咨詢方法與實(shí)務(wù)筆記(三)
第三章 市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法
第一節(jié) 市場(chǎng)預(yù)測(cè)的主要方法
一、目的:市場(chǎng)預(yù)測(cè)是在市場(chǎng)調(diào)查取得-定資料的基礎(chǔ)上,對(duì)市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)、行為、趨勢(shì)進(jìn)行分析并做出推測(cè)與判斷,其中最為關(guān)鍵的是產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)。
二、分類定性預(yù)測(cè):類推預(yù)測(cè)法、專家會(huì)議法、Delphi法,核心是專家依據(jù)個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)、智慧和能力判斷定量預(yù)測(cè):因果預(yù)測(cè)、延伸性預(yù)測(cè)、其他(經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析、投入產(chǎn)出分析、系統(tǒng)動(dòng)力模型、馬爾科夫鏈)
第二節(jié) 因果分析法
因果預(yù)測(cè):通過尋找變量間因果關(guān)系,分析自變量對(duì)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(yù)測(cè)。
1、回歸分析法:數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,建立自變量與相關(guān)隨機(jī)變量的回歸分析模型,預(yù)測(cè)隨機(jī)變量的未來(lái)值。按分析中自變量個(gè)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(jì)算2變量相對(duì)變化彈性關(guān)系預(yù)測(cè),衡量某變量的改變所引起的另1變量的相對(duì)變化。
某市2000年GDP達(dá)到1788億元,當(dāng)年電力消費(fèi)量269kW.h.預(yù)計(jì)未來(lái)10年中前5年和后5年,GDP將保持9%和8%的速度增長(zhǎng),則用彈性系數(shù)法預(yù)測(cè)2005年和2010年該市電力需求量分別為多少?經(jīng)專家分析,該市電力需求彈性系數(shù)如表所示。該市電力需求彈性系數(shù)表
[解答]
按照公式 εE=(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)
2001—2005年和2006—2010年電力彈性系數(shù)分別為0.66和0.59,則2001~2005年和2006~2010年年均電力需求增長(zhǎng)速度:
2001—2005年=電力消費(fèi)彈性系數(shù)×GDP年增長(zhǎng)速度=0.66×9%=5.9%
2006—2010年=0.59×8%=4.7%
于是,2005年該市電力需求量:
2000年電力消費(fèi)量×(1+電力需求年增長(zhǎng)速度2001—2005年)5=359.15萬(wàn)KW·h
2005年電力需求量:
2005年需求量×(1+電力求救年增長(zhǎng)速度2006—2010年)5
359.15×(1+4.7%)5=451.86萬(wàn)KW·h
y = a + bx + e
a——回歸常數(shù),
b——回歸系數(shù);
e——回歸余數(shù),
誤差項(xiàng)
回歸檢驗(yàn):一元回歸,相關(guān)檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)效果相同;多元回歸分析,t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)作用差異大
1、方差分析
2、其中:,偏差平方和,反映n個(gè)y值的分散程度——總變差,回歸平方和,反映x對(duì)y線性影響的大小——可解釋變差Σ(yi - yi')2=ESS,殘差平方和,由e造成,反映非線性影響和觀察誤差——未解釋變差可決系數(shù) R2 =RSS / TSS
——評(píng)價(jià)2變量之間線性關(guān)系強(qiáng)弱的指標(biāo)
2、相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)
R=1,x與y完全正相關(guān),R=-1,完全負(fù)相關(guān),R=0,x與y沒有線性關(guān)系。查相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表,在自由度n-2(n為樣本個(gè)數(shù))和顯著性水平α=0.05下,若R>臨界值,則x與y間線性關(guān)系成立。
R的絕對(duì)值越接近1,表明其線性關(guān)系越好;反之,R的絕對(duì)值越接近0,表明其線性關(guān)系越不好。
3、t檢驗(yàn) ——回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn),判定預(yù)測(cè)模型x與y間線性假設(shè)是否合理——檢驗(yàn)
t b服從t分布,通過t分布表查顯著性水平α自由度n-2數(shù)值t(α/2,n-2);若| t b |>t,線性假設(shè)合理4、F檢驗(yàn) ——回歸方程的顯著性檢驗(yàn),檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的總體線性關(guān)系的顯著性。
三、非線性回歸 —— 前提:如非線性關(guān)系可通過取對(duì)數(shù)變成線性關(guān)系
1、y = e a + bx 對(duì)數(shù)模型 ln y = a + bx
2、y = ab x 對(duì)數(shù)模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法對(duì)模型估計(jì),計(jì)算A、B;求出置信區(qū)間;修正四、彈性系數(shù)分析優(yōu)點(diǎn):計(jì)算方便、成本低、需要數(shù)據(jù)少、靈活廣泛;缺點(diǎn):局部性、片面性、粗糙
?。ㄒ唬┦杖霃椥?= 購(gòu)買量變化率/收入變化率 =(ΔQ/Q)/(ΔI / I)
—— 商品價(jià)格保持不變
?。ǘ﹥r(jià)格彈性 = 購(gòu)買量變化例/價(jià)格變化例 =(ΔQ/Q)/(ΔP/ P)
—— 收入水平保持不變
?。ㄈ┠茉葱枨髲椥裕悍从嘲ㄉ鐣?huì)總產(chǎn)值、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、國(guó)民收入、主要產(chǎn)品產(chǎn)量能源的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值彈性 = 能源消費(fèi)量變化比例 / 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值變化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)
五、消費(fèi)系數(shù)法步驟:
?、俜治霎a(chǎn)品所有消費(fèi)部門或行業(yè)現(xiàn)存和潛在市場(chǎng);
②分析產(chǎn)品在各部門或行業(yè)消費(fèi)量與各行業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量,確定消費(fèi)系數(shù);
③確定各行業(yè)規(guī)劃產(chǎn)量,預(yù)測(cè)消費(fèi)需求量;
?、軈R總。
第三節(jié) 延伸預(yù)測(cè)法延伸性預(yù)測(cè):根據(jù)市場(chǎng)各種變量的歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)。
適用于有時(shí)間序列關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)條件:
①預(yù)測(cè)變量的過去、現(xiàn)在和將來(lái)的客觀條件基本保持不變;②預(yù)測(cè)變量的發(fā)展過程漸變。
一、簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法: Ft+1 = 1/n Σx i 屬于平滑技術(shù),變化趨勢(shì)較原始數(shù)據(jù)變化幅度小適用于短期預(yù)測(cè),以月或周為單位的近期預(yù)測(cè);對(duì)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理n值越小,表明對(duì)近期觀測(cè)值預(yù)測(cè)的作用越重視,預(yù)測(cè)值對(duì)數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度也越快,但預(yù)測(cè)的修勻程度較低,估計(jì)值的精度也可能降低。反之n值越大,預(yù)測(cè)值的修勻程度越高,但對(duì)數(shù)據(jù)變化的反映程度較慢。因此,n值的選擇無(wú)法二者兼顧,應(yīng)視具體情況而定。一般3-200,視序列長(zhǎng)度和預(yù)測(cè)目標(biāo)情況而定。
二、指數(shù)平滑法:指數(shù)加權(quán)平均法,實(shí)際是加權(quán)的移動(dòng)平均法,它是選取各時(shí)期權(quán)重?cái)?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(jì)序列中的隨機(jī)波動(dòng),找出其中主要的發(fā)展趨勢(shì)。
一次指數(shù)平滑 Ft =αx i +(1-α)Ft-1 ——適用于市場(chǎng)觀測(cè)呈水平波動(dòng),無(wú)明顯升降趨勢(shì)的預(yù)測(cè)這種方法與簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法相似,兩者之間的區(qū)別在于:簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法對(duì)先前預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差進(jìn)行了修正,因此這種方法和簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法一樣,都能夠提供簡(jiǎn)單適時(shí)的預(yù)測(cè)。
以本期指數(shù)平滑值作為下期的觀測(cè)值。α是前一觀測(cè)值和當(dāng)前觀測(cè)值之間的權(quán)重。大的α導(dǎo)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(yù)測(cè)值只包含較小的誤差修正因素。
觀測(cè)值穩(wěn)定水平發(fā)展,α取0.1-0.3;波動(dòng)較大,取0.3-0.5;波動(dòng)很大,取0.5-0.8初始值F0實(shí)質(zhì)是序列起始點(diǎn)前歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值。當(dāng)時(shí)間序列數(shù)>20,F(xiàn)0=X1;<20,取前3-5平均值。
三、成長(zhǎng)曲線模型:反應(yīng)時(shí)間序列呈S型增長(zhǎng)曲線 Yt = e(k +abt) 取對(duì)數(shù) ln Yt = k+ abt四、季節(jié)變動(dòng)分析季節(jié)變動(dòng)按照數(shù)據(jù)的時(shí)間序列,有升降趨勢(shì)和水平趨勢(shì),包括季節(jié)指數(shù)趨勢(shì)法和季節(jié)指數(shù)水平法兩種。
(一)季節(jié)指數(shù)水平法 Yt = Y*f t
Y-前1個(gè)月或所有月的平均水平,f t-季節(jié)指數(shù)適用于無(wú)明顯升降趨勢(shì),主要受季節(jié)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)影響的時(shí)間序列,一般需3-5月/季的歷史數(shù)據(jù)程序:
?、贁?shù)據(jù)分析,形成數(shù)據(jù)序列;
?、谟?jì)算各年同月平均值Yi;
③計(jì)算所有月平均值Y;④計(jì)算各月季節(jié)比率f t =Yi/Y;⑤計(jì)算預(yù)期趨勢(shì)值一般采用最近年份平均值Yt -1;⑥計(jì)算預(yù)測(cè)年各月預(yù)測(cè)值= Yt -1 f t
(二)季節(jié)指數(shù)趨勢(shì)法 Yt =(a + bt)f t ——適用于存在季節(jié)變動(dòng),各年(或同月)呈升降趨勢(shì)
第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)法分為直觀預(yù)測(cè)法(包括類推預(yù)測(cè)法)和意見集合法(專家會(huì)議法、德爾菲法)
一、類推預(yù)測(cè)法:根據(jù)市場(chǎng)及其環(huán)境的相似性,從已知產(chǎn)品 / 市場(chǎng)區(qū)域的需求和演變情況,推測(cè)其他類似產(chǎn)品 / 市場(chǎng)區(qū)域的需求及變化趨勢(shì)。是由局部、個(gè)別到特殊的分析推理方法,適于新產(chǎn)品、行業(yè)、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)。據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)和市場(chǎng)范圍的不同,類推預(yù)測(cè)法可以分為產(chǎn)品類推、行業(yè)類推、地區(qū)類推預(yù)測(cè)三種。
二、專家會(huì)議法:頭腦風(fēng)暴法(非交鋒式會(huì)議)、交鋒式會(huì)議法、混合式會(huì)議法(質(zhì)疑式頭腦風(fēng)暴法)
三、德爾菲法:廣泛應(yīng)用在市場(chǎng)預(yù)測(cè)、技術(shù)預(yù)測(cè)、方案比選、社會(huì)評(píng)價(jià)。尤適于長(zhǎng)期需求預(yù)測(cè)10-30年。
程序:①建立預(yù)測(cè)工作組;
?、谶x擇專家(20人);
③設(shè)計(jì)調(diào)查表;
?、芙M織調(diào)查實(shí)施(2-3輪);
⑤匯總處理調(diào)查結(jié)果德爾菲法如何選擇專家 要在明確預(yù)測(cè)的范圍和種類后,依據(jù)預(yù)測(cè)問題的性質(zhì)選擇專家,這是德爾菲法進(jìn)行預(yù)測(cè)的關(guān)鍵步驟。專家不僅要有熟悉本行業(yè)的學(xué)術(shù)權(quán)威,還應(yīng)有來(lái)自生產(chǎn)一線從事具體工作的專家;一般而言,選擇專家的數(shù)量為20人左右,可根據(jù)預(yù)測(cè)問題的規(guī)模和重要程度進(jìn)行調(diào)整。
特點(diǎn):匿名性、反饋性、收斂性、廣泛性優(yōu)點(diǎn):
?、俦阌讵?dú)立思考和判斷;
?、诘统杀緦?shí)現(xiàn)集思廣益;
?、塾欣谔剿餍越鉀Q問題;
?、軕?yīng)用范圍廣泛缺點(diǎn):
?、偃鄙偎枷霚贤ń涣鳎?
②易忽視少數(shù)人意見;
③存在組織者主觀影響范圍:
?、偃狈ψ銐蛸Y料;
?、谧鏖L(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃或大趨勢(shì)預(yù)測(cè);
?、塾绊懸蛩靥啵?/P>
?、苤饔^因素對(duì)預(yù)測(cè)事件影響較大。
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