第四章 Excel在财务预测.doc

第四章 Excel在财务预测中的应用
第一节财务预测概述
财务预测,是指对企业未来的收入、成本、利润、现金流量及融资需求等财务指标所作的估计和推算。
财务预测有助于改善企业的投资决策。虽然投资决策是决定筹资与否和筹资多少的重要因素,但是根据销售前景估计出融资需求,并不一定能够得到全部满足。这时,就需要根据可能筹措到的资金来安排销售增长以及有关的投资项目,使投资决策建立在可行的基础上。
一、财务预测的一般步骤
1. 销售量预测
售量预测是指根据市场调查所得到的有关资料,通过对有关因素的分析研究,预计和推算特定产品在未来一定时期内的市场销售量水平及变化趋势,进而预测企业产品未来销售量的过程。
2. 估计收入、费用和利润
收入和费用与销售量也存在一定的函数关系,因此,可以根据销售数据估计收入和费用,并确定净利润。
3. 估计需要的资产
资产通常是销售收入的函数,根据历史数据可以分析出二者之间的函数关系。根据预计销售收入和资产与销售之间的函数关系,可以预测所需要资产的总量。某些流动负债也是销售收入的函数,相应的可以预测负债的自发增长额,这种增长可以减少企业外部融资的数额。
4. 估计所需融资
根据预计资产总量,减去已有的资金来源、负债的自发增长和内部提供的留存收益,可得出所需的外部融资数额。
二、财务预测的分析方法
一次移动平均法
㈠定量预测方法

二次移动平均法




财务预测中常用的几种回归模型
①一元线性回归模型
y=mx+b
②多元线性回归

(式中,y为因变量;x是自变量;m1、m2、…mn、b分别为预测模型的待估计参数)
③一元非线性回归模型

④多元指数模型
(式中,y为因变量;x是自变量;m1、m2、…mn、b分别为预测模型的待估计参数)
㈡定型预测方法
第二节 Excel中的有关预测函数及其应用
Excel提供的预测函数主要有LINEST函数、LOGEST函数、TREND函数、GROWH函数、SLOPE函数、INTERCEPT函数。它们所使用的函数基本相同:
Known_y’s:因变量y的观测值集合;
Known_x’s:自变量x的观测值集合;
Const:指明是否使常数b为0(线性模型)或为1(指数模型),如Const为True或忽略,b将被正常计算。如Const为False,b将被设为0(线性模型)或设为1(指数模型) ;
Stats:逻辑值,指明是否返回附加回归统计值。如果Stats为True,则函数返回附加回归统计值(为数组)。如果Stats为False或省略,函数只返回预测模型的待估参数。
◆附加回归统计值返回的顺序见表4-1
回归统计值返回的顺序

列号
行号
1
2
n-1
n
n+1
1
2
3
4
5
表4-1中各参数说明见表4-2。
一、LINEST( )函数用于直线回归分析
LINEST函数的功能是使用最小二乘法计算对已知数据最佳线性拟合的直线方程,并返回描述此线性模型的数组。
语法:
LINEST(known_y’s,known_x’s,const,stats)
㈠一元线性回归分析
LINEST函数可用于一元线性回归分析,也可用于多元线性回归分析以及时间数列的回归分析。
设一元回归方程为:y=mx+b,则参数和相关系数的求解过程为:
如:m参数是数组中第1行、第1列元素,因此,m参数的计算公式为:
=INDEX(LINEST(Y变量单元区域,X变量单元区域,TRUE,TRUE), 1,1)
b参数是数组中第1行、第2列元素,因此,b参数的计算公式为:
=INDEX(LINEST(Y变量单元区域,X变量单元区域,TRUE,TRUE),1,2)
R2参数是数组中第3行、第1列元素,计算公式为:
=INDEX(LINEST(Y变量单元区域,X变量单元区域,TRUE,TRUE),3,1)
例4-1:某企业1~9月份的总成本与人工小时及机器工时的数据见表4-3。假设总成本与人工小时之间存在线性关系,如第10、11、12各期的人工小时为308、335、363。用一元线性回归分析方程预测第10、11、12期的总成本。
第一步:设置如图4-1所示的多元预测模型结构,设预测模型为:Y=m1x+b
第二步:在单元格I6中输入公式“=INDEX(LINEST(D6:D14,E6:E14,,TRUE),1,1)”,计算参数m。
第三步:在单元格J6中输入公式“=INDEX(LINEST(D6:D14,E4:E16+E4:E14,,TRUE),1,2) ”,计算参数b。