收益预测

收益预测收益预测概念收益预测：是指对产品投入市场后做一个初步的收益分析。如根据产品情况、资费情况、支付渠道及你预想的市场情况、推广投入情况，预测将能带来的收益。收益预测的方法主观预测法：1、产品周期法一方面要了解本企业产品的生命周期；另一方面要参考市场上类似资产的周期情况。2、综合调整法（1）设计收益预测表。（2）按收益预测表的主要项目逐项分析预期年度内可能出现的变化因素（3）分析各影响因素对收益预测表中各个项目的影响，采取一定的方法，计算出各项目的预测值。（4）将各个项目的预测值汇总，得出预测的收益值。3、现代统计法这是将现代统计预测科学的科学理论和方法，运用于企业未来收益的预测而产生的方法。客观预测法：如利用时间顺序排列的一组数据来预测未来收益趋势的时间序列法等。•1、一般假设（1）公司所在地及中国的社会经济环境不产生大的变更，所遵循的国家现行法律、法规、制度及社会政治和经济政策与现时无重大变化；（2）针对评估基准日资产的实际状况，假设企业持续经营；（3）假设公司的经营者是负责的，且公司管理层有能力担当其职务；（4）除非另有说明，假设公司完全遵守所有有关的法律和法规；（5）假设公司提供的历年财务资料所采取的会计政策和编写此份报告时所采用的会计政策在重要方面基本一致。•2、特殊假设（1）假设公司在现有的管理方式和管理水平的基础上，经营范围、方式与现时方向保持一致；（2）假设其资产使用效率得到有效发挥。（3）有关信贷利率、汇率、赋税基准及税率，政策性征收费用等不发生重大变化；（4）消费市场需求将保持一定同幅度增长；（5）假设折现年限内将不会遇到重大的销售货款回收方面的问题（即坏账情况）；（6）无其他人力不可抗拒因素及不可预见因素对企业造成重大不利影响。收益预测基础工作1、确定预测对象预测对象即预测的具体要素。销售收入的预测对象主要有销售数量、销售结构和销售单价等。由于预测对象不同，其所需资料以及运用的具体方法也不尽相同。因此，为使预测工作能够有效进行，首先需确定预测对象。2、明确预测时间预测时间包括实施预测的时间和预测期涵盖的时间两个方面。一般而言，实施预测的时间通常应安排在编制销售计划之前，以便能为计划编制提供依据。预测期涵盖时间则需根据预测目的确定，若预测的目的在于编制年度计划和年度盈余预测，则预测期的涵盖时间通常为一年；若预测的目的在于评估企业销售的发展趋势，则预测期的涵盖时间应相对较长，如3年、5年等。此外，在确定预测期的涵盖期间时，还应考虑环境的稳定性和资料的充分性。若环境稳定、资料充分，则涵盖期间可相对较多，反之则不宜太多，以确保预测的相对准确性和可靠性。3、搜集相关资料销售收入预测的相关资料包括:(1)历史资料，即企业的历史产量、销量、结构、价格等。(2)潜力资料，主要包括且的内部能力及外部企业开拓能力两个方面。(3)环境变化预测资料，包括企业内部环境的变化预测和外部市场环境的变化预测两个方面。企业收益预测包括哪些部分？其中哪个部分是收益预测的重点？收益预测应该包括营业收益预测、投资收益预测、补贴收入预测和营业外收支预测等内容。其中营业收益在收益总额中所占比重最大，因而营业收益预测应是收益预测的重点。通过收益预测可以确定企业的目标收益，那么请问什么是目标收益？企业收益的主要组成部分是主营业务收益，因而请问预测主营业务收益的步骤包括哪几步？目标收益是企业在计划期经过努力能够达到的收益水平，是企业计划期生产经营活动综合经济效益的集中表现。主营业务收益预测的具体步骤包括：①提出计划期收益目标的理想数额。②采用科学的方法测算计划期可能实现的目标收益数额。③将计划收益目标的理想数额与可能实现数额进行比较，最后确定目标收益数额。收益预测的方法测算计划期可能实现的目标利润数额是利润预测的核心步骤，其中常用的测算方法有比例计算法、量本利分析法、因素分析法。（1）比例计算法：根据收益同有关财务指标的比例关系来测算计划期目标利润数额的方法。常用的比例关系有销售利润率、成本利润率等。①销售收益率法，是指收益与主营业务净收入的比值，其中主营业务净收入是扣除销售折扣与折让后的收入。其计算公式为：主营业务目标利润＝计划期预计主营业务净收入×上年销售收益率•预售模式提交定金•提前降价让买家加入购物车•红包活动商业理解从字面上来看，收益预测主要取决于两个因素：一个是收入，另一个是成本费用。只要我们运用合理的方法对影响收益的各个因素进行分析，就能确定企业可能实现的收益。大数据背景下的收益预测已经必不可少了，有效的商业理解能够为企业带来更好的效益，减少企业风险。但是企业未来收益的预测方法的选择需根据企业的特点、产品特征、收益的特点和发展趋势，选择恰当的预测方法。在实际工作中，也可以将几种方法结合起来使用，或分别使用、互相印证。数据准备我们以本次双十一某宝的某米收益预测做假设:数据表1数据表3/4造变量：基本思想是客户的购买行为和习惯的有关系，在这个数据挖掘的过程中体现在客户购买的金额、数量、种类，也就是衍生变量指标变量获取从业务系统中取出的数据都是根据业务的需要考虑设计的,但往往不能达到取得良好数据挖掘结果的目的.这时需要对数据进行各种变换或者生成相关的衍生变量。预处理•数据预处理主要包括:数据清理，数据集成，数据变换，数据规约等4个基本的功能1）数据清理数据清理要去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据和清洗脏数据，空缺值，识别删除孤立点等。2)数据集成实体识别问题：在数据集成时候，来自多个数据源的现实世界的实体有时并不一定是匹配的，冗余问题：数据集成往往导致数据冗余，如同一属性多次出现，统一属性命名不一致等，对于属性间冗余可以用先关分析检测到，然后删除。3）数据变换数据变换主要是找到数据的特征表示，用维变换或转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式，4）规约：是指将元组按语义层次结构合并归约、集成数据变换、清理建立模型回归预测•回归预测法是指根据预测的相关性原则，找出影响预测目标的各因素，并用数学方法找出这些因素与预测目标之间的函数关系的近似表达，再利用样本数据对其模型估计参数及对模型进行误差检验，一旦模型确定，就可利用模型，根据因素的变化值进行预测。•依据相关关系中自变量的个数不同分类，可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。•依据自变量和因变量之间的相关关系不同，可分为线性回归预测和非线性回归预测回归分析的主要内容为•①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。•②对这些关系式的可信程度进行检验。•③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。•④利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便•回归分析研究的主要问题是：•（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；•（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；•（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；•（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制步骤•确定变量明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素收益——因变量•建立预测模型依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。•进行相关分析回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。•计算预测误差回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。•确定预测值利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。•R平方就是拟合优度指标，代表了回归平方和（方差分析表中的5.633E22）占总平方和（方差分析表中的2.410E13）的比例，也称为决定系数。线性回归中的参数和常数项的估计值（31162.22）回归系数为1801.422线性回归的参数标准误差为153.518，标准化回归系数0.875，回归系数t检验的td统计量的观察值11.734，t检验的概率p值为0.000（小于0.05）我们认为回归方程有显著意义，y=1801.422+153.518x•Y=1267.936+141.473x加权最小二乘分析•分析结果是指的是自变量对因变量的影响，（小于0.05影响显著）回归方程的拟合优度检验、回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验通过我们的建模分析得到的模型我们能够预测我们的收益；•回归分析预测法是一类比较经典，也比较实用的预测方法。正是由于它经典，因此也就成熟，再加上比较容易理解，运用也就比较广泛。相比之下，其中的线性回归预测法和非线性回归预测法的运用更广些。在实际使用过程中，如果在选择具体的方法和模型时能对数据作较为详细的分析，对散点图的观察分析也能仔细一点的话，预测结果也就会比较令人满意的。谢谢观赏WPSOfficeMakePresentationmuchmorefun@WPS官方微博@kingsoftwps