第四章-经营预测

经营预测，是指企业根据现有的经济条件和掌握的历史资料以及客观事物的内在联系，对生产经营活动的未来发展趋势和状况进行的预计和测算。管理会计中的预测分析，是指运用专门的方法进行经营预测的过程。1、预测分析的基本步骤⑴明确预测目标。⑵收集和整理资料。⑶选择预测方法。⑷建立预测模型、分析判断并检查验证。⑸结合定性分析的结论修正预测值。⑹报告预测结论。2、预测分析的方法定量分析法定性分析法（1）定性分析法（MethodsofQualitativeAnalysis）：又称非数量分析法。主要依靠人们的主观分析判断来确定事物的未来状况和发展趋势。主体：有经验的管理人员、销售人员、财务人员和工程技术人员按照过去积累的经验进行分析与判断，各自分别提出初步的预测意见，然后进行综合、补充和修正，得出最终预测结论。适用范围：在缺乏完整的历史资料或有关变量之间不存在较为明显的数量关系等情况下，适合采用此种方法。定量分析法（MethodsofQuantitativeAnalysis）：根据较为齐备的历史资料，采用统计推断的方法或建立数学模型，对事物未来发展趋势进行预测的方法。时间序列法，又称为趋势外推法，它将某指标过去的变化趋势作为预测的依据，而把未来作为历史的自然延续的一种方法。属于这类方法的有算术平均法、移动平均法、平滑指数法和修正的时间序列回归分析法等。因果预测法：根据预测对象与其他相关指标之间相互依存、相互制约的联系，来建立相应的因果数学模型所进行的预测分析方法。属于这类方法的有回归分析法、指标建立法、投入产出法和经济计量法等。预测分析的方法预测分析方法定量分析法定性分析法趋势外推分析法因果预测分析法算术平均法移动平均法趋势平均法加权平均法平滑指数法修正的时间序列回归分析法本量利分析法投入产出法回归分析法经济计量法判断分析法调查分析法3、预测分析的内客销售预测利润预测成本预测资金预测第二节销售预测在市场经济中，企业必须“以需定销”、“以销定产”，因此，企业销售预测处于先导地位，它对进行利润预测、成本预测和资金预测，安排经营计划，组织生产和进行长、短期决策都起着重要作用。一、定性的销售预测1、判断分析法，是指熟悉市场变化情况的人员对产品未来的销售量做出判断的一种方法。主体：可以是本企业熟悉销售业务，对市场将来发展变化趋势较为敏感的领导人、销售人员、管理人员，也可以是企业外聘的专家。方法：主观判断法特尔菲法专家小组法1）主观判断法含义：又称意见汇集法。企业的每一个销售人员对他负责的产品的市场现状和发展前景、企业在市场竞争中所处的地位都很清楚，根据他们的经验，结合市场调查的情况，可以较快地做出判断。优点：费时短、耗费小，具有较强的实用价值。缺点：某一个销售人员来说，对问题理解的广度和深度往往受到一定的限制，而且他们对形势的估计可能过于乐观或悲观，从而干扰预测结论的准确性。2）特尔菲法含义：又称专家调查法，它主要是采用通讯的方式，通过向各有关专家发出预测问题调查表的方式来收集专家们的意见，然后由企业有关部门把各专家意见综合、整理和归纳，做出预测判断的方法。注意：在征询意见时，各专家之间应尽量做到互不通气，以使各位专家能真正根据自己的经验、观点和方法进行预测，避免受到特别权威专家的左右。不应忽视少数人的意见。【例1】特尔菲法的应用已知：某公司准备推出一种新产品，由于该新产品没有销售记录，公司准备聘请专家共7人，采用特尔菲法进行预测，连续三次预测结果如表1所示。表1特尔菲法专家意见汇总表单位：件专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最高最可能最低最高最可能最低最高最可能最低123002000150023002000170023002000160021500140090018001500110018001500130032100170013002100190015002100190015004350023002000350020001700300017001500512009007001500130090017001500110062000150011002000200011002000170011007130011001000150015001000170015001300平均值198615571214210017431286208616861343公司在此基础上，按最后一次预测的结果，采用算术平均法确定最终的预测值是1705件1750=(2086+1686+1343)/33）专家小组法含义：由企业组织各有关方面的专家组成小组，运用专家们的集体智慧进行判断的方法。小组中的专家们可以广泛讨论、相互启发，以弥补个人意见的不足，可以全面深入地分析研究问题。缺点：预测结果也容易受少数特别权威人士意见的左右。2、调查分析法通过对有代表性顾客的消费意向的调查，了解市场需求的变化趋势，进行销售预测的一种方法。二、定量销售预测1、趋势预测分析法根据企业历史的、按发生时间的先后顺序排列的一系列销售数据，应用一定的数学方法进行加工处理，按时间数列找出销售随时间而发展变化的趋势，由此而推断其未来发展趋势的分析方法。常用的趋势分析法有算术平均法、加权平均法、指数平滑法、回归分析法和二次曲线法等。1）算术平均法含义：根据过去若干时期的销售量（额）的算术平均数作为未来销售量（额）预测数的预测法。公式：1）算术平均法优点：计算简单。缺点：没有考虑时间序列的变化趋势，且将各期间的差异平均化，因而可能会使预测结果产生较大的误差。适用于：各期销售量基本稳定的产品的预测，如不存在季节性变动的日用品的预测。1）算术平均法幼稚模型：如果销售没有明显升降变动趋势，还可以直接把最近期的观察值粗略地作为下一期的预测值使用，即ttSS1ˆ2）简单移动平均法和加权移动平均法简单移动平均法：含义：以连接预测期的若干期历史数值为基数，把它们的平均数作为下期预测数的方法。平均时，采用移动的方法，增加近期数值，剔除远期数值。公式：式中n为移动平均所取期数。当近期数值与预期数值较接近时采用此法。2）简单移动平均法和加权移动平均法加权移动平均法：含义：根据距离预测期的远近，按“近大远小”的原则确定各期权数，以加强近期数据在预测中的影响程度。在计算过程中通常采用自然数作为权数。公式：移动平均是局部平均，反映的是短期的平均销售水平。该方法适用于一个长期稳定、但短期有波动的情形。[例4-3]教材第109页。3）指数平滑预测法含义：也称为指数移动平均法，它也重视利用近期资料，但不用加权计算办法，而是采用一个平滑指数（α）来调整前期实际和预测数据，确定下期预测数的一种方法。公式：3）指数平滑预测法4）时间序列回归法含义：又称为直线趋势法。如果以时间作为横坐标，以销售量（额）作为纵坐标，用坐标点表示过去一定时期的销售量（额），如果这些代表销售量（额）的坐标点能大致上形成一条直线，则说明销售量（额）与时间之间基本上存在着线性联系，就可据以拟合一条用直线表示的趋势线，并以它为基础向外延伸，以预测未来。方法：可以应用最小二乘法原理，确定一条与全部观测值误差的平方和最小的趋势线。4）时间序列回归法[例]芯科计算机公司1998－2007年台式计算机的实际销售量见表5-3。运用历史资料拟合一条趋势线，并预测芯科计算机公司2008年计算机的销售量。4）时间序列回归法根据表5－3提供的资料，运用Excel软件中的回归分析功能拟合计算机销售量的趋势直线。具体步骤如下：⑴在空白电子表格中将年份和销售量数据输入⑵打开“数据分析”对话框在Excel的“工具”下拉菜单中，点击“数据分析”选项（见图5－1），即可打开相应对话框。初次使用“数据分析”功能时，在“工具”下拉菜单中可能找不到“数据分析”选项，这时需要在该菜单中选择并点击“加载宏”，在打开的对话框中，选中“分析工具库”选项后，点击“确定”即可。4）时间序列回归法4）时间序列回归法⑶打开“回归”对话框在“数据分析”对话框中选中“回归”（见图5－2），并点击“确定”后，即可打开“回归”对话框。4）时间序列回归法⑷对“回归”对话框进行设置在“回归”对话框中，在“Y值输入区域”小窗口中输入“$B$1:$B$10”，即计算机销售量数据在电子表格中所在区域位置；在“X值输入区域”小窗口中输入“$A$1:$A$10”（见图5-3），即年份在电子表格中所在区域位置；其余选项取默认值，点击“确定”后即可得到输出结果。4）时间序列回归法⑸获取计算与分析结果输出结果包括三个表格，第三个表格中第一列数据即为直线趋势估计中的参数：截距a为-19920.73，斜率b为10.12，据此得到如下趋势直线：4）时间序列回归法2、因果分析法影响产品销售的因素是多方面的，既有企业外部因素，也有企业内部因素，既有客观因素，又有主观因素。但在这些因素中，有些因素对产品销售起着决定性的作用或与产品销售存在某种函数关系，只要找到与产品销售(因变量)相关的因素(自变量)以及它们之间的函数关系，就可以利用这种函数关系进行产品的销售预测。这种销售预测方法就是因果预测分析法。因果预测分析法最常用的方法是回归分析法。回归分析法又包括回归直线法、对数直线法和多元回归法等。因果预测分析法——指标建立法已知：某企业生产一种汽车轮胎，假定其年销量y受到以下因素影响：(1)按长期合同向某汽车制造厂定量供应的轮胎数量a；(2)某地区装备该种轮胎正在使用中的汽车应予更新的轮胎数x1；(3)x1取决于这类汽车上年实际行驶里程及载重量的吨千米指标x2及该种轮胎的磨损更新经验指数b1；(4)上述汽车制造厂增产汽车所需要的轮胎量x3；(5)x3取决于汽车厂增产的产量Q、该厂原有库存轮胎量x4与单车需用轮胎数b2；(6)企业在该地区的市场占有率b3。经过分析，建立的因果预测模型如下：y=a+(x1+x3)b3=a+〔b1x2+(Qb2-x4)〕b3相关指标的数据为：a=50000只、b1=0.2×10-4只/吨千米、x2＝2.25×109吨千米、Q=2000辆、b2=4只/辆、x4=5000只、b3=75%要求:利用上述模型预测该企业的轮胎销售量。预测轮胎销售量=50000+〔0.2×10-4×2.25×109+(2000×4-5000)×75%=50000+〔45000+(8000-5000)×75%=86000(只)因果预测分析法——回归分析法已知：A企业通过调查发现，甲产品的销售量与当地居民人均月收入有关，已知本地区连续6年的历史资料如表2所示，该企业生产甲产品的市场占有率为25%，假设2004年居民人均月收入为700元。表2资料年度199819992000200120022003居民人均月收入（元）350400430500550600甲商品实际销量(吨)101112141516(1)用回归直线分析法建立甲产品的销售量预测模型；(2)预测2004年本地区甲产品的销售量；(3)预测2004年A企业甲产品的销售量。解：(1)根据所给资料，列表计算如表5—7所示：年份居民人均月收入x商品销售量yxyx2y2199835010350012250010019994001144001600001212000430125160184900144200150014700025000019620025501582503025002552003600169600360000256n=6∑x=2830∑y=78∑xy=37910∑x2=1379900∑y2=1042计算相关系数r因为相关系数趋近于1，表明x与y之间基本正相关，可以建立回归模型。22637910283078r0.9969(613799002830)(6104278)222nxyxy637190283078b0.02nx(x)61379900-2830ybx780.022830a1.28n6