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2017年咨詢(xún)工程師《方法實(shí)務(wù)》第三章知識點(diǎn)
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第三章 市場(chǎng)預測方法
第一節 市場(chǎng)預測的主要方法
一、目的：市場(chǎng)預測是在市場(chǎng)調查取得—定資料的基礎上， 對市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展狀態(tài)、行為、趨勢進(jìn)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(lèi)
定性預測：類(lèi)推預測法、專(zhuān)家會(huì )議法、Delphi法，核心是專(zhuān)家依據個(gè)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、系統動(dòng)力模型、馬爾科夫鏈)
第二節 因果分析法
因果預測：通過(guò)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)系的數據預測。
1、回歸分析法：數理統計方法，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(lái)值。按分析中自變量個(gè)數分一元回歸、多元回歸;按自變量與因變量關(guān)系分線(xiàn)性回歸、非線(xiàn)性回歸。
2、彈性系數法：通過(guò)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)品的數量關(guān)系。
一、一元線(xiàn)性回歸
——條件：預測對象與主要影響因素間存在線(xiàn)性關(guān)系
三、非線(xiàn)性回歸 —— 前提：如非線(xiàn)性關(guān)系可通過(guò)取對數變成線(xiàn)性關(guān)系
1、y = e a + bx 對數模型 ln y = a + bx
2、y = ab x 對數模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法對模型估計，計算A、B;求出置信區間;修正
四、彈性系數分析
優(yōu)點(diǎn)：計算方便、成本低、需要數據少、靈活廣泛;缺點(diǎn)：局部性、片面性、粗糙
(一)收入彈性 = 購買(mǎi)量變化率/收入變化率 =(ΔQ/Q)/(ΔI / I) —— 商品價(jià)格保持不變
(二)價(jià)格彈性 = 購買(mǎi)量變化例/價(jià)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(huì )總產(chǎn)值、國內生產(chǎn)總值、工農業(yè)總產(chǎn)值、國民收入、主要產(chǎn)品產(chǎn)量
能源的國內生產(chǎn)總值彈性 = 能源消費量變化比例 / 國內生產(chǎn)總值變化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)
五、消費系數法
步驟：①分析產(chǎn)品所有消費部門(mén)或行業(yè)現存和潛在市場(chǎng);②分析產(chǎn)品在各部門(mén)或行業(yè)消費量與各行業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量，確定消費系數;③確定各行業(yè)規劃產(chǎn)量，預測消費需求量;④匯總。
第三節 延伸預測法
延伸性預測：根據市場(chǎng)各種變量的歷史數據的變化規律，對未來(lái)預測。
適用于有時(shí)間序列關(guān)系的數據預測
條件：①預測變量的過(guò)去、現在和將來(lái)的客觀(guān)條件基本保持不變;②預測變量的發(fā)展過(guò)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)，變化趨勢較原始數據變化幅度小
適用于短期預測，以月或周為單位的近期預測;對原始數據預處理
n值越小，表明對近期觀(guān)測值預測的作用越重視，預測值對數據變化的反應速度也越快，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，但對數據變化的反映程度較慢。因此，n值的選擇無(wú)法二者兼顧，應視具體情況而定。一般3—200，視序列長(cháng)度和預測目標情況而定。
二、指數平滑法：指數加權平均法，實(shí)際是加權的移動(dòng)平均法，它是選取各時(shí)期權重數值為遞減指數的均值方法。通過(guò)某種平均方式，消除歷史統計序列中的隨機波動(dòng)，找出其中主要的發(fā)展趨勢。
一次指數平滑 Ft =αx i +(1-α)Ft-1 ——適用于市場(chǎng)觀(guān)測呈水平波動(dòng)，無(wú)明顯升降趨勢的預測
這種方法與簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法相似，兩者之間的區別在于：簡(jiǎn)單指數平滑法對先前預測結果的誤差進(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)的預測。
以本期指數平滑值作為下期的觀(guān)測值。α是前一觀(guān)測值和當前觀(guān)測值之間的權重。大的α導致較小的平滑效果，較小則產(chǎn)生客觀(guān)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(guān)測值穩定水平發(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)前歷史數據的加權平均值。當時(shí)間序列數>20，F0=X1;<20，取前3—5平均值。
三、成長(cháng)曲線(xiàn)模型：反應時(shí)間序列呈S型增長(cháng)曲線(xiàn) Yt = e(k +abt) 取對數 ln Yt = k+ abt
四、季節變動(dòng)分析
季節變動(dòng)按照數據的時(shí)間序列，有升降趨勢和水平趨勢，包括季節指數趨勢法和季節指數水平法兩種。
(一)季節指數水平法 Yt = Y*f t Y—前1個(gè)月或所有月的平均水平，f t—季節指數
適用于無(wú)明顯升降趨勢，主要受季節變動(dòng)和不規則變動(dòng)影響的時(shí)間序列，一般需3—5月/季的歷史數據
程序：①數據分析，形成數據序列;②計算各年同月平均值Yi;③計算所有月平均值Y;④計算各月季節比率f t =Yi/Y;⑤計算預期趨勢值一般采用最近年份平均值Yt -1;⑥計算預測年各月預測值= Yt -1 f t
(二)季節指數趨勢法 Yt =(a + bt)f t ——適用于存在季節變動(dòng)，各年(或同月)呈升降趨勢
第四節 定性預測法
分為直觀(guān)預測法(包括類(lèi)推預測法)和意見(jiàn)集合法(專(zhuān)家會(huì )議法、德?tīng)柗品?
一、類(lèi)推預測法：根據市場(chǎng)及其環(huán)境的相似性，從一已知產(chǎn)品 / 市場(chǎng)區域的需求和演變情況，推測其他類(lèi)似產(chǎn)品 / 市場(chǎng)區域的需求及變化趨勢。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)需求預測。據預測目標和市場(chǎng)范圍的不同，類(lèi)推預測法可以分為產(chǎn)品類(lèi)推、行業(yè)類(lèi)推、地區類(lèi)推預測三種。
二、專(zhuān)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?tīng)柗品ǎ簭V泛應用在市場(chǎng)預測、技術(shù)預測、方案比選、社會(huì )評價(jià)。尤適于長(cháng)期需求預測10—30年。
程序：①建立預測工作組; ②選擇專(zhuān)家(20人); ③設計調查表;
�、芙M織調查實(shí)施(2—3輪); ⑤匯總處理調查結果
德?tīng)柗品ㄈ绾芜x擇專(zhuān)家 要在明確預測的范圍和種類(lèi)后，依據預測問(wèn)題的性質(zhì)選擇專(zhuān)家，這是德?tīng)柗品ㄟM(jìn)行預測的關(guān)鍵步驟。專(zhuān)家不僅要有熟悉本行業(yè)的學(xué)術(shù)權威，還應有來(lái)自生產(chǎn)一線(xiàn)從事具體工作的專(zhuān)家;一般而言，選擇專(zhuān)家的數量為20人左右，可根據預測問(wèn)題的規模和重要程度進(jìn)行調整。
特點(diǎn)：匿名性、反饋性、收斂性、廣泛性
優(yōu)點(diǎn)：①便于獨立思考和判斷;②低成本實(shí)現集思廣益;③有利于探索性解決問(wèn)題;④應用范圍廣泛
缺點(diǎn)：①缺少思想溝通交流; ②易忽視少數人意見(jiàn); ③存在組織者主觀(guān)影響
范圍：①缺乏足夠資料;②作長(cháng)遠規劃或大趨勢預測;③影響因素太多;④主觀(guān)因素對預測事件影響較大。
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