多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间1234567影响因素1263267285300305308321影响因素2170172175179182185多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间1234567影响因素1289293311326324334347影响因素2134146149153[ Tag ]
生产费用(万元) 不合格产品数量¥380 180 非线性回归分析¥540 60 0.999172409 93.59004¥680 18¥460 160 0.999172409 93.59004¥560 32 0.000641552 0.577352¥780 65 0.121871911 0.75889¥720 20 1.665432356 12¥880 55 0.959146041 6.9109
生产成本指数预测分析某产品生产资料生产期间 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10产量(万件) 215 225 235 245 255 265 275 285 295 305生产成本(万元) 150 153 156 159 162 165 168 171 174 177产量与生产成本预测生产期间 13 14 15 16目标产量(万件) 341.47 354.48 367.99 382.02目标
销量与利润总额统计表月份 销售量(万件) 利润总额(万元)1 191 413.582 214 4203 254 4334 284 4355 313 4656 334 534SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.847572272R Square 0.718378757Adjusted R Square0.624505009标准误差 28.1163583观测值 5方差分析d
因素分析法基本数据实际数据 预测数据产品单位成本 22 产品产量 1000000直接材料占总成本的百分比 35%产品增长 23%劳动生产力提高 12%直接人工占总成本的百分比 15%生产工人平均工资增长 5%原材料消耗定额降低 6%制造费用占总成本的百分比 21%原材料价格上升 3%制造费用增减 8%因素分析成本项目 成本降低率 预测产量按上年单位22000000直接材料 1.11% 成本计算的
2006年上半年日常费用统计月份 管理费 差旅费 通讯费 交通费 培训费 其他1 12568.50 7800.00 8546.00 11000.00 5000.00 2000.002 15680.80 5600.00 7800.00 11280.00 4600.00 1680.003 9885.80 5380.00 7500.00 10800.00 3800.00 1500.004 11360
历史成本分析法历史数据 高低点法日期 产量 成本 最高产量 12983301月 1029830 360440.5 最低产量 10061072月 1198270 359481 最高成本 454415.53月 1127830 394740.5 最低成本 352137.454月 1298330 454415.5 单位变动成本 0.305月 1006107 352137.45 固定成本 64916.50
生产成本与产量相关性分析表公司名称:华云信息有限公司 单位:元耗费生产成本 产量45220 30051650 49077350 62063125 58035580 24575250 605生产成本与产量相关性系数: 0.9438237611 2 3 4 5 601000020000300004000050000600007000080000900000100200300400500600
生产成本指数预测分析某产品生产资料生产期间 1 2 3 4 5 6 7产量(万件) 200 210 220 230 240 250 260生产成本(万元) 135 138 141 144 147 150 153产量与生产成本预测生产期间 13 14 15 16目标产量(万件) 326.912177340.135687353.894085368.209006目标成本预测(万元) 174.34527
2012年上半年日常费用统计公司名称 华云信息有限公司 单位:月份 管理费 差旅费 通讯费 交通费 培训费1 12724.5 7650 8400 12046 55002 15836.8 5450 7654 12326 51003 10041.8 5230 7354 11846 43004 11516 6050 7034 12346 51005 15696 7150 7004 11846 5700
历史数据时间(年) 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007单价(a)(元) 200 212 230 240 259 260 280宣传费(b)(百万元) 10 12 9 15 25 40 45销售量(y)(百万件) 16 25 33 40 50 60 70模 型销售量(y)= a*x1 + b*x2 + ca b c R20.39 0.49
多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间 1 2 3 4 5 6 7影响因素1 263 267 285 300 305 308 321影响因素2 170 172 175 179 182 185 188生产产量(万件) 135 138 156 163 171 189 198多元线性回归模型分析 预测模型回归模型方程表达式 系数计算结果未来预测值 第1期影响因素预测值1 279Y=A+BX1+C
生产产量预算季度 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 全年预计销售量 850 1100 1400 1300 4650加:预计期末存货 110 140 130 100 480合计 960 1240 1530 1400 5130减:预计期初存货 30 30 30 30 30预计生产量 930 1210 1500 1370 51006 0 0 05 0 0 04 0 0 03 0 0 02 0 0
主营业务利润表年份 月份 主营业务利润2010 1 2010 1 32690.002 2 36007.853 3 31300.234 4 36012.005 5 36212.006 6 33912.002011 1 2011 1 32801.902 2 34992.003 3 38002.004 4 40912.005 5 45778.006 6 42088.002012 1
产品销量预测月份 产品销量 指数平滑预测 标准误差1 31730.002 33370.00 31730.003 30340.15 33370.004 35020.00 30340.155 35220.00 35020.00 3355.1247896 32920.00 35220.00 3220.8170317 31809.75 32920.00 3012.8057818 34000.00 318
销售额预测表格产品销售资料时间 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月季节影响因素 1 2 3 4 5 6 7 8销售额(万元) 45.8 44.5 47.5 53.7 57.4 58.8 65.3 72.3回归分析区域 预测区域回归模型选择 方程表达式 系数计算结果 未来期数 第1期 第2期一元线性模型 2 Y=A+BX A B R2 影响因素 1 2一元指数模型 Y=ABX #REF
主营业务收入趋势分析与预测2012年上半年主营业务收入 2012年下半年主营业务收入预测月份 实际主营业务收入(万元) 月份1 268.95 72 288.5 83 312.68 94 290.2 105 302.56 116 315.33 12主 营 业 务 收 入 趋 势 分 析 与 预 测1 2 3 4 5 62 0 02 5 03 0 03 5 0y = 7 . 1 8 8 6 x
多元线性回归模型预测生产产量生产产量数据时间 1 2 3 4 5 6 7影响因素1 289 293 311 326 324 334 347影响因素2 134 146 149 153 140 159 162生产产量(万件) 160 163 181 188 196 214 223多元线性回归模型分析 预测模型回归模型方程表达式 系数计算结果未来预测值 第1期影响因素预测值1 291Y=A+BX1+C
根据计划产量预测存货量时间 1 2 3 4 5 6 7 8产量 278 282 300 315 320 323 336 343存货量(万件) 117 194 279 369 424 462 543 621多元线性回归模型分析 预测模型回归模型方程表达式 系数计算结果 未来预测值 第1期 第2期Y=A+BX A B R2 计划产量 400 410-1784.3576.929697860.98873
每股收益(元) 每股净资产(元) 国有股比率 流通股每股经营现金流量(元) 资产负债率 价格每股收益(元) 1每股净资产(元) 0.671504 1国有股比率0.344135 0.268745 1流通股 0.171569 -0.02174 0.338221 1每股经营现金流量(元) -0.19358 -0.25907 -0.00303 0.257796 1资产负债率-0.11798 -0.052
产销量与资金变化情况资料公司名称 华云信息有限公司 单位:元年度 产销量(万件) 资金占用量(万元)2007 780 6552008 730 6302009 630 5802010 830 6802011 930 7302012 1030 780高低点法资金需要量预测项目 产销量(万件) 资金占用(万元)产销量高点 1030 780产销量低点 630 580预测方程变量项b 0.50预测方程常数