管理会计第五章.ppt

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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分析的意义预预测测（Forecast）是是指指用用科科学学的的方方法法预预计计、推推断断事事物物发发展展的的必必然然性性或或可可能能性性的的行行为为，即即根根据据过去和现在预计未来，由已知推断未知的过程。

过去和现在预计未来，由已知推断未知的过程。

经经营营预预测测，是是指指企企业业根根据据现现有有的的经经济济条条件件和和掌掌握握的的历历史史资资料料以以及及客客观观事事物物的的内内在在联联系系，对对生生产产经经营营活活动动的的未未来来发发展展趋趋势势和和状状况况进进行行的的预预计计和测算。

和测算。

管管理理会会计计中中的的预预测测分分析析，是是指指运运用用专专门门的的方方法法进行经营预测的过程。

进行经营预测的过程。

预测分析的特点预测分析的特点预见性预见性明确性明确性相对性相对性客观性客观性可检验性可检验性灵活性灵活性预测分析的程序预测分析的程序确定预测目标确定预测目标收集和整理资料收集和整理资料选择预测方法选择预测方法分析判断分析判断检查验证检查验证修正预测值修正预测值报告预测结论报告预测结论开始开始结束结束预测分析的方法预测分析的方法预测预测分析分析方法方法定量分析法定量分析法定性分析法定性分析法趋势外推分析法趋势外推分析法因果预测分析法因果预测分析法算术平均法算术平均法移动平均法移动平均法趋势平均法趋势平均法加权平均法加权平均法平滑指数法平滑指数法修正的时间序列修正的时间序列回归分析法回归分析法本量利分析法本量利分析法投入产出法投入产出法回归分析法回归分析法经济计量法经济计量法预测分析的内容预测分析的内容销售预测销售预测利润预测利润预测成本预测成本预测资金预测资金预测第二节第二节销售预测销售预测判断分析法的种类和特点判断分析法的种类和特点趋势外推分析法的种类及其应用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因果预测分析法的程序及应用产品寿命周期分析法原理产品寿命周期分析法原理一、判断分析法的种类和特点一、判断分析法的种类和特点推销员判断法推销员判断法综合判断法综合判断法专家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【例例51】特尔菲法的应用特尔菲法的应用已知：

某公司准备推出一种新产品，由已知：

某公司准备推出一种新产品，由于该新产品没有销售记录，公司准备聘于该新产品没有销售记录，公司准备聘请专家共请专家共7人，采用特尔菲法进行预测，人，采用特尔菲法进行预测，连续三次预测结果如表连续三次预测结果如表51所示。

所示。

表表51特尔菲法专家意见汇总表特尔菲法专家意见汇总表单位：

件单位：

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123002000150023002000170023002000160021500140090018001500110018001500130032100170013002100190015002100190015004350023002000350020001700300017001500512009007001500130090017001500110062000150011002000200011002000170011007130011001000150015001000170015001300平均值198615571214210017431286208616861343公司在此基础上，按最后一次预测的结公司在此基础上，按最后一次预测的结果，采用算术平均法确定最终的预测值果，采用算术平均法确定最终的预测值是是1705件件1750=2086+1686+1343）/3二、趋势外推分析法的种类及其应用二、趋势外推分析法的种类及其应用平均法平均法修正的时间序列回归法修正的时间序列回归法平均法平均法算术平均法算术平均法【例例52】移动平均法移动平均法【例例53】趋势平均法趋势平均法加权平均法加权平均法平滑指数法平滑指数法【例例52】趋势外推分析法在销售量预测中的趋势外推分析法在销售量预测中的应用应用算术平均法算术平均法已知：

某企业生产一种产品，已知：

某企业生产一种产品，203年年112月份销量资料月份销量资料（单位：

吨单位：

吨）如表如表52所示。

所示。

月份123456789101112销量（Qt）252326292428302725293233要求：

按算术平均法预测要求：

按算术平均法预测204年年1月份月份的销售量（计算结果保留两位小数）。

的销售量（计算结果保留两位小数）。

解：

分子解：

分子25+23+26+29+24+28+30+27+25+29+32+33=331（吨），分母（吨），分母n=12204年年1月份预测销售量月份预测销售量=27.58（吨吨）【例例53】趋势外推分析法在销售量预测中的趋势外推分析法在销售量预测中的应用应用移动平均法移动平均法（不考虑趋势值不考虑趋势值）已知：

仍按例已知：

仍按例52中的销量资料。

中的销量资料。

要求：

按移动平均法预测要求：

按移动平均法预测204年年1月月的销售量的销售量（假定假定m=5）。

解：

解：

204年年1月预测销售量月预测销售量=29.2（吨吨）但有人认为这样计算的平均值只反映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。

趋势值基础上，按趋势值进行修正。

趋势值b的计算公式为：

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）趋势平均法趋势平均法【例例55】趋势外推分析法在销售量预测中的趋势外推分析法在销售量预测中的应用应用趋势平均法趋势平均法已知：

仍按例已知：

仍按例52中的销量资料，假定中的销量资料，假定销售量的移动期销售量的移动期m为为5，趋势平均值，趋势平均值s移移动期为动期为3，时间序列期数，时间序列期数n为为12。

要求：

按趋势平均法预测要求：

按趋势平均法预测204年年1月的月的销售量。

销售量。

解：

依题意计算各期销售量移动平均值、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，其结果如趋势值和趋势值移动平均值，其结果如表表53所示。

所示。

表表53趋势平均法计算表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12522332625.442926.0+0.652427.4+1.40.7362827.6+0.20.2773026.8-0.80.1382727.8+1.00.339*2528.6+0.80.80102929.2+0.611321233第第9期销售量移动平均值期销售量移动平均值=28.6第第9期趋势值移动平均值期趋势值移动平均值=0.80基期与预测期的时间间隔基期与预测期的时间间隔=4204年年1月的预测销售量月的预测销售量=28.6+0.804=31.8（吨吨）加权平均法加权平均法权数为自然数权数为自然数权数为饱和权数权数为饱和权数【例例56】趋势外推分析法在销售量预测中的趋势外推分析法在销售量预测中的应用应用加权平均法加权平均法已知：

仍按例已知：

仍按例52中的销量资料。

中的销量资料。

要求：

要求：

（1）用自然权数加权平均法预测用自然权数加权平均法预测204年年1月的销售量；月的销售量；

（2）利用最后利用最后3期销售量按饱和权数加权期销售量按饱和权数加权平均法预测平均法预测204年年1月的销售量。

月的销售量。

解：

解：

（1）在自然权数加权平均法下在自然权数加权平均法下（QtWt）251+232+263+294+245+286+307+278+259+2910+3211+33122242204年年1月的预测销售量月的预测销售量=

（2）在饱和权数加权平均法下在饱和权数加权平均法下期数为期数为3，令令W1=0.2，W2=0.3，W3=0.5204年年1月的预测销售量月的预测销售量=290.2+320.3+330.5=31.9（吨吨）平滑指数法平滑指数法此法是特殊的加权平此法是特殊的加权平均法均法取值取值0.30.7之间之间平滑指数法平滑指数法进行近期预测或销量波动较大时的预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，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，可采用较小测或销量波动较小时的预测，可采用较小的平滑指数。

的平滑指数。

【例例57】趋势外推分析法在销售量预测中的趋势外推分析法在销售量预测中的应用应用平滑指数法平滑指数法已知：

仍按例已知：

仍按例52中的销量资料。

中的销量资料。

要求要求:

（1）用平滑指数法预测）用平滑指数法预测203年年112月销售量；月销售量；

（2）预测）预测204年年1月份的销售量。

月份的销售量。

解：

解：

（1）依题意，编制平滑指数法计算表如表54所示:

月份t销售量观测值Qt平滑指数前期实销售量Qt-11-平滑指数（1-）前期预销售量预测销售量125-25.002230.3250.725.0025.003260.3230.725.0024.404290.3260.724.4024.885240.3290.724.8826.126280.3240.726.1225.487300.3280.725.4826.248270.3300.726.2427.379250.3270.727.3727.2610290.3250.727.2626.5811320.3290.726.5827.3112330.3320.727.3128.71

（2）204年年1月份的预测销售量月份的预测销售量=0.333+（1-0.3）28.71=30（吨吨）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修正的时间序列回归法如果按照时间序列的特点对如果按照时间序列的特点对t值进行值进行修正，使修正，使t=0，则，则a、b回归系数的计算回归系数的计算公式简化为：

公式简化为：

【例例58】趋势外推分析法在销售量预测中的应用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修正的时间序列回归法已知：

仍按例已知：

仍按例52中的销量资料。

中的销量资料。

要求：

要求：

（1）按修正的直线回归法建立销按修正的直线回归法建立销量预测模型；量预测模型；

（2）预测预测204年年1月份的销量；月份的销量；（3）预测预测204年年2月份的销量。

月份的销量。

解：

解：

（1）依题意整理和计算有关数据如依题意整理和计算有关数据如表表55所示。

所示。

则则Q=27.58+0.32t

（2）204年年1月份的月份的t值值=11+12=13204年年1月份预测销量月份预测销量=27.58+0.3213=31.74（吨吨）（3）204年年2月份的月份的t值值=11+22=15204年年2月份预测销量月份预测销量=27.58+0.3215=32.38（吨吨）表表55计算表计算表月份销售量Q修正的ttQt2125-11-275121223-9-20781326-7-18249429-5-14525524-3-729628-1-2817301+3018273+8199255+1252510297+2034911329+28881123311+363121n=12Q=331t=0t