管理经济学)需求估计与需求预测
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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
管理经济学之需求函数估计
1.识别、确定变量
• 建立一个统计需求模型的第一项任务就是识别出 可能影响需求量的自变量。 • 这些变量可能包括所研究商品的价格、竞争产品 或替代产品的价格、人口、人均收入和广告促销 支出等。
• 研究人员在建立模型时，一定要力求把所有的重要变量都包括进 来。如果在这个确定变量的过程中忽略了某个重要的变量，最终 计算出来的回归统计结果可能被严重歪曲。
（1）可决系数 R2=解释变差的平方和/总变 差的平方和，表示了自变量对因变量的解 释程度。 R2越接近于1，拟合程度越好。
（2）评价单个自变量的解释能力： t--检验，以此确定每个自变量对因变量之 间是否存在显著关系。 一般说来， t--检验的值大于2以上，表明该 变量的解释程度好
• F检验；判断总体的线性关系是 否显著存在 • 解释变差的平方和/残差平方和 • 其比值越大，解释变量对因变量 的解释程度越高
注意：
• 相关分析、回归分析、因果分析 • 回归分析在于揭示变量之间的因果关系 （相关性分析），但相关性不一定具有因 果性。 • 相关关系：两个以上变量的样本观测值序 列之间表现出来的随机数学关系
5、回归分析几个问题需注意： 变量遗漏----------推导的模型 结果与经济现象不符合 多重共线性--------自变量之 间高度自相关，影响分析结 论的可靠性。
• 因变量 -- 商品数量, 货币数量，销售 收益等 • 自变量 -- 影响需求量的各种变量
2、收集数据
• 一旦变量被识别与确定，下一步就是收集 有关这些变量的数据，可以从一系列不同 来源获得数据。
公司积累的数据
数据来源 •网络 •出版的各种年鉴
时间序列：注意其数据的稳 定性，否则不能使用。 数据类型
2
管理经济学第二章 需求分析
0.92 0.91 0.89 0.78 0.64 0.61 0.56 0.55 0.42 0.34 0.12
3、价格弹性与收益之间的关系
总收益是指商品的价格与销售量（需求 量）的乘积。 TR=P×Q
边际收益是指每单位需求量的变化所带 来的总收益的变化量。 MR=△TR/ △Q=dTR/dQ
点弹性 dY X dX Y
弧弹性
Y2 X2
Y1 X
1
（（XY11
Y2）/ 2 X 2）/ 2
Y X
Y1 X1
Y2 X2
点弹性是一边际概念，它的恰当使用仅限于分析 相关自变量的非常小的变化，如0-5%；弧弹性 衡量的是一个较大范围内的平均弹性，当自变 量变化大于5%时，用弧弹性会更好。因为不同 的变动起点，所得出的弹性值有很大的差别， 不能准确的反映需求的变动。
需求表是说明需求关系的最简单的形式。 它是列出了某种商品的价格及对应的需 求量。
需求曲线
玉米的价格 P $5
P QD $5 10 4
4 20 3 3 35 2 55 2 1 80
1
描出各点
o 10 20 30 40 50 60 70 80
Q
玉米的数量
需求曲线
玉米的价格 P $5
P QD $5 10 4
价格 需求
第四节 弹性理论
我们不仅要知道供 求变化的方向，更 要知道变化的大小， 即需求量或供给量 对影响因素变化的 反应程度。我们用 弹性来说明这种关 系。
需求分析中用于衡量反映程度的指标就是弹性
弹性
Y的百分比变化 X是百分比变化
衡量弹性系数大小 有两种方法：点弹 性和弧弹性。
3、价格弹性与收益之间的关系
总收益是指商品的价格与销售量（需求 量）的乘积。 TR=P×Q
边际收益是指每单位需求量的变化所带 来的总收益的变化量。 MR=△TR/ △Q=dTR/dQ
点弹性 dY X dX Y
弧弹性
Y2 X2
Y1 X
1
（（XY11
Y2）/ 2 X 2）/ 2
Y X
Y1 X1
Y2 X2
点弹性是一边际概念，它的恰当使用仅限于分析 相关自变量的非常小的变化，如0-5%；弧弹性 衡量的是一个较大范围内的平均弹性，当自变 量变化大于5%时，用弧弹性会更好。因为不同 的变动起点，所得出的弹性值有很大的差别， 不能准确的反映需求的变动。
需求表是说明需求关系的最简单的形式。 它是列出了某种商品的价格及对应的需 求量。
需求曲线
玉米的价格 P $5
P QD $5 10 4
4 20 3 3 35 2 55 2 1 80
1
描出各点
o 10 20 30 40 50 60 70 80
Q
玉米的数量
需求曲线
玉米的价格 P $5
P QD $5 10 4
价格 需求
第四节 弹性理论
我们不仅要知道供 求变化的方向，更 要知道变化的大小， 即需求量或供给量 对影响因素变化的 反应程度。我们用 弹性来说明这种关 系。
需求分析中用于衡量反映程度的指标就是弹性
弹性
Y的百分比变化 X是百分比变化
衡量弹性系数大小 有两种方法：点弹 性和弧弹性。
《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。
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。
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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=
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
管理经济学2-需求理论
之前，华远老总任志强也强烈反对泡沫论。这个开发商中的理论家提到，早在20多年前,人们就用收
入和房价作比较，得出一名大学生100年买不起房子的结论。事实却并非如此。“泡沫论早在过去的十
年中多次出现，但历史从未停止自己的步伐，一代人比一代人的生活诉求更高，过去是骑自行车说房价
，而今天是开着私家车骂房价，现实中低年龄层的购房却不是在减少而是在增加。伴随着房价增长的是
了房子自己住，那更没有影响；如果是借钱来买房投资，那就要三思而后行。
公说公有理，婆说婆有理。听谁的？中国房地产学会副会长陈国强的看法是：我这两年不准备买房子
，所以我就谁都不信。
你们的观点？
Q
需求函数
对某一商品/服务的需求数量受诸多因素影响
Qd = f (P , Ps , Pc, Pe , Y , Ad, N ,Cp , Ta, T/S, …)
日本 25.37
24.69 24.33 24.13 23.67
英国
21.46 20.97 20.32 19.91 19.76
1983 1988 1993 德国 23.6 22.5 21.0
2020/2/20
30
需求收入弹性
联合国有一个指标
60以上 绝对贫困 50—60 贫困 40—50 小康 30—40 富裕 30以下 最富裕
特殊情况 价格变动一点需 O
求量变动无限大
在完全竞争市场上有此情形
P
O
2020/2/20
D Q
D
Q
18
需求价格弹性
5 .） 完全无弹性 Edp =0 特点情况 价格的变动对需求量完全无影响
丧葬费
P
D
O
2020/2/20
管理经济学第四章需求预测教学案例
这种方法，关键是要让被调查者寄回调查表格。
解： ①当价格为9元时，可能有多少人买
Q=500*0+300*0.2+125*0.4+50*0.6+25*0.8+0*1=160个 ②当价格8元时 Q=300*0+225*0.2+175*0.4+150*0.6+100*0.8+50*1=335个 ③当价格7元时 Q=100*0+150*0.2+250*0.4+250*0.6+150*0.8+100*1=500个 ④当价格6元时 Q=50*0+100*0.2+100*0.4+300*0.6+250*0.8+200*1=640个 ⑤当价格5元时 Q=0*0+25*0.2+50*0.4+225*0.6+300*0.8+400*1=800个
市场的影响因素是多方面、动态的，在一定地点、 某一时间实验得到的结果，也只能作为经营决策参考， 具体决策仍然需要综合分析其他因素，如竞争对手、天 气、经济条件等因素的变化。
三、统计法
统计方法可以有多种，主要的是回归分析法。回归 分析法的原理是用最小二乘法的基本原理，找出拟合多 组观察数据的最佳拟合曲线。（汽车价格与汽车需求量）
四、需求预测
绝大多数的企业非常关心销售量预测，他们的方法 很多，从简单到复杂，从定性到定量，各有长短，以下 介绍几种常用的预测销售量的方法：
（一）德尔菲法 德尔菲法，又称专家调查法，是美国兰德（Rand） 公司于1964年发明并首先使用的预测技术。 德尔菲方法是专家背靠背的，专家之间互相不见面， 消除专家之间的心理因素的影响，避免权威、领导等对 大家的影响。 德尔菲法的具体步骤如下：
解： ①当价格为9元时，可能有多少人买
Q=500*0+300*0.2+125*0.4+50*0.6+25*0.8+0*1=160个 ②当价格8元时 Q=300*0+225*0.2+175*0.4+150*0.6+100*0.8+50*1=335个 ③当价格7元时 Q=100*0+150*0.2+250*0.4+250*0.6+150*0.8+100*1=500个 ④当价格6元时 Q=50*0+100*0.2+100*0.4+300*0.6+250*0.8+200*1=640个 ⑤当价格5元时 Q=0*0+25*0.2+50*0.4+225*0.6+300*0.8+400*1=800个
市场的影响因素是多方面、动态的，在一定地点、 某一时间实验得到的结果，也只能作为经营决策参考， 具体决策仍然需要综合分析其他因素，如竞争对手、天 气、经济条件等因素的变化。
三、统计法
统计方法可以有多种，主要的是回归分析法。回归 分析法的原理是用最小二乘法的基本原理，找出拟合多 组观察数据的最佳拟合曲线。（汽车价格与汽车需求量）
四、需求预测
绝大多数的企业非常关心销售量预测，他们的方法 很多，从简单到复杂，从定性到定量，各有长短，以下 介绍几种常用的预测销售量的方法：
（一）德尔菲法 德尔菲法，又称专家调查法，是美国兰德（Rand） 公司于1964年发明并首先使用的预测技术。 德尔菲方法是专家背靠背的，专家之间互相不见面， 消除专家之间的心理因素的影响，避免权威、领导等对 大家的影响。 德尔菲法的具体步骤如下：
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价格变动1% 佛州印第安河流 域产橘子
佛州印第安河流 域产橘子 佛州内地产橘子 -3.07 1.16
佛州内地 产橘子
1.56 3.01
加州产 橘子
0.01 0.14
加州产橘子
0.18
7
0.09
2.76
2014-12-23
结论
• 三种橘子的价格弹性都很大，说明为了 增加销售收入，可以考虑减价，实行薄 利多销； • 佛州两种橘子之间的交叉弹性为1.16和 1.56，说明他们之间有替代关系，因此有 一定的竞争性； • 佛州和加州橘子之间的交叉弹性很小， 说明两者之间无竞争关系。
17
2014-12-23
第 4章 需求估计与需求预测
需求估计和需求预测的区别：
• 需求估计的目的在于在需求水平和决 定需求的变量值之间建立数量化的关 系，需求预测的目的在于预测未来整 体的需求水平，而不是观察一些特殊 的关系。
2
2014-12-23
4.1、需求估计
• 需求的估计是客观地反映需求量与 各个影响变量之间关系的方法。 • 市场调查法
5 2014-12-23
直接市场实验
• 观察消费者的实际购买行为。 • 优点：信息可用于制定全国市场的产 品销售战略；帮助企业决定最佳定价 和广告策略，同时还可以发现问题。 • 缺点：选择试验地区的问题；考虑成 本，试验期短；不可控量可能会歪曲 试验结果
6 2014-12-23
销售量变化率（%）
10 2014-12-23
估计模型参数
线性和对数形式的回归方程都可以使用同一种 方法来估计——普通最小二乘法，方法是让 一条拟合的直线通过数据点，使得离差的平 方和∑(Yi-^Y)2最小，Y=a+bX的系数的值： ^b= ∑xiyi-x∑yi ∑xi2-x∑xi ^a=Y-bX ^Y= ^a+^bX
– 访问调查法 –市场试验法
• 统计法
3 2014-12-23
访问调查法
• 主要包括：
–面谈调查 –电话调查 –邮寄调查 –留置询问表调查
• 存在的问题：
调查问卷的设计；获取满意反馈率；选 取有代表性的样本；被调查者结论的偏 差；相互误解
4 2014-12-23
市场实验法
模拟市场法：
• • • • 选取消费者在人为构建的市场上观察到其行为。 优点： 洞悉消费者的购买行为和行为过程的影响力； 实验结束后仍与这些消费者保持联系，观察其 是否仍会购买特定品牌的商品。 • 缺点： • 获取具有代表性的消费者样本； • 策划和运营成本相对较高，样本群体数量有限。
8 2014-12-23
2、统计分析方法
• 回归分析步骤：
–识别变量 –收集数据 –确定模型 –回归方程显著性检验
9
2014-12-23
确定模型
常用需求函数： • 线性模型 Q =α+ β·P +γ·I +… dQ/dP=β, dQ/dI=γ… β、γ表明这些变量对产品需求的影响 • 幂函数模型 Q =α·Pβ· Iγ … Ep= dQ/dP*P/Q=αβ·P β-1· Iγ * P/ α·P β· Iγ = β， EI=γ， β、γ分别代表需求价格弹性和需求收入弹性 可转换为线性关系 ln Q =lnα+β·ln P +γ·ln I +…
11 2014-12-23
回归方程显著性检验
• 五种主要的回归统计方法——可决系数 （R2)，F检验，方程的标准差（SEE)， 系数的标准差和t检验。前三种方法衡量 的是整体方程的准确性，而后两种方法 衡量的是单个系数的准确性。 • F= R2/(m) t= 回归系数 (1-R2)/ (n-m-1) 系数标准差
12 2014-12-23
需求估计中的“陷阱”
• 市场需求不等于企业需求 • 不要遗漏重要的影响因素
• 调查的典型性
• 不同类型的数据可能隐含不同的问题 • 避免落入“直线思维”的陷阱
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2014-12-23
4.2、需求的预测
• 德尔菲法
• 季节指数调整法
• 指数平滑法
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2014-12-23
1、德尔菲法 （专家小组法或专家意见征询法）
• • • • 第一步 第二步 第三步 第四步 确定预测目标 选择专家 以匿名方式进行多次反馈 运用简单的统计方法进行总结
15
Hale Waihona Puke 2014-12-23• 将根据回归模型获得的趋势预测的预测值乘 以季节效应修正值；其中季节效应修正值为
2、季节指数调整法
Yi j b j ( ) / n, i 1,2,...,.n; j 1, 2, 3, 4, ˆ i 1 Y
n
i j
• 即将每一年中某一季节的变量真实值与预测 值相除，得到一个比率，再将所有n 年这一 季节两个值的比率取平均
16 2014-12-23
3、指数平滑法
• 指数平滑法是通过对过去所有各期的实际 和预测值进行加权平均来进行预测。时间 越远，对过去各期所用的权值越小，这种 变动是按指数方式变动的。 • Ft=αAt+(1-α)Ft-1