2012年會計職稱考試《中級財務管理》——第六章收益與分配管理

　　知識點、銷售預測分析

　　銷售預測分析是指通過市場調查，以有關的歷史資料和各種信息為基礎，運用科學的預測方法或管理人員的實際經驗，對企業產品在計劃期間的銷售量或銷售額作出預計或估量的過程。企業在進行銷售預測時，應充分研究和分析企業產品銷售的相關資料，如產品價格、產品質量、售后服務、推銷方法等。此外，對企業所處的市場環境、物價指數、市場占用率及經濟發展趨勢等情況也應進行研究分析。

　　銷售預測的方法有很多種，主要包括定性分析法和定量分析法。

　　(一)銷售預測的定性分析法

　　定性分析法，即非數量分析法，是指由專業人員根據實際經驗，對預測對象的未來情況及發展趨勢作出預測的一種分析方法。它一般適用于預測對象的歷史資料不完備或無法進行定量分析時，主要包括推銷員判斷法、專家判斷法和產品壽命周期分析法。

　　1.推銷員判斷法

　　推銷員判斷法，又稱意見匯集法，是由企業熟悉市場情況及相關變化信息的經營管理人員對由推銷員調查得來的結果進行綜合分析，從而作出較為正確預測的方法。這種方法用時短、耗費小，比較實用。在市場發生變化的情況下，能很快地對預測結果進行修正。

　　2.專家判斷法

　　專家判斷法，是由專家根據他們的經驗和判斷能力對特定產品的未來銷售量進行判斷和預測的方法，主要有以下三種不同形式：

　　(1)個別專家意見匯集法，即分別向每位專家征求對本企業產品未來銷售情況的個人意見，然后將這些意見再加以綜合分析，確定預測值。

　　(2)專家小組法，即將專家分成小組，運用專家們的集體智慧進行判斷預測的方法。此方法的缺陷是預測小組中專家意見可能受權威專家的影響，客觀性較德爾菲法差。

　　(3)德爾菲法，又稱函詢調查法，它采用函詢的方式，征求各方面專家的意見，各專家在互不通氣的情況下，根據自己的觀點和方法進行預測，然后由企業把各個專家的意見匯集在一起，通過不記名方式反饋給各位專家，請他們參考別人的意見修正本人原來的判斷，如此反復數次，最終確定預測結果。

　　3.產品壽命周期分析法

　　產品壽命周期分析法就是利用產品銷售量在不同壽命周期階段上的變化趨勢，進行銷售預測的一種定性分析方法，它是對其他預測分析方法的補充。產品壽命周期是指產品從投入市場到退出市場所經歷的時間，一般要經過萌芽期、成長期、成熟期和衰退期四個階段。判斷產品所處的壽命周期階段，可根據銷售增長率指標進行。一般地，萌芽期增長率不穩定，成長期增長率最大，成熟期增長率穩定，衰退期增長率為負數。

　　(二)銷售預測的定量分析法

　　定量分析法，也稱數量分析法，是指在預測對象有關資料完備的基礎上，運用一定的數學方法，建立預測模型作出預測。它一般包括趨勢預測分析法和因果預測分析法兩大類。

　　1.趨勢預測分析法

　　趨勢預測分析法主要包括算術平均法、加權平均法、移動平均法和指數平滑法等。

　　(1)算術平均法，即將若干歷史時期的實際銷售量或銷售額作為樣本值，求出其算術平均數，并將該平均數作為下期銷售量的預測值。其計算公式為：

　　式中：

　　Y——預測值；

　　X_i——第i期的實際銷售量；

　　n——期數。

　　算術平均法適用于每月銷售量波動不大的產品的銷售預測。

　　(2)加權平均法，同樣是將若干歷史時期的實際銷售量或銷售額作為樣本值，將各個樣本值按照一定的權數計算得出加權平均數，并將該平均數作為下期銷售量的預測值。一般地，由于市場變化較大，離預測期越近的樣本值對其影響越大，而離預測期越遠的則影響越小，所以權數的選取應遵循“近大遠小”的原則。其計算公式為：

　　式中：

　　Y——預測值；

　　W_i——第i期的權數 （0 <W_i≤W_i+1，且∑W_i=1）；

　　X_i——第i期的實際銷售量；

　　n——期數。

　　(3)移動平均法，是從n期的時間數列銷售量中選取m期(m數值固定，且m＜n/2）數據作為樣本值，求其m期的算術平均數，并不斷向后移動計算觀測期平均值，以最后一個m期的平均數作為未來第n＋1期銷售預測值的一種方法。這種方法假設預測值主要受最近m期銷售量的影響。其計算公式為：

　　為了使預測值更能反映銷售量變化的趨勢，可以對上述結果按趨勢值進行修正，其計算公式為：

　　由于移動平均法只選用了n期數據中的最后m期作為計算依據，故而代表性較差。此法適用于銷售量略有波動的產品預測。

　　(4)指數平滑法，實質上是一種加權平均法，是以事先確定的平滑指數a及(1－a)作為權數進行加權計算，預測銷售量的一種方法。其計算公式為：

　　式中：

　　_Yn＋1——未來第n＋1期的預測值；

　　Y_n——第n期預測值，即預測前期的預測值；

　　X_n——第n期的實際銷售量，即預測前期的實際銷售量；

　　a——平滑指數；

　　n——期數。

　　一般地，平滑指數的取值通常在0.3～0.7之間，其取值大小決定了前期實際值與預測值對本期預測值的影響。采用較大的平滑指數，預測值可以反映樣本值新近的變化趨勢；采用較小的平滑指數，則反映了樣本值變動的長期趨勢。因此，在銷售量波動較大或進行短期預測時，可選擇較大的平滑指數；在銷售量波動較小或進行長期預測時，可選擇較小的平滑指數。

　　該方法運用比較靈活，適用范圍較廣，但在平滑指數的選擇上具有一定的主觀隨意性。

　　2.因果預測分析法

　　因果預測分析法是指通過影響產品銷售量(因變量)的相關因素(自變量)以及它們之間的函數關系，并利用這種函數關系進行產品銷售預測的方法。因果預測分析法最常用的是回歸分析法，本章主要介紹回歸直線法。

　　回歸直線法，也稱一元回歸分析法。它假定影響預測對象銷售量的因素只有一個，根據直線方程y=a＋bx，按照最小二乘法原理，來確定一條誤差最小的、能正確反映自變量x和因變量y之間關系的直線，其常數項a和系數b的計算公式為：

待求出a、b的值后，代入y = a＋bx，結合自變量x的取值，即可求得預測對象y的預測銷售量或銷售額。