excel在务管的理中的应用精选

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1、13第7章财务预算和财务计划第二篇Excel在财务管理中的应用第6章财务预测本章学习目标本章主要讲解利用Excel进行财务预测和建立财务预测模型的相关知识。通过本章的学习,读者应掌握如下内容:1.销售预测方法及模型的建立2.利润敏感性分析及利润预测模型的建立3.成本预测模型的建立4.资金需要量预测模型的建立6.1财务预测概述预测是用科学的方法预计、推断事物发展的必要性或可能性的行为,即根据过去和现在预计未来,由已知推断未知的过程。6.1.1预测分析步骤预测分析一般可按以下步骤进行:(1)确定预测目标。(2)收集和整理资料。(3)选择预测方

2、法。(4)分析判断。(5)检查验证。(6)修正预测值。(7)报告预测结论。6.1.2预测分析方法预测分析的具体方法很多,概括起来主要有两种:定量预测法和定性预测法。1.定量预测法13第7章财务预算和财务计划定量预测法是在掌握与预测对象有关的各种要素的定量资料的基础上,运用现代数学方法进行数据处理,据以建立能够反映有关变量之间规律性联系的各类预测模型的方法体系,可分为趋势外推分析法和因果分析法。(1)趋势外推分析法。这种方法是将时间作为制约预测对象变化的自变量,把未来作为历史的自然延续,属于按事物的自身发展趋势进行预测的动态预测方法。该方法

3、的基本原理是:企业过去和现在存在的某种发展趋势将会延续下去,而且过去和现在发展的条件同样适用于未来,可以将未来视为历史的自然延续。因此,该方法又被称为时间序列分析法。(2)因果分析法。这种方法是根据变量之间存在的因果关系函数,按预测因素的未来变动趋势来推测预测对象(即因变量)未来的相关预测方法。该方法的基本原理是:预测对象受到许多因素的影响,这些因素之间存在着复杂的关系,通过对这些变量内在规律性的研究可以建立一定的数学模型,在已知自变量的条件下,可利用模型直接推测预测对象的未来值。2.定性预测法定性预测法是由有关方面的专业人员根据个人经验

4、和知识,结合预测对象的特点进行综合分析,对事物的未来状况和发展趋势做出推测的预测方法。它一般不需要进行复杂的定量分析,适用于缺乏完备的历史资料或有关变量之间缺乏明显的数量关系等情况下的预测。实际工作中常常将二者结合应用,相互取长补短,以提高预测的准确性和预测结论的可信度。6.1.3预测分析内容预测分析的基本内容包括:(1)销售预测。(2)利润预测。(3)成本预测。(4)资金预测。6.2销售预测狭义的销售预测是对销售量的预测。用于销售量预测的常用方法有判断分析法、趋势外推分析法、因果分析法和产品寿命周期推断法等。其中,判断分析法和产品寿命周

5、期推断法属于定性预测法,趋势外推分析法和因果分析法属于定量预测法。在这里,我们主要讨论趋势外推分析法。6.2.1趋势外推分析法趋势外推分析法是在销售量预测中应用较为普遍的一种方法,下面介绍几种应用平均法进行趋势外推分析的主要方法。13第7章财务预算和财务计划平均法是指根据所掌握的特定预测对象若干时期销售量的历史资料,按照一定方法进行处理并计算其平均值,以确定预测销售量的方法。1.算术平均法算术平均法又称简单平均法,它是直接将若干时期实际销售业务量的算术平均值作为销售预测值的一种预测方法。其计算公式为:这种方法的优点是计算过程很简单,缺点是

6、没有考虑远近期销售业务量的变动对预测销售状况的影响程度的不同,从而使不同时期资料的差异简单平均化,所以,该方法只适用于对各期销售业务量比较稳定,且没有季节性变化的食品和日常用品等的销售预测。2.移动平均法移动平均预测法是一种最简单的自适应预测模型,具体分为一次移动平均预测和二次移动平均预测。(1)一次移动平均法。一次移动平均法根据时间序列逐项移动,依次计算包含一定项数的序时平均数,形成一个序时平均时间数序列,据以进行预测。其预测模型的计算公式为:为第t+1期的预测值;为第t期的移动平均数;为将被平均的n个观察值;n为移动平均的项数。从上述

7、公式可以看出,第t期的移动平均数只能作为t+1期的预测值,如果要预测数期以后的值,这种方法就无能为力了。但是,在实际工作中,当企业或商店要逐月预测下个月的成百上千种产品的进货或销售情况时,这种方法还是很适用的。对于一次移动平均序列值的计算,可以使用递推算法来减少工作量。递推算法的计算公式为:上述公式说明,第t+1期的预测值是在第t期预测值t的基础上加上一个修正值得出的。不难看出,修正项的作用和n的大小有关。对于同样的变化量,n越大,则越小,从而修正作用越小,也就是对数据的平滑能力增强。反之,若n越小,则修正作用越大,但平滑能力下降。因此,

8、对n13第7章财务预算和财务计划的选择不同,其预测的结果也就不同。在实际应用中,移动平均时段n的选择带有一定的经验性,n过长或过短,各有利弊,可以多取几个n值,将取不同的n值得出的预测结果分别

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