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第三章物流成本预测与决策物流成本预测1物流成本预测的概念2物流成本预测的必要性3物流成本预测的步骤4物流成本预测的方法引例欧洲迪斯尼的困境欧洲迪斯尼是位于巴黎郊外的大型主题公园,开业后的早期几年中,该公园有持续不断的财务问题,到最后严重到需考虑正式关闭的问题。该公园面临的问题是欧洲迪斯尼的收入不足以补偿其成本,公园的容量、雇员人数、各种座位及所有营业其他方面几乎都是根据游客的人数预测而确定其规模的。在欧洲其他地方再没有迪斯尼公园,所以当时的预测是根据美国迪斯尼的情况作出的,令人遗憾的是,后来的结果证明,美国和欧洲业务有显著差别。最好的一年迪斯尼吸引了近1000万游客,这要比预测数字低13%,与此同时,每一游客的平均花费也比预测数字少10%,其结果导致该年产生了53.4亿法郎的巨额亏损。情况更糟的是,后来游客人数进一步下降到不足900万。之所以如此,是因为所有决策都是依据并不正确的预测作出的。一物流成本预测的概念和步骤(一)物流成本预测的概念和含义预测具有三个共同特征:1.都以不同程度历史资料为依据2.都涉及未来3.都存在不稳定性依据有关物流成本的历史资料和企业具体的经济技术水平,应用一定的技术方法,对未来期间物流成本水平及其发展趋势去做出科学的推测和估计。(二)物流成本预测的必要性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”,以减少物流成本决策中的主观性和盲目性。1.为物流成本决策提供依据。2.为确定目标成本打下基础。3.可有助于提高企业物流成本管理的应变能力。(三)物流成本预测的步骤设定预期目标收集相关资料建立预测模型评价与修正预测值二、物流成本预测的方法物流成本的预测方法可以分为两大类:定量分析法和定性分析法。实践中,企业物流成本预测通常要同时使用定性和定量两种方法进行。主要运用统计学的知识。二、物流成本预测的方法-定性分析法专家要有代表性各方面但互不认识专家要有丰富的经验和知识专家要具有一定的物流成本调研能力与预测方面的知识和经验专家的人数要适当≤15人(一)德尔菲法又称专家意见法主观判断步骤通常如下:1.仔细设计问卷,采用函询方式就所要预测的成本内容向有关领域内的专家提出问题;2.每一个专家匿名地、独立地完成问卷,提出各自的意见;3.将各个专家的意见收集起来进行综合整理;4.将综合结果反馈给所有专家;5.专家根据综合结果,在慎重考虑其他专家的意见后,或保留原先预测意见,或提出修正的预测意见;6.重复3、4、5步骤直到取得大体上一致的意见。【典型特征】(1)依据系统的程序,采用匿名发表意见的方式,能使每一位专家独立自由地作出自己的判断。(2)通过多轮次向专家征求看法的问卷调查,经过反复归纳、修改,最后汇总成专家基本一致的看法。(3)既能发挥专家会议集思广益、取长补短的优点,又能避免权威人士的意见影响他人或碍于情面不愿意发表与其他人不同的意见以及出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面意见的缺点。德尔菲法的这些特点使它成为一种最为有效的判断预测法。该法的主要缺点一是此预测靠主观判断,如果专家选择不合适,预测也很难准确;二是耗时太长。应用某书刊经销商采用德尔非法对某一专著销售量进行预测。该经销商首先选择若干书店经理、书评家、读者、编审、销售代表和海外公司经理组成专家小组。将该专著和一些相应的背景材料发给各位专家,要求大家给出该专著最低销售量、最可能销售量和最高销售量三个数字,同时说明自己作出判断的主要理由。应用将专家们的意见收集起来,归纳整理后返回给各位专家,然后要求专家们参考他人的意见对自己的预测重新考虑。专家们完成第一次预测并得到第一次预测的汇总结果以后,除书店经理B外,其他专家在第二次预测中都做了不同程度的修正。重复进行,在第三次预测中,大多数专家又一次修改了自己的看法。第四次预测时,所有专家都不再修改自己的意见。因此,专家意见收集过程在第四次以后停止。最终预测结果为最低销售量26万册,最高销售量60万册,最可能销售量46万册。(二)头脑风暴法是1939年美国人奥斯本首先提出的。这种方法的基本点可以归纳为“开动脑筋、相互启发、集思广益”。由于头脑风暴法尊重集体智慧,所以在企业界受到普遍重视。头脑风暴法又称专家会议法、集思广益法,是指预测者邀请有关专家以开讨论会的方式,向专家获取有关预测对象的信息,经归纳、分析、判断和推算,预测事物未来发展变化趋势的一种预测方法。采用头脑风暴法进行预测时,邀请的专家通常包括:①方法论学者,即预测领域的专家;②设想产生者,即所讨论问题的专家;③分析者,即讨论问题领域的高级专家;④演绎者,即具有发达的思维推断能力的专家。——经理们为了捕捉灵感,因此会去集思广益。美国第一流的广告商奥斯本发明这一方法。它有4项基本原则:1.不许批评:在开会时,绝对禁止对别人的建议或意见指手划脚,横加批评,以减少禁区;2.畅所欲言,自由畅谈:任何想法不必讲清理由,越开放越好,没有什么心理负担或压力;4.免费搭车,不断完善:为了激发一连串的灵感,欢迎和鼓励协调别人的各种看法,演变成新的见解。3.多多益善,追求数量:数量高于质量,只要是献计献策,总有一些点子能派上用场;(二)定量预测方法定量预测法又称分析计算法或统计预测法。它是在占有比较完整的历史资料的基础上,通过数据的整理分析,运用一定的模型或公式对预测对象的未来趋势作出定量预测的一种方法。定量分析法主要有两类成本预测方法,分别为因果关系物流成本预测法和时间序列预测法(也叫趋势预测法)。1.因果关系物流成本预测法因果关系物流成本预测法是通过考察物流成本与其他相关指标之间相互依存、相互制约的规律性联系,通过建立相应的因果数学模型进行的物流成本预测分析方法。因果关系物流成本预测法具体包括高低点法和回归分析法等。①高低点法高低点法是只选用相关范围内物流成本影响因素观察值的最高点与最低点,连接这两点的直线所对应的线性方程即为所要估计的物流成本函数。高低点法应用的前提是物流成本可按成本习性分为固定物流成本和变动物流成本,变动物流成本是指物流成本额随业务量的增减变化而近似成比例增减变化的物流成本。高低点法物流成本模型:y=a+bxy——一定期间的成本的总发生额a——固定成本部分;b——单位变动成本;x——业务量选用一定历史资料中的最高业务量与最低业务量的总成本(或总费用)之差△y,与两者业务量之差△x进行对比,求出b,然后再求出a。b=(因素值最高点的物流成本-因素值最低点的物流成本)/(最高点因素值-最低点因素值)a=因素值最高点的物流成本-b×因素值最高点或者a=因素值最低点的物流成本-b×因素值最低点例3-1(P52)例3-2已知某配送公司的物流总成本与配送次数的关系如下表,请用高低点法求解物流总成本和配送次数之间的关系模型。月份123456次数6578109总成本(万元)150130180200240245②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。从量的方面来说,事物变化的因果关系可以用一组变量来描述,因为因果关系可以表述为变量之间的依存关系,即自变量与因变量的关系。运用变量之间这种客观存在着的因果关系,可以使人们对未来状况的预测达到更加准确的程度。回归分析法分为一元线性回归预测和多元线性回归预测,这里我们重点介绍一元回归直线法。26回归直线法(最小二乘法)根据最小二乘原理,从大量历史数据中计算出最能反映成本变动趋势的回归直线方程在确认因变量与自变量之间存在线性关系之后,便可建立回归直线方程:y=a+bx式中,y为因变量,x为自变量,a为固定成本,b为单位变动成本。回归直线法(最小二乘法)n个观测值∑yi=na+b∑xi∑xiyi=a∑xi+b∑xi解方程组,得n∑xiyi-∑xi∑yin∑xi-(∑xi)再求a=i=1ni=1ni=1i=1nni=1nb=22i=1ni=1ni=1ni=1ni=1n2∑y-b∑xin例3-3P54例题2.时间序列预测法(趋势预测法)时间序列物流成本预测法是以物流成本为因变量,以时间为自变量而建立的函数关系,或根据历史的、按时间顺序排列的一系列数据,应用一定的数学方法进行加工计算,借以预测物流成本未来发展趋势的分析方法。(1)简单平均法(2)加权平均法(3)移动平均法(4)指数平滑法1.简单平均法是指以企业过去几个时期实际销售量的算术平均值,作为下一期的预测值。其计算公式为:Xt为第t期的预测值,xi为第i期的实际值;n为资料期数。例题3.1简单平均法某企业07年1-6月份仓储成本表月份123456仓储成本(千元)445045605570根据简单平均法,求7月份仓储成本。Y=(44+50+45+60+55+70)/6=54千元2.加权平均法:根据实际值距预测其的远近,给实际值的权数不同1092.加权平均法:根据实际值距预测其的远近,给实际值不同权数10912•加权平均法适用于具有详细固定成本与变动成本历史资料的物流活动进行预测时:首先,确定物流成本模型y=a+bxy——一定期间的成本的总发生额a——固定成本部分;b——单位变动成本;x——业务量按照事先确定的权数,分别对固定成本总额和单位变动成本总额进行加权,确定物流成本y=a+bx=∑aW/∑W+∑bWx/∑W(W为权数)例题3-4:P553.移动平均法移动平均法是根据历史各期物流成本自主选择移动期,并以移动期内的平均值作为未来物流成本水平的一种预测方法。它是将历史物流成本按时间顺序划分为若干数据点均等的组,并以此向前平均移动一个数据,计算各组的平均数,并组成新的时间序列进行预测。一般按3期或5期为一组,求出该组的平均值。通过逐步向后移动,用近期数据代替远期数据,用新的平均值修订原来的平均值,从而反映实际物流成本增减趋势。(1)简单移动平均法步骤:简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下:Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n式中,Ft--对下一期的预测值;n--移动平均的时期个数;At-1--前期实际值;At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。例题3-5简单移动平均法某企业07年1-6月份仓储成本表月份123456仓储成本(千元)445045605570根据简单移动平均法,求7月份仓储成本。(n=3)Y=(60+55+70)/3=61.7千元例题:已知某企业的仓储成本具体情况如下表,用移动平均数求2012年的成本预测?(N=5)观察值仓储成本Xt199050199152199256199357199460199572199681199782199890199990200092200181200292200310020049520051072006962007972008972009962010982011100观察值仓储成本XtZt(N=5)At趋势变动āt(N=5)1990501991521992565519935759.44.419946065.25.819957270.45.25.6199681776.65.51997828364.41998908743.71999908702.82000928921.82001819121.62002929212.2200310095322004959831.520051079911.320069698.4-0.60.420079798.60.2-0.120089796.8-1.820099697.60.82010982011100观察值仓储成本XtZt(N=5)At趋势变动āt(N=5)1990501991521992565519935759.44.419946065.25.819957270.45.25.6199681776.65.51997828364.41998908743.71999908702.82000928921.82001819121.62002929212.2200310095322004959
本文标题:第三章物流成本预测与决策
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