定量預(yù)測(cè)因果關(guān)系分析法

定量預(yù)測(cè)因果關(guān)系分析法第一頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日因果關(guān)系分析法：是根據(jù)事物之間的因果關(guān)系，知因測(cè)果。常用的因果關(guān)系分析預(yù)測(cè)法有：回歸分析預(yù)測(cè)法、基數(shù)迭加法、比例推算法和投入產(chǎn)出分析法等。第二頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日1回歸分析預(yù)測(cè)法：利用統(tǒng)計(jì)分析，把兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間的相關(guān)關(guān)系模型化，建立回歸方程，用以推算因變量隨自變量變動(dòng)的數(shù)值、程度和方向。根據(jù)回歸方程中自變量的多少，它可以分為一元回歸預(yù)測(cè)和多元回歸預(yù)測(cè)。第三頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日2基數(shù)迭加法：是指在分析影響預(yù)測(cè)對(duì)象各種因素的基礎(chǔ)上，通過(guò)確定各種因素的影響程度來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種方法，也叫因素分析法。影響程度指各因素引起預(yù)測(cè)對(duì)象變化的百分比，可以通過(guò)對(duì)歷史資料的分析得出。因素分析法的計(jì)算公式為：

=Yt（1+A%+B%+C%+D%+··············）表示t+1期預(yù)測(cè)對(duì)象的預(yù)測(cè)值；表示t期預(yù)測(cè)對(duì)象的實(shí)際值；A%表示預(yù)測(cè)對(duì)象受第一個(gè)因素影響的程度；B%表示預(yù)測(cè)對(duì)象受第二個(gè)因素影響的程度；以此類推。例如：見(jiàn)下頁(yè)第四頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日例1:已知某空調(diào)制造公司2006年銷售中央空調(diào)750套。市場(chǎng)調(diào)研人員通過(guò)對(duì)歷史統(tǒng)計(jì)資料的研究估計(jì)出，未來(lái)各因素影響銷售量的程度為：商品質(zhì)量的提高和價(jià)格的降低可使銷量增加30%；國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策的變動(dòng)（如緊縮）可能使銷量減少10%；由于規(guī)格不全而失去部分顧客，可能使未來(lái)銷量減少5%；居民收入的增加可能使未來(lái)銷量增加20%；同類產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)可能使銷量減少8%。要預(yù)測(cè)2007年企業(yè)空調(diào)的銷售量第五頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日可將以上數(shù)據(jù)代入公式，得：Y2007=750(1+30%-10%-5%+20%-8%)=952.5(套)用基數(shù)迭加法進(jìn)行預(yù)測(cè)的最大優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單方便，但是確定各影響程度是難點(diǎn)。第六頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日3比例推算法：在經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間往往存在著一種相關(guān)的比例關(guān)系，比如從配套商品的主件需求量能推出零部件的需求量；從一個(gè)地區(qū)的人口構(gòu)成可以推算出該地區(qū)對(duì)嬰幼兒用品或老年人保健用品的需求量。該法就是利用商品之間這種相關(guān)的比例關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種方法。由于用于預(yù)測(cè)的比例關(guān)系是通過(guò)分析統(tǒng)計(jì)資料計(jì)算而得，排除了人為的主觀因素，所以預(yù)測(cè)結(jié)果具有較高的可信度。例如：見(jiàn)下頁(yè)第七頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日例如：某公司從1987年開(kāi)始生產(chǎn)和銷售ABCD四種配套產(chǎn)品。截至2006年底的銷售數(shù)據(jù)如表data7所示，如果公司2007年計(jì)劃思想銷售收入12000萬(wàn)元，問(wèn)ABCD四種產(chǎn)品大致應(yīng)該生產(chǎn)和銷售多少？解：利用比例推算法預(yù)測(cè)，首先計(jì)算配套產(chǎn)品之間的比例關(guān)系。觀察公司若干年的銷售數(shù)據(jù)容易看出，雖然公司的銷售額有了大幅度的增長(zhǎng)，但是四種產(chǎn)品的銷售比例缺失基本固定的。經(jīng)過(guò)計(jì)算得出：ABCD四種產(chǎn)品的年銷售比例大致為：36.16，29.07，18.41，16.36第八頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日然后根據(jù)計(jì)劃實(shí)現(xiàn)的年銷售收入12000萬(wàn)元計(jì)算預(yù)測(cè)值，得：A產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售額=12000X36.16%=4339.2(萬(wàn)元)B=12000X29.07%=3488.4(萬(wàn)元)C=2209.2(萬(wàn)元)D=1963.2(萬(wàn)元)第九頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日4投入產(chǎn)出分析法：是國(guó)民經(jīng)濟(jì)（或地區(qū)、部門）綜合統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)劃綜合平衡的重要工具。中國(guó)從1960年開(kāi)始進(jìn)行投入產(chǎn)出法研究。目前中國(guó)已編制出不少地區(qū)性投入產(chǎn)出表，開(kāi)始應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各種計(jì)劃工作和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中。投入產(chǎn)出分析法將國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門的投入產(chǎn)出之間建立起數(shù)量依存關(guān)系，當(dāng)報(bào)告期投入產(chǎn)出表編制完成后，把各個(gè)消耗系數(shù)按照預(yù)測(cè)區(qū)間劃定的未來(lái)時(shí)間情況進(jìn)行計(jì)算，就可以用來(lái)預(yù)測(cè)今后若干年（預(yù)測(cè)區(qū)間）經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況。第十頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日由于建立投入產(chǎn)出表所需數(shù)據(jù)非常龐大，設(shè)計(jì)很多部門，計(jì)算過(guò)程又非常復(fù)雜，所以投入產(chǎn)出分析預(yù)測(cè)法主要用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門、各地區(qū)的預(yù)測(cè)，很少用于企業(yè)的預(yù)測(cè)。第十一頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日因果關(guān)系法：回歸預(yù)測(cè)法

第十二頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日一建立回歸模型的方法現(xiàn)實(shí)的世界太復(fù)雜若想獲得任何進(jìn)展，必須對(duì)現(xiàn)實(shí)世界加以簡(jiǎn)化和抽象，簡(jiǎn)化、抽象的模型是獲取所需要信息的最經(jīng)濟(jì)的途徑。因果關(guān)系是構(gòu)成回歸模型的基礎(chǔ)關(guān)鍵在于省略不相關(guān)的和不重要的事實(shí)及變量，但重要的因素必須包括在內(nèi)。建立和使用回歸模型時(shí)，首先要在正確的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上建立關(guān)于經(jīng)濟(jì)關(guān)系的理論模型，確定模型中應(yīng)該包括的變量以及是否存在一種經(jīng)濟(jì)理論可以用來(lái)解釋變量之間關(guān)系的性質(zhì)和大小。第十三頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日二建立模型的例子家用小轎車的需求模型：Q=f（，，，，，）彩電生產(chǎn)廠家預(yù)測(cè)用戶需求的模型：Q=f（，，，，，）中石化成品油（汽柴油）的需求模型：Q=f（，，，，，）第十四頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日三、一元線性回歸預(yù)測(cè)法步驟：1建立模型：Y=a+bX2估計(jì)參數(shù):回歸系數(shù)a，b3進(jìn)行檢驗(yàn)：顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)或t檢驗(yàn)）4預(yù)測(cè)：已知X值，利用回歸方程求出預(yù)測(cè)值。第十五頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日例1：假設(shè)有一家企業(yè)，他的固定資產(chǎn)（機(jī)器，設(shè)備，廠房等）是租來(lái)的，租金是每期100萬(wàn)元。企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的另一個(gè)投入是勞動(dòng)力，他能根據(jù)企業(yè)需要隨時(shí)增加或減少。所以，固定成本為100萬(wàn)元，人工成本為可變成本，企業(yè)經(jīng)理想知道成本和產(chǎn)量之間的關(guān)系，進(jìn)而預(yù)測(cè)下一個(gè)生產(chǎn)期根據(jù)產(chǎn)量大小預(yù)測(cè)成本是多少？第十六頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日總成本和總產(chǎn)量數(shù)據(jù)生產(chǎn)期總成本（元）總產(chǎn)量（單位）110002150531608424010523015637023741025第十七頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日例1：解題步驟演示：線性回歸預(yù)測(cè)模型表例2：有一個(gè)大學(xué)生，畢業(yè)后用少量資金創(chuàng)業(yè)，經(jīng)過(guò)幾年的努力，他經(jīng)營(yíng)的連鎖餐館有聲有色，為了進(jìn)一步研究餐館新的經(jīng)營(yíng)方案，他收集了餐館連續(xù)8個(gè)月每月用餐的價(jià)格和平均用餐人數(shù)，數(shù)據(jù)見(jiàn)Excel表：回歸預(yù)測(cè)法所用數(shù)據(jù)表餐館經(jīng)營(yíng)，估計(jì)需求函數(shù)，并幫助小老板設(shè)計(jì)經(jīng)營(yíng)方案。第十八頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日四、多元線性回歸預(yù)測(cè)法客觀事物的變化往往受多種因素的影響，即使其中一個(gè)因素起著主導(dǎo)作用，但其他的作用也是不可忽視的。模型為：Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4········第十九頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日例3：某VCD連鎖店非常想知道在電視臺(tái)做廣告與在廣播電臺(tái)做廣告那種渠道更有效。調(diào)查者收集了連鎖店每月銷售額和每月用在以上兩種每題上的廣告支出如表：廣告費(fèi)研究，連鎖店想知道：銷售額是否同兩種媒體的廣告有關(guān)？每種媒體上的廣告支出額對(duì)銷售額的影響如何？那種廣告形式帶來(lái)的成本效益更好？第二十頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日六、非線性回歸預(yù)測(cè)法步驟：1確定變量間函數(shù)的類型：理論或經(jīng)驗(yàn)，如果是一元非線性，可采用散點(diǎn)圖。2確定相關(guān)函數(shù)中的未知參數(shù)：最小二乘法是最常用的方法。但在EXCEL中我們不用具體去計(jì)算。實(shí)際應(yīng)用中，往往要通過(guò)變量變換，把非線性函數(shù)關(guān)系轉(zhuǎn)換為線性關(guān)系。第二十一頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日1：冪函數(shù)Y=aXb兩邊取對(duì)數(shù)，得到㏑Y=b㏑X+㏑a令Y′=㏑Y,X′=㏑X,a′=㏑a則：Y′=a′+bX′

例4：試對(duì)某省近年工業(yè)產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資和職工工資資料進(jìn)行擬合，并選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ图右苑治?。?shù)據(jù)見(jiàn)表：生產(chǎn)函數(shù)工作表（提示：生產(chǎn)函數(shù)是典型的多元冪函數(shù)）第二十二頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日2指數(shù)函數(shù)：Y=aebx令Y′=㏑Y,a′=㏑a則Y′=a′+bX

例5：已知中國(guó)1978年至1997年歷年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值如表GDP所示,請(qǐng)選擇指數(shù)曲線模型對(duì)我國(guó)歷年GDP進(jìn)行模擬。思考：用經(jīng)濟(jì)語(yǔ)言描述以上結(jié)果。第二十三頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日七、回歸預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)注意的問(wèn)題盡管回歸分析對(duì)于估計(jì)市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)、管理工作過(guò)程中因素與因素之間的關(guān)系很有用，但如果分析者在建立模型和解釋結(jié)果上不謹(jǐn)慎就可能出現(xiàn)比較嚴(yán)重的問(wèn)題。1關(guān)于定性分析問(wèn)題：回歸分析不能代替經(jīng)濟(jì)、管理、營(yíng)銷等理論對(duì)市場(chǎng)現(xiàn)象相互關(guān)系的質(zhì)的分析，只有在對(duì)現(xiàn)實(shí)的邏輯分析的基礎(chǔ)上，才能測(cè)定市場(chǎng)現(xiàn)象在數(shù)量上的相互關(guān)系。這是回歸法的一條基本原則。第二十四頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日因此首先進(jìn)行定性分析。比如廣告費(fèi)同銷售額的關(guān)系，只有在一定的范圍內(nèi)才具有相關(guān)關(guān)系，超出一定的“度”，就可能荒謬。2關(guān)于回歸預(yù)測(cè)不能任意外推的問(wèn)題。由于原來(lái)資料只提供了一定范圍內(nèi)的數(shù)量關(guān)系，在此范圍以外是否存在同樣的關(guān)系，尚未得知。如果有進(jìn)行外推的充分根據(jù)和需要，應(yīng)十分慎重，而且不能離開(kāi)原來(lái)的范圍太遠(yuǎn)。第二十五頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日3關(guān)于數(shù)據(jù)資料的要求問(wèn)題①關(guān)于數(shù)據(jù)資料的準(zhǔn)確性問(wèn)題：客觀，核實(shí)，去掉表現(xiàn)異常的值（3倍標(biāo)準(zhǔn)差）②關(guān)于數(shù)據(jù)資料的可比性和獨(dú)立性問(wèn)題③關(guān)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象基本穩(wěn)定的問(wèn)題：沒(méi)有突變，如果10年的數(shù)據(jù)，其中第六年的數(shù)據(jù)是企業(yè)發(fā)生了重大的技術(shù)變革，這樣的數(shù)據(jù)不能合并在一起來(lái)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。第二十六頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日4變量遺漏問(wèn)題當(dāng)回歸結(jié)果與經(jīng)濟(jì)理論不一致時(shí)，重要變量的遺漏可能是最主要的原因。比如：有一個(gè)大學(xué)生進(jìn)行需求預(yù)測(cè)，根據(jù)收集到的資料進(jìn)行回歸后得到的預(yù)測(cè)方程為：Q=7.8+3.42P，價(jià)格系數(shù)為正值，并在統(tǒng)計(jì)上顯著。對(duì)這樣的一個(gè)結(jié)果，我們認(rèn)為不合常理，一個(gè)解釋是：價(jià)格一直上漲，但收入和人口數(shù)也增加，價(jià)格和收入、人口呈現(xiàn)正相關(guān)，所以3.42反映收入和人口增加而導(dǎo)致需求的增加。因此，為例分別找出這些影響，就需要在回歸方程中增加新的變量。第二十七頁(yè)，共二十九頁(yè)，2022年，8月28日5多重共線性在某些情況下，問(wèn)題出在回歸分析中變量太多上面。有時(shí)兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量之間高度相關(guān)，這種現(xiàn)象被稱為多重共線性。比如：工人的考核成績(jī)S（優(yōu)、良、中），成績(jī)與工作時(shí)間T和工人生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量Q

有關(guān)，對(duì)這30組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合分析，變量T,Q兩個(gè)變量在統(tǒng)計(jì)上都不顯著。問(wèn)題