市场调查与市场预测选修课课件第9讲

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1、第9讲市场定量预测法时间序列预测法回归分析预测法经济计量模型预测法一、时间序列预测法时间序列预测法概述趋势分析预测法季节变动预测法（一）时间序列预测法概述1．含义：时间序列预测法是一种定量分析方法，它是在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。（一）时间序列预测法概述2．基本原理：将原数列Y的数值分解为长期趋势（T）、季节变动（S）、循环变动（C）和随机波动（I），然后进行预测分析。乘法模式：Y＝T×S×C×I加法模式：Y＝T＋S＋C＋I混合模式：Y＝T×S＋

2、C×I（二）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。常数均值模型直线趋势模型曲线趋势模型1．常数均值模型含义：用一定观察期内预测目标的时间序列的各期数据的平均数作为预测期的预测值的预测方法。（二）趋势分析预测法1．常数均值模型预测程序☆识别数列是否属于常数均值型☆选择合适的方法估计常数均值☆计算数列的标准差（）和标准差系数（）☆外推预测（二）趋势分析预测法1．常数均值模型某市本年度总人口为138.5万人，人口年增长率为5.45‰，居民鲜菜消费占社会消费的86%。而居民1997—2004年人均

3、鲜菜消费量的抽样统计数据如表下，要求预测2005年人均鲜菜消费量及鲜菜需求总量。例题某市居民人均鲜菜消费量（公斤/人）年份19971998199920002001200220032004年序（t）人均消费量（y）11422138314441385139614571428144（二）趋势分析预测法1．常数均值模型例题（二）趋势分析预测法2．直线趋势模型yt含义：在一定观察预测期内，看预测目标在时间序列上的各期数据大体上是否呈直线趋势变化来预测结果的方法。直线趋势直线趋势模型的计算公式（二）趋势分析预测法2．直线趋势模型预测程序☆识别现象的变化趋势

4、是否呈直线趋势形态☆估计模型参数（a、b）建立直线趋势模型☆评价预测误差大小，衡量直线趋势模型拟合的优良度☆利用直线趋势模型外推预测（二）趋势分析预测法主要评价指标（二）趋势分析预测法2．直线趋势模型某县1995—2004年生猪出栏量的统计数据如下表。现采用直线趋势模型预测2005年的生猪出栏量。例题0325.410640.181852.7385325.455∑0.30.2-0.7-0.70.90.8-0.9-0.20.10.229.129.930.631.432.232.933.734.435.236.0864.36906.01894.019

5、42.491095.611135.691075.841169.641246.091310.4429.460.289.7122.8165.5202.2229.6273.6317.7362.014916253649648110029.430.129.930.733.133.732.834.235.336.2123456789101995199619971998199920002001200220032004yt2tyt2ytt年份（二）趋势分析预测法2．直线趋势模型解：例题（二）趋势分析预测法3.曲线趋势模型适用情况：当预测目标的时间数列各期观察值

6、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。识别方法：数量特征识别法、图示分析识别法、剩余标准误差择优法程序：☆搜集历史数据，编制时间序列；☆识别数列变动的曲线趋势形态；☆拟合曲线趋势模型；☆评价曲线趋势模型拟合的优良度；☆用曲线趋势模型外推预测（二）趋势分析预测法3.曲线趋势模型yyb>0b<0（1）指数曲线趋势模型指数曲线指数曲线方程（二）趋势分析预测法c＜0t0＜cy3.曲线趋势模型（2）二次曲线趋势模型二次曲线二次曲线方程（二）趋势分析预测法tky（3）戈伯兹曲线趋势模型3.曲线趋势模型戈伯兹曲线（二）趋势分析预测

7、法（三）季节变动预测含义：对预测目标的季节变动规律和数量分布进行分析的推断。基本要求：应搜集连续若干年的或至少三年的分月（季）的历史数据基本方法：季节比重法、季节指数法、趋势与季节模型法等计算程序☆定数列的长期趋势☆测定季节指数☆评价趋势与季节模型的可靠性☆利用趋势与季节模型进行预测二、回归分析预测法一元线性回归多元线性回归模型曲线回归模型（一）一元线性回归1．基本原理y=a+bx+e一元线性回归公式求解a、b参数的标准方程组（一）一元线性回归2．检验方法：拟合程度评价估计标准误差回归系数b的显著性检验回归方程的显著性检验变量拟合程度估计标准误

8、差（一）一元线性回归3．适用情况：边际分析和弹性分析临界点或平衡点分析利用回归模型进行预测利用回归模型进行控制（二）多元线性回归模型1．基本原理：y=