三需求估计与预测PPT课件

.第1、3章预测和预测，第1节预测第2节预测，第2、1节预测，第2，第3，预测的方法，第1，市场调查法第2，统计法，第4，访问调查法例31某公司在1000人中调查了皮革钱包的需求量，调查表中记载了5种价格水平。 被调查者以各自的价格显示购买意见，可以选择6种意见： (1)不一定购买；(2)不一定购买；(3)可能购买；(4)可能购买；(5)可能购买；(6)一定购买。 调查结果如表3-1所示。5，表31，价格(元)，各种意见数，987665，500300100500，(1)，(2)，(3)，(4)，(5)，(6)，30022515010025，12517525010050，5015020225，251001500 05010000400，6，调查者将各意见的购买概率设为(1)0，(2)0.2 (3)0.4 (4)0.6 (5)0.8 (6)1.0。 为了获得预测所需的数据，根据概率计算各价格水平的预测量。 例如，价格为9元的情况下的期望需求量为50003000.21250.4500.6250.8 01.0=160 (个)，能够求出预测用的各种价格级别的期望需求量数据(参照表3-2 )。 7、将这些数据绘制成图表可以得到P=10.07-0.0063Q的需求曲线(参见图3-1 )。，价格(p )，需求量(q )，5，6，7，8，9，800，640，500，335，160，表3-2，8，图3-1，9，市场实验法表3-2，价格变动1%，销售额变化率(% )，-3.07 1.16 0.18，法国佛州产柑橘，加利福尼亚产柑橘佛州印第安河流域产柑橘佛州产柑橘加利福尼亚产柑橘，1.56-3.010.09，0.010.14-2.76，10，统计法(回归分析法) 4个步骤1 .确定参数2 .取得观察资料3 .选择回归方程式可用最小二乘法推定参数。 (2)函数：函数的特性：各变量的弹性为常数，可以变换为等于其指数的线性关系，可以用最小二乘法推定参数。 4 .假设推定回归参数，10，11，回归分析法的介绍需求函数(回归方程式)的形式为线性方程式：如图3-2所示。 12、假设有观测数据。 在的情况下，估计值与此时的方差为。 当使用最小二乘法确定参数和时，即，当方差的平方和的值最小时，回归方程可以最佳地适配观测到的数据。 基于、13、微分知识，为了使上式的值最小，、必须满足能够通过解上述两个方程式求出参数、的值的条件。14、式中，n是观察数据y的总和观察数据y的算术平均值观察数据x的算术平均值，其为观察数据对的数量即观察数据x的总和。 15、例32、假设连锁店在自己的6家店铺出售蛋糕。 这6个分行所在地区的居民，都属于中等收入水平。 最近，各分行每公斤卖7.9元，平均每店卖4625公斤(假设各分行的月销量比较接近)。 现在连锁店打算估算蛋糕的需求曲线和价格弹性。 因此，进行了最初的分行的价格维持在每公斤7.9元，其他5个分行的价格变更的实验。 价格变动后，各分行的月销售量如表34所示。 16、表3-3、蛋糕价格和销售量的关系假定为线性关系，其函数形式如下。 请用最小二乘法估计回归公式的和的值。 解： 6个支店的价格和销售量的观测数据和基于此计算出的最小二乘法中使用的各种数字如表3-3所示。，分行号码，价格(元)，1，7.94650，销售量(kg )，2，3，4，5，6，9.93020，12.525250，8.94400，5.96380，4.55500，17，表3-4，分行号码，价格7.99.912.58.95.94.5，46503020215040063805500， 3673529826535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535 3535353535353535353 2162250091204004622500193600052525252525252525252525252525252535253525352535253525352535253525352535253525352535253525352535253525 3525352535253525352535253525352535253525352535253525352535253525353525352535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353535353 5353 20、Dell phire法、反求专家意见的调查方法示例：某公司开发了新兴产品，但由于目前市场上没有类似产品出现，无法获得历史数据。 公司需要通过预测可能的销售量来确定产量。 因此该公司成立了专家小组，雇用了商务经理、市场专家、销售员等8名专家，预测了年内可能的销售量。 8位专家提出个人判断，经过3次反馈得到的结果如下表所示。21、 专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最低销售量最低销售量最高销售量最高销售量最高销售量最高销售量最高销售量最高销售量最高销售量最高销售量最高销售量最高销售量最高销售量252525252525352535253525352535353535353535353535353535353535353 50060012505100525252525252525252525252525252525252525252525252525252525252525252525252 5252525352535253525352525352535253525352535253525352535253525352535253525352535253525352535253525352535253525352535253525352535253525352535253525352535 以25352535253525352535353535353535353535353535353535353535358人第三次判断的平均值计算，该新产品的平均销售量为(415 570 770)/3=585加权平均预测：可能的销售量、最低销售量、最高销售量分别为0.50、0 以0.30的概率进行加权平均后，预测平均销售量为570*0.5 415*0.2 770*0.3=599，23，中央值预测：按中央值计算。 第三次判断可按预测值的高度排列如下：最低销售量： 300370400500550最大销售量： 410500600700750最高销售量： 6006106507508009001250最高销售量的中值为第4项的数字，即750。 将可能的销售量、最低销售量、最高销售量分别以0.50、0.20、0.30的概率进行加权平均后，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， 使用表3-5、26、回归模型预测，例33太阳食品公司的需求函数为Q=15.939-9.057P 0.009I 5.092C式，假设q为销售量的p为太阳食品公司的食品价格(元) I为社会人均收入水平(元) c为主要竞争对手的价格水平(元) 假设该公司下一季度的价格预测为5.85元，主要竞争对手的价格预测为4.99元，收入预测为4800元，来预测销售量。 解：将已知数据代入需求函数，q=15.939-0575.850.0094800.0924.99=31.565 (吨)，该公司下一季度的预计销售额为31.565吨。 值得注意的是，该公司必须先预测每个社会人的收入水平和竞争对手的可能价格水平，然后再根据自己产品的价格来预测未来产品的销售量。27，工作：1 .说明收入弹性和交叉弹性在企业经营决策中的作用，并分别举例说明。 2 .棉布、香烟、电视、某企业生产的电视(非