回歸分析—2025年cma考試p1基礎知識點
不大可能的事也許這天實現，根本不可能的事也許明天會實現。cma是美國注冊管理會計師，其考試科目包含P1財務規劃、績效與分析，P2戰略財務管理。今天為大家整理了25年cma考試P1知識點，一起來學習吧！
【所屬章節】
第二章 規劃、預算和預測
【知識點】
回歸分析
一、回歸分析概述
回歸分析是一種預測建模方法，研究因變量（目標）和自變量（預測變化值）之間的關系。
回歸分析有如下假設：
自變量和因變量在一定區間內存在線性關系。
自變量和因變量之間的線性關系是穩定的、可預測的。
因變量的變化只受到自變量的影響，不受其他因素的干擾。
多元回歸分析中，多個自變量之間相互獨立，各自的變化不會互相影響。
二、一元回歸分析
在商業應用中，回歸分析最常被用于成本預測，使用一元回歸分析可以根據歷史成本數據計算出生產活動和成本之間的關系。
計算思路如下：
根據歷史數據繪制散點圖。
根據繪制的散點圖，繪制回歸線(距離所有點的平方差最小)。
列出回歸方程。
評估線性方程的可靠程度。
三、多元回歸分析
一般來說，多元線性回歸與一元回歸思路相近，只是多元回歸中有兩個或更多的自變量（X1，X2……Xn）。
數學表達為： Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+…bnXn
多元回歸分析需要額外考量各個自變量之間的相關性，確保自變量之間不存在多重共線性。
四、回歸分析的評價
回歸分析的優點
回歸分析圖中的一條回歸線，能清晰表明數據的變化趨勢。
回歸分析為管理會計師提供了一個用來評估各項估計的準確性和可靠性的客觀指標。
線性回歸假定的直線關系適用范圍較廣。
回歸分析的缺點
因為使用歷史數據，所以需要根據實際進行調整。
突發異常事件會影響預測的準確性。
線性關系假設可能并不成立。
預測變量取值范圍不能超過歷史數據的取值范圍。
使用者需要衡量各個自變量和因變量之間是否存在穩定的可預測關系。
注：以上內容來自東奧Jenny Liu老師基礎班講義
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