第七章 收益管理

• 1 问题：加权平均法的权数
选取对预测有何影响？
加权平均法是根据与预测期 时间远近不同，对各期的 数据给予不同的权数。 由于近期数据对预测值的影 响大于远期数据对预测值 的影响，所以对近期数据 给予较大的权数，而对远 期数据给予较小的权数。 从这个意义上来讲，加权平 均法比简单平均法有所改 进。
（3）移动平均法
2、调查分析法
– – – – 产品调查 客户调查 经济发展趋势调查 同行业调查
3、趋势分析法
（1）简单平均法
1．简单平均法 简单平均法是以前期若干数据之和除以数据个数，求得前期平均数，并以此平均数作为预测值。该 法适用于各个期间营业收入比较稳定的企业。计算公式是： S=（χ 1+χ 2+„„+χ n）÷n= ( xi ) n
63000 合计
（2）加权平均法
加权平均法，是将前期若干数据 乘以各自的权数后再加总， 然后除以权数之和，求得预 测值的一种预测方法。 [例] 以上例资料为依据，从2001 年第1个月开始，各月销售额 分别乘以权数1、2、3、4、5、 6计算平均数如下： （10000×1+9000×2+11000×3+ 12000×4+10500×5+10500× 6）÷（1+2+3+4+5+6） =10191（元） 即以后几个月的销售额预测值为 10191元。
问题：平滑系数的取值大小有何意义？
在采用指数平滑法时，指数平滑系数a值越大， 则近期实际销售情况所占的权数越大，对预测 影响也大；a值越小，近期实际销售情况对预 测影响也较小。 因此，在实际工作中，可以根据企业历史上销售 情况，确定适当的指数平滑系数。 这种方法与加权平均法没有什么实质区别。 采用这种方法可排除实际销售中所包含的偶然因 素的影响，使预测结果更加与实际相符。
问题：移动平均法和简单平均法相比， 各自适用哪些范围。 移动平均法，这种方法类似于简单平 均法。 简单平均法使过去几期的差异平均化， 没有考虑到销售变化趋势，这样可 能会出现较大误差。因此，它只适 用于销售基本稳定的产品，如一些 日常生活必需品等。 移动平均法虽然也使过去几期差异平 均化，但这种方法尽可能选择最近 几期数据，如预测7月份销售额选 用1~6月份数据，预测8月份销售额 选用2~7月份数据。以此类推，滚 动地预测以后几个月的销售额，这 样会在一定程度上减少误差，这种 方法一般适于销售略有波动的产品。
（5）趋势平均法
趋势平均法是假定未来时期的销售是与它相接近时 期销售的直接继续，而同较远时期的销售关系较 小，同时为了尽可能缩小偶然因素的影响，采用 最近若干时期的平均值作为计算预测期的预测值 的基础。趋势平均法的计算公式为： 预测期销售预测值= A nt 式中：Ā五期平均值； n为距离预测时间的期数； 为三期趋势平均值。 t
（4）加权移动平均法
计算公式如下：
.S t
i 1 n t 1
W
i t n
t 1
i
Xi
i
W
问题：如何确定权数，才能提高预 测的准确性。
加权移动平均法，是在移动平均法 的基础上，根据销售变化趋势给 各期规定不同的权数，然后求出 加权后的各期平均数，以此作为 销售预测数。 加权移动平均法适用于销售数量有 明显变化的产品，一般来说，近 期的数据比较重要，确定的权数 要大些，远期数据对预测影响程 度小些，确定的权数也小些。这 样，确定了各期权数后，滚动式 地预测出以后各期销售数，
i 1

n
式中：S—过去 n 期销售额的平均值； x i —第 i 期的销售额；n—期数 [例] 某企业 2001 年 1—6 月销售情况如下表所示 表 4——2 2001 年 1—6 销售额 单位：元 9000 11000 12000 10500 10500 销售额 10000 1 2 3 4 5 6 月份 S=63000÷6=10500（元） 该企业在以后几个月中的销售额就是 10500 元。
（4）主观概率法
主观概率法是对专家意见进行量化得出预测结果的方法，其计算公式为：
P X X
i
i
n
式中： X —预测值；XI—某项结果可能值；PI—某项结果可能值各专家估计概率； n—专家人数。 [例] A 公司预测产品销售收入，邀请 5 位专家参加，各专家的意见如表所示： 表 4——1 专家意见概率分布表 预测者 甲 乙 丙 丁 戌 PiXi
第七章 收益管理
第一节 收入管理 第二节 成本费用管理 第三节 利润管理
第一节 营业收入
一、营业收入管理的意义 （一）概念 （二）意义 1、补偿生产经营的消耗 2、企业的主要经营成果，利润的保障 3、现金流入量的保障 4、企业竞争力的基础
二、营业收入管理的要求
1、市场预测、制订经营战略 2、制定生产经营计划 3、处理问题、提高经济效益
（6）指数平滑法
指数平滑法，是在加权移动平均法基础上发展而来的，这种 方法能消除采用加权移动平均法所带来的某些预测计算的 偏差。这种方法在预测时引入一个指数平滑系数a，然后 求出预测数，可以提高预测准确性。计算公式如下： St=aDt-1+(1- a)St-1 式中：St—第t期的预测销售量； Dt-1—第t-1期的实际销售量 St-1—第t-1期的预测销售量； a—指数平滑系统，满足0<a<1的常数 [例] 假设仍采用上例数据，6月份的实际销售额为10500元， 假定原来预测6月份的销售额为11000元，指数平滑系数为 0.7，则7月份的预测销售S7为： S7=0.7×10500+(1-0.7) ×11000=10650（元） 7月份实际销售额为11800元，则8月份的预测销售额S8为： S8=0.7×11800+(1-0.7) ×10650=11455（元）
（2）专家判断法
专家判断是邀请一组专家开 会讨论，在相互交换情报 资料，充分讨论的情况下， 把专家的意见集中起来， 做出预测判断。 这里的专家主要指本企业或 同行企业的高级管理人员、 销售部门经理以及其他有 关专家等，不包括推销人 员和顾客。 专家会议法其优点是方便易 行。但由于是面对面的讨 论，易碍于情面不能充分 发表意见，易为权威人士 意见左右。 专家判断法一般有四种： 专家个人意见集合法 专家小组法 德尔菲法 主观概率法
概 率 产品销售收 入增长率

8% 10% 12%
0.2 0.6 0.2
0.1 0.5 0.4
0.3 0.4 0.3
0.2 0.5 0.3
0.4 0.4 0.2
1.2 2.4 1.4
X =（1.2×8%+2.4×10%+1.4×12%）÷5=10.02%
根据计算，即可确定预测期产品销售收入较上年增长预测值为 10.02%
计算公式如下：
St
i t n
X
n
t 1
i
式中：St——第t期的预测数； Xi——第i期销售数； n——期数 [例] 沿用上例数据，则预测7月份的 销售额就是10500元。假如该企 业7月份实际销售额为11800元， 则8月份销售预测数如下： S8=（9000+11000+12000+10500 +10500+10800）÷6 =10800（元）
– – – – – 判断分析法 调查分析法 趋势分析法 因果分析法 本量利分析法
1、判断分析法
（1）意见汇集法 • 概念：集合意见法又称调查研究法， 是由调查人员对比较熟悉预测对象 的、有经验的人员进行调查，广泛 征求意见，然后把各方面的意见整 理、归纳、分析、判断，做出预测 结论。 • 优点和缺点： 集合意见法方便易行， 费用低，但预测结果受个人主观判 断的影响，可能不够准确。 为了消除不同人员对同一市场或同一产 品预测中的偏差，企业可将多人的 预测数据加以平均，以提高预测结 果的准确性。平均方法可以采用算 数平均法，也可以采用加权平均法。 华夏公司采用集合意见汇集法对销 售额进行预测。该公司30名推销 人员对计划期销售额的平均预测 值为6000万元，而10名销售部门 经理的平均预测值为5400万元。 要求分别用算术平均法和加权平均 法来确定计划期的销售预测值。 假定推销人员的权数为0.6；销售 部门经理的权数为0.4。 • 采用算术平均法计算的计划期销 售预测值为： 计划期销售预测值=（6000+5400） ÷2=5700（万元） • 采用加权平均法计算的计划期销 售预测值为： 计划销售预测值 =6000×0.6+5400×0.4=5760(万 元)
问题：所取数据期数越长，预测结果的准 确程度越高，是否正确。 • 采用趋势平均法，计算销售额移动平均 数，应取多少期的数据进行平均，这要 根据时间数列的项数多少和特点决定， 期数不宜太长或太短。所取期数较长， 反映波动较平滑，其预测结果的准确程 度相对提高；反之，所取数据较短，则 可以比较灵敏地反映销售波动，但仍受 不规则变动的干扰，其预测结果的准确 性相对较低。
•
专家个人意见集合法。这种方法是首先向个专家征 求意见，要求他们对本企业某种产品销售的未来趋 势和当前的状况做出独立的个人判断，然后再对此 加以综合，确定预测值。 采用这种方法可以汇集各方面专家从不同角度反映的意 见，其准确性一般比集合意见法高，但由于不同的 专家掌握的资料有限，因此也会带有一定的片面性。 • 专家小组法。这种方法是由若干个专家预测小组， 分别以小组为单位对企业的某种产品的未来销售趋 势进行判断预测，再进行综合汇总的一种预测方法。 采用这种方法，在预测过程中可以发挥集体的智慧，从 而使预测的结果更加准确。 • 德尔菲法（Delphi Method）。特尔菲法又称专家意 见分别征询法。由美国兰德公司（Rand Corporation） 在20世纪40年代首先倡导使用。 这种方法是以函询方式向若干名专家分别征求意见，各 个专家独立地对企业某种产品的未来销售情况进行 初步预测分析；然后企业将各个专家的预测结果进 行汇总，并以不记名的方式反馈给各位专家，再次 征求各位专家的意见，请他们参考他人的意见修正 本人原来的判断，即修改预测；如此反复多次，最 后集各家之所长，对销售做出最后基本一致的综合 预测。 特点：匿名性，反馈性，收敛性，“背靠背”
式中：St—第t期的预测销售数； Wi—第i期权数； Xi—第I期实际销售数； n—期数 如果令： Wi =1，
i t n t 1
则上式简化为：
St
i 1 n
W X
i
t 1
i
[例] 仍用前例中数据，假设选用最近 4个月数据来预测未来月份的销售额， 规定权数为0.1、0.2、0.3、0.4，7 月份预测销售额S7为： S7=11000×0.1+12000×0.2+10500 ×0.3+10500×0.4=10850（元） 8月份预测销售额S8为： S8=12000×0.1+10500×0.2+10500×0. 3+11800×0.4=11170（元）
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三、营业收入的构成 1、主营业务收入 2、其他业务收入
四、营业收入的影响 因素 价格和销售量 销售退回 销售折扣 销售折让
五、营业收入的预测
（一）销售预测的程序 1、确定预测对象、制 定预测规划 2、搜集、整理有关数 据，分析比较 3、选择合适的预测方 法 4、分析预测误差 5、评价预测结果 （二）销售预测的方法
13040 13040 13120 13000 13000 13080 13080 13120
0 +80 -120 0 +80 0 +40
-13.33 -13.33 -13.33 +26.66 +40.00
由上表得知， A =13120，n=3， t =40 则 A 公司 2002 年 1 月份的销售预测值是： 2000 年 1 月份预测值= A nt =13120+3×40=13240（万元）
[例] A 公司 2001 年全年销售情况如下表，请用趋势预测 2002 年 1 月份销售预测值。 表 4——3 A 公司趋势预测法计算表 单位：万元 月份 n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 实际销售数 13200 13000 13600 12800 12600 13200 13400 13000 12800 13000 13200 13600 五期平均 A 变动趋势 三期趋势 t