1、2012 級河北承德露露股份有限股份有限公司預測分析報告河北承德露露股份有限公司運營能力分析經濟系會計與統計核算專業201260304038董翠翠我國飲料行業是改革開放后發展起來的新興行業，經過30多年的發展與整合，我國飲料行業不斷地成熟和發展。良好地前景以及較高地行業市場化程度，不僅使得許多國內企業紛紛進入該領域。還吸引了一些估計飲料巨頭的加入。我國飲料市場將正式進入“戰國時代”。一邊是飲料巨頭的加快擴張，一邊是一批以具有健康概念、以獨特的農場品為原料的新產品快速涌現。中國糖酒年鑒2008年發布的中國飲料未來發展的六大趨勢：（1）功能型向營養型轉變。（2）兒童向中老年轉變。（3）解渴、避暑向

2、健康、美容轉變。（4）單一型向復合型轉變。（5）如以河北滄州金絲小棗為主要原料的好精神棗飲料，或者以梨、蓮芯、金銀花、百合、椰汁為原料具有清咽利喉功能的飲料等，一時間中國飲料行業異常活躍。承德露露作為家喻戶曉的名族品牌，在這樣的時代中該如何發展下去呢？一、公司簡介及行業背景（一）公司狀況河北承德露露股份有限公司（以下稱“承德露露”）,承德露露集團的前身是承德露露罐頭食品廠，1950年建廠的國有老字號企業。經過60的多年的發展，1997年在深圳證券交易所上市掛牌交易。目前下屬17個企業，總資產16億元，無形資產23.18億元，年生產能力40萬噸，已形成了地區、跨行業合跨國經營的現代企業集團。“露

3、露”被國家工商局認定為首批“中國馳名商標”，中國飲料工業協會授予“中國飲料工業十強”稱號，中國首批農業化經營重點龍頭企業，河北省大型支柱型企業。“承德露露”是我國飲料行業第一家上市公司，在全國果蔬飲料中市場占有率第一，達90%以上。露露堅持與發展民族飲料工業，開發和生產出植物蛋白飲料、果蔬飲料、純凈水、礦泉水等多種系列產品，依托承德豐厚的物產資源，成為我國北方最大的天然飲料生產基地，以杏仁露為代表的植物蛋白飲料健康價值較高，符合現在人對飲料天然、健康的要求，現已發展為名牌產品。露露集團具有先進設備制造經驗的國家進口一流品質的設備。例如：露露從德國引進的某天生產線設備開工效率高達95%以上額，而

4、全球各地企業，這一設備的開工率基本不到這個數字的三分之二。公司所在地的承德山區盛產杏仁，產量居全國第一位，質量上乘。露露集團擁有覆蓋全國的銷售網絡，中國飲料行業的十強之一。（二）行業發展1.2008年9月1日上午，掛牌剛一年半的匯源突然在開市前停牌，透露公司正在進行一項并購交易。兩天后，匯源宣布，可口可樂公司已向持有匯源66%股權的三大股東中國匯源果汁控股有限公司、達能及華平基金旗下CourmentCrace提出每股12.20港元收購要約。由于引發全面收購要約，此宗收購金額179.2億港元（約合24億美元）。雖然最后商務部沒有批準這次收購，但是也從一個方面凸顯了會員的價值。2娃哈哈2008年營

5、業收入達到328億，凈利潤45.6億，2009年營業收入432億，凈利潤突破80億，近年來營業收入增長率基本保持在20%30%左右的水平，與可口可樂，百事可樂，康師傅，統一五家企業在中國飲料市場占有率過半。2010年，杭州娃哈哈集團內=產銷量再次創下新高。單日最高銷售額達1.5億元，單產量近6000萬瓶。如果將娃哈哈在一天生產的飲料箱首尾連接，產度已超過地球的直徑，每天都有近十分之一的中國人享受娃哈哈旗下的飲料。3王老吉歷年銷售量：2002年1.8億元，2003年6億元，2004年14.3億元，2005年25億元（含盒裝），2006年近40億元（含盒裝），2007年近90億元（含盒裝），200

6、8年近120億元（含盒裝）。二、對運營能力的基本認識（一）企業營運能力的含義和目的及其相關財務指標1. 營運能力的含義資產營運是企業在生產經營過程中實現資本增值的過程，是宏觀資源配置與微觀經濟管理的綜合反映。資產的營運能力表現為企業資產所占用資金的周轉速度，分映企業資金利用的效率，表明企業管理人員經營管理、運用資金的能力。企業生產經營資金周轉的速度越快，表明企業資金利用的越好，效率越高，企業管理人員的經營能力越強。資產營運狀況如何，關系到資本增值的程度。資產營運效率越高，企業的盈利能力越強，資產變現損失風險越小，償債能力越強；反之則相反。資產營運效果的好壞主要通過資產周轉速度快慢來體現。其主要

7、分析評價的指標有應收賬款周轉率、存貨周轉率、營運周期、流動資產周轉率、固定資產周轉率、總資產周轉率等。2. 企業營運能力的分析目的營運能力分析，對企業所有者考察其投入企業資金的運用效率，對債權人評價企業的償債能力，對加強企業管理等各個方面都具有非常重要的意義和作用。（ 1）企業管理當局的分析目的企業管理當局進行營運能力的分析目的表現在兩個反面：一是通過對資產結構的分析發現企業結構問題，尋找優化資產結構途徑與方法，制定優化資產的決策，進而達到優化資產結構的目的。二是發現企業資產周轉過程中的問題，尋找加速資金周轉的途徑與方法，制定加速資金周轉的決策，進而達到優化資源配置、加速資金周轉的目的。（ 2

8、）企業所有者的分析目的企業所有者將資金投入企業的目的是為了獲取更多的收益，實現資本保值增值，因此也會關注企業的資產結構域周轉情況。首先，企業的資產結構會影響到所有者投入資本保值情況，特別是在通貨膨脹的情況下，企業的不同資產類型保值能力各部相同，因此企業所有者會通過資產才能結構的分析來判斷其投入資本的保值情況；其次，企業的資金經過周轉才能實現增值，而資產周轉速度越快，就能給企業帶來更多的收入，從而為所有者創造更都得價值。（3）企業債權人得分析目的債權人關心的借給企業的資金能否按期收回利息與本金，營運能力本身反映企業的流動性，營運能力越強，資產周轉速度越快，即資產周轉換為現金的速度也越快，企業的流

9、動性就越強；其次營運能力對盈利能力的影響也會間接影響到企業的長期償債能力，只有企業的資產實現有效運轉，才能實現資產的保值增值，并保障債務的及時、足額償付。3. 反映營運能力的財務指標營運能力分析指標有與流動資產有關的應收帳款周轉率、存貨周轉率和流動資產周轉率，與固定資產有關的固定資產周轉率，與總資產有關的總資產周轉率32012級河北承德露露股份有限股份有限公司預測分析報告企業流動性強的資產所占的比重大，企業資產的變現能力強，企業一般不會遇到現金拮據的壓力，企業的財務安全性較高。因此，一個企業財務的安全性，是與該企業的流動資產緊密聯系的，要正確考核企業的營運能力，深入研究與流動資產有關的營運能力

10、十分必要。本文將對承德露露的營運能力展開專題分析，采集公司的總資產周轉率、應收賬款周轉率率，存貨周轉率的財務數據進行預測分析。(二)對承德露露營運能力分析預測方法用于預測的方法主要有回歸分析預測法和時間序列預測法兩種。其中回歸分析預測法包括相關分析法、線性回歸分析法和非線性回歸分析法；時間序列預測法包括移動平均分析法、指數平滑分析法、趨勢外推分析法和季節指數分析法。本文主要采用采用移動平均分析法和指數平滑分析法建立線性趨勢模型、直線趨勢外推法建立模型對承德露露的財務指標進行預測分析，選擇線性回歸方法對指標間的相互影響展開分析。1 .移動平均分析法概述移動平均分析法是根據時間序列資料逐項推移，依

11、次計算包含一定項數的序時平均數，以反映變化趨勢的方法。當時間序列的數值由于受周期變動和不規則變動的影響，起伏較大，不易顯示出發展趨勢時，可采用移動平均法，消除這些因素的影響，分析預測序列的變化趨勢。如果序列呈現線性增長或下降趨勢的時候，可以通過計算一次移動平均值W)和二次移動平均值m(2),建立趨勢移動平均模型預測數據的變化趨勢。首先，計算一次移動平均值mP和二次移動平均值M2),然后利用mP和M(2)估計參數at和bt,參數計算公式如下：=2M(1)-M(2)&二，-(M(1)_m(2)N-1最后建立趨勢模型為：y=R+l?m(m=1,2)2 .指數平滑分析法概述指數平滑分析法是對時

12、間序列由遠及近采取的具有逐步衰減性質的加權處理，是移動平均法的改進。其計算公式為：StWt+(1-«)St(H(t=1,2,T)二次指數平滑St(2)是在一次指數平滑的基礎上在進行一次指數平滑得到的。其計算公式為：St=aSt(1)+(1-a)St(2?(t=1,2,T)在運用指數平滑法進行預測時，平滑系數選擇的是否適當，直接影響到預測結果。口越大，說明預測越依賴于近期信息；a越小，則表示預測更依賴于歷史信息。在實際應用中，可取若干個a值進行試算比較，選擇預測誤差最小的a值。在確定初始值時，若時間序列觀察期n大于15時，以第一期觀察值作為初始值；若n小于15時，通常取前3個觀察期數據

13、的平均值作為初始值。對于線性變化趨勢的數據，建立線性趨勢模型為：y=?t+Rm(m=1,2)(1)。(2)其中：？t=2§-St?(1)(2)bt=;(st-st)1一二3 .線性回歸模型概述將兩個相關的變量數值對應地描繪在直角坐標系中形成散點圖，根據散點圖的形狀大致可以認識變量之間是否相關，是正相關還是負相關，是線性相關還是非線性相關。確定變量之間線性相關的密切程度，通常可通過計算相關系數來衡量r來確定，相關系數取值范圍為-1Er£1,當r>0時變量間的線性相關關系為正相關；r<0時，變量間的線性相關關系為負相關。若相關系數r愈接近1時,兩個變量間的線性相關程

14、度愈高。對于存在有線性變化關系的變量，可以采用回歸分析預測法，建立變量之間的回歸方程，并將回歸方程作為預測模型，根據自變量在預測期的數量變化來預測因變量的變化。如果影響市場變化的因素雖然是多方面的，但存在一個因素是最基本的、起決定作用的，而且自變量與因變量之間的數據分布成線性(直線)趨勢，那么就可以運用一元線性回歸模型進行預測，模型的表達式為：y=a+bx其中，y是因變量的估計值，x是自變量的觀側值。b為回歸系數，由因變量和自變量的觀測數據估計得到，數值表示當自變量x每增加一個單位時，因變量的估計值y的平均增加數量，常用最小二乘法估計模型的參數。4 .二次曲線模型當現象的長期趨勢近似于拋物線形

15、態時，可擬合為二次曲線方程，曲線趨勢的特點是每期的二級增長量基本相等，即各期增長量的逐期增長量基本相等。二次曲線模型為？t=a+bt+ct2,確定模型中的三個參數，可以將t和t2分別視為兩個變量，轉化為二元線性回歸的問題，用最小二乘法進行參數的估計。即對于參數的估計，采用線性化方法，令t2=t將模型轉化為貿=a+bt+ct做為二元線性回歸模型進行預測分析。5 .指數曲線模型在社會經濟發展過程中，有些經濟指標是按一定的發展速度增長的，即隨著基數的增加其增長幅度越來越大，時間序列表現為環比近似于一個常數，經濟指標隨時間變化的散點圖呈現指數曲線變化的特征，描述這類指標的增長趨勢可用指數曲線模型？t=

16、abt,此處a可解釋為基數，b為發展速度。若b>1,增長率隨著時間t的增加而增加；若b<1,增長率隨著時間t的增加而降低。模型參數的估計采用線性化方法，將模型兩邊取對數：lnyt=lnatInb通過線性化技術處理之后按照線性回歸的方法，運用最小二乘法估計出lna和lnb,再取反對數得參數a、b的估計值。三、對承德露露總資產周轉率進行預測分析（一）總資產周轉率指標含義及變化趨勢判斷1 .總資產周轉率指標含義總資產周轉率是指企業營業收入與資產平均總額的比率，即企業的總資產在一定時期內（通常為1年）周轉的次數。其次，總資產是指企業所擁有或控制的能力以貨幣計量的全部家經濟資源。總資產周轉率

17、是反映企業的總資產在一定時期內創造了多少主營業務收入的指標，反映資產利用的效率。其計算公式為：總資產周轉率營業務收入凈額平均資產總額100%38其中：營業收入凈額是減去銷售折扣及折讓等后的凈額資產平均總額=（期初資產總額+期末資產總額廣22 .總資產周轉率指標變化趨勢判斷下表1是從和訊財經搜集的承德露露財務指標提供自2001-2013年度以來的總資產周轉率的財務數據。對于總資產周轉率讓時期為自變量，總資產周轉率為因變量，繪制散點圖，如圖1所示。表1承德露露總資產周轉率隨時間變化表%20010.9920020.9620030.9320040.8520050.8220060.9820071.302

18、0081.4620091.2520101.4620111.3520121.4020131.54總資產周轉率（%圖1承德露露總資產周轉率隨時間變化圖由圖1看出，從2001年到2005年呈現緩慢的下降趨勢，從2005年開始到2008年呈現快速增長趨勢，但是2009年出現小幅度下降。2010年以后又開始增長。從整體分析承德露露的總資產周轉率呈近似線增長的趨勢。針對這種變化趨勢可以采用線性回歸、移動平均、指數平滑法建立線線性趨勢模型進行預測分析。（二）建立總資產周轉率的線性回歸預測模型1、建立模型：y=abx2、總資產周轉率與時期的相關性分析以總資產周轉率為縱軸、時期為縱軸繪制散點圖，如下圖2所示。從

19、圖中可以看出總資產周轉率隨著時期的增加而增加，兩者呈現了較好的線性相關關系。總資產周轉率（%圖2總資產周轉率與時期的相關圖計算總資產周轉率與時間序列的線性相關系數，Excel計算得出結果如下表2所示。從計算結果看，相關系數為0.85接近于1,說明二者高度相關，時期對總資產周轉率有者重要的影響。表2總資產周轉率與時期的相關系數計算表時期總資產周轉率（%時期1總資產周轉率（%0.8513、分析時期對總資產周轉率影響以時期序列為自變量x,以總資產周轉率為因變量y,建立線性回歸模型y=a+bx,用最小二乘法估計模型參數，Excel回歸工具計算結果如下表3所示:表3總資產周轉率參數表回歸統計Multip

20、leR0.853328597RSquare0.728169694AdjustedRSquare0.703457848標準誤差一0.141332145觀測值13Coefficients標準誤差tStatIntercept0.7780769230.0831525429.35722352時期0.0568681320.0104762365.4282983因此，線性回歸模型為2y=0.780.06xR2=0.7282(9.36)(5.43)由于參數b的圖t檢驗值是5.43,又由于采集了公司13個年度的數據，即樣本數量為13,因此需要查閱t檢驗的臨界值表n-2為11所對應的臨界值，查表得到時“2=2.10

21、10顯然滿足t的要求，也就是說可以認為時間對總資產周轉率的影響顯著的，時期每增加1年，總資產周轉率將會增加0.06個百分點,R2=0.7282接近于1,說明總資產周轉率變化的72.82%是時期序列引起的。2014、2015年總資產周轉率預測如下表4V=0.780.0614=1.61y2014v=0.780.0615=1.67y2015表4總資產周轉率線性回歸預測值年份時期總資產周轉率(%i預測值200110.990.83200220.960.89200330.930.95200440.851.01200550.821.07200660.981.13200771.301.19200881.461

22、.25200991.251.312010101.461.372011111.351.432012121.401.492013131.541.552014141.612015151.67(三)建立總資產周轉率的趨勢移動平均預測模型1.確定步長取得步長N分別等于3、4和5,計算總資產周轉率的一次移動平均值，結果見下表5,繪制總資產周轉率步長N分別等于3、4和5的總資產周轉率的一次移動平均值的散點圖如圖3所示。從圖中可以看出，步長N為3的時候一次移動平均值擬合程度效果要好于步長N為4和5的情況，因此，確定步長為3.表5確定步長N的計算數據表年份時期總資產周轉率（為一次平均值N=3一次平均值N=4一次

23、平均值N=5200110.99200220.96200330.930.961200440.850.910.93200550.820.870.890.91200660.980.880.900.91200771.301.030.990.98200881.461.251.141.08200991.251.341.251.162010101.461.391.371.29201111F1.351.351.381.362012121.401.401.371.382013131.541.431.441.40圖3總資產周轉率與一次移動平均值的散點圖2.計算趨勢移動平均模型參數選if¥N=3來建立預測

24、模型，計算總資產周轉率的一次移動平均值Mt和二次移動平均值M，此計算由Excel完成，計算結果見表6第4歹I、第5列：表6承德露露總資產周轉率移動平均值計算表年份時期總資產周轉率（。%一次平均值N=3二次平均值N=3200110.99200220.96200330.930.96200440.850.91200550.820.870.91200660.980.880.89200771.301.030.93200881.461.251.05200991.251.341.212010101.461.391.322011111.351.351.362012121.401.401.382013131.5

25、41.431.40M'y1.351.401.543=1.43如:Mi；M12M13J35刈"二33利用Mt和Mt(2)估計參數，計算結果見表5第6歹h7歹I:表7趨勢移動平均模型估計參數表年份時期總資產周轉率(。%一次平均值N=3二次平均值N=3ab200110.99200220.96200330.930.962004:40.850.91200550.820.870.910.82-0.05200660.980.88r0.8910.880.00200771.301.030.931.140.11200881.461.251.051.440.19200991.251.341.211

26、.470.132010101.461.391.321.460.072011111.351.351.361.35-0.012012121.401.401.381.420.022013131.541.431.401.460.03如：“二a13-2Mn-M1(2)=21.431.40=0.032小s2b2013=b13=(Mf?-M2)=(1.43-1.40)=1.45N-13-13.建立趨勢移動平均預測模型建立線性趨勢模型：？tm=at,Rmm=1,2計算m=1的各期預測值見表6第8列表8總資產周轉率趨勢移動平均一期預測值表年份時期總資產周轉率（為一次平均值N=3二次平均值N=3abm=12001

27、10.99200220.96200330.930.96200440.850.91200550.820.870.910.82-0.05200660.980.880.890.880.000.77200771.301.030.931.140.110.87200881.461.251.051.44r0.19P1.24200991.251.341.211.470.131.632010101.461.391.321.46r0.07P1.602011111.351.351.361.35-0.011.522012121.401.401.381.420.021.342013131.541.431.401.46r

28、0.03P1.4520141.50如t=1時：？134m=1.46+0.03m?2014=1.460.0311.50（四）指數平滑法建立總資產周轉率的線性趨勢預測模型1 .確定平滑系數由于承德露露的總資產周轉率呈現上升態勢，因此平滑系數取較大的數值，采用是算法確定平滑系數，分別取口=0.6,0.7,0.8,0.9計算總資產周轉率的一次指數平滑值。因為n小于15,所以取前3個觀察期數據的平均值作為初始值，初始值計算如下：0.99 0.96 0.93= 0.99利用公式St=ay1+（1一a）S計算一次指數平滑值見下表9,繪制總資產周轉率、平滑系數分別等于0.6、0.7、0.8和0.9的總資產周轉

29、率的一次指數平滑值的散點圖如圖4所示。從圖中可以看出，平滑系數為0.9的時候一次指數平滑值的擬合效果要好于0.6、0.7和0.8的情況，因此，確定平滑系數為0.9。T 次平滑值a=0.9總資產周轉 率(%一次平滑值a=0.6一次平滑值 a=0.7一次平滑值 a=0.8表9確定平滑系數的計算數據表年份時期總資產周轉率(為一次平滑值a=0.6一次平滑值a=0.7一次平滑值a=0.8一次平滑值a=0.900.96200110.990.960.960.960.96200220.960.980.980.980.99200330.930.970.970.960.96200440.850.940.940.9

30、4:0.93200550.820.890.880.870.86200660.980.850.840.830.82200771.300.930.940.95P0.96200881.461.151.191.231.27200991.251.341.381.411.442010101.461.281.291.281.272011111.351.391.411.421.442012121.401.371.371.3611.362013131.541.391.391.391.40圖4總資產周轉率與一次指數平滑值散點圖2 .建立線性趨勢模型系數給定平滑系數為0.9,求一次和二次指數平滑值St、St(2),

31、結果如表10第4列和第5列所示。利用一次和二次平滑值計算參數at和R,計算結果如表10第6列和第7列所示。如2013年，t=13時：名013-a13-2S1(3)-S1(2)=21.401.37=1.43l?2013=bi3=(S；3-S%')=(1.40-1.37)=-0.541-11-0.9表10總資產周轉率指數平滑法估計參數表年份時期總資產周轉率（%一次平滑值a=0.9二次平滑值a=0.9ab200110.990.99200220.960.990.990.9902003r30.930.960.990.940.49200440.850.930.970.900.58200550.82

32、0.860.940.781.41200660.980.820.870.780.76200771.300.960.831.10-2.45200881.461.270.951.58-5.682009P91.251.441.231.65-3.702010101.461.271.421.122.722011111.351.441.281.60-2.822012121.401.361.431.291.192013131.541.401.371.43-0.543、指數平滑法建立線性趨勢預測模型指數平滑法建立的線性趨勢模型為：？t4m=a+l?tm（m=1、2）如當t=13時,丫忙加=1.43-0.54m?

33、20i4=1.43-0.5410.88利用模型計算的一期預測值結果如表11第8列所示：表11總資產周轉率指數平滑法一期預測值表年份時期總資產周轉率（為一次平滑值a=0.9二次平滑值a=0.9abm200110.990.99200220.960.990.990.990200330.93r0.960.9910.940.490.99200440.850.930.970.900.581.42200550.820.860.940.781.411.482006610.980.820.870.780.762.19200771.300.960.831.10-2.451.54200881.461.270.951

34、.58-5.68-1.35200991.251.441.231.65-3.70-4.102010101.461.271.421.122.72-2.062011111.351.441.281.60-2.823.842012121.401.361.431.291.19-1.222013131.541.401.371.43-0.542.480.882014(五)對總資產周轉率進行預測分析1.預測模型的確定2綜上分析得到線性趨勢模型為：y=0.78.0.06xR=0.7282(9.36)(5.43)趨勢移動平均模型為：?13m=1.460.03m指數平滑法建立模型為：y13m=1.43-0.54m下表

35、12列出了三種模型下總資產周轉率的預測值，繪制三個模型總資產周轉率的預測與觀測值的擬合圖線，如圖5所示：表12總資產周轉率三種模型的預測值年份總資產周轉率(%線性回歸一期預測值移動平均一期預測值指數平滑一期預測值20010.990.8320020.96P0.8420030.930.950.9920040.851.011.4220050.821.071.4820060.981.130.772.192007P1.30r1.1910.871.5420081.461.251.24-1.3520091.251.311.63-4.1020101.46P1.3711.60-2.0620111.351.431

36、.523.8420121.401.491.34-1.2220131.541.551.452.4820141.611.500.885.004.003.002.001.000.00(1.00) (2.00) (3.00) (4.00) (5.00)2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014+息資產周轉率（%線性回歸一期預測值移動平均一期預測值指數平滑一期預測值圖5總資產周轉率的預測擬合圖由上圖看出線性回歸的預測模型更接近總資產周轉率的實際值，選擇模型2y=0.780.06xR2=0.7282（9.36）

37、（5.43）2.總資產周轉率的預測當2014年，t=14,y2014=0.78+0.06x14/.62%當2015年，t=15,y2015=0.78+0.06父15%1.68%當2016年，t=16,y2016=0.78+0.06x161.74%承德露露總資產周轉率從2001年到2005年呈現緩慢的下降趨勢，從2005年開始到2008年呈現快速增長趨勢，2009年出現小幅度下滑，之后又開始回升。由預測結果可以看出整體呈上升趨勢，總體上公司的營運能力會不斷提高，并保持穩定發展的態勢。四、對承德露露應收賬款周轉率預測分析（一）應收賬款周轉率的含義1 .應收賬款的含義應收賬款周轉率是指企業在一定時期

38、內（通常為1年）商品或產品賒銷收入凈資產與應收賬款平均余額的比值。它是反映企業的應收賬款變現速度和管理效率的指標。其計算公式為：應收賬款周轉率（次數）=賒銷收入凈額/應收賬款平均余額應收賬款周轉天數=360/應收賬款周轉率其中：賒銷收入凈額=營業U入-現金銷售收入-銷售折扣-銷售退回等應收賬款平均余額=（期初應收賬款+期末應U賬款）+22 .應收賬款周轉率指標變化趨勢判斷下表13是以時間為橫軸，以應收賬款周轉率為縱軸，繪制散點圖，如圖6所示。應收賬款周轉率（%2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013表13承

39、德露露應收賬款周轉率隨時間變化表年份應收賬款周轉率200196.892002103.98200398.76200451.98200547.01200650.842007404.7620081544.1720091735.0820109483.2020119081.1320122991.6420132434.200%10000.009000.008000.007000.006000.005000.004000.003000.002000.001000.000.00圖6承德露露應收賬款周轉率隨時間變化圖由圖1看出，從2001到2007年一直是下降，但2007年以后直線增長速度，但在2011年201

40、3年快速下降，從總的趨勢來看呈非線性趨勢變化。針對這種變化趨勢可以采用非線性上的二次曲線和指數曲線建立預測模型。（二）建立非線性應收帳款周轉率二次曲線預測模型1 .參數的估計方法當現象的長期趨勢近似于拋物線形態時，可擬合為二次曲線方程，曲線趨勢的特點是每期的二級增長量基本相等，即各期增長量的逐期增長量基本相等。二次曲線模型為？t=a+bt+ct2,確定模型中的三個參數，可以將t和t2分別視為兩個變量，轉化為二元線性回歸的問題，用最小二乘法進行參數的估計。2 .模型線性化的方法對于參數的估計，采用線性化方法，令t2=ti,將模型轉化為夕=a+bt+cti,做為二元線性回歸模型進行預測分析。如下表

41、14所示。表14應收賬款周轉率數據二次曲線模型線性化的變量設定表年份ttA2應收賬款周轉率（%200111196.89200224103.9820033998.762004416151.98200552547.01200663650.8420077491404.7620088641544.1720099811735.0820101010019483.202011111219081.132012121442991.642013131692434.202014141963.借助Excel對應收賬款周轉率進行二次曲線模型預測分析下面是繼續對承德露露應收賬款承德露露數據開展預測分析，給出Excel軟件

42、完成二次曲線模型建立與預測的過程。如下表15所示。表15應收賬款周轉率參數表回歸統計MultipleR0.63012RSquare0.39705AdjustedRSquare0.27646標準誤差2821.46觀測值13Coefficients標準誤差tStatIntercept-1305.62761.63-0.472758835t422.749907.2490.465968557tA28.0904163.05820.128300854因此，非線性二次曲線模型為:?=1305.6422.749t8.09t2率轉周款賬收應15000.0010000.005000.000.00 (5000.00)

43、51015t利用預測模型計算各期的估算值，如表16所示。并制作擬合效果圖分析模型預測的準確定。如下圖6所示。表16應收賬款周轉率預測值表年份ttA2應收賬款周轉率（%預測值20011196.89-920200224103.98-37620033998.76573200441651.982411200552547.015819200663650.84116712007749404.762103320088641544.173516820099811735.08555332010101009483.20837772011111219081.131217452012121442991.6417147

44、72013131692434.20235204201414196315353tLineFitPlot應收賬款周轉率（%-預測應收賬款周轉率（為tA2LineFitPlot率轉周款賬收應15000.0010000.005000.000.00(5000.00)100150200tA2應收賬款周轉率（為預測應收賬款周轉率（為圖6應收賬款周轉率與預測值的擬合圖因此根據模型：？=1305.6422.749t-8.09t2?20i4-1305.6422.749148.09196=6198.536%（二）建立非線性應收帳款周轉率指數曲線預測模型1 .建立模型：?t=ab,2 .模型線性化的方法針對上圖6經濟

45、指標隨時間變化的散點圖呈現指數曲線變化的特征，描述這類指標的增長趨勢可用指數曲線模型yt=abt,此處a可解釋為基數，b為發展速度。若b>1,增長率隨著時間t的增加而增加；若b<1,增長率隨著時間t的增加而降低。模型參數的估計采用線性化方法，將模型兩邊取對數：lnyt=lnatInb通過線性化技術處理之后按照線性回歸的方法，運用最小二乘法估計出lna和lnb,再取反對數得參數a、b的估計值。3 .借助Excel軟件進行指數曲線模型分析第一步：利用Excel函數ln計算對數，如下表17第4列所示。表17應收賬款周轉率對數表年份t應收賬款周轉率（%應收賬款周轉率ln（。%2001196

46、.894.5720022103.984.642003398.764.592004451.983.9520055r47.013.852006650.843.9320077404.766.00200881544.177.34200991735.087.46201010P9483.209.162011119081.139.112012122991.648.002013:132434.207.80第二步：利用Excel回歸分析計算模型參數，如下表18所示表18應收賬款周轉率參數表回歸統計MultipleR0.8491RSquare0.72098AdjustedRSquare0.69561標準誤差1.1

47、1888觀測值13Coefficients標準誤差Intercept3.090740.658293584t0.442170.082937196使用函數“EXP計算指數曲線模型的兩個參數，該參數換算后的:第三步:3.09:=e=21.980044b=e1.55第四步：進行預測。根據得出的參數得到指數曲線模型：yt=bt=21.981.55t利用函數POWE命令，計算各期的1.55t然后得到指數曲線模型計算的各期預測值如下表19及繪制的擬合圖圖7。表19應收賬款周轉率預測值表年份t應收賬款周轉率（為應收賬款周轉率In（為預測值2001196.894.5734.0720022103.984.6452

48、.8120033P98.764.5981.852004451.983.95126.872005547.013.85196.652006650.843.93304.8020077404.766.00472.44200881544.177.34732.29200991735.087.461135.042010109483.209.161759.322011119081.139.112726.942012122991.648.004226.762013132434.207.806551.4920141410154.8012000.0010000.008000.006000.004000.002000.000.00一應收賬款周轉率(為-預測值圖7應收賬款周轉率擬合圖(三)對應收賬款周轉率的預測分析?= -1305.6 422.749t 8.09t21.預測模型的確定綜上分析得到非線性二次曲線模型為:非線性指數曲線模型為：yt=21.981.55t下表20列出了二種模型下應收賬款周轉率的預測值，繪制二個模型應收賬款周轉率的預測值與觀測值的擬合圖線，如圖8所示。表20二種模型應收賬款周轉率的預測值年份應收賬款周轉率(為二次曲線預測值