1;
– 10% s-au reorientat către Fuji Dri-Chem 4000i;
– 10% s-au reorientat către Arkray Refurbished;
– 5% s-au reorientat către SPOTCHEM EZ SP-4430.
dintre consumatorii Fuji Dri-Chem 4000i (la începutul lunii ianuarie 2014):
– 65% au rămas fideli Fuji Dri-Chem 4000i;
– 15% s-au reorientat către Vitros FS 5.1;
– 10% s-au reorientat către Arkray Refurbished;
– 10% s-au reorientat SPOTCHEM EZ SP-4430.
dintre consumatorii Arkray Refurbished (la începutul lunii ianuarie 2014):
– 55% au rămas fideli Arkray Refurbished;
– 20% s-au reorientat către Vitros FS 5.1;
– 10% s-au reorientat către Fuji Dri-Chem 4000i;
– 15% s-au reorientat către SPOTCHEM EZ SP-4430.
dintre consumatorii SPOTCHEM EZ SP-4430 (la începutul lunii ianuarie 2008):
– 45% au rămas fideli SPOTCHEM EZ SP-4430;
– 30% s-au reorientat către Vitros FS 5.1;
– 15% s-au reorientat către Fuji Dri-Chem 4000i;
– 10% s-au reorientat către Arkray Refurbished.
Se fac următoarele ipoteze:
Alegerea unuia dintre analizoarele Vitros FS 5.1, Fuji Dri-Chem 4000i , Arkray Refurbished și SPOTCHEM EZ SP-4430 în luna următoare depinde numai de alegerea din luna curentă;
Se consideră că matricea reorientărilor rămâne neschimbată pentru fiecare din următoarele 3 luni;
Fiecare consumator cumpără un singur tip de produs, iar cantitățile cumpărate rămân neschimbate în următoarele trei luni.
În aceste condiții evoluția pe piață a celor patru produse concurențiale poate fi analizată cu ajutorul lanțurilor Markov.
Tabelul 4.1. prezintă reorientările cumpărătorilor relative la cele patru tipuri de analizoare.
Tabelul 4.1
Produsul „părăsit” Reorientări (%)
Vitros Fuji Dri- Arkray SPOTCHEM
FS 5.1 Chem 4000i Refurbished EZ SP-4430
Vitros FS 5.1 – 10 10 5
Fuji Dri-Chem 4000i 15 – 10 10
Arkray Refurbished 20 10 – 15
SPOTCHEM EZ SP-4430 30 15 10 –
Vom prezenta în continuare matricea probabilităților de trecere în funcție de coeficientul de fidelitate și de reorientările cumpărătorilor ca urmare a campaniei de publicitate inițiate de S.C. ROTEST S.R.L.
0,75 0,10 0,10 0,05
0,15 0,65 0,10 0,10
P = 0,20 0,10 0,55 0,15
0,30 0,15 0,10 0,45
La momentul inițierii anchetei asupra unui eșantion reprezentativ de 1989 consumatori, respectiv în luna ianuarie 2014, distribuția cumpărătorilor era următoarea:
– 1164 cumpărători s-au declarat consumatori ai Vitros FS 5.1;
– 296 cumpărători s-au declarat consumatori ai Fuji Dri-Chem 4000i;
– 308 cumpărători s-au declarat consumatori ai Arkray Refurbished;
– 221 cumpărători s-au declarat consumatori ai SPOTCHEM EZ SP-4430.
Drept urmare, putem aprecia că ponderea celor patru tipuri de analizoare pe piață, la momentul inițial era următoarea:
– 58,52% cumpărători Vitros FS 5.1;
– 14,88% cumpărători Fuji Dri-Chem 4000i;
– 15,49% cumpărători Arkray Refurbished;
– 11,11% cumpărători SPOTCHEM EZ SP-4430.
Modelul economico matematic bazat pe teoria lanțurilor Markov este de forma:
St+1 = St * Pt/t-1 , pentru perioadele de timp desemnate prin t = 0 pentru februarie, t=1 pentru februarie, t=2 pentru martie, t=3 pentru aprilie; unde
St = ( cptA cptC1 cptC2 cptC3 ) reprezintă vectorul cotelor de participare pe piață ale produselor Vitros FS 5.1, Fuji Dri-Chem 4000i , Arkray Refurbished și SPOTCHEM EZ SP-4430 în luna t.
Cotele de participare pe piață pot fi exprimate ca ponderi: 0 cpA 1 , 0 cpCi 1 pentru i=1,2,3 astfel ca suma tuturor să fie 1 ( E4i=1 cpti = 1 ) sau ca procente: 0 cpi 100, pentru E4i=1cpti = 100 pentru oricare moment de timp ( t, t=1,2,…T);
P = matricea reorientărilor = matricea probabilităților de tranziție cu elementele pij, i=1,…,4, j=1,…,4.
pij = probabilitatea de reorientare a unui consumator de la produsul „i”, fie acesta unul din mulțimea { Vitros FS 5.1, Fuji Dri-Chem 4000i , Arkray Refurbished și SPOTCHEM EZ SP-4430} în luna t {ianuarie,februarie sau martie} a.c., la produsul „j” din mulțimea { Vitros FS 5.1, Fuji Dri-Chem 4000i , Arkray Refurbished și SPOTCHEM EZ SP-4430} în luna t+1 {februarie,martie sau aprilie} a.c., 0 pij 1 , i=1,…,4, j=1,…,4, și astfel încât E4i=1pij = 1;
pii = coeficientul de fidelitate față de produsul i, pentru i=1,2,3,4.
Vom scrie distribuția inițială sub forma unui vector linie cu elementele formate de ponderile pe piață ale produselor considerate la momentul inițial, ianuarie 2014:
S0 = ( 0,5852 0,1488 0,1549 0,1111)
Vom determina ponderea pe piață a celor patru produse după prima lună, pondere aferentă lunii februarie 2014 :
0,75 0,10 0,10 0,05
0,15 0,65 0,10 0,10
(0,5852 0,1488 0,1549 0,1111) 0,20 0,10 0,55 0,15 =
0,30 0,15 0,10 0,45
(0,5255 0,1874 0,1697 0,1174)
Drept urmare, putem aprecia că ponderea celor patru tipuri de produse pe piață, la momentul următor (luna februarie) este următoarea:
– 52,55% cumpărători Vitros FS 5.1;
– 18,74% cumpărători Fuji Dri-Chem 4000i;
– 16,97% cumpărători Arkray Refurbished;
– 11,74% cumpărători SPOTCHEM EZ SP-4430.
Corespunzător lunii martie 2014, ponderea pe piață a celor patru tipuri de produse este următoarea:
0,75 0,10 0,10 0,05
0,15 0,65 0,10 0,10
( 0,5255 0,1874 0,1697 0,1174 ) 0,20 0,10 0,55 0,15 =
0,30 0,15 0,10 0,45
( 0,4914 0,2089 0,1764 0,1233 )
Drept urmare, putem aprecia că ponderea celor patru tipuri de analizoare pe piață, la momentul următor (luna martie) este următoarea:
– 49,14% cumpărători Vitros FS 5.1;
– 20,89% cumpărători Fuji Dri-Chem 4000i;
– 17,64% cumpărători Arkray Refurbished;
– 12,33% cumpărători SPOTCHEM EZ SP-4430.
Corespunzător lunii aprilie 2014, ponderea pe piață a celor patru tipuri de produse este următoarea:
0,75 0,10 0,10 0,05
0,15 0,65 0,10 0,10
( 0,4914 0,2089 0,1764 0,1233 ) 0,20 0,10 0,55 0,15 =
0,30 0,15 0,10 0,45
( 0,4722 0,2211 0,1794 0,1274 )
Drept urmare, putem aprecia că ponderea celor patru tipuri de analizoare pe piață, la momentul următor (luna aprilie) este următoarea:
– 47,22% cumpărători Vitros FS 5.1;
– 22,11% cumpărători Fuji Dri-Chem 4000i;
– 17,94% cumpărători Arkray Refurbished;
– 12,74% cumpărători SPOTCHEM EZ SP-4430.
Corespunzător lunii mai 2014, ponderea pe piață a celor patru tipuri de produse este următoarea:
0,75 0,10 0,10 0,05
0,15 0,65 0,10 0,10
( 0,4722 0,2211 0,1794 0,1274 ) 0 ,20 0,10 0,55 0,15 =
0,30 0,15 0,10 0,45
( 0,4478 0,2370 0,1818 0,1334 )
Drept urmare, putem aprecia că ponderea celor patru tipuri de analizoare pe piață, la momentul următor (luna mai) este următoarea:
– 44,78% cumpărători Vitros FS 5.1;
– 23,70% cumpărători Fuji Dri-Chem 4000i;
– 18,18% cumpărători Arkray Refurbished;
– 13,34% cumpărători SPOTCHEM EZ SP-4430.
Sintetizând, evoluția pe piață a celor patru produse se prezintă astfel:
Analiza economică a rezultatelor
1. Reprezentarea grafică și analiza evoluției ponderilor pe piață a celor 4 produse concurențiale. Precizarea și comentarea stadiului pe curba "vieții" în care se află fiecare produs la momentul inițial;
Intrăm în WinQSB și selectăm Markov Process:
După specificarea numărului de produse aflate în concurență ( Number of States), datele de intrare ale problemei se prezintă ca în tabelul următor:
Pentru obținerea valorilor la care se stabilizează cotele de piață ale produselor și a timpului de revenire a consumatorilor la același produs, se apelează Solve and Analyze- Solve Steady State. Rezultatele obținute sunt cele prezentate mai jos:
Pentru obținerea intervalului mediu la care un cumpărător trece de la un produs la altul, după ce apelăm la opțiunea Solve and Analyze – Solve Steady State, din Results se alege Show First Passage Times, iar rezultatele sunt:
Prin folosirea opțiunii Solve and Analyze – Time Parametric Analysis se pot obține date privind evoluția cotei de piață a fiecărui produs în parte (Probability of State), împreună cu reprezentarea grafică a acesteia. Astfel, alegând o prognoză pentru următorul an (12 perioade) vom obține următoarea evoluție pentru Vitros FS 5.1:
Reprezentarea grafică a acestei evoluții a produsului Vitros FS 5.1 se redă cu ajutorul următorului grafic:
Pentru Fuji Dri-Chem 4000i evoluția pe cele 12 perioade va fi următoarea:
Iar reprezentarea grafică a acestei evoluții este :
Pentru produsul Arkray Refurbished avem următoarea evoluție:
Evoluția grafică a cotei de piață pentru acest produs va arata astfel:
Produsul SPOTCHEM EZ SP-4430 va avea următoarea evoluție:
Cu reprezentarea grafică :
Pentru o reprezentare a graficului mai concludentă se cumulează rezultatele separate din graficele precedente într-unul singur.
Reprezentarea grafică a celor 4 produse concurente:
2.Analiza influenței campaniei de publicitate asupra vânzărilor produsului A;
Din graficul de mai sus putem trage concluzia că analizorul Vitros FS 5.1 se află în perioada de declin, pe când analizorul Fuji Dri-Chem 4000i se află în perioada de dezvoltare, iar Arkray Refurbished și SPOTCHEM EZ SP-4430 în perioada de maturitate.
În luna ianuarie 2014 analizorul Vitros FS 5.1 se afla la începutul perioadei de declin. Campania de publicitate nu a avut efectul așteptat deoarece în loc să se înregistreze o creștere a ponderii pe piață pentru analizorul Vitros FS 5.1, se observă o continuă scădere a acesteia, și anume de: 5,97% în februarie, 3,41% în martie și 1,92% în aprilie.
3.Ponderea limită pe piață la care poate ajunge produsul A dacă matricea de tranziție rămâne neschimbată un număr mare de perioade;
Dacă matricea de tranziție rămâne mult timp neschimbată de la o lună la alta, ponderea la care poate ajunge analizorul Vitros FS 5.1 pe piață este de 44,78%. Cum aceasta reprezintă o continuă scădere de 2,44%, se recomandă lansarea unei alte campanii de publicitate sau impulsionarea volumului vânzărilor prin reduceri de prețuri sau organizarea unor concursuri.
4.Evoluția pe piață în raport cu luna ianuarie a fidelității față de produsul Vitros FS 5.1 și a reorientărilor către produsele concurențiale
Pentru a analiza fidelitatea și reorientarea consumatorilor către produsele concurențiale în raport cu luna septembrie, introducem la probabilitățile inițiale vectorul v = ( 1; 0; 0; 0 ) și astfel obținem:
Din acest rezultat observăm faptul că în luna ianuarie 58,52% dintre consumatori au rămas fideli produsului Vitros FS 5.1, 14,88 % s-au reorientat către produsul Fuji Dri-Chem 4000i, iar 15,49% dintre consumatori s-au reorientat către Arkray Refurbished și 11,11% s-au reorientat către SPOTCHEM EZ SP-4430.
Curba descrie ciclul de viață al unui produs și ia forme concrete ,diferite în funcție de natura produsului și de caracteristicile pieței, de acțiunile de marketing întreprinse. Determinarea stadiului în care se afla produsul pe curba ciclului sau de viață este importantă pentru cunoașterea șanselor sale de supraviețuire și a posibilităților de prelungire a stadiului în care se află pentru a contribui, astfel, la creșterea duratei globale de viață a produsului.
Curba ciclului de viață pentru produsul Vitros FS 5.1 indică faptul că produsul nostru se afla în continuă perioadă de declin; în această perioadă firma urmărește să își maximizeze cota de piață și să își consolideze poziția de lider pe piață. Astfel,putem afirma că aceasta campanie publicitară nu a fost una de bun augur si se recomandă lansarea unei alte campanii de publicitate sau impulsionarea volumului vânzărilor prin reduceri de prețuri sau organizarea unor concursuri.
5.Volumul vânzărilor produsului Vitros FS 5.1 în lunile februarie, martie, aprilie, pentru situația în care volumul total al vânzărilor celor patru produse este de 200 u.f. în fiecare lună;
Ținând cont de aceste estimări făcute la punctele anterioare ale acestui modul, volumul vânzărilor pentru produsul Vitros FS 5.1 va avea următoarele valori:
– februarie: 0.5852*200 = 117 u.m.
– martie: 0.5255*200 = 105 u.m.
– aprilie: 0.4722*200 = 94 u.m.
Pentru a ajunge la aceste sume am preluat cotele de piață din lunile februarie, martie, aprilie din tabelul cu rezultatele din WinQsb , iar valoarea de 200 u.f. reprezintă volumul total al vânzărilor celor patru produse în fiecare lună.
6.Evoluția profitului asociat produsului Vitros FS 5.1 va fi următoarea:
Introducem în MkP în rubrica Sate Cost valoarea 5, pentru că profitul unitar asociat produsului Vitros FS 5.1 este de 5 um:
Generăm rezultatul cu ajutorul opțiunii Time Parametric Analysis, selectând Expected Cost of State State 1:
– pentru luna februarie: 3.750*117 = 438.75 u.m.
– pentru luna martie: 3.0625*105= 321.56 u.m.
– pentru luna aprilie: 2.6865*94 = 252.53 u.m.
7.Politica managerială privind produsul Vitros FS 5.1.
Din analiza evoluției ponderilor pe piață se observă că produsul Vitros FS 5.1 se află în faza de declin, iar campania de publicitate nu a avut succesul scontat în rândul consumatorilor. Compania ROTEST trebuie să aibă grijă pentru că în această etapă pe piață intră concurenți noi care introduc produse cu caracteristici similare, tocmai de aceea trebuie să se aplice o politică managerială de îmbunătățire continuă a calitatății produsului Vitros FS 5.1. În concluzie, în urma campaniei publicitare nu s-au obținut rezultate favorabile, astfel recomandările manageriale sunt de încercare/de menținere a cotei de piață înregistrate și pe cât posibil încercarea creșterii acesteia.
3.3 Previziunea vănzărilor utilizând modelul Brown de nivelare exponențială
Previziunea este o atribuție majoră a factorilor de conducere, a managerilor din întreprinderi și constă în anticiparea evenimentelor ce se vor produce, fapt care permite prevenirea unor întâmplări nedorite și evitarea riscurilor.
Termenul de „previziune” provine din latină (prae = înainte; visio-visionis = vedere) și se regăsește în toate limbile romanice.
În economie, când spunem previziune nu trebuie să ne gândim numai la acțiuni care vor avea loc într-un viitor mai îndepărtat, ci și la lucrări ce trebuie executate în aceiași lună sau decadă și chiar la lucrări ce se vor realiza în ziua următoare, adică de la o zi la alta.
Putem defini previziunea ca determinare a evoluției posibile și probabile a unui fenomen, pentru un interval de timp viitor mai mult sau mai puțin îndepărtat, pe baza unor metode și calcule științifice. Previziunea economică are drept obiect studiul evoluției viitoare a proceselor economice37.
37 Românu Ion – Previziune economică, Note de curs aferente disciplinei Managementul investițiilor din cadrul masterului cu specializarea Managementul Investițiilor organizat de Facultatea de Științe Economice a Universității Hyperion din București, 2007.
38 Românu I., Vasilescu I., C.Cicea – Investiții, Ed. Economică, București, 2000.
În general, previziunea are la bază viitorologia sau știința viitorului, care este o ramură modernă a științei ce se ocupă cu anticiparea fenomenelor și proceselor care pot avea loc în viitor. În ceea ce privește cercetarea viitorului, există mai multe ramuri dintre care se pot aminti: Science Fiction, Anticipația, Predicția, Previziunea, Prognoza, Planificarea. Dintre acestea, de mare importanță practică în economie sunt prognoza și planurile curente.
Prognoza se referă în limbajul economic obișnuit la perioade mai mari de 5 ani. Programele sau planurile curente se referă la perioade mai mici de timp, în general la 1 an, dar pot fi și pentru un trimestru și chiar pentru o lună. De asemenea, există și așa numitele programe operative care au în vedere intervale de timp mai mici de o lună.
Previziunea economică înglobează toate cele 3 categorii enumerate anterior. Acestea se caracterizează prin urmatoarele elemente38:
Prognoza economică este utilă la stabilirea strategiei generale a firmei;
Planificarea stabilește obiectivele și evaluează resursele;
Programele operative ajută la calcularea precisă a numărului de obiective, repartizează resursele pe categorii și, de asemenea, stabilește consumul acestora.
Orice previziune presupune:
orizontul de timp – reprezintă limita maximă a perioadei pentru care se fac anticiparile;
aria previziunii – reprezintă întinderea domeniului cercetat;
ipoteze de lucru – presupune emiterea unor ipoteze referitoare la anumite evenimente care vor avea loc în viitor, în aria cercetată, până la orizontul de timp dat;
siguranța previziunii – reprezintă gradul de adeverire a previziunii;
gradul de agregare – semnifică numărul de subdomenii în care se segmentează întreaga arie studiată.
Previziunile economice pot fi clasificate în funcție de mai multe criterii:
1. după nivelul economic, previziunile sunt:
– microeconomice;
– macroeconomice.
2. după caracterul lor:
– economice;
– sociale;
– ale mediului ambiant;
– strategice etc.
3. după gradul de agregare:
– unisectoriale (doar producția unei întreprinderi);
– bisectoriale;
– multi/plurisectoriale (totalitatea tipurilor de fabricație ale unei întreprinderi).
4. după orizontul de timp:
– cu orizont de timp îndepărtat (de la 10 ani în sus);
– cu orizont de timp mediu (circa 5 ani); – cu orizont de timp apropiat (previziunea pe termen scurt – până la 1 an).
5. după modul de concretizare a obiectivelor și resurselor:
– prognoza – considerată previziunea cu orizont de timp îndepărtat; se apreciază că „prin prognoză se înțelege, în general, procesul de anticipare a desfășurării fenomenelor și proceselor în viitor pe baza unor analize științifice axate pe experiențe anterioare. Cu alte cuvinte, prognoza reprezintă o trasare probabilistică a viitorului, o estimare a posibilelor rezultate, cu un anumit grad de certitudine, determinat de posibilitățile concrete de realizare la momentul considerat”39.
39 Românu Ion, Vasilescu I. (coord.) – Managementul investițiilor, Ed. Mărgăritar, București, 1997.
40 Românu Ion – Previziune economică, Note de curs aferente disciplinei Managementul investițiilor din cadrul masterului cu specializarea Managementul Investițiilor organizat de Facultatea de Științe Economice a Universității Hyperion din București, 2007.
– programare/planificare – corespunde previziunii cu orizont de timp mediu;
– programarea operativă – previziunea cu orizont de timp scurt.
Un indicator important îl reprezintă variabilele de prognoză. Prognoza operează cu trei variabile:
o variabila independentă, reprezentată de timp;
o variabila dependentă directă, care la nivel microeconomic este întotdeauna valoarea producției;
o variabila dependentă derivată, investiția.
Pentru elaborarea unei prognoze este necesar să se parcurgă mai multe etape de calcul, după cum urmează40:
Etapa I : Studierea fenomenului supus cercetării
Etapa II : Alegerea modelului de prognoză
Etapa III: Trasarea funcției de trend
Etapa IV: Ajustarea datelor
Etapa V: Extrapolarea datelor
Etapa I : Studierea fenomenului supus cercetarii
În această etapă trebuie respectate regulile următoare:
1. La nivel microeconomic variabila dependentă de bază este întodeauna producția.
În principiu, o funcție matematică operează cu două variabile:
x = variabila independentă și
y = variabila dependentă de x, conform relatiei y = f(x).
Variabila dependentă y în calculele de prognoză poate fi variabila dependentă de baza și/sau variabila dependentă derivată, care evident, se deduce din cea de bază.
2. În calculele de prognoză variabila independentă este timpul.
În consecință, expresia y = f(x) devine y = f(t) unde t reprezintă timpul (numărul de ani).
3. Calculele de prognoză se bazează pe extrapolări în care unele elemente se referă la trecut, unele la prezent, iar extrapolarea la viitor.
Perioada trecută care se analizează trebuie să fie cât mai mare și în orice caz, să nu fie mai mică decât orizontul de timp pentru care se face extrapolarea.
4. Se recomandă, pentru simplificarea calculelor, ca numărul de ani din trecut care se analizează să fie un număr impar.
În concluzie, în prima etapă, la nivel microeconomic se studiază evoluția producției în trecut pe o perioadă cel puțin egală cu orizontul de timp pentru care se va face extrapolarea, având grijă ca numărul anilor studiați, inclusiv anul prezent, să fie un număr impar.
Etapa II : Alegerea modelului de prognoză
Pentru transformarea datelor privitoare la prognoza producției în date referitoare la indicatorul urmărit (număr de salariați, volum de investiții, volum mijloace fixe etc.) se utilizează un model economic.
Principalele modele cu care se operează în calculele de prognoza sunt:
a) Modelul Harrod (Coeficientul capitalului)
b = K/y
unde:
b – coeficientul capitalului,
k – capitalul în funcțiune (mijloacele fixe);
y – venitul realizat (producția marfă).
Semnificația economică: raportul dintre capitalul în funcțiune K și venitul obținut este un raport constant.
Datele experimentale însă, arată că raportul este constant pe o perioadă limitată de timp, aproximativ 4-5 ani, perioadă care de altfel corespunde reînoirii capitalului fix.
În calculele de prognoză se stabilește valoarea lui b pentru trecut și se estimează valoarea acestuia la orizontul de timp. Acest model se folosește de obicei atunci când indicatorul urmărit în prognoză este volumul mijloacelor fixe.
b) Modelul Domar (Productivitatea investitiilor)
Γ = ΔQ/I
unde:
Γ- productivitatea investițiilor;
ΔQ – creșterea producției determinate de investiții;
I – volumul investițiilor.
Semnificația economică: raportul dintre creșterea producției și investițiile care au determinat această creștere este un raport constant.
Acest model se aplică atunci când indicatorul urmărit în prognoză este volumul investițiilor.
c) Modelul productivitatii muncii
W = Q/ N
unde:
W – productivitatea muncii;
Q – producția;
N – numărul de salariați.
Acest model se aplică atunci când indicatorul urmărit în prognoză este numărul salariaților.
Etapa III: Trasarea funcției de trend
Din studiul evoluției fenomenului cercetat rezultă întodeauna o distribuție, o repartizare neuniformă a nivelurilor la care s-a înregistrat producția în trecut. Practic, se reprezintă grafic această repartizare din care va rezulta o așa numită „tendință centrală”.
Etapa IV: Ajustarea datelor reale
Prin ajustare, datele reale se înlocuiesc cu datele unei funcții matematice. Datele empirice nu permit extrapolarea, aceasta este posibilă doar în cazul în care se operează doar cu o funcție matematică. În cazul prognozei microeconomice se operează cu una din cele trei funcții matematice: funcția dreptei, funcția exponențială, funcția parabolei.
Ajustarea după o dreaptă – se aplică atunci când după reprezentarea grafică a datelor se remarcă că tendința centrală este o dreaptă.
Funcția matematică a dreptei este Y (t) = a + b(t), unde:
Y- volumul producției;
t – timpul (anii);
a, b – coeficienții tehnici.
De obicei se aplică atunci când ritmul anual de creștere a producției este aproximativ constant.
Metoda de calcul: Se notează cu y datele empirice și cu Y termenii funcției matematice. Prin ajustare, y-ul real, empiric, se înlocuiește cu valoarea Y teoretică. Se pun câteva condiții suplimentare (de exemplu, ca diferența dintre datele empirice și datele funcției matematice să fie minimă).
Ajustarea după o funcție exponențială – se aplică atunci când după reprezentarea grafică a datelor se observă că tendința centrală este o hiperbolă.
Funcția matematică a exponențialei este Y (t) = abt , unde:
Y- volumul producției;
t – timpul (anii);
a, b – coeficienții tehnici.
De obicei se aplică atunci când ritmul anual de creștere a producției este din ce în ce mai mare.
Ajustarea după o parabolă – se aplică atunci când după reprezentarea grafică a datelor se observă că tendința centrală este o parabolă.
Se poate opera cu parabola patratică de forma y(x)=(2px)1/2 sau cu parabola cubică y(x) = a+bx+cx2+dx3
La programarea microeconomică se aplică de regulă parabola cubică. Aceasta se face atunci când ritmul anual de creștere este din ce în ce mai mic.
Funcția matematică a parabolei este Y (t) = a+bt+ct2+dt3 unde: Y- volumul producției; t – timpul (anii); a, b,c, d – coeficienții tehnici.
Pot fi formulate diferite principii care să ajute la stabilirea unei previziuni cât mai exacte. Acest lucru poate fi realizat în funcție de natura fenomenului cercetat. În acest sens se evidențiază trei principii de bază în previziunea economică:
1. Principiul continuității: orizontul de timp al previziunii este format din secvențe de timp strâns legate unele de altele. Fiecare secvență în parte este consecința unei secvențe anterioare, respectiv determinanta secvenței următoare.
2. Principiul extrapolării: este o consecință a principiului anterior. Acesta presupune că în cazul în care se cunoaște starea a două secvențe consecutive de timp se poate determina starea unei secvențe imediat următoare.
3. Principiul observării condițiilor existente: orice previziune ține cont de starea actuală a procesului analizat, respectiv de posibilitățile existente în prezent, referitoare la numărul personalului existent, gradul de pregătire al acestuia, resursele de materii prime și materiale etc.
Prognoza vânzărilor
Elaborarea strategiei în domeniul vânzării este o acțiune complexă, necesitând un volum mare de informații ce se împrospătează la intervale scurte de timp, datorită frecventelor mutații care se înregistrează în oferta producătorilor, ca și în cerințele pieței de produse și servicii. După ce a fost elaborată strategia în domeniul vânzării se adaptează sistematic în raport cu noile elemente care apar și care le modifică pe cele avute inițial în vedere.
Prognozele în vânzări sunt esențiale pentru o serie complexă de beneficiari după cum urmează:
a) Pentru cei care realizează produsele sau serviciile
Atât în cazul produselor tangibile cât și în cazul serviciilor este esențial să se cunoască o prognoză pentru a se putea planifica operațiile, utilajele, forța de muncă și materialele (în cazul produselor), precum și pentru a anticipa când, cum și de către cine vor fi efectuate anumite servicii.
b) Pentru distribuitori
Sunt necesare prognozele pentru a stabili spațiile de depozitare, transportul și forța de lucru de care au nevoie.
c) Pentru personal
Prognozarea vânzărilor este esențială în stabilirea politicii de personal. Funcție de această prognoză se recrutează personalul necesar.
d) Pentru achiziții
Departamentul de achiziții trebuie să cunoască și el volumul estimativ al vânzărilor pentru a realiza din timp achizițiile necesare și pentru a beneficia de anumite facilități în cazul achizițiilor mari.
e) Pentru finanțe
Prognoza vânzărilor reprezintă baza de plecare pentru toate departamentele din organizație atunci când se stabilesc bugetele de venituri și cheltuieli. Este evident că o programare defectuasă are consecințe dramatice asupra organizației ca sistem cât și asupra tuturor departamentelor în parte. De asemenea lipsa prognozelor ar influența negativ organizația prin faptul că s-ar face cheltuieli nejustificate.
f) Pentru marketing Acest departament răspunde de întocmirea prognozelor dar le și folosește pentru a găsi momentul și fondurile necesare activității promoționale.
g) Pentru cercetare – dezvoltare
Acest departament este interesat mai ales de prognozele pe termen lung, prognoze ce pot indica corect modificări în semnificațiile produselor sau noile cerințe impuse în evoluția piețelor.
Așadar, este esențial să se realizeze prognoze, iar acestea trebuie să fie corect elaborate.
Top managementul, funcție de resurse și de strategia organizației apelează la metodele de prognozare pe care le consideră eficiente pentru organizația sa. ,
Pentru estimarea vânzărilor există diverse metode grupate după cum urmează:
– Metode subiective:
• Ancheta;
• Însumarea previzionării reprezentanților;
• Juriul experților;
• Metoda Delphi.
– Metode obiective:
• Testul de piață;
• Analiza seriilor temporale:
– Metoda descompunerii;
– Metoda mediei multiple;
– Metoda lisajului exponențial.
– Metode de analiză statistice:
• Metoda regresiei simple;
• Metoda regresiei multiple.
Progresele sunt esențiale, atât pentru cei ce realizează produsele sau serviciile, cât și pentru distribuitori, pentru personal și departamente, precum achiziții, financiar, marketing sau cercetare – dezvoltare. În concluzie, prognozele sunt importante în orice activitate, în vânzări însă ele sunt vitale fiind esențiale unor diverși beneficiari. O problemă majoră cu privire la prognoze are în vedere compromisul între costuri și inexactitatea prognozelor.
3.3.1 Metoda ajustării exponențiale a lui R.K. Brown
Preocuparea constantă a factorilor de conducere ai oricărei firme cu activitate de producție pentru studiul vânzărilor potențiale ale produselor fabricate derivă din unul din obiectivele fundamentale ale activității economice, maximizarea profiturilor.
Unul dintre cei mai importanți factori de condiționare ai mărimii profitului este volumul vânzărilor (alături de prețul de vânzare unitar, structura costurilor de producție etc.). În funcție de posibilitatea firmei producătoare de a acționa asupra acestor factori și de a le influența evoluția se pot identifica42:
factori interni – asupra cărora întreprinderea poate acționa prin intermediul deciziilor sale: prețul propriilor produse, publicitatea etc.
factori externi – care nu pot fi controlați prin acțiunea conștientă a producătorilor: mărimea veniturilor și puterea de cumpărare a consumatorilor, comportamentul cumpărătorilor,
42 Rațiu-Suciu C., Modelarea & Simularea proceselor economice. Teorie și practică. Ediția a-III-a. Editura Economică, București, 2003.
evoluția mediului concurențial, cadrul macroeconomic general etc.
Încercarea de a lua în considerare acești factori duce la utilizarea unor metode diferite de previziune:
– cauzale – pentru care este posibilă identificarea unor relații funcționale;
– bazate pe serii de timp – în cazul în care evoluția curentă a unui indicator depinde de nivelul anterior.
În cea de-a doua categorie de metode, o grupă cuprinzătoare este formată din metodele de ajustare/nivelare care presupun faptul că valoarea prognozată a unui indicator poate fi echivalentă cu o medie ponderată a valorilor sale trecute, corectată cu un factor aleatoriu.
Ajustarea exponențială Brown reprezintă o sumă ponderată a tuturor datelor din trecut ale unei serii dinamice, cu ponderea cea mai mare plasată asupra celei mai recente informații. Datele sunt nivelate cu o constantă de nivelare (0 ≤α ≤ 1).
Ideea de bază a acestei metode constă în corectarea previziunii proporțional cu abaterea constatată între previziunile anterioare și realizarea lor; fiecare abatere fiind ponderată geometric descrescând, pe măsură ce se îndepărtează de prezent. Metoda nivelării exponențiale comportă parcurgerea următoarelor etape:
Se stabilește apartenența fenomenului la unul din cele patru tipuri de evoluții, respectiv:
fenomen orizontal caracterizat de medie;
fenomen cu tendință caracterizat de medie și panta dreptei;
fenomen sezonier caracterizat de medie și indici de sezonalitate;
fenomen sezonier cu tendință caracterizat de medie, indici de sezonalitate și panta dreptei.
Se disociază fenomenul în componentele sale caracteristice, calculându-se mărimea lor.
Se recompune fenomenul din mărimile caracteristice pentru o perioadă viitoare.
Un sistem de prognoză (S) poate fi generalizat printr-un polinom de gradul n astfel:
St+q=Pt0+Pt1Q+Pt2Q2+ … +PtnQn
Cuantificarea coeficienților Pn ai polinomului se determină din următorul sistem de ecuații:
Pt0=P0(Rt1,Rt2,…,Rtn)
Pt1=P1(Rt1,Rt2,…,Rtn)
…………………………
Pt=Pn(Rt1,Rt2,…,Rtn)
Previziunea vânzărilor făcute la sfârșitul perioadei t pentru perioada următoare se calculează după formula:
Rt=Rt-1+α(St-Rt-1)
În relațiile de mai sus Rt semnifică previziunea vânzărilor pe perioada t, iar St vânzările efective în perioada t.
Această metodă se utilizează la estimarea caracteristicilor de prognoză și în cazul în care fenomenul de piață se supune unei influențe de sezonalitate și trend.
Plecând de la valorile pe care le poate lua α (0 ≤α ≤ 1), apar următoarele situații:
– α = 1, previziunea va fi egală cu vânzările efective din perioada curentă;
– α este aproape de 1, influența vânzărilor din ultimele perioade asupra previziunii pentru perioada următoare va fi mare;
– α ia o valoare mică, influența vânzărilor din ultimele perioade asupra previziunii pentru perioada următoare va fi mică.
Pentru determinarea unei valori cât mai corecte a coeficientului de nivelare α se generează valori în intervalul [0, 1].
Pentru fiecare valoare se calculează suma pătratelor erorilor (indicator care apreciază calitatea unei previziuni). Se va alege acea valoare a lui α pentru care acest indicator este minim.
Dacă seria de date prezintă fluctuații mari se recomandă valori mai apropiate de 0 pentru α, pentru realizarea nivelării datelor. În acest caz, efectul de nivelare este mai redus pentru un α apropiat de 1, influența vânzărilor reale este mai mare.
Previziunea vânzărilor la SC Ro Test S.R.L
Pentru analiza situației comenzilor primite de la diferiți clienți vom utiliza datele prezentate în următorul tabel:
Vânzări înregistrate (- lei -)
De asemenea, se va ține cont de faptul că societatea a încheiat contracte și înțelegeri cu toți clienții săi în vederea eșalonării procentuale a valorii comenzilor în timp, respectiv în luni succesive. De regulă, eșalonarea se face pe patru luni consecutive, în proporție de 30%, 25%, 20% și 25% din totalul comenzii. Valoarea comenzilor în luna ianuarie 2014 (luna de referință) este de 6200 lei. În vederea încheierii de noi contracte conducerea societății este interesată de determinarea valorii livrărilor pe luni succesive, începând cu luna ianuarie, până la lichidarea tuturor comenzilor emise.
Pentru realizarea previziunii vânzărilor folosind modelul Brown vom porni de la datele prezentate în tabelul de mai sus, care reprezintă vânzările efective de produse din cadrul societății comerciale. Scopul urmărit este de a previziona nivelul vânzărilor pentru luna iunie 2014. Vom considera un parametru de nivelare α = 0,15 (valoare luată aleatoriu din intervalul [0,1]).
Calculele se fac pe baza relației:
Rt = αSt + (1-α)Rt-1
Drept urmare, previziunea pentru luna iunie 2014 este o medie ponderată a vânzărilor efective din acea perioadă și a previziunilor făcute pentru aceste vânzări.
Valoarea previzionată a vânzărilor este următoarea:
Vânzări înregistrate și previzionate (- lei -)
– pentru Decembrie 2013: Rt-6 = αSt-6 + (1-α)Rt-7 = 0,15*6100+(1-0,15)*5800 = 5845 lei
– pentru Ianuarie 2014: Rt-5 = αSt-5 + (1-α)Rt-6 = 0,15*6800+(1-0,15)*5845 = 5988 lei
– pentru Februarie 2014: Rt-4 = αSt-4 + (1-α)Rt-5 = 0,15*6200+(1-0,15)*5988 = 6020 lei
– pentru Martie 2014: Rt-3 = αSt-3 + (1-α)Rt-4 = 0,15*5980+(1-0,15)* 6020 = 6014 lei
– pentru Aprilie 2014: Rt-2 = αSt-2 + (1-α)Rt-3 = 0,15*6250+(1-0,15)*6014 = 6049 lei
– pentru Mai 2008: Rt-1 = αSt-1 + (1-α)Rt-2 = 0,15*6475+(1-0,15)*6049 = 6113 lei
– pentru Iunie 2008: Rt = αSt + (1-α)Rt-1 = 0,15*6387+(1-0,15)*6113 = 6154 lei
Deci, în mai 2014, vânzările efective sunt de 6387 lei, iar pentru luna iunie 2014 se prevăd vânzări în valoare de 6154 lei.
Așa cum am menționat în paragrafele teoretice, problema centrală a modelului Brown este determinarea mărimii factorului de nivelare (care poate avea valori cuprinse între 0 și 1), care influențează hotărâtor asupra nivelului previziunii. Vom reface calculele utilizând un parametru de nivelare α = 0,9. Previziunea este următoarea:
Vânzări înregistrate și previzionate (- lei -)
– pentru Decembrie 2013: Rt-6 = αSt-6 + (1-α)Rt-7 = 0,9*6100+(1-0,9)*5800 = 6070 lei
– pentru Ianuarie 2014: Rt-5 = αSt-5 + (1-α)Rt-6 = 0,9*6800+(1-0,9)*6070 = 6727 lei
– pentru Februarie 2014: Rt-4 = αSt-4 + (1-α)Rt-5 = 0,9*6200+(1-0,9)*6727 = 6253 lei
– pentru Martie 2014: Rt-3 = αSt-3 + (1-α)Rt-4 = 0,9*5980+(1-0,9)* 6253 = 6007 lei
– pentru Aprilie 2014: Rt-2 = αSt-2 + (1-α)Rt-3 = 0,9*6250+(1-0,9)*6007 = 6226 lei
– pentru Mai 2008: Rt-1 = αSt-1 + (1-α)Rt-2 = 0,9*6475+(1-0,9)*6226 = 6450 lei
– pentru Iunie 2008: Rt = αSt + (1-α)Rt-1 = 0,9*6387+(1-0,9)*6450 = 6393 lei
Deci, în mai 2014, vânzările efective sunt de 6450 lei, iar pentru luna iunie 2014 se prevăd vânzări în valoare de 6393 lei.
Se poate concluziona că, atunci când α este mic, apropiat de 0 (în cazul nostru 0,15), valorile previzionate oscilează puțin în jurul mediei vânzărilor efective (6249 lei), iar când α este mare (0,9), previziunile urmăresc oscilațiile vânzărilor efective. În acest caz, vânzările efective în perioada de calcul au o pondere mare, fapt care face ca valoarea previziunii să oscileze puțin față de vânzările efective.
Dacă luăm în calcul și celelalte componente ale seriei dinamice, sezonalitatea și trendul, trebuie făcute nivelări și pentru acestea.
Pentru exprimarea influențelor sezoniere, vânzările estimate anterior vor fi multiplicate cu un factor sezonier, calculat ca un raport între vânzările efective și cele ajustate ale unei perioade trecute și apoi, nivelat și acesta pentru perioada curentă. Factorul de sezonalitate β îndeplinește condiția 0 ≤ β ≤ 1. Dacă se are în vedere obținerea trendului, procedeul rămâne, în linii mari, același.
Pentru previzionarea volumului vânzărilor desezonalizate în luna iunie 2014 vom porni de la datele prezentate în tabelul de mai jos:
Vânzări previzionate (-lei-)
Vom considera valorile factorilor de nivelare α = 0,3 și β = 0,5.
Vom determina prognoza vânzărilor cu sezonalitate pentru luna iunie cu relația:
Rt = αSt + (1-α) Rt-1
Astfel:
R1 = 0,3*6250+(1-0,3)*6253 = 6252 lei,
6253 lei reprezintă valoarea previzionată pentru luna februarie
R2 = 0,3*6475+(1-0,3)*6252 = 6318 lei
R3 = 0,3*6387+(1-0,3)*6318 = 6339 lei
Vom calcula factorul sezonier (Ft-s) prin raportarea vânzărilor previzionate cu sezonalitate la cele fără sezonalitate (considerăm durata unui sezon s =12 luni).
F1-s = 6000/6200 = 0,9677
F2-s = 6400/6500 = 0,9846
F3-s = 6500/6450 = 1,0077
Vom determina prognoza vânzărilor desezonalizate (Mt) folosind relația:
Mt = α * St / Ft-s + (1-α) Mt-1
M1 = 0,3* 6250/0,9677 + (1- 0,3)*6253 = 6314,68 lei
M2 = 0,3* 6475/0,9846 + (1- 0,3)*6314,68 = 6393,15 lei
M3 = 0,3* 6387/1,0077 + (1- 0,3)*6393,15 = 6376,65 lei
Vom determina valoarea curentă a factorului sezonier cu relația:
Ft = β* St/Rt + (1- β)*Ft-s
F1 = 0,5* 6250/6252 + (1- 0,5)*0,9677 = 0,9828 lei
F2 = 0,5* 6475/6318 + (1- 0,5)*0,9846 = 1,0047 lei
F3 = 0,5* 6387/6339 + (1- 0,5)*1,0077 = 1,0755 lei
Cu ajutorul valorilor curente ale factorului sezonier vom reface prognoza vânzărilor desezonalizate:
M1 = 6252 * 0,9828 = 6144,46 lei
M2 = 6318 * 1,0047 = 6347,69 lei
M3 = 6339 * 1,0755 = 6817,59 lei
Rezultatele obținute au fost sintetizate în tabelul de mai jos:
Trebuie menționat faptul că metoda prezentată suferă din cauza inexistenței unor procedee riguroase de determinare a constantelor de nivelare, mărimea acestora influențând în mod serios previziunile efectuate.
Modelul economico-matematic
Modelul lui Brown de nivelare exponențială simplă este de forma:
Ft = αXt + (1-α)Ft-1 sau Ft+1 = αXt + (1-α)Ft unde:
Xt = volumul real al vânzărilor în perioada t;
Ft = volumul estimat în perioada t-1 pentru vânzările din perioada t;
Ft+1 = volumul estimat în perioada t pentru vânzările din perioada t+1;
α = constanta de nivelare, 0 α 1
Pentru estimarea inițială (F0) a vânzărilor, conducerea ROTEST propune volumul vânzărilor din luna octombrie anul precedent, iar pentru constanta de nivelare propune valorile:
I. α = 0,15
II. α = 0,9
III. α optim în raport cu eroarea medie pătratică.
Rezolvarea problemei cu produsul informatic: WINQSB/ Forecasting/ Time Series Forecasting/SES
Analiza economică a rezultatelor
Raportul managerial în care se analizează rezultatele obținute pentru datele individualizate cu valoarea 0 =/c va include următoarele informații:
1.Reprezentarea grafică a datelor reale, a mediei vânzărilor și a estimațiilor vânzărilor pentru constantele de nivelare: α = 0,15, α = 0,9 și respectiv,, α optim în raport cu eroarea medie pătratică;
Se folosește modulul Forecasting and Linear Regression și se alege ca tip de problemă de prognoză Time Series Forecasting, apoi se completează următoarele câmpuri Problem Title – titlul problemei, Time Unit – unitatea de timp de lucru, Number of Times (periods) – numărul de date istorice. După completarea acestora se continuă prin OK. Astfel, estimarea vânzărilor în luna următoare se poate utiliza un model bazat pe medie și anume modelul Brown de nivelare exponențială.
Intrăm ,deci, în Forecasting and Linear Regression și efectuăm următorii pași:
Apoi introducem datele problemei, perioadele cunoscute:
Se selectează ulterior opțiunea Single Exponențial Smoothing și alegem modul de lucru: Assign Values – inițializarea valorilor pentru început, apoi pentru α optim Search the best – care permite căutarea valorii optime.
CAZUL I: când α = 0.15
Rezultatul obținut fiind:
Și reprezentarea grafică este:
CAZUL II când α = 0.9:
CAZUL III când α = optim:
În tabelul următor sunt prezentate rezultatele de previziune pentru α optim în raport cu eroarea medie pătratică:
În tabelul următor sunt cumulate toate rezultatele afișate de WinQsb până în momentul acesta:
2.Analiza comparativă a rezultatelor pentru cele trei valori ale constantei de nivelare;
Analizând rezultatele furnizate de programul WINQSB se observă că pentru aceleași date se obține un volum al vânzărilor preconizat diferit în funcție de valorile coeficientului α :
Pentru α = 0.15, vânzările previzionate pentru luna iunie sunt de 6154,311 um, iar MSE este de 194317,5;
Pentru α = 0.9, vânzările previzionate pentru luna iunie sunt de 6393,307 um, iar MSE este de 157146,8;
Pentru α = 0.49 (optim), vânzările previzionate tot pentru luna iunie sunt de 6358,117 um, iar eroarea medie pătratică este de 147736,5;
După cum se observă și din analiza graficelor, rezultatele obținute fără utilizarea constantei de nivelare α, sunt fluctuante și nu urmăresc un anumit trend și nici sezonalitate. Valoarea α = 0.15 și α optim, respectiv 0.49, realizează o nivelare a vânzărilor în jurul mediei, așa cum se observă din graficele lor. Valoarea α = 0.9 reproduce vânzările reale în luna imediat precedentă iar acestea din urmă, așa cum rezultă din al doilea grafic, variază foarte mult în intervalele de timp date.
3.Volumul vânzărilor recomandat să fie luat în considerare pentru luna iunie anul curent. Justificarea recomandării.
Deoarece eroarea medie pătratică (MSE) este un indicator bun pentru că penalizează erorile mari din cauză că le ridică la pătrat și le scoate în evidență,voi face recomandarea ca volumul vânzărilor pentru luna iunie anul curent să fie de 6358,117 u.m., deoarece eroarea medie pătratică (MSE) este cea mai mică în cazul acestei valori : 147736,5 (pentru α= optim) față de 194317,5 pentru α = 0.15 și 157146,8 pentru α = 0.9.
4.Recomandări generale pentru alegerea constantei de nivelare α .
Constanta de nivelare α variază în intervalul [0,1]. Pentru valorile lui α mai apropiate de 1, vânzările din perioada precedentă influențează într-o proporție foarte mare vânzările previzionate pentru perioada următoare, de aceea ele vor înregistra fluctuații mari. Pe de altă parte, pentru valori ale lui α mai apropiate de 0, previziunile de la o lună la altă vor tinde să fie constante, întrucât influența vânzărilor precedente este mult mai mică decât în primul caz. De aceea, pentru nivelarea volumului vânzărilor, pentru ca el să nu varieze atât de puternic de la o perioadă la alta, ci să urmeze un anumit trend, astfel încât prognoza să fie cât mai corectă (să presupună o abatere minimă), se recomandă alegerea unei constante de nivelare mai apropiată de valoarea 0 (în cazul nostru α optim = 0.49).
3.3.2 Analiza și previziunea vînzărilor pe segmental de produse : Analizoare și reactivi pentru biochimie uscată
În abordarea și utilitatea formelor sale de manifestare (prognoza, plan, program, grafic de execuție) se demonstrează importanța fundamentală a previziunii pentru prezentul și viitorul societății, al managementului acesteia. Astfel, previziunea asociată sistemului și obiectivelor studiilor și cercetărilor de marketing poate fi apreciată ca fiind "motorul" întregului mecanism organizatoric și funcțional al organizației, motivația existenței, dezvoltării sau îngustării sferei sale de activitate.
Previziunea volumului vânzărilor la S.C. ROTEST S.R.L. se concentrează în scopul concretizării proiecțiilor pe viitor prin următoarele forme de manifestare:
– prognoza;
– planul;
– programul.
Prognoza reprezintă un important pachet informațional ce vizează activitatea de ansamblu a organizației, proiectată în mediul său de afaceri pe o perioadă de aproximativ 10-12 ani.
Planul reprezintă modalitatea de exprimare a celei mai mari părți din obiectivele fixate prin prognoza, adresându-se unei perioade de timp, de regulă de la 1 la 5 ani, cu restructurarea conținutului acestuia pe o perioadă limitată minim de 30 zile. Planul, ca instrument al fixării obiectivelor derivate din prognoză, restructurează conținutul acesteia pe perioade astfel:
– 1 lună;
– 3 luni;
– 6 luni;
– 1 an;
– 2 – 5 ani.
De fiecare dată, cu ocazia parcurgerii fiecărei perioade minime de 1 – 3 luni, la S.C. ROTEST S.R.L., planul se reașează, în sensul recorelării cu noile obiective fixate ca urmare a înregistrării de variații ale cererii pentru produsele societății, manifestate în perioada de gestiune și/sau identificate cu ocazia refixarii obiectivelor în procesul de reactualizare a previziunii.
Programul reprezintă un instrument important al sistemului de management din cadrul societății cu ajutorul căruia se identifică:
– nivelul obiectivelor de îndeplinit într-o perioadă de timp bine determinată: lună, decadă, săptămână, zi, schimb de lucru, oră;
– resursele angajate (materiale, financiare, informaționale, umane);
– termenele de îndeplinit a sarcinilor stabilite sau obiectivelor fixate;
– responsabilitățile, care se fixează la nivel de persoana fizică, grup de persoane, compartiment funcțional, factori de conducere și/sau execuție în cadrul organizației.
S.C. ROTEST S.R.L. elaborează strategia în domeniul vânzărilor firmei distinct pe categorii de produse, pentru a putea planifica operațiile, utilajele, forța de muncă și materialele. Aceasta se concretizează la nivelul fiecărui an într-un plan global care cuprinde vânzările estimate a se realiza într-un orizont de timp definit. Gradul de previziune este mai larg pe măsură ce perioada de timp la care se referă este mai mare. Evaluarea în cadrul planului global anual, a nivelului viitoarelor vânzări de produse se realizează cu ajutorul unor indicatori specifici, care definesc, în același timp, conținutul acestuia și al programelor de vânzări, astfel:
Ø Volumul vânzărilor (Vv);
Ø Stocul preliminat de produse la începutul perioadei de gestiune (Spi);
Stocul de produse finite la sfârșitul perioadei de gestiune (Ssf).
Existența simultană a acestor indicatori, ca și modalitatea lor de calcul este condiționată de:
natura produselor – analizoare și reactivi pentru biochimie uscată, analizoare și reactivi pentru imunologie, analizoare și reactivi pentru biochimie umedă etc.;
stabilitatea probabilă în fabricație, determinată de gradul de uzură morală, de gradul specific de reînnoire etc.;
stadiul în care se afla produsul ( stadiul definit în funcție de faza în care se afla produsul: lansare, dezvoltare, maturitate declin);
strategia pe care o utilizează societatea pe linia formării și deținerii de stocuri.
La S.C. ROTEST S.R.L., volumul vânzărilor exprima cantitatea de produse care se prevede pentru livrare – vânzarea diferiților clienți în perioada de gestiune de un an.
Indicatorul se determina pe fiecare tip, sortiment de produs, fizic și valoric, pornind de la raportul cerere și ofertă.
În principiu, S.C. ROTEST S.R.L. dimensionează volumul vânzărilor (Vv) prin simpla însumare a cantităților comandate de clienți pe tipuri, sortimente și variante de produse (Qci) la care se adăuga o cantitate suplimentară (qs) care se estimează a fi vânduta, rezultând relația:
Volumul vânzărilor (Vv) determinat reprezintă element de calcul și fundamentare a volumului producției de fabricație (Qf), astfel:
Incluzând în calcul pe qs, presupune formarea de stocuri la începutul și sfârșitul perioadei de gestiune de un an. Astfel, Qf se calculează cu ajutorul relației:
reprezintă cantitatea totală comandată sau/și contractată de clienții "i" pentru un anumit produs sau sortiment, varianta constructivă a acestuia; aceasta se stabilește prin însumarea cantităților precizate în comenzile emise de clienți și contractele încheiate pentru perioada de timp luată în calcul. Cantitatea rezultată din se considera că fiind cu vânzare certa. Cu cât ponderea acesteia este mai mare, cu atât firma are garanția solvabilității sale. Creșterea gradului de certitudine în vânzări se asigură numai pe baza comenzilor ferme și contractelor încheiate.
În ceea ce privește qs acesta reprezintă cantitatea suplimentară prevăzută pentru desfacere și a cărei vânzare se apreciază ca fiind probabilă. Baza de estimare o constituie datele privind dinamica cererilor pentru vânzările de acest gen din perioadele anterioare.
Mărimea lui qs este dependenta și de strategia în vânzări a firmei în raport cu piața. Pentru a se asigura un grad semnificativ de estimare a tendințelor în vânzările de acest gen, apropiat de realitate, este bine să se folosească mediile mobile ale evoluției acestora pe o perioadă mai lungă.
Când produsul în cauză a format obiectul vânzării numai în perioada curentă cu extensie și în cea următoare, când se prevede încetarea vânzării lui, atunci se constituie obligatoriu stoc la începutul perioadei de gestiune. Dacă pentru produsul "i" se prevede vânzarea în perioada de gestiune următoare cu extensie și peste aceasta, atunci se constituie numai un stoc de vânzare la sfârșitul ei. De asemenea, în cazul produselor a căror și vânzare se inițiază în cadrul aceleiași perioade de gestiune, nu se formează stocuri la începutul și sfârșitul perioadei de gestiune respective.
Stocul la începutul perioadei de gestiune (Spi) – exprima cantitatea probabilă de produse care se prevede să existe la momentul respectiv, în scopul satisfacerii cererilor, servirii clienților în primele zile ale acesteia.
Stocul de produse finite la sfârșitul perioadei de gestiune (Ssf) – exprima cantitatea de produse programată să existe la încheierea acestei perioade în depozitele și magaziile firmei . Este, de fapt, stocul de produse care se formează în perioada de gestiune sub forma stocului de vânzare, în scopul servirii continue, ritmice a clienților.
Așa cum am precizat anterior, indicatorul se determina pe fiecare tip, sortiment de produs și pe total producție, fizic și valoric, pornind de la raportul cerere și ofertă. Vom exemplifica astfel modalitatea de calcul pentru a previziona volumul vânzărilor la câteva din produsele realizate de S.C. ROTEST S.R.L., ținând cont de diferitele variabile care pot să apară:
O altă metodă utilizată de S.C. ROTEST S.R.L. în ceea ce privește previziunea, o constituie utilizarea studiilor de piață și a anchetelor desfășurate pe clienți. Metoda cea mai potrivită pentru implementarea conceptului de marketing este abordarea clienților existenți sau potențiali. Această metodă nu este întotdeauna posibilă, ea fiind arareori ușor utilizabilă și foarte adesea inexactă. Procedeele și anchetele mai complexe utilizate de societate pentru studierea pieței pot să reducă posibilitatea apariției erorilor și să îmbunătățească acuratețea, dar ele sunt destul de costisitoare pentru a fi folosite pentru un singur produs și nu dau rezultate destul de bune în cazul previziunilor continue, cum sunt cele folosite la determinarea nivelului stocurilor sau cele legate de fluxul numerar.
Principalele probleme pe care le-a remarcat S.C. ROTEST.R.L. în cazul utilizării studiilor de piață și a anchetelor desfășurate pe clienți sunt atitudinea excesiv de optimistă a clienților și lipsa de seriozitate sau de interes. Importante sunt și valoarea reprezentativă a eșantionului, calitatea respondentului, știut fiind că piața este caracterizată de prezența unui număr redus de cumpărători majori.
Utilizarea acestor metode de evaluare pentru realizarea previziunilor, se limitează la zonele în care exista un număr limitat de utilizatori, care sunt însa capabili să-și identifice cerințele viitoare, unde se știe care sunt firmele concurente, iar inerția existentă între cumpărător și S.C. ROTEST S.R.L. este puternică. Toate acestea garantează coerența necesară previziunilor. Utilizarea datelor obținute din analizele continue, din auditurile efectuate la punctele de desfacere sau din anchetele generale contribuie la îmbunătățirea metodelor de previziune.
De asemenea, societatea mai utilizează și metoda consensului care se realizează de către jurii formate din agenți de vânzări.
Metoda consensului asigura un nivel acceptabil de acuratețe. Unul din avantajele acestei metode utilizate de S.C. ROTEST S.R.L. este acela că, în primul rând, permite tuturor persoanelor din întreprindere care au avut contacte cu clienții să contribuie cu date. Alte avantaje ar putea fi că impune agenților de vânzări o oarecare disciplină, silindu-i să identifice oportunitățile sau pericolele, precum și faptul că participarea sau implicarea acestora în procesul respectiv este importantă pentru moralul și motivația lor.
Există însa și o serie de dezavantaje:
– precizia în cadrul produselor sau a clienților individuali este slabă;
– agenții de vânzări cauta să depășească previziunile, nu să le confirme acuratețea;
– agenții de vânzări sunt în general optimiști – pe termen lung chiar excesiv de optimiști – iar datele pentru ultimul trimestru indica întotdeauna creșteri nejustificate, ceea ce face că previziunile pe termen lung să fie exagerate;
La S.C. ROTEST S.R.L., personalul angajat în cercetare și dezvoltare de produse noi este interesat mai ales în previziunea pe termen lung, care poate să indice modificări în specificațiile produselor sau noi cerințe impuse de evoluția pieței.
Astfel, în cadrul societății în discuție, toate departamentele utilizează previziunea vânzărilor sau sunt afectate de acuratețea ei. Fiecare departament utilizează previziunea ca punct de plecare în activitățile lui sau pentru stabilirea bugetului propriu. De aici reiese că acuratețea este relativă, variind în funcție de scopul în care este utilizată previziunea, devenind crucială atunci când, de exemplu, este vorba de fluxul de numerar.
În toate cazurile, trebuie ca S.C. ROTEST S.R.L. să facă un compromis între costuri și exactitatea previziunii, lucru ilustrat în fig. 4.4.[5]
1. Speculații, metode bazate pe consens
2. Metode de cercetare mai complexe
3. Metode statistice și regresii
4. Modele cauzale econometrice
Pentru a se realiza un management de calitate, societatea optează pentru beneficiile explicite, cuantificabile ale exactității, în defavoarea costurilor. Se încearcă micșorarea cât mai mult a costului total, care este o sumă a costurilor de previziune și a celor provocate de lipsa de acuratețe.
Regulile pe care le utilizează S.C. ROTEST S.R.L. în cadrul previziunii vânzărilor sunt:
1) Se face distincția între datele certe, care pot fi evaluate obiectiv (vânzările din trecut, informațiile verificabile) și datele care nu pot fi evaluate decât subiectiv (opiniile, atitudinile).
2) Folosește cât mai puține variabile posibile și face distincția între variabilele dependente și cele independente. Variabilă independenta, în mod normal vânzarea, este legată de modificările suferite de o mulțime de variabile independente, cum ar fi activitatea comercială, prețurile, reclamele etc. S.C ROTEST S.R.L. a constat că dacă se iau în calcul prea multe variabile, modelul de baza căruia se realizează previziunea devine prea complex și costisitor, fără să fie însa și eficient din punctul de vedere al raportului dintre cost și acuratețe. Vânzările din trecut, tendințele și factorii sezonieri sunt de obicei suficienți pentru a explica cele mai multe variații.
3) Utilizează indicatori economici și de ramură care s-au dovedit a fi cei mai siguri, cum ar fi numărul de produse vândute, volumul vânzărilor din anii precedenți etc.
4) Identifică corect relațiile temporare, în special efectele de întârziere și decalaje.
Baterssby (1968) afirma că "toate previziunile sunt incorecte, dar ele se deosebesc prin gradul lor de incorectitudine."
S.C. ROTEST S.R.L., de-a lungul perioadei de activitate, a constatat că există mai multe probleme care afectează previziunea, acestea putând fi anticipate, chiar dacă nu este posibil întotdeauna să fie cuantificate. Iată câteva dintre ele:
Multitudinea de variabile din problemele de marketing – există o sumedenie de factori care influențează viteza de reacție a funcției comerciale, iar modelele folosite pentru a le descrie, deși pot ajunge la un grad înalt de complexitate, nu au cum să țină seama de toate evoluțiile unei situații atât de dinamice.
Produsele noi vor reprezenta întotdeauna un caz special.
Problema fluctuațiilor pe termen scurt, cum ar fi mărirea stocurilor înaintea unei creșteri a prețurilor, afectând stabilitatea vânzărilor și chiar tendințele pe termen lung.
Problema legată de sesizarea și izolarea efectelor interacțiunii dintre diferitele elementele ale mix-ului de marketing.
Variabilele, cum ar fi activitatea de vânzare și de reclamă, al căror efect este considerabil, dar care sunt dificil de măsurat, aceasta ducând la subiectivitate în cuantificarea lor, creând foarte adesea o falsă impresie de acuratețe.
Trebuie să se țină seama și de acțiunile firmelor concurente. Acestea sunt dificil de prevăzut, dar au o importanță crucială.
Decizia managerială în condiții de incertitudine și risc
Conducerea S.C. ROTEST S.R.L. distribuie în principal două produse: Vitros FS
5.1 și Vitros 950. Pentru aceste produse, volumul vânzărilor variază întâmplător de la o lună la alta, iar conducerea societății este interesată în planificarea programului de distribuție pe ultimul trimestru a.c. astfel ca oferta să se apropie cât mai mult de cererea manifestată pe piață. Ajustarea nivelului distribuțiilor pentru produsele Vitros FS 5.1 și Vitros 950 este estimată în funcție de volumul previzionat al vânzărilor corelat cu vânzările reale din produsele concurente existente pe piață (produsele Fuji Dri-Chem 4000i , Arkray Refurbished și SPOTCHEM EZ SP-4430 pentru produsul Vitros FS 5.1 și produsele substitut pentru produsul Vitros 950 a cărui cerere fluctuează în funcție de conjunctura economică).
Sunt evidențiate următoarele situații obiective de evoluție a vânzărilor:
Vitros FS 5.1
– februarie: 0.5852*200 = 117 u.m.
– martie: 0.5255*200 = 105 u.m.
– aprilie: 0.4722*200 = 94 u.m.
Vitros 950 nu are concurență semnificativă pe piață, dar cererea pentru acest produs variază în funcție de conjunctura economică: rata inflației, creșterea prețurilor unor produse de consum curent, etc. Pentru acest produs, S.C.ROTEST S.R.L are contracte ferme de 170 u.f. pentru luna martie și de 430 u.f. în decembrie.
În evidența contabilă și statistică a S.C. ROTEST S.R.L există informații privind costurile unitare de producție (Tabelul 1), și despre vânzările din Vitros 950 (Tabelul 2).
Tabelul 1.
Tabelul 2.
– coeficient de individualitate 31
Pentru α = 0.15, vânzările previzionate pentru luna februarie sunt de 167,71 uf;
Pentru α = 0.9, vânzările previzionate pentru luna februarie 148,72 uf.
Pentru α = 0.22 (optim), vânzările previzionate tot pentru luna februarie sunt de 164,88 uf.
– Starea naturii SN1: situație favorabilă societății ROTEST (condiții slabe de
concurență) – cererea pentru produsul Vitros FS 5.1 se estimează astfel:
cota de participare pe piață în luna februarie = 0,5852 * 200 =117 u.f.
cota de participare pe piață în luna martie = 1,10 * 0.5255* 200 = 115.61 u.f.
cota de participare pe piața în luna aprilie = 1,15 * 0.4722 * 200 = 108,60 u.f.
Rezultă că în cazul stării naturii SN1, cererea pentru produsul Vitros FS 5.1 se
situează la nivelul: 117 u.f. + 115,61 u.f. + 108,60 u.f. = 341,21 u.f.
– cererea pentru produsul Vitros 950 să fie în luna februarie de 148,72 u.f. prognozat prin modelul Brown pentru α =0,9 , apoi în luna martie la nivelul de 229 u.f. și în aprilie la 239 u.f. Rezultă că în cazul stării naturii SN1, cererea pentru produsul Vitros DT II 60 se situează la nivelul: 148,72 + 229 + 239 = 616,72 u.f.
– Starea naturii SN2: condiții medii de concurență pe piața produselor Vitros FS 5.1
și Vitros 950 – cererea pentru produsul Vitros FS 5.1 se estimează astfel:
cota de piață în luna februarie: 0,5852*200 = 117 u.f.
cota de piață în luna martie:. 0.5255*200 = 105 u.f.
cota de piață în luna aprilie: 0.4722*200 = 94 u.f.
Rezultă că în cazul stării naturii SN2, cererea pentru produsul Vitros FS 5.1
se situează la nivelul: 117 + 105 + 94 = 316 u.f.
– cererea pentru produsul Vitros 950 să fie în luna februarie la nivelul de 167,71 u.f. prognozat prin modelul Brown pentru α =0,15, apoi în luna martie la nivelul 190 u.f. și în decembrie la 430 u.f. Rezultă că în cazul stării naturii SN2, cererea pentru produsul Vitros 950 se situează la nivelul: 167,71 + 190 + 430 = 787,71 u.f.
– Starea naturii SN3: situație nefavorabilă pentru ROTEST (concurență agresivă a
celorlalte produse) – cererea din produsul Vitros FS 5.1 se situează la nivelul:
cota de participare pe piață în luna februarie = 0.5852 * 200 =117 u.f.
cota de piață în luna martie = 0,95 * 0.5255 * 200 = 99,85 u.f.
cota de piață în luna aprilie = 0,90 * 0.4722 * 200 = 84,99 u.f.
Rezultă că în cazul stării naturii SN3, cererea pentru produsul Vitros FS 5.1 se situează la nivelul: 117 + 99,85 + 84,99 = 301,84 u.f.
– cererea pentru produsul Vitros 950 să fie în luna februarie la nivelul de 164,88 u.f. prognozat prin modelul Brown pentru α optim, apoi în luna martie la nivelul 170 u.f. și în aprilie la 430 u.f.
Rezultă că în cazul stării naturii SN3, cererea pentru produsul Vitros 950 se situează la nivelul: 164,88 + 170 + 430 = 764,88 u.f.
Sunt luate în considerare următoarele variante decizionale referitoare la oferta de producție pentru următoarele trei luni:
V1 – oferta pentru produsul Vitros FS 5.1 să fie egală cu cererea totală estimată pe baza cotelor de piață din februarie, martie și aprilie a.c. obținute cu modelul Markov = 0.5852*200 +0.5255*200 + 0.4722 * 200 = 117 + 105 + 94 = 316 u.f., iar oferta pentru produsul Vitros 950 să fie egală cu [(cererea pentru luna februarie estimată cu modelul lui Brown pentru α = 0,15) + (cererea de 170 u.f. pentru luna martie) + (cererea de 430 u.f. pentru luna aprilie)] = 167,71 + 170 + 430 = 767,71 u.f.
V2 – oferta pentru produsul Vitros FS 5.1 să fie cu 5% mai mare față de cererea totală estimată pe baza cotelor de piață din februarie, martie și aprilie a.c. obținute cu modelul Markov = 1,05*316 = 331,8 u.f., iar oferta pentru Vitros 950 să fie cu 5% mai mică decât [(cererea pentru luna februarie estimată cu modelul lui Brown pentru α = 0,15) + (cererea de 170 u.f. pentru luna martie) + (cererea de 430 u.f. pentru luna decembrie)] = 0.95*767,71 = 729,32 u.f.
V3 – oferta pentru produsul Vitros FS 5.1 să fie cu 5% mai mică față de cererea totală estimată pe baza cotelor de piață din februarie, martie și aprilie a.c. obținute cu modelul Markov = 0,95*316 = 300,2 u.f., iar oferta pentru produsul Vitros 950 să fie cu 5% mai mare decât [(cererea pentru luna februarie estimată cu modelul lui Brown pentru α = 0,15) + (cererea de 170 u.f. pentru luna martie) + (cererea de 430 u.f. pentru luna aprilie)] = 1.05*767,71 = 805,35 u.f
Compararea diferitelor posibilități de desfășurare a distribuției se face prin prisma unor consecințe de tip profit calculat pentru fiecare variantă decizională Vi, i = 1, 2, 3 și stare a naturii SNj, j = 1, 2, 3.
Profit(Vi, SNj) = (profitul unitar A) * MIN{ 3 1k (ofertaVi produs A)k, 3 1k (cerereaSNj produs A)k} + (profitul unitar B) * MIN{ 3 1k (ofertaVi produs B)k, 3 1k
(cerereaSNj produs B)k} – (costul unitar producție A) * MAX{0, [ 3 1k (ofertaVi produs A)k – 3 1k (cerereaSNj produs A)k]} – (costul unitar producție B) * MAX{0, [ 3 1k (ofertaVi produs B)k – 3 1k (cerereaSNj produs B)k]}, unde k = 1 = februarie, k = 2 = martie, k = 3 = decembrie.
Din Tabelul 1: profitul unitar A = 20 u.m./u.f.; profitul unitar B = 15 u.m./u.f.; costul unitar A = 80 u.m./u.f.; costul unitar B = 50 u.m./u.f.
Conducerea societății dorește ierarhizarea variantelor decizionale în funcție de profitul care ar putea fi obținut atât în condiții de incertitudine, cât și în situația în care, din experiența anterioară se estimează că probabilitățile pj asociate stărilor naturii sunt: p1 = 0,4 pentru SN1, p2 = 0,4 pentru SN2 și p3 = 0,2 pentru SN3.
Modelul economico-matematic
În condiții de incertitudine, ierarhizarea variantelor se poate obține prin utilizarea criteriilor de decizie Wald, Laplace, Savage și Hurwicz. În condiții de risc, ierarhizarea variantelor decizionale se va face în funcție de speranța matematică a profitului (valoarea medie probabilistă a profitului) calculată pentru fiecare variantă.
Structurarea situației decizionale sub forma unui set finit de variante de acțiune, a mai multor stări ale naturii și posibilitatea de a calcula consecințele economice asociate fiecărei combinații variantă decizională – stare a naturii permite formularea unui model de decizie sub formă matriceală prezentată în Tabelul 3.1.
Tabelul 3.1.
Pentru individualizarea c = 31 se obțin datele:
După construirea matricei consecințelor de tip profit se vor aplica criteriile de decizie pentru ierarhizarea variantelor decizionale
.
Rezolvarea problemei cu produsul informatic: WINQSB/ DA/ Payoff Table Analysis
Analiza economică a rezultatelor
Se recomandă ca raportul managerial să includă explicații asupra următoarelor aspecte:
1.Recomandări de alegere a celei mai potrivite reguli de decizie din cele folosite: Wald (minmax), maxmax, Savage (minmax regret), Laplace (equal likelihood), Hurwicz;
Criteriul Wald: se aplică principiul maxmin în cea mai nefavorabilă situație, unde se alege cea mai potrivită variantă dintre cele mai puțin bune. Criteriul Laplace (equal likelihood) se considera stările naturii ca fiind echiprobabile și se aplică criteriul speranțelor matematice. Criteriul Savage sau regula regretelor consideră că strategia decidentului în cadrul unui climat de incertitudine trebuie aleasă, având în vedere diferența între valoarea rezultatului maxim, ce s-ar putea obtine într-o anumita stare a naturii si valoarea celorlalte rezultate. Decizia ce se ia într-un astfel de caz trebuie să reducă la minim regretele posibile. Criteriul lui Hurwicz în care intervine un coeficient de optimism – pesimism, permițând să se țină seama de valorile cele mai mari și cele mai mici ale rezultatelor fiecărei alternative. Criteriul este cuprins între 0 și 1, valoarea "0" corespunde unui pesimism absolut, iar valoarea "1" unui optimism absolut. Criteriul maxmax se recomandă alegerea variantei care aduce cel mai mare profit, (respectiv cea mai mică pierdere posibilă, în cazul consecințelor de tip costuri),în cea mai defavorabilă stare a naturii.
2.Estimarea costului maxim pentru achiziționarea unor informații complete asupra stărilor naturii;
Vom rezolva această situație apelând din pachetul de programe informatice WinQSB, programul DA (Decision Analysis), și vom completa următoarele specificații:
Introducem apoi datele de intrare cu ajutorul tabelului completat mai sus, în felul următor:
Apelăm apoi la opțiunea Solve and Analyze pentru a obține următoarele rezultate, fără a atribui,în primă fază, vreo valoare lui α :
Iar rezultatele obținute sunt cele de mai jos:
Din analiza datelor, rezultă că vom alege următoarele variante:
Conform criteriului Maximin (criteriu pesimist, al lui Wald) => varianta 3, cu un profit de 58177.90 u.m.
Conform criteriului Maximax => varianta 2, cu un profit 65188.55 u.m.
Conform criteriului lui Hurwicz => varianta 3 ,cu un profit de 58177.90 u.m.
Conform criteriului minimax Regret ( criteriul minimizării regretelor, al lui Savage) => varianta 3, cu un profit de 3014.89 u.m.
Conform criteriului Equal Likelihood (Laplace) => varianta 3, cu un profit de 60497.52 u.m.
Costul maxim pentru achiziționarea unor informații complete asupra stărilor naturii este de 1920.7 u.m. (Expected Value of Perfect Information).
3.Recomandări de alegere a valorii coeficientului de optimism α pentru regula/criteriul Hurwicz și surclasarea variantelor decizionale pentru valorile coeficientului de optimism α 1,0 .
Coeficientul α reprezintă o valoare între 0 și 1, prin care se definește optimismul variantelor de alegere. Îl vom determina pe α astfel:
h1 = α*15570,8 + (1 – α)*17510 = 15570,8α + 17510 – 17510α = 1939,2α – 17510
h2 =α*15886,8 +(1 – α)*16976,6 = 15886,8α + 16976,6 – 16976,6α = 1089,8α – 16976,6
h3 = α*15294,8+ (1 – α)*17477,2 = 15294,8α + 17477,2 – 17477,2α = 2182,4α – 17477,2
În urma calculelor efectuate obținem următoarele valori pentru α:
h1 = h2 => α1 = 0,627 ; α > 0.627 => h2>h1
1939,2α – 17510 = 1089,8α + 16976,6 => 1939,2α – 1089,8α = 17510 – 16976,6 =>
→ 849,4α = 533,4 → α= 0.627
h1 = h3 => α2 = 0.133 ; α > 0.133 => h1>h3
1936,2α – 17510 = 2182,4α – 17477,2 => 246,2α = 32,8 => α = 0.133
h2 = h3 => α3 = 0.458 ; α > 0.458 => h2>h3
1089,8α – 16976,6 = 2182,4α – 17477,2 => 1092,6α = 500,6 => α = 0.458
Dacă α aparține (0; 0.133) ierarhizarea variantelor este următoarea: V3, V1, V2
Dacă α aparține (0.133;0.458) ierarhizarea variantelor este următoarea: V1, V3, V2
Dacă α aparține (0.458; 0.627) ierarhizarea variantelor este următoarea: V1, V2, V3
Dacă α aparține (0.627;1) ierarhizarea variantelor este următoarea: V2, V1, V3
4.Decizia în condiții de risc.
Cu ajutorul opțiunii Results => Show Payoff Table Analysis obținem acest tabel:
În concluzie, pe baza acestui tabel putem stabili în condiții de risc ce variantă se va alege. În cazul meu se va alege varianta 1, cu un profit de u.m. (Expected value without any information).
3.4 Utilizarea metodei arborelui decizional în alegerea unei alternative strategice și calculul speranței matematice a profitului
În condițiile unei situații decizionale complexe, în care momentele de opțiune pentru varianta optimă alternează cu momente aleatoare, care determină apariția mai multor stări ale condițiilor obiective, decidentul poate utiliza, ca instrument practic de fundamentare a deciziilor în condiții de risc, arborele decizional.
Această metodă reprezintă o combinație între metodă de reprezentare grafică și metoda speranței matematice. Denumirea metodei provine de la asemănarea graficului, prin care se detaliază situația decizională, cu un arbore stilizat (fig. S3) desenat de la stânga la dreapta.
Folosind această metodă, managerii au posibilitatea să proiecteze sub forma unei diagrame, un număr de evenimente viitoare ce pot afecta o decizie, determinându-se un set de valori privind rezultatul fiecărei decizii considerate. Arborele de decizie poate fi utilizat în decizii strategice complexe ce necesită mai multe decizii, probabilitatea de producere și dimensiunile fiecăreia dintre ele fiind determinate de decizia luată în faza precedentă. Fiecare decizie depinde de rezultatul unui eveniment aleatoriu, care însă nu poate fi determinat în momentul luării ei, dar a cărui probabilitate poate fi anticipată în urma investigațiilor făcute.
Fig. S4.3.1. Arborele decizional
unde:
– varianta i, în nodul decizional D1
D – nodul decizional
d – moment decizional
A – nod aleatoriu
C – consecința economică
– starea condițiilor obiective K, în momentul aleatoriu A1, care se manifestă cu probabilitatea ;
– varianta decizională j, în nodul decizional , din momentul decizional d2
– starea condițiilor obiective r, din momentul aleatoriu A2, care se manifestă cu probabilitatea ;
– consecință (C) variantei i, din momentul D1, în starea condițiilor obiective K din momentul aleatoriu a1, a variantei j, din momentul decizional d2 în starea condițiilor obiective r, din momentul aleatoriu a2.
Aplicarea acestei metode la situațiile decizionale complexe presupune parcurgerea următoarelor etape:
stabilirea momentelor de decizie și a celor aleatoare precum și a alternantei lor;
culegerea informațiilor referitoare la variantele decizionale posibile;
reprezentarea arborelui decizional;
stabilirea probabilităților de manifestare a stării condițiilor obiective;
calculul nivelului de importanță al variantelor decizionale, conform metodei speranței matematice, începând cu ultimele noduri decizionale și continuând până la nodul decizional inițial.
În aplicarea metodei arborelui decizional, un moment important îl constituie calculul nivelului de importanță al variantelor decizionale.
Soluționarea problemei decizionale se va face pornind de la consecințele fiecărei variante, prin calculul speranței matematice astfel:
(S34)
în care:
CiKjr – reprezintă consecința variantei decizionale i din momentul decizional (d1), în starea condițiilor obiective K din momentul aleatoriu (a1), a variantei decizionale j din momentul decizional (d2) în starea condițiilor obiective r din momentul aleatoriu (a2);
– reprezintă posibilitatea de manifestare a stării condițiilor obiective r în momentul aleatoriu (a2).
Varianta decizională optimă în nodul decizional va fi:
pentru j =
Calculele vor continua pentru determinarea speranțelor matematice ale variantelor decizionale corespunzătoare nodurilor decizionale din celelalte momente decizionale după aceeași proceduri.
Soluția problemei decizionale va fi speranța matematică maximă a momentelor decizionale (d1) și (d2).
Simularea decizională
Simularea decizională reprezintă un proces de adoptare a deciziilor pe baza utilizării modelelor.
În cazul aplicării acestei metode, elaborarea și fundamentarea deciziilor presupune, pe lângă necesitatea măsurării fenomenelor și proceselor economice și experimentarea ca formă de validare a unui model.
Aceasta se datorează faptului că marele risc al cercetătorului este de a crea un model care ulterior să nu se comporte în aceeași manieră că situația reală pe care o reprezintă.
Spre deosebire de alte domenii unde experimentarea nu ridică probleme deosebite, în domeniul managementului, experimentul real este foarte dificil, întrucât consecințele sale ar putea fi extrem, de defavorabile.
De exemplu, cum ar putea fi privită propunerea unui specialist privind demolarea unei secții de producție dintr-o întreprindere, pentru a încerca amplasarea ei în altă zonă. Experiențe reale, care într-adevăr ar fi cele mai bogate în învățăminte, pot fi dezastruoase pentru întreprindere. Prin urmare, în astfel de situații conducerile întreprinderilor se pot folosi de modele ca înlocuitori ai realității.
Prin model se înțelege „o reprezentare simplificată a unor sisteme reale ce ar permite alegerea celei mai eficiente linii de acțiune în domeniul simulat.”
Pentru că un model să surprindă toate aspectele care interesează managementul întreprinderii e necesar ca în procesul de elaborare a modelelor să se ridice problema gradului de detaliere la care trebuie recurs.
Astfel, dacă pentru o anumită perioadă interesează o masă a profitului, modelul trebuie să surprindă doar raportul evoluției dintre venituri și cheltuieli. Dacă însă se dorește să se cunoască ce factori vor influența masa profitului, atunci modelul va trebui detaliat cu elemente ce privesc volumul și structura producției, nivelul prețurilor de vânzare, nivelul costurilor de producție etc.
Pentru realizarea oricărei simulări trebuie parcurse următoarele etape:
identificarea, pentru domeniul simulat, a principalilor factori implicați și a relațiilor ce se stabilesc între aceștia;
elaborarea modelelor care să reprezinte cât mai fidel sistemele care trebuie simulate;
elaborarea programelor pentru calculator în funcție de modelul/ modelele și variabilele implicate în procesul simulat;
simularea decizională propriu-zisă.
Metoda simulării decizionale prezintă avantajul că evită riscul unei experimentări reale, scurtează intervalul de timp de desfășurare a procesului simulat și ajuta conducerea în alegerea unui risc acceptabil.
3.4.1 Fundamentarea arborelui decizional
Calculul profitului maxim probabil (speranța matematică a profitului) în cazul în care se va lansa pe piață Vitros DT II 60
Departamentul de cercetare producție al S.C.ROTEST S.R.L a creat un nou produs Vitros DT II 60 care a fost testat pe piață și care este acceptat de către utilizatori. Pentru realizarea produsului conducerea ROTEST are în vedere mai multe variante. Alegerea variantei convenabile depinde în principal de evoluția vânzărilor produsului peste 2 ani, acesta fiind timpul de amortizare a utilajelor. După primul an se vor lua noi decizii în funcție de situația vânzărilor. Datele privind variantele și stările naturii pentru cele 2 momente de decizie sunt prezentate în tabelul urmator. Conducerea ROTEST dorește să cunoască acțiunea pe care trebuie să o întreprindă în prima și, respectiv, a doua etapă pentru a obține maximum de profit. Modelul economico – matematic
Procesul decizional în două etape poate fi modelat cu ajutorul arborelui decizional.
Anul t Anul t+1 Variantele Stările naturii Variantele Stările naturii Profitul estimat Instalarea unui utilaj nou cost (151) u.m Conjuctură favorabilă (probabilitatea=0.7) Instalarea unui nou utilaj (cost 151 u.m.) Cerere mare (probabilitatea =0.3) 931 Cerere medie (probabilitatea =0.6) 731 Cerere mică (probabilitatea=0.1) 631 Ore suplimentare de lucru (cost 133 u.m.) Cerere mare (probabilitatea=0.3) 731 Cerere medie (probabilitatea=0.6) 631 Cerere mica (probabilitatea=0.1) 531 Conjuctură nefavorabilă (probabilitatea=0.3) Utilizarea capacității existente Cerere mare (probabilitatea=0.3) 631 Cerere medie (probabilitatea=0.6) 531 Cerere mică (probabilitatea=0.1) 331 Ore suplimentare de lucru (cost 133 u.m.) Conjuctură favorabilă (probabilitatea=0.7) Instalarea unui utilaj nou (cost 151 u.m.) Cerere mare (probabilitatea=0.3) 731 Cerere medie (probabilitatea=0.6) 631 Cerere mică (probabilitatea=0.1) 331 Instalarea unui utilaj nou și ore suplimentare de lucru (cost 284 u.m.) Cerere mare (probabilitatea=0.3) 631 Cerere medie (probabilitatea=0.6) 531 Cerere mică (probabilitatea=0.1) 331
Conjuctură nefavorabilă (probabilitatea=0.3)
Ore suplimentare de lucru (cost 133 u.m.)
Cerere mare (probabilitatea=0.3)
531
Cerere medie (probabilitatea=0.6)
531
Cerere mică (probabilitatea=0.1)
331
Rezolvarea problemei cu produsul informatic:WINQSB/ DA/ Decision Tree
Analiza economică a rezultatelor
Raportul managerial va include:
1. Reprezentarea arborelui decizional cu valorile asociate tuturor nodurilor;
Procesul decizional în două etape poate fi modelat cu ajutorul arborelui decizional. Vom introduce datele de intrare cu ajutorul tabelului de mai sus, și vom avea următoarele noduri:
1: Stare inițială
2: Instalarea unui nou utilaj
3: Ore suplimentare de lucru
4: Conjunctură favorabilă
5: Conjunctură nefavorabilă
6: Conjunctură favorabilă
7: Conjunctură nefavorabilă
8: Instalarea unui nou utilaj
9: Ore suplimentare de lucru
10: Utilizarea capacității existente
11: Instalarea unui utilaj nou
12: Instalarea unui utilaj nou și ore suplimentare de lucru
13: Ore suplimentare de lucru
14: Cerere mare 15: Cerere medie
16: Cerere mică
17: Cerere mare
18: Cerere medie
19: Cerere mică
20: Cerere mare
21: Cerere medie
22: Cerere mică
23: Cerere mare
24: Cerere medie
25: Cerere mică
26: Cerere mare
27: Cerere medie
28: Cerere mică
29: Cerere mare
30: Cerere medie
31: Cerere mică
În WinQSB, selectăm progrămelul Decision Analysis, apoi Decision Tree Analysis. La numărul de noduri vom pune 31, apoi OK și în tabelul care urmează introducem datele, astfel:
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Prezentarea Si Analiza Activitatii Firmei Rotest S.r.l (ID: 123111)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.