管理会计学-4上课

管理会计学哈工大管理学院会计系周振华第四章预测分析预测分析概述销售预测成本预测利润预测资金需要量预测第一节预测分析概述经济预测及其分类经济预测一般程序经济预测及其分类经济预测：根据已知历史资料和现有经济条件，按经济发展的内在规律，有目的的预计和推测未来经济发展趋势与水平的过程。经济预测分类经济预测宏观经济预测微观经济预测非财务预测财务预测销售预测成本预测利润预测资金预测中观经济预测经济预测一般程序确定预测目标。收集、整理和分析各种预测（历史）资料。选定预测方法，建立预测模型，确定预测误差。进行实际预测。评价预测结果，修正预测误差，提交预测报告。确定预测目标输入收集信息资料整理信息资料分析信息资料选定预测方法确定预测模型估计预测误差处理输出获得预测结果提出预测报告反馈图4-1经济预测一般程序第二节销售预测销售预测的概念与意义定量分析法销售预测的概念与意义销售预测：根据历史的销售资料与市场需求的变化，预测未来一定时期内有关产品的销售量和销售状态及其变动趋势。销售预测的意义：销售预测是企业经营预测的前提销售预测是企业经营决策的依据定性分析法判断分析法推销人员意见综合法经理人员综合判断法专家判断法产品寿命周期分析法定量分析法销售预测趋势预测法因果预测法指数平滑法加权平均法时间序列回归法一元线性回归法二元线性回归法多元线性回归法二次曲线回归法产品市场寿命周期是指产品的市场寿命,即一个产品从开始投入市场到被市场淘汰为止的整个时期.它是消费者从接受、认同到拒绝产品的全过程.典型的产品寿命周期经历初创期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。（1）投入期。又称介绍期，是产品投入市场的初期阶段。产品刚刚问世，尚未被消费者和经销商所了解和接受，销售量增长缓慢，销售增长率不稳定，生产成本高，促销费用大，利润低，甚至亏损。（2）成长期。是产品被广大消费者和经销商接受，销售量迅速增长的阶段。产品基本定型，生产稳定，批量增大，成本逐渐下降，利润大幅度提高，并达到最高峰。（3）成熟期。是产品销售量已经达到饱和状态。这时销售量达到顶峰，销售增长迅速减慢，利润稳定或下降。（4）衰退期。指产品已经陈旧老化，开始被淘汰。销售量和利润都迅速下降，销售增长率呈现负值，价格下跌。趋势预测法趋势预测法:将过去的历史资料按发生时间的先后顺序排列成一个时间数列，根据时间数列随时间而发生的趋势来进行预测。趋势预测法可以分为：加权平均法、指数平滑法、时间序列回归法月份123456789101112销量（Qt）100120130160190230260300280290300320加权平均法的概念加权平均法：在掌握全部N个资料的基础上，按近大远小的原则确定各期的权数并计算加权平均销量的一种方法。加权平均法的公式：权数Wt必须满足Wt＋１＞Wt（t＝1，2，3，…，n－1）的条件。(按近大远小的原则)确定权数Wt的方法有自然权数法和饱和权数法各期权数之和该期权数某期销售量)(预测销售量（）＝Q＝tttWWQ)(自然权数法自然权数法：要求按自然数1，2，…，n的顺序确定权数，即令W1＝１，W2＝2，…，Wn＝n。Q预测销售量（）＝2)1()(2)1()(nnWQtt＝期数期数该期权数某期销售量饱和权数法饱和权数法：要求各期权数之和为1，即令∑Wt=1。如当m＝3时，可令Ｗ1=0.2，W2=0.3，W3=0.5，依此类推。Q)()(ttWQ该期权数某期销售量预测销售量（）＝例4-1某企业生产一种产品。2008年1～12月份销售量资料如下表所示。要求按自然权数加权平均法、饱和权数加权平均法来预测2009年1月份的销售量。实际销售量资料单位：吨月份123456789101112销量（Qt）100120130160190230260300280290300320表4—1解：（l）自然权数加权平均法：)(ttWQ100×1+120×2+130×3+160×4+190×5+230×6+260×7+300×8+280×9+290×10+300×11+320×12＝=20480（吨）2)1(nn＝212)121(＝78来年l月的预测销售量＝7820480＝262.56（吨）（2）饱和权数加权平均法：m＝３时，可令Ｗ1=0.2，W2=0.3，W3=0.5来年l月的预测销售量＝290×0.2+300×0.3+320×0.5＝308（吨）指数平滑法指数平滑法：是指在综合考虑前1期预测销售量和前1期实际销售量信息的基础上，利用事先确定的平滑指数和（1－平滑指数）为权数，来确定未来预测销售量的一种特殊加权平均法。指数平滑法计算公式：预测销售量（）＝平滑指数×前1期实际销售量+(1-平滑指数)×前1期预测销售量＝α×Qt-1+(1-α)Qt-1：前1期实际销售量；α表示平滑指数，属于经验数据，取值范围通常在0．3一0．7之间。tQｔ－１Ｑｔ－１Ｑ前1期预测销售量例：已知2008年12月实际销售量为320吨，假设2008年12月的预测销售量为283.8吨。要求计算2009年l月的预测销售量。设α＝０.４2009年l月的预测销售量＝0.4×320+(1-0.4)×283.8=298.3(吨)例4-1某企业生产一种产品。2008年1～12月份销售量资料如下表所示。实际销售量资料单位：吨设α＝０.４，2008年1月预测销售量110吨。要求：用指数平滑法预测2009年1月份的销售量。已知前一期（2008年12月）的实际销售量为320吨，但不知道前一期的预测销售量。告诉了2008年1月预测销售量110吨，如何计算前一期（2008年12月）的预测销售量？月份123456789101112销量（Qt）100120130160190230260300280290300320平滑指数法计算表时间tQt0.4×Qt-1123456789101112100120130160190230260300280290300320—404852647692104120112116120128—110.0106.0111.6119.0135.4157.2186.3215.8249.5261.7273.0283.8—66.063.667.071.481.294.3111.8129.5149.7157.0163.8170.3110.0106.0？111.6119.0135.4157.2186.3215.8249.5261.7273.0283.8298.31tＱ(1－0.4)×1tＱtＱ来年l月的预测销售量＝0.4×320+(1-0.4)×283.8=298.3(吨)时间序列回归法时间序列回归法的概念时间序列回归法的基本公式修正的时间序列回归法举例时间序列回归法的概念和公式时间序列回归法：是指通过分析一段时期内销售量（Q）与时间（t）的函数关系，来建立回归模型并据此进行预测的一种方法。时间序列回归法的基本公式：预测模型为：Q＝a＋bt回归系数a、b的计算公式为：ntbQa=22)(ttnQttQnb=修正的时间序列回归法利用修正的时间自变量T计算回归系数的方法称为修正的时间序列回归法。（1）判断n的奇偶性，确定修正的T值①如果n为奇数修正的T值确定表月份t1234567T-3-2-10+1+2+3②如果n为偶数修正的T值确定表月份t1234567８T-７-５-３-1+1+3+5+7（2）列表计算n、ＱＱ、、、２TTT（3）利用公式，计算回归系数a、ba=nQb=2TTQ（5）确定预测期的T值，代入上式计算预测销售量。（4）建立回归模型＝a＋bTQ例4-1某企业生产一种产品。2008年1～12月份销售量资料如下表所示。实际销售量资料单位：吨要求：按表所示资料，要求用修正的时间序列回归法预测2009年1月及2月的销售量。月份123456789101112销量（Qt）100120130160190230260300280290300320修正的直线回归法计算表月份QTTQT2123456789101112100120130160190230260300280290300320-11-9-7-5-3-11357911-1100-1080-910-800-570-23026090014002030270035201218149259119254981121n=12∑Q=2680∑T=0∑TQ=6120∑T2=572a=nQ=122680=223.33b==5726120=10.70则=223.33+10.70T∵明年1月的T值为13(11+2)，２月的T值为15(13+2)∴=223.33+10.70×13=362.43（吨）=223.33+10.70×15=383.83（吨）∑TQ∑T2TQ13Q15Q因果预测法因果预测法：是指根据变量之间存在的因果的相关关系(函数关系)，按预测因素（即非时间自变量）的未来变动趋势来推测预测对象（即因变量）未来水平的一类相关预测方法。一元线性回归法、二元线性回归法、二次曲线回归法、指数曲线回归法二元线性回归法二元线性回归模型：是分析一个因变量与两个自变量之间呈线性关系时的一种预测方法。基本公式为：y＝a＋b1x1＋b2x2利用最小二乘法和极值原理，可求得三个标准方程式：22221122212211112211xbxxbxayxxxbxbxayxxbxbnayb1＝2212221212221)(xxxxxxyxxyxb2＝2212221211221)(xxxxxxyxyxxa＝nxbxby2211例9：某企业近六年来所发生的加工费收入与机器工作小时、直接人工小时具有相互关系，运用二元线性回归预测法，预测当年机器工作小时计划为16万机时，直接人工小时为32万工时的加工费收入，其历史数据资料如表。表历史数据资料年份040506070809加工费收入（万元）151819171620机器工作小时（万机时）101412111523直接人工小时（万工时）222430282526表二元线性回归预测计算表NyX1X2X12X22X1x2X1yX2y040203040509151819171620101412111523222430282526100196144121225169484576900784625676220336330308375338150252228187240260330432570476400520105751559554045193713172728解：设：y代表加工费收入（因变量）；x1代表机器工作小时（第一自变量）；x2代表直接人工小时（第二自变量）；a、b1、b2代表回归系数。①编制二元线性回归预测计算表，如表所示。②将上表有关数据代入公式，求解回归系数，确定二元线性回归预测方程：b1＝3725.01937404595519372728404513172b2＝4682.0193740459551937131727289552a＝749.061554682.0753725.0105二元线性回归方程为：y＝0.749＋0.3725x1＋0.4682x2③进行预测：将该企业2010年机器工作小时和直接人工小时计划数代入上述二元线性回归预测方程，预测2010年的加工费收入为：Y2010＝0.749＋0.3725×16＋0.4682×32＝21.6914(万元)二次曲线回归法较常用的二次曲线回归模型如下：y＝a＋bx＋cx²式中：y表示因变量；x表示自变量；a、b、c表示回归系数。Σy=na+bΣx+cΣx²Σxy=aΣx+bΣx²+cΣx³Σx²y=aΣx²+bΣx³+cΣx4例10：某企业2009年1—5月份销售量与广告宣传费资料如表所示，销售量与广告宣传费保持二次曲线回归相关关