• 已知：某企业生产一种产品，20×3年1～12
月份销量资料(单位：吨)如表5—2所示。
月份 1
2
3
4
5
6
7
8
9
1 0
11
1 2
销量 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 3 3 (Qt) 5 3 6 9 4 8 0 7 5 9 2 3
• 要求：按算术平均法预测20×4年1月份的销 售量（计算结果保留两位小数）。
• 已知：仍按例5－2中的销量资料。 • 要求：(1)用自然权数加权平均法预测20×4年1
月的销售量； • (2)利用最后3期销售量按饱和权数加权平均法预
测20×4年1月的销售量。
• 解：(1)在自然权数加权平均法下
Σ（Qt·Wt）＝ 25×1+23×2+26×3+29×4+24×5+28×6+30×7+27×8 +25×9+29×10+32×11
平滑指数法
此法是特殊的加权平 均法
销 预售 （ 测 Q ） 量 指 平 数 滑 际 前销 期 （ 售 实 1指 平 量） 数 滑 测 前销 期售 预
取值0.3～ 0.7之间
【例5－7】趋势外推分析法在销售量预中的应用 ——平滑指数法• 已知：仍按例5－2中的销量资料。 • 要求:（1）用平滑指数法预测20×3年1～12月
(四) 预测分析的方法
(五) 预测分析的内容
• 销售预测 • 利润预测 • 成本预测 • 资金预测
目标二 销售预测 (一) 销售预测的种类和特点
• 推销员判断法 • 综合判断法 • 专家判断法
▲专家个人意见集合法 ▲专家小组法 ▲特尔菲法
【例5－1】特尔菲法的应用
• 已知：某公司准备推出一种新产品，由于该新 产品没有销售记录，公司准备聘请专家共7人， 采用特尔菲法进行预测，连续三次预测结果如 表5—1所示。
+33×12＝2 242
20×4年1月的预测销售量
• = (1n)n(112)1278
2
2
(Q tW t)224228.74(吨 ) W t 78
• (2)在饱和权数加权平均法下 • 期数为3， 令W1=0.2，W2=0.3，W3=0.5 • 20×4年1月的预测销售量
=29×0.2+32×0.3+33×0.5=31.9(吨)
修正的移动平均法按以下公式进行预测：
＝预最测后销m期售的量算术平均销量+趋势值 （5.2.4式）
【例5－5】趋势外推分析法在销售量预测中的应用 ——趋势平均法
• 已知：仍按例5－2中的销量资料，假定销售量的移动期m 为5，趋势平均值s移动期为3，时间序列期数n为12。
• 要求：按趋势平均法预测20×4年1月的销售量。 • 解：依题意计算各期销售量移动平均值、趋势值和趋势值
•
2
=4
• 20×4年1月的预测销售量=28.6+0.80×4=31.8(吨)
加权平均法
权数为自然数
销 预售 测 （ Q 量 ） 某各 期期 销权 售 该数 量 期之 权和 数
权数为饱和权数
预测
销售 （ 量 Q） 某期销 售 该量 期权数
【例5－6】趋势外推分析法在销售量预测中的应用 ——加权平均法
售量(假定m=5)。
• 解：20×4年1月预测销售量
27+2= 5+29+32+33 5
=29.2(吨)
•
但有人认为这样计算的平均值只反映预测期前一期的销售
水平，还应在此基础上，按趋势值进行修正。趋势值b的计算
公式为：
（5.2.3式）
趋 势最 后 移 动 期上 一 个 移 动 值 b的 平 均 值期 的 平 均 值
• 经营预测，是指企业根据现有的经济条件和掌握的历史资 料以及客观事物的内在联系，对生产经营活动的未来发展 趋势和状况进行的预计和测算。
• 管理会计中的预测分析，是指运用专门的方法进行经营预 测的过程。
(二) 预测分析的特点
• 预见性 • 明确性 • 相对性 • 客观性 • 可检验性 • 灵活性
(三) 预测分析的程序
销售量； • （2）预测20×4年1月份的销售量。
(2) 20×4年1月份的预测销售量 =0.3×33+(1-0.3)×28.71=30(吨)
2. 时间序列回归法
（1）未经过修正的回归系数a、b的计算公式：
a= Q-b t
n
b= nQt-tQ
nt2- t2
（2）修正的时间序列回归法
如果按照时间序列的特点对t值进行 修正，使Σt=0，则a、b回归系数的计算 公式简化为：
a= Q n
b= Qt t2
【例5－8】趋势外推分析法在销售量预测中的应用 ——修正的时间序列回归法
• 已知：仍按例5－2中的销量资料。 • 要求：(1)按修正的直线回归法建立销量预测模型； • (2)预测20×4年1月份的销量； • (3)预测20×4年2月份的销量。 • 解：(1)依题意整理和计算有关数据如表5—5所示。
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第五章 预测分析
目标一 预测分析概述 目标二 销售预测 目标三 利润预测 目标四 成本与资金需要量的预测
本章复习思考题
目标一 预测分析概述
(一) 预测分析的意义
• 预测（Forecast）是指用科学的方法预计、推断事物发展 的必然性或可能性的行为，即根据过去和现在预计未来， 由已知推断未知的过程。
• 解：分子＝
25+23+26+29+24+28+30+27+25+29+32+33=331
（吨），分母n=12
331
• 20×4年1月份预测销售量=
=27.58(吨)
12
【例5－3】趋势外推分析法在销售量预测中的应用 ——移动平均法(不考虑趋势值)
• 已知：仍按例5－2中的销量资料。 • 要求：按移动平均法预测20×4年1月的销
公司在此基础上，按最后一次预测的结果，采用算术平 均法确定最终的预测值是1 705件
1 750=2 086+1 686+1 343)/3
(二) 趋势外推分析法的种类及其应用
1. 平均法 ◆算术平均法【例5－2】 ◆移动平均法【例5－3】 ◆趋势平均法 ◆加权平均法 ◆平滑指数法
【例5－2】趋势外推分析法在销售量预测中的应用 ——算术平均法
移动平均值，其结果如表5—3所示。
销 售 量 移 动趋 势 值 移 动 序 基 数 期 值 的 时 期 间 数 序 n列 时 期 数 m2时 期 数 s 212152329
• 第9期销售量移动平均值=28.6 • 第9期趋势值移动平均值=0.80
53
• 基期与预测期的时间间隔 =