経営統計ビジネス予測を中心に（ FMV: My Computer: home: My_Documents: intro _b_stats2)

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２続＞

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

Excel でビジネス予測＜ステップ３続＞

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

Excel でビジネス予測＜ステップ４終＞

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

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