财务趋势分析

第三节　财务趋势分析

趋势分析法又称时间序列分析法，是通过比较企业连续数期的会计报表，运用动态数值表现各个时期的变化，揭示其发展趋势与规律的分析方法。企业的经济现象是复杂的，受多方面因素变化的影响，如果只从某一时期或某一时点，将很难看清它的发展趋势和规律，因此必须把连续数期的数据按时期或时点的先后顺序整理为时间数列，运用统计学时间数列分析的方法，建立预测模型，对现象进行发展趋势的预测和分析，从而认识现象在较长时期内的变化规律。趋势分析法所采用的具体数学方法有多种，如算数平均法、加权平均法、移动加权平均法、平滑指数法等。

一、算术平均法

算术平均法是根据过去若干期的某一指标的实际发生数据的算术平均数，作为计划期这一指标的预计数的预测方法。通过计算平均数，剔除了偶发因素的影响。式（3－24）为其计算公式。

计划期预计数＝各期实际数之和÷期数（3－24）

【例3－20】 某公司上半年产品销售量历史资料如表3－1所示。要求：预测该公司7月份的产品销售量。

表3－1 某公司上半年产品销量

7月份预计销售量＝（1 000＋1 200＋1 100＋1 250＋1 230＋1 300）件÷6

＝1 180件

这种方法的优点是计算简单，缺点是没有考虑时间序列的变动趋势，即无法体现近期变动趋势对预测期的影响程度，因而预测值与实际销售量将会产生较大误差，所以只适用于预测销售量较稳定的产品。

二、移动加权平均法

移动加权平均法是先按照过去若干期指标值距离计划期的远近分别设置不同的权重值，然后以各期指标值的加权平均值作为计划期指标值的预测数据的一种预测方法。采用本法之后，由于一般近期权重值较大，远期权重值较小，因此可克服算术平均法的缺点。所谓的“移动”，是指所采用的历史资料需随时间的推移而往后移动。例如，预测7月份的指标值，采用4、5、6月份的指标值资料计算得出；预测8月份的指标值，就采用5、6、7月份的指标值资料计算得出，以此类推。为计算方便，一般令总权重值之和为1。例3－21所取观测值为3个月时，其权重值可以按照距离预测月份的远近分别设定为0．2、0．3、0．5，这样，它们的权重值之和等于1。

【例3－21】 承例3－20，根据4、5、6月份的资料，用移动加权平均法预测7月份的销售量。

移动加权平均法考虑近期销售量的发展趋势，而且按照预测期的远近分别设置权重值，消除了各个月份销售差异的平均化，所以预测结果的准确性大大提高了。

三、平滑指数法平滑指数法是在预测某一财务指标的未来趋势值的过程中，导入平滑指数计算预测值的

分析方法。平滑指数的实质是一个带有经验值的加权因子，取值范围一般在0．3与0．7之间。

式（3－25）为其计算公式。

某指标的下期预测值＝平滑指数×某指标本期实际值＋（1－平滑指数）×某指标本期预测值（3－25）

【例3－22】 承例3－20，公司上半年6月份的实际销售量为1 300件，假设之前利用移动加权平均法预测6月份销量为1 210件，取平滑系数为0．4。

要求：采用平滑指数法预测7月份的销售量。

平滑指数法可以消除实际销售中所包含的偶然因素的影响，但是平滑指数的确定难免带有一定的主观因素。平滑指数越大，则近期实际数对预测结果的影响就越大；反之，平滑指数越小，则近期实际数对预测结果的影响就越小。因此，可以选取较大的平滑指数以凸显近期实际数对预测值的影响，或者选取较小的平滑指数，以凸显指标值的长期变动趋势。