管理经济学-西安交通大学.ppt

1、工商管理硕士MBA课程 管理经济学 西安交通大学 管理学院,第一篇 导论,第一章 导论,一、什么是管理经济学,管理经济学是微观经济学的一个应用分支。 管理经济学的各种方法力求以最高效率的方式实现组织目标，同时考虑到对实现目标的外显和内含约束条件。,第一章 导论,二、决策过程,第一章 导论,三、有效决策的原则,（一）判别目标和限制条件,1企业的目标,企业目标应当是未来全部利润的现值（贴现值）最大。企业目标函数应当为：,其中：t为第t期的利润；r为适当的贴现率，一般为投资者要求的收益率；PV为企业未来利润的现值之和，它也是企业当前的价值。由于股东财富是由企业普通股股票的市场价格来衡量，因此它也是股

2、东的财富。因此，企业价值最大化、股东财富最大化只是利润最大化的另一种说法。,第一章 导论,2影响利润最大化的因素,企业目标函数可以进一步写为：,其中：P为产品价格；Q为产品销售量；V为单位可变成本；F为固定成本。,第一章 导论,因此，影响利润最大化的因素包括：,第一章 导论,3需要注意的问题,为实现利润最大化的总目标，经理有大量目标需要决策。 各种目标必须和利润最大化目标相一致。 对不同部门的目标进行合理分配（例如营销部门的目标是销售额或市场份额最大，财务部门目标是盈利增长和风险控制等），当不同部门的目标发生冲突时进行有效协调是经理的责任。 在制定目标时应考虑各种限制条件。,第一章 导论,（二

3、）认识利润的特性和重要性,1利润的作用,解决“生产什么，生产多少”： 解决“如何生产”： 解决“为谁生产”： 利润为企业家把生产要素组织起来并承担风险提供激励。,第一章 导论,2经济利润,管理经济学中的利润指的是“经济利润”，而非“会计利润”。,销售收入 90，000 减：售出货物的成本 40，000 毛利 50，000 减：广告 10，000 折旧 10，000 水、电、煤气 3，000 税 2，000 杂费 5，000 30，000 会计利润 20，000,第一章 导论,但是，这里还有一些隐含成本implicit costs，需要在决策中考虑。第一笔，最初200，000元的投资，银行利率为

4、5%，年回报10，000元。第二笔，经理时间和才能的支出，MBA学位获得者的年收入为60，000元。,考虑到这两个隐含成本后，损益表应修改为：,第一章 导论,销售收入 90，000 减：售出货物的成本 40，000 毛利 50，000 减：广告 10，000 折旧 10，000 水、电、煤气 3，000 税 2，000 杂费 5，000 30，000 会计利润 20，000 减：隐含成本 200，000存入银行的回报 10，000 放弃的薪水收入 60，000 70，000 经济利润 -50，000,第一章 导论,（2）经济利润的涵义,经济利润economic profit是指总收益与经济成本

5、之差。 经济成本包含显明成本和隐含成本。显明成本指计入会计核算的成本。隐含成本指企业所有者投入企业的要素在其他用途可获得的收益，它是这些要素的机会成本opportunity costs。它不计入会计核算。 经济利润与会计利润的区别在于会计利润不计算隐含成本，只计算显明成本。 与会计利润相比，经济利润是更加有用的管理工具。经理利润含义的实质是，将资本（包括外借和自有资本）的平均收益都算作成本，只计算本行业高于正常收益率的超额利润。,第一章 导论,（3）经济利润的来源,承担风险。 短期因素。 垄断利润。 创新。 良好的管理。,第一章 导论,（三）理解激励,1不同的企业目标,企业规模最大化目标 可接

6、受绩效水平目标,第一章 导论,2代理问题,（1）什么是代理问题,当一人或多人（委托人）雇用另一人（代理人），以委托人的名义完成一项服务时，就会出现代理问题。 代理问题的表现是委托人和代理人之间目标的不一致，代理人不按照委托人目标实施。在企业中就是，经理背离股东利润最大化目标。,第一章 导论,2代理问题,（2）为什么会出现代理问题,信息不对称。 随机因素干扰。,第一章 导论,2代理问题,（3）代理问题的危害代理成本,构建组织机构的支出，这种组织机构能使对经理把违背股东利益的行动降到最低程度，比如以公司股票形式向经理提供一部分薪酬。 监测管理人员行动的支出，如对管理绩效审计和企业支出内部审计的支付

7、。 保护所有者不受经理欺骗的契约支出，如诉讼费用。 组织结构复杂就会限制管理人员对各种机会做出及时反应，由此造成利润损失的机会成本。 最重要的，经理损害股东利益造成企业利润的损失。,第一章 导论,3代理问题的解决远未完成的任务,第一章 导论,（四）理解市场,消费者生产者竞争。在均衡价格成交。 消费者消费者竞争。当可以获得的商品数量有限，消费者将为可以获得商品购买权而竞争。它降低了市场中消费者谈判的力量。 生产者生产者竞争。出现在市场中一种商品有多个卖者的情况下，为能向稀缺的消费者提供服务权而竞争。 政府和市场。政府会处于公共利益、自身利益和市场某一方利益对市场进行管制。,第一章 导论,（五）掌

8、握必要的分析方法和工具 边际分析方法、资金的时间价值、风险分析。,第一章 导论,四、教学和学习方法,第二章 基本方法与工具,讨论案例：Amcott亏损$350万，经理被解职,软件巨人Amcott公司公布了其1996年度运行情况：亏损$350万。据报道，其中$170万的亏损来自于其外国语言部。 1993年当短期利率是7%时，Amcott决定将其1992年所得的$2，000万用于购买Magicword软件包的所有权，它可以将普通的法文字处理文件转换为英文。1993年该软件的销售收入是$700万，1994年上升到$710万。这时由于卷入被Foreign Inc.公司起诉的版权诉讼案，该软件的销售停止

9、了。1995年Amcott公司输掉了这场官司，并于1996年12月赔偿Foreign Inc.公司$170万的损害。 Ralph作为Amcott公司外国语言部的经理在此次事件后被解职。媒体引用他的话说，“我成了（Amcott）律师的替罪羊，他们在购买Magicword软件包的所有权时没有做好他们的工作。我已经设计了3年内年销售额为$700万美元的计划。1993年我实现了目标，这证明我的预测是对的。1994年实际销售额超过了我的预期，如果不是因为诉讼案曝光，这个数据还要高些。我还计划1995年晚些时候发布Magicword软件的下一代产品。” Ralph为什么会被解职？,第一节 边际分析方法,一

10、、边际原理：离散决策,边际收益：由于管理控制变量Q的变化引起总收益的变化。 边际成本：由于管理控制变量Q的变化引起总成本的变化。,第一节 边际分析方法,第一节 边际分析方法,净收益最大化的产量为5。判断依据为MB=MC，或MNB=0。,边际原理：为了最大化净收益，管理控制变量应当在边际收益等于边际成本的那一点。此时，边际净收益为零。管理控制变量的进一步变化不会带来收益。,第一节 边际分析方法,二、边际原理：连续决策,（一）几何表示,第一节 边际分析方法,第一节 边际分析方法,连续曲线的边际原理：当控制变量是无限可分时，给定点处总收益曲线的斜率是该点处的边际收益。特别的，在给定Q点的总收益曲线的

11、斜率等于Q点的边际收益，Q点的总成本曲线的斜率等于Q点的边际成本，Q点的净收益曲线的斜率等于Q点的边际净收益。,第一节 边际分析方法,（二）微积分表示,令其最大化，则,即,第一节 边际分析方法,三、边际原理的应用：增量决策,第二节 资金的时间价值,一、为什么资金有时间价值,许多决策涉及时间性，即项目发生成本的时间和获得收益的时间是不一致的。,在这种情况下，应当认识到，今天的1元钱比将来的1元钱更具有价值。,第二节 资金的时间价值,二、现值,现值PV-present value就是以目前的利率投资产生未来给定的价值所需的今天的金额。,计算公式为：,注意：利率r越高，将来金额的现值就越低，反之亦反

12、。,第二节 资金的时间价值,三、资金流的现值,第二节 资金的时间价值,四、净现值,净现值NPV-net present value是项目产生的收入流的现值PV减去项目当前的成本C0。,计算公式为：,第三节 风险分析,一、什么是风险,风险是一种决策环境，在这种环境下，一个决策方案的可能结果是不惟一的，并且不知道哪种结果会出现，只知道每种结果可能出现的概率。 无风险是指一个决策方案的结果是惟一的。,第三节 风险分析,二、风险的衡量,（一）概率分布,某一结果将要出现的概率可以定义为，这种结果出现可能性的百分比。所有可能结果概率之和为1。,第三节 风险分析,（二）期望值,期望值是可能结果的加权平均数。

13、,其计算公式为：,第三节 风险分析,例：两项投资方案的风险衡量,期望NCF,期望NCF,第三节 风险分析,（三）标准差：风险的绝对衡量指标,标准差是一个统计指标，它衡量的是一个变量对其平均数的离散程度。其计算公式为,标准差越大，可能的结果变化越大。,第三节 风险分析,可能结果的概率分布可以是离散的（如上表），也可以是连续的（如下图）。,第三节 风险分析,（四）正态概率分布,正态概率分布的特点表现为一条对称的钟形曲线。 对许多决策结果进行估计时，在可能的情况下，假设其遵循正态概率分布，可以使分析大大简化。这时，可以使用标准正态概率函数表计算任一特定结果出现的概率。,第三节 风险分析,（五）某一特

14、定值背离期望值的标准差,某一特定值背离期望值 的标准差的计算公式为,如果一个随机变量r不是“标准”的，那么其值必须被 “标准化”，P(r )=N,标准正态概率函数表,例：在方案1中计算NCF小于$205的概率。,根据标准正态概率函数表中1.50行给出的数值为0.0668，即方案1中，NCF小于$205的概率为6.68%。而NCF大于$205的概率为（1-6.68%）=93.32%。,第三节 风险分析,（六）一个估算标准差的实用方法,估计最乐观结果。即不会超过5%（或其他任何具体的百分比）区间的结果。 估计最悲观结果。即不会低于5%（或其他任何具体的百分比）区间的结果。 得出期望值。在正态分布下

15、，期望值处于最乐观结果估计值和最悲观结果估计值的中间。 在标准正态概率函数表中，找出小于95%（或其他任何具体的百分比）的z值，再利用最乐观结果，按照z的计算公式求出。（或找出小于5%（或其他任何具体的百分比）的z值，再利用最悲观结果，按照z的计算公式求出）。,第三节 风险分析,案例：估计标准差：宝洁公司,宝洁公司的产品经理在给某种新产品定价时，估计最乐观（预期不会超过5%的区间）单位价格为$5.00，最悲观（预期不会低于5%的区间）单位价格为$3.50。假定符合正态分布。则 期望价格为(5.00+3.50)/2=4.25。 在标准正态概率函数表中，小于95%的z值为1.645。,或 在标准正

16、态概率函数表中，小于5%的z值为-1.645。,第三节 风险分析,（七）变异系数：风险的相对衡量指标,在比较两个（或多个）具有相同的结果期望值时，标准差是适当的风险衡量指标。 在比较两个（或多个）具有不同的结果期望值时，变差系数是适当的风险衡量指标。,变差系数的计算公式为：,变差系数越大，风险越大。,第三节 风险分析,案例：阿罗工具公司：风险的相对衡量,阿罗工具公司Arrow Tool Company正在评估两个投资方案的风险。,第三节 风险分析,三、风险与收益之间的关系,风险与所要求的收益之间的关系可以表示为：要求的收益=无风险收益+风险溢价。,例：各种投资的实现收益与风险之间的关系（192

17、6-1996）,第三节 风险分析,四、风险与决策分析将风险加入决策,一个决策问题包含几个基本内容： 决策者。面对问题的主体。包括个人决策者（所有参与者具有相同目标），集体决策（参与者目标之间存在冲突，用博弈论分析）。 目标或结果。决策者寻求实现的结果，或希望得到的结果。 方案或战略。决策者至少有两个可实现既定目标的方案。 不确定的环境。其可影响目标或结果的实现，且不为决策者完全控制。,第三节 风险分析,根据环境的确定性将决策分类：,第三节 风险分析,（一）期望边际效用法,最大化判定标准是期望效用最大化，而非期望货币受益最大化。,期望效用（冯诺伊曼-摩根斯坦Von Neumann Morgens

18、tern）的计算公式为：,第三节 风险分析,不同方案（决策）,自然状态,投资：EMV1=$160,0000.2+(-$40,000)0.8=$0 不投资：EMV2=$00.2+$00.8=$0,第三节 风险分析,期望边际效用的比较,第三节 风险分析,（二）决策树法,第三节 风险分析,（三）风险调整贴现法,在制定长期资本预算（投资）决策时，通常采用风险调整贴现率法处理与未来现金流量估计值相联系的风险。 方法是在计算净现金流量时，将厂商的资本成本r，替换为风险调整贴现率r*，进行贴现。 风险溢价r*-r都是主观确定的。采用的方法是风险等级法。,第三节 风险分析,（三）风险调整贴现法,第三节 风险分

19、析,（四）模拟法,模拟是一种把事件模型化的规划工具。 在资本预算中进行模拟法的步骤如下：,列出NPV（首先要计算现金流量NCFt）的计算公式。 对现金流量的每一个影响因素的概率分布进行估计。 根据此概率分布，随即选择每种因素的一个取值，计算NPV的值。 将上一步骤重复多次，得到NPV的多个值。 根据计算出的MPV的多个值，计算出期望NPV，及NPV的标准差。从而得到该项目期望收益和风险的估计值。 进一步计算出某NPV大于或小于任一特定值的概率。,第三节 风险分析,（四）模拟法,案例：投资项目模拟：巧克力屋公司 巧克力屋House of Chocolate公司正在考虑投资一台新的混合机，其成本为

20、$100,000，它也是项目的净投资，预期寿命为5年，寿命期内每年NCF相同，r=10%。每年折旧D为$20,000，该企业边际税率为50%。每年的需求量q、销售价格p、单位生产成本c、销售成本s均为随即变量。,第三节 风险分析,步骤一：列出NCFt，和NPV的计算公式。 NCFt=qp-q(c+s)-D(1-t)+D，NPV计算公式略。 步骤二：对现金流量的每一个影响因素，包括：q、p、c、s的概率分布进行估计。略。 步骤三：根据此概率分布，随即选择每种因素的一个取值，计算NPV的值。 假定各变量随机选值为：q=$20,000，p=$10，c=$2，s=$1。据此求出NCFt=$80,000

21、，并进一步求出NPV=$203,280。 步骤四：将上一步骤重复多次，得到NPV的多个值。略。 步骤五：假定经过步骤三、四得到NPV的期望值为：$120,000；标准差为：60,000。 步骤六：求出NPV小于0的概率。,在标准正态概率函数表中可以查到，低于平均值小于2.0个标准差的值的概率为2.28%。说明，此项目NPV为负值（即项目亏损）的概率为2.28%。,第三节 风险分析,（四）模拟法,模拟法的缺陷有 收集每一种影响因素的信息和正确建立模型所需时间和精力较多，从而在大型项目上应用较为复杂。 若个影响因素之间还有相互影响，则必须将其加入模型，使情况变得更为复杂。,第二篇 需求与预测,第三

22、章 需求分析,第三章 需求分析,第一节 需求、供给与价格,一、需求关系,（一）需求,需求：消费者在某一特定时期内，在每一价格水平下，愿意而且能够购买的商品量。,理解：欲望和能力的统一。,第一节 需求、供给与价格,（二）需求定理,需求定理：在其他条件不变的情况下，某商品需求量与价格之间呈反向变动关系。,收入效应,实际收入上升，增加消费。,替代效应： PA，PB相对上升，用A代替B消费，A消费量增加。,第一节 需求、供给与价格,（三）需求表、需求曲线、需求函数,1需求表,第一节 需求、供给与价格,2需求曲线,需求曲线是反映需求量与价格之间关系的曲线。,第一节 需求、供给与价格,3需求函数,需求函数

23、是反映需求量与诸多影响因素之间关系的函数。,需求函数可以表示为：D=f(P,PS,PC,Y,A,AC,N,CP,PE,TA,T/S,),PS：替代品substitutes价格 PC：互补品complements价格 Y：消费者收入 A：广告支出和其他营销支出 AC：竞争者对该商品或服务的广告支出 N：人口及其他人口因素 CP：消费者对该商品的兴趣与偏好 PE：预期该商品（未来）价格变化 TA：调整时间 T/S：税收或补贴,第一节 需求、供给与价格,（四）需求量变化和需求变化,需求量变化change in quantity demanded：其他因素不变，商品本身价格变化导致的需求量变化。表现为

24、沿同一需求曲线移动。,需求变化changes in demand：商品本身价格不变，其他因素变化导致的需求变化。表现为需求曲线的移动。,第一节 需求、供给与价格,（四）需求量变化和需求变化,第一节 需求、供给与价格,（五）个人需求、市场需求、企业需求,1个人需求,个人需求是指在某一特定时期内，在每一价格水平下，单个消费者愿意而且能够购买的商品量。,第一节 需求、供给与价格,（五）个人需求、市场需求、企业需求,2市场需求,一种商品的市场需求等于所有个人需求之和。 在任何价格水平上的市场需求量，都等于在该价格水平上个人需求量之和。 市场需求曲线是个人需求曲线的水平相加。,第一节 需求、供给与价格,

25、（五）个人需求、市场需求、企业需求,3企业需求,当市场上只有一家企业时，企业需求曲线就是市场需求曲线。但大多数情况是，一家企业只供应市场中的一部分商品，因此，企业需求曲线与市场需求曲线不同。 二者的区别在于： 企业需求还有一些额外的影响因素，最重要的是竞争者所作的决策； 收入、偏好、其他商品价格等因素的变化对需求量的影响程度不同。对于小企业，各影响因素的影响系数要小于市场需求。,第一节 需求、供给与价格,二、供给关系,（一）供给,供给：在某一特定时期，在每一价格水平时，企业愿意并且能够供应的商品量。,理解：也是欲望和能力的统一。,第一节 需求、供给与价格,（二）供给定理,供给定理：在其他条件不

26、变的情况下，某商品供给量与价格之间呈正向变动关系。,第一节 需求、供给与价格,（三）供给表、供给曲线、供给函数,1供给表,第一节 需求、供给与价格,2供给曲线,供给曲线是反映供给量与价格之间关系的曲线。,第一节 需求、供给与价格,3供给函数,供给函数是反映需求量与诸多影响因素之间关系的函数。,供给函数可以表示为：QS=g(P,PS,PC,TC,PF,G,E,),PS：替代品substitutes价格 PC：互补品complements价格 TC：生产技术变动 PF：生产要素价格 G：政府政策 E：企业对未来的预期,第一节 需求、供给与价格,（四）供给量变化与供给变化,供给量变化change i

27、n quantity supply：其他因素不变，商品本身价格变化导致的供给量变化。表现为沿同一供给曲线移动。,供给变化changes in supply：商品本身价格不变，其他因素变化导致的供给变化。表现为供给曲线的移动。,第一节 需求、供给与价格,（四）供给量变化与供给变化,第一节 需求、供给与价格,三、均衡价格,（一）均衡价格,一种商品需求与供给相等时的价格。,理解： 均衡价格就是由于需求与供给两种力量的共同作用是价格处于一种相对静止、不再变动的状态。 决定均衡价格的是需求和供给。 均衡价格是最后的结果，其形成过程在市场背后发生。,第一节 需求、供给与价格,（二）均衡价格的形成,第一节

28、需求、供给与价格,（三）供求变动对均衡价格的影响,1需求变动对价格的影响,2.供给变动对价格的影响,第一节 需求、供给与价格,（三）供求变动对均衡价格的影响,3供求定理,需求的增加引起均衡价格上升，需求的减少引起均衡价格下降， 需求的增加引起均衡数量增加，需求的减少引起均衡数量减少； 供给的增加引起均衡价格下降，供给的减少引起均衡价格上升， 供给的增加引起均衡数量增加，供给的减少引起均衡数量减少。,第二节 需求弹性,第二节 需求弹性,一、需求价格弹性,（一）概念,1弹性,定义：自变量变化一定比率引发的因变量变化多少比率。,第二节 需求弹性,2需求价格弹性,定义：价格变动的比率所引起的需求量变动

29、的比率，即需求量变动对价格变动的反应程度。,第二节 需求弹性,2需求价格弹性,例如：一种手表，100元/只，需求量为10万只；120元/只，需求量为80万只。求Ed。,第二节 需求弹性,2需求价格弹性,注意： P是自变量，Q是因变量； 是 ，而非 。这样就可以在不 同商品之间比较弹性大小； 自变量和因变量的方向决定弹性的正负； 一条需求曲线上，弹性不一定相同。,第二节 需求弹性,（二）计算,1点弹性和弧弹性,点弹性：是需求曲线上某一点的弹性，也就是价格变动无限小时，所引起的需求量变动的反应程度。,弧弹性：是需求曲线两点之间的弧的弹性。,第二节 需求弹性,2点弹性的计算,因为,则点弹性,第二节

30、需求弹性,2点弹性的计算,注意： 由具体函数确定； 因为，Q=f(P)，因此，P、Q只知其一，就可以求出点弹性。,第二节 需求弹性,2点弹性的计算,例：需求函数为Q=20-2P，求点（16，2）和（8，6）的弹性。,解,令P=2，Q=16，则（16，2）点弹性为,令P=6，Q=8，则（8，6）点弹性为,第二节 需求弹性,3弧弹性的计算,例：Q=30-5P,第二节 需求弹性,（三）需求价格弹性的分类,1需求完全无弹性，Ed=0； 2.需求无限弹性，Ed； 3.单位需求弹性，Ed=1； 4.需求缺乏弹性，01。,第二节 需求弹性,（四）影响需求价格弹性的因素,消费者对某商品的需求程度。需求越大，弹

31、性越小。 商品的可替代程度。替代性越强，弹性越大。 商品用途的广泛性。用途越广泛，弹性越大。 商品使用时间的长短。时间越长，弹性越大。 商品在支出中的比重。比重越大，弹性也越大。,第二节 需求弹性,二、需求收入弹性和需求交叉弹性,（一）需求收入弹性,定义：收入变动的比率，所引起的需求量变动的比率，即需求量变动对收入变动的反应程度。,第二节 需求弹性,（一）需求收入弹性,1.Em=0，收入无弹性； 2Em1，收入富有弹性； 5Em0，收入负弹性（低档商品）,第二节 需求弹性,（二）需求交叉弹性,相关的两种商品中，一种商品的价格变动比率，引起的另一种商品需求量的变动比率，即一种商品的需求量变动对另

32、一种商品价格变动的反应程度。,第二节 需求弹性,（二）需求交叉弹性,注意 需求交叉弹性为负值互补品，绝对值大互补性强； 需求交叉弹性为正值替代品，绝对值大替代性强； 需求交叉弹性为零无关品。,第二节 需求弹性,三、弹性理论的运用,运用需求价格弹性，可以分析价格变动对企业总收益的影响。,第二节 需求弹性,三、弹性理论的运用,当Ed=?时，价格上升使企业总收益增加、不变、减少？ 解：R=PQ，令价格变动到P+P（P0），需求量变动到Q+Q（Q0）， 则新收益为R=(P+P)( Q+Q)； R=R-R=QP+PQ+PQ= QP+PQ,令R0,即QP+PQ 0,PQ -QP,Ed1,第二节 需求弹性,

33、三、弹性理论的运用,第四章 需求估计的回归技术,第一节 运用市场研究方法估计需求,第二节 需求函数统计估计的回归方法,使用计量经济方法估计一个需求函数包括以下5个步骤： 识别变量； 收集数据； 确定需求模型，并对其做出解释； 估计模型参数； 以模型为基础提出预测（估计值）。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,一、识别变量,建立一个统计需求模型的第一项任务就是识别出可能影响需求量的自变量。,基本方法是：先尽可能多地掌握可能影响需求的因素，再确定哪些自变量可以用于最初的需求方程中。,注意的问题：避免遗漏重要变量；建立一个包含较少变量的模型（因为数据收集的困难大和成本高），常见的经验需求方程中自变

34、量一般不超过6-7个。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,二、收集数据,数据来源：企业历史记录、各种政府机关、行业协会、商业银行等。,数据的类型：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组成。横断面数据由影响需求的每个变量在同一时点上许多市场的观察数据组成。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,三、确定模型,（一）线性方程,线性方程的特点： 不改变其形式就能对其进行估计。 每个系数的含义：在其它自变量的值不发生变化时，相应自变量的边际变化使需求量变化的绝对数量。而且，这一绝对数量的变化是既定的常数，不受其他自变量数值大小影响。例如：,可以求出需求点弹性：,自变量边际变化引发

35、需求量变化的相对比率（即弹性）是变化的。,这说明，,第二节 需求函数统计估计的回归方法,（一）幂函数,幂函数方程的特点：,需改变其形式才能对其进行估计。方法是对等式两边取对数：,第二节 需求函数统计估计的回归方法,幂函数方程的特点：,可以求出相应自变量的边际变化使需求量变化的绝对数量。但是，这一绝对数量的变化不是既定的常数，而是受其他自变量数值大小影响。例如：,每个系数是相关变量的弹性。例如：,这说明，自变量边际变化引发需求量变化的相对比率（即弹性）是不变的。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,幂函数方程的特点：,第二节 需求函数统计估计的回归方法,四、估计模型参数,（一）假设条件,1因变量

36、Y的值是一个随机变量，它取决于自变量X的固定值（即非随机值）。,2在与相对于每一个可能值的的预期值之间，存在着一种理论上的直线关系。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,（一）假设条件,3与X的每个值相联系的是随机变量Y的可能值的一个概率分布p(y|x)。当确定X等于某些值xi时，观察到的Y值将根据p(y|xi)概率分布画出来，不一定位于理论回归直线上。平均数Ep(y|xi)位于理论回归直线上。若i被定义为观察值yi偏离理论值yi的偏差，则 。一般地，线性回归关系变成 。式中的为零值平均数，称为随即扰动项（或误差项）。,4假定误差项i为一个独立的随机变量，即E(iJ)=0,ij。期望值等于零，

37、即E(i)=0。有一个固定方差2，即对所有的i,E(i2)=2。i服从正态概率分布。为了完成显著性统计检验（即t-检验和F-检验）。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,（二）估计总体回归系数,最小二乘法least-squares regression estimation，即让拟合的直线从各数据点中通过，使每一点到该直线垂直距离的平方和最小。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,令ei为Y的实际观测值与预测值之间的离差（即这些点与支线之间的垂直距离），则 称为残值residual或预测误差prediction error。最小二乘法就是令残值的平方和,最小 。,第二节 需求函数统计估计的回归

38、方法,（二）估计总体回归系数,计算最小二乘估计值a和b的公式为：,总销售量函数的估计方程为：,第二节 需求函数统计估计的回归方法,（二）检验回归估计,1检验总的解释能力,（1）变差和总变差 总变差是指任意一个Yi和Y的均值之间的离差，即( Yi- )，称为Y的总变差。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,1检验总的解释能力,（2）已解释变差和未解释变差,第二节 需求函数统计估计的回归方法,1检验总的解释能力,（3）可决系数,可决系数coefficient determination R2度量在因变量的总变差中，已由回归方程解释的部分所占的比重。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,2评价单个自

39、变量的解释能力,（1）t-检验,运用t-检验t-test可以确定因变量和每个自变量之间是否存在显著的关系。,从其中一个回归方程得出的b的标准差是对b的变动性的估计，,第二节 需求函数统计估计的回归方法,2评价单个自变量的解释能力,（1）t-检验,由于b具有变动性，需要确定一个区间或范围来估计参数b的真正的值。可以用以下公式估算b的95%的置信区间：,btn-k-1Sb,如果自变量和因变量之间没有关系，参数b将为零。因此，应检查在95%的置信区间内是否包括零值。若不是，则b所度量的X和Y之间的关系在统计上显著significant；如果包括零，则b不显著nonsignificant。,第二节 需

40、求函数统计估计的回归方法,2评价单个自变量的解释能力,（1）t-统计量,如果t值的绝对值等于或大于表中自由度为n-k-1的t值，则b在统计上显著。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,五、以模型为基础提出预测（估计值）,（一）点估计,在回归方程确定的情况下，如果已知自变量的值，就能用回归方程预测或估计因变量的值。,即，当促销支出为180时，销售量为198.875。,第二节 需求函数统计估计的回归方法,（二）置信区间估计,由于回归方程的估计会有误差，预测值不能100%准确。估计值的标准差Se就是对预测值的可能误差的度量。计算公式为：,已知因变量的预测值Y,95%的置信区间估计为：,第二节 需求函

41、数统计估计的回归方法,（二）置信区间估计,因此，促销支出为180时，销售量的95%的置信区间估计为：198.8752.57122.8=140.26257.49 即，促销支出为180时，销售量有95%的可能在140.26257.49范围内。,22.8,第三节 应注意的问题,一、多元回归,对具有一个以上自变量的方程的参数进行估计称为多元回归multiple regression。,在多元回归中，假定其他变量的影响不变，每一个估计出来的系数是对一个变量对因变量的影响的度量。,第三节 应注意的问题,二、对结果的估计和解释,第三节 应注意的问题,二、对结果的估计和解释,常数项的估计系数表示其它变量为零时

42、的需求量。它代表定价的最高限。 其他系数估计有关的自变量边际变化引起的需求量变化。同时应注意根据经济理论来解释所估计的变量之间的关系。 标准差表示估计值的准确度。 可决系数R2为0.6837，说明在需求量的总变差中有68%可以被价格、收入和其他物品价格解释，方程总体解释能力较强,第三节 应注意的问题,三、回归分析中的问题,（一）变量遗漏,经济理论能用来确定哪些变量应当包括在回归方程中。但如果有的变量被遗漏了，回归分析的结果就可能产生误导。当回归结果与经济理论不一致时，重要变量的遗漏可能是个原因，这就需要在回归方程中增加新的变量。,第三节 应注意的问题,（二）识别问题,从市场观察到的均衡价格和均

43、衡交易量如下表：,第三节 应注意的问题,（二）识别问题,如果没有更多的信息，是不可能知道出现的是这两种情况中的哪一种情况，因而无法识别各条分开的需求曲线。 这就是识别问题identification problem。,第三节 应注意的问题,（三）多重共线性,当回归方程中变量太多时，有时两个或两个以上的自变量之间高度相关，这种问题成为多重共线性(multicollinearity)。,第三节 应注意的问题,（三）多重共线性,例如：一名学生随机选出40名文学课的学生作样本，并假设课程的得分数应当和花费在该课程上的小时数和每人对教材的阅读数呈正相关。对这些数据进行了回归分析，估计出的方程为：,G=5

44、0.00+0.40H+0.02P R2=0.80 (2.80)(0.80)(1.35),多重共线性会使回归分析出现问题。如果两个变量高度相关，就很难把每个变量对因变量的影响区分开。,第三节 应注意的问题,（三）多重共线性,当出现多重共线性问题，系数的标准差就会较大，从而t-统计量就会较小。因此系数在统计上的显著性就会减小。如果两个变量几乎完全相关，大多数回归程序会显示无法进行回归。,解决多重共线性的一个办法是，从方程中取消一个高相关的变量。例如，在上例中假定学习时间从模型取消，新方程如下：,G=60.00+0.03P R2=0.75 (2.70) (3.00),修正后，方程仍有一个较高的R2值

45、，P的系数为正，并在统计上显著。,第五章 商业预测与经济预测,第一节 数据来源和预测技术的选择,必须进行销售估计才能规划未来适当的生产水平； 财务经理需要估计厂商未来的现金流量，这就需要对未来可能的销售、生产、收入、支付以及资本支出水平做出预测； 在规划资本投资时，需要预测未来的经济活动，才能估算出资本投资的收益； 对货币和信用条件进行预测，以便使企业的现金需求能以最低的成本满足。,第一节 数据来源和预测技术的选择,缺点： 费用较高； 专家可能拒绝参考别人意见，使后几轮预测没有变化。,一、数据来源,（一）专家意见,德尔菲法Delphi technique： 第一步：组成企业外部的专家小组，各自

46、独立工作，分别做出预测。 第二步：每个专家被要求参考别人的数据修正自己的预测。 第三步：重复第二步，一直持续到大家取得一致意见，或大家都不准备再修改意见。,优点： 有助于每个专家对每个人的预测做出评价。,第一节 数据来源和预测技术的选择,一、数据来源,（二）调查,对管理者的计划进行调查可能是预测的一个重要数据来源，,也可以对消费者计划进行调查以获得预测数据。,如果没有现成数据，企业可以自己进行调查。,需要较高的调查技巧：措辞准确、不含糊；样本具有代表性；较高的答卷率；被调查人的反映真实等。,调查法的缺陷不准确：被调查人缺乏信息进行决策；未能认真考虑；不反映真实想法等。因此，调查数据一般作为决策

47、的补充数据来源。,第一节 数据来源和预测技术的选择,一、数据来源,（三）市场实验,市场实验法应注意的问题： 实验市场的地区不宜太大，以节约费用和便于指导、分析； 实验市场中的消费者应和企业目标市场消费者特征类似； 应当有可能只向被实验人群做广告。 优点：较真实反映消费者实际行动。 缺点： 具有风险。有可能会失去消费者。 企业无法控制影响需求的所有因素； 由于实验时间较短，消费者对企业的行动做出的反应不充分。,第一节 数据来源和预测技术的选择,二、预测技术的选择,（一）预测的层级,国民经济 产业销售预测。 单个企业的销售预测。,企业内部的预测层级,第一节 数据来源和预测技术的选择,二、预测技术的

48、选择,（二）选择预测技术的准则,与使用某种技术而产生的潜在收益相比，建立预测模型的成本； 将要预测的各种关系的复杂程度； 预测的时间（长期或短期）； 模型要求的精确性； 制定决策所必要的前导时间取决于预测模型所估计的变量。,第一节 数据来源和预测技术的选择,二、预测技术的选择,（三）评估预测模型的精确性,评估预测模型精确度的一个指标是平均预测误差或均方根误差：,第一节 数据来源和预测技术的选择,二、预测技术的选择,（四）可供选择的预测技术,时间序列分析法 气压表式预测法 投入-产出分析法,第二节 商业预测与经济预测方法,一、时间序列分析法,用于预测某个特定变量值而收集的数据可以分为两大类时间序

49、列数据和横断面数据。 时间序列数据：按不同时点顺序排列的一种经济变量的一系列数值。 横断面数据：在相同时间观察到的一种经济变量的一系列数值,时间序列预测模型仅仅以被预测变量的历史观察值为基础，这类模型并不力求说明产生观察结果的主要因果关系。,第二节 商业预测与经济预测方法,一、时间序列分析法,趋势trend：一定时期内一个经济数据序列中的长期增加或减少。,周期性cyclical pattern变化：在时间通常超过一年的经济序列中，存在着的重大的扩张和收缩。,季节性seasonality变化：这个因素在一年内造成了变动，它们在不同年份中或多或少是一致的。,随机波动random fluctuati

50、on：一个经济序列受到基本上无法预见的随机因素的影响。,第二节 商业预测与经济预测方法,（一）基本模型,1最简单模型,该模型认为下一期变量的预测值将与该变量当期的数值一样。,第二节 商业预测与经济预测方法,1最简单模型,第二节 商业预测与经济预测方法,1最简单模型,适用条件 使用容易，理解简单。当历史数据表明被预测数据中短期内没有很大变化时，可以运用此模型对短期情况进行预测。因此，此模型的使用条件是，变化缓慢出现，或对未来相对较短的时期进行预测。,缺点 数据的可得性，需要迅速收集本期的实际数据。未考虑环境中已知变化的作用。,第二节 商业预测与经济预测方法,2模型的调整,运用此模型，1993年4

51、月份的预测值为 2738+（2738-2693）=2783。,第二节 商业预测与经济预测方法,（二）趋势推测法,这种方法是建立在这样的假设基础上，即在一个时间序列数据中存在着一种可识别的变化趋势。趋势预测也可用来作为确定周期性和季节性变化的出发点。,第二节 商业预测与经济预测方法,1曲线拟合的统计法,这种方法主要是运用最小二乘法来估计方程的参数。,一个经济序列中的长期变化会遵从几种不同类型的趋势。以下要讨论的是三种常见的情况：线性趋势、固定不变的增长率、下降的增长率。,第二节 商业预测与经济预测方法,（1）线性趋势每期的变化数量为常数,对将来任何一个时期销售额的预测，可根据此式进行。例如，19

52、99年第三季度（第15时期）的销售额预测值为：281.394+12.81115=473.56,第二节 商业预测与经济预测方法,（2）幂函数固定不变的增长率（每期变化的比率为常数）,第二节 商业预测与经济预测方法,（2）幂函数固定不变的增长率（每期变化的比率为常数）,需要将其转换才能使用最小二乘法，,令,=lnY0, =ln(1+g),则得出新方程：,这时可以运用最小二乘法估计参数，但应注意数据的转换。首先将观察（实际）数据转换为对数形式，估计出参数；然后，再将该参数进行转换，求出幂函数的参数。,用最小二乘法估计转换后的方程为：,再求5.662和0.0353的反对数，得到最终函数方程为：,第二节

53、 商业预测与经济预测方法,2时间序列数据中的季节性变动,这里介绍进行季节性调整的趋势比率法ratio-trend。这种方法的步骤如下： 根据预测方程计算出各年某一季度的预测值，并根据相应的观察（实际）值，求出各实际值与预测值之间的比率。 求出以上各比率的平均比率。该平均比率就是在预测中队季节性误差的测定。 运用该平均比率对根据预测方程求出的该季度预测值进行调整。,案例：接上例，对第4季度销售额的预测值进行调整。,某公司销售额的预测方程为,第一步：根据预测方程求出第4季度预测值，并求出各实际值和预测值的比率。,第二步：求出平均比率，为1.020。,第三步：运用平均比率进行季节调整。如1998年第

54、4季度预测值为435.13，乘以平均比率1.020，调整后的预测值为443.8，更接近实际值445。,第二节 商业预测与经济预测方法,（三）移动平均数,移动平均数是一种简单的平滑技术。它是指对一系列观察值加以平均得到一个预测值，即选取一定数目观察值，计算其平均值，并将这个平均值作为下一期预测值。其目的在于为尽量减少随机因素在预测中的影响。,注意： N越大，平滑效果越明显。 选择合适的N应当选择使观察值和预测值之间的离差的平方和或RMSE最小的N。,第二节 商业预测与经济预测方法,（四）指数平滑法,指数平滑法exponential smoothing是一种时间序列预测技术，它赋予近期的观察数据以

55、更大的权数。,第二节 商业预测与经济预测方法,1指数平滑法的运用,根据指数平滑法，第n+1期的预测值等于第n期的观察值同预测值的加权平均，,第二节 商业预测与经济预测方法,这表明，一个指数加权移动平均数的一般公式，就是对所有的过去观察值的一种加权平均，权数是由几何级数定义的：(1-w)0w, (1-w)1w, (1-w)2w, (1-w)3w, (1-w)4w, (1-w)5w,如果w接近1.0，近期的观察数据就有较大的权数；,注意，该公式无法预测 ，因为没有Y0或 。这个问题通常可以通过假定第1期的预测值等于该期的观察值来解决，即 =Y1。在公式中，这就意味着= Y1。,第二节 商业预测与经

56、济预测方法,2平滑常数的选择,观察值和预测值之间的离差的平方和最小，即w 的选择应当使 或RMSE最小。,例如，根据上表的数据，w的不同取值的情况为：,第二节 商业预测与经济预测方法,3对指数平滑法的评价,优点 允许近期数据有较大权数； 增加新的观察数据，使预测适应新情况时较为简便，无需像趋势推测法那样重新估计方程。,缺点 如果数据呈现明显趋势，用其预测就不太准确。如果时间趋势为正值，根据指数平滑法预测就会太低；如果时间趋势为负值，根据指数平滑法预测就会太高。因此，当数据中没有明显的时间趋势时，使用指数平滑法才较合适。,第二节 商业预测与经济预测方法,二、气压表式预测法,找出与第1个数据序列相

57、关的第2个数据序列。这样，通过观察第2个序列的变化就能预测第1个序列。这时，称第2个序列是第1个序列的指示值indicator。,第二节 商业预测与经济预测方法,（一）领先、同步和滞后指标,如果一个序列的变化总是发生在另一个序列的变化之前，前者就为超前指示值leading indicator。,如果一个序列的变化总是与另一个序列的变化同时进行，前者就是同步指示值coincident indicator。,如果一个序列的变化总是发生在另一个序列的变化之后，前者就为滞后指示值。,就好像气象学家利用气压表上的气压变化来预测天气那样，超前指示值能用来预测一般经济条件的变化，因此，这种方法称为气压表式预测法barometric forecasting。,第二节 商业预测与经济预测方法,（一）领先、同步和滞后指标,超前指示值的有用性取决于以下因素：,指示值必须准确。它的波动必须与要预测的序列的波动紧