需求预测DemandForecasting.ppt

Chapter 7 需求预测 Demand Forecasting,时间序列预测销售量和价格,线性趋势预测法（Linear Trend Forecasting） 最简单的时间序列预测法是线性趋势预测法，假定销售量或价格随时间变化呈线性增长或降低。然后对所给数据进行回归分析，算出最恰当的回归曲线，以计算未来的预测值。,Estimated trend line,线性趋势预测,Sales,Time,Q,t,1994,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,数学模型： 估计趋势线: (1) 且是显著的，那么销售量的变化趋势是上升的； (2) 且显著，则销售量呈下降趋势； (3) 不显著，假设 ，销售量持平，即销售量和时间没有关系，销售量的所有变动都是随机的。,线性趋势预测,例子：Terminator Pest Control 公司的销售预测,例子：Terminator Pest Control 公司的销售预测,季节性(周期性）变化,2001,2002,2003,2004,季节性(周期性）变化,2001,2002,2003,2004,4年中,每年第4季度的销售量都要高于其他3个季度,实际上,第4季度的趋势线已经上移了。,季节性(周期性）变化,Sales,Time,Qt,t,两个方程的斜率相同，均为 b ，1、2、3季度的截矩为 a 第4季度的截矩为a,第1，2，3季度 D0,哑变量技术,增加一个哑变量D,第1、2、3季度,D=1,D=0,第4季度,Y=a+bt+cD,第4季度 D1,Y=a+bt,Y=a+bt+c,=(a+c)+bt,截距不同，斜率相同,季节性(周期性）变化 (Seasonal (or Cyclical ) Variation) 当数据是周期性变化时，比如季节性波动，可以在时间序列模型中引入哑变量表示这种周期性变化。 假设有N个周期，则在需求函数中引入N-1个哑变量，每个哑变量代表一个周期，当期哑变量取值为1，其他周期内则取0，这种哑变量法使得各季节的需求曲线的截距都有所不同，需求曲线随季节变化而升降。,例子：预测销售的变化,不使用哑变量,可决系数为30.8,例子：预测销售的变化,Qa+bt+c1D1+c2D2+c3D3,第1季度,D2,D1,第2季度,第3季度,第4季度,1,D3,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,Q=a+bt,Q=(a+c3)+bt,Q=(a+c2)+bt,Q=(a+c1)+bt,使用哑变量,可决系数为99.7,例子：新房销售预测,不使用哑变量,可决系数为11.96,使用哑变量,可决系数为61.52,计量经济模型 (Econometric Models) 计量经济模型是应用一个明确的模型结构来解释隐含的经济关系。它有几个优点： 计量经济模型需要分析人员确定明确的因果关系，有助于解决一些预测中常遇到的问题。 这种方法允许分析人员考虑变量变化的灵敏性，即变量的弹性。据此，预测者可以判断出，在动态变化过程中，哪些变量是最重要的，对预测者有最大的影响。,经验需求函数,根据市场数据所得到的需求函数。 对生产决策和定价决策都极为有用。 最简单的线性形式，一个经验需求函数可以表示为：,其中，Q是需求量，P是商品或者服务的价格，M是消费者的收入，PR是相关商品的价格,经验需求函数,线性的经验需求函数意味着： b = Q/P c = Q/M d = Q/PR 参数的符号 b 0 对于正常品 c 0，对于低档品 c0。,经验需求函数,需求弹性的计算,非线性需求函数的设定,如果设定需求函数是对数线性的，那么需求函数可以写为：,要估计对数线性的需求函数，首先将它取对数，转换为线性形式：,在这种形式下，弹性是固定值：,市场定价 vs. 管理者定价,经验需求函数的参数估计方法有两种。采用哪一种方法进行估计，取决于产品的价格是由市场决定（ market-determined ）的，还是由管理者制定（ manager-determined ）的。 价格接受型企业（ Price-taking firms ）不能制定自己产品的价格。 价格是内生的( endogenous)，或者市场决定的。市场供给和市场需求共同决定价格。 价格设置型企业（ price-setting firms） 价格是由管理者制定的，是一个外生变量。,同步性问题（ Simultaneity Problem ）,需求曲线和供给曲线同时移动的时候，所得到的均衡点轨迹既不是需求曲线，也不是供给曲线。,如果需求曲线不动，而供给曲线移动的时候，相应的均衡点轨迹构成了需求曲线。,需求曲线的识别,识别的关键在于：有一个因素导致供给曲线的移动，但不影响需求曲线的位置。,同步性方程的估计方法,第一步：明确行业需求和供给方程 第二步：检查需求曲线是否被识别 供给函数中至少有一个外生变量不在需求函数中 第三步：收集需求供给变量的数据 价格、销售量，以及所有外生变量的数据 第四步：用两步最小二乘法(2SLS)估计行业需求 回归分析、结果解释,同步性方程预测法,要确定未来需求和供给函数的位置，只要预测未来外生变量的值。一旦得到了未来外生变量的值，需求曲线和供给曲线的位置也就决定了。它们的交叉点就是预测结果产品的价格和销量。,市场定价 vs. 管理者定价,做预测时，分析人员必须注意： 预测期距现在越远，置信区间(Confidence Intervals)或不确定区域越宽。 错误地估计需求函数形式(Specification)会严重地影响预测质量(对于供给函数也是如此)。 市场结构的变化(Change