水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營預測和決策和特殊情況下的投資決策

第四章水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營預測與經(jīng)營決策第一節(jié)水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營預測?一、經(jīng)營預測的重要性及其基本原則（一）經(jīng)營預測的重要性預測是以各種信息資料為依據(jù)，以正確的理論為指導，以數(shù)學方法為手段的一種科學判斷和分析方法。水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)經(jīng)營預測包括：水產(chǎn)品市場預測；漁業(yè)生產(chǎn)預測；企業(yè)經(jīng)營成果預測；水產(chǎn)技術(shù)預測等。?預測的重要意義：通過科學的預測可以掌握企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的變化動態(tài)和發(fā)展趨勢，為企業(yè)提供市場需求變化的動態(tài)信息，使企業(yè)最高決策層預知市場將為企業(yè)提供什么機會或造成什么危險，以便及早做出應(yīng)變的對策；為企業(yè)制定經(jīng)營目標和戰(zhàn)略計劃提供依據(jù)，便于企業(yè)進行生產(chǎn)組織和生產(chǎn)決策；為企業(yè)經(jīng)營成果提供指示器，便于企業(yè)進行自我診斷和自我調(diào)整；為水產(chǎn)科學技術(shù)進步做出分析和評價，便于企業(yè)推廣應(yīng)用新技術(shù)成果和進行技術(shù)改造。?（二）經(jīng)營預測的基本原則1、科學性原則2、廣泛性原則3、時間性原則4、經(jīng)常性原則?二、市場調(diào)查（一）市場調(diào)查的基本內(nèi)容和要求1、市場調(diào)查的基本內(nèi)容（1）消費需求的調(diào)查研究（2）市場經(jīng)營條件的調(diào)查研究（3）水產(chǎn)品商品分析2、市場調(diào)查的要求?（二）市場調(diào)查的組織工作1、選擇市場調(diào)查題目2、確定搜集資料的范圍和方式3、調(diào)查表和問卷的設(shè)計4、抽樣設(shè)計5、實施調(diào)查6、整理與分析調(diào)查資料7、提出調(diào)查報告8、追蹤回訪?（三）市場調(diào)查的方法1、詢問法：常用的有個別面談、集體面談，通訊調(diào)查、留置問卷等。2、觀察法：有直接觀察、行為記錄等。3、實驗法：有自設(shè)門市、市場試銷實驗等。?三、經(jīng)營預測的方法（一）簡便的預測方法1、百分比率法計算公式：Y=B×B／S式中：Y—下一年度銷售預測值B—本年度銷售實際S—上年度銷售實際?例1、某水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)上年度某種水產(chǎn)品銷售額為170萬元，本年度為210元，請預測下一年度銷售額？解：Y=B×B／S=210×210／170=259.92(萬元）即下一年度某產(chǎn)品銷售額預計為259.92萬元。?2、平均法將預測期以前的若干時期銷售量相加，求其平均值，作為下一期的預測值。簡單平均法：

-時間序列數(shù)據(jù)預測值。-時間序列數(shù)據(jù)的平均值。ai-各期的實際銷售額。N-使用資料的期數(shù)。?例2、某水產(chǎn)養(yǎng)殖場近年來水產(chǎn)品銷售額資料如下表，求1993年預期銷售額？表：年份198419851986198719881989199019911992銷售額150200220230340250300330340?

解：用簡單平均法預測：==（150+200+220+230+340+250+300+330+340）／9=236.2（萬元）即1993年預測銷售額為263.2萬元。?（二）直觀的預測方法常用的有場長（經(jīng)理）評判法、綜合判斷法、直接調(diào)查法、專家預見法等。例3.某水產(chǎn)養(yǎng)殖總公司三位有經(jīng)驗的高級管理人員對該公司下一年度銷售額判斷以后做出預測估計，資料如下表。?表人員管理人員甲管理人員乙管理人員丙預測銷售額（萬元）最高可能最低最高可能最低最高可能最低230150120280200150200160100預測概率0.30.50.20.30.60.10.30.40.3期望值168219154?三位管理人員預測的平均期望

值為：=(168+219+154)／3=180.3(萬元）則該公司決策人員可根據(jù)此平均期望值，作為本公司下一年度銷售的預測值。?（三）外推的預測方法1、移動平均數(shù)預測法（1）簡單移動平均數(shù)預測法t+1時段的預測值。--t時段的算術(shù)移動平均值。--t時段及t之前各期的實際值。n--移動平均的時期長度。可以是3、5或其他正整數(shù)。?例4.某水產(chǎn)養(yǎng)殖場近年來水產(chǎn)品銷售額資料見表3年份198419851986198719881989199019911992序號123456789銷售額150200220230340250300330340三期移動平均數(shù)190216.7263.3273.3296.7293.3323.3預測值190216.7263.3273.3296.7293.3?計算三期移動平均數(shù)依此類推，可求出各期移動平均數(shù)和預測值，結(jié)果填入表中。?(2)加權(quán)移動平均預測法用近期的經(jīng)濟資料能更多地反映經(jīng)濟變化的趨勢，故在計算移動平均數(shù)時，給予近期資料較大的權(quán)數(shù)，給予遠期資料較小的權(quán)數(shù)。權(quán)數(shù)的確定：用n表示最近一期權(quán)數(shù)，依次減1為前面各期權(quán)數(shù)。如三期，3、2、1五期，5、4、3、2、1?公式：?例5.仍用表3數(shù)據(jù)計算加權(quán)移動平均預測法。解：依此類推，將結(jié)果填入表4?表4加權(quán)移動平均預測計算表年份198419851986198719881989199019911992銷售額150200220230340250300330340三期移動平均201.7221.7283.3276.7290306.7330預測值201.7221.7283.3276.7290306.7?2、指數(shù)平滑法模型：式中：--t+1時段的預測值。--t時段的實際值。--t時段的預測值。權(quán)數(shù)。且1+（1-α）=1用文字表述模型就是t+1時段的預測值，是上一時段t的實際值和預測值的加權(quán)平均。?運用指數(shù)平滑法的關(guān)鍵在于選取值當=0時，當=1時，這就是說--即重視的作用。--即重視(上期實際值）的作用。要根據(jù)時間序列的變動規(guī)律確定值。在實際預測過程中，預測值的初始值也是由預測者估計和指定的。（1）以時間序列最初的一個值作為預測的初始值;（2）以時間序列若干期實際值的平均數(shù)作為預測初始值。?例6.仍以表3數(shù)據(jù)為例，同時為了比較取何值更合適，分別取=0.1和=0.9，以第一期的實際值作為預測初始值，將計算結(jié)果分別填入表5.年份1198419851986198719881989199019911992合計平均實際值2150200220230340250300330340預測值A(chǔ)3150155161.5168.4185.5192202.8215.5預測值B4150195217.5228.8328.9257.9295.8326.6絕對誤差A5506568.5171.664.5108127.2124.5778.397.3絕對誤差B6502512.5111.278.942.134.213.4367.345.9平方誤差A72500422546922944741601166416180155008836811046平方誤差B8250062515612365622517721170180249933124?表5中第5和第6、第7和第8行分別按平均絕對誤差和平均平方誤差計算了=0.1和=0.9時的預測誤差，預測誤差越小，說明預測越精確。計算結(jié)果表明，=0.9時，兩種誤差均小于=0.1，因此，取=0.9作為預測的權(quán)數(shù)。?3、直線趨勢預測法數(shù)學模型：式中：--預測值t-觀察期數(shù)a,b–預測參數(shù)。采用這一方法的前提是，時間序列的逐期增減量大致相同。即時間序列的發(fā)展趨勢是一條擬合直線。?關(guān)鍵是求出參數(shù)a,b,通過直線回歸方程導出。?并對a,b求偏導數(shù)，得為了計算方便，采用簡捷法求a,b值。?簡捷法求a,b值當時間序列為奇數(shù)項時，以時間序列正中一期為原點，該期為0，原點前各期為-1，-2，-3…;原點后各期為1，2，3，…。當時間序列為偶數(shù)項時，原點應(yīng)在時間序列中間兩期之間，…-5，-3，-1，0，1，3，5…，使得?于是，方程組為→?例：仍以表3數(shù)據(jù)為例。時間（年度198419851986198719881989199019911992∑1502002202303402503003303402380-4-3-2-1012340-600-600-440-2300250600990136013301694101491660?將表中有關(guān)數(shù)據(jù)代入a,b兩參數(shù)的計算公式得：?將a,b值代入方程，則直線趨勢預測模型為：現(xiàn)要預測1993年度和1994年度的水產(chǎn)品銷售額，t分別為5和6，代入上式。?1993年的預測值1994年的預測值?4.季節(jié)預測法水產(chǎn)品的季節(jié)預測是由它的生產(chǎn)和消費的季節(jié)性決定的。如鮮魚生產(chǎn)一般是春季孵化放養(yǎng)，秋季捕撈上市，這種生產(chǎn)的季節(jié)性就形成了消費的季節(jié)性。季節(jié)變動的特點：（1）有規(guī)律的；（2）每年重復的；（3）各年變動幅度相差不大。?季節(jié)模型由一套指標組成，若是按月排列的資料，由12個指標組成；按季排列的資料，由4個指標組成。季節(jié)變動預測是通過計算季節(jié)變動指數(shù)進行預測，季節(jié)變動指數(shù)的計算有好幾種方法，我們只介紹季節(jié)變差一種。?例8、下表數(shù)字代表某地農(nóng)貿(mào)市場上鮮魚的三年成交量，現(xiàn)要求預測下年度各月的成交量。月年123456789101112合計198759.155.050.246.946.246.146.547.249.558.164.466.2635.4198865.663.259.255.754.353.754.054.856.362.669.171.9720.4198972.570.36968.266.964.16767.96971.774.578.8839.9?上表顯示，鮮魚成交量在10月份至翌年的元月份是銷售旺季，從分年度看，1988年銷售量>1987年，而1989年又>1988年，這說明鮮魚成交量不僅在年內(nèi)表現(xiàn)為有規(guī)律的季節(jié)變動，而且在年際間表現(xiàn)為呈上升的趨勢變化。??計算步驟：

（1）首先用直線趨勢預測法求得趨勢值，見計算表年份t全年收購量（y)t2ty趨勢值1987-1635.41-635.4629.6419880720.400731.9119891839.91839.9834.18合計02195.72204.52195.73?求出a=y/n=2195.7/3=931.9b=ty/t2=204.5/2=102.25預測公式為：=731.9+102.25t?1990年年成交量預測值t=2=731.9+102.25×2=936.4由于要預測下一年各月的成交量，計算月平均月平均趨勢值=936.4/12=78.033?季節(jié)變差=同月平均數(shù)-月總平均數(shù)（3）進行預測各月預測值=月平均預測值+季節(jié)變差下一年度元月份預測值=78.033+4.65=82.69依次類推，得到1990年各月份預測值，填入表中。?(2)計算季節(jié)變差，采用列表計算，見下表月份123456789101112平均198759.155.050.046.946.246.146.547.249.558.164.466.2198865.663.259.255.754.353.754.054.856.362.669.171.9198972.570.36968.266.964.16767.96971.774.578.8同月平均數(shù)65.7362.8359.4756.9356.9354.6355.8356.6358.2764.1369.3372.361.08季節(jié)變差4.651.75-1.61-4.15-4.15-6.45-5.25-4.45-2.813.058.2511.22月預測值82.6979.7976.4373.8973.8971.5972.7973.5975.2381.0986.2989.26?（四）因果預測法A、一元線性回歸1、什么叫回歸回歸分析是研究變量和變量之間的依賴關(guān)系的一種數(shù)學方法。研究兩個變量之間的關(guān)系—一元回歸分析。研究三個或三個以上變量間的關(guān)系—多元回歸分析。線性回歸分析是（1）判別變量之間是否具有線性相關(guān)關(guān)系；（2）研究其線性相關(guān)的密切程度；（3）如何確定變量之間的線性表達式的一種分析方法。?2、一元線性回歸的幾何直觀3、回歸方程的求法用（xi,yi)(i=1,2,…,N)表示N組經(jīng)濟數(shù)據(jù)，并用表示所要構(gòu)造的回歸方程。?當x=xi時，y的實際值為yi，而利用這個方程計算出來的值為如果令表示y的實際值與計算值之間的誤差，即(i=1,2,…N)?定義總誤差Q為它是N個實際數(shù)據(jù)與回歸方程的計算值的誤差平方和，而回歸直線就是所有直線中，誤差的平方和Q為最小的一條直線。

?要使Q值達到極小，其必要條件是它對a和b的一階偏導數(shù)等于0，即?也即----①----②由①式得到用∑X表示,∑Y表示∑XY表示故-------③?若記的平均值為的平均值為，則③式可以寫為-----④由②式可以得到故---⑤?若記；則⑤式可寫為------⑥定義叫做X的離差平方和。叫做X、Y的離差乘積之和。這樣，就構(gòu)造出來了。為計算方便，?B、線性回歸效果的檢驗1、方差分析離差--總離差---定義總離差平方和由于所以將右端展開，得?可證明所以，為構(gòu)造回歸直線的總誤差。表示因變量Y的實際值與回歸方程的計算值間的誤差平方和。除了X對Y線性影響之外的一切因素對Y的離差引起的?；貧w值與平均值之差的平方和。反映了總離差中由于X與Y的線性關(guān)系而引起的Y的變化部分。?2、相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗從U和Q的含義推論：在Lyy中，回歸平方和所占比重越大，回歸的效果越好。U↑→回歸效果好。Q↑→回歸效果差。令用r2表示回歸平方和在總離差平方和中所占比重。?由于

將⑹代入所以又由于U是Lyy的一部分，而Q≥0，故U≤Lyy因此，r2≤1是檢驗回歸效果好壞的重要指標。?在數(shù)理統(tǒng)計中一般使用指標r即-1≤r≤1----稱為相關(guān)系數(shù)。實際問題提出后，在做回歸之前，首先用r檢驗回歸效果。?討論r取不同值的含義當r=+1或r=-1時，變量x和y完全線性相關(guān)。當x↑→y↑x與y正相關(guān)；當x↑→y↓x與y負相關(guān)。當r=0時，x與y完全沒有線性相關(guān)關(guān)系，稱完全線性不相關(guān)。這時因故b=0即所配回歸直線與x軸平等。?在大多數(shù)情況下，0<∣r∣<1，這就要在相關(guān)系數(shù)檢驗表中得到一個最低的標準。當實際問題中計算所得的r絕對值大于或等于表中相應(yīng)的r最低標準時，說明這個實際問題可以構(gòu)造出較好效果的回歸直線方程。?一般把相關(guān)的緊密程度分為：0<∣r∣<0.4稱為不相關(guān)或低度相關(guān)；0.4≤∣r∣≤0.7稱為中度相關(guān)；0.7<∣r∣<1稱為強相關(guān)。?例表中是關(guān)于11幢出租房屋的一個樣本。年代x(年）31257819102215825每周租金y(元）5032403345133014285126在這里把年代作為自變量x,每周租金作為因變量y.?作出散點圖?圖中每一點都代表一個樣本，從圖中可以看出，當年代x↗→租金y↘,它們之間大致有一個線性關(guān)系，它是一種帶有隨機性的線性關(guān)系。既然x與y有一種線性關(guān)系，則可用來近似表示兩者之間的關(guān)系。本例經(jīng)計算，回歸方程為?計算表年代X（年）31257819102215825134租金Y（元）5032403345133014285126362XY1503842002313602473003084204086503658X29144254964361100484225646252150Y225001024160010892025169900196784260167613564?由表?計算相關(guān)系數(shù)及各個離差平方和，計算過程通過下表進行編號1234567891011∑-9.18182-0.18182-7.18182-5.18182-4.181826.81818-2.181829.818182.81818-4.1818212.8181817.09091-0.909097.90910.0909112.0909-19.9091-2.9091-18.9091-4.90918.09091-6.9091-156.92560.1653-56.8017-0.4710-50.5620-135.74386.3471-185.6529-13.8347-75.6529-88.5621-757.694384.30580.0330651.578526.851317.487646.48764.760396.39677.942117.4876164.3057517.6363292.09920.826462.55390.0083146.1901396.37198.4628357.553724.0992327.281047.73551663.182?從表中得到r2=0.6668?故房屋年代與租金的方差分析結(jié)果可以由下表表示離差名稱平方和自由度方差總離差平方和N-1=10回歸平方和1剩余平方和N-2=9?C、化曲線為直線的回歸問題在實際經(jīng)濟活動中，有時兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系不是線性的，而是非線性的。在很多情況下，非線性回歸問題可以通過變量替換成形式上的線性回歸問題。再把變量替換還原就可以得到所需的曲線方程。?一、首先確定所要配的曲線類型1、根據(jù)理論分析及過去經(jīng)驗來確定變量X和Y之間的函數(shù)類型；2、根據(jù)變量X和Y的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用計算機對各種函數(shù)類型一一進行試算，從中選擇擬合程度最好的一種。3、利用作圖方法，畫出變量X和Y的散點圖，然后由圖形上分析哪種曲線最合適。（在數(shù)據(jù)較少時使用）?二、一些常用的曲線圖型及相應(yīng)變量替換公式列舉如下：1、雙曲線函數(shù)Y=a+b/x變量替換，令X*=1/X則有Y=a+bX*2、指數(shù)函數(shù)Y=debx變量替換，令Y*=lny,a=lnd則有Y*=a+bx?3、指數(shù)函數(shù)Y=deb/x

變量替換，令Y*=lnY,X*=1/X,a=lnd則有Y*=a+bX*4、對數(shù)函數(shù)Y=a+blogX變量替換，令X*=logX則有Y=a+bX*?5、冪函數(shù)Y=dXb令Y*=logY,X*=logX,a=logd則有Y*=a+bX*6、S型曲線Y=1/(a+be-x)變量替換，令Y*=1/Y,X*=e-x則有Y*=a+bX*?D、多元線性回歸1、多元線性回歸方程的求法設(shè)影響因變量的因素共有K個，共有N組數(shù)據(jù)，即Ys,X1s,X2s,…,Xks(s=1,2,…,N)

b0為常數(shù)項，bi(i=1,2,…k)分別為Y對X1,X2,…Xk的回歸系數(shù)。要確定b0,b1,b2,…bk,使得總誤差達到最小。?根據(jù)極值原理，分別對b0,b1,…bk求偏導數(shù)，并使之為零。令得-----①------②?Lij,Liy都是已知數(shù)，由①，②式可以求出回歸方程2、多元線性回歸分析方差分析剩余平方和，除去K個自變量的線性影響之外的其它因素的影響。?回歸平方和，表示所有的K個自變量對Y的離差總影響。與一元線性回歸一樣，U/Lyy↗→回歸效果好。計算出的F值可以對整個回歸進行顯著性檢驗。將計算的F值與F分布表中的相應(yīng)值進行比較，若F≥F（k,N-k-1)，則說明回歸顯著。顯著水平：=0.1，=0.05，=0.01?3、相關(guān)系數(shù)復相關(guān)系數(shù)R反映Y與X1，…Xk的線性關(guān)系密切程度。偏相關(guān)系數(shù)：在除去其它變量影響情況下，衡量變量Y與自變量X1，X2，…Xk中某一個變量之間相關(guān)關(guān)系是否密切的一種指標。?偏相關(guān)系數(shù)當K=2時，其計算公式如下Ry2.1表示在除去變量X1的影響以后，Y與X2之間的相關(guān)關(guān)系。Ry1.2表示在除去變量X2的影響以后，Y與X1之間的相關(guān)關(guān)系。?幾種特殊情況下的投資決策?設(shè)備更新決策設(shè)備更新決策是比較設(shè)備更新與否對企業(yè)的利弊。通常采用凈現(xiàn)值作為投資決策指標。設(shè)備更新決策可采用兩種決策方法，一種是比較新、舊兩種設(shè)備各自為企業(yè)帶來的凈現(xiàn)值的大??；另一種是計算使用新、舊兩種設(shè)備所帶來的現(xiàn)金流量差量，考察這一現(xiàn)金流量差量的凈現(xiàn)值的正負，進而做出恰當?shù)耐顿Y決策。?例（教材97－98頁）

方法1，新舊設(shè)備凈現(xiàn)值比較繼續(xù)使用舊設(shè)備:每年經(jīng)營現(xiàn)金流量為20萬元，凈現(xiàn)值為：NPV＝20萬元×PVIFA（10％，10）＝20萬元×6.145＝122.9萬元?使用新設(shè)備：初始投資額＝120－10－16＝94(萬元)經(jīng)營現(xiàn)金流量現(xiàn)值＝40×PVIFA(10%,10)＝40×6.145＝245.8(萬元)終結(jié)現(xiàn)金流量現(xiàn)值＝20×0.386＝7.72(萬元)凈現(xiàn)值＝－94＋245.8＋7.72＝159.52(萬元)由于使用新設(shè)備的凈現(xiàn)值大于繼續(xù)使用舊設(shè)備的凈現(xiàn)值，故采用新設(shè)備。?方法2：差量比較法初始投資額＝120－10－16＝94(萬元)經(jīng)營現(xiàn)金流量差量＝40－20＝20(萬元)經(jīng)營現(xiàn)金流量差量現(xiàn)值＝20×6.145＝122.9(萬元)終結(jié)現(xiàn)金流量現(xiàn)值＝20×0.386＝7.72(萬元)現(xiàn)金流量差量凈現(xiàn)值＝－94＋122.9＋7.72＝36.62(萬元)?設(shè)備比較決策這一決策比較購置不同設(shè)備的效益高低。一般來講，進行這一決策時應(yīng)比較不同設(shè)備帶來的成本與收益，進而比較其各自凈現(xiàn)值的高低。但有時我們也假設(shè)不同設(shè)備帶來的收益是相同的，因而只比較其成本高低即可。很多情況下，不同設(shè)備的使用期限是不同的，因此我們不能直接比較不同設(shè)備在使用期間的凈現(xiàn)值大小，而需要進行必要的調(diào)整。這種調(diào)整有兩種：一種是將不同設(shè)備的凈現(xiàn)值轉(zhuǎn)化為年金。一種是將不同設(shè)備轉(zhuǎn)化為相同的使用年限。?例：（教材98－99頁）

設(shè)備A、B的使用期間成本現(xiàn)值分別為643573元和471622元，雖然B設(shè)備的成本現(xiàn)值小于設(shè)備A，但使用期限也小于設(shè)備A，所以二著不能直接比較。方法1，等年金比較年金現(xiàn)值公式：PV＝A×年金現(xiàn)值系數(shù)所以：A＝PV/年金現(xiàn)值系數(shù)A設(shè)備的成本現(xiàn)值＝40＋6.1×PVIFA(8%,5)=40＋6.1元×3.993＝64.36萬元其年金為：A