【正文】 —— 二 ○ 一二年十月 —— 管 理 會 計 學 西安工程大學管理學院 張麗麗 第 4章 經(jīng)營預測 ? 經(jīng)營預測概述 ? 銷售預測 ? 成本預測 ? 利潤預測 ? 資金需要量預測 學習目標 ? 掌握經(jīng)營預測的各種預測方法和適用條件 ， 重點掌握成本預測的具體步驟 。 ? 理解銷售預測與成本預測 、 利潤預測 、 資金需要量預測的關系 ， 著重理解銷售預測的意義 。 ? 了解經(jīng)營預測的基本原則和程序 。 經(jīng)營預測概述 ?經(jīng)營預測是指根據(jù)歷史資料和現(xiàn)在的信息 ， 運用一定的科學預測方法 ， 對未來經(jīng)濟活動可能產(chǎn)生的經(jīng)濟效益和發(fā)展趨勢作出科學的預計和推測的過程 。 ? 經(jīng)營預測的意義 ? 經(jīng)營預測的基本原則 ? 經(jīng)營預測的程序 ? 經(jīng)營預測的方法 企業(yè)進行經(jīng)營決策的基礎和依據(jù) 有利于提高企業(yè)的競爭能力 企業(yè)進行科學管理的基礎 延續(xù)性原則 相關性原則 統(tǒng)計規(guī)律性原則 實事求是原則 成本效率原則 確定預測目標 收集數(shù)據(jù)和信息 選擇預測方法 進行實際預測 對預測結果進行修正 定性分析方法：主要包括集合意見法、德爾菲法、專家小組法和壽命周期法 定量分析法：一般包括時間序列預測法和因果預測法 預測分析 銷售預測 利潤預測 成本預測 資金預測 ?銷售預測是在市場調(diào)查的基礎上 ，預計和測算企業(yè)的有關產(chǎn)品在未來某一時期內(nèi)的銷售量或銷售收入 。 ?利潤預測是在銷售預測的基礎下 ，對企業(yè)未來應達到的利潤水平和實現(xiàn)利潤條件的預測 。 ?成本預測是在企業(yè)未來發(fā)展目標確立的情況下 ， 對實現(xiàn)目標利潤的成本及發(fā)展趨勢作出的預測 。 ?資金預測是在銷售預測 、 利潤預測和成本預測的基礎上 ， 對企業(yè)未來的一定時期內(nèi) ， 為實現(xiàn)既定發(fā)展目標需要的資金量的測算 。 ?預測分析是根據(jù)有關會計資料及其他資料 ， 運用科學的方法 ， 對事物未來的發(fā)展趨勢作出事先的預計和推測 。 ?預測分析是企業(yè)決策分析的前提 ， 科學預測是決策正確性的保證 。 ?預測分析又是企業(yè)編制全面預算的依據(jù) ， 全面預算的編制是以銷售預算為起點 ， 而銷售預算的編制又是以銷售預測為依據(jù) ， 只有進行科學的市場預測 ， 才能避免盲目生產(chǎn)或產(chǎn)品供不應求造成的損失 。 銷售預測 ?銷售預測的基本方法可分為定性分析和定量分析兩大類。 ? 定性銷售預測 ? 定量銷售預測 判斷分析法 調(diào)查分析法 趨勢預測分析法（算術平均法、加權平均法、指數(shù)平滑法） 因果預測分析法（回歸直線法、對數(shù)直線法、多元回歸法） 季節(jié)預測分析法 購買力指數(shù)法 ?非數(shù)量分析法 。 ?依靠預測人員豐富的實踐經(jīng)驗和知識以及主觀的分析判斷能力 ， 在考慮到政治經(jīng)濟形勢 、市場變化 、 經(jīng)濟政策 、 消費傾向等對經(jīng)營影響的前提下 ， 對事物的性質和發(fā)展趨勢進行預測和推測的分析方法 。 定性 銷售預測 ?定性銷售預測方法又分為判斷分析法和調(diào)查分析法兩大類。 ?銷售人員 根據(jù)直覺判斷進行預估 ，然后由銷售經(jīng)理加以綜合 ， 從而得出企業(yè)總體的銷售預測的一種方法 。 判斷分析法 ?中盛公司有三名銷售人員 ,一名經(jīng)理 。 每個預測者預計其銷售量和概率如表 41所示 。 ?先用概率計算出每個預測者的期望值 ， 然后用加權平均法加以綜合 。 例 41 ?假設經(jīng)理的預測更準確、更重要，將其預測的權重確定為 2，而將銷售人員的預測權重均確定為 1，則綜合預測結果為： ?通過對有代表性 顧客 的消費意向的調(diào)查 ， 了解市場需求的變化趨勢 ， 進行銷售預測的一種方法 。 調(diào)查分析法 ?在調(diào)查時應當注意：首先 ， 選擇的調(diào)查對象要具有普遍性和代表性 ， 調(diào)查對象應能反映市場中不同階層或行業(yè)的需要及購買需要；其次 ， 調(diào)查的方法一定要簡便易行 ， 使被調(diào)查對象樂于接受調(diào)查；再次 ， 對調(diào)查所取得的數(shù)據(jù)與資料要進行科學的分析 ， 注意去偽存真 、 去粗取精 。 ?中盛公司是一家電冰箱生產(chǎn)企業(yè)，根據(jù)調(diào)查資料可測算出 市場潛量 和 該公司銷售量 如表 42。 例 42 ?凡是顧客數(shù)量有限 ， 調(diào)查費用不高 ， 每個顧客意向明確又不會輕易改變的 ， 可以采用此種方法 。 ?也稱數(shù)量分析法 ， 主要應用數(shù)學的方法 ， 對與銷售有關的各種經(jīng)濟信息進行科學的加工處理 ， 并建立相應的數(shù)學模型 ， 充分揭示各有關變量之間的規(guī)律性聯(lián)系并作出相應預測結論 。 定量 銷售預測 ?定量銷售預測具體方法 趨勢預測分析法 因果預測分析法 季節(jié)預測分析法 購買力指數(shù)法 ?根據(jù)企業(yè)歷史的 、 按發(fā)生時間的先后順序排列的一系列銷售數(shù)據(jù) ， 應用一定的數(shù)學方法進行加工處理 ， 按時間數(shù)列找出 銷售隨時間而發(fā)展變化的趨勢 ， 由此而推斷其未來發(fā)展趨勢的分析方法 。 趨勢預測分析法 ?這種方法假設事物的發(fā)展將遵循 “ 延續(xù)性原則 ” ， 是可以預測的 。 ?常用的趨勢分析法有：算術平均法 、 加權平均法 、 指數(shù)平滑法 、 回歸分析法和二次曲線法 。 ?算術平均法 ?加權平均法 ?指數(shù)平滑法 ?回歸分析法 ?二次曲線法 問題： 各種方法的適應性？ ?某企業(yè) 2023年 16月份的銷售額如表所示。 例題 算術平均法 月份 1 2 3 4 5 6 合計 實際銷售額 180 200 190 210 180 220 1180 ?根據(jù)上表所述資料 ， 采用簡單平均法預測 7月份的銷售額 。 180 200 190 210 180 220 196. 676? ? ? ? ? ?ixYn???算術平均法的假設前提是過去怎樣 ， 將來也會怎樣發(fā)展 ， 將來的發(fā)展是過去的延續(xù) 。 ?當各歷史時期的銷售量呈現(xiàn)增減趨勢時 ， 采用算術平均法進行預測銷售就不妥當了 ， 因為算術平均法把每個觀察值看成同等重要 ，不能體現(xiàn)這種增減趨勢 。 ?在銷售預測中 ， 由于市場變化較大 ，一般來說 ， 離預測期越近的實際資料對其影響越大 ， 離預測期越遠的實際資料對其影響越小 。 ?基于這一事實 ， 加權平均法按照歷史銷售量距離預測期的遠近分別加權 ， 權數(shù)選擇的原則是近大遠小 ，計算出加權平均數(shù) ， 作為未來的銷售預測數(shù) 。 加權平均法 ?公式 Ⅰ iiixY??? ???公式 Ⅱ 1=niiiY W X??11iW ??（ ） 1 2 32 ... nW W W W? ? ? ?（ ）?某企業(yè) 2023年 16月份的銷售額如表 1所示。 例題 加權平均法 月份 1 2 3 4 5 6 合計 實際銷售額 180 200 190 210 180 220 1180 ?按照各個觀察值與預測值不同的相關程度分別規(guī)定適當?shù)臋鄶?shù)，是運用加權平均法進行銷售預測的關鍵。 ?各期權數(shù)以自然數(shù)加權 ， 分別為 6， 則 7月份的預測數(shù)如下： iiixY??? ?? 654321622051804210319022023180????????????????214210?= ?或者 ?????????????Y 1=niiiY W X???【 例 43】 見教材 109. ?（ Exponential Smoothing， ES） 是布朗 （ Robert ） 提出 。 ?布朗認為時間序列的態(tài)勢具有穩(wěn)定性或規(guī)則性 ， 所以時間序列可被合理地順勢推延；他認為最近的過去態(tài)勢 ，在某種程度上會持續(xù)到未來 ， 所以將較大的權數(shù)放在最近的資料 。 ?指數(shù)平滑法實質上也是一種加權平均法 ， 計算的是指數(shù)平滑平均數(shù) 。 指數(shù)平滑法 ?其計算公式如下： 11( 1 )t t tS aX a S??? ? ?? 式中 ， St為 t期的銷售預測值； St1為 t期上一期的銷售預測值； Xt1為 t期上一期的銷售實際值； a為滿足 0a1條件的常數(shù) ， 亦稱 指數(shù)平滑系數(shù) 。 ? 指數(shù)平滑法實際上是以 a和 1a為權數(shù)的一種特殊的加權平均法 ， 只要知道上期的預測銷售量 St1和上期的實際銷售量Xt1， 就可以預測本期的銷售量 St。 ?指數(shù)平滑系數(shù) α的確定 ? 指數(shù)平滑法的計算中 ， 關鍵是 α的取值大小 ， 因此合理確定 α的取值方法十分重要 。 ? α的取值容易受主觀影響 ， 一般來說 ， 如果數(shù)據(jù)波動較大 ， α值應取大一些 ， 可以增加近期數(shù)據(jù)對預測結果的影響 ；如果數(shù)據(jù)波動平穩(wěn) ， α值應取小一些 。 ?理論界一般認為有以下方法可供選擇： ? 經(jīng)驗判斷法 。 這種方法主要依賴于時間序列的發(fā)展趨勢和預測者的經(jīng)驗做出判斷 。 （ 1） 當時間序列呈現(xiàn)較穩(wěn)定的水平趨勢時 ， 應選較小的 α值 ， 一般可在～ ； （ 2） 當時間序列有波動 ， 但長期趨勢變化不大時 ， 可選稍大的 α值 ， 常在～ ； （ 3） 當時間序列波動很大 ， 長期趨勢變化幅度較大 ， 呈現(xiàn)明顯且迅速的上升或下降趨勢時 ， 宜選擇較大的 α值 ， 如可在 ～ ， 以使預測模型靈敏度高些 ， 能迅速跟上數(shù)據(jù)的變化； （ 4） 當時間序列數(shù)據(jù)是上升 （ 或下降 ） 的發(fā)展趨勢類型 ， α應取較大的值 ，在 ~1之間 。 ? 試算法 。 根據(jù)具體時間序列情況 ， 參照經(jīng)驗判斷法 ， 大致確定額定的取值范圍 ， 然后取幾個 α 值進行試算 ， 比較不同 α 值下的預測標準誤差 ， 選取預測標準誤差最小的 α 。 ?某企業(yè) 2023年 16月份的銷售額如表 1所示。 例題 指數(shù)平滑法 月份 1 2 3 4 5 6 合計 實際銷售額 180 200 190 210 180 220 1180 ?指數(shù)平滑法的計算中 ， 關鍵是 a值的選擇 。 a的取值大小決定了上期實際數(shù)和預測數(shù)對預測值的影響 。 ?a的取值越大 ， 上期實際數(shù)對預測值的影響越大；反之 ，上期預測數(shù)對預測值的影響越大 。 ?一般情況下 ， 實際數(shù)變化較大時 ， a取值在 ；實際數(shù)變化趨勢較平穩(wěn)時 ， a的取值在 。 ?用指數(shù)平滑法進行預測 ，