利用回归分析技术改进销售百分比法的案例研究

利用回归分析技术改进销售百分比法的案例研究

【摘要】为了提高财务预测的质量，本文通过案例来研究回归分析技术对销售百分比法的改进。

财务预测的销售百分比法是一种简单实用的方法，但它的理论假设与企业的现实往往不相符合,这降低了销售百分比法的使用价值。

一、销售百分比法的局限性

销售百分比法是在假设资产、负债与销售额之间存在稳定的百分比关系且资本结构已达到最优的前提下，根据预计销售额和相应的百分比预计资产、负债和所有者权益，然后利用会计等式来确定融资需求。这种方法的优点就是以资产负债表为依据，简单实用、便于了解主要变量之间的关系，但它因存在两个基本假设而具有一定的局限性。事实上，资产、负债与销售额成正比例和资本结构已达到最优的假设经常不符合企业的实际。由于存在着规模经济现象和批量购销问题，资产、负债与销售额不一定成正比例，况且不同企业以及同一企业不同时期的销售额变动引起资产、负债变化的项目及变化幅度也往往是不同的，需要根据历史数据逐项研究确定；资本结构已达到最优也只是一种理想状态，这便使销售百分比法的应用范围受到了限制，需要使用更精确的方法。

二、利用回归分析技术改进销售百分比法的工作原理

财务预测的回归分析，是利用一系列的历史资料求得各资产负债表项目和销售额的函数关系，据此预测计划销售额与资产、负债金额，然后预测对融资的需求。使用回归分析技术，通常假设销售额与资产、负债等存在线性关系“Y＝a＋bX”，根据历史资料和回归分析的最小二乘法可以求出直线方程的系数a、b和相关系数r，然后依据相关系数判定敏感项目，再根据预计销售额和直线方程来预计敏感项目的资金需要量。完成资产、负债项目的预计后，其他的计算步骤与销售百分比法相同。

在回归分析中，通常假设Y＝a＋bX；其中:Y为项目资金需要总量，X为销售额，a为项目固定资金需要量，b为项目单位变动资金需要量。

a、b和r可用以下公式计算求得：

r为相关系数，它是测定X与Y的相关密切程度和相关方向的指标。回归分析法要求X与Y之间基本保持线性关系，否则此研究将没有意义。当| r |＝1时，表示 X与Y之间为完全线性相关，X与Y之间存在着确定的函数关系; 当00时，表示X与Y为正相关，r<0时，表示X与Y为负相关。

当a＝0，b≠0时，Y＝bX，| r |＝1，表示 X与Y之间为完全线性相关， X与Y之间存在正比例关系，这与销售百分比法的资产、负债与销售额成正比例

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