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LINEST函数:财务预测、审计评估必会!

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财务预测
 

2020年3月,本公众号(Excel偷懒的技术)写了一篇介绍如何使用折线图的趋势线来做预测疫情的发展:


后来,在此文基础上,进一步拓展,介绍如何使用TREND函数,根据已知数据,来预测、评估:


从这篇文章我们知道,利用TREND函数,只能得到未来数据的预测值(结果),但是,不知道这些结果是根据什么方程式计算得来的。
要想知道计算未来值的方程式(线性回归方程),就要用到LINEST函数。

本文就来介绍LINEST函数。

一、统计知识

佛曰:“一切诸果,皆从因起,一切诸报,皆从业起。”事出必有因,有果必有因。从统计学上来讲,有自变量,有因变量。问题的关键是:自变量、因变量的关系如何,相关性有多大。用什么来度量?
比如:差旅费、招待费肯定与销售规模有一定关系;我们的工资与所在的行业、城市、学历、工作年限有一定的关系。我们需要知道的是他们的关系到底有多大。
能不能根据已有的数据,来发现其因果关系,并用一个公式来描述。
比如,某商品的销售量与当地人口数量存在一定的比例关系,我们就可利用已有历史数据绘制散点图。如果能找到一个线条,刚好穿过所有的点。那么生成该线条的公式,就能完美地描述销量和人口的因果关系。

但是,这在现实生活中是几乎不可能,样本数量越多,越不可能让线条穿过所有的点。只能找最接近的线。怎么才算最接近的线条? 那就是:
所有观测点到直线的距离和最小,也就是“误差的平方和最小”。
生成这条最接近的线条的公式,就是线性回归方程式。
在Excel中,线性回归方程的系数可以用LINEST函数来计算,不管是多元线性回归还是多项式回归,都可用LINEST函数来计算。

二、LINEST函数

语法:
=LINEST (已知因变量数组,已知自变量数组,[const], [stats])
第三参数[const]:指定是否将常量 b 强制设为 0, 
第四参数[stats]:是否返回附加回归统计值

LINEST函数使用数组公式输入(Excel 2019之前的版本请按Ctrl+Shift+Enter完成输入),计算的结果也是数值数组。
生成的结果如下:

提醒:
最常用的就是第一行,以及第三行的R平方。
如果第四参数为0(FALSE),则返回的结果只有第一行

下面我们来看具体运用。

案例1:一元线性回归

B2:C5为人口和销售量数据,根据此数据,可以用LINEST函数计算一元回归方程的各个系数
=LINEST(B2:B5,C2:C5,1,1)


如果将第四参数设为0,
=LINEST(B2:B5,C2:C5,1,0)

公式结果如下:


案例2:多元线性回归

用于多元线性回归预测
A15单元格的公式为:
=LINEST(E2:E12,A2:D12,TRUE,TRUE)

提醒:

请注意计算结果中m₁、m₂……mn与X₁、X₂……的对应关系。

所以,如果根据计算出的A15:D15的系数,手动计算评估A23:D23数据所对应的价值,其公式为:

=D15*A23+C15*B23+B15*C23+A15*D23+E15

其结果 与TREND计算的结果完全一样:

=TREND(E2:E12,A2:D12,A23:D23)

案例3:多项式回归预测

LINEST函数还可用于多项式回归预测。

我们来看一下鲢鱼体长与每千克尾数的关系,第一张图是一元线性回归。

可用公式

=LINEST(D5:D35,C5:C35)

求出其系数。

可以看出,其趋势线与数据的拟合度并不好,R平方值为0.8996。

我们将趋势线改为多项式,阶数为2

趋势线公式为:

y = 2.2836x2 - 71.701x + 590.68

趋势线与大多数点基本上重合了,拟合度很高。

接下来,在B列添加一列数据,数据等于C列值的平方。

然后再用LINEST函数对B列C列和D列进行计算

=LINEST(D5:D35,B5:C35,1,1)

得到的系数与多项式图表的公式中的系数完全相符。

这说明,LINEST函数不但可以用于多元线性预测,还可用于多项式预测

如果每次都要去添加辅助列来构造计算,就比较麻烦。能否不添加辅助列?

我们可以使用下面的数组公式:

=LINEST(D5:D35,C5:C35^{1,2,3},1,1)

解释:

^表示几次方,

{1,2,3}是常量数组,相关知识请阅读:

大括号,用处大,{1,0} {1;0}中间分号逗号是干啥?

由于生成的结果是一个矩形区域,所以我们可以使用INDEX函数来引用各个系数,然后右拉填充:

=INDEX($G$35:$J$39,1,COLUMN(A1))

多项式各系数的完整公式为:

=INDEX(LINEST($D$5:$D$35,$C$5:$C$35^{1,2,3},1,1),1,COLUMN(A1))


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