因果预测分析法是通过建立有相应因果关系的预测数学模型,运用数学模型确定预测期销售量及销售额的方法,它是利用事物发展的因果关系来推测事物发展趋势。因果预测分析法的前提是需要根据所历史资料,找出所要预测的变量与其相关变量之间的依存关系,来建立相应的因果预测的数学模型。
注意:因果预测最常用的分析法有直线回归分析法、多元线性回归分析法和非线性回归分析法。在此只介绍直线回归法。
直线回归法也称为一元回归法。它假设在散布图中有一条y=a+bx的直线,这条直线代表各期成本的平均水平,计算能代表平均成本水平的直线截距和斜率,以其作为固定成本和单位变动成本的一种成本分解方法。这一直线方程也被称为回归方程。在预测计划期销售量时,以y代表销售量,x代表时间。回归系数a、b的计算公式如下:
在上述公式中,由于自变量即时间(x)的值单调递增,形成等差数列,因而可以利用这一特点对时间值进行修正,使 =0,以便简化回归系数的计算。具体处理方法为:若n为奇数,将0置于预测基础期最中央的一期,并将x的间隔期定为1(即:…,-3,-2,-1,0,1,2,3,…);若n为偶数,则将-1和1置于预测基础期最中央的上下两期,并将x的间隔期定为2(即:…,-5,-3,-1,0,1,3,5,…)。这时,回归系数的计算公式可简化为:
实例3.5:
沿用实例3.1的资料。使用直线回归法预测和顺制衣厂7月份的销售量。先根据前述资料编制计算表,如表3.3所示:
表3.3 预测销售量计算表
月份t x y xy x2
1 -5 220 -1100 25
2 -3 240 -720 9
3 -1 250 -250 1
4 1 260 260 1
5 3 270 810 9
6 5 230 1150 25
合计 0 1470 150 70
根据计算表的数值,带入计算公式:
= =245
= =2.143
所以,和顺制衣厂7月份的销售量为:
y=a+bx=245+(2.143×7)=260(条)


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