第3章 成本预测总结

时间序列法
（1）简单平均法： 简单平均法是通过计算以往若干时期成本 的简单平均数，作为对未来的成本预测数。
各期成本值之和 预计成本值 期数
时间序列法
（2）移动平均法： 移动平均法是指将事件过去若干相关期发 生的实际观察值，按时间序列排列，然后，由 远而近按一定的跨越期数一组一组地逐一地求 得其算术平均值，将每一次计算的平均值向下 移动—个时间单位，即可直接作为下一个时间 单位(期)的预测值。
倒扣测算法
解：
目标利润＝5000×600×20%＝600000（元） 应缴税金＝5000×600×10%+[300000+5000×600× （1-40%）×17%]×(7%+3%)＝360600（元） 目标成本＝5000×600-360600-600000＝2039400（元 ） 如果A企业在生产甲产品的同时还生产乙产品，预计乙产品的销 售量为3000件，单价为400元，不用缴纳消费税，乙产品购进 货物占销售额的预计比重为50%，其它条件保持不变。在这种 情况下预测企业总体的目标成本如下： 总体的目标利润＝（5000×600＋3000×400）×20%＝ 840000（元） 总体的目标成本＝4200000-[360600+3000×400×（150%）×17%×（7%+3%）]-840000＝2989200（元）
根据上述资料，选择1月和3月资料进行对比，求 b和a.
高低点法
b=（8000元-6000元）/（1000-600）
=2000元/400=5元
再用最高或最低月份资料代入，均可求得半变动成本中的固定部 分。如以设例1月份资料代入，就可求得： a=6000元-5元×600=3000元 用高低点法分解半变动成本简便易算，只要有两个不同时期的业务 量和成本，就可求解，使用较为广泛。但这种方法只根据最高、最低两 点资料，而不考虑两点之间业务量和成本的变化，计算结果往往不够精 确。
（三）选择测算法 （四）直接测算法
目标成本 ＝计划期产量的计划年度可比 产品成本总额*（1-计划期预计成本降低 率）
直接测算法
[例3] 假定ABC公司生产甲、乙两种产品，本年 1-9月份实际生产甲产品3600件，实际平均单位成本 为250元；生产乙产品1143件，实际平均单位成本为 500元。第四季度预计生产甲产品2400件，单位成本 为225元；乙产品457件，单位成本为475元。计划 明年继续生产甲、乙两种产品，全年计划生产甲产品 7500件，生产乙产品2000件，可比产品成本降低率 达到5%。要求预测该公司明年的目标成本及成本降
目标成本预测的方法
（一）倒扣测算法 单一产品生产条件下产品目标成本＝ 预计销售收入-应缴税金-目标利润 多产品生产条件下全部产品目标成本 ＝∑预计销售收入-∑应缴税金-总体目标 利润
倒扣测算法
[例1] A企业生产甲产品，假定产销平衡， 预计甲产品的销售量为5000件，单价为600 元，增值税率为17%，另外还需交纳10%的 消费税。假设该企业甲产品购进货物占销售额 的预计比重为40%，若该企业所在地区的城 市维护建设税税率为7%，教育费附加为3% ；同行业先进的销售利润率为20%。要求预 测该企业的目标成本。
Mt+1 为下期预测值； Mt 为本期预测值； Xt为本期实际数； a为平滑系数。
2、定性预测法
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，再通过一定形式综合各方面的的意见，作为预测 未来的主要依据。 定性预测在工程实践申被广泛使用 ，无论是有意还是无意的。特别适合于对预测对象的 数据资料(包括历史的和现实的)掌握不充分，或影响 因素复杂:难以用数字描述，或对主要影响因素难以进 行数量分析等情况。
4、根据本量利关系预测目标固定成本和目标单位变动成 本；
5、预测技术经济指标对单位成本的影响。
成本预测的原则
1、连贯性原则； 2、结构分析原则； 3、系统性原则； 4、实践性原则；
成本预测的程序
1、确定预测目标和制定预测计划； 2、收集和分析预测资料； 3、提出假设，建立模型进行预测； 4、分析预测误差，修正预测结果。
2、成本预测的意义
1）成本预测是前提条件； 2）成本预测是重要工具； 3）成本预测是科学依据； 4）成本预测是重要手段。
3.1.2成本预测的内容
成本预ห้องสมุดไป่ตู้的内容包括：总成本预测、经济要素预测、 管理费预测。 1、选择方案时作为决策依据的成本预测； 2、编制成本计划时作为基础环节的成本预测；
3、实施计划时作为保障措施的成本预测；
回归分析法
回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量 和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究 的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变 量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中 ，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的 函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性 回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分 析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问 题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。
移动平均法
Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n
式中，Ft--对下一期的预测值； n--移动平均的时期个数； At-1--前期实际值； At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前 三期直至前n期的实际值。
移动平均法
某企业过去12个月的实际销售额如表所示，假 设计算所用跨越期数为n=5，现计算各个移动 平均值，并作预测。
回归分析法
回归分析法的公式：
∑y=na+b∑x
∑xy=a∑x+b∑x2
回归分析法
相关系数的公式：
R x y xy
2 2 ( x) ( y ) 2 2 x y N N
N
回归分析法
回归分析法的优缺点:
回归分析方法是处理变量间相关关系的有力 工具，它不仅为建立变量间关系的数学表达式（ 经验公式）提供了一般的方法，而且还能判明建 立的经验公式的有效性，从而达到利用经验公式 预测、控制等目的。但是回归分析方法的缺点在 于它同最小二乘法一样计算复杂，计算量大。
定性预测与定量预测的比较
2、定量预测的优缺点： 定量预测的优点在于：注重于事物发展在数量 方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数 量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少 受主观因素的影响。 定量预测的缺点在于：比较机械，不易处理有 较大波动的资料，更难于事物预测的变化。 定性预测和定量预测并不是相互排斥的，而是 可以相互补充的，在实际预测过程中应该把两 者正确的结合起来使用。
高低点法
知道了b，可根据公式y=a＋bx用最高业务量或最低 业务量有关数据代入，求解a。 a=最高点成本-b×最高点产量 或
a=最低点成本-b×最低点产量
高低点法
例如某企业1～3月份机器工作小时和维修成本的变 动情况如下：
月份 机器工作小时 维修成本（元） 1 600 6000 2 820 7300 3 1000 8000
比率测算法
（二）比率测算法 单位产品目标成本＝产品预计价格×（1-税 率）÷（1+成本利润率） [例2] 某企业准备生产一种新产品，预计单 位售价为1000元，税率为10 %，成本利润 率为25% ，要求预测该新产品的目标成本。 解：单位产品目标成本＝1000×（1-10%） ÷（1+25%）＝720（元）
2、定性预测法
定性预测的特点在于： （1）着重对事物发展的性质进行预测， 主要凭借人的经验以及分析能力； （2）着重对事物发展的趋势、方向和重 大转折点进行预测。
定性预测与定量预测的比较
1、定性预测的优缺点： 定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质 方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发 挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省 费用。 定性预测的缺点是：易受主观因素的影响，比 较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受 人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限 制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描 述。
3.1.5成本预测的基本方法
1、定量预测法 1）高低点法： 高低点法是利用代数式y=a+bx， 选用一定历史资料中的最高业务量与最 低业务量的总成本（或总费用）之差△y ，与两者业务量之差△x进行对比，求出 b，然后再求出a的方法。
高低点法
设以y代表一定期间某项半变动成本总额，x代表业务量，a代表 半变动成本中的固定部分，b代表半变动成本中依一定比率随业 务量变动的部分（单位变动成本）。则： y=a＋bx 最高业务量与最低业务量之间的半变动成本差额，只能与变 动成本有关，因而单位变动成本可按如下公式计算： 单位变成成本＝(最高业务量成本 - 最低业务量成本)/（最高业 务量－最低业务量） ＝高低点成本之差／高低点业务量之差
回归分析法
回归分析法，又称散布图法，是在掌握 大量观察数据的基础上，利用数理统计 方法建立因变量与自变量之间的回归关 系函数表达式（称回归方程式）。回归 分析法，是处理已知数据寻求这些数据 因果规律的一种数理统计方法。
回归分析法
回归分析法是以坐标X轴表示产品产量或 产品销售量，以Y轴表示资金需要量，将 历史各期产品产量或产品销售量和资金 占用量的各个对应点，画在坐标图中， 形成一个散布图。根据变化趋势画一条 趋势线，即为回归线。在回归线上先找 到预测期产品产量或产品销售量的对应 点，对应点向X轴平行与Y轴相交，相交 点即为预测流动资金需要量。
指数平滑法
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
指数平滑法的基本公式是：
M t 1 aXt (1 a)Mt
第三章 成本预测
1、了解成本预测的含义、意义、内容基本知 识，掌握成本预测的方法；
2、掌握目标成本预测的内涵、方法及目标成 本的分解； 3、掌握本量利分析在成本预测中的应用；
4、理解产品成本发展趋势预测。
3.1.1、成本预测的含义
成本预测是指运用一定的科学方法，对 未来成本水平及其变化趋势作出科学的 估计。通过成本预测，掌握未来的成本 水平及其变动趋势，有助于减少决策的 盲目性，使经营管理者易于选择最优方 案，作出正确决策。
加权移动平均法
加权移动平均给固定跨越期限内的每个变 量值以相等的权重。其原理是：历史各期产品 需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作 用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化 外，远离目标期的变量值的影响力相对较低， 故应给予较低的权重。
加权移动平均法
加权移动平均法的计算公式如下：
Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n
定性预测的主要方法
一、德尔菲法 二、主观概率法 三、专家小组法 四、相互影响法 五、历史类比法 六、情景预测法 七、领先指标法
目标成本预测
目标成本预测是指根据有关成本资料 和各种相关因素，采用一定的预测方法 ，对未来成本目标所作的科学估计。目 标成本预测的方法很多，主要有倒扣测 算法、比率测算法、选择测算法、直接 测算法等。
式中，w1--第t-1期实际销售额的权重； w2--第t-2期实际销售额的权重； wn--第t-n期实际销售额的权重； n--预测的时期数；
w1+ w2+…+ wn=1
加权移动平均法
在运用加权平均法时，权重的选择是一个应 该注意的问题。经验法和试算法是选择权重 的最简单的方法。一般而言，最近期的数据 最能预示未来的情况，因而权重应大些。例 如，根据前一个月的利润和生产能力比起根 据前几个月能更好的估测下个月的利润和生 产能力。但是，如果数据时季节性的，则权 重也应是季节性的。
移动平均法
首先，计算5月份的移动平均值 ：58元 其余类推，便可求得5-12月的移动平均值。将这些移动平均 值分别向下移动一个时间单位(月)，即可求得下一个时间单位( 月)的预测值。如表所示。例如，第12个月的预测销售额为85万 元。第13个月的预测销售额为89万元。 另外，这种方法是以实际观察值为依据，因而，只能用于实 际观察值序列的紧后期，而无法预测相隔若干期后的事件；还有 ，这种方法所求得的预测值受所取跨越期数的影响，如上例中， 若取跨越期数n=8，第13个月的预测销售额就成为82.5万元， 而不再是89万元了。