基于會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)技術(shù)的汽車玻璃制造企業(yè)管理研究

曾磊 高榮偉 蔣博濤 孟宏馳

（1. 哈爾濱師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 哈爾濱 150080；2. 秦皇島玻璃工業(yè)研究設(shè)計(jì)院有限公司 秦皇島 066001）

0 引言

隨著“雙碳”目標(biāo)的不斷推進(jìn)，新能源汽車在不斷動(dòng)搖和取代著傳統(tǒng)燃油車的地位，無人駕駛技術(shù)將開辟新的用戶群體，智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展將使自駕出行更通暢，同時(shí)隨著人們生活水平的不斷提高，三四線城市及城鎮(zhèn)汽車需求市場(chǎng)將被不斷打開。因此，在環(huán)境、科技、經(jīng)濟(jì)等多因素助推下，未來乘用汽車市場(chǎng)商機(jī)可期。而作為汽車重要組成部件的汽車玻璃也將迎來前所未有的機(jī)遇，本文應(yīng)用汽車玻璃制造企業(yè)的往期財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，采用會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)的理論和方法，探討汽車玻璃生產(chǎn)企業(yè)的成本、利潤及現(xiàn)金流量的未來發(fā)展趨勢(shì)，以期為相關(guān)企業(yè)的經(jīng)營、管理及生產(chǎn)活動(dòng)提供有益參考。

1 會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)

會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)是財(cái)會(huì)人員對(duì)會(huì)計(jì)對(duì)象未來發(fā)展的一種預(yù)先反應(yīng)，是企業(yè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)管理與生產(chǎn)管理的重要依據(jù)和手段，其原理是利用已取得的會(huì)計(jì)信息，采用定性或者定量的分析理論和方法產(chǎn)生未來的會(huì)計(jì)信息，從而判斷、推測(cè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的發(fā)展變化趨勢(shì)，用以指導(dǎo)和調(diào)節(jié)生產(chǎn)、經(jīng)營活動(dòng)，謀求企業(yè)的最佳經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益［1］。

會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)方法主要有定性會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)法與定量會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)法。定性會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)法一般有德爾菲法、主觀概率法、情景分析預(yù)測(cè)技術(shù)等，主要依靠預(yù)測(cè)人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷分析能力對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的發(fā)展性質(zhì)和趨勢(shì)加以評(píng)估和推測(cè)，定性會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)法多用于歷史資料不足、影響因素復(fù)雜或者數(shù)據(jù)處理極其繁雜的情況。定量會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)法一般有時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù)、因果預(yù)測(cè)技術(shù)、灰色預(yù)測(cè)技術(shù)等。該方法主要依托企業(yè)或者經(jīng)濟(jì)實(shí)體在過去經(jīng)營期間中較為完備的各種歷史會(huì)計(jì)信息，運(yùn)用一定的模型或公式對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來發(fā)展趨勢(shì)做出定量測(cè)算的一種方法。在實(shí)踐中可以將定量預(yù)測(cè)法與定性預(yù)測(cè)法結(jié)合運(yùn)用，以便對(duì)事物未來的發(fā)展變化做出科學(xué)預(yù)測(cè)。

我國早在上世紀(jì)就開始了會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)的相關(guān)研究。熊振華［2］以補(bǔ)償貿(mào)易為研究背景，提出了開展補(bǔ)償貿(mào)易前，要做大量的準(zhǔn)備工作，而其中又以開展會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)最為重要，他認(rèn)為會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)是處理補(bǔ)償貿(mào)易中復(fù)雜經(jīng)濟(jì)問題的重要手段，更是科學(xué)決策的依據(jù)。邱學(xué)文［3］認(rèn)為：會(huì)計(jì)資料不僅反映過去的經(jīng)營成果，同時(shí)還可以借助財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的相關(guān)分析對(duì)企業(yè)未來的生產(chǎn)經(jīng)營前景進(jìn)行預(yù)測(cè)，以更好地決策生產(chǎn)經(jīng)營的相關(guān)事項(xiàng)。

2 探索會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)在汽車玻璃生產(chǎn)企業(yè)的運(yùn)用

具有明顯上下游產(chǎn)業(yè)并處于產(chǎn)業(yè)鏈中游的汽車玻璃制造企業(yè)，其財(cái)務(wù)狀況影響因素眾多，因此，運(yùn)用現(xiàn)有會(huì)計(jì)信息對(duì)未來的會(huì)計(jì)信息進(jìn)行提前預(yù)測(cè)顯得尤為重要。本文使用定量分析預(yù)測(cè)技術(shù)，借助某汽車玻璃制造企業(yè)的往期財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，從微觀經(jīng)濟(jì)的角度出發(fā)，進(jìn)行企業(yè)未來的成本、利潤與現(xiàn)金流量預(yù)測(cè)。

2.1 成本預(yù)測(cè)

2.1.1 模型選取

成本預(yù)測(cè)部分選取灰色預(yù)測(cè)模型［4］。

2.1.2 建模

設(shè)原始數(shù)列x（0）共 有n個(gè)觀察值，分別為x（0）（1）、x（0）（ 2）、x（0）（ 3）、……x（0）（n）。

由于原始數(shù)列具有極強(qiáng)的隨機(jī)性，將其進(jìn)行依次累加生成（1-AGO），得出x（1）（1）、x（1）（2）、x（1）（ 3）、……x（1）（n）。

（1）數(shù)據(jù)光滑檢驗(yàn)及建模

將原始數(shù)列的觀察值表示為x（k），則數(shù)據(jù)光滑比公式為：

（2）確定模型背景值

2.1.3 代入數(shù)值——實(shí)際預(yù)測(cè)

A公司近9個(gè)季度營業(yè)總成本如表1所示。

表1 A公司營業(yè)總成本數(shù)據(jù) 億元

將A公司近9個(gè)季度營業(yè)總成本作為9個(gè)觀察值，并由此確定一次累加生成序列（1-AGO）、光滑比以及模型背景值，相關(guān)數(shù)據(jù)見表2［5］。

表2 觀察值、一次累加生成序列、光滑比及模型背景值

表3 和 的數(shù)值

表3 和 的數(shù)值

＾a ＾b-0.01827 47.06006

求解一次累加生成序列預(yù)測(cè)值以及成本預(yù)測(cè)值，結(jié)果見表4。

預(yù)測(cè)結(jié)果：根據(jù)灰色預(yù)測(cè)模型（GM（1，1）模型），求得2022年第四季度A公司的營業(yè)總成本約為56.00億元人民幣。

2.2 利潤預(yù)測(cè)

匯總A公司近9個(gè)季度的銷售額和稅前利潤額，見表5。

表5 A公司銷售額和稅前利潤額相關(guān)數(shù)據(jù)

2.2.1 預(yù)測(cè)方法

采用銷售利潤率法進(jìn)行利潤預(yù)測(cè)。

2.2.2 模型選取與構(gòu)建

鄭勇［1］認(rèn)為：移動(dòng)平均法主要針對(duì)企業(yè)短期未來的預(yù)測(cè)，這樣可以在很大程度上減少短期內(nèi)的不確定因素帶給企業(yè)的損失。因此，本文采用移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)A公司的銷售額。

移動(dòng)平均法公式為：

2.2.3 銷售額預(yù)測(cè)

根據(jù)上述模型，A公司2022年第四季度、2023年第一季度以及第二季度的銷售額的觀察值與預(yù)測(cè)值見表6。

表6 A公司銷售額預(yù)測(cè)數(shù)據(jù) 億元

2.2.4 計(jì)算平均利潤率

由表6數(shù)據(jù)可計(jì)算出2020年第三季度～2022年第三季度的平均銷售利潤率為18%。

2.2.5 預(yù)測(cè)2022年第四季度～2023年第二季度的利潤水平

預(yù)測(cè)公式為：預(yù)測(cè)利潤額＝當(dāng)期預(yù)測(cè)銷售額×平均銷售利潤率

相關(guān)預(yù)測(cè)見表7。

表7 A公司利潤水平預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

2.3 現(xiàn)金流量預(yù)測(cè)

現(xiàn)金流量是企業(yè)一定時(shí)期之內(nèi)的現(xiàn)金流入和流出的數(shù)量，記錄了企業(yè)在銷售商品、提供勞務(wù)、購買商品與勞務(wù)以及對(duì)外出資等活動(dòng)中的資金流動(dòng)情況。因此，現(xiàn)金流量預(yù)測(cè)的目的是合理規(guī)劃企業(yè)的收支，協(xié)調(diào)現(xiàn)金收支與投資、籌資以及經(jīng)營活動(dòng)的關(guān)系，為現(xiàn)金控制提供有益的參考。

2.3.1 數(shù)據(jù)整理

根據(jù)A公司披露的報(bào)表數(shù)據(jù)，整理其2014年第一季度至2022年第三季度的“經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量”，見表8。

表8 A公司經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量統(tǒng)計(jì) 億元

2.3.2 運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行建模及預(yù)測(cè)

（1）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

以“經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量”為變量，以2014年第一季度至2022年第三季度為時(shí)間軸。由于時(shí)間序列并不平穩(wěn)，故對(duì)因變量“經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量”進(jìn)行了季節(jié)性一階差分調(diào)整，調(diào)整后的時(shí)間序列在平穩(wěn)性上有所提升。圖1為經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量折線圖。

圖1 經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量折線圖（進(jìn)行了季節(jié)性一階差分）

（2）模型的識(shí)別和建立

進(jìn)行ACF和PACF檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2、圖3所示。

圖2 季節(jié)性1階差分序列ACF圖

圖3 季節(jié)性1階差分序列PACF圖

由圖2、圖3可知，現(xiàn)金流量序列的樣本自相關(guān)與偏自相關(guān)系數(shù)很快落入置信區(qū)間，故現(xiàn)金流量序列趨勢(shì)基本消除，表明現(xiàn)金流量序列可以直接建立ARIMA模型。由于平穩(wěn)性檢驗(yàn)中對(duì)因變量進(jìn)行了季節(jié)性的一階差分，故模型的“d”值為1。而且，由于ACF圖與PACF圖均從第二階落入置信區(qū)間，故模型的“p”值與“q”值均為1。由于只進(jìn)行了季節(jié)性一階差分，故模型為ARIMA（0，0，0）（1，1，1）。

（3）預(yù)測(cè)

根據(jù)上述模型對(duì)A公司2022年第四季度至2023年第四季度的經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，其擬合結(jié)果如圖4所示。

圖4 ARIMA（0，0，0）（1，1，1）模型擬合與預(yù)測(cè)圖

從圖4中可以看出，實(shí)際值與擬合值的差距較小，因而證明該模型的擬合程度較好，能夠較為良好地對(duì)A公司2022年第四季度至2023年第四季度的經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量的實(shí)際情況進(jìn)行預(yù)測(cè)［6］。

利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)A公司2022年第四季度至2023年第四季度經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量的預(yù)測(cè)分別為：56.55、19.37、32.02、45.32、58.21億元，見表9。

表9 A公司經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量預(yù)測(cè) 億元

3 建議與展望

本文運(yùn)用定量分析的會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)方法，通過建模對(duì)企業(yè)未來會(huì)計(jì)期間的成本、利潤以及現(xiàn)金流量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。為了提高企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的競(jìng)爭(zhēng)力，降低企業(yè)未來的實(shí)際運(yùn)行成本，增加現(xiàn)金流量，提高企業(yè)的利潤率，提出如下建議：

（1）加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理。第一、企業(yè)的財(cái)務(wù)管理活動(dòng)圍繞著“企業(yè)價(jià)值最大化或股東財(cái)富最大化”這個(gè)目標(biāo)進(jìn)行。財(cái)務(wù)管理活動(dòng)綜合考量全球政治環(huán)境、金融環(huán)境、法律環(huán)境及可持續(xù)發(fā)展的影響與約束。第二、做好財(cái)務(wù)預(yù)算與財(cái)務(wù)控制。在預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上做好財(cái)務(wù)決策，對(duì)未來一定期間的財(cái)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行規(guī)劃與安排，明確財(cái)務(wù)目標(biāo)，確立預(yù)算指標(biāo)，編制財(cái)務(wù)計(jì)劃；在財(cái)務(wù)預(yù)算期間對(duì)預(yù)算和計(jì)劃進(jìn)行追蹤監(jiān)督，適時(shí)調(diào)整修正，以保證財(cái)務(wù)預(yù)算目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)。第三、做好預(yù)測(cè)、決策、預(yù)算管理循環(huán)的總結(jié)、分析、評(píng)價(jià)工作，使本行業(yè)乃至本企業(yè)的預(yù)測(cè)、決策、財(cái)務(wù)預(yù)算機(jī)制趨于完善。

（2）加強(qiáng)生產(chǎn)管理。作為生產(chǎn)型企業(yè)，產(chǎn)品的產(chǎn)、質(zhì)量是企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中得以生存的保證，同時(shí)也是企業(yè)財(cái)務(wù)目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)的前提。因此，加強(qiáng)企業(yè)的生產(chǎn)管理至關(guān)重要，具體體現(xiàn)在：第一、在“雙碳”背景下，推進(jìn)綠色發(fā)展模式，降低生產(chǎn)過程的能源消耗，提前為降低碳排放成本、推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展布局，為改善全球環(huán)境及應(yīng)對(duì)氣候危機(jī)貢獻(xiàn)企業(yè)的積極能動(dòng)力。第二、實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，優(yōu)化生產(chǎn)過程工藝及裝備，為降碳提供可行的路徑，為提高產(chǎn)品產(chǎn)、質(zhì)量提供技術(shù)保證，以期產(chǎn)品以優(yōu)異的質(zhì)量和生產(chǎn)成本贏得強(qiáng)勁的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。第三、加強(qiáng)產(chǎn)品缺陷及事故檔案管理，建立健全缺陷及事故的應(yīng)急預(yù)案及應(yīng)急機(jī)制，為提高產(chǎn)品質(zhì)量和穩(wěn)定生產(chǎn)奠定基礎(chǔ)。第四、建立健全生產(chǎn)設(shè)備的定期維護(hù)保養(yǎng)及巡檢機(jī)制，為安全、穩(wěn)定生產(chǎn)提供保障。第五、加強(qiáng)企業(yè)自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)水平及遠(yuǎn)程集中控制水平，提高生產(chǎn)效率。

在完善的財(cái)務(wù)管理和生產(chǎn)管理機(jī)制的共同支持與保障下，積極踐行綠色可持續(xù)發(fā)展理念，企業(yè)必將蓬勃發(fā)展，實(shí)現(xiàn)社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益的同步提升。