短期经营决策论文

短期经营决策论文（共6篇）

短期经营决策论文 篇1

1. 成本习性及其分析

成本习性即成本性态,指在一定条件下成本总额的变动与特定业务量之间的依存关系。这里的业务量可以是生产或销售的产品数量,也可以是反映生产工作量的直接人工小时数或机器工作小时数。成本按习性可划分为固定成本、变动成本和混合成本三类。

1.1 固定成本

固定成本,是指其总额在一定时期和一定业务量范围内不随业务量的增减而发生变动的那部分成本。属于固定成本的主要有按直线法计提的折旧费、无形资产摊销、保险费、管理人员工资、办公费等。在一定的范围内,单位固定成本将随产量的增加而逐渐变小。固定成本可进一步细分为约束性固定成本和酌量性固定成本两类:

(1)约束性固定成本,属于企业”经营能力”成本,是企业为维持一定的业务量所必须负担的最低成本,如厂房,机器设备折旧费、长期租赁费等。企业的经营能力一经形成,在短期内很难有重大改变,因而这部分成本具有很大的约束性。

(2)酌量性固定成本,属于企业”经营方针”成本,是企业根据经营方针确定的一定时期(通常为一年)的成本,如广告费、宣传费、开发费、职工培训费等。

应当指出的是,固定成本总额只是在一定时期和业务量的一定范围(通常称为相关范围)内保持不变。

1.2 变动成本

变动成本是指其总额随着业务量成正比例变动的那部分成本。直接材料、直接人工等都属于变动成本,但产品单位成本中的直接材料、直接人工将保持不变。与固定成本相同,所以,变动成本也存在相关范围。

1.3 混合成本

有些成本虽然也随业务量的变动而变动,但不成同比例变动,这类成本介于固定成本与变动成本之间,称为混合成本。混合成本按其与业务量的关系又可分为半变动成本和半固定成本。

(1)半变动成本。它通常有一个初始量,类似于固定成本,在这个初始量的基础上随产量的增长而增长,又类似于变动成本。

(2)半固定成本。这类成本随产量的变化而呈阶梯型增长,产量在一定限度内,这种成本不变,当产量增长到一定限度后,这种成本就跳跃到一个新水平。

总成本习性模型:y=a+bx

其中,y指总成本,a指固定成本,b指单位变动成本,x指业务量。

成本习性的作用:从成本习性来认识和分析成本并将成本重新进行分类,有助于进一步加强成本管理,挖掘内部潜力,并能促使企业搞好经营预测和决策,争取实现最大的经济效益。

2. 成本习性分析及其应用

它主要的概念指的就是指成本总额随着产量的增减而相应变动的的依存关系,通常又称为成本性态。

2.1 成本习性分析具有以下特点

相对性。是指在同一时期内同一成本项目在不同企业之间可能具有不同的性态。

暂时性。同一成本项目在不同时期可能有不同的性态。

可转化性。是指在同一时空条件下,某些成本项目可以在固定成本和变动成本之间实现相互转化。

2.2 成本习性分析作用

从成本习性来认识和分析成本并将成本重新进行分类,有助于进一步加强成本管理挖掘内部潜力,并能促使企业搞好经营决策和决策,争取实现最大的经济效益。成本习性也称为成本性态,指在一定条件下成本总额的变动与特定业务量之间的依存关系。企业的经营目的,就是追求利润最大化,为满足这一根本目标,要想在激烈的市场竞争中立于不败之地,就必须加强企业管理及成本控制,以提高企业竞争能力。通过成本习性分析,可以帮助企业找到降低成本的有效途径和改进管理的有效措施。文章拟探讨其在企业生产成本管理中的应用,因此,要想提高经济效益,就必须区分不同成本的不同性态,分别对待,最大地降低成本。通过成本性态分析,将成本分为变动成本和固定成本两类,对于成本的预测、决策和分析,特别是对于控制成本和寻求降低成本的途径具有重要作用。

3. 短期经营决策

短期经营决策(Short-run Decision)是指企业为有效地组织现在的生产经营活动,合理利用企业特有的经济资源,以期在不远的将来取得最佳的经济效益而进行的决策。短期经营决策分析的决策结果只影响或决定企业一年或一个经营周期的经营实践的方向、方法和策略,侧重于从资金、成本、利润等方面对如何充分利用企业现有资源和经营环境,以取得尽可能大的经济效益。从短期经营决策分析的定义中可以看出,在其他条件不变的情况下,判定某决策方案优劣的主要标志是看该方案能否使企业在一年内获得更多的利润。

短期决策的具体内容较多,概括地说主要包括生产决策、定价决策、和存货决策三大类。

3.1 生产决策

生产决策是指短期内,在生产领域中,对生产什么、生产多少以及如何生产等几个方面的问题做出的决策,具体包括剩生产能力如何运用、亏损产品如何处理、产品是否进一步加工和生产批量的确定等。具体包括:新产品开发的品种决策、亏损产品的决策、是否接受特殊价格追加订货的决策、有关产品是否深加工的决策、零部配件取得方式的决策、生产工艺技术方案的决策和非确定条件下的生产决策等。

3.2 定价决策

定价决策是指短期内企业为实现其定价目标而科学合理地确定商品的最合适价格。定价决策应考虑的因素,侧重从成本因素与供求规律因素分析入手。从市场供给与社会需求的关系出发,合理定价。这种决策所经常采用的方法包括:以成本为导向的定价方法、以需求为导向的定价方法、以特殊情况为导向的定价方法等。

3.3 存货决策

存货决策是指如何把存货的数量控制在最优的水平上以及在什么情况下再订货和每次订购多少数量最经济。是实行零库存快速周转,还是采用充足货源,以减少采购风险,需要在调查研究分析的基础上,结合公司的具体情况,做一可行性规划。具体包括两类决策:存货的控制决策和存货的规划决策。

4. 成本习性分析与短期经营决策的关系

4.1 成本习性的分析与短期经营决策在最终目标的方面是一致的,都是追求利润最大化。

4.2 成本习性分析是短期经营决策的前提,是决定短期经营决策成功与否的关键条件。

4.3 短期经营决策是成本习性分析的目标之一。

短期经营决策论文 篇2

科技日新月异的发展使得制造业企业的生存和发展环境发生了巨大变化,多样化、小批量的客户要求以及信息化程度的显著提升使得作业成本法/作业成本管理(ABC/ABM)在制造业企业中的应用具有意义。作业成本法主要用于精确地核算企业的成本,解决间接费用的分配问题。它以作业作为分配间接费用的基础,通过对作业成本的精确核算,可以有效地解决传统成本法对间接费用分配不准确的问题,并且可以明确成本控制的责任承担方。随着作业成本法的理论和实践深入发展,它被人们广泛应用于生产决策、存货估价、产品定价决策、新产品开发、产品组合决策等诸多方面。其中,产品定价决策、新产品开发、产品组合决策等属于企业短期经营决策,本文主要分析基于ABC/ABM的资源耗用模型在短期经营决策中的应用。

二、ABC/ABM原理简介

作业成本法是基于经济、技术和数理统计等其他方面的新型会计核算方法,包括作业成本核算和作业成本管理两个部分。作业成本管理是一种以作业成本核算为基础进行成本分析、成本控制以及经营决策的现代管理方法。作业成本法的中心思想是作业,基本依据是成本动因理论。企业在分析成本动因基础上,确定企业生产过程中形成的作业(中心)、资源消耗以及价值链等,根据作业耗用资源的情况将资源耗费分配给作业,再依据成本对象消耗作业的情况,把作业分配给成本对象。这一过程就是企业为了改进并完善传统的成本核算方法而运用的一种成本核算与管理方法。作业成本法及作业成本管理在现代制造业企业中得到越来越广泛的应用。

作业成本法的基本原理是“产品消耗作业,作业消耗资源”,所以划分作业便是成本核算和成本管理的关键和基础。服务或者产成品成本的总和即为所有的作业成本,是企业对资源成本真实消耗的体现。作业成本法自出现以来,在企业经营决策、产品组合决策、提供准确有用的信息等方面发挥重要作用。作业成本法彻底地改变了传统成本核算方法下间接费用分配标准,所以在作业成本法下也诞生了一系列新的名词,如资源、作业、作业链、价值链、成本库和成本动因等,它们之间的关系如图1所示:

ABC/ABM的基本原理是:依据资源动因将成本分配到每个作业中心形成作业成本库,再依据作业动因把作业成本库的成本分摊到产品形成产品成本。在一系列的生产资源重新整合的过程中,对成本重新归集与分摊的过程其实就是价值转移的过程。

三、制造业企业应用ABC/ABM的优势

ABC/ABM作为一种新型成本核算及管理方法,与传统成本核算方法相比,它有着得天独厚的优势。ABC/ABM在丰富成本核算内容的基础上,不仅可以使成本信息变得更加精确,而且还使得企业的管理制度得到完善。在这个快速发展的时代,运用作业成本法能够比较顺利地解决企业所遇到的一些成本控制方面的问题。

通常情况下,我们认为企业所消耗的间接费用与生产产品的多少是紧密相关的,所以企业在运用传统成本核算方法时往往过于关注企业的产品产量,将它作为间接费用分配的标准。采用这种核算方法造成的后果就是将间接费用平摊,均匀地分摊到每个产品成本中,由此会造成间接费用分配不公的结果,扭曲了成本信息的可靠性与真实性,这种分摊方式其实是不公平的,也是不合理的。在传统成本核算方法下,生产自动化的程度越高,成本信息的扭曲程度就会越大。若企业生产自动化程度较高,则其制造费用也高,在传统成本核算方法下,企业中生产工序和流程简单的产品分摊的制造费用与技术水平较高的高科技产品分摊的制造费用相同,这样会使得产量大、生产工艺流程简单的产品成本大于其真实成本,而产量小、高科技的产品成本又小于其真实成本,从而会出现成本信息的错误和扭曲。

ABC/ABM作为一种新型的成本核算与成本管理的方法,从成本分摊的对象和资源耗费二者之间的关系着手,将作业这个桥梁作为两者之间的连接点,将资源由原先的一步式分摊巧妙地分解为两步式分摊。第一步,根据资源动因,将资源按一定的标准分配给作业中心,形成作业成本库;第二步,作业成本库将归集的作业成本根据作业动因分配到产品中,由此便完成了成本的分摊和归集过程。这种追本溯源的核算方式使我们更了解资源是如何一步一步转换成价值的,多元化的分配标准使得成本核算与管理更加精细化,所以ABC/ABM改善了企业成本信息扭曲的状况,这对于企业后续的成本分析及成本管理有着重大的意义,并为企业的经营决策提供支持作用。

四、ABC/ABM的资源耗用模型在短期经营决策的应用

(一)关于ABC/ABM资源耗用模型

一般情况下,资源耗用模型被定义为一种建立在作业成本管理基础上的短期经营决策模型,因而它是作业成本管理的一种延伸应用。企业在生产经营中所涉及的资源多种多样,需要对其进行重新归类整理,基于ABC/ABM的资源耗用模型中,将作业所耗的资源分为三类:及时性资源、短期资源和长期资源。企业需根据经营活动所涉及的作业活动,划分哪些是相关活动,哪些是非相关活动,并依据资源供应量与需求量之间的关系确定相关成本,最终做出经营决策。图2是基于ABC/ABM的资源耗用模型。

注:图中“Y”表示“是”。

(二)基于ABC/ABM的资源耗用模型在短期经营决策的应用案例

基于ABC/ABM的资源耗用模型在短期经营决策中有多种应用,如在一次性特殊订单决策中的应用、在零件自制还是外购选择中的应用以及在产品组合决策中的应用等。本文将针对企业是否接受一次性特殊订单的决策、企业零件自制和外购决策以及企业产品组合决策等方面,利用基于ABC/ABM的资源耗用模型分析其相关作业活动,判定相关成本,并做进一步的分析及经营决策。

案例一:企业是否接受一次性特殊订单的决策。

按照基于ABC/ABM的资源耗用模型,进行是否接受一次性特殊订单决策时可以按以下步骤进行:首先,企业经营者应当充分了解如果接受订单会得到什么样的结果,是盈利还是亏损;然后沿着这个思路,追踪订单接受后作业会发生怎样的变动,引起哪些相关作业的发生,进而会带动哪些资源供应量的变动;最后,从作业活动的属性来确定相关成本和非相关成本,并做出相应的决策。

某家具公司受托加工一批家具2000套,价格为每套850元。该公司的生产结构资料如表1所示。

目前,企业还有闲置设备5500台,仓库闲置空地还有600平方米。按需取得资源的单位成本资料:密度板每平方米150元,电力每度3元。接受这批订单所需增加的材料或作业数量如表2所示。

对该家具公司的资源进行分析,可以得出成本分析结果如表3所示。

对表1、表2、表3进行分析,可得出:

接受订单增加的成本=1350000+4500+25000+30000+15000=1424500(元)

销售收入=2000×850=1700000(元)

销售利润=1700000-1424500=275500(元)

从以上计算结果可以看出,公司接受该订单增加的相关成本为1429500元,可以获得利润275500元,所以应当接受订单。

案例二:企业零件自制和外购决策。

企业在考虑某种零件是自制还是外购时,往往会涉及成本和收益问题。通常情况下,当外购零件的成本低于自制零件的成本时,企业经营者就会果断地选择成本低的方案。但是,如果企业经营者仅凭外购价格低于企业当前自制成本,就决定对外进行采购,那么很可能做出错误的决策,没有达到真正降低成本的目的。企业对外采购零件看似在价格上占有优势,但是会造成企业成长期的作业能力剩余以及预先取得的长期资源的浪费,如此就大大增加了企业的设备闲置能力需求。如果外购所带来的成本降低小于机器设备闲置带来的成本增加,那么选择外购便是不明智的举措了。因此,对于企业经营者来说,需要在决策过程中认真地分析成本的具体构成。

某公司主要生产印刷机零件,在同一条生产线上生产甲、乙、丙三种零件,如果选择外购,每个零件含运费价格为150元,另外,需增加一名外购零件质检员,平均年薪3.4万元。经过生产部门对作业流程分析和分解,该公司最终按照同质作业集合的原则划分了材料采购、生产准备、机械加工、质量检验和管理五个作业中心。该公司每年需要甲零件800个,单位甲零件耗用直接材料成本70元/件,自制甲零件的其他成本资料见表4。

此外,该公司与所有员工签订了5年劳动合同,现在离合同到期尚有4年时间,不得无故辞退员工;现有生产能力完全能够满足自制甲零件的需求,而即使甲零件停产也不得转移现有的生产能力。根据上述条件可以计算得出甲零件相关作业及耗用资源的成本:

材料采购工资=35000/1750×500=10000(元)

生产准备物料消耗=9000/60×20=3000(元)

机械加工工资=200000/40000×8000=40000(元)

机械加工折旧=500000/40000×8000=100000(元)

机械加工燃料和动力=100000/40000×8000=20000(元)

机械加工物料=80000/40000×8000=16000(元)

质量检验工资=40000/2000×120=2400(元)

质量检验物料=3500/2000×120=210(元)

管理工资=30000/15000×8000=16000(元)

由此可得出表5。

根据分析计算,甲零件的相关成本为39210元(3000+20000+16000+210)。

据以上资料可以计算出:

甲零件的外购成本=外购材料成本+检验成本=800×150+34000=154000(元)

甲零件的自制成本=直接材料成本+作业成本=800×70+39210=95210(元)

单位:元

甲零件外购与自制成本分析如表6所示。

由于甲零件自制相关总成本95210元小于甲零件外购相关总成本154000元,所以应选择自制。

利用基于ABC/ABM的资源耗用模型,对外购和自制所引起的作业活动进行分析,并且充分考虑资源供应量和需求量的变化,对两种方案的相关成本和总成本进行准确的核算和深入的分析,得出较为准确的结果,这样有利于企业经营者进行短期经营决策。

案例三:企业产品组合决策。

在资源供应受到限制的情况下,如何安排生产是一个重要问题。一般情况下,企业都会依照单位产品的边际贡献做出生产安排,但是按照基于ABC/ABM的资源耗用模型,企业应当找出资源供应量受到限制的作业,依据该作业单位产出边际贡献大小来确定产品的生产安排。

某公司2××7年3月份预计生产A01、A02两种产品,A01、A02产品工艺流程不同,A01产品是大批量的、工艺较简单的产品,A02产品是小批量的、工艺较复杂的产品。与机械加工作业密切相关的厂房和机器设备是该公司预先取得的长期资源。预计该公司机械加工作业每月可提供的机器工时最多为1200小时。

该公司根据长期合同和临时订单预计的2××7年4月份最低和最高销售量如表7所示。

单位:件

2××6年4月份A01、A02两种产品的其他有关资料如表8所示。

通过计算我们可以看出,最低销量需要的机械加工作业的工时=12000×0.05+6000×0.08=1080(小时);最高销售量需要的机械加工作业的工时=15000×0.05+8000×0.08=1390(小时)。

如果A01、A02两种产品的销量均为最低水平,则机械加工作业的生产能力剩余120小时;如果A01、A02两种产品的销量均为最高水平,则机械加工作业的生产能力(1200小时)不能满足生产需要(1390小时)。

A01产品单位作业产出(小时)贡献毛利=9/0.05=180(元/小时);A02产品单位作业产出(小时)贡献毛利为18/0.08=225(元/小时)。A02产品单位作业产出(小时)贡献毛利大于A01产品单位作业产出(小时)贡献毛利。按机械加工作业的单位产出贡献毛利高低来安排剩余生产能力的产品生产:由于A02产品单位作业产出贡献毛利最大,剩余生产能力优先满足A02产品临时订单的生产需求,而生产A02产品临时订单销量需耗用机械加工作业的工时为160小时(2000×0.08),说明剩余生产能力不能完全满足A02产品临时订单的要求,该公司只能安排增产A02产品1500件(120/0.08)。因此,该公司2××6年4月份可以生产A01产品12000件、A02产品7500件,可产生利润=12000×9+7500×18=243000(元)。

企业根据基于ABC/ABM的资源耗用模型进行产品生产组合决策,能够真正地使资源得到合理的配置,从而使企业生产的利润最大化。

五、结论

企业采用作业成本法对产品成本进行核算,准确度相对较高,所以ABC/ABM能够很好地解决现代企业经营中所面临的一些决策难题,能够为企业的成本管理提供相对准确的成本信息,在成本管理如何采取措施方面指明方向,对于企业的成本控制和短期经营决策都有较大帮助。

在是否接受一次性特殊订单的问题上,企业应当区分特殊订单是否引起作业变化,接受订单所引起的成本变化是否与资源耗用相关,进而计算出是盈利还是亏损。

在企业零件自制还是外购的问题上,应当考虑自制成本和外购成本的大小,当自制成本大于外购成本时则选择外购,反之则选择自制。当然这种比较不是单纯的自制成本与外购成本的比较,在确定外购的成本时,应该考虑由此带来的企业闲置生产能力成本。

在企业产品组合决策的问题上,企业应根据自身所拥有的限制性资源以及当前市场的销售水平,对现有的生产计划做出调整,以期实现企业经营利润最大化。

通过对制造业企业生产成本核算过程进行分析可以发现,基于ABC/ABM的资源耗用模型在短期经营决策的有效应用,可以使企业的成本得到良好的控制,资源能够得到合理利用和最优化配置,以及实现企业的利润最大化。

摘要：本文主要讨论ABC/ABM的资源耗用模型在制造业企业短期经营决策中的应用,借助典型的案例分析可以发现,基于ABC/ABM的资源耗用模型对经营决策的有效应用,对于企业的成本控制、资源的合理利用及其优化配置和实现企业的利润最大化大有裨益,使得企业可以适应不断变化的市场需求。

关键词：ABC/ABM,制造业企业,资源耗用模型,短期经营决策

参考文献

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短期经营决策论文 篇3

企业实行责任会计及分权管理, 这种分权管理可能付出最大的代价是决策机能失调。各责任中心可能只围绕对自己有利的方式来决策, 会出现一个责任中心的效益大过其他责任单位支付的代价或失去的效益的决策。因缺失公平竞争的环境, 影响各责任中心的主动性和积极性。为消除上述因素, 在制定内部转移价格时应遵守以下原则:

(1) 内部虚拟市场交易原则。企业无论是成本中心还是利润和投资中心, 在企业内部产品的互相转移上均作为买卖关系, 各责任中心均为公平交易的主体。在企业内部创造一个与外部同样环境的竞争机制, 形成一个与外部市场同等机能的虚拟市场, 促进相互的竞争, 提升各自的效能, 从而提高企业整体的竞争能力与生存能力。

(2) 参与外部市场循环原则。在企业内部形成内部市场, 但不能防止企业内部垄断。要消除内部垄断, 必须使各责任中心参与企业外部市场循环竞争, 促使他们加强生产经营管理, 提高效益。因此, 在企业制定内部转移价格时, 要为这一原则实施提供保证, 创造条件, 以便使企业依据内部转移价格做出各自的科学的、符合企业总目标的决策。

(3) 目标一致原则。内部转移价格是调节企业内部各单位经济利益的杠杆。它影响着企业内部各种生产要素和资源的合理配置, 影响着企业内部各责任中心在生产经营过程中的决策。每一责任中心、责任部门根据制订的内部转移价格进行决策时, 所做出的决策总是与企业的总目标是一致的, 或者企业的总产出最大化, 而不需要管理层的行政性约束来实现。

(4) 激励原则。激励是达到目标和目标一致的一种动力。缺少这种动力或动力不强就会使企业的总目标难以完成, 企业内部各责任部门难以协调。在制定内部转移价格时, 要考虑到对各责任中心都有强有力的激励作用, 而且激励的客观程度应是相同的。否则, 企业内部各责任单位的矛盾会增加, 挫伤某一部分经理及员工的热情和积极性;而另一些部门却减少了激励的动力, 最终目的难以达到。

(5) 公平、可比性原则。除遵守上述原则之外, 在制定转移价格时还必须考虑公平、可比性这一原则, 即各责任中心的业绩评价与考核能建立在客观、公平、可比的基础上, 对各责任中心的奖惩应反映其客观的努力程度, 以起到激励作用。

2 以市场价格作为内部转移价格的分析

为了让各中心能自由地参与企业内外市场的竞争, 应最大限度地以市场价格作为内部转移价格, 即内部单位的任何交易都可以按市场价格来记帐。如果一个责任部门或单位没有能力用市场价格在市场上购买它所需要的东西, 它就不应该得到保护, 也就不应该用比市价低的价格在企业内部购买。如果一个责任部门能按市场价格在市场上销售它的产品, 就不应该按低于市场价格的内部价格来对内销售。

以市场价格为基础来制定内部转移价格时, 为实现公允、合理、公平竞争的原则, 必须遵守以下三项规则: (1) 如果内部责任部门的卖方愿意对内销售, 且产品的质量合格、售价与市价相符时, 买方有购买的义务, 不得拒绝。 (2) 若内部责任单位卖方售价高于市价, 则买方有改向外界市场购入的自由。 (3) 若卖方宁可对外界销售自己的产品, 则应有不对内销售的权利。

以上规则并不是限制而是保护内部各单位参与对内、外部市场的竞争。第一规则中买方是愿意购买的, 可以维护“目标一致”原则;第二规则可以保护买方, 而制约卖方的不规则行为。符合“公平竞争”原则;第三规则符合“公允合理”原则。在遵守以上三规则的基础上以市场价格为基础来制定内部转移价格, 可以使企业内部各责任部门在内外市场能自由竞争, 促使他们改善自身的工作, 提高其竞争力。

同时在以市场价格作为内部转移价格时, 内部结转价格在市价基础上必须做适当调整, 才能符合“公允合理”原则, 价格调低部分应反映销售部门由于在企业内部供应它的产品可以多得到的利益, 这样结转价格才能比较正确地反映企业内部的供求状况。这种方法可称为协商价格, 通过买卖双方讨价还价的协商制定出来的以市价为基础的公允市价。但这种公允的市价由于销售部门的固定成本被看作买方部门的变动成本, 在这点上限制了内部单位用结转价格进行短期决策的行为, 这是协商定价的缺陷。

3 内部转移价格对短期决策的影响

责任中心之间以产品成本作为结转价格的制定基础, 但是对产品成本具有不同的理解, 各种不同的成本观点对存货估计、决策、业绩评价产生不同的影响。因此采用哪一种成本作为内部转移价格正是我们要研究的。现行会计准则规定, 以制造成本计算产品成本 (或称为完全成本) , 包括直接材料、直接人工、变动性和固定性制造费用。这种成本资料主要是依据财务报告的要求及成本财务制度的统一规定所产生的。用制造成本作为内部转移价格, 不需要为制定结转价格增加任何费用。而且这种方法在产品估价上与现行会计制度是一致的。

但是以制造成本作为内部转移价格存在明显的缺陷。其一:销售部门可以不考虑他们的成本管理与规划, 来努力降低他们的生产成本, 把工作成就的好坏直接带给购买单位, 不符合上述制定的转移价格的原则;其二:企业内部责任中心据此进行短期决策时, 对本部门来说是最佳决策方案, 而对企业全局不是最优的方案, 不符合目标一致原则。因为销售部门的固定成本 (固定性制造费用) 在购入部门被当作是变动成本。企业最终产品在对外出售之前, 中间产品要在企业内好几个部门之间转移, 会使问题更加复杂化。

例如:某企业有四个部门, 每个部门用制造成本法结转它们的中间产品, 资料如下:

单位:元

假定部门丁需要进行短期决策, 而丁部门的所有变动成本都是与决策有关的成本, 但变动成本究竟是多少?从丁部门来看, 单位产品的变动成本为113元 (86+6+6+15) , 但是, 整个企业所属的变动成本为89元, 等于四个部门直接材料、直接人工和变动性制造费用之和, 但是在丁部门进行决策时, 往往可能是只考虑本部门的自身利益, 而不是从企业的整体角度来考虑变动成本。

从上面的分析看, 用变动成本作为内部转移价格时, 可以使内部各责任部门做出既符合全局又兼顾自身利益的结论。但是它不适应于利润中心和投资中心的结转价格。因为利润中心和投资中心的卖方均无利可得。为弥补这一缺陷, 可以采用双重内部转移价格, 即他们的买方按变动成本计价, 而卖方则按市价 (或按设定价格) 计价。这样各部门在短期决策时采用变动成本来决策, 可使企业目标一致, 而在考核业绩时卖方则可按市价计算内部收益。当然, 这时企业的总收益并非各责任部门利益之和, 而要进行调整, 企业的存货价值在会计报表中也要进行调整。例如:某公司下设A、B两个分部, 有关资料如下:

单位:元

A分部固定性制造费用400000元, 预计年产量100000件, 每件“制造成本”为10元, 其中变动成本6元, 固定成本4元 (400000/100000) , A、B分部现有剩余生产能力, B分部正考虑是否向A分部购买部件10000件继续加工, 然后以17元的价格出售。

上例中, 企业如以A分部的制造成本10元作为内部转移价格来计价, 那么B分部的加工费和销售费用为8元, B分部的的变动成本为18元, 无任何边际贡献, 对外单价比变动成本还低1元, 故B分部在决策时就不会购买A分部的部件继续加工。但这一决策对企业全局利益不利。因为从全局角度看, A、B两分部均有剩余生产能力, 故在继续加工10000件时, A、B分部都不需要增加固定成本, 而变动成本为14元 (两分部的变动成本之和) , 进一步加工出售可得到3元的边际贡献, 整个企业可增加收益10000×3=30000元。因此, 应以变动成本6元作为内部转移价格, 这样, B分部的决策符合目标一致原则。但以6元来计量A分部的业绩, 就对A分部是一个重大的损失, 因为会损失 (15-6) ×10000=90000元的内部利润, 显然A分部是不乐意的。为此, A分部应以15元来作为业绩计量。即A分部内部价格为15元, 而B分部的购价为6元的双重内部转移价格。但企业在汇总利润时, 应将虚设的利润扣除, 企业实际增加的利润为30000元, 而从企业角度看, B分部继续加工的产品的存货价格按制造成本法计算的制造成本应为 (14+1) 15元。这样调整以后企业汇总的结果才正确。

在无任何市场价格的参考下可采用成本加成法制定内部转移价格, 在标准成本的基础上再加上一定的合理利润率作为计价的基础。它的优点是能分清卖方单位和买方单位的经济责任。另外, 如果是跨国企业, 在国外有分公司或分部, 在制定内部转移价格时还要考虑不同国家的税制进行国际避税, 以及汇率的变动风险等因素, 以使企业做出科学的决策。

摘要：企业内部转移价格关系到责任会计的实施, 对企业生产经营决策具有重大影响, 如何制定企业的内部转移价格, 如何利用企业内部转移价格对企业内部各责任中心进行业绩考核和评价以及如何利用企业内部转移价格进行企业短期决策是探讨的中心课题。

关键词：内部转移价格,责任中心,决策

参考文献

[1]蒋训练.企业内部价格与短期投资[J].当代经济, 2004, (4) .

短期经营决策论文 篇4

关键词：短期营销决策,局部市场,实物期权,调研技术

一、引言

广义的市场调研致力于为某一特定的市场营销问题决策提供信息。它包含了市场营销中的每一个环节和每一个阶段。在现代市场营销中, 有一种全面的营销观认为, 全面的市场营销是“对价值探索、价值创造和价值交付过程进行整合。目的是与利益相关者建立起令人满意的、长期互动关系”。这也应证了市场调研的介入几乎是伴随着整个品牌、产品生命周期的。只有不断搜集、记录、整理、分析市场的各种基本状况和影响, 才能不断维系软硬件服务和顾客忠诚。而市场调研则起到了反馈顾客满意度的功能, 为企业制定短期的营销策略和长期的营销战略提供数据支撑。

对于那些组织结构复杂、业务种类多元化、市场细分程度较高的市场而言, 如何及时地或实时地掌握局部的市场信息并针对性地制定局部营销战略则是一个新的问题。现今, 像麦当劳、星巴克这样的全球连锁企业已不像以往那样只注意产品的标准化。而是在大统一的同时还讲求小差异, 即针对不同国家和地区进行本土化营销。随着现代营销理论越来越重视探索顾客需求和维系顾客忠诚, 这种局部市场的信息掌控和策略制定的未来要求已不满足于一套静态评估体系了。它要求更先进、高效、廉价的调研技术让信息产出流的周期更短从而实现区域实施控制。

二、短周期调研设计技术探讨

(一) 主题设计

为短期营销提供决策的调研确定主题要遵循三个原则:实时性、指导性、可操作性。主题如果定义得太宽, 则无法为项目的后续工作提供明确的方向和路线。反之, 如定义得太窄, 可能会掩盖有新意的行动路线, 会阻碍调研者对决策中的重要内容进行研究。

一般而言, 局部市场要素包括了:顾客对各种服务项目质量的态度;接受服务的顾客的人文特征 (年龄、性别、收入、工作性质等) ;顾客所能支付的费用范围;了解顾客对服务项目质量的改进意见。

(二) 调研价值评估

市场调研的前期工作中需要估计此次调研的成本与预期的收入。采用最小损失法和投资回收率法来综合评判该调研的潜在价值与可行性。

在一般价值评估中, 多用该公式来判断调研信息价值:

其中:

NV为调研信息的净价值;

V1为有调研帮助做出的决策方案的期望值;

V2为无调研帮助做出的决策方案的期望值;

C为调研的成本。

但在局部市场信息的提取与短期策略的使用中, 预期利益与短期营销策略的实现息息相关。同时, 短期营销策略的实施情况决定着下一步局部调研的展开。从而为企业经营进行多时空、全方位的优化。所以在调研价值评估时, 我们更倾向使用决策树法。这样, 便考虑到了实物期权的价值。

在鹏桑普公司一案中, 假设开展一次周期为一年大型调研的成本是5万元, 对应预期增加收益10万的概率为0.3, 预期增加收益6万元概率为0.5, 预期收益无增长的概率为0.2。那么预期增长收益期望为6万元, 净增长利润1万元。

但是, 如果鹏桑普公司使用10次局部市场调研来支持短期营销, 估计每次的调研成本降低至5千元左右, 按照之前的收益比例:对应预期增加收益1万的概率为0.3, 预期增加收益6千元概率为0.5, 预期收益无增长的概率为0.2, 预期增长收益期望为6千元, 净增长利润1千元。

虽然两种方案经简单加总后预期增加利润是相同的。但是在后一种方案中, 在每一次的局部调研之后, 决策者可以根据经营策略实施情况决定使用拓展期权或放弃期权, 甚至可以通过不断调整、优化短期营销策略来达到更高的高收益率概率, 从而通过多期短期决策中取得更大的效益。

(三) 态度测量技术

态度由消费者对某个产品或服务基本信息的了解, 偏爱程度与对其未来意向期望三个部分组成。消费者从听说一个品牌和与之相关的评论开始, 消费者的态度便以形成。随着消费者开始使用、反复购买直至抛弃, 他的态度也是不断变化的。根据F·海德 (1944) 提出的态度平衡理论, 一个认知主体收到两个态度对象的双重影响。假设一个消费者认为某公司提供的某项服务价格过高而拒绝购买该项服务, 但当他听说一个收入水平比自己低的人或消费群体给予该项服务的评价是“价格较低”、“经济实惠”时, 他的认知会发生失调, 随后他很可能通过改变自己的行为 (如购买该项服务) 来改变这种态度失衡的状态。

态度测量 (Attitude measurement) 则是调查人员根据被调查者的可能认识或认识态度, 就某一问题列出若干答案, 设计态度测量表, 再根据被调查者的选择来确定其认识或认识程度。在局部市场中, 标的客户总量相对较少, 消费者之间的相互影响强度较大、同质性较强, 此时态度测量技术的恰当应用可以让调研人员迅速把握消费者态度动向, 并根据其制定相关的营销策略, 利用消费者的态度平衡来改善负面的态度, 加强正面的态度。

在鹏桑普公司一案的调查问卷中, 不仅使用了沙斯通量表, 在一些封闭式问题中还包含着一些隐蔽性的可测量态度选项。数据分析人员可以通过问卷的态度逻辑体系提取相应的选项变量。如问题“您估计您每次洗澡需要花费:1、两元以内;2、两至三元;3、三至四元;4、四元以上;5、没太注意”。该题在录入变量时不仅可以作为一个定距型数据变量 (Scale) , 该问题的第五个选项“没太注意”同时可以反映该样本对于该项服务的价格态度。这种隐蔽性较强的提问方式不仅可以防止问卷形式过于单一, 还可以节省问卷篇幅, 以减少被调查者的厌恶情绪。提高问题的有效性, 最终到达提高效率和节约成本的目的。这也侧面反映出了短期市场调研探索的灵活机动性。

三、局部市场信息的整理与分析技巧探讨

(一) 错误值的处理方法

对于缺失数据和无效回答, 录入人员通常采用中间值、估算值替代的方法或者直接删除个案。但由于局部市场的总体容量本身偏小, 此举虽旨在尽可能地减小误差, 但可能导致数据分析结果偏中性而无法为市场策略提供显著性较高的数据支撑。

营销永远跟着需求走, 调研也不例外。一份成功的调研设计必须能够挖掘顾客需求, 并让管理者很容易明白顾客需求与企业服务现存的矛盾和局限性, 并且告诉管理者这种基于备择假设的显著性检验使用的是多大倍数的放大镜发现的问题。

但在现实中, 一份完美的调研策划和合理的访问 (填写) 指导也不一定能够解决所有的无效问题和错误填写。毕竟问卷有效性还取决与被试者的理解能力和情绪波动等多个因素。这个时候, 能够根据调研目的和最终的营销策略需求来灵活地处理错误值无疑是一种智慧的事后控制。

如果在一道单选题中, 20%以上的被试者勾选了一个以上的选项, 那么数据录入人员有必要和数据分析人员商榷是否有必要将该题转换成多选题分析。如果有必要的话, 甚至可以将这个单选题看成是一个单选题、一个多选题、一个顾客需求单一程度的态度测量的集合。如此一来, 不仅有效减少了错误值, 还为后期的数据分析提供了更多的信息。

在鹏桑普公司一案中, 调查中有一个半开放性的问题需要顾客填写三个时间段并给出了供应时间总长5小时, 用以征求顾客每天对热水供应的需求时间。这样做有两个好处, 一来为消费者留出回答空间, 顾客可以填写任何自己有需求的时间区间;二来, 给出的三个时间区间填写段同时考虑了顾客的显著需求时间和公司自身的供应成本考虑 (每次启动机组都会产生额外的消耗) 。但是回收的问卷中20%的被访者填写了不到三个时间区间, 30%的被访者填写的时间段总和大于了限定的时间总和5小时。针对这一问题, 数据处理人员采取了如下措施:

首先对每个样本的时间需求赋权, 如果该样本填写了总共10个小时的区间, 那么单位时间的权值为0.5;相反如果该样本总共填写的时间区间仅为一个小时, 那么单位时间的权值为5。另外, 数据处理人员将一天24小时分解成单位长度为30分钟的48个变量, 如果该时间变量在客户需求的时间区间内, 则给变量赋值为1, 否则赋值为0。这种方法通过赋权和离散化, 更为客观地实现了记录和编码, 在相关类型的数据处理中值得我们借鉴。

(二) 推论统计的综合应用

1、卡方检验 (Chi square)

此检验适用于配合度检验, 是根据样本数据的实际频数推断总体分布于期望分布或理论分布是否有显著的差异 (余建英, 何旭宏, 2003) 。卡方检验适用于两个名词变量之间的关联比较。例如:探索是否给予价格优惠与顾客忠诚

问题1:如果你决定不使用或不再使用, 最可能的两个原因是______

选项A:价格偏高

问题2:以下哪些陈述是你认同的?

选项B:该项服务太贵, 如果时间宽裕, 我更愿意会去C场所购买该项服务

H0:预期的降价会维系顾客忠诚

在SPSS中运行, 结果见表一。

因为显著值为0.011, 小于0.05, 所以拒绝原假设, 即预期的降价与未来短时间内的顾客忠诚是有关联的。

2、地毯式两配对t检验 (carpet t-testing)

所谓配对样本可以是个案在“前”、“后”两种状态下某属性的两种不同特征, 也可以是对事物两个不同侧面的描述。而在调研对象的每份答卷中, 可以视任意两道问题变量为非相互独立变量。如“消费者在春季购买该项服务”与“消费者在夏季购买该项服务”则是两个相互关联的变量, 因为季节本身存在着时间联系性。再如被调研者的“该项服务存在较大便利”的态度与“服务供应时间不太妥当”的态度出自一个样本, 之间也存在着微妙的逻辑关系。

在周期较短的, 为短期营销策略作支撑的技术分析对数据的挖掘要求则会更高。除了显而易见的或之前人为设计的假设检验之外, 如果能够系统地对每份问卷的任一两个变量进行检验说不定会有意料之外的发现。例如:使用地毯式配对检验自动探索性别 (男、女) 、购买服务季节周期 (春、夏、秋冬) 、忠诚因素 (便利性) 、抛弃因素 (设备较差、供应时间不完全符合自身需求) 、时间变量 (T12区间、R2区间) 与态度 (V30、V33) 之间的联系。

在SPSS中运行, 结果见表二。

注:V30:该项服务太贵, 如果时间宽裕, 我更愿意会去C场所购买该项服务

V33:我不认同现行的热水供应时间

通过这种地毯式的尝试配对检验, 不难发现冬季与春秋季、T12与R2时间区间、便利态度三项的检验概率小于0.05, 说明这些隐性的因素之间存在关联。当然, 这些因素背后的逻辑层次还需要进一步验证, 这里就不做深入讨论了。

四、短期营销策略生成

(一) 服务改良的假设检验

对设备维护服务的升级固件, 改进功能, 软件优化等多项测试中, 可将皮尔森卡方检验概率视作改善服务优先级顺序的依据。在真实数据处理中, 能够通过得到显著地假设检验并非易事, 即使通过了检验也未必能够一次给出相应的有说服力的决策建议。当企业服务改良的项目较多时, 即便检验结果不显著, 但通过对比各项检验的检验概率, 可以粗略地比较各种服务改进措施的重要程度与近期效益。

(二) 价格假设检验与实证分析及策略研究

通过探讨现行价格改变对顾客两种情况 (忠诚行为, 抛弃行为) 之间的关系的探讨, 管理者可以认识到目前的标的价格的边际变动的理想趋势。在短期营销策略制定中, 永远都没有最好的价格, 只有最好的价格变动。利用局部市场的消费者价格态度分析, 使用适当的价格策略, 并让消费者能够感知到价格的变动。一方面利用价格需求弹性导致销售量的改变从而提升当期销售额。另外利用价格策略平衡消费者的认知, 当期的价格策略与销售情况同时也会为下一期的局部市场调研和短期营销策略提供参考依据。

参考文献

[1][美]菲利普.科特勒等.营销管理 (第十三版) [M].上海人民出版社.

[2]薛薇.统计分析与SPSS的应用 (第三版) [M].中国人民大学出版社.

短期经营决策论文 篇5

电力负荷预测是电力调度、用电、计划等管理部门的重要工作之一，其关系到整个电力系统的安全性和经济性[1]。随着电力系统的进一步市场化，如何更加精确地进行电力负荷预测是需要迫切解决的一个重要问题。许多学者对电力负荷预测的方法进行了大量研究，其大致可以分为以下4类：传统的时间序列法以及回归预测方法[2,3];以支持向量机为代表的空间预测方法[4];以神经网络为代表的人工智能预测方法;以模糊[5]、混沌[6]等为例的其余不确定预测方法。但越来越多的研究指出，电力负荷预测尤其是短期负荷预测受许多复杂因素影响(如气温、湿度、季节等)呈非线性关系[7]。因此，无论采取上述何种方法进行预测，如果不考虑这些非线性复杂因素的影响，均会导致负荷预测的精度难以进一步提高。

近几年，诸多学者在考虑复杂因素的影响下利用组合方法对电力负荷预测进行预测，其中越来越多倾向于利用数据挖掘技术和电力负荷模型相互结合[8,9]。由于数据挖掘可以利用统计、模式识别等技术从大量的数据中挖掘出有序的、分层次的、易于理解的知识，因此可以首先利用数据挖掘技术挖掘各种复杂因素对电力负荷数据的影响知识，并根据得到的影响知识对电力负荷预测进行建模，可以对负荷预测的精度取得突破性的提高。文献[4]利用数据挖掘技术和支持向量机(SVM)对短期负荷预测方法进行了研究，研究结果表明利用数据挖掘考虑气候因素后的SVM预测精度得到了进一步提高。文献[10]利用模糊粗糙集的属性约简能力首先对可能影响负荷预测的因素进行约简，然后再利用神经网络进行负荷预测，研究结果同样表明该方法可以满足所要求的精度，并避免了网络结构冗余的情况。以上研究都说明将数据挖掘技术引入到电力负荷预测中不但是可行的，而且可以提高预测精度。

神经网络是电力负荷预测中较常见的人工智能预测方法，其具有可考虑数据型影响因素，无需识别变化规律，可模拟任意非线性复杂映射，经学习训练得到最终模型的智能性优点。但利用神经网络进行电力负荷预测需要解决以下2个难点问题：采用何种神经网络结构对负荷进行预测以及如何剔出数据波动对神经网络训练的干扰。此外，神经网络难以考虑各类定性因素对负荷预测产生的影响，不适合知识环境复杂因素影响下负荷预测工作对预测精度和速度的要求。而这些问题恰是数据挖掘技术所解决的主要问题，因此，本文提出一种结合数据挖掘技术和神经网络的短期负荷预测新模型。该模型与上述研究的不同点在于：该模型不但可用聚类技术预先对历史负荷数据进行分类，避免数据波动对神经网络的干扰，而且进一步利用粗糙集属性约简能力进行定性因素的约简，并且利用决策树的规则提取技术自动确定与预测点同等类型的历史数据序列，形成神经网络的训练数据;此外，该模型还可以对定性因素进行处理，考虑定性因素对负荷预测点的影响。

1 负荷数据的预处理

由于电力具有社会属性，因此电力负荷预测将会受到大量复杂因素的多重干扰影响，如气象、社会经济情况、政治活动、价格等，而这些因素中一些十分重要的因素是用定性的、描述性的知识表达。例如对于短期负荷预测而言，有些具有重要影响的气象因素就属于定性的描述，如晴、阴、小雨等。以往的负荷预测方法难以考虑这些定性因素，因此大多是将其忽略掉，或者利用布尔矩阵进行量化计算。而利用数据挖掘技术则可以挖掘这些定性因素和历史负荷数据之间的影响关系，从而提高负荷预测的精度。为能利用数据挖掘技术，如粗糙集、决策树分类、聚类等，首先将其与历史负荷数据组成如图1所示的记录结构。

然后进行如下处理：

a.利用聚类技术对历史负荷数据进行聚类分析;

b.根据聚类结果对定性因素属性利用粗糙集进行属性约简;

c.对约简后的定性因素进行决策树分类分析，寻找定性因素和负荷数据之间的联系。

1.1 聚类分析

聚类分析的算法可以大致分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法5种。其中，以划分方法中的k-means方法最为经典。k-means算法以k为参数，把n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值(重心)来进行。

k-means算法过程如下[11]：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心，对于所剩其余对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值)。不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般采用均方差作为标准测度函数，如式(1)所示：

其中，E是数据库中所有对象的平方误差的总和;p是空间中的点，表示给定的数据对象;mi是簇Ci的平均值(p和mi都是多维的)。该准则可以使生成的结果簇尽可能地独立和紧凑。

对于电力负荷预测而言，将历史电力负荷准确分类是进一步精确预测电力负荷的一个重要因素[12]。因为分类可以避免由于电力负荷的类别不同而带来的数据扰动造成的神经网络预测训练精度缺失甚至神经网络预测不收敛等问题，此外，准确的分类也为进一步挖掘定性因素和历史负荷之间的关系奠定了良好的基础。

1.2 利用粗糙集进行属性约简

粗糙集理论将知识看作是关于论域的划分，认为知识是有粒度的，并引入代数学中的等价关系来讨论知识。该理论主要用于知识约简和知识相依性的分析，可以作为机器学习和复杂数据分析的工具。下面描述其基本理论[13,14]。

设U是感兴趣的对象组成的有限集合，论域R是定义在U上的一个等价关系。则U/R表示R在U上导出的划分，[x]R表示包含x的R的等价类，其中xU。在粗糙集理论中，将序对(U,R)称为一个近似空间。任何子集X属于U，称为一个概念。对每个概念X可定义下、上近似集如下：

其中，下近似集表示由U中那些在现有知识R下肯定属于概念X的元素组成的集合，上近似集是可能属于概念X的元素组成的集合。对于U上的2个等价关系P、Q,Q的P-正区域定义为

POSP(Q)是U中所有那些通过知识P被肯定地分作U/Q的类的元素组成的集合。

设U是一个论域，P和Q是定义在U上的2个等价关系簇。如果式(4)成立，则称一个等价关系RP是Q-不必要的(或多余的)，否则，R在P中是Q-必要的。

其中，IND(Q)=∩P(所有属于P的等价关系的交)也是一个等价关系，并且称为P上的一个不可区分关系。P中所有Q-必要的等价关系组成的集合，称为P的Q-核，记作CORDQ(P)。

基于上述理论可以得出，可以将粗糙集理论应用于电力负荷定性因素的约简，若记P和Q分别表示影响电力负荷预测的定性因素属性和电力负荷的类别决策属性，若存在一个属性RP是Q-不必要的，则从P中去掉属性R不会改变对电力负荷类别的决策影响，而去掉P中那些属于Q-核中的属性将改变信息系统的决策。因此，利用粗糙集理论先对影响电力负荷的定性因素进行约简处理，可以减少电力负荷预测的计算量，从而提高电力负荷预测的运算速度。

1.3 决策树算法

决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理出以决策树形式表示的分类规则。在决策树学习算法的各种算法当中，属Quinlan于1979年提出的以信息熵的下降速度作为选取测试属性标准的ID3算法最有影响。下面描述其算法[15]。

设S是训练集，其中类别标识属性有m个独立的取值，即定义了m个类Ci(i=1，…，m),Ri为数据集S中属于Ci类的子集，用ri表示子集Ri中元组的数量。S的期望信息量可以用式(5)计算：

设属性A有v个不同的取值{a1,a2，…，av}，则通过属性A的取值可将S划分为v个子集，其中Sj表示在S中属性A的取值为aj的子集，j=1，…，v。如果用Sij表示Sj子集中属于Ci类元组的数量，则属性A对于分类Ci(i=1，…，m)的期望信息量为

将A作为决策分类属性的信息增益为

该算法需要计算每个决策属性的信息增益，具有最大信息增益的属性被选择为给定数据集S的决策属性节点，并通过该属性的每个取值建立由该节点引出的分枝。在建立由该节点引出分枝的数据子集中继续计算除去已计算的决策属性节点后的各分类属性的信息增益，以此类推，一直计算至最后一个属性进而生成决策树。

2 负荷预测方法

2.1 算法流程

综合上述理论，本文提出一种新的基于粗糙集和决策树的变结构神经网络短期负荷预测方法，下面描述其流程。

a.将相关数据组织成图1所示的数据记录，进行相关的数据预处理。

b.对数据记录中的历史负荷数据利用k-means算法进行分类。

c.根据分类结果对各条数据进行分类标识。

d.利用粗糙集理论对分类标识后数据记录中的定性因素部分属性约简，确定影响负荷的属性因素核集。

e.利用决策树算法对约简后的定性因素和分类标识进行决策树生成，生成一系列分类规则。

f.对于分类后的各类负荷分别进行神经网络的训练，下面是自适应神经网络的结构确定方式。

输入层：L(t-24i)和L(t-j)(i=1，…，p;j=1，…，q)，分别表示预测时刻前几天同一时刻的历史数据以及前几个小时的历史数据。此外，输入单元还包括约简后的定性因素。

输出层：仅含一个单元L(t)，即预测时刻的负荷值。

隐含层：由于根据Kromogol定理，仅含一个隐含层的神经网络模型就可以逼近任意一个非线性映射，因此，神经网络的隐含层仅选取一层。而隐含层的神经元输入采用逐步确认的方式，即首先选取2个神经元，然后根据神经网络的Kromogol定理和设计经验确定神经元的最高上限以某种步长逐步训练神经网络，然后比较训练后的误差、收敛情况和网络性能来确定最佳的隐含层神经网络个数。

g.利用待预测数据中的定性数据给待预测数据进行归类，选取相应的神经网络进行预测。

2.2 负荷预测实例及分析

基于上述算法流程，选取某市电力局1999年6月至2004年6月的月度24小时历史负荷数据为例进行讨论，综合其月度气象历史数据，如气压相关数据、气温相关数据、湿度相关数据、降水量、风速相关数据、日照时间等共19项属性相关数据(数据来自中国气象数据共享网http：∥cdc.cma.gov.cn)，共组织形成61条记录形式。然后对此61条记录形式进行数据预处理。对于记录中的定性属性，首先对文字型的属性值进行数字型标识转化，如将一、二、三、四季度分别转化成1、2、3、4予以标识，而对于数值型的属性值利用专家经验或等距离方法将其离散化，从而得到初始分析记录集。另将61条记录中的前60条记录作为训练集，而最后一条记录作为测试使用。

按照上文中提到的流程对该记录集中的历史数据利用Matlab软件工具箱中的k-means算法进行聚类分析可将负荷分为4类，其聚类结果见图2。

由图2可以看出，利用k-means算法进行聚类后，61条负荷记录按照24个点的数值特性进行了自动聚类，数值相对较近的点被归为一类。其聚类结果如表1所示。产生结果的原因是由于年负荷最低的月份一般出现在2月份，而最高的月份一般出现在夏季，并且负荷随年份的增加呈现上升趋势。

接下来将得到的聚类结果对记录数据进行标识，利用粗糙集理论对其定性因素进行属性约简，可以去除其中的13项因素，保留其中的6项因素，再对此6项因素利用ID3算法进行归类分析，根据此6项因素的负荷分类决策树规则供预测使用。

分别对4类数据开始进行训练，其中输入层选取L(t-24i)和L(t-j)(i=1,2,3;j=1,2)，神经网络采用BP神经网络，设置训练次数最高为1000次，精度为10-5进行预测，根据逐步实验测试，当4类神经网络隐含层中的神经元节点个数分别为11、10、11、11时精度最好。取测试集记录，对比决策树规则预先分析定性因素可将测试集记录分为第4类负荷，因此取第4类记录的负荷数据训练成的神经网络进行预测。另外，选取同结构未分类的神经网络以及自回归滑动平均模型ARMA(1,1)(其中系数由AIC定阶准则得到)同样对上述数据进行预测，从而进行对比分析。误差分析采用平均相对误差eMAPE作为比较的依据，见式(8)。

其所得结果见表2。表中，P0为实际负荷值;P1、P2、P3分别为本文方法、同结构BP法、ARMA(1,1)法给出的预测值。

从表中可以看出，本文提出方法得到的大部分预测值都比其他2种方法更精确。其平均误差值为2.16%，而同结构BP神经网络的平均误差为2.67%，根据ARMA(1,1)得到的预测平均误差为3.81%。

图3绘制出3种方法给出的预测值和实际负荷的曲线图，可以直观地看出，本文的方法具有更高的拟合精度。

3 结论

a.本文将数据挖掘的k-means、粗糙集、决策树分类技术与神经网络预测技术相结合，提出一种根据负荷曲线的聚类结果对其相应的定性因素和文本因素进行分析约简，形成决策分类树，生成相应的规则，然后利用自适应神经网络进行预测的方法。由于对定性因素和文本因素进行了分析约简，可以剔出由于定性因素和文本因素的干扰对数据造成的波动，因此在进一步的神经网络预测上提高了精度。

b.在对神经网络进行训练时，输入层输入的数据是经过筛选后的数据，而隐含层神经元的选择采取了根据训练集自动选择精度结果最小的神经网络，实现了一种自动变结构的神经网络，不需要人为的干预，从而进一步提高了精度，并且也提高了该方法的实用性。

摘要：利用数据挖掘中的聚类技术将历史负荷数据进行聚类,根据聚类后的分类信息对定性属性利用粗糙集进行属性约简,由约简结果进一步生成决策规则树供短期预测使用。根据聚类的结果对每类进行BP神经网络的训练,神经网络的隐含层单元采取逐步试用的方法根据训练误差最小化进行选择。在实际预测中,首先对待预测的记录利用决策规则树进行归类,然后选取相应类别的神经网络予以预测。通过实例证明,该方法的平均相对误差为2.16%,而同结构BP神经网络预测的平均相对误差为2.67%,ARMA预测的平均相对误差为3.81%,证明所提方法有效。

大数据对管理会计短期经营的影响 篇6

大数据或称巨量数据、海量数据,是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、分析和管理的数据集。是继云计算的普及,物联网、移动互联网的应用后,IT业又一次革命性的颠覆。大数据有四个特点,即volume(量)———数据的量大,存储量从TB级升到PB级;variety(多)———数据种类众多,不仅包括数值型数据,还包括非数值型数据,如图像、视频、网络日志、地理位置信息、社会媒体论坛等;velocity(快)———处理速度快,可以迅速将信息转换成动态数据;value(价值)—价值高,价值密度低,可以低成本获取大量有用信息。由于大数据的以上特点,应用于管理会计中,提高了管理会计获取信息的能力,下面具体探讨其对管理会计短期经营决策的影响。

二、大数据对短期经营决策变革的影响

短期经营决策是指企业为了有效进行经营活动,合理利用资源,来取得最佳的经济效益而进行的决策,一般只涉及一年内的有关经济活动。其主要包括:固定设备出租或出售决策、特殊订货决策、亏损产品应否停产决策、立即出售或继续加工决策等。

(一)大数据对固定设备出租或出售的影响

在市场经济环境下,企业以市场为导向,根据市场的经营变化来调整企业的战略和经营方案。在调整时,有时会出现设备的闲置,此时企业面临着将设备出租还是出售的决策,该决策利用本量利分析技术,由于以往管理会计无法对市场进行分析预测,只能被动接受买方或者租赁方提出的价格而进行决策,使得企业在很多时候蒙受不必要的损失。在大数据时代,企业面对闲置资产出租或出售决策时拥有了主动权。有些设备本企业已经淘汰,但是对于经营目标不同的同行业其他企业来说,该设备可能是其急需的。利用大数据技术收据相关企业的需求意向,主动与其协商,探讨出租或出售方案,由此可以依据多家企业的出价意向结合自身状况进行决策,实现企业价值最大化。

(二)大数据对特殊订货决策的影响

特殊订货决策的实质是在企业存在剩余生产能力的情况下,对客户提出的某种出价低于企业的完全成本的特殊订货需求做出的决策。接受特殊订货的条件是企业获得利润,即:增量收入要超过增量成本。因此决策的关键在于订货量和订货成本。第一种类型的特殊订货是在企业有剩余生产能力的时候接受一批订单,此时固定成本是不变的,只要分析收入扣减变动成本的贡献毛益的正负,若为正,则可以接受该订单。第二种特殊订货是需要企业在原基础上再购入新设备,这时增加了固定成本,则此时特殊订货的订货量成了关键,以往,企业只能根据增加的订单能否为企业带来利润而作出决策,没有充分考虑消费者偏好会不会使得更多的订货商追加订货,由此会使得企业失去潜在利润。在大数据时代下,企业的决策依据不仅依靠当下能否获利,更要依靠海量数据挖掘出消费者对该商品以往的反映以及以后的反映,预测是否会有更多订货商来订货,进而预测企业的订货量。若消费者倾向于该商品,还会有大量的订货商来订货,则企业获得了一个隐性盈利机会,为企业提供了更加合理的决策方案。

(三)大数据对亏损产品应否停产决策的影响

亏损产品是指不能为企业带来相关利益的产品,对于其是否停产,主要分析两方面的内容,一是对产品进行定量分析,考虑企业的盈利性。一般认为,停产亏损产品可以提高企业的利润,事实却未必如此,如果按照成本性态来划分,亏损产品停产只减少变动成本,而固定成本并没有发生改变,只要亏损产品的贡献毛益为正,就不必停产。二是要考虑停产对企业的影响,即亏损产品停产是否会影响正常的客户关系、企业社会形象,这在企业做决策中的地位比上述盈利性更为重要,但由于这方面的信息很难获取,企业以往只能利用少量数据加以一定的归纳整理及类比推方法进行决策,其中每个样本的精准性都会对预测结果产生较大的影响,从而使最终的决策产生失误,对企业造成不可挽救的影响。在大数据时代,这个问题举重若轻,企业可以从海量数据中提取出与客户相关的信息,对客户的第二层次:安全上的需要进行分析,安全上的需要不仅指身体上的而且指心理上的,从数据中预测停产会对顾客心理造成什么样的影响,进而分析出对正常的客户关系有多大影响。同时分析停产对企业的社会形象的影响。利用大数据,收集同行业企业停产对企业社会形象的影响,以及利用本企业往期的数据预计停产对企业社会形象的影响,将二者相互结合来预测本企业停产对企业社会形象的影响,使决策更可靠。

(四)大数据对立即出售或继续加工决策的影响

立即出售或继续加工是指企业所生产的产品,经过一定的加工后,可以作为半成品出售也可以继续加工后再出售。只有当增量收入大于增量成本时,才会进一步加工,此法决策的关键在于销售成本和销售量。在对销售成本进行分析时,按成本性态进行划分,分为固定成本、变动成本、半变动成本。在企业实践中,固定成本和变动成本划分及其明确的很少见,更多的是半变动成本。在以往管理会计工作中,由于与变动成本划分相关的数据难以取得,很难做到准确分类,导致成本分类工作流于形式,对决策起不到支持作用。大数据的分析挖掘技术可以应对这种挑战,企业可以对以往工作数据进行分析、对同行业企业的生产进行分析,二者结合,准确划分企业的半变动成本,进而预测该产品的贡献毛益,帮助企业做出决策。在对销售量进行分析时,以往只能根据客户对半成品及成品的预定量来进行决策,没有足够的数据对市场进行分析,所以无法满足现代企业发展的要求。大数据为这一难题的解决提供了可能,企业可以利用大数据技术对半成品及成品的销售量进行深度挖掘,收集顾客对产品以往的反映、预计今后的反映,及产品所占的市场份额,进而预计企业的销售量,实现企业价值最大的目标。

三、结语

大数据由于其自身特点助推了管理会计工作的发挥,为管理会计工作的全面展开提供了良好的环境。大数据对数据的存储、加工、分析与处理,不仅作用于管理会计的短期经营决策,更对长期经营决策及本量利分析等方方面面都有现实意义,为企业预测,决策提供了可靠的依据,实现了企业价值最大化的目标。

参考文献

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