第四章 物流成本预测和决策.ppt

第四章 物流成本预测和决策 第一节 物流成本预测 一、物流成本预测的意义 (一)、预测的概念及特征 所谓预测，是根据反映客观事物的资料信息，运用科学的方法来预计和推测客观事物发展的必然趋势和可行性。它的的主要特点是：根据过去和现在预计未来，根据已知推测未知，预测的理论根据是被研究对象的发展趋势有一定的规律性，这种规律性可为人们所理解和掌握，从而人们可以事先对它们的发展变化进行科学的估计。预测的范围很广，例如，自然现象的预测、经济发展的预测。在各国经济领域，无论是宏观方面还是在微观方面都很重视预测，并且把它作为经济科学和管理科学中的重要方法。 预测具有三个特征： 第一、任何情况的预测都设计未来，并且直接涉及时间。预测必须对时间上某一特定的点作出分析，改变这个时间点往往会影响预测的性质。 预测中存在着不确定性。如果预测者已确知在某一特定的时间内将存在什么 情况，预测就失去了意义。实际上企业所面临的一切情况都包含着不确定性，必须搜集各种资料作为预测的依据，从而作出判断。 各种预测都在不同程度上依靠了历史资料中所包含的信息，即在大多数情况 下，预测是直接或间接以历史资料的信息为依据进行预计和推测的。 第一节 物流成本预测 （二）物流成本预测的意义 二、物流成本预测的步骤 1） 确定预测目标。 2） 收集预测资料。 3） 建立预测模型。 4） 评价与修正预测值。 三、物流成本的预测方法 1. 时间序列预测法 1） 趋势平均法。 此法建立在过去的物流成本趋势及其规律性依然不变这一假定之上。其基本计算公式如下： 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 2） 指数平滑法。 指数平滑法是根据前期物流成本的实际数和预测数，以加权因子（即平滑系数）为权数，进行加权平均来预测下一期物流成本的方法。 设以Fn表示下期预测值，Fn-1表示本期预测值，Dn-1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=Fn-1+a（Dn-1-Fn-1）=aDn-1+（1-a)Fn-1　　 由上式类推下去，可得展开式： 　 Fn=aDn-1+a(1-a)Dn-1+a(1-a)2Dn-2+…+a(1-a)t-1Dn-t+(1-a)tFn-t 可见，指数平滑法在预测时分别以a、a（1-a）、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a的确定具有较大的主观因素。 　　　 2.回归分析法 1）一元线性回归预测法。 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： r= 2）多元回归分析。 当影响因变量y变动的因素不止一个时，就必须采用多元线性回归模式对未来的状态进行预测。在此，我们仅讨论二元线性回归模式。 　二元线性回归方程的标准方程为： y=a+b x1+c x2 ① 　式中y为因变量，x1与x2为自变量，a、b、c为回归系数。先以总和（Σ）的形式表达①式中的每一项，得： 　　Σy=na+bΣx1+cΣx2 ?② 　　以x1乘以②式，得： 　　Σx1y=aΣx1+bΣx21+cΣx1x2③ 　　以x2乘以②式，得： 　　Σx2y=aΣx2+bΣx1x2+cΣx22④ 　 根据公式②、③、④，便可求出公式①中的a、b、c三个系数的值。然后，根据二元线性回归方程就可以进行相关的预测了 第二节 物流成本决策分析 一、物流成本决策的基本程序 （一）确定决策目标 1.目标具体化。确定的目标不能过于笼统抽象，以免被误解。 2.目标定量化。尽可能地用定量指标表达决策目标。 3.明确约束条件。凡属有条件目标者，应充分揭示其约束条件。 4.目标系统化。对于多目标决策，应首先分清主次，区别对待。 （二）提出备选方案 1.收集整理与备选方案相关的资料 2.通过定量分析对备选方案作出初步评价 3.考虑其它因素影响，确定最优方案 二、物流成本决策的方法 （一）以物流总成本最低为依据的决策方法 1.物流成本与物流服务水平之间的关系 2.各物流成本之间的效益背反关系 3）包装成本与其他物流成本的关系 4）订单处理和信息系统成本与其他物流成本的关系 （二）本量利分析法 本量利分析基本模型 本量利分析是成本——业务量——利润三者依存关系