管理会计 第五章预测分析

1、第5章预测分析，第1节预测分析概述第2节销售预测第3节利润预测第4节成本和资本需求预测第1节预测分析概述，预测分析意义预测分析特征成本预测程序预测分析方法，定量预测分析定性预测分析方法，定量预测分析方法：趋势外推法分析因果预测分析方法，预测是指用科学方法预测和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测未来，从已知中推断未知。经营预测是指企业根据现有的经济条件、历史数据和客观事物的内部关系，对生产经营活动的未来发展趋势和形势的预测和计算。管理会计中的预测分析是指运用特殊方法进行业务预测的过程。一，预测分析的意义，(1)预测分析是企业决策的主要依据，(2)预测分析是编制全面预算的前提

2、，(3)预测分析是提高企业经济效益的手段，预测分析的特点，可预测性，清晰性，相对性，客观性，可测性，灵活性，预测分析程序，预测目标的确定，数据的收集与整理，预测方法的选择，分析与判断，检验与验证，预测值的修正，预测结论的报告，开始， 期末，预测分析法，预测分析法，定量分析法，定性分析法，趋势外推法，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，修正时间序列回归分析法，成本-数量-利润分析法，投入-产出法，回归分析法和经济计量法销售预测，利润预测，成本预测，资本预测，第2节销售预测，判断分析的类型和特点，趋势外推法的类型，应用因果预测分析的程序和应用产品生命周期分析

3、的原则，1。 判断分析、推销员判断、综合判断、专家个人意见收集和专家组意见收集的类型和特点是非法的。例如，一家刀具公司将要引进一种新的刀具，现在雇佣了包括刀具专家、销售经理和国外经销商在内的九个人，用德尔菲法对这种刀具在规划期内进行预测。首先，公司向专家详细介绍了刀具的样品、特点和用途，并提供了类似刀具的价格和销售信息。然后，一封征求意见的信被寄出，九位专家被要求做出自己的判断。经过三次反馈，预测结果显示在表中。根据表44第三次判断的数据，销售预测需要算术平均法、加权平均法(最大0.3、最可能0.5、最小0.2)和中位数法。(1)算术平均法，根据第三次判断的平均值计算；(2)加权平均法，根据第

4、三次判断的加权平均值计算，(3)中位数法，首先根据第三种判断，按数值从高到低排列成一个中位数计算表，如表45所示。第二节是销售预算的基本方法。其次，计算中位数及其加权平均值。对于计划期内A品牌卷烟销售的预测，决定由工厂销售部经理和北京、天津、上海的经销商负责人组成专门的预测小组。他们四人的初步判断数据见下表。还假设根据烟厂以往的经验，在给出综合意见时，对厂部销售经理和北京、天津、上海经销商负责人的预测准确度和重要性给予相应的权重，分别为0.2、0.25、0.25和0.3。要求：对该厂计划期内A品牌卷烟的销量进行综合判断。(1)分别计算每个预测者的预测期望值。销售经理预测期望值860.3 800

5、.5 750.280.8(千箱)经销商负责人(北京)预测期望值880.2 820.6 780.282.4(千箱)经销商负责人(天津)预测期望值790.3 750.4 700.374.7(千箱)预测期望值900.2 850.5 800.384.5(千箱)。(2)根据不同的权重，四位预测者在规划期内的预计销售量为80.80.2 82.40.25 74.70.25 84.50.3 80.785(千箱)。(2)趋势外推法(1)平均法、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，1。算术平均法，2。移动平均法(不考虑趋势值)，预测期的销售量Qn 1=最近m期的算术平均销售量。众所周知，实

6、例52中的销售数据仍在使用。要求：根据移动平均法预测2004年1月的销售量(假设m=5)。解决方案：2007年1月的预测销售量为=29.2(吨)，移动平均法(不考虑趋势值)仅反映预测期前一期的销售水平，应在此基础上根据趋势值进行修正。趋势值b的计算公式为：修正移动平均法根据以下公式预测销售量：预测销售量，最近m期的算术平均销售量趋势值，3。趋势平均法，任一时期的趋势值=该时期销售量的移动平均值-前一时期销售量的移动平均值=最后一个移动时期的趋势值之和；周期数基期和预测期之间的移动时间间隔=移动销售量；移动m趋势值的周期数；周期数中的移动序数s 2基期=n-移动销售量；移动周期数m趋势值；移动周

7、期数s-2；2 m和s都是奇数。示例55趋势外推分析在销售预测中的应用趋势平均法是已知的：根据示例52中的销售数据，假设销售的移动周期m是5，趋势平均s的移动周期是3，时间序列周期n的数量是12。要求：根据趋势平均法预测2007年1月的销售量。解决方法：根据问题的含义计算各期销售趋势值的移动平均值、趋势值和移动平均值，结果如表53所示。表53趋势平均值法计算表、第九期销售量移动平均值=28.6第九期趋势值移动平均值=0.80基期与预测期的时间间隔=4 2007年1月预测销售量=28.6 0.804=31.8(吨)，4。加权平均法，权重为自然数，权重要求：(1)用自然权重加权平均法预测2007年

8、1月的销售量；(2)利用前三期销售额饱和权重的加权平均法预测2007年1月的销售额。解：(1)在自然加权平均法(qtwt)下251 232 263 294 245 286 307 278 259 2910 3211 33122 242，2004年1月的预测销售量=,(2)在饱和加权平均法下，周期数为3，使W1=0.2，W2=0.3，W3=0.5 2007年1月的预测销售量=290。5.平滑指数法是一种特殊的加权平均法，它使用平滑系数(加权因子)来计算过去不同时期的实际销售量或销售量，作为计划期内的销售预测值。平滑指数法，对于销量波动较大时的短期预测或预检验，应采用较大的平滑指数；较小的平滑指数

9、可用于销售量波动较小的长期预测或预测。例57趋势外推法在销售量预测中的应用众所周知，例52中的销售量数据仍在使用。要求：(1)用平滑指数法预测2006年12月的销售量；(2)预测2007年1月的销售量。解决方法：(1)根据问题的含义，编制了平滑指数法计算表，如表54所示，(2)2007年1月预测销售量=0.333 (1-0.3)28.71=30(吨)，未修正回归系数A和B的计算公式，(2)修正的时间序列回归法，要求：(1)根据修正的线性回归法建立销售预测模型；(2)预测2007年1月的销售量；(3)预测2007年2月的销售量。解决方法：(1)根据问题的含义对相关数据进行排序和计算，如表55所示

10、。那么2007年1月q=27.58 0.32t (2) t值=11.12=13 2007年1月预测销售量=27.58 0.3213=31.74(吨)(3) t值2007年2月=11.22=15 2007年2月预测销售量=27.58 0 3。因果预测分析的程序和应用：确定影响销售量的主要因素，确定销售量Y与xi之间的定量关系，建立因果预检验模型，根据自变量xi的未来变化预测销售量，因果预测分析的程序和应用，指标建立方法的应用，回归分析方法的应用，例59因果预测分析方法在销售量预测中的应用，众所周知，一个企业生产一种汽车轮胎， 假设其年销售量Y受以下因素影响：(1)根据长期合同向汽车制造商定量供应

11、的轮胎数量； (2)在特定区域x1中使用的装有这种轮胎的车辆应更新的轮胎数量；(3) x1取决于该类汽车去年实际里程和载重能力的吨公里指数x2和该类轮胎的磨损更新经验指数B1；(4)上述汽车制造商增加汽车产量所需的轮胎数量x3；(5)x3取决于汽车工厂增加的产量Q、工厂的原始库存轮胎数量x4以及一辆自行车B2所需的轮胎数量；(6)该地区企业的市场份额b3。经分析，因果预测模型建立如下：y=a(x13)B3=a B1 x2(Qb2-x4)B3相关指标数据为：a=50 000，B1=0.210-4/吨公里，x 22.25109/吨公里，Q=2 000，B2=4/吨公里。解决方案：预测轮胎销售量=5

12、0，0 00 0.210-42.25109 (2，0004-5，000) 75%=50，000 45，000 (8，000-5，000) 75%=86，000(仅适用)，示例510因果预测分析在销售预测回归分析中的应用产品A的销售量与当地居民人均月收入相关。据了解，该地区连续6年的历史数据如表56所示，该企业生产的产品A的市场份额为25%。假设2007年居民人均月收入为700元。表56材料、要求：(1)通过回归线性分析建立产品a的销售预测模型；(2)预测2007年甲产品销量；(3)预测2007年a股产品的销量。解决方案：(1)根据给定的数据，列表计算如表57所示：计算相关系数r是因为相关系数接

13、近1，这表明X和Y之间基本上是正相关，可以建立回归模型。产品销量预测模型为y=1.280.02 x(2)2007年该地区产品的预测销量=1.280.02700=15.28(吨)(3)2007年企业a产品的预测销量为15.2825%=3.82(吨)。第四，产品生命周期分析原理在成长期，可以用因果法或修正的时间序列回归法进行预测；平均法最好在成熟期使用。例511产品生命周期分析方法在销量预测中的应用众所周知：2006年，某企业调查了其生产的某产品的销售情况。该产品已试销一年，到年底，该市已有12 000用户和12 0万居民。据报道，2007年，该产品在本市其他地方订购了4000套，在本市其他地方订

14、购了2800套。假设产品生命周期的试销期为14年，产品渗透率为0.15%，工厂的市场份额为65%。要求：根据产品生命周期分析方法预测工厂2007年的销售量。解答：根据问题的含义：=(16 000 4 000-2 800)65%=11 180(台湾)，2007，第3节利润预测，利润目标的预测分析利润敏感度分析经营杠杆系数在利润预测概率分析中的应用及其在利润预测中的应用，1。利润目标的预测分析，利润目标是指企业的未来。利润目标应体现以下原则：可行性、客观性、严肃性和指导性，利润目标的预测步骤：(1)选择确定利润率的标准；(2)根据销售利润率计算利润目标基数；利润目标基数预测的销售利润率按产出利润率

15、计算；利润目标基数预测的产出利润率由资本利润率计算；利润目标基数预测的资本利润率由平均资本占用量估算；(3)确定利润目标修正值，进行利润敏感性分析，并将利润目标基数与利润目标预测值进行比较。(4)利润目标最终下达，并分解落实到预算体系中。例512在利润目标中，企业只经营一种产品，单价为100万元/件，单位可变成本为60万元/件，固定成本为300万元。2006年售出1万件，利润100万元。根据同行业先进资本利润率(20%)，预测2007年企业利润目标基数，2007年企业资本占用预计为800万元。2007年利润目标基数=200 000=160 000(万元)根据量本利分析的原则，我们可以计算出20

16、07年实现16亿元利润应采取的单项措施(即考虑一个因素的变化时，假设其他因素不变)如下：(1)增加销量1 500件，增长率1 5。保利量11 500(件)销量11 500-10 000 1 500(件)销量变化率100 15% (2)单位可变成本降低6万元，降低率达到10。保利的单位可变成本为100-54 (10，000元/件)，单位可变成本为54-60-6 (10，000件)。单位可变成本的变化率为100-10%。(3)固定成本支出减少6亿元，减幅为20%。保利固定成本(100-60)10，0 00-160，0 00 240，0 00(万元)240，000-300，000-60，000(万元)固定成本变化率为100-20% (4)单价增加60，000元。增长率为6%。保利的单价为60，106 (10，000元/件)，单价变化为106-100.6 (10，000件)。假设企业可以考虑采取以下综合措施：(1)为提高产品质量，增加2%的单位可变成本投入，可使销售价格提高3%。此时，利润目标的预期销售量