В статье рассматривается подход регрессивного анализа затрат в закупках на примере категории фильтрационных материалов. Файл примера можно скачать бесплатно и без регистрации.

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 17. 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:

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 17:
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.

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 $.