1-市场预测与战略分析.ppt

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第第1章章市场分析与市场战略市场分析与市场战略11.1市场调查方法一、市场调查的类型市场普查重点调查典型调查抽样调查2二、市场调查的方法文案调查实地调查问卷调查实验调查31.2市场预测方法因果分析法非线性回归一元线性回归简单移动平均法加权移动平均法一次指数平滑法多次指数平滑法多元线性回归指数平滑法弹性系数法趋势外推法消费系数法回归分析法移动平均法季节波动模型定量预测定性预测延伸预测法类推预测法其他方法略专家会议法德尔菲法市场预测方法41.2.1一元线性回归分析（P34）一、基本公式：

1建立回归模型2由最小二乘法求得回归系数bxay+=5二、一元线性回归预测步骤

（一）输入历史数据；

（二）计算回归参数a、b，建立回归模型；（三）进行回归检验检验方法有方差分析、相关检验、t检验等。

对于一元线性回归，这些检验效果是相同的，选择其中一项检验即可。

61方差分析

（1）推导得出：

其中：

其中：

TSSTSS，称为偏差平方和，反映了，称为偏差平方和，反映了nn个个yy值的分散程度；值的分散程度；RSSRSS，称为回归平方和，反映了，称为回归平方和，反映了xx对对yy线线性影响的大小；性影响的大小；ESSESS，称为残差平方和，它反映了除，称为残差平方和，它反映了除xx对对yy的线性影响之外的一切使的线性影响之外的一切使yy变化的因素，其中变化的因素，其中包括包括xx对对yy的非线性影响及观察误差的非线性影响及观察误差7

（2）定义可决系数显然，可决系数1。

越靠近1，说明x对y的线性影响越强，拟合模型的误差也较小。

82相关系数检验相关系数是描述两个变量之间的线性相关关系的密切程度的数量指标，用R表示在自由度（n2）和显著性水平（一般取0.05）下，查相关系数检验表：

若R大于临界值，则变量x和y之间的线性关系成立；否则，两个变量不存在线性关系。

93t检验即回归系数的显著性检验，以判定预测模型变量x和y之间线性假设是否合理。

回归常数a是否为0的意义不大，通常只检验参数b。

其中：

Sb是参数b的标准差，n为样本个数（教材P37：

Sb的公式有误，应该是：

）10利用上式求得值后，通过t分布表查出对应显著水平，自由度为n-2的值。

若，参数的t检验通过，说明变量x和y之间的线性假设合理若，参数的t检验未通过，说明变量x和y之间的线性假设不合理11（四）进行点预测和区间预测点预测点预测是在给定了自变量的未来值后，利用回归模型求出因变量的回归估计值，也称为点估计。

12区间预测以一定的概率1-预测的y在附近变动的范围，称为区间预测。

在小样本统计下（样本数据组n小于30时），置信水平为100

（1）的预测区间为：

其中：

教材P37：

S0的公式有误13（五）预测结果分析如果预测得出的结果与实际情况存在明显不符，就要进行原因分析，重新查看数据处理或具体计算上是否存在问题，否则就应选择其他的方法14【例1-1】05年某地区镀锌钢板消费量15.32万吨，主要应用于家电业、轻工业和汽车工业等行业，9605年当地镀锌钢板消费量及同期第二产业产值如后表。

按照该地区“十一五”规划，“十一五”期间地方第二产业增长速度预计为12。

请用一元线性回归方法预测2010年当地镀锌钢板需求量。

（教材P37例2-1）15年份年份镀锌钢板消费量镀锌钢板消费量（万吨）（万吨）第二产业产值第二产业产值（千亿元）（千亿元）199619963.453.451.0031.003199719973.503.501.1191.119199819984.204.201.2601.260199919995.405.401.4501.450200020007.107.101.5271.527200120017.507.501.6811.681200220028.508.501.8861.8862003200311.0011.001.9311.9312004200413.4513.452.0282.0282005200515.3215.322.2742.27416【解答】

（1）建立回归模型经过分析，发现该地区镀锌钢板消费量与第二产业产值之间存在线性关系，将镀锌钢板设为因变量y，以第二产业产值为自变量x，建立一元回归模型yabx

（2）计算参数采用最小二乘法，计算出相关参数：

17n10各年第二产值x的平均值各年镀锌钢板消费量的平均值将系数代入方程得18（3）相关检验在0.05时，自由度n21028，查相关检验表，得0.632因R0.961，故在0.05的显著性检验水平上，检验通过，说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系合理。

19（4）t检验在0.05时，自由度1028，查t检验表，得t（0.025，8）2.306。

因9.85t（0.025，6），故在0.05的显著性检验水平上，t检验通过，说明说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系明显20（5）需求预测2010年第二产业产值：

2010年当地镀锌钢板需求点预测为：

2010年当地镀锌钢板需求的区间预测为：

21在0.05的显著性检验水平上，2010年当地镀锌钢板需求的置信区间为：

即有95的可能性在（24.75，37.00）的区间内221.2.2消费系数法（P44）一、概念消费系数指某种产品在各个行业（或部门、地区、人口、群体等）的单位消费量，表示为：

消费系数消费系数=某部门产品消费量某部门产品消费量/该部门产量该部门产量消费系数法就是在分析得出消费系数的基础上，将各部门的规划产量乘以对应的消费系数得到各个行业部门的需求量，汇总后得到该产品总需求量的预测值23二、消费系数法预测需求量的步骤1分析产品x的所有消费部门或行业，包括现存和潜在市场2确定在各部门或行业的消费系数某部门消费系数某部门产品消费量某部门消费系数某部门产品消费量/该部门产品产量该部门产品产量3确定各部门或行业的规划产量，预测各部门或行业的消费需求量部门需求量部门规划生产规模部门需求量部门规划生产规模该部门消费系数该部门消费系数4汇总各部门的消费需求量产品总需求量产品总需求量各部门的需求量各部门的需求量241.2.3弹性系数分析（P40）弹性系数亦称弹性，它衡量某一变量的改变所引起的另一变量的相对变化。

一般来说，两个变量之间的关系越密切，相应的弹性值就越大；反之，弹性值就越小。

包括：

收入弹性价格弹性能源需求弹性25一、收入弹性1概念指商品价格保持不变时，该商品购买量的相对变化率与消费者收入的变化率之比表示为：

IIQQi/DD=eQI262预测步骤

（1）根据公式和已知数据计算各年的收入弹性系数

（2）求各年收入弹性系数的平均值作为预测年份的收入弹性系数（3）根据已知，计算某一变量（一般为收入）在预测年份的增长率，一般以已知数据的最近年份作为计算基数年份（4）根据

（2）（3）的结果计算需预测变量（一般为购买量）的增长率，带入基数年份数据得到所需的预测数据27【例1-3】20002005年照相机销售量和人均年收入如下表,预计到2010年人均年收入较2005年增加86，人口增长控制在0.4%。

请用收入弹性法预测2010年照相机需求量。

（教材P40例2-2）年份年份人均收入人均收入（元元/年）年）人口人口（万人）（万人）照相机销售量照相机销售量（万台）（万台）200028206803.22200136406843.56200246406883.99200359786924.36200475856964.81200591987015.1828【解答】

（1）计算照相机收入弹性系数如下表：

从上表可以看出，20002005年照相机消费收入弹性系数为0.300.42,平均为0.35。

因此，取2010年的弹性系数为0.35年份年份较上年收入较上年收入增长（）增长（）每万人照相机消每万人照相机消费（台费（台/万人）万人）每万人照相机每万人照相机消费增长（消费增长（%）收入弹性收入弹性系数系数2000200047.3547.352001200129.1%29.1%52.0052.009.8%9.8%0.340.342002200227.5%27.5%58.0058.0011.5%11.5%0.420.422003200328.8%28.8%63.0063.008.6%8.6%0.300.302004200426.9%26.9%69.0069.009.5%9.5%0.350.352005200521.3%21.3%74.0074.007.2%7.2%0.340.3429

（2）计算2010年照相机需求量增长率以2005年为基数，2010年人均年收入增长86；则每万人均照相机消费增长为：

收入增长比例收入弹性系数860.3530.1%（3）计算2010年万人照相机需求量2010年每万人照相机需求为：

2005年万人照相机消费量需求增长74（130.1）96.27台30（4）计算2010年当地人口量2010年当地人口2005年人口数（1年人口增长速度）5715万（5）计算2010年照相机需求量2010年当地照相机需求量：

715万人96.27台/万人6.88万台31二、价格弹性1概念指当收入水平保持不变时，某商品购买量的变化率与价格的变化率之比。

表示为：

价格弹性一般为负数。

322预测步骤

（1）根据公式和已知数据计算各年价格弹性系数

（2）求各年价格弹性系数的平均值作为预测年份的价格弹性系数（3）根据已知计算某一变量（一般为价格）在预测年份的增长率，一般以已知数据的最近年份作为计算基数年份（4）根据

（2）（3）的结果计算需预测变量（一般为购买量）的增长率，带入基数年份数据得到所需的预测数据33三、能源需求弹性以能源的国内生产总值弹性为例进行说明1概念能源的国内生产总值弹性，是指能源消费量的变化率与国内生产总值的变化率之比，表示为：

342预测步骤

（1）根据历史数据计算能源需求弹性，经修正后作为预测年份的能源需求弹性

（2）根据已知，计算预测年份国内生产总值的增长率（3）计算能源需求的增长率，带入基数年份的数据后得到所需的能源需求预测数据351.2.4简单移动平均法（P45）一、基本原理以过去某一段时间数据的平均值作为将来某时期的预测值。

简单移动平均可以表述为：

其中：

Ft+1是t+1时的预测数，n是在计算移动平均值时所使用的历史数据的数目，即移动时段的长度。

36二、应用范围一般只适用于以月份或周为单位的短期预测历史数据必须是水平型的37三、特点优点简单易行，容易掌握缺点因现实中的历史数据远比水平型复杂，所以限制了移动平均法的应用范围38四、n的选择n一般在3200之间一般对水平型数据，n值的选取较为随意；重视近期观测数据，n值取小一点；重视较长期观测数据的修匀程度，n应取大一点39【例1-6】某商场某年112月洗衣机销售量如下表，请用简单移动平均法预测下一年第一季度该商场洗衣机销售量（n3）。

（教材P46例2-6）40月份月份序号序号（t）（t）实际销售量实际销售量xxtt（台）（台）33个月移动平均预测个月移动平均预测11115353-22224646-33332828-44443535424255554848363666665050373777773838444488883434454599995858414110101010646443431111111145455252121212124242565641【解答】

（1）采用3个月移动平均法：

下一年1月洗衣机销售量预测：

502月洗衣机销售量预测：

463月洗衣机销售量预测：

46于是，第一季度洗衣机销售量预测为：

504646142（台）42

（2）为使预测更符合当前的发展趋势，可以采用加权移动平均法，将不同时期的序列给予不同的权重。

如对预测的前一期、前二期和前三期分别赋予3、2、1的权重，则：

1月洗衣机销售量预测：

472月洗衣机销售量预测：

453月洗衣机销售量预测：

45于是，三月份的汽车销售量