2025年财务预测分析模型(五篇)

在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。

财务预测分析模型篇一

一、 全年完成公司量化指标情况：

公司全年给我部门的量化指标主要有五项：一是资金上存率95%以上;我司全年资金上存率为98%;二是年末货币资金余额8000万元以上，其中公司本级20__万;我司年末货币资金余额14200万元，因购置设备支付2800万元导致公司本部货币资金没有达标;三是新开项目资金策划率100%;本年度公司新开4个项目均做了项目资金策划。四是全司利润总额8500万元;实际全年完成利润8560万元;五是办理资金信贷类业务，投诉率为0;财务部全年办理各项信贷业务准确及时，全年未发生一起投诉。

二、全年所做的主要工作

20年，我们主要围绕以下六个方面展开财务工作： 一是以统一财务管理模式为主线加强了财务基础工作和精细化管理力度：按照规模化发展，专业化管理的要求，统一公司财务核算方面度量衡，统一财务管理标准。 二是持续推进预算管理，提高前瞻性财务规划力度：一年来预算管理工作初见成效。 三是加强资金管理，确保生产经营现金流量：全年公司向所属各单位收回7160万元，同时财务部根据公司经营资金需要，全年共计向局借款亿元，此外全年为公司各单位累计办理承兑汇票131笔计8533万元。以上措施有力保证了公司全年生产经营需要。 四是充分发挥支持服务职能：一年来，我们及时向有关领导提供各种数据，及时为各项内外经济活动提供了应有的支持，基本上满足了领导和各单位对我部的财务要求。 五是加强财务检查及内控管理力度，防范财务风险。 六是加强业务学习，提升理论水平：去年我们有计划组织财务人员学习相关税收法律知识，提升把握政策的水平。

三、存在的主要问题和不足：

今年我们在以下几方面，还有待在以后的工作中加以改进： 一是部门之间相互沟通的还不够;二是分公司有一部分核定上交资金未及时收回来;三是财务部门未能经常深入分公司和项目了解第一手资料和情况;四是我本人工作作风还有待改进。

四、下一年财务工作的初步设想：

除在原来的基础上加强财务管理外，我想主要在以下几个方面开展工作： 一是要兵马未动，策划先行，提前做好年度各项财务策划。真正做到事前有依据、事后有证据; 二是要强化总部对资金的集中调控能力; 三是以审计作为重要手段，加强审计过程监督和结果考核，维护公司安全运营; 四是要强化财务管理的数字化。把原来许多定性的文字尽可能地转化为定量的数字。 最后，还想说两点：一是我工作能顺利的开展首先要感谢公司领导的支持，以及财务部全体员工对我的工作给予的帮助和配合;二是希望大家在今年能一如既往地支持配合我的工作，我将一如既往地与大家一道，为公司获得更好的经济效益做出努力。

财务预测分析模型篇二

摘要：以我国沪市a股上市公司为研究对象，选取2004年和2005年的st公司和正常的公司各40家作为分析样本，另外各20家作为检验样本，采用9个财务指标进行贝叶斯判别分析。研究结果发现，该方法有较好的预测效果，可以为投资者、债权人和监管机构等提供判别依据。

关键词：财务危机；贝叶斯判别；预警模型

中图分类号：f719 文献标识码：a

(college of statistics, hunan university, changsha 410079,china)

作者简介：张立军（1971-），男，湖南邵东人，湖南大学统计学院副教授，经济学博士，研究方向：经济统计与综合评价方法；王瑛（1964-），女，湖南汉寿人，湖南大学统计学院副教授，研究方向：市场调查与商务统计；刘菊红（1981-），女，湖南大学统计学院硕士研究生。

基金项目：湖南省软科学计划资助项目，项目编号：05zk3054。)

随着我国资本市场的蓬勃发展，资本市场已成为企业募集资金的场所，投资者也可以通过资本市场运作获取较高的回报，所以一个企业财务状况的好坏往往是企业管理当局、投资者和债权人关注的焦点。但市场竞争非常残酷，企业发展也可能会陷入财务危机之中，而财务危机的发生并非突然，它是一个逐步、渐进的过程。企业财务危机不但具有先兆，并且是可以预测的，正确地预测企业财务危机，对保护投资者和债权人的利益，对经营者防范财务危机，对政府部门监管上市公司质量和证券市场风险，都具有十分重要的现实意义。

一、文献综述及评论

国外对于企业财务危机预警模型的研究已有七十多年的历史，产生了大量有效的财务危机预警模型。fitzpatrick最早对企业财务危机预警进行了单变量研究^[1]，beaver对失败企业和成功企业进行比较研究后提出了单变量判定模型，即通过个别财务比率指标的走势的恶化来预测财务危机状况^[2]。altman首先采用判别分析方法，运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分值（称为z值）来预测财务危机，建立了企业财务危机预警分析的多变量模型^[3]。此外，回归模型、probit函数模型、神经网络和、决策树等方法在企业财务危机预警分析中也得到了较多的应用^[4]。

国内由于市场经济体制改革和证券市场出现比较晚，对企业财务危机预警的研究起步也比较晚，主要是利用国外的方法来建立中国的财务危机预警模型。吴世农、黄世忠曾介绍企业的破产分析指标和预测模型。陈静对运用上市公司财务数据对st公司和非st公司进行了单变量分析并建立z值模型。王春峰等运用神经网络法对商业银行财务风险进行了研究。张玲运用多元线性判别方法建立企业财务危机预警模型。郑茂分别使用线性概率模型和logistic模型进行企业财务危机预警分析。刘旻和罗慧也通过数据挖掘方法对我国上市公司财务危机进行了研究^[4]。

单变量模型只是利用个别比率指标预测企业财务失败，而企业的生产经营活动受到许多因素的影响，故单个比率反映的信息往往有限，无法全面显示企业的财务状况。多元判别模型要求自变量呈正态分布且两组样本等协方差时才能使用，而现实的样本数据往往不能满足这一要求，这就大大限制了多元线性判别模型的使用范围，并且其工作量比较大，研究者需要做大量的数据收集和数据分析工作。probit模型要求企业样本服从标准正态分布，概率函数的p分位数可以用财务指标线性解释，其假设不算很严，但计算过程复杂，且有较多近似处理，其预测精度较高。神经网络方法没有严格的假设条件，但目前普遍运用的算法存在鲁棒性差、搜索的空间维数较小，易陷入局部最优解等不足，其科学性和准确性还有待提高。而贝叶斯判别模型虽计算过程复杂，但不需要严格的假设条件，预测精度又较高，具有广泛的适用范围。本文旨在运用贝叶斯判别方法来进行我国上市公司财务危机的预警分析。

二、贝叶斯判别分析原理

（一）贝叶斯准则

∑gj=1j≠ic(j/i)p(j/i)(1)

l=∑gi=1p(gi)[∑gj=1j≠ic(j/i)p(j/i)](2）

l=∑gi=1∑gj=1j≠ip(j/i)p(gi)（3）

就相当于错分概率，平均损失最小就相当于错分类的概率最小。

（二）后验概率

=11+es₁-si+es₂-si+…+esp-si（4）

比较g个值p(gi/x1,x2,…,xp)，哪个最大，(x1,x2,…,xp)就属于那个类gi。

（三）交互验证法

t(1)i=(x（1）i-x(1)i)′s-1p(x(1)i-x(1)i)

q(1)i=(x（1）i-x(2)i)′s-1p(x(1)i-x(2)i)

这里x(1)i是x(1)1,…,x(1)n1中除去x(1)i之后n1-1个观测向量的平均值，i=1,2,…,n。设m1是使t(1)iq(1)i成立的个数，则样本组g1的误判率的估计值e1估计为m1/n1。类似的，样本组g2的误判率的估计值e2估计为m2/n2。

三、 样本和财务指标的选取

由于a股上市公司执行国内的会计准则和会计制度，并由会计事务所审计，b股上市公司采用国际会计准则，由外资会计事务所审计，从而导致了a股公司资料与b股公司财务资料缺乏可比性，所以本文只以a股上市公司为研究对象。将st股票作为财务危机组处理，依照其产生的原因及特征，从我国上海证券交易所被st的a股上市公司中选取60家作为财务危机组，同时又从财务正常a股公司中选择60家作为财务正常组。样本数据可以从上海证券交易所网站上公布的年度财务报表中查到。

为了剔除不同年份、行业和资产规模因素对财务危机预测的影响，我们根据以下原则按1：1的比例选择财务正常的上市公司作为配对样本：（1）研究期间一致，如财务危机公司采用的是2005年的数据，则财务正常公司也同样采用2005年的数据。（2）配对样本与财务危机公司行业类型相同或相近。（3）配对样本与财务危机公司的总资产规模相当。（4）剔除数据严重缺失或不合理的公司及两年内就被st的公司。（5）剔除因其他状况异常而被st的公司。

据此，在剔除了非正常的st公司和数据缺省的公司后，最终得到数据齐全且典型的样本总数为120个。定义组合1为财务危机公司，组合0为财务正常公司，估计样本80家（其中财务危机公司40家，财务正常公司40家），预测样本40家（其中财务危机公司20家，财务正常公司20家）。本文参考人民网上公布的我国上市公司财务质量测评系统，选取了反映期偿债能力、盈利能力、成长能力和经营能力四大类共9个财务指标（如表1）。

四、实证分析

财务危机：

财务正常：

利用该贝叶斯判别式就可以直接计算新的观测样本属于各类的得分，得分最高的一类就是该样本所属的类别。使用已构造的函数对随机抽取的40个新样本进行预测检验，以判断函数的预测价值，把40个检验样本的各指标值代入上述方程，求出分值并进行分类，发现判别效果良好，正常企业中只有两家被误判为财务危机企业。

从交互验证的结果来看，它比上面预测的准确率还要高，财务正常企业的预测准确率达到了100%，财务危机企业判别的准确率也达到了97.5%，其误判率仅为2.5%，表明该判别函数具有较高的预测价值。

五、结论

从总体上说，贝叶斯判别模型具有良好的预测效果，可直接作为金融机构、投资者、债权人和监管机构等做财务危机、信用风险预警分析的一个有效工具，并且它不需要严格的假设条件，因而具有广泛的适用范围。此外，对上市公司进行财务报表分析时，我们应对流动比率和资产负债率等指标进行重点关注，以提高判断的效率与针对性。

参考文献:

(责任编辑：席晓虹)

财务预测分析模型篇三

摘 要：股票市场的建立和发展，优化了社会的资源配置，也加快了我国经济的发展。本文基于arima模型对中国平安股价进行分析与预测，选取中国平安公司2019年1月1日—2019年12月31日市盈率共244个样本数据为研究对象，用r语言建立arima模型，并基于该模型对未来5个工作日收益率进行预测，预测结果可供投资者和管理者提供决策参考。

关键词：arima模型;中国平安;股价;预测

1 概述

1.1 研究意义

股票市场是我国重要的直接融资市场，对社会上的闲置资金起着优化配置的作用，股票市场的发展和完善也有利于我国经济的发展。投资者们期望能从股票市场投资获利，通过预测收益率的方法来获取股票的收益，如技术分析法，包含k线图、macd线、成交量曲线等，aram 模型、arima 模型以及神经网络模型等。选用时间序列分析来对股价进行分析和研究，通过中国平安在2019年历史日市盈率生成arima模型，预测中国平安未来5个工作日的市盈率值，检测arima模型能否很好地预测股票价格的收益趋势，为广大投资者和管理者在股票市场上获取利润提供参考。

1.2 国内外研究现状

时间序列分析已广泛应用于许多的领域，george.和gwilym.m.jenkins在1970年发表的《timeseries analysis-forecasting and control》引起了学术界对时间序列分析的广泛的关注。之后，国内外的专家和学者在许多领域进行了时间序列分析研究，并出版了与之相关的著作和专业期刊，例如：1994年，on所写的《time series analysis》一书给现在学者研究时间序列提供了参考。美国的经济学家obert 因在时间序列分析方面的杰出成就，在2003年获得了诺贝尔经济学奖。1999年，查正洪运用时间序列分析基于上证指数的历史数据对其进行建模分析和研究，建立arima模型。近几年，应用arima模型对其数据进行建模与预测的文章层出不穷，如郭雪等的《基于arma模型对沪市股票指数的预测》;邓军等的《运用arma模型对股价预测的实证研究》，邵丽娜的《基于arma模型对招商银行股票价格的预测》等。总的来说，基于arima模型对股票的历史数据进行分析研究、建立模型、拟合模型，从而分析该模型是否能够有效地预测股票的走势，是大多数研究股票预测的基础。

2 原理与方法

2.1 arima模型定义

arima模型也叫做自回归移动平均模型，其中arima（p，d，q）模型是差分自回归移动平均模型，ar表示自回归过程，p表示自回归的阶数;ma表示滑动平均过程，q表示滑动平均阶数，d表示把原始的时间序列变为平稳得时间序列所需要的差分次数，是70年代初由詹金斯（jenkins）和博克思（box）提出的用于时间序列的预测方法。

2.2 arima模型预测的程序

第一，绘制时序图、ac（自相关图）和pac（偏自相关图），通过单位根检验（adf）来检验其方差、趋势和季节性变化等规律，识别序列是否具有平稳性。第二，若该序列为非平稳序列，则用差分等方式把非平稳序列转化为平稳序列。第三，对序列进行参数估计，并检验其是否有统计意义。第四，通过bp（白噪声检验）诊断残差序列是否为白噪声。第五，利用检验通过的模型进行预测并分析。

3 实证分析

3.1 数据的选取

由于时间序列分析需要较大的样本，因此选取中国平安2019年1月1日—2019年12月31日的股票市盈率共244个。

3.2 实证分析

3.2.1 平稳性检验

首先根据中国平安2019年的日市盈率分析该序列的统计特征，选取244个数据构成新的时间序列。通过观察时序图、自相关与偏自相关图以及单位根的检验（p0.05）可判断该序列是平稳的序列。为确保实验的准确性，对数据进行一阶差分后再做平稳性分析。对一阶差分后的序列也从该序列的时序图（见图1）以及单位根的检验的结果中可以得出一阶差分后的序列为平稳序列。最后对该一阶差分的序列进行白噪声检验，p0.05即一阶差分后的序列为平稳非白噪音序列。

3.3 拟合模型

可通过acf图和pacf图来选择备选模型，有以下几种模型可供选择：

3.3.1 arma（0，1）模型

即自相关图在滞后1阶之后缩小为0，且偏自相关缩小至0，则是一个阶数q=1的移动平均模型。

3.3.2 arma（8，0）模型

即偏自相关图在滞后8阶之后缩小为0，且自相关缩小至0，则是一个阶层p=8的自回归模型。

3.3.3 arma（8，1）模型

即使得自相關和偏自相关都缩小至零，则是一个混合模型。通过对模型的判断，d为1时，arima（0，1，1）为最佳的模型。

3.4 模型的评价

从正态qq图可以看出该模型的拟合程度很好，但是在本案例中，模型的残差序列没有通过显著性检验，即我们可以认为残差的自相关系数为零。arima模型能较好地拟合本数据。

从表1中可以看出，中国平安股票2020年1月1日至2020年1月5日的预测值与实际值的误差均不超过6.5%，可见模型的预测精度很高，预测值与真实值十分接近。同时验证本文构建的模型是较为准确的，能很好地反映出中国平安股票市盈率序列的变化规律。

4 结语

本文研究影响市盈率因素的分析方法区别于传统的分析方法，出发点是市盈率本身，运用时间序列分析中的arima模型，通过模型的构建和拟合，对中国平安股票的市盈率进行实证分析和短期预测。首先，对244个样本构成的序列通过观察时序图和单位根检验的方法进行平稳性检验和白噪声检验。其次，估计模型系数和阶数，并通过残差检验判断模型的拟合性。最后，建立模型并通过对序列的分析进行短期预测。通过研究以及模型短期预测的误差结果，可以看出arima模型对股票市盈率序列的短期变化规律有较好的预测作用，因此投资者可以根据预测到的结果对股票走势有较好地判断，也对投资者和管理者的投资决策提供有利的帮助。

参考文献：

财务预测分析模型篇四

摘 要：为了更好地预测和分析农村居民的收入问题，以陕西省农村居民2013—2018年的可支配收入数据为基础，利用灰色gm（1， 1）预测模型进行预测分析。进行光滑性和级比检验，数据符合模型建模的条件，然后对数据序列先后进行了gm（1， 1）模拟，并对结果进行了精度检验，结果表明，在分析陕西省农村居民收入这个问题上，该模型精度达到了99%以上;对2020—2024年陕西省农村居民收入进行了相应的预测，得出在未来5a居民收入会持续稳定地增长。

关键词：gm（1，1）模型;精度检验;农村居民收入;预测分析

中图分类号：[s-9]       文献标识码：a

doi：10.19754/.20200515051

引言

近年来，党中央、国务院一直以“三农问题”为农村和农业工作的重心，并把“如何增加农民收入”作为农村工作的重中之重，因此，对农民收入问题的研究就显得尤为重要。只有了解农民收入的总体发展趋势，才能以科学发展观统领经济社会发展全局，进而采取一系列相应的惠农支农政策，大力建设社会主义新农村，促进农民增收，实现全体人民共同富裕的中国梦。本文以地处西北的陕西省为例，利用gm（1， 1）模型对农民人均可支配收入进行预测分析，拟给政府在制定农村微观或宏观经济发展战略及增收政策时提供一定的帮助。

1 方法基础

灰色系统模型是对系统的时间分布、序列分布和数字分布进行预测，是基于关联度收敛原理、生成数、灰导数、灰微分方程等观点和方法建立的微分方程型模型。由于所作预测基于灰色模型gm（1， 1），因此称其为灰预测。数据列中所含数据一般5～10个为宜。

由表3可知，gm（1， 1）模型关于未来5a（2020—2024）的預测值，在没有重大自然灾害和政策改变的条件下，未来几年的收入还会连续增加，计算可知，增长幅度和前几年基本上相持平。

3 结论

事实上，并不是每个系统的相关数据特征都可以进行灰色预测分析，所以在预测前对数据进行了光滑性及级比检验，以确保符合gm（1， 1）模型群建模的数据要求，从理论上来说更为严谨。从预测结果上可知，未来几年陕西省农民收入持续增长，且增长幅度与前几年几乎持平，因此为了尽快地提高农民收入，政府可以制定更多的政策和提供更多的渠道来给农民增收创造条件。为了找出更有针对性的陕西省农民增收的方法，后期还可以对陕西省农民收入的影响因素进行灰色关联度分析，根据关联度排序找出主要影响因素，建立相应的gm（1， n）模型，并根据误差的大小，对模型进行进一步地改进，以提高模型的适用性等。

参考文献

（责任编辑 贾灿）

财务预测分析模型篇五

趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。那么，下面由小编为大家分享另外几种预测财务分析最终目标，欢迎大家阅读参考。

确定财务报表结构占比最大的重要项目

垂直分析，又称为纵向分析，实质上是结构分析。

第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。

第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。

第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。

经过垂直分析法处理后的会计报表通常称为同度量报表、总体结构报表、共同比报表。以利润表为例，巴菲特非常关注销售毛利率、销售费用率、销售税前利润率、销售净利率，这实质上就是对利润表进行垂直分析。

分析财务报表年度变化最大的重要项目

水平分析法，又称横向比法，是将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。

水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。

这种本期与上期的对比分析，既要包括增减变动的绝对值，又要包括增减变动比率的相对值，才可以防止得出片面的结论。每年巴菲特致股东的信第一句就是说伯克希尔公司每股净资产比上一年度增长的百分比。

分析财务报表长期变化最大的重要项目

趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。

趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。

巴菲特是长期投资，他特别重视公司净资产、盈利、销售收入的长期趋势分析。他每年致股东的信第一页就是一张表，列示从1965年以来伯克希尔公司每年每股净资产增长率、标准普尔500指标年增长率以及二者的差异。

最常用也是最重要的财务分析方法

比率分析，就是将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。比率分析是最基本最常用也是最重要的财务分析方法。

财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。2006年国务院国资委颁布的国有企业综合绩效评价指标体系也是把财务绩效定量评价指标分成这四类。

从巴菲特过去40多年致股东的信来看，巴菲特这四类比率中最关注的是：净资产收益率、总资产周转率、资产负债率、销售收入和利润增长率。财务比率分析的最大作用是，使不同规模的企业财务数据所传递的财务信息可以按照统一的标准进行横向对照比较。

财务比率的常用标准有三种：历史标准、经验标准、行业标准。巴菲特经常会和历史水平进行比较。

分析最重要的驱动因素

因素替代法又称连环替代法，用来计算几个相互联系的驱动因素对综合财务指标的影响程度的大小。比如，销售收入取决于销量和单价两个因素，企业提价，往往会导致销量下降，我们可以用因素分析来测算价格上升和销量下降对收入的影响程度。

巴菲特2007年这样分析，1972年他收购喜诗糖果时，年销量为1600万磅。2007年增长到3200万磅，35年只增长了1倍。年增长率仅为2%.但销售收入却从1972年的0.3亿增长到2007年的3.83亿美元，35年增长了13倍。销量增长1倍，收入增长13倍，最主要的驱动因素是持续涨价。

多项重要指标结合进行综合分析

企业本身是一个综合性的整体，企业的各项财务活动、各张财务报表、各个财务项目、各个财务分析指标是相互联系的，只是单独分析一项或一类财务指标，就会像盲人摸象一样陷入片面理解的误区。因此我们把相互依存、相互作用的多个重要财务指标结合在一起，从企业经营系统的整体角度来进行综合分析，对整个企业做出系统的全面的评价。

目前使用比较广泛的.有杜邦财务分析体系、沃尔评分法、帕利普财务分析体系。最重要最常用的是杜邦财务体系：净资产收益率=销售净利率×资产周转率×权益乘数，这三个比率分别代表公司的销售盈利能力、营运能力、偿债能力，还可以根据其驱动因素进一步细分。

和最主要的竞争对手进行对比分析

和那些进行广泛分散投资的机构不同，巴菲特高度集中投资于少数超级明星公司，前10大重仓股占组合超过80%，这些超级明星公司各项重要财务指标都远远超过行业平均水平。在长期稳定发展的行业中，那些伟大的超级明星企业也往往都有一个与其实力相比难分高下的对手。比如软饮料行业中可口可乐与百事可乐，快餐行业中的麦当劳与肯德基，飞机制造行业中的波音与空客。两个超级明星企业旗鼓相当，几乎垄断了行业的大部分市场，这就形成了典型的双寡头垄断格局。

因此把超级明星公司与其竞争对手进行对比分析是最合适的方法。

预测未来长期业绩是财务分析最终目标

巴菲特进行财务报表分析的目的不是分析所有公司，而是寻找极少数超级明星：“我们始终在寻找那些业务清晰易懂、业绩持续优异、由能力非凡并且为股东着想的管理层来经营的大公司。这种目标公司并不能充分保证我们投资盈利：我们不仅要在合理的价格上买入，而且我们买入的公司的未来业绩还要与我们的预测相符。但是这种投资方法——寻找超级明星——给我们提供了走向真正成功的唯一机会”。