低值易耗品采购预算的成本预测模型研究——以L学院为例.pdf
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1、 基金项目 年兰州职业技术学院校级课题“低值易耗品采购趋势分析及干预模型设计研究”(课题编号:)。作者简介武学志(),男,兰州职业技术学院副教授,主要从事高职院校国有资产管理研究;詹竞舟(),男,兰州职业技术学院讲师,主要从事高职院校国有资产管理研究。低值易耗品采购预算的成本预测模型研究 以 学院为例武学志,詹竞舟(兰州职业技术学院 国资及产业管理处,甘肃兰州 )摘要低值易耗品价值低、品种多、更新速度快、使用范围广,导致在资产管理中容易被忽视,从而造成不必要的浪费。为了解决这一问题,通过使用科学统计分析方法对低值易耗品使用需求和采购数据进行分析,尝试探索基于科学数理的预测模型管理新模式,以实现
2、控制采购成本、优化使用管理的目标。关键词低值易耗品;采购预算;预测模型 中图分类号 文献标志码 文章编号 ()收稿日期 党的十八大以来,国家极为注重建设资源节约型和环境友好型社会。年 月,国家发展和改革委员会发布的“十四五”循环经济发展规划 提出了新的目标,即到 年,我国将基本建立资源循环型产业体系,建成全社会的资源循环利用体系,主要资源产出率比 年提高约 ,单位国内生产总值的能源消耗和用水量比 年分别降低 和 左右。这些明确的目标对经济社会的可持续发展提出了更高的要求 。节约资源不仅是发展生产力的有效手段,同时也是有效的环境保护措施,是统筹人与自然和谐发展的重要举措。一、研究意义低值易耗品是
3、指单项价值在规定限额以下并且使用期限不满一年、能多次使用而基本保持其实物形态的劳动资料 。笔者通过对近几年 学院低值易耗品采购、使用情况的分析,发现低值易耗品的种类不断扩大,消耗量逐年上升,造成低值易耗品采购预算随之不断增加。这对 学院的高水平、高质量建设和深化资源整合产生了一定的影响;同时,也未能达到资源节约型社会建设与发展的要求。在此背景下,本文通过对 学院部分有代表性的低值易耗品采购、使用数据的分析,提出一套低值易耗品采购成本的预测模型。该预测模型能够优化和控制低值易耗品采购预算规模,节约经费开支,有效降低资源消耗,符合国家建设资源节约型社会的总体要求。二、存在问题低值易耗品采购预算与实
4、际采购、使用存在以下关系:低值易耗品的采购预算一般是根据历史数据编制,但在执行过程中,实际支出可能会高于或低于预算。(一)低值易耗品采购预算与实际追加之间的矛盾预算是实际采购的基础和指导,对低值易耗品实际采购的规模和结构起着重要的引导作用。在实际使用过程中,由于低值易耗品不断消耗灭失,在需要增补的情况下,追加预算就是一个不断调整和完善的过程,以确保低值易耗品使用的合理性和经济性。(二)低值易耗品预算与实际采购、使用之间的矛盾一方面,预算的编制是基于历史使用数据和市场趋势的分析,可能存在预测偏差和不确定性,导致实际使用量与预算存在一定偏差。另一方面,采购会受到多种因素的影响,如供应情况、市场变化
5、、需求波动等,这些因素可能导致在实际使用量未发生明显变动的情况下采购超出预算范围。因此,从采购源头做好对低值易耗品采购预算的预测显得至关重要。一是加强对预算和采购的双向数据分析和监控,建立有效的数据采集和分析机制,随时监测采购数据,发现问题并及时进行干预。二是对低值易耗品使用数据进行统计学分析,设计科学的预测模型,预测未来采购趋势,以提高预算的准确性和有效性,节约经费开支。三、研究方案研究以 学院部分有代表性的低值易耗品的使用需求、采购规模和消耗量等数据集合作为数据分析基点,运用统计定量分析中贝叶斯方法和 语言实现等方法,在质量和技术层面进行客观数据解析,建立初步预测模型,并开展实证分析。第
6、卷第 期 兰州职业技术学院学报 年 月 (一)贝叶斯方法贝叶斯方法是一种基于概率论的统计推断方法,可以用于低值易耗品需求概率推断和预测分析。下面简要介绍如何使用贝叶斯方法来实现这一目标。确定先验概率分布先验概率分布是指在没有任何数据的情况下,对需求的概率分布的预估。先验概率分布可以基于以往经验或行业标准等因素来确定。收集低值易耗品需求数据这些数据包括历史采购记录、一年的需求量和实际使用量、使用频率、库存数量等。这些数据将用于计算后验概率分布。计算后验概率分布使用贝叶斯定理,根据先验概率分布和收集到的数据,计算出新需求的概率分布。这个过程可以使用贝叶斯公式来实现:(需求 数据)(数据 需求)(需
7、求)(数据)其中,(需求 数据)是后验概率分布,(数据 需求)是似然函数,(需求)是先验概率分布,(数据)是归一化常数 。需求概率评估在确定后验概率分布的基础上,对需求的概率分布进行重新估计,例如计算出需求量的期望值、方差、置信区间等,来帮助决策者制订相关方案。(二)建模机理在研究过程中使用贝叶斯方法对概率分布进行建模,用所采集的一定量低值易耗品采购、使用数据更新概率分布,以确保结果的准确性。在应用贝叶斯方法进行决策分析时,需要充分考虑数据的可用性和真实质量,以及对概率分布的准确建模。(三)建立贝叶斯随机效应模型 模型构建()分析数据分析低值易耗品的采购、使用数据,包括需求量、采购量、使用量、
8、库存量、报废量、成本等信息。()设计先验分布通过对历史数据的分析,确定每种低值易耗品的需求、采购、使用的概率分布,作为先验分布。()设计似然函数似然函数是观测数据在给定参数下的概率分布。根据数据的不同特点,选择合适的似然函数进行建模。()贝叶斯推断根据先验分布、似然函数和观测数据,利用贝叶斯定理计算出后验分布,即在给定观测数据的情况下参数的概率分布。开展模型预测和决策分析通过使用后验分布,计算出低值易耗品的需求量、采购量、使用量等信息的概率分布,进行预测和决策分析。模型评估和优化对模型进行评估,检验其对数据的拟合程度和预测能力,以及模型的稳健性。如果模型存在问题,可以进行参数调整、模型优化等操
9、作,提高模型预测的准确性。建立贝叶斯随机效应模型能够更直观地展示低值易耗品的采购、使用情况,预测未来使用数量,制订更合理的采购预算和采购计划。(四)语言实现低值易耗品贝叶斯预测步骤 确定先验分布;对低值易耗品的历史数据整理入库;计算后验分布;利用后验分布,优化算法,输出预测。(五)制订研究路径通过上述方案制订研究路径(见图 )。图 研究实施路径图四、实例分析(一)先验概率分布为了进行概率推断和决策分析,需要设定一个关于低值易耗品的先验概率分布。研究选取 学院 年采购的部分低值易耗品作为实例:型号硒鼓、型号硒鼓、复印纸、号电池、活页笔记本、拖把、中性笔、插线板和档案袋。假设每种低值易耗品的需求量
10、都是独立的,表示为需求量,并且根据以往兰州职业技术学院学报 第 卷需求和采购数据已知的正态分布,设定每种低值易耗品的需求量的先验概率分布(见表 )。表 年 学院部分低值易耗品先验概率分布名称需求量标准差型号硒鼓 个个型号硒鼓 个个 复印纸 包 包号电池 个 个活页笔记本 本 本拖把 个个中性笔 支 支插线板 个 个档案袋 个 个这些先验概率分布反映了当没有以往低值易耗品的需求量信息时,对需求量的不确定性的估计。(二)选取复印纸的观测数据更新其验后概率分布假设上述 复印纸的实际需求量为,其先验概率分布为 (),实际观测数据包括需求量为 包、采购量为 包、使用量为 包。我们可以用贝叶斯定理表示为:
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