市场调查与预测第六章概要.ppt

市场调查与预测 主讲教师：冯丹 第六章：市场预测的定量方法 第一节：时间序列预测法 第二节：因果分析预测法 第三节：马尔柯夫预测法 第一节：时间序列预测法 一、时间序列的含义及要求 二、影响时间序列变动的因素 三、时间序列预测法的特点 四、时间序列预测的具体方法 一、时间序列的含义及要求 （一）含义 时间序列是指将某种经济统计指标的数值，按时间先后顺序排列所形成的序列。 （二）要求 1、总体范围一致； 2、代表的时间单位长短一致； 3、统计数值的计算方法和计量单位一致 二、影响时间序列变动的因素： 1、长期趋势变动（T） 2、季节性变动（S） 3、周期变动（C） 4、不规则变动（I） 三、时间序列预测法的特点 1、前提假定性 2、时间序列数据变动存在着规律性与不规律性 3、不足是只分析了因变量和时间的因果关系而忽视了其他因素的影响 四、时间序列预测的具体方法 （一）平均数 （二）移动平均 （三）指数平滑 （四）趋势延伸 （五）季节指数 （一）平均数 1、算术平均数 2、几何平均数 1、算术平均数 是以观察期内时间序列数据的简单算术平均值作为下一期的预测值。 某自行车厂2009年1——12月自行车销售量分别为60万辆、50.4万辆、55万辆、49.6万辆、65万辆、66.9万辆、62万辆、68万辆、54.5万辆、64万辆、63.8万辆、57万辆。对2010年1月的自行车销量进行预测。（分全年、下半年及第四季度） 当时间序列呈现出线性变化趋势时,即各期的增长量或减少量大体相同，若使用简单算术平均法会使得预测值偏高或偏低，这时可以在预测经济变量的增长量的基础上，计算该经济变量的预测值。计算如下： 首先计算各期的增长量：⊿Xi= Xi– Xi-1 然后计算增长量的平均值： 最后计算经济变量的预测值： Xn+T= Xn+⊿ X · T 某企业 2010 年— 2014 年某种产品的销售量如下表，试预测 2015 年和 2016 年该种产品的销售量。 2、几何平均数 某商场1996——2009年销售额如下表，用几何平均数进行预测（单位：万元） （二）移动平均 一次移动平均法 二次移动平均法 加权移动平均法 一次移动平均法： 移动跨期 n 的取值原则： 在资料期数较多时， n 值可适当取大些，而资料期数较少时， n值只能取小些； 在历史资料具有比较明显的季节性变化或循环周期性变化时，跨期 n 应等于季节周期或循环周期； 如果希望反映历史资料的长期变化趋势时，则 n 应取大些，如果要求反映近期数据的变化趋势时，则n应取小些。 例题： 例题： 二次移动平均法： 例题： 加权移动平均法： 例题： （三）指数平滑 一次指数平滑法 二次指数平滑法 三次指数平滑法 指数平滑预测法源于移动平均预测法，它是一种特殊的加权平均预测法。 平滑系数α的取值原则： 例题： 二次指数平滑法： 例题： 例题： 例题 三次指数平滑法： 例题： 例题： 例题： 例题： （四）趋势延伸法 趋势延伸法是遵循事物连续原则，分析预测目标时间序列资料呈现的长期趋势变动轨迹的规律性，用数学方法找出拟合趋势变动轨迹的数学模型，据此进行预测的方法。 判断趋势 一、8、13、18、23、28、33、38 二、9、20、37、60、89、124、165、212 三、11、36、91、188、339、556、851、1236 四、6、12、24、48、96、192 直线趋势延伸 某市1998——2009年的市场鸡蛋销售量如下，试预测2010年的鸡蛋销量（万吨） 指数曲线趋势延伸 某市近9年灯具商品销售量资料如下，预测2010年的灯具销量（万架） 多次曲线趋势延伸 某服装企业近7年的销售额资料如下：进行下一年度的预测。（万元） 龚珀兹曲线趋势延伸 某企业各年和销量如下表所示，请进行下一年度的预测。（万件） （五）季节指数法 季节指数法，是以市场季节性周期为特征，计算反映在时间序列资料上呈现明显的有规律的季节变动系数，达到预测目的的一种方法。 周期性演变的经济活动是常见的事情，尤其是水果、蔬菜、四季服装、啤酒、冷饮、旅游观光等等的市场需求变化，往往受季节影响而呈现季节件变动规律。掌握季行变动规律，就可以利用此变动规律来顶测市场需求(销售)量。 1、无趋势季节比率预测的步骤 （1）求各年或各月的同月或同季平均数 （2）求全部资料的总平均数 （3）计算各月或各季的季节指数 （4）计算修正季节指数 （5）依据资料确定平均水平 （6）进行预测 无趋势季节比率 某商场电视机的销量如下： 2、有趋势季节比率预测步骤一 简单季节指数法： 是反映季节变化对销售量影响的一种简便方法，其实质就是计算各个季节的不同销售指数。 收集历年按季度（或月份）记录的历史统计资料； 计算出 n