健康身体是基础，良好学风是条件，勤奋刻苦是前提，学习方法是关键，心理素质是保证。cma是美国注册管理会计师，其考试科目包含P1财务规划、绩效与分析，P2战略财务管理。今天为大家整理了24年cma考试P1知识点，一起来学习吧！
【所属章节】
第二章 规划、预算编制与预测
【知识点】
回归分析
一、回归分析概述
回归分析是一种预测建模方法，研究因变量（目标）和自变量（预测变化值）之间的关系。
回归分析有如下假设：
自变量和因变量在一定区间内存在线性关系。
自变量和因变量之间的线性关系是稳定的、可预测的。
因变量的变化只受到自变量的影响，不受其他因素的干扰。
多元回归分析中，多个自变量之间相互独立，各自的变化不会互相影响。
二、一元回归分析
在商业应用中，回归分析最常被用于成本预测，使用一元回归分析可以根据历史成本数据计算出生产活动和成本之间的关系。
计算思路如下：
根据历史数据绘制散点图。
根据绘制的散点图，绘制回归线(距离所有点的平方差最小)。
列出回归方程。
评估线性方程的可靠程度。
三、多元回归分析
一般来说，多元线性回归与一元回归思路相近，只是多元回归中有两个或更多的自变量（X1，X2……Xn）。
数学表达为： Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+…bnXn
多元回归分析需要额外考量各个自变量之间的相关性，确保自变量之间不存在多重共线性。
四、回归分析的评价
回归分析的优点
回归分析图中的一条回归线，能清晰表明数据的变化趋势。
回归分析为管理会计师提供了一个用来评估各项估计的准确性和可靠性的客观指标。
线性回归假定的直线关系适用范围较广。
回归分析的缺点
因为使用历史数据，所以需要根据实际进行调整。
突发异常事件会影响预测的准确性。
线性关系假设可能并不成立。
预测变量取值范围不能超过历史数据的取值范围。
使用者需要衡量各个自变量和因变量之间是否存在稳定的可预测关系。
注：以上内容来自东奥Jenny Liu老师基础班讲义
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责任编辑：牛美琪
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