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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 - PowerPoint PPT Presentation
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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/
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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
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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
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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
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
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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．
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
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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
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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/
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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」
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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
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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）
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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.ht
ml– 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
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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
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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
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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
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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 ステップ 00：– 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
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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。
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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
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（単位：億円）
四半期
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高
1995 1 3～ 月 541,867.251998 7 9～ 月 541,975.771995 4 6～ 月 493,142.371998 10 12～ 月 520,915.851995 7 9～ 月 523,479.331999 1 3～ 月 552,683.281995 10 12～ 月 533,591.001999 4 6～ 月 484,884.691996 1 3～ 月 560,363.161999 7 9～ 月 539,886.831996 4 6～ 月 513,427.761999 10 12～ 月 539,578.991996 7 9～ 月 561,674.252000 1 3～ 月 588,386.001996 10 12～ 月 572,591.462000 4 6～ 月 516,850.871997 1 3～ 月 621,410.932000 7 9～ 月 568,727.761997 4 6～ 月 536,255.022000 10 12～ 月 573,528.691997 7 9～ 月 578,443.842001 1 3～ 月 608,386.851997 10 12～ 月 559,221.472001 4 6～ 月 523,070.941998 1 3～ 月 581,614.882001 7 9～ 月 550,250.891998 4 6～ 月 500,218.232001 10 12～ 月 513,832.00
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：
» 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
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Excel でビジネス予測 ＜ステップ３続＞
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高1995 1 - 年第 四半期 2001年第４四半期
450,000
500,000
550,000
600,000
650,000
1995
1
- 3月
1995
4
- 6月
1995
7
- 9月
1995
10
- 12月
1996
1
- 3月
1996
4
- 6月
1996
7
- 9月
1996
10
- 12月
1997
1
- 3月
1997
4
- 6月
1997
7
- 9月
1997
10
- 12月
1998
1
- 3月
1998
4
- 6月
1998
7
- 9月
1998
10
- 12月
1999
1
- 3月
1999
4
- 6月
1999
7
- 9月
1999
10
- 12月
2000
1
- 3月
2000
4
- 6月
2000
7
- 9月
2000
10
- 12月
2001
1
- 3月
2001
4
- 6月
2001
7
- 9月
2001
10
- 12月
四半期
億円
平成２次不況
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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
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Excel でビジネス予測：実例 ＜補足：長期 20年＞
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高1982 1 - 年第 四半期 2001年第４四半期
300,000
350,000
400,000
450,000
500,000
550,000
600,000
650,000
1982
1
- 3月
1982
10
- 12月
1983
7
- 9月
1984
4
- 6月
1985
1
- 3月
1985
10
- 12月
1986
7
- 9月
1987
4
- 6月
1988
1
- 3月
1988
10
- 12月
1989
7
- 9月
1990
4
- 6月
1991
1
- 3月
1991
10
- 12月
1992
7
- 9月
1993
4
- 6月
1994
1
- 3月
1994
10
- 12月
1995
7
- 9月
1996
4
- 6月
1997
1
- 3月
1997
10
- 12月
1998
7
- 9月
1999
4
- 6月
2000
1
- 3月
2000
10
- 12月
2001
7
- 9月
四半期
億円
平成１次不況円高不況 平成２次不況
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：
• 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＞
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高現在まで：1995 1 - 2001 -年第 四半期 年第４四半期（１２８）
2002 1 - 2003 1 -将来： 年第 四半期 年第 四半期（２９３３）
450,000
600,000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516 1718192021222324252627282930313233x
y
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高 直線予測（緑） 3曲線（次）予測（赤）
直線で予測（緑色）：y = 344.8x + 541438(R2 = 0.0073)
曲線 （ ３ 次）で 予測（ 赤 色 ）：y = 14.313x3 - 714.55x2 + 10361x + 508805(R2 = 0.0664)
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
• 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 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
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 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
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＞
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高現在まで：1995 1 - 2001 -年第 四半期 年第４四半期（１２８）
2002 1 - 2003 1 -将来： 年第 四半期 年第 四半期（２９３３）
450,000
600,000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516 1718192021222324252627282930313233x
y
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高 直線予測（緑） 3曲線（次）予測（赤）
直線で予測（緑色）：y = 344.8x + 541438(R2 = 0.0073)
曲線 （ ３ 次）で 予測（ 赤 色 ）：y = 14.313x3 - 714.55x2 + 10361x + 508805(R2 = 0.0664)
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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
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おわりに 参考文献リスト： http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/Refs.html
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