物流企业成本预测、计划与预算
第 5 章 物流企业成本预测、计划与预算第一节 物流企业成本预测预测是企业制定战略规划、生产安排、销售计划,尤其是物流管理计划的重要依据,是企业物流管理中最重要的环节,也是物流工作的龙头。准确的预测可以提高决策的准确性,提高客户满意度,提高企业的竞争力。所谓预测,是指对未来不确定事项的推断和测定,是研究未来不确定事项的理性表述,是对事物未来发展变化的趋向以及对人类实践活动的后果事先所做的估计和测定。客观世界中许多事物的发展具有不确定性,它们在一定的时间和空间范围内能否发生,如何演变,产生何种影响等,往往是不确定的,人们很难预先测定。预测是人类研究客观事物未来发展变化的行为,是人类根据客观事物发展变化的内在联系及规律性推测未来不确定事物的认识活动。人类能否自觉而准确地认识客观事物发展变化的内在联系及规律,是预测结果是否符合客观事物未来发展实际的决定性因素。科学预测是根据历史和现实的客观资料,运用科学分析方法,探求客观事物的内在联系和发展规律,明确事物发展的趋向,通过历史和现实预测未来,从有根据的假设分析和推测将来的未知变化。 “凡事预则立,不预则废” ,对于企业的经营管理工作来说尤为如此。企业要在激烈的竞争中立于不败之地,就必须对未来的状况作出正确的估计,并以这种估计作为决策和计划的客观基础。在成本管理工作中,成本预测具有十分重要的意义。通过成本预测,可以使企业对未来的成本水平及其变化趋势做到“心中有数” ,从而为企业的成本决策提供科学的依据,以减少成本决策过程中的主观性和盲目性。在科学的成本预测与决策的基础上,企业便可编制出对未来的生产经营活动具有指导性作用的成本预算。为了保证预测结果的客观性,企业在进行成本预测时,通常分为以下几个具体步骤:1.确定预测目标。进行成本预测,首先要有一个明确的目标。成本预测的目标又取决于企业对未来的生产经营活动所欲达成的总目标。成本预测目标确定之后,便可明确成本预测的具体内容。2.收集预测资料。成本指标是一项综合性指标,涉及到企业的生产技术、生产组织和经营管理等各个方面。在进行成本预测前,必须尽可能全面地占有相关的资料,并应注意去粗取精、去伪存真。3.建立预测模型。在进行预测时,必须对已收集到的有关资料,运用一定的数学方法进行科学的加工处理,建立科学的预测模型,借以揭示有关变量之间的规律性联系。4.评价与修正预测值。以历史资料为基础建立的预测模型可能与未来的实际状况会产生一定的偏差,且数量方法本身就有一定的假定性,因此,还必须采用一些科学方法对预测的结果进行综合的分析判断,对存在的偏差应及时于以修正。成本预测的方法可以分为三大类:一是外推法,即利用过去的资料来预测未来状态的方法;二是因果法,即依据所掌握的历史资料,找出所要预测的变量和它相关的变量之间的关系,从而预测未来状态的方法;三是判断分析法(或称集合意见法、直观法) ,即主要依靠管理人员的过去经验和综合分析能力来预测未来状态的方法。上述前两种方法一般称为定量分析法(或称数量方法) ,第三种方法一般称为定性分析法(或称非数量方法) 。这两类方法必须结合起来使用,才能取得较客观的预测效果。一、物流成本预测概念当今社会,企业要想在激烈的社会竞争中立于不败之地,就必须对未来可能出现的状况做出正确、科学的估计,并以这种估计作为决策和计划的客观基础。中国有句古话, “凡事预则立,不预则废” ,对于企业的物流成本管理工作来说,也是这样。所谓物流成本预测,就是指依据物流成本与各种技术经济因素的依存关系,结合发展前景及采取的各种措施,利用一定的科学方法,对未来期间的物流成本水平及其变化趋势做出科学的推测和估计。在物流成本管理工作中,物流成本预测具有非常重要的意义。物流成本预测能使企业对未来的物流成本水平及其变化趋势做到“心中有数” ,并能与物流成本分析一起为企业的物流成本决策提供科学的依据,以减少物流成本决策中的主观性和盲目性。小知识物流成本预测的含义 物流成本预测是依据所掌握的历史物流成本信息以及物流成本与各种技术经济因素的相互依存关系,采用科学的方法,做出合乎客观发展规律的定量描述和逻辑推断。物流成本预测是企业物流成本管理工作的首要环节,也是正确进行物流成本决策和编制物流成本计划的前提条件,实际工作中必须予以高度重视。物流成本预测能使企业对未来的物流成本水平及其变化趋势做到心中有数,并能与物流成本分析一起为企业的物流成本决策提供科学的依据,以减少物流成本决策中的主观性和盲目性。二、物流成本预测的意义搞好物流成本预测的现实意义在于以下几方面。 (一)准确的预测可以减少企业的库存它可以表现在三个方面。第一,对于任何企业而言,其流动资金都是有限的。无论是生产企业安排生产,还是贸易公司安排采购,它们都是在一定资金范围内进行的。第二,如果预测准确,可以降低对安全库存的要求。第三,可以减少因库存时间长而产生的产品过时、过期带来的损失。产品过时,往往会折价处理,产品过期则只能销毁,因而给企业造成大量的损失。只有提高预测的准确性,才能有效地提高库存周转率。(二)准确的预测可以有效地安排生产 对于生产企业而言,其生产能力是有限的。对于跨国贸易公司而言,如果可以给供应商提供准确的预测,不仅可以提高其采购订单的满足率,而且有利于与供应商保持长期合作。如果预测不准确,对该类公司而言,则根本不可能按时得到订单的满足。(三)准确的预测可以改善运输管理根据预测进行运输安排,对于距离较近的经销商或客户,可以采用集中运输的方式,既能节约运输成本,又能减少运输时间,减少破损率。(四)准确的预测可以做出信息含量更高的定价、促销决策促销或者价格调整往往都是为了使销售数量增加,准确的预测可以使这些决策更有针对性,更能提高决策的效率。小知识物流成本预测的必要性物流成本预测是企业物流成本管理中的一个重要环节,在企业物流成本管理过程中有着不可替代的作用。(一)物流成本预测为企业物流成本决策提供依据物流成本预测是从客观实际出发,系统地研究物流过程中有关的信息资料,并对客观实际情况做出科学的论断,提出物流过程成本支出的若干可行性方案,以供企业决策。(二)物流成本预测为确定目标成本打下基础物流成本预测是物流成本管理的重要组成部分,是制定物流成本预算过程中必不可少的科学分析阶段。在物流过程之前,必须进行科学的分析论证,对每一步物流过程都应当有精心的成本预测,以免造成不应有的失误。 (三)物流成本预测可确定最佳的物流成本投入方案物流成本预测可对物流各功能成本投入的多少以及物流过程中的设计等方面进行分析、考核、测算,并以此为依据,提供若干套方案,根据多方面的综合平衡,测算企业最终的物流成本。三、物流成本预测的分类1.按对象的范围可分为宏观预测和微观预测。宏观预测是指对大系统的综合的、总体的预测,如对整个流通领域物流成本的预测,它要求对整个流通领域在物资流通的整个过程中所消耗的成本进行预测。而微观预测是对个别具体的物流企业物资流通过程中所支付的成本进行预测,如基层企业所作的生产成本、运输成本、仓储成本、配送成本的预测等。2.按时间的长短可分为短期预测和长期预测。一般把一年或一年以内的预测称为短期预测,短期预测由于预测的时间短,不确定因素和影响因素较少,所以预测结果比较准确。一般把一年以上的预测统称为长期预测,长期预测由于预测的时间比较长,有许多不确定因素的影响,所以预测结果一般不太精确,需要经常搜集新的信息或数据对预测方案和预测结果不断进行完善和修正。3.按预测目的所用方法不同可分为定性预测和定量预测。定性预测是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌握的历史资料和直观材料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物的未来发展做出性质和程度上的判断;然后再通过一定的形式综合各方面的意见,作为预测未来的主要依据。在定性预测法中主要有集合意见法、德尔菲法、主观概率法、历史类比法、经济指标法和调查预测法等。定量预测是根据过去和现在的资料,运用一定的数学方法建立预测模型,对未来的变化数值做出预测,包括时间序列分析预测法、回归分析预测法等。实际应用中应从预测对象的发展规律出发,正确地选择和运用预测方法。一般来说,当能够占有较多的数据资料时可采用各种定量预测的方法,而当缺乏足够的数据资料时,只能采用定性预测的方法。在实际预测时往往根据掌握的情况采用多种方法同时预测,以获得较为可靠的结论。小知识物流成本预测的分类(一)按物流成本预测的内容分类物流成本预测按预测的内容可以分为采购成本预测、运输成本预测、仓储成本预测和配送成本预测。1.采购成本预测采购成本是指向外部的供应商发出采购订单的成本或指内部的生产准备成本,是企业为了实现一次采购而进行的各种活动的费用,如办公费、差旅费、电话费等。采购成本中一部分与采购次数有关,随采购次数的增加而增加,如差旅费;也有一部分采购成本与采购次数无关,固定不变,如采购人员的工资、管理费等。进行采购成本的预测有助于采购成本预算的编制和采购成本的控制。 2.运输成本预测运输成本的预测是在企业编制运输成本计划之前,根据企业现有的经济、技术条件和发展前景,通过对影响运输成本变动的有关因素的分析、测算,运用科学的方法对企业未来的成本变化趋势进行估计和推测,规划未来一定时期的运输成本水平和成本目标。对运输成本的预测可以提高企业成本管理的科学性和预见性;同时为企业进行目标成本管理,为成本决策提供科学的依据。3.仓储成本预测仓储成本是指在储存、管理、保养、维护物品的相关物流活动中发生的各种费用,即伴随着物流仓储活动消耗的物化劳动和活劳动的货币表现。仓储成本包括固定仓储成本和变动仓储成本,变动仓储成本随仓储面积、仓储存货水平的变动而变动,仓储面积大,仓储成本随即提高,仓储物资多,仓储中的分拣和搬运成本随之增大。固定仓储成本与仓储面积大小、仓储物资的多少无关,每月基本固定不变,如仓储设施的折旧费、仓储管理人员的工资、仓储库房的保险费等。仓储成本的预测为企业编制资金计划、合理调整库存提供依据。 4.配送成本预测配送成本也称为配送费用,是指在配送活动的备货、储存、分拣及配装、送货、送达服务及配送加工环节发生的各项费用的总和,主要由运费、保管、包装及流通加工费等组成。 在配送成本中运费的比重最大,可以根据运输成本的预测方法科学地预测。储存保管费、包装费和流通加工费等配送成本的预测,可以为资金的筹措、配送中心的布局、库存决策等奠定基础。(二)按对象的范围分类物流成本预测按对象的范围可以分为宏观预测和微观预测。宏观预测是指对整个行业的综合的、总体的预测,如对整个流通领域物流成本的预测,它要求对整个流通领域在物资流通的整个过程中所消耗的成本进行预测。微观预测是对个别具体的物流企业物资流通过程中所支付的成本进行预测,如每个企业所作的生产成本、运输成本、仓储成本、配送成本的预测等。 (三)按时间的长短分类物流成本预测按时间的长短可以分为短期预测和长期预测。短期预测是指一年或一年以内的预测,由于短期预测的时间短,不确定因素和影响因素较少,所以预测结果比较准确。一般把一年以上的预测统称为长期预测,由于长期预测的时间比较长,有许多不确定因素的影响,所以预测结果一般不太精确,需要经常收集新的信息或数据对预测方案和预测结果不断地进行完善和修补。(四)按预测所用方法不同分类物流成本预测按所用方法不同可以分为定性预测和定量预测。定性预测是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌握的历史资料和直观材料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物的未来发展作出性质和程度上的判断,然后通过一定的形式综合各方面的意见,作为预测未来的主要依据。在定性预测法中,主要有集合意见法、德尔菲法、主观概率法、历史类比法、经济指标法、调查预测法等。定量预测是根据过去和现在的资料,运用一定的数学方法,建立预测模型,对现象未来的变化数值做出预测。定量预测法包括时间序列分析预测法、回归分析预测法等。 实际应用中,应从预测对象的发展规律出发,正确地选择和运用预测方法。一般来说,当能够占有较多的数据资料时,可以采用各种定量预测的方法;而当缺乏足够的数据资料时,只能采用定性预测的方法。在实际预测时,往往根据掌握的情况采用多种方法同时预测,以获得较为可靠的结论。四、物流成本预测的原理物流成本之所以能预测,是因为事物的发展变化总呈现出一定的规律或表现出一定的特征。这些规律或特征就是预测的理论依据,即预测原理,主要有:惯性原理、类推原理、相关原理、概率原理等。在进行物流成本预测时,根据预测原理对不同的对象选择不同的预测模型进行预测。(一)惯性原理事物的发展变化过程常常表现出它的延续性,通常称这种表现为“惯性现象” 。客观事物运动的惯性大小,取决于本身的动力和外界因素制约的程度。研究对象的惯性越大,说明延续性越强,越不容易受外界因素的干扰而改变本身的运动倾向。如社会物流成本的惯性就比企业的物流成本大,因它不易受到外界因素的影响。惯性原理是时间序列分析预测方法的理论依据。 (二)类推原理许多特性相近的客观事物,它们的变化有相似之处,通过分析类似事物相互联系的规律,根据已知的某事物的变化特征,推断具有近似特性的预测对象的未来状态,这就是所谓的类推预测。基于类推原理的预测方法,适合于两种事物的发展规律或发展特征具有明显的相似性,且两种事物在发展时间上存在先后差别的场合。如一个拟建的配送中心与另一地区的配送中心在物流需求和运行环境大体相当的情况下,就可利用类推预测的方法,预测新建配送中心的物流成本。(三)相关原理任何事物的变化都不是孤立的,而是在与其他事物的相互影响下发展的。事物之间的相互影响常常表现为因果关系。深入分析研究对象与相关事物的依存关系和影响程度,是揭示它的变化特征和规律的有效途径,并可用以预测其未来状态。相关原理是回归预测或统计预测方法的理论依据。基于相关原理的预测方法适合于事物之间存在明确的因果关系或存在统计学上明显的相关性的预测场合。例如,企业物流成本往往与其物流业务量有关,可利用物流业务量来预测物流成本。(四)概率原理由于预测对象受到社会、经济、科技等各类因素的影响,使其未来状态带有不确定性(或称为随机性) 。影响的因素越多,关系越复杂,预测对象的未来状态就越难估计。预测对象的未来状态如何,实际上是一个随机事件。因此,可以用概率来表示这一事件发生可能性的大小。在预测中常采用概率论和数理统计方法求出随机事件出现各种状态的概率,然后根据概率判断准则来推测预测对象的未来状态如何。五、物流成本预测的内容物流成本预测的内容包括:运输成本的预测、仓储成本的预测、配送成本的预测、包装成本的预测、流通加工的预测、物流信息成本的预测。六、物流成本预测的方法物流成本预测的方法主要有时间序列分析预测法、回归分析法等。时间序列分析预测法,即利用物流成本时间序列资料来预测未来状态;回归分析法,即依据所掌握的历史资料,找出所要预测的变量和与它相关的变量之间的关系来预测未来状态;集合意见法,即主要依靠管理人员的过去经验和综合分析能力来预测未来状态。上述前两种方法属于定量分析法,第三种方法属于定性分析法。这两类方法必须结合起来使用,这样才能取得较客观的预测效果。(一)时间序列分析预测法(趋势预测法)这种方法的基本思路是把时间序列作为随机变量序列的一个样本,应用概率统计的方法,尽可能减少偶然因素的影响,做出统计意义上较好的预测。1.趋势平均法此法建立在过去的成本趋势及其规律性依然不变这一假定之上,基本计算公式如下:某期预测值=最后一期移动平均数推后期数最后一期趋势移动平均数【例 7-2】某物流中心 2005 年各月的实际物流成本如表 7-1 所示,请按趋势平均法预测该物流中心 2006 年第一季度各月的物流成本(设按三期移动平均)。表 7-1 某物流中心 2005 年实际物流成本汇总表 (单位:万元)月 份 实际生产成本 三期移动平均数 变动趋势 三期趋势移动平均数1 512 53 52.673 54 53 0.334 52 52.33 0.67 0.225 51 52 0.33 0.336 53 54 2 1.567 58 57 3 38 60 61 4 2.679 65 62 1 2.3310 61 64 2 1.2211 66 64.67 0.6712 67根据表 7-1 的有关数据,可按上述公式进行生产成本的预测: 2006 年 1 月份物流成本=64.674-21.22=67.11(万元)2006 年 2 月份物流成本=64.6731.22=68.33(万元) 2006 年 3 月份物流成本=64.6741.22=69.55(万元) 显然采用趋势平均法计算若干期的平均数和趋势平均数时,前后各个时期所用的是同一个权数,即假定这些数据对未来的预测值具有同等的影响。因此,用此法预测的结果与实际情况往往差异较大。为了弥补这一缺陷,可采用指数平滑法进行预测。2.指数平滑法设以 Fn表示下期预测值,F n1 表示本期预测值,D n1 表示本期实际值,a为平滑数(其取值范围为 0a1) ,则 Fn的计算公式为:Fn=Fn1 a(D n1 F n1 )=a D n1 (1a) F n1由上式类推下去,可得展开式:Fn=a Dn1 a(1a) D n2 a(1a) t1 Dnt a(1a) t Fnt可见指数平滑法在预测时分别以 a、a(1a) 、a(1-a) 2等系数对过去各期的实际数进行了加权。远期的实际值影响较小,因而其权数也较小;近期的实际值影响较大,因而其权数也较大。显然这种预测方法更符合客观实际,但口的确定具有较大的主观因素。【例 7-3】 某物流中心 2005 年 19 月份的实际物流运作成本分别为 93万元、85 万元、90 万元、88 万元、92.5 万元、90 万元、95 万元、94 万元、95.5 万元。设 1 月份的成本预测值为 91.5 万元、a=0.5,请按指数平滑法预测该物流中心 10 月份的物流运作成本。F1=915 000(元)F2=0.5930 000(10.5)915 000=922 500(元) F3=0.5850 000(10.5)922 500=886 250(元) F4=0.5900 000(10.5)886 250=893 125(元) F5=0.5880 000(10.5)893 125=886 562.5(元) F6=0.5925 000(10.5)886 562.5=905 781.25(元)F7=0.5900 000(10.5)905 781.25=902 890.63(元) F8=0.5950 000(10.5)902 890.63=926 445.31(元) F9=0.5940 000(10.5)926 445.31=933 222.66(元) F10=0.5955 000(10.5)933 222.66=944 111.33(元) 结论:该物流中心 2005 年 10 月份的物流运作成本预测值为 944 111.33 元。(二)回归分析法回归分析法是通过对观察值的统计分析来确定它们之间的联系形式的一种有效的预测方法。从量的方面来说,事物变化的因果关系可用一组变量来描述,因为因果关系可表述为变量之间的依存关系,即自变量与因变量的关系。运用变量之间这种客观存在着的因果关系,可使人们对未来状况的预测更加准确。线性回归分析法分为一元线性回归分析法和多元线性回归分析法,这里重点介绍一元线性回归分析法。利用线性回归分析法时,首先要确定自变量 x 与因变量 y 之间是否线性相关及其相关程度,判别的方法主要有“散布图法”与“相关系数法” 。所谓散布图法,就是将有关的数据绘制成散布图,然后依据散布图的分布情况判断 x 与y 之间是否存在线性关系;所谓相关系数法,就是通过计算相关系数 r 判别 x与 y 之间的关系。相关系数可按下列公式进行计算: )()( 222YnXnriii相关性的判断标准如表 7-2 所示。表 7-2 相关系数相关性判断相关系数的数值 0.7r0.3 0.7r0 0.3r=0r因变量与自变量的关系 强相关 显著相关 弱相关 不相关在确认因变量与自变量之间存在线性关系之后,可建立回归直线方程:y=abx式中,y 为因变量,x 为自变量,a、b 为回归系数。 根据最 zb-乘法原理,可得到求 a、b 的公式: )(/222YnXYXiiinii【例 7-4】 设物流中心 2005 年各月份实际发生的搬运机械工作小时和机械维修成本如表 7-3 所示,请采用回归分析法预测该车间 2006 年第一季度的机械维修成本。表 7-3 某物流中心 2005 年机械工作数据资料汇总月 份 机械工作小时 机械维修成本(元)1 50 3642 460 3583 380 3304 420 3405 360 3206 480 3567 390 3548 394 3629 430 3521O 460 34411 396 36012 504 370(1)设以 y 代表机械维修成本,x 代表机械工作小时,根据表 7-3 提供的资料计算列表,如表 7-4 所示。表 7-4 计算列表月份 xi yi xiyi yi2 xi21 500 364 182 000 132 496 250 0002 460 358 164 680 128 164 211 6003 380 330 1 25 400 108 900 144 4004 420 340 142 800 115 600 176 4005 360 320 115 200 102 400 129 6006 480 356 170 880 126 736 230 4007 390 354 138 060 125 316 152 1008 394 362 142 628 131 044 155 2369 430 352 151 360 123 904 184 90010 460 344 158 240 118 336 211 60011 396 360 142 560 129 600 156 81612 504 370 186 480 136 900 254 016合计 5 174 4 210 1 820 288 1 479 396 2 257 068.(2)为判断.27 与 Y 之间是否存在线性关系,应计算相关系数:r=(1 820 28812431.17350.83)(2 257 06812431.172 2)(1 479 39612350.832 2) 12 =5 079.557 952.17=0.638 7根据前述的判断标准可判定 2 与 Y 之间呈线性相关状态。 (3)建立回归直线方程:a=(2 257 068350.83431.171 820 288)(2 257 06812431.172 2) =6 993 589.526 177.17=267.16b=(1 820 28812431.17350.83)(225706812431.172 2) =5 079.5526 177.17=0.19y=267.160.19x(4)预测各月份的机器维修成本设该物流中心 2006 年第一季度的机械工作小时预计分别为 496.512.526,则:1 月份维修成本预测值=267.160.19496=361.4(元) 2 月份维修成本预测值=267.160.19512=364.44(元) 3 月份维修成本预测值=267.160.19526=367.1(元) 小知识物流成本预测的方法预测分析基本方法,大体上可以分为定量预测分析法和定性预测分析法两大类。 (一)定量预测分析法定量预测分析法亦称数量分析法,是指在充分掌握与预测对象有关的各要素定量资料的基础上,应用现代数学方法(包括运筹学、概率论和微积分等)和各种现代计算工具(包括电脑) ,对与预测对象有关的各种经济信息进行科学的加工处理,并建立预测分析的数学模型,充分揭示各有关变量之间的规律性联系,最终对计算结果做出结论。定量预测分析法最常用的方法是趋势预测分析法。趋势预测分析法是把预测对象过去的变化趋势作为预测的依据,根据预测对象过去的、按时间顺序排列的一系列数据,应用一定的数学方法进行加工、计算,借以预测其未来发展趋势的分析方法,亦称时间序列分析法或外推分析法,预测分析中所应用的算术平均法、移动加权平均法、指数平滑法、高低点法、直线回归分析法等都属于趋势预测分析法这种类型。1.算术平均法算术平均法是用物流企业在过去若干期间实际物流成本的算术平均值对计划期成本水平进行预测的方法。计算公式为:计划期物流成本预测数=各期物流成本总和/期数 (5-1)【例 5-1】 某物流运输公司 2006 年 16 月份运输成本资料,如表 5-1 所示。表 5-1 2006 年 16 月运输成本 单位:元月份 1 2 3 4 5 6 合计运输成本 24 000 23 000 28 000 32 000 30 000 28 000 165 000要求:对 2006 年 7 月的运输成本进行预测。 【解析】7 月的运输成本=165 000/6=27 500(元)用算术平均法预测未来成本水平,计算比较简单,但它没有考虑不同时期成本水平变化对预测值的影响,把成本差异平均化了,因此它只适用于物流成本基本稳定的情形。 2.移动加权平均法移动加权平均法是建立在移动平均值计算基础之上的物流成本预测方法,是假定未来时期的成本与相接近时期成本的关系较大,与较远时期的成本关系较小。移动平均值的计算是对原时间序列按一定的时间跨度逐项移动,计算一系列的时间序列平均值,形成一个新的时间序列,以消除短期的、偶然的因素引起的变动,显现出长期趋势。在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数,必须从一开始就明确规定,每出现一个新的观察值,就要从移动平均中减去一个最早的观察值,再加上一个最新的观察值,计算移动平均值。因而,移动平均从数列中所取数据点数一直不变,只是包括最新的观察值。移动加权平均法预测公式为: 某期预测值=最后一期移动平均数推后期数最后一期趋势移动平均数 (5-2)【例 5-2】 某公司 2006 年全年的采购成本如表 5-2 所示。表 5-2 2006 年全年采购成本 单位:万元月份 实际采购成本 5 期移动平均: 移动平均变动趋势 3 期趋势平均数1234567891011122002202302602502302603002802903003202322382462602642722862986814481412,9.38.78.78.711.3要求:根据以上资料预测 2007 年 1 月份的采购成本。 【解析】1 月份的采购成本=286411.3=331.2(万元)移动加权平均法计算简单,但它把各期数据对将要发生的数据的影响视为同等的,预测精度较低,只适合数据变化趋势明显的近期预测。 3.指数平滑法指数平滑法是布朗(Robert G.Brown)提出的,布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延;他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续到最近的未来,所以将较大的权数放在最近的资料。所有预测方法中,指数平滑法是使用最多的一种。简单的算术平均法是对时间数列的过去数据一个不漏的全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数。 也就是说,指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是:任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。指数平滑法的基本公式是:(5-3)11)(ttt SyS式中,S t-时间 t 的平滑值;yt-1-时间 t1 的实际值; St-1-时间 t1 的预测值; -平滑常数,其取值范围为(0,1) 。由该式可知:指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数 越接近于 1,远期实际值对本期平滑值的下降越迅速;平滑常数 越接近于 0,远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。 由此,当时间数列相对平稳时,可取较大的 ;当时间数列波动较大时,应取较小的 ,以不忽略远期实际值的影响。 的取值通常为 0.30.7。【例 5-3】 沿用表 5-2 的资料,假设 =0.4,2006 年 1 月的预测值为 190万元。要求:计算 2007 年 1 月的预测值。【解析】=0.4200(10.4)190=194(万元) 12)(SyS=0.4220(10.4)194=204.4(万元) 23=0.4230(10.4)204.4=214.64(万元)34=0.4260(10.4)214.64=232.78(万元) 45)(y=0.4250(10.4)232.78=239.67(万元) 561SS=0.4230(10.4)239.67=235.80(万元)67=0.4260(10.4)235.80=245.48(万元) 78)(y=0.4300(1-0.4)245.48=267.29(万元) 89=0.4280(10.4)267.29=272.37(万元) 910SS=0.4290(10.4)272.37=279.42(万元) 10)(y=0.4300(10.4)279.42=287.65(万元) 122007 年 1 月的预测值=0.4320(10.4)287.65=300.59(万元) 通过上述例题计算分析,这种预测方法更符合客观实际,但 的取值具有较大的主观因素。4.高低点法高低点法是根据企业的业务量和物流成本之间的线性关系,通过历史资料中业务量 的高低点以及其对应的成本,建立成本模型 y=abx,并进行预测的一种方法。成本模型中,x-业务量;y-物流成本;n-固定成本;b-单位变动成本。固定成本是指在一定的业务量范围内,一定时期内,不会随业务量变动的成本。 变动成本是指在一定的业务量范围内,一定时期内,随业务量变动呈正比例变动的成本。单位变动成本=变动成本/业务量高低点法的步骤如下。(1)1 寻找历史资料中业务量的高低点及其所对应的成本,获得两个坐标点(x 高 ,y 高 ) 和(x 低 ,y 低 ) 。(2)计算 b 值。b=(y 高 y 低 )/(x 高 x 低 ) (5-4)(3)计算 a 值。a=y 高 bx 高 或 a=y 低 bx 低 (5-5)(4)写出成本模型 y=abx。 (5)根据要求进行预测。【例 5-4】 夏华电子公司 2007 年的产量和分拣成本之间的资料如表 5-3所示。表 5-3 2007 年全年产量与分拣成本间的资料月份 产量 x(件) 分拣成本 y(元) 月份 产量 x(件) 分拣成本 y(元)123456250200300360400350275240315350388360789101112380320315308298280385332320315310290要求:用高低点法预测 2008 年 1 月份产量 390 件时的分拣成本是多少。【解析】根据已知资料找出最高点和最低点,即(400,388)和(200,240)b=(y 高 y 低 )/(x 高 x 低 )=(388240)/(400200)=0.74(元/件)a=y 低 b 低 2400.7420092(元)该分拣成本的成本模型:y=920.74x当 x=390 件时,y=920.74390=380.6(元)5.直线回归分析法 直线回归分析法一般是运用直线回归方程,根据自变量的变动,来预测因变量发展变动趋势的方法。 应用直线回归分析法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系,对这些变量应用回归分析法预测就会得出错误的结果。运用直线回归模型进行预测时,首先应将过去一定时期的历史资料按时间序列在坐标上画图,观察散点图的分布情况,若散点分布呈球状,则说明自变量和因变量之间基本上没有关系,不能用回归分析法预测;若散点分布呈明显的带状,则判断自变量和因变量之间基本上存在着线性关系,可建立直线回归方程 y=abx 进行预测。方程中, a=(ybx)/n (5-6) b=(nxyxy)/(n 2xx) (5-7) 【例 5-5】 博会公司 2007 年 15 月的销售量和运输成本的资料如表 5-4所示。要求:预测当销售量为 450 吨时的运输成本是多少。 【解析】b=(nxyxy)/(n 2xx)=(549 245 0001 510156 800)/(5482 1001 5101 510) =9 457 000/130 400=72.52(元/吨) a=(ybx)/n=(156 80072.521 510)/5=9 458.96(元)表 5-4 2007 年 15 月销售量与运输成本月份 销售量 x(吨) 运输成本 y(元) xy 21234525020030036040027 50024 00031 50035 00038 8006 875 0004 800 0009 450 00012 600 00015 520 00062 50040 00090 000129 600160 000n=5 x=1 510 y=156 800 xy=49 245 000 2=482 100运输成本的预测值 y=abx=9 458.9672.52x当 x=450 吨时,运输成本预测值=9 458.9672.52450=42 092.96(元) (二)定性预测分析法定性预测分析法亦称非数量分析法。它是一种直观性的预测方法,主要是依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力(它们必须建立在预测者的智慧和广博的科学知识的基础之上) ,在不用或少量应用计算的情况下,推断事物的性质和发展趋势的分析方法。1.专家判断法专家判断法是指向学有专长、见识广博的经济专家进行咨询,并根据他们多年来的实践经验和判断能力对计划期物流成本作出预测的方法。这里的所谓“专家” ,一般包括本企业或同行业的高级领导人(如总经理) 、销售部门经理、经销商和其他外界专家,但不包括顾客和推销人员。汲取专家意见的