咨询方法与实务笔记(三)
第三章 市场预测方法
第一节 市场预测的主要方法
一、目的:市场预测是在市场调查取得-定资料的基础上,对市场未来的发展状态、行为、趋势进行分析并做出推测与判断,其中最为关键的是产品需求预测。
二、分类定性预测:类推预测法、专家会议法、Delphi法,核心是专家依据个人的经验、智慧和能力判断定量预测:因果预测、延伸性预测、其他(经济计量分析、投入产出分析、系统动力模型、马尔科夫链)
第二节 因果分析法
因果预测:通过寻找变量间因果关系,分析自变量对因变量的影响程度。适用于存在关联关系的数据预测。
1、回归分析法:数理统计方法,建立自变量与相关随机变量的回归分析模型,预测随机变量的未来值。按分析中自变量个数分一元回归、多元回归;按自变量与因变量关系分线性回归、非线性回归。
2、弹性系数法:通过计算2变量相对变化弹性关系预测,衡量某变量的改变所引起的另1变量的相对变化。
某市2000年GDP达到1788亿元,当年电力消费量269kW.h.预计未来10年中前5年和后5年,GDP将保持9%和8%的速度增长,则用弹性系数法预测2005年和2010年该市电力需求量分别为多少?经专家分析,该市电力需求弹性系数如表所示。该市电力需求弹性系数表
[解答]
按照公式 εE=(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)
2001—2005年和2006—2010年电力弹性系数分别为0.66和0.59,则2001~2005年和2006~2010年年均电力需求增长速度:
2001—2005年=电力消费弹性系数×GDP年增长速度=0.66×9%=5.9%
2006—2010年=0.59×8%=4.7%
于是,2005年该市电力需求量:
2000年电力消费量×(1+电力需求年增长速度2001—2005年)5=359.15万KW·h
2005年电力需求量:
2005年需求量×(1+电力求救年增长速度2006—2010年)5
359.15×(1+4.7%)5=451.86万KW·h
y = a + bx + e
a——回归常数,
b——回归系数;
e——回归余数,
误差项
回归检验:一元回归,相关检验与t检验、F检验效果相同;多元回归分析,t检验与F检验作用差异大
1、方差分析
2、其中:,偏差平方和,反映n个y值的分散程度——总变差
,回归平方和,反映x对y线性影响的大小——可解释变差Σ(yi - yi')2=ESS,残差平方和,由e造成,反映非线性影响和观察误差——未解释变差可决系数 R2 =RSS / TSS
——评价2变量之间线性关系强弱的指标
2、相关系数检验
R=1,x与y完全正相关,R=-1,完全负相关,R=0,x与y没有线性关系。查相关系数检验表,在自由度n-2(n为样本个数)和显著性水平α=0.05下,若R>临界值,则x与y间线性关系成立。
R的绝对值越接近1,表明其线性关系越好;反之,R的绝对值越接近0,表明其线性关系越不好。
3、t检验 ——回归系数的显著性检验,判定预测模型x与y间线性假设是否合理——检验
t b服从t分布,通过t分布表查显著性水平α自由度n-2数值t(α/2,n-2);若| t b |>t,线性假设合理4、F检验 ——回归方程的显著性检验,检验预测模型的总体线性关系的显著性。
三、非线性回归 —— 前提:如非线性关系可通过取对数变成线性关系
1、y = e a + bx 对数模型 ln y = a + bx
2、y = ab x 对数模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法对模型估计,计算A、B;求出置信区间;修正四、弹性系数分析优点:计算方便、成本低、需要数据少、灵活广泛;缺点:局部性、片面性、粗糙
(一)收入弹性 = 购买量变化率/收入变化率 =(ΔQ/Q)/(ΔI / I)
—— 商品价格保持不变
(二)价格弹性 = 购买量变化例/价格变化例 =(ΔQ/Q)/(ΔP/ P)
—— 收入水平保持不变
(三)能源需求弹性:反映包括社会总产值、国内生产总值、工农业总产值、国民收入、主要产品产量能源的国内生产总值弹性 = 能源消费量变化比例 / 国内生产总值变化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)
五、消费系数法步骤:
①分析产品所有消费部门或行业现存和潜在市场;
②分析产品在各部门或行业消费量与各行业产品产量,确定消费系数;
③确定各行业规划产量,预测消费需求量;
④汇总。
第三节 延伸预测法延伸性预测:根据市场各种变量的历史数据的变化规律,对未来预测。
适用于有时间序列关系的数据预测条件:
①预测变量的过去、现在和将来的客观条件基本保持不变;②预测变量的发展过程渐变。
一、简单移动平均法: Ft+1 = 1/n Σx i 属于平滑技术,变化趋势较原始数据变化幅度小适用于短期预测,以月或周为单位的近期预测;对原始数据预处理n值越小,表明对近期观测值预测的作用越重视,预测值对数据变化的反应速度也越快,但预测的修匀程度较低,估计值的精度也可能降低。反之n值越大,预测值的修匀程度越高,但对数据变化的反映程度较慢。因此,n值的选择无法二者兼顾,应视具体情况而定。一般3-200,视序列长度和预测目标情况而定。
二、指数平滑法:指数加权平均法,实际是加权的移动平均法,它是选取各时期权重数值为递减指数的均值方法。通过某种平均方式,消除历史统计序列中的随机波动,找出其中主要的发展趋势。
一次指数平滑 Ft =αx i +(1-α)Ft-1 ——适用于市场观测呈水平波动,无明显升降趋势的预测这种方法与简单移动平均法相似,两者之间的区别在于:简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正,因此这种方法和简单移动平均法一样,都能够提供简单适时的预测。
以本期指数平滑值作为下期的观测值。α是前一观测值和当前观测值之间的权重。大的α导致较小的平滑效果,较小则产生客观的平滑效果,α接近0,新预测值只包含较小的误差修正因素。
观测值稳定水平发展,α取0.1-0.3;波动较大,取0.3-0.5;波动很大,取0.5-0.8初始值F0实质是序列起始点前历史数据的加权平均值。当时间序列数>20,F0=X1;<20,取前3-5平均值。
三、成长曲线模型:反应时间序列呈S型增长曲线 Yt = e(k +abt) 取对数 ln Yt = k+ abt四、季节变动分析季节变动按照数据的时间序列,有升降趋势和水平趋势,包括季节指数趋势法和季节指数水平法两种。
(一)季节指数水平法 Yt = Y*f t
Y-前1个月或所有月的平均水平,f t-季节指数适用于无明显升降趋势,主要受季节变动和不规则变动影响的时间序列,一般需3-5月/季的历史数据程序:
①数据分析,形成数据序列;
②计算各年同月平均值Yi;
③计算所有月平均值Y;④计算各月季节比率f t =Yi/Y;⑤计算预期趋势值一般采用最近年份平均值Yt -1;⑥计算预测年各月预测值= Yt -1 f t
(二)季节指数趋势法 Yt =(a + bt)f t ——适用于存在季节变动,各年(或同月)呈升降趋势
第四节 定性预测法分为直观预测法(包括类推预测法)和意见集合法(专家会议法、德尔菲法)
一、类推预测法:根据市场及其环境的相似性,从已知产品 / 市场区域的需求和演变情况,推测其他类似产品 / 市场区域的需求及变化趋势。是由局部、个别到特殊的分析推理方法,适于新产品、行业、市场需求预测。据预测目标和市场范围的不同,类推预测法可以分为产品类推、行业类推、地区类推预测三种。
二、专家会议法:头脑风暴法(非交锋式会议)、交锋式会议法、混合式会议法(质疑式头脑风暴法)
三、德尔菲法:广泛应用在市场预测、技术预测、方案比选、社会评价。尤适于长期需求预测10-30年。
程序:①建立预测工作组;
②选择专家(20人);
③设计调查表;
④组织调查实施(2-3轮);
⑤汇总处理调查结果德尔菲法如何选择专家 要在明确预测的范围和种类后,依据预测问题的性质选择专家,这是德尔菲法进行预测的关键步骤。专家不仅要有熟悉本行业的学术权威,还应有来自生产一线从事具体工作的专家;一般而言,选择专家的数量为20人左右,可根据预测问题的规模和重要程度进行调整。
特点:匿名性、反馈性、收敛性、广泛性优点:
①便于独立思考和判断;
②低成本实现集思广益;
③有利于探索性解决问题;
④应用范围广泛缺点:
①缺少思想沟通交流;
②易忽视少数人意见;
③存在组织者主观影响范围:
①缺乏足够资料;
②作长远规划或大趋势预测;
③影响因素太多;
④主观因素对预测事件影响较大。
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