物流成本预测

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1、目录1企业物流成本预测的现状和问题11.1物流成本预测定义11.2物流成本预测的意义21.3物流成本预测的步骤3（1）确定预测目标3（2）收集预测资料3（3）建立预测模型3（4）评价与修正预测值33物流成本预测的方法33.1时间序列预测法33.2回归分析法34基于回归分析法对煤炭企业物流成本预测44.1企业背景介绍44.2数据收集44.3回归分析预测44.3.1物流成本与自变量的一元线性回归44.3.2多元线性回归的多重共线性判断54.3.3多重共线性的排除74.3.4模型残差分析85结论11参考文献1211物流成

2、本预测1企业物流成本预测的现状和问题1.1物流成本预测定义物流成本预测是企业物流成本综合管理与控制、规划和决策的基础。根据历史和现在的信息资料，运用统计学和预测科学的方法，通过分析对未来物流成本水平及发展趋势进行预计和测算。掌握物流成本的未来状况，以便及时采取相应的对策，对煤炭生产企业的物流成本进行控制，有效地控制各种影响因素，达到降低物流成本、提高企业效益的目的。1.2物流成本预测的意义（1）物流成本预测为企业物流成本决策提供依据11通过物流成本预测，可以为企业物流成本决策的制定提供大量的数据和资料，特别是有关企

3、业所处的市场环境及其发展变化趋势的资料。（2）物流成本预测为确定目标成本打下基础目标成本的正确制定是以成本预测为依据的，只有基于科学的方法预测的成本的基础上，目标成本的确定才具有实际意义。（3）物流成本预测可提高企业的经济效益经济效益是企业经营活动的根本，提高经济效益是经营管理的目标。而搞好经营管理的条件之一就是积极做好市场预测工作。1.3物流成本预测的步骤（1）确定预测目标明确的目标包括物流成本的范围、时间等，以及企业欲达到的总目标。（2）收集预测资料物流成本指标是综合性指标，包括企业的生产组织、经营管理和生产技

4、术等。所以尽可能全面地收集资料，进行预处理。（3）建立预测模型在数据加工处理的基础上，建立科学的预测模型。（4）评价与修正预测值要对不同的结果进行比较和分析判断，选择合适的模型并修正。3物流成本预测的方法一般有两类物流成本预测方法，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。3.1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　　

5、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，Dn11−1表示本期实际值，a为平滑数(其取值范围为0

6、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。4基于回归分析法对煤炭企业物流成本预测4.1企业背景介绍公司于2006年9月18日正式成立，现有注册资金10.8亿元人民币，是一家集煤炭生产、洗选、运输、销售为一体的现代化大型煤炭企业。矿井规模600万吨/年，公司每月产煤50万吨左右，月掘进尺度1000米左右，主营业务收入在五千多万元。4.2数据收集通过查看公司的财务会计报表，最终选定并收集到影响物流成本的仓储保管费、物流设备折旧费、车皮维护费、铁路运营费、物

7、流管理费用、综采劳务费1、生产辅助车辆费、工资、运输量，以及物流成本这些指标的数据。从我们收集到的数据信息来看，2009年，公司全年产煤625万吨，全年累计主营业务成本592875925元，全年统计的物流成本为257264298元，平均每吨煤94.86元，其中，物流成本占主营业务成本的43.39%。07、08年物流成本占主营业务成本都在40%左右。由于不同变量间的数据相差很大，在此先应用SPSS软件对数据进行标准化处理。以备后面的分析使用。4.3回归分析预测回归分析是解决一个变量和另一个变量或者一组变量之间依存关系

8、的分析方法。在论文中，因变量只有一个即物流成本，而自变量则有911个，即仓储保管费、物流设备折旧费、车皮维护费、铁路运营费、物流管理费、综采劳务费、生产辅助车辆费、工资、运输量。在此需要考虑用多少个自变量、一元回归模型是否可行等问题。4.3.1物流成本与自变量的一元线性回归一元线性回归是回归分析中最基础的模型，研究两个变量之间的线性关系，在此，首先运用SPS