物流成本与绩效管理课件 3-1 物流成本预测

物流成本管理项目三物流成本预测与决策项目说明在当今竞争激烈的商业环境中，有效的物流管理已成为企业成功的关键因素之一。物流成本预测与决策是物流管理的核心环节，它们能够帮助企业预见未来成本趋势，做出明智的决策，以降低运营成本并提高效率。通过精准的物流成本预测和明智的物流成本决策，企业可以更好地规划和管理其物流运营，降低成本并提高效率。项目三

物流成本预测与决策模块1物流成本预测模块2物流成本决策情境导入物流成本预测是根据历史数据和市场趋势，对未来物流成本进行预测和分析的过程。通过精准地预测，企业可以更好地规划和管理其物流预算，以及调整运营策略以适应市场变化。在进行物流成本预测时，需要综合考虑多个因素，如市场需求、企业规模、运输方式以及库存水平等。借助定量预测方法，如时间序列分析、回归分析以及指数平滑等，可以得出精确的预测结果。同时，结合定性预测方法，如专家意见法、德尔菲法等，可以更好地完善预测结果，提高其准确性和可靠性。模块1物流成本预测物流成本预测的概念物流成本预测的程序物流成本预测的方法物流成本预测的概念物流成本预测是在对成本数据进行统计调查的基础上，运用历史统计资料，通过科学的手段和方法，对物流成本的未来影响因素、条件和发展趋势进行估计和判断，为企业物流成本决策、预算的制定提供依据。模块1物流成本预测物流成本预测的概念物流成本预测的程序物流成本预测的方法物流成本预测的程序①确定预测目标，即明确预测的目的和要求。②收集和分析有关资料。③提出预测模型，选定预测方法。④进行预测。利用已有资料信息，用已选定的方法进行预测。⑤分析预测结果。预测结果是否达到预测目的，预测误差是否在允许范围内。模块1物流成本预测物流成本预测的概念物流成本预测的程序物流成本预测的方法物流成本预测的方法物流成本预测的方法很多，但具体可以分为两类：以调查为基础的经验判断法——定性预测法；以统计资料为基础的分析计算法——定量预测法。物流成本预测方法定量预测法定性预测法综合判断法用户期望法专家调查法高低点法学习曲线法时间序列分析法回归分析法因果(相关)分析法定量预测法定量预测法是指借助历史统计资料，运用一定的数学模型，通过计算与分析来确定物流成本的未来发展以及数量方面的变化趋势。定量预测法主要有高低点法、时间序列预测法、回归分析法、学习曲线法和因果（相关）分析法等。高低点法建立直线方程y=a+bx。其中，y

代表一定时期的物流成本，a

表示固定成本，b

代表单位变动成本，x

表示物流业务量，bx

表示全部变动成本。第一步：将最高业务量下的总成本和最低业务量下的总成本进行比较，确定系数b；b

=

最高业务量下的总成本–

最低业务量下的总成本最高业务量

–

最低业务量高低点法第二步：将最高点成本（或最低点成本）、最高点业务量（或最低点业务量）和第一步求得的b

代入y=a+bx，求出系数a；或

a

=

最高点总成本

–

b

×

最高点业务量或a

=

最低点总成本–

b

×

最低点业务量第三步：将计划业务量与a、b

值代入y=a+bx，计算计划期的物流成本。高低点法简单易行，便于理解和掌握。但由于它从诸多历史资料中只选取了两组数据为计算依据并建立成本模型，故不具有代表性，误差较大。因此该法只适用于成本变化趋势较稳定的情况。实例演示

-高低点法数据1：本年度四个季度的保管量。可从仓库保管账中获取，四个季度的储存量分别为：10万吨、8万吨、5万吨和15万吨。数据2：本年度四个季度的保管成本。可从财务分类账中获取，四个季度的仓储保管成本分别是：8万元、7万元、4万元和10万元。预测下年度第一季度当保管量为20万吨时的保管成本是多少？第一季度第二季度第三季度第四季度保管量（万吨）保管成本（万元）10887541510实例演示

-高低点法确定仓储成本中单位变动成本b：b

=

最高业务量下的总成本

–

最低业务量下的总成本最高业务量

–

最低业务量

=

10

–415

–5

=

0.6（万元/万吨）第一季度第二季度第三季度第四季度保管量（万吨）108515保管成本（万元）87410实例演示

-高低点法确定仓储成本中固定成本a：或

a

=

最高点总成本–

b

×

最高点业务量=

10

–0.6×

15

=

1（万元）或a

=

最低点总成本–

b

×

最低点业务量=

4

–0.6×5

=

1（万元）

得到：y

=a+bx=1+0.6x第一季度第二季度第三季度第四季度保管量（万吨）108515保管成本（万元）87410实例演示

-高低点法预测下年第一季度当保管量为20万吨时的仓储总成本：或y

=1+0.6x

=

1

+

0.6

×

20

=

13（万元）第一季度第二季度第三季度第四季度保管量（万吨）108515保管成本（万元）87410时间序列预测法（外推法）基本思路是把时间序列作为随机变量序列的一个样本，应用概率统计的方法，尽可能减少偶然因素的影响，做出在统计意义上较好的预测。它比较适合客观情况变化不大的定量分析，主要有移动平均法、趋势平均法和指数平滑法。移动平均法移动平均法的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。移动平均法-简单移动平均法简单移动平均的各元素的权重都相等。式中：——

对下一期的预测值

——

移动平均的时期个数；

——

前一期实际值；

——

分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。实例演示

-简单移动平均法已知某零售配送中心2024年前8个月用户的配送成本。某配送中心2023年前8个月的配送成本表单位：万元取

n=3，用简单移动平均法计算9月份的预测值。月

份1月2月3月4月5月6月7月8月配送成本

At10121110891012作答月份

t配送成本At预测值Ft11021231141058697108129简单移动平均法预测计算表单位：万元n=31111

[填空1]

[填空2]

[填空3][填空4]答案解析填空题20分移动平均法-加权移动平均法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。式中：——

分别表示

期、期直至期的权重。

——预测的时期数（）趋势平均法趋势平均法指在移动平均法计算最近n期时间序列移动平均值的基础上，进一步计算趋势值的移动平均值，进而利用特定基期销售量移动平均值和趋势值移动平均值来预测未来销售量的一种方法。

指数平滑法该方法根据近期数据比较远期数据对预测的影响要大的情况，而给近期数据较大的权数。具体做法是以本期实际值和预测值为基数，分别给予两者以下不同的权数，计算出指数平滑预测值，作为预测的结果。即设和分别为下期和本期的预测值，为本期实际值，

为平滑指数（其取值范围），

值越大，则近期资料的影响也越大，则近期资料的影响也越小，一般取值为0.3~0.7。实例演示

-指数平滑法已知某零售配送中心2024年前8个月用户的配送成本。某配送中心2023年前8个月的配送成本表单位：万元取

α

=0.5，用指数平滑法计算9月份的预测值。月

份1月2月3月4月5月6月7月8月配送成本

At7121110891012回归分析法回归分析预测法是通过研究分析一个应变量对一个或多个自变量的依赖关系，从而通过自变量的已知或设定值来估计和预测应变量均值的一种预测方法。回归分析预测法又可分成线性回归分析法、非线性回归分析法、虚拟变量回归预测法三种。线性回归分析法回归分析法-线性回归分析法线性回归分析法，又称回归直线法，是根据过去一定期间的物流业务量和物流成本的历史资料，运用最小二乘法的原理，建立反映物流成本和物流业务量之间关系的回归直线方程，并据此确定物流成本中的固定成本和变动成本，进而建立物流成本模型的一种定量分析方法。假设共有

期的物流业务量

和物流成本

的资料，用

代表物流成本中的固定成本部分，用代表物流成本中的单位变动成本，它们之间的关系可以用直线方程式来表示。回归分析法-线性回归分析法只要

与

之间基本上保持线性关系，就可以运用最小二乘法的原理求出

和

的值，最终确立该项业务的成本与变量之间变动趋势的直线方程式。假设共有

期的物流业务量

和物流成本

的资料，用

代表物流成本中的固定成本部分，用代表物流成本中的单位变动成本，它们之间的关系可以用直线方程式来表示。实例演示-回归直线法某公司2024年度某项物流业务的成本资料见下表，请根据以下资料计算出2025年1月份业务量为15个小时的情况下该项物流业务的成本。月

份123456789101112物流业务量(小时)810979107910111012物流成本(元)1001151089011011888921061201141502023年度成本资料实例演示-回归直线法为了便于计算，先对资料表做如下处理：月份物流业务量物流成本18100800642101151,150100391089728147906304959110990816101181,1801007788616498992