第9章物流成本分析、预测与决策

第9章物流成本分析、预测与决策•知识点：•物流成本分析•物流成本预测•物流成本决策•难点：•物流成本决策方法第9章物流成本分析、预测与决策•要求•熟练掌握以下内容：•●物流成本分析方法•●物流成本预测方法•●物流成本决策方法•了解以下内容：•●物流成本分析指标第9章物流成本分析、预测与决策•本章详细介绍物流企业如何根据已有资料对企业成本水平进行分析，进而对未来成本水平进行合理预测，并对企业短期经营和长期经营进行成本决策。掌握成本分析、预测和决策的各种方法是本章学习的重点。第1节物流成本分析与预测•10.1.1物流成本分析•物流成本分析是在成本核算及其他有关资料的基础上，运用一定的方法，揭示物流成本水平的变动，进一步查明影响物流成本变动的各种因素。物流成本分析的主要目的是在实现既定的顾客服务水平的条件下降低企业的物流成本，提高企业的竞争能力。•在实际工作中，物流成本分析可以采用对比分析法、比率分析法、因素分析法和作业成本分析法等方法。第1节物流成本分析与预测•1.对比分析法•比较分析法是把两个经济内容相同、时间或空间地点不同的经济指标相减从而进行分析的一种方法。比较分析法是日常分析工作中最常用的一种方法。•物流成本指标的对比分析一般有三个方面：实际物流成本指标与计划指标对比；本期实际物流成本指标与前期实际物流成本指标对比；本期实际物流成本指标与同行业先进水平对比。第1节物流成本分析与预测•比较分析法是一种绝对数的比较分析，只适用于同类型企业、同质指标进行对比分析。采用对比分析法时，应注意进行对比的成本指标，在经济内容、计算方法、计算期间和影响指标形成的客观条件等方面的可比性。如果相比的指标之间有不可比因素，应先按可比的口径进行调整，然后再进行对比。第1节物流成本分析与预测•2.比率分析法•比率分析法是通过计算各项指标之间的相对数，即比率，借以考察成本活动的相对效益的一种分析方法。比率分析法一般有以下三种形式。•（1）相关指标比率分析法•这种分析方法是计算两个性质不同而又相关的指标的比率进行数量分析的方法。在实际工作中，由于企业规模不同等原因，单纯对比销售收入或利润等绝对数的多少，难以准确说明各个企业经济效益好坏，但如果计算成本与销售收入或利润相比的相对数，即销售收入成本率或成本利润率，就可以较为准确地反映各企业经济效益的好坏。第1节物流成本分析与预测•（2）结构比率分析法•结构比率分析法又称比重分析法，或称构成比率分析法，它主要是通过计算某项成本指标的各个组成部分占总体的比重来分析其内容构成的变化。例如：把构成产品生产成本的各个成本项目(直接材料、直接工资、制造费用)与产品生产成本比较，计算占总成本的比重，然后把不同时期同样产品的成本构成相比较，观察产品成本构成的变化与提高生产技术水平和加强经营管理的关系，就能为进一步降低成本指明方向。第1节物流成本分析与预测•（3）趋势比率分析法•趋势比率分析法是指对某项经济指标不同时期数值进行对比，求出比率，分析其增减速度和发展趋势的一种分析方法。由于计算时采用的基期数值不同，趋势比率又分为定基比率和环比比率两种形式。•定基比率＝比较期数值/固定基期数值×100%•环比比率＝比较期数值/前一期数值×100%第1节物流成本分析与预测•比率分析法的主要优点在于，通过比率计算，可以把某些不可比的企业变成可比的企业，便于外部或内部决策者选择投资方案时进行比较分析。但比率法也存在不足之处：①比率的数字只反映比值，不能说明其绝对额的变动；②比率分析法与比较分析法一样，无法说明指标变动的具体原因。第1节物流成本分析与预测•2.因素分析法•对比分析法和比率分析法两种方法，只能揭示实际数与基准数之间的差异，即揭示差距，但难以揭示产生差距的原因。因为一个经济指标的完成，往往是多种因素影响的结果。只有把这种综合性的指标分解为各种构成，从中找出主要因素，分清责任，才能了解指标完成好坏的真正原因。这种把综合性指标分解为各个因素的方法，称为因素分析法。第1节物流成本分析与预测•因素分析法是将某一综合指标分解成若干个相互联系的因素，并分别计算、分析每个因素影响程度的一种方法。因素分析法是一种常用的方法，它可以衡量各项因素影响程序的大小，从而找出原因，提出改进措施，降低成本费用。采用因素分析法是把某产品成本费用综合指标分解为各个原始相关因素，从而分析和计算引起指标变化的各因素的影响程度。•在进行因素分析法操作时，常采用连环代替法（也叫连锁代替法）来对各项因素影响程度的大小进行分析。第1节物流成本分析与预测•连环替代法是根据因素之间的内在依存关系，依次测定各因素变动对经济指标差异影响的一种分析方法。•连环替代法的分析程序为：•（1）分解指标因素并确定因素的排列顺序•将影响某项经济指标完成情况的因素，按其内在依存关系，分解其构成因素，并按一定的顺序排列这些因素。•（2）逐次替代因素•每次将其中一个因素由基期数替换成分析期数，其他因素暂时不变。每个因素替换为分析期数后不再返回为基期数。后面因素的替换均是在前面因素已经替换成分析期数的基础上进行的。如此类推，有几个因素需要替换几次，逐一地替换。第1节物流成本分析与预测•（3）确定影响结果•每个因素替换以后，均会得出一个综合指标的结果，将每个因素替换以后的结果与替换以前的结果相减，即可得出该替换因素变动对综合指标的影响数额。•（4）汇总影响结果•将已计算出来的各因素的影响额汇总相加与综合指标变动的总差异比较，确定其计算的正确性。第1节物流成本分析与预测•连环替代法的主要作用在于分析计算综合经济指标变动的原因及其各因素的影响程度。但该方法也有一定的局限性，在运用时应注意它的如下特点：(1)连环替代的顺序性。(2)替代因素的连环性。连环替代法是严格按照各因素的排列顺序逐次以一个因素的实际数替换其基数。除第一次替换外，每各因素的替换都是在前一个因素替换的基础上进行的。(3)计算结果的假设性。运用这一方法在测定某一因素影响是以假定其他因素不变为条件的。第1节物流成本分析与预测•10.1.2物流成本预测•所谓物流成本预测，就是指依据物流成本与各种技术经济因素的依存关系，结合发展前景及采取的各种措施，利用一定的科学方法，对未来期间的物流成本水平及其变化趋势做出科学的推测和估计。•物流成本预测能使企业对未来的物流成本水平及其变化趋势做到“心中有数”，并能与物流成本分析一起为企业的物流成本决策提供科学的依据，以减少物流成本决策中的主观性和盲目性。第1节物流成本分析与预测•一般来说，物流成本有两类预测方法，分别为时间序列预测法和回归分析法。•1．时间序列预测法•时间序列预测法的基本思路是把时间序列作为随机变量序列的一个样本，应用概率统计的方法，尽可能减少偶然因素的影响，做出在统计意义上较好的预测。时间序列预测法又分为趋势平均法和指数平滑法。•（1）趋势平均法•基本计算公式为：•某期预测值=最后一期移动平均数+推后期数×最后一期趋势移动平均数。第1节物流成本分析与预测•例：某物流公司2007年各月的实际物流成本如下表所示，请运用趋势平均法预测该公司2008年第一季度各月份的物流成本（假设移动周期数为5）•某物流公司2007年各月的实际物流成本第1节物流成本分析与预测第1节物流成本分析与预测•根据上表有关数据，可对该公司2008年第一度各月份物流成本预测如下：•2008年1月份物流成本=174.4+4×1.6=180.8（万元）•2008年1月份物流成本=174.4+5×1.6=182.4（万元）•2008年1月份物流成本=174.4+6×1.6=184（万元）第1节物流成本分析与预测•（2）指数平滑法•设以Fn表示下期预测值，Fn−1表示本期预测值，Dn−1表示本期实际值，a为平滑数(其取值范围为0a1)，则Fn的计算公式为：•Fn=Fn−1+a(Dn−1−Fn−1)=aDn−1+(1−a)Fn−1•由上式类推下去，可得展开式：•例：某物流企业2007年各月份实际物流成本如下表所示，假设2月份的物流成本预测值为1月份的实际值，平滑系数为0.7，请运用指数平滑法确定该企业2008年1月份的物流成本。第1节物流成本分析与预测第1节物流成本分析与预测•2.回归分析法•回归分析法是通过对观察值的统计分析来确定它们之间的联系形式的一种有效的预测方法。回归分析法是一种从事物因果关系出发进行预测的方法。在实际操作中，根据统计资料求得因果关系的相关系数，相关系数越大，因果关系越密切。通过相关系数就可确定回归方程，预测今后事物发展的趋势。第1节物流成本分析与预测•求一个变量对另一个变量的因果关系，叫一元回归分析；而求多个变量之间的因果关系，叫多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常情况下，线性回归分析法是回归分析中最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以先借助数学手段化为线性回归问题再处理。第1节物流成本分析与预测•回归分析法的主要步骤是：•（1）相关行分析•相关行分析是借用统计方法用计算自变量、因变量观察样本资料的相关系数，说明变量之间的线性相关密切程度，并通过r显著性检验指出这种线性相关密切程度的显著性水平。相关性分析是回归分析的前提，只有预测的变量间存在相关关系才可运用这种方法，如果变量间没有相关关系，则不能利用回归分析法进行分析和预测。第1节物流成本分析与预测•（2）确定预测模型•根据主要影响因素自变量的个数和自变量与因变量之间因果关系关联形态，以及搜集的资料，按照回归分析基本原理，建立回归方程预测模型。•（3）利用模型进行预测•以下仅就一元线性回归分析介绍回归分析法的主要步骤。•（1）相关性分析。•相关性的分析可以通过画散点图或计算相关系数r来判断自变量x和应变量y之间是否存在线性关系及其相关程度。第1节物流成本分析与预测•散点图又称散点分布图，是以一个变量为横坐标，另一变量为纵坐标，利用散点（坐标点）的分布形态反映变量统计关系的一种图形。特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。•将散点图运用于相关性分析，大致可以分为完全正线性相关、完全负线性相关、正线性相关、负线性相关、非线性相关和不相关等六种类型。•相关系数公式如下：第1节物流成本分析与预测•r计算结果在-1和1之间，r=0时，变量之间不相关，r的绝对值越接近于1时，表明相关程度越高。经验数据表明，0|r|≤0.3为微弱相关，0.3|r|≤0.5为低度相关，0.5|r|≤0.8为显著相关，|r|0.8为高度相关。第1节物流成本分析与预测第1节物流成本分析与预测•2）确定预测模型•根据主要影响因素自变量的个数和自变量与因变量之间因果关系关联形态，以及搜集的资料，按照回归分析基本原理，建立回归方程预测模型。•（3）参数估计•假设预测目标因变量为y，影响它变化的一个自变量为x，因变量随自变量的增（减）方向的变化。一元线性回归分析就是要依据一定数量的观察样本（xi,yi），i=1，2…，n，找出回归直线方程：y=b0+b1x第1节物流成本分析与预测第1节物流成本分析与预测•（4）利用模型进行预测•根据模型及确定的参数对某一变量下的应变量进行预测。•（5）统计检验•预测值是否可信，其波动范围如何，需要进行置信度检验，以对预测结果进行评定。•某企业2007年各月份的物流作业量与物流成本数据如下表所示。第1节物流成本分析与预测第1节物流成本分析与预测•解：•（1）相关分析：将物流作业量作为自变量x，将物流成本作为应变量y，根据以上资料绘制散点图：第1节物流成本分析与预测第1节物流成本分析与预测•从上图可以看出，物流成本与物流作业量是一种正相关关系，近似于直线。•计算相关系数进一步分析：第1节物流成本分析与预测第1节物流成本分析与预测第1节物流成本分析与预测第2节物流成本决策•物流成本决策是以物流成本数据为依据，结合其它技术、经济因素进行研究、分析，决定采取的行动方针，并进行可行性分析然后选择最佳方案。•10.2.1量本利分