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第三章 市場預測方法

第一節 市場預測的主要方法

一、目的：市場預測是在市場調查取得—定資料的基礎上， 對市場未來的發展狀態、行為、趨勢進行分析并做出推測與判斷，其中最為關鍵的是產品需求預測。

二、分類

定性預測：類推預測法、專家會議法、Delphi法，核心是專家依據個人的經驗、智慧和能力判斷

定量預測：因果預測、延伸性預測、其他(經濟計量分析、投入產出分析、系統動力模型、馬爾科夫鏈)

第二節 因果分析法

因果預測：通過尋找變量間因果關系，分析自變量對因變量的影響程度。適用于存在關聯關系的數據預測。

1、回歸分析法：數理統計方法，建立自變量與相關隨機變量的回歸分析模型，預測隨機變量的未來值。按分析中自變量個數分一元回歸、多元回歸;按自變量與因變量關系分線性回歸、非線性回歸。

2、彈性系數法：通過計算2變量相對變化彈性關系預測，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：對某產品的消費者分析，認識和掌握消費者與產品的數量關系。

一、一元線性回歸

——條件：預測對象與主要影響因素間存在線性關系

三、非線性回歸 —— 前提：如非線性關系可通過取對數變成線性關系

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

優點：計算方便、成本低、需要數據少、靈活廣泛;缺點：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

(二)價格彈性 = 購買量變化例/價格變化例 =(ΔQ/Q)/(ΔP/ P) —— 收入水平保持不變

(三)能源需求彈性：反映包括社會總產值、國內生產總值、工農業總產值、國民收入、主要產品產量

能源的國內生產總值彈性 = 能源消費量變化比例 / 國內生產總值變化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)

五、消費系數法

步驟：①分析產品所有消費部門或行業現存和潛在市場;②分析產品在各部門或行業消費量與各行業產品產量，確定消費系數;③確定各行業規劃產量，預測消費需求量;④匯總。

第三節 延伸預測法

延伸性預測：根據市場各種變量的歷史數據的變化規律，對未來預測。

適用于有時間序列關系的數據預測

條件：①預測變量的過去、現在和將來的客觀條件基本保持不變;②預測變量的發展過程漸變。

一、簡單移動平均法： Ft+1 = 1/n Σx i 屬于平滑技術，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值的選擇無法二者兼顧，應視具體情況而定。一般3—200，視序列長度和預測目標情況而定。

二、指數平滑法：指數加權平均法，實際是加權的移動平均法，它是選取各時期權重數值為遞減指數的均值方法。通過某種平均方式，消除歷史統計序列中的隨機波動，找出其中主要的發展趨勢。

一次指數平滑 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測

這種方法與簡單移動平均法相似，兩者之間的區別在于：簡單指數平滑法對先前預測結果的誤差進行了修正，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測。

以本期指數平滑值作為下期的觀測值。α是前一觀測值和當前觀測值之間的權重。大的α導致較小的平滑效果，較小則產生客觀的平滑效果，α接近0，新預測值只包含較小的誤差修正因素。

觀測值穩定水平發展，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實質是序列起始點前歷史數據的加權平均值。當時間序列數>20，F0=X1;<20，取前3—5平均值。

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（責任編輯：中大編輯）

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