第9章 财务预测分析(课件）《会计财务信息》（上海交通大学出版社）

Excel 2010 财务应用案例教程 销售预测与分析 利润预测分析 第9章 财务预测分析 一 二 成本预测分析 三 资金需求量预测分析 四 财务的预测分析就是用科学的方法预测、推断事物发展的必然性或可能性的行为。即根据过去预测未来，由已知推断未知的过程。本章介绍销售量、利润、成本和资金需求量的预测分析。 一、销售预测与分析 （一）使用函数预测产品销售量 （二）使用分析工具预测产品销售量 （三）使用趋势线分析产品销售量 销售预测是指根据已知的某一时间内发生的实际销量，预测未来一段时间可能发生的销量。常见的预测方法有线性预测法和指数预测法。在Excel中，对于这两种不同的预测方法都有对应的函数和分析工具。 例如，已知中国汽车2014年上半年的销售量如下表所示，下面我们利用函数和分析工具预测销售量。接下来我们以该表数据为例进行相关分析操作。 （一）使用函数预测产品销售量 Excel提供的预测函数主要有LINEST函数、TREND函数、LOGEST函数和GROWTH函数等（前两种属于线性预测函数，后两种属于指数预测函数），它们所使用的参数都基本相同。其中LINEST函数和LOGEST函数可返回系数和其他统计值，而TREND函数和GROWTH函数只返回预测结果。 1．使用线性函数 因为线性预测法更接近真实，所以下面我们根据上表所示的数据使用TREND函数进行线性预测，直接返回2014年下半年的预测结果。 输入产品已知销售量数据 输入数组公式 得到下半年的预测值 2．直线回归分析法 直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。利用Excel中的FORECAST函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子来预测下半年的销售量。 复制公式预测出其他月份的销售量。可看到使用线性函数和直线回归分析法的计算结果是一样的 利用FORECAST函数计算出预测数 （二）使用分析工具预测产品销售量 要使用分析工具对销售量进行预测分析，方法有多种，常用的有移动平均法、指数平滑法。 1．移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。 移动平均法根据近期数据对预测值影响较大，而远期数据对预测值影响较小的事实，把平均数逐期移动。移动期数的大小视具体情况而定，移动期数少，能快速地反映变化，但不能反映变化趋势；移动期数多，能反映变化趋势，但预测值带有明显的滞后偏差。 下面我们使用移动平均法对中国汽车2014年上半年的销售量按2期和3期预测4~7月的销售量。 在工作表中输入数据 在“输入区域”编辑框中单击，然后在工作表中选择待分析数据单元格区域C6:C10 在“间隔”编辑框中输入观察期数“2”；在“输出区域”编辑框单击，然后在工作表中选择D7：D11单元格区域 输出的预测值 用同样的方法按3期预测销售量，“输入区域”为C5：C10单元格区域，在“间隔”编辑框中输入“3”，“输出区域”为单元格区域E6：E11 如果在“移动平均”对话框中选中“图表输出”复选框，然后在弹出的提示对话框中单击“确定”按钮，可分别在工作表中插入嵌入式图表。 从左到右依次为按2期和3期的图表 2．指数平滑法 指数平滑法指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入一个简化的加权因子，即平滑系数，以求得平均数的一种指数平滑预测法。它是加权移动平均预测法的一种变化。平滑系数必须呈大于0、小于1，如0.1、0.4、0.6等。其计算公式为： 下期预测数＝本期实际数×平滑系数＋本期预测数×（1－平滑系数） 一般说来，下期预测数常介乎本期实际数与本期预测数之间。平滑系数（即阻尼系数）的大小，可根据过去的预测数与实际数比较而定。差额大，则平滑系数应取大一些；反之，则取小一些。平滑系数越大，则近期倾向性变动影响越大；反之，则近期的倾向性变动影响越小，越平滑。 据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。 下面我们仍以上表所示的数据为例，利用一次指数平滑法分别将阻尼系数设置为0.2和0.4时，来预期测产品2~7月的销售量。 制作预测表格 在“输入区域”编辑框中单击，然后在工作表中选择C5：C11单元格区域；在“阻尼系数”编辑框中输入0.2；在“输出区域”编辑框中单击，然后在工作表中选择D5：D11单元格区域 用同样的方法将阻尼系数设置为0.4，输入区域保持不变，输出