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高会:预测与年度经营目标之预测技术(1)

发布时间:2016-05-18 来源:会计网校 发布人:tusya

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本篇为《高级会计实务》第三章“企业预算管理与业绩评价”第二节知识点精讲:预测与年度经营目标。其主要内容包括预测技术、目标利润的规划方法、确定年度经营目标的要点。本节主要介绍预测技术。

预测与年度经营目标之预测技术(1)

企业要做好未来的规划工作,正确确定年度的经营目标(如下个年度的销售额等),就必须对未来的经济状况、市场环境、需求变化等进行分析、预测和判断,管理者必须掌握一些定量的预测技术和分析方法。

(一)回归分析

回归分析用于研究一个因变量(y)对另一个或多个解释变量(X或X1,X2…Xn。)的依赖关系,可以通过后者(在重复抽样中)的已知或设定值,去估计和(或)预测前者的(总体)均值。

回归分析分为双变量回归分析和多元回归分析。在双变量回归分析中,因变量(y)依赖的只有唯一的一个解释变量(x)。在多元回归分析中,包括多个解释变量(X1,X2…Xn)。

双变量回归分析的计算公式:

(二)时间序列分析

时间序列是一段时间间隔内所记录的一连串变量的数值。

时间序列由趋势、季节性差异、周期性差异和随机性差异等要素构成。

趋势(T)是时间序列所记录数值的长期走势。

时间序列的实际记录结果(Y)往往偏离趋势值,产生偏离的原因包括季节性差异、周期性差异和随机性差异。

季节性差异(SV)是由于不同的年份、不同的日期或不同时刻所导致的时间序列数据的短期震荡波动。季节性差异并不局限于季节,只要是不同时间所形成的均可。

周期性差异(CV)是由于周期性循环所导致的中期变动。

随机性差异(RV)是由于非常随机的和不可预料的 因素所导致的差异,例如罢工、恐怖活动和地震等。

时间序列通常采用移动平均法进行处理。移动平均法是从N期的时间序列数据中选取M期数据作为样本值,求其M期的算术平均数,并不断地向后移动计算, 所求的平均数对应m期间的中点。使用移动平均法的目的是将时间序列中的差异去除掉,从而只留下代表趋势的一连串数据。

时间序列的研究方法包括加法模型和乘法模型。

1.加法模型

加法模型使用绝对数来表示差异,其计算公式为:

Y=T+SV+CV+RV

2.乘法模型

乘法模型使用相对数来表示差异,其计算公式如下:

Y=T×SV×CV×RV

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