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销售收入预测(企业销售收入预测分析)

销售收入预测可以做到这一点?

销售预测是财务预测的起点,我们往往需要先确定销售收入,再确定销售成本和费用,然后估算需要增加的经营资产,以及同时产生的业务复制,或者加上长期的资金投入等等。

而销售预测是一件比较困难的事,往往不是财务一个职能部门可以做好,需要多个部门的共同协作。

销售预测涉及许多关键因素,这些因素因公司而异。比如大型制造企业,可以依据正在履行和新签订的订单来对未来几年的收入进行预测,成长期的互联网企业可以依据公司收入增长历史数据,结合行业增长情况进行预测等,本文告诉你如何利用历史数据预测收入。

根据历史多年的数据,预测收入常用的方法有指数平滑、移动加权、线性回归,等。今天给大家讲讲历史数据线性回归预测收入的方法。

首先,我们来了解一下线性回归方法,这是一种确定两个或多个变量之间定量关系的统计分析方法。简单可以理解为从多个变量数据中寻找数据之间的关系.

公式的表达式为:Y=aX+b。

看到这个公式,相信大家都很熟悉。它常用于财务管理中的许多计算,如量本利分析及其相应的混合成本分解、资本资产定价模型的Beltas计算等。

公式中的x是自变量;y是因变量,会伴随X的变动而变动;a可以理解为斜率;b是截距

线性回归还设计了一个重要名词,他就是相关系数R。R介于-1到1之间,当R为正数,表示正相关,即Y伴随X的变动为同一个方向,比如X越大,Y就越大,R为负数表示负相关。R的绝对值越大,表示相关程度越强,越小表示越弱,后文也会涉及到他的计算。

案例:已知2004-2016年各年收入,求利用线性回归法计算2017年收入预测数值。

方法1:利用函数LINEST和INTSRCEPT分别计算公式中的a和b,进而用Y=aX+b计算出因变量Y(收入)

LINEST函数包含四个参数,参数1为y值历史区域,参数2为x值历史区域,正常情况下参数3和参数4可能不输入。

函数INTSRCEPT还包含两个参数,参数1是y值历史区域,参数2是x值历史区域。

计算A和B后,用Y=aX b得到2017 (14)的线性回归值,如下图所示。

方法2,直接通过函数TREND计算出Y值。

函数TREND可以直接返回线性回归的y值。有四个参数:参数1:历史数据的Y值,参数2:历史数据的X值,参数3:预测数据的X值,参数4:强制B为0,可以忽略。

方法3:利用图表趋势线,直接显示公式和相关系数。

选中历史数据,插入折线图或者柱形图等图表,然后在图表中添加趋势线,勾选显示公式即可.

我们还可以同时检查和显示R的平方值,得到相关系数。我们看到2004年到2016年得出的相关系数为0.9489,说明目前状态下,年份的增长和收入的增长是强正相关,企业目前处于稳定的增长期。

关键字

利用线性回归对收入进行预测参考的重要性因公司而异,因为收入和年份增长的没有“天然”的相关性。

什么是“自然”相关性?比如工厂电费和工厂产量,电话费和公司通话时间等。电费和电话费虽然也受多种因素影响,但产量是电费的主要影响因素,且大部分稳定正相关,公司电话费与座机通话时间相同。

但是年份的增长和收入的相关性是不稳定的,大多数企业都有成长期、成熟期和衰退期。同时,在成长期,会有一个较强的正相关,伴随时间的推进,收入持续扩大,成熟期相关性逐步减弱,但到了衰退期用线性回归,可能计算出来收入和年份增长会出现负相关关。"s收入受多种因素影响,时间只是一个维度。

故线性回归计算出的预测,仅仅可以作为一个参考的依据。对收入进行预测的时候,可以依据公司实际情况,列出多个可能会对收入产生影响的因素,一次对他们确定一个权重,分别进行计算,最后进行加权,应该会更具有一个参考性。

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