咨询工程师《方法实务》：因果分析法和延伸预测法.doc

咨询工程师方法实务：因果分析法和延伸预测法 为了方便各位正在复习咨询工程师考试的考生查找方法实务部分的资料，为大家带来的关于因果分析法和延伸预测法的内容，欢迎大家阅读参考，更多内容请关注! 因果分析法 因果预测：通过寻找变量间因果关系，分析自变量对因变量的影响程度。适用于存在关联关系的数据预测。 1、回归分析法：数理统计方法，建立自变量与相关随机变量的回归分析模型，预测随机变量的未来值。按分析中自变量个数分一元回归、多元回归;按自变量与因变量关系分线性回归、非线性回归。 2、弹性系数法：通过计算2变量相对变化弹性关系预测，衡量某变量的改变所引起的另1变量的相对变化。 3、消费系数法：对某产品的消费者分析，认识和掌握消费者与产品的数量关系。 一、一元线性回归 条件：预测对象与主要影响因素间存在线性关系 三、非线性回归前提：如非线性关系可通过取对数变成线性关系 1、y=ea+bx对数模型lny=a+bx 2、y=abx对数模型lgy=lga+x*lgb用最小二乘法对模型估计，计算A、B;求出置信区间;修正 四、弹性系数分析 优点：计算方便、成本低、需要数据少、灵活广泛;缺点：局部性、片面性、粗糙 (一)收入弹性=购买量变化率/收入变化率=(Q/Q)/(I/I)商品价格保持不变 (二)价格弹性=购买量变化例/价格变化例=(Q/Q)/(P/P)收入水平保持不变 (三)能源需求弹性：反映包括社会总产值、国内生产总值、工农业总产值、国民收入、主要产品产量 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=(E/E)/(GDP/GDP) 五、消费系数法 步骤：分析产品所有消费部门或行业现存和潜在市场;分析产品在各部门或行业消费量与各行业产品产量，确定消费系数;确定各行业规划产量，预测消费需求量;汇总。 延伸预测法 延伸性预测：根据市场各种变量的历史数据的变化规律，对未来预测。 适用于有时间序列关系的数据预测 条件：预测变量的过去、现在和将来的客观条件基本保持不变;预测变量的发展过程渐变。 一、简单移动平均法：Ft+1=1/nxi属于平滑技术，变化趋势较原始数据变化幅度小 适用于短期预测，以月或周为单位的近期预测;对原始数据预处理 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。一般3200，视序列长度和预测目标情况而定。 二、指数平滑法：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的均值方法。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。 一次指数平滑Ft=xi+(1-)Ft-1适用于市场观测呈水平波动，无明显升降趋势的预测 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。 以本期指数平滑值作为下期的观测值。是前一观测值和当前观测值之间的权重。大的导致较小的平滑效果，较小则产生客观的平滑效果，接近0，新预测值只包含较小的误差修正因素。 观测值稳定水平发展，取0.10.3;波动较大，取0.30.5;波动很大，取0.50.8 初始值F0实质是序列起始点前历史数据的加权平均值。当时间序列数20，F0=X1;20，取前35平均值。 三、成长曲线模型：反应时间序列呈S型增长曲线Yt=e(k+abt)取对数lnYt=k+abt 四、季节变动分析 季节变动按照数据的时间序列，有升降趋势和水平趋势，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Yt=Y*ftY前1个月或所有月的平均水平，ft季节指数 适用于无明显升降趋势，主要受季节变动和不规则变动影响的时间序列，一般需35月/季的历史数据 程序：数据分析，形成数据序列;计算各年同月平均值Yi;计算所有月平均值Y;计算各月季节比率ft=Y