経営統計 ビジネス予測を中心に （FMV: My Computer: home: My_Documents: intro_b_stats2

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1 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)

2 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

3 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： 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：

4 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： 経営データとは：国際経営データを例に（テキスト pp ） 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 ） 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

5 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

6 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 （百万円） 年度 1997 1998 1999 2000 144,239 136,163 265,020 310,661

7 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！

8 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

9 統計学エッセンス (6) 統計的推測（テキスト p.115） 母集団 この母集団の一部＝標本 母平均について仮説検定
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．

10 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

11 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

12 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

13 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） 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」

14 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）： 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）：

15 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： 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）

16 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）： 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

17 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 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
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） 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：

18 将来のいつまでを 予測するのか 短期予測をしたいとき： 中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
今後３年間

19 どのように 将来予測するのか おおまかな方法 緻密（ちみつ）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

20 Excel で ビジネス予測 ＜ステップ０＞ 将来売上高を予測する ステップ 0： 短期予測を目的とする
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

21 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 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 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。

22 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： 対象産業
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 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: 日本経済、ほか： 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

23 Excel で ビジネス予測 ＜ステップ２続＞

24 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： 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

25 Excel で ビジネス予測 ＜ステップ３続＞

26 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

27 Excel で ビジネス予測：実例 ＜補足：長期20年＞

28 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

29 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： ステップ４ー２：
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

30 Excel で ビジネス予測 ＜ステップ４終＞

31 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 曲線で予測すると
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

32 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

33 （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 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

34 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 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

35 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＞

36 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 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

37 おわりに 参考文献リスト： 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： 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