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发表于 2016-8-12 17:24:43
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2004-冲刺班-咨询工程师[投资]考试辅导
现代咨询方法与实务
第2讲 市场预测方法
内容提要
第一节 市场预测的主要方法
第二节 因果分析法-一元线性回归
第二节 因果分析法-弹性系数分析,消费系数法
第三节 延伸预测法
第四节 定性预测法
重点难点
（1）了解德尔菲（Delphi）法、专家会议法、类推预测法。
（2）熟悉移动平均法、指数平滑法、成长曲线模型法和季节波动分析。
（3）掌握一元线性回归、消费系数和弹性系数法。
内容讲解
第三章 市场预测方法
第一节 市场预测的主要方法
一、市场预测的目的
市场预测是在市场调查取得—定资料的基础上，运用已有的知识、经验和科学方法，对市场未来的发展状态、行为、趋势进行分析并做出推测与判断，其中最为关键的是产品需求预测。
二、预测方法分类
市场预测的方法一般可以分为定性预测和定量预测两大类。
1、因果预测方法是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。变量间的相关关系，要通过统计分析才能找到其中的规律，并用确定的函数关系来描述。
2、延伸性预测是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。主要适用于具有时间序列关系的数据预测。它是以时间t为自变量，以预测对象为因变量，按照预测对象的历史数据的变化规律，找出其随时间变化的规律，从而建立预测模型并进行预测。
四、弹性系数分析
弹性系数亦称弹性，弹性是一个相对量，它衡量某一变量的改变所引起的另一变量的相对变化。弹性总是针对两个变量而言的。
一般来说，两个变量之间的关系越密切，相应的弹性值就越大；两个变量越是不相关，相应的弹性值就越小。
基本公式：
弹性系数=A变量变化率/B变量变化率
A,B变量变化率=[上一年的数值-本年的数值]/ 上一年的数值
A变量变化率= B变量变化率*弹性系数
B变量变化率= A变量变化率/弹性系数
(一)收入弹性
收入弹性就是商品价格保持不变时，该商品购买量变化率与消费者收入的变化率之比因此可以把收入弹性表示为：
收入弹性=购买量变化率／收入变化率
收入弹性εI= (△Q／Q)／(△I／I)
收入弹性为正数，即收入增加，需求量上升；收入减少，需求量下降。
(二)价格弹性
价格弹性就是商品需求的价格弹性。某个商品需求的价格弹性是指当收入水平保持不变时，该商品购买量变化比例与价格变化比例之比。因此可以把价格弹性表示为：
价格弹性=购买量变化比例／价格变化比例
εP = (△Q／Q)／(△P／P)
一般来说，价格弹性为负数。这反映了价格的变动方向与需求量变动方向的不一致性。价格上升，需求量就会下降；价格下降，需求量就会上升。
(三)能源需求弹性
能源的国内生产总值弹性，是指能源消费量变化比例与国内生产总值变化比例之比。可以表示为：
能源的国内生产总值弹性=能源消费量变化比例／国内生产总值变化比例
εE =(△E／E)／△GDP／GDP)
五、消费系数法
消费系数是指某种产品在各个行业(或部门、地区、人口、群体等)的单位消费量。采用消费系数法进行预测，是对某种产品在各个行业的消费数量进行分析，在了解各个行业规划产量的基础上，汇总各个行业的需求量，从而得出该产品的总需求量。
第三节 延伸预测法
用延伸预测法进行预测须具有以下条件：
一是预测变量的过去、现在和将来的客观条件基本保持不变，历史数据解释的规律可以延续到未来。
二是预测变量的发展过程是渐变的，而不是跳跃式的或大起大落的。
一、简单移动平均法
简单移动平均法是以过去某一段时期的数据平均值作为将来某时期预测值的一种方法。该方法按对过去若干历史数据求算术平均数，并把该数据作为以后时期的预测值。
(一)简单移动平均公式
简单移动平均可以表述为：f=∑x/n
其中：f是预测数, n是在计算移动平均值时所使用的历史数据的数目，即移动时段的长度
(二)n的选择
n值越小，表明对近期观测值预测的作用越重视，预测值对数据变化的反应速度也越快，但预测的修匀程度较低，估计值的精度也可能降低。反之，n值越大，预测值的修匀程度越高，但对数据变化的反映程度较慢。因此，n值的选择无法二者兼顾，应视具体情况而定。
n一般在3—200之间，视序列长度和预测目标情况而定。一般对水平型数据，n值的选取较为随意；一般情况下，如果考虑到历史上序列中含有大量随机成分，或者序列的基本发展趋势变化不大，则n应取大一点。对于具有趋势性或阶跃型特点的数据，为提高预测值对数据变化的反应速度，减少预测误差，n值取较小一些，以使移动平均值更能反映目前的发展变化趋势。
二、指数平滑珐
指数平滑法又称指数加权平均法，实际是加权的移动平均法，它是选取各时期权重数值为递减指数数列的均值方法。指数平滑法解决了移动平均法需要几个观测值和不考虑t-n前时期数据的缺点，通过某种平均方式，消除历史统计序列中的随机波动，找出其中主要的发展趋势。
(一)指数平滑法公式
对时间序列x1、x2、x3、……，xn，一次平滑指数公式为：
F=αx+(1-α )Ft-1
式中 α——是平滑系数，0<α<1；
xt——是历史数据序列x在t时的观测值；
F，和F是t时和t—1时的平滑值。
一次指数平滑法又称简单指数平滑，是一种较为灵活的时间序列预测方法，这种方法在计算预测值时对于历史数据的观测值给予不同的权重。这种方法与简单移动平均法相似，两者之间的区别在于简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正，因此这种方法和简单移动平均法一样，都能够提供简单适时的预测。
一次指数平滑法适用于市场观测呈水平波动，无明显上升或下降趋势情况下的预测，它以本期指数平滑值作为下期的观测值，预测模型为：
x’t+1=Ft
亦即 x’t+1 =αx +(1-α)
(二)平滑系数。
平滑系数α实际上是前一观测值和当前观测值之间的权重。
当α接近于1时，新 的预测值对前一个预测值的误差进行了较大的修正；
当α=1时，Ft+1=xt，即t期平滑 值就等于t期观测值。
当α接近于0时，新预测值只包含较小的误差修正因素；
当α=0时，Ft+1=Ft，即本期预测值就等于上期预测值。
研究表明大的α值导致较小的 平滑效果，而较小的α值会产生客观的平滑效果。因此，在简单指数平滑方法的应用 过程中，α值对预测结果所产生的影响不亚于简单移动平均法中n的影响。
一般情况下，观测值呈较稳定的水平发展，α值取0．1-0．3之间；观测值波动较 大时，α值取0．3—0．5之间；观测值呈波动很大时，α值取0．5-0．8之间。
(三)初始值Fo的确定
当时间序列期数在20个以上时，初始值 对预测结果的影响很小，可用第一期的观测值代替，即Fo=x1；当时间序列期数在20 个以下时，初始值对预测结果有一定影响，可取前3-5个观测值的平均值代替，如：
Fo= (x1+x 2+X3) ／3。
(四)指数平滑法的程序
指数平滑法的程序如图所示。
四、季节变动分析
季节变动，是指市场需求由于自然条件、消费习惯等因素的作用，随着季节的转变而呈现出周期性的变化，它在每年都重复出现，表现为逐年同月(或季)有相同的变化方向和大致相同的变化幅度。
季节变动按照数据的时间序列，有升降趋势和水平趋势，季节变动分析包括季节指数趋势法和季节指数水平法两种。
(一)季节指数水平法
预测模型：
Yt=Y*ft
式中 Y——为时序的平均水平，ft为季节指数。
Y可以是预测前一年的月(季)平均水平，也可以是已知年份所有数据月(或季)的平均水平。ft称为季节比或季节指数、季节系数，它表示季节变动的数量状态。
季节指数水平法适用于无明显的上升或下降变动趋势，主要受季节变动和不规则变动影响的时间序列，它一般需要3-5年分月(或季度)的历史数据资料。
季节指数水平法预测的一般程序为：
(1)数据分析，形成数据序列；
(2)计算各年同月(或季)的平均值yi；
(3)计算所有年所有月(或季)的平均值Y；
(4)计算各月(或季)的季节比率ft=Yi／Y；
(5)计算预期趋势值，一般采用最近年份的平均值Yt-1；
(6)计算预测年各月(季)的预测值Yt= Yt-1*ft
(二)季节指数趋势法
市场需求量存在季节变动，同时各年水平或同月(或季)水平呈现上升或下降的趋势，这时不能采用指数水平法，而应该采用季节指数趋势法。
其预测模型为：
Y=(a+bt)ft
式中(a+bt)为时间序列的线性趋势变动部分，ft为季节指数。
季节指数趋势法的基本思路是，先分离出不含季节周期变动的长期趋势，再计算季节指数，最后建立预测模型。其基本步骤是：
(1)以一年的季度数4或月数12为n，对观测值时间序列进行n项移动平均。
(2)由于n为偶数，应再对相邻两期的移动平均再平均后对正，形成新的序列Mt，以此为长期趋势。
(3)将各期观测值除去同期移动均值为季节比率， ft=Yt／Mt，以消除趋势。
(4)将各年同季(或月)的季节比率平均，季节平均比率fi消除不规则变动，i表示季度或月份。
(5)计算时间序列线性趋势预测值X’t，模型为：
X’t=a+bt
式中 b=(Mt末尾项—Mt首项)／Mt项数
a=[∑y-b*∑t]/n
第四节 定性预测法
定性预测方法可以分为直观预测法和意见集合法两大类，直观判断法主要包括类推预测法，集合意见法包括专家会议法和德尔菲法等。
一、类推预测法
它是由局部、个别到特殊的分析推理方法，具有极大的灵活性和广泛性，适用于新产品、新行业和新市场的需求预测。
根据预测目标和市场范围的不同，类推预测法可以分为产品类推预测、行业类推预测、地区类推预测三种。
二、专家会议法
专家会议法就是组织有关方面的专家，通过会议的形式，对产品的市场发展前景进行分析预测，然后在专家判断的基础上，综合专家意见，得出市场预测结论。
专家会议预测法包括三种形式：
(一)头脑风暴法(Brainstorm)
(二)交锋式会议法
(三)混合式会议法
也称质疑式头脑风暴法，是对头脑风暴法的改进。它将会议分为两个阶段，第一阶段是非交锋式会议，产生各种思路和预测方案；第二阶段是交锋式会议，对上一阶段提出的各种设想进行质疑和讨论，也可提出新的设想，相互不断启发，最后取得一致的预测结论。
三、德尔菲法
德尔菲法尤其适用长期需求预测，特别是当预测时间跨度长达10—30年，其他定量预测方法无法做出较为准确的预测时，以及预测缺乏历史数据，应用其他方法存在较大困难时，采用德尔菲法能够取得较好的效果。
(一)德尔菲法程序
德尔菲法一般包括五个步骤。
1．建立预测工作组
2．选择专家
3．设计调查表
4．组织调查实施
5，汇总处理调查结果
(二)德尔菲法的利弊
1．德尔菲法的特点
(1)匿名性。 (2)反馈性。 (3)收敛性。 (4)广泛性。
2．德尔菲法的优点
(1)便于独立思考和判断。
(2)低成本实现集思广益。
(3)有利于探索性解决问题。
(4)应用范围广泛。
3．德尔菲法的不足
(1)缺少思想沟通交流。
(2)易忽视少数人的意见。
(3)存在组织者主观影响。
(三)德尔菲法的运用范围
虽然德尔菲法的应用具有广泛性，但在下述领域运用较其他方法更能体现效果。
1．缺乏足够的资料
2．作长远规划或大趋势预测
3．影响预测事件的因素太多
有些产品市场需求影响因素众多，难以筛选出少数关键变量，这些影响因素又不可不加以考虑。
4．主观因素对预测事件的影响较大 |
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