04hjt管理经济学-需求估计和需求预测
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管理经济学-温兴琦-第4章 需求估计与预测
反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响，也称为
不可解释的平方和
例：酸菜鱼火锅的需求
假设有一家饭馆专门 供应新鲜的酸菜鱼火 锅。连锁店的经理在 连锁店里随机选择8家 饭馆做样本，收集它 们每天用餐的价格和 平均用餐人数。数据 如表。用回归法估计 需求函数Q=a+bP的系 数。再根据需求方程 计算变量为均值时需 求的点价格弹性。
观测值
8
方差分析
回归分析 残差 总计
df
SS
MS
F
Significance F
1 765.625 765.625 24.91525
0.002473
6 184.375 30.72917
7
950
Intercept X Variable 1
Coefficients 标准误差 t Stat P-value 170 14.16008 12.00558 2.03E-05
多少？ 如果企业将广告支出翻一番，需求量会如何？ 如果竞争对手降低他们产品的价格、增加他们的广告
支出，那么产品的需求量将下降多少？
非盈利组织：
提高学费对大学的收入有何影响？ 提高过路过桥费的影响是什么
本章主题
估计需求的方法 回归分析的基本技术 运用回归分析进行需求估计 时间序列预测
城市
1 2 3 4 5 6 7 8
平均用餐人数Q
价格P
100
15
90
18
85
19
110
14
120
13
90
19
105
16
100
14
EXCEL的输出结果
回归统计
Multiple R R Square
《管理经济学(一)》-需求法则与需求预测
南开大学现代远程教育学院考试卷2019年度春季学期期末(2019.9) 《管理经济学》（一）主讲教师：卿志琼需求法则与需求预测一、需求法则与需求预测的含义需求量与需求价格成反向变动关系，就是需求法则。
在一般情况下，当市场价格上升时，需求的数量会下降;而当市场价格下降时，需求的数量会增加。
需求预测指根据有关调查资料对拟建项目的产品未来市场需求变化进行细致的分析研究，掌握需求的内在规律，对其发展趋势作出正确的估计和判断，以确保拟建项目投产后产品对路，品种符合市场需要，具有较强的竞争能力。
拟建项目的需求预测是可行性研究的前题和基础。
它分国内需求预测和国际需求预测。
需求预测的依据是市场调查资料。
根据拟建项目产品的复杂程度和项目特点确定市场调查的内容。
目的在于通过充分利用现在和过去的历史数据、考虑未来各种影响因素，结合本企业的实际情况，采用合适的科学分析方法，提出切合实际的需求目标，从而定制订购需求计划，指导原材料或商品订货。
库存控制。
必要设施的配合等企业物流工作的开展。
求预测是为企业给出了其产品在未来一段时间里的需求期望水平，并为企业的计划和控制决策提供了依据。
既然企业生产的目的是向社会提供产品或服务，其生产决策无疑会很大程度地受到需求预测的影响。
需求预测与企业生产经营活动关系最紧密。
对企业产品或服务的实际需求是市场上众多因素作用的结果。
其中，有些因素是企业可以影响甚至决定的，而另外一些因素则是企业无法控制的。
在众多的因素中，一般来讲，某产品或服务的需求取决于该产品或服务的市场容量以及该企业所拥有的市场份额。
计量经济学是一门用来预测与评估的学科，它的学习需要因素进行研究：深厚的数学功底，目前用计量经济学作模型的论文很多，但却很少有文章提及对于需求的预测把它与西方经济学中的效用函数结合起来，本文通过利用消费者效用最大化函数，运用计量经济学中的线性回归进行消费需求预测，可以帮助消费者或消费者群体实现效用的最大化，有利于合理消费和适度消费。
管理经济学-第2章-2 需求估计与预测-精品文档
1
第2章-2 需求估计和需求预测
•第1节 需求估计
•第2节 需求预测
2
第1 节 需求估计
3
需求估计
一、市场调查法 二、统计法
4
访问调查法
[例2—1] 某公司在1 000人中调查皮革钱包的需求量，调 查表中列出了五种价格水平，要求被调查人在每一 种价格上表示购买意见，共有六种意见可供选择 （1）肯定不买；（2）不一定买；（3）可能买； （4）较可能买；（5）很可能买；（6）肯定买。
9
回归分析法简介
假定需求函数（回归方程）的形式为一元线性方 程： y = x ，如图3—2所示。
10
11
假定观察数据有： ( xn , yn ) … (x ,y ) ,(x , 1 1 2, y 2) y 的估计值为 yˆ i ;此时，y i 与 yˆ 之间的离差 在 x x i 时， i n ˆ 为 u u y i( i y i i)。 2 u 1 用最小二乘法求参数α，β，也就是使上述离差的平方和 i1 ˆi ax 的值为最小，这时，回归方程 y i能最好地拟合观察 数据。
16
表2—4
分店编号
1 2 3 4 5 6 价格 x i 销售量 y i （元） （公斤） 7.9 9.9 12.5 8.9 5.9 4.5 4 650 3 020 2 150 4 400 6 380 5 500
xiyi
36 735 29 898 26 875 39 160 37 642 24 750
x的算术平均值 y i / n ) ；为观察数据 x
(x
x / n) 。
i
14
[例2—2]
假定一家连锁商店在自己的六家分店中销售 蛋糕。这六家分店所在地区的居民，都属于中等 收入水平。最近，各分店都按每公斤7.9元出售， 平均每店每月销售4 625公斤(假定各分店的月销售 量是比较接近的)。今连锁商店打算估计蛋糕的需 求曲线和价格弹性。为此，它们进行了实验：第 一家分店的价格仍维持每公斤7.9元不变，但其他 五家分店的价格都做了变动。价格变动后，各分 店的月销售量如表2—3所列。
第2章-2 需求估计和需求预测
•第1节 需求估计
•第2节 需求预测
2
第1 节 需求估计
3
需求估计
一、市场调查法 二、统计法
4
访问调查法
[例2—1] 某公司在1 000人中调查皮革钱包的需求量，调 查表中列出了五种价格水平，要求被调查人在每一 种价格上表示购买意见，共有六种意见可供选择 （1）肯定不买；（2）不一定买；（3）可能买； （4）较可能买；（5）很可能买；（6）肯定买。
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回归分析法简介
假定需求函数（回归方程）的形式为一元线性方 程： y = x ，如图3—2所示。
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假定观察数据有： ( xn , yn ) … (x ,y ) ,(x , 1 1 2, y 2) y 的估计值为 yˆ i ;此时，y i 与 yˆ 之间的离差 在 x x i 时， i n ˆ 为 u u y i( i y i i)。 2 u 1 用最小二乘法求参数α，β，也就是使上述离差的平方和 i1 ˆi ax 的值为最小，这时，回归方程 y i能最好地拟合观察 数据。
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表2—4
分店编号
1 2 3 4 5 6 价格 x i 销售量 y i （元） （公斤） 7.9 9.9 12.5 8.9 5.9 4.5 4 650 3 020 2 150 4 400 6 380 5 500
xiyi
36 735 29 898 26 875 39 160 37 642 24 750
x的算术平均值 y i / n ) ；为观察数据 x
(x
x / n) 。
i
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[例2—2]
假定一家连锁商店在自己的六家分店中销售 蛋糕。这六家分店所在地区的居民，都属于中等 收入水平。最近，各分店都按每公斤7.9元出售， 平均每店每月销售4 625公斤(假定各分店的月销售 量是比较接近的)。今连锁商店打算估计蛋糕的需 求曲线和价格弹性。为此，它们进行了实验：第 一家分店的价格仍维持每公斤7.9元不变，但其他 五家分店的价格都做了变动。价格变动后，各分 店的月销售量如表2—3所列。
第3章 需求估计与需求预测
∑ei^2=∑(Yi-Yˇi )^2→残差平方和
→RSS（RESIDUAL SUM OF SQUARES）
∑(ˇyi )^2=∑(Yˇi -Y)^2→回归平方和
→ESS（EXPLAINED SUM OF SQUARES）
则有
TSS = RSS + ESS；R ^2=ESS/TSS 回归平方和是解释 X 对 Y 的线性作用的结果。考虑比值
r = ∑xi*yi /√∑xi^2√∑yi^2 → r = ±√R^2
其中 (-1≦r≦1) 具体检验要利用相关系数表，先计算 r值，再根据给定的样本容量 n 和显
著性水平 a查相关系数的临界值 ra(n-2).
若abs( r)>ra 则 X和 Y 有显著(significant)的线性相关关系； 若 abs(r)<ra 则 X 和Y 线性相关关系不显著(nonsignificant)。
• 回归分析法估计需求，一般可分为四个步骤：
1、确定自变量（主要影响因素） 2、取得观察数据（时间序列数据、剖面数据） 3、选择需求函数形式（线性函数、幂函数） 4、估计回归函数
1、线性函数与幂函数
• （1）线性函数 函数表达式：
Y=a+b1* X1+b2* X2+ …+bn*Xn 线性函数的性质： ✓ 每个自变量 的边际需求量是一个常数，它的值等于这个自变量的参数； ✓ 它是最便于用最小二乘数法来估计诸参数的方程形式。 • （2）幂函数 函数表达式：
见第89页例3-2.
关键问题：
✓ 最小二乘数回归技术是用来估计函数的系数的，方法是让一条拟合直线通过
数据点，以使离差的平方和（∑(Yi-Y)^2)最小. ✓ 估计函数Y=a+b*X的系数的值可用上述公式： ✓ a的值是垂直截距的估计值，或当X=0时，Y的估计值。 b的值是X变化1个单
→RSS（RESIDUAL SUM OF SQUARES）
∑(ˇyi )^2=∑(Yˇi -Y)^2→回归平方和
→ESS（EXPLAINED SUM OF SQUARES）
则有
TSS = RSS + ESS；R ^2=ESS/TSS 回归平方和是解释 X 对 Y 的线性作用的结果。考虑比值
r = ∑xi*yi /√∑xi^2√∑yi^2 → r = ±√R^2
其中 (-1≦r≦1) 具体检验要利用相关系数表，先计算 r值，再根据给定的样本容量 n 和显
著性水平 a查相关系数的临界值 ra(n-2).
若abs( r)>ra 则 X和 Y 有显著(significant)的线性相关关系； 若 abs(r)<ra 则 X 和Y 线性相关关系不显著(nonsignificant)。
• 回归分析法估计需求，一般可分为四个步骤：
1、确定自变量（主要影响因素） 2、取得观察数据（时间序列数据、剖面数据） 3、选择需求函数形式（线性函数、幂函数） 4、估计回归函数
1、线性函数与幂函数
• （1）线性函数 函数表达式：
Y=a+b1* X1+b2* X2+ …+bn*Xn 线性函数的性质： ✓ 每个自变量 的边际需求量是一个常数，它的值等于这个自变量的参数； ✓ 它是最便于用最小二乘数法来估计诸参数的方程形式。 • （2）幂函数 函数表达式：
见第89页例3-2.
关键问题：
✓ 最小二乘数回归技术是用来估计函数的系数的，方法是让一条拟合直线通过
数据点，以使离差的平方和（∑(Yi-Y)^2)最小. ✓ 估计函数Y=a+b*X的系数的值可用上述公式： ✓ a的值是垂直截距的估计值，或当X=0时，Y的估计值。 b的值是X变化1个单
管理经济学陈章武3需求函数的估计与预测分析
工商管理教学是什么品？
2020/10/31
需求函数的估计与预测
7
回归分析
耐用消费品 商品信誉程度 季节性商品 天气条件 资本品 利率 手机? 居民用电?
2020/10/31
需求函数的估计与预测
8
回归分析
2 . 收集数据
时间序列数据 横截面数据 数据的可得性 可靠性 成本
销售的原始数据是 最重要的来源 条形码 计算机
与实际的保有量的之间差有关。δ为调正速
度
Yt
(Y
t
Yt
1)
每年的销量应当是保有量的调整数和因 折旧而淘汰更新数之和
Qt Yt Yt 1
2020/10/31
需求函数的估计与预测
38
例题
如果长期价格稳定，人们的可支配收入 不变。
Yt 趋近于Y* Yt 0, Qt Yt 1
每年的销量就等于折旧淘汰的更新量
1000000
900000
800000
700000
600000
500000
400000 300000 200000
用电量 (千度 )
100000
0
59 62 65 68 71 74 77 80 83 86 89
2020/10/31
需求函数的估计与预测
30
例题
某地区用电需求的回归分析
8
7
6
5
4
3
电价(百元
10
回归分析
非线性方程
Q x = b Pb1x Ib2 （数据范围较小弹性大体不变） 两变取对数
log Q x = log b + b1log Px + b2 log I 又成了线性方程 最小二乘法 回归分析 b i 回归系数 结果要通过统计检验 R F t检验等 选择函数形式很大程度上取决于经验
2020/10/31
需求函数的估计与预测
7
回归分析
耐用消费品 商品信誉程度 季节性商品 天气条件 资本品 利率 手机? 居民用电?
2020/10/31
需求函数的估计与预测
8
回归分析
2 . 收集数据
时间序列数据 横截面数据 数据的可得性 可靠性 成本
销售的原始数据是 最重要的来源 条形码 计算机
与实际的保有量的之间差有关。δ为调正速
度
Yt
(Y
t
Yt
1)
每年的销量应当是保有量的调整数和因 折旧而淘汰更新数之和
Qt Yt Yt 1
2020/10/31
需求函数的估计与预测
38
例题
如果长期价格稳定，人们的可支配收入 不变。
Yt 趋近于Y* Yt 0, Qt Yt 1
每年的销量就等于折旧淘汰的更新量
1000000
900000
800000
700000
600000
500000
400000 300000 200000
用电量 (千度 )
100000
0
59 62 65 68 71 74 77 80 83 86 89
2020/10/31
需求函数的估计与预测
30
例题
某地区用电需求的回归分析
8
7
6
5
4
3
电价(百元
10
回归分析
非线性方程
Q x = b Pb1x Ib2 （数据范围较小弹性大体不变） 两变取对数
log Q x = log b + b1log Px + b2 log I 又成了线性方程 最小二乘法 回归分析 b i 回归系数 结果要通过统计检验 R F t检验等 选择函数形式很大程度上取决于经验
第四章 需求估计与需求预测
第四章 需求估计与需求预测
4.1 市场信息数据的来源与获取方法 4.2 利用回归分析法估计需求函数并解释 其结果 4.3 需求预测
4.1市场信息数据的来源与获取方法
消费者调查
对消费者进行抽样，询问他们对产品的态度
消费者“诊所” 消费者“诊所”
试验小组力求仿效一个市场
市场实验
通过试定不同价格得到需求的信息
需求的规律性
需求随机变化，但长期看处于平稳状态 需求随机变化，长期看呈现增长或下降趋势， 但季节性变化不明显 需求随机变化，且呈现明显的趋势好季节性 波动 需求没能呈现出明显的变化规律
一次性需求和长期需求
对于某些时效性极强的特殊产品来讲，一旦 在某特定时期内未能提供给市场，市场需求 就降至零，换句话说，市场对它的就不再需 要，即或有，也过于零星，可以忽略不计， 这样的需求就是一次性需求。 但对于大多数商品或服务，虽然也有销售有 效期，但相对较长，可以将需求看作是长期 存在的，成为长期需求。
f (α , β ) = ∑ ( Yi − α − β x i ) 2 = min
i =1
n
用最小二乘法估计参数
β=
n∑ x i y i − ∑ x i ∑ y i
i =1 i =1 n n 2 2 i n n
n∑ x − ∑ x i i =1 i =1 α = Y − βX
阿兰· 阿兰·格林斯潘 -美国联邦储备系统主席
I see Trouble ahead.
需求的特性
需求的时间性与空间性 需求的规律性 一次性需求与长期需求 独立需求与衍生需求
需求的时间性与空间性
时间性：指需求随时间的推移而发生的变化， 在企业里往往表现为不同时间段销售额的波 动。企业外部经济环境的变化、政府政策的 调整、消费习惯的改变，以及企业内部营销 策略的调整等都可能导致需求的波动。 空间性：指某一时间段需求的地域分布，显 示出企业目标市场的地理分散程度。
4.1 市场信息数据的来源与获取方法 4.2 利用回归分析法估计需求函数并解释 其结果 4.3 需求预测
4.1市场信息数据的来源与获取方法
消费者调查
对消费者进行抽样，询问他们对产品的态度
消费者“诊所” 消费者“诊所”
试验小组力求仿效一个市场
市场实验
通过试定不同价格得到需求的信息
需求的规律性
需求随机变化，但长期看处于平稳状态 需求随机变化，长期看呈现增长或下降趋势， 但季节性变化不明显 需求随机变化，且呈现明显的趋势好季节性 波动 需求没能呈现出明显的变化规律
一次性需求和长期需求
对于某些时效性极强的特殊产品来讲，一旦 在某特定时期内未能提供给市场，市场需求 就降至零，换句话说，市场对它的就不再需 要，即或有，也过于零星，可以忽略不计， 这样的需求就是一次性需求。 但对于大多数商品或服务，虽然也有销售有 效期，但相对较长，可以将需求看作是长期 存在的，成为长期需求。
f (α , β ) = ∑ ( Yi − α − β x i ) 2 = min
i =1
n
用最小二乘法估计参数
β=
n∑ x i y i − ∑ x i ∑ y i
i =1 i =1 n n 2 2 i n n
n∑ x − ∑ x i i =1 i =1 α = Y − βX
阿兰· 阿兰·格林斯潘 -美国联邦储备系统主席
I see Trouble ahead.
需求的特性
需求的时间性与空间性 需求的规律性 一次性需求与长期需求 独立需求与衍生需求
需求的时间性与空间性
时间性：指需求随时间的推移而发生的变化， 在企业里往往表现为不同时间段销售额的波 动。企业外部经济环境的变化、政府政策的 调整、消费习惯的改变，以及企业内部营销 策略的调整等都可能导致需求的波动。 空间性：指某一时间段需求的地域分布，显 示出企业目标市场的地理分散程度。
管理经济学课件第四章需求预测
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
(4) 指数平滑法 指数平滑法是市场预测中常用的方法，它是移动平 均法的发展。具体做法是以本期实际值和预测值为基 数，分别赋予不同的权数，计算出指数平滑预测值。 它即不舍弃远期的数据，又看重近期的数据，以平滑 系数作为一个加权系数计算预测值。计算公式如下：
计算得2012年二、三、四季度的预测值分别为208、403 和235人。
本章词汇
需求预测 德尔菲法 一次移动平均法 指数平滑法 季节因素法
4.3 菲尔德法
德尔菲法又叫专家预测法。该方法是通过邀请专家们 各自预测某一领域的发展趋势，进而以书面形式提出预测 结果，并进行多次反复使专家们达成较一致的看法的预测 方法。德尔菲法预测的基本过程如下：
第一步，确定预测目标，设计预测调查表。 第二步，选择专家。 第三步，将事先设计好的预测调查表和说明文件以 信函形式发给各位专家；专家根据自己的知识、经验和所 掌握的信息提出自己的观点，并以匿名方式反馈给主持人. 第四步，将第—轮预测的结果进行分析、归纳，并 将综合结果再反馈给各位专家，请他们提出修改意见并说 明修改的理由。然后重复以上循环，直至专家们的意见趋 向一致。
【例4-4】分析预测我国平板玻璃月产量。
下表是我国1980-1981年平板玻璃月产量，试选用N=3 和N=5用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。
时间
1980.1 1980.2 1980.3 1980.4 1980.5 1980.6 1980.7 1980.8 1980.9 1980.10 1980.11 1980.12
设时间序列为X1,X2…… 移动平均法可以表示为：
Ft+1=（Xt+Xt-1+……+Xt-N+1）/N=
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