市场预测方法定量预测学习教案

1、市场预测方法定量市场预测方法定量(dngling)预测预测第一页，共67页。 市场的发展和变化是由多种因素(yn s)决定的。我们可以找到影响市场变化的相关因素(yn s)，确定它们对市场需求影响的大小，并通过分析这些因素(yn s)的变动来把握市场的变化，为生产销售决策提供依据。例如，某省会城市的移动电话市场从2005年已进入成熟期，A移动电话公司需要了解该城市今后的移动电话市场尚有多大的发展余地，以便决定下一步的投资力度和营销策略。因此，A移动电话公司向商情信息公司提出了进行移动电话市场规模预测的要求。商情信息公司通过对该市移动电话用户数与相关变量的探索性分析，了解到影响该市移动电话普及率

2、变动的关键因素(yn s)是居民收入和移动电话购买和使用成本，且它们之间的关系为非线性关系。商情信息公司决定采用构建非线性回归模型的方法对该市未来的移动电话普及率进行预测，预测明年该市将新增移动电话用户44.26万。这一预测结果为A移动电话公司的营销决策提供了有力的数据支撑。第1页/共67页第二页，共67页。第2页/共67页第三页，共67页。1长期趋势变动：长期趋势是指时间(shjin)序列观察值即市场现象，在较长时期内持续存在的总势态，反映市场预测对象在长时期内的变动趋势。 长期趋势的具体表现为：水平型变动、趋势型变动。 在趋势型变动中又分为线形（非线性）上升、线形（非线性）下降两种趋势。

3、习惯上，常常把水平型发展趋势的现象，称为无明显趋势变动，而把具有上升、下降变动的现象，称为有明显趋势变动。 在市场预测中，对水平型变动和趋势型变动的不同市场现象，必须按其不同的变动规律，采用不同的方法进行市场预测。长期趋势变动，是现象发展的必然趋势，是现象不依人的意志为转移的客观表现。这种变动是大多数现象所具有的特点，也是分析时间(shjin)序列，进行市场预测首先应该考虑的现象变动规律。第3页/共67页第四页，共67页。2季节变动 季节变动一般是指市场现象以年度为周期，随着自然季节的变化，每年都呈现的有规律的循环变动。广义的季节变动还包括(boku)以季度、月份以至更短时间为周期的循环变动。

4、 市场现象季节变动主要是由自然气候、风俗习惯、地理环境等因素引起的，我国地域广阔，大多数地区的四季变化很明显，这就便许多季节性生产或季节性消费的商品供求，呈现出明显的季节性规律变动。如我国民间对春节、端午节、中秋节、元旦、“十一”等节日，使一些节日消费的商品供求呈现明显的季节变动；90年代未所出现的假日消费现象也是广义上季节变动的内容。在各种经济现象中，市场现象的季节性变动是最明显的。对于季节性变动的现象，有专门的季节变动预测法加以具体研究，反映和描述其变动特点和规律。第4页/共67页第五页，共67页。3循环变动 循环变动是以数年（一般不等）为周期的变动。它与长期趋势变动不同，它不是朝着单一方

5、向有趋势的变化，而是按涨落相间的波浪式起伏的变动，它与季节变动趋势也不同，它波动的时间较长，而且变动周期长短不等，短则一两年，长则数年、数十年。 循环变动原指资本主义经济，由于自由竞争和生产无政府状态利起的经济危机，间隔(jin g)数年就出现一次的循环现象。它使时间序列形成循环变动规律。 循环变动也可泛指间隔(jin g)数年就出现一次的市场现象变动规律。市场现象的循环变动形成的原因是多方面的，根本上是由经济运行周期决定的。 第5页/共67页第六页，共67页。4不规则变动 不规则变动是指现象由偶然因素引起的无规律的变动。如：自然灾害、地震、战争、政治运动等偶然因素对市场现象时间序列的影响。对

6、于这些(zhxi)因素的影响，预测者虽然可以辨别，但对其发生时间和影响量却难于确定。所谓偶然因素也就是说这些(zhxi)因素发生的时间和影响量是偶然的，是不确定的。 当对时间序列进行分析采取某种方法预测时，往往是采取剔除偶然因亲的影响，来观察现象的各种规律性变动。第6页/共67页第七页，共67页。第7页/共67页第八页，共67页。nyyyMntttt11.第8页/共67页第九页，共67页。nyyMMntttt1nt tytM1tMttMy1第9页/共67页第十页，共67页。期加权移动平均数，期加权移动平均数，n 为移动平为移动平均项数。均项数。预测公式为：预测公式为：即以第即以第t期加权移动平

7、均数作为第期加权移动平均数作为第t+1期的预测值。期的预测值。nntntttwwwwywywywM211121nt tyttwtwMtwtMy1第10页/共67页第十一页，共67页。其计算公式为：其计算公式为：式中：式中：，为时间序列第为时间序列第 期期的数据，的数据，为第为第期一次移动期一次移动平均数，平均数，为第为第期二次移动期二次移动平均数，平均数， 为移动平均项数。为移动平均项数。nyyyMntttt11)1(nMMMMntttt)1(1)1(1)1()2(nt tyt) 1 (tMtt)2(tMn第11页/共67页第十二页，共67页。特点： 第一，对于较长观察期内，时间序列的观察值变

8、动方向和程度不尽一致，呈现波动状态，或受随机因素影响比较明显时，移功平均法能够在消除不规则变动的同时，又对其波动有所反映。也就是说，移动平均法在反映现象变动方面是较敏感的。 第二，移动平均预测法所需贮存的观察值比较少，因为随着移动，远期的观察值对预测期数值的确定就不必要了，这一点(y din)使得移动平均法可长期用于同一问题的连续研究，而不论延续多长时间，所保留的观察值是不必增加的，只需保留跨越期各个观察值就可以了。这个特点无论对于手工计算还是计算机计算都是有益的。 移动平均法的准确程度，主要取决于跨越期选择得是否合理。第12页/共67页第十三页，共67页。3、跨越期的选择 预测者确定跨越期长

9、短要根据两点： 1、要根据时间序列本身的特点； 2、是要根据研究问题的需要。 如果时间序列的波动主要不是由随机因素引起(ynq)的，而是现象本身的变化规律，这就需要预测值充分表现这种波动，把跨越期取得短些。这样既消除了一部分随机因素的影响，又表现了现象特有的变动规律。如果时间序列观察值的波动，主要是由随机因素引起(ynq)的，研究问题的目的是观察预测事物的长期趋势值，则可以把跨越期取长些。 移动平均预测法，适合于既有趋势变动又有波动的时间序列。也适合有波动的季节变动现象的预测。其主要作用，是消除随机因素引起(ynq)的不规则变动对市场现象时间序列的影响。第13页/共67页第十四页，共67页。第

10、14页/共67页第十五页，共67页。nyyMMntttt1第15页/共67页第十六页，共67页。第16页/共67页第十七页，共67页。第17页/共67页第十八页，共67页。第18页/共67页第十九页，共67页。第19页/共67页第二十页，共67页。第20页/共67页第二十一页，共67页。图图11-1 直直线趋势图线趋势图第21页/共67页第二十二页，共67页。btay第22页/共67页第二十三页，共67页。第23页/共67页第二十四页，共67页。baba385557 .185255104 .325第24页/共67页第二十五页，共67页。taby y 第25页/共67页第二十六页，共67页。gb

11、tgagyt1112lglglglglglgtbtayttbany第26页/共67页第二十七页，共67页。第27页/共67页第二十八页，共67页。第28页/共67页第二十九页，共67页。第29页/共67页第三十页，共67页。第30页/共67页第三十一页，共67页。ryyyyb122321112rbbyyaabbykrr1111第31页/共67页第三十二页，共67页。第32页/共67页第三十三页，共67页。ttbgagkgy)1 (11第33页/共67页第三十四页，共67页。（如图11-8）。当时间序列各期观察值的倒数一阶差分的环比接近于某一常数时，可采用罗吉斯缔曲线描述长期变化趋势。图11-8

12、 逻辑曲线图第34页/共67页第三十五页，共67页。分析预测的方法主要有季节指数法、趋势比率法和温特斯法。第35页/共67页第三十六页，共67页。(zhsh)可用于以下预测。可用于以下预测。（1）根据年度预测数用季节指）根据年度预测数用季节指数数(zhsh)求季（月求季（月)预测数，预测数，即即季（月）预测数季（月）预测数= （2）根据年内某几个月的实际）根据年内某几个月的实际数，用季节指数数，用季节指数(zhsh)求全求全年预测数，即年预测数，即年度预测数年度预测数= 4(或或12)()季 月的季节指数()()各年同月 季 平均数全时期月 季 平均数)12(4 或年度预测数相应的季节指数之和

13、的实际数之和月某几个季)(第36页/共67页第三十七页，共67页。第37页/共67页第三十八页，共67页。第38页/共67页第三十九页，共67页。(gj)一元线性回归模型的参数a、b，通常采用最小二乘法估计(gj)，求解a、b参数的标准方程组为第39页/共67页第四十页，共67页。第40页/共67页第四十一页，共67页。第41页/共67页第四十二页，共67页。第42页/共67页第四十三页，共67页。其中，其中，b0为常数项，为常数项，b1，b2，bk为回归系数，为回归系数，b1为为x2，x3，xk固定时，固定时，x1每增加一个每增加一个单位对单位对y的效应，即的效应，即x1对对y的偏回归系的偏

14、回归系数；同理数；同理b2为为x1，x3，xk固固定时，定时，x2每增加一个单位对每增加一个单位对y的效应，的效应，即即x2对对y的偏回归系数，等等。如果的偏回归系数，等等。如果两个自变量两个自变量x1，x2与一个因变量与一个因变量y呈呈线性相关时，可用二元线性回归模型线性相关时，可用二元线性回归模型描述描述 y = b0 + b1x1 + b2x2 + e第43页/共67页第四十四页，共67页。第44页/共67页第四十五页，共67页。第45页/共67页第四十六页，共67页。第46页/共67页第四十七页，共67页。第47页/共67页第四十八页，共67页。第48页/共67页第四十九页，共67页。

15、221)(iiieeed第49页/共67页第五十页，共67页。第50页/共67页第五十一页，共67页。第51页/共67页第五十二页，共67页。2.非线性回归模型的参数估计 许多非线性回归模型经过适当变换，可以转化为线性回归模型的形式，同样采用最小二乘法求出其相应参数。模型的变换方法见上述内容。3.非线性回归模型的检验与评价 非线性回归模型一般不能进行有关的统计检验，因为许多统计检验都是建立在线性统计模型基础上的。但是为了(wi le)评价非线性回归模型的拟合程度及其估计误差的大小，可以计算下列评价指标第52页/共67页第五十三页，共67页。第53页/共67页第五十四页，共67页。第54页/共67页第五十五页，共67页。第5