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            報考指南

            高級會計師《高會實務》考試知識點

            時間:2025-05-26 12:42:33 報考指南 我要投稿

            2016年高級會計師《高會實務》考試知識點

              預測與年度經營目標

            2016年高級會計師《高會實務》考試知識點

              一、預測技術

              企業要做好未來的規劃工作,正確確定年度的經營目標(如下個年度的銷售額等),就必須對未來的經濟狀況、市場環境、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)時問序列分析

              時間序列是一段時問間隔內所記錄的一連串變量的數值。

              (三)指數平滑法

              指數平滑法,實質上是一種加權平均法,是以事先確定的平滑指數a及(1一a)作為權重進行加權計算計算。公式如下:

              Ft+1= aYt十(1一a) Ft

              其中:t一當前期間,Ft+1一第t+l期間的預測值,Yt一第t期間的實際值, Ft一第t期間預測值,a一平滑指數

              (四)學習曲線模型

              學習曲線理論(1earning curve theory)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效率的最大化。隨著任務的不斷重復,人們的 經驗和自信逐漸增加,最終會導致更高效和快速的生產,單位產品生產所用時間 會逐漸減少。但不會無休止地減少,學習過程最終會停止,從此效率無法繼續提升,停留在一個穩定狀態。

              學習曲線模型的計算公式為

              Y= axb =ax㏒LR/㏒2

              其中:a為首件產品手工工時;x為到目前為止總產量;

              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 導出結果的預期值。其計算公式如下:

              期望值=∑事件結果×結果對應的概率

              (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重要,是企業利潤預測和規劃中經常使用的一種方法。

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

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