Регрессионный анализ затрат в закупках

Регрессионный анализ затрат представляет собой статистический метод, суть которого – в определении взаимозависимостей между различными переменными и в формализации этих зависимостей в виде математической формулы.

В закупках он может быть уместен при рассмотрении взаимозависимостей между различными техническими и коммерческими параметрами, при определении влияния факторов затрат на конечную цену, для оптимизации компонентной базы нового продукта.

Необходимыми условиями для применения этого метода являются следующие требования:

  • достаточный уровень технической комплексности;
  • большое количество различных вариаций;
  • значительное количество компонентов/составных частей;
  • доступность данных.

Информация, полученная в результате данного анализа, может использоваться для проектирования переговорных стратегий с поставщиками, для достижения целевых показателей реализованной экономии.

Для применения данного инструмента рекомендуется использовать следующий алгоритм:

  1. Получить калькуляцию цены от поставщиков.
  2. Определить взаимозависимости между закупочной ценой и показателями затрат с помощью корреляционного анализа.
  3. Определить целевую рыночную цену на основании анализа рыночных трендов, внутренней статистики и стратегических целей Вашей компании.
  4. С помощью регрессионного анализа определить целевые значения элементов затрат.
  5. Использовать регрессионный анализ для прогнозирования будущих закупочных цен на основании данных о текущих значениях факторов затрат.

В качестве примера мы используем товарную категорию – фильтрационные материалы, закупаемую у нескольких поставщиков на условиях поставки DDP (согласно Инкотермс 2010).

Исходные данные вы найдете в прилагаемом файле (вкладка “2010-2014”). Используем их, чтобы ответить на вопросы:

  1. Какими должны быть целевые значения факторов затрат при закупочной цене в 95,95 долл.?
  2. При существующих условиях, при увеличении административных затрат на 10%, какой должна быть DDP-цена?

Для ответа на эти вопросы сначала исследуется степень зависимости между переменными факторов затрат и закупочной цены. Для простоты расчета применяется программное обеспечение Minitab. При расчете коэффициента корреляции R и степени значимости статистических данных P-value используются следующие алгоритмы:

Для построения графика:

  1. Выберите Graph \ Scatterplot.
  2. Выберите Simple и нажмите OK.
  3. Введите зависимые переменные в ячейку “y” (в нашем случае – таможенные пошлины, фрахт, энергетические затраты, административные расходы и т.д.). Введите независимые переменные в ячейку “x” (в нашем случае – DDP-price).
  4. Нажмите ОК.

Для расчета коэффициента корреляции R:

  1. Выберите Stat \ Basic Statistics \ Correlation.
  2. В диалоговом окне Variables укажите соответствующие переменные, в нашем случае – DDP-цену и факторы затрат.
  3. Нажмите OK.

Пример графика и результатов расчета коэффициента корреляции для DDP-цены и административных затрат приведен ниже:

Correlation: DDP, $.; Administrative costs, $

Pearson correlation of DDP, $. and Administrative costs, $ = 1,000
P-Value = 0,000

Коэффициент корреляции, равный 1, означает сильную положительную связь между переменными, а p-value = 0,000 – статистическую значимость данных.

Расчет регрессионной модели

Существование сильной положительной связи между исследуемыми переменными дает основания для построения уравнения регрессии. Основная цель регрессионного анализа состоит в вычислении значений одной переменной, зная значения другой. Соответственно, зная целевое значение цены, мы можем найти соответствующие значения факторов затрат и наоборот.

Для этого выполним несложные операции в Minitab:

  1. Выберем команды Stat \ Regression \ Regression \ Fit Regression Model.
  2. Определим зависимую переменную (в нашем случае под этим понимаются наши факторы затрат) в поле Response и независимую переменную (DDP-цена) в поле Continuous predictors.
  3. Нажмем OK.
  4. Результаты в виде требуемых уравнений представлены в окне Session.

В качестве примера рассмотрим регрессионную модель DDP-цена и административные расходы. Уравнения регрессии для остальных переменных вы найдете на соответствующих вкладках прилагаемого файла.

Уравнения регрессии для рассматриваемых факторов затрат выглядят следующим образом (выделено красным):

Административные расходы, $ = -0,13742 + 0,042028 цена на условиях DDP, $

Уравнения регрессии для остальных переменных:

  • Таможенная пошлина, $ = -0,000000 + 0,1304 цена на условиях DDP, $.
  • Фрахт, $ = 2,738 + 0,02900 цена на условиях DDP, $
  • Энергетические затраты, $ = 0,000000 + 0,3000 цена на условиях DDP, $
  • Затраты на рабочую силу, $ = -0,000000 + 0,1000 цена на условиях DDP, $
  • Накладные расходы, $ = -0,000000 + 0,05000 цена на условиях DDP, $
  • Затраты на лицензии, $ = -0,13742 + 0,042028 цена на условиях DDP, $
  • Затраты на горно-шахтное оборудование, $ = -0,5497 + 0,168114 цена на условиях DDP,$
  • Экологические затраты, $ = -0,4123 + 0,126085 цена на условиях DDP, $

Основываясь на уравнениях выше и закупочной цене в 95,95$, значения факторов затрат составят:

  • Пошлина = 12,5 долл. за кг.
  • Фрахт = 5,5 долл. за кг.
  • Энергетические затраты = 28,8 долл. за кг.
  • Затраты на рабочую силу = 9,6 долл. за кг.
  • Накладные расходы = 4,8 долл. за кг.
  • Административные затраты = 3,7 долл. за кг.
  • Затраты на лицензирование = 3,7 долл. за кг.
  • Затраты на горно-шахтное оборудование = 15,6 долл. за кг.
  • Экологические затраты = 11,7 долл. за кг.

Существующее уравнение регрессии DDP-цены и административных расходов позволит определить уровень закупочной цены при существующих параметрах при условии роста административных расходов на 10%:

    5,22*1,1 = -0,13742 + 0,042028 DDP цена, $
    5,742 + 0,13742 = 0,042028 DDP цена, $
    DDP цена, $ = 5,87942/0,042028
    DDP цена, $ = 139,89 $.

Я искренне надеюсь, что представленный пример поможет профессионалам по закупкам лучше понять сущность регрессионного анализа затрат и успешно применять его в своей повседневной практике.

23.03.2015 / 2328 / Загрузок: 0 / Владислав Мандрыка /
Всего комментариев: 0
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2018            Хостинг от uWeb