移动平均
值
150 140 130 120
1 3 5 7 9 11
数据点
实际值 预测值
结论：由图可知预测值为 145
3、 某市急求电话 112 在过去 24 周的呼叫情况如下表所列。
周
呼叫次数
1
50
2
35
3
25
4
40
5
45
6
35
7
20
8
30
9
35
10
20
11
15
12
35
13
55
14
35
15
25
16
55
C 产品预计平均单位售价=10000*0.9+8000*0.1=9800 元 C 产品预计平均单位变动成本 =4500*0.18+4000*0.54+3000*0.18+4500*0.02+4000*0.06+3000*0.02=3900 元 C 产品预计平均边际利润=300*[9800*(1-20%)-3900]=1182000 元 C 产品预计平均边际利润率=1182000/(300*9800)=40.20%
17
45
18
55
19
40
20
35
21
60
22
75
23
50
24
40
要求：（1）计算对每周呼叫次数的指数平滑预测值，假定一周的预测值是 50 次，第 25 周的
预测次数是多少？平滑系数=0.1;
（2）用平滑系数=0.1;重新预测；
（3）第 25 周实际呼叫次数为 85，哪个预测更为精确？解释所用的误差预测方法。
(Constant)
X
a Dependent Variable: Y
Std. Error
124．15
5.212
.421
.057
Beta .920
t 23.820 7.435
Sig. .000 .000
a Dependent Variable:Y
要求： （1） 写出一元线性回归模型； （2） 显著性水平为0.05，自由度为10时，R临界值0.576；t值为1.81,F值为4.96,试判断该
指数平滑
值
80 60 40 20 0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23
数据点
实际值 预测值
结论：当平滑系数为 0.1 时，第 25 周的预测值为 45 次 4、以上 3 题请用 SPSS 软件重新预测一次，即每一题同时用两种工具做预测。
南京信息工程大学 实验（实习）报告
实验（实习）名称 成本预测与概率预测法 实验（实习）日期 2012.5.31 得分 系 会计 专业 会计 年级 2009 班次 3 姓名 张毅媛
Model
Entered
Removed Method
1
²úÁ¿X(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Y
Model Summary
Model
R
R Square
1
.920(a)
.847
a Predictors: (Constant), X
4500
0.2
4000
0.6 5400000 0.2
8000
0.1
3000
0.2
D 预计 400 25000 0.9 14000 0.2
12000 0.6
22500 0.1
9000
0.2
解：
(1)A 产品预计平均单位售价=7000*0.2+6000*0.7+5000*0.1=6100 元 A 产品预计平均单位变动成本 ==2000*0.04+1800*0.12+1500*0.04+2000*0.14+1800*0.42+1500*0.14+2000*0.02+1800*0.06 +1500*0.02=1780 元 A 产品预计平均边际利润=600*[6100*（1-20%）-1780]=1860000 A 产品预计平均边际利润率=1860000/(600*6100)=50.82%
南京信息工程大学 实验（实习）报告
实验（实习）名称 线性回归预测法 实验（实习）日期 2012.5.31 得分
指导教师 罗娅妮
系 会计 专业 会计 年级 2009 班次 3 姓名 张毅媛 学号 20092312125
1、假定有12个企业的产量与生产费用的资料如下表：
企业编号
产量X
1
40
2
42
3
50
产品名称 产销量
单位售价
单位变动成本
固定成本总额
价格 概率 变动成本 概率 固定成本 概率
A
600
7000
0.2
2000
0.2 5000000 0.8
6000
0.7
1800
0.6
5000
0.11500Βιβλιοθήκη 0.2B400
5000
0.9
1800
0.2
1750
0.6
4000
0.1
1500
0.2
C
300 10000 0.9
（3）R=(U/SSyy)1/2
U=Σ(Y^t-y_ )2
F=(U/m)/(Q/(n-m-1))
Q=Σ(Yt-Y^t)2
2、为了研究香港股市的变化规律，以恒生指数为例，建立回归方程，分析影响股票价格趋
南京信息工程大学 实验（实习）报告
实验（实习）名称 时间序列预测法应用 实验（实习）日期
系
专业
年级
班次
姓名
得分
指导教师 罗娅妮 学号
实验一：时间序列预测法应用
一、实验目的 了解时间序列预测法的基本原理；掌握使用 Excel 与 Spss13.0 工具做预测的方法。 二、工具使用说明 1、 EXCEL 使用
b Dependent Variable: Y
df
Mean Square
1
2527.710
10
45.721
11
F 55.286
Sig. .000(a)
Model
Coefficients(a) Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
B
1
模型能否通得过检验； （3） 充分应用给出的统计资料，列出F，R，t的计算公式并检验统计结果的正确性。
解： (1) y=124.150+421x (2) R2 =0.847,R=0.920 > R 临界值 0.576,
t=7.435 > t 值为 1.81 F=55.286 > F 值为 4.96 所以该模型可以通过检验。
Adjusted R Square .832
Std. Error of the Estimate
6.76170
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
1
Regression
2527.710
Residual
457.206
Total
2984.917
a Predictors: (Constant), X
“数据分析”工具的加载。“数据分析”是“工具”菜单上的命令，如果没有出现在“工 具”菜单上，需要运行“加载宏”程序来加载“分析工具库”来进行，“加载宏”的具 体办法如下： （1） 单击“工具”菜单中“加载宏”命令； （2） 弹出“当前加载宏”列表，从中选定“分析工具库”单击确定； （3） 安装完毕后，可以在“工具”菜单的下拉菜单中看见“数据分析”命令。 2、 SPSS 使用
指数平滑
值
150
140
130
0
120 1 3 5 7 9 11 数据点
实际值 预测值
图表（1） 结论：当平滑系数是 0.3 时，如图表（1）预测值为 141.23
值
值
指数平滑
150 145 140 135 130 125 120
1 3 5 7 9 11 13
图表（2） 结论：当平滑系数是 0.5 时，如图表（2）预测值为 141.47
4
55
5
65
6
78
7
84
8
100
9
116
10
125
11
130
12
140
生产费用Y 130 150 155 140 150 154 165 170 167 180 175 185
用 SPSS 统计软件作一元线性回归分析，得出的结果如下：
Variables Entered/Removed(b)
Variables Variables
指导教师 罗娅妮 学号 20092312125
一、假定某企业上年度生产甲、乙、丙三种产品，预测年度继续生产该三种产品，预期可比 产品成本降低率为 6％。根据企业实际情况，经有关部门初步核算和分析研究，预计本年度 企业各项主要技术经济指标将有如下变动： （1）预计本年度可比产品生产增长 20％ （2）原材料消耗定额降低 1％ （3）原材料价格平均降低 2％ （4）燃料与动力消耗定额降低（价格不变）3％ （5）生产工人劳动生产率提高 10％ （6）生产工人平均工资增加 5％ （7）制造费用中变动性费用增加 20％ （8）废品损失减少 30％ 企业按基年实际单位成本计算的本年度可比产品总成本为 12,000,000.00 元，可比产品各成 本项目的比重为： （1）直接材料 58％； （2）燃料与动力 4％； （3）直接工资 15％； （4）制造费用 21％； 其中变动性费用 14％； （5）废品损失 2％； 根据以上资料测算本年度可比产品成本降低率。 解： 可比成本成本降低率的测算表