4经营预测

——二○一二年十月——管理会计学西安工程大学管理学院张丽丽[e-mail]第4章经营预测4.1经营预测概述4.2销售预测4.3成本预测4.4利润预测4.5资金需要量预测学习目标•掌握经营预测的各种预测方法和适用条件，重点掌握成本预测的具体步骤。•理解销售预测与成本预测、利润预测、资金需要量预测的关系，着重理解销售预测的意义。•了解经营预测的基本原则和程序。4.1经营预测概述经营预测是指根据历史资料和现在的信息，运用一定的科学预测方法，对未来经济活动可能产生的经济效益和发展趋势作出科学的预计和推测的过程。•4.1.1经营预测的意义•4.1.2经营预测的基本原则•4.1.3经营预测的程序•4.1.4经营预测的方法1、企业进行经营决策的基础和依据2、有利于提高企业的竞争能力3、企业进行科学管理的基础1、延续性原则2、相关性原则3、统计规律性原则4、实事求是原则5、成本效率原则1、确定预测目标2、收集数据和信息3、选择预测方法4、进行实际预测5、对预测结果进行修正1、定性分析方法：主要包括集合意见法、德尔菲法、专家小组法和寿命周期法2、定量分析法：一般包括时间序列预测法和因果预测法预测分析销售预测利润预测成本预测资金预测销售预测是在市场调查的基础上，预计和测算企业的有关产品在未来某一时期内的销售量或销售收入。利润预测是在销售预测的基础下，对企业未来应达到的利润水平和实现利润条件的预测。成本预测是在企业未来发展目标确立的情况下，对实现目标利润的成本及发展趋势作出的预测。资金预测是在销售预测、利润预测和成本预测的基础上，对企业未来的一定时期内，为实现既定发展目标需要的资金量的测算。预测分析是根据有关会计资料及其他资料，运用科学的方法，对事物未来的发展趋势作出事先的预计和推测。预测分析是企业决策分析的前提，科学预测是决策正确性的保证。预测分析又是企业编制全面预算的依据，全面预算的编制是以销售预算为起点，而销售预算的编制又是以销售预测为依据，只有进行科学的市场预测，才能避免盲目生产或产品供不应求造成的损失。4.2销售预测销售预测的基本方法可分为定性分析和定量分析两大类。•4.2.1定性销售预测•4.2.2定量销售预测1、判断分析法2、调查分析法1、趋势预测分析法（算术平均法、加权平均法、指数平滑法）2、因果预测分析法（回归直线法、对数直线法、多元回归法）3、季节预测分析法4、购买力指数法非数量分析法。依靠预测人员丰富的实践经验和知识以及主观的分析判断能力，在考虑到政治经济形势、市场变化、经济政策、消费倾向等对经营影响的前提下，对事物的性质和发展趋势进行预测和推测的分析方法。4.2.1定性销售预测定性销售预测方法又分为判断分析法和调查分析法两大类。销售人员根据直觉判断进行预估，然后由销售经理加以综合，从而得出企业总体的销售预测的一种方法。1、判断分析法中盛公司有三名销售人员,一名经理。每个预测者预计其销售量和概率如表4-1所示。先用概率计算出每个预测者的期望值，然后用加权平均法加以综合。例4-1假设经理的预测更准确、更重要，将其预测的权重确定为2，而将销售人员的预测权重均确定为1，则综合预测结果为：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。2、调查分析法在调查时应当注意：首先，选择的调查对象要具有普遍性和代表性，调查对象应能反映市场中不同阶层或行业的需要及购买需要；其次，调查的方法一定要简便易行，使被调查对象乐于接受调查；再次，对调查所取得的数据与资料要进行科学的分析，注意去伪存真、去粗取精。中盛公司是一家电冰箱生产企业，根据调查资料可测算出市场潜量和该公司销售量如表4-2。例4-2凡是顾客数量有限，调查费用不高，每个顾客意向明确又不会轻易改变的，可以采用此种方法。也称数量分析法，主要应用数学的方法，对与销售有关的各种经济信息进行科学的加工处理，并建立相应的数学模型，充分揭示各有关变量之间的规律性联系并作出相应预测结论。4.2.2定量销售预测定量销售预测具体方法趋势预测分析法因果预测分析法季节预测分析法购买力指数法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。1、趋势预测分析法这种方法假设事物的发展将遵循“延续性原则”，是可以预测的。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。算术平均法加权平均法指数平滑法回归分析法二次曲线法问题：各种方法的适应性？某企业2012年1-6月份的销售额如表所示。例题算术平均法月份123456合计实际销售额1802001902101802201180根据上表所述资料，采用简单平均法预测7月份的销售额。180200190210180220196.676ixYn算术平均法的假设前提是过去怎样，将来也会怎样发展，将来的发展是过去的延续。当各历史时期的销售量呈现增减趋势时，采用算术平均法进行预测销售就不妥当了，因为算术平均法把每个观察值看成同等重要，不能体现这种增减趋势。在销售预测中，由于市场变化较大，一般来说，离预测期越近的实际资料对其影响越大，离预测期越远的实际资料对其影响越小。基于这一事实，加权平均法按照历史销售量距离预测期的远近分别加权，权数选择的原则是近大远小，计算出加权平均数，作为未来的销售预测数。加权平均法公式ⅠiiixY公式Ⅱ1=niiiYWX11iW（）1232...n（）某企业2012年1-6月份的销售额如表1所示。例题加权平均法月份123456合计实际销售额1802001902101802201180按照各个观察值与预测值不同的相关程度分别规定适当的权数，是运用加权平均法进行销售预测的关键。各期权数以自然数加权，分别为1、2、3、4、5、6，则7月份的预测数如下：iiixY654321622051804210319022001180214210=200.48或者48.200216220215180214210213190212200211180Y1=niiiYWX【例4-3】见教材109.（ExponentialSmoothing，ES）是布朗（RobertG.Brown）提出。布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到未来，所以将较大的权数放在最近的资料。指数平滑法实质上也是一种加权平均法，计算的是指数平滑平均数。指数平滑法其计算公式如下：11(1)tttSaXaS•式中，St为t期的销售预测值；St-1为t期上一期的销售预测值；Xt-1为t期上一期的销售实际值；a为满足0a1条件的常数，亦称指数平滑系数。•指数平滑法实际上是以a和1-a为权数的一种特殊的加权平均法，只要知道上期的预测销售量St-1和上期的实际销售量Xt-1，就可以预测本期的销售量St。指数平滑系数α的确定•指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，因此合理确定α的取值方法十分重要。•α的取值容易受主观影响，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响；如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择：•经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。（1）当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；（2）当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；（3）当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；（4）当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。•试算法。根据具体时间序列情况，参照经验判断法，大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。某企业2012年1-6月份的销售额如表1所示。例题指数平滑法月份123456合计实际销售额1802001902101802201180指数平滑法的计算中，关键是a值的选择。a的取值大小决定了上期实际数和预测数对预测值的影响。a的取值越大，上期实际数对预测值的影响越大；反之，上期预测数对预测值的影响越大。一般情况下，实际数变化较大时，a取值在0.7左右；实际数变化趋势较平稳时，a的取值在0.3左右。用指数平滑法进行预测，设a为0.3，6月份的预测数为230万元，则7月份的预测数如下：=0.3×220+（1-0.3）×230=227（万元）11(1)tttSaXaS【例4-4】中盛公司1-6月电冰箱的销售量情况如表4-4所示。月份t实际销售量xt112002100031300412005117061350如果假设a为0.3，1月份销售量的预测值为1250台，则2-7月的销售量预测值如表4-5所示。月份taxt-1(1-a)St-1St1125020.3×1200（1-0.3）×1250123530.3×1000（1-0.3）×1235116540.3×1300（1-0.3）×1165120650.3×1200（1-0.3）×1206120460.3×1170（1-0.3）×1204119470.3×1350（1-0.3）×11941241与加权平均法相比，指数平滑法有以下两个优点：•第一，a值可以任意设定，比较灵活方便；•第二，在不同程度上考虑了以往所有各期的观察值，比较全面。影响产品销售的因素是多方面的，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。2、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（一元回归分析法）、对数直线法和多元回归法等。也称一元回归分析法，是假定预测对象销售量的变量因素只有一个，根据直线方程式y=a+bx，按照数学上的最小二乘法来确定一条误差最小、能正确反映自变量x与因变量y之间关系的直线。又称最小二乘法。（1）回归直线法根据历史的销售量（y）与时间（x）的函数关系，利用最小二乘法的原理建立回归分析模型进行销售预测。其中：a、b称为回归系数，计算公式为：22()nxyxybnxxybxan中盛公司专门生产电冰箱的压缩机，而决定电冰箱的压缩机销售量的主要因素是电冰箱的销售量。假设近5年全国电冰箱的实际销售量的统计资料和中盛公司电冰箱压缩机的实际销售量资料如表所示。例4-6年份20×420×520×620×720×8压缩机销售量（万只）2025303640电冰箱销售量（万台）100120140150165假设预测期20×9年全国电冰箱的销售量预测为180万台，采用最小二乘法预测20×9年中盛公司电冰箱压缩机的销售量如下：①在y=a+bx公式中，设y为压缩机销售量；x为电冰箱销售量；a为原来拥有的电冰箱对压缩机的每年需要量；b为每销售万台电冰箱对压缩机的需要量。②根据给定资料编制计算表，如表4-7所示。③根据计算表的数值，代入最小二乘法公式中，计算a与b的值。222-151==0.313()593725-nxyxybnxx（521200675）（675）151-0.313675==-12.065ybxan④将a与b的值代入公式y=a+bx，得出预测结果