第三章　企业预算管理
　　【思维导图】
　　
第一节　预算管理概述

　　
　　【知识点1】预算的特征
　　战略分析是企业长短期计划的基础， 而长短期计划分别导出长短期预算。
　　
　　（一）预算是以定量方式展现的计划。
　　（二）预算是特定期间的计划。
　　企业编制预算一般以年度为基础。
　　（三）预算目标必须与年度经营目标相一致。
　　（四）预算是对企业未来经营活动的安排，是企业的资源配置计划。
　　（五）预算是企业进行绩效评价和考核的一个重要依据。
　　【知识点2】预算结构
　　
　　【知识点3】预算的作用
　　1.规划作用
　　2.沟通与协调作用
　　3.监控作用
　　4.绩效评估作用
　　分工——内部不同的责任单位——冲突
　　【知识点4】预算管理的组织体系
　　（一）预算管理决策机构
　　大型企业一般会组建由高级管理人员组成的预算管理委员会。预算管理委员会是预算管理的决策机构，其成员包括企业总经理及其他高管，由董事会任命。
　　（二）预算管理日常工作机构
　　预算管理办公室是预算管理委员会的日常工作机构，在预算管理委员会的领导下工作，并向预算管理委员会报告工作。预算管理办公室具体负责预算的编制、报告、执行和日常监控、调整、考核等。
　　（三）预算执行单位
　　预算的执行单位就是分别执行运营预算或财务预算并承担相应责任最小的组织单位。
第二节　预测与年度经营目标

　　
　　【知识点1】预测技术
　　
　　（一）回归分析
　　1.双变量回归分析
　　Y＝f（X）
　　2.多元回归分析
　　
　　双变量回归分析的计算公式：
　　
　　【例3－1】某制造型企业收集了过去半年的设备维护成本和设备运行时间的数据（如表3－1所示），试图发现前者与后者的相互关系。如果七月份的设备运行时间为3 100小时，该设备的维护成本为多少？
   　 设备运行时间（小时） 设备维护成本（元）
一月 2 100 13 600
二月 2 800 15 800
三月 2 200 14 500
四月 3 000 16 200
五月 2 600 14 900
六月 2 500 15 000
　　设备维护成本为因变量Y，设备运行时间为解释变量X，对以上数据处理，结果如表3－2所示。
　 X千小时 Y千元 XY X2
一月 2.1 13.6 28.56 4.41
二月 2.8 15.8 44.24 7.84
三月 2.2 14.5 31.9 4.84
四月 3 16.2 48.6 9
五月 2.6 14.9 38.74 6.76
六月 2.5 15 37.5 6.25
N＝6 ∑X＝15.2 ∑Y＝90 ∑XY＝229. 54 ∑X2＝39.1
　　根据公式有：
　　b＝2.6（元/小时）
　　a＝8.41（千元），约为8400元。
　　Y＝8400＋2.6X
　　七月份设备维护成本的预测值
　　＝8400＋2.6×3100＝16460（元）。
　　【提示】此预测需要假设设备维护成本和设备运行时间存在线性关系，且在未来保持过去的趋势。

　　（二）时间序列分析
　　时间序列是一段时间间隔内所记录的一连串变量的数值。
　　时间序列由趋势、季节性差异、周期性差异和随机性差异等要素构成。
　　
　　趋势（T）是时间序列所记录数值的长期走势。
　　时间序列的实际记录结果（Y）往往偏离趋势值，产生偏离的原因包括季节性差异、周期性差异和随机性差异。
　　季节性差异（SV）是由于不同的年份、不同的日期或不同时刻所导致的时间序列数据的短期震荡波动。季节性差异并不局限于季节，只要是不同时间所形成的均可。
　　周期性差异（CV）是由于周期性循环所导致的中期变动。
　　随机性差异（RV）是由于非常随机的和不可预料的因素所导致的差异，例如罢工、恐怖活动和地震等。
　　时间序列通常采用移动平均法进行处理。移动平均法是从N期的时间序列数据中选取M期数据作为样本值，求其M期的算术平均数，并不断地向后移动计算，所求的平均数对应m期间的中点。使用移动平均法的目的是将时间序列中的差异去除掉，从而只留下代表趋势的一连串数据。
　　
　　时间序列的研究方法包括加法模型和乘法模型。
　　1.加法模型
　　加法模型使用绝对数来表示差异，其计算公式为：
　　Y＝T＋SV＋CV＋RV
　　2.乘法模型
　　乘法模型使用相对数来表示差异，其计算公式如下:
　　Y＝T×SV×CV×RV
　　【例3－3】某企业某产品2005－2007年中12个季度的销售数量如表3 － 5所示，要求预测2008年第一季度的销售数量。
　　本例题只考虑季节性差异SV，不考虑周期性CV差异和随机性差异RV。0501代表2005年第一季度，以此类推。
季度 0501 0502 0503 0504 0601 0602 0603 0604 0701 0702 0703 0704
销量 600 840 420 720 640 860 420 740 670 900 430 760

　　【加法模型】
　　首先求2008年第一季度的趋势值
　　步骤一：进行移动平均（移动资料期为4）
　　
　　其次，计算季节性差异。
　　①计算季节性差异（见上图）
　　②计算平均差异
　 一季度 二季度 三季度 四季度 合计
2005年 　 　 －230 62.5 　
2006年 －20 197.5 －248.75 62.5 　
2007年 －13.75 212.5 　 　 　
总计 －33.75 410 －478.75 125 　
平均差异 －16.875 205 －239.375 62.5 11.25

　　③进行调整，确保平均差异的合计数为0（因为四个季度的季节性差异合计数也应趋近于0），而上表中平均差异的合计数为11.25，不等于0，需要进行调整，将多出的11.25平均分配到每个季度，即11.25/4＝2.8125 （万件）。
　 一季度 二季度 三季度 四季度 合计
平均数 －16.875 205 －239.375 62.5 11.25
调整 －2.8125 －2.8125 －2.8125 －2.8125 －11.25
调整后 －19.6875 202.1875 －242.1875 59.6875 0
四舍五入 －20 202 －242 60 0
　　【结论】计算08年1季度的季节性差异SV为－20
　　最后，进行预测。
　　预测值Y＝趋势值T＋季节性差异SV
　　＝706.25－20＝686.25
　　【乘法模型】
　　步骤一：进行移动平均，求出趋势值和差异值
　　季节性差异＝实际记录值/趋势值
　　差异小于1，表示负差异，为淡季。
　　【提示】加法模型下：季节性差异＝实际记录值－趋势值
　　
　　步骤二：计算出平均差异。
　　由于是用相对数表示，季节性差异应该趋近于1。
　 一季度 二季度 三季度 四季度 合计
2005年 　 　 0.646 1.095 　
2006年 0.97 1.298 0.628 1.092 　
2007年 0.98 1.309 　 　 　
总计 1.95 2.067 1.274 2.087 　
平均 0.975 1.3035 0.637 1.0935 4.009

　　步骤三：进行调整（见表3－10），确保平均差异的合计数等于4（因为是4个季度，每个季度的季节性差异趋近于1，所以4个季度合计数应趋近于4）。表3－9 中合计数不等于4，需要进行如下调整：将多出的0.009平均分配到每个季度，即 0.009 /4＝0.00225。
　 一季度 二季度 三季度 四季度 合计
平均数 0.975 1.3035 0.637 1.0935 4.009
调整 －0.00225 －0.00225 －0.00225 －0.00225 －0.00225
调整后 0.97275 1.30125 0.63475 1.09125 4
四舍五入 0.97 1.3 0.64 1.09 4
　　步骤四：进行预测，
　　趋势值＝706.25
　　季节性差异＝0.97
　　预测值＝706.25×0.97＝685.06
　　（三）指数平滑法
　　指数平滑法，实质上是一种加权平均法，是以事先确定的平滑指数α及（1－ α）作为权重进行加权计算。其计算公式如下：
　　
　　如果α＝0.2，Y2＝18000，F2＝15000， 则：
　　F3＝0.2×18000＋（1－0.2）×15000＝15600
　　（四）学习曲线模型
　　学习曲线理论认为，当人们从事一项新的任务、过程和活动时，在最初不可能立刻实现效率的最大化。随着任务的不断重复，人们的经验和自信逐渐增加，最终会导致更高效和快速的生产，单位产品生产所用时间会逐渐减少。但不会无休止地减少，学习过程最终会停止，从此效率无法继续提升，停留在一个稳定状态。
　　学习曲线模型中的一个重要变量是累计平均时间。累计平均时间是指到目前为止（从第一个产品开始到现在为止）所生产的所有产品的平均时间。学习曲线理论假设每当产量翻倍时，累计平均时间始终按照一个恒定的比率递减。例如，每当 产量增加1倍，累计平均时间减少20%。
　　【例3－5】假设某工厂某产品第一件生产所需手工组装时间为100小时，存在 80%的学习曲线效果，即每当产量增加1倍，累计平均时间就减少20%，则计算结果如表3 － 12所示。
   总产量 累计平均时间 总时间 增加时间
1 100 1×100＝100 100
2 100×80%＝80 2×80＝160 160－100＝60
4 80×80%＝64 4×64＝256 256－160＝96
8 64×80%＝51.2 8×51.2＝409.6 409.6－256＝153.60


　　学习曲线模型的计算公式为：
　　
　　【例3－6】已知首件产品工时为10小时，存在80%的学习曲线率。
　　要求：
　　（1）计算100个产品总工时；
   『正确答案』100个产品的总工时
　　＝100 ×（10×100 log80%/log2） ＝227.06 （小时）

　　（2）计算第100个产品的工时；
   『正确答案』
　　第100个产品的工时＝前100个产品的总工时－前99个产品的总工时
　　＝100×（10x100 log80%/log2 ）－99×（10×99 log80%/log2 ）
　　＝227.06－225.52＝1.54 （小时）

　　（3）计算第 71个至第100个产品的总工时；
   『正确答案』
　　第71个至第100个产品的工时
　　＝前100个产品的总工时－前70个产品的总工时
　　＝100×（10×100 log80%/log2 －70×（10 ×70log80%/log2）
　　＝227. 06－178. 28＝48. 78 （小时）

　　（4）假设学习曲线效应在第100个产品时停止了，生产效率即单位产品时间从第100个产品开始将保持恒定不变，计算前150个产品的总工时。
   『正确答案』150个产品的总时间应分为两部分：
　　一部分是前100个产品的时间，其效 率是在不断提高的（即单位时间逐渐减少），这部分要遵循学习曲线效应。
　　另一部分是后50个产品（从第101第150个），每个产品的生产时间是相同的，都等于第100个产品的单位时间。
　　150个产品的生产时间
　　＝100×（10×100 log80%/log2）＋50×1.54＝304.06 （小时）

　　（五）期望值分析
　　期望值分析可用于预测，来确定预期结果和风险的最优组合。期望值分析法针对不同情况分配对应的概率（最可能的，最差的和最好的），推导出结果的预期值。其计算公式如下：
　　期望值＝∑事件结果×结果对应的概率
　　【例3－7】某公司开发一款新产品，正在考虑不同定价策略。销售价格方案分别为16元和18元，预计销量如表3－13所示。
定价为16元 定价为18元
销量（件） 概率（%） 销量（件） 概率（%）
20 000 10 8 000 10
30 000 60 16 000 30
40 000 30 20 000 30
　 　 24 000 30
　　单价为16元需要投入促销成本5 000元；单价如为18元需要投入促销成本 12 000元。每件材料成本8元，人工和变动制造费用在产量30 000以内为每件5 元，超出部分每件5.50元。固定制造费用为38 000元。
　　（1）如定价为16元，具体计算如表3－14所示。
   销量 　 单位变动成本 单价 单位贡献 总贡献 固定成本 利润 概率（%） 期望值
20 000 20 000 13 16 3 60000 43000 17000 10 1 700
30 000 30 000 13 16 3 90000 43000 47000 60 28 200
40 000 30 000 13 16 3 115000 43000 72000 30 21 600
10 000 13.5 16 2.5
　 51500


　　（2）如定价为18元，具体计算如表3－15所示。
   销量 变动成本 单价 单位贡献 总贡献 固定成本 利润 概率 期望值
8 000 13 18 5 40 000 50 000 － 10 000 10 －1 000
16 000 13 18 5 80 000 50 000 30 000 30 9 000
20 000 13 18 5 100 000 50 000 50 000 30 15 000
24 000 13 18 5 120 000 50 000 70 000 30 21 000
　 44000
　　因为定价为16元能产生最大的期望值，所以定价为16元较为合适。

　　（六）敏感性分析
　　敏感性分析是一种假设分析，通过改变某个具体的变量来确定结果对该项变量变动的敏感程度。敏感性分析可以帮助决策者确定哪些变量对最佳方案的影响至关重要。
　　如果某个变量的微小变化将导致结果发生重大改变，则表明结果对该变量敏感；如果某个变量的显著变化不能导致结果发生重大改变，则表明结果对该变量不敏感。
　　敏感性分析是企业利润预测和规划中经常使用的一种方法。例如，价格影响是否会增产不增收或收入增速远低于数量增速。
　　【例3－8】某公司对未来宏观经济情况和本公司销售情况进行预测，结果如表 3－16所示。
   经济情况 销售预测（元） 原始概率 备选概率1 备选概率2
景气 3 000 000 10 60 10
平和 2 000 000 80 30 20
低迷 600 000 10 10 70
期望值（元） 　 1 960 000 2460 000 1 120 000
　　以上结果表明，公司的预期销售额对于未来经济情况的前景预期来说非常敏感。

　　【例3－9】某公司针对新项目产品的盈利情况进行预测。如表3－17所示。
   销售收入（2 000件） 4 000
直接材料 2 000
直接人工及变动制造费用 1 000
边际贡献 1 000
增量固定成本 800
利润 200

　 目前 盈亏平衡时 变动率
固定成本 800 1000 25%
单位材料成本 1 1.1 10%
单位人工及变动制造费用 0.5 0.6 20%
销售价格 2 1.9 －5%
销售量 2000 1900 5%
　　可以看出，利润结果对销售价格和销售量较敏感。

　　（七）蒙特卡洛模拟分析
　　蒙特卡洛模拟是从赌场赌博数学发展而来的，是一种将敏感性和输入变量概率相结合的方法，首先必须确定各关键变量的概率分布，根据选出的随机数给每个变量赋值，每个变量确定以后，计算机即可产生一组相应结果，对实际情况进行穷举模拟仿真。
　　【知识点2】目标利润的规划方法
　　
　　（一）本量利分析法
　　本量利分析法也叫做盈亏平衡分析法，基于边际成本法，用来研究成本、产销 量和利润三者相互关系，通过如下公式和盈亏平衡图来确定目标利润。
　　目标利润＝目标边际贡献－固定成本费用
　　＝预计产品销量×单位边际贡献－固定成本费用
　　＝预计产品销量× （单价－单位变动成本）－固定成本费用
　　【案例】A电子企业只生产销售甲产品。2011年甲产品的生产量与销售量均为10 000件，单位售价为300元/件，全年变动成本为1 500 000元，固定成本为500 000元。预计2012年产销量将会增加到12 000件，总成本将会达到2 300 000元。假定单位售价与成本性态不变。
　　要求：
　　（1）计算A企业2012年下列指标：①息税前利润；②单位变动成本；③变动成本率；④固定成本。
　　（2）若目标息税前利润为1 750 000元，计算A企业2012年实现目标利润的销售额。
   『正确答案』
　　（1）
　　①息税前利润＝12000×300－2300000＝1300000（元）
　　②单位变动成本＝1500000/10000＝150（元/件）
　　③变动成本率＝150/300×100%＝50%
　　④固定成本＝500000（元）
　　（2）
　　目标利润销售额＝（500 000＋1750 000）/（1－50%）
　　＝4500 000（元）

　　（二）比例预算法
　　比例预算法是通过利润指标与其他相关经济指标的比例关系来确定目标利润的方法。销售利润率、成本利润率、投资报酬率等财务指标均可用于测定企业的目标利润。
销售利润率 目标利润＝预计销售收入×测算的销售利润率
测算的销售利润率可选取以前几个会计期间的平均销售利润率
成本利润率 目标利润＝预计营业成本费用×核定的成本费用利润率
核定的成本费用利润率可以选取同行业平均或先进水平来确定
投资报酬率 目标利润＝预计投资资本平均总额×核定的投资资本回报率