2017现代咨询方法与实务 市场预测.docVIP

第一章　市场需求预测 　　本章考情分析：　　本章历年都是传统重点章节，必然涉及一道案例题，尤其是定量分析的几种常用方法。　　2017年在老教材的基础上加大了深度与广度，预计2017考试中会有一道计算题涉及定量分析，新增内容考察的可能性也极大，课本中案例题至关重要。　　以理解和动手练习为主，务必吃透这一“粮仓”。 2010年2011年2012年2013年2014年2016年（1）专家调查法（2）移动平均法（3）能源弹性系数（4）价格弹性系数（1）简单移动平均（2）市场预测方法弹性系数法（1）简单移动平均法（2）指数平滑法（1）弹性系数法（2）专家调查法（3）简单移动平均法（1）一元线性回归（2）专家调查法 　　 　　　　一、市场预测的方法　　 　　市场预测的方法体系： 预测方法定性方法定量方法因果分析延伸性预测专家会议法征兆预测法类推预测法回归法消费系数法弹性系数法购买力估算法移动平均法指数平滑法成长曲线模型方法简介组织有关专家，通过会议的形式进行预测，综合专家意见，得出预测结论根据事物之间的因果联系，分析影响事物发生变化的内在联系的因素指标，作为征兆指标进行预测运用相似性原理，对比类似产品发展过程，寻求变化规律，进行预测运用因果关系，建立回归分析模型，包括一元、多元回归和非线性回归等得出预测结果对产品在各行业的消费系数量进行分析，结合行业规律，预测需求总量运营两个变量之间的弹性系数进行预测通过分析社会居民总购买力和投向、导出对某种产品的需求量对具有时序变化规律的事物，取时序中连续几个数据的平均值，作为下一个时间序列的预测值与移动平均法相似，只考虑历史数据的近远期作用不同，给予不同的权值运用数学模型，拟合一条趋势线，外推未来事物的发展规律适用范围长期预测长期预测长期预测短、中长期预测短、中长期预测中长期预测短、中长期预测近期或短期预测近期或短期预测短、中长期预测数据资料需求多年历史资料需要多年数据数据最低要求5～10个至少5个数据精确度较好较好尚好很好很好较好较好尚好较好较好　　通过寻找变量之间的因果关系，分析自变量对因变量的影响程度，进而对未来进行预测的方法，主要适用于存在关联关系的数据预测。　　根据市场各种变量的历史数据的变化规律，对未来进行预测的定量预测方法。它是以时间t为自变量，以预测对象为因变量，根据预测对象的历史数据，找出其中的变化规律，从而建立预测模型并进行预测。 　　案例：（2014年真题节选）　　某生产企业主要生产A、B两类产品，目前市场对C产品的需求在增加。据此，该企业拟投资建设生产C产品的项目。项目工作小组开展了下列工作：　　（1）项目经理召集工作小组成员进行市场研究，大家讨论得出的主要观点有：　　b）定性预测不能给出明确的市场需求量，因此在预测市场需求量时，应排除定性预测法。　　问题：　　1.分别判断（1）中项目工作小组成员的观点是否正确，简要说明理由。　　参考答案：　　b）不正确，定性预测也是一种有效的预测方法，不能排除，应该定性预测与定量预测相结合。 　　重点掌握以下预测方法的计算公式：　　定量方法：　　一元线性回归分析　　　　定性方法：　　德尔菲法 　　　　二、定量预测的方法　　1.一元线性回归分析（因果分析）　　（1）假设预测对象（y）与主要影响因素（x）之间存在线性关系，则：　　y＝a＋bx＋e　　　　（xi，yi）为（x，y）样本中的一组数据，因而也有：　　yi＝a＋bxi＋ei　　其中：ei为用a＋bxi去估计yi的值而产生的误差。　　在实际预测中，ei是无法预测的，忽略ei后可得到预测对象y的估计值。　　y＝a＋bx　　　　n为样本组数；　　xi,yi分别为自变量xi,因变量yi的观察值（实际值）。　　对于任何一个观察值xi，都有拟合值（预测值）：　　yi’＝a＋bxi 　　（2）相关检验（方差分析、相关系数检验、t检验）　　对于一元线性回归，这些检验效果是相同，因此，选择一项检验即可。　　①方差分析　　　　R2的大小表明了y的变化可以用x来解释的百分比。　　②相关系数检验　　　　相关系数是描述两个变量之间的线性相关关系的密切程度的数量指标，用R表示。 　　R的绝对值越接近1，表明其线性关系越好；　　在计算出R值后，可以查相关系数检验表。在自由度（n－2）和显著性水平α（一般取α＝0.05）下，若R大于临界值，则变量x和y之间的线性关系成立；否则，两个变量不存在线性关系。　　 　　③t检验　　通常只检验参数b。　　　　tb服从t分