2020年高級會計師考試已經(jīng)落下帷幕，備考2021年高級會計師考試的小伙伴們已經(jīng)開始復習了嗎？為了幫助各位考生順利備考高級會計師考試，幫考網(wǎng)為大家?guī)?span lang="EN-US">“考點復習資料：預測技術(shù)”，希望各位考生能熟練掌握這些考點知識。祝大家學習愉快，旗開得勝，前程似錦！

考點：預測技術(shù)

企業(yè)要做好未來的規(guī)劃工作，正確確定年度的經(jīng)營目標（如下個年度的銷售額等），就必須對未來的經(jīng)濟狀況、市場環(huán)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(shù)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(guān)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）

（二）時間序列分析

時間序列是一段時間間隔內(nèi)所記錄的一連串變量的數(shù)值。

（三）指數(shù)平滑法

指數(shù)平滑法，實質(zhì)上是一種加權(quán)平均法，是以事先確定的平滑指數(shù)（1-α）作為權(quán)重進行加權(quán)計算。公式如下：

Ft+1=αYt+（1-α）Ft

其中：t一當前期間，Ft+1—第t+1期間的預測值，Yt—第t期間的實際值，Ft—第t期間預測值，α—平滑指數(shù)。

（四）學習曲線模型

學習曲線理論（learningcurvetheory）認為當人們從事一項新的任務、過程和活動時，在最初不可能立刻實現(xiàn)效率的最大化。隨著任務的不斷重復，人們的經(jīng)驗和自信逐漸增加，最終會導致更高效和快速的生產(chǎn)，單位產(chǎn)品生產(chǎn)所用時間會逐漸減少。但不會無休止地減少，學習過程最終會停止，從此效率無法繼續(xù)提升，停留在一個穩(wěn)定狀態(tài)。

學習曲線模型的計算公式為：

y=axb=axlogLR

其中：a為首件產(chǎn)品手工工時；X為到目前為止總產(chǎn)量；LR為學習曲線率（如80%、90%或75%）；y為累計平均時間。

（五）期望值分析

期望值法針對不同情況分配對應的概率（最可能的，最差的和最好的），推導出結(jié)果的預期值。其計算公式如下：

期望值=∑事件結(jié)果X結(jié)果對應的概率

（六）敏感性分析

敏感性分析是一種假設分析，通過改變某個具體的變量來確定結(jié)果對該項變量變動的敏感程度。敏感性分析可以幫助決策者確定哪些變量對最佳方案的影響至關(guān)重要，是企業(yè)利潤預測和規(guī)劃中經(jīng)常使用的一種方法。

如果某個變量的微小變化將導致結(jié)果發(fā)生重大改變，則表明結(jié)果對該變量敏感；如果某個變量的顯著變化不能導致結(jié)果發(fā)生重大改變，則表明結(jié)果對該變量不敏感。

（七）蒙特卡洛模擬分析

蒙特卡洛模擬是一種將敏感性和輸人變量概率相結(jié)合的方法，首先必須確定各關(guān)鍵變量的概率分布，根據(jù)選出的隨機數(shù)給每個變量賦值，每個變量確定以后，計算機即可產(chǎn)生一組相應結(jié)果，對實際情況進行窮舉模擬仿真。

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