财务管理-预测与决策培训课件讲义

第五章预测与决策第五章预测与决策第一节 预测概述第二节预测的基本方法第三节决策概述CUMT第一节 预测概述一、预测的概念根据已知事件去推测未知事件，包括对尚未发生事件的推测。预测的对象：未来的不确定事件（或，事件的不确定的未来情况）CUMT由已知推断未知由确定推断不确定第一节 预测概述二、预测的分类按照预测结果的属性分类：定性经济预测、定量经济预测按照预测的范围分类：宏观经济预测、微观经济预测按照预测时间分类：长期预测、中期预测、短期预测CUMT第一节 预测概述三、预测的程序确定预测目的收集整理资料选择预测模型和方法利用模型进行预测分析预测误差提出预测报告CUMT

经济预测的程序随着预测目的和采用的方法不同而有所不同第二节预测的基本方法一、定性分析法（一）综合意见法综合经营管理人员、或相关专业人员的判断意见的经济预测方法（二）专家判断预测法向专家征求意见，并把专家意见集中起来，做出相应预测的一种方法。头脑风暴法和德尔菲法均属于专家判断预测法CUMT第二节预测的基本方法二、定量分析法（一）趋势预测法1．趋势平均法2．指数平滑法3．趋势外推法CUMT1．趋势平均法例：设某产品2006年1～12月份实际市场销售额如表所示。

运用趋势平均法预测2007年1月份的销售额？CUMT2006年月份实际销售额1102421040310524105651060610447106481072910801010881110961210921．趋势平均法CUMT2006年月份实际销售额五期平均变动趋势三期趋势平均数1102421040310521046.4410561050.44510601055.24.84.27610441059.244.547106410644.84.8810721069.65.66.9391080108010.47.21010881085.65.61110961210922007年1月份销售额的预测值=1080+7.2×4=1108.8（万元）2．指数平滑法承前例，试运用指数平滑法预测下一年度1月份的销售额为多少？2006年月份实际销售额110242104031052410565106061044710648107291080101088111096121092CUMT取0.4为平滑系数，计算过程如表，预测销售额为1087.42万元。CUMT月份实际销售额0.4×上月实际值上月预测值0.6×上月预测本月平滑预测值11024.00

21040.00409.601030.00618.001027.6031052.00416.001027.60616.561032.5641056.00420.801032.56619.541040.3451060.00422.401040.34624.201046.6061044.00424.001046.60627.961051.9671064.00417.601051.96631.181048.7881072.00425.601048.78629.271054.8791080.00428.801054.87632.921061.72101088.00432.001061.72637.031069.03111096.00435.201069.03641.421076.62121092.00438.401076.62645.971084.37－436.801084.37650.621087.423．趋势外推法趋势外推法也称趋势延伸法，它是将根据历史时间序列揭示出的变动趋势外推到未来，以此来确定预测值的一种预测方法。线性回归模型预测法二次曲线模型预测法指数曲线模型预测法CUMT二次曲线模型预测法二次曲线的数学模型为：分别对a，b，c求偏导数，并令其等于0，整理后，可得联立方程组：解上述方程组，可得参数a、b、c的数值。CUMT二次曲线模型预测法例：某产品2001～2006年的实际市场销售额如表所示，试对2007年的市场销售额进行预测。年份时期数x实测值y

（百万元）200115620022522003346200445620055722006678CUMT二次曲线模型预测法CUMT年份时期数x实测值y

（百万元）xy

y

计算值（百万元）200115611115655200225248161042085120033469278113841451200445616642562248965620055722512562536018006620066783621612964682808812136091441227513506182二次曲线模型预测法将表内数值代入上面的公式中，可得：

a=65b=-12.107c=2.464

∴二次曲线的拟合方程为：∴当x=7时，有：

所以，2007年该产品的预测销售额为1.01亿元。

CUMT指数曲线模型预测法指数曲线的数学模型为：在指数模型两边各取对数：设，则上式可改写为：根据最小二乘法，可以求得A、B：CUMT指数曲线模型预测法例：某企业产品销售收入1999～2006年的实际市场销售额如表所示，试对2007年的市场销售额进行预测。CUMT年份销售额199944766200054313200163397200274971200391142200411871120051429062006176600指数曲线模型预测法CUMT年份年（）销售额（）1999144766110.7110.712000254313410.9021.812001363397911.0633.1720024749711611.2244.9020035911422511.4257.10200461187113611.6870.11200571429064911.8783.09200681766006412.0896.65合计3676680620490.95417.54平均值4.511.37指数曲线模型预测法将表中有关数据代入公式计算得所求市场销售额的指数曲线模型为：2007年销售额预计为：CUMT第二节预测的基本方法二、定量分析法（二）因果预测法1.简单线性回归法2．多元线性回归法3．非线性回归法CUMT1.简单线性回归法实施市场预测时，若仅考虑一个影响预测目标的因素，且其与预测目标之间的因果关系为线性关系时，则可用简单线性回归模型进行预测。简单线性回归法的数学模型为：a、b的求解公式为：CUMT1.简单线性回归法相关系数r是用来检验变量间的相关程度。其计算公式为：当|r|=1时，实测值完全落在直线段上，说明y与x有完全的线性关系；当r=0时，说明y与x不存在线性关系；当|r|<1时，说明y与x有一定的线性关系。CUMT1.简单线性回归法例：某企业通过调查发现，家电产品的销售额与当地居民月收入有关。据统计，该地区2001～2006年家电产品销售额和该地区居民月收入的统计数字如表所示。预计2007年居民月收入为1200元，预测2007年的销售量。年份居民人均月收入x（元）商品销售量y（亿元）20015507200265082003700102004800122005850132006100014合计455064CUMT简单线性回归法CUMT年份居民人均月收入x（元）商品销售量y（亿元）200155073850302500492002650852004225006420037001070004900001002004800129600640000144200585013110507225001692006100014140001000000196合计455064507003577500722将表内数字代入公式，可得:相关系数r=0.9691,b=0.0170,a=-2.2250因此，可得y=-2.2250+0.0170x2．多元线性回归法多元线性回归法是以多元线性方程为基础，建立一个预测函数式进行预测的方法。举例说明，如果因变量受两个因素共同作用，则设函数方程如下：可以用“简捷法”来确定公式中的a、b1和b2。CUMT2．多元线性回归法例：设某企业2002年至2006年的制造费用、直接人工小时和机器工作小时如表所示。要求建立三个变量之间的回归模型。CUMT年份制造费用（元）直接人工小时（千小时）机器工作小时（千小时）200220032004200520063200200127003135296426151821205035404540∑140001002102．多元线性回归法CUMT

年份y2002200320042005200632002001270031352964

26151821205035404540676225324441400250012251600202516001300525720945800832003001548600658355928016000070035108000141075118560∑1400010021020668950429028930597670将表中的有关数据代入方程组，用“简捷法”求解。可得：y=254.50+63.75x1+30.25x2第三节决策概述一、预测与决策的关系预测是决策的前提和基础；决策