回歸直線法是根據(jù)若干期業(yè)務(wù)量和資金占用的歷史資料，運(yùn)用最小平方法原理計(jì)算不變資金和單位產(chǎn)銷量所需變動(dòng)資金的一種資金習(xí)性分析方法。相關(guān)計(jì)算公式為：a=[∑Xi2∑Yi-∑Xi∑XiYi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2]，b=[n∑XiYi-∑Xi∑Yi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2]
更新時(shí)間：2026-04-07 11:23:51 查看全文>>
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財(cái)務(wù)報(bào)表分析的方法有同比法嗎
查看全文>>財(cái)務(wù)報(bào)表分析的方法非常多樣。不同的人，出于不同的目的，使用不同的財(cái)務(wù)分析方法。一般來(lái)講，有比較分析法和因素分析法兩種。
比較分析法是對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上有關(guān)的可比數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，從而揭示趨勢(shì)或差異的一種分析方法。
因素分析法是依據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)與其驅(qū)動(dòng)因素之間的關(guān)系，從數(shù)量上確定各因素對(duì)指標(biāo)影響程度的一種方法。
財(cái)務(wù)報(bào)表分析的局限性：
1.財(cái)務(wù)報(bào)表信息披露的問(wèn)題
(1)財(cái)務(wù)報(bào)表沒(méi)有披露企業(yè)的全部信息，管理層擁有更多的信息，披露的只是其中的一部分；
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逐步回歸分析
查看全文>>逐步回歸分析的實(shí)施過(guò)程是每一步都要對(duì)已引入回歸方程的變量計(jì)算其偏回歸平方和（即貢獻(xiàn)），然后選一個(gè)偏回歸平方和最小的變量，在預(yù)先給定的水平下進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，若顯著則該變量不必從回歸方程中剔除，這時(shí)方程中其他幾個(gè)變量也都不需要剔除（因?yàn)槠渌麕讉€(gè)變量的偏回歸平方和都大于最小的一個(gè)更不需要剔除）。相反，如果不顯著，則該變量需要剔除，然后按偏回歸平方和由小到大地依次對(duì)方程中其他變量進(jìn)行檢驗(yàn)。將對(duì)影響不顯著的變量全部剔除，保留的都是顯著的。接著再對(duì)未引入回歸方程中的變量分別計(jì)算其偏回歸平方和，并選其中偏回歸方程和最大的一個(gè)變量，同樣在給定水平下作顯著性檢驗(yàn)，如果顯著則將該變量引入回歸方程，這一過(guò)程一直持續(xù)下去，直到在回歸方程中的變量都不能剔除而又無(wú)新變量可以引入時(shí)為止，這時(shí)逐步回歸過(guò)程結(jié)束。
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回歸分析法
查看全文>>回歸分析法是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法，目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來(lái)預(yù)測(cè)研究者感興趣的變量。
回歸分析中，當(dāng)研究的因果關(guān)系只涉及因變量和一個(gè)自變量時(shí)，叫做一元回歸分析;當(dāng)研究的因果關(guān)系涉及因變量和兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量時(shí)，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據(jù)描述自變量與因變量之間因果關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。回歸分析法預(yù)測(cè)是利用回歸分析方法，根據(jù)一個(gè)或一組自變量的變動(dòng)情況預(yù)測(cè)與其有相關(guān)關(guān)系的某隨機(jī)變量的未來(lái)值。進(jìn)行回歸分析需要建立描述變量間相關(guān)關(guān)系的回歸方程。根據(jù)自變量的個(gè)數(shù)，可以是一元回歸，也可以是多元回歸。根據(jù)所研究問(wèn)題的性質(zhì)，可以是線性回歸，也可以是非線性回歸。非線性回歸方程一般可以通過(guò)數(shù)學(xué)方法為線性回歸方程進(jìn)行處理。
債券價(jià)值評(píng)估_2020年注會(huì)《財(cái)管》預(yù)習(xí)知識(shí)點(diǎn)
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回歸直線法的含義
查看全文>>回歸直線法是根據(jù)若干期業(yè)務(wù)量和資金占用的歷史資料，運(yùn)用最小平方法原理計(jì)算不變資金和單位銷售額的變動(dòng)資金的一種資金習(xí)性分析方法。相關(guān)計(jì)算公式為：a=[∑Xi2∑Yi-∑Xi∑XiYi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2]，b=[n∑XiYi-∑Xi∑Yi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2]
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