Факторы ценообразования Расходы салона. Самым основным фактором являются расходы салона (или затраты). Они служат отправным пунктом расчета цены, но не единственным.Большую ошибку совершают салоны, которые проводят ценообразование методом прямых затрат. Они не

Большая гибкость ценообразования Известный инвестор и СЕО компании Berkshire Hathaway Уоррен Баффет как-то сказал: «Силу компании вы можете определить по тому, насколько плохо на ее бизнесе сказывается повышение цен»{20}. Уоррен Баффет и его партнер Чарльз Мангер поняли: когда у

ВОПРОСЫ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ Важность вопроса «правильного» ценообразования не требует объяснений и доказательств. Ограничимся указанием основных целей ценообразования. Достижение максимальной привлекательности магазина по ценам для целевых

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД

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. Зависимости между параметрами могут быть как функциональными, так и корреляционными.

Каждая СУ обладает рядом специфических свойств, позволяю­щих отличить ее от любых других. Свойство СУ - объективная осо­бенность системы, проявляющаяся при ее создании и функциони­ровании.

Свойства будущей СУ формируются и учитываются при состав­лении задания на проектирование и непосредственно при самом проектировании. При создании новой системы эти свойства реализуются и конкретизируются. В процессе эксплуатации происходит проявление и поддержание свойств СУ. Чем сложнее СУ, тем более сложным комплексом свойств она обладает, тем сложнее формы их проявления.

Свойства могут быть простыми и сложными. Простое свойство это, например, численность управленческого персонала, срок служ­бы технических средств управления 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 его при­знаков.

Признак - отличительная черта, характерная для какой-либо совокупности объектов. Примером качественных признаков могут служить тип ОСУ, 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 необходи­мо количественно охарактеризовать ее свойства. Количественную характеристику свойств объ­екта исследования дают параметры. Частным случаем параметра СУ является показатель - количе­ственная характеристика существенных свойств системы, значимых для ее существования и функционирования. Следовательно, параметр системы сле­дует воспринимать как более широкое понятие, так как он может характеризовать любые свойства системы или ее компонентов.

Качественные признаки также могут влиять на вид функцио­нальной зависимости показателей СУ от ее параметров. Например, 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.

Разделы параметрического исследования:

1. Общие характеристики системы, характеризующие целенаправленность, надежность, адаптивность, самоуправляемость, системность.
2. Параметры структуры: количество уровней, количество компонентов по уровням, структура численности, мощностей, фондов, финансового портфеля, парка оборудования и т.д., портфеля продукции и т.д., организационная структура, количество основных связей, интенсивность связей, степень непрерывности.
3. Параметры процессов: продолжительность (длительность цикла и его фаз), интенсивность, скорость, результативность, эффективность.
4. Параметры среды и положение организации в среде: объемы рынка и доля предприятия на рынке, размеры кредиторской и дебиторской задолженности, степень приверженности потребителей продукции предприятия.
5. Параметры материальной базы: величина производственных мощностей, в т.ч. по отдельным видам оборудования и технологическим переходам, конкретные параметры оборудования (ремонтная сложность, ремонтопригодность), фондовооруженность, энерговооруженность, размер производственных запасов.
6. Параметры персонала: общая численность, в т. ч. по подразделениям, численность по переходам, численность по потокам, численность по профессиональным и квалификационным группам, численность по образовательному уровню, по демографическим признакам.
7. Параметры продукта: объем выпускаемого продукта в натуральном выражении по отдельным видам, номенклатурным или ассортиментным группам, параметры качества продукта: себестоимость продукта, цена, объем производства в стоимостном выражении.
8. Параметры экономической эффективности: производительность (многозначно: по валовой, чистой, реализованной и т.д.), рентабельность (продаж, капитала, издержек и т. д.), фондоотдача.

Качественные и количественные признаки СУ тесно взаимосвя­заны между собой. При исследовании СУ в основном используются:

• количественные абсолютные и относительные параметры (как частные случаи - показатели). Показатели в абсолютном исчислении используются для описания 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 признаки (параметры), характеризующие те свойства системы, которые не могут принимать участие в оценке, но позволяют отнести изучаемый объект к определенному классу (список специальностей сотрудников, перечень марок ТСУ, типов ОСУ);
• порядковые (ранговые) параметры, позволяющие качественно отличать друг от друга изучаемые объекты, что выражается в присвоении им, например, баллов (оценка успеваемости, оценка выступления спортсмена), разрядов (у рабочих, спортсменов, чиновников), должностных рангов (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 исходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов.

Базовые показатели могут быть также единичными, комплекс­ными, интегральными и обобщенными.

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

Разновидностью комплексного показателя, позволяющего с экономической точки зрения оценить совокупность свойств системы, может служить показатель, отражающий соотноше­ние суммарного полезного эффекта от эксплуатации СУ и суммарных затрат на ее создание и эксплуатацию, определяемый по формуле:

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.

Вся рассмотренная система показателей (рис. 21), как правило, используется для оценки СУ.



Рис. 21

В связи с тем, что каждая СУ может иметь бесчисленное множе­ство свойств, показателей, соответственно, может быть такое же множество. В зависимости от цели использования выбирают опре­деленное количество показателей, которыми и оперируют. 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);
• по способу выражения (размерными и безразмерными единицами измерения, в том числе с помощью баллов, процентов);
• по методу определения (социологическими, экспертными, расчетными, экспериментальными);

• по влиянию на качество при изменении абсолютного значения показателя (позитивные, негативные);
• по видам ограничения (не менее, не более, не менее и не более);

Показатели с ограничениями, характеризуя определенное свойство СУ, при превышении допустимого численного значения превращают эффект в нуль. Поэтому на такие показатели при проведении оценки следует обращать особое внимание. Их можно назвать показателями вето на эффект. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности.

• по стадии определения - показатели исследовательско-проектные и эксплуатационные (показатели, определяемые при исследовании и проектировании, называют исследовательско-проектными, а формирующиеся в ходе функционирования систем - эксплуатационными);
• по применению для оценки (базовыми, относительными);
• по отношению к различным свойствам (адаптивности, эффективности, гибкости, преемственности и т.д.).

Особое значение для объективной оценки имеют те показатели, которые классифицированы по видам ограничений нормативно-технической документации (НТД) их чис­ленных значений (рис. 7.8). В некоторых случаях величины допус­тимых ограничений определяются специалистами исходя из усло­вий использования и соответствующих требований потребителей.

При поведении оценки необходимо оговорить (как в ручных, так и машинных расчетах), что для показате­лей с ограничениями должно соблюдаться условие следующих видов. 1. Для позитивных показателей:

Рис. 7.8. Показатели системы управления, классифицированные по видам ограничения научно-технической документацией их численных значений

Показатели, имеющие ограничения

Неограниченные (некритические, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей)

Неограниченные позитивные (некритически позитивные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значений показателей; при увеличении их численных значений эффект повышается)

Неограниченные негативные (некритически негативные, т.е. не имеющие в НТД ограничений на изменение численных значе­ний показателей; при увеличении их численных значений эффект снижается)

Ограниченные (критические, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей)

Ограниченные позитивные (критически позитивные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не менее», для которых при увеличении их численного значения свойственно увеличение эффекта)

Ограниченные негативные (критически негативные, т.е. имею­щие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей «снизу» и «не более», для которых при увеличении их численного значения свойственно уменьшение эффекта)

Ограниченные позитивно-негативные (критические позитивно-негативные, т.е. имеющие в НТД ограничения на изменение численных значений показателей от имеющегося номинального значения «снизу - сверху» и «не менее - не более», для которых при увеличении и уменьшении численного значения от номинального свойственно уменьшение эффекта)

Это означает, что при несоблюдении ограничений данный показатель равен нулю и уровень СУ также становится равным нулю. В большей части это относится к показателям назначения, надежности, безопасности и экологичности, так как значения их должны соответствовать требованиям стандартов или других НТД стран - потребителей данной продукции.

Объективная оценка СУ может быть дана только на основе системы взаимосвязанных параметров и показателей. При этом каждый показатель должен соответствовать требованиям:

• конкретизации и видоизменения в зависимости от целей оценки;
• развития и совершенствования объекта оценки;
• обеспечения единства количественных и качественных характеристик;
• адресности;
• сопоставимости;
• взаимосвязанности;
• простоты;
• информативности;
• достоверности и объективности.

Учитывая, что СУ предназначаются для дли­тельной эксплуатации, в качестве основных показателей надежно­сти системы, выпускающей продукцию первой категории, целесо­образно принять предельные вероятности исправной работы и от­каза. Эти вероятности могут быть выражены в качестве относительных долей времени, в течение которых система будет соответственно обеспечивать бесперебойное управление.

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 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 (рис. 22);
9. рассчитать обобщенные оценки состояния объекта и его компонентов.

Рис. 22. Модель параметрического взаимного соответствия параметров системы управления

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

В статистическом анализе производится обра­ботка некоторой случайной выборки, под которой понимают­ся результаты N последовательных и независимых экспери­ментов со случайной величиной или событием. Выборка должна обеспечивать репрезентативность исследования. Объем обрабатываемой информации должен быть достаточен для полу­чения результатов с требуемой точностью и надежностью.

Используется для исследования про­цессов и объектов на основе массовых данных, полученных из статистической или учетной документации, по результатам разного рода обследований и экспериментов.

Статистический анализ может использоваться для изучения как внутренней, так и внешней среды. При изучении внутренней среды наибольшее значение имеет исследование: влияния различных факторов на формирование прибыли (формирование экономических показателей за счет влияния совокупности значимых факторов): формирования и развития персонала организации; формирования и развития потенциала организации; качества продукции и т. д.

В рамках изучения внешней среды большое значение имеет статистический анализ состояния рынка, анализ дифференциации спроса, оценка потребителей (их платежеспособности), конкурентов, поставщиков, деловых партнеров.

Наиболее употребительными методами статистического анализа систем управления являются: регрессионный анализ; корреляционный анализ; дисперсионный анализ; анализ временных рядов; факторный анализ.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других слу­чайных и неслучайных величин (регрессия - зависимость ма­тематического ожидания случайной величины от значений других случайных величин). Например, после проведения N экспериментов на статистической модели получен набор реа­лизаций случайных величин { X i Y i ,}, i = 1, 2, 3, …, п, где X яв­ляется независимой переменной, а Y - функцией. Обработка этого массива случайных величин позволяет их представить в виде детерминированной линейной регрессивной модели типа:

Y= a 0 + a 1 X, (3.1)

где a 1 – коэффициент регрессии, среднее число единиц на которое увеличится или уменьшится результативный признак при изменении значения фактора на одну единицу;
a 0 – минимальное значение результативного признака при нулевом значении фактора.


(3.2)

где x j (0) являются «базовыми» значениями всех k перемен­ных, в окрестностях которых анализируется характер иссле­дуемого процесса.

Выражение (3.3) представляет собой линейную функцию, однако, если значения Δх j ,- достаточно велики или функция Y существенно нелинейна, то можно использовать разложение более высокого порядка.

При анализе регрессионной модели (3.3) значения коэффи­циентов a j показывают степень влияния j -й переменной на функцию Y , что позволяет разделить все переменные на «суще­ственные» и «несущественные». Наибольший интерес регрессионная модель представляет для прогноза поведения функций Y . В практической деятельности регрессионный ана­лиз часто используется для создания так называемой эмпириче­ской модели, когда, обрабатывая результаты наблюдений (или характеристики существующих систем), получают регрессион­ную модель и используют ее для оценки перспективных систем или поведения системы при гипотетических условиях.

Точность и надежность получаемых оценок зависят от чис­ла наблюдений и расположения прогностических значений х j относительно базовых (т.е. из­вестных на некоторый момент времени) х j (0) Чем больше раз­ность Δх j , тем меньше точность прогноза.

Корреляционный анализ

Корреляционный метод - один из экономико-математических методов исследования, позволяющий определить количественную взаимосвязь между несколькими явлениями исследуемой системы. Он используется для определения сте­пени взаимосвязи между случайными величинами (корреляция - зависимость между случайными величинами, выражающая тенденцию одной величины возрастать или убы­вать при возрастании или убывании другой).

Корреляционная зависимость в отличие от функциональной может проявляться только в общем, среднем случае, т.е. в массе случаев - наблюдений. Поэтому корреляция представляет собой вероятностную зависимость между явлениями, при которой средняя величина параметров одного из них изменяется в зависимости от других. Корреляция между двумя явлениями носит название парной, а между несколькими - множественной.

При использовании корреляционного метода выделяют функ­ цию, т.е. исследуемый результирующий показатель и факторные признаки, от которых зависит результирующий, - аргументы. Та­кая классификация проводится на основе качественного анализа, т.е. все возможные переменные подразделяют на зависимые и неза­висимые от изучаемого явления.

Корреляционные связи в зависимых переменных не могут быть жесткими и носят характер неполных связей. Если в случае увели­чении (или уменьшении) аргумента результирующий показатель (функция) также увеличивается (или соответственно уменьшается), то корреляционная связь называется прямой (положительной), а если наоборот - обратной (отрицательной). При отсутствии какой-либо зависимости функции от аргумента, корреляционная связь отсутствует.

Теснота корреляционной взаимосвязи при линейной зависимо­сти оценивается коэффициентами корреляции, при нелинейной за­висимости - корреляционным отношением.

Корреляционной характеристикой является коэффициент корреляции, равный математическому ожиданию произведе­ний отклонений случайных величин x i и х j от своих математи­ческих ожиданий и нормированный относительно среднеквадратических отклонений данных случайных величин.

Если число случайных величин больше двух (r > 2 ), то со­ставляется квадратная корреляционная матрица размером (r x r ), элементами которой является коэффициенты корреляции k ij , a диагональные элементы равны единице (т.е. k ij =1 ). Коэффици­енты корреляции изменяется от нуля до единицы, и чем больше его значение, тем теснее связь между случайными величинами.

Оценка коэффициентов корреляции рассчитываются по значениям оценок математических ожиданий и среднеквадратических отклонений, полученных путем статистической об­работки результатов реализаций случайных величин.

Следует отметить, что коэффициент корреляции может коле­баться в пределах от 1 до 0 и от 0 до + 1. Чем ближе рассчитываемый коэффициент корреляции к +1 (при прямой зависимости) и к -1 (при обратной зависимости), тем выше теснота связи. Соответ­ственно при коэффициентах корреляции +1 или -1 имеют место функциональные связи.

Важнейшая задача корреляционного метода - определение вида корреляционного уравнения (уравнения регрес­сии).

Простейшим видом такого уравнения, характеризующим взаи­мосвязь между двумя параметрами, может быть уравнение прямой (рис. 7.1):

Y= a + bX, (7.1)

где X, Y- соответственно независимая и зависимая переменные;

а, b - постоянные коэффициенты (а определяет начало отсчета, b - угол наклона прямой).

Примером однофакторной нелинейной зависимости может быть также формула другого вида, например при наличии степенной за­висимости:

Вывод о прямолинейном характере зависимости можно прове­рить путем простого сопоставления имеющихся данных или графи­ческим способом (регистрацией в прямоугольной системе координат значений У и X, расположение которых на графике позволяет сделать вывод о правильности или ошибочности представления о линейном характере зависимости между двумя изучаемыми параметрами).

Другая задача метода корреляционного анализа - определе­ние постоянных коэффициентов связи между переменными пара­метрами, которые наилучшим образом будут отвечать имею­щимся фактическим значениям Y и X.

В данном случае в качестве критерия оценки адекватности линейной зависимости фактическим данным можно исполь­зовать минимум суммы квадратов отклонений реальных ста­тистических значений Y от рас­считанных по уравнению при­нятой к применению прямой.

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ используется для проверки стати­стических гипотез о влиянии на показатели качественных факторов, т.е. факторов, не поддающихся количественному измерению (например, качественный фактор - организация производства, влияющий на количественный показатель - прибыль от производства). В этом заключается его отличие от регрессионного анализа, в котором факторы выступают как параметры, имеющие количественную меру (например, коли­чественный фактор - затраты на производство).

В дисперсионном анализе качественный фактор представляется j -ми возможностями состояниями (например, возможными схемами организации производства), для оценки которых по каждому из них проводится n j экспериментов.

Далее рассчитываются статистические оценки в каждой n j группе экспериментов и в общей выборке N , а затем анализируется соотношение между ними. По этому соотноше­нию принимается или отвергается гипотеза о влиянии качест­венного фактора на показатель.

Анализ временных рядов используется при исследовании дискретного случайного процесса, протекающего на интерва­ле времени Т .

Результаты экспериментов или наблюдений, полученные на данном интервале, представляются в виде временного ряда, каждое значение Y i которого включает детерминированную f (t ) и случайную z (t ) составляющие:

Детерминированная составляющая описывает влияние де­терминированных факторов в момент времени t , влияние же множества случайных факторов описывает случайная состав­ляющая. Детерминированную часть временного ряда называ­ют трендом. Этот временной ряд описывается трендовой моделью:

k - количество функций времени, линейная комбинация

которых определяет детерминированную составляющую (i от 1 до k);

φ i (t ) - функция времени.

В процессе анализа вид функции времени φ i (t ) <0 постулируется исследователем в виде рабочей гипотезы. Это может быть степенная функция t n , либо тригонометрическая. Коэффициенты тренда и оценку дисперсии случай­ной составляющей определяют путем проведения статистиче­ской обработки результатов эксперимента или наблюдений.

С помощью представления случайного процесса в виде временных рядов можно, во-первых, исследовать динамику этого процесса, во-вторых, выделить факторы, существенным образом влияющие на показатели, и определить периодич­ность их максимального воздействия, в-третьих, провести ин­тервальный или точечный прогноз показателя Y на некоторый промежуток времени Δ t (точечный прогноз указывает лишь точку, возле которой может находиться прогнозируемый по­казатель, интервальный - интервал нахождения этого показа­теля с некоторой заданной вероятностью).

Факторный анализ

Для того чтобы обеспечить эффективное функционирование организации необходимо при принятии управленческих решений учитывать все существенные факторы, влияющие на функционирование и развитие предприятия, как внешние (влияющие на уровне макросреды и контактной среды), так и внутренние.

Факторный анализ является частью многомерного статистиче­ского анализа, входящего в математико-статистические методы. Сущность метода факторного анализа заключается в выделении из множества изучаемых факторов, влияющих на изучаемый объект, наиболее значимых.

Фактор представляет собой обычно независимую переменную, нередко называемую причиной, и находящуюся в логической зависимости со следствием изучаемого явления и определяющую его величину.

Например, используемая компьютерная техника и ее программное обеспечение выступают существенным фактором произ­водительности труда работников управления (бухгалтеров, менеджеров, экономистов и др.); изменяющиеся факторы трудовых затрат и производительности труда влияют на изменение объемов выпуска продукции.

Фактор может быть единичным, т.е. влияющим на следствие од­ной переменной, или комплексным, т.е. влияющий одновременно на несколько переменных. Комплексный фактор, связанный со всеми переменными, называют генеральным.

В отличие от корреляционного анализа рассматриваемый метод не требует подразделять все переменные на зависимые и независимые, так как в нем все переменные величины (факторы - причины), опре­деляющие явление, рассматриваются как равноправные. При этом следует учитывать, что некоторые из переменных величин могут быть в некоторый период времени стабильными, т.е. не изменяющимися.

Например, прирост объемов выпуска продукции при неиз­менности числа работающих в анализируемые периоды времени и при повышающейся производительности труда есть следствие изме­нения только одного фактора - производительности труда.

Описание влияния факторов на деятельность организации имеет высокую сложность, поскольку действие многих факторов имеет латентный (скрытый) характер.

Отбор факторов, влияющих на исследуемый объект, осуществ­ляется, как правило, на основе их классификации, теоретического обоснования и путем их качественного анализа. При этом необхо­димо учитывать взаимодействие факторов между собой. Число фак­торов должно быть ограниченным необходимым минимумом. От маловажных факторов нужно абстрагироваться.

Для каждого выбранного фактора следует предусматривать возможность его количественной оценки, так как она потребуется в дальнейшем при определении корреляционных зависи­мостей между ними и оценки влияния их на объект исследования.

Метод факторного анализа широко используется при анализе влияния различных факторов (труда, использования оборудования, использования производственных мощностей в целом, использова­ния сырья и материалов, организации производства, технологии и др.) на объемы производства, качество выпускаемой продукции, фонд заработной платы, итоги хозяйственной деятельности и раз­витие предприятия в целом.

Среди ряда методов, используемых при исследовании СУ, пара­метрический метод можно отнести к наиболее объективным. Он 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 (проявляемыми определенно и точно в каждом отдельно наблюдаемом случае) так и корреляционными (определяемые на основе корреляционного метода)

Каждая СУ обладает рядом специфических свойств, позволяющих отличить ее от любых других.

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 будущей СУ формируются и учитываются при составлении задания на проектирование и непосредственно при самом проектировании. При создании новой системы эти свойства реали­зуются и конкретизируются. В процессе эксплуатации происходит проявление и поддержание свойств СУ. Чем сложнее СУ, тем более сложным комплексом свойств она обладает, тем сложнее формы их проявления.

Свойства могут быть простыми и сложными .

Простое свойство 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 свойства - качественная или количественная характе­ристика свойств системы.

Примером качественных признаков могут служить тип ОСУ, 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, показатель электровооруженности труда зависит от таких параметров как объем потребленной электроэнер­гии, рациональность ее использования, численность 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.

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 качественно 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 исходный (эталонный) при сравнительных оценках СУ. В качестве базовых принимаются, например, показатели прогрессивных СУ или конкурентов.

Базовые показатели могут быть также единичными, комплекс­ными, интегральными и обобщенными.

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

Разновидностью комплексного показателя, позволяющего с эко­номической точки зрения определить оптимальную совокупность свойств изделия, может служить интегральный показатель.

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

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

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

Основу параметрических методов обоснования затрат и цен составляют количественные зависимости между затратами или ценами и основными потребительскими свойствами продукции, входящей в параметрический ряд.

Параметрический ряд - это группа продукции, которая однородна по конструкции и технологии изготовления, имеет одинаковое или сходное функциональное назначение и различается между собой количественным уровнем потребительских свойств.

Выявленные количественные зависимости между ценами и основными качественными параметрами используются для определения того, насколько уровень цены нового изделия, исчисленный на базе издержек производства, вписывается в систему цен внутреннего рынка, которые отражают качественные различия между изделиями.

Параметрические методы используются при определении цен в мировой торговле, где конкурентоспособность продукции, ее качество являются важнейшим ценообразующим фактором и где использование дополнительно параметрического подхода позволяет фирмам «вписывать» свои изделия во внешний рынок.

Параметрические методы - это также средство прогноза затрат и цен.

Таким образом, параметрические методы могут использоваться для: обоснования цены на новую модификацию, которая включается в параметрический ряд производимых фирмой товаров; обоснования поправок к ценам, с учетом цен и качества товаров конкурентов.

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

Цн= Цб* {КП}

где Цн– цена нового изделия ряда;

Цб– 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:

Цн= Цб+ Нз * {КП}

где Цб– цена базового изделия; Цн– цена нового изделия;

Нз– 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.

На практике используется система параметрических методов ценообразования, включающая метод удельной цены, корреляционный метод, балловый метод и агрегатный метод.

Метод удельной цены

Данный метод применяется для обоснования цен, а также себестоимости и отдельных элементов затрат. Объектом применения метода удельной цены являются изделия, характеризующиеся наличием одного основного параметра и входящие в относительно небольшой параметрический ряд однотипных товаров. Основной параметр, как правило, отражает потребительские свойства продукции, ее качество; определяет уровень цены, себестоимости или отдельных элементов затрат. К таким параметрам могут быть отнесены следующие: производительность, мощность, содержание полезных компонентов, емкость и др.

Данный метод эффективен в основном для:

обоснования цен на новую продукцию, входящую в параметрический ряд;

расчета лимитных (предельных) цен производителя;

обоснования цен потребителями (покупателями) продукции;

обоснования цен на стадии ее технического проектирования;

анализа действующих цен на изделия параметрического ряда.

Удельная цена представляет собой цену, приходящуюся на единицу основного параметра изделия. В формализованном виде удельные цены рассчитываются по следующей формуле:

где Цу - цена единицы основного параметра базового изделия, входящего в параметрический ряд,

Цб - уровень цены выбранного базового аналогичного изделия, входящего в параметрический ряд,

Тб - количественное значение основного параметра базового изделия.

Зная величину удельной цены можно обосновать уровень цены нового изделия по формуле

Цн = Цу ∙ Тн,

где Цн - цена нового изделия,

Тн - количественное значение основного параметра нового изделия.

Обоснование цен методом удельной цены в связи с его относительной простотой может использоваться как производителем, так и потребителем.

Метод ценообразования на основе удельной цены широко используется при обосновании цен на продукцию производственно-технического назначения, товары народного потребления. Сравнительные удельные цены активно используются в строительной индустрии по различным стройматериалам. Удельные цены на основные энергоносители широко применяются для построения внутренних национальных цен для различных потребителей. Широкая возможность применения метода ценообразования на основе удельной цены оправдана в условиях большой комплектации узлов и деталей, изготавливаемых по кооперации, в обосновании системы трансфертных цен компании, в практике внешнеторгового ценообразования и др.

Недостатком метода удельных показателей является то, что он учитывает только один основной (или же комплексный) параметр. Основная же масса товаров, особенно современные виды продукции (изделия сложной конструкции, машины, оборудование и др.), характеризуется комплексом технико-экономических параметров. Поэтому расчет цены по одному (пусть даже комплексному) параметру недостаточен для экономической оценки большинства видов продукции.

Требуется использовать большую совокупность таких количественных параметров изделия, которые характеризуют разносторонние свойства товара, а следовательно, будут отражать оценки не только затрат производителя, но и дополнительно оценку полезности с позиций потребителя.

Корреляционный метод ценообразования

Наиболее распространенным параметрическим методом ценообразования является корреляционный метод, предполагающий нахождение взаимосвязи цен с величиной основных технико-экономических и потребительских параметров изделия. Причем цены изделия являются функцией от параметров, т.е.

где Ц - цена изделия,

- набор технико-экономических и потребительских параметров изделия.

Применение корреляционного метода для обоснования цен предполагает наличие определенных условий:

Изделия должны быть четко классифицированы по соответствующим параметрическим группам. Достоверность расчета цен повышается, если в параметрический ряд включено значительное количество товаров-представителей. Если параметрический ряд состоит из трех и менее представителей, то применение корреляционного метода ценообразования нецелесообразно;

В каждой параметрической группе продукции из всех технико-экономических и потребительских параметров необходимо выявить параметры, оказывающие наибольшее воздействие на себестоимость и цену изделия;

Для каждой параметрической группы продукции определяется свойственная ей конкретная форма связи (зависимости) между ценой и параметрами. На практике чаще всего используются линейная, степенная, логарифмическая функции.

Успешное применение корреляционного метода возможно только при соблюдении определенных требований при отборе технико-экономических и потребительских параметров. Совокупность отобранных параметров должна достаточно полно характеризовать конструктивные, технологические и эксплуатационные свойства изделий, входящих в параметрический ряд, и иметь тесную корреляционную связь с ценой. Кроме того, параметры не должны быть взаимозависимыми.

Корреляционный метод ценообразования может использоваться в большинстве отраслей народного хозяйства, где имеется возможность выявления формы и количественного определения связи между ценой и технико-экономическими и потребительскими параметрами.

Балловый метод ценообразования

Сущность баллового метода заключается в использовании экспертных оценок значимости технико-экономических и потребительских параметров изделий, входящих в определенный параметрический ряд аналогичной или взаимозаменяемой продукции. Некоторые технико-экономические показатели качества товаров, оказывающие влияние на цены, не могут быть количественно измерены либо они являются неудобными для применения других методов параметрического ценообразования. Количественное измерение таких показателей происходит на основе их экспертной оценки в баллах.

Использование баллового метода сопряжено с наличием:

Определенной группы однородных изделий, предназначенных для удовлетворения одинаковой потребности (параметрический ряд), с определенным диапазоном разброса потребительских свойств;

Группы специалистов-экспертов по данным изделиям для разработки единой системы оценки в баллах потребительских свойств изделий;

Методики оценки потребительских свойств товаров, входящих в данный параметрический ряд.

Практическое использование балльного метода предполагает определенную технологию обоснования цен на конкретные изделия:

Выбор технико-экономических и потребительских параметров

Определение коэффициента весомости (значимости) каждого из выбранных параметров

Определение числа баллов по каждому выбранному параметру базового изделия

Нахождение общей суммы баллов по базовому изделию

Определение числа баллов по каждому выбранному параметру нового изделия

Нахождение общей суммы баллов по новому изделию

Расчет цены на новое изделие

В формализованном виде расчет цены на новое изделие (Цн) выглядит следующим образом:

где Цб - цена базового изделия;

Бб - общая сумма баллов по базовому изделию с учетом коэффициента значимости параметров;

Бн - общая сумма баллов по новому изделию с учетом коэффициента значимости параметров;

К т - коэффициент торможения.

Балловый метод ценообразования эффективен при обосновании цен на товары, потребительские параметры которых не поддаются количественному измерению: комфортность, удобность использования, полезность, экологичность, цвет, эстетичность и др.

Основной недостаток баллового метода связан с субъективизмом при обосновании цен. Во-первых, субъективным является подбор экспертов. Во-вторых, эксперты субъективно выбирают базу сопоставления (набор параметров). В-третьих, субъективно оценивается значимость каждого конкретного параметра. Однако этот метод незаменим там, где отсутствует возможность для применения других методов ценообразования.

Агрегатный метод ценообразования

Агрегатный метод применяется при определении цен на сложные, многофункциональные изделия, оборудование, которые, как правило, представлены базовой моделью и определенным количеством отдельных блоков, узлов, конструктивных деталей и т.д. Формула расчета цены изделия (Цн) агрегатным методом следующая:

где Цб - цена базовой комплектации;

Сумма цен отдельных агрегатов, дополняющих базовую модель изделия.

В качестве цен отдельных агрегатов, дополняющих базовую модель изделия, могут приниматься действующие цены на такие агрегаты. Возможно и самостоятельное определение цен на агрегаты с использованием различных методов ценообразования. В настоящее время этот метод используется в авиастроении, автомобильной промышленности, других отраслях машиностроения и приборостроения, в строительстве и др. отраслях народного хозяйства.

Цены на изделия с дополнительной комплектацией с одинаковым успехом могут определять изготовители и потребители, так как информация о ценах на базовые модели и дополнительные агрегаты, как правило, доступна не только изготовителю, но и потребителю. Дифференциация цен через систему скидок. Метод расчета оптовых скидок. Ценовая дискриминация (см. 4.2). Вопросы ценообразования в Гражданском кодексе Ф. Определение цены при заключении договора. Цена в отдельных видах договора (см.16.3)

Экзаменационный билет №25