文档介绍：山东理工大学管理学院
孙芳
运用EXCEL编制及跟踪预算
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凡事预则立，不预则废。
夫未战而庙算胜者，得算多也；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜少算，而况于无算乎！
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中国企业季节周期时，只要移动平均的项数和季节波动的周期长度一致（例如3），则移动平均值可以消除季节周期造成的误差影响，从而揭示出数列的长期趋势。
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二次移动平均法
是对时间序列计算一次移动牢固均数后，再对一次移动平均数序列进行一次移动平均运算。
预测模型:
第t+1期的预测值=最后N个的一次移动平均数之和/N
二次移动平均法可以进行近期、短期的预测，不能解决中长期的预测问题。
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指数平滑法
也是一种改良的加权平均法。
YT+1=a*YT+(1-a)*Y ’ T
在指数平滑法中，确定合适的a值非常重要。a越大，实际值对新预测值的贡献越大。一般情况下，可取几个不同的a值进行预测比较，选择误差最小的a值。
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回归分析预测法
回归分析预测法是通过研究两组或两组以上的变量之间的关系，建立相应的回归预测模型，根据假定的自变量的值来预测因变量的一种预测方法。
回归分析预测法的基本程序：
收集资料：将各种可能影响因素的有关数据尽可能多的收集起来。
判断趋势：根据收集到的数据，判断其变化趋势，从而为建立相应的数学模型作准备。对于变量不多的问题，可以通过绘制散点图来判断变化趋势。
建立预测模型。
相关检验。对于建立的预测数学模型，必须进行有关的检验，主要是通过计算预测模型的相关系数、方差以及显著性等指标，来判断预测模型的准确性、是否需要修正等。
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财务预测中常用的几种回归模型：
一元线性回归模型
Y=aX+b
特点：只有两个变量，并且它们直接存在线性关系
可以通过数学变换化成一元线性模型的一元非线性模型：对数模型、指数模型、乘幂模型、双曲线模型等
多元线性回归模型
Y=a1X1+a2X2+……+anXn+b
特点：有两个或两个以上自变量，且因变量与这些变量之间是线性组合关系。
多元非线性回归模型
典型例子：柯柏—道格拉斯生产函数
Y=aXbKc (L和K分别为劳动力和固定成本，a b c 为系数。)
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模拟法
在企业的实际经济活动中，各种经济参数往往并不是确定的，而是随机变化的，比如，产品的销售量往往随市场的变化而变化，在这种情况下，就需要对这些参数的不确定性进行分析，而对其进行预测也就需要采用与传统的确定性分析不同的方法来进行。一般情况下，可以采用模拟法来解决不确定性情况下的财务预测问题，概率法、蒙特卡罗模拟方法就是较实用的方法。
例：不确定条件下投资利润预测
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EXCEL数据分析工具提供了三种财务预测计算方法：常用的移动平均法、指数平滑法、回归法，利用这些工具可以计算出估计值、标准差、残差和拟合图。同时如果配合使用EXCEL数据分析某些宏与某些函数，还可以完成数学曲线拟合法。
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定性预测法
定性预测法是由有关方面的专业人员或专家根据自己的经验和知识，结合预测对象的特点进行的综合分析，对事物的未来状况和发展趋势作出推测的预测方法。
定性预测法由于带有较多的个人主观性，因而在实践中最好作为一种补充的预测方法。
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第二课销售预测
在企业的预测系统中，销售预测处于先导地位，对于指导利润预测、成本预测和资金预测，进行长短期决策，安排经营计划，组织生产都起到重要的作用。
销售预测是一项比较复杂的工作，需要考虑的因素很多。通常可利用企业过去的数据进行统计分析，并结合经济环境对未来市场的影响以及企业内外部的各种条件的限制，做出预测。
常用的方法有：
时间序列预测法
因果关系预测法
通过生产能力或订货合同进行销售量（销售额预测）
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时间序列预测法
是指将观测记录的历史数据，按时间的先后排列成数据系列进行统计分析，找出过去长期的销售量或销售额的增减变化趋势，再根据变化趋势分析结果，预测未来时期的销售量或销售额。
常见的时间序列的预测方法有：简单平均法、移动平均法、指数平滑法或以时间为自变量的回归分析法等。
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移动平均法进行销售预测的步骤
打开各月销售额工作表
工具|数据分析|移动平均
输入区域:输入待分析数据区域的单元格引用
间隔：输入移动平均的期数
移动期数少，能快速反映变化，但不能反映变化趋势；移动期数多，能反映变化趋势，但预测值带有明显的滞后偏差。
当数列有季节周期时，只要移动平均的项数和季节波动的周期长度一致（例如3），则移动平均值可以消除季节