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          CMA考生需要通读教材,全面掌握CMA知识,然而教材知识过于复杂,无法阐明重点,所以需要重点总结,为考生总结了预测技术中回归分析的知识点。CMA重要知识点之预测技术—回归分析回归分析用于预测两个或多个变量之间的直线关系,根据自变量的数量,可以分为单一回归变量分析(简单回归分析)和多元回归分析。1、单一回归分析:Y=a+bX(一个自变量与一个因变量的抽样观测)其中:Y=因变量;X=自变量;b=斜率(单位变动成本);a=常数(固定成本),注意口径及限定范围的问题2、多元回归分析多个自变量与一个因变量的抽样观测相关系数一般用字母r表示,用来衡量自变量(x)和因变量(y)之间线性关系的程度。r绝对值越接近1,两变量间线性相关程度越强。越接近于0,即|r|→0,则线性关系越弱,即变量之间的相关度低。(1)r=-1→x和y之间为绝对负相关的线性关系,图1。(2)-1<r<0→x和y之间为负相关的线性关系,图2。(3)r=0→x和y之间没有线性关系,图3。(4)0<r<+1→x和y之间为正相关的线性关系,图4。(5)r=+1→x和y之间为绝对正相关的线性关系,图5。回归分析的拟优合度1、拟优合度R(R=r2)衡量因变量的变化可在多大程度上通过自变量的变化来解释;R取值介于0和1之间,数字越接近1,回归就越可靠。2、R的现实意义是,如果R=0.9983,这表明有99.83%的因变量可以通过自变量来进行解释。3、R值越大,公式的预测价值越高。回归分析的优点1、提高决策分析的客观性。2、识别混合成本中的变动因素和固定因素。3、帮助管理会计师预测,在成本动因发生变化之后,未来成本将如何变化。回归分析的缺点1、使用历史数据,当未来外部条件发生较大变化时,预测价值会下降。2、假定变量之间存在着线性关系,但是这种假设并不完全成立。CMA必背知识点:弹性预算法

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