需求估计和需求预测西财PPT课件.ppt

第3章需求估计和需求预测 第1节需求估计第2节需求预测 1 第一节需求估计 一 市场调查法市场需求调查是通过对消费者直接进行调查 估计某种商品的需求量与各个影响因素之间的关系 也就是通过调查了解在不同的价格 收入 相关商品价格等条件下 消费者愿意购买某种商品的数量 市场调查通常采用访问调查法和市场实验法 2 1 访问调查法访问调查法就是将拟调查的项目 通过面谈 电话 电子邮件 书信等形式向消费者提问 以获得所需资料 访问对象的选择根据项目需要确定 或者采取抽样方法确定 调查内容 年龄 受教育程度 收入水平等人口特征 以及不同的价格政策如何影响其购买选择 局限 不太准确 资料链接 旅游者的需求特征调查问卷 3 例3 1 某公司在1000人中调查皮革钱包的需求量 调查表中列出了五种价格水平 要求被调查人在每一种价格上表示购买意见 共有六种意见可供选择 1 肯定不买 2 不一定买 3 可能买 4 较可能买 5 很可能买 6 肯定买 调查结果如下所示 4 调查人把每种意见的购买概率定为 1 0 2 0 2 3 0 4 4 0 6 5 0 8 6 1 0为了获得需求估计所需要的数据 要根据概率计算每种价格水平上的期望需求量 例如 价格为90元时的期望需求量为 500 0 300 0 2 125 0 4 50 0 6 25 0 8 0 1 0 160 个 这样 就可以求得各种价格水平上的期望需求量数据 5 把这些数据画在坐标图上 可以得出一条需求曲线 这条需求曲线的方程为 P 100 7 0 063Q 6 Excel示意图 2 市场实验法 市场实验法是指在既定的市场环境条件下 通过对不同市场进行商品销售实验 从而获得市场中某些变量之间的因果关系以及变化趋势 优点 数据资料可信度高 企业具有主动性和可控性 实现不同的市场研究目的 局限性 1 有风险 如果实验时提高价格 可能会失去一部分顾客 2 实验的结果可能受一些企业所不能控制的因素的影响 如天气 经济形势 竞争者的策略等 3 市场实验的时间通常较短 顾客可能来不及反应 7 佛州橘子与加州橘子的竞争关系 8 表3 3美国佛州大学的一次市场实验结果 实验结论 1 三种橘子的价格弹性都很大 绝对值接近或者超过3 因此可以采取降价以薄利多销 2 佛州两种橘子之间的交叉弹性为1 16和1 56 说明两者是替代品 有较强的竞争关系 3 佛州与加州的橘子之间的交叉弹性很小 表明它们之间竞争关系较小 9 二 统计法 回归分析法 根据大量的观测数据 可以用回归分析技术进行需求估计 基本步骤为 1 确定自变量2 取得观察数据 横截面 时间序列 面板 Panel 3 选择回归方程的形式 1 线性函数 函数特性 边际需求量是常数 可用最小二乘法估计参数 2 幂函数 4 估计回归参数 10 10 10 回归分析法简介假定需求函数 回归方程 的形式为一元线性方程 如图3 2所示 最小二乘法基本思想 寻找一组待估系数 使得因变量实际值与估计值的离差的平方和最小 11 图3 2 11 第2节需求预测 一 判断分析预测 一 经验判断法预测者根据已有的历史资料和现实资料 凭借自己的直觉 主观经验 知识和综合判断能力 对某种商品未来需求的变化趋势作出判断预测 优点 预测速度快 成本低 易于组织缺点 主观性强 预测结果易受讨论气氛和权威人士的影响 12 12 二 德尔菲法德尔菲法 DelphiMethod 采用背对背的通信函询方式征询专家小组成员的预测意见 经过几轮征询 使专家小组预测意见趋于集中 最后做出预测结论 适用于大规模 大范围 问题复杂 参与人员较多的预测 13 13 14 案例 德尔菲法预测产品的未来销售量某公司研制出一种新产品 现在市场上还没有相似产品出现 因此没有历史数据可以获得 但公司需要对可能的销售量作出预测 以决定产量 于是该公司成立专家小组 并聘请业务经理 市场专家和销售人员等8位专家 预测全年可能的销售量 8位专家通过了解新产品的特点 用途 以及调查人们的消费能力和消费倾向后 提出了个人判断 经过三次反馈 得到结果如下表所示 15 单位 千件 16 在预测时 最终一次判断是综合前几次的反馈做出的 因此一般取后一次判断为依据 1 如果按照9位专家第三次的平均值计算 则预测这个新产品的平均销售量为 2 将最可能销售量 最低销售量和最高销售量分别按0 50 0 20和0 30的概率加权平均 则预测平均销售量为 二 时间序列分析预测通过编制和分析时间序列 根据时间序列所反映出来的发展过程 方向和趋势 进行类推或延伸 借以预测下一段时间或以后若干时期内可能达到的水平 一 简单平均法简单平均法是根据某个时间序列中的实际值 求出其算术平均值 然后以此平均值作为预测值 17 17 二 移动平均法 MA 移动平均法就是把被平均的项逐渐向后推移再求算术平均值 每次平均的总项数不变 得到的平均值就直接作为下一期的预测值 18 18 19 移动平均法适用于近期预测 当产品需求既不快速增长也不快速下降 且不存在季节性因素时 移动平均法能有效地消除预测中的随机波动 因此是一种平滑技术 移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 可以分为 简单移动平均和加权移动平均 注意 移动平均的期数 权数和具体算法可以根据需要设定 局限 由于是平均值 预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动 20 20 表3 8大明食品公司的销售量预测 21 RMSE为均方根误差 越小代表预测的精度越高 三 回归分析预测运用回归分析法对需求预测 一般先后经历以下过程 确定解释变量 如自身价格 收入 相关商品价格等 收集市场数据 选择回归方程的形式 线性 非线性 滞后变量 估计回归参数 统计检验 判断回归方程是否准确以及具有解释力 代入变量值得到预测值 22 例3 3 假设已知太阳食品公司的需求函数为Q 15 939 9 057P 0 009I 5 092C式中 Q为销售量 吨 P为太阳食品公司食品的价 元 I为社会人均收入水平 元 C为主要竞争对手的定价水平 元 假定该公司下个季度的价格预测为5 85元 主要竞争对手的价格预计为4 99元 收入预测值为4800元 请预测销售量 解 把已知数据代入需求函数 得 Q 15 939 9 057