2021年咨詢工程師《現(xiàn)代咨詢方法與實(shí)務(wù)》第5章市場分析

2022021本章歷年都是傳統(tǒng)重點(diǎn)章節(jié)，考試中必然涉及一道案例題(10分左右)，尤其是定量分析的幾種常用方法(定性偶爾會考到)。預(yù)計2021考試會在“一元線性回歸”、“彈性系數(shù)法”、“消費(fèi)系數(shù)法”、“購買力估算法”中選取一種方法考察?？荚囍斜菊碌念}目難度較低，務(wù)必好好把握。2017-2020年本章內(nèi)容全部考察的是“彈性系數(shù)法”，考法完全一樣，近乎送分。一、市場分析概述延延伸性預(yù)測法運(yùn)營購買力移動平均指數(shù)平成長曲估算法法滑法線模型通過分對具有時與移動運(yùn)用數(shù)定量方法類推預(yù)回歸法測法對產(chǎn)品定性方法測法2021專專家，通過會議的形式進(jìn)行預(yù)測，綜的因果理，對建立回業(yè)的消聯(lián)系，分比類似歸分析費(fèi)系數(shù)展過括一元、分析，結(jié)性系合行業(yè)數(shù)進(jìn)規(guī)律，預(yù)行預(yù)測需求測標(biāo)，作為測期預(yù)測多年歷史資料需要多年數(shù)據(jù)較好較好尚好很好很好較好析社會序變化規(guī)居民總律的事購買力物，取時平均法學(xué)模型，考慮歷條趨勢某種產(chǎn)品的需求量幾個數(shù)據(jù)的平均值，作為下一個時間序列的預(yù)測值期預(yù)測期預(yù)測近期或期預(yù)測數(shù)據(jù)最低要求5~較好尚好較好度測期預(yù)測期預(yù)測長期預(yù)測測測?！拘“咐?1)項(xiàng)目經(jīng)理召集工作小組成員進(jìn)行市場研究，大家討論得出的主要觀點(diǎn)有：b)定性預(yù)測不能給出明確的市場需求量，因此在預(yù)測市場需求量時，應(yīng)排除定性預(yù)測法。1.分別判斷(1)中項(xiàng)目工作小組成員的觀點(diǎn)是否正確，簡要說明理由。b)不正確，定性預(yù)測也是一種有效的預(yù)測方法，不能排除，應(yīng)該定性預(yù)測與定量預(yù)測相結(jié)合。2021二、定性預(yù)測法2.征兆指標(biāo)預(yù)測?？梢詮囊韵氯齻€層次來進(jìn)行分析：(1)內(nèi)在因果關(guān)系；(2)外在因果關(guān)系；(3)外在現(xiàn)象關(guān)系。3.點(diǎn)面聯(lián)想法2.組織相關(guān)專家對資料進(jìn)行分析、判斷、聯(lián)想等對市場進(jìn)行預(yù)測；知名家電企業(yè)選擇了40名專家實(shí)施調(diào)查。在意見征詢表中，列出了質(zhì)量、價格、品牌、外觀、性能和重要性進(jìn)行排序的人數(shù)分布情況，見下表。能格第一位865第二位9747第三位6995【問題】以第三輪征詢的專家意見為依據(jù)，按評分標(biāo)準(zhǔn)分別計算影響液晶電視銷售的5個主要因素的得分(列出計算過程)，并按分值排序。【解答】2021從計算結(jié)果可以看出，五個因素的排序依次為價格、性能、品牌、質(zhì)量、外觀。三、因果預(yù)測法1.一元線性回歸分析(1)假設(shè)預(yù)測對象(y)與主要影響因素(x)之間存在線性關(guān)系，則：y＝a＋bx＋e (x，y)為(x，y)樣本中的一組數(shù)據(jù)，因而也有：iiy＝a＋bx＋eiii其中：e為用a＋bx去估計y的值而產(chǎn)生的誤差。iii在實(shí)際預(yù)測中，e是無法預(yù)測的，忽略e后可得到預(yù)測對象y的估計值。iiy＝a＋bxx，y分別為自變量x，因變量y的觀察值(實(shí)際值)。ii對于任何一個觀察值x，都有擬合值(預(yù)測值)：iy’＝a＋bxii(2)相關(guān)檢驗(yàn)(方差分析、相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)、t檢驗(yàn))對于一元線性回歸，這些檢驗(yàn)效果是相同，因此，選擇一項(xiàng)檢驗(yàn)即可。①方差分析②相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)是描述兩個變量之間的線性相關(guān)關(guān)系的密切程度的數(shù)量指標(biāo)，用R表示。2021在計算出R值后，可以查相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表。在自由度(n-21)和顯著性水平α(一般取α=0.05)③t檢驗(yàn)t服從t分布，通過查t分布表查得顯著水平為α，自由度為n-2的數(shù)值t(α/2，n-2)。b若t的絕對值＞t，表明x和y之間的線性假設(shè)成立；若t的絕對值≤t，則假設(shè)不成立。bb(3)點(diǎn)預(yù)測與區(qū)間預(yù)測上述方法介紹的是如何進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測，當(dāng)求出回歸方程后，如果給定自變量x的未來值x后，即可0y’＝a＋bx00現(xiàn)實(shí)中，預(yù)測的實(shí)際值總會與預(yù)測的預(yù)測值產(chǎn)生或大或小的偏差，那么以一定的概率1－α預(yù)測的y在y’附近變動的范圍，稱為區(qū)間預(yù)測。0在小樣本統(tǒng)計下(樣本組數(shù)n＜30)，y’±t(α/2，n－2)S002021【小案例】檢驗(yàn)系數(shù)t(α/2,n－2)＝2.04，S0＝140。(其中α＝0.025，n＝30)。該產(chǎn)品需求量的預(yù)測區(qū)間＝3000±2.04×140＝3000±285.6即：2015年B業(yè)務(wù)產(chǎn)品需求量的預(yù)測區(qū)間在(2714.4，3285.6)內(nèi)，其可能的概率為100(1＝100(1－0.025)%【小案例】年份20132014201520162017產(chǎn)品銷售額(萬元)3035363840人均收入(元)100012001250130014000。y＝a＋bxX平均=(1000+1200+1250+1300+1400)/5=1230Y平均=(30+35+36+38+40)/5=35.8所以：b＝(222400－1230×179)/(7652500－1230×6150)＝0.025a＝35.8－0.025×1230＝5.05y＝5.05＋0.025x2021R.997＞R0.05＝0.878因此，產(chǎn)品銷售額和人均收入之間的線性關(guān)系成立。y＝5.05＋0.025×1800【案例分析】家電業(yè)、輕工業(yè)和汽車工業(yè)等行業(yè)，2011~2020年當(dāng)?shù)劐冧\鋼板消費(fèi)量及同期第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值如表5-4所示。按照該地區(qū)“十四五”規(guī)劃，“十四五”期間地方第二產(chǎn)業(yè)增長速度預(yù)計為7%。請用一元線性二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值份份鍍鋅鋼板消費(fèi)量(萬噸)50.01.120282744355235996148351.建立回歸模型。經(jīng)過分析，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)鍍鋅鋼板消費(fèi)量與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間存在線性關(guān)系，將鍍鋅鋼板設(shè)為因變量y，以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值為自變量X，建立一元回歸模型：y=a+bx2.計算相關(guān)參數(shù)：各年鍍鋅鋼板消費(fèi)量的平均值：3.相關(guān)檢驗(yàn)2021在α=0.05時，自由度n=10-2=8，查相關(guān)系數(shù)表，得R=0.632。0.05因?yàn)镽=0.978>0.632=R，故在a=0.05的顯著性檢驗(yàn)水平上，檢驗(yàn)通過，說明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值0.05與鍍鋅鋼板需求量線性關(guān)系合理。at因?yàn)閠=13.309>2.306=t(0.025，8)，故a=0.05在的顯著性檢驗(yàn)水平上，t檢驗(yàn)通過，說明b第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與鍍鋅鋼板需求量線性關(guān)系明顯。5.需求預(yù)測。根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃，2020~2025年當(dāng)?shù)氐诙a(chǎn)業(yè)年增長速度預(yù)測為7%，則0即有95%的可能性在(32.31，41.57)的區(qū)間內(nèi)。2.彈性系數(shù)法(1)收入彈性＝(ΔQ/Q)/(ΔI/I)(2)價格彈性＝(ΔQ/Q)/(ΔP/P)一般為負(fù)數(shù)(3)能源需求彈性e內(nèi)生產(chǎn)總值變化率＝(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)A，B變量變化率＝[本年的數(shù)值－上一年的數(shù)值]/上一年的數(shù)值【案例分析】2021產(chǎn)品的企業(yè)數(shù)量也在迅速增加，生產(chǎn)成本呈下降趨勢。量(見表1)。采用移動平均法預(yù)測了2020－2029年A產(chǎn)品在B地區(qū)的銷售量(見表2)。年份銷售價格(元/臺)年份銷售價格(元/臺)銷量(萬臺)2015810080201620167800852017760089201873009520197100100年份2020202120222023959797969795979796萬臺(n＝3)(3)甲企業(yè)的內(nèi)部和外部影響因素評價：運(yùn)用評價矩陣對甲企業(yè)的內(nèi)部和外部因素進(jìn)行了綜合評關(guān)鍵關(guān)鍵內(nèi)部因素研發(fā)能力強(qiáng)大優(yōu)勢產(chǎn)品性能處于中上水平生產(chǎn)設(shè)備較先進(jìn)張劣勢管理不完善銷售渠道不夠完善關(guān)鍵外部因素一定的政策扶持金融環(huán)境寬松行業(yè)技術(shù)進(jìn)步供應(yīng)商減少競爭對手結(jié)盟00443-3-2-35432-2-1機(jī)會威脅【問題】預(yù)測A產(chǎn)品的銷售量是否恰當(dāng)？說明理由。4.根據(jù)對甲企業(yè)的內(nèi)部及外部因素評價結(jié)果，畫出SWOT分析圖；指出甲企業(yè)應(yīng)選擇何種戰(zhàn)略，并說明理由。行業(yè)內(nèi)企業(yè)少，市場需求低，成本高。市場需求急劇膨脹，產(chǎn)品貨量提高，成本下降。慢?？商娲男庐a(chǎn)品出現(xiàn)，原有產(chǎn)品的市場迅速萎縮。導(dǎo)入期(付出巨大代價培育市成長期(進(jìn)入的理想時期)成熟期(進(jìn)入門檻高)衰退期(不宜進(jìn)入此行業(yè))＝-(1.69+1.84+1.71+1.92)/42021＝-1.79×(7000－7100)/7100＝2.52%＝100×(1+2.52%)＝102.52萬臺夠；而且只適用于處理水平數(shù)據(jù)，呈上升或下降趨勢的情況不適用。4.(1)甲企業(yè)的優(yōu)劣勢得分＝(0.20×4+0.25×4+…-0.20×3)＝1.15的機(jī)會威脅得分＝(0.20×4+0.15×3+…-0.25×1)＝0.8(2)甲企業(yè)應(yīng)采取增長性戰(zhàn)略。臨一定外部機(jī)遇，所以應(yīng)增加投資、擴(kuò)大生產(chǎn)，提高市場占有率。【案例分析】2021人人均收入(元/年)人口(萬人)電冰箱銷售量(萬臺)238410080605020年份(1)計算電冰箱收入彈性系數(shù)見下表。較較上年收入增每萬人電冰箱消費(fèi)(臺/每萬人電冰箱消收入彈性系數(shù)2費(fèi)增長(%)長(%)94.9984.4185.4686.9288.6290.43份80%；則每萬人人均電冰箱消費(fèi)增長為：收入增長比例×收入彈性系數(shù)=80%×0.393=31.4%(3)計算2025年每萬人電冰箱需求量。2025年每萬人電冰箱需求量=90.43×(1+31.4%)=118.83(臺)(4)計算2025年當(dāng)?shù)厝丝跀?shù)量。2025年當(dāng)?shù)厝丝跀?shù)量=742×(1+0.3%)=744(萬人)(5)計算2025年電冰箱需求量。2025年當(dāng)?shù)仉姳湫枨罅?744×118.83÷10000=8.84(萬臺)E料如E20210.562020年價格變化率=(1500-1700)/1700=-0.1183.消費(fèi)系數(shù)法消費(fèi)系數(shù)是指某種產(chǎn)品在各個行業(yè)(或部門、地區(qū)、人口、群體等)的單位消費(fèi)量。上，匯總各個行業(yè)的需求量，從而得出該產(chǎn)品的總需求量。ii(2)預(yù)測各部門需求量x’i＝部門規(guī)劃生產(chǎn)量y’×該部門消費(fèi)系數(shù)eii(3)產(chǎn)品總需求量x’＝∑各部門需求量x’i【小案例】類別私人轎車出租車車輛保有量(萬6.213.34輛)年消耗汽油(萬19.6229.66噸)商務(wù)用車64.86小型摩托車43計5(1)首先計算各類車年汽油消耗量：每輛私人轎車年汽油消耗量＝2020年私人轎車年汽油消耗量/私人轎車保有量(2)計算各類車2025年年汽油消耗量。私人轎車年汽油消耗量＝2025年私人轎車保有量×私人轎車年汽油消耗量噸油消耗量＝11.21萬噸(3)匯總各類車輛汽油需求量：2021【案例分析】某地區(qū)政府部門委托某工程咨詢公司對本地區(qū)的能源利用狀況進(jìn)行市場調(diào)查，調(diào)查統(tǒng)計的該地區(qū)數(shù)量(萬戶)年能源消耗(萬噸產(chǎn)值(億元)他企業(yè)合計8機(jī)關(guān)事業(yè)2服務(wù)企業(yè)居民家庭－工業(yè)企業(yè)2【問題】1.若各用戶的年單位能源消耗量不變，用消費(fèi)系數(shù)法預(yù)測2021年該地區(qū)各用戶能源需求量和地區(qū)總需求量，并判斷是否符合該地區(qū)能源消耗總量控制指標(biāo)要求。分析該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)比例，并分析兩者的關(guān)系。2.產(chǎn)業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)比例服務(wù)企業(yè)占能耗比例4.69%，但是卻貢獻(xiàn)了61.22%的產(chǎn)值。4.購買力估算法(1)預(yù)測居民的預(yù)期購買力居民的預(yù)期購買力＝居民的預(yù)期貨幣收入－稅收支付－存款凈增額－其他非商品支出2021【小案例】費(fèi)中的比重每年遞增15%。預(yù)計在今后三年內(nèi)無多大變動，試預(yù)測該地區(qū)今后三年空調(diào)的需求潛在量。300x108×(1＋5%)×4‰×(1＋15%)÷3000＝48300(臺)300x108×(1＋5%)2×4‰×(1＋15%)2÷3000＝58322(臺)300x108×(1＋5%)3×4‰×(1＋15%)3÷3000＝70424(臺)四、延伸預(yù)測法(移動平均、指數(shù)平滑)1.簡單移動平均法簡單移動平均法原理是對過去若干歷史數(shù)據(jù)求算術(shù)平均數(shù)，并把算術(shù)平均數(shù)作為以后時期的預(yù)測某種農(nóng)作物畝產(chǎn)量(假設(shè)：n＝3)份畝產(chǎn)量(萬元)201520162017201820192020236002586021800289003100034600(1)n的選擇：n值越小，表明對近期觀測值預(yù)測的作用越重視，預(yù)測值對數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度也越快，但預(yù)測的修勻程度較低，估計值的精度也可能降低。n取較小一些。(2)簡單移動平均法的特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：簡單易行，容易掌握。點(diǎn)：限制了移動平均法的應(yīng)用范圍。2021【案例分析】動平均法預(yù)測下一年第一季度該企業(yè)的品牌手機(jī)銷售量(n=3)。均預(yù)測78789123456t測—————則下一年第一季度品牌手機(jī)銷售量預(yù)測為：(53+2×47+3×53)/6=51(萬臺)3月品牌手機(jī)銷售量預(yù)測(47+2×53+3×51)/6=51(萬臺)則下一年第一季度品牌手機(jī)銷售量預(yù)測為：51+51+51=153(萬臺)此題教材計算時數(shù)據(jù)代入有誤。2.指數(shù)平滑法Fx－α)Fttt－12021ttt－1實(shí)際上是前一觀測值和當(dāng)前觀測值之間的權(quán)重。x′＝Ft＋1t(1)α值的確定：F＝αxt＋(1－α)Ftt－1(2)初始值F的確定：0001當(dāng)時間序列期數(shù)在20個以下時，初始值F對預(yù)測結(jié)果有一定影響，可取前3~5個觀測值的00123月份時序t01