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1、 1999年，五十铃汽车公司对其竞争对手的汽车部年，五十铃汽车公司对其竞争对手的汽车部件进行详细的比较研究后，为其汽车部件制定出目标件进行详细的比较研究后，为其汽车部件制定出目标成本。为了更清楚地解释被普遍称为成本。为了更清楚地解释被普遍称为“拆卸法拆卸法”的成本的成本分析法，五十铃的成本管理专家吉彦里有条不紊地拆分析法，五十铃的成本管理专家吉彦里有条不紊地拆卸了三种不同型号的铅笔，将其不同组成部分摆在一卸了三种不同型号的铅笔，将其不同组成部分摆在一个茶几上，然后告诉记者，个茶几上，然后告诉记者，“这就是我们用来研究竞这就是我们用来研究竞争对手的产品的方法，我们首先研究制造某种产品的争对手的产
2、品的方法，我们首先研究制造某种产品的原材料制作方法，然后分析组装工序，采用这种拆卸原材料制作方法，然后分析组装工序，采用这种拆卸法，我们就能弄清这种产品的大致成本法，我们就能弄清这种产品的大致成本”。最后，五。最后，五十铃就会采用竞争对手同类产品中的最低成本作为自十铃就会采用竞争对手同类产品中的最低成本作为自己部件的目标成本。例如，五十铃的汽车驾驶装置的己部件的目标成本。例如，五十铃的汽车驾驶装置的目标成本就是以其对丰田的同类部件的成本分析为基目标成本就是以其对丰田的同类部件的成本分析为基础，而其挡泥板的目标成本则基于对日产的这类部件础，而其挡泥板的目标成本则基于对日产的这类部件进行成本分析。
3、进行成本分析。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析 成本分析（成本分析（cost analysis）是利用企业的）是利用企业的成本核算资料及其他相关资料，对成本水平及成本核算资料及其他相关资料，对成本水平及其构成的变动情况进行分析与评价的过程。它其构成的变动情况进行分析与评价的过程。它是成本管理工作的重要环节，其目的是揭示影是成本管理工作的重要环节，其目的是揭示影响成本升降的因素及其变动原因，寻找降低成响成本升降的因素及其变动原因，寻找降低成本的途径和方法。本的途径和方法。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析 物流成本分析是指利用物流成本核算数据物流成本分析是指利用物流成本核算数据和其他相
4、关资料，以本期实际物流成本指标与和其他相关资料，以本期实际物流成本指标与目标物流成本指标、上期实际物流成本指标、目标物流成本指标、上期实际物流成本指标、国内外同类企业的物流成本指标等进行比较，国内外同类企业的物流成本指标等进行比较，以便了解物流成本相关指标升降变动情况，及以便了解物流成本相关指标升降变动情况，及其变动的因素和原因，并分清单位与个人的责其变动的因素和原因，并分清单位与个人的责任。任。物流成本分析与物流成本预测是物流成本物流成本分析与物流成本预测是物流成本决策的基础，依据物流成本分析与物流成本预决策的基础，依据物流成本分析与物流成本预测提供的素材，企业可以制定各类物流成本决测提供的
5、素材，企业可以制定各类物流成本决策，从而达到降低物流成本、提高物流成本使策，从而达到降低物流成本、提高物流成本使用效益、优化物流管理的目的。用效益、优化物流管理的目的。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析一、物流成本分析的理论基础一、物流成本分析的理论基础1 1、成本分析的任务、成本分析的任务l为成本决策提供依据l为编制成本计划和成本预算提供资料l评价企业成本计划的完成情况，考核成本责任单位的工作业绩l揭示导致成本升降和产生成本差异的原因，掌握成本变动的规律l挖掘降低成本的潜力，寻找进一步降低成本的途径和方法l检查国家财经纪律和成本制度的执行情况，规范成本开支行为第一节第一节 物流成本分析物
6、流成本分析一、物流成本分析的理论基础一、物流成本分析的理论基础2 2、成本分析的原则、成本分析的原则l定期分析与不定期分析相结合l全面分析与重点分析相结合l专业分析与群众分析相结合l经济分析与技术分析相结合l纵向分析与横向分析相结合l事后分析与事前、事中分析相结合l数据分析与实地调查相结合第一节第一节 物流成本分析物流成本分析一、物流成本分析的理论基础一、物流成本分析的理论基础3 3、成本分析的评价标准、成本分析的评价标准l历史标准l行业标准l预算标准第一节第一节 物流成本分析物流成本分析二、物流成本分析的基本方法二、物流成本分析的基本方法1 1、对比分析法、对比分析法l将实际成本指标与历史成
7、本指标进行对比l将实际成本指标与预算成本指标进行对比l将实际成本指标与同类企业或同类产品的成本水平进行对比第一节第一节 物流成本分析物流成本分析二、物流成本分析的基本方法二、物流成本分析的基本方法1 1、对比分析法、对比分析法l对比形式：l绝对数比较l增减数比较l相对数比较第一节第一节 物流成本分析物流成本分析二、物流成本分析的基本方法二、物流成本分析的基本方法2 2、比率分析法、比率分析法 比率分析法，是将某项成本与相比率分析法，是将某项成本与相关指标进行对比，计算出其比率，借关指标进行对比，计算出其比率，借以评价企业成本状况和经营状况的一以评价企业成本状况和经营状况的一种成本分析方法。种成
8、本分析方法。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析二、物流成本分析的基本方法二、物流成本分析的基本方法2 2、比率分析法、比率分析法l构成比率分析法l构成比率分析法又称比重分析法，或称结构比率分析法。它主要是通过计算某项成本指标的各个组成部分占总体的比重来分析其内容构成的变化。例如：把构成产品生产成本的各个成本项目(直接材料、直接工资、制造费用)与产品生产成本比较，计算占总成本的比重，然后把不同时期同样产品的成本构成相比较，观察产品成本构成的变化与提高生产技术水平和加强经营管理的关系，就能为进一步降低成本指明方向。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析二、物流成本分析的基本方法二、物流成本分析
9、的基本方法2 2、比率分析法、比率分析法l相关比率分析法l它是计算两个性质不同而又相关的指标的比率进行数量分析的方法。在实际工作中，由于企业规模不同等原因，单纯对比销售收入或利润等绝对数的多少，不能准确说明各个企业经济效益好坏，但如果计算成本与销售收入或利润相比的相对数，即销售收入成本率或成本利润率，就可以较为准确地反映各企业经济效益的好坏。l趋势比率分析法第一节第一节 物流成本分析物流成本分析二、物流成本分析的基本方法二、物流成本分析的基本方法2 2、比率分析法、比率分析法第一节第一节 物流成本分析物流成本分析 （1）单位销售额物流成本率（2）单位成本物流成本率（3）单位营业费用物流成本率二
10、、物流成本分析的基本方法二、物流成本分析的基本方法2 2、比率分析法、比率分析法第一节第一节 物流成本分析物流成本分析（4）物流职能成本率（5）物流效用增长率（6）物流成本利润率二、物流成本分析的基本方法二、物流成本分析的基本方法3 3、因素分析法、因素分析法 因素分析法是依据分析指标与其影响因素因素分析法是依据分析指标与其影响因素之间的关系，按照一定的程序和方法，确定各之间的关系，按照一定的程序和方法，确定各因素对分析指标差异影响程度的一种技术方法。因素对分析指标差异影响程度的一种技术方法。l连环替代法连环替代法l差异分析法差异分析法第一节第一节 物流成本分析物流成本分析二、物流成本分析的基
11、本方法二、物流成本分析的基本方法3 3、因素分析法、因素分析法连环替代法连环替代法l连环替代分析法是顺序用各项因素的实际数替连环替代分析法是顺序用各项因素的实际数替换基数，据以计算各项因素影响程度的一种分换基数，据以计算各项因素影响程度的一种分析方法。采用这种方法，首先以被分析指标的析方法。采用这种方法，首先以被分析指标的实际数与基数实际数与基数(如计划数或上期实际数如计划数或上期实际数)进行对进行对比，并以比较结果作为分析对象，利用因素替比，并以比较结果作为分析对象，利用因素替换找出影响分析对象变动的因素及程度，是对换找出影响分析对象变动的因素及程度，是对比较法的进一步发展。比较法的进一步发
12、展。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析分析步骤：分析步骤：l确定分析指标由几个因素组成确定分析指标由几个因素组成l确定各个因素与指标的关系，如加减关系、乘确定各个因素与指标的关系，如加减关系、乘除关系等除关系等l采用适当方法，把指标分解成各个因素采用适当方法，把指标分解成各个因素l确定每个因素对指标变动的影响方向与程度确定每个因素对指标变动的影响方向与程度计算程序：计算程序：l以物流成本的计划指标为基础，按预定的顺序将各个因以物流成本的计划指标为基础，按预定的顺序将各个因素的计划指标依次替换为实际指标，一直替换到全部都素的计划指标依次替换为实际指标，一直替换到全部都是实际指标为止，每次计算
13、结果，与前次计算结果相比，是实际指标为止，每次计算结果，与前次计算结果相比，就可以求得某一因素对计划完成情况的影响。就可以求得某一因素对计划完成情况的影响。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析l设某一分析指标设某一分析指标R是由相互联系的是由相互联系的A、B、C三个因素相三个因素相乘得到，报告期（实际）指标和基期（计划）指标为：乘得到，报告期（实际）指标和基期（计划）指标为：l报告期（实际）指标报告期（实际）指标R1A1B1C1l基期（计划）指标基期（计划）指标R0A0B0C0l在测定各因素变动对指标在测定各因素变动对指标R的影响程度时可按顺序进行的影响程度时可按顺序进行：l基期（计划）指标
14、基期（计划）指标R0A0B0C0 （1）l第一次替代第一次替代 A1B0C0 （2）l第二次替代第二次替代 A1B1C0 （3）l第三次替代第三次替代 R1A1B1C1 （4）l（2）（）（1）A变动对变动对R的影响。的影响。l（3）（）（2）B变动对变动对R的影响。的影响。l（4）（）（3）C变动对变动对R的影响。的影响。l把各因素变动综合起来，总影响：把各因素变动综合起来，总影响：RR1R0 第一节第一节 物流成本分析物流成本分析例：根据甲产品的下列资料，分析该产品2011年销售利润的完成情况，计算各因素单独变动对利润指标的影响。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析l解：解：计划期销售利
15、润=100*2000*（1-10%）-1500=30000=N w实际期销售利润=80*2200*（1-15%）-1450=33600=N w差额=33600-30000=3600元 l1)先换销量：N1=80*2000*（1-10%）-1500=24000，注意销量为实际期数据，其他三者为基期数据。lN销量=N1-N=24000-30000=-6000元 l2)再换成本：注意销量和成本均为实际期数据，其他二者为基期数据。wN2=80*2000*（1-10%）-1450=28000 wN成本=N2-N1=28000-24000=4000元 l3)再换单价：注意销量成本和单价均为实际期数据，税率
16、为基期数据。wN3=80*2200*（1-10%）-1450=42400 wN单价=N3-N2=42400-28000=14400元 l4)最后换税率：N4=N=33600，N税率=33600-42400=-8800元 l差额差额=N-N=N销量销量+N成本成本+N单价单价+N税率税率=-6000+4000+14400-8800=3600元元 第一节第一节 物流成本分析物流成本分析例：某厂20010年和2011年的有关材料费用、产品产量、单位产品材料消耗量和材料单价如表所示，请用因素分析法分析各因素对材料费用的影响程度。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析实际指标体系10502.82.573
17、50元基期指标体系1000326000元分析对象：735060001350元连环替代：连环替代：基期指标体系：1000326000元替代第一因素：1050326300元替代第二因素：10502.825880元替代第三因素：10502.82.57350元第一节第一节 物流成本分析物流成本分析实际指标体系10502.82.57350元基期指标体系1000326000元分析对象：735060001350元比较替代结果：比较替代结果：产品产量的影响：63006000300元材料单耗的影响：58806300-420元材料单价的影响：735058801470元结论：结论：材料单价发生变化对该厂的产品材料材
18、料单价发生变化对该厂的产品材料成本影响最大，其次是产品产量。成本影响最大，其次是产品产量。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析说明：说明：l排序方法：数量指标在前，质量指标在后；排序方法：数量指标在前，质量指标在后；实物量指标在前，货币量指标在后；重要指实物量指标在前，货币量指标在后；重要指标在前，次要指标在后。标在前，次要指标在后。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析说明：说明：l采用连环替代法的假设前提：当分析某一因素对分采用连环替代法的假设前提：当分析某一因素对分析指标的影响程度时，假设其他因素保持不变，否析指标的影响程度时，假设其他因素保持不变，否则就难以分清每个单一因素对分析对象
19、的影响程度。则就难以分清每个单一因素对分析对象的影响程度。但实际上，分析指标的变动往往是多个因素共同作但实际上，分析指标的变动往往是多个因素共同作用的结果，若共同作用的因素越多，则这种假定的用的结果，若共同作用的因素越多，则这种假定的准确性就越差，分析的结果就越不可靠。因此，在准确性就越差，分析的结果就越不可靠。因此，在进行因素分解时，并非是分解的越多越好。进行因素分解时，并非是分解的越多越好。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析说明：说明：l采用这种方法得到的结果是否可靠，在很大程度上要受影采用这种方法得到的结果是否可靠，在很大程度上要受影响因素排序结果的影响。因为这种方法是假定各个因素是
20、响因素排序结果的影响。因为这种方法是假定各个因素是按照一定的顺序发生变动而进行替代计算的，因此计算结按照一定的顺序发生变动而进行替代计算的，因此计算结果与替代的顺序有很大的关系，对于同样一个分析对象，果与替代的顺序有很大的关系，对于同样一个分析对象，不同的因素排列顺序，可能会得出不同甚至截然相反的分不同的因素排列顺序，可能会得出不同甚至截然相反的分析结论。所以，在采用这种方法时，必须正确确定因素的析结论。所以，在采用这种方法时，必须正确确定因素的替代顺序。但是很遗憾，对于因素的顺序如何排列，尽管替代顺序。但是很遗憾，对于因素的顺序如何排列，尽管人们提出多个原则，并试图不断加以改进，但都比较抽象
21、，人们提出多个原则，并试图不断加以改进，但都比较抽象，缺乏可操作性，至今仍没出现能被大家公认的解决办法。缺乏可操作性，至今仍没出现能被大家公认的解决办法。l这种方法只考虑了因素之间的顺序影响，没有考虑它们之这种方法只考虑了因素之间的顺序影响，没有考虑它们之间的交叉影响。间的交叉影响。第一节第一节 物流成本分析物流成本分析 军需科技学院物流系主讲：王春 第二节物流成本预测一、物流成本预测定义和意义一、物流成本预测定义和意义l预测是从过去和现在已知的情况出发，利用一定的方法和技术去探索或模拟不可知的、未出现的或复杂的中间过程，推断出未来的结果。l物流成本预测是在对物流成本资料充分把握的前提下，正确
22、运用预测方法，对物流成本的变化趋势和未来可能水平做出估计和测算，为决策提供依据的过程。物流成本预测概述物流成本预测概述一、物流成本预测定义和意义一、物流成本预测定义和意义l物流成本预测是物流成本管理的重要环节，实际工作中必须予以高度重视。搞好成本预测的现实意义在于：l 1成本预测是进行成本决策和编制成本计划的依据l 2成本预测是降低物流成本的重要措施l 3成本预测是增强企业竞争力和提高企业经济效益的主 要手段物流成本预测概述物流成本预测概述二、物流成本预测的特点二、物流成本预测的特点l在市场经济条件下，物流成本管理工作的重点已从事后的核算与分析转移到事前的预测和事中的控制上。物流成本预测面向未
23、来，具有以下几个特点：1预测过程的科学性 2预测结果的近似性 3预测结论的可修正性物流成本预测概述物流成本预测概述三、物流成本预测中注意的问题：三、物流成本预测中注意的问题：l重视成本与效益的比较l成本预测不能主观臆断l正确认识成本预测的结果物流成本预测概述物流成本预测概述四、物流成本预测的原则四、物流成本预测的原则l惯性原则：任何事物的发展都与其过去的行为有着一定的联系。过去的行为不仅影响到现在，还影响到未来，这表明，任何事物的发展都带有一定的延续性，即惯性。l类推原则：许多事物的发展规律有着相似之处，可以用一个事物的变化规律来类推另外一个事物的变化规律。l相关原则：任何事物的发展变化都不是
24、孤立的，都是与其它事物发展变化相互联系、相互影响而确定其运动轨迹的。物流成本预测概述物流成本预测概述五、物流成本预测的程序五、物流成本预测的程序l成本预测有一个过程，一般经过以下几个步骤：l1确定成本预测目标l2搜集相关信息l3建立预测模型l4修正预测结果l5报告预测结论l6及时反馈信息物流成本预测概述物流成本预测概述l成本预测的方法很多，它随预测对象和预测期限的不同而各有所异，但总体来看基本方法包括两大类：l 1定性预测方法l 2定量预测方法 l 实际应用中，定量预测方法与定性预测方法并非相互排斥，而是相互补充，二者可以结合应用。即在定量分析的基础上，考虑定性预测的结果，综合确定预测值，从而
25、使最终的预测结果更加接近实际。物流成本预测方法物流成本预测方法一、定性预测方法一、定性预测方法l 定性预测方法是预测者根据掌握的专业知识和丰富的实际经验，运用逻辑思维方法对未来成本进行预计推断的各种方法的统称。由于此类方法是利用现有资料，依靠预测者的素质和分析能力所进行的直观判断，因此此类方法也称为直观判断法，如专家会议判断法、市场调查法、函询调查法等。这种方法简便易行，预测的速度较定量分析要快捷，常常适用于企业缺少完备、准确的历史资料，或难于进行定量分析的情况下采用。物流成本预测方法物流成本预测方法二、定量预测方法二、定量预测方法l 定量预测方法是根据历史资料以及成本与影响因素之间的数量关系
26、，通过建立数学模型来预计推断未来成本的各种预测方法的统称。定量预测方法按照成本预测模型中成本与相应变量的性质不同又可分为趋势预测方法和因果预测方法两类。趋势预测方法是按时间顺序排列有关的历史成本资料，运用一定的数学方法和模型进行加工计算并预测的各类方法。具体包括简单平均法、加权平均法和指数平滑法等，这类方法承认事物发展规律的连续性，将未来视为历史的自然延续，因此这类方法又称为外推分析法。与趋势预测方法不同，因果预测方法是根据成本与其相关因素之间的内在联系，建立数学模型并进行分析预测的各种方法。具体包括本量利分析法、投入产出分析法、回归分析法等。这类方法实质是利用事物内部因素发展的因果关系来预测
27、事物发展的趋势。物流成本预测方法物流成本预测方法l时间序列概念l时间序列就是一个变量在一定时间段内不同时间点上观测值的集合。l这些观测值是按时间顺序排列的，时间点之间的间隔是相等的。可以是年、季度、月、周、日或其它时间段。常见的时间序列有：按年、季度、月、周、日统计的商品销量、销售额或库存量，按年统计的一个省市或国家的国民生产总值、人口出生率等。时间序列预测法时间序列预测法l时间序列的编制原则l时间长短统一原则l总体范围统一原则l计算方法统一原则l总原则：可比原则时间序列预测法时间序列预测法l时间序列的成分l趋势成分：显示一个时间序列在较长时期的变化趋势 l季节成分：反映时间序列在一年中有规律
28、的变化 l循环成分：反映时间序列在超过一年的时间内有规律的变化 l不规则成分：不能归因于上述三种成分的时间序列的变化 时间序列预测法时间序列预测法无趋势线性趋势非线性趋势季节成分l时间序列预测的步骤l第一步，确定时间序列的类型第一步，确定时间序列的类型 即分析时间序列的组成成分。即分析时间序列的组成成分。l第二步，选择合适的方法建立预测模型第二步，选择合适的方法建立预测模型 w如如果果时时间间序序列列没没有有趋趋势势和和季季节节成成分分，可可选选择择移移动动平平均均或或指指数数平平滑法滑法w如果时间序列含有趋势成分，可选择趋势预测法如果时间序列含有趋势成分，可选择趋势预测法w如果时间序列含有季
29、节成分可选择季节指数法如果时间序列含有季节成分可选择季节指数法l第三步，评价模型准确性，确定最优模型参数第三步，评价模型准确性，确定最优模型参数 l第四步，按要求进行预测第四步，按要求进行预测 时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例一、移动平均法一、移动平均法1、简单移动平均法、简单移动平均法时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例一、移动平均法一、移动平均法1、简单移动平均法、简单移动平均法某公司食用油销售量时间序列某公司食用油销售量时间序列预测第预测第9 9周的销售量？周的销售量？时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例一、移动平均法一
30、、移动平均法1、简单移动平均法、简单移动平均法可以采用可以采用5 5期简单平均进行预测期简单平均进行预测可以采用可以采用3 3期简单平均进行预测期简单平均进行预测时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例一、移动平均法一、移动平均法1、简单移动平均法、简单移动平均法 预测结果的比较预测结果的比较采用采用5 5期简单移动平均法期简单移动平均法=20.8=20.8采用采用3 3期加权移动平均法期加权移动平均法=21=21哪个结果更能反映接近真实？哪个结果更能反映接近真实？可可以以用用均均方方误误差差MSEMSE来来衡衡量量，所所谓谓MSEMSE也也就就是是预预测测误误差的平方和的平均数。差的
31、平方和的平均数。MSEMSE越小，预测的精度就越高。越小，预测的精度就越高。时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例一、移动平均法一、移动平均法 预测结果的比较预测结果的比较时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例一、移动平均法一、移动平均法 预测结果的比较预测结果的比较应该应该选选5期期移动平均法更接近真实，预测的精度较高。移动平均法更接近真实，预测的精度较高。l简单移动平均法特点1.将每个观察值都给予相同的权数 2.只使用最近期的数据，在每次计算移动平均值时，移动的间隔都为n3.主要适合对较为平稳的时间序列进行预测4.应用时，关键是确定合理的移动间隔长w对于同一个时间序列，
32、采用不同的移动步长预测的准确性是不同的w选择移动步长时，可通过试验的办法，选择一个使均方误差达到最小的移动步长。时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例一、移动平均法一、移动平均法2、加权移动平均法、加权移动平均法注意：注意：权数的选择比较随便，只需保证最近时期的观察权数的选择比较随便，只需保证最近时期的观察值应取最大的权数，而比较远的时期权数依次递减。值应取最大的权数，而比较远的时期权数依次递减。时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例一、移动平均法一、移动平均法2、加权移动平均法、加权移动平均法设最近设最近5 5期权数分别取期权数分别取5 5、4
33、 4、3 3、2 2、1 1时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例二、指数平滑法二、指数平滑法1、一次指数平滑法、一次指数平滑法指数平滑法指数平滑法是用过去时间数列值的加权平均数作为预是用过去时间数列值的加权平均数作为预测值来进行预测，其公式为：测值来进行预测，其公式为：特殊的，我们令特殊的，我们令时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例二、指数平滑法二、指数平滑法1、一次指数平滑法、一次指数平滑法取平滑系数取平滑系数来进行预测来进行预测时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例二、指数平滑法二、指数平滑法1、一次指数平滑法公式整理、一次指数平滑法公式整理l指数平滑的叠
34、代算法指数平滑的叠代算法时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例二、指数平滑法二、指数平滑法时间序列观测值时间序列预测值t-2t-1a1-at+1a a1-a at1-a aa aYt-2Yt-1Yt时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例二、指数平滑法二、指数平滑法2、二次指数平滑法、二次指数平滑法它是在一次指数平滑法的基础上再进行一次平滑它是在一次指数平滑法的基础上再进行一次平滑引申：引申：多次指数平滑法多次指数平滑法l指数平滑法特点1.是加权平均的一种特殊形式2.对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法3.观察值时间越远，其权数也跟着呈现指数的下降，因而称为指数平滑4.有
35、一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑等 5.一次指数平滑法也可用于对时间序列进行修匀，以消除随机波动，找出序列的变化趋势时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例三、趋势延伸预测法三、趋势延伸预测法当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，没有当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，没有明显的季节波动，且能找到一个合适的函数曲线反映这明显的季节波动，且能找到一个合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用趋势外推法进行预测。种变化趋势时，就可以用趋势外推法进行预测。趋势延伸预测法的两种假设：趋势延伸预测法的两种假设：（1 1）假设事物发展过程没有跳跃式
36、变化；）假设事物发展过程没有跳跃式变化；（2 2）假定事物的发展因素也决定事物未来的发展，）假定事物的发展因素也决定事物未来的发展，其条件是不变或变化不大。其条件是不变或变化不大。时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例三、趋势延伸预测法三、趋势延伸预测法1、多项式曲线外推模型、多项式曲线外推模型一次（线性）预测模型：一次（线性）预测模型：二次（二次抛物线）预测模型：二次（二次抛物线）预测模型：三次（三次抛物线）预测模型：三次（三次抛物线）预测模型：一般形式：一般形式：时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例三、趋势延伸预测法三、趋势延伸预测法5、趋势模型的选择、趋势模型的选择
37、图形识别法：图形识别法：这种方法是通过绘制散点图来进行的，即将时间这种方法是通过绘制散点图来进行的，即将时间序列的数据绘制成以时间序列的数据绘制成以时间t t为横轴，时序观察值为纵为横轴，时序观察值为纵轴的图形，观察并将其变化曲线与各类函数曲线模轴的图形，观察并将其变化曲线与各类函数曲线模型的图形进行比较，以便选择较为合适的模型。型的图形进行比较，以便选择较为合适的模型。时间序列预测的方法及举例时间序列预测的方法及举例三、趋势延伸预测法三、趋势延伸预测法可以用计量软件来实现对地第可以用计量软件来实现对地第9 9期的预测期的预测l时间序列预测的优势l不需要了解预测目标的影响因素，它认为所有的影响
38、因素都归在时间序列的波动之中。所以历史数据的收集和整理的工作量远远小于回归模型。l考虑的因素比较简单，即为预测目标和时间的关系。l短期预测的精度比较高。时间序列预测法时间序列预测法l时间序列预测的劣势l主要体现在无法揭示系统内各因素之间的关系，它仅仅将时间作为预测目标的影响因素。但预测的目的是在了解未来的基础上，对系统进行规划和控制。控制系统的发展必须了解影响系统发展的主要因素。而时间序列方法不具备此项功能。时间序列预测法时间序列预测法l回归分析是目前所有统计分支中应用最广的学科之一，它被应用于几乎所有的研究领域和工农业生产。包括产品的统计质量管理、市场预测、自动控制中数学模型的建立、气象预报
39、、地质勘探、医学卫生等等。l回归分析随着自变量的增加，计算会变得非常回归分析随着自变量的增加，计算会变得非常复杂，在计算机出现之前，它的应用受到了一复杂，在计算机出现之前，它的应用受到了一定的限制。随着计算机的不断发展，速度成倍定的限制。随着计算机的不断发展，速度成倍增加，回归分析中的复杂计算问题已经基本解增加，回归分析中的复杂计算问题已经基本解决。决。l回归分析的方法以至“回归”这个名词的起源，统计史上一般归功于英国生物学家兼统计学家Francis Galton（18821911）。回归分析预测法回归分析预测法lGalton富有思想。当时他提出了这样一个问题：如果每代人的身高服从正态分布，身
40、高是遗传的，那么一代人的身高与后一代人的身高间会有什么联系呢？后来，他发现父母的身高与他们孩子的身高间存在线性关系，并且若父母的身高很高，则孩子的身高一般会高于平均水平，但会矮于他们的父母。Galton称这一发现为“回归律”。在这个遗传问题上，Galton作了进一步的工作，最终确立了回归分析研究方法。回归分析预测法回归分析预测法确定关系和相关关系l例如，一个圆的半径与周长可以看成两个变量，而且可以用确定的函数来描述它们之间的关系。这种关系称之为确定性关系。l从平均的意义上说，儿童随着年龄的增长，身高增高，但对具体的个体来说，存在着年龄小的儿童的身高超过年龄大的儿童的可能。这种不确定性的关系，我
41、们称“相关关系”。l回归分析的目的就是要研究具有相关关系的变量间的统计规律性。回归分析预测法回归分析预测法l 确确定定性性关关系系或或函函数数关关系系：研研究究的的是是确确定定现现象象非非随随机变量间的关系。机变量间的关系。l 统统计计依依赖赖或或相相关关关关系系：研研究究的的是是非非确确定定现现象象随随机机变量间的关系。变量间的关系。经济变量之间的关系，大体可分为两类：经济变量之间的关系，大体可分为两类：回归分析预测法回归分析预测法 对变量间对变量间统计依赖关系统计依赖关系的考察主要是通过的考察主要是通过相关分析相关分析(correlation analysis)或或回归分析回归分析(reg
42、ression analysis)来完成的：来完成的：回归分析预测法回归分析预测法 几点注意几点注意l 不线性相关并不意味着不相关；不线性相关并不意味着不相关；l 有相关关系并不意味着一定有因果关系；有相关关系并不意味着一定有因果关系；l 相关分析相关分析研究一个变量对另一个（些）变量的统研究一个变量对另一个（些）变量的统计依赖关系，但它们并不意味着一定有因果关系；计依赖关系，但它们并不意味着一定有因果关系；l 相关分析相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变对称地对待任何（两个）变量，两个变量都被看作是随机的。量都被看作是随机的。回归分析回归分析对变量的处理方法存对变量的处理方法存在不对称
43、性，即区分应变量（被解释变量）和自变量在不对称性，即区分应变量（被解释变量）和自变量（解释变量）：前者是随机变量，后者不是。（解释变量）：前者是随机变量，后者不是。回归分析预测法回归分析预测法l所谓回归分析法，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）。l一元线性回归预测法 l多元线性回归预测法 l非线性回归预测法 回归分析预测法回归分析预测法l一元线性回归预测法一元线性回归预测法l是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合适的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势。l很多社
44、会经济现象之间都存在相关关系，因此，一元线性回归预测有很广泛的应用。进行一元线性回归预测时，必须选用合适的统计方法估计模型参数，并对模型及其参数进行统计检验。回归分析预测法回归分析预测法l多元线性回归预测法多元线性回归预测法l社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元回归。l多元回归与一元回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数。也需对模型及模型参数进行统计检验。l选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。回归分析预测法回归分析预测法l应用回归分析时应注意的
45、问题：l用定性分析判断现象之间的依存关系；l 避免回归预测的任意外推；l 应用合适的数据资料。回归分析预测法回归分析预测法回归分析初步应用回归分析初步应用知识回顾：知识回顾：对具有线性相关关系的两个变量进行回归对具有线性相关关系的两个变量进行回归分析的步骤是什么？分析的步骤是什么？(1)(1)画出两个变量的散点图（相关关系）画出两个变量的散点图（相关关系）(2)(2)求回归直线方程（公式法、求回归直线方程（公式法、ExcelExcel软件）软件）(3)(3)利用回归直线方程进行预报利用回归直线方程进行预报回归直回归直线过样线过样本点的本点的中心中心相关系数的计算公式：相关系数的计算公式：相关系
46、数相关系数r r的作用：的作用：1 1、判断正、负相关、判断正、负相关当当r0r0时，两个变量时，两个变量正相关正相关当当r0r0时，两个变量时，两个变量负相关负相关2 2、判断线性相关的强弱、判断线性相关的强弱当当0.75|r|10.75|r|1时，两个变量相关性时，两个变量相关性很强很强当当0.3|r|0.750.3|r|0.75时，两个变量相关性时，两个变量相关性一般一般当当0|r|0.250|r|0.25时，两个变量相关性时，两个变量相关性较弱较弱例例1:1:从某大学中随机选取从某大学中随机选取8 8名女大学生名女大学生,其身高和体重其身高和体重数据如表数据如表1-11-1所示所示求求
47、:(1)(1)根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程(2)(2)预报一名身高为预报一名身高为172cm172cm的女大学生的体重的女大学生的体重(3)(3)身高为身高为172cm172cm的女大学生的体重一定是的女大学生的体重一定是60.23kg60.23kg吗？吗？如果不是如果不是,你能解释一下原因吗你能解释一下原因吗?(4)(4)有计算可知相关系数有计算可知相关系数r=0.798r=0.798，有何意义？，有何意义？回归分析残差：残差：ee随机误差随机误差 xx解释变量解释变量 yy预报变量预报变量b b与与a a为真实值为真实值残差是对随
48、残差是对随机误差的估机误差的估计计残差平方和：残差平方和：误差产生的原因：误差产生的原因：(1)用线性回归模型近似真实模型所产生的误差；用线性回归模型近似真实模型所产生的误差；(2)忽略了某些因素；忽略了某些因素；(3)测量误差。测量误差。线性回归模型线性回归模型:y=bx+a+e:y=bx+a+eEe=0,De0Ee=0,De0问题问题:用解释变量预报预报变量应注意的问题用解释变量预报预报变量应注意的问题(1)(1)回归方程只适用于我们所研究的样本的总体；回归方程只适用于我们所研究的样本的总体；(2)(2)我们所建立的回归方程一般都有时间性；我们所建立的回归方程一般都有时间性；(3)(3)样
49、本取值的范围会影响回归方程的适用范围；样本取值的范围会影响回归方程的适用范围；(4)(4)不能期望回归方程得到的预报值就是预报变量的不能期望回归方程得到的预报值就是预报变量的精确值。精确值。军需科技学院物流系主讲：王春 第三节物流成本决策l成本决策的内涵l决策就是为了实现一定的目标，提出解决问题和实现目标的各种可行方案，依据评定准则和标准，在多种备选方案中，评价、选择一个方案并付诸实施的管理过程。即决策就是针对问题和目标，分析问题、解决问题。l物流成本决策是指根据物流成本分析与物流成本预测所得的相关数据与结论，运用定性与定量的方法，选择最佳成本方案的过程。具体说来，就是以物流成本分析和预测的结
50、果为基础建立适当目标，拟定几种可以达到该目标的方案，根据成本效益评价从几个方案中选出最优方案的过程。一、物流成本决策概述一、物流成本决策概述l决策的类型1、根据决策的主体不同分类2、根据决策的全局性不同分类3、根据决策的初始性不同分类4、根据决策的常规性不同分类5、根据决策的确定性不同分类一、物流成本决策概述一、物流成本决策概述一、物流成本决策概述一、物流成本决策概述1、根据决策的主体不同分类一、物流成本决策概述一、物流成本决策概述2、根据决策的全局性不同分类一、物流成本决策概述一、物流成本决策概述3、根据决策的初始性不同分类一、物流成本决策概述一、物流成本决策概述4、根据决策的常规性不同分类