财务预测的方法

二、财务预测的方法

按预测的性质，财务预测的方法一般可分为定性分析法和定量测算法两大类，每一类方法中又都包含许多具体方法。媒介产业的财务预测要符合财务预测的基本要求：所取得的资料要真实、有时效，采用的方法要科学、合理，预测结果要正确、可靠。媒介产业的产品不同于一般企业批量生产的产品，不同的媒介其产品也有很大差异，有些媒介产品的收入、费用、资产、负债与销售收入不是稳定的百分比关系。在进行财务预测时，要考虑媒介产业的不同特点，采用适合的财务预测方法。

（一）定性预测

定性预测是通过判断事物所具有的各种因素、属性进行预测的方法，它是建立在预测人员的经验判断、逻辑思维和逻辑推理基础之上的，主要特点是利用直观的材料，依靠个人经验的综合分析，对事物未来状况进行预测。经常采用的定性预测方法有专家会议法、“德尔菲”法、类推法、访问、现场观察、座谈等方法。定性预测方法优点是方法简单，易被理解，适用于有转折点而资料不全的预测，有利于发挥专家的能动性和洞察力，费用较低；缺点是数量概念差，易受心理情绪影响、受主观认识制约，缺乏严格论证。在因为客观数据不足或缺乏定量预测能力的情况之外，通常都把定性预测作为辅助方法与定量预测方法结合起来使用。

1．专家意见法

专家意见法是根据财务预测的目的和要求，向有关专家提供一定的背景资料，请他们就财务未来的发展变化做出判断，提出量的估计。适用于无历史资料或资料不全，难以进行量的分析，或需进行质的分析的预测。基本采用以下两种形式：

（1）专家会议法。即邀请有关方面的专家，通过会议的形式，对企业的生产经营或某个产品或其发展前景做出评价，并在专家们分析判断的基础上，综合专家们的意见，对企业或产品的市场需求及其发展趋势做出量的预测。适用于难以进行量的分析的预测。

（2）专家小组法。又称“德尔菲”法，这是一种向专家小组成员进行匿名、函询方式调查，经多轮分发、反馈综合整理，对结果进行统计处理分析，作出预测的方法。是充分发挥专家的知识、经验和分析判断能力，在对过去发生的事件和历史信息资料进行分析综合的基础上，对未来的发展做出判断的一种预测方法。一般来说，专家把预测值邮寄或送到组织者手中，由组织者将他们的意见分类统计、归纳，不带任何倾向地将结果反馈给各位专家，供他们作进一步的分析判断，提出新的估计，汇总各人的看法后再返还给他们。整个预测过程中，参加者不相互碰面，他们可以在不受别人影响和干涉的情况下，客观地分析手中的数据。这样反复几次（每一轮循环以1周或10天左右为宜），答案就会趋于一致。这种方法缺点是主要凭主观判断，缺乏一定客观标准，轮番函询时间较长。适用于缺乏历史资料的中、长期预测。

2．类推法

类推法是遵循类推性原理，把预测目标同其他类似事物加以对比分析，来推断其未来发展趋向与可能水平的预测方法。类推法包括由点推算面、由局部类推整体、由国外推算国内、同类产品的发展趋向类推等。一般适用于开拓市场、预测潜在购买力和需求量以及预测增长期的商品销售等。它适于中、长期预测。

（二）定量预测

定量预测是通过分析事物各项因素、属性的数量关系进行预测的方法。它是在一定的理论基础上，利用大量的历史统计数据，找出其内在规律，运用数学方法建立有关的数学模型，对事物未来的发展趋势、增减速度以及可能达到的发展水平做出数量预测。定量预测以数学模型来表达基本规律，定量预测的预测精度和可靠性，很大程度上取决于数据的准确性和方法的科学性。定量预测的方法很多，应用比较广泛的有时间序列预测法（包括算术平均法、加权平均法、移动平均法、指数平滑法、最小二乘法等）、相关因素预测法（包括一元线性回归法、多元线性回归法等）、概率分析预测法（主要指马尔柯夫预测法），等等。定量预测方法的优点是既给出质的解释，也给出量的描述，预测较准确，并能指明误差范围，可进行复杂对象的预测；缺点是对预测人员要求较高，需要完整可靠的数据，不适用于有转折点的预测。上述两类方法并不是相互孤立的，在进行财务预测时，经常要综合运用。

1．时间序列预测法

又称外推法或历史延伸法，是指将过去的历史资料和数据，按时间顺序排列起来构成一组数字序列，根据其动向，预测未来趋势。时间序列分析法的特点是，假定影响未来市场需求和销售量的各种因素与过去的影响因素大体相似，并且产品的需求形态有一定的规律。只要将时间序列的倾向性进行统计分析，加以延伸，便可以推测出市场需求的变化趋势，从而做出预测。时间序列分析法主要是要消除对市场需求动态起辅助性和临时性作用的偶然性因素的影响。这种方法简单易行，应用较为普遍，适用于短期、近期预测或中期预测。经常使用的时间序列预测分析法有简单平均法、平滑预测法、趋势延伸预测法和季节指数预测法等。

（1）简单平均法。是用一定观察期时间序列的数据求得平均数，以平均数为基础确定预测的方法。如果产品的需求形态近似于平均形态或产品处于成熟期，可用此法进行预测。简单平均法没有考虑市场的变化趋势，只宜用于短期预测。最常用的有算术平均法、加权平均法。

设观察变量有n个观察值x₁，x₂，…，x_n，代表预测值

w₁，w₂，…，w_n为权数

（2）平滑预测法。是指借助平滑技术消除时间序列中高低突变数值，得出一个趋势数列，据以对未来发展趋势的可能水平做出估计。常采用的平滑法有移动平均预测法、指数平滑预测法。

2．相关因素预测法

又称因果分析预测法，就是利用事物之间的因果关系，基于必要的历史数据，把预测对象看做是结果，并根据有关的财务因素的变化来推测预测对象的变化。即根据事物变化的原因，预测事物变化的结果。原因和结果是客观事物普遍联系和相互作用的一种重要表现形式，这种方法从事物所固有的这种因果关系出发，由原因推导出结果，或者由结果探究其原因的分析方法。这种预测方法比较科学、比较合理，但需要大量的历史数据。包括一元线性回归分析、多元线性回归分析和一元非线性回归分析。

（1）一元线性回归分析预测法。指将一个变量随另一个变量变化看成线性关系，通过统计数据来定量分析自变量变化而导致作为预测值的因变量的变化。在预测中，如果预测目标可随某种经济现象x变化而变化，且呈线性关系，则预测模型为：y＝a＋bx＋e（x代表自变量，是所选定预测量的相关量；y代表因变量，是要预测的量；a和b代表回归系数；e代表随机误差）。

（2）多元线性回归分析预测法。指自变量是两个或以上，各个自变量与因变量之间呈线性关系时，采用的预测方法。预测模型为：y＝a＋b₁x₁＋b₂x₂＋b₃x₃＋…＋b_kx_k（x₁，x₂，…，x_k代表自变量，y代表因变量，a是常数项，b₁，b₂，b₃，…，b_k代表回归系数）。

（3）非线性回归分析预测法。指因果关系为非线性时，要将非线性的函数模型数学变量转换，变成线性方程，再利用最小二乘法计算回归线性方程的参数。

马尔可夫预测法。马尔可夫过程是一类典型的随机过程，它起源于马尔可夫（A．A．Markov）对连成链的实验序列的研究，其特点是当随机过程在时刻t₀所处的状态为已知的条件下，过程在时刻t（t＞t₀）所处的状态与过程在t₀时刻之前的状态无关，这个特性称为无后效性。马尔可夫过程作为随机过程的一个重要分支，在许多领域都有广泛的应用。它可以通过分析一个或几个变量当前的运动状态来预测未来的运动情况。