建筑企业经营预测与决策课件brol.pptx
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1、第六章 建筑企业经营预测与决策 第一节 建筑企业市场调研一、市场调研的概念及作用1、市场调研的概念 市场调研是企业运用一定的技术、方法、手段,对影响市场变化及发展的因素条件等所进行的收集资料、掌握客观情况,提供市场信息,为企业进行经营预测制订正确的经营方针和合理的经营决策提供可靠依据的一系列工作。2、市场调研的作用(1)市场调研是企业经营预测与决策的基础。(2)市场调研为企业开展市场营销提供各类信息。(3)市场调研是使市场经营组合经常处于最佳状态的手段1 二、市场调研的程序 市场调研是一个复杂而细微的过程,市场调研的科学程序是保证市场调研的质量,提高工作效率的重要手段。市场调研的一般程序如图6
2、1所示。2确定调研问题和目标初步调查确定调研项目确定调研方案实施调研整理分析资料提出调研报告图6-1 市场调研的程序3三、建筑企业市场调研的内容 1市场需求调研。主要包括当前和潜在的用户、各种建筑类型的需求量,用户的分布情况,各种用户对建筑产品的评价等。目的是为企业的经营方针和长远规划提供依据。2.市场供应的调研。主要包括各种建筑类型的可供量,建筑材料、构配件、建筑机械设备、劳务市场等的供应情况,社会生产发展水平及技术水平等。市场供应的调研有助于了解企业在市场中的地位,对制定战略目标是有益的。4 3市场竞争状况调研。主要包括竞争对手的数量、分布情况及潜在竞争者的情况,竞争对手的工程质量、工期、
3、服务态度及履约情况,各竞争对手企业状况及信誉等。4对建筑市场参与单位的调研。主要包括对建筑设计院,建设单位主管部门,有关管理公司、咨询公司的调研。5、企业外部总体环境的调研。主要包括党和国家的路线、方针、政策以及颁布的统一的规章制度,各种法律、法规,国民经济的发展,文化科学技术的发展,自然情况的变化等。5 6.工程项目情况调研(1)业主情况调研(2)项目立项条件调研(3)项目资金来源调研(4)项目竞争对手情况调研(5)承包该工程项目的利弊分析 工程项目情况调查表P101-表6-16 第二节 建筑企业经营预测 一、预测的概念、作用及分类(一)预测的概念 预测是根据历史资料和现实情况,运用科学的方
4、法和手段,来估计客观事物未来的发展;并对这种估计加以评价,以指导和调节人们的行动。预测研究的对象是未来。但它立足的是现在和过去,它是以变化、联系的辩证观点,研究事物的今天,预言它的明天。(二)预测的作用 1.预测是决策的前提 2.预测是拟定企业经营计划的依据 3.预测有助于提高企业的竞争力 4.预测能增强企业的应变能力 7(三)预测的分类(1)定性预测。是指通过直观材料或判断的方法对事物的未来发展变化趋势进行分析。(2)定量预测。是根据历史的数据,采用相适应的数学公式或数学模型对事物未来发展变化趋势进行量的分析。(3)综合预测。即综合采用两种或两种以上方法进行的预测。按时间分长期:5年以上中期
5、:3年左右短期:1年按范围分宏观预测 微观预测按方法分定性预测 定量预测8 二、预测的基本原则1科学性原则。事物是客观存在的,其客观规律是可以认识的。2系统性原则。任何客观事物均可以看作一个系统。3相关性原则。任何事物的发展,都是互相联系、互相制约的,所以可以从已知的事物推测与之相关的未知事物的发展。4动态性原则。任何事物都不是一成不变的,有其历史、现状,也会有未来,事物总是从历史演变而来,事物的发展会有变化,但这种变化总有其轨迹可循。5类推的原则。许多事物的发展,存在着相似性或类同性。因此,掌握了某一类事物的发展变化规律,就可以推测出其它类似事件的发展变化规律。9 三、建筑企业经营预测的内容
6、 1建筑市场预测。在市场调研的基础上,对建筑市场的需求和供应进行预测,对建筑市场的竞争形势及竞争势态的变化趋势进行预测,对企业工程任务来源进行预测,对建设单位对建筑产品的质量要求、配套性要求进行预测。2资源预测。对企业所需材料、资源的需求数量、供应来源、配套情况、满足程度和供应条件等进行预测。3生产能力预测。企业生产能力预测是对企业人员、机械设备的需求变化情况的估计,也包括对劳动需求、劳动力供应条件的估计。10 4企业的技术发展预测。包括建筑施工技术、管理技术、企业技术改造和设备更新的预测。即新产品、新技术、新工艺、新机械、新材料的预测。此外还有利润、成本预测,多种经营方向预测等内容。五、经营
7、预测的基本程序 经营预测的基本程序如图62所示确定预测目标和要求收集资料选择预测方法进行预测预测结果分析合理否?提出预测报告追踪和反馈是否图6-2 预测的基本程序11 1确定预测目标和要求。预测目标的确定直接影响着预测对象、范围、内容,以及预测方法的选择等一系列工作的安排。2收集资料。预测资料的数量和质量直接关系到预测结果的精确度。在收集资料时,一方面要考虑资料的准确性,另一方面还要考虑资料的相关性。对收集到的资料还要加工整理。3选择预测方法。选择预测方法是整个预测工作的核心。4.进行预测。利用现有的资料和选定的预测方法进行预测。5预测结果分析。对预测结果进行分析,检查是否达到预期目标。12
8、6提出预测报告。预测结论得以确认后,便可以提出预测报告,供决策者参阅。7追踪与反馈。提出预测报告后,还要追踪预测报告的结论及建议是否被采用,实际效果如何等,对追踪的结果进行反馈,以便在下一次预测时,纠正偏差,改进预测方法。五、经营预测方法及应用(一)定性预测方法及应用 1个人判断法 个人判断法是凭借个人的知识、经验和综合分析能力,对预测对象未来发展变化趋势作出的推断。13 2专家会议法 专家会议法又称专家意见法。它是根据预测的目的和要求,向有关专家提供一定的背景资料,通过会议的形式对某一经济现象及其发展趋势进行推断。3.德尔菲法 德尔非法又称专家意见征询法。这是采用匿名的方法,就预测的问题,征
9、询有关专家的看法和意见,然后将所得的各种意见加以综合、归纳和整理,再反馈给各个专家,进一步征询意见,经过多次这样的反复和循环,直到预测的问题得到较为满意的结果。4.定性预测结论的形成 通过主观预测得到的结果大部分都是定性的,为了便于比较,我们有时要进行整理、加工,最后用定量的数据表示出来预测的结果。14(1)主观概率法 主观概率法是预测者对预测事件发生的概率作出主观估计,然后计算它的平均值,以此作为预测事件结论的一种方法。【例6-1】某企业拟开发某类商品房,根据市场销售的历史和现状,对该类商品房市场需求的可能出现的自然状态及概率估计如下:根据表6-1中数据,计算其平均值,得到需求量高的概率0.
10、44,需求量一般的概率0.38,需求量低的概率0.18。15 主观概率统计表 表6-1 主观概率法当持各种意见的专家人数不同或专家们的实际经验和知识不同,可对于不同概率给予不同的权数,用加权平均法求其预测值。预测者概率 平均值自然状态需求量高 0.6 0.4 0.3 0.4 0.5 0.44需求量一般 0.2 0.3 0.5 0.5 0.4 0.38需求量低 0.2 0.3 0.2 0.1 0.1 0.1816(2)主观记分法 事先予以不同的事件或方案不同的计分标准,由调查者根据自己对事件的估计,按标准评定得出分值,这种方法叫主观记分法。对分数的整理和比较有许多方法,常用的有:平均值法,加权平
11、均法,比重系数法等。(3)期望值法 期望值法是根据预测人员的不同预测值及其概率,算出期望值,然后将不同的期望值进行整理的一种方法。17(例6-2)如例61,五个预测者,对不同自然状态下的收益及概率预测如表62所示:预 测 表 表62 预测者 需求量高 需求量一般 需求量低收益 概率 收益 概率 收益 概率A1 25 0.6 18 0.2 10 0.2A2 24 0.4 20 0.3 12 0.3A3 23 0.3 19 0.5 8 0.2A4 24 0.4 19 0.5 9 0.1A5 20 0.5 15 0.4 7 0.118 各预测者期望值计算如下:A1:250.6+180.2+100.2
12、=20.6 A2:240.4+200.3+120.319.2 A3:230.3+190.5+80.218 A4:240.4+190.5+90.120 A5:200.5+150.4+70.116.719(二)定量预测方法及应用定量预测方法回归分析法时间序列预测分析法移动序时平均法指数平滑法20 1时间序列分析法 时间序列分析法又称趋势预测法。这是目前普通采用的经济预测的基本方法,该方法是将历史资料和数据,按时间顺序排成一序列,根据时间序列所反映的经济现象的发展过程、方向和趋势,将时间序列外推或延伸,以预测经济现象未来可能达到的水平。(1)移动序时平均法 这种方法假定待预测事物的未来状况只与近期的
13、状况有关,而与较远期的状况无关。因此,只要选用近期的几个数据加以平均即可预测下期的数据。根据平均值的不同算法,移动平均法又分为简单移动序时平均法和加权移动序时平均法两种。21 简单移动平均法:是把过去数据对预测值的影响作用等同看待,采用简单算术平均法计算预测值。其预测模型通式为:加权移动平均法是考虑远近不同的历史数据对预测值的影响不同。一般来说,距预测期越近的数据,对预测值的影响作用越大。其模型通式为:22 例6-3 某构件加工厂某年1到12月份产品销售额如表63所示。试用简单移动平均法(N3,N6)和加权移动平均法(N3,权值分别为3,2,计算移动平均值。根据式(61)、(62),分别求出各
14、种情况下的移动平均值,并将结果列于表6-3。移动平均预测计算表 表6-3 见下页23月份销售额(万元)Ft+1简单移动平均法 加权移动平均法N=3 N=6N=3(权值3,2,1)1 1702 2003 1504 230 173.3 1705 210 193.3 198.36 280 196.7 206.77 300 240.0 206.7 248.38 260 263.3 228.3 278.39 250 280.0 238.3 276.710 230 270.0 255.0 268.311 250 246.7 255.0 241.712 180 243.3 261.7 243.324 如:当
15、N=3时:F4=F5=F6=F7=。当N=6时:F7=F8=。25 加权移动平均法:一般距预测期越近的数据,对预测值的影响越大故近期给予较大的权数;在我们的例子里N=3;权值为3,2,1 如:F4=F5=。26(2)指数平滑法 指数平滑法是以指数形式的几何级数作为权数来考虑不同时期数据的影响,并将这些数据加权移动平均的一种预测方法。其预测模型如下:从上式可以看出,指数平滑法就是对不同时期的数据给予不同的权数,既强调了近期数据对预测值的作用,又未完全忽略远期数据的影响。27 例6-4)现以表64的实际数据为例,应用指数平滑法,分别按0.2和0.8计算预测值,计算结果如表64所示 指数平滑预测计算
16、表 表6-4月份销售额(万元)Fi+1月份销售额(万元)Fi+1=0.2=.8=0.2=0.81 170 170 170 7 300 206.5 266.22 200 170 170 8 260 225.2 293.23 150 176 194 9 250 232.2 266.64 230 170.8 158.8 10 230 235.8 253.35 210 182.6 215.8 11 250 234.6 234.76 280 188.1 211.2 12 180 237.7 246.928 如F1=170;F2=0.2170+0.8170=170;F3=0.2200+(1-0.2)170
17、=40+136=176;F4=0.2150+(1-0.2)176=30+140.8=170.8;F5=0.2230+(1-0.2)170.8=46+136.6=182.6;F6=0.2210+(1-0.2)182.6=42+146.1=188.1;。29 可以看出,的大小对时间序列的修匀程度影响很大。值越大,近期数据对预测值影响越大,当1时,平滑值就是本期实际值,值越小,远期数据对预测值影响越大,当0时,平滑值就是最初一期的实际值。因此,利用数据平滑法,关键在于正确选择的值。指数平滑法是移动平均法的一种改进型,能适应比较复杂的变化情况,要求的历史数据也较少,是进行短期预测经常采用的一种方法。(
18、3)趋势预测法 一个经济变量在一定时期内大致沿某一趋势呈线性或非线性变化,以这类问题为研究对象,预测事物未来发展趋势的方法,称为趋势预测法。30 1)线性趋势预测。当经济变量在某一时间内近似呈线性趋势时,我们可把时间的周期数作为自变量x,把所研究经济变量在各个时期的数值作为变量y,则线性趋势预测模型为:Y=a+bx(6-4)式中a、b为待定的系数。利用最小二乘法,a、b分别由下式确定:式中N为数据点数:(i1N)表示实际数据点。31 根据时间序列的特点,我们可按下述方法将时间周期适当取值,使 从而使计算简化。当周期数为奇数,我们可以以中间一期为原点,则X的数列为一3,一2,一1,0,1,2,3
19、,。当周期数为偶数时,可以以中间二期之间的点为原点,则X的数列为一5,一3,一1,1,3,5。这样 由上述计算公式简化为;32 例65 某建筑企业某年前8个月每月竣工面积的统计资料如下,试用趋势预测法预测9,10月份的可能竣工面积。竣工面积统计表 表6-5 解 首先根据统计资料绘出趋势图:从图63可以看出数据点的分布呈线性趋势,建立预测模型:Y=a+bx 列表计算如表66:月份1 2 3 4 5 6 7 8竣工面积(100m)42 43.85 45.83 48.03 50.6 52.8 54.3 56.333 线性趋势计算表 表6-6 则 月 份1 42-7 49-2942 43.83-5 2
20、5-219.153 45.83-3 9-137.494 48.03-1 1-48.035 50.6 1 1 50.66 52.8 3 9 158.47 54.3 5 25 271.58 56.3 7 49 394.1合 计393.69 0 168 175.9334 将a,b值代入预测模型:Y=a+bx=49.21+1.05x 9月份预测值y=49.21+1.059=58.66(100m)10月份预测值y=49.21+1.0511=60.76(100m)6055504540竣工面积1 2 3 4 5 6 7 8月份图6-3 数据分布图35 2)非线性趋势。如果某经济变量在不同时期的增减变化量不是
21、等量,则其发展趋势就表现为非线性。对这种情况,一般要先将历史数据在图上标识出来,观察数据点的分布趋势,或者通过数据分析确定出变化规律,然后再拟合成近似的曲线方程进行预测。例如指数曲线趋势预测,若经济变量在各时间周期的增长率大体相同,则其增长变化趋势表现为指数曲线规律,则其方程式为:y=abx(6-7)利用对数运算,并令:y=lgy,A=lga,B=lgb 则式(67)变为:y=A+Bx 这样就可利用直线趋势的方法进行预测了。36 例66l 某企业近年来全员劳动生产率如表67所示。试预测1995年的全员劳动生产率。全员劳动生产率统计数据 表6-7 因历年增长率比较接近,可采用指数曲线趋势法进行预
22、测。有关数据计算如表68。指数曲线趋势预测计算表 表6-8见下页年 份1990 1991 1992 1993 1994全员劳动生产率(元)5113 5370 5630 5910 6209较上年增长(%)5.03 4.84 4.97 5.0637 指数曲线趋势预测计算表 表6-8 根据式(66)年 份 全员劳动生产率1990 5113 3.7087-2 4-7.41741991 5370 3.7300-1 1-3.73001992 5630 3.7505 0 0 01993 5910 3.7716 1 1 3.77161994 6209 3.7930 2 4 7.5860合 计28232 18.
23、7538 0 10 0.210238 故趋势方程为 y=3.7508+0.0210 x 1995年相应于x3,其相应的预测值计算如下:y=3.7508+0.02103=3.8138(4)季节性变动的预测 在建筑企业的生产经营管理活动中,经常会出现季节性变动的现象,为了适应生产的要求,搞好均衡生产,就有必要掌握这种季节性变动的规律。39 例67 某企业19921995年各月的盈利水平如表69,预测1996年该企业各月盈利水平。解 绘制数据点分布图,确定变动性质。根据表69的数据,可绘出图64,该企业的盈利水平是以年为周期的季节性变动,并呈递增的总趋势。40 某企业各月的盈利水平统计表 表6-9
24、年 份月 份 合计1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12199210 12 14 18 20 22 17 18 16 18 14 12191199311 14 16 21 23 21 18 20 18 19 16 14211199413 15 18 24 27 26 23 18 19 22 18 15238199516 16 21 25 30 27 28 20 19 21 19 17259合计50 57 69 88 100 96 86 76 72 80 67 58899月平均12.50 14.25 17.25 22 25 24 21.5 19 18 20 16.75 14.522
25、4.75季节系数(%)66.74 76.08 92.10 117.46 133.48 128.14 114.79 101.44 96.1 106.78 89.43 77.42预测值15.71 17.9 21.68 27.65 31.42 30.16 27.02 23.88 22.62 25.14 21.05 18.22282.541 42 确定长期趋势变动 本例中长期趋势变动为线性趋势,其趋势预测模型为ya+bx。列表计算如表610所示;根据式(66)求得:则 y=224.75+11.55x 1996年相应的x5,故1996年的盈利水平为 y=224.75+11.555282.543 趋势预测
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