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[财务预测方法选择存在的问题及考虑因素] 财务管理因素分析法1
财务预测方法的选择是预测工作中的重要步骤，其主要内容就是选择合适的预测方法。选择财务预测方法时，一般应考虑预测的目的、预测对象的特征、预测方法的特征、可供利用的数据资料、精确度和预测费用因素。
1.预测的目的
预测的目的即将来如何使用这个预测?是为了编制长期计划而提供依据，还是为作为控制标准的预算而提供依据。这一问题决定了预测方法应有怎样的精确度。如决定是否从事某种经营，可能只对市场容量做一个粗略的估计，而为了制定预算而做出的预测就应精确得多，这两个具体的不同预测目的所适用的预测方法就应有所不同。如果预测工作只是简单地加以描述，如一家公司将来不在战略战术上做出重大变化，那么将来会是怎样的结局?这样的预测对于计划的目的来说就做得不够;如果管理部门想预测某一项有争议的销售策略对销售量的增长有什么影响，那么预测方法就应很精细，以便能明确考虑到这项策略要求采取的各种特殊活动和可能造成的各种事件。
2.预测对象的特征
预测活动的主要工作是要考虑针对预测对象搜集信息。同时，在对数据资料观察的基础上，认识有关预测对象的规律并在此基础上进行预测。预测对象有多种多样，财务预测中的预测对象主要有四类，即销售预测、成本预测、资金需要量预测、利润预测。
预测对象的特征主要包括详细程度、稳定性等要素。
(1)详细程度。在大多数企业，不同的职能部门在进行决策工作时所需要资料的详细程度不同。如公司的综合计划部门在做年度计划时，往往对公司的产品类别或全部销售额进行综合计划;而在这个公司的其他部门，则对产品资料所要求的详细程度又有不同，如生产部门就可能以个别产品及其不同规格为基础进行计划。在为某—特定隋况选择预测方法时，必须要弄清楚预测对决策是否有用，并根据需要确定预测对象的详细程度，如公司综合计划部门对公司产品种类和个别项目的预测就觉得价值不大;同样，生产部门的计划人员在制定每周生产计划时，公司全年销售量的估计在其看来也没有什么意义。因此，预测作为决策的依据，必须考虑为决策部门提供有用的预测资料，因此，预测对象的详细程度也决定了预测方法的选择。
(2)稳定性。稳定性是指预测对象自身的发展趋势是否稳定，如在情况非常稳定时所做的预测与在情况波动时所做的预测就完全不同。在稳定的情况下或新发生的变化不会在短期内造成预测对象全貌的改变，则可以沿用原有预测方法，并且定期检验以鉴定其适应性;在不稳定的情况下，则需要采用不断地适应于最近发展隋况和最新信息的预测方法。
3.预测方法的特征
经验表明，任何一种方法都有其特殊性。在对预测对象的特性进行分析的基础上，掌握常用的各种方法的特征是预测者必须具备的能力之一。
预测方法的特征主要有预测时问、模型的类型等要素。
(1)预测时间。预测时间的长短，即预测是属于短期、中期还是长期预测。决定预测方法必须要考虑预测的时间。一般来说，定性预测更加适合于长期预测，而定量预测则较适合用于中期和短期预测。在定量预测中，移动平均法、指数平滑法适合用于短期预测，回归预测法则适合用于中、长期预测。由于不同的预测方法适应于不同类型的预测，所以，要使预测的时间长短与预测方法进行适当的配合。
(2)模型的类型。预测方法在定性和定量划分的基础上，还可以根据被预测对象的具体情况，将定量预测方法再分为三类，即分为：因果分析预测法、时间数列分析预测法以及其他的财务预测方法。因果分析预测法一般具有精确度高，但工作量大的特点;时间序列预测方法则具有简单、容易掌握的特点，但预测精确度难保证;其他的财务预测方法则是建立在变量间具有确定关系的基础上。不同的预测方法，其主要区别在于模型不同。
正确运用模型的关键在于把握以下四点：
①要明确模型的重要性问题。模型的重要性并不在于预测者必须了解每个模型的数学公式，而是必须了解各种模型所具有的不同假定。因此，在不同的决策情况下，不同模型的功效也不同。如时间序列模型，可以用于根据时问的过去变化特征来预测其将来的变化特征这种简单外推方法，虽然预测精度有时难以保证，但在财务预测中却有一定的应用。在有些场合下，该类方法能起到意想不到的效果，其原因在于：
第一，时间序列预测法具有简单、明确的特点。
第二，时间序列预测法所需要的数据容易获取。在实际工作中，由于时问、精力和条件等方面的限制，很难同时取得多方面的数据，而运用时间序列预测法，所需要的数据的获取相对要容易得多。如要预测商场的总销售额，采用时间序列预测方法比选用因果预测法要容易一些，因为商场的销售额可以说每月、每天都有记录。然而，要通过分析销售总额与各种分类商品分类的关系，来预测未来的销售情况却不太容易。
②按全部数据还是按后期数据建立模型问题。当搜集到的数据比较有规律时，应充分利用整个样本建立模型;当前期的数据分布有一定的规律，而后期的数据分布遵循另一规律，并且能解释其原因时，由于后期数据资料更能反映将来的变化规律，则应根据后期的数据资料建立模型。
③多元回归建模问题。对多元回归建模的关键问题是影响因素的筛选问题，当找不到最主要的影响因素或者虽然找到最主要的因素，但没有数据资料可供使用时，可以采用多元回归模型进行预测。
④模型适用性问题。模型适用性是指进行预测时所选用的方法要符合原有的假定条件。所有的预测方法都假定存在某些模式或关系，这些模式和关系是认定和用作进行预测的基础。对定性预测方法来说，这些模式或关系实际上可以采取任何一种形式，并不需要明确地加以认定。但在定量预测方法中，每一种方法对模式的类型却都作了明确的假定。如算术平均数预测模型，假设时间序列是平稳的，即仅仅受到偶然因素的影响;而一元线性回归模型则假设两个变量之间有密切的关系，也即如果自变量和因变量对应的散点图大致呈直线型，或者计算出来的相关系数具有显著的相关关系。所以，某一种方法的预测能力在特定条件下是否有效，在很大程度上有赖于某种情况下的模式与能处理这种模式的方法这两者之间的配合。
4.可供利用的数据资料
一般情况下，定量分析方法都需要有比较完备的历史数据，如直线趋势法、回归预测法等，需要较多的、连续的历史数据;如果没有可以利用的历史资料，或者在主要因素难以定量分析的条件下，则只能采用定性预测的方法。因此，在进行方法选择时需要考虑以下问题：
第一，手中现存多少资料?这些资料包括了什么样的信息?
第二，搜集补充资料还需要多少费用?
定量分析方法与定性分析方法并不是相互排斥，而是可以相互补充，要注意把二者正确地结合起来使用。也即在具有比较完备的统计资料的条件下，应先采用一定的数学方法进行加工处理，找出有关变量之间规律性的联系，将其作为预测未来的一个重要依据。任何数学方法的应用都是以过去资料赖以产生的条件作为基础来预测未来，如果在预测期发生有较大影响的因素，如政府或企业的政策、方针有重大改变，市场上出现强大的竞争对手或者过去资料中没有反映的其他重要情况，则根据数学计算所得出的结果，还要根据这些因素进行修正。依靠熟悉情况和业务的专家进行分析判断，提出修正意见，在这种情况下就具有十分重要的意义。可见，只有把定量分析方法与定性分析方法正确地结合起来，相互补充，才能取得较好的效果。
定量分析方法的应用虽然比较科学，但计算复杂。随着计算机应用的普及，定量分析方法可以借助计算机来实现。在财务预测系统中，可以先借助计算机进行定量分析，然后再根据实际情况，采用定性分析方法做出相应的修正。
5.精确度
选择预测方法时，要考虑的另一个重要因素就是对预测的精确度要求。对预测的精确度要求主要取决于预测的目的。如果预测的目的是为计划服务，则预测的精确度相对可以低一些;相反，如果预测是为制定预算提供服务，预测的精确度则要求高一些。
对于预测的精确度，要求明确以下两点：
第一，准确性并不是模型选择的唯一标准。正如在考虑管理问题时一样，在进行决策时需要加以权衡的通常有好几个标准，对预测来说同样是如此。当把准确性作为评价该方法的唯一基础时，也可能得出错误的结论。
第二，在其他条件相同的情况下，要选择预测准确性较高的方法。
6.预测费用
选择预测方法时，还要考虑选用某种方法所需要的预测费用。预测费用是在预测过程中人力、物力消耗的总和，主要有调研经费、预测人员工资及计算机使用过程中发生的运转费、存储费、折旧费等。
一般来讲，对预测的精确度要求高，相应的数据量就大，所需要的调研费及存储费用就会相对多一些。但如果这时采用对数据量要求不大的预测方法，预测费用虽然少了，但由于预测精确度低而引起的预测损失就会更大。因此，预测费用是进行预测方法选择的因素之一。然而对预测费用加以考虑时决不能认为，预测方法越复杂，预测所需要的数据量越多，预测就越准确。显然，采用较低的花费得到所要求的精确度是一种理想的结果。
由以上分析可知，选择预测方法应考虑的因素并不是惟一的，多个因素中谁重谁轻，很难具体回答，但在进行预测方法选择时，一般要符合以下几点要求：
第一，重视搜集资料。对获取的资料要继续反复比较、核对和综合，选用完整可靠的资料并对资料进行整理，剔除异常影响因素，力求提高预测的精确度。
第二，使用预测方法前要进行试验。因为预测方法很多，哪种方法对这项预测最适当方便，费用较省，效果又好，需要经过试算，加以比较。
第三，预测必须估计可能的误差。误差是不可避免的，预测中可控因素和不可控因素的干扰在所难免，所以，在进行预测时应保留一定的宽裕度，以求误差最小。
第四，选择适当的预测期是预测工作的重要一环。预测期没有代表性，预测工作也就没有成效。
财务预测方法选择存在的问题及考虑因素
[财务预测方法选择存在的问题及考虑因素] 财务管理因素分析法2
第一，不符合预测成本和时间要求。
市场信息的时间价值非常明显。一些企业对预测持续研究时间掌握缺乏准确性，在预测期限内对选择长期、中长期、短期或近期的预测方法仍然没有一个确定的依据。预测必须在相应的决策做出之前，提供预测的结果。而有的企业常常不考虑预测所需要的时间，在决策前较短的时间，如一个星期内却采用长期的预测方法，从而延误了企业的决策。
第二，忽略预测的质量因素。
预测质量即预测结果与未来事物发展实际情况的误差，也即预测精确度的高低。预测精确度也都有一个极限值，它与选择的方法有关。不少预测者往往忽略这一重要因素，不考虑预测对象本身的特点对其质量的要求，过分要求预测程度超过预测误差的极限值，这种做法既不现实，也不科学。
第三，违背具体问题具体分析原则。
各种预测方法都有其不同的适用条件和预测的精确度，应对具体问题具体分析，作出选择。而多数企业不考虑客观环境因素，不分析具体隋况，所选用的方法与适用条件相矛盾，导致预测误差增大，降低预测结果的可靠性，达不到企业预测的目标。
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