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物流成本预测

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

物流成本预测(Logistics Cost Forecast)

目录

[隐藏]

什么是物流成本预测

  所谓物流成本预测,就是指依据物流成本与各种技术经济因素的依存关系,结合发展前景及采取的各种措施,利用一定的科学方法,对未来期间的物流成本水平及其变化趋势作出科学的推测和估计。

  物流成本预测能使企业对未来的物流成本水平及其变化趋势做到“心中有数”,并能与物流成本分析一起为企业的物流成本决策提供科学的依据,以减少物流成本决策中的主观性和盲目性。

物流成本预测的必要性

  1、物流成本预测为企业物流成本决策提供依据。

  2、物流成本预测为确定目标成本打下基础。

  3、物流成本预测可确定最佳的物流成本投入方案。

物流成本预测的步骤

  企业在进行物流成本预测时,通常分为以下几个具体步骤:

  1、确定预测目标。

  2、搜集预测资料。

  3、建立预测模型。

  4、评价与修正预测值。

物流成本预测的方法

  一般有两类成本预测方法,分别为时间序列预测法和回归分析法。时间序列预测法又分为趋势平均法和指数平滑法。下面,我们依次进行介绍。

  1、时间序列预测法

  时间序列预测法的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,作出在统计意义上较好的预测。

  1)趋势平均法

  其基本计算公式为:

  某期预测值=最后一期移动平均数+推后期数×最后一期趋势移动平均数。

  2)指数平滑法

  设以Fn表示下期预测值,Fn − 1表示本期预测值,Dn − 1表示本期实际值,a为平滑数(其取值范围为0<a<1),则Fn的计算公式为:

  Fn = Fn − 1 + a(Dn − 1Fn − 1) = aDn − 1 + (1 − a)Fn − 1

  由上式类推下去,可得展开式:

  F_n=aD_{n-1}+a(1-a)D_{n-2}+\cdots+a(1-a)^{t-1}D_{n-t}+(1-a)^tF_{n-t}

  2、回归分析法

  回归分析法是通过对观察值的统计分析来确定它们之间的联系形式的一种有效的预测方法。从量的方面来说,事物变化的因果关系可以用一组变量来描述,因为因果关系可以表述为变量之间的依存关系,即自变量与因变量的关系。运用变量之间这种客观存在着的因果关系,可以使人们对未来状况的预测达到更加准确的程度。

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