Hooajalisuse objektiivseks märgiks on haigestumuse koondumine aasta lühikesele perioodile. Sesoonsuse analüüsimisel on vaja kvantitatiivselt kirjeldada haiguste leviku tunnuseid aastaringselt, määrata haigestumuse hooajalise tõusu algus ja kestus ning määrata sesoonsetest teguritest põhjustatud haiguste osakaal.

Kõige sagedamini kasutatakse sesoonsuse analüüsimiseks ulatuslikke näitajaid, st arvutatakse iga kuu haiguste osakaal aastases haiguste arvus. Eeldatakse, et aasta lõikes ühtlase haigusjaotusega kuu keskmise taseme osakaal on 8,33%. Kuud, mil osakaal ületab selle arvu, loetakse hooajalise kasvu kuudeks.

Täpsemalt ilmneb sesoonsus sesoonse kõikumise näitajate arvutamisel (keskmise igakuise haigestumiste arvu suhe aasta keskmisesse päevaarvusse, protsentides). Kui igakuine hooajaline kõikumine on alla 100%, siis hooajaliste tegurite mõju haigestumusele puudub või on minimaalne. 100% ületamisel on hooajaliste tegurite mõju oluline ja mõnikord määrav.

Hooajalisuse tegur– kasvukuudel esinenud haiguste arvu suhe aasta haiguste koguarvusse protsentides.

Kc = haiguste arv hooajalise kasvu kuudel / haiguste arv aastas * 100.

Tavapäraselt hõlmavad tõusukuud neid, mille puhul haiguste arv ületab kuu keskmise.

Hooajalisuse indeks– hooajalise tõusu kuude haiguste arvu suhe hooajavälisel perioodil tekkinud haigustesse.

Is = haiguste arv hooajalise kasvu kuudel / haiguste arv muudel kuudel.

Tabel 2.2. Näide hooajaliste kõikumiste arvutamisest

Kuu keskmine (1456 / 12 = 121) ületatakse 6., 7., 8. ja 9. kuul. Seega hooajalisuse koefitsient (169+275+272+165) / 1456 x100% = 60%.

Hooajalisuse indeks = 169+275+272+165) / (27+65+55+101+96+88+64+79) = 1,5.

See näitaja vastab küsimusele: mitu korda ületab haiguste arv kasvukuudel hooajavälise taseme.

Haigestumise jaotus aasta kuude (nädalate) või mitme aasta kuude vahel võimaldab tuvastada riskiaja. Haigestumuse sesoonsuse uurimine võimaldab teha järeldusi nakkuste leviku viiside ja inimeste käitumise muutuste kohta aastaringselt, mis suurendavad haigestumuse riski. Analüüsida kogu elanikkonna, aga ka elanikkonna vanuse-, ameti- ja muude rühmade ja rühmade hooajalist esinemissagedust. Märgitakse maksimaalse ja minimaalse haigestumiste arvuga kuud, hooajalise tõusu algus ja lõpp ning tõusu ajal registreeritud haiguste osakaal. Juhuslikkuse välistamiseks hooajalisuse määramisel peaks selle määramise periood kestma mitu (3-5) aastat.

Haigestumuse aastase dünaamika analüüsimisel võimaldab riskiaja ja seda ettemääravate põhjuste väljaselgitamine võtta õigeaegselt kasutusele asjakohased meetmed, et saavutada haigestumuse vähenemine hooajalise kasvu kuudel.

Esinemissageduse analüüs territooriumi lõikes määratud administratiivsete ja geograafiliste piiridega. Haigestumuse määra analüüsitakse ja võrreldakse meditsiinipiirkondade, arstiliitude, linnaosade, linnade, piirkondade ja riikide lõikes. Hingamisteede nakkushaigused levivad linnades kiiremini kui külades. Linnades on suurem asustustihedus ja inimestevaheline suhtlus intensiivsem. Zoonootilisi haigusi, mida inimesed saavad loomadelt, leidub valdavalt maapiirkondades ja looduslikes levialades. Nakkushaiguste ebaühtlase jaotumise territooriumil visuaalseks kujutamiseks ja analüüsimiseks on soovitav kasutada kartogrammi, millele on kantud intensiivsed haigestumuse näitajad või haigusjuhud vastavalt haiguse registreerimiskohtadele. Soolenakkuste ebaühtlase territoriaalse leviku põhjused võivad olla paikkonna ebasoodne sanitaarseisund, toitlustusasutuste, veevarustuse ja kanalisatsiooni olemasolu või puudumine, toodete nakatumise võimalus nende transportimise, valmistamise ja ladustamise ajal. Seetõttu on vaja välja selgitada riskipiirkonnad, st piirkonnad, kus sotsiaalsed ja looduslikud tegurid määravad kõrge haigestumuse taseme. Epideemiaprotsessi ebaühtlus territooriumil võib sõltuda ennetavate ja epideemiavastaste meetmete mahust ja kvaliteedist ning nakkushaiguste registreerimise täielikkusest. Sellise ebatasasuse põhjuste väljaselgitamiseks on soovitatav analüüsida esinemissageduse pikaajalist dünaamikat erinevatel territooriumidel. Teabe analüüsist antud territooriumil saab teha olulisi praktilisi järeldusi nakkusetekitajate allikate, levikuteede ja epideemiakollete kohta. Näiteks fookuse uurimisel pööratakse tähelepanu üksik- ja hulgihaiguse puhangute arvule, näitajatele, mis iseloomustavad fookaalsust korterites, koolieelsetes lasteasutustes ja koolides. Võrreldakse mitme aasta fookusnäitajaid. Määratakse järgmised fookusnäitajad:

Fociality indeks= haiguste arv / kõigi puhangute arv.

Mitme haiguse fookusnäitaja = 2 või enama juhtumiga fookuste arv / fookuste koguarv * 100.

Haigestumuse analüüsimiseks rahvastikurühmade kaupa eristatakse selliseid tunnuseid nagu vanus, elukutse, sugu, elutingimused ja immuniseerimine. Haigestumuse analüüs vanuse, elukutse ja teiste elanikkonnarühmade lõikes, samuti meeskondades, viiakse läbi intensiivsete näitajate järgi 1 tuhande, 10 tuhande, 100 tuhande konkreetse vanuse, elukutse jne inimese kohta. Lisaks määratakse kindlaks antud rühma või kollektiivi haigestumuse osakaal üldises haigestumuses (ekstensiivne näitaja). Rahvastiku kõige olulisem tunnus, millega haiguse võimalikkust seostatakse, on vanuseline koosseis. Vanuserühmad jaotatakse vastavalt uurimisprogrammile, mille eesmärk on selgitada välja teatud vanuses inimeste valitseva haigestumuse põhjused. Näiteks võimalik rahvastiku jaotus järgmistesse vanuserühmadesse: 0-1, 1-2, 3-6, 4-7, 7-14, 15-19, >19 aastat. Haigestumine vanuserühmades näitab, millist vanuserühma konkreetne patogeeni ülekandemehhanism kõige tõhusamalt mõjutab, kui tõhus on immunoprofülaktika ning millised selle populatsiooni elu- ja käitumisomadused aitavad kaasa haigestumuse suurenemisele.

Kutsealaste sooleinfektsioonide riskirühmade hulka kuuluvad toiduainete tootmis- ja töötlemisettevõtete, veevarustussüsteemide, kaubandus- ja toitlustusasutuste töötajad.

Elanikkonna sotsiaalsete rühmade piirides eristatakse riskirühmi. Eelkõige on need koolieelsete lasteasutuste ja koolide meeskonnad. Mõnes riskirühmas võib pikka aega täheldada hingamisteede või sooleinfektsioonidest tingitud haigestumust. Rühmade haigestumuse põhjuste väljaselgitamiseks võrdlevad nad seda erinevate gruppide lõikes, analüüsivad neis tekkinud haiguspuhangute arvu, iga haiguspuhangu juhtumite arvu ning selgitavad välja nende kõrge esinemissageduse põhjused. Riskirühmade ja -koosluste tuvastamine võimaldab tuvastada nendes rühmades ja riskiteguritega kooslustes haigestumuse epideemilisi põhjus-tagajärg seoseid.

Nakkushaigused tuvastab arst patsiendi elukohas või vastuvõtul kliinikus. Iga patsiendi kohta saadab kliinik tema tuvastamise päeval hädaabiteate SESi epideemiaosakonnale. Puhangu epidemioloogilise uuringu viib läbi epidemioloog või tema assistent. Puhangute epidemioloogilise uuringu eesmärk on tuvastada nakkusallikas, millest nakatumine tekkis, haigusetekitaja leviku tegurid ja teed. Haiguspuhangu ajal eristatakse järgmisi töövaldkondi:

· haiguspuhangu põhjuste ja tingimuste väljaselgitamine;

· epideemiavastaste meetmete väljatöötamine ja rakendamine haiguspuhangu likvideerimiseks;

· haiguspuhangu meditsiiniline vaatlus;

· puhangu likvideerimiseks võetud meetmete tõhususe analüüs.

Puhangu põhjuste ja tingimuste tuvastamiseks kasutatakse järgmisi meetodeid:

· patsiendi küsitlemine (epidemioloogilise ajaloo kogumine);

· laboratoorsete uuringute läbiviimine (patsiendile ja kontaktisikutele);

· haiguskollete haigestumuse meditsiinilise dokumentatsiooni uurimine 1-4 nädalat enne patsiendi tuvastamist (allika leidmiseks - patsient või kandja).

Uuring viiakse läbi vestluse vormis, mille jaoks on vaja teada selle nakkushaiguse epidemioloogia tunnuseid. Puhangu kontrollimisel pööratakse tähelepanu nendele tunnustele, mis on selle haiguse epidemioloogias olulised: elutingimused, haiguspuhangu sanitaarne seisund, veevarustuse iseloom. Patogeeni tuvastamiseks kasutatakse laialdaselt laboratoorseid meetodeid (bakterioloogiline, immunoloogiline). Puhangu epidemioloogilise uuringu käigus saadud andmed kantakse epidemioloogilise seire kaardile ning meeskonnauuringu tulemused vormistatakse aruande vormis. Kõiki epidemioloogilise uuringu materjale analüüsitakse ja nende põhjal tehakse järeldused haiguspuhangu põhjuste ja selle ligikaudsete piiride kohta. Võttes arvesse epideemia fookuse iseärasusi, töötatakse välja konkreetne plaan selle likvideerimiseks järgmistes valdkondades:

· patsiendi hospitaliseerimine või tema isoleerimine kodus;

· meetmed haiguspuhangu ajal tervetele isikutele (laboratoorsed uuringud, immunoglobuliinide profülaktika, kohaliku personali jälgimine);

· desinfitseerimine, desinsektsioon, deratiseerimine.

Epideemiapuhang loetakse likvideerituks, kui maksimaalse inkubatsiooniperioodi jooksul ei ole puhangus uusi haigusjuhtumeid tekkinud ja selles on võetud kõik vajalikud epideemiavastased meetmed. Haiguspuhangu või epideemia uurimisel on omad väljakutsed, kuna see hõlmab paljude inimeste nakatumist lühikese aja jooksul. Selgitatakse välja esimesed haigusjuhud epideemia alguses, haiguste arvu suurenemine, epideemia haripunkt ja haigestumuse vähenemine.

Puhangut (epideemiat) uurib arst-epidemioloog, kuid vajadusel võtavad sellest osa ka teised spetsialistid (infektsionist, bakterioloog, hügienist).

Epidemioloogiline tähtsus Haigus määratakse selle levimuse, registreerimissageduse (uuritakse ja võrreldakse haigestumuse, suremuse, letaalsuse näitajaid), epidemioloogilise protsessi suundumust, epideemilise häda perioodi kestust, haigestumuse maksimum- ja miinimumtasemeid. võrreldakse, arvutatakse manifesti ja asümptomaatilise vormi suhe.

Sotsiaalne tähtsus nakatumist seostatakse selle põhjustatud kahjuga inimeste tervisele ja haigestumuse desorganiseeriva mõjuga elanikkonna erinevatele eluvormidele ja aktiivsusele.

Majanduslik tähtsus nakatumist hinnatakse kahjude järgi, mida rahvamajandusele tekitavad tööjõuressursside piiramine, jõudude ja vahendite suunamine nakkushaiguste vastu võitlemiseks. Majanduslikud kahjud - otsesed ja kaudsed (ambulatorne läbivaatus, statsionaarne ravi, haiguspuhkuse tasu, ühiskonna toodangu kaotus haiguse, puude, suremuse tõttu).

KÜSIMUSED enesekontrolliks:

1. Mis vahe on intensiivsetel ja ekstensiivsetel näitajatel?

2. Mis vahe on juhtumikontrolli ja juhtumikontrolli analüüsimeetoditel?

"kohordiuuring"?

3. Milliseid epidemioloogia eksperimentaalseid uuringuid te teate?

4. Defineerige mõisted "epidemioloogiline diagnoos" ja "retrospektiivne epidemioloogiline analüüs".

5. Millised epideemiaprotsessi ilmingud hõlmavad tsüklilisust,

hooajalisus, epideemiatrend?

6. Mis on retrospektiivse epidemioloogilise analüüsi lõppeesmärk?

7. Kuidas saate visualiseerida pikaajalist ja iga-aastast dünaamikat?

haigestumust?

8. Mis on haiguspuhangu epidemioloogilise uuringu eesmärk?

9. Millisel tasemel on epideemiavastased meetmed suunatud haiguspuhangu ajal?

10. Dokumentatsioon, mis täidetakse seoses nakkusallika tuvastamisega.

Hooajalisus

Hooajalisus - see on episootilise protsessi püsiv arengumuster, mis väljendub loomade esinemissageduse märkimisväärses suurenemises teatud kuudel aastas. Seda võetakse arvesse episootiliste meetmete kavandamisel ja läbiviimisel, eriti loomade massilise ennetava immuniseerimise optimaalse aja määramisel konkreetse haiguse vastu.

Hooajalisuse näitaja on iga kuu esinemissageduse ja aasta (aastate) haigusjuhtude arvu suhe ja seda väljendatakse protsentides:

C = M/r * 100, kus

C - hooajalisus;

M on haigusjuhtude arv teatud kuul;

r on haigusjuhtude koguarv võetud aastate jooksul;

100 - teisendamine protsendiks.

Hooajalisuse tegur

Hooajalisuse koefitsient (Ks) kujutab loomataudijuhtude arvu suhet sesoonse kasvu kuudel haiguste arvusse aastas ja näitab. Kui suur osa loomahaiguste juhtudest aastas (aastates) esineb hooajalise kasvu kuudel (protsentides). Esinemissageduse hooajalise kasvu kuude hulka kuuluvad kuud, mil esinemissagedus oli kõrgem kui aasta (aastad) kuu keskmine:

Ülejäänud kuude hulka kuuluvad need kuud, mille haigestumus oli võrdne kuu keskmisega või sellest madalam. Kuu keskmine määratakse, jagades aasta haigusjuhtude summa absoluutarvudes või protsentides 12-ga. Mida kõrgem on hooajalisuse koefitsient, seda rohkem väljendub haiguse hooajalisus. Sesoonsus on nõrgalt väljendatud, kui hooajalisuse koefitsient on 51–60%, keskmisel määral - kui hooajalisuse koefitsient on 61–75% ja selgelt väljendatud hooajalisus, kui Kc on üle 75%.

Keskmine kuu = =

Hooajalisuse tegur:

Hooajalisuse koefitsient on 59,86%, mis jääb vahemikku 51 - 60%, mis viitab hooajalisuse nõrgale väljendusele. Lihasööjate trikhofütoosi esineb igal ajal aastas, kuid rohkem haigeid koeri ja kasse täheldatakse suvel.

Hooajalisuse indeks

Hooajalisuse indeks näitab, mitu korda rohkem haigusjuhte registreeritakse hooajalise tõusu kuudel kui teistel kuudel:

Is = Zsez / Z m sez, kus

IS - hooajalisuse indeks;

Zsez - haigestumus hooajalise tõusu perioodidel;

Z m sez - keskmine hooajavaheline esinemissagedus.

Sesoonse tõusu kuudel registreeriti trikhofütoosi juhtumeid 1,5 korda rohkem kui teistel kuudel.

Tabel 9. Koerte ja kasside lihasööja trikhofütoosi esinemissageduse dünaamika IP Zubkovi (Blagoveštšensk) kliiniku andmetel aastatel 2007-2011.

Hooajalisuse diagrammi koostamine

R - raadius diagrammil vastab keskmisele väärtusele, st:

563/12 = 46,92 väravat

Ring R = 46,92 / 563 * 100 = 8,3%

Mõõtkava 1:2 R=4,15%

Riis. 39.

Järeldus: Tehtud arvutuste, sesoonsuse graafiku ja tabelis 9 toodud andmete põhjal võin järeldada, et loomahaiguse sesoonsus lihasööja trikhofütoosiga IP Zubkovi veterinaarkliinikus on nõrgalt väljendunud (Kc = 59,86%); haigus avaldub soojal aastaajal hooajalise kasvu kuudel (maist septembrini) 1,5 korda tõenäolisemalt kui ülejäänud ajal.

TÜ vabanemisega 11.1.4.1 funktsioonid on programmi ilmunud hooajalised koefitsiendid. Hooajalised koefitsiendid on loodud selleks, et võimaldada kaubaartiklite klassifitseerimist erinevatesse rühmadesse müügiplaanide edasiseks automaatseks kohandamiseks, võttes arvesse hooajalisuse tegurit.

Selles artiklis vaatleme, kuidas see funktsioon töötab.

Kohaldatavus

Artikkel on kirjutatud TÜ toimetusele 11.1 . Kui kasutate seda väljaannet, suurepärane - lugege artiklit ja rakendage käsitletud funktsioone.

Kui töötate UT 11 vanemate versioonidega, siis see funktsioon on praegune. Kõige märgatavam erinevus TÜ 11.3/11.4 ja 11.1 väljaande vahel on Taxi liides. Seetõttu reprodutseerige artiklis oleva materjali valdamiseks esitatud näide oma TÜ 11 alusel. Nii kinnistate materjali praktikaga :)

Hooajaliste koefitsientide loomine ja kasutamine

Hooajakoefitsientide kasutamise planeerimisel määrab funktsionaalne valik "Hooajalised koefitsiendid". Selle valiku saate lubada programmi vahekaardil „Haldamine“ – „Turundus ja planeerimine“.

Samuti saame programmis määrata hooajaliste koefitsientide sageduse. See säte on määratud ka vahekaardil „Haldamine“ – „Turundus ja planeerimine“ – „Hooajaliste koefitsientide määramise sagedus“. Näiteks määrame sageduseks "Kuu".

Pärast nende märkeruutude märkimist kaubakaardil ja kaubatüübi kaardil tekkis võimalus määrata hooajaline grupp.

Loome uue hooajarühma. Liigume programmi vahekaardile "Regulatiiv- ja viiteteave" - ​​"Seaded ja teatmed" - "Hooajalised rühmad". Näiteks nimetagem meie uut gruppi “Mööbel – hooajaline grupp”.

Suurendamiseks klõpsake pildil.

Kataloogi "Hooajalised rühmad" kasutatakse müügi planeerimisel ja see on mõeldud kaupade liigitamiseks hooajalistesse rühmadesse.

Nüüd täidame näiteks mõne meie tooteartikli välja „Hooajaline grupp”. Minu jaoks on see nomenklatuur "Kapp".

Suurendamiseks klõpsake pildil.

Pärast seda läheme tagasi hooajaliste rühmade loendi juurde ja arvutame hooajalised koefitsiendid. Need. Klõpsake nuppu "Hooajalised koefitsiendid".

Suurendamiseks klõpsake pildil.

Hooajalisi koefitsiente kasutatakse müügi planeerimisel ja need on mõeldud tooterühmade nõudluse hooajaliste kõikumiste fikseerimiseks. Hooajaliste koefitsientide väärtusi saab täita käsitsi või arvutada müügistatistika abil.

Meie ees avaneb koefitsientide arvutamise/täitmise aken. Iga kuu kohta saame koefitsiendi väärtuse käsitsi määrata. Arvutame aga koefitsiendid automaatselt sõltuvalt müügistatistikast – klõpsake nuppu “Arvuta müügistatistika põhjal”.

Suurendamiseks klõpsake pildil.

Avanevas aknas märkige näiteks arveldusperioodiks 1 aasta. Välja "To" väärtus täidetakse automaatselt eilse kuupäevaga. Seadke lüliti "Arvuta" valikule "Müükide arv".

Sain sellise tulemuse:

Suurendamiseks klõpsake pildil.

"Aga kuidas sa need numbrid said?" küsite.
Arvutame need käsitsi.
Niisiis, nomenklatuuri "Kapp" ​​järgi on mul järgmised müügid:

• jaanuar – 4 tk.
• veebruar – 7 tk.
• märts – 3 tk.

Kokku 14 kappi. Aastas on ainult 12 kuud.

Arvutame kuu keskmise: 14 / 12 = 1,167.

Hooajalisuse koefitsient arvutatakse järgmise valemi abil:

Tegelik müük / keskmine kuu müük

Meie tulemus:

• jaanuar: 4 / 1,167 = 3,429.
• veebruar: 7 / 1,167 = 6.
• märts: 3 / 1,167 = 2,571.

Käsitsi arvutamisel saadud ja programmi poolt automaatselt arvutatud tulemused on samad. Suurepärane!

Läheme vahekaardile "Graafik". Siin näeme müügisuhte muutuse diagrammi. Diagrammi tüüpi saab vajadusel samas aknas muuta.

Suurendamiseks klõpsake pildil.

Paneme kirja arvutatud hooajalised koefitsiendid.

Saadud hooajaliste koefitsientide väärtusi saab hiljem kasutada kaupade prognoositava müügi arvu arvutamiseks. Need. Nüüd, kui planeerite müüki jaotises "Plaani tüübid", kui kasutate vaikeplaani täitmise reeglis valikut "Täpsem täitmine (allikate järgi)", saate valida ruudus "Koguse täitmise allikas" märkeruudu "Muuda hooajalisele koefitsiendile". valiku seaded.

Suurendamiseks klõpsake pildil.

Täpsemat infot laiendatud täitmisvõimaluse kasutamise seadistamise võimaluste kohta (allikate järgi) kirjeldatakse kursuse “65 juhtumit UT11-l” puhul. Seetõttu soovitan teil seda lugeda.

Noh, kallid lugejad, selles artiklis vaatlesime hooajaliste koefitsientide loomise ja kasutamise mehhanismi. Minu arvates on see funktsionaalsus uus samm TÜ 11 programmi planeerimisfunktsionaalsuse arendamisel.Loodame, et see areneb edasi.

P.S. See on viimane artikkel artiklite seeriast, mis käsitleb TÜ 11.1.4.1 uut väljalaset. Kohtumiseni jälle!

Hooajalisuse indeksid(I s )  spetsialist. hooajaliste kõikumiste uurimisel kasutatavad näitajad. Arvutatakse järgmise valemi abil:

kus  on iga kuu keskmine õppeperioodi kohta;

 uuringu üldine keskmine kuutase periood.

Näitame arvutust hooajalisuse indeks Näiteks. Näide 5.1 Aastatel 2001–2003 tehtud tööde mahtude kohta kuude lõikes on ehitusettevõtte kohta olemas järgmised andmed. hinnangulise maksumusega.

Selle saamiseks keskmistame samanimeliste perioodide tasemed lihtsa aritmeetilise keskmise valemi abil:

jaanuar detsember -

Aastatsükli iga kuu seeriatasemete keskmised väärtused on toodud selle näite tabelis.

Kus n- kuude arv.

Üldise keskmise taseme väärtuse saab arvutada ka üksikute aastate lõppandmete põhjal:

Kus n- aastate arv;

Dünaamikarea keskmiste aastatasemete summa.

Kokkuvõtteks määrame aasta kuude hooajalisuse indeksid järgmise valemi abil:

jaanuar - veebruar -

Arvutatud hooajalisuse indeksid on toodud näidistabelis.

Seetõttu min. Ehitusfirmal oli tööde maht tehtud jaanuaris, maksimum aga augustis.

Aastasisese dünaamika seeria puhul, mille puhul peamine kasvutrend on ebaoluline, põhineb hooajalisuse uurimine konstantse keskmise meetodil, mis on kõigi vaadeldavate tasemete keskmine. Lihtsaim viis on järgmine: iga aasta kohta arvutatakse keskmine tase ja seejärel võrreldakse sellega iga kuu taset (protsentides).

Ühe aasta igakuised andmed ei pruugi aga juhuslikkuse elemendi tõttu olla kõikumiste mustrite tuvastamiseks usaldusväärsed. Seetõttu kasutatakse praktikas igakuiseid andmeid mitme aasta (tavaliselt vähemalt kolme aasta) kohta. Seejärel arvutatakse see iga kuu kohta keskmine väärtus tase kolmeks aastaks, seejärel määratakse kogu seeria keskmine kuutase ja iga kuu keskmiste suhe seeria üldisesse kuu keskmisesse tasemesse (protsendina).

Ülesanded ja harjutused iseseisvalt

1. Ettevõttel on järgmised näitajad:

Määrake esimese poolaasta kohta:

1) I ja II kvartali ning I poolaasta keskmine käibekapitali kulu kuus;

2) baaskasvumäärad ja käibekapitali väärtuse tõus; kontrollida nendevahelist suhet;

3) igakuine keskmine kasvutempo ja käibekapitali väärtuse suurenemine;

4) käibekapitali väärtuse absoluutne kasv II kvartalis võrreldes I kvartaliga.

2. Kasutades dünaamikanäitajate vahelist seost, määrake tabelis puuduvate dünaamikaseeriate ja ahela dünaamika näitajate tasemed, kasutades järgmisi assotsiatsiooniettevõtte toodete toodangu andmeid (võrreldavates hindades):

3. Kõikide piirkonna müügikanalite jaemüügikäibe kohta on saadaval järgmised andmed:

Uurida piirkonna jaekaubanduse käibe üldist trendi kuude lõikes aastatel 2001–2003. pühkige:

1) 1. lähteandmete teisendamine ajavahemike suurendamise teel:

a) a) kvartali tasemel,

b) b) aasta tasemel;

2) jaemüügi käibe kvartaalse taseme tasandamine libiseva keskmise abil.

Kujutage graafiliselt dünaamikaseeria tegelikke ja silutud tasemeid.

Tehke järeldused jaemüügikäibe trendi olemuse kohta kõigis piirkonna müügikanalites.

4. Piirkondliku jaevõrgu puuvillaste kangaste tarnimise aastasisese dünaamika kohta kvartalite kaupa aastatel 2001–2003 on järgmised andmed.

Analüüsida puuvillaste kangaste tarnimise aastasisest dünaamikat:

1) määrab hooajalisuse indeksid analüütilise sirgjoonduse meetodil;

2) esitab graafiliselt puuvillase riide hooajalise tarnelaine kvartalite lõikes ja teeb sellest järeldused.

5. Piirkonnas ametlikult registreeritud töötute arvu dünaamika suhteline näitaja I poolaastal oli 95%, II poolaastal  108%. Kuidas on töötute arv aastaga tervikuna muutunud?

6. Milline peaks olema keskmine aastane kasvutempo, et kolme aastaga kasvaks toodangu maht 10 miljoni tonni võrra ja ulatuks 100 miljoni tonnini?

7. Väliskaubandusettevõtte müügimahtude (miljonites dollarites) andmete põhjal perioodil 1998–2003 koostati trendivõrrand:

Tehke müügiprognoos 2004. ja 2005. aastaks. tõenäosusega 95%, kui võrrandi suhteline viga on 5,5%.

Praktikas on palju suuri ettevõtteid (eriti riigi piirkondades), kes alles viie kuni kümne aasta pärast oma tegevust planeerivad. Kuid enne seda ülevaadet tegutses enamik ettevõtteid tavapäraselt.

Miks nad suutsid nii kaua planeerimata elada? Minu arvates on selles süüdi kriisieelne turbulentne majandus koos krediidiressursside rohkusega. Igal ajal saaks enamik ettevõtteid pankade abiga sularahapuuduse lihtsalt katta. Ajad on aga muutunud ja me peame "ots-otsaga kokku tulema". Seetõttu on planeerimine vajalik. Kuidas saame arvutada ettevõtte likviidsust teatud perioodiks ilma müüki, oste, kulusid, tulude laekumist jms planeerimata? Ilma planeerimiseta – mitte midagi.

Niisiis, esimene oluline samm kaubandusettevõtte eelarves on müügi planeerimine. Kuigi müügiplaani koostamine on müügiosakonna ülesanne, olen võtnud endale kohustuse lasta müügiplaanid koostada kahes osakonnas: müügiosakonnas ja tootehalduse (ostu)osakonnas, kui see on olemas. Milleks kõike nii keeruliseks ajada? See on hea ristkontroll kavandatud tulemuste kohta, mis arvutatakse erinevate meetoditega.

Müügiosakond koostab müügiplaanid lähtuvalt oma klientide võimalustest, plaanid uute turgude arendamiseks jne. Tihti puuduvad aga müügiinimestel analüüsioskused, mis müügiplaani koostamisel on vajalikud. Appi peaks tulema tootehaldusosakond, mille funktsioonide hulka kuuluvad laohaldus, hinnakujundus, eelarvestamine, analüütika ja tootereklaam.

Ühel või teisel viisil annan teile allpool praktilise müügiplaani arvutamise metoodika:

1. Möödunud müügiperioodide hooajalisuse koefitsientide arvutamine;

2. Müügieesmärkide arvutamine järgmistel alustel:

• hooajalisuse koefitsiendid;
• kasvu (languse) trendid;
• ettevõtte sisemine arengukava;
• arvutatud planeeritud näitajate asjatundlik korrigeerimine.

Möödunud müügiperioodide hooajalisuse koefitsientide arvutamine

Hooajalisuse koefitsiendid määratakse järgmise valemiga:

k hooajalisus = Si / sS

kus Si on konkreetse kuu tegelik müügisumma,

sS – aasta keskmine igakuine müügisumma.

Tabelis nr 1 on toodud praktiline arvutamise näide.

Tabel 1. Hooajalisuse koefitsientide arvutamine

Nagu näha tabelist nr 1, võeti hooajalisuse koefitsiendi arvutamiseks kolme aasta tegelik igakuine müük. Tabeli lõpus arvutati iga aasta keskmine kuu müük MS Exceli valemiga: AVERAGE(). Seejärel arvutati tabeli alumisse plokki hooajalisuse koefitsiendid aasta iga kuu kohta. Võtame näiteks 2005. aasta esimese kuu koefitsiendi arvutamise, mis saadi järgmiselt: 18 500 / 30 725 = 0,60.

Konkreetsel aastal hooajalisust mõjutada võivate välistegurite tasandamiseks arvutasime iga kuu hooajalisuse koefitsientide keskmised (tabeli 1 alumine rida). On väga oluline, et kõigi aasta hooajalisuse koefitsientide summa oleks “12,00”, mis näitab arvutuste õigsust.

Müügieesmärkide arvutamine

Põhineb: hooajalisuse koefitsiendid, kasvu (languse) trendid, ettevõtte sisemine arengukava.

Majanduskasvu (languse) trend

Planeeritavate müügisummade arvutamisel on vaja arvestada majanduse arengutrendi. On äärmiselt vale tugineda ainult ettevõttesisesele infole (meie puhul möödunud perioodide müügile). Enne kriisi tegid paljud ettevõtted oma plaane ainult oma ajalooliste andmete põhjal. Ja see toimis seni, kuni kriis nende meelt raputas. Ja enamiku kaubandusettevõtete jaoks oli šokk müügiandmete põhjal moodustatud paisutatud varud, mis ei ennustanud kuidagi riigi majanduse halvenemist. Jah, ettevõtte tegelik müük peegeldab praegusi suundumusi, mis on majanduses juurdunud, kuid need ei ennusta selle pöördepunkte. Trendikoefitsient on pigem ekspertnäitaja, mida ei saa täpselt välja arvutada. See põhineb majandusolukorra arengu analüüsil ja prognoosil. Majandusanalüüsi teema on omaette laiaulatuslik teema, mida käesolevas artiklis ei käsitleta.

Ettevõttesisene arengukava

See on ettevõtte plaan järgmiseks majandusaastaks, mis sisaldab teavet selle kohta ettevõtte arengustrateegiad. Selline teave võib sisaldada plaane müügikanalite arendamiseks, ettevõtte kliendibaasi suurendamiseks jne, mis lõppkokkuvõttes kajastuvad kavandatavas müügikasvu tasemes.

Seega jätkame pärast hooajalisuse koefitsientide arvutamist planeeritud müügi igakuiste summade arvutamist.

Tabel 2. Kuu planeeritud müügisummade arvestus

Esmalt arvutame kokku uue perioodi planeeritud müügisumma (rida „Müük (plaan) – 2008“ tabelis nr 2). Ettevõtte juhtkond määras 2008. aasta müügi kasvutempo tasemele 1,2 - 20% eelmise aasta tegeliku müügi kasv. Kuna 2007. aasta tegelik müük ulatus 495 545 USD-ni, on 2008. aasta planeeritud tase: 551 454 USD. (495 545 USD + 20%).

Seejärel määrame real "k trend" iga kuu koefitsiendid. Eeltoodud näitest (tabel 2) on näha, et teises kvartalis ootame riigis ettevõtlusaktiivsuse kasvu 5% (koefitsient 1,05), III ja IV kvartalis aga 10%.

Reale “k hooajalisus” sisestame eelnevalt arvutatud (tabel 1) keskmised hooajalisuse koefitsiendid.

Planeeritud müügisumma määramiseks on vaja iga kuu kohta teha järgmine arvutus: planeeritud müügi keskmine kuusumma (551 454 cu / 12 kuud = 45 955 cu) korrutatuna k hooajalisuse ja k trendiga.

Arvestuslike planeeritud näitajate ekspertkorrigeerimine

Pärast uue perioodi müügiplaani arvutamist on vaja saadud arvudest loogiliselt aru saada. See võimaldab tuvastada kohti, kus valemid ei pruugi olla arvesse võtnud mitmeid teie peas elavaid ja numbritega raskesti kirjeldatavaid tegureid. Korrigeeritud müügiplaan muutub mustandiks ja selle vaatab üle ettevõtte juhtkond. See, mida juhtkond otsustab, on hoopis teine ​​lugu...