第五章企业管理中的预测计划决策

第五章、企业管理中的预测、计划、决策方法简介第一节、企业管理中的预测概述企业经营管理中，经常会对许多事物未来的发展情况进行预测。教材P57[案例]一、预测及其特点（p68）（一）、预测的定义：是指应用一定的方法，根据一定资料，对事物未来的发展进行科学的判断和测算。简单的说就是预计和推测，即根据过去和现在预测未来，已已知推测未知，来指导人们的行动。（二）预测的特点：1、科学性2、近似性3、局限性（三）预测的类型1、按预测的时间长短划分长期预测（>＝5年）中期预测（1－5年）短期预测（1周－1年）2、按预测的范围大小划分宏观预测微观预测3、按预测的方法不同划分定性预测定量预测综合预测4、按预测的对象不同划分1）政治预测2）经济发展预测资源预测需求预测经济效果预测等3）科学技术预测二、预测的内容及程序（一）预测的内容1、社会需求预测；2、市场占有率预测；3、技术发展预测；4、企业投资效果预测；5、其他预测（市场行情、资源、价格、流通、消费者行为等）。（二）预测的程序1、提出问题和设想2、确定目标3、收集和分析资料数据4、选择预测模型5、分析评价6、修正预测结果第二节企业管理中常用的预测方法企业管理中常用的预测方法有：定性预测法定量预测法一、定性预测法典型分析法专家座谈法类推法专家征询法（特尔菲法）（一）典型分析法通过对一定数量的具有典型性或代表性的对象进行调查，依据调查结果进行分析，来推断、预测某一事项未来发展趋势。根据目的和要求的不同有不同的选择标准：1、选取中间状态对象；（地区平均收入）2、选取极端状态对象；（技术发展趋势）3、极端和中间状态相结合。（地区总收入水平）（二）专家座谈法 是在个人判断的基础上，通过会议进行集体的分析判断，将专家个人的见解综合起来，寻求较为一致的结论的预测方法。

特点：参加人数多，所拥有的信息远大于个人拥有的信息量，可以凝聚众多专家的智慧，避免个人判断的不足，适合重大问题的预测；但参与人员的感情、个性、时间喝利益等又会影响结果，不能充分或真实地表明自己地判断。（三）类推法根据其他科学技术的发展时序的历史情况来预测本科学技术的发展时序。军用飞机→民用飞机国外某技术→国内某技术（四）专家征询法（特尔菲法） 是指为避免专家会议之不足而采用的预测方法。

始用于美国兰德公司

特点：各专家不通过会议形式交换意见和进行讨论，而是在相互保密的情况下，用书面形式独立地回答预测者提出地问题，并反复多次修改各自的意见，最后由预测者综合确定市场预测的结论。特尔菲法进行预测步骤1、做好准备：1）收集有关资料，拟定向专家小组提出的问题（明确），2）选择专家，3）设计咨询表；2、请专家作出初步判断，并对意见进行综合整理和归纳；3、请专家修改初次判断：进行多次修改；4、确定预测值：在专家小组比较稳定的判断意见的基础上，运用统计方法加以综合，最后作出预测结论。二、定量预测法时间序列法回归分析法（一）时间序列法 又称时间数列，是将某种现象的数量变化，按时间的先后顺序排列而成的数据形式。种类：水平型、季节型、周期变动型、趋势型和不规则型。水平型时间数列中的数据围绕某一水平上下波动，且波动没有规律性。季节型时间数列的数据表现出随着季节变换在每一季节内都会重复出现有规律波动的形态。周期型时间数列是指数据在较长的周期内呈现出有规律的循环变动状态。

时间序列法它包括多种具体方法，这里简单介绍其中四种方法：简单平均法加权平均法指数平滑法直线趋势法 1、简单平均法概念：是以一定观察期内预测变量的算术平均数作为下期预测值的预测方法。

实际上是指各个观察指数的权重是相等的。为1/n2、加权平均法概念：是指将时间数列的各个数据看作对预测值有不同的影响程度，分别给各个数据以不同的全数后计算出加权平均数，并将其作为下期预测值的方法。

适用的关键：合理确定权数，附近的值权重大，远期的值权重小。各个权重的级差是根据预测者的经验来判断的。3、指数平滑法概念：是一种特殊的加权移动平均法，是以本期的实际发生数和上期的预测值为基数，分别给予不同的权数，计算出指数平滑值，并以此确定预测结果的方法。按照时间数列资料被平滑的次数，分为:一次指数平滑、二次指数平滑和二次以上指数平滑。一次指数平滑法概念：是指以预测对象的上期实际发生额和上期预测值作为资料，用平滑系数来确定二者的权数，计算其加权平均数（即平滑值），并根据平滑值确定本期预测值的一种预测方法。二次指数平滑法概念：是对一次指数平滑值序列再进行一次指数平滑值的计算，求得二次指数平滑值序列，通过对两次指数平滑值序列的比较分析，建立起线性方程来进行市场预测的方法。它克服了一次指数平滑法只能预测未来一期的缺点，可以用于趋势型时间数列的预测，但必须是在一次指数平滑值的基础上来计算。4、趋势外推法概念：是指根据时间数列呈现出的规律性趋势向外推导，从而确定预测对象未来值的预测方法。准确度建立在外推模型能正确反映预测对象的本质运动的基础上，并且向外推导的时间不宜过长。

种类：直接作图法、直线趋势法、曲线趋势外推法。直线趋势外推法概念：是指对有线性变动趋势的时间数列，拟合成直线方程进行外推预测的方法。直线方程的形式：

Y=a+bt,

其中，a、b是模型参数，t为自变量，直线趋势外推法1、增减量预测法：是以上期实际值与上两期之间的增减量之和，作为本期预测值的一种预测方法；2、平均增减量预测法：是先计算出整个时间数列逐期增减量的平均数，再与上期实际数相加，从而确定预测者的方法。

注：由于是通过直线来预测，因此要先估计模型参数a、b的值。（二）回归分析预测法概念：是指通过对预测对象和影响因素的统计整理和分析，找出它们之间的变化规律，将变化规律用数学模型表示出来，并利用数学模型进行预测的分析方法。种类：一元、多元、非线性回归等

1、一元线性回归预测法 概念：是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。

常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量1）一元线性回归预测基本思想概念：是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。

确定直线的方法是最小二乘法最小二乘法的基本思想：最有代表性的直线应该是直线到各点的距离最近。然后用这条直线进行预测。2）一元线性回归预测模型的建立选取一元线性回归模型的变量；绘制计算表和拟合散点图；计算变量间的回归系数及其相关的显著性；回归分析结果的应用。举例（见课本77－78）3）模型的检验经济意义检验：就是根据模型中各个参数的经济含义，分析各参数的值是否与分析对象的经济含义相符。回归标准差检验：拟合优度检验：回归系数的显著性检验：4）利用回归预测模型进行预测可以分为：点预测和置信区间预测法点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量的预测值。置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的概率。置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归标准差；C、概率度t；2、多元线性回归预测法1）、二元线性回归预测模型的数学表达式；

Yt=a+b1X1+b2X22）、多元线性回归预测法；3）、多元线性回归模型的检验；

a、判定系数检验；

b、回归系数显著性检验；

c、回归方程的显著性检验；

3、非线性回归预测法大多转化为线性化的回归模型并进行求解

1）直接变换法转化模型：多项式回归模型、双曲线回归模型、对数曲线回归模型和三角函数曲线回归模型。

2）对数变换法转化模型：指数曲线回归模型、幂函数曲线回归模型第二节企业管理中常用的决策方法一、企业决策概述（一）决策的定义：决策是人们对未来行为方式进行判断、选择的各种思维活动。狭义：行动方案的确定或决定。广义：指人们为了达到一定的目的，运用科学的理论和方法，提出、选择并实施行动方案的过程。（二）企业决策的特征1、决策要有明确的目标，是理智行动的基础；2、决策是一个过程；3、决策的核心是选优；4、决策具有风险性。（三）企业决策的分类（P85）（四）企业经营决策的程序1、提出问题、确定目标；2、制度可行方案；3、方案的评价和选择；4、决策方案的实施和反馈。二、企业管理中常用的决策方法当前，企业经营决策常用的方法主要有两大类：定性分析方法直接利用专家的智慧和经验进行决策计量分析方法确定型决策方法风险决策方法不确定型决策方法（一）确定型决策方法确定型决策在企业管理中常用于以下几个方面：量、本、利分析；有限资源的最优化分配和利用；投资方案和经济效益成本分析；生产任务的最优排序；经济批量、库存控制及设备经济寿命的确定；投入产出综合平衡等。（一）确定型决策方法

——盈亏平衡点产量(销量)法下一页

平衡点

产量（销量）

0

Q

A

R

成本·销售额

总固定成本

盈利

总成本

销售额图盈亏平衡分析基本模型

亏损

盈亏平衡点产量(销量)法公式即以盈亏平衡点产量或销量作为依据进行分析的方法。其基本公式为：式中：Q为盈亏平衡点产量(销量)；C为总固定成本；P为产品价格；V为单位变动成本。要获得一定的目标利润B时，其公式为：

下一页例题某厂生产一种产品。其总固定成本为20万元；单位产品变动成本为10元；产品销价为15元。求：(1)该厂的盈亏平衡点产量应为多少?

下页(2)如果要实现利润20000元时，其产量应为多少?下页盈亏平衡点销售额法公式：R为盈亏平衡点销售额；其余变量同前式。当要获得一定目标利润时，公式为：作业题某企业决定生产一批产品。基建与机器设备投资等总固定成本为380000元；单位产品售价26元；单位变动成本为18元。求：1.生产该产品的盈亏平衡点产量是多少？2.产量是多少时能实现60000元利润？3.盈亏平衡点销售额是多少？4.销售额为多少时可实现利润80000元？返回P88页1、线性规划法的结构决策变量目标函数约束条件2、线性规划法的一般步骤和方法3、例题（一）确定型决策方法

——线性规划法(二)、风险型决策具备5个条件:1).存在着企图达到一个明确目标2).两个以上的决策方案3).两种以上的自然状态4).各方案在不同自然状态下的损益值可以计算出来5).可以预先估计自然状态下出现的概率1、最大期望效益表法例：某企业拟生产A产品，成本为200元/箱售价250元/箱，若白天滞销，则晚上削价处理价格170元/箱。已知每天的产量可以是100箱，110箱，120箱，130箱，根据市场调查，历史记录表明这种产品每天的市场需要量及发生概率为：市场需要量箱/天概率0.4 0.3 0.2 0.1100 110 120 130试决策Ri状态0.4 0.3 0.2 0.1100 110 120 130Ai方案100 110 120 130EMX50001700440041005000550052004900500055006000570050005500600065005000518051204900若预测情报完全准确，能得到的最大收益称为全情报最大期望效益值记为EPPI则有市场需要量100 110 120 130工厂生产量工厂盈利概率Pi

100 110 120 1305000 5500 6000 65000.4 0.3 0.2 0.1花钱收集情报的费用小于320元则收集情报合算。2、决策树法1）决策树法的涵义将决策过程各个阶段之间的逻辑结构绘成一张树形图，称为决策树。2）决策树图及符号说明——决策点。从它引出的分枝为策略方案分枝，分枝数反映可能的策略方案数。

——策略方案节点，节点上方注有该策略方案的期望值。从它引出的分枝为概率分枝，每个分枝上注明自然状态及其出现的概率，分枝数反映可能的自然状态数。

——事件节点，又称“末梢”。它的旁边注有每一策略方案在相应状态下的损益值。3）决策树技术的优点（1）便于有次序、有步骤、直观而又周密地考虑问题；（2）便于集体讨论和决策；（3）便于处理复杂问题的决策。4）运用决策树技术进行决策的步骤（1）绘制决策树图；（2）预计可能事件（可能出现的自然状态）及其发生的概率；（3）计算各策略方案的损益期望值；（4）比较各策略方案的损益期望值，进行择优决策。若决策目标是效益，应取期望值大的方案；若决策目标是费用或损失，应取期望值小的方案。5）决策树技术的应用①单级决策问题例：某企业生产一种产品有关资料如下:方案使用年限投资年收益大车间小车间10年10年230908040-3020好0.7差0.3单位：万元I小车间大车间好差好差470-230=240340-90=250-90-230470340②多级决策问题（二项及二项以上的决策）有些决策需根据情况分阶段进行。例1某公司为某地区对A产品的需求设计了两个方案，一个是新建一个大工厂需投资320万元使用期为10年，预测3年内销路好的概率为0.7销路差的概率为0.3；如前3年销路好，后7年销路好的概率为0.9，差的概率为0.1，如前3年销路差，则后7年的销路必差。另一个方案是先建一个小厂，投资140万元，如果销路好再考虑扩建，扩建需追加投资160万元，扩建后可用7年每年收益值与大工厂相同。试经较那个方案较优?大工厂小工厂销路好销路差16080-4020I12大工厂34销路好(0.9)1607=1008销路差0.9(–40)7=–28销路差1.0(–40)7=–280160–40–40II销路好(0.9)1607=1008销路差0.1(–40)7=–28160–406销路好0.9807销路差0.1207802075销路差(1.0)20720扩建980518–160不扩建140销路好0.7销路差0.3小工厂–140–320销路差–280(0.3)销路好(0.7)980820前3年后7年0决策结点：II980–160=820580–0=580取820结点小工厂前三年收入(0.780+0.320)3=186小工厂后七年收入0.7820+0.3140=616故结点小工厂10年纯收入186+616=802结点前3年收入[0.7160+0.3(–40)]3=300后7年收入0.7980+0.3(–280)=602602+300=902大工厂方案收入：902–320=582大工厂方案收入：802–140=662作业题某商场要经营一种全新商品，请用决策树法进行决策。数据如下：方案畅销0.3一般0.4滞销0.3大批进货盈利42盈利30亏损10中批进货盈利30盈利20盈利10小批进货盈利22盈利18盈利16返回（三）不确定环境下的决策

决策者面临的决策环境由一些自然状态组成，决策者可以采取若干决策方案，每一种决策方案在不同的自然状态下出现的结果是已知的，但决策者不能预先估计各种自然状态出现的概率。不确定决策的几种准则：悲观准则乐观准则等可能性准则乐观系数准则后悔值准则概述1、最大最小或最小最大准则（悲观准则）1）.最小最大准则（对收益而言）先求每个策略方案在各种自然状态下的最小收益值，再求各最小收益值中的最大值，那么这个最大值所对应的方案最优。2）.最大最小准则（对费用或损失而言）先求每个策略方案在各种自然状态下的最大费用值或损失值，再求各最大费用值或损失值中的最小值，那么这个最小值所对应的方案最优。2、最大最大或最小最小准则（乐观准则）1）最大最大准则（对收益而言）先求每个策略方案在各种自然状态下的最大收益值，再求各最大收益值中的最大值，那么这个最大值所对应的方案最优。2）最小最小准则（对费用或损失而言）先求每个策略方案在各种自然状态下的最小费用值或损失值，再求各最小费用值或损失值中的最小值，那么这个最小值所对应的方案最优。3、赫威茨准则（Hurwice）基本思路：把决策者的目标放在过分悲观和过分乐观之间而提出的一种准则，使用该准则可以反映悲观和乐观各种不同水平。该准则首先规定一个乐观指数，然后按下式计算每个策略方案的C值，最后通过比较各策略方案的C值进行方案选择。C＝α×（最乐观的结果）+（1－α）×（最悲观的结果）式中：α—乐观指数，取值范围从0到1。α＝0，表示极端悲观；α＝1，表示极端乐观。判别准则：对收益而言，取C值最大的方案；对费用而言，取C值最小的方案。4、等可能准则（拉普拉斯准则）由于各种状态的出现是不确定的，因此就对各种状态的出现“一视同仁”，即认为各种自然状态出现的概率是相等的。然后，按风险型决策问题的期望值准则进行决策。5、后悔值准则（Savage）将每种状态下的最高值（指收益）或最低值（指费用或损失）作为理想目标，并将该状态中的其他值与理想目标值相减，所得之差称为未达到理想的后悔值。计算每个策略方案在各种状态下的后悔值，从中找出最大后悔值作为该方案的后悔值，比较各方案的后悔值，后悔值小的方案为好的方案。1、悲观准则：最坏的情况下争取最好的结果例1.某工厂决定投产一种新产品。投产以后销售情况有好、中等、差三种可能，但厂家目前无法估计这三种情况出现的概率。产品的生产批量有大中小三种选择。不同的生产批量在不同的市场销售情况下企业的收益如下表：收益（万元）需求大N1需求中N2需求小N3MinMax(min)大批量（S1）500300-250-250100中批量（S2）3002008080小批量（S3）200150100100*按照这个准则，最优决策是小批量生产收益（万元）需求大N1需求中N2需求小N3MaxMax(max)大批量（S1）500300－250500*500中批量（S2）30020080300小批量（S3）2001501002002、乐观准则：最好的情况下争取最好的结果按照这个准则，最优决策是大批量生产讨论：你认为悲观和乐观的决策准则在实际决策问题可行吗？有那些不足？悲观准则和乐观准则都假定，决策环境是不确定的，而不确定的决策环境中可能出现的各种状态的可能性是不可知的或不可度量的。如果这些状态出现的可能性是可以度量的，决策问题就转变成为风险型决策。收益（万元）需求大N1需求中N2需求小N3期望值最大期望值概率（pi）1/31/31/3大批量（S1）500300－250183.33193.33中批量（S2）30020080193.33*小批量（S3）200150100150.003、等可能性准则：假设等可能性条件下，期望值最大按照这个准则，最优决策是中批量生产4、折衷值准则（乐观系数准则）：乐观系数α（0≤α≤1）收益（万元）需求大N1需求中N2需求小N3CVi大批量（S1）500300－250275*中批量（S2）30020080234小批量（S3）200150100170对于α＝0.7 （1－α）＝0.3最优决策为大批量生产CV1＝0.7max(500,300,-250)+0.3min(500,300,-250)=350-75=275CV2=0.7max(300,200,80)+0.3min(300,200,80)=210+24=234CV3=0.7max(200,150,100)+0.3(200,150,100)=140+30=170对于α＝0.5 （1－α）＝0.5收益（万元）需求大N1需求中N2需求小N3CVi大批量（S1）500300－250125中批量（S2）30020080190*小批量（S3）200150100150最优决策为中批量生产CV1＝0.5max(500,300,-250)+0.5min(500,300,-250)=250-125=125CV2=0.5max(300,200,80)+0.5min(300,200,80)=150+40=190CV3=0.5max(200,150,100)+0.5(200,150,100)=100+50=150对于α＝0.3 （1－α）＝0.7收益（万元）需求大N1需求中N2需求小N3CVi大批量（S1）500300－250－25中批量（S2）30020080146*小批量（S3）200150100130最优决策为中批量生产CV1＝0.3max(500,300,-250)