咨詢方法與實(shí)務(wù)筆記（三）

　　第三章 市場預(yù)測方法

　　第一節(jié) 市場預(yù)測的主要方法

　　一、目的：市場預(yù)測是在市場調(diào)查取得-定資料的基礎(chǔ)上，對市場未來的發(fā)展?fàn)顟B(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(yù)測。

　　二、分類定性預(yù)測：類推預(yù)測法、專家會議法、Delphi法，核心是專家依據(jù)個人的經(jīng)驗、智慧和能力判斷定量預(yù)測：因果預(yù)測、延伸性預(yù)測、其他（經(jīng)濟(jì)計量分析、投入產(chǎn)出分析、系統(tǒng)動力模型、馬爾科夫鏈）

　　第二節(jié) 因果分析法

　　因果預(yù)測：通過尋找變量間因果關(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(shù)據(jù)預(yù)測。

　　1、回歸分析法：數(shù)理統(tǒng)計方法，建立自變量與相關(guān)隨機(jī)變量的回歸分析模型，預(yù)測隨機(jī)變量的未來值。按分析中自變量個數(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：通過計算2變量相對變化彈性關(guān)系預(yù)測，衡量某變量的改變所引起的另1變量的相對變化。

　　某市2000年GDP達(dá)到1788億元，當(dāng)年電力消費(fèi)量269kW.h.預(yù)計未來10年中前5年和后5年，GDP將保持9％和8％的速度增長，則用彈性系數(shù)法預(yù)測2005年和2015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—2015年電力彈性系數(shù)分別為0.66和0.59，則2001~2005年和2006~2015年年均電力需求增長速度：

　　2001—2005年＝電力消費(fèi)彈性系數(shù)×GDP年增長速度＝0.66×9%＝5.9%

　　2006—2015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＋電力需求年增長速度2001—2005年）5=359.15萬KW·h

　　2005年電力需求量：

　　2005年需求量×（1＋電力求救年增長速度2006—2015年）5

　　359.15×（1+4.7%）5=451.86萬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

　　回歸檢驗：一元回歸，相關(guān)檢驗與t檢驗、F檢驗效果相同；多元回歸分析，t檢驗與F檢驗作用差異大

　　1、方差分析

　　2、其中：，偏差平方和，反映n個y值的分散程度——總變差，回歸平方和，反映x對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

　　——評價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

　　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)檢驗表，在自由度n-2（n為樣本個數(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的絕對值越接近1，表明其線性關(guān)系越好；反之，R的絕對值越接近0，表明其線性關(guān)系越不好。

　　3、t檢驗 ——回歸系數(shù)的顯著性檢驗，判定預(yù)測模型x與y間線性假設(shè)是否合理——檢驗

　　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 ——回歸方程的顯著性檢驗，檢驗預(yù)測模型的總體線性關(guān)系的顯著性。

　　三、非線性回歸 —— 前提：如非線性關(guān)系可通過取對數(shù)變成線性關(guān)系

　　1、y = e a + bx 對數(shù)模型 ln y = a + bx

　　2、y = ab x 對數(shù)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(qū)間；修正四、彈性系數(shù)分析優(yōu)點(diǎn)：計算方便、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

　　（一）收入彈性 = 購買量變化率/收入變化率 =（ΔQ/Q）/（ΔI / I）

　　—— 商品價格保持不變

　?。ǘ﹥r格彈性 = 購買量變化例/價格變化例 =（ΔQ/Q）/（ΔP/ P）

　　—— 收入水平保持不變

　?。ㄈ┠茉葱枨髲椥裕悍从嘲ㄉ鐣偖a(chǎn)值、國內(nèi)生產(chǎn)總值、工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、國民收入、主要產(chǎn)品產(chǎn)量能源的國內(nèi)生產(chǎn)總值彈性 = 能源消費(fèi)量變化比例 / 國內(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；

　?、诜治霎a(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)；

　?、鄞_定各行業(yè)規(guī)劃產(chǎn)量，預(yù)測消費(fèi)需求量；

　?、軈R總。

　　第三節(jié) 延伸預(yù)測法延伸性預(yù)測：根據(jù)市場各種變量的歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，對未來預(yù)測。

　　適用于有時間序列關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測條件：

　?、兕A(yù)測變量的過去、現(xiàn)在和將來的客觀條件基本保持不變；②預(yù)測變量的發(fā)展過程漸變。

　　一、簡單移動平均法： Ft+1 = 1/n Σx i 屬于平滑技術(shù)，變化趨勢較原始數(shù)據(jù)變化幅度小適用于短期預(yù)測，以月或周為單位的近期預(yù)測；對原始數(shù)據(jù)預(yù)處理n值越小，表明對近期觀測值預(yù)測的作用越重視，預(yù)測值對數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度也越快，但預(yù)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(yù)測值的修勻程度越高，但對數(shù)據(jù)變化的反映程度較慢。因此，n值的選擇無法二者兼顧，應(yīng)視具體情況而定。一般3-200，視序列長度和預(yù)測目標(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)的移動平均法，它是選取各時期權(quán)重數(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)計序列中的隨機(jī)波動，找出其中主要的發(fā)展趨勢。

　　一次指數(shù)平滑 Ft =αx i +（1-α）Ft-1 ——適用于市場觀測呈水平波動，無明顯升降趨勢的預(yù)測這種方法與簡單移動平均法相似，兩者之間的區(qū)別在于：簡單指數(shù)平滑法對先前預(yù)測結(jié)果的誤差進(jìn)行了修正，因此這種方法和簡單移動平均法一樣，都能夠提供簡單適時的預(yù)測。

　　以本期指數(shù)平滑值作為下期的觀測值。α是前一觀測值和當(dāng)前觀測值之間的權(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)測值只包含較小的誤差修正因素。

　　觀測值穩(wěn)定水平發(fā)展，α取0.1-0.3；波動較大，取0.3-0.5；波動很大，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)時間序列數(shù)>20，F(xiàn)0=X1；<20，取前3-5平均值。

　　三、成長曲線模型：反應(yīng)時間序列呈S型增長曲線 Yt = e（k +abt） 取對數(shù) ln Yt = k+ abt四、季節(jié)變動分析季節(jié)變動按照數(shù)據(jù)的時間序列，有升降趨勢和水平趨勢，包括季節(jié)指數(shù)趨勢法和季節(jié)指數(shù)水平法兩種。

　?。ㄒ唬┘竟?jié)指數(shù)水平法 Yt = Y*f t

　　Y-前1個月或所有月的平均水平，f t-季節(jié)指數(shù)適用于無明顯升降趨勢，主要受季節(jié)變動和不規(guī)則變動影響的時間序列，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；

　　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(jié)比率f t =Yi/Y；⑤計算預(yù)期趨勢值一般采用最近年份平均值Yt -1；⑥計算預(yù)測年各月預(yù)測值= Yt -1 f t

　?。ǘ┘竟?jié)指數(shù)趨勢法 Yt =（a + bt）f t ——適用于存在季節(jié)變動，各年（或同月）呈升降趨勢

　　第四節(jié) 定性預(yù)測法分為直觀預(yù)測法（包括類推預(yù)測法）和意見集合法（專家會議法、德爾菲法）

　　一、類推預(yù)測法：根據(jù)市場及其環(huán)境的相似性，從已知產(chǎn)品 / 市場區(qū)域的需求和演變情況，推測其他類似產(chǎn)品 / 市場區(qū)域的需求及變化趨勢。是由局部、個別到特殊的分析推理方法，適于新產(chǎn)品、行業(yè)、市場需求預(yù)測。據(jù)預(yù)測目標(biāo)和市場范圍的不同，類推預(yù)測法可以分為產(chǎn)品類推、行業(yè)類推、地區(qū)類推預(yù)測三種。

　　二、專家會議法：頭腦風(fēng)暴法（非交鋒式會議）、交鋒式會議法、混合式會議法（質(zhì)疑式頭腦風(fēng)暴法）

　　三、德爾菲法：廣泛應(yīng)用在市場預(yù)測、技術(shù)預(yù)測、方案比選、社會評價。尤適于長期需求預(yù)測10-30年。

　　程序：①建立預(yù)測工作組；

　　②選擇專家（20人）；

　　 ③設(shè)計調(diào)查表；

　?、芙M織調(diào)查實(shí)施（2-3輪）；

　?、輩R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)測的范圍和種類后，依據(jù)預(yù)測問題的性質(zhì)選擇專家，這是德爾菲法進(jìn)行預(yù)測的關(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)：

　　①缺少思想溝通交流；

　　 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遠(yuǎn)規(guī)劃或大趨勢預(yù)測；

　?、塾绊懸蛩靥?；

　　④主觀因素對預(yù)測事件影響較大。

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