Miau Wiki - A felhasználó közreműködései [hu]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T23:49:49Z

Leas: /* Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
## Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
## Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
## Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 2 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 9 100,- Ft ( 3000+100+6000 )
* Az ösztönös értékelés kivitelezéséért a tervező cég 50% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 13 650,- Ft

A tananyag szerinti megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 4 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 7 100,- Ft ( 3000+100+4000 )
* A tananyag szerinti értékelés kivitelezéséért a tervező cég 150% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 17 750,- Ft

Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége:

* Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége: 2 000,- Ft (9100-7100).
* Ennek értelmében elmondható, hogy a tananyag szerinti megoldás 2 000,- Ft-tal olcsóbb.
* A két elemzési módszer várható piaci értéke alapján, a módszer értékesítésével 6 100,- Ft-ot spórolhatunk meg.(17750-13650+2000)
* Ennek értelmében 6100,- Ft reményében kezdem el a tanagyag szerinti feldolgozást.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

* Az ösztönös értékelés:

** Az ösztönös értékelés eredményeként a Lombard Lízing csoport lenne a győztes.

* A tananyag szerinti megoldás:

** Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

* Az ösztönös értékelés megoldása nagymértékben szubjektív, ezt alátámasztani hitelesen nem tudjuk.
* A tananyag szerinti megoldás viszont objektívebb, ami kellően megalapozza döntésünket. Az eredmény lényegesen megbízhatóbb.

Ügyfél oldalról a további következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

* A saját elemzés módszere szubjektív, így nem kellően alátámasztható a megbízhatósága
* A tananyag szerinti megoldás megbízhatóbb, objektívebb képet ad és kevesebb időt és energiát igényel.
* A saját és a tananyag szerinti módszer közötti költség különbözete 2 000,- Ft.
* A tananyag szerinti megoldás 6 100,- Ft hasznot hoz. A tervezett haszon tehát megvalósul.

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből, illetve a várható haszonból adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T23:41:20Z

Leas: /* Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
## Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
## Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
## Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 2 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 9 100,- Ft ( 3000+100+6000 )
* Az ösztönös értékelés kivitelezéséért a tervező cég 50% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 13 650,- Ft

A tananyag szerinti megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 4 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 7 100,- Ft ( 3000+100+4000 )
* A tananyag szerinti értékelés kivitelezéséért a tervező cég 150% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 17 750,- Ft

Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége:

* Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége: 2 000,- Ft (9100-7100).
* Ennek értelmében elmondható, hogy a tananyag szerinti megoldás 2 000,- Ft-tal olcsóbb.
* A két elemzési módszer várható piaci értéke alapján, a módszer értékesítésével 6 100,- Ft-ot spórolhatunk meg.(17750-13650+2000)
* Ennek értelmében 6100,- Ft reményében kezdem el a tanagyag szerinti feldolgozást.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

* Az ösztönös értékelés:

** Az ösztönös értékelés eredményeként a Lombard Lízing csoport lenne a győztes.

* A tananyag szerinti megoldás:

** Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

* Az ösztönös értékelés megoldása nagymértékben szubjektív, ezt alátámasztani hitelesen nem tudjuk.
* A tananyag szerinti megoldás viszont objektívebb, ami kellően megalapozza döntésünket. Az eredmény lényegesen megbízhatóbb.

Ügyfél oldalról a további következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T23:36:38Z

Leas: /* Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
## Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
## Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
## Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 2 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 9 100,- Ft ( 3000+100+6000 )
* Az ösztönös értékelés kivitelezéséért a tervező cég 50% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 13 650,- Ft

A tananyag szerinti megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 4 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 7 100,- Ft ( 3000+100+4000 )
* A tananyag szerinti értékelés kivitelezéséért a tervező cég 150% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 17 750,- Ft

Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége:

* Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége: 2 000,- Ft (9100-7100).
* Ennek értelmében elmondható, hogy a tananyag szerinti megoldás 2 000,- Ft-tal olcsóbb.
* A két elemzési módszer várható piaci értéke alapján, a módszer értékesítésével 6 100,- Ft-ot spórolhatunk meg.(17750-13650+2000)
* Ennek értelmében 6100,- Ft reményében kezdem el a tanagyag szerinti feldolgozást.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

* Az ösztönös értékelés:

** Az ösztönös értékelés eredményeként a Lombard Lízing csoport lenne a győztes.

* A tananyag szerinti megoldás:

** Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T23:32:35Z

Leas: /* A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
## Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
## Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
## Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 2 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 9 100,- Ft ( 3000+100+6000 )
* Az ösztönös értékelés kivitelezéséért a tervező cég 50% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 13 650,- Ft

A tananyag szerinti megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 4 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 7 100,- Ft ( 3000+100+4000 )
* A tananyag szerinti értékelés kivitelezéséért a tervező cég 150% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 17 750,- Ft

Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége:

* Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége: 2 000,- Ft (9100-7100).
* Ennek értelmében elmondható, hogy a tananyag szerinti megoldás 2 000,- Ft-tal olcsóbb.
* A két elemzési módszer várható piaci értéke alapján, a módszer értékesítésével 6 100,- Ft-ot spórolhatunk meg.(17750-13650+2000)
* Ennek értelmében 6100,- Ft reményében kezdem el a tanagyag szerinti feldolgozást.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T23:32:05Z

Leas: /* A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
## Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
## Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
## Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 2 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 9 100,- Ft ( 3000+100+6000 )
* Az ösztönös értékelés kivitelezéséért a tervező cég 50% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 13 650,- Ft

A tananyag szerinti megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* szakértői munkadíj
** bérköltség: 4 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* az internet költsége 100 Ft
* programhasználat díja 0 Ft.
* Az összes költség tehát: 7 100,- Ft ( 3000+100+4000 )
* A tananyag szerinti értékelés kivitelezéséért a tervező cég 150% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan: 17 750,- Ft

Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége:

* Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége: 2 000,- Ft (9100-7100).
* Ennek értelmében elmondható, hogy a tananyag szerinti megoldás 2 000,- Ft-tal olcsóbb.
* A két elemzési módszer várható piaci értéke alapján, a módszer értékesítésével 6 100,- Ft-ot spórolhatunk meg.(17750-13650+2000)
* Ennek értelmében 6100,- Ft reményében kezdem el a tanagyag szerinti feldolgozást.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T23:01:08Z

Leas: /* A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
## Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
## Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
## Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás:

* adatgyűjtés költsége
** bérköltség: 3 000,- Ft / óra
** munkaigény: 1 óra
* az internet költsége 100 Ft
*
* adatok összegzése ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
*
* Az összes költség tehát: ,- Ft
* Az ösztönös értékelés kivitelezéséért a tervező cég 50% hasznot realizálna
* Piaci értéke várhatóan

A tananyag szerinti megoldás:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

Az ösztönös értékelés és a tanagyag szerinti megoldás különbsége:

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T16:13:48Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
## Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
## Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
## Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T16:13:08Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T16:12:42Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
** Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
** Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
** Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T16:12:13Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben a Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben a Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
* Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben a Lombard
* Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben az MKB Euroleasing
* Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben a Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-29T16:11:01Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerződésszámmal rendelkező finanszírozó: jelen esetben Lombard
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó: jelen esetben Porsche Lízing
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben Lombard
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró: jelen esetben Lombard
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik:
## Mikro, kis és középvállalati ügyfelek: jelen esetben Lombard
## Nagyvállalati ügyfelek: jelen esetben MKB Euroleasing
## Állami, önkormányzati ügyfelek: jelen esetben Budapest Csoport

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T14:29:36Z

Leas: /* Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerzős számmal rendelkező finanszírozó
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít a vizsgált cégek összehasonlításában nem csak a sorrendre, hanem a tényleges különbségekre számszerűsítve is.

Nagyon várom már a 2012-es év statisztikáit is, hogy azokat is a táblázatba foglalva megláthassam a tendenciákat, illetve hogy a szakdolgozat írása közben is több területen használhassam ezt a módszert.

A sors igazságtalansága, hogy az elemzésemben győztes Lombard külföldi tulajdonosi döntésre a 2012-es évben kivonult az általa vezetett gépjármű finanszírozási piac vállalati szegmenséből, ezzel teret adva a követőknek.

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T13:50:08Z

Leas: /* Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerzős számmal rendelkező finanszírozó
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=

A módszer többletértéke számomra nem igazából az adott feladat elvégzése során keletkező idő- vagy költség nyereségből adódik, bár az is számszerűsíthető, hanem a módszerrel elvégzett elemzés objektív és tényeken alapuló eredményeiben. Jól rávilágít egy

=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T13:31:04Z

Leas: /* Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerzős számmal rendelkező finanszírozó
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a konklúzió:

Nem elég önmagában a magas szerződésszám, amennyiben a vállalati piac nyertese akar lenni valaki ( lásd CIB ), ha a vállalati részarány alacsony, illetve nem elég a relatíve magas vállalati szerződés arány ha a szerződésszám alacsony ( lásd Porsche Lízing ). A növekedés lehetősége ezekben az irányokban keresendő.

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T13:26:16Z

Leas: /* Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerzős számmal rendelkező finanszírozó
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=

Ügyfél oldalról a következtetés:

A fenti eredmények ismerete alapján abban az esetben, ha objektív döntést kellene hozni, és egy flotta finanszírozására kellene partner választanom, akkor a fenti sorrendben határoznám meg a szóba jöhető partnereket, és az eredmények ismeretében a győztest választanám

Lízingcég oldalról a következtetés:

=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T13:22:49Z

Leas: /* Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerzős számmal rendelkező finanszírozó
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.Ezek alapján az alábbi eredmény született:

# Lombard Lízing csoport
# Budapest Csoport
# Porsche Lízing és Szolgáltató Kft.
# MKB Euroleasing Csoport
# CIB Lízing Csoport

Tehát az adott időszak ( 2008-2011 ) vállalati szegmensében a vizsgált kritériumok alapján a gépjármű lízing piac nyertese a Lombard Lízing csoport

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=
=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T13:17:22Z

Leas: /* Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerzős számmal rendelkező finanszírozó
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=

Az elemzés egyértelmű eredményre vezetett és meghatározta az említett 5 lízingcég sorrendjét az elmúlt 4 év eredményei alapján.

=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=
=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T13:14:34Z

Leas: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerzős számmal rendelkező finanszírozó
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hirdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=
=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=
=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T13:14:17Z

Leas: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=
A TOP 5 gépjármű finanszírozással foglalkozó lízingcég forgalmának összehasonlítása 2008 és 2011 között a vállalati szegmensben

=A feladat előtörténete=
Szakdolgozatomat a gépjármű finanszírozási piac pénzügyi válság utáni átalakulásából, illetve a vállalati szegmensben az operatív lízing és flottakezelés szolgáltatás térnyeréséből írom, így kézenfekvő volt, hogy az elemzést is ebből a témakörből válasszam.
Megtetszett az eljárás, és érdeklődve vártam, hogy milyen eredményt hoz az eddigi tudásommal végzett összehasonlításhoz képest.

=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=

Az emberek általában valamely intuíció által hozzák meg döntéseiket, ezek általában szubjektív döntések. Kevesek sajátossága a logikus és megalapozott döntés előkészítés, elemzés, a lehetséges megoldások hasznosságának és hátrányinak felvázolása, majd ezek ismeretében a legkedvezőbb ( tényleg a legkedvezőbb? ) döntés meghozása, az objektivitás. Sokszor fontosabb érv, hogy a barát mit és miért választott, illetve a konkurencia döntése mi volt, és pont azért vagy azért ne válasszák ugyan azt a megoldást.

A rendelkezésre álló adatok alapján többféle végkövetkeztetésre lehetne jutni.

Például legyen győztes:

# a legnagyobb szerzős számmal rendelkező finanszírozó
# a legnagyobb növekedést, illetve legkisebb csökkenést produkáló finanszírozó
# a legkisebb lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb nem lakossági részaránnyal bíró
# a legnagyobb oly céges részaránnyal bíró, mely az adott vállalkozás kategóriájába tartozik

Illetve akár több kritériumot is figyelembe vehetnénk különböző súllyal.

Ebből is látszik, hogy a döntés még ily kevés adat birtokában is mennyire összetett, és ekkor még a szubjektivitás ( pld. volt már vele kapcsolatom és korrekt partner volt, vagy éppen az ellenkezője ) nem is zavart bele a végeredménybe.

Mindezek fényében szükség lenne egy korrekt, tényeken, egész pontosan adatokon alapuló, valamely matematikai módszert hasznosító alkalmazásra, mely figyelembe veszi a fent említett lehetőségek összességét.

=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=

Az elemzéshez szükséges adatokat hosszas keresés után a Lízingszövetség honlapjáról sikerült beszerezni. Itt szakdolgozat íróként lehetőség van regisztrálni, és nagyon részletes statisztikákat lehet kapni a finanszírozási piacról, ezen belül a gépjármű lízingről is.

Mivel a témámhoz elsődlegesen a céges finanszírozással kapcsolatos adatokra van szükségem, így elsődlegesen erre fókuszáltam. A tényleges piaci pozíciót is figyelembe vettem, de a három vállalati szegmens részaránya adta meg az adott cég pozícióját ezen a területen. Mivel az arányszámok méretfüggetlenek, így fontos volt az adott évben realizált szerződésszám is.
==Objektumok (sorok)==

5 Lízingcég, akik az adott időszak meghatározói voltak a piacon:

* Lombard Lízing Csoport
* CIB Lízing csoport
* Budapest csoport
* MKB Euroleasing Csoport
* Porsche Lízing és Szolgáltató Kft

A vizsgált évek:

* 2008
* 2009
* 2010
* 2011

Ez összesen 5*4=20 objektum

==Attribútumok (X, Y oszlopok)==

* '''Szerződésszám:''' azt mutatja meg, hogy adott évben hány új lízingszerződést kötött az adott finanszírozó. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Lakossági ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a lakossági ügyfelek. Mivel a vizsgálódásunk a vállalati szegmensre irányul, így itt a fordított sorrend a nekünk kedvező, tehát a minél kisebb a jobb

* '''Mikro-, kis és középvállalati ügyfelek aránya:'''azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a mikro-, kis és középvállalati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Nagyvállalati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak a nagyvállalati ügyfelek ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

* '''Állami, önkormányzati ügyfelek aránya:''' azt mutatja meg, hogy az összes új lízingszerződésből milyen arányban vannak az állami, önkormányzati ügyfelek. A vizsgálat szempontjából a sorba rendezésnél a minél nagyobb, annál jobb elv érvényesül

=A feladat által érintett célcsoportok=

A mai céges finanszírozási piacon a döntéshozók nagyon nehezen tudnak dönteni, hogy a beszerezendő gépkocsikat hogyan finanszírozzák. Vásárolják-e meg készpénzben, amennyiben valamely finanszírozás mellett döntenek, akkor az pénzügyi lízing legyen-e, azon belül nyílt vagy zárt végű, esetlegesen válasszák-e az operatív lízinget, és azon belül is a milyen szolgáltatásokkal? Szakdolgozatommal ebben a döntésben akarok segítséget nyújtani. Az elemzés abban segíthet, hogy ha már a finanszírozási formát kiválasztották, akkor a finanszírozót is eldönthessék mellé. Van aki a piacvezető mellett dönt, mert biztonságra törekszik, van aki a helyezettek mellett, mert számít arra, hogy jobban figyelnek rá, és jobb kondíciókat kaphat.

A lízingcégeknek is fontos lehet az elemzés, hiszen láthatják ,hogy mely területen erősek illetve gyengébbek, mely célcsoportban tudnak még növekedni, illetve a konkurencia hol erős és hol támadható.

=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=

A módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból megalapozott és jó döntést hozhatunk. Ezen felül számomra haszon egy új módszer megismerése, ami kellő alapossággal használja a matematika tudományát. Fontos és hasznos új tapasztalatok szerzése, és az érdeklődés az újdonság, egy új módszer iránt.

Az ösztönös megoldás költsége:

* adatgyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* kérdőív összeállítás ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* a megkérdezett célcsoport kiválasztása ( finanszírozók munkatársai, vállalati döntéshozók, könyvelők ) ( 1 munkaóra ) 3 000,- Ft
* interjúk ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* adatok összegzése ( 2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát: 27 100,- Ft

További megoldás lehetne egy szakértőt megbízni, de ennek költsége többszöröse lenne a fentieknek.

A COCO elemzés költségei:

* az adatok összegyűjtése internetről ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft
* az internet költsége kb. 100 Ft
* az elemzés elkészítése ( 1-2 munkaóra ) 6 000,- Ft

Az összes költség tehát így 12 100,- Ft

A COCO elemzés módszerével a feladat megválaszolása jelentős várható költséget ( 15 000,- Ft )és 5 munkaórát takaríthatunk meg, és az így megkapott válasz is sokkal egzaktabb.

=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=

# Létrehoztam egy alaptáblázat munkalapot, ebbe gyűjtöttem össze a adatokat a lízingszövetségi statisztikákból.
# A sorrend munkalapon elkészítettem azt a táblázatot, melyben az adatok sorrendjét kapjuk meg, az attribútumokban említett módszer szerint
# Ezen a munkalapon létrehoztam az inverz sorrend táblázatot is
# Az alap sorrend táblázatot lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek a COCO nevet adtam
# A táblázatban megkapott becslési értékeket összehasonlítottam a tény+0 értékekkel és színjelölésekkel láttam el őket ( minél zöldebb annál jobb, minél pirosabb annál rosszabb )
# Az inverz sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben és bemásoltam egy új munkalapra, melynek az Inverz COCO nevet adtam
# A COCO munkalapon elvégeztem a hitelesség vizsgálatot a ha Delta * Inverz Delta <= 0, akkor hiteles függvény alapján
# Egy új munkalapon kimutatásvarázsló segítségével elkészítettem az adott lízingcégek adott évre vonatkozó becslésérték táblázatát ( forrás a COCO táblázat )
# Ezeknek képeztem az összegét, meredekségét, minimum és maximum értékét, szórását, adtam nekik egy Y értéket ( játékteret )
# Ezeket az adatokat oszloponként sorrendbe tettem, a minél nagyobb annál jobb elv szerint, majd ezt a sorrend táblázatot is lefuttattam a COCO Y=0 futtatókörnyezetben
# Az így kapott táblázatot visszamásoltam a munkalapra, majd elkészítettem az inverz sorrend táblázatot és azt is lefuttattam majd visszamásoltam
# Elkészítettem a hitelesség vizsgálatot a 7. pontban már említett tematika szerint
# A becslés értékek alapján végeredményt hírdethetünk

=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=
=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=
=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T12:59:56Z

Leas: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T12:51:43Z

Leas: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T12:47:19Z

Leas: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T12:43:18Z

Leas: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T12:40:23Z

Leas: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T12:37:56Z

Leas: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T12:02:25Z

Leas: /* A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T11:24:18Z

Leas: /* A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T11:12:25Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T10:46:41Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T10:27:26Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T10:24:59Z

Leas: /* A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T10:05:01Z

Leas: /* A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T09:47:35Z

Leas: /* A feladat által érintett célcsoportok */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T09:45:53Z

Leas: /* A feladat által érintett célcsoportok */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T09:35:55Z

Leas: /* Attribútumok (X, Y oszlopok) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T09:35:24Z

Leas: /* Attribútumok (X, Y oszlopok) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T09:28:57Z

Leas: /* Attribútumok (X, Y oszlopok) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T08:15:39Z

Leas: /* Attribútumok (X, Y oszlopok) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T08:12:09Z

Leas: /* Attribútumok (X, Y oszlopok) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T08:11:32Z

Leas: /* Attribútumok (X, Y oszlopok) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T08:03:10Z

Leas: /* Objektumok (sorok) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T07:41:19Z

Leas: /* A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T07:30:44Z

Leas: /* Objektumok (sorok) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T07:29:10Z

Leas: /* A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T07:27:04Z

Leas: /* A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T07:26:17Z

Leas: /* A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG) */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T07:19:31Z

Leas: /* A feladat előtörténete */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-28T07:14:30Z

Leas: /* A tervezett alkalmazás/megoldás címe */

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-27T13:36:58Z

Leas: /* A tervezett alkalmazás/megoldás címe */

Forrás=
[http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/cegek_leasing.xlsx XLS]

=A tervezett alkalmazás/megoldás címe=

=A feladat előtörténete=
=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=
=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=
==Objektumok (sorok)==
==Attribútumok (X, Y oszlopok)==
=A feladat által érintett célcsoportok=
=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=
=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=
=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=
=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=
=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=
=Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=
[https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]

[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

Lízingcégek összehasonlítása

2013-01-27T13:35:14Z

Leas: