销售与利润管理模型设计课件.ppt

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1、教学要求：通过本章教学，使学生掌握本量利分析和目标利润分析等内容。重点：本量利分析、目标利润分析难点：本量利分析第八章销售与利润管理模型第一节销售数据分析及销售预测第二节利润管理实验：销售与利润管理模型设计第八章销售与利润管理模型销售数据分析及销售预测财务预测模型财务预测的意义财务预测的步骤：☆销售预测☆估计收入、费用和利润☆估计需要的资产☆估计所需要的融资财务预测的方法：定量分析法和定性分析法定量预测法移动平均法☆一次移动平均法☆二次移动平均法指数平滑法回归分析预测法☆回归分析预测法的的基本程序☆回归

2、模型建立的方法：最小二乘☆财务常用回归预测模型预测函数及其应用预测函数的参数及含义:☆known_y’s(或x’s)表示因变量观测值或自变量观测值和集合。☆const是否强制使用常数b为0或1☆stats指明是否返回附加回归统计值☆附加回归统计值返回返回顺序参数说明（一）附加回归统计值返回的顺序行号列号1234561mnmn-1…m2m1b2sensen-1…se2se1seb3r^2sey4Fdf5ssregssresid参数说明（二）各种参数说明参数说明se2，se1…sen系列系数m1.m2…mn

3、的标准差seb常数项b的标准误差值r^2相关系数，范围在0-1之间。越近于1，则可用回归方程预测Y值。seyY估计值的标准误差FF统计值或F观察值。使用F统计可以判断因变量和自变量之间是否偶尔发生过观察到的关系。Df自由度ssreg回归平方和ssresid残差平方和LINEST函数功能：使用最小二乘法计算对已知数据进行最佳线性拟合的直线方程，并返回描述此线性模型的数组。返回的数值为数组，须以数组公式输入。函数公式：=LINEST(known_y’s,known_x’s,const,stats)函数应用：

4、一元回归分析与多元回归分析LOGEST函数功能：在回归分析中，计算最符合观测数据的指数回归拟合曲线，并返回描述该指数模型的数组。返回的数值为数组，须以数组公式输入。函数公式：=LOGEST(known_y’s,known_x’s,const,stats)函数应用：计算回归方程的系数及相关系数。TREND函数功能：在回归分析中，返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标（y值)，即捞到适合给定的数组known_y’s和known_x’s的直线，并返回给定数组new_y’s值在直线上对应的y值。函数公式：=TREN

5、D(known_y’s,known_x’s,new_y’s,const)GROWTH函数功能：返回给定的数据预测的指数增长值。根据已知的x值和y值，函数返回一组新的x值对应的y值。可以用期来拟合满足给定的x值和y值的指数曲线。函数公式：=GROWTH(known_y’s,known_x’s,new_x’s,const)FORECAST函数功能：根据给定的数据计算或预测未来值。此预测值为基于一系列的已知x推导y值。返回的数值为数组，须以数组公式输入。函数公式：=FORECAST(known_y’s,kno

6、wn_x’s)函数应用：一元直线回归预测斜率及截距函数函数公式：=SLOPE(known_y’s,known_x’s)函数功能：根据已知的known_y’s和known_x’s的数据点拟合线性回归的斜率。函数公式：=INTERCEPT(known_y’s,known_x’s)函数功能：利用已知的x值和y值计算与y轴的截距。截距为穿过已知的known_y’s和known_x’s的线性回归线与y轴的交点。数据分析工具预测移动平均法：工具→数据分析→分析工具→移动平均指数平滑法：工具→数据分析→分析工具→指数

7、平滑回归法☆图表法：解决一元线性或非线性问题☆回归分析法：一元或多元线性及可以转为线性的非线性问题。利用规划求解预测几个计算公式：销售预测销售预测的定义销售预测的方法☆时间序列法☆因果关系法☆通过生产能力和订货合同法销售预测模型及其运用☆一元回归预测模型☆多元回归预测模型成本预测成本预测的方法☆历史成本法☆目标利润推算法☆因素分析法☆比例推算法成本预测模型☆一元一次模型☆一元二次模型利润预测（一）确定性条件下单品种利润敏感分析模型利润=销量×（单价-单位变动成本）-固定成本确定性条件下多品种本量利分析模

8、型☆利润最大化模型利润预测（二）☆保利模型:企业的目标利润条件下产品结构。☆保本模型:同保利模型，只是目标利润为0。☆成本控制模型利润预测（三）最优生产决策模型：规划求解工具，合理安排生产的问题。目标利润分析模型：不确定性本量利分析模型：认为销量、单价、单位变动成本及固定成本在市场及内部条件的影响下会发生相应变动。故常用联合概率法进行分析。资金需要量预测资金需要量预测的方法:☆直接表测法☆销售百分比法☆资金性态法销售百分比法资金性态法☆高低