（一）物流成本预测的含义

物流成本预测是指依据物流成本与各种技术经济因素的依存关系、发展前景及采取的各种措施，采用一定的科学方法，对未来期间物流成本水平及其变化趋势进行科学的推测和估计。

物流成本预测是物流成本决策、物流成本预算和物流成本控制的基础，可以提高物流成本管理的科学性和预见性。物流成本管理的多个环节存在成本预测的问题，如运输成本预测、仓储成本预测、装卸搬运成本预测、配送成本预测等。

物流成本预测能使企业对未来的物流成本水平及其变化趋势做到“心中有数”，并能与物流成本分析一起为企业的物流成本决策提供科学的依据，以减少物流成本决策中的主观性和盲目性。

（二）物流成本预测的分类

1.按预测的期限分类

按照预测的期限，物流成本预测可以分为长期预测和短期预测。长期预测指对一年以上期间进行的预测，如3年或5年；短期预测指对一年以下的预测，如按月、按季预测。

2.按预测的内容分类

按照预测的内容，物流成本预测可以分为制订计划或方案阶段的物流成本预测、计划实施阶段的物流成本预测。

3.按物流不同功能环节分类

按照物流不同功能环节，物流成本预测可以分为运输成本预测、仓储成本预测、装卸搬运成本预测、流通加工成本预测、包装成本预测、配送成本预测等。

课外资料10-1(www.daowen.com)

第三方物流运输收入成本测算——商业智能BI物流大数据应用

对于第三方物流企业而言，客户来源于不同行业，而不同行业对物流运输有不同的结算方式，其原因是各个行业的企业有着独特的计算方式。对于货运物流市场来说，甲方处于强势地位，客户往往为了其入账方便、系统原因或压缩成本的原因指定结算单位，如按箱、按车、按不同重量段、按不同运输距离、按条、按不同产品类别等。目前，企业普遍以Excel形式进行分析，数据分析人员通过多层“if”的嵌套、多张报表的来回取数关联进行测算，而每一次测算均需要很长时间，深入物流业务进行测算的数据分析人员又相对较少，企业多数凭借经验或粗略地进行成本计算，往往出现亏损。且在实际运作过程中，成本收入往往是在订单完成之后，甚至是在月结的时候进行经营分析，无法实时监控订单利润，往往是在大量亏损已经发生后才去调整业务，无法及时发现问题。大数据BI（Business Intelligence，商业智能）工具可以很好地解决这个问题。通过BI系统连接数据仓库实现快速拉取数据，再建立业务主题（一般是上系统时先建好），业务主题中有该部门业务人员需要使用的所有字段。然后建立成本的计算逻辑分组，为接下来的测算做准备。做好业务主题和分组之后，便可以对收入成本进行计算，然后一键作图。随着业务的发展，数据自动刷新，可实时监控每一个订单的利润情况。

（资料来源：搜狐网，“笑墨文化”搜狐号，2019-6-5）

（三）物流成本预测的方法

物流成本预测的方法很多，它随预测对象和预测期限的不同而各异，但总体来看，基本方法包括定性预测方法和定量预测方法两大类。在实际应用中，定性预测方法与定量预测方法并非相互排斥，而是相互补充的，两者可以结合应用，即在定量分析的基础上，考虑定性预测的结果，综合确定预测值，从而使最终的预测结果更加接近实际。

1.定性预测方法

定性预测方法是预测者根据掌握的专业知识和丰富的实践经验，运用逻辑思维方法对未来成本进行预计推断的各种方法的统称。由于此类方法是利用现有资料，依靠预测者的素质和分析能力所进行的直观判断，因此也称直观判断法，具体包括德尔菲法、一般预测法、市场调研法、小组共识法和历史类比法等。定性预测方法简便易行，预测的速度较定量分析要快，常常在企业缺少完备、准确的历史资料，或难以进行定量分析的情况下采用。

2.定量预测方法

定量预测方法是根据历史资料及成本与影响因素之间的数量关系，通过建立数学模型来预计未来成本的各种预测方法的统称。定量预测方法按照成本预测模型中成本与相应变量的性质不同，又可分为趋势预测方法和因果预测方法两类。

趋势预测方法是按时间顺序排列有关的历史成本资料，运用一定的数学方法和模型进行加工计算并预测的各类方法，具体包括简单平均法、加权平均法和指数平滑法等。这类方法承认事物发展规律的连续性，将未来视为历史的自然延续，因此又称外推分析法。

与趋势预测方法不同，因果预测方法是根据成本与其相关因素之间的内在联系，建立数学模型并进行分析预测的各种方法，具体包括本量利分析法、投入产出分析法、回归分析法等。这类方法的实质是利用事物内部因素发展的因果关系来预测事物发展的趋势。