财务预测：利用线性回归分析法预测资金需求量
《财务管理实务(第2版)》项目实训答案人大版
项目实训参考答案项目一（答案略）项目二项目实训一：①资金时间价值计算评价工作计划书略项目实训二：①风险收益计算评价工作计划书1、略项目三2、编制销售预算2019年东升公司销售预算单位：万元3、编制生产预算2019年东升公司生产预算4、编制直接材料预算2019年东升公司直接材料预算单位：万元5、编制直接人工预算2019年东升公司直接人工预算单位：万元6、编制制造费用预算2019年东升公司制造费用预算单位：万元7、编制生产成本预算2019年东升公司产品成本及期末存货预算单位：万元8、编制销售与管理费用预算2019年东升公司销售及管理费用预算单位：万元9、编制现金预算2019年东升公司现金预算单位：万元10、编制预计利润表2019年东升公司预计利润表单位：万元11、编制预计资产负债表2019年东升公司预计资产负债表单位：万元项目四项目实训二答案：2、资金成本计算报告学习小组成员签字：××××××4、综合资金成本收益分析报告项目五（2）计算编制项目投资的营业现金流量表（3）计算编制新建项目投资的现金流量表（4）计算编制新建项目投资的净现值表项目六（答案略）项目七②计算不同信用政策下各因素数值并计算出净收益③确定企业当前信用政策的成功与否由于信用成本后收益逐年降低，说明该企业采用的信用政策不成功。
④条件改变后应收账款平均收账天数=60%×10+20%×20+20%×60=22天现金折扣成本=2800×（2%×60%+1%×20%）=39.2万元应收账款的机会成本=2800/360×22×65%×20%=22.24万元坏账损失=2800×3%=84万元收账费用=32万元变动成本=2800×65%=1820万元信用成本后收益=2800-1820-39.2-22.24-84-32=802.56⑤确定企业新信用政策是否可行信用成本后收益有所提高，所以可以采用。
财务预测与决策的模型与案例
财务预测与决策的模型与案例财务预测与决策是企业管理中至关重要的一环。
通过准确的财务预测，企业能够更好地制定战略决策，规划未来发展方向。
本文将探讨财务预测与决策的模型与案例，帮助读者了解如何运用这些工具来提升企业的财务管理能力。
一、财务预测模型1. 线性回归模型线性回归模型是财务预测中常用的一种模型。
通过分析历史数据，找出变量之间的线性关系，并利用这种关系来预测未来的财务指标。
例如，通过分析销售额与广告投入之间的关系，可以预测在不同投入水平下的未来销售额。
2. 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的财务预测模型。
它基于时间序列数据，通过分析数据的趋势、季节性和周期性等特征，预测未来的财务指标。
例如，通过分析过去几年的销售数据，可以预测未来几个季度的销售额。
3. 蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机数的模拟方法。
它通过随机抽样和重复实验，模拟不同的可能性，并计算每种可能性的概率和结果。
例如，在项目投资决策中，可以使用蒙特卡洛模拟模型来评估不同投资方案的风险和回报。
二、财务决策案例1. 投资决策投资决策是企业财务决策中最重要的一环。
通过财务预测模型，企业可以评估不同投资方案的潜在回报和风险，并做出明智的决策。
例如，某企业计划投资新的生产线，通过使用蒙特卡洛模拟模型，可以模拟不同市场需求和成本变动对投资回报的影响，从而选择最优的投资方案。
2. 资金筹集决策资金筹集决策是企业财务决策中的另一个重要环节。
企业需要根据财务预测结果，确定资金筹集的方式和规模。
例如，某企业计划扩大生产规模，需要筹集资金购买新设备。
通过分析财务预测结果，企业可以决定是通过债务融资还是股权融资来筹集资金，并确定合适的融资规模。
3. 成本控制决策成本控制决策是企业财务决策中的一项关键任务。
通过财务预测模型，企业可以分析不同成本项目的变动趋势，并制定相应的成本控制策略。
例如，某企业发现人力成本占比逐年增加，通过线性回归模型，可以预测未来人力成本的增长趋势，并采取相应的控制措施，如提高生产效率或调整组织结构。
线性回归分析及其在经济预测中的应用
线性回归分析及其在经济预测中的应用线性回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过拟合一条直线来描述这种关系。
线性回归分析在经济学领域有着广泛的应用，可以用于预测经济指标、分析经济政策的效果等。
首先，线性回归分析可以用于预测经济指标。
经济指标是评估经济状况和发展趋势的重要依据，例如国内生产总值（GDP）、消费者物价指数（CPI）等。
通过收集历史数据，我们可以建立一个线性回归模型，将过去的自变量与因变量进行拟合，然后利用这个模型来预测未来的因变量。
例如，我们可以利用过去几年的GDP增长率和其他相关因素，来预测未来一年的GDP增长率。
这样的预测对政府决策、企业投资等具有重要的指导作用。
其次，线性回归分析可以用于分析经济政策的效果。
在经济学中，政府的经济政策往往会对经济指标产生影响，例如降低利率可以刺激投资，提高税收可以增加政府财政收入等。
通过线性回归分析，我们可以将政策变量与经济指标进行拟合，从而判断政策对经济的影响程度。
例如，我们可以将货币供应量与通货膨胀率进行回归分析，来评估货币政策对通胀的影响。
这样的分析有助于政府制定更有效的经济政策，提高经济运行的稳定性和可持续性。
除了经济预测和政策分析，线性回归分析还可以用于经济学理论的验证和发展。
经济学理论通常会提出一些假设和关系，例如供给与需求之间的关系、劳动力市场的决定因素等。
通过线性回归分析，我们可以将理论中的变量与实际数据进行拟合，从而验证理论的有效性。
如果理论与实际数据拟合较好，那么就可以认为该理论在一定程度上解释了经济现象。
如果理论与实际数据拟合较差，那么就需要对理论进行修正或者寻找其他解释。
这样的研究有助于推动经济学理论的发展，提高其解释和预测能力。
然而，线性回归分析也存在一些限制和局限性。
首先，线性回归分析假设自变量与因变量之间存在线性关系，但实际情况往往更为复杂。
如果变量之间存在非线性关系，那么线性回归模型的拟合效果可能较差。
运用Excel制作回归直线分析法预测未来资金需要量模型
运用Excel制作回归直线分析法预测未来资金需要量模型作者：吴良德来源：《商情》2013年第47期【摘要】企业根据资金习性采用回归直线分析法预测未来资金需要量计算繁杂，工作量大，本文针对回归直线分析这一方法，阐述如何借用Excel函数与工具，实现自动生成未来资金需要量模型，以达到提高其实用性，为企业预测未来资金需要量提供切实可行的解决方案的目的。
【关键词】资金需要量；Excel；业务量；模型筹资是指企业根据生产经营等活动对资金的需要，通过一定的渠道，采取适当的方式，获取所需资金的一种行为。
企业在筹资之前，应当采用一定的方法预测未来资金需要量，只有这样，才能使筹集的资金既能保证满足生产经营的需要，又不会造成太多的闲置。
企业预测未来资金需要量的方法有很多，而回归直线分析法则是预测精确度高，比较科学的方法之一，但因其计算繁杂，工作量大，降低了其实用性，本文针对这一方法，借用Excel函数与工具，在输入业务量（x）及资金需求量（y）等历史资料后自动生成未来资金需要量模型，然后运用模型随机输入预测期的业务量就能快速高效地计算出未来资金量，目的在于变繁杂为简化，提高预测工作效率。
笔者以操作为例，系统陈述如何利用Excel采用回归直线分析法建立预测未来资金需要量模型并进行预测的流程。
一、设计思路根据资金习性，采用回归直线分析法计算资金需要量公式如下：y=a+bx，式中y为资金需要量，a为不变资金，b为单位变动资金，x为产销业务量。
只要求出a和b的值就能建立该企业的资金需要量模型，输入预测期业务量即可自动算出预测期资金需要量。
二、设计流程（一）引入某企业相关业务量与资金需要量的历史资料（见表1）假设该企业2013年预计的业务量为40万件，要求运用回归直线分析法预测2013年的资金需要量？（二）在Excel中建立资金需要量预测模型。
①栏目设定。
本资金需要量预测模型如后表所示。
年度栏1～9行均由A、B、C三列合并而成；业务量X栏、资金需要量y栏、xy栏、x2栏1～9行分别由D～E列、F～G列、H～I 列、J～K列合并而成；B11由B、C、D、E四列合并而成；I11由I、J、K三列合并而成；E12由E、F列合并而成；I12由I、J列合并而成。
线性回归分析方法在经济数据预测中的应用
线性回归分析方法在经济数据预测中的应用线性回归分析方法是经济学家们经常使用的一种重要的数据分析技术。
它可以帮助我们预测某些经济指标的变化趋势，如国内生产总值、通货膨胀率、失业率等等。
本文将详细介绍线性回归分析方法在经济数据预测中的应用。
首先，我们需要了解线性回归分析方法的基本原理。
简单来说，线性回归分析是一种通过建立数学模型来描述两个或多个变量之间关系的方法。
在经济数据预测中，我们通常会选择一个或多个自变量来预测一个因变量。
例如，我们可以使用国内生产总值、人均收入、失业率等自变量来预测通货膨胀率这个因变量。
接下来，我们需要进行数据的收集和整理。
在经济数据预测中，我们通常会使用历史数据来建立模型，并通过这些历史数据来预测未来的趋势。
因此，我们需要收集和整理相关的历史数据。
这些数据可以来自于政府机构、金融机构、研究机构等等。
在整理数据时，我们需要注意数据的质量和准确性，并进行必要的清洗和处理。
接下来，我们需要建立数学模型。
在线性回归分析中，我们通常会使用最小二乘法来建立模型。
最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来确定模型参数的方法。
在经济数据预测中，我们通常会使用多元线性回归分析方法，即通过多个自变量来预测一个因变量。
在建立模型时，我们需要选择合适的自变量，并进行变量筛选和特征工程等处理。
建立好模型后，我们需要进行模型的评估和优化。
在评估模型时，我们通常会使用一些统计指标来评估模型的拟合程度和预测能力。
例如，我们可以使用R方值、均方误差等指标来评估模型的拟合程度和预测能力。
在优化模型时，我们可以通过调整模型参数、增加或减少自变量等方式来提高模型的预测能力。
最后，我们需要使用模型进行经济数据预测。
在进行预测时，我们需要输入相关的自变量，并通过模型来预测因变量的值。
在预测时，我们需要注意数据的质量和准确性，并进行必要的修正和调整。
总之，线性回归分析方法是一种重要的经济数据分析技术，在经济学家们的研究中得到了广泛应用。
资金需要量预测方法
资金需要量的定量预测方法一、销售百分比法销售百分比法是根据资产负债表中各个项目与销售收入总额之间 的依存关系，按照计划期销售额的增长情况来预测资金需要量的一种 方法。
使用这一方法的前提是必须假设报表项目与销售指标的比率已 知且固定不变，其计算的步骤如下：① 分析基期资产负债表各个项目与销售收入总额之间的依存关 系，并计算各敏感项目的销售百分比。
在资产负债表中，有一些项目 会因销售额的增长而相应地增加，通常将这些项目称为敏感项目，包 括货币资金、应收账款、存货、应付账款、预收账款和其他应收款等 等。
而其他如固定资产净值、长期股权投资、实收资本等项目，一般 不会随销售额的增长而增加，因此将其称为非敏感项目。
② 计算预测期各项目预计数并填入预计资产负债表，确定需要增 加的资金额。
某敏感项目预计数 = 预计销售额×某项目销售百分比。
③ 确定对外界资金需要的数量。
例 5.1： 佳佳连锁企业 2006 年 12 月 31 日的资产负债表如表 5.2 所示。
表 5.2 2006 年 12 月 31 日资产负债表单位： 元负债与所有者权益应付票据 预收账款 应付账款资产 货币资金 应收账款 存货金额 10 000 24 000 50 000金额 8 000 4 000 20 000该企业 2006 年的销售收入为 200 000 元， 税后的净利为 20 000 元， 销售净利率为 10%，已经按 50%的比例发放普通股股利 10 000 元。
目 前企业尚有剩余生产能力，即增加收入不需要进行固定资产方面的投 资。
假定销售净利率仍保持上年的水平， 预计 2007 年销售收入将提高 到 240 000 元，年末普通股股利发放的比例将增加至 70%，要求预测 2007 年需要增加资金的数量。
第一步： 根据 2006 年的资产负债表编制 2007 年预计资产负债表如表 5.3 所示；第二步： 确定需要增加的资金。
资金需要量预测的回归分析预测法--注册税务师考试辅导《财务与会计》第三章讲义2
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资金需要量预测的回归分析预测法
（二）资金需要量预测的回归分析预测法
资金需要量的回归分析预测法是假定资金需要量与销售额之间存在线性关系，然后根据历史资料，用最小二乘法确定回归直线方程的参数，利用直线方程预测资金需要量的一种方法。
其预测模型为： y ＝a ＋bx 式中：
y ——资金需要量 x ——销售额
a ——固定的资金需要量（即不随销售额增加而变化的资金需要量）
b ——变动资金率（即每增加1元的销售额需要增加的资金） 参数a 、b 的公式为：
式中 , 为x 和y 的平均值，即：
［例3］（教材P41）某企业20×7～2×12年6年的销售额及资金需要量如表3－5所示。
该企业的生产较稳定，若2×13企业计划销售额为500万元，利用回归分析预测法预测企业2×13年的资金需要量。
表3－5 单位：万元
利用回归分析法，假设资金需要量（y ）与销售额（x ）之间存在线形关系： y ＝a ＋bx
利用表3－6可以计算：
表3－6 单位：万元
[答疑编号6312030107] 『正确答案』
a ＝1480/6－0.49×2800/6＝18 即：y ＝18＋0.49x
当2×13年的销售额为500万元时，资金需要量为：。
财务预测中的简单线性回归分析
3、 营业收入/X 与资金需求/Y 的变量关 系 ������ =
n ∑XY −∑X ∑Y n ∑X 2 −(∑X)2 n ∑Y 2 −(∑Y)2
=0.9305
估计的回归方程：Y=b0+b1X b1 =
n ∑XY −∑X ∑Y n ∑X 2 −(∑X)2
=0.7151
b0 =Y-b1 ∗ X=0.6934 4、则资金需求/Y 的估计回归方程为:
3、预测年度的已知数据 2016 年度，预测总营业收入约 8 亿元人民币
二、 计算过程 1、建立数据模型及估计的回归方程 建立数据模型：Y=β 0+β
1
X+ε
估计的回归方程：Y=b0+b1X 2、计算表格：
年度 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 合计 X2 30.25 37.21 39.69 57.76 65.61 90.25 75.69 90.25 84.64 53.29 624.64 Y2 23.04 26.01 26.01 37.21 39.69 53.29 43.56 50.41 60.84 24.01 384.07 XY 26.4 31.11 32.13 46.36 51.03 69.35 57.42 67.45 71.76 35.77 488.78
***公司历年数据表 单位：人民币亿元 年度 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20131 9.5 8.7 9.5 9.2 7.3 77.8 资金需求/Y 4.8 5.1 5.1 6.1 6.3 7.3 6.6 7.1 7.8 4.9 61.1
线性回归分析在财务预测中的应用
一、 案例介绍 1、应用要求 资金链对于任何企业的运营都起着关键作用， 企业的重组或关闭 常常因为资金链的断裂。在工作中，公司非常重视对资金需求量的预 测，进而安排资金的筹措计划。本文试着利用一元线性回归的理论知 识，寻找营业收入与资金支出（需求量）的变量关系，依据 2016 年 营业收入计划，计算当年的资金需求量。 2、历史数据
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财务预测：利用线性回归分析法预测资金需求量
一、任务要求
请根据上市公司或你实习的单位近年来销售额，资金占用量，及其预计资产负债率情况下，利用回归分析法进行资金需求量的预测。
注：资金占用量，可能根据资产总额反映。
可以按总额进行资金预测，也可以按货币资金、应收帐款等分项预测资金需求。
二、任务目的
掌握线性回归预测方法；
掌握EXCEL在资金预测中的应用；
三、工作步骤
1、根据历史资料，统计出历年销售额X及其对应的资金需要量Y；
2、利用EXCEL中的数据分析功能求解，求出A与B值；
3、根据Y=A+BX进行在特定销售额的情况下，资金需求量；
提示：当数据不存在线性关系时，利用EXCEL回归分析方法有不妥之处。
四、考核要点
1、掌握线性回归预测的基本原理Y=A+Bx；
2、掌握EXCEL在预测的应用；
五、参考资料
某企业产销量和资金变化情况如表所示。
2007年预计销售量为150万件，试计算2007年的资金需要量。
产销量与资金变化情况表
操作步骤：
将上列数据复制到EXCEL中，画折线图，看图形判断是否属呈现线性关系。
2、打开“工具”，选择“数据分析”
3、选择“回归”
4、在相应的格内输入数据来源，如图：
5、得出结果如下，即Y=40+0.5x.
6、根据公式进行预测。