"Excel财务预测中的数据分析工具：移动平均法实例（2021-2022年）"

域】框中输入一个单元格地址，如“$C$4”。点击【确定】按钮，即可得到 3 期移动平均所做的预测分析，如图 4-4 中的 C4 区域所示。同理，我们可以得到 5 期和 7 期移动平均所做的预测分析，如图 4-4 中的 D4 和 E4 区域所示。 通过图 4-4 中的实例可见，移动平均法是一种简单直观的预测方法，它是一种“滞后”预测方法。即预测值是对过去一段时间（即移动平均期数）内的数据取平均后所得到的，它适用于平稳序列，并且能较好地在时间序列图上反映出数据的走势。移动平均法的主要优点是计算简便，但其缺点也是显而易见的，那就是对于拟合趋势变化比较剧烈的时间序列数据，移动平均法的预测效果并不理想。 4.4.2 指数平滑法指数平滑法适用于数据具有指数增长或指数衰减趋势的场合，其主要特点是对新数据赋予了较高的权重，对旧数据赋予了较低的权重。指数平滑法运用广泛，并且计算简便，所以被各行各业广泛应用。以下通过一个实例来说明指数平滑法的具体应用。【例 4-6】某企业 2000 年 12 个月的销售额如图 4-7 所示，假定这家企业当前正使用 ά=0.3 的指数平滑法进行预测分析，求出 2001 年 1 月至 12 月的销售额预测值。以 ά=0.3 的指数平滑法为例，具体计算步骤如下：图 4-7 指数平滑法实例（1）依次键入 2001 年的 1 月至 12 月的月份标志于 A15:A26 单元格，键入 2000 年的 1 月至 12 月的销售额数据于 B15:B26 单元格。如图 4-8 所示。图 4-8 销售额数据表（2）键入 2001 年 1 月的预测值“=B26”，然后键入 2001 年 2 月的预测值“=ά*B26+(1－ά)*C14”于 C16 单元格。依次类推，得到 2001 年 3 月至 12 月的预测值，如图 4-8 所示。 通过图 4-7 中的实例可见，指数平滑法是一种适用于指数增长或指数衰减趋势的时间序列的预测方法。它具有对新数据赋予较高权重的特点，能够较好地反映出数据的近期变化情况。但是，指数平滑法也存在一定的局限性，例如对于突发事件的干扰较大，对于长期趋势变化明显的数据拟合效果不理想。 4.4.3 回归分析法回归分析方法是将因变量与一个或多个自变量进行函数关系的拟合。回归分析方法在预测问题中应用广泛，它具有对数据的整体拟合、精确度较高等优点。以下通过一个实例来说明回归分析法的具体应用。【例 4-7】某企业历年来的营业收入与广告宣传费用如下表所示。根据这些数据，预测当广告宣传费用为 120 万元时企业的营业收入。表 4-9 历年来的营业收入与广告费用数据表根据表 4-9 的历年来的营业收入与广告费用数据，我们利用 Excel 进行回归分析。步骤如下：（1）首先将表 4-9 中的数据输入 Excel，如图 4-10 所示。图 4-10 历年来的营业收入与广告费用数据表（2）在 Excel 中选中表 4-10 的数据——包括两列数据的标志，点击【插入】菜单中的【散点图】命令，即可得到散点图如图 4-11 所示。图 4-11 历年来的营业收入与广告费用散点图（3）双击散点图上任一数据点，可弹出【散点图系列】对话框如图 4-12 所示。在【趋势线】选项卡中选择“线性”，勾选“显示方程式”和“显示 R² 值”，点击【关闭】按钮，即可得到散点图上的线性方程和 R² 值，如图 4-11 所示。 通过图 4-11 中的实例可见，回归分析法是一种对数据整体拟合效果较好的预测方法。它具有适用范围广泛、精确度较高等优点，能够很好地反映出自变量对因变量的影响程度。但是，回归分析法也存在一些局限性，例如对于非线性关系的数据拟合效果不佳，需要较多的理论基础和参数估计等。 综上所述，利用 Excel 的数据分析工具可以较好地解决财务预测问题。移动平均法、指数平滑法和回归分析法是 Excel 数据分析工具库提供的几种常用的统计观测分析工具，在财务预测中有着广泛的应用。每一种方法都具有其特定的适用范围和局限性，我们在使用时需要根据实际情况进行选择，并结合实例加以说明，以便更好地理解和掌握这些预测方法的使用。希望本专题资料对大家在 Excel 中进行财务预测分析时能够有所帮助。"