财务预测中构建Excel回归分析模型

财务预测中构建Excel回归分析模型

［摘要］本文研究在销售收入、资金占用、成本费用等财务预测中，利用Excel内置的公式与函数、窗体工具交互选择等功能，构建Excel回归分析模型的技巧。

［关键词］回归分析；模型构建；Excel函数；窗体工具

一、导言

预测是对未来状况的分析、判断和规划，Ｅｘｃｅｌ中可使用窗体工具的滚动条、微调项、列表框等，对未来状况值进行范围设定，以建立交互选择模型，简化复杂的数据计算。回归分析的运用非常广泛，在单位理财中主要用于销售预测、资金预测和成本费用预测等方面。

回归分析一般用直线方程Ｙ＝ａ＋ｂＸ预测未来值。其中，截距参数ａ、斜率参数ｂ的确定方法有：（１）最小二乘法公式计算；（２）Ｅｘｃｅｌ截距函数Ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ、斜率函数Ｓｌｏｐｅ确定；（３）用直线拟合函数Ｌｉｎｅｓｔ计算，再将其作为数值引用函数Ｉｎｄｅｘ的嵌套函数，以返回参数值等。

财务预测时，一般都要用到计数函数ＣＯＵＮＴ、求和函数ＳＵＭ、四舍五入函数ＲＯＵＮＤ、条件函数ＩＦ，以及字符运算、显示公式或计算结果等技术方法，以充分利用Ｅｘｃｅｌ强大的计算、分析、提示等功能。

二、销售回归分析的模型构建

Ｅｘｃｅｌ回归分析时，可用最小二乘法公式确定ａ、ｂ的参数值，再用Ｙ＝ａ＋ｂＸ预测未来销售收入。最小二乘法参数公式如下：

式中，ｙ表示销售量或销售额；Ｘ表示时间序列；ａ表示固定不变的销售；ｂ表示随时间序列变动的单位销售；ｎ表示历史数据的期间项数；∑表示求和。

Ｅｘｃｅｌ提供了计算期间项数ｎ的计数函数ＣＯＵＮＴ，其函数公式如下：

＝ＣＯＵＮＴ（ｖａｌｕｅ１，ｖａｌｕｅ２，…）

多元线性回归模型的案例分析

1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/千 克 X/ 元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/千克 X/元 P 1/(元/ 千克) P 2/(元/ 千克) P 3/(元/千克) 1980 2.78 397 4.22 5.07 7.83 1992 4.18 911 3.97 7.91 11.40 1981 2.99 413 3.81 5.20 7.92 1993 4.04 931 5.21 9.54 12.41 1982 2.98 439 4.03 5.40 7.92 1994 4.07 1021 4.89 9.42 12.76 1983 3.08 459 3.95 5.53 7.92 1995 4.01 1165 5.83 12.35 14.29 1984 3.12 492 3.73 5.47 7.74 1996 4.27 1349 5.79 12.99 14.36 1985 3.33 528 3.81 6.37 8.02 1997 4.41 1449 5.67 11.76 13.92 1986 3.56 560 3.93 6.98 8.04 1998 4.67 1575 6.37 13.09 16.55 1987 3.64 624 3.78 6.59 8.39 1999 5.06 1759 6.16 12.98 20.33 1988 3.67 666 3.84 6.45 8.55 2000 5.01 1994 5.89 12.80 21.96 1989 3.84 717 4.01 7.00 9.37 2001 5.17 2258 6.64 14.10 22.16 1990 4.04 768 3.86 7.32 10.61 2002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26 1991 4.03 843 3.98 6.78 10.48 （1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型： 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ （2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析，过程如下： 输出结果如下：

一元线性回归模型案例分析

一元线性回归模型案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

市场调查与预测习题答案

市场调研预测及决策练习题答案 一、移动平均类 1．已知某厂山地自行车各年销量Y(万辆),算出一次指数平滑值如表。请计算二次指数平滑值,并用公式T b a Y t t T t +=+预测2004、2005年的销量。 (α=0.3)。 ))](1/([,2)2()1()2()1(t t t t t t S S b S S a --=-=αα 答案：

2．某商场某品牌家电产品1998-2007年销售额资料如下表所示，当平滑系数α1=0.2，α2=0.8时，试用一次指数平滑法预测该商场该商品2008年销售额为多少万元？ 答案：

3、某商店近10周的食盐销售量如下表：试分别用3周和5周为移动期使用移动平均法预测第11周的食盐销售量。 答案：

4、下表为某公司2006年出口商品月销售额， （1）列出二次移动平均法计算表。(N=3，移动平均值取1位小数) （3）预测该企业2007年1月、2月、3月销售额。 答案：

5、某电视机厂销量平稳，连续多年运用一次指数平滑法对该厂电视机销量进行了预测，对2005年的销量预测值为130万台，而当年实际销售量为150万台，请据此预测2006年该厂电视机的销售量（平滑常数α为0.3）。 答案： 6、企业近年产品销售额如下表，请用一次移动平均法确定2002年销售额预测值。（要 求n=3和n=5，并计算它们的平均绝对误差，以确定最后的预测值） 某企业近年产品销售额单位：万元 答案：

7．某洗衣机厂近年洗衣机销售量如下表，当n=4时，用二次移动平均法预测2003年销售量 表4-1 某企业近年产品销售额单位：万台 答案：

多元线性回归模型案例分析

多元线性回归模型案例分析 ——中国人口自然增长分析一·研究目的要求 中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的降到1980年,接近世代更替水平。此后，人口自然增长率（即人口的生育率）很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关，为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因，分析全国人口增长规律，与猜测中国未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国人口自然增长率的因素有很多，但据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。 二·模型设定 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据

， 设定的线性回归模型为： 1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 三、估计参数 利用EViews 估计模型的参数，方法是： 1、建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对 话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年 年份 @ 人口自然增长率 （%。） 国民总收入 （亿元） 居民消费价格指数增长 率（CPI ）% 人均GDP （元） 1988 15037 1366 1989 … 17001 18 1519 1990 18718 1644 1991 【 21826 1893 1992 26937 2311 1993 . 35260 2998 1994 48108 4044 1995 — 59811 5046 1996 70142 5846 1997 ~ 78061 6420 1998 83024 6796 1999 【 88479 7159 2000 98000 7858 2001 [ 108068 8622 2002 119096 9398 2003 ： 135174 10542 2004 159587 12336 2005 、 184089 14040 2006 213132 16024

案例分析 一元线性回归模型

案例分析报告 （2014——2015学年第一学期） 课程名称：预测与决策 专业班级：电子商务1202 学号： 2204120202 学生姓名：陈维维 2014 年 11月 案例分析（一元线性回归模型） 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用，居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲，消费需求的具体内容主要体现在消费结构上，要增加居民消费，就要从研究居民消费结构入手，只有了解居民消费结构变化的趋势和规律，掌握消费需求的热点和发展方向，才能为消费者提供良好的政策环境，引导消费者合理扩大消费，才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调，才能推动国民经济平稳、健康发展。例如，2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元，?最低的青海省仅为人均8192.56元，最高的上海市达人均19397.89元，上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定?

我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费，由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异，并不是城镇居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表

第 章 预测分析练习题

第四章预测分析 一、单项选择题 1．对于制造行业的企业来说，经营预测的对象包括对产品销售市场、产品生产成本、利润以及（）等方面的预测。 A资金需要量 B流动资金需要量 C固定资金需要量 D材料需要量 2．经营预测（）特点要求经营预测结果的表述必须清晰，不能模凌两可、似是而非、含糊不清。 A预见性 B可检验性 C明确性 D客观性 3．在进行销售预测时应考虑外部因素和内部因素，外部因素不包括（）。 A信用政策 B市场需求变化 C经济发展趋势 D企业的市场占有率 4．（）是根据市场预测的目的和要求，由预测组织者向有关专家提供与市场预测有关的资料，并收集汇总专家对未来市场所做的判断预测值的方法。 A 德尔菲法 B 专家个人意见集合法 C专家会议法 D判断分析法 5．（）是邀请或召集有关专家，通过在会议上专家发表的意见，并将专家的意见加以综合，对某种市场现象的未来情况做出预测的方法。 A 判断分析法 B专家意见调查法 C德尔菲法 D专家会议法 6．采用函询调查的方法向有关专家征询意见，然后将专家意见进行综合、整理后，通过匿名方式反馈给各位专家，再次征询意见，如此反复综合、反馈，直至得出基本一致的意见为止的预测方法是（）。 A 德尔菲法 B 专家个人意见集合法 C专家会议法 D调查分析法 7．下列各项中，不属于定量分析法的是（）。 A调查分析法 B算术平均法 C回归分析法 D购买力指数法 8．（）是根据市场现象的历史资料，运用科学的数学方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表现的数量。 A因果预测法 B 趋势预测法（时间序列分析法）C定性预测法D定量预测法 9．下列各项中，属于因果预测分析法的是（）。 A趋势平均法 B移动平均法 C指数曲线法 D 指数平滑法 10．下列各种销售预测方法中，属于没有考虑远近期销售业务量对未来销售状况会产生不同影响的方法是（）。 A移动平均法 B算术平均法 C加权平均法 D季节预测分析法 11．（）是指在对时间序列进行分析研究的基础上，计算时间序列观察值的某种平均数，并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的经营预测方法。 A回归分析法B移动平均法 C指数平滑法 D修正的时间序列分析法 12．按照各个观察值与预测值不同的相关程度分别规定适当的权数，是运用（）进行预测销售的关键。 A算术平均法 B对数直线法 C回归直线法 D加权平均法 13．在采用平滑指数法进行近期销售预测时,应选择（）。 A固定的平滑指数 B较小的平滑指数 C较大的平滑指数 D任意数值的平滑指数14．某企业利用0.4的平滑指数进行销售预测，已知去年的实际销量为100吨，预计销量比实际多10吨；今年实际销量比预测销量少6吨，则该企业明年预测销量应为（）。

多元线性回归模型案例

我国农民收入影响因素的回归分析 本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面：一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性，所以对农业投入与农民收入，本文暂不作讨论。因此，以全国为例，把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析，并建立数学模型。 一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析，我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即：2x -财政用于农业的支出的比重，3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，4x -非农村人口比重，5x -乡村从业人员占农村人口的比重，6x -农业总产值占农林牧总产值的比重，7x -农作物播种面积，8x —农村用电量。

资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立 我们设定模型为下面所示的形式： 利用Eviews 软件进行最小二乘估计，估计结果如下表所示： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果 回归分析报告为： () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法 从“表1最小二乘估计结果”中可以看出，虽然模型的整体拟合的很好，但是x4x6

SPSS线性回归分析案例

回归分析 实验内容：基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析 【研究目的】 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多，例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的经济模型去研究。 【模型设定】 : 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析，影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入，故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X，选取2010年截面数据。 1、实验数据 表1： —

2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

| 数据来源：《中国统计年鉴》2010年 2、实验过程 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1：

表2 模型汇总b — 模型 R R方调整R方标准估计的误差 - 1 .965a.932.930 ~ a.预测变量:(常量),可支配收入X（元）。 b.因变量:消费性支出Y(元) 表3 相关性 、 消费性支出Y (元) 可支配收入X（元） Pearson相关 性消费性支出Y(元)& .965 ！ 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX

销售额预测分析报告

销售额预测分析报告 一、模型选择 预测是重要的统计技术，对于领导层进行科学决策具有不可替代的支撑作用。 常用的预测方法包括定性预测法、传统时间序列预测（如移动平均预测、指数平滑预测）、现代时间序列预测（如ARIMA模型）、灰色预测（GM）、线性回归预测、非线性曲线预测、马尔可夫预测等方法。 综合考量方法简捷性、科学性原则，我选择ARIMA模型预测、GM(1,1)模型预测两种方法进行预测，并将结果相互比对，权衡取舍，从而选择最佳的预测结果。 二ARIMA模型预测 （一）预测软件选择----R软件 ARIMA模型预测，可实现的软件较多，如SPSS、SAS、Eviews、R等。使用R软件建模预测的优点是：第一，R是世最强大、最有前景的软件，已经成为美国的主流。第二，R是免费软件。而SPSS、SAS、Eviews正版软件极为昂贵，盗版存在侵权问题，可以引起法律纠纷。第三、R软件可以将程序保存为一个程序文件，略加修改便可用于其它数据的建模预测，便于方法的推广。 （二）指标和数据 指标是销售量(x)，样本区间是1964-2013年，保存文本文件data.txt中。 （三）预测的具体步骤 1、准备工作 （1）下载安装R软件 目前最新版本是R3.1.2，发布日期是2014-10-31，下载地址是https://www.wendangku.net/doc/821176590.html,/。我使用的是R3.1.1。 （2）把数据文件data.txt文件复制“我的文档”①。 （3）把data.txt文件读入R软件，并起个名字。具体操作是：打开R软件，输入（输入每一行后，回车）： data=read.table("data.txt",header=T) data #查看数据② 回车表示执行。完成上面操作后，R窗口会显示： （4）把销售额（x）转化为时间序列格式 x=ts(x,start=1964) ①我的文档是默认的工作目录，也可以修改自定义工作目录。 ②#后的提示语句是给自己看的，并不影响R运行

多元线性回归模型的案例讲解

多元线性回归模型的案 例讲解 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/ 千克) 1980 397 1992 911 1981 413 1993 931 1982 439 1994 1021 1983 459 1995 1165 1984 492 1996 1349 1985 528 1997 1449 1986 560 1998 1575 1987 624 1999 1759 1988 666 2000 1994 1989 717 2001 2258 1990 768 2002 2478 1991 843 （1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型： 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ （2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析，过程如下： 输出结果如下：

所以，回归方程为： 123ln 0.73150.3463ln 0.5021ln 0.1469ln 0.0872ln Y X P P P =-+-++ 由上述回归结果可以知道，鸡肉消费需求受家庭收入水平和鸡肉价格的影响，而牛肉价格和猪肉价格对鸡肉消费需求的影响并不显着。 验证猪肉价格和鸡肉价格是否有影响，可以通过赤池准则（AIC ）和施瓦茨准则（SC ）。若AIC 值或SC 值增加了，就应该去掉该解释变量。 去掉猪肉价格P 2与牛肉价格P 3重新进行回归分析，结果如下： Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C LOG(X) LOG(P1) R-squared ????Mean dependent var Adjusted R-squared ????. dependent var . of regression ????Akaike info criterion Sum squared resid ????Schwarz criterion Log likelihood ????F-statistic Durbin-Watson stat ????Prob(F-statistic)

第3章 回归预测方法

第3章回归预测方法 思考与练习（参考答案） 1.简要论述相关分析与回归分析的区别与联系。 答：相关分析与回归分析的主要区别： （1）相关分析的任务是确定两个变量之间相关的方向和密切程度。回归分析的任务是寻找因变量对自变量依赖关系的数学表达式。 （2）相关分析中，两个变量要求都是随机变量，并且不必区分自变量和因变量；而回归分析中自变量是普通变量，因变量是随机变量，并且必须明确哪个是因变量，哪些是自变量； （3）相关分析中两变量是对等的，改变两者的地位，并不影响相关系数的数值，只有一个相关系数。而在回归分析中，改变两个变量的位置会得到两个不同的回归方程。 联系为： （1）相关分析是回归分析的基础和前提。只有在相关分析确定了变量之间存在一定相关关系的基础上建立的回归方程才有意义。 （2）回归分析是相关分析的继续和深化。只有建立了回归方程才能表明变量之间的依赖关系，并进一步进行预测。 2.某行业8个企业的产品销售额和销售利润资料如下： 根据上述统计数据: （1）计算产品销售额与利润额的相关系数； r ，说明销售额与利润额高度相关。 解：应用Excel软件数据分析功能求得相关系数0.9934

（2）建立以销售利润为因变量的一元线性回归模型，并对回归模型进行显著性检验（取α＝）； 解：应用Excel 软件数据分析功能求得回归方程的参数为： 7.273,0.074a b =-= 据此，建立的线性回归方程为 ?7.2730.074Y x =-+ ① 模型拟合优度的检验 由于相关系数0.9934r =，所以模型的拟合度高。 ② 回归方程的显著性检验 应用Excel 软件数据分析功能得0.05 ?=450.167(1,6) 5.99F F >=,说明在α=水平下回归效果显著. ③ 回归系数的显著性检验 0.025?=21.22(6) 2.447t t >=,说明在α=水平下回归效果显著. 实际上，一元线性回归模型由于自变量只有一个，因此回归方程的显著性检验与回归系数b 的显著性检验是等价的。 （3）若企业产品销售额为500万元，试预测其销售利润。 根据建立的线性回归方程 ?7.2730.074Y x =-+，当销售额500x =时，销售利润?29.73Y =万元。 3.某公司下属企业的设备能力和劳动生产率的统计资料如下： 该公司现计划新建一家企业，设备能力为千瓦/人，试预测其劳动生产率，并求出其95%的置信区间。

一般线性回归分析案例

一般线性回归分析案例 1、案例 为了研究钙、铁、铜等人体必需元素对婴幼儿身体健康的影响，随机抽取了30个观测数据，基于多员线性回归分析的理论方法，对儿童体内几种必需元素与血红蛋白浓度的关系进行分析研究。这里，被解释变量为血红蛋白浓度（y）,解释变量为钙(ca)、铁(fe)、铜(cu)。 表一血红蛋白与钙、铁、铜必需元素含量 (血红蛋白单位为g；钙、铁、铜元素单位为ug) case y（g）ca fe cu 1 7.00 76.90 295.30 0.840 2 7.25 73.99 313.00 1.154 3 7.75 66.50 350.40 0.700 4 8.00 55.99 284.00 1.400 5 8.25 65.49 313.00 1.034 6 8.25 50.40 293.00 1.044 7 8.50 53.76 293.10 1.322 8 8.75 60.99 260.00 1.197 9 8.75 50.00 331.21 0.900 10 9.25 52.34 388.60 1.023 11 9.50 52.30 326.40 0.823 12 9.75 49.15 343.00 0.926 13 10.00 63.43 384.48 0.869 14 10.25 70.16 410.00 1.190 15 10.50 55.33 446.00 1.192 16 10.75 72.46 440.01 1.210 17 11.00 69.76 420.06 1.361 18 11.25 60.34 383.31 0.915 19 11.50 61.45 449.01 1.380 20 11.75 55.10 406.02 1.300 21 12.00 61.42 395.68 1.142 22 12.25 87.35 454.26 1.771 23 12.50 55.08 450.06 1.012 24 12.75 45.02 410.63 0.899 25 13.00 73.52 470.12 1.652 26 13.25 63.43 446.58 1.230 27 13.50 55.21 451.02 1.018 28 13.75 54.16 453.00 1.220 29 14.00 65.00 471.12 1.218 30 14.25 65.00 458.00 1.000

管理会计经营预测分析习题(1)

经营预测分析 一、单项选择题 1.下列不属于预测分析的特点的是（） A.相对性 B.明确性 C.不可检验性 D.灵活性 2.预测分析方法正确的是（） A.定性分析法 B.趋势外推分析法 C.因果预测分析法 D.以上都正确 3.已知企业上年利润为20 000元，下一年的经营杠杆系数为2.8，预计销售量变动率为 10%，则下年利润预测额为（） A.25 600元 B.24 000元 C.22 000元 D.56 000元 4.下列说法错误的是（） A.经营杠杆系数=100×销量的利润灵敏度 B.未来利润变动率=产销量变动率×经营杠杆系数 C.资金销售量的预测不可以用销售百分比法 D.利润灵敏度指标简称灵敏度 5.下列说法中正确的是（） A.经营杠杆系数越大，经营风险越大 B.安全边际越大，经营风险越大 C.保本开工率越小，经营风险越大 D .固定成本越小，经营风险越大 6.经营杠杆系数等于1 ，说明（） A.固定成本等于0 B.固定成本大于0 C.固定成本小于0 D.与固定成本无关 7.下面适用于销售业务略有波动的产品的预测方法是（） A.加权平均法 B.移动平均法 C.趋势平均法 D.平滑指数法 8.预测方法分为两大类，是指定量分析法和（） A.平均法 B.定性分析法 C.回归分析法 D.指数平滑法 9.已知上年利润为100000元，下一年的经营杠杆系数为1.4，销售量变动率为15%，则 下一年的利润预测额为（） A.140000元 B.150000元 C.121000元 D.125000元 10.假设平滑指数=0.6,9月份实际销售量为600千克，原来预测9月份销售量为630千克， 则预测10月份的销售量为（） A.618千克 B.600千克 C.612千克 D.630千克 11.企业根据现有的经济条件和掌握的历史资料以及客观事物的内在联系，对生产经营活动 的未来发展趋势和状况进行的预计和测算的过程，就是管理会计的（） A.经营决策 B.经营预测 C.生产决策 D.生产预测 12.下列各项中，属于因果预测分析法的是（） A.趋势平均法 B.移动平均法 C.指标建立法 D.平滑指数法

案例分析一元线性回归模型

案例分析一元线性回归 模型 Revised as of 23 November 2020

案例分析报告 （2014——2015学年第一学期） 课程名称：预测与决策 专业班级：电子商务1202 学号： 02 学生姓名：陈维维 2014 年 11月 案例分析（一元线性回归模型） 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用，居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲，消费需求的具体内容主要体现在消费结构上，要增加居民消费，就要从研究居民消费结构入手，只有了解居民消费结构变化的趋势和规律，掌握消费需求的热点和发展方向，才能为消费者提供良好的政策环境，引导消费者合理扩大消费，才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调，才能推动国民经济平稳、健康发展。例如，2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为元，最低的青海省仅为人均元，最高的上海市达人均元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定

我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费，由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异，并不是城镇居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表

案例之四回归分析：销售额影响因素

销售额影响因素 姜晓兵西安电子科技大学经济与管理学院 摘要：本案例讲述了一家大型通讯设备生产公司XD为弄清楚影响销售额的相关因素，收集了其分布在全国各地的子公司销售额、促销活动投入额和竞争对手销售额等数据，以便掌握影响销售额的关键因素。此问题需要分析多个数值型变量之间的相关关系，以及存在强相关关系的变量之间是否有因果关系，相关与回归分析方法恰好是为研究此类问题设计的。 关键词：销售额，促销活动投入额，竞争对手销售额，相关分析，回归分析 XD是一家大型通讯设备生产公司，在我国主要的大中型城市都设有子公司。张伟最近被提拔为销售部经理。在即将召开的全国各地子公司负责人会议上，他想让大家清楚地了解影响销售额的相关因素。于是，从全国各地的子公司中，随机收集了十五个城市子公司的销售额、促销活动投入额和竞争对手销售额的数据。 表1 XD子公司销售额及相关因素数据（百万元） 子公司地址子公司销售额子公司促销活动投入额竞争对手销售额成都101.80 1.30 20.40 沈阳44.40 0.70 30.50 长春108.30 1.40 24.60 哈尔滨85.10 0.50 21.70 青岛77.10 0.50 25.50 武汉158.70 1.90 21.70 西安180.40 1.20 6.80 南京64.20 0.40 12.60 济南74.60 0.60 31.30 广州143.40 1.30 18.60 厦门120.60 1.60 19.90 深圳69.70 1.00 25.60 大连67.80 0.80 27.40 杭州106.70 0.60 24.30

案例使用说明 一、案例目的与用途 本案例主要是用于《应用统计学》课程，也适用于其他经济管理类学科的教学与管理培训。 本案例的教学目的主要在于帮助学员理解相关分析、回归分析的知识点，掌握研究数值型变量之间相关关系的方向、强弱程度以及存在强相关关系的变量之间具体数量变化关系式的构建、检验与预测等的方法。 二、启发思考题 1.分析子公司销售额与促销活动投入额、竞争对手销售额间的关系。 2.建立子公司促销活动投入额对其销售额的回归方程；解释方程的含义，说明子公司促销活动投入额对其销售额的影响程度；假设某地的子公司促销活动投入额为120万元，预计其销售额及在置信水平95%下的预测区间。 3.建立子公司促销活动投入额和竞争对手销售额对子公司销售额的回归方程；解释方程的含义，检验子公司促销活动投入额和竞争对手销售额各自对子公司销售额影响的显著性。 4.除了子公司促销活动投入额、竞争对手销售额之外，你认为还有哪些因素可能会对子公司销售额产生影响？若能取得相应的数据，你知道哪些筛选自变量的方法？ 三、建议课堂计划 本案例可以作为专门的案例讨论课，在《应用统计学》课程中进行。以下是建议的课堂计划，仅供参考。 整个案例的课堂时间控制在60分钟。 课前计划：提出启发思考题，请学员在课前完成阅读和初步思考。 课中计划：简介案例及分析要求（2-5分钟） 课堂分组讨论（20分钟） 小组报告，可事先指定各组报告的重点议题，亦可指定部分小组报告，非报告小组提问或补充（每组5分钟，总时间控制在30分钟）。 引导全班进一步讨论，并进行总结（5分钟） 课后计划：如有必要，请学员或小组采用书面报告形式，给出更具体的分析或解

公司销售额预测模型

数学模型 姓名： 学号： 专业班级： 学院： 指导老师： 联系方式：

公司销售额预测最优模型 摘要 首先，运用MATLAB 软件对公司销售额与行业销售额作散点图预测其之间的相关关系，由散点图，我得到其具有显著地线性关系，故假设建立线性模型（1）；第二，运用Eviews 、SPSS 软件，采用OLS 进行估计方程，并进行拟合优度检验与D.W.检验，我得到随机误差项t ε具有正相关性；第三，模型的改进。根据一般经济变量均有一定的滞后性，因此，我加入公司销售额与行业销售额滞后一期的自变量，改进为自相关模型，并重复第二部操作，最终，我得到随机误差项t u 不在存在自相关性。因而，我得到公司销售额最优模型： 110.2560.7810.1630.124t t t t y y x x --=-++- 关键词：公司销售额预测、普通最小二乘法、拟合优度检验、D.W.检验、线性相关

一、问题重述 某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额，下表给出了1977-1996年公司销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元） （1）画出数据的散点图，观察用线性回归模型拟合是否合适。 （2）建立公司销售额对全行业销售额的回归模型，并用D.W.检验诊断随机误差项的自相关性。 （3）建立消除了随机误差项自相关性后的回归模型。 二、问题提出 某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额，给出了1977-1996年公司销售额和行业销售额的数据如（表一）。 表一 三、符号说明 y----------------------------------------------------------公司销售额 t x----------------------------------------------------------行业销售额 t ----------------------------------------------------------随机误差项 t 四、问题分析 根据表一数据，运用MATLAB软件作公司销售额y与行业销售额x的散点图（如图一）：

销售预测常用的基本方法

销售预测常用的基本方法 经济规律的客观性及其可认识性是预测分析方法的基础；系统的、准确的会计信息及其他有关资料是开展预测分析的前提条件。预测分析所采用的专门方法是随分析对象和预测期限的不同而异的。尽管方法种类繁多，但从总体上将可归纳为定性分析法和定量分析法两类： 1、定量分析法（Quantitative Analysis） 也叫数量分析法，即运用现代数学方法对历史数据（包括会计、统计及其他方面的资料）进行科学的加工处理，并建立经济数学模型，以揭示各有关变量之间的规律性联系的一类科学方法。 定量分析法按照预测分析方法论所遵循的原则、依据的理论基础及具体做法不同又分为： （1）因果预测法：是从某项指标与其他有关指标之间的规律性联系中进行分析研究的。即根据各有关指标之间的内在相互依存、相互制约的关系，建立起相应的因果数学模型，以实现预测目标的一种数学预测方法。如本、量、利分析法、回归分析法等。 （2）趋势预测法：也叫时间序列法、外推分析法。是根据某项指标过去和现在按时间顺序排列的数据资料，运用一定的数学方法进行加工、计算，借以预计推断事物未来发展趋势的一种数量分析方法。其实质是把未来视做过去和现在的延伸。如简单平均法、移动加权平均法、指数平滑法等。 2、定性分析法（Qualitative Analysis） 也叫非数量分析法。一般是在企业缺乏完备、准确的历史资料的情况下，首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见；然后再通过召开座谈会或函询的方式，对初步预测意见进行修正、补充，并作出预测分析最终结论的专门预测方法。因此，又称为“判断分析法”或“集合意见法”。 在实际运用中，两类方法可根据实际情况进行必要的结合，以确保预测结果的准确性。 综上所述，预测方法可归纳如下：

第二章一元线性回归案例分析

第二章一元线性模型案例分析 居民消费模式和消费规模分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入