【小編“娜寫年華”】本篇為2014《高級會計實務》第三章“企業預算管理與業績評價”第二節知識點精講：預測與年度經營目標。其主要內容包括預測技術、目標利潤的規劃方法、確定年度經營目標的要點。本節主要介紹預測技術。

　　預測與年度經營目標之預測技術（1）

　　企業要做好未來的規劃工作，正確確定年度的經營目標（如下個年度的銷售額等），就必須對未來的經濟狀況、市場環境、需求變化等進行分析、預測和判斷，管理者必須掌握一些定量的預測技術和分析方法。

　　（一）回歸分析

　　回歸分析用于研究一個因變量（y）對另一個或多個解釋變量（X或X1，X2…Xn。）的依賴關系，可以通過后者（在重復抽樣中）的已知或設定值，去估計和（或）預測前者的（總體）均值。

　　回歸分析分為雙變量回歸分析和多元回歸分析。在雙變量回歸分析中，因變量（y）依賴的只有唯一的一個解釋變量（x）。在多元回歸分析中，包括多個解釋變量（X1，X2…Xn）。

　　雙變量回歸分析的計算公式：

　　（二）時間序列分析

　　時間序列是一段時間間隔內所記錄的一連串變量的數值。

　　時間序列由趨勢、季節性差異、周期性差異和隨機性差異等要素構成。

　　趨勢（T）是時間序列所記錄數值的長期走勢。

　　時間序列的實際記錄結果（Y）往往偏離趨勢值，產生偏離的原因包括季節性差異、周期性差異和隨機性差異。

　　季節性差異（SV）是由于不同的年份、不同的日期或不同時刻所導致的時間序列數據的短期震蕩波動。季節性差異并不局限于季節，只要是不同時間所形成的均可。

　　周期性差異（CV）是由于周期性循環所導致的中期變動。

　　隨機性差異（RV）是由于非常隨機的和不可預料的 因素所導致的差異，例如罷工、恐怖活動和地震等。

　　時間序列通常采用移動平均法進行處理。移動平均法是從N期的時間序列數據中選取M期數據作為樣本值，求其M期的算術平均數，并不斷地向后移動計算， 所求的平均數對應m期間的中點。使用移動平均法的目的是將時間序列中的差異去除掉，從而只留下代表趨勢的一連串數據。

　　時間序列的研究方法包括加法模型和乘法模型。

　　1.加法模型

　　加法模型使用絕對數來表示差異，其計算公式為：

　　Y＝T＋SV＋CV＋RV

　　2.乘法模型

　　乘法模型使用相對數來表示差異，其計算公式如下：

　　Y＝T×SV×CV×RV

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