本量利分析案例.pptx

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,管理会计案例分析,成员名单：周菲刘敏宁镜曾璇,赵娜张艺孙博李淑晶,叶钲伟玛依奴尔乌兰巴特,演讲者：宁镜,幻灯片制作：宁镜,多产品经营本,量,利分析探讨,1,利用本,-,量,-,利分析技术，饭店如何使用现有的销售价格，生产水平与实现目标利润之间相互适应，以实施恰当的价格，产量，成本，新产品开发政策，提高饭店的盈利水平？,2,对饭店多产品本量利分析技术的几种方法应如何看待，并将其应用到企业的经营决策当中去？,一 适当的调节产品组合可提高盈利水平,对各产品价格上升,or,下降的适当调节,对各产品销量上升,or,下降的适当调节,对各产品单位变动成本上升,or,下降的适当调节,各产品所占比重的适当调节,价格变动,2%,对利润的影响 （假设其他条件不变）,客房,餐饮,商场,单位产品边际贡献（元）,1000,156,64,变动后的利润额（万元）,6200,6180,6020,利润变动百分比（,%,）,3.33,3,0.33,价格对利润的敏感系数,1.67,1.5,0.167,销售价格对目标利润的影响,（,1,）客房：,利润,=,（,1020-20,）*（,10000/1000,）,+4500+300-8600=6200,（万元,价格对利润的敏感系数,=3.33%/2%=1.67,.,（,2,）餐饮：,利润,=306-150,）*（,9000/300,）,+9800+300-8600=6180,（万元,价格对利润的敏感系数,=3%/2%=1.5,.,（,3,）商场：,利润,=,（,204-140,）*（,1000/200,）,+9800+4500-8600=6020,（万元,价格对利润的敏感系数,=0.33%/2%=0.167,假设销量变动,2%,对利润的影响（假设其他了件不变,）,客房,餐饮,商场,单位产品边际贡献（元）,980,150,60,变动后利润额（万元）,6196,6090,6006,利润变动百分比（,%,）,3.27,1.5,0.1,销量对利润的敏感系数,1.63,0.75,0.05,销售量对目标利润的影响,（,1,）客房：,利润,=,（,1000-20,）*,10.2+4500+300-8600=6196,（万元,销量对利润的敏感系数,=3.27%/2%=1.63,.,（,2,）餐饮：,利润,=,（,300-150,）*,30.6+9800+300-8600=6090,（万元,销量对利润的敏感系数,=1.5%/2%=0.75,.,（,3,）商场：,利润,=,（,200-140,）*,5.1+9800+4500-8600=6006,（万元,销量对利润的敏感系数,=0.1%/2%=0.05,假设单位变动成本变动,2%,对利润的影响（假设其他了件不变,）,客房,餐饮,商场单位产品边际贡献（元）,979.6,147,57.2,变动后利润额（万元）,5996,5910,5986,利润变动百分比（,%,）,-0.067,-1.5,-0.23,单位变动成本对利润的敏感系数,-0.033,-0.75,-0.115,单位变动成本对目标利润的影响,（,1,）客房：,利润,=,（,1000-20.4,）*,10+4500+300-8600=5996,（万元）,单位变动成本对利润的敏感系数,=-0.067%/2%=-0.033,.,（,2,）餐饮：,利润,=,（,300-153,）*,30+9800+300-8600=5910,（万元）,单位变动成本对利润的敏感系数,=-1.5%/2%=-0.75,.,（,3,）商场：,利润,=,（,200-142.8,）*,5+9800+4500-8600=5986,（万元）,单位变动成本对利润的敏感系数,=-0.23%/2%=-0.115,新产品的开发应倾向于客房和餐饮这样单位边际贡献率较大的产品,客房：可在住宿条件和住宿服务方面提供更多的设备和项目，使入住更舒适更方便，更人性化，以促进销量也就是入住率的提高是顾客有宾至如归，物有所值之感以提高盈利水平。,餐饮：可增加饭食的提供方式和菜色的种类以及对用餐顾客的服务及就餐环境的推陈出新以提高盈利水平。,商场：可改善购物环境，提高商品数量和质量，促进销量以提高盈利水平。等方法,对饭店多产品本量利分析技术的几种方法应如何看待,1,三种方法各有优缺点。,2,企业在做经营决策时，应当选择最符合企业实际情况的一种方法。,针对不同方面的经营决策运用不同方法。,例如：,1,客房：对于增加了设备等，相应的产品组合发生了变化，我们认为运用计划权重法比其他方法更能有效的预测企业的预期利润。,2,餐饮：对于增加菜色和改善就餐环境，饭店为了控制各产品的销售量从而控制综合边际贡献率，饭店的各产品销售额难以准确预测，我们认为用目标权重法更能有效的预测企业的预期利润。,3,商场：由于客流量是比较稳定的所以我们认为用历史数据法更能有效的预测企业的预期利润。,