Використання методу кореляційно-регресійного аналізу для розрахунку прейскурантів - Непран, А. В.; Гіржева, О. М.; Бірченко, Н. О.; Хлопоніна-Гнатенко, О. І.; Степаненко, С. В. (My University, 2022)
У статті обґрунтована можливість розробки прейскурантів для однотипної, функціонально однорідної продукції машинобудування з використанням кореляційно-регресійного аналізу. На основі статистичної методології побудовано регресійну модель зміни гуртових цін виробів, залежно від зміни техніко-економічних параметрів якості, на прикладі кулькових радіальних однорядних підшипників, визначений характер зв’язку між факторамита результативним показником (цінами). Незначні відхилення теоретичних значень цін від фактичних цін на підшипники довели ефективність розробленої регресійної моделі, можливість застосування її в практичній діяльності. Параметричні методи, зокрема методи кореляційно-регресійного аналізу, дозволяють знайти правильне співвідношення цін на весь асортимент продукції. Обчислені параметри рівняння теоретичної лінії прямолінійної регресії дали можливість установити ціни: 1) на нові моделі підшипників, які розміщені всередині параметричного ряду підшипників; 2) на нові моделі підшипників, які перебувають за межами параметричного ряду; 3) новий прейскурант при перегляді цін. Крім того, обчислення декількох рівнянь регресії дозволило розробити додатковий варіант прейскуранта , що дало змогу на практиці вибрати більш ефективний серед них. Доведена можливість обчислення цін на нові види продукції за межами параметричного ряду, за якими відсутні дані щодо собівартості та витрат виробництва. Розроблені два варіанти прейскуранта для підшипників дозволяють виявити ціни на окремі види продукції, які потребують уточнення. Використання кореляційно-регресійного аналізу скорочує терміни та знижує трудомісткість складання прейскурантів, що дає можливість найкращим чином скоординувати роботу при складанні виробничої програми та плану матеріально-технічного забезпечення підприємства. The article substantiates the possibility of developing price-lists for the same type, functionally homogeneous engineering products using correlation and regression analysis. Based on statistical methodology, a regression model of changes in wholesale prices of products depending on changes in technical and economic quality parameters on the example of ball radial single row bearings determined the nature of the relationship between factors and performance (prices). Slight deviations of the theoretical values of prices from the actual prices of bearings proved the effectiveness of the developed regression model and its ability to apply in practice. Parametric methods, in particular, methods of correlation and regression analysis allow you to find the right price ratio for the entire range of products. The calculated parameters of the equation of the theoretical line of rectilinear regression made it possible to set prices: 1) for new models of bearings, which are placed inside the parametric series of bearings; 2) for new models of bearings that are outside the parametric range; 3) for a new price list when reviewing prices. In addition, the calculation of several regression equations allowed the development of an additional version of the price list, which allowed in practice to choose the more efficient one. The possibility of calculating prices for new products within the parametric range, for which there is no data on the cost and production costs. Having developed two versions of the price list for bearings allows you to identify prices for certain types of products that need to be clarified. The use of correlation-regression analysis reduces the time and reduces the complexity of compiling price lists, which allows you to best coordinate the work in compiling the production program and logistics plan of the enterprise.
Use of correlation-regression analysis method for calculation of price-lists
Keywords: кореляційно-регресійний аналіз; ціна; однотипна продукція; прейскурант; параметричний ряд; регресійна модель; фактор; результативна ознака; correlation-regression analysis; price; price list; parametric series; products of the same type; egression model; factor; effective sign