2012年咨詢工程師《方法與實務(wù)》精講(5)

　　第三章 市場預測方法$lesson$

　　第一節(jié) 市場預測的主要方法

　　一、目的：市場預測是在市場調(diào)查取得―定資料的基礎(chǔ)上， 對市場未來的發(fā)展狀態(tài)、行為、趨勢進行分析并做出推測與判斷，其中最為關(guān)鍵的是產(chǎn)品需求預測。

　　二、分類

　　定性預測：類推預測法、老師會議法、Delphi法，核心是老師依據(jù)個人的經(jīng)驗、智慧和能力判斷

　　定量預測：因果預測、延伸性預測、其他(經(jīng)濟計量分析、投入產(chǎn)出分析、系統(tǒng)動力模型、馬爾科夫鏈)

　　第二節(jié) 因果分析法

　　因果預測：通過尋找變量間因果關(guān)系，分析自變量對因變量的影響程度。適用于存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)預測。

　　1、回歸分析法：數(shù)理統(tǒng)計方法，建立自變量與相關(guān)隨機變量的回歸分析模型，預測隨機變量的未來值。按分析中自變量個數(shù)分一元回歸、多元回歸;按自變量與因變量關(guān)系分線性回歸、非線性回歸。

　　2、彈性系數(shù)法：通過計算2變量相對變化彈性關(guān)系預測，衡量某變量的改變所引起的另1變量的相對變化。

　　3、消費系數(shù)法：對某產(chǎn)品的消費者分析，認識和掌握消費者與產(chǎn)品的數(shù)量關(guān)系。

　　一、一元線性回歸

　　――條件：預測對象與主要影響因素間存在線性關(guān)系

　　三、非線性回歸 ―― 前提：如非線性關(guān)系可通過取對數(shù)變成線性關(guān)系

　　1、y = e a + bx 對數(shù)模型 ln y = a + bx

　　2、y = ab x 對數(shù)模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法對模型估計，計算A、B;求出置信區(qū)間;修正

　　四、彈性系數(shù)分析

　　優(yōu)點：計算方便、成本低、需要數(shù)據(jù)少、靈活廣泛;缺點：局部性、片面性、粗糙

　　(一)收入彈性 = 購買量變化率/收入變化率 =(ΔQ/Q)/(ΔI / I) ―― 商品價格保持不變

　　(二)價格彈性 = 購買量變化例/價格變化例 =(ΔQ/Q)/(ΔP/ P) ―― 收入水平保持不變

　　(三)能源需求彈性：反映包括社會總產(chǎn)值、國內(nèi)生產(chǎn)總值、工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、國民收入、主要產(chǎn)品產(chǎn)量

　　能源的國內(nèi)生產(chǎn)總值彈性 = 能源消費量變化比例 / 國內(nèi)生產(chǎn)總值變化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)

　　五、消費系數(shù)法

　　步驟：①分析產(chǎn)品所有消費部門或行業(yè)現(xiàn)存和潛在市場;②分析產(chǎn)品在各部門或行業(yè)消費量與各行業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量，確定消費系數(shù);③確定各行業(yè)規(guī)劃產(chǎn)量，預測消費需求量;④匯總。

　　第三節(jié) 延伸預測法

　　延伸性預測：根據(jù)市場各種變量的歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，對未來預測。

　　適用于有時間序列關(guān)系的數(shù)據(jù)預測

　　條件：①預測變量的過去、現(xiàn)在和將來的客觀條件基本保持不變;②預測變量的發(fā)展過程漸變。

　　一、簡單移動平均法： Ft+1 = 1/n Σx i 屬于平滑技術(shù)，變化趨勢較原始數(shù)據(jù)變化幅度小

　　適用于短期預測，以月或周為單位的近期預測;對原始數(shù)據(jù)預處理

　　n值越小，表明對近期觀測值預測的作用越重視，預測值對數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度也越快，但預測的修勻程度較低，估計值的精度也可能降低。反之n值越大，預測值的修勻程度越高，但對數(shù)據(jù)變化的反映程度較慢。因此，n值的選擇無法二者兼顧，應(yīng)視具體情況而定。一般3―200，視序列長度和預測目標情況而定。

　　二、指數(shù)平滑法：指數(shù)加權(quán)平均法，實際是加權(quán)的移動平均法，它是選取各時期權(quán)重數(shù)值為遞減指數(shù)的均值方法。通過某種平均方式，消除歷史統(tǒng)計序列中的隨機波動，找出其中主要的發(fā)展趨勢。

　　一次指數(shù)平滑 Ft =αx i +(1-α)Ft-1 ――適用于市場觀測呈水平波動，無明顯升降趨勢的預測

　　這種方法與簡單移動平均法相似，兩者之間的區(qū)別在于：簡單指數(shù)平滑法對先前預測結(jié)果的誤差進行了修正，因此這種方法和簡單移動平均法一樣，都能夠提供簡單適時的預測。

　　以本期指數(shù)平滑值作為下期的觀測值。α是前一觀測值和當前觀測值之間的權(quán)重。大的α導致較小的平滑效果，較小則產(chǎn)生客觀的平滑效果，α接近0，新預測值只包含較小的誤差修正因素。

　　觀測值穩(wěn)定水平發(fā)展，α取0.1―0.3;波動較大，取0.3―0.5;波動很大，取0.5―0.8

　　初始值F0實質(zhì)是序列起始點前歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值。當時間序列數(shù)>20，F(xiàn)0=X1;<20，取前3―5平均值。

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