管理經(jīng)濟(jì)學(xué)第四章需求預(yù)測課件

前面幾章分析了需求函數(shù)、需求曲線和需求彈性概念與理論，這對企業(yè)經(jīng)營管理與決策起重要的作用。但是企業(yè)不僅要用這些沒預(yù)測有三種辦法：

①市場調(diào)查法，②市場實(shí)驗(yàn)法，③統(tǒng)計分析法。一、市場調(diào)查法也叫消費(fèi)者訪問，通過對消費(fèi)者直接進(jìn)行調(diào)查，從而估計、判斷消費(fèi)者對此類產(chǎn)品的需求偏好，價格期望潛在需求。此類方法在進(jìn)行訪問之前，要擬訂調(diào)查提綱，例如，抽樣消費(fèi)者的類型，訪問問題的設(shè)計比較重要。第四章

需求預(yù)測

市場調(diào)查的方式有面談?wù){(diào)查、電話調(diào)查，郵寄調(diào)查和留置詢問表調(diào)查等。①面談?wù){(diào)查。分為個人面談與小組面談。調(diào)查者與被訪問者面對面提問題。這樣可以根據(jù)被訪問者的面部表情，回答問題的態(tài)度、語調(diào)做出判斷、理解。例如，生產(chǎn)企業(yè)就某一新產(chǎn)品投放市場后，消費(fèi)者的反應(yīng)，有意的請幾個典型的消費(fèi)者，營業(yè)員進(jìn)行訪問。常用于新家私、時裝。成本高。②電話調(diào)查。對抽樣的被調(diào)查對象，用電話詢問被調(diào)查者的意見、看法。這種方法比較簡便、成本低。常見于，房地產(chǎn)開發(fā)商與客戶的聯(lián)系。③郵寄調(diào)查。將設(shè)計好的問卷通過郵件送到被調(diào)查者手中，請被調(diào)查者填好后，在郵回。這種方法應(yīng)用受到限制，隨著居民生活節(jié)奏加快，很多居民都不愿意參與?；厥章屎艿?，一般要事先告訴被調(diào)查者，對參與者，通過抽號對部分參與者給以獎勵?；蛘?，一些機(jī)械設(shè)備廠商對有一定聯(lián)系的老客戶采用郵寄調(diào)查。④留置詢問表調(diào)查。調(diào)查人員將調(diào)查表向被調(diào)查者作了解釋之后，說明一些回答問題的方法。留調(diào)查表給被調(diào)查者自行填寫在寄回。常見保險公司對中小學(xué)生的人壽、教育、婚嫁保險，采用這種方法較多。保險公司通過學(xué)校、老師將調(diào)查表發(fā)到學(xué)生家長手中，填完調(diào)查表再經(jīng)由學(xué)校收集。從而保險公司從回收的調(diào)查表中，可以分析、了解，有投保意向的學(xué)生家長，再派人到你家中一次、二次地說服你投保。這種方法，關(guān)鍵是要讓被調(diào)查者寄回調(diào)查表格。

解：①當(dāng)價格為9元時，可能有多少人買Q=500*0+300*0.2+125*0.4+50*0.6+25*0.8+0*1=160個②當(dāng)價格8元時Q=300*0+225*0.2+175*0.4+150*0.6+100*0.8+50*1=335個③當(dāng)價格7元時Q=100*0+150*0.2+250*0.4+250*0.6+150*0.8+100*1=500個④當(dāng)價格6元時Q=50*0+100*0.2+100*0.4+300*0.6+250*0.8+200*1=640個⑤當(dāng)價格5元時Q=0*0+25*0.2+50*0.4+225*0.6+300*0.8+400*1=800個

把以上數(shù)據(jù)繪成曲線如下：

價格

987654321

0123456789百個需求曲線的方程也可以求出，公式如下：

在需求曲線上找到最靠近直線的兩點(diǎn)。

例如（8，5），（6.4，6）代入上式則這種調(diào)查方法的可信度如何？取決于什么？請同學(xué)們討論1、被調(diào)查人的素質(zhì)；2、如何取得數(shù)據(jù)；3、調(diào)查人的引導(dǎo)；4、樣本數(shù)量；

統(tǒng)計方法可以有多種，主要的是回歸分析法。回歸分析法的原理是用最小二乘法的基本原理，找出擬合多組觀察數(shù)據(jù)的最佳擬合曲線。（汽車價格與汽車需求量）

三、統(tǒng)計法

D1S1AP1D2S2D3S3P2P3D

Q1Q2Q3需求量價格

在實(shí)際工作中，人們往往采取這樣的做法：某企業(yè)已知第一季度、第二季度和第三季度價格和銷售量的數(shù)據(jù)，求出曲線AB,是不是AB就是該商品的需求曲線呢？很可能不是。在考慮非價格時，第一季度需求曲線為D，與供給曲線S相交。價格與需求量分別為P1,Q1,由于非價格因素變化，如消費(fèi)者收入增加、替代商品漲價等因素，第二、三季度需求曲線向右移動到D2,D3位置。AB是市場均衡點(diǎn)的軌跡。所以，在確定需求曲線時，必須分析①需求又沒有移動，②分析需求曲線與供給曲線是如何移動的。（一）需求函數(shù)的認(rèn)別

1.確定自變量在進(jìn)行回歸分析之前，首先要通過分析，確定影響市場需求量的變量（即影響因素）。如果變量確定錯了，即使計算很仔細(xì)、精確，結(jié)果都是錯的。有人把英國人口數(shù)作為應(yīng)變量，南極的企鵝數(shù)量作為自變量，根據(jù)歷年的數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計回歸，相關(guān)程度很高。其實(shí)英國人口與企鵝數(shù)量毫無關(guān)系。硬要把他們作一種函數(shù)關(guān)系，結(jié)果就會是笑話。所以，確定自變量很重要。一般的因素有商品價格、消費(fèi)者收入、相關(guān)商品的價格等。但對某些具體商品還要具體分析。例如，某市電冰箱的需求與什么有關(guān)呢？一般消費(fèi)者收入水平、冰箱價格、城市家庭數(shù)量（即人口）等作為自變量。（二）回歸分析法的步驟

②冪函數(shù)，如：需求函數(shù)不是線性函數(shù)，X、Y、Z為函數(shù)中的自變量，分別代表影響需求量的函數(shù)，代表待求的參數(shù)。冪函數(shù)是非線性函數(shù)，不能利用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計，所以，要把冪函數(shù)換算成線性方程。

如令

以上線性方程就可以用最小二乘法，求解參數(shù)假如需求函數(shù)（回歸方程）的形式為一元線性方程。

y=α+βx現(xiàn)有一組觀察數(shù)據(jù)為：畫在圖上，

4.估計模型參數(shù)y=α+βx0yx假如y=α+βx是n個觀察數(shù)據(jù)的擬合，那么表示回歸后的曲線與實(shí)際觀察數(shù)據(jù)之差異

越大，說明誤差越大越小，說明，曲線對實(shí)際觀察數(shù)據(jù)的擬合程度越好

∴

→最小時，曲線擬合誤差達(dá)到最小，求微分：

[例]假定企業(yè)產(chǎn)品銷量與市場營銷費(fèi)用有很強(qiáng)的相關(guān)性，歷史數(shù)據(jù)如下：單位：（十萬元，萬件）序號123456789營銷費(fèi)1.51.82.43.03.53.94.44.85.0銷售量4.86.77.08.310.912.413.114.015.3

解：令回歸方程為則回歸參數(shù)計算公式為：

由回歸方程可知，企業(yè)每增加十萬元銷售收入，可以增加2.9萬件銷量。于是

上述估算出來的回歸方程，究竟能否很好說明營銷費(fèi)用與銷售量之間的相關(guān)關(guān)系呢？還要用統(tǒng)計方法進(jìn)行測定。

可決系數(shù)表示，說明整個回歸方程能在多大程度上說明因變量的變化。即：定義為在因變量的全部變動中，可由回歸模型中全部自變量來解釋的比例大小。

說明，該企業(yè)的銷售量的變化，約有82.4%可由營銷費(fèi)用的變動來解釋?？梢詮?到1.00表示求得的回歸模型完全不能解釋因變量地變動1表示回歸模型能夠解釋因變量的全部變動，也就是說，所有的數(shù)據(jù)都落在回歸線上⑴可決系數(shù)

估計校準(zhǔn)誤差用來測定整個回歸模型的準(zhǔn)確程度。例如，在一定的統(tǒng)計可信程度下，因變量將會與期落在多大的區(qū)間內(nèi)。假定誤差項正態(tài)分布于回歸直線附近，根據(jù)概率論知識有：因變量的實(shí)際觀察值（Se為標(biāo)準(zhǔn)差）：

①68%的概率

②95%的概率

③99%的概率

⑵估計校準(zhǔn)誤差（Se）

絕大多數(shù)的企業(yè)非常關(guān)心銷售量預(yù)測，他們的方法很多，從簡單到復(fù)雜，從定性到定量，各有長短，以下介紹幾種常用的預(yù)測銷售量的方法：（一）德爾菲法德爾菲法，又稱專家調(diào)查法，是美國蘭德（Rand）公司于1964年發(fā)明并首先使用的預(yù)測技術(shù)。德爾菲方法是專家背靠背的，專家之間互相不見面，消除專家之間的心理因素的影響，避免權(quán)威、領(lǐng)導(dǎo)等對大家的影響。

德爾菲法的具體步驟如下：

四、需求預(yù)測第一步，選擇參與預(yù)測的專家，一般在10-50人為宜。專家的選擇互關(guān)重要，選擇相關(guān)領(lǐng)域的知名專家。第二步，向每位參與者發(fā)放預(yù)測的問題及說明。調(diào)查表所提問題設(shè)計的好壞，對預(yù)測精度影響較大。問題提地是否集中、確切、可回答性等對結(jié)果影響很大。第三步，收集參與的專家的調(diào)查表格，整理結(jié)果。例如，對杭州市2000年家庭小汽車需求調(diào)查，專家第一輪的結(jié)果整理后，回答：①明顯增加占20%，②不會增加占70%，③稍有增加10%。第四步，把以上整理后的結(jié)果再公發(fā)給各參與專家，供其考慮是否修正以前的預(yù)測結(jié)果。有些專家沒有多大把握的，看了別人結(jié)果后，就會修正自己的結(jié)果，一部分很自信，對自己的結(jié)果很有把握就會繼續(xù)保留原來預(yù)測結(jié)果。第五步，重復(fù)2-4的步驟，直至大家意見基本一致，或大家不想再對自己的意見進(jìn)行修改時為止。一般這項工作，對參與預(yù)測的專家給予一定的報酬。

時間序列預(yù)測需求量，其中包含了一個假設(shè)，即需求量的變化僅于時間有關(guān)。根據(jù)這個假設(shè)，以慣性原理推測其未來狀態(tài)。時間序列預(yù)測方法較多，有①平均數(shù)預(yù)測法（包括算術(shù)平均數(shù)預(yù)測法、加權(quán)平均數(shù)預(yù)測法），②移動平均預(yù)測法，③指數(shù)平滑預(yù)測法等方法等技術(shù)。本章著重介紹指數(shù)平滑預(yù)測法1.指數(shù)平滑預(yù)測法：指數(shù)平滑又可以分為一次指數(shù)平滑、二次指數(shù)平滑和三次指數(shù)平滑。指數(shù)平滑的原理是，認(rèn)為，越是最新的數(shù)據(jù)，反映的信息越新，在預(yù)測中越重要，基于這個思想，指數(shù)平滑預(yù)測方法用非等權(quán)的加權(quán)平均值，預(yù)測下個周期的數(shù)值，以消除數(shù)據(jù)中偶然因素的影響。

（二）時間序列預(yù)測法[例]：某食品公司列出歷年的實(shí)際銷售量，根據(jù)五種不同的權(quán)值，用簡化指數(shù)平滑共識預(yù)測下一季度的銷售量：實(shí)際銷量Wt預(yù)測值（千件）（千件）α=0.1α=0.3α=0.5α=0.7α=0.91992.1191919191919217191919191931418.818.418.017.617.241518.317.116.015.114.31993.11818.016.515.515.014.921618.016.916.817.117.731617.816.616.416.316.241917.616.516.216.116.01994.12317.817.217.618.118.722718.319.020.321.522.632319.121.423.625.426.642119.521.923.323.723.41995.119.721.622.221.821.2標(biāo)準(zhǔn)差（RMSE）3.743.413.112.922.77那么，五個權(quán)值下的預(yù)測結(jié)果，哪一種預(yù)測精度最高呢？最常用的判斷方法為：

標(biāo)準(zhǔn)差（RMSE）=表示在n組數(shù)據(jù)中，預(yù)測值與實(shí)際銷售量的誤差大小。上例中，α=0.9時，RMSE=2.77，最小，所以，認(rèn)為，按α=0.9來預(yù)測銷售量是最精確的。結(jié)果，1995.1銷售量為21.2千件。

①移動平均，MA對一年內(nèi)四季度進(jìn)行移動平均，如1990年三季度的移動平均為：

1990年四季度的移動平均值為

代表了從1990一季度到四季度平均銷售量（同）②移動平均中心值，CMA按理每個移動平均值應(yīng)當(dāng)居于它所代表的年份中間，值應(yīng)該在1990年第2.5季度，2.5期，的值應(yīng)當(dāng)居于3.5期。現(xiàn)在把第2.5期和第3.5期的值加以平均，就可以得到位于第3期，最能代表該年度典型的季銷售量水平的值。為：

③計算時間序列分解模式的各因素，并作預(yù)測。

因?yàn)?，已知移動平均中心值（CMA）序列，是消除了季節(jié)因素之后，最能代表季節(jié)典型銷售量水平的數(shù)據(jù)。因此，可以用它來估計長期趨勢值。對CMA序列，用一元線性回歸方程，估計出它的線性函數(shù)為：CMAT=4.701+0.373tt——期數(shù)上式中CMAT即為分解模型中的T，把t代入上式即可求得相應(yīng)的T，結(jié)果如上表。

a.定長期趨勢

把1990年第三季度的實(shí)際銷售量與相對應(yīng)的移動平均中心值相比較，即為季節(jié)系數(shù)。

1990年第三季度

同樣道理求出個期季節(jié)系數(shù)。由于每年四季的重復(fù)并不是絕對一樣的，如各年第三季度的季節(jié)系數(shù)都不相等，于是，用季節(jié)指數(shù)來表示就容易多了：

=季節(jié)系數(shù)平均值*（每年季節(jié)數(shù)/均值合計數(shù)）

b.測定季節(jié)因素上例計算如下：各季系數(shù)SF：

第一季度第二季度第三季度第四季度90--------0.6810.980911.2311.0180.8280.903921.2501.0910.6860.986931.2470.9640.8261.091941.1950.941----------總計4.9234.0143.0213.960

均值1.231