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多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间1234567影响因素1263267285300305308321影响因素2170172175179182185多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间1234567影响因素1289293311326324334347影响因素2134146149153[ Tag ]
表 7-4 资金需要量预测表（分项预测）年度资金不变（a） 每元销售收入所需变动资金 （b）流动资产现金应收账款存货小计减：流动负债应付账款及应付费用净资金占用固定资产厂房、设备所需资金合计10 00060 000100 000170 00080 00090 000510 000600 0000.050.140.220.410.110.3000.30
表 7-6 资金需要量预测表（按总额预测）年度 产销量（X i） （万件） 资金占用（Y i） （万元） XiYi Xi2200120022003200420052006120110100120130140100959010010511012 00010 4509 00012 00013 65015 40014 40012 10010 00014 40016 90019 600合计 n6
生产费用（万元） 不合格产品数量￥380 180 非线性回归分析￥540 60 0.999172409 93.59004￥680 18￥460 160 0.999172409 93.59004￥560 32 0.000641552 0.577352￥780 65 0.121871911 0.75889￥720 20 1.665432356 12￥880 55 0.959146041 6.9109
生产成本指数预测分析某产品生产资料生产期间 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10产量（万件） 215 225 235 245 255 265 275 285 295 305生产成本（万元） 150 153 156 159 162 165 168 171 174 177产量与生产成本预测生产期间 13 14 15 16目标产量（万件） 341.47 354.48 367.99 382.02目标
2006年上半年日常费用统计月份 管理费 差旅费 通讯费 交通费 培训费 其他1 12568.50 7800.00 8546.00 11000.00 5000.00 2000.002 15680.80 5600.00 7800.00 11280.00 4600.00 1680.003 9885.80 5380.00 7500.00 10800.00 3800.00 1500.004 11360
因素分析法基本数据实际数据 预测数据产品单位成本 22 产品产量 1000000直接材料占总成本的百分比 35%产品增长 23%劳动生产力提高 12%直接人工占总成本的百分比 15%生产工人平均工资增长 5%原材料消耗定额降低 6%制造费用占总成本的百分比 21%原材料价格上升 3%制造费用增减 8%因素分析成本项目 成本降低率 预测产量按上年单位22000000直接材料 1.11% 成本计算的
历史成本分析法历史数据 高低点法日期 产量 成本 最高产量 12983301月 1029830 360440.5 最低产量 10061072月 1198270 359481 最高成本 454415.53月 1127830 394740.5 最低成本 352137.454月 1298330 454415.5 单位变动成本 0.305月 1006107 352137.45 固定成本 64916.50
生产成本指数预测分析某产品生产资料生产期间 1 2 3 4 5 6 7产量（万件） 200 210 220 230 240 250 260生产成本（万元） 135 138 141 144 147 150 153产量与生产成本预测生产期间 13 14 15 16目标产量（万件） 326.912177340.135687353.894085368.209006目标成本预测（万元） 174.34527
2012年上半年日常费用统计公司名称 华云信息有限公司 单位：月份 管理费 差旅费 通讯费 交通费 培训费1 12724.5 7650 8400 12046 55002 15836.8 5450 7654 12326 51003 10041.8 5230 7354 11846 43004 11516 6050 7034 12346 51005 15696 7150 7004 11846 5700
历史数据时间(年) 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007单价（a）（元） 200 212 230 240 259 260 280宣传费（b）（百万元） 10 12 9 15 25 40 45销售量（y）（百万件） 16 25 33 40 50 60 70模 型销售量（y）= a*x1 + b*x2 + ca b c R20.39 0.49
公司销售业绩年份 销售额（万元）2001 4632002002 4718002003 4823102004 4920002005 5021302006 5126852007 5231602008 5398702009 551200
多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间 1 2 3 4 5 6 7影响因素1 263 267 285 300 305 308 321影响因素2 170 172 175 179 182 185 188生产产量（万件） 135 138 156 163 171 189 198多元线性回归模型分析 预测模型回归模型方程表达式 系数计算结果未来预测值 第1期影响因素预测值1 279Y=A+BX1+C
多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间 1 2 3 4 5 6 7影响因素1 289 293 311 326 324 334 347影响因素2 134 146 149 153 140 159 162生产产量（万件） 160 163 181 188 196 214 223多元线性回归模型分析 预测模型回归模型方程表达式 系数计算结果未来预测值 第1期影响因素预测值1 291Y=A+BX1+C
各月销售额 单位：元月份 实际销售额 SUMMARY OUTPUT1 282 30 回归统计3 35 Multiple R0.9479884 37 R Square 0.8986815 42 Adjusted R Square0.8885496 44 标准误差 4.6305087 49 观测值 128 489 50 方差分析10 52 df SS MS F11 63 回归分析 1 1901.83
每股收益（元） 每股净资产（元） 国有股比率 流通股每股经营现金流量（元） 资产负债率 价格每股收益（元） 1每股净资产（元） 0.671504 1国有股比率0.344135 0.268745 1流通股 0.171569 -0.02174 0.338221 1每股经营现金流量（元） -0.19358 -0.25907 -0.00303 0.257796 1资产负债率-0.11798 -0.052
历史数据时间（x）（年） 2001 2002 2003 2004 2005 2006成本（y）（百万元） 8 10 13 15 18 20模 型成本（y）=A 时间（x）+ BA B R22.46 -4908.89 0.9968预 测预测时间(x) 2008 预测成本(y) 25.06 25.135039592 0 0 72
销售量与利润总额分析月份 销售量（万件） 利润总额（万元）1 157 368.582 180 3753 220 3884 250 3905 279 4206 300 489SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.850565714R Square 0.723462034Adjusted R Square0.654327542标准误差 26.3215055观测值 6方差分析d
回归分析法资金需求量预测模型年 份 产销量(万件) 资金占用(万元)1999 500 5002000 535 4752001 504 4892002 630 5002003 550 5252004 600 5502005 750 575回归方程系数a回归方程系数b2006预测值回归分析法资金需求量预测模型年 份 产销量(万件) 资金占用(万元)1999 500 5002000 535 47520
回归分析法资金需求量预测模型年 份 产销量(万件) 资金占用(万元)2001 500 5002002 535 4752003 504 4892004 630 5002005 550 5252006 600 5502007 750 575回归方程系数a 332.6320432回归方程系数b 0.3159438922008预测值 800 585.387157
