第3章 需求估计和需求预测1

1、吉首大学吉首大学管理经济学管理经济学教学课件教学课件第第3 3章章 需求估计和需求预测需求估计和需求预测 第第1 1节节 需求估计需求估计第第2 2节节 需求预测需求预测第第1 1节节 需求估计需求估计一、市场调查法一、市场调查法二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法一、市场调查法一、市场调查法通过对消费者直接进行调查，来估计某种产品的需通过对消费者直接进行调查，来估计某种产品的需求量与各个变量之间的关系，即通过调查来了解顾客在不求量与各个变量之间的关系，即通过调查来了解顾客在不同的价格、不同的收入及不同的相关产品的价格等条件下同的价格、不同的收入及不同的相关产品的价格等条件下，愿意购买的某

2、种产品的数量。，愿意购买的某种产品的数量。主要有访问调查法和市场实验法主要有访问调查法和市场实验法一、市场调查法一、市场调查法1、访问调查法、访问调查法将所拟调查的项目以面谈、电话或书信等形式向消将所拟调查的项目以面谈、电话或书信等形式向消费者提问，以便估计需求与价格变化或相对价格水平的敏费者提问，以便估计需求与价格变化或相对价格水平的敏感程度以及对广告宣传的了解程度等重要因素之间的关系感程度以及对广告宣传的了解程度等重要因素之间的关系。主要询问消费者在不同价格下的购买意向。主要询问消费者在不同价格下的购买意向。获得的信息数量或质量有时不够理想，难以获得精获得的信息数量或质量有时不够理想，难以

3、获得精确的数量信息。确的数量信息。一、市场调查法一、市场调查法某公司在某公司在10001000人中调查皮革钱包的需求量，调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，要求被调查人对每一种查表中列出了五种价格水平，要求被调查人对每一种价格发表购买意见，共有六种意见可供选择价格发表购买意见，共有六种意见可供选择：（：（1 1）肯定不买；（肯定不买；（2 2）不一定买；（）不一定买；（3 3）可能买；（）可能买；（4 4）较）较可能买；（可能买；（5 5）很可能买；（）很可能买；（6 6）肯定买。调查结果如）肯定买。调查结果如下表下表例调查人把每种意见的购买概率定位（调查人把每种意见的购买

4、概率定位（1 1）0 0；（；（2 2）0.20.2；（；（3 3）0.40.4；（；（4 4）0.60.6；（；（5 5）0.80.8；（；（6 6）1 1。根据。根据概率计算每种价格水平上的期望需求量。概率计算每种价格水平上的期望需求量。一、市场调查法一、市场调查法价格为价格为8080时的期望需求量为时的期望需求量为300300* *0+2250+225* *0.2+1750.2+175* *0.4+1500.4+150* *0.6+1000.6+100* *0.8+500.8+50* *1=3351=335如此，可以求得需求估计用的各种价格水平上的如此，可以求得需求估计用的各种价格水平上

5、的期望需求数量。期望需求数量。一、市场调查法一、市场调查法2、市场实验法、市场实验法市场实验是在实际市场环境中，厂商在一定时间内市场实验是在实际市场环境中，厂商在一定时间内或在不同的市场之间改变一种或多种销售的决定因素，如或在不同的市场之间改变一种或多种销售的决定因素，如价格、包装或广告等，并观察对需求量的影响。在形成对价格、包装或广告等，并观察对需求量的影响。在形成对一种产品需求的价格弹性或交叉弹性时，这种方法可能是一种产品需求的价格弹性或交叉弹性时，这种方法可能是非常有用的。非常有用的。通常是在一种新产品全面进入市场之前，或执行一通常是在一种新产品全面进入市场之前，或执行一项新的经营政策之

6、前进行的项新的经营政策之前进行的缺点：（缺点：（1）风险性；（）风险性；（2）多种不可控因素的影响）多种不可控因素的影响；（；（3）市场实验很少能长期有效地实施。）市场实验很少能长期有效地实施。一、市场调查法一、市场调查法美国佛罗里达州大学的市场试验美国佛罗里达州大学的市场试验 佛州橘子和加州橘子之间的竞争关系佛州橘子和加州橘子之间的竞争关系例实验地点：实验地点：美国的锡达拉皮兹市（其经济特征在美国中西美国的锡达拉皮兹市（其经济特征在美国中西部地区具有代表性）；部地区具有代表性）；实验时间：实验时间：31天；天；试验方法：试验方法：选定选定9个超级市场，在实验内每天改变橘子的个超级市场，在实验

7、内每天改变橘子的价格，并把销售量记录下来。价格，并把销售量记录下来。（1）三种橘子的价格弹性都很大，说明为了增加销售收入，）三种橘子的价格弹性都很大，说明为了增加销售收入，可以考虑薄利多销可以考虑薄利多销（2）佛州两种橘子之间的交叉弹性为）佛州两种橘子之间的交叉弹性为1.16和和1.56,它们之间有它们之间有替代性，因此有一定竞争性；替代性，因此有一定竞争性；（3）佛州和加州橘子之间交叉弹性很小，两者之间基本无竞）佛州和加州橘子之间交叉弹性很小，两者之间基本无竞争关系争关系二、统计法二、统计法回归分析回归分析基本步骤基本步骤确定自变量确定自变量取得观察数据取得观察数据选择回归模型选择回归模型估

8、计回归参数估计回归参数1.以模型为基础进行预测以模型为基础进行预测二、统计法二、统计法回归分析回归分析1、确定自变量、确定自变量识别出可能影响需求量的因素。主要因素一般是商识别出可能影响需求量的因素。主要因素一般是商品价格、消费者收入、相关商品价格等品价格、消费者收入、相关商品价格等定性与定量分析（定性与定量分析（相关分析、散点图分析相关分析、散点图分析）相结合）相结合二、统计法二、统计法回归分析回归分析2、取得观察数据、取得观察数据数据类型数据类型：（：（1）时间序列数据，由影响需求的每时间序列数据，由影响需求的每个变量在特定市场上逐期的观察数据所组成；（个变量在特定市场上逐期的观察数据所组

9、成；（2）截面）截面数据，建立在同一时点许多市场的基础上。数据，建立在同一时点许多市场的基础上。数据来源数据来源：（：（1）市场调查；（市场调查；（2）历史数据：企业）历史数据：企业销售、价格等历史记录；政府、行业机构、银行等组织发销售、价格等历史记录；政府、行业机构、银行等组织发布的信息。布的信息。二、统计法二、统计法回归分析回归分析3、选择需求回归模型、选择需求回归模型（1）线性模型）线性模型为诸参数。，；为影响需求量的诸因素为需求量；其中：nnnnxxxyxxxy. ., .21212211p 每个自变量的边际需求量是一个常数，等于此自变量的每个自变量的边际需求量是一个常数，等于此自变量

10、的参数。可根据此参数。可根据此进行弹性估计进行弹性估计。p 估计过程容易，最便于用最小二乘法估计诸参数。接近估计过程容易，最便于用最小二乘法估计诸参数。接近于很多真正的需求关系，被大量用于经验分析之中。于很多真正的需求关系，被大量用于经验分析之中。二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法（2）幂函数模型）幂函数模型 在此模型中，每个变量的弹性都是一个常数，且等于自在此模型中，每个变量的弹性都是一个常数，且等于自变量的指数变量的指数为诸参数。、；为影响需求量的诸因素、其中：321 , 321ZYXZYXQ 二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法幂函数模型弹性推导幂函数模型弹性推导11111 2

11、33 12 1 321321321QXZYXZYXdXdQQXdXdQZYXQ）得）带入（将（）（）得：由（）（）（二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法（2）幂函数模型）幂函数模型 此模型可以通过对数形式转化为线性关系，并用最小二此模型可以通过对数形式转化为线性关系，并用最小二乘法找出它的参数。乘法找出它的参数。ZYXQnZnYnXnnQZYXQ321321lllll,321经线性转换为二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法4、估计回归系数、估计回归系数采用采用 最小二乘法。其基本原理：最小二乘法。其基本原理：对线性函数系数的对线性函数系数的最佳估计，就是让拟合的直线从各数据点通过，并使

12、每一最佳估计，就是让拟合的直线从各数据点通过，并使每一点到该直线垂直距离的平方和最小点到该直线垂直距离的平方和最小假定需求函数的形式为一元线性模型：假定需求函数的形式为一元线性模型：令令 为观察值为观察值 背离估计值的背离估计值的 偏差，则：偏差，则：xyiyiuiyA公司在过去一年每个月的合同销售量（公司在过去一年每个月的合同销售量（Q）和个人推销支）和个人推销支出（出（PSE）的数据如下：）的数据如下： y销售量与个人推销支出之间的回归关系销售量与个人推销支出之间的回归关系观察值对样本回归直线的离差观察值对样本回归直线的离差观察值背离估计值的偏差iu),(iiyxxy二、统计法二、统计法回

13、归分析法回归分析法 xyxxnyxyxnxxyxxyuxyunxyxyuxyyyuniniiiniiniiiiniiiiiniiiniiniiiniiiiiiiiiiii-)(- 0)-0)-0)-(-)(- ;-112211121122112计算得（，得：使偏微分等于是极小值原则，的偏微分，并根据，分别求上式对方和为对样本观察值得偏差平则二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法假定一家连锁商店在自己的六家分店中销售蛋糕。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居民的收入水平均属中等。最近，这六家分店所在地区居民的收入水平均属中等。最近，各分店都按价格每公斤各分店都按价格

14、每公斤7.97.9元出售，平均每店每月销售元出售，平均每店每月销售46254625公斤（假定各分店的月销售量是比较接近的）。今公斤（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，连锁商店打算估计蛋糕的需求曲线和价格弹性。为此，他们进行了实验：第一家分店的价格仍维持每公斤他们进行了实验：第一家分店的价格仍维持每公斤7.97.9元元不变，但其他五家分店的价格都做了变动。价格变动后不变，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下：，各分店的月销售量如下：例6.49ix26100iy060 195iiyx450.942ix800 679 1

15、252iy6.49ix26100iy060 195iiyx450.942ix800 679 1252iyxyxyxxnyxyxnniniiiniiniiii95.5057 .85327 .8532)6/6 .49(95.5056/2610095.5056 .4994.4506261006 .491950606)(-2112211回归模型为二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法5、相关性检验、相关性检验在简单线性回归模型中，可用相关系数在简单线性回归模型中，可用相关系数r衡量拟合优度衡量拟合优度。在分析包含一个或多个自变量的多元回归模型时，用多元。在分析包含一个或多个自变量的多元回归模型时，用

16、多元相关系数的平方，即判定系数或可决系数相关系数的平方，即判定系数或可决系数R2衡量回归线的拟衡量回归线的拟合优度。合优度。此统计量说明此统计量说明整个回归方程能在多大程度上解释因变整个回归方程能在多大程度上解释因变量的变化量的变化。相关系数相关系数r或可决系数或可决系数R2越大，表明回归线与样本观察越大，表明回归线与样本观察值拟合的越好，反之亦然。值拟合的越好，反之亦然。 2222)()(yynxxnyxxynr二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法相关系数的计算公式：相关系数的计算公式：86.02160012567980066 .4994.4506261006 .49195060622r

17、6.49ix26100iy060 195iiyx450.942ix800 679 1252iy0.93二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法估计值的标准误差估计值的标准误差估计值的标准误差是估计值的标准误差是衡量实际观测值和估计值离差一衡量实际观测值和估计值离差一般水平的指标般水平的指标，可以说明回归方程估计值的准确程度。估计，可以说明回归方程估计值的准确程度。估计标准误差越小，说明推断越准确，估计值的代表性高。标准误差越小，说明推断越准确，估计值的代表性高。 22nxyyySe55.64526)19506095.505(261007 .8532125679800eS6.49ix26100i

18、y060 195iiyx450.942ix800 679 1252iy二、统计法二、统计法回归分析法回归分析法预测值的置信空间预测值的置信空间根据估计值的标准误差（根据估计值的标准误差（ ）可以构建）可以构建Y的预测空间的预测空间，即预测值落在什么范围内是可接受的。，即预测值落在什么范围内是可接受的。 eS%95)2,2(eeSySyP）之间，的可能性在（销售量有元时，在价格为每公斤公斤元时，销售估计为在价格为每公斤2 .5523294195%5 .82 .552355.64521 .42322294155.6452-1 .423221 .42325 .8eeSySy二、统计法二、统计法回归分

19、析法回归分析法鉴别问题鉴别问题模型设定问题模型设定问题多重共线多重共线自相关问题自相关问题第第2 2节节 需求预测需求预测一、预测概述一、预测概述二、专家预测法二、专家预测法三、时间序列分解法三、时间序列分解法四、指数平滑法四、指数平滑法一、预测概述一、预测概述1、经济预测的意义、经济预测的意义n减少制定大多数管理决策所处环境中的不确定性减少制定大多数管理决策所处环境中的不确定性，准确的预测是必不可少的。预测精度随问题重要性，准确的预测是必不可少的。预测精度随问题重要性而不同。而不同。n公共部门和非盈利机构的预测；企业的预测。公共部门和非盈利机构的预测；企业的预测。n预测的方法：管理者的经验；

20、客观的统计技术及预测的方法：管理者的经验；客观的统计技术及方法方法一、预测概述一、预测概述2、预测的等级、预测的等级n宏观经济预测宏观经济预测:包括预测国际、国内、地区层次上的包括预测国际、国内、地区层次上的经济活动的总体指标。经济活动的总体指标。 常被企业和个人用于指导日常经营决策和长远规划决策常被企业和个人用于指导日常经营决策和长远规划决策 预测具有复杂性。预测具有复杂性。n微观经济预测：涉及对行业、厂商、工厂、或产品微观经济预测：涉及对行业、厂商、工厂、或产品等不同层次上分散经济数据的预测。等不同层次上分散经济数据的预测。 是从宏观经济大量关系中抽象出来的，较宏观经济预测是从宏观经济大量

21、关系中抽象出来的，较宏观经济预测容易。容易。二、专家预测法二、专家预测法u专家的集体判断是信息的重要来源。专家的集体判断是信息的重要来源。u专家预测法是人们从事预测时经常使用的一种方法专家预测法是人们从事预测时经常使用的一种方法。特点是特点是：简便直观，无需数学模型，能够清晰地反映出：简便直观，无需数学模型，能够清晰地反映出专家们的主观判断能力。专家们的主观判断能力。适合于适合于：缺少资料和历史数据情：缺少资料和历史数据情况下的预测及用其他方法难以进行的分析和预测。况下的预测及用其他方法难以进行的分析和预测。u德尔菲法（德尔菲法（Delphi technique）二、专家预测法二、专家预测法德

22、尔菲法德尔菲法在在专家个人判断法专家个人判断法和和专家会议调查法专家会议调查法基础上发展起基础上发展起来的一种直观判断和预测方法，是一种按规定程序向专家来的一种直观判断和预测方法，是一种按规定程序向专家进行调查的方法，能够尽可能精确地反映出专家的主观判进行调查的方法，能够尽可能精确地反映出专家的主观判断能力。断能力。特别适用于缺少资料和历史数据，并且较多地受社特别适用于缺少资料和历史数据，并且较多地受社会的、政治的、人为的因素影响的课题。广泛用于科技预会的、政治的、人为的因素影响的课题。广泛用于科技预测、政策制定、经营预测、方案评估等方面。测、政策制定、经营预测、方案评估等方面。二、专家预测法

23、二、专家预测法德尔菲法的工作程序德尔菲法的工作程序制定制定实施计划实施计划确定预测确定预测目标目标选择选择专家群专家群第第一一轮轮设计设计预测预测事件事件第第二二轮轮分析结果归分析结果归纳、统计纳、统计第第三三轮轮综合综合结果结果第第四四轮轮编写预测编写预测结果报告结果报告经典德尔菲法实施程序经典德尔菲法实施程序二、专家预测法二、专家预测法德尔菲法的特点德尔菲法的特点u匿名性匿名性：采取匿名发函的调查的形式，保证了专家：采取匿名发函的调查的形式，保证了专家意见的充分性和可靠性；意见的充分性和可靠性；u反馈性反馈性：为使受邀专家们能够了解每一轮咨询的汇：为使受邀专家们能够了解每一轮咨询的汇总情况

24、和其他专家的意见，组织者要对每一轮咨询结果在总情况和其他专家的意见，组织者要对每一轮咨询结果在下一轮咨询中匿名反馈给每位受邀专家。一般经过下一轮咨询中匿名反馈给每位受邀专家。一般经过4轮咨轮咨询。多次反馈保证了专家意见的充分性和最终结论的正确询。多次反馈保证了专家意见的充分性和最终结论的正确性和可靠性。性和可靠性。u统计性统计性：应用德尔菲法所得结果带有统计学的特征：应用德尔菲法所得结果带有统计学的特征，反映了专家意见的集中程度和离散程度。，反映了专家意见的集中程度和离散程度。三、时间序列分解法三、时间序列分解法时间序列：时间序列：各个时期的统计数据按时间先后顺序排列各个时期的统计数据按时间先

25、后顺序排列而组成的数列。而组成的数列。时间序列数据随时间推移而变动包括四种影响因子：时间序列数据随时间推移而变动包括四种影响因子：u趋势变动趋势变动/倾向变动倾向变动：一定时期内一个经济数据序列呈：一定时期内一个经济数据序列呈现出渐增或渐减的总倾向；现出渐增或渐减的总倾向；u周期因子周期因子：超过一年的经济序列中呈现的周期性变动：超过一年的经济序列中呈现的周期性变动，如危机和复苏的交替；，如危机和复苏的交替；u季节性因子季节性因子：由自然季节变换和社会风俗的引起的以：由自然季节变换和社会风俗的引起的以一年为周期的周期变动；一年为周期的周期变动；u不规则因子（随机变动）不规则因子（随机变动）：由

26、随机因素的影响引起的：由随机因素的影响引起的非周期性、非趋势性变动。非周期性、非趋势性变动。三、时间序列分解法三、时间序列分解法为不规则因子为周期性因子为季节性因子为长期趋势值其中，I C S TICSTQ三、时间序列分解法三、时间序列分解法1、确定长期趋势值、确定长期趋势值（1）对原始销售量数据进行移动平均处理）对原始销售量数据进行移动平均处理选取一定数目的观察值，计算这组观察值的均值，并选取一定数目的观察值，计算这组观察值的均值，并把其作为某一期的移动平均值把其作为某一期的移动平均值每出现一个新观察值时，就要进行逐项递移，即从移每出现一个新观察值时，就要进行逐项递移，即从移动平均中减去一个

27、最早观察值，再加上一个最新观察动平均中减去一个最早观察值，再加上一个最新观察 值，计值，计算移动平均值，并将这一新的移动平均值就作为下一期移动算移动平均值，并将这一新的移动平均值就作为下一期移动平均值。平均值。此例中观察组数据定为此例中观察组数据定为4个。个。为使移动平均值为使移动平均值居于其所代表的年份居于其所代表的年份中间，对以上移动平中间，对以上移动平均值进行移动平均中均值进行移动平均中心值的计算。心值的计算。三、时间序列分解法三、时间序列分解法三、时间序列分解法三、时间序列分解法1、确定长期趋势值、确定长期趋势值（2）利用移动平均中心值序列得如下回归分析模型）利用移动平均中心值序列得如

28、下回归分析模型（3）以）以2004年第一季度为第一期，即年第一季度为第一期，即t=1，预测各个，预测各个季度的长期趋势值。季度的长期趋势值。tCMAT373.0700.4tCMAT373.0700.4三、时间序列分解法三、时间序列分解法2、测定季节因素、测定季节因素（1）季节系数测算（）季节系数测算（SF）（2）季节指数（）季节指数（SI）相应移动平均中心值每个季度的实际销售量tttCMAQSF均值合计数每年季节数季节系数均值季节指数均值合计数每年季节数季节系数均值季节指数三、时间序列分解法三、时间序列分解法3、确定周期系数（、确定周期系数（CF）通过比较移动平均中心值与长期趋势值得出。通过比较移动平均中心值与长期趋势值得出。4、利用时间序列分解模型进行销售量预测、利用时间序列分解模型进行销售量预测ttCMATCMACF CST预计销售量200420052006200720082009四、指数平滑法四、指数平滑法指数平滑法通过对过去所有各期的实