Показатели структуры сбыта и покрытия затрат по продуктам
Продукт | Сбыт, % | Покрытие затрат, % |
Итого | ||
Средняя величина критерия | 12,5 | 12,5 |
Классификация осуществляется по следующему алгоритму.
1. Определяется пороговый коэффициент (Kn):
а) по каждому из критериев рассчитывается показатель вариации (В) как отношение размаха вариации к средней величине критерия:
б) определяется критерий с наибольшим значением показателя вариации. В нашем примере это критерий В1;
в) по критерию с наибольшим значением показателя вариации рассчитывается отношение минимального уровня к максимальному: 5/24 = 0,21. По величине этого отношения определяется пороговый коэффициент: если она выше 0,5, то пороговый коэффициент равен рассчитанному отношению, если ниже – на уровне 0,5.
В нашем примере пороговый коэффициент устанавливается на уровне 0,5 (Kn = 0,5). Он показывает, что классифицируемые объекты близки по критериям оценки не менее чем на величину этого коэффициента.
2. Осуществляется оценка близости двух товаров по фактору, показатель вариации по которому выше.
Индивидуальные коэффициенты близости (Ki) рассчитываются по формуле:
где Хi min, Xi max – минимальное и максимальное значения i-гo фактора по двум товарам.
Рассчитаем Ki для товаров 1 и 2 по фактору доли сбыта:
3. Осуществляется расчет интегрального коэффициента близости двух товаров по двум критериям :
где П – знак произведения.
Найдем интегральный коэффициент близости для товаров 1 и 2:
Отметим, что между товарами, по которым индивидуальные коэффициенты ниже порогового, интегральные коэффициенты не рассчитываются, а эти товары не объединяются.
Например, в нашем случае индивидуальный коэффициент по товарам 1 и 4 по фактору доли сбыта ниже 0,5: 5/24=0,208. По этим товарам расчет интегрального коэффициента нецелесообразен.
4. Рассчитанные интегральные коэффициенты заключаются в табл. 4.2. Допускается объединение, если интегральный коэффициент не ниже порогового коэффициента. Как правило, объединение двух товаров осуществляется, если они близки не менее чем на две трети по критериям оценки. Определим товары с максимальными коэффициентами близости, начиная с самого высокого. Это товары 3 и 7, 5 и 6. Они объединяются.
Таблица 4.2
Интегральные коэффициенты близости между продуктами
Товары | |||||||
0,698 | – | – | – | – | – | – | |
– | 0,658 | – | – | – | – | – | |
– | – | 0,577 | – | – | – | – | |
0,559 | 0,801 | 0,632 | – | – | – | – | |
– | 0,647 | – | – | 0,808 | – | – | |
– | – | 0,911 | 0,634 | 0,617 | 0,535 | – | |
– | – | 0,789 | 0,732 | – | 0,534 | 0,866 |
За один этап можно объединить в одну группировку только две исходные группы. Например, товары 7 и 8 не объединяются, так как товар 7 вошел в группировку с товаром 3.
5. Проведем вторичную группировку товаров по исходной информации в табл. 4.3.
Таблица 4.3