《利用EXCEL实现财务预测的回归分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《利用EXCEL实现财务预测的回归分析（3页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、利用EXCEL实现财务预测的回归分析关键字：EXEL财务预测回归分析在企业财务管理工作中，存在着大量的财务预测工作。通过财务预测有助于改善投资决策，进步企业对不确定事件的反响才能，从而减少不利事件出现带来的损失。通常销售百分比法是一种简单和常用的方法，其主要是假设资产、负债、收入、本钱与销售额成正比例。但由于规模经济现象和批量购销问题的存在，销售百分比法的假设经常不成立，这使其应用范围受到限制。为了改良财务预测的质量，回归分析那么不失为一种有效的方法，利用数理统计的相关原理使数据预测结果更具有说服力。随着Exel电子表的广泛使用，利用其稳定的性能、强大的功能来解决财务预测的回归分析问题那么显得
2、非常有效。一、财务预测的回归分析原理财务预测的回归分析，是利用一系列的历史资料求得各资产负债表工程和销售额的函数关系，据此预测方案销售额与资产、负债数量，然后预测融资需求。在财务预测的回归分析中，首先必须搜集一些影响被预测对象相关变量的历史资料，然后再将搜集到的数据输入计算机进展自动计算得到回归方程和相关参数。计算出的回归方程是否可以作为财务预测的根据取决于对相关参数进展分析，故需要运用数据统计的方法如拟合检验、显著性检验得出检验结果。假如检验结果说明回归方程是可靠的，最后把已拟好的相关变量值代入回归方程得出最终的预测值。下面以销售额的多元回归分析预测为例来说明Exel在财务预测回归分析中的应
3、用。二、操作方法与步骤一新建工作簿1、单击开场菜单，再在弹出的开场菜单项中，单击新建ffie文档，出现新建ffie文档对话框窗口。2、在新建ffie文档对话框窗口中的常用活页夹中，双击空工作簿，出现名为Bk1的空工作簿。3、按【trl+S】键：或者在刚刚建立的空工作簿Bk1中单击磁盘图标：或者单击文件菜单并在弹出的菜单中单击保存。4、在另存为对话框中将文件名Bk1改为财务预测回归分析，然后单击保存。二定义工作表名称和历史数据1、双击sheet1工作表标签，输入销售额预测回归分析后按【Enter】键。2、选择销售额预测回归分析，在A1至D9输入标题销售额、电视广告费用、报纸广告费用、年份和相应数
4、据。限于篇幅及仅为说明问题，这里只设8年数据来进展分析。销售额万元电视广告费用万元报纸广告费用万元年份9605015199490020222295950401519969202525199795030331998940352319999402542200094030252001(三)定义公式1、用鼠标选择A11到15的结果输出区域，输入公式=LINEST(A2:A9,B2:9,true,true)后按【trl+Shift+Enter】，在A11到15的区域中显示如下结果：1.3009890982.290183621832.30091690.3207015970.30406455615.7386
5、89520.91903566.425873026#N/A28.377768395#N/A2343.540779206.4592208#N/A说明1：公式LINEST(A2:A9,B2:9,1,1)中A2:A9是回归方程y=1*x1+2*x2+b中被预测对象y值集合，B2:9是方程中可选变量值x1和x2的集合。两个true均为逻辑值，前一个true指明b将被正常计算，如为false那么强迫b为0值；后一个true表示指明返回附加回归统计值，如为false那么不返回附加回归统计值。2、为了便于后面对结果进展分析，可将上述结果进展重新表达，使之更为清淅。根据上表中的结果和结果的排列顺序见说明2，可在
6、A17至E21区域输入对上述结果的解释：多元回归方程：y=2.290183621*x1+1.300989098*x2+832.3009169标准差：1=0.3040645562=0.320701597b=15.73868952断定系数=0.9191356y估计值的标准误差=6.425873026F统计值=28.37776839自由度=5回归平方和=2343.540779残差平方和=206.4592208说明2：返回回归分析的结果是按一定顺序排列的，排列顺序如下表：ABDE11nn-11b12sensen-1se1seb13r2sey14Fdf15ssregssresid上表中se1,se2,.
7、,sen表示系数1,2,.,n的标准误差值；Seb表示常数项b的标准误差值；r2表示断定系数，可用于拟合检验；Sey表示y估计值的标准误差；F表示F统计值或F观察值；df表示自由度；ssreg表示回归平方和；ssresid表示残差平方和。四检验回归方程的可靠性在上例中，断定系数或r2为0.9191356函数LINEST的输出单元格A13中的值，说明在电视广告费用x1、报纸广告费用x2与销售额y之间存在很大的相关性。然后可以通过F统计来确定具有如此高的r2值的结果偶尔发生的可能性。假设事实上在变量间不存在相关性，但选用8年数据作为小样本进展统计分析却导致很强的相关性。Alpha表示得出这样的相关
8、性结论错误的概率。假如F观测统计值大于F临界值，说明变量间存在相关性。假设一项单尾实验的Alpha值为0.05，根据自由度在大多数F统计临界值表中缩写成v1和v2v1=k=2，v2=df=n-(k+1)=8-(2+1)=5，其中k是回归分析中的变量数，n是数据点的个数，可以在F统计临界值表中查到F临界值为5.79。而在单元格A14中的F观测值为28.37776839，远大于F临界值5.79。由此可以得出结论：此回归方程适用于对销售额的预测。五预测将来的销售额假设2002年的电视广告费用预算为35万元，报纸广告费用预算为18万元，那么根据多元线性回归方程y=2.290183621*x1+1.30
9、0989098*x2+832.3009169可计算出2002年的销售额为2.290183621*35+1.300989098*18+832.3009169即913.7583万元。三、完毕语文中仅以预测销售额为例说明Exel在财务预测的回归分析中应用和实现问题，其他工程可以用同样的方法来预测。比方，假设存货与销售额之间存在直线关系，其直线方程为存货=a+b销售额，根据历史资料和一元回归分析可以求出直线方程的系数a和b，然后根据预计销售额和直线方程预计存货的金额。通过假设销售额与资产、负债等存在线性关系，利用一系列的历史资料求得各资产负债表工程和销售额的函数关系，据此预测方案销售额与资产、负债数量，然后预测融资需求。须注意的是，函数变量的选择直接关系到回归分析结果的正确性和可靠性，只要变量选择恰当，Exel可以为财务管理工作带来极大的效率，使得在手工作业下难以完成的思想和方法得以顺利施行。
