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CMA重要知識點:預測技術—回歸分析

來源:會計網(wǎng) 發(fā)布:2022-03-20 15:57:57

CMA考生需要通讀教材,全面掌握CMA知識,然而教材知識過于復雜,無法闡明重點,所以需要重點總結(jié),會計網(wǎng)為考生總結(jié)了預測技術中回歸分析的知識點。

CMA重要知識點之預測技術—回歸分析

回歸分析用于預測兩個或多個變量之間的直線關系,根據(jù)自變量的數(shù)量,可以分為單一回歸變量分析(簡單回歸分析)和多元回歸分析。

1、單一回歸分析:Y=a+bX(一個自變量與一個因變量的抽樣觀測)

其中:Y=因變量;X=自變量;b=斜率(單位變動成本);a=常數(shù)(固定成本),注意口徑及限定范圍的問題

2、多元回歸分析多個自變量與一個因變量的抽樣觀測相關系數(shù)

一般用字母r表示,用來衡量自變量(x)和因變量(y)之間線性關系的程度。r絕對值越接近1,兩變量間線性相關程度越強。越接近于0,即|r|→0,則線性關系越弱,即變量之間的相關度低。

(1)r=-1→x和y之間為絕對負相關的線性關系,圖1。

(2)-1<r<0→x和y之間為負相關的線性關系,圖2。

(3)r=0→x和y之間沒有線性關系,圖3。

(4)0<r<+1→x和y之間為正相關的線性關系,圖4。

(5)r=+1→x和y之間為絕對正相關的線性關系,圖5。

回歸分析的擬優(yōu)合度

1、擬優(yōu)合度R(R=r2)衡量因變量的變化可在多大程度上通過自變量的變化來解釋;R取值介于0和1之間,數(shù)字越接近1,回歸就越可靠。

2、R的現(xiàn)實意義是,如果R=0.9983,這表明有99.83%的因變量可以通過自變量來進行解釋。

3、R值越大,公式的預測價值越高。

回歸分析的優(yōu)點

1、提高決策分析的客觀性。

2、識別混合成本中的變動因素和固定因素。

3、幫助管理會計師預測,在成本動因發(fā)生變化之后,未來成本將如何變化。

回歸分析的缺點

1、使用歷史數(shù)據(jù),當未來外部條件發(fā)生較大變化時,預測價值會下降。

2、假定變量之間存在著線性關系,但是這種假設并不完全成立。

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