市场调查之市场定量预测法
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第10章 市场定量预测法
10.1 时间序列预测法 10.2 回归分析预测法 10.3 经济计量模型预测法
学习和把握时间序列预测法、回归分析预测法、经济计量模 型预测法的概念、类型等陈述性知识；能用其指导“市场定量预测法” 中的相关认知活动。
学习和把握各种定量预测法的模型、方法、步骤“同步业务” 等程序性知识；能用其规范“市场定量预测法”中的相关技能活动。
表10—1 某市某商场1997—2004年商品销售额 单位：百万元
年份
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
年 序 （t）
0
1
2
3
4
5
6
7
商品销售额（y 27.9 31.0 33.8 36.4 39.3 42.3 44.8 47.6
）
— 3.1 2.8 2.6 2.9 3.0 2.5 2.8
y2005 47.6 2.775 50.38(百万元)
10.1.2 趋势分析预测法
2）直线趋势模型 线性趋势是指现象随着时间的推移而呈现出稳 定增长或下降的线性变化规律，如果现象的时间序 列的各期数据大体上呈直线趋势变化，即数列的逐 期增量(一阶差)分大体相同，则时间数列是由直线 趋势和剩余变动两部分构成，即
10.1.2 趋势分析预测法
1）常数均值模型 如果现象的时间序列的各期观察值（绝对值、或 逐年增量、或环比发展速度）大体上呈水平式变化， 即各期数据围绕水平线上下波动，则时间序列的变化 形态属于水平型。其数列的变化是由常数均值和剩余 变动两部分构成，其常数均值模型的基本形式为
yt 常数均值 剩余变动
2002年出现了经济复苏的苗头
2001年第三季度我国贸易顺差就已经出现恢复执势头，但世界经济 不景气的持续和中国加入WTO，使我们更加倾向于悲观估计2002年的贸 易顺差情况。大多数分析家都对2002年情况很不乐观，这一点也同样可以 在2002年的财政预算中看出。在九届五次全国人大会上财政部长做的报告 中，2002年财政赤字为3098亿元，比2001年的2473亿元增长了25.3%。与 前几年的实际增长率相比，2002年的财政收支增长率都很低。这也可以说 明，2002年年初在确定计划时，有关政府机构对2002年经济增长不乐观。 决策层现在选择继续较大幅度扩大化财政赤字刺激总需求，在这个政策被 证实后，就有理由调高对2002年经济增长率的预测。
一阶差分 （△）
从表中一阶差分的变化趋势来看，没有明显的上 升或下降趋势，大体上是呈水平式波动的。因此，可 采用常数均值模型先确定平均年增长量，再预测明年 的商品销售额。采用加权平均法计算的平均增长量为 2.775、标准差0.1898、标准差系数0.0684 。表明一阶 差分的常数均值形态是较为平稳的，因此，可用平均 增长量预测2008年的商品销售额：
2002年开始的这两个月工业增加值合计比上年同期增长10.9%，明显 高于1998年以来的平均增长率。由于2001年头两个月的合计基数比较低， 所以，3月份工业增加值的同比增长率可能回落。但即使这样，2002年第 一季度的GDP还是会有较高的增长。工业增长率的提高得益于贸易顺差的 扩大，因为去年以来贸易顺差的稳定增长，为工业品提供了比较好的需求 。
yt 直线趋势 剩余变动
10.1.2 趋势分析预测法
其中直线趋势用 yt a bt 来描述， 剩余变动通常用剩余标准差、剩余标准 差系数、可决系数来反映。标准差系数 越小，可决系数越大，直线趋势形态越 严格，剩余变动越小 。
10.1.2 趋势分析预测法
直线趋势模型预测的程序 （1）识别现象是否呈直线趋势形态。有两种识 别方法，一是数量特征识别法，即数列逐期增减量 （一阶差分）大体相同时，则数列的变化趋势为直 线型；二是散点图识别法。 （2）估计参数、建立直线趋势模型。常用最小 二乘法求解a、b参数
运用本章理论与实务知识研究相关案例，培养在与“市场定 量预测法”相关的业务情境中分析问题、决策设计和道德研判能力。
参加“定量预测方法知识应用”的实践训练。在了解和把握 本实训相关技能点“规范与标准”的基础上，通过系列技能操作的实 施，相应实训报告的撰写、讨论与交流等体验活动，培养“定量预测 方法知识应用”的专业能力和相关选项的职业核心能力（初级），强 化职业道德（顺从级）教育，促进健全职业人格的塑造。
10.1.1 时间序列预测法概述
通常情况下，时间序列变动一般可以分解 为以下几种变动形式（见图10-1）。
图10-1 时间序列变动的形式
10.1.2 趋势分析预测法
趋势分析预测法是指通过识别时间序列 长期趋势Fra Baidu bibliotek类型，建立趋势预测模型进行外 推预测。
趋势分析预测法按照长期趋势的类型不 同，可分为下列一些预测模式：
10.1.1 时间序列预测法概述
时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先 后顺序排列而形成的数列。时间序列分析法是遵循 连续性原理，即认为事物发展是延续的，从过去到 现在并发展到未来，能够延续下去的预测方法。
时间序列分析法应用范围比较广泛，如对商品 销售量的平均增长率的预测；季节性商品的供求预 测；产品的生命周期预测等等，都可以采用时间序 列分析法。
y Na bt ty at bt 2
y et
10.1.2 趋势分析预测法
其中常数均值的计算有简单平均法、 加权平均法、几何平均法等。剩余变动通常 用标准差和标准差系数来反映。标准差系数 越小，常数均值形态越严格，剩余变动越 小。
某市2000—2008年某商场商品销售额及一阶差分 （逐年增减量）如表10—2。要求预测2008年的商品 销售额。
除季节因素外，1月份的消费价格指数比上月下降0.4%，而2月份比1 月份又上升了0.5%，回到2001年12月份的水平。从这点推测2002年的消费 价格指数的培养率在零左右，下半年可能有小幅度的变化，因此可以推算 2002年继续降息的可能性不会太大。
10.1 时间序列预测法
10.1.1 时间序列预测法概述 10.1.2 趋势分析预测法 10.1.3 季节变动预测 10.1.4 循环变动分析预测
10.1 时间序列预测法 10.2 回归分析预测法 10.3 经济计量模型预测法
学习和把握时间序列预测法、回归分析预测法、经济计量模 型预测法的概念、类型等陈述性知识；能用其指导“市场定量预测法” 中的相关认知活动。
学习和把握各种定量预测法的模型、方法、步骤“同步业务” 等程序性知识；能用其规范“市场定量预测法”中的相关技能活动。
表10—1 某市某商场1997—2004年商品销售额 单位：百万元
年份
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
年 序 （t）
0
1
2
3
4
5
6
7
商品销售额（y 27.9 31.0 33.8 36.4 39.3 42.3 44.8 47.6
）
— 3.1 2.8 2.6 2.9 3.0 2.5 2.8
y2005 47.6 2.775 50.38(百万元)
10.1.2 趋势分析预测法
2）直线趋势模型 线性趋势是指现象随着时间的推移而呈现出稳 定增长或下降的线性变化规律，如果现象的时间序 列的各期数据大体上呈直线趋势变化，即数列的逐 期增量(一阶差)分大体相同，则时间数列是由直线 趋势和剩余变动两部分构成，即
10.1.2 趋势分析预测法
1）常数均值模型 如果现象的时间序列的各期观察值（绝对值、或 逐年增量、或环比发展速度）大体上呈水平式变化， 即各期数据围绕水平线上下波动，则时间序列的变化 形态属于水平型。其数列的变化是由常数均值和剩余 变动两部分构成，其常数均值模型的基本形式为
yt 常数均值 剩余变动
2002年出现了经济复苏的苗头
2001年第三季度我国贸易顺差就已经出现恢复执势头，但世界经济 不景气的持续和中国加入WTO，使我们更加倾向于悲观估计2002年的贸 易顺差情况。大多数分析家都对2002年情况很不乐观，这一点也同样可以 在2002年的财政预算中看出。在九届五次全国人大会上财政部长做的报告 中，2002年财政赤字为3098亿元，比2001年的2473亿元增长了25.3%。与 前几年的实际增长率相比，2002年的财政收支增长率都很低。这也可以说 明，2002年年初在确定计划时，有关政府机构对2002年经济增长不乐观。 决策层现在选择继续较大幅度扩大化财政赤字刺激总需求，在这个政策被 证实后，就有理由调高对2002年经济增长率的预测。
一阶差分 （△）
从表中一阶差分的变化趋势来看，没有明显的上 升或下降趋势，大体上是呈水平式波动的。因此，可 采用常数均值模型先确定平均年增长量，再预测明年 的商品销售额。采用加权平均法计算的平均增长量为 2.775、标准差0.1898、标准差系数0.0684 。表明一阶 差分的常数均值形态是较为平稳的，因此，可用平均 增长量预测2008年的商品销售额：
2002年开始的这两个月工业增加值合计比上年同期增长10.9%，明显 高于1998年以来的平均增长率。由于2001年头两个月的合计基数比较低， 所以，3月份工业增加值的同比增长率可能回落。但即使这样，2002年第 一季度的GDP还是会有较高的增长。工业增长率的提高得益于贸易顺差的 扩大，因为去年以来贸易顺差的稳定增长，为工业品提供了比较好的需求 。
yt 直线趋势 剩余变动
10.1.2 趋势分析预测法
其中直线趋势用 yt a bt 来描述， 剩余变动通常用剩余标准差、剩余标准 差系数、可决系数来反映。标准差系数 越小，可决系数越大，直线趋势形态越 严格，剩余变动越小 。
10.1.2 趋势分析预测法
直线趋势模型预测的程序 （1）识别现象是否呈直线趋势形态。有两种识 别方法，一是数量特征识别法，即数列逐期增减量 （一阶差分）大体相同时，则数列的变化趋势为直 线型；二是散点图识别法。 （2）估计参数、建立直线趋势模型。常用最小 二乘法求解a、b参数
运用本章理论与实务知识研究相关案例，培养在与“市场定 量预测法”相关的业务情境中分析问题、决策设计和道德研判能力。
参加“定量预测方法知识应用”的实践训练。在了解和把握 本实训相关技能点“规范与标准”的基础上，通过系列技能操作的实 施，相应实训报告的撰写、讨论与交流等体验活动，培养“定量预测 方法知识应用”的专业能力和相关选项的职业核心能力（初级），强 化职业道德（顺从级）教育，促进健全职业人格的塑造。
10.1.1 时间序列预测法概述
通常情况下，时间序列变动一般可以分解 为以下几种变动形式（见图10-1）。
图10-1 时间序列变动的形式
10.1.2 趋势分析预测法
趋势分析预测法是指通过识别时间序列 长期趋势Fra Baidu bibliotek类型，建立趋势预测模型进行外 推预测。
趋势分析预测法按照长期趋势的类型不 同，可分为下列一些预测模式：
10.1.1 时间序列预测法概述
时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先 后顺序排列而形成的数列。时间序列分析法是遵循 连续性原理，即认为事物发展是延续的，从过去到 现在并发展到未来，能够延续下去的预测方法。
时间序列分析法应用范围比较广泛，如对商品 销售量的平均增长率的预测；季节性商品的供求预 测；产品的生命周期预测等等，都可以采用时间序 列分析法。
y Na bt ty at bt 2
y et
10.1.2 趋势分析预测法
其中常数均值的计算有简单平均法、 加权平均法、几何平均法等。剩余变动通常 用标准差和标准差系数来反映。标准差系数 越小，常数均值形态越严格，剩余变动越 小。
某市2000—2008年某商场商品销售额及一阶差分 （逐年增减量）如表10—2。要求预测2008年的商品 销售额。
除季节因素外，1月份的消费价格指数比上月下降0.4%，而2月份比1 月份又上升了0.5%，回到2001年12月份的水平。从这点推测2002年的消费 价格指数的培养率在零左右，下半年可能有小幅度的变化，因此可以推算 2002年继续降息的可能性不会太大。
10.1 时间序列预测法
10.1.1 时间序列预测法概述 10.1.2 趋势分析预测法 10.1.3 季节变动预测 10.1.4 循环变动分析预测