Excel在产品定价中的应用4

Excel在产品定价中的应用董利康范永胜（绵阳师范学院数学与计算机科学学院621000绵阳）摘要：在市场经济条件下，产品的信息日趋复杂，而且变换很快。公司管理越来越依赖计算机的帮助，注重管理的自动化。在公司管理中如何给产品定价决策已成为企业普遍关注的热门课题。定价决策中往往涉及到大量复杂的计算，很多财务工作者对于这部分计算都觉得比较困难。本文将讨论把EXCEL的计算统计功能与这部分内容结合起来解决这一问题。【关键词】EXCEL；固定成本；产品定价TheExcelapplicationinfixingtheproductpriceDong-LikangFan-Yongsheng(MianyangNormalUniversityCollegeofMathematicsandComputerScience,Mianyang621000)Abstract:Underthecircumstanceofthemarketorientedeconomy,theinformationoftheproductisnotonlycomplexdaybydaybutalsorapidlychangeable.Meanwhile,thecompanymoreandmorereliesonthecomputertomanageandemphasizestheautomationofthemanagement.Howtofixtheproductpriceinthecompany'smanagementhasbecametheheatedissuetodebateinpublic.Thepolicyoffixingthepriceinvolvesenormouscomplicatedcalculations.So,itisdifficulttohandlethiskindofcalculationevenforthepeoplewhoarespecializedinthefinance.However,thisarticleaimstodiscusshowtodealwiththisproblembycombiningthefunctionalstatisticsofExcelwiththispart.Keywords:Excel；fixedcosts；productpricing随着社会经济的发展，小企业、小公司不断成立。为了在激烈的市场竞争中生存下来，实现自己的营销战略和目标，小企业必须根据产品特点、市场需求及竞争情况，采取各种灵活多变的产品定价策略，确定合理的产品销售价格，促使和扩大产品销售，提高企业的整体效益。而在现实中确定最优销售价格的计算，具有复杂性、处理量大等特点，特别是对人员数值计算能力的要求比较高。对于小企业来说，聘请高级财务顾问也不现实。如果能够让公司的经营管理者正确、灵活地使用Excel所带的函数进行计算，可使原本复杂的计算变得非常简单，并能大大减轻日常工作中有关指标计算的工作量。一、定价的基本原理现在使用最多的定价原理是最优价格原理。其基本的根据是：公司效益是由商品销售量、价格以及成本决定的，当成本一定时，价格越高，销售量越大，公司效益就越好。同时，销售量是要受价格约束的，当价格越高时，商品销售量就越低；反之，就越大；从而商品销售量是随价格动态变化的。若以P，H分别代表销售价格和销售量，则销售量与销售价格关系式为：H=F（P）（1）其中F（P）表示销售量P为变量的函数；销售效益L是由商品成本Q、销售价格和销售量决定，关系式为：L=(P-Q)*H（2）把式（1）带入（2）式得：L=(P-Q)*F（P）（3）从（3）式中可以得出销售效益只是关于价格的一元函数，可由函数求最值的方式求得最优价格（注：在实际问题中，最优价格总是存在的，所以函数必然有最值），从而得到最佳销售效益。二、价格的确立从上面的原理分析可知，确定最优价格关键在销售成本和销售关系式，当销售成本及销售量确定以后，可根据效益与价格关系式求解函数最值得到最优价格，从而得到商品最优售价以及最佳效益。（一）、商品销售成本统计商品成本主要包括两个方面：（1）固定资产的投入，包括厂房、机器、办公设备的折旧，维修费用。（2）流动资产的投入，包括有原材料的购入，工人工资福利，水电费等。市场波动（如：物价变化）算入流动盈亏，可以计入流动资产部分。公司的成本计算并不需要细致到每一时刻，一般是一个销售周期计算一次，如一个星期，一个月，或一个季度等。ABCDEFGHIJ1固定资产的折旧（万元）维修费用（万元）原材料（万元）员工工资及福利（万元）水电费（万元）市场波动产品数量（万件）总计成本（万元）单位成本（元）2第一周0.50.011002.40.510.1983103.41521.48260213第二周0.50.021202.80.581.010.2388125.139524.03266334第三周0.50.011102.60.5610.2185113.67520.2288335第四周0.50.021152.70.5710.2285118.79519.8687096合计20.0644510.52.210.8841461.009521.4444067表一：某公司9月份的资产变动统计表在以上表格中，我们使用了Excel的以下功能：①总计成本=市场波动*（固定资产折旧费+维修费+原料费+员工工资及福利+水电费）；计算第一周时，可直接在excel表格I2【注：I2表示第I列、第2行，下同】中输入“=SUM(B2:F2)*G2”，直接运算可以得到结果；在对第二、三、四周处理的时候运用公式复制直接进行。在以上的计算中利用了Excel方便的公式输入功能和复制功能。②合计各项数据的总体情况，我们利用了Excel的求和函数，在B6中输入“=SUM(B2:B5)”，对于C6到I6直接进行公式复制。③这月的基本销售价格（平均价格）=总价格÷总数量，我们利用Excel的直接输入公式完成，在J6中输入“=I6/(H6)”，然后运算即得。而J2到J5的周基本销售价格（平均价格）亦可利用公式复制完成。于是，由上表可知，这月该公司生产的商品基本价格为521.4444元。这样我们就确定了商品的基本销售成本。（二）、销售关系式的确立销售关系的确立关键是看销售数量随销售价格变动的关系，我们可以根据销售表中的销售数量与销售价格的对应数据，利用Excel能方便绘制图表的功能，对其做散点图，观察变化趋势，从而确定基本的销售关系函数。⒈若销售关系函数是一元线性函数，则可根据表中已知数据，用excel做一元线性回归分析，从而确定销售关系式。销售关系式的确立还不能说明这种相关关系是否可靠,为了说明这种相关关系的可靠性,还必须进行回归方程的显著性检验。一元线性回归方程的显著性检验一般有三种方式：F检验法、t检验法、相关系数检验法，其中t检验法在回归模型的检验中极具代表性。统计量t服从t(n-2)分布，根据一组样本量计算出t值,再根据所给定的显著性水平α和自由度n-2,查t分布表,找到相应的临界值1/2(2)tn。若|t|≥1/2(2)tn，|t|表示t绝对值，表明t在统计上是显著的,即总体的两个变量间存在线性关系,这种关系是可靠的；否则就认为两个变量间不存在线性关系。2.若销售关系函数为一元非线性函数则需对其做线性化处理，化为一元线性方程形式，然后再进行一元线性回归与检验。ABC1月份价格（元）销售量（件）2一月68053683二月63576024三月62087325四月62588006五月64078237六月61096008七月66068959八月6457426表二：该公司前八月的销售表图1销售量和价格的散点图⑴、观察散点图可以看出,本数据具有线性分布趋势,即销售量与销售价格满足线性关系，可表示为H=a*P+b，其中a、b均为常数；于是，可利用excel对函数方程式进行回归分析求解。⑵、Excel回归分析：Excel2003进行回归分析的具体步骤如下：①、首先新建一个Excel文档，并输入数据同“表二”；②、打开“工具”下拉菜单,用鼠标双击“数据分析”选项(如果没有该选项,需选择“加载宏”选项———分析工具),弹出“数据分析”对话框。然后,选择“回归”,确定,弹出选项表:图2回归对话框图③进行如下选择:X、Y值输入区域分别输入$B$2:$B$9、$C$2:$C$9,置信度(95%),新工作表组,残差,线性拟合图(图2)；④然后点击“确定”,取得回归结果将会形成四个表：回归统计MultipleR0.984558171RSquare0.969354793AdjustedRSquare0.964247258标准误差247.7640748观测值8表三-1:回归分析表之回归统计方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析11165059511650595189.78917869.09898E-06残差6368322.2261387.04总计712018918表三-2：回归分析表之方差分析Coefficients标准误差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept44296.614172652.057216.702742.93977E-0637807.2638750785.96437807.263950785.9645XVariable1-57.111811024.1456269-13.77649.09898E-06-67.25579448-46.96783-67.255794-46.967828表三-3:回归分析表之截距系数分析误差输出观测值预测Y残差15460.582677-92.5826828030.614173-428.614238887.291339-155.291348601.732283198.2677257745.05511877.94488269458.409449141.5905576602.818898292.181187459.496063-33.49606表三-4:回归分析表之误差分析读取回归分析结果为，斜率：a=-57.1118，截距:b=44296.6142，t值:t=-13.7764。⑶、回归方程的确立及显著性检验：由上可知，回归方程为：H=-57.1118*P+44296.6142。当显著性水平ɑ=0.05，n=8时，查t分布表可知10.05/2(82)t=2.4469，由于|t|=13.77642.4469，因此，在显著性水平0.05下回归方程是显著的，即销售数量和销售价格两者之间存在线性关系，并且这种线性关系是可靠地。（三）、最优价格的确定销售效益与销售价格的关系式为：L=(P-521.4444)*（-57.1118*P+44296.6142），当L´=（-57.1118*P+44296.6142）-57.1118(P-521.4444)=0时，即P=648.5283(元)，可获得最佳销售效益922374.39元。三、总结本文探讨了用Excel的基本功能来实现公司产品的最优定价的基本方法，从上述的销售价格确定的研究可以看出，EXCEL具备灵活、简便而功能强大的数据分析和挖掘功能,而基于EXCEL数据库的维护和更新也非常简单,财务人员通过简单的操作,就可以从多个维度、大数据量的对财务数据进行深入的分析。【参考文献】[1]董凤鸣、周萍，EXCEL在一元线性回归分析中的应用.科技信息[J]，2007（12）.[2]蒋启源、谢金星、叶俊编，《数学建模》[M].高等教育出版社，2003.8（2008重印）.[3]茆诗松、程依明、濮小龙编，《概率论与数理统计教程》[M].高等教育出版社，2004.7（2008重印）.作者简介董利康（1989~）四川犍为人，绵阳师范学院，数学与计算机科学学院07级本科在读；范永胜（1970~）重庆璧山人，讲师研究方向计算机检测与控制技术，数据挖掘。