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淺探管理會計預測功能會計畢業論文
一、預測內容由財務信息到非財務信息拓展
傳統管理會計所提供的信息更多的是財務信息，而數字化經濟時代由于競爭加劇，僅僅依靠基于財務信息加工而成的管理會計信息進行預決策是不夠的，必須結合大量非財務信息。例如市場占有率作為非財務信息，它的變化反映了企業競爭地位的變化，在一定程度上代表了未來的現金流入量，從其變化中可以看出企業競爭地位的相對變化，起著財務信息不可替代的作用。
重要的非財務信息指標，在產品方面：市場需求量、市場占有率、產品質量、生產的彈性、顧客的滿意程度、從接受訂單到交付使用的時間、聲譽、品牌、客戶關系和銷售能力（銷售網絡覆蓋面等）；在外部競爭方面：競爭對手信息以及與企業戰略相關的背景信息、企業經營業務、企業資產的范圍和內容、公共關系、產業結構對企業的影響；在生產能力方面：知識能力（專利權、情報、培訓）、裝備能力（產能和技術水準）、技術能力（技術水平，研究開發費及其比例，研發人員及其比例）、人力資源（各類人才、企業文化、員工文化水準、人力資源和薪酬制度等）。如果管理會計報告中包括非財務信息，那么無疑會提高管理會計的相關性。
二、預測內容由短期預測到長期戰略預測拓展
數字化經濟要求管理會計提供大量的長期、戰略性的信息，從耗散理論角度看，即“擴大負熵的信息輸入，以抵減企業內部的管理熵”。支持戰略管理所需的信息比經營決策和控制的信息更廣泛和更復雜，數字化經濟時代的數字化管理為提供這樣的信息提供了可能。對收集的基本數據按不同的戰略管理階段要求加工成戰略決策有用信息，可分環境分析和企業戰略能力分析所需的信息。(1)環境分析所需的信息。廣義環境分析所需的信息可分為：政治和法律的、社會和文化的、技術的、地理和生態的信息。市場環境分析用的信息可分為：供應商的、顧客(買主)的、替代產品的、潛在競爭者的、供應商之間的競爭信息。(2)企業戰略能力分析所需的信息。企業戰略能力分析包括企業資源能力和核心能力分析。
三、增加競爭對手分析預測
超出會計主體范圍本身，聯系競爭者來分析企業的競爭優勢，通過與外部競爭者的比較來研究本企業銷售額、利潤和現金流量的相對變化，對數字化經濟時代管理會計更好地實現其規劃功能更有意義。競爭對手分析主要是從市場的角度，通過對競爭對手的分析來考察企業的競爭地位，為企業的戰略決策提供信息。競爭對手分析主要涉及以下幾個問題：(1)競爭對手是誰(2)競爭對手的目標和所采取的戰略措施及其成功的可能性(3)競爭對手的競爭優勢和劣勢(4)面臨外部企業的挑戰，競爭對手是如何反應的。
四、增加顧客信息分析預測
在工業時代，企業所面臨的經濟環境是一個相對穩態結構，產品生產表現為大批量、標準化，市場需求變化周期較長、個性化特征較少，競爭主要體現在市場占有率高低方面。與此相適應，傳統管理會計把注意力集中在企業內部，并主要針對生產經營進行預測分析，通過控制產品生產成本來完成管理會計的目標。進入數字化時代后，由于信息傳播、處理和反饋的速度大大加快，經濟環境變化和經濟競爭日益激烈，取而代之的是以快速響應顧客需求為導向的實時預測，即時為顧客提供產品或服務，以敏捷制造實現顧客的“零等待”，其目的就是為顧客創造滿意，創造價值（降低顧客的成本，提高顧客的收益），使顧客獲得更大的效用，由此衍生企業價值的增長。由此可見，在數字化經濟下，企業的預測更多的是收集關于客戶的信息。顧客信息分析包括：顧客群體和構成、顧客購買實力、支付習慣、對競爭的行為參數(產品質量、價格、銷售服務、其他因素)的敏感性、需求變化的趨勢、對其他產品的互補性、顧客的地理分布等。
五、預測方法的集成
管理會計運用定量和定性預測分析方法來實現預測功能。
1、定量預測法是用預測對象的有關歷史數據，建立相應數學模型，推論其未來可能達到的數量值的一類預測方法。它又可分為時間序列預測法和因果關系預測法兩類。時間序列預測法是以預測對象隨時間變化所得到的一系列數據為依據，分析研究其變化規律，建立數學模型，獲得其未來數值的方法。具體包括：移動平均法、指數平滑法、趨勢外推法、季節變動預測法等。因果關系預測法是以預測對象及其各影響因素的歷史數據為依據，建立反映它們之間變化的因果關系的數學模型，并以此推論預測對象未來在特定條件下所將達到的數值的方法。包括：回歸分析法、經濟計量模型、投入產出法等。
2、定性預測法是以人們對預測對象的認識，了解和熟悉程度為依據，推斷其未來可能狀況的一類方法。包括：調查法、S曲線法、關系樹法、德爾斐法和交叉影響矩陣法。數字化經濟時代，數字處理能力的加強使各種預測技術和方法真正有了意義。基于數字化管理的、定量和定性分析相結合的、系統集成的預測方法是管理會計完善其規劃功能的保障。
集成預測方法的運用要依預測時間和預測對象而定。從預測時間上看，短期預測相對簡單，應用較為簡單的定量方法如，平均法、平滑法、季節變動法、移動平均法和簡單的因果回歸分析法即可；中長期預測由
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