回归分析在公司财务分析与预测中的应用论文

回归分析在财务数据分析的应用

财务数据主要是在会计报表中体现，会计报表是单位会计信息的主要来源，会计数据的质量直接导致着会计信息的品质，所以，数据控制的作用是很重要的。【1】一般来说，数据控制应注意以下几方面：（１）会计数据的类别、形式和内容必须符合我国会计法、会计要求和有关会计体系的规定；（２）报表的编写必须以审查后的账本记录作为依靠，而且做到数字精准，内容一致；（３）按时、按点编写规定的表格；（４）送达及时，给有关的管理者提供正准确的信息。【2】

一、新会计准则对于财务数据的影响

新的会计标准扩大了资产减收的范围,除了应该收取账款、预存、短期的效益、长期的效益、委托第三方、固定财产、在建的工程以及无形资产之外,扩大了投资性的房地产、消耗性生物的资产、监理合同的形成的资产、金融资产以及为探明石油矿区，天然气矿区权益等一系列的资产。【3】新标准中明确标准,预存、建造合同的形成的资产、消耗性生物财产和金融财产减收的准备，在影响资产减收的因素消失后回来,算是当期的损益。财产已经提前减值损失,一旦确认之后就不可以收回,只允许在资产处理时再进行会计处置。这就帮助公司内部控制增加了筹码。对单位来说,因为固定资产的金额相对来说比较大,新的标准规定,单位应该至少每年的年末对固定财产的使用寿命、折旧策略以及估计净残值进行审核,并且可以按照实际情况进行自我调整。所以,管理人员可以依据自己的职业技能对固定财产折旧策略、使用寿命、净残值等一系列进行区分和判断,这些区分和判断都直接的影响到单位当时以及未来发展一定期间的收益,促进了公司内部控制提在一定程度上的发展。我国很多企业在开展财务工作时，更多是在问题出现之后进行整改，虽然有效的整改能够强化财务水平，也是财务工作的一项重要组成部分，但是在财务中的事前预防和事中控制确很少有企业能够做到。对软件资源的财务不够重视，只对硬件资源进行了有效控制，而人力资源、信息管理等做到不到位。财务相关职责未进行有效划分，没有一套全面细致的奖惩方案。审核是利用记录和记录之间的互补关系，包括记录和具体物品之间的相对应的关系，对单位财务活动进行的管理，包括账实、账证、账表及表表之间的核可以利用会计准则制定的滞后性对会计事项做出对自身有利的估计或判断。

回归分析方法在经济预测中的应用分析

经济预测一直是经济学领域的热门议题，对于决策者和投资者来说，准确预测市场的发展趋势至关重要。而回归分析作为经济学中常用的统计学方法之一，在经济预测中具有广泛的应用。

众所周知，经济是一个复杂而多变的系统，受到许多因素的影响。回归分析通过建立数学模型，将因变量与自变量之间的关系进行量化，并通过统计方法对数据进行拟合，从而推断出它们的相关性。在经济预测中，回归分析在以下几个方面发挥着重要作用。

首先，回归分析可以帮助我们理解经济变量之间的关系。经济变量之间可能存在着复杂的相互作用和影响。通过回归分析，我们可以找到各个变量之间的函数关系，了解其中的规律和趋势。例如，我们可以通过回归分析来研究货币供应量与通货膨胀率之间的关系，从而预测未来的通货膨胀水平。

其次，回归分析可以用来预测未来的经济变量。通过建立一个合适的回归模型，我们可以根据已有的数据来预测未来的经济变量。这在制定政策和做出投资决策时非常有帮助。例如，通过回归模型，我们可以预测房地产市场的走势，进而指导房地产开发商和投资者做出合适的决策。

而回归分析方法的有效性则往往依赖于数据的质量和模型的选择。首先，数据的质量对回归分析的结果有着重要的影响。缺乏准确和可靠的数据会导致分析的结果缺乏说服力。因此，我们需要确保数据的真实性和完整性，并尽可能使用长时间序列的数据进行分析，从而增加模型的稳定性和可靠性。

其次，模型的选择也是回归分析中的重要一环。在经济预测中，我们需要根据具体情况选择适合的回归模型。通常，我们可以选择线性回归模型、多元回归模型或时间序列回归模型等。合适的模型选择能够提高分析的准确性和可靠性，从而增加对未来变量的预测能力。

此外，回归分析还能应用于经济政策的评估。政府决策制定者需要评估已经实施的经济政策的效果，这时回归分析可以提供一种有效的方法。通过建立一个回归模型，我们可以将政策变量与经济变量进行相关性分析，并评估政策对经济的影响。例如，我们可以通过回归分析来探讨财政政策对经济增长的影响，从而为政府提供制定财政政策的建议。

ｌ　：ｌｌ缀　济　理　论旧　题　。　ｌ　１　

试论回归分析预测法在经济预测中的应用　

景滨杰　

（山西经济管理干部学院，山西太原０３００２４）　

【摘　要】回归分析预测法是常用的经济预测方法之一，它是在观察和分析经济发展的历史和现状的基础上，按照　

一定的方式建立反映其关系的数学模型，然后根据自变量在未来的变化来计算预测变量的变化，从而对未来的经济发展　

趋势进行预测。其关键是建立回９－３模型，并进行相关分析和结果预测。　

【关键词】济预测；回归分析；模型；应用　

【中图分类号】Ｆ２２４．９　【文献标识码】Ａ　【文章编号】１００４—２７６８（２００６）０３—００１７—０２　

预测作为一门实用学科，它所研究的内容就是如何对未来　

事物的发展进行科学的估计。所谓科学预测，就是根据一定事　

物的运动和变化规律。用科学的方法和手段对该事物的发展趋　

势和未来状态进行估量，做出定性或定量的评价。预测的应用　

范围很广，在这里我们把它缩小到经济范围内。　

所谓经济预测，就是指人们根据对客观经济发展事物及规　

律的认识，在观察和分析经济发展过程的历史与现状的基础　

上，对未来的经济发展趋势做出合理的判断和估计。以个别经　

济单位生产经营发展的前景作为考察对象，研究其各项有关指　

标之间的联系和发展变化状况的，则属于微观经济预测，如对　

工业企业所生产的具体商品的生产量、需求量和市场占有率的　

预测等。微观经济预测，是企业制定生产经营决策以及编制和　

检查计划的依据。　

经济预测的方法大体可分为两大类：一类是定性分析法　

（叉称经验判断法）。它是人们通过对事物的性质、特点和已占　

有情况的分析，依靠主观判断和逻辑分来析预测事物未来发展　

状况的，其结果只是定性描述和大体估计。常用的定性预测方　

法有：市场调查预测法、专家评估法、主观概率法等。另一类是　

定量分析法（又称分析计算法），它是人们利用已占有的基础数　

据资料，通过建立数学模型进行计算来预测事物未来发展状况　

回归分析在武警经费规模预测中的应用

摘要：武警经费和国防费一样是军费的重要组成部分。然而，对武警经费的研究，一直以来未引起学术界足够的关注。本文以武警经费规模及其影响因素作为研究对象，通过对新世纪以来武警经费规模和其可能影响因素的数据的统计分析，建立广义多元线性回归模型，研究武警经费规模与各影响因素的关系，为武警经费规模的预测和确定提供理论和数据参考，对促进武警部队现代化建设和更好履行职能使命，具有一定的理论和现实意义。

关键词：武警经费；影响因素；回归分析；公共安全支出；预测

1 引言

多年来，学术界对武警经费的研究取得了很大的进展。诸多学者对了武警经费规模及其影响因素进行了深入研究，笔者需要提到与本课题研究接近的两篇文献，一篇来自薛进波对武警经费需求规模影响因素的实证研究，该研究通过建立简单的计量经济学模型，对1998-2006九年间的武警经费数据进行分析，得出如下结论：（1）武警经费中的中央财政拨款部分与GDP和国家财政支出存在显著相关关系（偏相关系数分别达到0.972和0.989），武警地方保障性经费部分与地方财政开支大小有显著相关关系；（2）武警经费规模与国防费和平均薪酬存在显著相关关系（偏相关系数分别达到0.983和0.985）；（3）与处突兵力投放这一变量不相关。另一篇是陈琳武警经费规模及其影响因素的实证分析，该研究利用计量经济学的分析方法，得出了武警经费规模对于国家财政支出的静态模型和对于上年度武警经费规模及国家财政支出的滞后动态模型。本文的研究在一定程度上参考了这两个研究的变量设置和研究方法，在本研究过程中我们将针对新世纪新阶段（2000年以来）武警经费规模的数据特点进行实证分析。

2 模型的选定

新世纪以来，随着武警部队现代化建设进程和新职能使命的履行以及我国经济实力的增强，武警经费规模也相应增长。武警部队担负维护社会稳定的任务，武警部队建设与社会稳定和公共安全息息相关，我们将国家公共安全支出选作武警经费规模我影响变量之一，根据前人研究的经验，我们还选择了国民收入、国防支出、财政支出和人均收入作为影响变量。表格（一）(单位：亿元)