管理會計預(yù)測機理研究論文
摘要:管理會計作為現(xiàn)代企業(yè)會計的重要分支，需要在歷史記錄、歷史分析的基礎(chǔ)上為管理者提供具有綜合性、前瞻性的預(yù)報信息。預(yù)測未來原本就是比記錄和分析更加困難的任務(wù)，在現(xiàn)代社會，多變量共變、速變、巨變的情形進一步加大了管理會計的預(yù)測任務(wù)的復(fù)雜性和不確定性，管理會計在簡單擴展知識的層次上已經(jīng)無法應(yīng)對這種復(fù)雜性和不確定性，方法論層次的創(chuàng)新可能是管理會計預(yù)測方法進一步提升的有效路徑。本文嘗試從方法論的層次探索管理會計預(yù)測方法的機理。
關(guān)鍵詞:管理會計預(yù)測機理方法論
一、預(yù)測方法和預(yù)測機理
管理會計為了向企業(yè)管理者提供具有前瞻性的預(yù)報信息，首先需要收集企業(yè)內(nèi)外的相關(guān)歷史記錄，然后從歷史記錄中發(fā)現(xiàn)事物變化的歷史規(guī)律性，在此基礎(chǔ)上才能進行關(guān)于未來的預(yù)測活動。也就是說，我們需要先獲得“關(guān)于過去的知識”，才能接著獲得“關(guān)于未來的知識”。預(yù)測的涵義就是以“關(guān)于過去的知識”為基礎(chǔ)來獲得“關(guān)于未來的知識”的過程。
在管理會計中，常用的預(yù)測方法包括趨勢預(yù)測方法、因素分析預(yù)測方法、非線性預(yù)測方法。
其中，趨勢預(yù)測方法亦可以稱作時間序列預(yù)測方法，又可具體細分為加權(quán)平均預(yù)測法、一次指數(shù)平滑預(yù)測法、布朗指數(shù)平滑預(yù)測法、三次指數(shù)平滑預(yù)測法、以時期為自變量的線性方程預(yù)測法。
因素分析預(yù)測方法亦可以稱作因果預(yù)測方法，又可具體細分為因素較多、因素數(shù)量模型化程度較低條件下的因素綜合預(yù)測法，以及因素較少、因素數(shù)量模型化程度較高條件下的多元方程預(yù)測法。
非線性預(yù)測方法亦可稱作戰(zhàn)略思維預(yù)測法，又可具體細分為粗略條件下的群體互動預(yù)測法，以及相對精確條件下的動態(tài)模型預(yù)測法。
所有這些預(yù)測方法的預(yù)測機理既有共同之處，又各具特征。共同之處是：以總結(jié)預(yù)測對象的歷史規(guī)律為基礎(chǔ)，再假設(shè)未來是歷史的復(fù)印件，歷史規(guī)律在未來依然有效；不同之處是：不同的預(yù)測方法需要在預(yù)測過程的不同階段來使用“未來是歷史的復(fù)印件”的假設(shè)前提，具體區(qū)別在下面分別予以描述。由于篇幅所限，本文重點描述的是因素分析預(yù)測方法和非線性預(yù)測方法的預(yù)測機理。
二、趨勢預(yù)測方法的預(yù)測機理
趨勢預(yù)測方法在從預(yù)測對象的歷史記錄中總結(jié)出預(yù)測對象的歷史規(guī)律以后，不再細分預(yù)測對象的影響因素，不再細究預(yù)測對象的歷史規(guī)律的成因，而是直接假設(shè)預(yù)測對象的未來規(guī)律就是預(yù)測對象的歷史規(guī)律的復(fù)印件，直接假設(shè)預(yù)測對象的歷史規(guī)律在未來依然有效。例如，商品銷售量Y為預(yù)測對象，T為時間序列數(shù)，Y＝2＋3T是人們根據(jù)當(dāng)前時點之前5期的歷史記錄數(shù)據(jù)建立的關(guān)于商品銷售量Y與時間序列數(shù)T之間的直線方程。雖然它僅僅是人們根據(jù)前5期的歷史記錄數(shù)據(jù)總結(jié)的歷史規(guī)律，但是，如果人們假設(shè)未來各時期的商品銷售量的變化仍然符合這個規(guī)律，人們就可以用這個數(shù)學(xué)模型來預(yù)測第6期、第7期等未來時點的商品銷售量，第6期的商品銷售量Y＝2＋3T＝2＋3×6＝20；第7期的`商品銷售量Y＝2＋3T＝2＋3×7＝23。
顯然，從預(yù)測機理的角度看，在那些未來相對于歷史變化性越小的領(lǐng)域或時期，趨勢預(yù)測方法的誤差就越小。
三、因素分析預(yù)測方法的預(yù)測機理
在速變的時代，在速變的領(lǐng)域，大到管理會計預(yù)測，小到個人職業(yè)預(yù)測，直接假設(shè)預(yù)測對象的未來規(guī)律就是預(yù)測對象的歷史規(guī)律的復(fù)印件的趨勢預(yù)測方法，已經(jīng)導(dǎo)致了不勝枚舉的錯誤：由于股票市場上過去多次出現(xiàn)過連續(xù)三波下跌后的大漲現(xiàn)象，企業(yè)投資者就在這一輪的三波下跌后大量買進股票，沒想到未來卻出現(xiàn)了第四波更大的下跌；連續(xù)多年出現(xiàn)的計算機專業(yè)畢業(yè)生的高就業(yè)率，引導(dǎo)人們對這個專業(yè)趨之若鶩，但很快出現(xiàn)的超低就業(yè)率又讓人們大驚失色。
為了克服這種缺陷，在管理會計領(lǐng)域采用了更具有應(yīng)用前景的因素分析預(yù)測方法。與趨勢預(yù)測方法不同的是，因素預(yù)測方法不忙于在預(yù)測對象的層次就假設(shè)歷史是未來的復(fù)印件，而是將預(yù)測機理分為四步，只有在第三步時才假設(shè)未來是歷史的復(fù)印件：第一步，先全面準(zhǔn)確地找出影響預(yù)測對象變化的諸多影響因素，并按照邏輯樹的要求準(zhǔn)確、分層次地羅列出全部影響因素，不遺漏、不重復(fù)、不交叉。
第二步，通過歷史記錄發(fā)現(xiàn)每一個影響因素的變化同預(yù)測對象的變化之間的相互關(guān)系的規(guī)律性，這種規(guī)律性不僅包括變化方向和變化數(shù)量程度的規(guī)律性，還包括影響因素的變化到預(yù)測對象發(fā)生變化的時間間隔，即傳導(dǎo)時間。如果歷史記錄具備定量計算的條件，就算出在各個記錄時點的以每一個影響因素為自變量X、以預(yù)測對象為因變量Y的彈性系數(shù)（ΔY／ΔX）。在相對特殊的情況下，還可以進一步從各個影響因素在各個記錄時點的彈性系數(shù)的變化軌跡中，推演出以各個影響因素為自變量、以預(yù)測對象為因變量的直線方程或曲線方程。
第三步，觀察各個影響因素在當(dāng)前所發(fā)生的變化，再假設(shè)在第二步已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的每一個影響因素的變化同預(yù)測對象的變化之間的相互關(guān)系的歷史規(guī)律在未來依然有效，就可以推測出每一個影響因素的變化所帶來的預(yù)測對象即將發(fā)生的變化以及這個變化的傳導(dǎo)時間，在具備定量計算的條件下，用某影響因素的變化量ΔX乘以彈性系數(shù)。
第四步，綜合全部影響因素的變化所即將帶來的預(yù)測對象的總體變化，以及這個變化的傳導(dǎo)時間。在綜合時，假設(shè)預(yù)測對象在未來的總體變化就是在第三步算出的各個影響因素的變化所帶來的預(yù)測對象的變化的代數(shù)和，其中，導(dǎo)致預(yù)測對象的數(shù)量減少的為負數(shù)，導(dǎo)致預(yù)測對象的數(shù)量增加的為正數(shù)。
以上就是因素分析預(yù)測方法的預(yù)測機理。
當(dāng)歷史記錄的數(shù)量化程度不高時，或者尋找數(shù)量模型化的歷史規(guī)律的難度過高時，人們往往零零散散收集來的統(tǒng)計指標(biāo)進行粗略的定量預(yù)測，有時甚至只做僅僅涉及變化方向的定性預(yù)測。
當(dāng)歷史記錄的數(shù)量化程度很高時，人們也嘗試建立數(shù)學(xué)模型化的歷史規(guī)律進行預(yù)測。例如，如果發(fā)現(xiàn)所有時點的彈性系數(shù)均為一個常量，人們就可以根據(jù)歷史記錄值推演出預(yù)測對象Y和影響因素X之間的數(shù)量關(guān)系的直線方程Y＝a＋bX。再例如，如果發(fā)現(xiàn)所有緊鄰兩個時點的彈性系數(shù)都按一種近似不變的比率增加，人們就可以根據(jù)歷史記錄值推演出預(yù)測對象Y和影響因素X之間的數(shù)量關(guān)系的指數(shù)曲線方程Y＝abX。再例如，如果發(fā)現(xiàn)所有緊鄰兩個時點的彈性系數(shù)的差為一個常量，人們就可以根據(jù)歷史記錄值推演出預(yù)測對象Y和影響因素X之間的數(shù)量關(guān)系的二次曲線方程Y＝a＋bX＋cX2.。
在實際運用中，為了減少預(yù)測的復(fù)雜程度，也可以將前面介紹的趨勢預(yù)測方法同因素分析預(yù)測方法結(jié)合起來使用。此時，可以先用趨勢預(yù)測方法將預(yù)測對象的未來預(yù)測值計算出來，再找出幾個最重要的影響預(yù)測對象變化的影響因素，如果發(fā)現(xiàn)哪個影響因素發(fā)生了比較明顯的變化，就按照第二步、第三步的方法計算出這個因素的變化所導(dǎo)致的預(yù)測對象的變化值，然后用這個預(yù)測對象的變化值去修正前面用用趨勢預(yù)測方法計算出來的預(yù)測值。
四、非線性預(yù)測方法的預(yù)測機理
從預(yù)測機理角度看，因素分析預(yù)測方法也有一個缺陷：在進行綜合之前，需要根據(jù)歷史記錄算出每一個影響因素單獨引起的預(yù)測對象的變化值，從而算出以每一個影響因素為自變量、以預(yù)測對象為因變量的彈性系數(shù)（ΔY／ΔX），但是，我們在實際運算時，無法從歷史記錄中找到某一個影響因素單獨引起的預(yù)測對象的變化值，我們能找到的只是現(xiàn)實環(huán)境中多種影響因素同時發(fā)揮作用時的記錄值，這必然導(dǎo)致計算的誤差。例如，企業(yè)關(guān)于銷售量的記錄都是包括價格、收入水平、消費者偏好等多種影響因素共同影響下的銷售量，你無法找到僅僅由價格因素影響時的銷售量記錄，你也無法找到僅僅由收入水平因素影響時的銷售量記錄，因此，因素分析預(yù)測方法需要我們有一定的誤差容忍度。
非線性預(yù)測方法同時吸收了趨勢預(yù)測方法和因素分析預(yù)測方法的優(yōu)勢，又避免了趨勢預(yù)測方法和因素分析預(yù)測方法的缺陷。非線性預(yù)測方法不像趨勢預(yù)測方法那樣僅僅停留在發(fā)現(xiàn)預(yù)測對象的歷史規(guī)律，非線性預(yù)測方法也不像因素分析預(yù)測方法那樣在假設(shè)其它影響因素不變的前提下分別發(fā)現(xiàn)單獨一個影響因素影響預(yù)測對象的歷史規(guī)律。
如果歷史記錄連續(xù)性強、定量化程度高，非線性預(yù)測方法可以采用相對精確的動態(tài)模型預(yù)測法的形式。為了便于從歷史記錄中發(fā)現(xiàn)全部變量共同變化時的歷史規(guī)律，你可以直接將記錄數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成直觀性更強的圖形，你也可以先對記錄數(shù)據(jù)進行再運算，從再運算的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)全部變量共同變化時的歷史規(guī)律。其中，對記錄數(shù)據(jù)的再運算又可以分為兩類，一類是對同一個變量的各期數(shù)據(jù)進行關(guān)系運算，包括計算相鄰拐點的時間間隔、相鄰拐點的量差、相鄰拐點的量變速度、逐期量差、逐期增長率、同比增長率，等等；第二類是對不同的變量進行關(guān)系運算，包括兩個數(shù)量單位相同條件下的同期量差、同期量值比率，還包括兩個數(shù)量單位不同條件下的同期逐期量差的比率、逐期增長率的比率，等等。
由于篇幅所限，這里不再展開描述。
總之，在管理會計中，趨勢預(yù)測方法、因素分析預(yù)測方法、非線性預(yù)測方法都有特定的運用環(huán)境和運用條件，從發(fā)展趨勢來看，由于統(tǒng)計計算手段和信息溝通手段的迅速進步，非線性預(yù)測方法由其預(yù)測機理所決定，將成為為為企業(yè)管理者提供具有綜合性、前瞻性預(yù)報信息的主要方法。
參考文獻：
[1]《思維方法》第四次征求意見稿，朱奇、朱一鳴合著（書稿中涉及預(yù)測的部分由朱一鳴執(zhí)筆，由朱奇審定），征求意見稿連載于光明網(wǎng)、中國改革論壇、凱迪原創(chuàng)評論
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