第三章需求估计与预测ppt课件

.,1,第3章需求估计与预测,第1节需求估计第2节需求预测,.,2,第1节需求估计,2,.,3,需求估计的方法,一、市场调查法二、统计法,.,4,访问调查法例31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。调查结果如表31所示。,.,5,表31,价格(元),各种意见人数,98765,500300100500,（1）,（2）,（3）,（4）,（5）,（6）,30022515010025,12517525010050,50150250200225,25100150250300,050100200400,.,6,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9元时的期望需求量为：5000+3000.2+1250.4+500.6+250.801.0=160（个）这样，就可以求得需求估计用的各种价格水平上的期望需求量数据（见表32）。,.,7,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=10.07-0.0063Q（见图31）。,价格（P）,需求量（Q）,5,6,7,8,9,800,640,500,335,160,表32,.,8,图31,.,9,市场实验法表32,价格变动1%,销售量变化率（%）,-3.07+1.16+0.18,佛州印第安河流域产橘子,佛州内地产橘子,加州产橘子,佛州印第安河流域产橘子佛州内地产橘子加州产橘子,+1.56-3.01+0.09,+0.01+0.14-2.76,.,10,统计法（回归分析法）四个步骤1.确定自变量2.取得观察数据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：函数特性：每个变量的弹性是常数，等于它的指数；可转化为线性关系，仍可用最小二乘法估计参数。4.估计回归参数,10,.,11,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32所示。,.,12,假定观察数据有：在时，的估计值为;此时，与之间的离差为。用最小二乘法求参数，也就是使上述离差的平方和的值为最小，这时，回归方程能最好地拟合观察数据。,.,13,根据微分知识，为使上式的值为最小，必须满足下列条件：解上述两个方程，即可求得参数，的值。,.,14,式中，n为观察数据成对的数目；为观察数据x的总和；为观察数据y的总和；为观察数据y的算术平均值；为观察数据x的算术平均值。,.,15,例32,假定一家连锁商店在自己的六家分店中销售蛋糕。这六家分店所在地区的居民，都属于中等收入水平。最近，各分店都按每公斤7.9元出售，平均每店每月销售4625公斤(假定各分店的月销售量是比较接近的)。今连锁商店打算估计蛋糕的需求曲线和价格弹性。为此，它们进行了实验：第一家分店的价格仍维持每公斤7.9元不变，但其他五家分店的价格都做了变动。价格变动后，各分店的月销售量如表34所列。,.,16,表33,假定蛋糕的价格与销售量之间的关系为线性关系，其函数形式为：。请用最小二乘法估计回归方程中和的值。解：六家分店价格和销售量的观察数据以及据此计算出来供最小二乘法使用的各种数字如表33所列。,分店编号,价格(元),1,7.94650,销售量(公斤),2,3,4,5,6,9.93020,12.52150,8.94400,5.96380,4.55500,.,17,表34,分店编号,价格（元）,销售量（公斤）,123456,7.99.912.58.95.94.5,465030202150440063805500,367352989826875391603764224750,62.4198.01156.2579.2134.8120.25,2162250091204004622500193600004070440030250000,=49.6,=26100,=195060,=450.94,=125679800,.,18,代入式(34)，得：代入式(35)，得：所以，拟合观察数据的回归方程应为：,.,19,第2节需求预测,.,20,德尔菲法,一种背靠背征求专家意见的调查方法例：某公司研制出一种新兴产品，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。公司需要对可能的销售量做出预测，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位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。,.,21,专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最低销量最可能销量最高销量最低最可能最高最低最可能最高1500750900600750900550750900220045060030050065040050065034006008005007008005007008004750900150060075015005006001250510020035022040050030050060063005007503005003006007507250300400250400500005006008260300500350400600370410610平均数345500725390550775415570770,.,22,在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此在预测时一般以最后一次判断为主。则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585加权平均预测：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：570*0.5+415*0.2+770*0.3=599,.,23,中位数预测：用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：最低销售量：300370400500550最可能销售量：410500600700750最高销售量：6006106507508009001250最高销售量的中位数为第四项的数字，即750。将可最能销售量、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：600*0.5+400*0.2+750*0.3=695,.,24,指数平滑法,预测模型：,.,25,表35,.,26,用回归模型预测,例33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=15.939-9.0575.85+0.0094800+5.0924.99=31.565（吨）即该公司下个季度的预计销售量为31.565吨。应注意的是，该公司必须在预测社会人均收入水平和竞争对手的可能定价水平后，才能根据自己产品的定价预测未来产品的销售量。,.,27,作业：,.请解释收入弹性和交叉弹性在企业经营决策中所起的作用,并各举一例说明.在棉布,香烟,电视机,某企业生产的电视机(不是名牌)中,你认为哪种产品价格弹性最