利用EXCEL进行财务预测的回归分析

匦比竖—一。而矿二毛墨三司

利用ＥＸＣＥＬ进行财务

，预测的回归分析

张山风

（甘肃省徽县职业中等专业学校

徽县

７４２３００）

摘要财务预测是财务管理工作中的一项十分重要的工作，对企业投资、预算等决策非常重要。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项目和销售额的函数关系，据此预测计划销售额与资产、负债数量，然后预测融资需求。利用Ｅｘｃｅｌ能够有效地解决财务预测的回归分析的问题。本文以销售额的多元回归分析预测为例来说明Ｅｘｃｅｌ在财务预测回归分析中的应用。

关键词ＥＸＣＥＬ中图分类号Ｆ２０１

财务预测回归分析

文献标识码

Ａ

文章编号１０１２１４—５６２９

ＥＸＣＥＬｆｏｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ

Ｚｈａｎｇ

ｏｎ

Ｆｉｎａｎｃｉａｌ

’

Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ

Ｓｈａｎｆｅｎｇ

Ｈｕｉｘｉａｎ

（Ｇａｎｓｕ

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｆｉｎａｎｃｉａｌ

ＨｕｉｘｉａｎＶｏｃａｔｉｏｎａｌＳｅｃｏｎｄａｒｙＳｐｅｃｉａｌｉｚｅｄＳｃｈｏｏｌ

ｏｆｆｉｎａｎｃｉａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｓ

７４２３００）

ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ

ａ

ｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｗｏｒｋ，ｔｏｔｈｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ，ｔｈｅ

ａ

ｂｕｄｇｅｔｄｅｃｉｓｉｏｎｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｆｉｎａｎｃｉａｌｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，ｂｙｕｓｉｎｇ

ｂａｌａｎｃｅｓｈｅｅｔｉｔｅｍｓａｎｄｓａｌｅｓｆｏｒｅｃａｓｔ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｄｉｃｔｆｉｎａｎｃｉｎｇｎｅｅｄｓ．Ｅｘｃｅｌ

ｃａｎ

ｔｏ

ｓｅｒｉｅｓｏｆｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄａｔａｉｎｅａｃｈ

ｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｒｅｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅｓａｌｅｓｐｌａｎａｓｓｅｔｓ，ｌｉａｂｉｌｉｔｉｅｓ，ａｎｄｐｒｅ—

ｏｎ

ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖｅｆｉｎａｎｃｉａｌｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ．Ｂａｓｅｄ

ａｎ

ｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅ

ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｓａｌｅｓａｓｅｘａｍｐｌｅｔｏｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈｅＥｘｃｅｌｉｎｆｉｎａｎｃｉａｌ

Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ

ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ

ＥＸＣＥＬＦｉｎａｎｃｉａｌ

Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ

在企业财务管理工作中，存在着大蹙的财务预测工作。通过财务预测有助于改善投资决策，提高企业对不确定事件的反应能力，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、成本与销售额成正比例。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。为了改进财务预测的质量，回归分析则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Ｅｘｃｅｌ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则显得十分有效。

是否能够作为财务预测的依据取决于对相关参数进行分析，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。如果检验结果表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Ｅｘｃｅｌ在财务预测回归分析中的应用。

二、操作方法与步骤

１、新建工作簿

（１）单击”开始”菜单，再在弹出的开始菜单项中，单击”新建ｏｍｃｅ文档”，出现”新建ｏｆｆｉｃｅ文档”对话框窗口。

（２）在”新建ｏｆｆｉｃｅ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”Ｂｏｏｋｌ”的空工作簿。

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项目和销售额的函数关系，据此预测计划销售额与资产、负债数量，然后预测融资需求。

在财务预测的回归分析中，首先必须收集一些影响被预测对象相关变量的历史资料，然后再将收集到的数据输入计算机进行自动计算得到回归方程和相关参数。计算出的回归方程

（３）按【Ｃｔｒｌ＋Ｓ】键：或者在刚刚建立的空工作簿”Ｂｏｏｋｌ”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”Ｂｏｏｋｌ”改为”财务预测回归分析”，然后单击保存。

“。

办公自动化杂志

万方数据

皿墨同ｉ—丽。４竺生—』兰篓

２、定义工作表名称和历史数据

（１）双击”ｓｈｅｅｔｌ”工作表标签，输入”销售额预测回门分析”后按【Ｅｎｔｅｒ］键。

（２）选择”销售额预测网归分析”，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）和相应数据。限于篇幅及仅为说明问题，这里只设８年数据来进行分析。

销售额（万元）

电视广告费用（万元

报纸广告费用（万元）

年份

９６０５０１５

２００２

９００２０２０２００３９５０４０１５２００４９２０

２５２５２００５

９５０

３０３３２（）０６

９４０

３５２３２００７９４０

２５４２２００８９４０３０

２５

２０１０９

３、定义公式

（１）用鼠标选择Ａ１１到Ｃ１５的结果输出区域，输入公式”

＝ｕＮＥｓＴ（Ａ２：Ａ９，Ｂ２：Ｃ９，ｔｒｕｅ，ｔｒｕｅ）”后按【Ｃｔｒｌ＋Ｓｈｉｆｔ＋Ｅｎｔｅｒ］，在

Ａ１

１到Ｃ１５的Ⅸ域中显示如下结果：

１．３００９８９０９８２．２９０１８３６２１８３２．３００９１６９０．３２０７０１５９７０．３０４０６４５５６１５．７３８６８９５２０．９１９０３５６６．４２５８７３０２６＃Ｎ／Ａ２８．３７７７６８３９５＃Ｎ／Ａ

２３４３．５４０７７９２０６．４５９２２０８＃Ｎ／Ａ

说明ｌ：公式ＬＩＮＥＳＴ（Ａ２：Ａ９，Ｂ２：Ｃ９，１，１）中Ａ２：Ａ９是回归方程Ｙ＝ｍｌ＊ｘＩ＋ｍ２＊ｘ２＋ｂ中已知被预测对象ｙ值集合，Ｂ２：Ｃ９是方程中已知可选变量值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则强制ｂ为０值；后一个ｔｒｕｅ表示指明返回附加回归统计值，如为ｆａｌｓｅ则不返回附加回归统计值。

（２）为了便于后面对结果进行分析，可将卜述结果进行重新表达，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Ａ１７至Ｅ２１区域输入对上述结果的解释：

多元回归方程：

ｙ＝２．２９０１８３６２１＋ｘｌ＋１．３００９８９０９８＋ｘ２＋８３２．３００９１６９

标准差：ｍｌ＝Ｏ．３０４０６４５５６

ｍ２＝０．３２０７０１５９７ｂ＝１５．７３８６８９５２

判定系数＝０．９１９ …… 此处隐藏：2038字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……