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必須科目「组织行为学」Vol.3(2019/12/7)

交渉の事例”马关条约(下関条約)”

テーマ【谈判】

  • ビジネスには冲突(Conflict)がつきもの。1)任务型(任務) 2)过程型(プロセス) 3)关系型(関係)の3つの種類がある。
  • 冲突の解決方法は、5つ。下記図1参考。
  • 谈判(交渉)。交渉の際には、BATNA( Best Alternative to Negotiated Agreement 、他の最も良い選択肢)を用意して、 低价(RP,最低価格)留保価値(Reservation Value, 絶対に交渉で妥結しないという最低条件)を決めておく。また、 「この範囲であれば交渉が妥結する可能性がある」という範囲であるZOPA(Zone Of Possible Agreement) も意識する。
  • 交渉の模擬をクラスメイトと実施。
  • 马关条约(日清戦争の下関条約)の事例。清政府は、日本新政に賠償金2憶銀や台湾などを譲り渡した条約。詳細はコチラ。賠償金は、日本政府が日清戦争でかかった費用や損害費用をもとに計算されるわけであるが、2憶銀というのは、破格の賠償金であった。日本国内のメディアも8,000万銀程度が妥当であると報道をしていた。しかし、清政府は、日本との交渉時に、”底线”を持っていなかったため、それをそのまま飲まざるを得なかったのである。また、外部環境を基にした意図のある交渉ができなかった。とたえば、列強国が日本の中国への侵略を拡大することを望んでいないことや、日本国内が戦争反対で海を越えた中国の管理に不安を抱いていたことなど。
  • 交渉において、お互いがともに得をする状況を作ること。その際には、3つの問題がある。①分配性(自分が得をして、相手は損をしていないか?)②整合性(お互いが得をすることが可能かどうか?)③匹配性(嗜好性が一致しているか?)
  • まとめ。交渉は、冲突が発生したときの解決方法で、相手とのコミュニケーションを通じて、お互いの信任を得ることである。ゆえに、相手が何を望み、何を得たいのか?を理解し、また回りの環境状況を考慮して、自分の動機や目標をしっかり把握した上で、交渉技術を活用していくことが大切である。
冲突解决办法

交渉は普段にビジネスで数多くこなしているので、新たな発見はありませんでしたが、もう少し中国的な交渉術みたいなものを学べるとよかったなと思います。

必須科目「世界政治经济环境中的中国(マクロ経済)」Vol.2 2019/12/1

テーマ「实体经济数据-国内生产总值(GDP)」

個人、企業、政府間の金の流れ

マクロ経済の基礎データをまずは学んでいきます。ということで、今日はGDPの定義から。

  • GDPは、累計ではない。
  • GDPの計算方法は人工でかつ複雑で、国家間や古い時代(たとえば、2019年と清代の比較)の比較には意味がない。
  • 生産が発生した時点で、GDPに組み入れられる。2020年に、不動産デベロッパーが1棟1000万円のマンションを10棟開発して、5棟を5000万円で販売。翌年2021に5棟のマンションが値上がりして、1棟2000万円、合計1憶円で販売した。GDPはどう計算するか?生産した2020年に1憶円で組み入れる。2年目は、売買取引なので、GDPには入れない。
  • 名义GDP(名目GDP)と实际GDP(実質GDP)の違い。
  • GDP Deflator=名义GDP/实际GDP。
  • 指標の比較は、同比,环比,cagr(compound average growth:年平均成長率)がある。cagrはアメリカが好んで使う。
  • 労働報酬÷名目GDP=労働分配率。アメリカは、70%、中国は45%程度。では、中国の方が、アメリカより消費額が減るのか?そうではない。所得=資本を多く持っているからといって、それがすべて一般消費に回されるわけではない。ここは色々な論争あり。
  • PMI、采购经理指数(Purchasing Manager’s Index)。ただし、中国では信頼性低い。あとは、非制造业PMIもあり。
  • GDPの算出公式。Consume=C(Domestic)+C(Foreign)、Investment=I(d)+I(f)、Goverment=G(d)+G(f)の3つの要素を使う。
  • GDP=C(d)+I(d)+G(d)+EX=C-C(f)+I-I(f)+G-G(f)+EX=C+I+G+EX-IM=C+I+G+NX
  • ただ、中国の場合は、C+I+NX*EX-IM(净出口)。

かなり基礎の話ですが、途中で、教授の色々な話が入ってくるので、途中でついていけない部分も出てきましたが、予習をしっかりすればある程度はついていけるかなと。中国の特殊事情があるので、その部分をしっかりフォローできればと思います。

必須科目「组织行为学」Vol.2(2019/11/30)

テーマ【个体决策(個人の決定)】

今日は、個人が決定を下す際の方法や陥りやすい罠を理解することがテーマでした。

  • 決定の方法は、3つで構成されている。①いくつかの選択肢から選ぶ方法 ②確率によって選ぶ方法 ③自分の価値観や目前の目標を達成できそうな方法を選ぶ方法。
  • まずは、人类的决策。ワイン園の事例。
  • 理性決定。理性決定ができる前提としては、問題が明確、すべての選択肢や発生する確率が把握できている、選択に対しての偏りが明確、時間やコストに制限がないなど。
  • Robert S. MacNamaraというアメリカの実業家を紹介。彼は、ハーバードでMBAを取得後、アメリカ軍隊に入隊し、第二次世界大戦での日本との戦争の際に統計学などを利用して、作戦を立て成功した。そのあと、ベトナム戦争にも参画したが、失敗。これは、ベトナム戦争では、不明確な情報が多く、理性決定が出来なかったと言われている。調べてわかったのですが、戦争に関しての公開や弁明が映画化されています。下記動画。
  • 雑音などにより、なかなか理性決定ができないのが、この世の中。UA173の飛行機事故の事例を紹介。下記動画
  • 現実の中での決定では、重要な問題よりも、目の前に見える問題が優先されてしまう傾向にある。
  • 行動決定モデル。直感、気持ち、超自然減少など。その際に色々な罠がある。
  • まず、错误知觉知覚の罠)で決定を下すことに気を付けなければならない。例えば、上司が道路で車に乗ったまま、警察と話をしている。どう判断するか?
  • 对比效应(比較の罠)。10人を面接。10人の中では、Aさんが良いと思って採用したが、Aさんは、現社員の誰よりも能力が低いなど。
  • 晕轮效应(光环效应、ハロー効果)、同じ機能や能力でも、見た目で選んでしまう。
  • 选择的局限性(選択の限界性)。選択が多すぎると、人は選択できなくなってしまう。年金基金の選択肢を2つから60に増やしたら、加入率が下がってしまった。
  • 保持不变”陷阱(現状維持の罠)。現状が変わらない選択をしてしまう場合が多い。
  • 決定の際のよくみられる間違った考えがある。
  • 过分自信(自身過剰)、锚定偏差(固定された偏見)、判断启发(経験を基にした思い付きでの判断)、可得性启发(簡単に得られる情報や印象での判断、近因效应、首因效应)。
  • そして、框定效应(フレームワーク効果)。ミクロ経済でもでてきたフレームワーク効果。死亡時の臓器提供で、臓器を提供しない場合は、✔をさせるという方式に変更したら、提供割合が増えたという事例。
  • では、どのように、框定效应を回避することが出来るのか?初めに受け入れた意見をそのまま、受けれいない。中立な立場で、問題を設置してみる、など。
  • 沉没成本(サンクコスト)から抜け出すこと。事例紹介、Shoreham Nuclear Power Plant。20年、核原子力工場に投資をし続けたが、最終的には工場を立ち上げられなかった。 途中で立上げが難しい と分かっていたにも関わらず、なぜ投資をしたのか?
  • どのように避けていくのか?当初参画していなかった人に意見を求めたり、自分を苦しめている原因がどこにあるのか探る、失敗を恐れる組織文化をなくす、責任を分散するなど。
  • まとめ。
  • 人の決定は、経験や過去の法則に頼ることが多いが、簡単に偏った決定を下す可能性がある。
  • 同じでない意見が出るまでは、決定を下してはならない。
  • 決定の成功の秘訣は、90%は情報から、そして10%は直感から。

人間は、偏見や思い込みで決定をしてしまうことが確かに多いです。そして情報がありすぎても判断できなくなる。どこまで情報を取って判断するのか?難しいですね。フィジビリティが100個あっても判断できないですしね。いずれにせよ、罠がたくさんあること知っておくことが大切です。

必須科目「战略管理」Vol.2 2019/11/30

テーマ【内部资源能力分析】

  • 財務諸表から業界の特徴を分析。
  • 業界分析の意味は何か?事業立ち上げの観点からは、市場開拓のキッカケ。大企業の観点からは、多元化(事業多元化)の方向性を探る。個人の観点からは、就職や転職の方向性を探る。
  • 多元化の思考は?長期的な利益は可能か?新たな市場に入る際の代価は、将来の利益で補うことが出来るのか?いかに現状のリソースを新しい市場で競争力を出すために活用できるのか?
  • ポーターの5フォースは問題あり。何か?静態分析であり、各企業や業界の構造的特徴をカバーできていない。
  • ライフサイクルモデル。以前のライフサイクルは、下記の図1であったが、大量の資本を使って垂直立上げをするが、すぐに失速する、たとえば共享单车のようなもの。ゆえに、図2のような鲨鱼鳍状(サメひれ型)ライフサイクルも増えている。
  • ここから、内部资源分析の本題。
  • 内部資源は何か?财务,实体,声望,人力,知识(专利),关系など。
  • 企業の能力を高める方法は自主開発、模仿复制(模倣)、兼并并购(買収)、战略联盟(戦略提携)、单独孵化(育成)、迭代创新(イノベーション)など。
  • その中でも、核となる競争力をどのように獲得するのか?价值性、稀缺性(希少性)、难以模仿性(模倣困難)、组织可获利性(組織で補完でき、利益を共有できる)。
  • 核心刚度(Core rigidities)。核心の競争力が、核心の重荷になることがある、kodakのように。ゆえに、企業は組織変更など常に変化していく必要がある。
  • 价值链分析(value chain分析)。Trade Joe’sの事例紹介。
  • GE事例の紹介。

内容は、むずかしくなく、基礎的な情報でした。テストは、事例が1-2題出て、「分析しなさい」というような感じになるかな。だから授業の復習はあまり意味がないかも。。。

図1:一般的なライフサイクル
図2:サメひれ型ライフサイクル

必須科目「组织行为学」Vol.1 2019/11/23

全8回の内容

任润副教授による組織行動学で、全8回の講義です。任润副教授は、アメリカのテキサスA&M大学でMBAを取得しているようです。私は、2012年から北京に来て、組織を率いましたが、色々と苦労したこともあるので、特に中国人の考え方や統率方法などを学んでいきたいと思います。

テーマ「导论组织中的个体(序論:組織の中の個人)」

  • 今日のポイント(1)组织的要素与特征 (2)中国人的价值观(3)重要的员工态度(4)组织行为学的视角(4)管理者面临的挑战
  • (1)组织的要素与特征は、目标:共享,人员:多样,结构:严密,文化:牵引。
  • 组织结构とは何を指すのか?業務をいかに分けて、効率よく、仕事を遂行するかである。
  • 経験や勘で仕事を管理していた時代は、すべての工程を一人で行っていた。しかし、科学的管理法の父と呼ばれた フレデリック・テイラーは、業務を分けて、時間や工数で従業員を管理し、効率性を高めた。これを古典管理思想と定義。
  • しかし、人はロボットではない。仕事を分業化することで、永遠に効率化できるわけではない。現代管理思想は、”人本主义”(人が中心)。未来はどうなるのか?
  • 1920-1930年代に、霍桑实验(ホーソン実験)というものがおこわれた。個人と組織の行動研究。職場の環境が業務効率化に影響を与えるのか?例えば、電球の明るさ、暗さ。職場の環境はあまり関係なく、従業員への関心度が業務効率を高めていた(霍桑效应,ホーソン効果)。
  • 目标,结构,人员,文化の4つをどのようにつなぎ合わせてゆくのか?
  • 德胜洋楼(リフォーム),富士康,华为の3つの企業で、 目标,结构,人员,文化 を比較。それぞれの業界でTOPにたつ企業であるが、その企業の 目标,结构,人员,文化を横展開しても意味はない。
  • 「鳄鱼建筑公司(ワニ)」の事例を議論。主人公Aは、困っている友人Bを助けようと、自分の職権を利用して、友人Bを助けた。それに気づいた友人Cが、自分と結婚すように主人公Aをゆする。主人公は友人Dに助けを求めるが、断る。実は、友人Dは、金に困っており、政府に主人公Aの不正を告発することで、賞金を得ることができたのだ。結果、主人公Aは、職を失い、多額の罰金が残り、助けた友人Bに助けを求めたが断られてしまう。主人公は、友人Eに相談したところ、友人Eは、友人Bの家を放火し、友人Bは多額の借金を抱えてしまうことになった。だれが一番悪いのか?
  • このような判断では、意見が分かれる、それは価値観が異なるからである。
  • 組織と従業員の個人の価値観がぶつかるとき、従業員の業務に影響が出る。通常は、組織の価値観が個人の価値観に勝るからである。ゆえに従業員の個人の価値観を大切に管理する必要がある。
  • 従業員の敬业度(Engaged)は組織の成績と関係がある。中国は、欧米諸国に比べると低い。

かなり基礎だったなという印象です。組織をどう動かしていくのか?動かすためには、組織の方針、思想を従業員に積極的に共有していくことは、現代企業においては、必須かなと。その共有方法をどのような形で行うのが良いのか、様々な企業が悩んでいるところではと思います。ただ、中国企業は、ボスが方針を決めて、それに皆が従う。ボスに言ったことのみを実行する。つまり従業員は、ある意味、工場の中の部品のように扱われてきましたが、組織や業務が複雑化する中で、中国企業も組織での行動をどのように行っていくのか改善していく必要があるということだと思います。

必須科目「战略管理」Vol.1 2019/11/23

テーマ【课程介绍&行业分析】

易希薇助理教授、結構若いです。
内部外部分析(战略分析)のあとに、目標(愿景/使命/目标)などを定めて、具体的な戦略(战略规划与行动)を作成する、というステップ。

企業戦略をテーマにした必須科目です。易希薇という助理教授が担当、結構若い先生です。成績は、グループワーク30%、授業での発言30%、期末テスト40%という割合。

  • 今日の目標、①戦略とは何か? ②戦略管理におけるモデル ③外部環境分析
  • 現在は、VUCA(ブーカ)の時代、 「Volatility」(変動性)「Uncertainty」(不確実性)「Complexity」(複雑性)「Ambiguity」(曖昧性) あらゆるものを取り巻く環境が複雑性を増し、想定外の事象が次々と発生するため、将来の予測が困難な状態。詳細はコチラ
  • ある登山チームが遭難した。遭難して、3日目に地図を発見して、無事に下山出来た。しかし、実はその地図は、違う山のものだった。。。この物語が示すのは、戦略(地図)は、企業やチームの方向性や原則を提示してくれるものである、ということ。
  • 戦略の定義は?キーワードは3つ。 1)绩效 2)卓越 3)可持续 。
  • 绩效(効果)とは?売上高?利益?ROE?ROA?通常は、ROAで計る。
  • 何を戦略と呼ぶのか?营销战略,人力资源战略,财务战略は職能レベルの戦略。本授業では、业务层战略(業務レベル戦略)や公司层战略(会社レベル戦略)を取り上げる。
  • パートナー戦略(战略联盟)や競争戦略(竞争战略)は业务层的战略。また、どの業界や国へ進出するのか?だったり、サービスの多角化、買収などは、公司层战略。
  • kodakの事例。将来を見越して、新部門設立したが、利益もない、むしろ赤字、一方、 従来のフィルム部門がは、将来性はなく、売上が落ちてはいるが、会社の大部分の利益を稼いでいる。ゆえに、新部門を強力に推し進めることは簡単ではなくなる。
  • 外部環境分析で使うPESTEL模型。政治(Political)经济(Economic)社会(Social)技术(Technological)环境(Ecological)法律(Legal)。
  • 外部環境分析で使う波特的五力模型(ポーターの5フォース)。補足説明はコチラ
  • 上游( 自分の商品を製造する上で必要な原材料を提供してくれる企業 ),下游(自分の商品を販売する流通など )が垄断(占拠)されていると、利益は出なくなる。例えば、航空会社。下游である飛行製造会社機はボーイングとエアバスの2社で市場の大部分を占められており、航空会社は多額の利益を出すことが難しい。

今日は、第一回目なので、それほど難しくはなかったです。ただ、何を学んだかというと、?なので、ポイントが何なのか、自分なりに解釈をしていく必要があるかと思います。

ポーターの5フォース

必須科目「世界政治经济环境中的中国(マクロ経済)」Vol.1 2019/11/24

テーマ序章

颜色教授によるマクロ経済。有名な副教授らしく、クラスメイト以外のMBAの学生が数人、参加しようとしていましたが、座席に限りがあるので、退席させられていました。

颜色は、2000年に北京大学経済学部を卒業して、2008年のUCLAで博士号取得後、北京大学光华管理学院で教鞭を取っています。簡単なプロフィールはコチラ。今年7月には、方正証券の首席経済学家(アナリスト?)にも就任。詳細情報はコチラ。私よりも年下?50歳ぐらいに見えましたけど(笑)。

颜色副教授

一回目は、とくにテーマもなく、副教授に思うところの経済事情をザッと説明する感じでした。

  • 2017年12月に、「资本新规征求意见稿」の中で、杠杆(レバレッジ投資)の規制発表により中国株価が下がった。
  • 2018年経済が落ち込んだ理由は2つある。1つ目は、杠杆(レバレッジ投資)の規制。2つ目は、
  • 毎年12月中旬に5日間程度、中央经济工作会议が開かれて、経済政策の方向性が決まる。两会では、中央经济工作会で出した経済政策をさらに再検討した結果が発表される。
  • ゆえに、投資にとって、毎年1-3月が重要である。ただし、两会の後では遅い。
  • ちなみに、この中央经济工作会议では、誰が政策を決めるのか? 江沢民時代は、江沢民。胡温时代は、温家宝。今は李克强首相がまとめている。
  • 金融市場に影響をあたえる要因はどのような政策?1番目は、货币政策。2番目は、财政政策。
  • 社会融资とは、実態経済が金融サービスや商品から得た金額の総額。PtoP(個人間でお金の貸し借りをするサービス)のみ含めない。
  • 1987年に鄧小平が“三步走”发展战略を発表。第一步:1980-1990年【温饱】(空腹でないこと)第二部:1990-2000年【小康】、第三部:2000-2050年【达到发达国家水平】。 これを受け継ぐ形で、2017年、十九大にて、“三阶段”战略部署が発表された。 第一步:-2020年【小康】第二部:2020-2035年【实现社会主义现代化】、第三部:2035年-【全面建成社会主义现代化强国】。 参考はコチラ
  • 2020年【小康】とは?2010年対比で、GDPが2倍になる。
  • 2018年10月に米中貿易戦争の状況を記事にした。コチラ
  • 米中貿易戦争での中国側の3つの原則。1)维稳:すべてが平等な協力者である:2)采购合理:合理的購入を行うこと、アメリカの多額の購入の要求に応えるのは難しい 3)取消全部价值观。
  • 人民元の緩和がされているかどうかの確認は、①人民元の切り下げ ②LPR(Loan Prime Rate)の改革で確認できる。
  • CPI(消费者物价指数)とPPI(生产者物价指数)がもっとも信頼できる。CPIは1か月に3回公表。CPIは、中国の場合、豚の価格に大きく左右される。中国の豚消費量は世界で圧倒的なNo1。参考ビデオは下記の通り。
  • 来年2020年は、十三五★の最終年。 两会の後に、十四五の大型プロジェクト、おそらく5G人工智能がなど、始動する。★十三个五年规划纲要(2016-2020年)の略称。5年間の社会発展の青写真を描いたもの。参考資料はコチラ

かなり専門用語や過去の出来事が紹介されるので、聞き取れない部分がかなり多かったです。ゆえに、事前にマクロ経済の基礎を頭に入れておく必要があるなと感じました。今週は宿題なしでしたが、来週からは、みっちりあるようです。。。

必須科目「データ分析と統計決定」 振り返り テスト対策

问题)夏普比(Sharp Ratio)是什么?

  • 投资收益率超过无风险收益率的概率。
  • 如果夏普比越大的话,该投资的收益率超过无风险收益率的可能性也就越大。
  • SR=(x-bar – Rf) / s *x-bar : x平均值, Rf : Risk Free,一般来说债券的利益率, s : 标准差
  • r~N( µ, σ二乗 )

问题)如何计算初始金额为A的投资的VaR?

  • 假设收益率x是正态分布,满足x~N(µ,σ2乗)
  • 则z=(x- µ)/ σ服从标准正态分布,即z ~N(0,1)
  • 99%VaR,则α=0.01。
  • 99%VaR = A*P1=A*(µ – 2.33*σ)

问题)在正态分布下,SPAN的值是什么?

  • SPAN=P95-P5; σ=0.05。
  • P95=µ+σ*1.64, P5=µ-σ*1.64
  • SPAN=(µ+σ*1.64) – (µ-σ*1.64) = 3.28*σ

问题)正态分布的额特点是什么?

  • 落在距离均值1倍的标准差内的概率是0.68。
  • 落在距离均值1.96倍的标准差内的概率是0.95
  • 落在距离均值2倍的标准差内的概率是0.993
  • 落在距离均值3倍的标准差内的概率是0.997

问题)中心極限定理是什么?

  • 不管总体的分布是什么形态,如果它的期望值或者平均值是μ,方差是σ平方,只要样本的容量n非常大,样本的平均值总是近似服从正态分布。
  • 標本を抽出する母集団が平均µ、分散σの二乗の正規分布に従っていても、なくても、抽出するサンプルサイズが大きくなるにつれて、標本平均の分布は、平均µ、分散σ二乗/nの正規分布N(μ, σ二乗/n )に近づく。

问题)置信区间(Confidence Interval)的含义是什么?

  • 该区间被称为总体均值的95%的置信区间,95%是置信度或置信水平。
  • 抽取100个样本,计算出100个样本的平均值和100个样本的区间,那么,它们当中至少应该有(1-α),因此,可以以( 1-α )的置信度(把握)相信µ落在一个这样的区间里面。

问题) t分布和正态分布的区别是什么?

  • t分布与正态分布形状相像,但是峰值比正态分布低,尾部比正态分布厚,所以对于相同的置信区间。
  • 正态分布比t分布的置信水平更高,而在相同的置信水平下,t分布的置信区间相比正态分布更大。
  • t分布的自由度越高,越接近标准正态分布。

问题)什么时候才需要用到 t 分布?

  • 对于n小于30的情况,即小样本的时候,样本均值的抽样分布不能用正态分布来近似,此时需要用t分布去近似。

问题)自由度是什么?

  • 可以自由取值的数据的数量。

问题)“假设检验”是什么?

  • 从标本验证总体数据的假设的统计学的方法。

问题)第一类错误和第二类错误的差异是什么?

  • 第一类错误:H0是真的,但是你选择H1。
  • 第二类错误:H0是假的,但是你选择H0。

问题)Neymann-Pearson原则是什么?

  • 不可能找到一个两类错误都不犯的检验。
  • 二つの間違いのいずれかを探すことができないことは、間違いを犯すことがないという検定。

问题)P-值是什么?

  • 原假设成立时,你能够观测到如此极端的样本的概率。犯第一类错误的概率。

问题)F检验是什么?

  • 检验变量X对Y有没有解释作用。F的值足够的时候拒绝原假设H0。F值=(SSR/1)÷(SSE/n-2)

问题)最小二乘法是很么?什么时候用它?

  • 检验x和y的关系的函数正确不正确的方法。2つのセットのデータの組(x、y)がn個与えられた状況で、xとyに直線的な関係があると推察できるときに、もっともと相応しい直線を求めるための方法。

问题) 异方差(分散不均一性,Heteroskedasticity)是什么?

  • 回归model(y-hat)和实际值(y)的残差越来越离开的情况

问题)资产定价模型(CAPM)是什么?

  • Capital Asset Pricing Managemen

问题)虚拟变量(Dummny Variable)是什么?

  • これは、数字を持たない男女、季節などを因数として組み込む時に使う。例えば、男:0、女:1と設定する。

问题)R-Square(R平方)=100%是最好的model吗?

问题)公式

  • 样本比率的抽样分布:p-bar~N(p, p(1-p)/n )
  • SE(p-bar)=√p(1-p)/n

必須科目「財務会計」テスト対策

テストに向けて、重要トピックスをまとめました。

考え方

  • ”【权债发生制衡量】で分析しなさい”となれば、発生主義なので、利润表を見て分析する。 ”【收付实现制衡量】で分析しなさい”となれば、現金主義なので、现金流量表を見て分析する。
  • 固定资产整体,需要了解折旧的计算方法,改变折旧政策对财务报表的影响。
  • 无形资产的摊销一般计入企业的当期损益,同时直接冲减无形资产。
  • 只有AC是以摊余成本(減価償却)计量,其余两类(FVOCI和FVTPL)是以公允价值计量。
  • FVOCI的公允价值变动是进入“其他综合收益”,不计入“净利润”。 FVTPL的公允价值变动是进入“净利润”。
  • 预收账款是 流动负债 。因为预收账款将来要提供服务或商品。ex)以前收到的收入现已获得。在预收收入时,增加了“未获得收入” 影响:负债减少,股东权益增加。
  • 预付账款是 流动资产。 ex)确认以前支付的费用。在支付增加了“预付”账户。影响:资产减少,股东权益减少。
  • 公司债,债券的发行价格是将来应支付的利息的现值与债券的现值之和。
  • 按照间接法计算经营现金净流量:【应收账款减少】 经营活动产生的现金净流量 に足す。受け取るべき収入が減ったということは、現金を受け取ったということ、ゆえに经营活动产生的现金净流量は増える。【应付账款减少】 经营活动产生的现金净流量 から減らす。払うべき支払いが減ったということは、すでに現金を支払ったということ、ゆえに 经营活动产生的现金净流量 から減らす。【摊销费用(償却費用)】 经营活动产生的现金净流量 に足す。 実際の費用流出がないが、利润表から引かれているので、足し戻す。【财务费用】 经营活动产生的现金净流量 に足す。 筹资活动の費用が、利润表から引かれているため。【投资收益】 经营活动产生的现金净流量 から引く。 投资活动の利益が、利润表に足されているため。

Keyword

《收入》

  • 现金折扣 | (1)总价法 (2)净价法
  • 应收账款 | 坏账的会计处理 | (1)直接注销法 (2)备抵法
  • 应收账款 | 坏账损失的估计 | (1)销货百分比法 (2)应收账款余额发 (3)账龄分析法

《存货》

  • 盘存制度 | (1)定期盘存制度 (2)永续盘存制度
  • 计价方法 | (1)个别计价法 (2)先进先出法【First-in-first-out,FIFO】(3)后进先出发【Last-in-first-Out, LIFO】(4)加权平均法
  • 跌价准备 | 计提方法 | (1)单项比较法 (2)分类比较法 (3)总额比较法
  • 外购存货的计价 | (1)总价法 (2)净价法

《长期资产》

  • 固定资产折旧 | (1)匀速折旧法 1-1.直接法 1-2.工作量法 (2)加速总和法 2-1.年数总和法 2-2.双倍余额递减法

《金融资产》

  • 以摊余成本计量的金融资产(AC)
  • 以公允价值计量且变动入其他综合收益的金融资产(FVOCI,fair value through other comprehensive income)
  • 以公允价值计量且变动入当期损益的金融资产(FVTPL,fair value through profit and loss)

《长期股权投资》

  • 后续计量 | (1)成本法 *51%的控股的子公司 (2)收益法 *占比20-50%的公司

《负债:公司债》

  • 摊销方法 |(1)直线摊销法 (2)实际利息法(常用)

《其他》

  • 会计政策变更 | (1)追溯调整法 (2)未来适用法

《公式》

  • 资产负债率=综负债/总资产
  • 流动率=流动资产/流动负债
  • 杜邦模型(デュポンモデル)下記参照。

必須科目「データ分析と統計決定」 振り返りVol.8(2019/11/10)

テーマ「多远回归模型」

今日で、統計学の授業も終了です。最後は、重回帰分析です。

  • 振り返り。认知(認知)&预测(予測)の違いについて。认知は、モデルy=α+βxがあったとしたら、xとyは関係があるのか?そしてそれはどのようなモデルなのか?ということを理解すること。预测は、そのモデルをもとに、数値を予測すること。モデルの確証性は関係ない。
  • Y=飲料売上は、X1=消費者収入、X2=飲料価格、X3=販促費用、X4=広告費用、X5=食品売上というYに影響を与える5つの因数を持つとする。X2のYに対する影響を考えるときに、X2がその他の因数Xに与える影響度を踏まえることを、控制变量と呼ぶ。
  • YとXの関係を調べるためには、STEP1)相関係数を出す。STEP2)一元回归(単回帰)で係数を出す。STEP3)多远回归(重回帰)で係数を出す、というSTEPを踏む。
  • minitabを使って、多远回归模型を出したときに、すべての因数Xを選択すべきか?どの因数を選択し、どの因数を拒否すべきか?R-Sqは因数動詞の関係を表すものではない。R-Sqを調整する必要がある。
  • R-Sqは、SSR/SST=(SST-SSE)/SST=1-SSE/SSTとなる。これに調整を加える。SSE、SSTに自由度で割って調整する。 この調整はF検定。 F= 1-{SSE/(n-k-1)÷SST/(n-1)} となる。これは、R-Sqは、平方和の割合だったのに対して、方差(分散)の割合となる。※SSE、SSTはX1からXkまでの合計値だから、平方和。それに対して、調整(F検定)は、SSE、SSTに、Xの数から自由度を引いた数字で割っているので、分散となる。
  • そして、minitabで算出したR-Sq【調整】の高いモデルを採用する。また、因数は、t値を見て、1以下であれば、拒否する。条件削除前は、下記画像1参照(R-Sq71.7%)。削除後は、下記画像2参照(R-Sq71.9%)。
  • なお、このR-Sq調整の回归方程の検定モデルは、F検定であるが、H0=β1=β2…=βk=0(つまり、Yに影響を与えない)とする。
  • 次は、虚拟变量(Dummy Variable)。これは、数字を持たない男女、季節などを因数として組み込む時に使う。例えば、男:0、女:1と設定する。ただ、男女のように、選択肢が2つしかない場合は、問題ないが、季節のように、4つの場合、春:1夏:2秋:3冬:4と設定して良いかというとそうではない。季節の場合は、4つの変数を作る。春YS:1、春No:1、夏YES:1、夏NO:0など。注意点は、minitabで回帰分析をしたときに、回帰モデルから4番目の虚拟变量は削除される。それは、1-3番目の虚拟变量に4番目の要素が入っているからである。また、算出された虚拟变量の一番数字をゼロに戻す、つまり選択から外して、算出すると同様な虚拟变量を作り出すことが出来る。下記動画1参照
  • 最後は再度、事例を使って確認。Vol:食品商品の売上高に対して、Promp:商品の平均単価、Feat:広告量、Disp:陳列割合の3つの変数があるデータがある。これをminitabで重回帰モデルを算出すると、LVOL = 17.2 – 0.956 PROMP + 0.0101 FEAT + 0.00359 DISPと出た。広告量と陳列割合が固定ならば、商品単価が上がると商品売上は落ちるということ。あと、この重回帰モデルが正しいのか、一般的な状況で考えてみる。陳列割合が増る→売上は上がる、広告量が減る→売上は下がる、陳列割合が増える→広告量は減る。これを立証するには、各相関係数を出せばよい。
  • 最後に教授から。授業で学んだモデルはそのまま使えない。現在にあったモデルを作らないといけない。現在のビッグデータ時代、データはどんどん溜まる。だから、そのデータを統計学を使い、方向性を見出す。そして、AIは統計学を基に発展して、ビッグデータを支える。仏教の言葉とHuaweiの任正非のインタビューを紹介。下記画像3)と動画2)参照。

テストは2週間後なので、少し時間があきますが、しっかり復習して挑みたいと思います。

画像1)因数削除前
画像2)因数削除後、R-Sqが上がっている。
動画1)minitabで重回帰の季節因数の虚拟变量を算出
動画2)minitabを使った広告の売上への貢献を重回帰モデル算出

動画3)Huawei任正非のインタビュー、統計学の話は8分過ぎから。