发布时间: 2016年06月01日
正保会计网校高会频道提供:2016年《高级会计实务》案例分析:预测与年度经营目标(1)。
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案例分析题
光华集团是台湾的一家食品生产企业,成立于2007年。该集团2010~2012年各个季度的销售数量(单位:万件)如下表所示:
季度 1001 1002 1003 1004 1101 1102 1103 1104 1201 1202 1203 1204
销量 30 52 64 40 32 55 62 38 34 55 68 30
销售部门打算采用乘法模型对2013年第一季度的销售量进行预测,以四个季度为单位进行移动平均之后得到的数据如下:
第一次移动平均 46.5 47 47.75 47.25 46.75 47.25 47.25 48.75 46.75
要求:
1.计算第二次移动平均值(趋势值)以及季节性差异(保留四位小数),填写下表:
季度 1003 1004 1101 1102 1103 1104 1201 1202
趋势值
实际值 64 40 32 55 62 38 34 55
季节性差异
2.计算平均差异(保留三位小数),填写下表:
一季度差异 二季度差异 三季度差异 四季度差异 合计
2010 -
2011 -
2012 -
总计 -
平均差异
3.为了确保平均差异的合计数为4,对平均差异进行必要的调整(结果保留三位小数),填写下表:
一季度差异 二季度差异 三季度差异 四季度差异 合计
平均数
调整
调整后
4.以2011年第二季度到2012年第二季度的数据计算趋势值每季度递增的数值,并且以2012年第二季度的趋势值为基础对2013年第一季度的销售量进行预测(单位为件,结果四舍五入保留整数)。
5.说明时间序列法的局限性。
季度 1003 1004 1101 1102 1103 1104 1201 1202
趋势值 46.75 47.375 47.5 47 47 47.25 48 47.75
实际值 64 40 32 55 62 38 34 55
季节性差异 1.3690 0.8443 0.6737 1.1702 1.3191 0.8042 0.7083 1.1518
一季度差异 二季度差异 三季度差异 四季度差异 合计
2010 1.3690 0.8443-
2011 0.6737 1.1702 1.3191 0.8042-
2012 0.7083 1.1518 -
总计 1.382 2.322 2.6881 1.6485 -
平均差异 0.691 1.161 1.344 0.824 4.02
一季度差异二季度差异三季度差异四季度差异合计
平均数 0.691 1.161 1.344 0.824 4.02
调整 -0.005 -0.005 -0.005 -0.005 -0.02
调整后 0.686 1.156 1.339 0.819 4
【答案与解析】
1.计算第二次移动平均值(趋势值)以及季节性差异(保留四位小数),填写下表:
季度 1003 1004 1101 1102 1103 1104 1201 1202
趋势值 46.75 47.375 47.5 47 47 47.25 48 47.75
实际值 64 40 32 55 62 38 34 55
季节性差异 1.3690 0.8443 0.6737 1.1702 1.3191 0.8042 0.7083 1.1518
2.计算平均差异(保留三位小数),填写下表:
一季度差异二季度差异三季度差异四季度差异合计
2010 1.3690 0.8443 -
2011 0.6737 1.1702 1.3191 0.8042 -
2012 0.7083 1.1518 -
总计1.382 2.322 2.6881 1.6485 -
平均差异 0.691 1.161 1.344 0.824 4.02
3.为了确保平均差异的合计数为4,对平均差异进行必要的调整(结果保留三位小数),填写下表:
一季度差异二季度差异三季度差异四季度差异合计
平均数 0.691 1.161 1.344 0.824 4.02
调整 -0.005-0.005-0.005-0.005-0.02
调整后 0.686 1.156 1.339 0.819 4
4.以2011年第二季度到2012年第二季度的数据计算趋势值每季度递增的数值,并且以2012年第二季度的趋势值为基础对2013年第一季度的销售量进行预测(单位为件,结果四舍五入保留整数)。
趋势值每季度递增的数值=(47.75-47)/4=0.1875
2013年第一季度的趋势值=47.75+0.1875×3=48.3125
2013年第一季度的预测值=48.3125×0.686=33.1424(万件)=331424(件)
5.时间序列法具有一定的局限性:
(1)时间序列法假设趋势和季节性差异之间相互独立,也就是趋势的增长与季节性差异的增长不相关;
(2)该方法假设趋势和季节性差异的历史模式在未来能够持续,这种假设往往被打破;
(3)该预测方法的可信度还取决于选取数据的数量和准确度,选取的数据样本过少或者数据不准确,会导致不合理的预测结果。
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