Параметрический метод ценообразования. Значение применения методов параметрического исследования

Параметрические методы — разновидность расчетных методов ценообразования, которые используются при формировании цен на аналогичную продукцию, формирующую так называемый параметрический ряд.

При использовании параметрических ценовых методов очень важно верное понимание такой категории, как «продукция параметрического ряда». Это продукция, удовлетворяющая одинаковую потребность и идентичная по физико-химическому составу. Параметрические методы применяются, когда основные потребительные параметры аналогичной продукции поддаются четкому количественному определению. Такая продукция может быть описана параметрическим рядом (ряд станков разных марок в зависимости от показателя мощности, ряд полимерных материалов в зависимости от показателя основного вещества и т. п.). Применительно к продукции одного ряда основных параметров

может быть несколько. Цена на каждый новый продукт ряда рассчитывается путем корректировки цены базового изделия этого ряда.

Если новая цена рассчитывается лишь с учетом изменения самих параметров, то данный метод называется параметрическим. В самом общем виде он может быть представлен формулой

Ц н = Ц б * {КП}

где Ц н - цена нового изделия ряда;
Ц б - цена базового изделия;
{КП} — совокупность изменений параметров (П) нового изделия по сравнению с параметрами базового изделия;
К — корректирующий коэффициент, значение которого связано с тем, показывает ли улучшение параметров количественное их снижение или увеличение по сравнению с базовыми.

Если новая цена рассчитывается с помощью показателя нормативных затрат на единицу параметра, то такой метод называется нормативно-параметрическим. Он может быть представлен формулой:

Ц н = Ц б + Н з * {КП}

где Ц б - цена базового изделия;
Ц н - цена нового изделия;
Н з - нормативные затраты на единицу потребительного параметра изделия;
КП — новые потребительные параметры, скорректированные на повышающие или понижающие коэффициенты в зависимости от характера самих параметров.

Формулы могут дополняться суммами скидок и надбавок за изменение вспомогательных параметров.

В качестве параметрических используются методы удельной цены, баллов и регрессии.

Методы удельной цены

Метод удельной цены основан на формировании цен по одному из главных параметров качества товара. Удельная цена получается как частное от деления цены на основной параметр качества товара.

Пример. Фирма планирует выпуск нового электродвигателя мощностью 50 кВт. Для определения его цены необходимо рассчитать удельную цену базового электродвигателя. При рыночной цене базового электродвигателя 100 долл. и мощности 10 кВт удельная цена составит 10 долл. (100: 10). Тогда цена нового электродвигателя — 500 дол. (10 * 50). В данном случае цена растет пропорционально улучшению качества (при прочих равных условиях).

Рыночная экономика предъявляет к новым товарам более жесткие требования: рост цен на новые товары должен отставать от улучшения качества. Для этого цену уменьшают с помощью коэффициента торможения. Например, при использовании коэффициента 10% цена составит 450 вместо 500 долл.

Во избежание грубых ошибок метод удельной цены используется лишь для ориентировочных оценок. Его недостаток в том, что цена определяется на основе только одного параметра, а воздействие на цену других параметров не учитывается.

Метод баллов

Ценовой метод баллов заключается в использовании экспертных оценок значимости параметров товаров. При применении данного метода для определения конкретных цен действует следующий алгоритм:

Отбор основных параметров → Начисление баллов по каждому параметру → Суммирование баллов по базовому и искомому товару →Расчет цен на товары по соотношению суммарных баллов.

Цена на искомый (новый) товар (Ц н) ценовым методом баллов рассчитывается по формуле

Ц б - цена базового товара;
Б н i - балльная оценка i-го параметра нового товара;
Б бi - балльная оценка i-го параметра базового товара (эталона).

Пример. Для определенной группы металлургических металлургических станков разработаны шкалы балльных оценок основных параметров. Один из видов этих станков принят за базовый. Его цена 10 тыс. долл. Осваивается новый станок этой группы. Экспертная оценка основных параметров базового станка — 20 баллов, нового — 26, или на 30% больше. Тогда цена нового станка составит 13 тыс. долл. Применяемый метод обеспечивает рост цен пропорционально повышению качества товаров.

Ценовой метод баллов целесообразно применять при формировании цен на товары, параметры которых разнообразны и не поддаются непосредственному количественному соизмерению (удобство использования, дизайн, цвет, запах, вкус и т. д.).

Недостаток метода — субъективизм при начислении баллов.

Метод регрессии

Ценовой метод регрессии состоит в определении эмпирических формул (регрессионных уравнений) зависимости цен от величин нескольких основных параметров качества в рамках параметрического ряда товаров. При этом цена выступает как функция от параметров

где х 1 , х 2 , х 3 ,..., х n - основные параметры качества товаров.

Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от совокупности их параметров, строго определять аналитическую форму связи, а также использовать уравнения регрессии для определения цен товаров, входящих в данный параметрический ряд.

В результате формируется взаимосвязанная система цен на товары. Например, результаты расчетов регрессионной зависимости цен от отобранных показателей качества по бумаге для печати могут быть представлены в виде уравнения регрессии

х 1 - плотность 1 м 2 ;
х 2 - белизна, %.

Эта формула применима для всего ценового ряда бумаги данного вида.

Пример. Появилось новое изделие (бумага), имеющее плотность 110 г на 1 м 2 и белизну 80%. Цена такого изделия рассчитывается путем подстановки показателей его плотности на 1 м 2 и белизны в формулу регрессионной зависимости действующих цен от параметров качества изделий всего параметрического ряда

Аналогично определяются цены и на другие новые виды продукции. В результате формируется взаимоувязанная система цен на продукцию.

Фирмы часто испытывают необходимость в проектировании и освоении производства такой продукции, которая не заменяет ранее освоенную, а дополняет или расширяет уже существующий параметрический ряд изделий. Под параметрическим рядом понимается совокупность конструктивно и технологически однородных изделий, предназначенных для выполнения одних и тех же функций и отличающихся друг от друга значениями технико-экономических параметров в соответствии с выполняемыми производственными операциями.

Нормативно-параметрические методы – это методы установления цен на новую продукцию в зависимости от уровня ее потребительских свойств с учетом нормативов затрат на единицу параметра. К данной группе методов ценообразования можно отнести:

1) метод удельных показателей;

2) метод регрессионного анализа;

3) агрегатный метод;

4) балловый метод.

Метод удельных показателей используется для определения и анализа цен небольших групп продукции, характеризующихся наличием одного основного параметра, величина которого в значительной степени определяет общий уровень цены изделия. При данном методе первоначально рассчитывается удельная цена P ’ по формуле:

P ’ = P b / N b ,

где P b - цена базисного изделия;

N b - величина параметра базисного изделия.

Затем рассчитывается цена нового изделия P по формуле:

P = P ’ x N,

где N - значение основного параметра нового изделия в соответствующих единицах измерения.

Этот метод можно применять для обоснования уровня и соотношения цен небольших параметрических групп продукции, имеющих несложную конструкцию и характеризующихся одним параметром. Он крайне несовершенен, поскольку игнорирует все другие потребительские свойства изделия, не учитывает альтернативные способы использования продукции, а также полностью игнорирует спрос и предложение.

Агрегатный метод заключается в суммировании цен отдельных конструктивных частей изделий, входящих в параметрический ряд, с добавлением стоимости оригинальных узлов, затрат на сборку и нормативной прибыли.

Метод регрессионного анализа применяется для определения зависимости изменения цены от изменения технико-экономических параметров продукции, относящейся к данному ряду, построения и выравнивания ценностных соотношений и определяется по формуле:

P = f (Х 1, Х 2 , … Х n),

где Х 1, 2 ,… n - параметры изделия.

Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от их параметров, строго определять аналитическую форму связи и использовать рассчитанные уравнения регрессии для определения цен изделий, входящих в параметрический ряд. Метод регрессионного анализа является более точным, более совершенным среди других параметрических методов. Увязка цен с качеством достигается с помощью экономико-параметрических приемов и вычислительной техники.

Балловый метод

где P ’ - цена одного балла;

P b

M - балловая оценка i

V i - весомость параметра.

P = S(M ni x V i) x P ’ ,

где M ni - балловая оценка i -го параметра нового изделия.

13. Метод удельных показателей

Метод удельных показателей используется для определения и анализа цен небольших групп продукции, характеризующейся наличием одного основного параметра, величина которого в значительной мере определяет общий уровень цены изделия. При данном методе первоначально рассчитывается удельная цена Ц УД:

Ц уд = Ц б / П б,

где Ц б – цена базисного изделия,

П б – величина параметра базисного изделия.

Затем рассчитывается цена нового изделия Ц Н:

Ц Н = Ц УД ´ П Н,

где П Н – значение основного параметра нового изделия в соответствующих единицах измерения.

Например, фирме необходимо определить цену электродвигателя мощностью 20 кВт. В качестве конкурентного принимается электродвигатель мощностью 10 кВт по цене 210 000 руб., все прочие технико-экономические показатели обоих электродвигателей одинаковы. Тогда в соответствии с методом удельных показателей цена электродвигателя мощностью 10 кВт составит (210 000 /10) х 20 = 420 000 руб.

Этот метод можно применять для обоснования уровня и соотношений цен небольших параметрических групп продукции, имеющих несложную конструкцию и характеризующихся одним параметром. Он крайне несовершенен, поскольку игнорирует все другие потребительские свойства изделия, не учитывает альтернативные способы использования продукции, а также полностью игнорирует спрос и предложение.

14. Метод структурной аналогии

Суть данного метода заключается в том, что при установлении цены нового товара определяют структурную формулу цены по его аналогу. Для этого используют фактические или статистические данные о доле основных элементов в цене или себестоимости аналогичного товара. Если возможно точно определить для нового товара один из элементов цены, например материальные затраты по рабочим чертежам, нормы расхода и т.п., то, перенося структуру аналога на новый товар, можно рассчитать ориентировочную цену.

Например, производство нового подшипника для трактора потребует затрат на материалы в размере 600 руб. Поскольку на предприятии выпускается однотипная продукция, структура цен которой практически одинакова (60% - материальные затраты, 30% - заработная плата, 10% - остальные расходы), то возможная цена подшипника составит 1000 руб. (600 руб. : 60% х 100). В тех случаях, когда в цене важно учесть качественные параметры продукции, используют параметрические методы расчета цен. Частное от деления цены на значение главного показателя качества изделия характеризует удельную цену.

В отечественной практике затратные методы применяются при установлении цен:

· на принципиально новую продукцию, когда ее невозможно сопоставить с выпускаемой продукцией и недостаточно известна величина спроса;

· продукцию, производимую по разовым заказам с индивидуальными особенностями производства (строительные, проектные работы, опытные образцы);

· товары и услуги, спрос на которые ограничен платежеспособностью населения (ремонтные услуги, продукты первой необходимости).

Затратные методы достаточно популярны не только в отечественной практике ценообразования, но и в зарубежной. Во-первых, производители всегда лучше осведомлены о своих затратах, чем о потребительском спросе. Поэтому затратные методы считаются достаточно простыми. Во-вторых, они являются наиболее справедливыми по отношению и к продавцам, и к покупателям. При достаточно высоком спросе продавцы не наживаются за счет покупателей и вместе с тем получают необходимую прибыль для нормальной деятельности. Наряду с достоинствами затратные методы имеют и недостатки, связанные с невозможностью учета при установлении цены спроса, потребительских свойств товаров.

15. Агрегатный метод

Агрегатный метод (метод стола заказов) состоит в том, что цена (Ц) определяется как сумма цен на отдельные конструктивные элементы товара (Цм): Ц=∑Цэi

Метод применяется по товарам, состоящим из сочетаний отдельных изделий (мебельные гарнитуры, сервизы и т.п.),каждый из которых может функционировать самостоятельно, а также состоящим из отдельных элементов, узлов, деталей (станки) на которые уже известна цена.

Агрегатный метод ценообразования прост для производителя. Но он так же ориентирован на затраты. При ошибке в определении цен на сменяемые элементы возникает ошибка в цене всего изделия. Метод применим там, где хорошо известны, определяемы цены на сменяемые элементы.

16. Балловый метод

Балловый метод состоит в том, что на основе экспертных оценок значимости параметров изделий для потребителей каждому параметру присваивается определенное количество баллов, суммирование которых дает своего рода оценку технико-экономического уровня изделия. Он незаменим в тех случаях, когда цена зависит от многих параметров качества, в том числе от таких, которые не поддаются количественному соизмерению. К последним относятся удобство изделия, эстетичность, дизайн, экологичность, противопожарность, органолептические свойства (запах, вкус, цвет), модность.

где P ’ - цена одного балла;

P b - цена базового изделия-эталона;

M - балловая оценка i -го параметра базового изделия;

V i - весомость параметра.

P = S(M ni x V i) x P ’ ,

где M ni - балловая оценка i -го параметра нового изделия.

17. Методы ценообразования, ориентированные на конкурентов

Похожая информация.

Рассмотренная выше общая стратегия оценки статистических гипотез в первую очередь определяет применение так называемых параметрических методов математической статистики.

Параметрические методы основаны на некоторых, как правило, вполне вероятных предположениях о характере распределения случайной величины. Обычно параметрические методы, используемые в анализе экспериментальных данных, основаны на предположении нормальности распределения этих данных. Следствием такого предположения является необходимость оценки исследуемых параметров распределения. Так, в случае рассматриваемого далее t -теста Стьюдента такими оцениваемыми параметрами являются математическое ожидание и дисперсия. В ряде случаев делаются дополнительные предположения по поводу того, как параметры, характеризующие распределение случайной величины в разных выборках, соотносятся между собой. Так, в тесте Стьюдента, который часто используют для сравнения средних значений (математического ожидания) двух рядов данных на предмет их однородности или неоднородности, дополнительно делается предположение об однородности дисперсий распределения случайных величин в двух генеральных совокупностях, из которых эти данные были извлечены.

Достоинством методов параметрического анализа данных является тот факт, что они обладают достаточно высокой мощностью. Под мощностью теста имеют в виду его способность избегать ошибки второго рода, или β-ошибки. Чем меньше оказывается β-ошибка, тем выше мощность теста. Иными словами, мощность теста = 1 – β.

Высокая мощность параметрических тестов, или критериев, обусловлена тем, что данные методы требуют, чтобы имеющиеся данные были описаны в метрической шкале . Как известно, к метрическим шкалам относят интервальную шкалу и шкалу отношений, которую иногда еще называют абсолютной шкалой. Интервальная шкала позволяет исследователю выяснить не только отношения равенства или неравенства элементов выборки (как это позволяет сделать шкала наименований ) и не только отношения порядка (как это позволяет сделать шкала порядка ), но также и оценивать эквивалентность интервалов. Абсолютная шкала вдобавок к этому позволяет оценивать эквивалентность отношений между элементами множества, полученными в ходе измерения. Именно поэтому метрические шкалы относят к сильным измерительным шкалам. Благодаря этой силе параметрические методы позволяют более точно выразить различия в распределении случайной величины при условии истинности пулевых или альтернативных гипотез.

Следует также отметить, что в целом параметрические методы статистики более разработаны в теории математической статистики и поэтому применяются значительно шире. Практически любой экспериментальный результат может быть оценен с помощью какого-либо из этих методов. Именно такие методы и рассматриваются преимущественно в учебниках и руководствах по статистическому анализу данных.

В то же время трудности, связанные с использованием методов параметрического анализа в статистике, состоят в том, что в ряде случаев априорные предположения о характере распределения исследуемых случайных величин могут оказаться неверными. И эти случаи весьма характерны именно для психологических исследований в тех или иных ситуациях.

Так, если сравнивать две выборки с помощью t -теста Стьюдента, можно обнаружить, что распределение наших данных отличается от нормального, а дисперсии в двух выборках значительно разнятся. В этом случае использование параметрического теста Стьюдента может до некоторой степени исказить выводы, которые хочет сделать исследователь. Такая опасность увеличивается, если значения вычисленной статистики оказываются близкими к граничным значениям квантилей, которые используются для принятия или отвержения гипотез. В большинстве случаев, однако, как, например, в случае использования t -теста, некоторые отклонения от теоретически заданных предположений оказываются некритичными для надежного статистического вывода. В других случаях такие отклонения могут создавать серьезную угрозу такому выводу. Тогда исследователи могут разрабатывать специальные процедуры, которые могут скорректировать процедуру принятия решения по поводу истинности статистических гипотез. Назначение этих процедур состоит в том, чтобы обойти или смягчить слишком жесткие требования параметрических моделей используемой статистики.

Один из вариантов таких действий исследователя, когда он обнаруживает, что полученные им данные по своим параметрам отличаются от того, что задано в структурной модели используемого параметрического теста, может состоять в том, чтобы попытаться преобразовать эти данные к нужному виду. Например, как отмечалось в гл. 1, измеряя время реакции, можно избежать высокого значения асимметрии его распределения, если использовать для анализа логарифмы получаемых значений, а не сами значения времени реакции.

Другой вариант действий состоит в отказе от использования каких-либо априорно заданных предположений о характере распределения случайной величины в генеральной совокупности. А это означает отказ от параметрических методов математической статистики в пользу непараметрических.

Непараметрическими называют методы математической статистики, при которых не выдвигаются какие-либо априорные предположения о характере распределения исследуемых данных и не предполагается каких-либо допущений о соотношении параметров распределения анализируемых величин. В этом заключается главное достоинство этих методов.

В полной мере преимущество непараметрической статистики раскрывается тогда, когда результаты, полученные в эксперименте, оказываются представленными в более слабой неметрической шкале , представляя собой результаты ранжирования. Такая шкала называется шкалой порядка. Конечно, в ряде случаев исследователь может преобразовать эти данные к более сильной интервальной шкале, используя процедуры нормализации данных, но, как правило, оптимальным вариантом в этой ситуации является применение именно непараметрических тестов, специально созданных для статистического анализа.

Как правило, тесты непараметрической статистики предполагают оценивание имеющихся соотношений ранговых сумм в двух или более выборках, и на основании этого формулируется вывод о соотношении этих выборок. Примерами таких тестов являются критерий знаков, критерий знаковых рангов Уилкоксона, а также U-критерий Манна – Уитни, которые используются в качестве аналога параметрического t -теста Стьюдента.

В то же время, если результаты измерения оказываются представленными в более сильной шкале, использование непараметрической статистики означает отказ от части информации, содержащейся в данных. Следствием этого является опасность возрастания ошибки второго рода, свойственной этим методам.

Таким образом, методы непараметрической статистики оказываются более консервативными по сравнению с методами параметрической статистики. Их использование грозит в большей мере ошибкой второго рода, т.е. ситуацией, когда исследователь, например, не может обнаружить отличия двух выборок, когда такие отличия на самом деле имеют место. Иными словами, такие методы оказываются менее мощными по сравнению с параметрическими методами. Поэтому использование параметрической статистики в анализе экспериментальных данных, отличающихся от простого ранжирования, как правило, является предпочтительным.

Отбор основных параметров. Начисление баллов по каждому параметру. Суммирование баллов по базовому и искомому товару. Расчет цен на товары по соотношению суммарных баллов.

Цена на искомый (новый) товар (Ц н) ценовым методом баллов рассчитывается по формуле

где Ц б - цена базового товара;

Б нi - балльная оценка i-го параметра нового товара;

Б бi - балльная оценка i-го параметра базового товара (эталона).

Ц = f (х 1 , х 2 , х 3 ,..., х n),

где х 1 , х 2 , х 3 ,..., х n - основные параметры качества товаров.

В результате формируется взаимосвязанная система цен на товары.

Методы стимулирования сбыта продукции имеют главной целью ускорение реализации продукции и получение тем самым большего размера прибыли.

С учетом современной практики в рамках методов стимулирования сбыта принято выделять следующие:

Методы максимизации продаж с учетом эластичности спроса. При эластичном спросе в качестве рычага стимулирования сбыта используется снижение цены, при неэластичном спросе - повышение.

Эластичный спрос характерен для конкурентного рынка и для таких категорий продукции, как продукты питания не первой необходимости, товары длительного пользования, подверженные быстрому моральному старению, рост цен на которые может вызвать значительное снижение спроса из-за наличия возможности выбора. Отечественная практика дает тому яркие примеры: по мере роста цен на дорогостоящие колбасные изделия, сыр, фрукты население резко сокращает их потребление и начинает интенсивнее покупать простые молочные продукты и хлеб, цены на которые в ряде областей регулируются государством.

Вместе с тем эластичный спрос может наблюдаться, когда при относительно незначительном снижении цены спрос возрастает в заметно большей степени. Это касается хорошо сохраняющихся продуктов питания первой необходимости (сахар, соль, крупы), товаров длительного пользования, не подверженных моральному старению (ювелирные изделия, недвижимость).

Неэластичный спрос наблюдается, если рост цен на данный товар не вызывает существенного сокращения объема покупок. Это все слабо или вообще незаменяемые товары: соль, сахар, алкоголь, табачные изделия и т. д.

Методы психологического ценообразования. В условиях современного рынка очень популярны методы стимулирования сбыта, которые получили название «методы психологического ценообразования». Методы данной группы базируются на активном использовании особенностей психологии покупателей, поэтому наиболее широко применяются при продаже потребительской продукции и обстоятельно рассматриваются в системе маркетинга.

Примером служит метод расчленения цен. Его суть заключается в том, что продавец объявляет на данный товар не один, а несколько ценовых показателей.

Первоначально продавец объявляет тот ценовой показатель, который покупателю наиболее понятен и интересен. Например, при продаже мебельных гарнитуров на ценнике стоит цена за сам гарнитур. Затем, когда покупатель принимает решение заключить договор о покупке, продавец объявляет ему дополнительные показатели: расценки за транспортировку, сборку и др. Чем длиннее ряд ценовых показателей, тем труднее покупателю провести сопоставление. Если у покупателя есть возможность вести переговоры о снижении цены, продавец часто снижает один из показателей за счет повышения другого, еще не объявленного показателя.

Этот метод чаще всего используют при продаже относительно сложных товаров, реализация которых обычно сопровождается дополнительными услугами.

Другой яркий пример психологического ценообразования - метод ценовых подарков . При этом различают подарки действительные и мнимые.

Действительные подарки являются, по сути, скидками с цены и используются в случае угрозы прекращения сбыта товара в силу его морального старения. Выбор прямой скидки с цены, или действительного подарка, диктуется особенностями психологии покупателей.

Однако чаще прибегают к мнимым подаркам. В этих случаях при продаже основного относительно более дорогого изделия продавец предлагает в качестве подарка более дешевое изделие. Стоимость последнего включается в стоимость основного изделия. Этот прием широко практикуется при продаже товаров, продолжающих пользоваться спросом, в целях оживления спроса. В качестве подарка предлагаются, например, кассеты при продаже видео- и радиотехники и пленки при продаже фотоаппаратуры.

Метод ценовых подарков применяется при следующих условиях:

· В качестве подарка должны предлагаться изделия (услуги), пользующиеся спросом. Принцип нагрузок, как отмечалось выше, в условиях рынка не работает.

· Подарок должен быть ориентирован не только на потребителя, но и на покупателя, и на лицо, стимулирующее покупку. В роли лиц, стимулирующих покупку, чаще всего выступают дети. Широкий ассортимент товаров снабжают красочными вкладышами, игрушками. Под давлением детей родители покупают этот товар. Детей же интересует не сам товар, а сопровождающие его элементы, т. е. дети выступают в этом случае не потребителями и не покупателями, а лицами, стимулирующими покупку.

Для современной отечественной практики методы психологического ценообразования очень важны: их применение не требует сложных расчетов и инвестиций, а эффект, как свидетельствует практика, получается значительный.

Ценообразование является сложным и противоречивым процессом, в ходе которого приходится прибегать к различным компромиссам, учитывать интересы предприятия, действия конкурентов, рыночные условия, психологию покупателей и многие другие аспекты. Определение политики цен и умелое использование цен в практической работе предприятий с целью решения стоящих перед предприятием задач требуют от работников экономических служб знаний основных теоретических и методологических вопросов ценообразования. Наука о ценообразовании имеет свою методологию, представляющую собой совокупность общих принципов ценообразования, методов разработки цен, методов формирования системы цен и их регулирования. Научность методологии определяется степенью познания экономических законов. Достаточно четкая методология ценообразования позволяет разрабатывать и применять на практике конкретные методы расчета уровней и соотношений цен, т.е. служит научным обоснованием методик расчета цен на конкретные товары. Применяемые на практике методы расчета цен на конкретные товары имеют особенности, обусловленные особенностями товаров, способов их производства и прочими факторами. Однако отдельные различия в методах расчета конкретных цен существуют только в рамках единой методологии, что обеспечивает создание и функционирование в масштабах всего хозяйственного механизма единой системы цен.

Этап оценки фактической эффективности.

Реализационный (непосредственно внедренческий) этап

реализация всех разработанных проектных документов на основе плана-графика работ. При этом выполняются мероприятия по социально-психологической подготовке работников, имеющих отношение к объекту анализа, их профессиональной и материально-технической подготовке. Необходимо также разработать систему материального стимулирования проведения внедренческих работ. На этом этапе проводится контроль выполнения проектных мероприятий и при необходимости корректировка работ по проведенному ФСА.

расчет социальных, экологических, экономических и других видов эффектов и эффективности.

Параметрический метод основывается на количественном и качественном описании исследуемых свойств СУ (объекта исследования) и установлении взаимосвязей между параметрами как внутри управляющей и управляемой подсистем, так и между ними. Это позволяет с помощью заранее избранной номенклатуры параметров на базе фактических данных количественно оценить исследуемый объект. При этом зависимости между параметрами могут быть как функциональными (проявляемые определенно и точно в каждом отдельно наблюдаемом случае) и корреляционными (определяемые на основе корреляционного метода). Считается одним из самых объективных.

Свойство СУ - объективная особенность системы, проявляющаяся при ее создании и функционировании. Свойств у системы может быть бесчисленное множество, и в зависимости от условий и обстоятельств они могут постоянно обнаруживаться и проявляться. Свойства могут быть простыми и сложными. Простое свойство это, например, численность управленческого персонала, срок службы ТСУ, емкость запоминающего устройства ТСУ и др. Примером сложного свойства может служить производительность труда управленцев, которая включает объем выполняемых функций и численность персонала. Любое свойство системы можно охарактеризовать словесно, численно, графически, в виде таблицы, функции, т.е. с помощью признаков его.

Признак продукции - качественная или количественная характеристика свойств системы. Примером качественных признаков могут служить тип оргструктуры управления, метод управления, метод оценки СУ, способ расчета численности персонала и т.п. Существенным значением среди качественных признаков обладают альтернативные признаки, которые имеют только два взаимоисключающих варианта, например, наличие или отсутствие ошибок в работе персонала. Помимо качественных альтернативных признаков свойств СУ могут быть признаки многовариантные.

Для объективной оценки любой системы ее свойства необходимо охарактеризовать количественно. Количественно свойства объекта исследования характеризуют параметры.

Частным случаем параметра СУ является показатель - количественная характеристика свойств системы, входящих в ее состав и рассматриваемая применительно к определенным условиям ее создания и функционирования. Следовательно, параметр системы следует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы.

Многие показатели являются функциями параметров. Так, электровооруженность труда зависит от потребленной электроэнергии, рациональности ее использования, численности персонала; нормативная численность персонала любого подразделения является функцией трудоемкости управленческих функций, квалификации и других параметров.

Качественные признаки также могут влиять на вид функциональной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например способ резервирования выполняемых функций управления (качественным признак) оказывает влияние на вид зависимости показателей надежности СУ; используемый метод распределения функций управления в подразделении, являющийся качественным признаком, оказывает существенное воздействие на зависимость уровня качества выполняемых функций персонала от имеющегося в наличии профессионального состава (экономистов, маркетологов, инженеров и т.п.) - структурного параметра СУ. Кроме структурных существуют геометрические и другие параметры.

В параметрическом методе параметры выступают одной из важнейших базовых характеристик как элементов СУ, так и в целом всей системы. Они отражают взаимосвязи элементов, состояния и тенденции их развития как с качественной, так и количественной стороны.

Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвязаны между собой и с ее показателями (рис. 7.6).

При исследовании СУ в основном используются:

количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания отличающихся исследуемых объектов (численность ППП, количество подразделений, затраты на персонал и т.п.), а относительные показатели для характеристики, например, темпов роста продаж, прибыли, численности, производительности труда персонала и т.п.;

качественные признаки, в описательном виде характеризующие то или иное свойство системы (способ воздействия на управляемый объект, метод оценки и т.п.);

классификационные (номинальные) признаки (параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу безотносительно к проведению оценки (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);

порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качествен отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностной табели о рангах (инженер 3, 2 и 1-й категории, старший, ведущий и главный инженер).

Показатели СУ могут быть единичными, комплексными, интегральными и обобщенными.

Единичный показатель СУ - показатель, относящийся только к одному из свойств СУ. Например, единичными показателями являются численность ППП, количество функций управления. Его разновидностью выступает относительный единичный показатель, представляющий собой отношение единичного показателя к нормативному (базовому), выражаемому в относительных единицах или процентах.

Нормативный (базовый) показатель - показатель, принятый за сходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов. Базовые показатели могут быть также единичными, комплексами, интегральными и обобщенными.

Комплексный показатель - показатель, относящийся к нескольким свойствам продукции. С помощью данного показателя можно в целом охарактеризовать подсистему, элемент СУ.

Интегральный показатель - комплексный показатель, отражающий соотношение суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию

К комплексным показателям принадлежат также групповые и обобщенные (определяющие) показатели. Комплексный показатель СУ, относящийся к определенной группе ее свойств, называется групповым.

Обобщенный показатель СУ- показатель, относящийся к такой совокупности ее свойств, по которой принято решение оценивать систему.

Для облегчения практического использования показателей проводят их классификацию. Большое значение при этом имеет единство методов классификации, определения и применения показателей.

Классификация показателей может быть произведена:

По количеству характеризуемых свойств, т. е. они могут быть единичными и комплексными (групповыми, интегральными, обобщенными); г

По способу выражения (размерными и безразмерными единицами измерения, в том числе с помощью баллов, процентов);

По методу определения (социологическими, эксперт расчетными, экспериментальными);

По влиянию на качество при изменении абсолютного значения показателя (позитивные, негативные);

По видам ограничения здесь (не менее, не более, не менее и не более);

По стадии определения - здесь показатели могут быть исследовательско-проектными и эксплуатационными;

По применению для оценки (базовыми, относительными);

По отношению к различным свойствам (адаптивности, эффективности, гибкости, преемственности и т.д.).

Такая классификация существенно упрощает математически) обоснования при оценке и при оптимизационных расчетах отдельны) показателей. Кроме того, показатели качества, классифицированные по ограничениям, позволяют определить категорию продукции, подразделяемую по признаку последствий при отказе, снижении или низком значении одного или совокупности показателей.

Доклады – правила разработки классификации /пр. задание: разработать классификацию параметров:

конкурентоспособности предприятия,

качества продукции

качества персонала

эффективности управления

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Каждый из параметров может использоваться при исследовании и расчете показателей, представленных ниже.

1. Показатели, характеризующие выполнение планов или соблюдение норм:

В относительных единицах для позитивных показателей (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами).

В процентах для позитивных показателей (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами).

2. Показатели темпов роста:

В относительных единицах (для негативных показателей числитель со знаменателем меняются местами)

В процентах

3. Позитивные показатели отклонений:

В относительных единицах

В процентах

4. Негативные показатели отклонений:

В относительных единицах

В процентах

К позитивным показателям относятся те, которые при своем численном увеличении улучшают функционирование СУ (например, показатели прибыли, объема продаж и т.п.), а к негативные - те, которые при их численном увеличении ухудшают функционирование СУ (например, себестоимость и т.п.).

ОБЩИЙ ПОРЯДОК ПРОВЕДЕНИЯ ОЦЕНОК ПАРАМЕТРИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

Общий порядок использования параметрического метода при исследовании объектов СУ предполагает следующие действия.

1) построить дерево свойств объекта исследования и его компонентов;

2) идентифицировать свойства свойств исследуемого объекта по классам;

3) определить номенклатуры параметров, характеризующих свойства исследуемого объекта СУ;

4) осуществить группировку избранных параметров;

5) провести квантификацию и шкалирование (по типам шкал: порядковая; интервалов; отношений; разностей; абсолютная) параметров

6) осуществить нормирование значений параметров;

7) измерить значения параметров;

8) разработать модели взаимного соответствия сопоставляемых компонентов и параметров объекта