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財(cái)務(wù)管理課程中存貨管理的教學(xué)思考

【摘要】傳統(tǒng)再訂貨點(diǎn)決策方法不僅計(jì)算復(fù)雜、約束較多,而且保險儲量和額外儲存成本的概念不清晰,比較混亂。本文通過厘清額外儲存成本和相關(guān)儲存成本的區(qū)別,提出運(yùn)用分布函數(shù)臨界值的方法來優(yōu)化再訂貨點(diǎn)決策。
【關(guān)鍵詞】再訂貨點(diǎn) 分布函數(shù)臨界值 相關(guān)儲存成本 缺貨成本

《財(cái)務(wù)管理》既是會計(jì)專業(yè)的核心課程,也是財(cái)經(jīng)、管理類專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課程,其中存貨管理一章由于需要運(yùn)用高等數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)計(jì)量、會計(jì)以及運(yùn)籌等學(xué)科知識,是《財(cái)務(wù)管理》課程的重點(diǎn)和難點(diǎn),尤其是“保險儲備”這一知識點(diǎn),很多學(xué)習(xí)者對此感到困惑。有些教材為便于學(xué)習(xí)者理解,采用額外儲存成本和缺貨成本等概念來解釋,認(rèn)為存貨的最佳保險儲備量應(yīng)該滿足“額外儲存成本和缺貨成本總和最小化”這一條件。但筆者認(rèn)為,“額外儲備成本”這一概念的提法值得推敲,本文特對此進(jìn)行探討。
一、額外儲存成本的修正
為了清楚地闡明筆者的觀點(diǎn),下面運(yùn)用一個案例來說明。假定某存貨的年存儲變動成本KC=3.5元/件,單位缺貨成本KS=1.5元/件,供貨時間L=10天,每年訂貨次數(shù)N=6次。交貨期內(nèi)的存貨需求量及其概率分布如表1所示,則不同保險儲量的總成本如表2所示。

根據(jù)表2計(jì)算結(jié)果,當(dāng)再訂貨點(diǎn)R=120件(保險儲量為20件)時,總成本最低。當(dāng)再訂貨點(diǎn)低于120件時,隨著保險儲量的增加,總成本呈現(xiàn)遞減趨勢;相反,當(dāng)再訂貨點(diǎn)大于120件時,隨著保險儲量的增加,總成本呈現(xiàn)遞增趨勢。
由上可知,額外儲備成本和缺貨成本的計(jì)算公式為:
TCC=(r-E(d))LKC (1)
TCS=(d-r) P(d)LKSN (2)
式中:TCC表示額外儲存成本總額;TCS表示全年的缺貨成本;r表示日化后的再訂貨點(diǎn),等于再訂貨點(diǎn)R除以供貨時間,即r=R/L;d表示存貨每日需求量,呈現(xiàn)離散分布,其概率P(d)已知,且∑P(d)=1;E(d)表示訂貨期間的日需求量的期望值;(r-E(d))L表示保險儲量;N表示存貨每年訂貨次數(shù);L表示供貨時間;KC表示存儲變動成本;KS表示單位缺貨成本;△d表示存貨每日需求量d所能增加的最小單位。
這里,式(1)、式(2)的內(nèi)含中有兩點(diǎn)值得注意:第一,當(dāng)保險儲量為零時,額外儲存成本也為零;第二,在計(jì)算缺貨成本時,根據(jù)概率計(jì)算缺貨量的期望值,進(jìn)而計(jì)算缺貨成本。不過,在計(jì)算儲存成本時竟然與概率無關(guān)。
先考察“保險儲量為零,額外儲存成本則為零”這一現(xiàn)象。粗看,這好像頗有道理,但如果仔細(xì)推敲就會發(fā)現(xiàn),這里存在一個假設(shè),即當(dāng)所訂貨物入庫(再訂貨點(diǎn)設(shè)在100件)時,庫存量可能為正,也可能為負(fù),但庫存期望值為零,所以額外儲存成本的期望值也為零。然而我們知道,當(dāng)庫存為正時,成本形態(tài)體現(xiàn)為額外儲存成本,而當(dāng)庫存為負(fù)時,成本形態(tài)卻體現(xiàn)為缺貨成本。因此這種“保險儲量為零,額外儲存成本亦為零”現(xiàn)象實(shí)際上隱含著“額外儲存成本的期望值可以與缺貨成本的期望值相互抵銷”這一假設(shè)。
至于“計(jì)算缺貨成本時考慮概率,而計(jì)算儲存成本時竟然與概率無關(guān)”這種不對稱的計(jì)算思想也是值得懷疑的。因?yàn)椴豢紤]儲存成本的概率實(shí)際上意味著“日需求量d小于10的概率為0,且d等于10的概率為1”假設(shè)成立,但這一假設(shè)顯然不符合實(shí)際,難以成立。上例中,當(dāng)再訂貨點(diǎn)等于100而所訂貨物入庫時庫存量的期望值雖然為零,但是庫存大于零的概率有45%,即有45%的概率產(chǎn)生相關(guān)儲存成本,同時庫存小于零以及發(fā)生缺貨成本的概率也是45%。因此,庫存量期望值的計(jì)算思路和依據(jù)應(yīng)與缺貨量期望值相同,即等于22.5件[(100-10)×0.05+(100-80×0.05+…+(100-90)×0.05)],相關(guān)儲存成本為78.75元(22.5×3.5)。
可見,額外儲存成本概念不僅混淆了缺貨成本和儲存成本,而且與實(shí)際不符。為了避免混淆,并考慮各種情況下的概率,本文建議用與再訂貨點(diǎn)相關(guān)的儲存成本(簡稱為相關(guān)存儲成本)來替代額外儲存成本這一問題表述。同時,在計(jì)算最佳訂貨點(diǎn)時,應(yīng)該分別計(jì)算庫存量的期望值和缺貨量的期望值,并納入儲存成本和缺貨成本的計(jì)算范圍內(nèi),即:
TCC=(r-d) P(d)LKC (3)
TCS=(d-r) P(d)LKSN (4)
厘清了額外儲存成本與相關(guān)儲存成本的概念之后,可根據(jù)修正后的式(3)、式(4)重新計(jì)算儲存成本和缺貨成本。表3列示了修正前后總成本的計(jì)算過程。
從表3可以發(fā)現(xiàn),修正前的總成本以再訂貨點(diǎn)等于120件為最佳再訂貨點(diǎn),修正后的總成本以再訂貨點(diǎn)等于140件為最佳再訂貨點(diǎn)。因此,如果不考慮存貨需求量概率對儲存成本的影響,再訂貨點(diǎn)的決策結(jié)果可能會發(fā)生較大的誤差。
二、存貨管理的進(jìn)一步分析
上述計(jì)算原理雖然簡單易懂,但計(jì)算過程比較復(fù)雜。為簡化計(jì)算過程,筆者運(yùn)用統(tǒng)計(jì)概率的相關(guān)知識,根據(jù)式(3)、式(4),直接推算出與再訂貨點(diǎn)相關(guān)的總成本為:
TC(r)=(r-d) P(d)LKC+(d-r) P(d)LKSN
式中,△d為離散變量d所能增加的最小單位。由于d是離散變量,不能用求導(dǎo)的方法來求極值,因此本文改用差分△TC(r)來求解,即:
△TC(r)=TC(r+△d)-TC(r)
TC(r+△d)=(r+△d-d) P(d)LKC+(d-r-△d)×
P(d)LKSN
因?yàn)椋海╠-r-△d) P(d)=(d-r-△d) P(d)+(d-r-△d)P(d=r+2△d)=(d-r-△d) P(d)
同時:(d+△d-r) P(d)=(d+△d-r) P(d)+(d+△d-r)P(d=r+△d)=(d+△d-r) P(d)
所以:TC(r+△d)=(d+△d-r) P(d)LKC+(d-r-△d)
P(d)LKSN
即:△TC(r)=△d P(d)LKC-△d P(d)LKSN
△dF(r)LKC-△d(1-F(r))LKSN
令△TC(r)=0,則:
F(r∗)=KSN/(KSN+KC) (5)
式(5)中F(r∗)是存貨日需求量d的分布函數(shù)(即累計(jì)概率),KSN/(KSN+KC)為分布函數(shù)臨界值。該公式的經(jīng)濟(jì)意義是:當(dāng)需求量d的分布函數(shù)F(d)等于分布函數(shù)臨界值KSN÷(KSN+KC)時,所對應(yīng)的(日)需求量就是最佳(日化)再訂貨點(diǎn),此時,總成本增量△TC(r)等于0,總成本TC(r)最小。
需要指出的是,由于需求量d為離散變量,分布函數(shù)臨界值KSN÷(KSN+KC)可能沒有對應(yīng)的需求量,而是介于兩個需求量d1、d2之間,此時需要分別計(jì)算TC(d1)和TC(d2)后擇優(yōu)決策。該算法可以快速確定最佳再訂貨點(diǎn)的區(qū)間,避免了每一個訂貨點(diǎn)下總成本的試算,從而簡化了計(jì)算過程。
根據(jù)上例數(shù)據(jù),分布函數(shù)臨界值KSN÷(KSN+KC)=(1.5×6)÷(1.5×6+3.5)×100%=72%,已知F(13)=70%,F(xiàn)(14)=75%,說明最佳日訂貨點(diǎn)介于13與14之間。經(jīng)計(jì)算,TC(13)=236.3,TC(14)=233.8,所以最佳再訂貨點(diǎn)應(yīng)等于140件(14×10)。
三、結(jié)語
本文遵循儲存成本與缺貨成本權(quán)衡思想,厘清額外儲存成本與相關(guān)儲存成本的區(qū)別,通過數(shù)學(xué)推理,提出運(yùn)用分布函數(shù)臨界值來確定最佳再訂貨點(diǎn)的方法。該方法不僅大大簡化了決策的計(jì)算過程,而且提高了決策的準(zhǔn)確率。
主要參考文獻(xiàn)
中國注冊會計(jì)師協(xié)會編.財(cái)務(wù)成本管理.北京:經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2009

【作  者】
張春景

【作者單位】
(江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院 江蘇鎮(zhèn)江 212013)

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