Excel函数在经济预测中应用

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1、Office职场应用书库————Excel2010函数图表入门与实战体验Excel函数在经济预测中应用定性预测回归分析预测时间序列平衡预测季节变动预测定性预测德尔菲法1.平均值预测2.加权平均预测3.中位数预测主观概率法平均值预测具体的操作步骤如下:步骤1:根据计算需要在“德尔非法”工作表的A15单元格中输入“平均值预测”文字信息,如图11-2所示。步骤2:计算平均值。在“德尔非法”工作表的C15单元格中输入公式“=AVERAGE(H13:J13)”,即可计算出这个新产品的平均销售量预测值,如图11-3所示。平均值预测具

2、体的操作步骤如下:步骤3:在得到平均销售量的值后,在“德尔非法”工作表的C15单元格中,可看到该销售量值是一个小数位数为7位小数,与实际情况不符,这里需要设置该单元格的格式。步骤4:选中C15单元格中并从右键弹出菜单中选择【设置单元格格式】选项,即可打开【设置单元格格式】对话框,在“分类”列表中选择“数值”选项,在右侧设置区域中将小数位数设置为“0”,如图11-4所示。步骤5:单击【确定】按钮,即可将预测出来的产品销售量的值转变成以整数类型显示,如图11-5所示。回归分析预测一元线性回归预测多元线性回归预测非线性回归预测

3、非线性回归预测具体的操作步骤如下:步骤1:建立公司2002~2009年产品销售单价与销售量表。根据已知该公司近几年的产品销售单价与销售量等数据资料,创建一个名为“非线性回归预测”工作簿并创建一个名称为“非线性回归预测”工作表,在其中输入已知的产品销售单价与销售量等数据信息,将产品销售单价设定为Y,销售量设定为X,如图11-43所示。步骤2:使用LOGEST函数建立非线性回归预测模型。在“非线性回归预测”工作表的D4:E8单元格区域中输入公式“=LOGEST(B4:B11,C4:C11,1,1)”,按下Ctrl+Shift

4、+Enter键,即可计算出非线性回归结果,如图11-44所示。非线性回归预测具体的操作步骤如下:步骤4:使用INDEX函数计算斜率。在“非线性回归预测”工作表的D13单元格中输入公式“=INDEX(LOGEST(B4:B11,C4:C11),1)”,即可计算出斜率,如图11-45所示。步骤5:使用LOGEST函数计算截距。在“非线性回归预测”工作表的D14单元格中输入公式“=INDEX(LOGEST(B4:B11,C4:C11),2)”,即可计算出截距,如图11-46所示。非线性回归预测具体的操作步骤如下:步骤6:预测产

5、品的销售量。假设销售单价为900、1000、1150和1200时预测产品的销售量,在“非线性回归预测”工作表的E14单元格中输入公式“=$D$14*$D$13^F4”,即可计算出销售单价为900的预测销售量,如图11-47所示。步骤7:利用Excel自动填充功能,将E14单元格中公式向下复制填充到E17单元格中,即可预测出产品销售单价为1000、1150、1200的预测销售量,如图11-48所示。时间序列平衡预测移动平均预测1.一次移动平均法预测2.二次移动平均法预测指数平滑预测1.一次指数平滑法预测2.二次指数平滑法预

6、测一次指数平滑法预测具体的操作步骤如下:步骤1:创建该公司产品销售量表单。根据已知该公司近几年的产品销售量等数据资料,创建一个名为“一次指数平滑预测”工作簿并创建一个名为“一次指数平滑预测”工作表,在其中输入已知的产品销售量和用于计算的标识数据信息,如图11-65所示。步骤2:计算一次指数平滑预测模型的初始值。在“一次指数平滑预测”工作表的B5单元格中输入0,再在C5单元格中输入公式“=AVERAGE(C6:C8)”,即可计算出前3年的平均值,该值将作为创建一次指数平滑模型的初始值,如图11-66所示。一次指数平滑法预测

7、具体的操作步骤如下:步骤3:当平滑指数为0.3时,创建一次指数平滑预测模型。在Excel工作界面中选择“数据”主菜单项,在打开的工作栏中选择“分析”工具栏,单击【数据分析】按钮,即可打开【数据分析】对话框,在“分析工具”列表中选择“指数平滑”选项,如图11-67所示。步骤4:在【数据分析】对话框中单击【确定】按钮,即可打开【指数平滑】对话框,在其中设置指数平滑的参数,即:将输入区域设置为C5:C13单元格区域;将阻尼系数设置为0.7=1-0.3;将输出区域设置为D5,如图11-68所示。一次指数平滑法预测具体的操作步骤如

8、下:步骤5:在【指数平滑】对话框中单击【确定】按钮,即可创建当平滑指数为0.3时一次指数平滑的预测模型,如图11-69所示。步骤6:计算当平滑指数为0.3时,其平方误差的值。在“一次平滑指数预测”工作表的E6单元格中输入公式“=POWER(D6-C6,2)”,即可计算出平滑指数为0.3,年份为2002年的平方误差值,

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