文档介绍：第十一章市场预测方法:定量预测
【学****目标】
通过学****本章,读者应当了解市场预测中常用的一些定量预测方法和模型的识别、估计、检验和预测应用的基本知识和基本方法,并能灵活运用定量预测方法对事件问题进行定量预测。
【导读案例】
市场的发展和变化是由多种因素决定的。我们可以找到影响市场变化的相关因素,确定它们对市场需求影响的大小,并通过分析这些因素的变动来把握市场的变化,为生产销售决策提供依据。例如,某省会城市的移动电话市场从2005年已进入成熟期,A移动电话公司需要了解该城市今后的移动电话市场尚有多大的发展余地,以便决定下一步的投资力度和营销策略。因此,A移动电话公司向商情信息公司提出了进行移动电话市场规模预测的要求。商情信息公司通过对该市移动电话用户数与相关变量的探索性分析,了解到影响该市移动电话普及率变动的关键因素是居民收入和移动电话购买和使用成本,且它们之间的关系为非线性关系。商情信息公司决定采用构建非线性回归模型的方法对该市未来的移动电话普及率进行预测,。这一预测结果为A移动电话公司的营销决策提供了有力的数据支撑。
第一节时间序列预测法
一、时间序列预测法概述
就是将市场现象或影响市场各种因素的某种统计指标数值,按时间先后顺序排列而成的数列。时间序列也称动态数列或时间数列。时间序列中各指标数值在市场预测时被称为实际观察值。
传统的时间序列分析法,把影响市场现象变动的各因素,按其特点和综合影响结果分为四种类型:
(T) (S)
(C) (I)
:长期趋势是指时间序列观察值即市场现象,在较长时期内持续存在的总势态,反映市场预测对象在长时期内的变动趋势。
长期趋势的具体表现为:水平型变动、趋势型变动。
在趋势型变动中又分为线形(非线性)上升、线形(非线性)下降两种趋势。<br****惯上,常常把水平型发展趋势的现象,称为无明显趋势变动,而把具有上升、下降变动的现象,称为有明显趋势变动。
在市场预测中,对水平型变动和趋势型变动的不同市场现象,必须按其不同的变动规律,采用不同的方法进行市场预测。
长期趋势变动,是现象发展的必然趋势,是现象不依人的意志为转移的客观表现。这种变动是大多数现象所具有的特点,也是分析时间序列,进行市场预测首先应该考虑的现象变动规律。
季节变动一般是指市场现象以年度为周期,随着自然季节的变化,每年都呈现的有规律的循环变动。广义的季节变动还包括以季度、月份以至更短时间为周期的循环变动。
市场现象季节变动主要是由自然气候、风俗****惯、地理环境等因素引起的,我国地域广阔,大多数地区的四季变化很明显,这就便许多季节性生产或季节性消费的商品供求,呈现出明显的季节性规律变动。如我国民间对春节、端午节、中秋节、元旦、“十一”等节日,使一些节日消费的商品供求呈现明显的季节变动;90年代未所出现的假日消费现象也是广义上季节变动的内容。在各种经济现象中,市场现象的季节性变动是最明显的。
对于季节性变动的现象,有专门的季节变动预测法加以具体研究,反映和描述其变动特点和规律。
循环变动是以数年(一般不等)为周期的变动。它与长期趋势变动不同,它不是朝着单一方向有趋势的变化,而是按涨落相间的波浪式起伏的变动,它与季节变动趋势也不同,它波动的时间较长,而且变动周期长短不等,短则一两年,长则数年、数十年。
循环变动原指资本主义经济,由于自由竞争和生产无政府状态利起的经济危机,间隔数年就出现一次的循环现象。它使时间序列形成循环变动规律。
循环变动也可泛指间隔数年就出现一次的市场现象变动规律。市场现象的循环变动形成的原因是多方面的,根本上是由经济运行周期决定的。
不规则变动是指现象由偶然因素引起的无规律的变动。如:自然灾害、地震、战争、政治运动等偶然因素对市场现象时间序列的影响。对于这些因素的影响,预测者虽然可以辨别,但对其发生时间和影响量却难于确定。所谓偶然因素也就是说这些因素发生的时间和影响量是偶然的,是不确定的。
,往往是采取剔除偶然因亲的影响,来观察现象的各种规律性变动。
时间序列预测法是设法消除随机波动的影响,揭示长期趋势、季节变动和循环变动的规律,因而形成了长期趋势分析,季节变动分析和循环变动测定等一系列的时序分析预测方法。基本原理是将原数列Y的数值分解为长期趋势、季节变动、循环变动和随机波动,然后进行预测分析。按照这四种变动的数值结合形式不同,有下列二种模型
乘法模型:Y=T×S×C×I
加法模型:Y=T+S+C+I
在乘法模式中,T采用与原数列Y一致的单位,S、C、I均以比率的形式与T相乘。在加法模