需求估计管理经济学麦圭根第版,机械工业出版社

第4章需求估计EstimationofDemand

上一章介绍了与需求相关的一些基本概念和理论，包括价格弹性、收入弹性和交叉价格弹性等。者如果打算进行商品价格调整的决策，就需要知道价格提高对需求量、总收益和利润的影响，为此需要知道在预计价格调整的范围内，需求弹性是充足还是不足？等等。政府和非营利机构也会面对这些决策问题。比如节假日取消过路费的影响是什么？本章讨论与需求定量估计相关的一些方法和技术。

作为一位管理对需求估计的方法大体可以分成两类：最常用和最有效的就是统计技术中的回归分析法，就是根据需求各种变量的具体数据，得出描述这些变量之间关系的数学方程的方法；另一种是进行市场调查，对需求进行直接估计的方法，虽然不常用但在一定条件下还是可以起到一定的作用。4.1运用市场研究技术估计需求

4.1.1消费者调查4.1.2消费者焦点小组4.1.3市场实验4.2利用回归分析估计需求

4.2.1计量经济学-回归分析概述4.2.2需求估计的具体方法4.3利用回归分析进行需求估计的实例4.1运用市场研究技术估计需求

4.1.1消费者调查ConsumerSurveys

因为消费者自己应当最清楚他们自己对某种商品的需求函数，最直接的需求估计方法就是变换需求决定因素（例如，替代品的价格、互补品的价格等），直接询问潜在购买者会买多少。最简单的就是叫住购买者，询问他们在不同价格时会买多少。复杂的，需要由专业访谈者选择人口样本设计问卷进行调查。

专业调查人员对一组样本消费者进行询问，确定他们的购买意愿、对价格变化或相对价格水平的敏感程度和对广告宣传战的了解程度等因素。这个过程看似简单，却有几个重要问题：（1）典型样本的选择；（2）响应的偏差；（3）响应者缺乏准确回答问题的能力。

响应偏差可能就是因为被访问的对象在对假设的问题提供答案时带来的。映他的意图和希望。偏差，比如回答的人可能给出的是社会可接受的反应，而不是他们真实的偏好。结果不是反映个人如何去做，而是反或者反应因为问问题的方式而发生尽管消费者调查技术有着这些内在的困扰，但是它依然可以成为经理人量化需求的非常有价值的工具。做调查的技巧在于避免陷阱。4.1.2消费者焦点小组ConsumerFocusGroups

这也是一种把消费者对影响需求种种因素变化的反应记录下来的方法。们购买一定的商品。试验者可以观察到当调整价格、竞争产品价格和其他变变量对实际购买量的影响。然后再密切观察消费者小组，讨论他们做出的选择及原因。这种方法本质上是在一种可控的模拟环境下，观察消费者的行为，从而得出各种因素对需求的影响情况。这种方法的缺陷在于：由于参与者知道他们被观察的状况，不太可能像在真实的环境中行动，从而影响结果准确性其次，由于成本较高决定了参与者样本很少，而从很小的样本的实验结果推断出一个市场行为可靠性存在问题。给消费者试验小组少量货币，让他4.1.3市场实验市场实验不像消费者焦点小组那样在严格的实验条件下进行，而是在真实的市场中进行的。者可以可以改变一种或多种需求的决定因素，如价格、广告、商品包装方式等等，观察它们对需求量的影响。市场实验的优势在于，他们能够在一个很大的规模下进行，消费者也没有意识到自己试验的一部分，从而可以保证结果的有效性。

但是也存在一定的缺陷，通常厂商为了降低成本，试验可能在一个有限的规模内进行，并且持续时间较短，所以关于整个市场和一个更长时期的推断是可疑的；的不可控，可能外界的一些因素会影响试验结果，比如不正常的天气、临时的罢工等等。实验中，分析此外，由于环境4.2利用回归分析估计需求

对包括需求关系在内的经济关系进行定量衡量是管理者进行有效决策的基础。需求估计方法由于存在各种缺陷，现实中仅适合小范围内的估计和分析。关系的定量估计主要采用的就是计量经济方法。上面介绍的直接的而要在较大范围内进行经济4.2.1计计量经济济学概述述什么是计计量经济济学（econometrics））：计量经济济学简单理理解就是是“经济济测量””（econometricsmeans“economicMeasurement））。现象的数量化度度量和分分析。它试图图量化经经济现象象，在抽象的的经济理理论世界界和人类类活动的的现实世世界之间间架起一座座桥梁。。计量经济济学主要要有三个个用途：（1））描述经经济现实；（（2）检检验有关关经济理理论的假假设；（（3）预预测未来的经经济活动动。就是对实实际的经经济和商商业计量经济济学家在在分析经经济问题题时是如如何操作作的呢？？他们主要要按照如如下路线线进行分分析和估估计。4.2.2需需求估计计的具体体方法在计量经经济学中中用于估估计参数数主要有有两种技技术：回归分析析（regressionanalysis）与相关分分析（correlationanalysis）相关分析析主要是测测量两个个变量之之间的线性关联联程度。比如，吸烟烟与肺癌癌之间、、中学成成绩与大大学成绩绩之间的的相关。。而回归分析析是研究一一个因变变量（被被解释变变量）对对另一个或多多个解释释变量（（自变量量）的依赖关系系，其目的的在于通过后后者的已已知或设设定值去去估计和和（或））预测前前者的（总体））均值。。包括估估计参数数和检验验统计显显著性两两方面。。可以看出出，就需需求估计计而言，，我们就就是想了了解那些需求求影响因因素的变变动，对对需求量量从而总总收益和和利润的影响方向向和影响响程度。因此，回回归分析析成为一一个进行行需求估估计的很很好的工具。。下面我们们通过一一个实例例来介绍绍如何用用回归分分析进行需求求估计的的具体方方法和步步骤。第一步：：识别变变量与收收集数据据对于变量的识识别可以依据据需求函函数并结结合管理理者的自身身需要来来确定。。影响变量量确定后后就需要要收集每每个变量量的数据据，这些数据据可以来来自调查查、市场场试验或或各种机机构发布布的数据。。这些数据据大体可可以分为为三类：：时间序列列、横截面以及混合合数据（（比如时时间序列列与横截截面合并并-面板板）本案例中中就是横横截面数数据。（1）时时间序列列数据：：就是一个个变量在在不同时时间取值值的一组观观测结果果。可以以是每日日（周、、月、年年等）收收集的。。（2）横横截面数数据：指对一个个或多个个变量在在同一时时间点上上收集的数据据。（3）混混合数据据：在混合数数据中兼兼有时间间序列和和横截面面数据。比如如下表中中有7年年（时间间）15个省市市（横截截面）居居民家庭人均消消费数据据，共105组组观测值值的面板板数据。。第二步：：具体确确定方程程或回归归关系的的形式它表明自自变量与与因变量量之间的的关系通常要选选择估计计回归关关系的函函数形式式，以便便尽可能准确确描绘出出真正的的需求关关系。常用的关关系或模模型有线性模型型和乘法指数数模型等。上述案例例中建筑筑材料商商店的涂料线线性需求求模型可可列为：：其中，1，2和3是此模型型的参数数；是误差差项。1，2和3分别表示示当其他自自变量不不变的条条件下，，促销支出、销销售价格格和可支支配收入入每变化化一个单单位，涂涂料需求分别变变化1，2和3个单位。。线性模型型的优点点在于：（1）不改变它它的形式式就能对对它进行估估计；（（2）对对变量系系数的解解释比较较简单，，也就是是如果其他他自变量量的值保保持不变变，每个个系数代代表相应应的自变变量变化1个单位位会使需需求量变变化多少少。1.线性性模型（（LinearModel）：2.乘法法指数模模型：在估计过过程中可可以转化化为简单单的对数数线性关关系这里1，2和3作为斜率率系数测测量的Q对A、P和M的弹性，，表示当其他自自变量不不变，促促销支出出、销售售价格和和可支配配收入每变化化1%，将将导致涂涂料需求求分别变变化1%、2%和3%。乘法指数数模型的的优点是是：（1）可以提供供需求的的各种自变量的的弹性估估计值，，比如价价格弹性性、收入入弹性等等等；（2）与与线性模模型相比比，乘法指数数模型在在估计参参数所使使用的数据范围围内，每每个自变变量的弹弹性是不不变的，，等于相相应的参参数估计值值。而线线性模型型中，每每个自变变量的需需求弹性性依据在在需求曲线线上的不不同位置置，其弹弹性不同同。案例中模模型可表表示为：：第三步：：估计并并解释回回归参数数许多软件件都可以以进行回回归分析析，如excel、、spss和eviews等等。。第四步：：统计显显著性检检验等回归分析析的目的的有两个个，一个个是估计计真实回回归曲线线的参数（（比如1，2和3），另另一个个就是是检验验这些些参数数的估计计值在在统计计上是是否显显著。。统计技技术提提供了了假设设检验验的工工具——置信信区间间和显显著性检验验（也也就是是t检验））。。实践中中t检验应应用更更为普普遍。。t检验是是一种种利用用样本本结果来来证实实一个个虚拟拟假设设真伪伪的检检验程程序。。t检验就就是计计算每每一个个回归归系数数的t值或者者t统计量量具体方方法就就是用用回归归系数数除以以自身身的标标准误误。各估计计系数数的标标准误误（差差）测测量了了在根根据同同一个个实际际需求关系系、不不同的的观测测值进进行的的回归归分中中，各各系数数估计计值的变化化程度度。也就是是说，，为了了检验验估计计参数数统计计显著著性，，我们们首先先需要得得到该该参数数估计计值的的t统计量量，然然后在在选定定的显显著性性水平下下（比比如1%、、5%或10%），，在t分布的的临界界值表表中找找到t的临界界值，，选择择自由由度n-k（观观测值值减去去估计计参数数数量量如果计计算的的t统计量量的绝绝对值值大于于临界界值，，那么么相应应的估估计系数数显著著；如如果小小于临临界值值，则则估计计系数数不显显著。。实践中中，常常用t的绝对对值是是否大大于2来判判断。。除了对对参数数的估估计值值进行行显著著性检检验外外，我我们还还会对整个个估计计模型型的总总体拟拟合度度进行行判定定，也也就是是说我我们除了希希望参参数的的估计计值比比较准准确外外，还还希望望估计计的回回归模型相相当精精确地地解释释被解解释变变量在在样本本期的的变化化，也也就是估计计的模模型有有很高高的拟拟合度度。度量拟拟合度度最简简单且且普遍遍使用用的就就是判判定系系数（（可决系数数）R2，它衡量量了因因变量量的变变化中中能被被回归归方程程解释的那那一部部分，，R2的取值范范围是是0～1。大的R2值说明明解释释变量量与因因变量量之间间的相相关程程度很很高，，小的R2值说明明解释释变量量与因因变量量之间间的相相关程程度很很低。。大