2014年高級(jí)會(huì)計(jì)師復(fù)習(xí):預(yù)測(cè)技術(shù)
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預(yù)測(cè)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(jì)算公式:
?。ǘr(shí)間序列分析
時(shí)間序列是一段時(shí)間間隔內(nèi)所記錄的一連串變量的數(shù)值。
時(shí)間序列由趨勢(shì)、季節(jié)性差異、周期性差異和隨機(jī)性差異等要素構(gòu)成。
趨勢(shì)(T)是時(shí)間序列所記錄數(shù)值的長(zhǎng)期走勢(shì)。
時(shí)間序列的實(shí)際記錄結(jié)果(Y)往往偏離趨勢(shì)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(jī)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(shí)刻所導(dǎo)致的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的短期震蕩波動(dòng)。季節(jié)性差異并不局限于季節(jié),只要是不同時(shí)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(dòng)。
隨機(jī)性差異(RV)是由于非常隨機(jī)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(dòng)和地震等。
時(shí)間序列通常采用移動(dòng)平均法進(jìn)行處理。移動(dòng)平均法是從N期的時(shí)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(dòng)計(jì)算, 所求的平均數(shù)對(duì)應(yīng)m期間的中點(diǎn)。使用移動(dòng)平均法的目的是將時(shí)間序列中的差異去除掉,從而只留下代表趨勢(shì)的一連串?dāng)?shù)據(jù)。
時(shí)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(duì)數(shù)來(lái)表示差異,其計(jì)算公式為:
Y=T+SV+CV+RV
2.乘法模型
乘法模型使用相對(duì)數(shù)來(lái)表示差異,其計(jì)算公式如下:
Y=T×SV×CV×RV
?。ㄈ┲笖?shù)平滑法
指數(shù)平滑法,實(shí)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(jì)算。其計(jì)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(xiàng)新的任務(wù)、過(guò)程和活動(dòng)時(shí),在最初不可能立刻實(shí)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(yàn)和自信逐漸增加,最終會(huì)導(dǎo)致更高效和快速的生產(chǎn),單位產(chǎn)品生產(chǎn)所用時(shí)間會(huì)逐漸減少。但不會(huì)無(wú)休止地減少,學(xué)習(xí)過(guò)程最終會(huì)停止,從此效率無(wú)法繼續(xù)提升,停留在一個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)。
學(xué)習(xí)曲線模型中的一個(gè)重要變量是累計(jì)平均時(shí)間。累計(jì)平均時(shí)間是指到目前為止(從第一個(gè)產(chǎn)品開(kāi)始到現(xiàn)在為止)所生產(chǎn)的所有產(chǎn)品的平均時(shí)間。學(xué)習(xí)曲線理論假設(shè)每當(dāng)產(chǎn)量翻倍時(shí),累計(jì)平均時(shí)間始終按照一個(gè)恒定的比率遞減。
?。ㄎ澹┢谕捣治?/p>
期望值分析可用于預(yù)測(cè),來(lái)確定預(yù)期結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)組合。期望值分析法針對(duì)不同情況分配對(duì)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(jì)算公式如下:
期望值= ∑事件結(jié)果×結(jié)果對(duì)應(yīng)的概率
?。┟舾行苑治?/p>
敏感性分析是一種假設(shè)分析,通過(guò)改變某個(gè)具體的變量來(lái)確定結(jié)果對(duì)該項(xiàng)變量變動(dòng)的敏感程度。敏感性分析可以幫助決策者確定哪些變量對(duì)最佳方案的影響至關(guān)重要。
如果某個(gè)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(duì)該變量敏感;如果某個(gè)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(duì)該變量不敏感。
敏感性分析是企業(yè)利潤(rùn)預(yù)測(cè)和規(guī)劃中經(jīng)常使用的一種方法。例如,價(jià)格影響是否會(huì)增產(chǎn)不增收或收人增速遠(yuǎn)低于數(shù)量增速。
?。ㄆ撸┟商乜迥M分析
蒙特卡洛模擬是從賭場(chǎng)賭博數(shù)學(xué)發(fā)展而來(lái)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(jī)數(shù)給每個(gè)變量賦值,每個(gè)變量確定以后,計(jì)算機(jī)即可產(chǎn)生一組相應(yīng)結(jié)果,對(duì)實(shí)際情況進(jìn)行窮舉模擬仿真。
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