第十二章趋势分析与预测分析
知识发现(数据挖掘)第十二章
采用最小二乘法、极大似 然法等方法进行参数估计 。
对模型的残差进行检验, 判断模型是否合适。
利用已建立的模型对未来 数据进行预测,并评估预 测精度。
07 文本挖掘技术
文本表示与特征提取方法
词袋模型(Bag of Words)
将文本表示为一个词频向量,向量中的每个元素代表一个单词在文本中出现的次数。这种方法简单有效,但忽略了单 词之间的顺序和上下文信息。
关联规则评价指标
支持度(Support)
支持度表示项集在事务集中出现的频率。一个项集的支持度越高,说明它在事务集中出现 的次数越多。
置信度(Confidence)
置信度表示在包含X的事务中,同时也包含Y的比例。置信度反映了关联规则的可靠程度 。
提升度(Lift)
提升度表示在包含X的条件下,同时包含Y的概率与不包含X的条件下包含Y的概率之比。 提升度反映了X和Y之间的关联程度,提升度大于1说明X和Y之间存在正关联,小于1说明 存在负关联,等于1说明没有关联。
04
分类与预测方法
决策树分类器原理及应用
决策树基本原理
通过树形结构表示实例的可能分类过程,每 个内部节点表示一个属性判断,每个分支代 表一个可能的属性值,每个叶节点代表一个 类别。
常见决策树算法
决策树应用
适用于分类和回归问题,如信用评分、 医疗诊断、故障检测等。
市场调查 第十二章 季节变动预测法
第十二章 季节变动预测法
季节变动:由于自然条件和社会条件的影响,经济现象在一年内随季节的转变 而引起的周期性变动
.
水平型季节变动是指时间序列中各项数值的变化是围绕某一个水平值上下周期性的波动。若时间序列呈水平型季节变动,则意味着时间序列中不存在明显的长期趋势变动而仅有季节变动和不规则变动。
趋势季节变动是指时间序列中各项数值一方面随时间变化呈现季节性周期变化,另一方面随着时间变化而呈现上升或下降的变化趋势。若时间序列呈长期趋势季节变动,则意味着时间序列中不仅有季节变动、不规则变动,而且还包含有长期趋势变动。
第一节:水平型季节指数预测
基本步骤如下:
1.收集连续三年以上的各期历史数据
2.计算各年同期平均数和总平均数;
3.计算季节指数或季节变差;
4.建立预测模型,进行预测。
如果按一年四个季度分析,四个季度的季节指数之和是400%,大于100%的是旺季,小于100%的是淡季。如 季度 一季度 二季度 三季度 四季度 季节指数
50
90
125
135
若按一年12个月分析,则12个月的季节指数之和是1200%。
例1: 单位:万元 年序号 一季度 二季度 三季度 四季度 合计 1 2 3 4 5 354.94 338.96 432.97 368.58 354.42 370.18 457.59 398.50 416.18 415.72 312.08 269.26 317.83 216.55 186.53 352.16 442.12 467.42 390.29 256.21 1389.36 1507.93 1616.72 1391.6 1312.88 合计 1749.87 2058.17 1302.25 2008.2 7218.49 季平均数 369.97 411.63 260.45 401.64 360.92 季节指数%
第十二章 因果关系分析预测法PPT课件
预测目标分 析的程序图
决策目标分析 N
预测目标是否明朗
Y 预测目标分析
N
预测目标能直接预测
Y 预测目标分解
子目标
子目标
子目标
预测方法和模型的评价与选择
5.市场预测的综合分析
二.市场预测方法的评价
定性预测方法 优点:灵活性强, 简便易行,科学性; 缺点:结果不够精确, 受主观因素影响较大, 对数学要求高。
x
2 i
729
961
1190.25
1444
1764
2070.25
2460.16
2937.64
13556.3
1.回归分析预测法
解:①首先列计算表(见表1) ②计算参数
b
nx.y x.y nx2 (x)2
8 8 5 61 33 25 .3 5 7 6 .3 1 30 3.2 9 1 .8 3 2 2 2 1.80.6
第十二章 因果关系分析预测法
1
主要内容
1.回归分析预测法 2.基数迭加法 3.比例推算法
4.市场预测的综合分析 5.内容回顾与讨论
2
导言
因果关系分析预测法从研究事物之间发展变化的因果关系 入手,通过统计分析建立数学模型,并据此进行定量预测。
因果关系分析预测法
回归分析预测法 基数迭加法 比例推算法
用基数迭加法进行预测的最大优点是简单、方便,但确 定各因素的百分比是难点,因此要综合分析各种历史资料和 经济发展趋势,慎重考虑各种因素,提高预测准确性。
第十二章.调查资料整理与分析
2、组数和组距的确定 (1)组数和组距如何确定。当全距确定时,组距大则组数小,组距小则 组数多。如果分组过多,组距必小,则不易观察数列分布的规律性。如果 分组过少,组距必大,会使组中值缺乏代表性。各组组中值应对本组有良 好的代表性。组距的确定一般可以请专家或以经验法确定。组数一般常分 为10~15组。
第12章
调查资料的整理和分析
市场调查与预测
主要内容
调查资料的整理
调查资料的分析
第一节 市场调查资料的整理
一、调查资料整理的概念 二、调查资料整理的内容
三、调查资料整理的程序
引例:Sunrise购物中心数据处理
Sunrise购物中心是一家拥有百余家分店的购物中心。最近,管理人员发现 需要更多地了解顾客的满意程度。艾米是Sunrise购物中心的市场调查负责 人,现在她车子的后备箱中堆满了1000多份调查问卷。她仔细看了许多问 卷,很多问题的回答五花八门。
调查的数据资料最大值减去最小值,就是全距。
组距=全距÷组数 确定组距应遵循下列3个原则:
①必须把原始资料全部变量值都包括在所分组内,不能有任何遗漏;
②组距尽可能取整数,不要小数; ③各组的组距尽可能相等,少用不等距分组,因为等距分组便于后阶段 的分析。
按照经验确定组数
观测值数目
少于50 50~200
办法是调查人员阅读所有的问卷,记下笔记,并从中得出结论,这显然是 愚蠢的行为。专业调查人员不用这种不正规并效率低的方法,而是遵循一 个程序进行资料的处理与分析。
预测与决策全套ppt课件
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五、预测的精度和价值
预测精度评价指标 2)相对误差:预测误差在实际值中所占比例的
百分数,记为 :
e X Xˆ 100%
XX 通常称 1 为预测精度。
10
第六节 预测的精度和价值
预测精度评价指标
3)平均误差:多个预测误差的平均,记为 e :
e
非事实性预测:是指预测具有引导人们去“执行” 预测结果的功能。由于人具有主观能动性,当某一经 济预测对象的预测结果公布之后,人们会从各自的利 益出发,采取相应的措施,趋利避害,共同作用的结 果最终可能使原本不正确的预测结果自动实现(自实 现预测),也可能使原本正确的预测结果自动失败 (自拆台预测)。
三是预测必须以正确反映客观规律的某些成熟的科 学理论作指导。
17
2)预测方法的科学性的含义:
概率推断原理——是指当被推断的预测结果能以较大概率出现时 则认为该结果成立。
6
四、预测的类型 (P8)
按范围分:宏观预测与微观预测 按内容分:市场预测、经济预测、技术预测、军
事预测、…… 按方法的性质分:定性预测与定量预测 按时间的跨度分:长期预测\中期预测\短期预测\
近期预测 按时间因素分:静态预测与动态预测
2
第一章 预测概述
一、预测的含义 预测是指根据客观事物的发展趋势和变化规律
财务分析—概述
• (1)投资按范围分为对内投资和对外投资。
• (2)投资按方式分为直接投资与间接投资。
• 直接投资-把资金直接投放于生产经营性资产,以期获取利润的投资。
• 间接投资-亦称“证券”投资,即把资金投资于金融性资产,以便获得股利或利 息收入的投资。
• (3)投资按期限分为长期投资与短期投资
营运资金管理
• 营运资金管理主要是对企业流动资产的管 理,包括对现金,应收账款、短期有价证券
和存货等的管理
❖主要是对流动资产周转速度和使 用效率进行管理。
营业收入
净利润
收益分配活动减:营业成本 营业税金及附加
加:年初未分配利润
销售费用
可供分配利润
管理费用
• 收减益:分提取配法活定动盈余公积
财务费用
四、净利润
收益分配管理
• 收益分配政策,是指企业的利润分配政策,关键问题是要决定“留多少”“分多 少”的问题。
❖收益分配政策,在公司制企业称为股利分配政策,受诸多因 不同公司的股利政策具有“个性”
素影响,因此,
❖一个良好的股利分配政策,应该能够使公司的股价提高,或 者使企业价值增大。
❖股利政策,从某种角度看,就是公司的筹资政策。
筹资管理要解决的另一个重要问题是长、短期资 金的相对比例。
投资活动
• 投资:企业根据项目资金需要投出资金的行为。
第十二章 证券投资技术分析 《证券投资学》
③短期趋势,也称日常波动,是指一天内或数天内的股价 波动。
第一个阶段是进货期。
①主要上升趋势,又称多头市场,通常包括以下3个阶段: 第二个阶段是升温期。
第三个阶段是沸腾期。
第一个阶段是出货期。
(2)主要趋势的3个阶段
②主要下跌趋势,又称空头市场,也包括3个阶段: ③交易量必须验证趋势。
• ①TAPI取值变化反映市场趋势的信号。 • ②在指数上涨过程中,如果TAPI异常缩小,表
明上升趋势可能已到尽头而反转在即,此为卖 出信号;在指数下跌过程中,如果TAPI异常增 大,则表明下降趋势已到尽头,有大量买盘介 入,市场将止跌回升,提示为买入信号。
12.4 指标分析
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12.4.4 市场人气指标
1)相对强弱指数(RSI) ➢ (1)RSI的计算方法
• A=n日内收盘价平均涨幅、B=n日内收盘价平均跌幅 • RSI(n)=
➢ (2)RSI的运用
• ①RSI的取值范围反映市场行情的信号。②RSI与股价背 离的信号。③两条或多条RSI曲线的交叉信号。
2)威廉指标(W% R) ➢ (1)W% R的计算方法
证券投资学
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第12章 证券投资技术分析
12.1 技术分析的理论基础
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12.1.1 技术分析的含义
中国数控机床行业市场调研报告
2011-2015年中国数控机床行业市场调研
与投资战略咨询报告
为了满足市场和科学技术发展的需要,为了达到现代制造技术对数控技术提出的更高的要求,数控未来仍然继续向开放式、基于PC的第六代方向、高速化和高精度化、智能化等方向发展。机床向高速化方向发展,可充分发挥现代刀具材料的性能,不但可大幅度提高加工效率、降低加工成本,而且还可提高零件的表面加工质量和精度。超高速加工技术对制造业实现高效、优质、低成本生产有广泛的适用性。
由于数控机床不断采纳科学技术发展中的各种新技术,使得其功能日趋完善,数控技术在机械加工中的地位也显得越来越重要,数控机床的广泛应用是现代制造业发展的必然趋势。
中国报告网发布的《2011-2015年中国数控机床行业市场调研与投资战略咨询报告》共十二章。首先介绍了数控机床相关概述、国际运营局势等,接着分析了中国数控机床行业运营的现状,然后具体介绍了中国数控机床市场营运态势、市场运营格局。随后,报告对中国数控机床产业做了重点企业经营状况分析,最后分析了中国数控机床产业的发展前景与投资预测。您若想对数控机床产业有个系统的了解或者想投资数控机床行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
第一章数控机床相关概述
第一节数控机床的概念及相关介绍
一、数控机床的定义
二、数控机床的构成
三、数控机床的主要特点及适用加工范围
第二节数控机床的分类
一、按加工工艺方法分类
二、按运动方式分类
三、按控制方式分类
四、按工艺用途分类
五、按联动轴数分类
第三节数控机床的发展历程、特征及其发展意义
一、数控机床的四个发展阶段
2024-2030年中国视频监控系统行业发展趋势与未来发展趋势报告
2024-2030年中国视频监控系统行业发展趋势与未来发展趋势报告
中企顾问网发布的《2024-2030年中国视频监控系统行业发展趋势与未来发展趋势报告》报告中的资料和数据来源于对行业公开信息的分析、对业内资深人士和相关企业高管的深度访谈,以及共研分析师综合以上内容作出的专业性判断和评价。分析内容中运用共研自主建立的产业分析模型,并结合市场分析、行业分析和厂商分析,能够反映当前市场现状,趋势和规律,是企业布局煤炭综采设备后市场服务行业的重要决策参考依据。
报告目录:
第一篇视频监控系统产业基础篇 14
第一章视频监控系统行业发展概述 14
第一节监控系统的相关概述 14
一、视频监控系统介绍 14
二、视频监控系统组成设备 15
三、视频监控系统工作特点 15
四、视频监控系统工作原理 16
五、简单的全方位监控系统 17
第二节监控系统常见的故障及其解决方法 17
一、闭路监控系统常见的故障现象及其解决方法 17
二、监控系统常见的图像干扰及其解决方法 19
第三节视频监控系统技术分析 21
一、国内视频监控技术水平现状 21
二、基于直写的视频监控存储技术 24
三、无线视频监控系统技术新突破 25
第二章视频监控系统行业发展状况分析 28
第一节世界视频监控系统行业发展分析 28
一、城市视频监控系统市场规模 28
二、城市视频监控系统市场分布 28
三、城市视频监控系统产品结构 29
四、城市视频监控系统应用市场 29
第二节视频监控市场亮点分析 30
一、视频监控的需求增长 30
二、网络视频监控业务模式分析 31
三、中国保持制造基地产业优势 32
趋势线预测
趋势线预测
趋势线预测是一种统计分析方法,用来预测未来数据的走势。它基于过去的数据,通过数学模型计算出一个预测函数,可以在未来一定时间范围内预测数据的变化情况。
趋势线预测的关键在于寻找到合适的模型来描述数据的变化趋势。常用的趋势线模型有线性趋势模型、非线性趋势模型、周期性趋势模型等。
线性趋势模型是最简单也是最常用的一种趋势线预测方法。它假设数据的变化呈现线性的趋势,即数据随着时间线性增长或减小。通过对过去的数据进行回归分析,可以得到一个线性方程,用来预测未来的数据。例如,假设过去几个季度销售量分别为100、120、140,可以通过线性回归分析得到销售量的增长速度为20,可以预测未来的销售量为160、180等。
非线性趋势模型是针对数据呈现非线性变化趋势的情况。它可以通过多项式回归、指数回归等方法来描述数据的变化规律。例如,假设过去几年的GDP增长率分别为1%、2%、3%、4%,可以通过指数回归得到一个增长率为指数函数的模型,然后用这个模型来预测未来几年的增长率。
周期性趋势模型适用于数据呈现明显的周期性变化的情况。例如,股票价格、季节性销售量等都可以使用周期性趋势模型来进行预测。它可以通过傅里叶分析等方法来找出数据的周期性规律,然后用这个规律来进行预测。
除了以上常用的趋势线模型,还有一些其他的趋势线模型,如移动平均模型、平滑趋势模型等。不同的模型适用于不同的数据特点和预测目标,选择合适的模型是趋势线预测的关键。
趋势线预测是一种十分有用的预测方法,它可以帮助人们在不确定性的环境中做出科学的决策。通过对过去的数据进行分析和建模,可以获取未来的数据走势,提前做好准备,降低决策风险。
金融与投资12技术分析概述
空,是指股票价格波动的空间范围。从
理论上讲,股票价格的波动是“上不封顶、 下不保底”的。但是,市场是以趋势运行的, 在某个特定的阶段中,股票价格的上涨或下 跌由于受到上升趋势通道或下跌趋势通道的 约束而在一定的幅度内震荡运行,空间因素 考虑的就是趋势运行的幅度有多大。
成交量与价格走势之间的关系
1.价涨量增 顺势而为 6.价平量平 多空观望 2.价跌量增 有待观察 7.价涨量缩 呈现背离 3.价平量增 做头做底 8.价跌量缩 情况互异 4.价涨量平 止涨反弹 9.价平量缩 反弹止涨 5.价跌量平 趋势不变
二、技术分析方法应用时应注意的问题
1.技术分析必须与基本分析结合,才能提高 准确度,单纯的技术分析是不全面的.
2.注意多种技术分析方法的综合研判,切忌 片面地使用单一的技术分析方法
3.已经存在的结论要通过自己的实践验证 后才能放心使用
思考题:
市场行为 技术分析的三大假 设 技术分析的三要素
二、简述题 1.技术分析的理论依据是什么? 2.技术分析最为突出的特点是什么? 3.技术分析主要分为哪几类?各自的特点是什 么? 4.影响证券价格上下波动的最根本的因素是什 么? 5.根据自己的实践体会,谈谈技术分析三个假 设的合理性和不合理性。
第三节 技术分析方法的分类和
应用时应注意的问题
一、技术分析方法的分类
1.K线法 3.波浪法
第十二章财务综合分析
稳健型结构分析
流动资产 速动资产 存货
非流动资产
定额负债 长期资本
流动负债
平衡性结构分析
• 平衡型结构:非流动资产用长期资本满 足,流动资产用流动负债满足。
• 优点:当二者适应时,企业风险较小, 且资本成本较低。
• 缺点:当二者不适应时,可能使企业陷 入财务危机。
• 适用范围:经营状况良好,流动资产与 流动负债内部结构相互适应的企业。
经营活动现金净流量与净利润 关系分析
• 经营活动现金净流量=本期净利润+不 减少现金的费用+营业外支出+非现金 流动资产减少+流动负债增加-不增加 现金的收入-营业外收入-非现金流动 资产增加-流动负债减少
杜邦财务分析体系
• 杜邦财务分析体系,是指根据各主要财 务比率指标之间的内在联系,建立财务 分析指标体系,综合分析企业财务状况 的方法。
现金流量一般分析
• 现金流量一般分析:指根据现金流量表 的数据,对企业现金流量变动情况进行 分析和评价。
现金流量水平分析
• 现金流量水平分析:即采用水平分析法 揭示本期现金流量变动与前期或预计现 金流量变动的差异。
现金流量结构分析
• 现金流量结构分析,即采用垂直分析法 对直接法编制的现金流量表进行分析, 目的在于揭示现金流入量和现金流出量 的结构特点,从而抓住企业现金流量管 理的重点。
风险型结构分析
第十二章财务综合分析
• 本章内容: – 财务综合分析的内涵 – 筹资与投资适应情况综合分析 – 筹资活动、投资活动和经营活动现金 流量综合分析 – 现金流量与利润综合分析 – 杜邦财务分析体系及发展
财务综合分析的目的
• 财务综合分析可明确企业盈利能力、运 营能力、偿债能力及发展能力之间的相 互联系,找出制约企业发展的“瓶颈” 所在。
稳健型结构分析
流动资产 速动资产 存货
非流动资产
定额负债 长期资本
流动负债
平衡性结构分析
• 平衡型结构:非流动资产用长期资本满 足,流动资产用流动负债满足。
• 优点:当二者适应时,企业风险较小, 且资本成本较低。
• 缺点:当二者不适应时,可能使企业陷 入财务危机。
• 适用范围:经营状况良好,流动资产与 流动负债内部结构相互适应的企业。
(2)从总资产周转率分析
• 2002年总资产周转率(1.3次)略快于2001年 (1.23次),表明资金使用效率增强。这是因 为2002年的销售收入增长率(11.54%)远远大 于其平均资产总额的增长率(5.56%),运用 资产赚取收入的能力大大提高,对总资产周转 率的提高产生有利的影响。
• 从资金结构分析,该厂货币资金占资产总额的 比例为28.93%,比重过大,大量闲置资金,会 降低盈利能力,从而使总资产周转率下降。
经营活动现金净流量与净利润 关系分析
第十二章 回归分析预测法
回归系数β (三)回归系数β1、β0 的置信区间 一元线性模型, 一元线性模型,βi (i=0,1)的置信区间: , )的置信区间:
在变量的显著性检验中已经知道: 在变量的显著性检验中已经知道: ˆ βi − βi
t= s βˆ
i
~ t ( n − 2)
意味着,如果给定置信度( 意味着,如果给定置信度(1-α),从分布表中 查得自由度为(n 2)的临界值 那么t值处在( (n- 的临界值, 查得自由度为(n-2)的临界值,那么t值处在(-tα/2, 的概率是(1 (1表示为: tα/2)的概率是(1-α )。表示为:
回归模型 定义:
回归分析是对具有相关关系的变量之间的 数量变化规律进行测定, 数量变化规律进行测定,研究某一随机变量 因变量)与其他一个或几个普通变量( (因变量)与其他一个或几个普通变量(自变 之间的数量变动关系, 量)之间的数量变动关系,并据此对因变量进 行估计和预测的分析方法。 行估计和预测的分析方法。由回归分析求出的 关系式, 关系式,称为回归模型
在回归分析中应当注意的问题
2. 合理确定数据的单位 在建立回归方程时, 在建立回归方程时,如果不同变量的单 位选取不适当, 位选取不适当,导致模型中各变量的数量级 差异悬殊, 差异悬殊,往往会给建模和模型解释带来诸 多不便。 多不便。比如模型中有的变量用小数位表示 有的变量用百位或千位数表示, ,有的变量用百位或千位数表示,可能会因 舍入误差使模型计算的准确性受到影响。 舍入误差使模型计算的准确性受到影响。因 适当选取变量的单位, 此,适当选取变量的单位,使模型中各变量 的数量级大体一致是一种明智的做法。 的数量级大体一致是一种明智的做法。
第十二章因果关系分析预测法
第十二章因果关系分析预测法
因果关系分析预测法是一种通过分析因果关系来预测未来事件的方法。它基于认为事件之间存在着因果关系,并且通过研究和理解这种关系可以
预测未来的事件发展。在这一方法中,我们要通过收集和分析大量的数据
来确定因果关系,并使用这些关系来预测未来的情况。
首先,因果关系分析预测法依赖于大量的数据收集和分析。我们需要
收集各种相关的数据,包括事件的起因、发展和结果等方面的信息。通过
分析这些数据,我们可以找到事件之间的因果关系,并建立适当的模型来
描述这些关系。这需要专业的技能和知识来确保数据的质量和准确性。
其次,因果关系分析预测法还要求我们对事件和因果关系有深入的理
解和认识。在进行因果关系分析时,我们需要考虑各种可能的因素和变量,并确定它们之间的相互作用和影响。这需要我们对事件和因果关系具有一
定程度的专业知识和经验。
在进行因果关系分析时,我们可以使用各种统计和数据分析方法。例如,我们可以使用回归分析来确定各种因素对事件发展的影响程度。我们
还可以使用时间序列分析来预测未来的趋势和模式。此外,我们还可以使
用因果关系图来可视化和分析事件之间的因果关系。
因果关系分析预测法的一个重要应用是市场预测。通过分析市场中的
各种因素和变量,我们可以预测市场未来的发展趋势和模式。这对企业和
投资者来说非常重要,因为他们可以根据这些预测来制定战略和决策。
除了市场预测,因果关系分析预测法还可以应用于其他领域。例如,
我们可以在医疗领域中使用它来预测疾病的发展和治疗效果。我们还可以
在环境领域中使用它来预测自然灾害的发生和影响。
第十二章 市场预测方法(二)
第十二章 市场预测方法(二)
4
(三)时间序列分析法的模型 乘法模型方式,即X=T· C· S· I 加法模型方式,即X=T+S+C+I 实际应用中时间序列分析法定量预测的乘 法模型方式和加法模型方式分别采用简 化形式。 X=T· S X=T+S
第十二章 市场预测方法(二) 5
(四)时间序列分析法预测步骤 首先,应绘制历史数据曲线图,确定其 趋势变动类型; 其次,根据历史资料的趋势变动类型以 及预测的目的与期限,选定具体的预测 方法,并进行模拟、运算; 最后,将量的分析与质的分析相结合, 确定市场未来发展趋势的预测值
第十二章 市场预测方法(二)
37
二、一元线性回归预测方法 (一)一元线性回归预测的含义 (二)一元线性回归预测的实例
第十二章 市场预测方法(二)
38
第十二章 市场预测方法(二)
26
一般说来,a取值应遵循下述原则: 第一,如果预测目标的时间序列虽然有不规则的 起伏变动,但整个长期发展趋势比较稳定,则 a应取小一点,这时预测模型包含了较长的时 间序列信息。 第二,当外部环境变化较大时,a取值应大一点, 这时模型能迅速地根据当前的信息对预测进行 大幅度的修正。 第三,在原始资料缺乏时,a的取值可以大一点, 这样可以迅速提高预测模型的自身适应能力。
4、回归预测模型的检验 建立回归方程的根本目的在于预测,将 方程用于预测之前需要检验回归方程的 拟合优度和回归参数的显著性,只有通 过了有关的检验后,回归方程方可用于 经济预测, 常用的检验方法有相关系数检验、F检验、 t检验和D—w检验等。
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山东理工大学教案
第十二章趋势分析与预测分析
一、趋势分析与预测分析的目的
趋势分析是财务报表分析的基本方法,它是指通过观察企业连续数期的财务报表,在运用一定的方法比较各期有关项目金额的基础上,确定各项目的增减变动及发展趋势,并对各项目在未来可能出现的结果作出预测的一种分析方法。
预测分析是财务分析估价企业未来职能的延伸。它是根据企业过去一段时期财务活动所形成的历史资料,结合企业现在所处的外部环境和自身状况,考虑企业的发展趋势,由专门人员通过主观判断或定量分析,对企业未来的财务状况和经营成果做出判断、预计和估算的行为,其核心是对企业未来的发展前景进行较为精确的估算。
进行趋势分析和预测分析的目的在于:
1.发现企业发展的趋势及规律;
2.为做出正确的财务决策提供依据;
3.为编制财务预算、进行财务控制提供资料;
4.为评估企业价值奠定基础。
二、趋势分析和预测分析的内容
无论是发现企业发展趋势和规律的趋势分析,还是对企业生产经营活动的未来发展状况进行预计和测算的预测分析,都是对企业财务状况和经营成果进行的全面分析。具体来说,包括利润表的趋势与预测分析、资产负债表的趋势与预测分析、现金流量表的趋势与预测分析等三方面的内容。
1.利润表是反映企业一定时期生产经营成果的会计报表,它揭示了企业收益的来源。利润表趋势与预测分析实质上是对企业收入、成本费用项目进行的趋势与预测分析。
2.资产负债表是反映企业特定时点财务状况的会计报表。资产负债表趋势与预测分析是对企业所拥有的资产、承担的债务、拥有的所有者权益在不同时点的增减变动及未来某一时点的发展状况进行的分析。
3.对企业经营活动、投资活动、筹资活动产生现金流量的趋势与预测分析是整个趋势与预测分析的核心和终点。
三、趋势分析的方法
在进行趋势分析时,可以直接将所分析的报表或项目连续几年的数据放在一起,编制一张趋势分析表,以观察表内各项目的变动趋势,判断其发展规律。同时,为准确判断企业财务状况和经营成果未来的发展情况,可以进一步计算报表中各项目变动的趋势百分比。此时常用的方法有两种:定比分析和环比分析。这两种方法也是进行趋势分析的主要方法。
1.所谓定比,是指选定某一会计期间作为基期,然后将其余各期与基期进行比较,从而计算得到的趋势百分比。这些比值往往按照时间先后顺序列示在一张分析表中。定比分析就是通过观察表内的这些定比指标,确定所分析项目的变动趋势及发展规律的一种分析方法。
2.所谓环比,是指将各项目的本期数与上期数相比较而得到的趋势百分比。这些比值同样按照时间先后顺序列示在一张分析表中。环比分析就是通过对环比指标的分析,确定和评价表内各项目变动情况及其趋势的分析方法。
四、利润表趋势分析
对利润表进行趋势分析就是对企业连续几个会计年度或会计期间的收入、成本费用、损益的增减变动进行分析,以确定其增减变动的原因,并了解企业发展的趋势及规律,为预测企业未来的获利状况奠定基础。
五、资产负债表趋势分析
对资产负债表进行趋势分析就是对企业所拥有的资产、负债和所有者权益的增减变动进
行分析,观察其变化趋势,在了解其变动原因、评判企业财务状况的同时,初步预测各项目的未来状况。
六、现金流量表趋势分析
对现金流量表进行趋势分析,计算现金流量项目的增减变动百分比,找出其变化的原因,可以评价企业现有的现金流动状况,并发现现金流入、流出的规律,以便对企业未来的现金流动进行合理估计。
七、财务报表预测方法
财务报表预测的方法实质上是对利润表项目、资产负债表项目和现金流量表项目进行判断、预计和估算的方法,包括定量分析法和定性分析法两大类。这两类方法不是完全排斥的,而是相互补充。二者的有机结合,能够大大提高预测结果的准确性和可信性。
1.平滑指数法,又称指数平滑法,是根据上一时期的观测值和预测值,利用平滑指数预测本期预测值的一种预测方法,平滑指数的确定是其运用的关键。此方法主要用于对企业未来销售收入、成本费用发生额的预测。
2.销售百分比法,是根据财务报表上各项目与销售收入总额之间的比例关系,按照预期销售额的增长情况来预测有关项目未来金额的一种方法。销售额增减变动预测是否准确直接影响到最终预测结果的质量。此方法可用于预测资产负债表项目、利润表项目及对外筹集资金项目等。
销售百分比法在运用时,一般按照以下步骤进行:
⑴根据搜集到的历史资料,分析判断财务报表中各项目与销售收入总额之间的关系。
⑵根据以往历史资料,计算确定基期报表上与销售收入有关的项目与基期销售收入之间的比例关系。
⑶预测销售额。
⑷根据预测销售额及其与报表各项目之间的比例关系,对与销售额存在依存关系的项目进行预测。
⑸采用其他方法对报表上与销售收入不存在固定比例关系的其他项目进行预测。
⑹根据以上数据,编制预测资产负债表和利润表,并根据表中各项目的内在联系与平衡关系,确定企业资金的余缺量,即确定企业应对外筹集或投放的资金量。
3.线性回归分析法,是利用数理统计中最小平方的原理,通过确定一条能正确反映自变量与因变量之间误差平方和最小的直线即回归直线y﹦a+bx,并根据自变量x的变动,预测因变量y变动趋势的一种方法。回归直线的确定尤其是其中a、b的确定是此方法运用的关键。
4.固定比例计算法,是利用某些相关指标之间存在的固定不变的比例关系来进行预测的一种方法。此方法较为简单。
此外,随着科学技术的发展、信息技术的进步,计算机在财务预测领域得到越来越广泛的应用。在使用计算机进行预测时,预测软件的选择十分关键。目前常用的财务预测软件有三类:电子表软件、交互式财务预测模型、综合数据库财务计划系统。
八、利润表预测
利润表预测是整个财务预测的起点,也是财务预测的关键。编制预测利润表时,需要预测的相关项目有:销售额、销售成本、期间费用、税率等,运用的主要方法是销售百分比法。
九、资产负债表预测
资产负债表预测是对企业财务状况的未来发展趋势进行的预测。在实际预测过程中,需要业务预算、投资计划、筹资计划、预测利润表等资料。
十、现金流量表预测
现金流量表预测是在利润表预测和资产负债表预测的基础上,未来现金流量增减变动情况进行的估计和测算。预测现金流量时需要的相关资料有:预测利润表、预测资产负债表、业务预算、筹资计划、投资计划、现金收支的历史数据等。