浅探管理会计预测功能会计毕业论文
一、预测内容由财务信息到非财务信息拓展
传统管理会计所提供的信息更多的是财务信息，而数字化经济时代由于竞争加剧，仅仅依靠基于财务信息加工而成的管理会计信息进行预决策是不够的，必须结合大量非财务信息。例如市场占有率作为非财务信息，它的变化反映了企业竞争地位的变化，在一定程度上代表了未来的现金流入量，从其变化中可以看出企业竞争地位的相对变化，起着财务信息不可替代的作用。
重要的非财务信息指标，在产品方面：市场需求量、市场占有率、产品质量、生产的弹性、顾客的满意程度、从接受订单到交付使用的时间、声誉、品牌、客户关系和销售能力（销售网络覆盖面等）；在外部竞争方面：竞争对手信息以及与企业战略相关的背景信息、企业经营业务、企业资产的范围和内容、公共关系、产业结构对企业的影响；在生产能力方面：知识能力（专利权、情报、培训）、装备能力（产能和技术水准）、技术能力（技术水平，研究开发费及其比例，研发人员及其比例）、人力资源（各类人才、企业文化、员工文化水准、人力资源和薪酬制度等）。如果管理会计报告中包括非财务信息，那么无疑会提高管理会计的相关性。
二、预测内容由短期预测到长期战略预测拓展
数字化经济要求管理会计提供大量的长期、战略性的信息，从耗散理论角度看，即“扩大负熵的信息输入，以抵减企业内部的管理熵”。支持战略管理所需的信息比经营决策和控制的信息更广泛和更复杂，数字化经济时代的数字化管理为提供这样的信息提供了可能。对收集的基本数据按不同的'战略管理阶段要求加工成战略决策有用信息，可分环境分析和企业战略能力分析所需的信息。(1)环境分析所需的信息。广义环境分析所需的信息可分为：政治和法律的、社会和文化的、技术的、地理和生态的信息。市场环境分析用的信息可分为：供应商的、顾客(买主)的、替代产品的、潜在竞争者的、供应商之间的竞争信息。(2)企业战略能力分析所需的信息。企业战略能力分析包括企业资源能力和核心能力分析。
三、增加竞争对手分析预测
超出会计主体范围本身，联系竞争者来分析企业的竞争优势，通过与外部竞争者的比较来研究本企业销售额、利润和现金流量的相对变化，对数字化经济时代管理会计更好地实现其规划功能更有意义。竞争对手分析主要是从市场的角度，通过对竞争对手的分析来考察企业的竞争地位，为企业的战略决策提供信息。竞争对手分析主要涉及以下几个问题：(1)竞争对手是谁(2)竞争对手的目标和所采取的战略措施及其成功的可能性(3)竞争对手的竞争优势和劣势(4)面临外部企业的挑战，竞争对手是如何反应的。
四、增加顾客信息分析预测
在工业时代，企业所面临的经济环境是一个相对稳态结构，产品生产表现为大批量、标准化，市场需求变化周期较长、个性化特征较少，竞争主要体现在市场占有率高低方面。与此相适应，传统管理会计把注意力集中在企业内部，并主要针对生产经营进行预测分析，通过控制产品生产成本来完成管理会计的目标。进入数字化时代后，由于信息传播、处理和反馈的速度大大加快，经济环境变化和经济竞争日益激烈，取而代之的是以快速响应顾客需求为导向的实时预测，即时为顾客提供产品或服务，以敏捷制造实现顾客的“零等待”，其目的就是为顾客创造满意，创造价值（降低顾客的成本，提高顾客的收益），使顾客获得更大的效用，由此衍生企业价值的增长。由此可见，在数字化经济下，企业的预测更多的是收集关于客户的信息。顾客信息分析包括：顾客群体和构成、顾客购买实力、支付习惯、对竞争的行为参数(产品质量、价格、销售服务、其他因素)的敏感性、需求变化的趋势、对其他产品的互补性、顾客的地理分布等。
五、预测方法的集成
管理会计运用定量和定性预测分析方法来实现预测功能。
1、定量预测法是用预测对象的有关历史数据，建立相应数学模型，推论其未来可能达到的数量值的一类预测方法。它又可分为时间序列预测法和因果关系预测法两类。时间序列预测法是以预测对象随时间变化所得到的一系列数据为依据，分析研究其变化规律，建立数学模型，获得其未来数值的方法。具体包括：移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节变动预测法等。因果关系预测法是以预测对象及其各影响因素的历史数据为依据，建立反映它们之间变化的因果关系的数学模型，并以此推论预测对象未来在特定条件下所将达到的数值的方法。包括：回归分析法、经济计量模型、投入产出法等。
2、定性预测法是以人们对预测对象的认识，了解和熟悉程度为依据，推断其未来可能状况的一类方法。包括：调查法、S曲线法、关系树法、德尔斐法和交叉影响矩阵法。数字化经济时代，数字处理能力的加强使各种预测技术和方法真正有了意义。基于数字化管理的、定量和定性分析相结合的、系统集成的预测方法是管理会计完善其规划功能的保障。
集成预测方法的运用要依预测时间和预测对象而定。从预测时间上看，短期预测相对简单，应用较为简单的定量方法如，平均法、平滑法、季节变动法、移动平均法和简单的因果回归分析法即可；中长期预测由
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