算机财务管理-Excel篇 教学课件 作者 朱庆须new8财务预测FIS-8章 财务预测.ppt

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1、2021/9/7计算机财务管理1第八章财务预测8.1驱动项目8.2业务原理财务预测8.3相关技术8.4建模方法2021/9/7计算机财务管理2本章学习要求通过本章的学习，应掌握：成本预测模型和销售预测模型的建立。财务预测中常用的函数：FORECAST，LINEST，LOGEST，TREND等的用法。运用数据分析进行移动平均、指数平滑的操作方法。2021/9/7计算机财务管理38.1驱动项目已知曙光公司2010年各月的销售收入、销售费用、销售成本、销售人员数量如表8.1-1，且该公司预测2011年1月和5月的销售人员分别为60人和65

2、人。预测2011年1月和5月的销售收入、销售成本、销售费用等情况。2021/9/7计算机财务管理48.1驱动项目表8.1-1曙光公司2010年销售情况明细表月份销售收入（万元）销售费用（万元）销售成本（万元）销售人员数（人）11310928105221330102890563129089790464128088780455123085730426120081805407125086750438129087790479132095910501013109581050111280877604912130099870512021/9/7计

3、算机财务管理58.2业务原理财务预测是根据财务活动的历史资料，考虑现实的要求和条件，对企业未来的财务活动和财务成果作出科学可预计和测算。它是财务管理的环节之一。财务预测的内容有资金预测、成本费用预测和销售预测等。财务预测有定性预测和定量预测两类方法。曙光公司现在要对2011年的销售收入、销售成本、销售费用等进行预测，属于定量预测，可以采用移动平均法、指数平滑法、回归分析法等进行预测。8.2.1移动平均法移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法，分为一次移动平均法和二次移动平均

4、法。一、一次移动平均法一次移动平均法是指将观察期的数据由远而近按一定跨越期进行一次移动平均，以最后一个移动平均值作为下一期预测值的一种预测方法。设时间序列为x1，x2，…，一次移动平均法可以表示为：式中：xt为最新观察值；Ft+1为下一期预测值；N为进行移动平均计算的项数。2021/9/7计算机财务管理68.2业务原理8.2.1移动平均法二、二次移动平均法二次移动平均法是对一次移动平均数再进行第二次移动平均，再以一次移动平均值和二次移动平均值为基础建立预测模型，计算预测值的方法。公式为：Ft+t’=at+btt'其中：t表示进行预测

5、时所处的基期；t‘表示预测超前期数；at和bt代表平滑系数，Ft+t’表示第t+t‘期的预测结果。二次移动平均法的关键在于确定平滑系数，求解平滑系数的公式为：at=2Ft-Ft'bt=2(Ft-Ft')/(N-1)2021/9/7计算机财务管理78.2业务原理2021/9/7计算机财务管理88.2业务原理8.2.2指数平滑法指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。根

6、据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法。2021/9/7计算机财务管理98.2业务原理8.2.2指数平滑法一、一次指数平滑法当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。其预测公式为：Yt+1'=aYt+(1-a)Yt'式中，Yt+1‘表示t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St；Yt表示t期的实际值；Yt’为t期的预测值，即上期的平滑值St-1;a为平滑常数，其取值范围为0≤a≤1。当时间数列相对平稳时，可取较大的a；当时间数列波动较大时，应取较小的a，以不忽略远期实际值的影响。2021/9/7计算

7、机财务管理108.2业务原理8.2.2指数平滑法二、二次指数平滑法二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。预测模型为：Yt+t'=at+bt.t'其中：t表示进行预测时所处的基期；t‘表示预测超前期数；at和bt代表平滑系数，Yt+t’表示第t+t‘期的预测结果。二次指数平滑法的关键在于确定平滑系数，公式为：at=2Yt-Yt'bt=a(Yt-Yt')/(1-a)2021/9/7计算机财务管理118.2业务原理8.2.3回归分析法回归分析法是通过建立回归模型来描述具有相关关系的变量之间的变动关系，依据相关关系中自变量的个数不同分类，可

8、分为一元回归分析法和多元回归分析法。依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为线性回归预测和非线性回归预测。一、一元线性回归分析法一元线性回归模型反映了一个自变量x与一个因变量y之间的线性关系，一元线性回归模型为：yi=a+bxi+