第五章经营预测

第五章经营预测【学习目的与要求】通过本章的学习，了解销售预测中的定性和定量两类预测分析方法，熟练掌握各种定量的销售预测方法的特点及其应用；熟悉目标利润的预测分析方法，理解经营杠杆系数在利润预测中的作用；一般了解成本预测的基本方法。【主要内容】第一节销售预测第二节利润预测第三节成本预测【本章重点】销售预测、利润预测、成本预测的方法及其运用。第一节销售预测一、销售预测的意义二、影响销售变动的主要因素三、销售量预测一、销售预测的意义1、销售预测的概念在对市场进行充分调查的基础上，根据有关产品的历史销售资料和市场需求及其他环境、条件的变化，对在未来一定期间内的销售趋势及预期结果进行测算。2、销售预测的意义①销售预测是企业从事生产经营活动的基点②销售预测是企业制订经营决策的依据③销售预测是企业其他预测的前提二、影响销售变动的主要因素1、内部因素包括市场价格、产品功能与质量、企业提供的配套服务、企业生产能力、企业推销的方法及手段等。2、外部因素包括社会经济发展的规模和速度、社会购买力水平、企业市场占有率、竞争对手情况等。三、销售量预测（一）定性预测分析法（二）定量预测分析法（三）两种预测分析法的比较（一）定性预测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。◆判断分析法◆统计调查法◆关联指标推测法例2通过一些具有丰富经验的经营管理人员或知识渊博的外界经济专家对企业一定期间产品的销售量情况作出判断和预计的一种方法。推销员判断法经理判断法专家判断法（特尔斐法）判断分析法例1【例1】假定北京烟厂对计划期金键牌香烟销售的预测，决定由该厂销售部门经理与京、津、沪的经销商负责人一起成立专门预测小组进行综合判断。他们四人的初步预估资料，如下表所示：又假定根据北京烟厂过去的经验，厂销售部经理与京、津、沪经销商负责人的预测准确性和重要程度，在综合判断时可分别按0.1、0.3、0.2、0.4进行加权。要求：为北京烟厂的金键脾香烟在计划期的销售量作出综合判断。预测人员最高最可能最低数量(千箱)概率数量(千箱)概率数量(千箱)概率销售部经理经销商负责人(京)经销商负责人(津)经销商负责人(沪)868879900.30.20.30.2808275850.50.60.40.5757870800.20.20.30.3解：首先，按每位预测人员对计划期销售量进行预估预测人员1＝86×0.3＋80×0.5＋75×0.2＝80.8(千箱)预测人员2＝88×0.2＋82×0.6＋78×0.2＝82.4(千箱)预测人员3＝79×0.3＋75×0.4＋70×0.3＝74.7(千箱)预测人员4＝90×0.2＋85×0.5＋80×0.3＝84.5(千箱)然后,将四位预测人员的预测结果按0.1、0.3、0.2、0.4进行加权平均，作出最后的综合判断。计划期的预计销售量＝80.8×0.1＋82.4×0.3＋74.7×0.2＋84.5×0.4＝81.54(千箱)【例2】假定华联公司准备于计划期间推出一种新型切削工具，该工具过去没有销售记录。现聘请工具专家、销售部经理、外地经销商负责人等九人采用特尔斐法来预测计划期间该项新型切削工具的全年销售量。华联公司首先将工具的样品、特点和用途分别对专家们作详细介绍，并提供同类工具的有关价格和销售情况的信息。然后发出征求意见函，请九位专家分别提出个人的判断。经过三次反馈，预测结果如下所示：专家编号第一次判断销量第二次判断销量第三次判断销量最高最可能最低最高最可能最低最高最可能最低＃11,8001,5001,0001,8001,5001,2001,8001,5001,100＃21,2009004001,3001,0006001,3001,000800＃31,6001,2008001,6001,4001,0001,6001,4001,000＃43,0001,8001,5003,0001,5001,2002,5001,2001,000＃57004002001,0008004001,2001,000600＃61,5001,0006001,5001,0006001,5001,200600＃78006005001,0008005001,2001,000800＃81,0006005001,2008007001,200800700＃91,9001,0008002,0001,1001,0001,200800600均值1,5001,0007001,6001,1008001,5001,100800要求：根据上述图表中的第三次判断资料，采用加权平均法（最高0.3、最可能0.5、最低0.2）作出计划期新型切削工具的预计销售量的预测。解：预计销售量＝1,500×0.3＋1,100×0.5＋800×0.2＝1,160（件）全面调查法重点调查法典型调查法随机抽样调查法统计调查法例3【例3】某厂经营电视机通用件，经调查得知：甲地电视机实际拥有量为30,000台，该厂在甲地市场占有率为40﹪；乙地电视机实际拥有量为15,000台，该厂在乙地市场占有率为35﹪；丙地电视机实际拥有量为6,000台，该厂在丙地市场占有率为60﹪。另假定通过进一步调查得知，甲地电视机年修理量为3,600台。试对该厂通用件需要量进行预测。解：电视机的修理率＝3,600/30,000＝12﹪该厂通用件需要量＝（30,000×40﹪＋15,000×35﹪＋6,000×60﹪）×12﹪＝2,502（件）在已知两种或两种以上的产品之间的市场需求具有十分密切关系的情况下，根据某一种或几种产品的需求量来推测另一种产品的需求量的一种预测方法。例如汽车轮胎销售量与汽车销售量、纺织面料与服装（正相关关联）；彩色电视与黑白电视（负相关关联）等之间具有关联需求关系。例4关联指标推测法【例4】某汽车轮胎厂预测其汽车轮胎的销量。根据对历史资料的调查和分析，某地区汽车轮胎的社会需求量大约是汽车产量的六倍。2003年该地区汽车产量为100,000辆，计划2004年增产50﹪。此外，该地区目前已有汽车300,000辆，估计每辆汽车平均每年需更换2个轮胎，该厂轮胎的市场占有率为60﹪。试对2004年度该汽车轮胎厂的汽车轮胎的销量进行预测。解：2004年新增汽车轮胎需求量＝100,000×(1＋50﹪)×6＝900,000（个）原有汽车轮胎需求量＝300000×2＝600,000（个）该厂轮胎销售量＝（900,000＋600,000）×60﹪＝900,000（个）（二）定量预测分析法在充分占有历史销售资料的基础上，运用特定的数学方法对现有资料进行加工、改制或延伸，以估计和推测有关产品未来销售变化及发展趋势的一种分析方法。也称为时间序列预测法，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。趋势预测分析法时间为自变量，销售量为因变量。企业过去和现在的某种发展趋势将会延续下去，而且过去和现在发展的条件同样适用于未来。（1）算术平均法（2）简单移动平均法（3）加权平均法（4）趋势平均法（5）指数平滑法（6）回归分析法主要方法（1）算术平均法以过去若干期的销售量或销售金额的算术平均数，作为计划期的销售预测值。计算公式：计划期的销售预测值（Mt+1）＝∑各期销售量（销售额）/期数＝∑Xi/n例5【例5】某企业经营某产品，过去6年的实际销售量如下表。单位：万元年次(t)实际销售量(xt)年次(t)实际销售量(xt)第一年第二年第三年303334第四年第五年第六年352931要求：根据以上资料用算术平均法预测该产品第七年的销售量。解：M7＝（30＋33＋34＋35＋29＋31）/6＝32（万元）1、算术平均法的假设前提是过去怎样，将来也会怎样发展，即将来的发展是过去的延续。2、平均化程度高，能消除偶然性因素的影响；但灵敏度较差，反映数据短期变化趋势的能力较弱。3、该法适用于企业销售量较稳定，变动幅度不大的企业销售量预测。当企业各期的销售量呈现增减趋势时，采用算术平均法进行销售预测就不妥当。注意（2）简单移动平均法对过去若干期间的实际销售量，分段（按相连续的若干区间）计算其简单移动平均数，并以最后一个期间段的移动平均数作为销售预测值。计算公式：计划期的销售预测值Mt+1＝（Xt＋…＋Xt-n+1）/n例6【例6】在例5中，若移动跨期n＝4，用简单移动平均法预测该产品第七年的销售量。解：M5＝（30＋33＋34＋35）/4＝33（万元）M6＝（33＋34＋35＋29）/4＝32.75（万元）M7＝（34＋35＋29＋31）/4＝32.25（万元）该产品第七年的销售量为32.25（万元）年次(t)实际销售量(xt)年次(t)实际销售量(xt)第一年第二年第三年303334第四年第五年第六年352931注意1、预测结果受移动跨期n取值大小的影响n的取值越大，数据平均化程度也越大，越能较好地排除偶然因素地影响；但其数据的灵敏度较差，反映数据短期变化趋势的能力较弱。反之，n的取值越小，灵敏度高，能及时反映短期变化趋势。但其容易受偶然因素的影响。2、该法没有考虑不同时期，即近期与远期的实际销售量对未来期间销售量预测值的不同影响。（3）移动加权平均法指先根据过去若干期的销售量或销售额，按其距离预测期的远近分别进行加权(近期所加的权数大些，远期所加的权数小些)，然后计算其加权平均数，并以此作为计划期的销售预测值。计算公式：计划期的销售预测值Mt+1＝1)1()1(11nnxxnnxnttt例7【例7】同上例，用移动加权平均法（n=4）预测如下：M7＝＝31.5（万元）12343434352429)14(314）－（）－（年次(t)实际销售量(xt)年次(t)实际销售量(xt)第一年第二年第三年303334第四年第五年第六年352931（4）趋势平均法趋势平均法是根据某产品过去若干区间的实际销售量，先分段、连续地计算平均值，再计算相邻两期平均值的变动趋势，然后再分段、连续计算趋势平均值，最后以趋势平均值为依据，计算该产品未来期间销售量预测值。趋势平均法步骤：（1）计算移动平均值；（2）计算相邻两期移动平均值的发展变动趋势，即相邻两期移动平均值之差；（3）计算趋势平均值。即将各期发展变动趋势平均化；（4）依据基期水平和平均发展趋势进行预测。预测期销售量=基期销售量移动平均值+基期趋势值移动平均值×基期与预测期的时间间隔某期的趋势值=该期销售量移动平均值-上期销售量移动平均值基期趋势值移动平均值=最后一个移动期趋势值之和/趋势值移动的期数例8【例8】某企业经营某产品，本年12各月的实际销售量如下表：单位：万元要求：用趋势平均法预测产品下年度一月份销售量。月份实际销量月份实际销量123456202226302824789101112323438444042解：月份实际销售量五期销售平均值变动趋势三期趋势平均值123456789101112202226302824323438444042－－25.226.028.029.631.234.437.639.6－－－－－0.82.01.61.63.23.22.0－－－－－－1.471.732.132.672.80－－－一月份销售量的预测值＝37.6＋2.8×4＝48.8（万元）第一步第二步第三步（5）指数平滑法利用加权因子（即平滑系数）对过去不同时期的实际销售量进行加权计算，以显示远期和近期实际销售量对未来销售量预测的不同影响的一种销售预测方法。计算公式：Ft＝αAt-1＋（1－α）Ft-1Ft－计划期销售量预测值At-1－基期实际销售量Ft-1－基期销售量预测值α－平滑系数（1≥α≥0，一般取0.1～0.4）例9【例9】中盛公司1－6月销售电冰箱的销售量情况如下表所示：如果假设α为0.3，1月份销售量的预测值为1,2