預測在現代的產業環境已被大量運用，顯示出企業經理人已逐漸了解對企業財務狀況進行預測的重要性。財務預測不僅能減少企業庫存成本，有效的安排生產作業，提高顧客滿意度；更重要的是能提供公司管理者與投資者進行決策或投資計畫時的一個參考指標。
以A公司而言，其主要預測公司營收的方法有三種：季節變動指數法、領先指標法與業績達成模式法。然而這三種方法除了季節變動指數法外，其最大的缺點在於沒有考量到季節性的差異且僅能預估當月營收而無法做更長期的預測。有鑒於此，本文主要的研究目的為建構一個更精準的財務預測模型以增進A公司營收預測準確度，並與其目前所使用之財務預測模型做比較。首先利用時間序列及迴歸分析對影響總營收的各變數建模，再整合成為總營收預測模型；再根據Li與Shedden (2002) 所提出利用共同因子對多維度時間序列進行降維的方法，對不同產品之營收動態結構利用主成份分析(PCA)進行降維分析，之後再做總營收的預測結果比較。

[1] Anderson, T.W. (2003). An Introduction to Multivariate
Statistical Analysis, Hoboken, N.J.﹒
[2] Brockwell, P.J. and Davis, R.A. (1990). Time Series
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[3] Li﹐K.C. and Shedden﹐K. (2002). Identification of
Shared Components in Large Ensembles of Time Series
Using Dimension Reduction﹐Journal of the American
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