2014年高級會計師復(fù)習(xí):預(yù)測技術(shù)
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預(yù)測技術(shù)
?。ㄒ唬┗貧w分析
1.雙變量回歸分析
Y=f(X)
2.多元回歸分析
Y=f(X1,X2,……Xn)
雙變量回歸分析的計算公式:
(二)時間序列分析
時間序列是一段時間間隔內(nèi)所記錄的一連串變量的數(shù)值。
時間序列由趨勢、季節(jié)性差異、周期性差異和隨機性差異等要素構(gòu)成。
趨勢(T)是時間序列所記錄數(shù)值的長期走勢。
時間序列的實際記錄結(jié)果(Y)往往偏離趨勢值,產(chǎn)生偏離的原因包括季節(jié)性差異、周期性差異和隨機性差異。
季節(jié)性差異(SV)是由于不同的年份、不同的日期或不同時刻所導(dǎo)致的時間序列數(shù)據(jù)的短期震蕩波動。季節(jié)性差異并不局限于季節(jié),只要是不同時間所形成的均可。
周期性差異(CV)是由于周期性循環(huán)所導(dǎo)致的中期變動。
隨機性差異(RV)是由于非常隨機的和不可預(yù)料的 因素所導(dǎo)致的差異,例如罷工、恐怖活動和地震等。
時間序列通常采用移動平均法進(jìn)行處理。移動平均法是從N期的時間序列數(shù)據(jù)中選取M期數(shù)據(jù)作為樣本值,求其M期的算術(shù)平均數(shù),并不斷地向后移動計算, 所求的平均數(shù)對應(yīng)m期間的中點。使用移動平均法的目的是將時間序列中的差異去除掉,從而只留下代表趨勢的一連串?dāng)?shù)據(jù)。
時間序列的研究方法包括加法模型和乘法模型。
1.加法模型
加法模型使用絕對數(shù)來表示差異,其計算公式為:
Y=T+SV+CV+RV
2.乘法模型
乘法模型使用相對數(shù)來表示差異,其計算公式如下:
Y=T×SV×CV×RV
?。ㄈ┲笖?shù)平滑法
指數(shù)平滑法,實質(zhì)上是一種加權(quán)平均法,是以事先確定的平滑指數(shù)α及(1- α)作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計算。其計算公式如下:
如果α=0.2,Y2=18000,F(xiàn)2=15000, 則:
F3=0.2×18000+(1-0.2)×15000=15600
?。ㄋ模W(xué)習(xí)曲線模型
學(xué)習(xí)曲線理論認(rèn)為,當(dāng)人們從事一項新的任務(wù)、過程和活動時,在最初不可能立刻實現(xiàn)效率的最大化。隨著任務(wù)的不斷重復(fù),人們的經(jīng)驗和自信逐漸增加,最終會導(dǎo)致更高效和快速的生產(chǎn),單位產(chǎn)品生產(chǎn)所用時間會逐漸減少。但不會無休止地減少,學(xué)習(xí)過程最終會停止,從此效率無法繼續(xù)提升,停留在一個穩(wěn)定狀態(tài)。
學(xué)習(xí)曲線模型中的一個重要變量是累計平均時間。累計平均時間是指到目前為止(從第一個產(chǎn)品開始到現(xiàn)在為止)所生產(chǎn)的所有產(chǎn)品的平均時間。學(xué)習(xí)曲線理論假設(shè)每當(dāng)產(chǎn)量翻倍時,累計平均時間始終按照一個恒定的比率遞減。
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期望值分析可用于預(yù)測,來確定預(yù)期結(jié)果和風(fēng)險的最優(yōu)組合。期望值分析法針對不同情況分配對應(yīng)的概率(最可能的,最差的和最好的),推導(dǎo)出結(jié)果的預(yù)期值。其計算公式如下:
期望值= ∑事件結(jié)果×結(jié)果對應(yīng)的概率
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敏感性分析是一種假設(shè)分析,通過改變某個具體的變量來確定結(jié)果對該項變量變動的敏感程度。敏感性分析可以幫助決策者確定哪些變量對最佳方案的影響至關(guān)重要。
如果某個變量的微小變化將導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生重大改變,則表明結(jié)果對該變量敏感;如果某個變量的顯著變化不能導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生重大改變,則表明結(jié)果對該變量不敏感。
敏感性分析是企業(yè)利潤預(yù)測和規(guī)劃中經(jīng)常使用的一種方法。例如,價格影響是否會增產(chǎn)不增收或收人增速遠(yuǎn)低于數(shù)量增速。
(七)蒙特卡洛模擬分析
蒙特卡洛模擬是從賭場賭博數(shù)學(xué)發(fā)展而來的,是一種將敏感性和輸入變量概率相結(jié)合的方法,首先必須確定各關(guān)鍵變量的概率分布,根據(jù)選出的隨機數(shù)給每個變量賦值,每個變量確定以后,計算機即可產(chǎn)生一組相應(yīng)結(jié)果,對實際情況進(jìn)行窮舉模擬仿真。
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