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経営統計 ビジネス予測を中心に ( FMV: My Computer: home: My_Documents: intro _b_stats2.ppt). 小島 平夫 経営統計学担当 経済学博士 ( 九州大学 ), M. B. A. ( 米国カーネギーメロン大学 ) http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/. 以下の順で話を進めます (クリックして,各スライドへ飛ぶことができます). 企業経営と ビジネス予測 < 企業財務情報の将来予測 > との関わり 合い 統計学エッセンス: 国際経営データを例に ビジネス予測の技法: Excel による
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経営統計ビジネス予測を中心に(FMV: My Computer: home: My_Documents: intro_b_stats2.ppt) 小島 平夫 経営統計学担当 経済学博士 (九州大学), M. B. A. (米国カーネギーメロン大学) http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/
以下の順で話を進めます(クリックして,各スライドへ飛ぶことができます)以下の順で話を進めます(クリックして,各スライドへ飛ぶことができます) • 企業経営とビジネス予測<企業財務情報の将来予測>との関わり合い • 統計学エッセンス:国際経営データを例に • ビジネス予測の技法:Excelによる • おわりに:参考文献,など
企業経営とビジネス予測<企業財務情報の将来予測>の関わり合い企業経営とビジネス予測<企業財務情報の将来予測>の関わり合い • ビジネス予測が組み込まれた,経営の流れ • 『経営学総論』新版(以下、テキスト)第8章 p.108 の図1: • http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/figs.html#A1 • 上図では,経営を,以下の四つから成るシステム,として捉える: • インプット(投入) • 経営資源 • 経営プロセス(経営資源を処理する過程) • 詳細は,テキスト第2章以降で概説 • アウトプット(産出/成果) • フィードバック(修正のための経営コントロール) • 経営を,Plan - Do - See - Feedbackとして捉えると: • http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/figs.html#A2
統計学エッセンス (1) • 「エッセンス」の詳細(経営データの表、そのデータを使った統計分析例、など)は、テキストあるいは次のウェブページに載せてます:http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/EssentialsStats.html • 経営データとは:国際経営データを例に(テキスト pp.110-111) • 表1 海外進出日本企業の売上高データ:横断面データ(2000年度実績) • データを整理する<1>:データの中心を調べる(テキスト pp.111-112) • 平均値(=算術平均),中央値,最頻値 • データを整理する<2>:データのばらつきを調べる(テキスト p.112) • 分散,標準偏差,範囲
統計学エッセンス (2) • データを整理する<3>:データの度数分布表,ヒストグラムを作り描く(テキスト p.112) • データの分布の様子: • 左右対称? • 尖(とが)っている? • 歪(ゆが)んでいる? • 理想:Yes, No, No:正規(せいき)分布 • 分布の様子を目視観察する
統計学エッセンス (3) • 時系列データを整理する<4>:中心を調べる(テキスト pp.112-113) • 表2 日本企業(電気機械)のアジア現地法人経常利益データ:時系列データ • Excelでグラフを描いてみよう: • 幾何平均(前掲の算術平均とは違う!) • 年平均増加率,年平均成長率を求めるときに必要 • 算術平均では,正しい平均増加率は計算できない • 表2について,経常利益の年平均増加率を計算
統計学エッセンス (4) • データを整理する<5>:二つのデータ間の関係を,相関係数で調べる[=関係分析](テキスト p.113) • 表1 海外進出日本企業の売上高データ:横断面データ(2000年度実績) • 表1の(A)北米現地法人売上高と(B)アジア現地法人売上高を二つの異なるデータについて,それらの関係を調べる • 相関係数は,直線関係の度合いを示す: • 曲線関係の度合いを調べることはできない!! • 表1(A)と(B)の関係が直線的なのか,曲線的なのか,を調べるには, (A)と(B)を縦軸,横軸に置いた相関図(散布図)を描くことが肝要!
統計学エッセンス (5) • 確率,確率変数,確率分布(テキスト pp.113-115) • ビジネス予測は,結果が不確定な将来(=次期)を予測する作業 • 一般に,結果が不確実な事象(例えば,次期売上高が上昇する,という事象)は,確率を使ってその起こりやすさ,起こりにくさを考えることができる • 理論的には,いくつかの条件を満たす実数であれば,それは確率と呼ぶことができる • 私たちが主観的に想定する数字でも,それらの条件さえ満たせば確率となる • 確率変数:将来の結果が不確定な変数 • 確率分布は,結果がどういう値で起こりやすい,起こりにくいのか,を目に見える形で示してくれる • 「確率変数の確率分布」 • 既述の正規分布は,確率分布のひとつ • 理論と実際の両面で,重要! • 注:データのヒストグラムは,既に生起したデータの起こりやすさ,起こりにくさを示している
統計学エッセンス (6) • 統計的推測(テキスト p.115) • 母集団 • 日本企業の海外現地法人すべて(世界各地域を網羅)の売上高 • この売上高の平均=母平均:これは,未知 • この母集団の一部=標本 • 未知の母平均を推測,推定するために,母集団から標本抽出(標本の無作為抽出) • この標本について計算される平均=標本平均 • 標本平均そのもの=母平均の点推定 • 標本平均を使って幅のある推定=母平均の区間推定 • 母平均について仮説検定 • 帰無仮説:母平均=2,000,000(百万円) • 対立仮説:母平均<2,000,000(百万円) • 仮説検定:標本平均を使って,帰無仮説を検定する;帰無仮説は否定されるのか?否定されれば,対立仮説が受け入れられる.
統計学エッセンス (7=最後) • 回帰分析(テキスト pp.115-116) • 関係分析:日本企業北米子会社の売上高(表1の(A)欄)は,日本国内の本社売上(例えば表1の(C)欄)が増えるとき,どんな動きを見せているか? • 単回帰分析 • 単回帰式:Yi = α + βXi + ai • Yi:北米子会社の売上高 • Xi :本社売上高 • β:本社売上高Xiが1単位(表1では1単位=百万円)増加した場合,北米子会社の売上高Yiがどのように変化するのか,を表す • 重回帰分析 • Xiに加えて,Wi ,Zi(例えば「北米での広告宣伝費」など)も考慮に入れる • 重回帰式:Yi = α + βXi + γWi + δZi + ai
ビジネス予測<企業財務情報の将来予測>の技法について,以下の順で,話を進めますビジネス予測<企業財務情報の将来予測>の技法について,以下の順で,話を進めます • はじめに: 企業の財務情報とはどんなものか,どこにあるのか • なぜ,その将来予測(ビジネス予測)をおこなうのか • 実際に,ビジネス予測をおこない,公表している企業は:キャノン • 誰が,予測を担当するのか • 将来のいつまでを,予測するのか • どのように,予測をおこなうのか <ビジネス予測技法の核心> • 予測から見えてくる将来の特徴は何か;予測の精度は高いのか • 精度の高いビジネス予測をどのように活かすのか • 将来が現実となったとき,予測と現実との乖離は小さいか;その乖離にどう対応していくか • おわりに
はじめに:企業の財務情報とはどんなものか • 企業の財務情報: • 決算書(商法では計算書類,証券取引法では財務諸表) • 有価証券報告書(冊子) • 有価証券報告書(有報,ともいいます) • 有報の実例(最新のもの):キヤノン • http://www.canon.co.jp/ir/
はじめに<続> :企業の財務情報とはどんなものか • 財務諸表 • 貸借対照表: • 資産;負債,自己資本 • 損益計算書: • 売上高,費用,利益(=売上高ー費用) • http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/hirao/course_busstats.html#A1 • 財務諸表の実例:キヤノン『有報 』pp.35-96 • 前のスライドのリンクで • 第一部「企業情報」第5「経理の状況」
はじめに<続>:企業の財務情報はどこにあるのかはじめに<続>:企業の財務情報はどこにあるのか • 各企業のホームページ:キヤノンなど • 日経NEEDS FinancialQuest(会員制):日本最大規模の経済総合データバンクから企業財務や証券データをExcelに取り込んで利用することができます。企業財務をデータベースから利用する場合はこちらを確認をしてください。 • 西南学院大学図書館2階学術情報検索室,1階情報検索PCで利用可能です。 • 図書館ウェブサイトからアクセスし、「利用マニュアル(PDFファイル)」もダウンロードできる(ただし学生教職員のみ):http://www.seinan-gu.ac.jp/library/portal/org.html • ダウンロードした財務データ実例(トヨタ自動車と本田技研工業の連結決算Excelファイル): http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/Hideshima_REPORT1.xls
なぜ財務情報の将来予測 (ビジネス予測) をするのか • 企業経営をひとつの流れとして捉える: • Plan - Do - See - Feedback • はじめに,予測/計画あり: • まず,予測情報の作成,「経営計画」立案,から始まる • 私の話は,Plan, See, Feedback に沿うように,進めます • 企業経営の流れ図: • http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/plan-do-seeV.gif • 日本では,経営者に予測情報の公表を義務づける制度がある • 予測情報が株価に影響を与える可能性 • 予測情報の公開制度の意義 • 参考文献:後藤雅敏『会計と予測情報』(中央経済社)
実際に,ビジネス予測をおこない,公表している企業は:キヤノン実際に,ビジネス予測をおこない,公表している企業は:キヤノン • 平成18年 (2006年) 12月期 決算説明会での,2007年業績予想(2007年1月29日;説明者=専務取締役経理本部長 田中 稔三): • http://www.canon.co.jp/ir/conf2006/index.html • キヤノンは, • 売上高,利益などの業績予想(計画値)を,目標において経営計画を立て, • その計画に沿うように,今年,様々な意思決定をおこなうことになるでしょう
誰がビジネス予測を担当するか • 経営計画担当者:経営計画の策定 • 統計学,統計分析専門家 • 会計,財務担当者 • 販売担当者:売上高の予測 • 生産担当者:生産高(台数,個数など)の予測 • 環境保全担当者: • 環境経営,環境会計 • 環境保全コスト,環境保全効果の予測 • 環境活動の目標と実績 • 実例:パナソニックコミュニケーションズ(福岡市博多区美野島4丁目) • http://panasonic.co.jp/pcc/eco/ • 経営・製品の質管理関係者 • 質向上の目標とすべき国際基準:http://www.iso.ch/iso/en/iso9000-14000/index.html
将来のいつまでを予測するのか • 短期予測をしたいとき: • 来週いっぱい • 来月 • 次の四半期 • 次の半年間 • 次の1年間 • 中期予測をしたいとき: • 今後3年間
どのように将来予測するのか • おおまかな方法 • Excel(エクセル)を使う • 身近かで,図を使って,分かりやすい • しかし,荒っぽい (rough) 予測 • 実例で,やってみましょう:Excel でビジネス予測 • 緻密(ちみつ)な方法 • RATS(ラッツ)など,を使う • 専門的で難しく,経験を要する • しかし,より細やか (sophisticated) 予測 • 西南学院大学商学部経営学科協議会『経営学総論』 • 「経営統計」の章で取り上げていますので,そちらを参考にして下さい
Excel でビジネス予測 <ステップ0> • 将来売上高を予測する • 短期予測を目的とする • ステップ 0: • 将来=これからの1年3か月(2002年第1四半期〜2003年第1四半期) • 過去から現在まで=1995年第1四半期〜2001年第4四半期
Excel でビジネス予測 <ステップ1> • ステップ 1: • 現在までの売上高情報を入手する • 企業の情報源(既に触れました): • 企業ウェブサイト,有料の企業情報データベース,など • 産業/業種別の無料情報源:財務省ウェブサイト • (A) 四半期毎データのURL http://www.mof.go.jp/ssc/kihou.htm • 業種は,製造業と非製造業まで分けられています • (B) InternetExplorer 5.01以上または NetscapeNavigator 7.0 以上を使った,最新のURL http://www.fabnet2.mof.go.jp/ • 業種がより細分化された時系列データを入手できます。 • 注意:上記ウェブサイトへのアクセスは、Windows OSに限定されています(Macintosh OSには未対応) 。 • 以下では, (A) を用いて,産業=製造業,と設定し,その売上高予測を行います。 • (B)による,より詳細な業種についても,同様に行える。
Excel でビジネス予測<ステップ2> • ステップ 2: • 現在までの産業別売上高を表(次のスライド)にする • 現在まで: • 1995年第1四半期〜2001年第4四半期 • 補足:日本経済の景気変動(好況、不況のサイクル) :1985-2006年 • http://w3.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/JpnsBusCycle.pdf • 後掲スライドの「補足」も参照。 • 日本経済の平成2次不況(平成金融不況)=4/1997-4/1999 • その引きがねの一つとなった世界金融状況: • Asian currency crisis (that started in July, 1997) -> Russia (August, 1998) -> Latin America -> Indurstrial nations • 以下を参照: • Asian currency crisis: https://w3.seinan-gu.ac.jp/~kojima/hirao/recent_asianstockpr.html • 日本経済、ほか:https://w3.seinan-gu.ac.jp/~kojima/hirao/excel_highlights.html • 後掲スライドで、<ステップ3>のグラフも参照。 • 日本経済のITバブル崩壊不況=2000年第4四半期-2002年第1四半期 • 対象産業 • 製造業 • 資本金が10億円以上の企業 • 100億円~ =巨大企業 • 10~100億円 =大企業 • 1~10億円 =準大企業 • ~1億円 =中小企業
Excel でビジネス予測<ステップ3> • ステップ 3: • 現在までの産業別売上高(ステップ2の表)をグラフにする:次のスライド • 留意点1:日本経済の平成2次不況(平成金融不況) =4/1997-4/1999 • その引きがねの一つとなった世界金融状況: • Asian currency crisis (that started in July, 1997) -> Russia (August, 1998) -> Latin America -> Indurstrial nations • 以下を参照: • https://w3.seinan-gu.ac.jp/~kojima/hirao/recent_asianstockpr.html • https://w3.seinan-gu.ac.jp/~kojima/hirao/excel_highlights.html • 留意点2:日本経済のITバブル崩壊不況=2000年第4四半期-2002年第1四半期
補足:過去20年間の不況期 • 長期20年間(1982年第1四半期〜2001年第4四半期)で,現在までの日本経済の景気循環を概観しておく • 4つの不況期: • 円高不況期 • 1985年第3四半期-1986年第4四半期 • 平成1次不況期 • 1991年第1四半期-1993年第4四半期 • 平成2次不況期(平成金融不況) • 1997年第2四半期-1999年第2四半期 • ITバブル崩壊不況期 • 2000年第4四半期-2002年第1四半期
Excel でビジネス予測:実例<補足:長期20年>
Excel でビジネス予測<ステップ4> • ステップ 4: • 現在までの売上高に依りつつ,将来予測をする • ビジネス予測技法の核心 • 二つの方法: • Excel(エクセル)の「関数」を使って予測 • いろいろなビジネス予測方法が,「関数」として,用意されています • データの傾向を利用する「トレンド関数」,など • Excel(エクセル)の「グラフ」を使って予測 • 視覚的に分かりやすい • 以下では,こちらを使います
Excel でビジネス予測<ステップ4続> • 「グラフ」で,ビジネス予測 • ステップ4ー1: • まず,現在までの売上高に沿って,直線と曲線を描く • ステップ4ー2: • 次に,それらの直線と曲線を将来に延長するような形で,将来売上高予測を描く • 次のスライドにグラフ(4ー1,4ー2について) • 後のスライドで,将来売上高予測の特徴を見ます
予測から見えてくる将来の特徴は何か • 売上高将来予測の特徴(前スライドの図で調べます) • 直線で予測すると • 現在までと同様に,将来売上高は平たんで,伸び悩む • 曲線で予測すると • 現在までと違って,将来売上高は上昇の傾向を示す
予測の精度は高いのか • どちらの予測が,精度は優れているか • 将来が未知の状況下では,現在までの「予測誤差」を使って比較 • 予測誤差=予測値ー現実値 • 現在までの平均(平均二乗誤差 MSE,など)を計算し,これが小さい方が精度が高いということになり,望ましい: • 直線: MSE=1,062,082,267 • 曲線: MSE=1,010,857,369 • したがって,精度のより高い,曲線を使った将来予測を採用したいと思います
(精度のより高い曲線の)売上高予測を,どう活かすか(精度のより高い曲線の)売上高予測を,どう活かすか • 曲線のビジネス予測:「これまでと違って,将来売上高は上昇する」 • この楽観的予測は経営計画に活かされ,したがって,将来に関する様々な経営意思決定に影響を与える: • もう一度,企業経営の流れ図 http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/plan-do-seeV.gifの頭ら辺を見て下さい: • 生産量設定 • 新製品の研究開発 • 販売:広告宣伝,価格設定 • 人的資源管理:賃金,配置転換,採用人事 • 環境保全,経営・製品の質管理のための経営管理システム改善
それでは,将来が現実となったとき,予測とその現実との乖離はどの程度かそれでは,将来が現実となったとき,予測とその現実との乖離はどの程度か • ここの話は,経営の流れ図 http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/plan-do-seeV.gifで: • 下の方(See のところ)に対応 • 実例を,図 (次のスライド)で見てみましょう • 将来の現実は,全体的には,伸び悩んでいるようです • その限りでは,直線予測(緑)も,いいみたいです • しかし,将来の現実の後半は,伸びる様子がうかがえる • その点,曲線予測(赤)は,その上昇トレンドをうまくとらえています
それでは,将来が現実となったとき,予測とその現実との乖離はどの程度か <続;終>それでは,将来が現実となったとき,予測とその現実との乖離はどの程度か <続;終>
予測と現実との乖離にどう対応していくか • ここの話は,経営の流れ図http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/plan-do-seeV.gifで: • 最下部から先頭に戻る(Feedback のところ)に対応します • 現実との乖離(過大予測,過小予測)は,次回の新たなビジネス予測の際に,そして,次回の経営計画策定に,反映されなければならない: • 今回,売上高の過大[小]予測であったならば • 次回は下[上]方修正するような予測と経営計画策定が望ましいと考えられます • これは,上図の先頭に戻り(フィードバック),経営コントロール(修正行動をとるための制御)を行うこと,にほかなりません • このようにして,再び,経営の流れ図先頭の予測/計画に戻って,新たな企業経営の流れが始まることになります
おわりに • 参考文献リスト: http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/Refs.html • この経営学総論「経営統計」スライドは,以下で閲覧できます: • http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/ • このURLでアンダーバー(_)に注意:/intro_business/ • このウェブページで,intro_b_stats2.pptをクリックしてスライドショーを閲覧 • このファイルはWindowsで作成しました。できましたら,Macintoshではなく, Windowsでご覧ください • 閲覧できない,などの問い合わせは,小島宛てにどうぞ:kojima@seinan-gu.ac.jp