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1、 管理会计课件 第五章 预测分析 第一节 预测分析概述 第二节 销售预测 第三节 利润预测 第四节 成本与资金需要量的预测 本章复习思考题 第一节 预测分析概述 预测分析的意义 预测分析的特点 成本预测的程序 预测分析的方法 预测分析的基本方法 定量预测分析法 定性预测分析法 定量预测分析法 趋势外推分析法 因果预测分析法 预测分析的意义 预测 Forecast 是指用科学的方法预计 推 断事物发展的必然性或可能性的行为 即根据 过去和现在预计未来 由已知推断未知的过程 经营预测 是指企业根据现有的经济条件和掌 握的历史资料以及客观事物的内在联系 对生 产经营活动的未来发展趋势和状况进行的预计
2、 和测算 管理会计中的预测分析 是指运用专门的方法 进行经营预测的过程 预测分析的特点 预见性 明确性 相对性 客观性 可检验性 灵活性 预测分析的程序 确定预测目标 收集和整理资料 选择预测方法 分析判断 检查验证 修正预测值 报告预测结论 开始 结束 预测分析的方法 预 测 分 析 方 法 定量分析法 定性分析法 趋势外推分析法 因果预测分析法 算术平均法 移动平均法 趋势平均法 加权平均法 平滑指数法 修正的时间序列 回归分析法 本量利分析法 投入产出法 回归分析法 经济计量法 预测分析的基本内容 销售预测 利润预测 成本预测 资金预测 第二节 销售预测 销售预测的意义 判断分析法的种类
3、和特点 趋势外推分析法的种类及其应用 因果预测分析法的程序及应用 产品寿命周期分析法原理 一 判断分析法的种类和特点 推销员判断法 综合判断法 专家判断法 专家个人意见集合法 专家小组法 特尔非法 例5 1 特尔菲法的应用 已知 某公司准备推出一种新产品 由 于该新产品没有销售记录 公司准备聘 请专家共7人 采用特尔菲法进行预测 连续三次预测结果如表5 1所示 表5 1 特尔菲法专家意见汇总表 单位 件 专家 编号 第一次判断 第二次判断 第三次判断 最高 最可能 最低 最高 最可能 最低 最高 最可能 最低 1 230020001500230020001700230020001600 2 1
4、5001400900180015001100180015001300 3 210017001300210019001500210019001500 4 350023002000350020001700300017001500 5 120090070015001300900170015001100 6 200015001100200020001100200017001100 7 130011001000150015001000170015001300 平均 值 198615571214210017431286208616861343 公司在此基础上 按最后一次预测的结 果 采用算术平均法确定最终
5、的预测值 是1 705件 1 750 2 086 1 686 1 343 3 二 趋势外推分析法的种类及其应用 平均法 修正的时间序列回归法 平均法 算术平均法 例5 2 移动平均法 例5 3 趋势平均法 加权平均法 平滑指数法 例5 2 趋势外推分析法在销售量预测中的 应用 算术平均法 已知 某企业生产一种产品 20 6年1 12 月份销量资料 单位 吨 如表5 2所示 月份 123456789101112 销量 Qt 25 23 26 29 24 28 30 27 25 29 32 33 要求 按算术平均法预测20 7年1月份 的销售量 计算结果保留两位小数 解 分子 25 23 26 2
6、9 24 28 30 27 25 2 9 32 33 331 吨 分母n 12 20 7年1月份预测销售量 27 58 吨 例5 3 趋势外推分析法在销售量预测中的 应用 移动平均法 不考虑趋势值 已知 仍按例5 2中的销量资料 要求 按移动平均法预测20 7年1月 的销售量 假定m 5 解 20 7年1月预测销售量 29 2 吨 但有人认为这样计算的平均值只反映 预测期前一期的销售水平 还应在此 基础上 按趋势值进行修正 趋势值b 的计算公式为 5 2 3式 修正的移动平均法按以下公式进行预测 预测销 售量 最后m期的算术平均销量 趋势值 5 2 4式 趋势平均法 例5 5 趋势外推分析法在
7、销售量预测中的 应用 趋势平均法 已知 仍按例5 2中的销量资料 假定 销售量的移动期m为5 趋势平均值s移 动期为3 时间序列期数n为12 要求 按趋势平均法预测20 7年1月的 销售量 解 依题意计算各期销售量移动平均值 趋势值和趋势值移动平均值 其结果 如表5 3所示 表5 3 趋势平均法计算表 时间 t 销售量观测值 Qt 销售量五期 移动平均值 变动趋势值 bt 趋势值 三期移 动平均数 125 223 32625 4 42926 0 0 6 52427 4 1 4 0 73 62827 6 0 2 0 27 73026 8 0 8 0 13 82727 8 1 0 0 33 9 2
8、528 6 0 8 0 80 102929 2 0 6 1132 1233 第9期销售量移动平均值 28 6 第9期趋势值移动平均值 0 80 基期与预测期的时间间隔 4 20 7年1月的预测销售量 28 6 0 80 4 31 8 吨 加权平均法 权数为自然数 权数为饱和权数 例5 6 趋势外推分析法在销售量预测中的 应用 加权平均法 已知 仍按例5 2中的销量资料 要求 1 用自然权数加权平均法预测 20 7年1月的销售量 2 利用最后3期销售量按饱和权数加权 平均法预测20 7年1月的销售量 解 1 在自然权数加权平均法下 Qt Wt 25 1 23 2 26 3 29 4 24 5 2
9、8 6 30 7 27 8 25 9 29 10 32 11 33 12 2 242 20 7年1月的预测销售量 2 在饱和权数加权平均法下 期数为3 令W1 0 2 W2 0 3 W3 0 5 20 7年1月的预测销售量 29 0 2 32 0 3 33 0 5 31 9 吨 平滑指数法 此法是特殊的加权平 均法 取值0 3 0 7之间 平滑指数法 进行近期预测或销量波动较大时的预 测 应采用较大的平滑指数 进行长期预 测或销量波动较小时的预测 可采用较小 的平滑指数 例5 7 趋势外推分析法在销售量预测中的 应用 平滑指数法 已知 仍按例5 2中的销量资料 要求 1 用平滑指数法预测20
10、6年1 12月销售量 2 预测20 7年1月份的销售量 解 1 依题意 编制平滑指数法计算表如表5 4所示 月份 t 销售量观 测值 Qt 平滑指数 前期实销 售量 Q t 1 1 平滑指数 1 前期预销 售量 预测销 售 量 125 25 00 2230 3 250 725 0025 00 3260 3 230 725 0024 40 4290 3 260 724 4024 88 5240 3 290 724 8826 12 6280 3 240 726 1225 48 7300 3 280 725 4826 24 8270 3 300 726 2427 37 9250 3 270 727
11、3727 26 10290 3 250 727 2626 58 11320 3 290 726 5827 31 12330 3 320 727 3128 71 2 20 7年1月份的预测销售量 0 3 33 1 0 3 28 71 30 吨 未经过修正的回归系数 a b的计算公式 修正的时间序列回归法 如果按照时间序列的特点对t值进行 修正 使 t 0 则a b回归系数的计算 公式简化为 例5 8 趋势外推分析法在销售量预测中的应用 修正的时间序列回归法 已知 仍按例5 2中的销量资料 要求 1 按修正的直线回归法建立销 量预测模型 2 预测20 7年1月份的销量 3 预测20 7年2月份的销
12、量 解 1 依题意整理和计算有关数据如 表5 5所示 则 Q 27 58 0 32t 2 20 7年1月份的t值 11 1 2 13 20 4年1月份预测销量 27 58 0 32 13 31 74 吨 3 20 7年2月份的t值 11 2 2 15 20 7年2月份预测销量 27 58 0 32 15 32 38 吨 表5 5 计算表 月份 销售量Q 修正的t tQ t2 125 11 275121 223 9 20781 326 7 18249 429 5 14525 524 3 729 628 1 281 7301 301 8273 819 9255 12525 10297 20349
13、11329 28881 123311 363121 n 12 Q 331 t 0 tQ 181 t2 572 三 因果预测分析法的程序及应用 因果预测分析法的程序 确定影响销量的主要因素 确定销量y与xi之间的数量关系 建立因果预 测模型 据未来有关自变量xi变动情况 预测销售量 因果预测分析法的程序及应用 指标建立法的应用 回归分析法的应用 例5 9 因果预测分析法在销售量预测中的 应用 指标建立法 已知 某企业生产一种汽车轮胎 假定其年 销量y受到以下因素影响 1 按长期合同向 某汽车制造厂定量供应的轮胎数量a 2 某 地区装备该种轮胎正在使用中的汽车应予更 新的轮胎数x1 3 x1取决于
14、这类汽车上 年实际行驶里程及载重量的吨千米指标x2 及该种轮胎的磨损更新经验指数b1 4 上述汽车制造厂增产汽车所需要的轮 胎量x3 5 x3取决于汽车厂增产的产量 Q 该厂原有库存轮胎量x4与单车需用 轮胎数b2 6 企业在该地区的市场占有 率b3 经过分析 建立的因果预测模型如下 y a x1 x3 b3 a b1x2 Qb2 x4 b3 相关指标的数据为 a 50 000只 b1 0 2 10 4只 吨千米 x2 2 25 109 吨千米 Q 2 000辆 b2 4只 辆 x4 5 000只 b3 75 要求 利用上述模型预测该企业的轮胎销售量 解 预测轮胎销售量 50 000 0 2
15、10 4 2 25 109 2 000 4 5 000 75 50 000 45 000 8 000 5 000 75 86 000 只 例5 10 因果预测分析法在销售量预测中的应用 回归分析法 已知 A企业通过调查发现 甲产品的销 售量与当地居民人均月收入有关 已知 本地区连续6年的历史资料如表5 6所示 该企业生产甲产品的市场占有率为 25 假设2007年居民人均月收入为 700元 表5 6 资 料 年度 200120022003200420052006 居民人均月收入 元 350400430500550600 甲商品实际销 量 吨 101112141516 要求 1 用回归直线分析法建
16、立甲产品的销售量预测模型 2 预测2007年本地区甲产品的销售量 3 预测2007年A企业甲产品的销售量 解 1 根据所给资料 列表计算如表5 7所示 年份 居民人均 月收入x 商品销售量 y xy x2 y2 2001350103 500122 500100 2002400114 400160 000 121 2003430125 160184 900 144 2004500147 000250 000 196 2005550158 250302 500 255 20066001696 00360 000 256 n 6 x 2 830 y 78 xy 37 910 x2 1 379 900 y2 1 042 计算相关系数r 因为相关系数趋近于1 表明x与y之间 基本正相关 可以建立回归模型 甲产品的销售量预测模型为 y 1 28 0 02x 2 2007年本地区甲产品的预测销售量 1 28 0 02 700 15 28 吨 3 2007年A企业甲产品的预测销售量 15 28 25 3 82 吨 四 产品寿命周期分析法原理 产品寿命周期各阶段 萌芽期 成长期 成熟期 衰退期 通常依据
