第五章經營預測

1、第五章第五章 經營預測經營預測【學習目的與要求學習目的與要求】 通過本章的學習，了解銷售預測中的定性通過本章的學習，了解銷售預測中的定性和定量兩類預測分析方法，熟練掌握各種定量和定量兩類預測分析方法，熟練掌握各種定量的銷售預測方法的特點及其應用；熟悉目標的銷售預測方法的特點及其應用；熟悉目標利潤的預測分析方法，理解經營杠桿系數在利利潤的預測分析方法，理解經營杠桿系數在利潤預測中的作用；一般了解成本預測的基本方潤預測中的作用；一般了解成本預測的基本方法。法。 【主要內容主要內容】第一節(jié)第一節(jié) 銷售預測銷售預測第二節(jié)第二節(jié) 利潤預測利潤預測第三節(jié)第三節(jié) 成本預測成本預測【本章重點本章重點】 銷售預

2、測、利潤預測、成本預測的銷售預測、利潤預測、成本預測的方法及其運用。方法及其運用。 第一節(jié)第一節(jié) 銷售預測銷售預測一、銷售預測的意義一、銷售預測的意義二、影響銷售變動的主要因素二、影響銷售變動的主要因素三、銷售量預測三、銷售量預測一、銷售預測的意義一、銷售預測的意義1、銷售預測的概念、銷售預測的概念 在對市場進行充分調查的基礎上，根據有關產品的歷史銷售資料和市場需求及其他環(huán)境、條件的變化，對在未來一定期間內的銷售趨勢及預期結果對在未來一定期間內的銷售趨勢及預期結果進行測算進行測算。2、銷售預測的意義銷售預測的意義銷售預測是企業(yè)從事生產經營活動的基點銷售預測是企業(yè)制訂經營決策的依據銷售預測是企業(yè)

3、其他預測的前提 二、影響銷售變動的主要因素影響銷售變動的主要因素 1、 內部因素包括市場價格、產品功能與質量、企業(yè)提供的配套服務、企業(yè)生產能力、企業(yè)推銷的方法及手段等。 2、外部因素包括社會經濟發(fā)展的規(guī)模和速度、社會購買力水平、企業(yè)市場占有率、競爭對手情況等。三、銷售量預測三、銷售量預測（一）定性預測分析法（二）定量預測分析法（三）兩種預測分析法的比較（一）定性預測分析法（一）定性預測分析法 依靠預測人員豐富的實踐依靠預測人員豐富的實踐經驗經驗和和知識知識以及以及主觀的分析判斷主觀的分析判斷能力，在考慮到政治、經濟形能力，在考慮到政治、經濟形勢、市場變化、經濟政策、消費傾向等對經營勢、市場變化

4、、經濟政策、消費傾向等對經營影響的前提下，對事物的影響的前提下，對事物的性質性質和和發(fā)展趨勢發(fā)展趨勢進行進行預測和推測的分析方法。預測和推測的分析方法。 判斷分析法判斷分析法 統(tǒng)計調查法統(tǒng)計調查法 關聯(lián)指標推測法關聯(lián)指標推測法 例例2 通過一些具有豐富經驗的經營通過一些具有豐富經驗的經營管理人員或知識淵博的外界經濟專家管理人員或知識淵博的外界經濟專家對企業(yè)一定期間產品的銷售量情況作對企業(yè)一定期間產品的銷售量情況作出判斷和預計的一種方法。出判斷和預計的一種方法。v 推銷員判斷法推銷員判斷法v 經理判斷法經理判斷法 v 專家判斷法專家判斷法 （特爾斐法）（特爾斐法）判判斷斷分分析析法法 例例1【例

5、例1】假定北京煙廠對計劃期金鍵牌香煙銷售的預測，決定假定北京煙廠對計劃期金鍵牌香煙銷售的預測，決定由該廠銷售部門經理與京、津、滬的經銷商負責人一起成立由該廠銷售部門經理與京、津、滬的經銷商負責人一起成立專門預測小組進行綜合判斷。他們四人的初步預估資料，如專門預測小組進行綜合判斷。他們四人的初步預估資料，如下表所示：下表所示：又假定根據北京煙廠過去的經驗，廠銷售部經理與京、津、又假定根據北京煙廠過去的經驗，廠銷售部經理與京、津、滬經銷商負責人的預測準確性和重要程度，在綜合判斷時可滬經銷商負責人的預測準確性和重要程度，在綜合判斷時可分別按分別按0.1、0.3、0.2、0.4進行加權。進行加權。要求

6、：為北京煙廠的金鍵脾香煙在計劃期的銷售量作出綜合要求：為北京煙廠的金鍵脾香煙在計劃期的銷售量作出綜合判斷。判斷。預預 測測人人 員員最高最高最可能最可能最低最低數量數量(千箱千箱) 概率概率 數量數量(千箱千箱) 概率概率 數量數量(千箱千箱)概率概率銷售部經理銷售部經理經銷商負責人經銷商負責人(京京)經銷商負責人經銷商負責人(津津)經銷商負責人經銷商負責人(滬滬)868879900.30.20.30.2808275850.50.60.40.5757870800.20.20.30.3解：首先，按每位預測人員對計劃期銷售量進行預估解：首先，按每位預測人員對計劃期銷售量進行預估預測人員預測人員18

7、60.3800.5750.280.8(千箱千箱)預測人員預測人員2880.2820.6780.282.4(千箱千箱)預測人員預測人員3790.3750.4700.374.7(千箱千箱)預測人員預測人員4900.2850.5800.384.5(千箱千箱)然后然后,將四位預測人員的預測結果按將四位預測人員的預測結果按0.1、0.3、0.2、0.4進行加權平均，作出最后的綜合判斷。進行加權平均，作出最后的綜合判斷。 計劃期的預計銷售量計劃期的預計銷售量 80.80.182.40.374.70.284.50.4 81.54(千箱千箱)【例例2】假定華聯(lián)公司準備于計劃期間推出一種新型切假定華聯(lián)公司準備于

8、計劃期間推出一種新型切削工具，該工具過去沒有銷售記錄。現聘請工具專家、削工具，該工具過去沒有銷售記錄。現聘請工具專家、銷售部經理、外地經銷商負責人等九人采用銷售部經理、外地經銷商負責人等九人采用特爾斐法特爾斐法來預測計劃期間該項新型切削工具的全年銷售量。華來預測計劃期間該項新型切削工具的全年銷售量。華聯(lián)公司首先將工具的樣品、特點和用途分別對專家們聯(lián)公司首先將工具的樣品、特點和用途分別對專家們作詳細介紹，并提供同類工具的有關價格和銷售情況作詳細介紹，并提供同類工具的有關價格和銷售情況的信息。然后發(fā)出征求意見函，請九位專家分別提出的信息。然后發(fā)出征求意見函，請九位專家分別提出個人的判斷。經過三次反

9、饋，預測結果如下所示：個人的判斷。經過三次反饋，預測結果如下所示：專家專家編號編號第一次判斷銷量第一次判斷銷量第二次判斷銷量第二次判斷銷量第三次判斷銷量第三次判斷銷量最高最高最可最可能能最低最低最高最高最可最可能能最低最低最高最高最可最可能能最低最低11,8001,5001,000 1,800 1,500 1,200 1,800 1,5001,10021,2009004001,300 1,0006001,300 1,00080031,6001,2008001,600 1,400 1,000 1,600 1,4001,00043,0001,8001,500 3,000 1,500 1,200 2

10、,500 1,2001,00057004002001,0008004001,200 1,00060061,5001,0006001,500 1,0006001,500 1,20060078006005001,0008005001,200 1,00080081,0006005001,2008007001,20080070091,9001,0008002,000 1,100 1,000 1,200800600均值均值1,5001,0007001,600 1,1008001,500 1,100800要求：根據上述圖表中的第三次判斷資料，采用加要求：根據上述圖表中的第三次判斷資料，采用加權平均法（最高

11、權平均法（最高0.3、最可能、最可能0.5、最低、最低0.2）作出計）作出計劃期新型切削工具的預計銷售量的預測。劃期新型切削工具的預計銷售量的預測。解：預計銷售量解：預計銷售量 1,5000.31,1000.58000.2 1,160（件）（件）n 全面調查法n 重點調查法n 典型調查法n 隨機抽樣調查法統(tǒng)統(tǒng)計計調調查查法法例例3 【例3】某廠經營電視機通用件，經調查得知：甲地電視機實際擁有量擁有量為30,000臺，該廠在甲地市場占有率市場占有率為40；乙地電視機實際擁有量擁有量為15,000臺，該廠在乙地市場占有率市場占有率為35；丙地電視機實際擁有量擁有量為6,000臺，該廠在丙地市場占有

12、率市場占有率為60。另假定通過進一步調查得知，甲地電視機年修理量年修理量為3,600臺。試對該廠通用件需要量進行預測。解：電視機的修理率3,600/30,00012 該廠通用件需要量（30,00040 15,00035 6,00060）12 2,502（件） 在已知兩種或兩種以上的產品在已知兩種或兩種以上的產品之間的市場需求具有十分密切關系之間的市場需求具有十分密切關系的情況下，根據某一種或幾種產品的情況下，根據某一種或幾種產品的需求量來推測另一種產品的需求的需求量來推測另一種產品的需求量的一種預測方法。量的一種預測方法。例如汽車輪胎銷售量與汽車銷售量、紡織面料與服裝（正相關關聯(lián)）；彩色電視與

13、黑白電視（負相關關聯(lián)）等之間具有關聯(lián)需求關系。 例例4關關聯(lián)聯(lián)指指標標推推測測法法【例4】某汽車輪胎廠預測其汽車輪胎的銷量。根據對歷史資料的調查和分析，某地區(qū)汽車輪胎的社會需求量大約是汽車輪胎的社會需求量大約是汽車產量的六倍汽車產量的六倍。2003年該地區(qū)汽車產量為100,000輛，計劃2004年增產50。此外，該地區(qū)目前已有汽車300,000輛，估計每輛汽車平均每年需更換估計每輛汽車平均每年需更換2個輪胎個輪胎，該廠輪胎的市場占有率為60。試對2004年度該汽車輪胎廠的汽車輪胎的銷量進行預測。解：2004年新增汽車輪胎需求量 100,000(150) 6900,000（個） 原有汽車輪胎需求

14、量3000002600,000（個） 該廠輪胎銷售量（900,000600,000）60 900,000（個）（二）定量預測分析法（二）定量預測分析法 在充分占有在充分占有歷史銷售資料歷史銷售資料的基礎上，運的基礎上，運用特定的用特定的數學方法數學方法對現有資料進行加工、改對現有資料進行加工、改制或延伸，以估計和推測有關產品未來銷售制或延伸，以估計和推測有關產品未來銷售變化及發(fā)展趨勢的一種分析方法。變化及發(fā)展趨勢的一種分析方法。 也稱為時間序列預測法，根據根據企業(yè)歷史的、按發(fā)生時間的先后順企業(yè)歷史的、按發(fā)生時間的先后順序排列的一系列銷售數據，應用一序排列的一系列銷售數據，應用一定的數學方法進行

15、加工處理，按時定的數學方法進行加工處理，按時間數列找出銷售隨時間而發(fā)展變化間數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)展趨的趨勢，由此而推斷其未來發(fā)展趨勢的分析方法。勢的分析方法。 趨趨勢勢預預測測分分析析法法 時間為自變量，時間為自變量，銷售量為因變量。銷售量為因變量。 企業(yè)過去和現在的某種發(fā)展趨勢將會延續(xù)下去，而且過去和現在發(fā)展的條件同樣適用于未來。 （1）算術平均法 （2）簡單移動平均法 （3）加權平均法 （4）趨勢平均法 （5）指數平滑法 （6）回歸分析法 主主要要方方法法（1）算術平均法）算術平均法 以過去若干期若干期的銷售量或銷售金額的算術平均數算術平均數，作為計劃期的

16、銷售預測值。 計算公式：計算公式： 計劃期的銷售預測值（計劃期的銷售預測值（Mt+1） 各期銷售量（銷售額）各期銷售量（銷售額）/期數期數 X i/n 例例5【例5】某企業(yè)經營某產品，過去6年的實際銷售量如下表。單位：萬元年次(t)實際銷售量(xt)年次(t)實際銷售量(xt)第一年第二年第三年303334第四年第五年第六年352931要求：根據以上資料用算術平均法預測該產品第七年的銷售量。解：M7（303334352931）/6 32（萬元）1、算術平均法的假設前提是過去怎樣，將來也會怎樣發(fā)展，即將來的發(fā)展是過去的延續(xù)。2、平均化程度高平均化程度高，能消除偶然性因素的影響；但靈敏度較差靈敏度

17、較差，反映數據短期變化趨勢的能力較弱。3、該法適用于企業(yè)銷售量較穩(wěn)定企業(yè)銷售量較穩(wěn)定，變動幅度不大的企業(yè)銷售量預測。當企業(yè)各期的銷售量呈現增減趨勢時，采用算術平均法進行銷售預測就不妥當。注意注意 （2）簡單移動平均法）簡單移動平均法 對過去若干期間的實際銷售量，分段（按相分段（按相連續(xù)的若干區(qū)間）計算其簡單移動平均數連續(xù)的若干區(qū)間）計算其簡單移動平均數，并以最后一個期間段的移動平均數最后一個期間段的移動平均數作為銷售預測值。 計算公式：計算公式： 計劃期的銷售預測值計劃期的銷售預測值Mt+1 （XtXt-n+1）/n例例6【例例6】在例在例5中，若移動跨期中，若移動跨期n4，用簡單移動平均，用

18、簡單移動平均法預測該產品第七年的銷售量。法預測該產品第七年的銷售量。解：解：M5（30333435）/433（萬元）（萬元） M6（33343529）/432.75（萬元）（萬元） M7（34352931）/432.25（萬元）（萬元） 該產品第七年的銷售量為該產品第七年的銷售量為32.25（萬元）（萬元）年次年次(t)實際銷售量實際銷售量(xt)年次年次(t)實際銷售量實際銷售量(xt)第一年第一年第二年第二年第三年第三年303334第四年第四年第五年第五年第六年第六年352931注意注意1、預測結果受移動跨期、預測結果受移動跨期n取值大小的影響取值大小的影響 n的取值越大，數據平均化程度也

19、越大，越能較好地排除偶然因素地影響；但其數據的靈敏度較差，反映數據短期變化趨勢的能力較弱。 反之，n的取值越小，靈敏度高，能及時反映短期變化趨勢。但其容易受偶然因素的影響。2、該法沒有考慮不同時期，即近期與遠期的實、該法沒有考慮不同時期，即近期與遠期的實際銷售量對未來期間銷售量預測值的不同影響。際銷售量對未來期間銷售量預測值的不同影響。（3）移動加權平均法）移動加權平均法 指先根據過去若干期的銷售量或銷售額，按其距離預測期的遠近分別進行加權距離預測期的遠近分別進行加權(近期所加的權數大些，遠期所加的權數小些)，然后計算其加權平加權平均數均數，并以此作為計劃期的銷售預測值。 計算公式：計算公式：

20、 計劃期的銷售預測值計劃期的銷售預測值Mt+1 1) 1() 1(11nnxxnnxnttt例例7【例例7】同上例，用移動加權平均法（同上例，用移動加權平均法（n=4）預測如下：）預測如下： M7 31.5（萬元）（萬元）12343434352429) 14(314）（）（年次年次(t)實際銷售量實際銷售量(xt)年次年次(t)實際銷售量實際銷售量(xt)第一年第一年第二年第二年第三年第三年303334第四年第四年第五年第五年第六年第六年352931（4）趨勢平均法）趨勢平均法 趨勢平均法是根據某產品過去若干區(qū)間的實際銷售量，先分段、連續(xù)地計算平均值先分段、連續(xù)地計算平均值，再計算相鄰兩期平均

21、值的變動趨勢相鄰兩期平均值的變動趨勢，然后再分段、連續(xù)計算趨勢平均值趨勢平均值，最后以趨勢平均值為依最后以趨勢平均值為依據，計算該產品未來期間銷售量預測值。據，計算該產品未來期間銷售量預測值。 趨勢平均法步驟： （1）計算移動平均值； （2）計算相鄰兩期移動平均值的發(fā)展變動趨勢，即相鄰兩 期移動平均值之差； （3）計算趨勢平均值。即將各期發(fā)展變動趨勢平均化； （4）依據基期水平和平均發(fā)展趨勢進行預測。 預測期銷售量= 基期銷售量移動平均值+基期趨勢值移動平均值基期與預測期的時間間隔 某期的趨勢值=該期銷售量移動平均值-上期銷售量移動平均值 基期趨勢值移動平均值=最后一個移動期趨勢值之和/趨勢值

22、移動的期數 例例8【例8】某企業(yè)經營某產品，本年12各月的實際銷 售量如下表： 單位：萬元要求：用趨勢平均法預測產品下年度一月份銷售量。月 份實際銷量月 份實際銷量123456202226302824789101112323438444042解：月月份份實實 際際銷售量銷售量五期銷售五期銷售平平 均均 值值變變 動動趨趨 勢勢三期趨勢三期趨勢平平 均均 值值12345678910111220222630282432343844404225.226.028.029.631.234.437.639.60.82.01.61.63.23.22.01.471.732.132.672.80 一月份銷售量的

23、預測值一月份銷售量的預測值37.62.8448.8（萬元）（萬元）第一步第二步第三步（5）指數平滑法）指數平滑法 利用加權因子（即平滑系數）加權因子（即平滑系數）對過去不同時期的實實際銷售量際銷售量進行加權計算加權計算，以顯示遠期和近期實際銷售量對未來銷售量預測的不同影響的一種銷售預測方法。 計算公式：計算公式： FtAt-1（1）Ft-1 Ft計劃期銷售量預測值計劃期銷售量預測值 At-1基期實際銷售量基期實際銷售量 Ft-1基期銷售量預測值基期銷售量預測值 平滑系數（平滑系數（1 0，一般取，一般取0.10.4）例例9【例9】中盛公司16月銷售電冰箱的銷售量情況如下表所示：如果假設為0.3

24、，1月份銷售量的預測值為1,250臺，則2月7月的銷售量預測值如表所示：月份t實際銷售量At1234561,2001,0001,3001,2001,1701,350月份At-1(1)Ft-1Ft12345670.31,2000.31,0000.31,3000.31,2000.31,1700.31,350(1-0.3)1,250(1-0.3)1,235(1-0.3)1,165(1-0.3)1,206(1-0.3)1,204(1-0.3)1,1941,2501,2351,1651,2061,2041,1941,241注意注意1、由公式FtAt-1（1）Ft-1知道，指數平滑法是加權平均法的一種，是

25、以和1為權數的一種特殊加權平均法。2、指數平滑系數的取值越大的取值越大，則近期實際銷售近期實際銷售量對預測結果的影響也越大量對預測結果的影響也越大；如果指數平滑系數的取值越小，則近期實際銷售量對預測結果的影響則越小。3、在運用該法時，若預測值與實際值之間的差距較大，可適當增大平滑系數，以相應提高近期實際銷售量對預測值的影響。（6）一元回歸分析法）一元回歸分析法 通過分析一段時間內銷售量（通過分析一段時間內銷售量（y）與時間（）與時間（x）的）的函數關系，來建立一元回歸模型（函數關系，來建立一元回歸模型（yabx）并據）并據此進行預測的方法。此進行預測的方法。 由于觀測值按時間順序排列，間隔期相

26、等，故可采用簡捷的辦法，令x0來求回歸直線。 若觀測期（n）為奇數，則取x的間隔期為1，將 0置于所有觀測期的中央，其余上下則按-3，-2，-1，0，1，2，3，排列; 若觀測期為偶數，則取x的間隔期為2，將-1與1置于所有觀測期當中的上下兩期，其余上下則按-5，-3，-1，1，3，5排列。例例10【例例10】南海糖業(yè)公司南海糖業(yè)公司2006年下半年六個月銷售蔗糖年下半年六個月銷售蔗糖的資料如下：的資料如下： 2006年下半年蔗糖銷售量年下半年蔗糖銷售量 單位：噸單位：噸 試用一元回歸分析法預測明年試用一元回歸分析法預測明年1月份的蔗糖銷售量。月份的蔗糖銷售量。 月月 份份7 月月8 月月9

27、月月10 月月11 月月12 月月蔗蔗 糖糖138136142134146144解：首先，計算相關系數解：首先，計算相關系數r，進行，進行x、y相關性檢驗，相關性檢驗，并確定數學模型。并確定數學模型。 計算可知銷售量與時間的函數關系可用計算可知銷售量與時間的函數關系可用y=a+bx回歸模型表示并預測?；貧w模型表示并預測。其次，編制計算表，并計算其次，編制計算表，并計算a、b系數。系數。 nxbya22)(xxnyxxynbnya2xxyb簡化公式當且僅當x是時間時ay/n840/6140 bxy/x252/700.74最后，預測明年最后，預測明年1月份月份(x7)蔗糖銷量。蔗糖銷量。 (y)a

28、bx 1400.747145.18（噸（噸）月月 份份間隔期間隔期(x)銷售量銷售量(y)xyx2789101112531 1 3 513813614213414614469040814213443872025911925n6x0y840 xy52x270 影響產品銷售的因素是多方面的，但在這些因素中，有些因素對產品銷售起著決定性的作用或與產品銷售存在某種函數關系，只要找到與產品銷售（因找到與產品銷售（因變量）相關的因素（自變量）以及它們變量）相關的因素（自變量）以及它們之間的之間的函數關系函數關系，就可以利用這種函數關系進行產品的銷售預測,這種銷售預測方法就是因果預測分析法。 因因果果預預測

29、測分分析析法法例例11u 一元線性回歸模型 y=a+bxu指數曲線（對數直線）模型：yabx（lgy=lga+xlgb)u多元線性回歸模型 y=a+b1x1+b2x2+b3x3+bnxn【例11】中盛公司專門生產電冰箱的壓縮機，而決定電冰箱壓縮機銷售量的主要因素是電冰箱的銷售量。假設近五年全國電冰箱的實際銷售量的統(tǒng)計資料和中盛公司電冰箱壓縮機的實際銷售量資料如下表： 假設2007年全國電冰箱的銷售量預測為180萬臺，試用一元線性回歸法預測2007年中盛公司電冰箱壓縮機的銷售量。年 度2002 2003 2004 2005 2006壓縮機銷售量(萬只)電冰箱銷售量(萬臺)201002512030

30、1403615040165解：首先，編制計算表，計算相關系數r。 年度電冰箱銷售量(x)壓縮機銷售量(y)xyx2y22002200320042005200610012014015016520253036402,0003,0004,2005,4006,60010,00014,40019,60022,50027,225 400 625 9001,2961,600n5x675y151xy21,200 x293,725y24,82199.01514821567593725515167521200522）（）（r 因為r趨近于1，表明x與y之間正相關，可以建立y=a+bx回歸模型。最后，將a、b值帶入

31、ya十bx，得出預測結果：2007年中盛公司電冰箱壓縮機預計銷售量 ya十bx 12.060.313180 44.28（萬只）06.12nxbya22)(xxnyxxynb313. 0其次，并計算a、b系數。【例例12】中盛公司專門生產電冰箱的壓縮機，而決定電中盛公司專門生產電冰箱的壓縮機，而決定電冰箱壓縮機銷售量的主要因素是冰箱壓縮機銷售量的主要因素是電冰箱的銷售量電冰箱的銷售量以及以及廣廣告費的支出告費的支出情況。假設近五年全國電冰箱的實際銷售量情況。假設近五年全國電冰箱的實際銷售量的統(tǒng)計資料和中盛公司電冰箱壓縮機的實際銷售量和廣的統(tǒng)計資料和中盛公司電冰箱壓縮機的實際銷售量和廣告費的支出情

32、況如下表所示：告費的支出情況如下表所示： 假設預測期假設預測期2007年全國電冰箱的銷售量預測為年全國電冰箱的銷售量預測為180萬臺，公司計劃安排廣告費萬臺，公司計劃安排廣告費4萬元，試用多元線性回歸萬元，試用多元線性回歸法預測法預測2007年中盛公司電冰箱壓縮機的銷售量。年中盛公司電冰箱壓縮機的銷售量。年年 度度2002 2003 2004 2005 2006壓縮機銷售量壓縮機銷售量(萬只萬只)廣廣 告告 費費 (萬元萬元)電冰箱銷售量電冰箱銷售量(萬臺萬臺)201100251120302140362150403165解：（解：（1）建立多元線性回歸模型。）建立多元線性回歸模型。 y=a+b

33、1x1+b2x2 其中：其中：y公司電冰箱壓縮機銷售量公司電冰箱壓縮機銷售量 x1公司廣告費支出公司廣告費支出 x2全國電冰箱銷售量全國電冰箱銷售量 （2）通過下列三元一次方程組求）通過下列三元一次方程組求a、b1、b2的值的值 ynab1x1b2x2 x1yax1b1x12b2x1x2 x2y ax2b1x1x2b2x22 按標準方程組的要求，對數據進行加工、整理，得：按標準方程組的要求，對數據進行加工、整理，得： 1515a9b1675b2 2979a19b11295b2 21200675a1295b193725b2 a11.261 b10.364 b20.302(3)建立銷售預測模型，并

34、預測。建立銷售預測模型，并預測。 ya+b1x1+b2x2 11.2610.364x10.302x22007年中盛公司電冰箱壓縮機的銷售量年中盛公司電冰箱壓縮機的銷售量 y11.2610.36440.302180 44.555（萬只）（萬只）【例例13】下表為某企業(yè)連續(xù)下表為某企業(yè)連續(xù)11年的實際銷售量資料：年的實際銷售量資料： 單位：萬元單位：萬元試用指數趨勢法預測第試用指數趨勢法預測第12年銷售量。年銷售量。 年年 次次實際銷售量實際銷售量年年 次次實際銷售量實際銷售量第第1年年第第2年年第第3年年第第4年年第第5年年第第6年年 30,000 42,000 57,000 83,000115

35、,000160,000第第7年年第第8年年第第9年年第第10年年第第11年年224,000310,000446,000601,000843,000解：首先，檢驗數據，選擇模型：解：首先，檢驗數據，選擇模型：y=abx 其次，對數據進行加工。其次，對數據進行加工。nylgyxxlgyx2123456789101130,00042,00057,00083,000115,000160,000224,000310,000446,000601,000843,0004.47714.62324.75594.91915.06075.20415.35025.49145.64935.77895.9258-5-4-

36、3-2-1012345-22.3855-18.4928-14.2677-9.8382-5.060705.350210.982816.947923.115629.6290251694101491625n=11y=2911000lgy=57.2357x=0 xlgy=15.9806x2110再次，計算lga、lgb ， (lgy、 lga、lgb分別相當于回 歸直線方程中的y、a、b)最后，預測第12年（x6）銷售量。 lgy lgaxlgb 5.2032 6 0.1453 6.0748 y1,187,000(元）1453. 01109806.15)lg(lg2032. 5112357.57lgl

37、g2xyxbnya（三）兩種預測分析法的比較（三）兩種預測分析法的比較優(yōu) 點缺 點適 用 條 件定性分析法快耗費低適用面廣 預測結果有一定的主觀性1、缺乏系統(tǒng)、完整的歷史銷售資料。2、影響未來事物變化因素難以量化。定量分析法 預測結果 精確性高數學方法（模型）不能概括所有復雜的經濟變化情況，易導致預測結果脫離客觀實際。1、具有系統(tǒng)、完整的歷史銷售資料。2、影響未來事物變化因素可以量化第二節(jié)第二節(jié) 利潤預測利潤預測 按照企業(yè)經營目標的要求，通過對影響利潤變化的成本、產銷量等因素的綜合分析，對未來一定時間內可能達到的利潤水平和變化趨勢所進行的科學預計和推測。1、本量利預測法、本量利預測法2、回歸分

38、析預測法、回歸分析預測法3、經營杠桿系數法、經營杠桿系數法4、因素分析法、因素分析法1、本量利預測法、本量利預測法預計利潤（預計利潤（P） spx - (a + bx) 預計利潤（預計利潤（P） (sp-b) x-a Tcm-a預計利潤（預計利潤（P） MScm預計銷售利潤率預計銷售利潤率 MSRcmR sp單價單價cm單位產品邊際貢獻單位產品邊際貢獻Tcm邊際貢獻總額邊際貢獻總額cmR產品邊際貢獻率產品邊際貢獻率MS安全邊際安全邊際MSR安全邊際率安全邊際率 預測模型 y=a+bx y：利潤 x：產銷量或銷售收入例例142、回歸分析法、回歸分析法【例14】某企業(yè)6年的銷售收入和利潤資料如下：

39、 若企業(yè)7、8兩年的銷售收入分別為96萬元和108萬元，現要求預測企業(yè)7、8兩年的利潤增長趨勢和結果。年次銷售收入總額利潤總額12345654.561.067.574.080.587.06.547.228.559.6110.5311.46解：首先，計算相關系數（r）。（數據準備表略） r0.998 其次，計算常數a、b,建立模型。 a2.05 b0.156 yabx 0.156x2.05 最后，確定7、8兩年的利潤增長趨勢和結果 y70.156962.0512.9（萬元） y80.1561082.0514.8（萬元）3、經營杠桿系數法、經營杠桿系數法經營杠桿（經營杠桿（Operating Le

40、verage） 由于固定成本的存在及其影響而導致的某種產品的利潤變動率大于其產銷量變動率的經濟現象。經營杠桿系數經營杠桿系數（Degree of Operating Leverage，DOL ） 某種產品的利潤變動率同其產銷量變動率的比值。即： 經營杠桿系數（DOL） P/Px/x (cmx)/Px/x cmx/P 基期邊際貢獻/基期利潤例例15 時期項目第1年第2年第3年單位邊際貢獻銷售量4010,0004020,0004030,000邊際貢獻總額固定成本400,000300,000800,000300,0001,200,000300,000利潤100,000500,000900,000【例

41、15】已知某企業(yè)連續(xù)3年的有關資料： 金額：萬元要求：計算第2年和第3年的經營杠桿系數。解：1、直接根據DOLP/Px/x計算第2年利潤變動率(500,000-100,000)/100,000100 400第2年銷售變動率(20,000-10,000)/10,000100 100第2年DOL400/1004同理得：第3年DOL80/501.62、用簡化公式DOLTcm/P計算 第2年DOL400,000/100,0004 第3年DOL800,000/500,0001.6 反映企業(yè)經營風險反映企業(yè)經營風險 經營杠桿系數越大，利潤的變動越劇烈，企業(yè)經營風險也越大；反之，經營杠桿系數越小，企業(yè)經營風

42、險也越小。 DOL基期邊際貢獻總額/基期利潤 cmx/（cmxFC） cmx/（cmxcmx0） x/（xx0） 1/安全邊際率 cm：單位產品邊際貢獻 x： 產品產銷數量 x0： 盈虧平衡產銷量 FC： 固定成本經營經營杠桿杠桿系數系數作用作用之一之一 能幫助企業(yè)管理當局進行利潤預測能幫助企業(yè)管理當局進行利潤預測 DOLP/Px/x PPDOLx/x 企業(yè)利潤基期利潤P未來利潤增長量P PPDOLx/x P （1DOLx/x）例例16經營經營杠桿杠桿系數系數作用作用之二之二【例16】某企業(yè)經營若干種產品，本年度的銷售收入總額80萬元，邊際貢獻總額32萬元，利潤總額16萬元。經調查測算該企業(yè)下

43、年度銷售收入總額預定增長10。試預測企業(yè)下年度利潤。解：經營杠桿系數（DOL） 基期邊際貢獻/基期利潤 32/162企業(yè)利潤基期利潤（1DOLX/X） 16（1210） 19.2（萬元） 4、因素分析法、因素分析法 因素分析法是在本期已實現的利潤水平基礎上，充分估計預測期影響產品銷售利潤的各因素增減變動的可能，來預測企業(yè)下期產品銷售利潤的數額。 【例17】中盛公司2001年產品銷售收入為1,181,700元，銷售成本為900,000元。共生產A、B、C三種產品，成本利潤率分別為60%、17%和36%，銷售比重分別為20%、50%和30%。通過市場調查和內部強化控制，預計2002年公司經營將出現

44、以下變化：（1）由于銷售增長，預計銷售成本按上年水平計算將增加10%； （2）B、C產品市場競爭加劇，預計銷售比重將分別調至40%和20%；而A產品市場競爭力較強，為增加公司利潤，計劃將其銷售比重調至40%； （3）通過成本挖潛，預計2002年產品成本將降低4%；（4）由于產品質量提高，A產品的銷售價格將由每件100元（2002年銷售量為5,000件）升至每件110元，銷售稅率為13%； （5）國家將于2002年5月1日調低A產品的銷售稅率， 調整后銷售稅率為7%。 要求： 釆用因素分析法確定2002年中盛公司的銷售利潤額 。 解（1）預測產品銷售量變動對利潤的影響 本期平均成本利潤率 （60

45、2017503630） 31.3因銷量增長增加利潤額本期平均成本利潤率 900,0001031.328,170（元）（2）產品結構調整對利潤影響 因銷量增長增加的銷售成本預測期平均成本利潤率 各產品本期成本利潤率 該產品下期銷 售 比 重 （604017403620）38產品品種結構 變 動 增 加 的 利潤按本期成本計算的下期成 本 總 額預測期的平均成本利 潤 率本期的平均成本利 潤 率900,000（110）（3831.3）66,330（元）（3）預測產品成本降低對利潤的影響成 本 降 低增加的利潤按本期成本計算的 預測期成本總額 產品成本降 低 率900,000（110）439,600

46、（元）（4）預測產品價格變動對利潤的影響 A產品價格提高增加的利潤預期A產品銷售數量變動前的售價價格的變動率（1稅率）5,00010010（113）43,500（元）（5）預測A產品銷售稅率變動對利潤的影響A產品銷售稅率調低增加的 利 潤預測期A產 品 銷售 收 入 (1價格的變動率)(原稅率變動后稅率)5,000100(110)(13%7)33000（元）利潤總額： 281,700+28,170+66,330+39,600+43,500+33000 492300 （元）第三節(jié)第三節(jié) 成本預測成本預測預預測測成成本本擬訂降擬訂降低成本低成本的各種的各種可行性可行性方案方案成本預測成本預測 根據企業(yè)未來的發(fā)展目標和現實條件，利用專門方法對企業(yè)未來成本水平及其發(fā)展趨勢所進行的推測與估計。成本預測的程序：成本預測的程序：提出提出目標目