Transcript 経営学総論 ガイダンス

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/
1
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
2
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 えると：
Do - See - Feedback として捉
• http://www.seinan-gu.ac.jp/~kojima/intro_business/figs.html#A2 3
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.seinangu.ac.jp/~kojima/intro_business/EssentialsSta
ts.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
4
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
5
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：
（百万円）
年度
1997
1998
1999
144,239
136,163
265,020
2000
310,661
– 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
6
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！
7
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
8
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．
9
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
10
• 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










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
11
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/
12
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.seinangu.ac.jp/~kojima/hirao/course_busstats.html#A1

財務諸表の実例：キヤノン『有報 』pp.3596
– 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」
13
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.seinangu.ac.jp/~kojima/intro_business/Hideshima_REPORT1.xls
14
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）
15
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
16
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/iso900014000/index.html
17
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
18
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，そちらを参19
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
20
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。
21
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.seinangu.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
22
Excel で
ビジネス予測
＜ステップ２続＞
（単位：億円）
四半期
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
製造業（資本金
が１０億円以上
企業）売上高
541,867.25
493,142.37
523,479.33
533,591.00
560,363.16
513,427.76
561,674.25
572,591.46
621,410.93
536,255.02
578,443.84
559,221.47
581,614.88
500,218.23
1998
1998
1999
1999
1999
1999
2000
2000
2000
2000
2001
2001
2001
2001
7～ 9月
10～12月
1～ 3月
4～ 6月
7～ 9月
10～12月
1～ 3月
4～ 6月
7～ 9月
10～12月
1～ 3月
4～ 6月
7～ 9月
10～12月
541,975.77
520,915.85
552,683.28
484,884.69
539,886.83
539,578.99
588,386.00
516,850.87
568,727.76
573,528.69
608,386.85
523,070.94
550,250.89
513,832.00
23
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.seinangu.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
24
億円
450,000
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
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 年第1四半期 - 2001 年第４四半期
650,000
平成２次不況
600,000
550,000
500,000
四半期
25
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
26
300,000
2001 7 - 9月
2000 10 - 12月
2000 1 - 3月
1998 7 - 9月
1999 4 - 6月
1997 10 - 12月
平成１次不況
1997 1 - 3月
1995 7 - 9月
1996 4 - 6月
1994 10 - 12月
1994 1 - 3月
1992 7 - 9月
1993 4 - 6月
円高不況
1991 10 - 12月
1991 1 - 3月
1989 7 - 9月
1990 4 - 6月
1988 10 - 12月
1988 1 - 3月
1986 7 - 9月
1987 4 - 6月
1985 10 - 12月
1985 1 - 3月
1983 7 - 9月
1984 4 - 6月
1982 10 - 12月
億円
1982 1 - 3月
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年第1四半期 - 2001年第４四半期
650,000
平成２次不況
600,000
550,000
500,000
450,000
400,000
350,000
四半期
27
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
28
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
29
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年第1四半期 - 2001年第４四半期（１-２８）
将来：2002年第1四半期 - 2003年第1四半期（２９-３３）
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)
600,000
y
450,000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
x
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高 直線予測（緑）
曲線（3次）予測（赤）
30
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
31
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
32
（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.seinangu.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
33
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.seinangu.ac.jp/~kojima/intro_business/plan-doseeV.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34
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＞
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高
現在まで：
1995年第1四半期 - 2001年第４四半期（１-２８）
将来：2002年第1四半期 - 2003年第1四半期（２９-３３）
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)
600,000
y
450,000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
x
製造業（資本金が１０億円以上企業）売上高 直線予測（緑）
曲線（3次）予測（赤）
35
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.seinangu.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
36
おわりに

参考文献リスト： http://www.seinangu.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：[email protected]
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