第四章 經(jīng)營預(yù)測

第四章經(jīng)營預(yù)測第1頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三經(jīng)營預(yù)測，是指企業(yè)根據(jù)現(xiàn)有的經(jīng)濟條件和掌握的歷史資料以及客觀事物的內(nèi)在聯(lián)系，對生產(chǎn)經(jīng)營活動的未來發(fā)展趨勢和狀況進(jìn)行的預(yù)計和測算。管理會計中的預(yù)測分析，是指運用專門的方法進(jìn)行經(jīng)營預(yù)測的過程。第2頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三1、預(yù)測分析的基本步驟⑴明確預(yù)測目標(biāo)。⑵收集和整理資料。⑶選擇預(yù)測方法。⑷建立預(yù)測模型、分析判斷并檢查驗證。⑸結(jié)合定性分析的結(jié)論修正預(yù)測值。⑹報告預(yù)測結(jié)論。第3頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三2、預(yù)測分析的方法

定量分析法定性分析法

（1）定性分析法（MethodsofQualitativeAnalysis）：又稱非數(shù)量分析法。主要依靠人們的主觀分析判斷來確定事物的未來狀況和發(fā)展趨勢。主體：有經(jīng)驗的管理人員、銷售人員、財務(wù)人員和工程技術(shù)人員按照過去積累的經(jīng)驗進(jìn)行分析與判斷，各自分別提出初步的預(yù)測意見，然后進(jìn)行綜合、補充和修正，得出最終預(yù)測結(jié)論。適用范圍：在缺乏完整的歷史資料或有關(guān)變量之間不存在較為明顯的數(shù)量關(guān)系等情況下，適合采用此種方法。第4頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三定量分析法（MethodsofQuantitativeAnalysis）：根據(jù)較為齊備的歷史資料，采用統(tǒng)計推斷的方法或建立數(shù)學(xué)模型，對事物未來發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測的方法。時間序列法，又稱為趨勢外推法，它將某指標(biāo)過去的變化趨勢作為預(yù)測的依據(jù)，而把未來作為歷史的自然延續(xù)的一種方法。屬于這類方法的有算術(shù)平均法、移動平均法、平滑指數(shù)法和修正的時間序列回歸分析法等。因果預(yù)測法：根據(jù)預(yù)測對象與其他相關(guān)指標(biāo)之間相互依存、相互制約的聯(lián)系，來建立相應(yīng)的因果數(shù)學(xué)模型所進(jìn)行的預(yù)測分析方法。屬于這類方法的有回歸分析法、指標(biāo)建立法、投入產(chǎn)出法和經(jīng)濟計量法等。第5頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三預(yù)測分析的方法預(yù)測分析方法定量分析法定性分析法趨勢外推分析法因果預(yù)測分析法算術(shù)平均法移動平均法趨勢平均法加權(quán)平均法平滑指數(shù)法修正的時間序列回歸分析法本量利分析法投入產(chǎn)出法回歸分析法經(jīng)濟計量法判斷分析法調(diào)查分析法第6頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三3、預(yù)測分析的內(nèi)客銷售預(yù)測利潤預(yù)測成本預(yù)測資金預(yù)測第7頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三第二節(jié)銷售預(yù)測在市場經(jīng)濟中，企業(yè)必須“以需定銷”、“以銷定產(chǎn)”，因此，企業(yè)銷售預(yù)測處于先導(dǎo)地位，它對進(jìn)行利潤預(yù)測、成本預(yù)測和資金預(yù)測，安排經(jīng)營計劃，組織生產(chǎn)和進(jìn)行長、短期決策都起著重要作用。第8頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三一、定性的銷售預(yù)測1、判斷分析法，是指熟悉市場變化情況的人員對產(chǎn)品未來的銷售量做出判斷的一種方法。主體：可以是本企業(yè)熟悉銷售業(yè)務(wù)，對市場將來發(fā)展變化趨勢較為敏感的領(lǐng)導(dǎo)人、銷售人員、管理人員，也可以是企業(yè)外聘的專家。方法：主觀判斷法特爾菲法專家小組法第9頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三1）主觀判斷法含義：又稱意見匯集法。企業(yè)的每一個銷售人員對他負(fù)責(zé)的產(chǎn)品的市場現(xiàn)狀和發(fā)展前景、企業(yè)在市場競爭中所處的地位都很清楚，根據(jù)他們的經(jīng)驗，結(jié)合市場調(diào)查的情況，可以較快地做出判斷。優(yōu)點：費時短、耗費小，具有較強的實用價值。缺點：某一個銷售人員來說，對問題理解的廣度和深度往往受到一定的限制，而且他們對形勢的估計可能過于樂觀或悲觀，從而干擾預(yù)測結(jié)論的準(zhǔn)確性。第10頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三2）特爾菲法含義：又稱專家調(diào)查法，它主要是采用通訊的方式，通過向各有關(guān)專家發(fā)出預(yù)測問題調(diào)查表的方式來收集專家們的意見，然后由企業(yè)有關(guān)部門把各專家意見綜合、整理和歸納，做出預(yù)測判斷的方法。注意：在征詢意見時，各專家之間應(yīng)盡量做到互不通氣，以使各位專家能真正根據(jù)自己的經(jīng)驗、觀點和方法進(jìn)行預(yù)測，避免受到特別權(quán)威專家的左右。不應(yīng)忽視少數(shù)人的意見。第11頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三【例1】特爾菲法的應(yīng)用已知：某公司準(zhǔn)備推出一種新產(chǎn)品，由于該新產(chǎn)品沒有銷售記錄，公司準(zhǔn)備聘請專家共7人，采用特爾菲法進(jìn)行預(yù)測，連續(xù)三次預(yù)測結(jié)果如表1所示。第12頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三表1特爾菲法專家意見匯總表單位：件專家編號

第一次判斷第二次判斷第三次判斷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第13頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三公司在此基礎(chǔ)上，按最后一次預(yù)測的結(jié)果，采用算術(shù)平均法確定最終的預(yù)測值是1705件1750=(2086+1686+1343)/3第14頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三3）專家小組法含義：由企業(yè)組織各有關(guān)方面的專家組成小組，運用專家們的集體智慧進(jìn)行判斷的方法。小組中的專家們可以廣泛討論、相互啟發(fā)，以彌補個人意見的不足，可以全面深入地分析研究問題。缺點：預(yù)測結(jié)果也容易受少數(shù)特別權(quán)威人士意見的左右。第15頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三2、調(diào)查分析法通過對有代表性顧客的消費意向的調(diào)查，了解市場需求的變化趨勢，進(jìn)行銷售預(yù)測的一種方法。第16頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三二、定量銷售預(yù)測1、趨勢預(yù)測分析法根據(jù)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(shù)據(jù)，應(yīng)用一定的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行加工處理，按時間數(shù)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)展趨勢的分析方法。

常用的趨勢分析法有算術(shù)平均法、加權(quán)平均法、指數(shù)平滑法、回歸分析法和二次曲線法等。第17頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三1）算術(shù)平均法含義：根據(jù)過去若干時期的銷售量（額）的算術(shù)平均數(shù)作為未來銷售量（額）預(yù)測數(shù)的預(yù)測法。公式：第18頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三1）算術(shù)平均法優(yōu)點：計算簡單。缺點：沒有考慮時間序列的變化趨勢，且將各期間的差異平均化，因而可能會使預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生較大的誤差。適用于：各期銷售量基本穩(wěn)定的產(chǎn)品的預(yù)測，如不存在季節(jié)性變動的日用品的預(yù)測。第19頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三1）算術(shù)平均法幼稚模型：如果銷售沒有明顯升降變動趨勢，還可以直接把最近期的觀察值粗略地作為下一期的預(yù)測值使用，即第20頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三2）簡單移動平均法和加權(quán)移動平均法簡單移動平均法：含義：以連接預(yù)測期的若干期歷史數(shù)值為基數(shù)，把它們的平均數(shù)作為下期預(yù)測數(shù)的方法。平均時，采用移動的方法，增加近期數(shù)值，剔除遠(yuǎn)期數(shù)值。公式：式中n為移動平均所取期數(shù)。當(dāng)近期數(shù)值與預(yù)期數(shù)值較接近時采用此法。第21頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三2）簡單移動平均法和加權(quán)移動平均法加權(quán)移動平均法：含義：根據(jù)距離預(yù)測期的遠(yuǎn)近，按“近大遠(yuǎn)小”的原則確定各期權(quán)數(shù)，以加強近期數(shù)據(jù)在預(yù)測中的影響程度。在計算過程中通常采用自然數(shù)作為權(quán)數(shù)。公式：移動平均是局部平均，反映的是短期的平均銷售水平。該方法適用于一個長期穩(wěn)定、但短期有波動的情形。[例4-3]教材第109頁。第22頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三3）指數(shù)平滑預(yù)測法含義：也稱為指數(shù)移動平均法，它也重視利用近期資料，但不用加權(quán)計算辦法，而是采用一個平滑指數(shù)（α）來調(diào)整前期實際和預(yù)測數(shù)據(jù)，確定下期預(yù)測數(shù)的一種方法。公式：第23頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三3）指數(shù)平滑預(yù)測法第24頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4）時間序列回歸法含義：又稱為直線趨勢法。如果以時間作為橫坐標(biāo)，以銷售量（額）作為縱坐標(biāo)，用坐標(biāo)點表示過去一定時期的銷售量（額），如果這些代表銷售量（額）的坐標(biāo)點能大致上形成一條直線，則說明銷售量（額）與時間之間基本上存在著線性聯(lián)系，就可據(jù)以擬合一條用直線表示的趨勢線，并以它為基礎(chǔ)向外延伸，以預(yù)測未來。方法：可以應(yīng)用最小二乘法原理，確定一條與全部觀測值誤差的平方和最小的趨勢線。第25頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4）時間序列回歸法[例]芯科計算機公司1998－2007年臺式計算機的實際銷售量見表5-3。運用歷史資料擬合一條趨勢線，并預(yù)測芯科計算機公司2008年計算機的銷售量。第26頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4）時間序列回歸法根據(jù)表5－3提供的資料，運用Excel軟件中的回歸分析功能擬合計算機銷售量的趨勢直線。具體步驟如下：⑴在空白電子表格中將年份和銷售量數(shù)據(jù)輸入⑵打開“數(shù)據(jù)分析”對話框在Excel的“工具”下拉菜單中，點擊“數(shù)據(jù)分析”選項（見圖5－1），即可打開相應(yīng)對話框。初次使用“數(shù)據(jù)分析”功能時，在“工具”下拉菜單中可能找不到“數(shù)據(jù)分析”選項，這時需要在該菜單中選擇并點擊“加載宏”，在打開的對話框中，選中“分析工具庫”選項后，點擊“確定”即可。第27頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4）時間序列回歸法第28頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4）時間序列回歸法⑶打開“回歸”對話框在“數(shù)據(jù)分析”對話框中選中“回歸”（見圖5－2），并點擊“確定”后，即可打開“回歸”對話框。第29頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4）時間序列回歸法⑷對“回歸”對話框進(jìn)行設(shè)置在“回歸”對話框中，在“Y值輸入?yún)^(qū)域”小窗口中輸入“$B$1:$B$10”，即計算機銷售量數(shù)據(jù)在電子表格中所在區(qū)域位置；在“X值輸入?yún)^(qū)域”小窗口中輸入“$A$1:$A$10”（見圖5-3），即年份在電子表格中所在區(qū)域位置；其余選項取默認(rèn)值，點擊“確定”后即可得到輸出結(jié)果。第30頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4）時間序列回歸法⑸獲取計算與分析結(jié)果輸出結(jié)果包括三個表格，第三個表格中第一列數(shù)據(jù)即為直線趨勢估計中的參數(shù)：截距a為-19920.73，斜率b為10.12，據(jù)此得到如下趨勢直線：第31頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4）時間序列回歸法第32頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三2、因果分析法影響產(chǎn)品銷售的因素是多方面的，既有企業(yè)外部因素，也有企業(yè)內(nèi)部因素，既有客觀因素，又有主觀因素。但在這些因素中，有些因素對產(chǎn)品銷售起著決定性的作用或與產(chǎn)品銷售存在某種函數(shù)關(guān)系，只要找到與產(chǎn)品銷售(因變量)相關(guān)的因素(自變量)以及它們之間的函數(shù)關(guān)系，就可以利用這種函數(shù)關(guān)系進(jìn)行產(chǎn)品的銷售預(yù)測。這種銷售預(yù)測方法就是因果預(yù)測分析法。因果預(yù)測分析法最常用的方法是回歸分析法。回歸分析法又包括回歸直線法、對數(shù)直線法和多元回歸法等。第33頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三因果預(yù)測分析法——指標(biāo)建立法已知：某企業(yè)生產(chǎn)一種汽車輪胎，假定其年銷量y受到以下因素影響：(1)按長期合同向某汽車制造廠定量供應(yīng)的輪胎數(shù)量a；(2)某地區(qū)裝備該種輪胎正在使用中的汽車應(yīng)予更新的輪胎數(shù)x1；(3)x1取決于這類汽車上年實際行駛里程及載重量的噸千米指標(biāo)x2及該種輪胎的磨損更新經(jīng)驗指數(shù)b1；(4)上述汽車制造廠增產(chǎn)汽車所需要的輪胎量x3；(5)x3取決于汽車廠增產(chǎn)的產(chǎn)量Q、該廠原有庫存輪胎量x4與單車需用輪胎數(shù)b2；(6)企業(yè)在該地區(qū)的市場占有率b3。第34頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三經(jīng)過分析，建立的因果預(yù)測模型如下：y=a+(x1+x3)b3=a+〔b1x2+(Qb2-x4)〕b3相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)為：a=50000只、b1=0.2×10-4只/噸千米、x2＝2.25×109噸千米、Q=2000輛、b2=4只/輛、x4=5000只、b3=75%要求:利用上述模型預(yù)測該企業(yè)的輪胎銷售量。預(yù)測輪胎銷售量=50000+〔0.2×10-4×2.25×109+(2000×4-5000)×75%=50000+〔45000+(8000-5000)×75%=86000(只)第35頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三因果預(yù)測分析法——回歸分析法已知：A企業(yè)通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，甲產(chǎn)品的銷售量與當(dāng)?shù)鼐用袢司率杖胗嘘P(guān)，已知本地區(qū)連續(xù)6年的歷史資料如表2所示，該企業(yè)生產(chǎn)甲產(chǎn)品的市場占有率為25%，假設(shè)2004年居民人均月收入為700元。第36頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三表2資料

年度199819992000200120022003居民人均月收入（元）350400430500550600甲商品實際銷量(噸)

101112141516(1)用回歸直線分析法建立甲產(chǎn)品的銷售量預(yù)測模型；(2)預(yù)測2004年本地區(qū)甲產(chǎn)品的銷售量；(3)預(yù)測2004年A企業(yè)甲產(chǎn)品的銷售量。第37頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三解：(1)根據(jù)所給資料，列表計算如表5—7所示：年份居民人均月收入x商品銷售量yxyx2y2199835010350012250010019994001144001600001212000430125160184900144200150014700025000019620025501582503025002552003600169600360000256n=6∑x=2830∑y=78∑xy=37910∑x2=1379900∑y2=1042第38頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三計算相關(guān)系數(shù)r因為相關(guān)系數(shù)趨近于1，表明x與y之間基本正相關(guān)，可以建立回歸模型。第39頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三甲產(chǎn)品的銷售量預(yù)測模型為：y=1.28+0.02x(2)2004年本地區(qū)甲產(chǎn)品的預(yù)測銷售量=1.28+0.02×700=15.28（噸）(3)2004年A企業(yè)甲產(chǎn)品的預(yù)測銷售量＝15.28×25%=3.82（噸）第40頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三3、季節(jié)預(yù)測分析法

每年重復(fù)出現(xiàn)的周期性變動，叫做季節(jié)性變動。季節(jié)性變動的周期為12個月，許多行業(yè)的產(chǎn)品銷售帶有季節(jié)性變動的特點。一般來說，農(nóng)產(chǎn)品的季節(jié)性變動甚于工業(yè)品，消費品甚于生產(chǎn)資料，非耐用消費品甚于耐用消費品。對銷售帶有季節(jié)性變動特點的產(chǎn)品進(jìn)行銷售預(yù)測時，應(yīng)當(dāng)充分考慮季節(jié)變動的影響。第41頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三4、購買力指數(shù)法購買力指數(shù)是指各地區(qū)市場上某類商品的購買力占整個市場購買力的百分比。購買力指數(shù)法就是企業(yè)按照各地區(qū)購買力指數(shù)，將自己的銷售潛量總額分配給各地區(qū)市場的一種方法。影響商品購買力的因素主要有人口和個人收入等因素。因此，在預(yù)測地區(qū)購買力指數(shù)時，應(yīng)根據(jù)這些因素對購買力影響的大小，分別為每個因素設(shè)定相應(yīng)的權(quán)數(shù)或比重，建立數(shù)學(xué)預(yù)測模型。第42頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三購買力指數(shù)的預(yù)測模型如下：Bi＝aiyi＋biri＋cipi式中：Bi—i地區(qū)購買力占全國總購買力的百分比；yi—i地區(qū)可支配的個人收入占全國的百分比；ri—i地區(qū)零售額占全國零售額的百分比；bi—i地區(qū)人口占全國人口的百分比；ai,bi,ci

—為上述三個因素相應(yīng)的權(quán)數(shù)。第43頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三5、產(chǎn)品壽命周期分析法原理產(chǎn)品壽命周期各階段

☆萌芽期☆成長期☆成熟期☆衰退期在萌芽期，可采用判斷分析法進(jìn)行預(yù)測；在成長期可采用因果法或修正的時間序列回歸法進(jìn)行預(yù)測；成熟期最好采用平均法通常依據(jù)銷售增長率判斷產(chǎn)品壽命周期

第44頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三第三節(jié)成本預(yù)測成本預(yù)測是成本管理的重要環(huán)節(jié)。它是在編制成本預(yù)算之前，根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營總目標(biāo)和預(yù)測期可能發(fā)生的各個影響因素，采用定量和定性分析方法，確定目標(biāo)成本、預(yù)計成本水平和變動趨勢的一種管理活動?？杀犬a(chǎn)品的成本預(yù)測不可比產(chǎn)品的成本預(yù)測第45頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三目標(biāo)成本法目標(biāo)成本（Targetcost）：是指在確保實現(xiàn)目標(biāo)利潤的前提下，企業(yè)在成本方面應(yīng)達(dá)到的目標(biāo)。產(chǎn)生與發(fā)展：起源于20世紀(jì)60年代初期豐田新產(chǎn)品開發(fā)和產(chǎn)品更新?lián)Q代之中。第一次世界石油危機之后，日本汽車公司采用目標(biāo)成本管理有效解決成本降低問題，以物美價廉的產(chǎn)品占領(lǐng)市場，成為市場競爭的勝利者。目標(biāo)成本管理在日本許多行業(yè)中得以推廣、發(fā)展，日本豐田、日產(chǎn)、松下、日立、東芝、夏普、佳能、卡西歐等皆已采用目標(biāo)成本管理。歐美通用汽車和福特也已導(dǎo)入目標(biāo)成本管理。第46頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三成本預(yù)測的步驟包括：1.根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營總目標(biāo)，提出初選的目標(biāo)成本。2.初步預(yù)測在當(dāng)前生產(chǎn)經(jīng)營條件下成本可能達(dá)到的水平，并找出與初選目標(biāo)成本的差距。3.提出各種降低成本方案，對比、分析各種成本方案的經(jīng)濟效果。4.選擇成本最優(yōu)方案并確定正式目標(biāo)成本目標(biāo)成本=市價-預(yù)計利潤-相關(guān)稅金目標(biāo)成本法本質(zhì)是成本管理方法第47頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三第四節(jié)利潤預(yù)測目標(biāo)利潤的預(yù)測分析本量利分析法預(yù)測利潤經(jīng)營杠桿系數(shù)在利潤預(yù)測中的應(yīng)用概率分析法及其在利潤預(yù)測中的應(yīng)用第48頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三一、目標(biāo)利潤的預(yù)測分析1、目標(biāo)利潤是指企業(yè)在未來一段期間內(nèi)，經(jīng)過努力應(yīng)該達(dá)到的最優(yōu)化利潤控制目標(biāo)。目標(biāo)利潤應(yīng)體現(xiàn)如下原則：可行性客觀性嚴(yán)肅性指導(dǎo)性目標(biāo)利潤的預(yù)測步驟調(diào)查研究，確定利潤率標(biāo)準(zhǔn)計算目標(biāo)利潤基數(shù)確定目標(biāo)利潤修正值最終下達(dá)目標(biāo)利潤、分解落實納入預(yù)算體系第49頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三確定利潤率標(biāo)準(zhǔn)從可供選擇的利潤率的計算口徑上看，主要包括：銷售利潤率產(chǎn)值利潤率資金利潤率既可以是平均利潤率、歷史最高水平利潤率和上級指令性利潤率；也可以是國際、全國、同行業(yè)、本地區(qū)和本企業(yè)的利潤率。第50頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三計算目標(biāo)利潤基數(shù)目標(biāo)利潤基數(shù)＝有關(guān)利潤率標(biāo)準(zhǔn)×相關(guān)預(yù)計指標(biāo)

銷售利潤率、產(chǎn)值利潤率、資金利潤率等。第51頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三確定目標(biāo)利潤修正值

進(jìn)行利潤的敏感性分析，比較目標(biāo)利潤基數(shù)與目標(biāo)利潤預(yù)測值。第52頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三最終下達(dá)目標(biāo)利潤、分解落實納入預(yù)算體系

目標(biāo)利潤一經(jīng)確定就應(yīng)立即納入預(yù)算執(zhí)行體系，層層分解落實，以此作為采取相應(yīng)措施的依據(jù)。第53頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三【例】目標(biāo)利潤預(yù)測分析案例

某企業(yè)只經(jīng)營一種產(chǎn)品，單價為100萬元/件，單位變動成本為60萬元/件，固定成本為300000萬元。20×3年實現(xiàn)銷售10000件，獲得利潤100000萬元。企業(yè)按同行業(yè)先進(jìn)的資金利潤率（20%）預(yù)測20×4年企業(yè)的目標(biāo)利潤基數(shù)，預(yù)計20×4年企業(yè)資金占用額為800000萬元。20×4年目標(biāo)利潤基數(shù)=20%×800000=160000(萬元)按本量利分析原理，可計算出20×4年為實現(xiàn)160000萬元利潤應(yīng)采取的單項措施(即在考慮某一因素變動時，假定其他因素不變)如下：第54頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三(1)增加銷量1500件，增長率達(dá)到15％。保利量＝＝11500（件）銷量變動量＝11500-10000＝+1500（件）銷量變動率＝×100％＝+15%(2)降低單位變動成本6萬元，降低率達(dá)到10％。保利單位變動成本＝100-＝54（萬元/件）單位變動成本變動量＝54-60＝-6(萬元／件)單位變動成本變動率＝×100％＝-10%第55頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三(3)壓縮固定成本開支60000萬元，降低率為20%。保利固定成本＝(100-60)×10000-160000)＝240000（萬元）固定成本變動額＝240000-300000＝-60000(萬元)固定成本變動率＝×100％＝-20%(4)提高單價6萬元，增長率為6%保利單價＝60+＝106（萬元/件）單價變動額＝106-100＝+6(萬元／件)單價變動率＝×100％＝6%第56頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三可見，企業(yè)只要采取以上任何一項單項措施均可保證目標(biāo)利潤實現(xiàn)。若假定由于種種原因上述任何一項措施也無法實現(xiàn)，那么，還必須考慮采取綜合措施。假定企業(yè)可考慮采取下列綜合措施(計算過程略)：(1)為提高產(chǎn)品質(zhì)量，追加2%的單位變動成本投入，可使售價提高3%。則此時實現(xiàn)目標(biāo)利潤的銷量期望值為11005件。(2)假定該產(chǎn)品價格彈性較大，降低價格10%，可使市場容量增長60%。若企業(yè)生產(chǎn)能力尚有潛力，可以滿足市場需要，企業(yè)只要銷售15334件，就可實現(xiàn)目標(biāo)利潤。第57頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三(3)在市場容量不變的條件下，若追加5000萬元約束性固定成本投入，可以提高自動化水平，提高人工效率，降低材料消耗。只要單位變動成本期望值達(dá)到53.5萬元/件，企業(yè)也能實現(xiàn)目標(biāo)利潤。但是上述綜合措施所要求的條件假定仍然無法實現(xiàn)，經(jīng)過反復(fù)測算比較，企業(yè)確定的目標(biāo)利潤基數(shù)與可能實現(xiàn)利潤的測算數(shù)之間仍有一段差距(假定為10000萬元)，目標(biāo)太高，難以實現(xiàn)，可將目標(biāo)利潤修正值確定為-10000萬元。則最終確定下達(dá)的目標(biāo)利潤預(yù)測值應(yīng)為：160000-10000=150000(萬元)第58頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三二、應(yīng)用本量利分析法進(jìn)行利潤預(yù)測利潤=銷售收入-變動成本-固定成本預(yù)測利潤，規(guī)劃最優(yōu)的目標(biāo)利潤，為保證目標(biāo)利潤實現(xiàn)對目標(biāo)銷售量、銷售額和銷售單價進(jìn)行預(yù)測，以及對利潤的敏感性分析。第59頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三三、經(jīng)營杠桿系數(shù)在利潤預(yù)測中的應(yīng)用在其他因素不變的條件下，銷售業(yè)務(wù)量一定程度的變動會使利潤以更大幅度變動，人們將這種利潤變動率大于業(yè)務(wù)量變動率的特殊現(xiàn)象稱為企業(yè)具有經(jīng)營杠桿效應(yīng)。

第60頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三【例】利用理論公式計算經(jīng)營杠桿系數(shù)已知：某企業(yè)連續(xù)3年的有關(guān)資料如表所示。

資料

價值單位：萬元

時期項目第二年第三年第四年（預(yù)測）單位貢獻(xiàn)邊際銷售量40100004020000貢獻(xiàn)毛益固定成本400000300000800000300000利潤100000500000要求:計算第二年和第三年的經(jīng)營杠桿系數(shù)，若第四年銷售量增長10%，預(yù)測第四年的利潤。第61頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三解：第62頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三第63頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三或者第二年的經(jīng)營杠桿系數(shù)(DOL)==4第三年的經(jīng)營杠桿系數(shù)(DOL)==1.6

第64頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三經(jīng)營杠桿系數(shù)的變動規(guī)律

★只要固定成本不等于零，經(jīng)營杠桿系數(shù)恒大于1?！镌谇昂笃趩蝺r、單位變動成本和固定成本不變的情況下，產(chǎn)銷量越大，經(jīng)營杠桿系數(shù)越?。划a(chǎn)銷量越小，經(jīng)營杠桿系數(shù)越大。所以產(chǎn)銷量的變動與經(jīng)營杠桿系數(shù)的變動方向相反?！锍杀局笜?biāo)的變動與經(jīng)營杠桿系數(shù)的變動方向相同?！飭蝺r的變動與經(jīng)營杠桿系數(shù)的變動方向相反?！镌谕划a(chǎn)銷量水平上，經(jīng)營杠桿系數(shù)越大，利潤變動幅度就越大，從而風(fēng)險也就越大。第65頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三【例】利用經(jīng)營杠桿系數(shù)預(yù)測未來利潤變動率和未來利潤已知：仍按上例的資料和計算結(jié)果，假定第四年預(yù)計的銷售量變動率為+10%。要求：預(yù)測第四年的利潤變動率和利潤額。解：依題意可知，第三年預(yù)測的經(jīng)營杠桿系數(shù)為1.6，第三年利潤為500000元，則預(yù)測第四年的利潤變動率K0=+10%×1.6=+16%預(yù)測第四年的利潤P1=500000×(1+10%×1.6)=580000(元)第66頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三【例】利用理論公式計算經(jīng)營杠桿系數(shù)計算如下單位：萬元

時期項目第二年第三年第四年（預(yù)測）單位貢獻(xiàn)邊際銷售量401000040200004022000貢獻(xiàn)毛益固定成本4000003000008000003000008800030000利潤10000050000058000第67頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三四、概率分析法及其在利潤預(yù)測中的應(yīng)用分析程序：☆針對特定分析對象確定其未來可能出現(xiàn)每一種事件，并為每一事件的發(fā)生估計一個概率☆根據(jù)因素的各個隨機變量及其估計概率，編制概率分析表，并計算期望值☆根據(jù)因素的期望值或在此基礎(chǔ)上求得的有關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析并得出結(jié)論

第68頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三【例】銷售業(yè)務(wù)量為不確定因素時的概率分析——期望值分析法已知：某企業(yè)現(xiàn)有設(shè)備可安排A或B產(chǎn)品的生產(chǎn)。相關(guān)的固定成本總額為15000萬元。A產(chǎn)品的單價為20萬元/件，單位變動成本為16萬元/件；B產(chǎn)品的單價為18萬元/件，單位變動成本為14萬元/件。兩種產(chǎn)品的銷量均為離散型隨機變量，各種銷售量水平及有關(guān)概率分布情況如表5—11所示。第69頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三表資料銷量（件）A產(chǎn)品B產(chǎn)品概率分布累積概率概率分布累積概率1250--0.10.125000.10.10.10.237500.20.30.10.350000.40.70.20.575000.20.90.40.990000.11.00.11.0第70頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三要求：(1)用概率分析法計算兩種產(chǎn)品的銷售量的數(shù)學(xué)期望值；(2)計算保本量；(3)計算兩種產(chǎn)品的銷售量達(dá)到其數(shù)學(xué)期望值時的利潤；(4)計算兩種產(chǎn)品的銷售量分別為2500和5000件時的利潤；(5)比較分析兩種產(chǎn)品的經(jīng)營風(fēng)險。第71頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三解：(1)A產(chǎn)品銷量的期望值為：E(XA)=2500×0.1+3750×0.2+5000×0.4+7500×0.2+9000×0.1=5400(件)B產(chǎn)品銷量期望值為：E(XB)=1250×0.1+2500×0.1+3750×0.1+5000×0.2+7500×0.4+9000×0.1=5650(件)(2)A產(chǎn)品保本量=15000/（20-16）=3750(件)B產(chǎn)品保本量=15000/（18-14）=3750(件)(3)A產(chǎn)品銷量達(dá)到期望值時可獲得利潤=(20-16)×5400-15000=6600(萬元)B產(chǎn)品銷量達(dá)到期望值時可獲得利潤=(18-14)×5650-15000=7600(萬元)第72頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三(4)當(dāng)A產(chǎn)品銷售量為5000件時的利潤=(20-16)×5000-15000=5000(萬元)當(dāng)A產(chǎn)品銷售量為2500件時的利潤=(20-16)×2500-15000=-5000(萬元)當(dāng)B產(chǎn)品銷售量為5000件時的利潤=(18-14)×5000-15000=5000(萬元)當(dāng)B產(chǎn)品銷售量為2500件時的利潤=(18-14)×2500-15000=-5000(萬元)第73頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三(5)當(dāng)兩種產(chǎn)品的銷量均達(dá)到期望值時，生產(chǎn)B產(chǎn)品比生產(chǎn)A產(chǎn)品有利可圖，可多獲利1000萬元。由于本例中兩種產(chǎn)品的保本量相同，它們的單位貢獻(xiàn)邊際也相等，因此，不管按多大規(guī)模組織哪種產(chǎn)品的生產(chǎn)經(jīng)營，只要產(chǎn)銷量相等就會得到完全相同的利潤。但A、B兩種產(chǎn)品盈利或虧損5000萬元的概率是不同的，因為A產(chǎn)品銷量等于或低于5000件的概率為70%(見表5—9累積概率欄)，而B產(chǎn)品相應(yīng)概率僅有50%；同理，A產(chǎn)品銷量等于或低于2500件的概率只有10%，而B產(chǎn)品則有20%的可能性。因而兩者實現(xiàn)預(yù)期利潤的風(fēng)險不同，B產(chǎn)品的風(fēng)險比較大。第74頁，共80頁，2023年，2月20日，星期三【例5】多因素為不確定因素時的概率分析——期望值分析法已知：某企業(yè)的單價、單位變動成本與固定成本均為非確定因素。上述因素未來可能達(dá)到的水平及有關(guān)的概率情況如表5—10所示。

表5—10資料因素可能單價（萬元／件）單位變動成本（萬元／件）固定成本（萬元）水平概率水平概率水平概率1210.3150.2156000.42200.6160.8150000.6319