市场调查与预测之市场定量预测法

其中直线趋势用
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 。
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好好学习 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
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好好学习 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
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图10-2 曲线趋势模型预测的程序
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10.1.3 季节变动预测
季节变动预测法又称季节周期法、季节 指数法、季节变动趋势预测法，季节变动预 测法是对包含季节波动的时间序列进行预测 的方法。
预测方法则归类为：平均季节变动法、 趋势剔除季节变动法、趋势剔除季节变动 法。
1）平均季节变动法
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10.1.3 季节变动预测
2）趋势剔除季节变动法 （1）移动平均趋势剔除法； （2）最小平方趋势剔除法。 3）线性与季节变动指数平滑法
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好好学习 10.1.4 循环变动分析预测
1）循环变动分析预测的意义 循环变动是指现象以若干年为周期的涨 落起伏相间的周而复始的变动。或者说，是 一种周期较长的有一定规律的从低到高，再 从高到低的循环往复的变动。
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好好学习 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。
＝曲线趋势+剩余变动
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好好学习 10.1.2 趋势分析预测法
其中曲线趋势用合适的曲线方程来描述，剩余 变动用剩余标准差、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，曲线趋势 形态越严格，剩余变动越小。曲线趋势方程主要 有： 指数曲线方程： 二次曲线方程： 三次曲线方程：
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好好学习 10.2.1 一元线性回归模型
回归分析是研究两个或两个以上变量相 关关系的一种重要的统计方法。
回归模型； 最小二乘估计； 最小二乘估计的性质； 预测问题； 控制问题； 可化为一元线性回归的情形；
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好好学习 10.2.2 多元线性回归模型
二元线性回归模型的参数估计； 多元线性回归模型的经典假设； 多元回归模型的参数估计； 多元线性回归模型的假设检验。
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10.1.3 季节变动预测
（1）平均季节指数法 平均季节指数法的分析预测模型为：
式中， 为现象第t期的月（季）预 测值； 为现象预测月（季）所在年的全年月 （季）平均数预测值，亦即该年各月（季）的趋势 水平值： 为现象第期的季节指数。
平均季节指数法的步骤是：首先测定出市场现 象各月（季）的季节指数；其次估计确定市场现象 预测月（季）所在年的全年月（季）平均数；最后 利用上式作出分析预测。
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。
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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
一阶差分 （△
）
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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 。
图10-4 循环变动测定方法
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好好学习 10.1.4 循环变动分析预测
3）循环变动预测应用（见图10-5）。
图10-5 循环变动预测应用
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搜集相关资料，对市场家电行业市场惊醒预测 业务分析：时间序列预测很好的反映了各种主 要因素对产品销售的影响。并充分涵盖了包含季节因 素等的预测，符合家电市场行情…… 业务说明：家电市场是一个白热化的市场，价 格因素影响尤为明显，季节也对销售量的浮动有着重 大影响，在利用时间序列进行预测时，应记录好每一 年的每个月份甚至每一周的个家电品牌的销售情况。
归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量
在预测期的数量变化来预测因变量关系的预测方
法。
一元回归分析预测法回归分析预测法的分类
（见图10-6）。
图10-6 回归分析预测法的分类
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10.2
回归分析预测法的概念
回归分析预测法的步骤（见图10-7）。
图10-7 回归分析预测法的步骤
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好好学习 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
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好好学习 10.1.2 趋势分析预测法
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好好学习 10.2.4 时间序列自回归模型
我们知道，一个变量某年得知，往往与它前几 年的值有关，特别是与去年的值有关。因此，我们 可以以因变量以前的值作为自变量来建立回归预测 模型。这样，整个回归模型只涉及到一个变量，求 的参数后，就可以立即进行预测。因此，时间序列 自回归模型是指根据时间数列自相关用回归模型来 描述同一时间数列前后不同时期数据之间的相互关 系，并用于预测分析的模型。
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好好学习 10.1.2 趋势分析预测法
（3）评价预测误差大小，衡量直线趋势 模型拟合的优良度。主要评价指标有 剩余标准差： 剩余标准系数： 可决系数：
（4）利用直线趋势模型外推预测。点预 测、区间预测。
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好好学习 10.1.2 趋势分析预测法
3）曲线趋势模型 （1）曲线趋势模型的类型 当预测目标的时间数列各期观察值大体 呈某种曲线形态的变动趋势时，则应建立曲 线趋势模型进行外推预测。其模型的基本形 式如下：
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10.2
回归分析预测法的概念
10.2.1 一元线性回归模型 10.2.2 多元线性回归模型 10.2.3 非线性回归模型 10.2.4 时间序列自回归模型
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10.2
回归分析预测法的概念
回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和
因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回
好好学习 10.1.2 趋势分析预测法
对数曲线方程： 幂函数曲线方程： 双曲线方程： 修正指数曲线方程： 戈伯兹曲线方程： 皮尔（逻辑）曲线方程：
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好好学习 10.1.2 趋势分析预测法
（2）曲线趋势方程识别和选择。 计算式为
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好好学习 10.1.2 趋势分析预测法
（3）曲线趋势模型预测的程序（见图10-2）。
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
6Байду номын сангаас
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
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好好学习 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
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好好学习 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 长期趋势的类型，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：
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挑水与挖井 相邻的两座山上有两座寺庙，里面分别住着两个 和尚，这两座山之间有一条河，两个和尚每天都会下 山挑水。久而久之便成了朋友…… 分析提示：作为职场中人，无论你现在有职位有 多高，工作有多么好，都应该坚持不懈地保持学习， 不断地自我增值，培养自己独特的实力。所谓白天求 生存，晚上求发展，昨天的努力就是今天的希望，今 天的努力就是未来的希望。
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市场调查与预测之市场 定量预测法
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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。
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好好学习 10.1.4 循环变动分析预测
一个完整的循环变动是由“谷底、峰值、谷 底”三个要点，上升期和下降期两大阶段，复苏 期、扩张期、收缩期、萧条期四个小阶段构成的 （见图10-3）。
图10-3 循环变动构成图
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好好学习 10.1.4 循环变动分析预测
2） 循环变动测定方法（见图10-4）。
好好学习 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。
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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。
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。
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好好学习 10.2.3 非线性回归模型
医学研究中X和Y的数量关系常常不是线 性的，如毒物剂量与动物死亡率，人的生长曲 线，药物动力学等，都不是线性的。如果用线 性描述将丢失大量信息，甚至得出错误结论。 这时可以用非线性回归或曲线拟合方法分析。
常见的主要非线性回归模型；
非线性回归曲线的拟合。
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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。