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Presentation_ID
© 1999, Cisco Systems, Inc.
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Cisco系统公司
盈亏平衡分析
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案例提纲
Cisco 系统公司
相关理论依据
数据分析
结论
As we go through the presentation, please feel free to ask questions.
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Cisco神话
思科成立于1984年，1990年上市以来，思科公
司的年收益已从6900万美元上升到2001财年的
亿美元。公司在全球现有36000多名员工。目前已经
成为引领当今世界网络互联产品的巨头，互联网上
80％以上的骨干路由器均来自思科。
在美国《财富》杂志推出2001年全美“最受推崇
的公司”排行榜中，思科系统公司以其稳健的财务状
况和经营管理方面的卓越表现排至第2位，此外还拥
有信息产业“最吸引员工的公司”，“20世纪90年代最
有效公司”以及“全球最有价值的公司”等响亮的称号。
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两件发家利器
滚动式的收购
通过收购，思科把众多具有技术或者产品特色的公司招
至麾下，从而有效地带动股价攀升，同时，思科又利用股价
膨胀带来的资金，收购更多的公司。自1993年以来，思科用
这种滚雪球的方式收购了70余家公司，为自己和股东带来了
滚滚财源。
CEM生产方式
和许多人熟悉的OEM(贴牌外包生产)不同，所谓CEM即品
牌商将相关技术和工艺标准化之后，交付给CEM伙伴生产，而
最终的检测以及二次开发工作则由品牌商来完成。这样做的
好处是思科可以有效地控制采购成本、减少库存、增强竞争
力。在过去几年的高速发展中，思科一直以“所有库存都在路
上”的生产优势所向披靡。
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神话之破灭
在思科公布的2001财年报告中，其上市11年来首次出
现了亏损。其市值自1998年11月以来首次跌破1000亿美元，
并由2000年3月排名全球公司市值第一的5554亿美元，骤降
为996亿美元，缩水80%以上。这使得许多思科员工的股票
期权失去价值，并且大大限制了公司进行新的并购的能力。
The optical signal is converted to an electrical signal, amplified, and distributed over the cable plant to the homes passed.
Typically, the serving area will in the order of 2000 homes passed, with the ideal goal of 500 or fewer homes.
The fewer the homes passed by the optical node, the better the MSO is positioned to support future traffic needs.
In order to support two way services, the operator will have to install return amplifiers, and carry out the necessary alignment of the return.
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神话为何破灭？
一、网络及电讯业近年陷入严重衰退，环球电信、世界通
信二大巨头的相继破产；.com泡沫破裂和大企业暂缓投资，
其主打产品路由器的需求非常疲软。
二、去年，思科的收购行动达到顶点：23家企业被尽收囊
中，这使得以兼容并包著称的思科也不得不面临“消化不
良”的问题。一位思科的前任高级管理人员说，表面看思科
的集成工作相当不错，但从内部来看，情况却恰恰相反，
很多产品根本无法一起工作。例如今年早些时候，思科旗
下就有好几个部门为了相同的客户开发非常类似的路由器
产品。
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思考
根据管理经济学理论，市场机制被替代是由于市场交易
有成本，企业没有无限扩张成世界上只有一家的巨大企业则
是因为企业组织也有成本。
结合所学的经济学知识，我们小组将运用盈亏平衡点分
析法对思科公司数据进行分析，希望在大家理解钱伯斯总裁
作出的管理决策方面提供一些帮助。
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相关理论依据
生产理论
成本理论
盈亏平衡点分析法
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案例数据（一）
总净收入＝18915
2002年数据
总销售量＝6902
总运营成本＝15996
利息和其它收入＝-209
扣税＝817
总成本＝17022
Cisco Confidential - Internal Use Only
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案例数据（二）
总收入二次曲线
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2
残差 6
总计 8
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept 0
X Variable 1
X Variable 2
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
总收入二次曲线
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总成本曲线
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 2
Y
X Variable 2 Line Fit Plot
原始数据
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1
残差 6
总计 7
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept
X Variable 1
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
原始数据
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
年份 X*X 总利润
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
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回归分析结果（一）
R2=
F=
t1=
t2=
总收入二次曲线
TR= –
总收入二次曲线
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2
残差 6
总计 8
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept 0
X Variable 1
X Variable 2
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
总收入二次曲线
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总成本曲线
Y
预测 Y
X Variable 2
Y
X Variable 2 Line Fit Plot
原始数据
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1
残差 6
总计 7
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept
X Variable 1
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
原始数据
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
年份 X*X 总利润
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
总收入二次曲线
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2
残差 6
总计 8
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept 0
X Variable 1
X Variable 2
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
总收入二次曲线
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总成本曲线
Y
预测 Y
X Variable 2
Y
X Variable 2 Line Fit Plot
原始数据
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1
残差 6
总计 7
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept
X Variable 1
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
原始数据
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
年份 X*X 总利润
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
图表1
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总收入二次曲线
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2
残差 6
总计 8
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept 0
X Variable 1
X Variable 2
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
总收入二次曲线
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总成本曲线
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 2
Y
X Variable 2 Line Fit Plot
原始数据
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1
残差 6
总计 7
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept
X Variable 1
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
原始数据
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
年份 总净收入Y1 总成本Y2 总销售量X X*X 总利润
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
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回归分析结果（二）
R2=
F=
t1=
t2=
总成本曲线
TC=+
总收入二次曲线
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2
残差 6
总计 8
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept 0
X Variable 1
X Variable 2
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
总收入二次曲线
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总成本曲线
Y
预测 Y
X Variable 2
Y
X Variable 2 Line Fit Plot
原始数据
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1
残差 6
总计 7
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept
X Variable 1
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
原始数据
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
年份 X*X 总利润
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
总收入二次曲线
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2
残差 6
总计 8
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept 0
X Variable 1
X Variable 2
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
总收入二次曲线
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总成本曲线
Y
预测 Y
X Variable 2
Y
X Variable 2 Line Fit Plot
原始数据
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1
残差 6
总计 7
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept
X Variable 1
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
原始数据
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
年份 X*X 总利润
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
图表2
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总收入二次曲线
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2
残差 6
总计 8
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept 0
X Variable 1
X Variable 2
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
总收入二次曲线
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总成本曲线
Y
预测 Y
X Variable 2
Y
X Variable 2 Line Fit Plot
原始数据
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1
残差 6
总计 7
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept
X Variable 1
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
原始数据
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
年份 X*X 总利润
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
Key takeaway – What’s the difference between In-band and Out-of-Band? In-band refers to any data that is sent in a video channel. Out-of-band refers to data that is sent outside of a video channel. All upstream data is considered to be out-of-band
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盈亏平衡分析
根据总收入曲线TR= -
总成本曲线TC= +
由盈亏平衡点分析法可知：
TR-TC=0时，
即为企业的盈亏平衡点。
代入可得：
+ =0
解得：Q1= ，Q2=
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利润最大点
由d(TR-TC)/dQ= - =0
可得利润最大点的Q=
代入得
TC=
TR=
π max=TC-TR=
总收入二次曲线
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 2
残差 6
总计 8
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept 0
X Variable 1
X Variable 2
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
总收入二次曲线
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
总成本曲线
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 2
Y
X Variable 2 Line Fit Plot
原始数据
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R Square
标准误差
观测值 8
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1
残差 6
总计 7
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 %
Intercept
X Variable 1
RESIDUAL OUTPUT
观测值 预测 Y 残差
1
2
3
4
5
6
7
8
原始数据
0
0
0
0
0
0
0
0
Y
预测 Y
X Variable 1
Y
X Variable 1 Line Fit Plot
年份 X*X 总利润 年份 总利润
2002 2002
2001 2001
2000 2000
1999 1999
1998 1998
1997 1997
1996 1996
1995 1995
1994
1993
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结论
思科公司的盈亏平衡点位于Q1= ，Q2=处，企业在区间Q=[，]生产可以获得经济利润。
当Q=时，利润（即总收入和总成本函数之间的垂直距离）最大。
根据以上结果，要拯救思科、扭亏为盈，从生产理论和成本理论的角度来看，应该采取减少产量、降低成本的管理策略。
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在逆境中经营
当思科2001年处于艰难时刻，钱伯斯提出大胆的重组计划：
将22亿美元（亿港元）存货撇帐，及裁减8500员工，即16％人手。此举令矽谷和华尔街错愕，认为钱伯斯失去方寸。但思科最近的业绩证明，那时当机立断的行动是正确的。
一改过去以产品为中心的事业部制，而把公司分为前后两大组织，一个是以销售为主的销售组，一个是以工程、研发为主的工程组，在工程组下面又分为11个新技术部门。新的结构有两大优势：一是能减少不必要的产品和资源重叠，使企业更贴近客户的需求；二是有助于增进团队精神，企业反应更灵敏，应对更周到。
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谢谢
As we go through the presentation, please feel free to ask questions.
The optical signal is converted to an electrical signal, amplified, and distributed over the cable plant to the homes passed.
Typically, the serving area will in the order of 2000 homes passed, with the ideal goal of 500 or fewer homes.
The fewer the homes passed by the optical node, the better the MSO is positioned to support future traffic needs.
In order to support two way services, the operator will have to install return amplifiers, and carry out the necessary alignment of the return.
Key takeaway – What’s the difference between In-band and Out-of-Band? In-band refers to any data that is sent in a video channel. Out-of-band refers to data that is sent outside of a video channel. All upstream data is considered to be out-of-band
