第十二章 因果关系分析预测法PPT课件

良～差 良
良
集体经验判 断法
同上
趋势外推法
需求、销售 预测
定
量
需求、销售
预 移动平均法 预测库管理
测
预测
方 指数平滑法
同上
法
回归预测法
需求、销售 预测
中等 优
良 优 优
中等 中等 良 中等
差 很差 良 很差 优 中等
转折 点鉴
别
所需信息
优报告搜集信息
中等
类似产品若干数 据及类似对象的 有关统计数据
环境因素的影响
预测方法和模型本身的局限性
预测者 心理因素的影响
二、随机误差 产生的原因
其他因素
人们认识能力 和经验水平的限制
预测信息本身的质量 与相关因素误差所致
结束语
a y b x 130.90.6321.87.772
n n8
8
预测模型为： y7.7720.6x
③预测：由已知条件知：2006年 x 2 0 0=6 60.7亿元
y2 0 0 6 7 .7 7 20 .6 6 0 .72 8 .6 5 （百万元）
１.回归分析预测法
多元回归预测
多元回归预测法通过建立多元回归预测方程，用两个或 两个以上已知的变量（自变量）来预测对象（应变量）。
预测目标分 析的程序图
决策目标分析 N
预测目标是否明朗
Y 预测目标分析
N
预测目标能直接预测
Y 预测目标分解
子目标
子目标
子目标
预测方法和模型的评价与选择
5.市场预测的综合分析
二.市场预测方法的评价
定性预测方法 优点：灵活性强， 简便易行，科学性； 缺点：结果不够精确， 受主观因素影响较大， 对数学要求高。
第十二章 因果关系分析预测法
1
主要内容
1.回归分析预测法 2.基数迭加法 3.比例推算法
4.市场预测的综合分析 5.内容回顾与讨论
2
导言
因果关系分析预测法从研究事物之间发展变化的因果关系 入手，通过统计分析建立数学模型，并据此进行定量预测。
因果关系分析预测法
回归分析预测法 基数迭加法 比例推算法
用基数迭加法进行预测的最大优点是简单、方便，但确 定各因素的百分比是难点，因此要综合分析各种历史资料和 经济发展趋势，慎重考虑各种因素，提高预测准确性。
３.比例推算法
比例推算法是利用商品之间相关的比例关系进行预测的 方法。由于预测的比例关系是通过分析统计资料计算而得， 排除了人为的主观因素，所以预测结果具有较高的可信度。
预测目标分析
预测方法的 评价与选择
预测效果 的评价
预测方法应用 和实际预测
5.市场预测的综合分析
一．预测目标的分析
一、预测目标分析的依据——决策的目标
二、预测 目标分析 的原因
1、预测目标模糊不清 2、预测目标太复杂，不能直接预测——简化
三、预测目标分析的依据——决策的目标
5.市场预测的综合分析
预测的目的和要求
各种预测方法的特点和适用范围
预测目标本身特点
选择模型时 考虑的因素
产品生命周期的不同阶段
预测目标的 历史统计数据的数量、质量和模式
预测的精度要求和费用
5.市场预测的综合分析
三．预测结果的分析和评价
一、预测误差的概念
1、平均绝对误差
误差的 测量指标
2、均方误差
3、均方根误差
5.市场预测的综合分析
多元回归预测方程是用来表达一个因变量与多个自变量 之间相关关系的数学模型，分为多元线性回归方程和多元非 线性回归方程两大类。其中，多元线性回归方程是市场预测 中最常用的。
１.回归分析预测法
多元线性回归预测的步骤
筛选自变量
求解参数
选定自变量
进行预测
对因变量有显 著影响
具有较为完整 的量化资料
与因变量具有 内在的因果联系
x
2 i
729
961
1190.25
1444
1764
2070.25
2460.16
2937.64
13556.3
１.回归分析预测法
解：①首先列计算表（见表1） ②计算参数
b
nx.y x.y nx2 (x)2
8 8 5 61 33 25 .3 5 7 6 .3 1 30 3.2 9 1 .8 3 2 2 2 1.80.6
良
一组来自专家的 信息
中等
需要多年历史数 据
需要两年以上历 差 史数据（按季、
月）
差
同上
良～中
需要多年的历史 数据
预测 成本
中等
高 低 低 低 低 低 低
预测所 需时间
较长 （2个月）
同上
短
短 很短（几天
以内） 同上
同上 由模型的复 杂程度决定
5.市场预测的综合分析
选择市场预测方法和模型时考虑因素
∑
表1 一元线性普通回归模型参数计算表
销售额 y i（百万元） 产值 x i （亿元）
8.5
27
xiyi
229.5
10.6
31
328.6
13
34.5
448.5
15
38
570
17.5
42
735
19.7
45.5
887.25
22
49.6
1091.2
24.6
54.2
1333.32
130.9
321.8
5623.37
定量与定性 方法比较
定量预测方法 优点：预测结果较为 客观、准确； 其不足点：预测模型 机械不灵活，不易处 理有较大变动的非规 律性变化资料。
预测方法
典型 用途
预测精确度 短期 中期 长期
新产品销售
特尔斐法
预测、市场 需求预测、
优～中
优
优
定
长期预测
性 预 市场调查法
同上
优
良
中
测
方
法 对比类推法
同上
一元回归预测 多元回归预测
投入产出分析预测法
１.回归分析预测法
一元线性回归
例：某五金公司历年的销售总额与供应地区的工业产值资料如 表1所示，并预计2006年该地区工业产值达60.7亿元，试用一 元线性回归模型预测2006年该公司的销售总额。
１.回归分析预测法
年份 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
避免多重共线 性问题
借助电脑和统计 软件（如spss）
检验因变量与 自变量之间的线 性关系
判定每个自变 量对因变量的影 响程度 显著性检验
将符合要求的自 变量的系数代入， 建立预测方程， 进行预测
２.基数迭加法
基数迭加法是指在分析影响预测对象各种因素的基础上， 通过确定各因素的影响程度来进行预测的一种方法，也叫因 素分析法。影响程度指各因素引起预测对象变化的百分比。
４.投入产出分析预测法
投入产出分析预测法是国民经济（或地区、部门）综合 统计分析和计划综合平衡的重要工具。
由于建立投入产出表所需数据非常庞大，涉及部门多， 计算过程非常复杂，所以投入产出分析预测法主要用于国民 经济各部门、各地区的预测，很少用于企业的预测。
5.市场预测的综合分析
整个预测过程涉及诸多分析