Формула для расчета коэффициента вариации:
, где

хi — значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период,

х — среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа,

n — число периодов.

Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Стандартное отклонение - это абсолютная мера рассеивания вариантов ряда. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь совершенно разный смысл. Поэтому, при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20% и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.

Пример таблицы MS Excel (упакован в формат Zip 26Kb) по проведению анализа XYZ. Исходными данными являются результаты деятельности региональной розничной сети за 1 квартал 2002 года.

Первый шаг: Определить объекты анализа

Клиент, Поставщик, Товарная группа/подгруппа, Номенклатурная единица, и т.п.

Второй шаг: Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта

Средний товарный запас, руб.; Объем продаж, руб.; Доход, руб.; Количество единиц продаж, шт.; Количество заказов, шт., и т.п.

Третий шаг: Определить период и количество периодов, по которым будет проводиться анализ.

Неделя, Декада, Месяц, Квартал/Сезон, Полугодие, Год

Общие рекомендации:

Данный метод анализа имеет смысл, если количество анализируемых периодов больше трех, чем больше количество периодов , тем более показательными будут результаты. При этом сам период должен быть не меньше чем горизонт планирования принятый в Вашей компании.

Например: Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки Абсолют (которую заказывают раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели ), то результат будет менее показательный. При таком периоде 99% ассортимента магазина попадут в категорию «Z», 1% в категорию «Y», и какой можно сделать вывод? Вы работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке? В данном случае оптимально будет провести анализ по ежемесячным продажам.

Более интересная ситуация возникает при анализе продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т.п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше чем квартал просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию « Z».

Четвертый шаг: Определить коэффициент вариации для каждого объекта анализа.

Формула коэффициента вариации:
где,

хi — значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период,

х — среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа,

n — число периодов.

Общие рекомендации:

1. Не пытайтесь написать всю формулу в одной ячейке, разбейте формулу на несколько ячеек.

2. Возведение в квадрат - ^2, извлечение корня - ^0,5

Пример формулы подкоренного выражения =((C3-G3)^2+(D3-G3)^2+(E3-G3)^2)/3,

Затем извлечение корня и деление на среднее значение - =H3^0,5/G3

3. Обратите особое внимание на объекты анализа, у которых есть периоды с нолевыми значениями. Либо исключите их из анализа, либо измените формулу расчета коэффициента вариации.

Рекомендации для продвинутых пользователей:

В MS Excel есть пара стандартных формул значительно облегчающих жизнь: =КВАДРОТКЛ(ряд до 30 значений) – это числитель подкоренного выражения

Вся формула примет вид: =(КВАДРОТКЛ(C3:E3)/СРЗНАЧ(C3:E3))^0,5/ СРЗНАЧ(C3:E3)

и = ДИСПР(ряд до 30 значений) – это все подкоренное выражение.

Теперь формула станет совсем компактной:

=ДИСПР(C3:E3)^0,5/СРЗНАЧ(C3:E3)

Самый простой вариант:

СТАНДОТКЛОНПА(C3:E3)/СРЗНАЧ(C3:E3)

Обратите особое внимание на наличие нолей в ячейках. Если в ячейке забит ноль, то эта ячейка учитывается как значимая. Если ячейка пустая, то она не учитывается в расчете. В случае если ноль – это объективное значение данного параметра, его нужно оставить. Если товар появился в анализируемый период, то ячейку можно сделать пустой и тогда в расчет попадут только нужные периоды. Другими словами, у Вас появляется возможность не переписывая всю формулу, изменять значение -n (количество периодов)

Очень удобно, для справки, добавить ячейку с формулой - =СЧЁТ(D3:F3), и получить справочную информацию по скольким периодам рассчитано значение данного коэффициента вариации.

Надеюсь, это облегчит Вам проведение XYZ – анализа.

Пятый шаг: Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.

Шестой шаг: Определение групп X, Y и Z.

Рекомендуемое распределение:

Группа X – объекты, коэффициент вариации значение по которым не превышает 10%.

Группа Y – объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10% - 25%.

Группа Z – объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%.