大学课件:5预测.ppt
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1、第五章第五章 预测分析预测分析第一节第一节 预测分析概述预测分析概述第二节第二节 销售预测销售预测第三节第三节 利润预测利润预测第四节第四节 成本与资金需要量的预测成本与资金需要量的预测本章复习思考题本章复习思考题第一节 预测分析概述预测分析的意义预测分析的意义 预测分析的特点预测分析的特点成本预测的程序成本预测的程序预测分析的方法预测分析的方法定量预测分析法定量预测分析法定性预测分析法定性预测分析法定量预测分析法: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(预测(ForecastForecast)是指用科学的方法预计、推)是指用科学的方法预计、推断事物发展的必然性或可能性
2、的行为,即根据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。经营预测,是指企业根据现有的经济条件和掌经营预测,是指企业根据现有的经济条件和掌握的历史资料以及客观事物的内在联系,对握的历史资料以及客观事物的内在联系,对生生产经营活动的未来发展趋势和状况产经营活动的未来发展趋势和状况进行的预计进行的预计和测算。和测算。管理会计中的预测分析,是指运用专门的方法管理会计中的预测分析,是指运用专门的方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
3、活性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预测测分分析析方方法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销售预测销售预测利润
4、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 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德尔非法 【例51】德尔菲法的应用已知:某公司准备推出一种新产品,由于该新产品没有已知:某公司准备推出一种新产品,由于该新产品没有销售记录,公司准备聘请专家共销售记录,公司准备聘请专家共7 7人,采用德尔菲法进行人,采用德尔
5、菲法进行预测,连续三次预测结果如表预测,连续三次预测结果如表5 51 1所示。所示。表51 德尔菲法专家意见汇总表 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 12300200015002300200017002300200016002150014009001800150011001800150013003210017001300210019001500210019001500435002300200035002000170030001700150051200900700150013009001700150011006200
6、0150011002000200011002000170011007130011001000150015001000170015001300平 均值 198615571214210017431286208616861343公司在此基础上,按最后一次预测的结果,采用算术平公司在此基础上,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是均法确定最终的预测值是1 7051 705件件 1 750=1 750=(2 086+1 686+1 343)/3 2 086+1 686+1 343)/3 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 平均法算术平均
7、法【例算术平均法【例5 52 2】移动平均法【例移动平均法【例5 53 3】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52】趋势外推分析法在销售量预测中的应用算术平均法 已知:某企业生产一种产品,已知:某企业生产一种产品,20082008年年1 11212月份销量资料月份销量资料(单位:吨单位:吨)如表如表5 52 2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20092009年年1 1月份的月份的销售量(计算结果保留两位小数)。销售量(计算结果保留两位小数)。解分
8、子解分子25+23+26+29+24+28+30+27+25+29+32+3325+23+26+29+24+28+30+27+25+29+32+33=331=331(吨),分母(吨),分母n=12n=1220092009年年1 1月份预测销售量月份预测销售量=27.58(=27.58(吨吨)33112【例53】趋势外推分析法在销售量预测中的应用移动平均法(不考虑趋势值)已知:仍按例已知:仍按例5 52 2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20092009年年1 1月的月的销售量销售量(假定假定m=5)m=5)。解:解:20092009年年1 1月预测销售量
9、月预测销售量 =29.2(=29.2(吨吨)27+25+29+32+335但有人认为这样计算的平均值但有人认为这样计算的平均值只反映只反映预测期前一期的销售水平预测期前一期的销售水平,还应在此,还应在此基础上,按基础上,按趋势值趋势值进行修正。趋势值进行修正。趋势值b b的计算公式为:的计算公式为:b最后移动期 上一个移动趋势的平均值期的平均值值(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n+1Q最后m期的算术平均销量+趋势值 (5.2.4式)趋势平均法期的时间间隔基期与预测移动平均值基期趋势值移动平均值基期销售量)(销售量预测Q【例55】趋势外推分析法在销售量预测中的应用趋
10、势平均法已知:仍按例已知:仍按例5 52 2中的销量资料,假定销售量的移动期中的销量资料,假定销售量的移动期m m为为5 5,趋势平均值,趋势平均值s s移动期为移动期为3 3,时间序列期数,时间序列期数n n为为1212。要求:按趋势平均法预测要求:按趋势平均法预测20092009年年1 1月的销售量。月的销售量。解:依题意计算各期销售量移动平均值、趋势值和趋势解: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,其结果如表值移动平均值,其结果如表5 53 3所示。所示。表53 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 12
11、522332625.442926.0+0.6 52427.4+1.4 0.73 62827.6+0.2 0.27 73026.8-0.8 0.13 82727.8+1.0 0.33 9*2528.6+0.8 0.80 102929.2+0.6 11321233Q1b 第第9 9期销售量移动平均值期销售量移动平均值=28.6=28.6第第9 9期趋势值移动平均值期趋势值移动平均值=0.80=0.80基期与预测期的时间间隔基期与预测期的时间间隔 =4 =42 0 0 92 0 0 9 年年 1 1 月 的 预 测 销 售 量月 的 预 测 销 售 量=28.6+0.80=28.6+0.804=31
12、.8(4=31.8(吨吨)2m15 3 2s12922n 销售量移动 趋势值移动基期的 时间序列时期数时期数序数值期数5 32加权平均法各期权数之和该期权数某期销售量)(销售量预测Q权数为自然数权数为自然数该期权数某期销售量)(销售量预测Q权数为饱和权数权数为饱和权数【例56】趋势外推分析法在销售量预测中的应用加权平均法已知:仍按例已知:仍按例5 52 2中的销量资料。中的销量资料。要求:要求:(1)(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20092009年年1 1月的销售月的销售量;量;(2)(2)利用最后利用最后3 3期销售量按饱和权数加权平均法预测期销售量按饱和权数加权平均
13、法预测20092009年年1 1月的销售量。月的销售量。解:解:(1)(1)在自然权数加权平均法下在自然权数加权平均法下(QtQtWtWt)25251+231+232+262+263+293+294+244+245+285+286+306+307+277+278+258+259+299+2910+3210+321111 +33 +3312122 2422 242 20092009年年1 1月的预测销售量月的预测销售量 =(1n)n(112)127822ttt(QW)224228.74()W78吨(2)(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 3,令令W1=0.2W1=0
14、.2,W2=0.3W2=0.3,W3=0.5W3=0.520092009年年1 1月的预测销售量月的预测销售量=29=290.2+320.2+320.3+330.3+330.5=31.9(0.5=31.9(吨吨)平滑指数法测销售量前期预)指数平滑(际销售量前期实指数平滑)(销售量预测1Q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 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
15、指数。【例57】趋势外推分析法在销售量预测中的应用平滑指数法已知:仍按例已知:仍按例5 52 2中的销量资料。中的销量资料。要求要求:(1 1)用平滑指数法预测)用平滑指数法预测20082008年年1 11212月销售量;月销售量;(2 2)预测)预测20092009年年1 1月份的销售量。月份的销售量。解:(1)依题意,编制平滑指数法计算表如表54所示:tQ月份t 销售量观测值 Qt 平滑指数 前期实销售量 Q t-1 1-平滑指数(1-)前期预销售量 预 测 销 售量125-25.002230.3 250.725.0025.003260.3 230.725.0024.404290.3 26
16、0.724.4024.885240.3 290.724.8826.126280.3 240.726.1225.487300.3 280.725.4826.248270.3 300.726.2427.379250.3 270.727.3727.2610290.3 250.727.2626.5811320.3 290.726.5827.3112330.3 320.727.3128.71t-1Q(2)2009(2)2009年年1 1月份的预测销售量月份的预测销售量=0.3=0.333+(1-33+(1-0.3)0.3)28.71=30(28.71=30(吨吨)未经过修正的回归系数a、b的计算公式:Q
17、-bta=n22nQ t-tQb=nt-t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 t值进行值进行修正,使修正,使t=0t=0,则,则a a、b 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:Qa=n2Q tb=t【例58】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已知:仍按例已知:仍按例5 52 2中的销量资料。中的销量资料。要求:要求:(1)(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)(2)预测预测20092009年年1 1月份的销量;月份的销量;(3)(3)预测预测20092009年年2 2月份的
18、销量。月份的销量。解:解:(1)(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5 55 5所示。所示。Q331a=27.58n122Qt181b=0.32t572则则 Q=27.58+0.32tQ=27.58+0.32t(2)2009(2)2009年年1 1月份的月份的t t值值=11+1=11+12=132=1320092009年年1 1月份预测销量月份预测销量=27.58+0.32=27.58+0.3213=31.74(13=31.74(吨吨)(3)2009(3)2009年年2 2月份的月份的t t值值=11+2=11+22=152=1520092009年年2 2月份预测销
19、量月份预测销量=27.58+0.32=27.58+0.3215=32.38(15=32.38(吨吨)表55 计算表月份 销售量Q 修正的t tQ t2 125-11-275121223-9-20781326-7-18249429-5-14525524-3-729628-1-2817301+3018273+8199255+1252510297+2034911329+28881123311+363121n=12 Q=331 t=0 tQ=181 t2=572 三、因果预测分析法的程序及应用因果预测分析法的程序:因果预测分析法的程序:确定影响销量的主要因素确定影响销量的主要因素确定销量确定销量y y
20、与与xixi之间的数量关系,建立因果预之间的数量关系,建立因果预 测模型测模型 据未来有关自变量据未来有关自变量xixi变动情况,预测销售量变动情况,预测销售量因果预测分析法的程序及应用指标建立法的应用指标建立法的应用回归分析法的应用回归分析法的应用【例59】因果预测分析法在销售量预测中的应用指标建立法已知:某企业生产一种汽车轮胎,假定其年销量已知:某企业生产一种汽车轮胎,假定其年销量y y受到以受到以下因素影响:下因素影响:(1)(1)按长期合同向某汽车制造厂定量供应的按长期合同向某汽车制造厂定量供应的轮胎数量轮胎数量a a;(2)(2)某地区装备该种轮胎正在使用中的汽车应某地区装备该种轮胎
21、正在使用中的汽车应予更新的轮胎数予更新的轮胎数x1x1;(3)x1(3)x1取决于这类汽车上年实际行驶取决于这类汽车上年实际行驶里程及载重量的吨千米指标里程及载重量的吨千米指标x2x2及该种轮胎的磨损更新经验及该种轮胎的磨损更新经验指数指数b1b1;(4)(4)上述汽车制造厂增产汽车所需要的轮胎量上述汽车制造厂增产汽车所需要的轮胎量x3x3;(5)x3(5)x3取决于汽车厂增产的产量取决于汽车厂增产的产量Q Q、该厂原有库存轮胎量、该厂原有库存轮胎量x4x4与单与单车需用轮胎数车需用轮胎数b2b2;(6)(6)企业在该地区的市场占有率企业在该地区的市场占有率b3b3。经过分析,建立的因果预测模
22、型如下:经过分析,建立的因果预测模型如下:y=a+(x1+x3)b3y=a+(x1+x3)b3=a+=a+b1x2+(Qb2-x4)b1x2+(Qb2-x4)b3b3 相关指标的数据为:相关指标的数据为:a=50 000a=50 000只、只、b1=0.2b1=0.210-410-4只只/吨千米、吨千米、x2x22.252.25109109吨千米、吨千米、Q=2 000Q=2 000辆、辆、b2=4b2=4只只/辆、辆、x4=5 000 x4=5 000只、只、b3=75%b3=75%要求要求:利用上述模型预测该企业的轮胎销售量。利用上述模型预测该企业的轮胎销售量。解:解:预测轮胎销售量预测轮
23、胎销售量 =50 000+=50 000+0.20.210-410-42.252.25109109+(2 000+(2 0004-5 000)4-5 000)75%75%=50 000+=50 000+45 000+(8 000-5 000)45 000+(8 000-5 000)75%75%=86 000(=86 000(只只)【例510】因果预测分析法在销售量预测中的应用回归分析法已知:已知:A A企业通过调查发现,甲产品的销售量与当地居民企业通过调查发现,甲产品的销售量与当地居民人均月收入有关,已知本地区连续人均月收入有关,已知本地区连续6 6年的历史资料如表年的历史资料如表5 56 6
24、所示,该企业生产甲产品的市场占有率为所示,该企业生产甲产品的市场占有率为25%25%,假设,假设20092009年居民人均月收入为年居民人均月收入为700700元。元。表56 资 料 年度 200320042005200620072008居民人均月收入(元)350400430500550600甲商品实际销量(吨)101112141516 要求:(1)用回归直线分析法建立甲产品的销售量预测模型;(2)预测2009年本地区甲产品的销售量;(3)预测2009年A企业甲产品的销售量。解:(1)根据所给资料,列表计算如表57所示:年份 居民人均月收入x 商品销售量y xy x2 y2 200335010
25、3 500122 5001002004400114 400160 000 1212005430125 160184 900 1442006500147 000250 000 1962007550158 250302 500 25520086001696 00360 000 256n=6 x=2 830 y=78 xy=37 910 x2=1 379 900 y2=1 042 计算相关系数计算相关系数r r因为相关系数趋近于因为相关系数趋近于1 1,表明,表明x x与与y y之间之间基本正相关,可以建立回归模型。基本正相关,可以建立回归模型。226 37910 2830 78r0.9969(6
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