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会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Percent-of-Sales Forecasting

To paraphrase an old Danish proverb, “Forecasting is always difficult, especially with regard to the future.” One straightforward yet effective way to simplify the challenge is to tie many of the income statement and balance sheet figures to future sales. The rationale for this percent-of-sales approach is the tendency, noted in Chapter 2, for all variable costs and most current assets and current liabilities to vary directly with sales. Obviously, this will not be true for all of the entries in a company’s financial statements, and certainly, some independent forecasts of individual items, such as plant and equipment, will be required. Nonetheless, the percent-of-sales method does provide simple, logical estimates of many important variables.

The first step in a percent-of-sales forecast should be to examine historical data to determine which financial statement items have varied in proportion to sales in the past. This will enable you to decide which items can safely be estimated as a percentage of sales and which must be forecast using other information. The second step is to forecast sales. Because so many other items will be linked mechanically to the sales forecast, it is critical to estimate sales as accurately as possible. Also, once the pro forma statements are completed, it is a good idea to test the sensitivity of the results to reasonable variations in the sales forecast. The final step in the percent-of-sales forecast is to estimate individual financial statement items by extrapolating the historical patterns to the newly estimated sales. For instance, if inventories have historically been about 20 percent of sales and next year’s sales are forecast to be $\$ 10$ million, we would expect inventories to be $\$ 2$ million. It’s that simple.

To illustrate the use of the percent-of-sales method, consider the problem faced by Suburban National Bank. R\&E Supplies, Inc., a modest-sized wholesaler of plumbing and electrical supplies, has been a customer of the bank for a number of years. The company has maintained average deposits of approximately $\$ 30,000$ and has had a $\$ 50,000$ short-term, renewable loan for five years. The company has prospered, and the loan has been renewed annually with only cursory analysis.

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One thing that bothers attentive novices about pro forma forecasting is the circularity involving interest expense and indebtedness. As noted earlier, interest expense cannot be estimated accurately until the amount of external funding required has been determined. Yet because the external funding depends in part on the amount of interest expense, it would appear one cannot be accurately estimated without the other.

There are two common ways around this dilemma. The more responsible approach is to use a computer spreadsheet to solve for the interest expense and external funding simultaneously. We will look at this approach in more detail in the section titled Forecasting with Spreadsheets. The other, more cavalier approach is to ignore the problem with the expectation that the first-pass estimate will be close enough. Given the likely errors in predicting sales and other variables, the additional error caused by a failure to determine interest expense accurately is usually not all that critical.

To illustrate, R\&E’s first-pass pro formas assumed a net interest expense of $\$ 90,000$, whereas the balance sheet indicates total interest-bearing debt of just over $\$ 2$ million. At a 10 percent interest rate, this implies an interest expense of about $\$ 200,000$, or $\$ 110,000$ more than our first-pass estimate. But think what happens as we trace the impact of a $\$ 110,000$ addition to interest expense through the income statement. First, the expense is before taxes. At a 25 percent tax rate, the decline in earnings after tax will be only $\$ 82,500$ $[(1-0.25) \times \$ 110,000]$. Second, because R\&E Supplies distributes half of its earnings as dividends, an $\$ 82,500$ decline in earnings after tax will result in only a $\$ 41,250$ decline in the addition to retained earnings. So after all the dust settles, our initial estimate of the external funding required will be about $\$ 41,250$ low. But when the need for new external financing is already almost $\$ 1.4$ million, what’s another $\$ 41,250$ among friends? Granted, increased interest expense has a noticeable percentage effect on earnings, but by the time the increase filters through taxes and dividend payments, the effect on the external funding needed is modest. The moral to the story is that quick-and-dirty financial forecasts really can be quite useful. Unless you are naturally inclined toward green eyeshades or have the luxury of charging by the hour, you will find that simple forecasts are just fine for many purposes.

财务管理代考

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套用一句古老的丹麦谚语，“预测总是很困难的，尤其是关于未来。” 简化挑战的一种直接而有效的方法是将许多损益表和资产负债表数据与未来的销售额联系起来。这种销售百分比方法的基本原理是，如第 2 章所述，所有可变成本以及大多数流动资产和流动负债都直接随销售而变化。显然，这并不适用于公司财务报表中的所有条目，当然，需要对个别项目（例如厂房和设备）进行一些独立预测。尽管如此，销售百分比方法确实提供了许多重要变量的简单、合乎逻辑的估计。

销售额百分比预测的第一步应该是检查历史数据，以确定哪些财务报表项目与过去的销售额成比例变化。这将使您能够决定哪些项目可以安全地估计为销售额的百分比，哪些必须使用其他信息进行预测。第二步是预测销售额。由于许多其他项目将机械地与销售预测联系起来，因此尽可能准确地估计销售是至关重要的。此外，一旦完成了形式报表，最好测试结果对销售预测的合理变化的敏感性。销售百分比预测的最后一步是通过将历史模式外推到新估计的销售额来估计单个财务报表项目。例如，$10万，我们预计库存为$2百万。就是这么简单。

为了说明销售百分比法的使用，考虑郊区国家银行面临的问题。R\&E Supplies, Inc. 是一家中等规模的管道和电气用品批发商，多年来一直是该银行的客户。公司平均存款额约为$30,000并且有过$50,000为期五年的短期可再生贷款。公司生意兴隆，贷款每年更新一次，只作粗略分析。

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关于备考预测，困扰细心新手的一件事是涉及利息费用和债务的循环性。如前所述，在确定所需的外部资金数额之前，无法准确估计利息费用。然而，由于外部资金部分取决于利息支出的金额，因此如果没有另一个，似乎无法准确估计其中一个。

解决这个困境有两种常见的方法。更负责任的方法是使用计算机电子表格同时解决利息费用和外部资金问题。我们将在标题为使用电子表格进行预测的部分中更详细地研究这种方法。另一种更随意的方法是忽略这个问题，期望第一次估计会足够接近。鉴于预测销售额和其他变量可能出现的错误，由于未能准确确定利息费用而导致的额外错误通常并不那么严重。

为了说明，R\&E 的第一次通过形式假设净利息费用为$90,000，而资产负债表显示有息债务总额刚刚超过$2百万。以 10% 的利率计算，这意味着利息费用约为$200,000， 或者$110,000超过我们的第一遍估计。但是想想当我们追踪一个$110,000通过损益表增加利息费用。首先，费用是税前的。在 25% 的税率下，税后收入的下降幅度仅为$82,500 [(1−0.25)×$110,000]. 其次，由于 R\&E Supplies 将其一半的收益作为股息分配，因此$82,500税后收入的下降只会导致$41,250留存收益的增加减少。因此，一切尘埃落定后，我们对所需外部资金的初步估计约为$41,250低的。但是当对新的外部融资的需求已经几乎$1.4百万，还有什么$41,250众多朋友之中？诚然，增加的利息支出对收益有显着的百分比影响，但当增加通过税收和股息支付过滤时，对所需外部资金的影响是适度的。这个故事的寓意是，快速而肮脏的财务预测确实非常有用。除非您天生偏爱绿色眼罩或拥有按小时收费的奢侈，否则您会发现简单的预测适用于许多用途。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。