作业公司的销售额预测
销售预测与分析话术：准确预测市场需求趋势
销售预测与分析话术：准确预测市场需求趋势在当今竞争激烈的市场环境中，准确预测市场需求趋势对企业的发展至关重要。
通过有效的销售预测和分析话术，企业可以更好地了解市场需求，从而制定适应市场变化的战略，提供更优质的产品和服务，以保持竞争优势。
首先，销售预测是一项重要的市场研究工具，它通过对市场数据的收集和分析，来预测未来市场的需求趋势。
在进行销售预测时，我们需要结合各种因素，如市场规模、竞争对手、经济形势、消费者行为等，进行综合分析。
通过了解这些因素，我们可以更准确地预测市场的发展方向，为企业的决策提供依据。
其次，分析话术在销售预测中起着重要的作用。
分析话术通过和潜在客户的有效沟通，获得有效的信息和反馈，从而加深对市场需求的认识。
在与客户交流时，我们可以采用开放性的问题，例如：“您对这类产品有什么需求？”、“您对我们的产品有什么建议？”等等。
通过这些问题，我们可以了解客户的真实需求以及他们对产品的期望，从而调整产品的特性和定位，以迎合市场需求。
除了与客户的沟通，我们还可以通过市场调研、数据分析和趋势研究等手段，来进一步加深对市场需求的了解。
市场调研可以通过实地走访、电话访问、问卷调查等方式进行，以获得消费者的反馈和喜好。
同时，数据分析可以通过对历史销售数据和市场趋势数据的挖掘和分析，来发现隐藏的关联和模式。
趋势研究可以通过对市场发展动态的跟踪和分析，来预测未来市场的走势。
通过这些分析，我们可以更好地把握市场需求的变化，及时调整企业的销售策略。
在销售预测与分析话术中，我们需要注重客户体验和关系维护。
客户体验是指客户在购买和使用产品过程中的感受和满意度。
只有通过产品的不断改进和创新，才能满足客户的需求，提高客户的满意度，从而促进销售额的增长。
此外，关系维护也是销售预测中不可忽视的一环。
通过与客户的持续沟通和关系建立，我们可以更好地了解客户需求的变化，并及时作出调整，以提高客户忠诚度和保持长期合作。
销售预测与分析话术对于企业的发展至关重要。
全面预算案例-蒙牛全面预算案例分析
全面预算案例:蒙牛全面预算案例分析全面预算——————183【作业】实达公司根据市场预测并结合企业生产能力确定的明年第一季度到第四季度预计销售量分别为100、150、200、180，单价为200元。
应收账款期初数为6 200元，每季度销售收入中，本季度收到60%现金，另外的40%现金要到下季度才能收到。
要求：(1)编制公司销售预算。
(2)假定实达公司按10%安排期末存货量，年初有存货10，年末留存20。
要求编制公司生产预算。
(3)假设实达公司材料期初库存量为300千克，期末库存量为400千克，按下一季度的生产量的20%安排期末库存量。
单位产品材料用量为10千克，计划单价为5元，期初应付购料款为2 350元。
、根据经验数据，公司材料采购的货款有50%在本季度付清，另50%在下季度付清。
请编制公司直接材料预算。
(4)假定实达公司在计划期间所需直接人工只有一个工种，单位产品的工时定额为10工时，单位工时的工资率为2元，请据此编制直接人工预算。
(5)为了计算方便，变动制造费用中的间接人工、间接材料、修理费和水电费的标准成本分别为1元、1元、2元、1元，其费用根据预计的生产量与标准成本的乘积可得。
预计第一至四季度的修理费分别为1000元、l140元、900元、900元，折旧费均为l000元，管理人员工资均为300元，保险费分别为75元、85元、110元、190元。
请编制制造费用预算。
(6)已知直接材料、直接人工、变动制造费用和固定制造费用的投入量分别为10千克、10工时、10工时、l0工时。
请编制产品成本预算。
(7)已知发生的销售人员工资、广告费、包装和运输费、保管费分别为2000元、5500元、3000元、2700元；管理人员工资、福利费、保险费、办公费分别为4 000元、800元、600元、1400元。
请编制销售及管理费用预算。
(8)已知第一季度的期初现金余额为8 000元；第一至四季度的所得税均为4 000元；第二季度购买设备支出10 000元：第二季度和第四季度均支付现金股利8 000元。
SYB第八步创业制定利润计划
多少就写多少，发生在哪个月就写在哪个月。
2、可支配现金=月初现金＋销售总收入＋贷款＋业主
投资。
3、现金总支出=采购＋工资＋营销费用＋保险＋维修
费用＋煤水电费用＋贷款本息＋固定资产支出＋
……＋其他费用支出。
4、月底现金=可支配现金－现金总支出
5、本月月底现金=下月月初现金
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阅读夫妻创业故事（二十九）第47页
第八步
制定利润计划
一、制定销售价格 二、预测销售收入 三、制定销售和成本计划 四、制定现金流量计划 五、资金来源 六、申请企业贷款
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导 言：
走完前面的七步，你应该对你的企 业的构思充满了信心，你的产品/服务 有销路而且也计算了你的启动资金。 问题是： 1、能获得利润吗？ 2、能获多少利润？ 3、能否长期地获取利润呢？
现金就像是使企业这台发动机正常运转的燃料，有些
老板由于缺乏管理现金流量的能力与经验，导致企业在经
营中途抛锚。制定现金流量计划对企业来说十分重要：
①可以显示并掌握企业每月现金的流入和流出的数量；
②可以帮助企业保持充足的动力；
③可以防止现金短缺给企业造成的致使威胁。
④计划中一旦发现现金流量负值时，能预告采取防范
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学员分组做练习
做完将结果写在大白纸上，请每组派一名代表做讲解
练习21 学习更多有关销售和成本计划的知识 P91页
习题1：老赵打算开办书报、杂志店，请你根据以下的
信息预测老赵这家店的利润：
①在一年中他的销售预测总计为60000元；
②书报、杂志的进价总额为38000元；
如何使用时序预测进行销售额预测(十)
时序预测是一种通过对历史数据进行分析和建模，以预测未来时间序列数据的方法。
在商业领域，时序预测被广泛应用于销售额预测，帮助企业进行生产和库存规划，优化营销策略，提高销售效率。
本文将围绕如何使用时序预测进行销售额预测展开讨论。
一、数据收集和清洗首先，进行销售额预测需要收集足够的历史销售数据。
这些数据可以包括每天、每周或每月的销售额，以及可能影响销售额的因素，比如促销活动、季节性变化等。
在收集数据后，需要对数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
这可能涉及到处理缺失值、异常值和重复值，以及进行数据转换和标准化，使数据适合用于建模分析。
二、特征工程在进行时序预测之前，需要对数据进行特征工程，提取出可能影响销售额的特征变量。
这些特征变量可以包括季节性趋势、历史销售额、促销活动等。
同时，也可以引入外部变量，比如天气、经济指标等，以提高预测的准确性。
特征工程的目标是构建一个有效的特征集，用于训练时序预测模型。
三、选择合适的模型时序预测可以使用多种模型进行建模分析，比如ARIMA模型、LSTM模型、Prophet模型等。
在选择模型时，需要考虑数据的特性、预测的精度和效率等因素。
比如，ARIMA模型适用于平稳的时间序列数据，LSTM模型适用于序列数据的长期依赖关系，Prophet模型适用于具有季节性和趋势性的数据。
根据数据的特点和预测的需求，选择最合适的模型进行建模分析。
四、模型训练和评估在选择模型后，需要对模型进行训练和评估。
训练模型可以使用历史销售数据进行参数估计和模型拟合。
在训练过程中，需要对模型进行调参和优化，以提高预测的准确性和稳定性。
模型评估可以使用交叉验证、均方根误差、平均绝对误差等指标进行评估，评估模型的预测效果和泛化能力。
五、预测和应用经过训练和评估后，可以使用训练好的模型进行销售额的预测。
预测结果可以用于制定生产计划、库存管理、营销策略等决策，帮助企业更好地应对市场变化和需求波动。
同时，也可以通过反馈预测结果，优化模型的性能，不断改进预测的准确性和稳定性。
2024年秋季江苏开放大学财务管理过程性考核作业2
2024年秋季江苏开放大学财务管理过程性考核作业21甲企业上年度资金平均占用额为2200万元，经分析，其中不合理部分200万元，预计本年度销售增长率为－5%，资金周转减速2%。
则本年度资金需要量为（）万元。
A1938.78B2058C1882.75D2142学生答案：A2甲企业上年度资金平均占用额为2200万元，经分析，其中不合理部分200万元，预计本年度销售增长率为－5%，资金周转减速2%。
则本年度资金需要量为（）万元。
A1882.75B1938.78C2058D2142学生答案：B3企业上一年的销售收入为1500万元，经营性资产和经营性负债占到销售收入的比率分别是30%和20%，销售净利率为10%，发放股利60万元，企业本年销售收入将达到2000万元，并且维持上年的销售净利率和股利支付率，则企业在本年需要新增的筹资额为（）万元。
A50B-70C500D0学生答案：A4某公司根据历年销售收入和资金需求的关系，建立的资金需要量模型是Y＝7520＋8.5X。
该公司2019年总资金为16020万元，预计2020年销售收入为1200万元，则预计2020年需要增加的资金为（）万元。
A1652B17672C17720D1700学生答案：D5筹资规模与资金需要量应当匹配一致，既要避免因筹资不足，影响生产经营的正常进行；又要防止筹资过多，造成资金闲置。
以上体现的筹资管理原则是（）。
A规模适当B取得及时C结构合理D筹措合法学生答案：A6优先股股息率在股权存续期内不作调整的，称为（）。
A固定股息率优先股B参与优先股C非参与优先股D浮动股息率优先股学生答案：A7A公司董事会在预算工作研讨会上确定了该公司20×3年的预算目标，将该预算目标下达给各预算执行单位的是（）。
A企业预算管理委员会B企业经理办公会C企业董事会D企业财务管理部门学生答案：A8企业在采用吸收直接投资方式筹集资金时，以下不能被投资者用于出资的是（）。
高中数学预测产品销量教案
高中数学预测产品销量教案
教学目标：
1.了解预测产品销量的重要性。
2.掌握利用数学知识进行产品销量预测的方法。
3.能够运用所学知识，预测未来产品销量。
教学内容：
1.相关概念介绍：产品销量预测的重要性、影响销量的因素等。
2.销量预测模型的建立：利用趋势线、回归分析等方法进行销量预测。
3.实例分析：针对某一产品，利用所学方法进行销量预测。
4.综合应用：学生自行选择一个产品，进行销量预测，并撰写报告。
教学步骤：
1.导入：介绍产品销量预测的重要性，引导学生思考销量预测的方法。
2.讲解：讲解销量预测的基本方法和步骤，引导学生建立销量预测模型。
3.练习：让学生分组进行销量预测实例分析，加深对销量预测方法的理解。
4.讨论：学生展示各自的销量预测结果，进行讨论和分享经验。
5.作业：布置综合应用作业，要求学生选择一个产品进行销量预测，并撰写预测报告。
教学资源：
1.教材：《高中数学教材》
2.实例数据：提供不同产品销量数据供学生练习
3.计算工具：Excel等软件，用于销量预测模型的建立和分析
教学评估：
1.课堂表现：学生学习态度、讨论参与度等。
2.练习成绩：销量预测实例分析的成绩评定。
3.作业报告：产品销量预测报告的内容和质量评价。
趋势预测法例题参考及作业
例题1：某公司近五年的销售额数据如下：年份 | 销售额（万元）|2018 | 5002019 | 5502020 | 6002021 | 6502022 | 700解答思路：1. 计算销售额的平均增长率：计算每年的销售额增长量，然后求出这五年销售额增长量的平均值，即为平均增长率。
2. 预测2023年的销售额：根据平均增长率，计算2023年的销售额。
作业1：某学校近五年的学生人数数据如下：年份 | 学生人数|2018 | 10002019 | 10502020 | 11002021 | 11502022 | 1200例题2：某城市近五年的房价数据如下：年份 | 房价（元/平方米）|2018 | 100002019 | 110002020 | 120002021 | 130002022 | 14000解答思路：1. 计算房价的平均增长率：计算每年的房价增长量，然后求出这五年房价增长量的平均值，即为平均增长率。
2. 预测2023年的房价：根据平均增长率，计算2023年的房价。
作业2：某地区的居民收入数据如下：年份 | 居民收入（元/人）|2018 | 200002019 | 210002020 | 220002021 | 230002022 | 24000例题3：某电商平台的月销售额数据如下：月份 | 销售额（万元）|1月 | 3002月 | 3203月 | 3404月 | 3605月 | 380解答思路：1. 计算销售额的平均增长率：计算每个月的销售额增长量，然后求出这五个月销售额增长量的平均值，即为平均增长率。
2. 预测6月的销售额：根据平均增长率，计算6月的销售额。
作业3：某超市的月销售量数据如下：月份 | 销售量（件）|1月 | 10002月 | 11003月 | 12004月 | 13005月 | 1400。
预测方法与技术 课后习题答案.docx
作业：P706.已知某百货公司三个躺售人员对明年销售的预测意见与主观概率如下表，又知计划人员预测销售的期望值为1000万元，统计人员的预测销售的期望值为900万元，计划、统计人员的预测能力分别是销售人员的1.2倍和1.4倍。
试用主观概率加权平均法求：（1）每位销售人员的预测销售期望值。
（2）三位销售人员的平均预测期望值。
（3）该公司明年的预测销售额。
销曾人员顼测期望值计鼻衰解：(1)甲：销售期望值=Z销售额x主观概率=1120*0.25+965*0.5+640*0.25=922.5 (万元)同理，可求得乙和丙的销售期望值为900万元和978万元(2)922.5*0.3+900*0.35+978*0.35=934.05 (万元)(3)(934.05+1000* 1.2+900* 1.4) / (1+1.2+1.4) =942.79 (万元)7,已知某工业公司选定10位专家用德尔菲法进行预测，最后一轮征询意见，对明年利润率的估计的累计概率分布如下表：试用累计概率中位数法：（1）计算每种概率的不同意见的平均数，用累计概率确定中位效，作为点解：（1（2）预测误差为1%,则预测区间为8.2%±1%,为[7. 2%, 9.2%] ,区间概率为1 -1%=99%作业（P116）1.江苏省2004年1-11月社会消费品零售总额如下表所示，试分别以3个月和5个月移动平均法,2.1995—2002年全国财政收入如下表所示，试用加权移动平均法预测2003年财政收入（三年加权系数为0.5、1、3、我国1995-2002年全社会固定资产投资额如下表所示，试用一次指数平滑法预测2003年全社会固定资产投资额（取a =0.3,4.我国1995—2002(1)试用趋势移动平均法(取N=3)建立全国城乡居民年底定期存款余额预测模型。
(2)分别取a =0.3, a =0.6,以及S" = =(匕+匕+匕)/3 = 28292.8建立全国城乡居民年底定期存款余额的直线指数平滑预测模型。
初级经济师之初级经济师工商管理通关题库(附带答案)
2023年初级经济师之初级经济师工商管理通关题库(附带答案)单选题（共100题）1、一般而言，组织的集权或分权程度往往根据各管理层次拥有的()的情况来确定。
A.领导权B.控制权C.指挥权D.决策权【答案】 D2、给团队或工作群体一个实际工作中面临的问题，让他们合作解决并制订一个行动计划，然后由他们负责实施这一计划的培训方法是（）。
A.工作轮换B.行动学习C.师带徒D.初级董事会【答案】 B3、某企业在进行员工培训时，向新人职员工灌输企业的价值观念、道德观念和社会价值观念，这体现了员工培训的 ()目的。
A.使员工符合职位要求B.使在岗员工不断适应社会发展需要C.使员工实现自我价值D.培育企业文化【答案】 D4、某企业在活行市场营销人员培训时，请受训人员分别扮演营销主管、营销员工和客户，并对存在的各种营销问题进行分析和处理，以培养和提高市场营销人员的工作能力。
该企业采用的培训方法是( ).A.情景模拟法B.行动学习法C.案例研究法D.行为示范法【答案】 A5、M公司用甲材料生产A产品，甲材料标准价格是100元／千克，用量标准为5千克／件。
M公司所生产的A产品标准工资率为20元／小时，工时标准为1小时／件。
假定本月投产A产品10000件，耗用甲材料60000千克，其实际价格为110元／千克，实际支付直接工人工资14万元。
同时，M公司按经济用途对生产费用和期间费用进行了严格的区分和管理，从而有效提升了公司的盈利水平。
A.100B.120C.150D.160【答案】 D6、某苯胺生产企业对技术改造问题进行经济可行性分析。
目前企业投产的两条生产线每年生产苯胺合计25吨，但随着设备的老化和技术的落后，成本逐年增加，产品品质也有所下滑。
为了解决存在的问题，需耗资500万元进行技术改造。
技术改造时，拆除旧设备将会损失20万元，而这些旧设备的残值为5万元。
技术改造完成后，每吨苯胺的成本将由原来的450元降低至425元，假设苯胺行业的标准投资效益系数为0．3。
管理会计 国开测题(含答案)
管理会计国开测题第一次提出“管理会计”这一术语的会计学者是（）。
选择一项：a. 麦金西b. 法约尔c. 布利斯d. 奎因斯坦正确答案是：奎因斯坦管理会计对于强化企业内部管理的最终目的是（）。
选择一项：a. 实现最佳经济效益b. 降低保本点c. 增加销售量d. 降低成本正确答案是：实现最佳经济效益单位固定成本在相关范围内的变动规律为（）。
选择一项：a. 不随业务量的变动而变动b. 随业务量的增加而减少c. 随业务量的减少而减少d. 随业务量的增加而增加正确答案是：随业务量的增加而减少当相关系数r等于1时，表明成本与业务量之间的关系是（）。
选择一项：a. 完全正相关b. 完全无关c. 基本正相关d. 基本无关正确答案是：完全正相关某产品单位变动成本30元，贡献毛益率为70%，则该产品单价为（）。
选择一项：A. 100B. 110C. 95D. 105正确答案是：100贡献毛益率与变动成本率二者之间的关系是（）。
选择一项：a. 企业的变动成本率高，则贡献毛益率也高b. 变动成本率与贡献毛益率二者没有关系c. 变动成本率高，则贡献毛益率低d. 变动成本率是贡献毛益率的倒数正确答案是：变动成本率高，则贡献毛益率低可以掌握未来的成本水平及其变动趋势的预测是( )。
选择一项：A. 成本预测B. 销售预测C. 利润预测D. 资金预测正确答案是：成本预测经营预测必须以客观准确的历史资料和合乎实际的经验为依据，该特点是（）。
选择一项：a. 客观性b. 相对性c. 预见性d. 明确性正确答案是：客观性新产品开发决策中，如果不追加专属成本，且生产经营能力不确定时，决策应采用的指标是（）。
选择一项：a. 单位边际贡献b. 单位资源贡献毛益c. 利润总额d. 收入正确答案是：单位边际贡献下列情况中，亏损产品应该停产的条件是（）。
选择一项：a. 亏损产品的贡献毛益为正数但小于固定成本b. 亏损产品的贡献毛益大于零c. 亏损产品的销售收入大于固定成本d. 亏损产品的贡献毛益小于零正确答案是：亏损产品的贡献毛益小于零投资决策过程的核心环节是（）。
618销售预估方法
618销售预估方法
618销售预估的方法可以从多个维度进行，以下是一些常见的策略：
1. 历史销售数据：最基础的方法是参考历史销售数据。
分析过去的618活
动数据，包括销售额、订单量、客单价等，可以大致预测未来的销售趋势。
这种方法简单易行，但忽略了市场变化和消费者行为的变化。
2. 促销策略：根据618活动的促销策略，预测销售情况。
例如，如果平台
提供了更高的折扣或更多的优惠券，那么销售额和订单量可能会相应增加。
此外，结合平台和店铺的营销活动力度、营销投入等因素，可以对销售做出相应预估。
3. 市场需求和趋势：密切关注市场动态和消费者需求的变化。
了解行业的最新趋势和热点话题，分析消费者在社交媒体上的讨论和行为，可以洞察消费者的购买意向。
同时，关注竞争对手的动态，了解他们的促销策略和产品阵容，以便做出相应的应对措施。
4. 季节性因素：对于一些季节性强的产品，需要考虑季节性因素对销售的影响。
例如，服装、鞋帽等产品受到季节更替的影响较大，需要根据季节的变换来预测销售情况。
5. 数据分析：运用数据分析工具对销售数据、用户行为数据等进行深入挖掘，找出其中的规律和趋势。
通过数据模型的建立和分析，可以对未来的销售做出更准确的预测。
这种方法需要具备一定的数据分析能力和工具。
综合运用以上方法，结合实际情况进行灵活调整，可以对618销售做出更为准确的预估。
同时，不断关注市场变化和消费者反馈，及时调整策略，以实现更好的销售业绩。
管理会计作业练习题-应
第二章成本习性分析练习题计算分析题：1、某公司2000 年1－6月份各月的维修工时和维修费等有关资料如下：要求：（1）采用高低点法进行成本性态分析。
（2）采用回归直线法进行成本性态分析：（3）采用散布图法分解该项混合成本。
（4）假如7月份预计发生维修工时4600小时，用高低点法预计7 月的维修费是多少。
答：（1）采用高低点法进行成本性态分析。
已知：X高＝5000, Y高＝2600, X低＝3000, Y低＝2000,则：b= (Y高- Y低)/ (X高- X低)=(2600-2000)/(5000-3000)=600/2000=0.3a=y-bx =2600-0.3´5000=1100(元)或：a=2000-0.3´3000=1100(元)(2)7月份的维修费为：1100＋0.30´4600=2480(元)第三章变动成本法练习题2.中原公司只生产一种产品，连续三年的生产量均为6000 件。
销售量每年分别为6000 件、5000 件和7000 件。
产品的单位售价为25 元。
每件产品的变动性生产成本（包括直接材料、直接人工和变动性制造费用）为12 元，全年固定性制造费用为18000 元。
变动性销售与管理费为销售收入的4%，固定性销售与管理费用每年发生额均为12000 元。
要求：(1)根据上述资料，分别采用变动成本计算法和完全成本计算法计算产品成本，并编制连续三年的损益表。
(2)比较两种方法下税前利润的差别，并说明原因。
3.某企业只生产一种产品，连续三年的销售量均为8000 件，生产量则分别为8000 件，10000 件和6000 件。
产品的单位售价为30 元，单位变动性生产成本为18 元，全年固定性制造费用为24000 元，销售与管理费用每年发生额均为15000 元，假设全部为固定费用。
要求：(1)分别采用变动成本法和完全成本法计算各年的税前利润。
(2)分析两种方法下税前利润产生差异的原因。
怡心冰淇淋公司财务预测作业zhao20121030上传版-30页精选文档
胡敏和吴大卫都认为在过去几年里，影响应付和应收款项的因素（除销售 外）是相对稳定的。例如，公司在过去三年内从未改变过信用往来方式。他 们认为2019年这些因素也没有理由发生显著变化。“当然，这些因素和销售 之间的确切关系也未必存在”，胡敏提醒道：“既然我们将向一些较小的食 品连锁店供货，这就会对我们的应收账款产生一定的影响，因为这些商店的 付款时间相对较迟。”
至于管理费用和销售费用，吴大卫认为管理人员的工资应有显著提高， 因为工资在过去三年内仅有略微的上涨，所以管理费用和销售费用有20%的 增长较为合理。
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一、案例背景
2019年，固定资产将有明显增加。目前，怡心公司实际上按照最大的生产 能力运行，由于预计需求仍将维持较高的水平，这就需要扩大生产能力以保 持公司的竞争力。这些计划早已提出，虽然并不是一定要在2019年内完成， 但2019年若不实施，公司在这一年度就不可能有新的发展。一个合理的预算 是在2019年购买500万元的机器设备，假设当年不提折旧。
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资产： 现金和有价证劵 应收账款 存货 流动资产 固定资产原价 累计折旧 固定资产净值 资产总计
负债和所有者权益 应付票据 应付账款 应计项目 流动负债
应付债卷(长期借款) 股本（每股10元）
留存收益 负债和所有者权益合计
一、案例背景
表 2 资产负债表
单位：千元
2019
2019（权益增资） 2019（负债增资）
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一、案例背景
讨论题 1.编制没有举债情况下，怡心公司2019年的预计损益表。 2.编制没有举债情况下，怡心公司2019年的预计资产负债表。 3.2019年98 750 000元的销售成本是怎样计算出来的。 4.2019年怡心公司需增加多少资金？ 5.（1）如果不违反胡敏制定的限制条件，怡心公司通过长期借款能获 得多少资金？ （2）如果不违反这些条件，利用应付款项能获得多少资金？
2022-2023年初级经济师之初级经济师工商管理题库综合试卷B卷附答案
2022-2023年初级经济师之初级经济师工商管理题库综合试卷B卷附答案单选题（共50题）1、在生产某零件的过程中，已知设计尺寸为5mm，生产过程中所允许的误差为( +0.009. -0.009) 某道工序是保证该齿轮上述设计尺寸的最后加工工序，现在需要对该工序的工序能力进行评估，通过对该齿轮产品的随机抽样，经测算，样本平均值和公差在中心重合，样本标准差为s =0.0047.A.0.64B.1.00C.1.18D.1.41【答案】 A2、对于有专利保护的新产品，企业在其导入期应选择的价格策略为()。
A.撇脂价格策略B.快速渗透价格策略C.满意定价策略D.慢速渗透价格策略【答案】 A3、下列信息技术中，属于数据采集技术的是()A.数据库技术B.全球定位技术C.电子数据交换技术D.条码技术【答案】 D4、某公司2021年1~ 5月份的产品销售额分别为423万元、358万元、434万元、445万元、527万元。
若采用简单移动平均法预测，移动跨越期数为3，则该公司2021年6月份的销售额预测值为（）万元A.469B.437C.405D.527【答案】 A5、既考虑到资金的时间价值，又能够兼顾企业各相关利益者的理财目标是（）。
A.股东财富最大化B.企业价值最大化C.利润最大化D.权益资本净利率最大化【答案】 B6、某钢厂领导班子正在对该钢厂的技术改造问题进行经济可行性分析。
经过调查得知，该钢厂目前年产钢1000万吨，成本居高不下，对环境的污染日益严重，产品质量有所下降，还存在着一定的安全隐患。
为了解决存在的问题，需耗资9000万元进行技术改造。
技术改造完成后，每吨钢的成本将由原来的2800元降低至2600元，环境污染问题、安全隐患问题和产品质量问题均能得到一定程度的解决。
假设该行业的标准投资效益系数为0.3。
A.179300B.188300C.197300D.200000【答案】 C7、某企业为零件转向节进行单对象流水线的组织设计，日生产量为80件，每日工作8小时，时间利用系数为0.93，废品率为1%，该转向节的平均节拍是()分/件。
国开电大《EXCEL在财务中的应用》形考作业2答案
国开电大《EXCEL在财务中的应用》形考作业2答案1. 简介本文档是国开电大《EXCEL在财务中的应用》形考作业2的答案。
在这次形考中，我们将学习如何使用Excel进行财务分析和建模。
我们将通过一系列的例子和练习来帮助您理解和掌握这些技能。
2. 本题目描述本次作业将使用一份包含公司销售数据的表格，其中包括销售额、成本和利润等信息。
任务是利用Excel对这些数据进行分析，并回答若干相关问题。
3. 数据分析和建模在这个案例中，我们将使用Excel的各种功能和工具来进行数据分析和建模。
下面是我们需要进行的一些操作和分析：3.1 数据准备首先，我们需要将数据导入Excel，并进行适当的格式化和处理。
我们可以使用Excel的数据导入功能来将数据导入到工作表中，并使用Excel的格式化功能来将数据整理成适合分析的形式。
3.2 数据分析在这个案例中，我们需要回答以下问题：1.该公司的销售额是多少？2.该公司的成本是多少？3.该公司的利润是多少？4.该公司的销售额和利润的趋势如何？为了回答这些问题，我们可以使用Excel的各种函数和工具。
例如，我们可以使用SUM函数来计算销售额、成本和利润的总和。
我们还可以使用图表来可视化销售额和利润的趋势。
3.3 建立模型在本次作业中，我们将使用Excel中的数据建模功能，来根据已有的数据进行预测和分析。
1.我们可以使用Excel的线性回归分析工具，来建立销售额和利润之间的关系模型。
2.我们还可以使用Excel的趋势分析工具，来分析销售额和利润的趋势，并预测未来的销售额和利润。
4. 结论通过对这份公司销售数据的分析和建模，我们得出以下结论：1.该公司的总销售额为X万元。
2.该公司的总成本为Y万元。
3.该公司的总利润为Z万元。
4.该公司的销售额和利润呈现上升趋势。
通过这次作业，我们学习了如何使用Excel进行财务分析和建模。
我们使用了Excel的各种功能和工具，包括数据导入、格式化、函数计算、图表绘制和建模分析等。
预测食品与饮料的销售额数据驱动课程设计
预测食品与饮料的销售额数据驱动课程设计以预测食品与饮料的销售额数据驱动课程设计引言：在当前竞争激烈的市场环境下，准确预测食品与饮料的销售额对企业的决策和发展至关重要。
通过数据驱动的课程设计，可以帮助学生了解和应用预测模型，提高其在销售和市场领域的能力。
本文将介绍一个基于预测食品与饮料销售额数据的课程设计，旨在培养学生的数据分析和预测能力。
一、课程背景和目标1.1 课程背景本课程设计是一个应用型课程，旨在帮助学生掌握数据分析和预测方法，特别是在食品与饮料销售领域的应用。
通过学习和实践，学生将能够运用数据模型进行销售额预测，为企业提供决策支持。
1.2 课程目标通过本课程的学习，学生将能够：- 理解食品与饮料销售领域的数据特点和分析需求；- 掌握常用的数据分析和预测方法；- 学会运用统计软件进行数据分析和建模；- 能够独立进行销售额预测，并为企业提供决策建议。
二、课程大纲2.1 数据分析基础- 数据的收集和整理；- 数据的描述性统计分析；- 数据的可视化分析。
2.2 预测方法介绍- 时间序列分析方法；- 回归分析方法；- 机器学习方法。
2.3 预测模型建立与评估- 模型的建立与参数估计；- 模型的评估与选择。
2.4 实践案例分析- 选取真实的食品与饮料销售数据；- 运用所学方法进行销售额预测；- 分析预测结果的准确性和可行性。
三、课程教学方法3.1 理论讲授通过课堂教学，介绍数据分析和预测方法的基本原理和应用技巧。
讲授内容包括数据收集、整理、描述性统计分析、可视化分析、时间序列分析、回归分析、机器学习等。
3.2 实践操作学生将通过实践操作，运用统计软件（如R、Python等）进行数据分析和建模。
通过实际案例的操作，加深对理论知识的理解，并提高数据分析和预测的实际能力。
3.3 课程作业学生需要完成一些课程作业，包括数据收集和整理、数据分析和预测模型的建立、模型的评估和结果分析等。
通过作业的完成，学生将巩固所学知识，并培养解决实际问题的能力。
2023年度中级经济师之中级工商管理自我提分评估(附答案)
2023年度中级经济师之中级工商管理自我提分评估(附答案)单选题（共57题）1、( )享有对公司重要事项的最终决定权。
A.董事B.股东大会C.经理D.监事【答案】 B2、（2017年真题）消费者对某种产品或服务有强烈的需求,但现实情况下无法得到满足。
这种需求状态称为（）A.负需求B.无需求C.潜伏需求D.过量需求【答案】 C3、在物料需求计划（MRP）的输入信息中，反映产品组成结构层次及每一层次下组成部分需求量的信息是（）。
A.在制品净生产计划B.库存处理信息C.物料清单D.主生产计划【答案】 C4、某生物制药公司年销售净额280万元，息税前盈余80万元，固定成本32万元，变动成本总额168万元，资产总额200万元，负债资本比率为40％，综合债务利率为12％，公司的所得税税率为33％。
预计3年后，公司的资产总额达到1 000万元，负债率会提高到60％。
在此期间，需新增贷款500万元，期限3年，贷款年利率为15％，每年付息一次，筹集费用率为0．1％。
A.10.06％B.11.17％C.15％D.16.67％【答案】 A5、企业某种原材料的年需求量为8000吨，单价为10000元/吨，单次订货费用为400元，单位保管费率为1.6%，则该种原材料的经济订货批量为（）吨。
A.250B.200C.150D.100【答案】 B6、创新的最主要特点是新颖性和（）。
A.多层次性B.具有价值C.体现文化D.阶段性【答案】 B7、某公司计划投资一条新的生产线，生产线建成投产后，预计公司年销售额增加1000万，年付现成本增加750万，年折旧额增加50万元，企业所得税税率为25%，则该项目每年营业净现金流量是（）万元。
A.50B.150C.200D.700【答案】 C8、如果某企业的营业杠杆系数为2，则说明（）。
A.当公司息税前盈余增长1倍时，普通股每股收益将增长2倍B.当普通股每股收益增长1倍时，息税前盈余应增长2倍C.当公司营业额增长1倍时，息税前盈余将增长2倍D.当公司息税前盈余增长1倍时，营业额应增长2倍【答案】 C9、某公司的注册商标于2021年5月30日期满，则该公司最迟在（）前按照规定办理续展手续，否则其商标将被注销。
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公司的销售额预测摘要在现代经济活动中,预测公司销售额是指导企业经营决策的重要因素,是至关重要的一部分.通过销售预测可以加强计划性,减少盲目性,取得较好的经济效益.销售收入预测的方法主要有时间序列法、因果分析法和本量利分析法等. 时间序列法,是按照时间的顺序,通过对过去几期实际数据的计算分析,确定预测期产品销售收入的预测值.由于公司销售额和行业销售额等经济变量均有一定的滞后性,因此,在这样的时间序列数据中,同一变量的顺序观测值之间出现相关现象是很自然的.然而,一旦数据中存在这种自相关序列,如果仍采用普通的回归模型直接处理,将会出现不良后果,其观测也会失去意义,为此,我们必须先来检验数据是否存在自相关,一旦存在,就要考虑自相关关系,建立新的模型.文章运用M ATLAB软件中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对某商品的季度销售额做了预测分析,得到了较高的预测精度,在实际应用中预测值的准确对于指导商家的战略决策起着重要作用.关键词时间序列回归分析D W检验问题重述与分析一、背景分析在现代经济活动中,预测公司销售额是指导企业经营决策的重要因素,是至关重要的一部分.所谓销售收入预测是企业根据过去的销售情况,结合对市场未来需求的调查,对预测期产品销售收入所进行的预计和测算,用以指导企业经营决策和产销活动.通过销售预测可以加强计划性,减少盲目性,取得较好的经济效益.二、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量,表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据(单位：百万(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的回归模型,并用DW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之后的回归模型.三、问题分析销售收入预测的方法主要有时间序列法、因果分析法和本量利分析法等. 时间序列法,是按照时间的顺序,通过对过去几期实际数据的计算分析,确定预测期产品销售收入的预测值.表1 的数据是以时间顺序为序列的,称为时间序列.由于公司销售额和行业销售额等经济变量均有一定的滞后性,因此,在这样的时间序列数据中,同一变量的顺序观测值之间出现相关现象是很自然的.然而,一旦数据中存在这种自相关序列,如果仍采用普通的回归模型直接处理,将会出现不良后果,其观测也会失去意义,为此,我们必须先来检验数据是否存在自相关,一旦存在,就要考虑自相关关系,建立新的模型.定义与符号说明模型的建立与求解一、基本统计回归模型建立以行业销售额t x 为自变量、以公司销售额t y 为因变量的散点图,其中1,220t =图1 t y 对t x 的散点图从图1可以看出,随着行业销售额的增加,公司销售额也增加,而且两者有很强的线性关系,因此可以建立线性回归模型01t t t y x ββε=++,t ε为随机误差 ()1 假设t ε与t x 是相互独立的,且t ε服从均值为零的正态分布.由表1的数据以及上述线性回归模型的假设,进行数据处理,得到回归系数估计值将参数估计值代入()1得到,ˆ 1.454750.176283t t yx =-+ ()2由表2知21R =,t y 几乎处处可由()2确定.用M atlab 作出其交互式画面,由此可以给出不同水平下的预测值及其置信区间,通过左方的Export 下拉式菜单,可以输出模型的统计结果,见图2.图2 回归分析中的交互式画面二、 自相关性的判别我们可以看到模型(2)的拟合度很高(21R =),即可认为t y 可由模型确定.但此模型并未考虑到我们的数据是一个时间序列.在对时间序列数据做回归分析时,模型的随机误差项可能存在相关性,违背于模型对t 独立的基本假设.现在我们考虑如下模型：011t t tt t ty x u ββεερε-=++=+ (3)其中ρ是自相关系数,1ρ≤,t u 相互独立且服从均值为0的正态分布.模型(3)中,若0ρ=,则退化为普通的回归模型;若0ρ>,则随机误差t ε存在正的自相关;若0ρ<,则随机误差t ε存在负的自相关.大多数与经济有关的时间序列数据,在经济规律作用下,一般随着时间的推移有一种向上或向下的变动趋势,其随机误差表现出正相关性.D W -检验是一种常用的诊断自相关现象的统计方法.首先根据模型(2)得到的残差,计算D W 统计量如下：21221()ntt t ntt ee D W e-==-=∑∑ (4)其中n 是观察值个数,残差ˆt t t e y y=-为随机误差项的估计值.当n 较大时, 122121nt t t ntt e e D W e-==⎡⎤⎢⎥⎢⎥≈-⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑∑ (5)而(5)式的右端1221ntt t ntt e ee-==∑∑正是自相关系数ρ的估计值ˆρ,于是 ˆ2(1)DW ρ≈- (6)由于ˆ11ρ-≤≤,所以04D W ≤≤,并且若ˆρ在0附近时,则D W 在2附近,t ε的自相关性很弱(或不存在自相关性);若ˆρ在1±附近时,则D W 在0或4附近,t ε的自相关性很强.要根据D W 的具体数值来确定是否存在自相关性,应该在给定的检验水平下依照样本容量和回归变量数目,查D W -分布表,得到检验的临界L d 和U d ,然后由D W 三、加入自相关后的模型根据(4)式可计算出0.73465D W =,对于显著性水平0.01,20,1n q α===,查D W -分布表,得到检验的临界值0.95L d =和 1.15U d =,现在L D W d <,由表3可以认为随机误差存在正自相关,且ρ的估计值可由(6)式得ˆ0.63268ρ=. 作变换,'1t t t y y y ρ-=-,'1t t t x x x ρ-=-,则模型(3)化为''''01t t t y x u ββ=++,其中()'001ββρ=-,'11ββ=以ρ的估计值代入(7)式作变换,利用变换后的数据't y 、't x 估计模型(8)的参数,对模型(8)也做一次自相关检验,即诊断随机误差t u 是否还存在自相关,从模型(8)的残差可计算出 1.65199D W =,对于显著性水平0.01,1q α==以及19n =时,检验的临界值为0.93, 1.13L U d d ==,故4U U d D W d <<-,所以可以认为随机误差不存在自相关.因此经变换(7)得到的回归模型(8)是适用的.最后,将模型(8)中的't y 和't x 还原为原始变量t y 和t x ,得到结果为：11ˆ0.391410.632680.173740.10992t t t t yy x x --=-++- (9)四、结果分析与预测从机理上看,对于带滞后性的经济规律作用下的时间序列数据,加入自相关的模型(9)更为合理,而且在本例中,衡量与实际数据拟合程序的指标——剩余标准差从模型(2)的0.081减少到0.0671.当用模型(9)对公司的销售额t y 作预测时,先估计未来的全行业销售额t x ,比如,设t=21时,t x =174.1,容易由模型(9)得到ˆt y=29.1860. 模型的评价一、 模型的优点经D W -检验认为普通回归模型(1)的随机误差存在自相关,由(4),(7)式估计出自相关系数ρ后,采用变换(8)的方法得到模型(9),成称为广义差分法.这种方法消除了原模型随机误差的自相关性,得到的(9)式是一阶自相关模型.二、模型的缺点:D W-检验和广义差分法在经济数据建模中有着广泛的应用,但是也存在着明显的不足：若D W 的数值落在无法确定自相关性的区间,则只能设法增加数据量,或选用其他方法;如果原始数据序列存在高阶自相关性,则需要反复使用D W -检验和广义差分,直至判定不存在自相关为止.另外,D W -分布表中数据容量n 的下限是15.参考文献[1] 徐金明,张孟喜,丁涛,《MATLAB 实用教程》,北京:清华大学出版社;北京交通大学出版社,2005.7(2007.8重印). [2]. 姜启源,谢金星、叶俊,《数学模型(第三版)》,北京:高等教育出版社,2003.8(2005重印).附录1.散点图的程序clear;x=[127.3130.0132.7129.4135.0137.1141.2142.8145.5145.3148.3146.4150.2153.1157.3160.7164.2165.6168.7171.7];y=[20.9621.4021.9621.5222.3922.7623.4823.6624.1024.0124.5424.3025.0025.6426.3626.9827.5227.7828.2428.78];plot(x,y,'*')2.模型(1)的计算程序clear;x=[127.3130.0132.7129.4135.0137.1141.2142.8145.5145.3148.3146.4150.2153.1157.3160.7164.2165.6168.7171.7];y=[20.9621.4021.9621.5222.3922.7623.4823.6624.1024.0124.5424.3025.0025.6426.3626.9827.5227.7828.2428.78];x=[ones(20,1),x];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x) 输出结果:b =-1.454750041396340.176282811457384bint =-1.90465420468789 -1.004845878104790.173247525367995 0.179318097546773 r =-0.0260518571286674-0.06201544806360460.02202096100146280.1637542388108240.0465704946494760.04637659058897010.043617063613695-0.058435434718124-0.0943990256530576-0.149142463361581-0.147990897733738-0.0530535559647056-0.02292823950276460.1058516072708220.08546379914980310.1061022401947010.02911240009385810.0423164640535205-0.0441602514643726-0.0330086858365206rint =-0.195385871759251 0.143282157501916-0.231871886037631 0.107840989910421-0.152853753861225 0.196895675864150.0131634673388031 0.314345010282846-0.128820728276878 0.22196171757583-0.130374632908482 0.223127814086423-0.135221944162416 0.222456071389806-0.236666572408848 0.119795702972601-0.26910531130757 0.0803072600014548-0.313617420748614 0.0153324940254506-0.31288219186159 0.0169003963941133-0.232314787682902 0.126207675753491-0.203701178032592 0.157844699027063-0.0664228030147936 0.278126017556437-0.0879446576592735 0.25887225595888-0.0620923905849254 0.274296870974328-0.144034956949209 0.202259757136925-0.128748679311955 0.213381607418996-0.211614739705066 0.123294236776321-0.197152337494454 0.131134965821413stats =Columns 1 through 30.998792444207198 14888.14355651111.01315527327091e-027Column 40.007405683407079543. 散点图的交互式程序clear;x=[127.3130.0132.7129.4135.0137.1141.2142.8145.5145.3148.3146.4150.2153.1157.3160.7164.2165.6168.7171.7];y=[20.9621.4021.9622.3922.7623.4823.6624.1024.0124.5424.3025.0025.6426.3626.9827.5227.7828.2428.78];rstool(x,y,'linear') 4.模型(2)的残差x=[127.3130.0132.7129.4135.0137.1141.2142.8145.5145.3148.3146.4150.2153.1157.3160.7164.2165.6168.7171.7];y=[20.9621.4021.9621.5222.3922.7623.4823.6624.0124.5424.3025.0025.6426.3626.9827.5227.7828.2428.78];for i=1:1:20z(i)=-1.45475+0.17628*x(i);e(i)=y(i)-z(i);endze输出结果:z =Columns 1 through 320.985694 21.4616521.937606Columns 4 through 621.355882 22.3430522.713238Columns 7 through 923.435986 23.71803424.19399Columns 10 through 1224.158734 24.687574 24.352642Columns 13 through 1525.022506 25.53371826.274094Columns 16 through 1826.873446 27.49042627.737218Columns 19 through 2028.283686 28.812526e =Columns 1 through 3-0.0256939999999979 -0.0616500000000002 0.0223940000000056Columns 4 through 60.164118000000002 0.0469500000000025 0.0467620000000046Columns 7 through 90.0440140000000042 -0.0580339999999993 -0.093989999999998Columns 10 through 12-0.148733999999997 -0.147574000000002 -0.0526419999999987Columns 13 through 15-0.0225059999999964 0.106282000000004 0.0859059999999978Columns 16 through 180.106554000000003 0.0295740000000038 0.0427820000000025Columns 19 through 20-0.0436859999999974 -0.03252599999999365.计算DW和e =[-0.0256939999999979-0.06165000000000020.02239400000000560.1641180000000020.04695000000000250.04676200000000460.0440140000000042-0.0580339999999993-0.093989999999998-0.148733999999997-0.147574000000002-0.0526419999999987-0.02250599999999640.1062820000000040.08590599999999780.1065540000000030.02957400000000380.0427820000000025-0.0436859999999974-0.0325259999999936];s=0;for t=2:1:20s=s+(e(t)-e(t-1))^2;endm=0;for i=1:1:20m=m+e(i)^2;endDW=s/mp=1-1/2*DW输出结果:DW =0.734645539224993 p =0.632677230387503 6.模型(3)中的数据变换x=[127.3130.0132.7129.4135.0137.1141.2142.8145.5145.3148.3146.4150.2153.1157.3160.7164.2165.6168.7171.7];y=[20.9621.4021.9621.5222.3922.7623.4823.6624.1024.0124.5424.3025.0025.6426.3626.9827.5227.7828.2428.78];p=0.63268for t=1:1:19y1(t)=y(t+1)-p*y(t);x1(t)=x(t+1)-p*x(t);endy1x1输出结果:p =0.63268 y1 =Columns 1 through 38.1390272 8.420648 7.6263472Columns 4 through 68.7747264 8.59429489.0802032Columns 7 through 98.8046736 9.1307912 8.762412Columns 10 through 129.3493532 8.7740328 9.625876Columns 13 through 159.823 10.138084810.3025552Columns 16 through 1810.4502936 10.3686464 10.6641496Column 1910.9131168x1 =Columns 1 through 349.459836 50.4516 45.443364Columns 4 through 653.131208 51.688254.459572Columns 7 through 953.465584 55.153296 53.24506Columns 10 through 1256.371596 52.57355657.575648Columns 13 through 1558.071464 60.436692 61.179436Columns 16 through 1862.528324 61.71394463.928192Column 1964.9668847.模型(3)的计算结果y1 =[8.13902728.4206487.62634728.77472648.59429489.08020328.80467369.13079128.7624129.34935328.77403289.6258769.82310.138084810.302555210.450293610.368646410.664149610.9131168];x1 =[49.45983650.451645.44336453.13120851.688254.45957253.46558455.15329653.2450656.37159652.57355657.57564858.07146460.43669261.17943662.52832461.71394463.92819264.966884];x2=[ones(19,1),x1];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y1,x2)输出结果:b =-0.3914137287916260.173739484728835bint =-0.743959505289538 -0.03886795229371370.167481672152938 0.179997297304732 r =-0.06268549262106760.04662674104632460.122454283086727-0.06484857214893940.005427294230647920.00983895095872533-0.0929956860946302-0.060100299345299-0.0969435599642878-0.05320511359044030.03134399898906540.01412631234283520.1251074959825240.02925880199630980.0646852421508761-0.02193146392603220.0379112976474367-0.05128780893441840.0172175781936197rint =-0.194112737017012 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=[49.45983650.451645.44336453.13120851.688254.45957253.46558455.15329653.2450656.37159652.57355657.57564858.07146460.43669261.17943662.52832461.71394463.92819264.966884];for i=1:1:19z(i)=-0.39141+0.17374*x1(i);e(i)=y1(i)-z(i);endze输出结果:z =Columns 1 through 38.20174190664 8.374050984 7.50392006136Columns 4 through 68.83960607792 8.5888978689.07039603928Columns 7 through 98.89770056416 9.19092364704 8.8593867244Columns 10 through 129.40259108904 8.74271961944 9.61178308352Columns 13 through 159.69792615536 10.1088608680810.23790521064Columns 16 through 1810.47226101176 10.33077063056 10.71547407808Column 1910.89593642616e =Columns 1 through 3-0.0627147066400013 0.0465970159999998 0.122427138639998Columns 4 through 6-0.0648796779199987 0.00539693200000002 0.00980716071999943Columns 7 through 9-0.0930269641599999 -0.0601324470399991 -0.0969747244000008Columns 10 through 12-0.0532******* 0.03131318055999980.0140929164799992Columns 13 through 150.125073844640001 0.0292239319199989 0.0646499893599994Columns 16 through 18-0.0219674117599986 0.0378757694399994 -0.0513244780799997Column 190.01718037384000059.求模型(3)的DW值e =[-0.06271470664000130.04659701599999980.122427138639998-0.06487967791999870.005396932000000020.00980716071999943-0.0930269641599999-0.0601324470399991-0.0969747244000008-0.0532*******0.03131318055999980.01409291647999920.1250738446400010.02922393191999890.0646499893599994-0.02196741175999860.0378757694399994-0.05132447807999970.0171803738400005];s=0;for t=2:1:19s=s+(e(t)-e(t-1))^2;endm=0;for i=1:1:19m=m+e(i)^2;endDW=s/m输出结果:DW =1.6519922652328。