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?第十章定量預(yù)測方法的應(yīng)用 在市場預(yù)測中,常用的定量預(yù)測方法有以下幾種。 一、時間數(shù)列預(yù)測法 時間數(shù)列又叫動態(tài)數(shù)列。時間數(shù)列預(yù)測法是一種利用過去的資料預(yù)測未來的方法。過去與未來是有必然聯(lián)系的,這種聯(lián)系正是時間數(shù)列預(yù)測法的客觀基礎(chǔ)。 時間數(shù)列的一個重要特點表現(xiàn)在它的不規(guī)則性。例如,某種商品的銷售量或某種產(chǎn)品產(chǎn)量按月排列起來的數(shù)列都會呈現(xiàn)出明顯的不規(guī)則性。這種情況一般是由一系列偶然因素引起的。對于某種商品的月銷售量來說,不僅與居民的收入和生活水平有關(guān),還與消費(fèi)者的愛好、習(xí)慣以及其它偶然因素有關(guān)。時間數(shù)列預(yù)測法就是把已知的時間數(shù)列作為一個隨機(jī)變量序列的樣本,并認(rèn)為要預(yù)測的變量中存在著某種基本樣式,而每一變量的歷史觀察值既體現(xiàn)著這種基本樣式,又體現(xiàn)著隨機(jī)波動。而這些預(yù)測方法的目標(biāo)就是通過“修勻”歷史數(shù)據(jù)來分清基本 樣式和隨機(jī)波動。這等于 在時間數(shù)列中消除 了極值,并根 據(jù)某一被 修勻的值作 預(yù)測。所以,時間數(shù)列 預(yù)測法 一般分兩步:第一步,根據(jù) 時間數(shù)列 計算某種修勻值;第二步,用該修 勻值 作為確定未來預(yù)測值的基礎(chǔ)。 常用的時間數(shù)列預(yù)測法有移動平均法和指數(shù)平滑法。 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 律的基礎(chǔ)上,對其未來進(jìn)行預(yù)測的一種科學(xué)方法。 在時間數(shù)列中,各期水平是由錯綜復(fù)雜的許多因素決定的。在所有這些因素中,有些是基本因素,有些是偶然因素。事物發(fā)展變化的總趨勢及其規(guī)律性是基本因素作用的結(jié)果。因此,在變化不定的時間數(shù)列中隱存著一定的規(guī)律性。趨勢預(yù)測法就是根據(jù)時間數(shù)列所呈現(xiàn)出的所預(yù)測事物的發(fā)展趨勢和變化規(guī)律來確定該時間數(shù)列的基本樣式的類型,再用一條合適的數(shù)學(xué)曲線加以具體地描述,并據(jù)以對未來作出預(yù)測。所以,趨勢預(yù)測可具體地歸結(jié)為這樣兩個問題:第一,如何確定所要預(yù)測事物發(fā)展趨勢或變化規(guī)律基本樣式的類型;第二,怎樣根據(jù)已有資料配合一條合適的數(shù)學(xué)曲線對該樣式進(jìn)行描述。 如果所要預(yù)測的事物大體上是按每期相同的數(shù)量增加或減少,則這種發(fā)展基本趨勢是直線型的。這時,可以配合相應(yīng)的直線和直線方程=a+bt來預(yù)測其未來。這種預(yù)測模型是直線型趨勢模型。式中人為預(yù)測值,t表示時 間數(shù)列中各項指標(biāo)的時間序號,a和b是直線的待定參數(shù),a和b數(shù)值的大小決定著直線所描述的現(xiàn)象變化的具體趨勢。所以,用直線y=a+bt進(jìn)行趨勢預(yù)測的關(guān)鍵問題在于正確確定a和b的值。 a和b一般用最小平方法來確定。最小平方法的數(shù)學(xué)根據(jù)是各期實際數(shù)y與同期預(yù)測數(shù)少離差的平方和是一個最小值,即∑(y-)2=最小值。 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 果型模型或統(tǒng)計模型,并據(jù)以預(yù)測的一種預(yù)測方法。 在許多實際問題中。我們可以把市場需求量或商品銷售量等基本問題的數(shù)量表現(xiàn)及影響其數(shù)量變化的若干主要因索的數(shù)量表現(xiàn),都看作果隨機(jī)變量。例如。可以把某種商品在不同時間、不同地點的銷售量看作隨機(jī)變量y,把影響其數(shù)量變化的價格看作隨機(jī)戀量X,把居民消費(fèi)水平看作是影響銷售量的隨機(jī)變量X2,等等。回歸分析預(yù)測法就是假定上述有聯(lián)系的若干隨機(jī)變量之間存在線性回歸關(guān)系,從而用回歸分析法來建立線性回歸方程,并據(jù)以對未來進(jìn)行預(yù)測。所以,回歸分析預(yù)測法的一般步驟是: 第一,分析資料,確定隨機(jī)變量之間是否存在因果關(guān)系或相關(guān)關(guān)系。這種分析一般屬于定性分析。 第二,分析存在因果關(guān)系或相關(guān)關(guān)系的隨機(jī)變量之間關(guān)系的密切程度,以判斷將要確定的因果模型或統(tǒng)計模型是否能用于預(yù)測。這就需要根據(jù)已有的足夠多的統(tǒng)計資料計算相關(guān)系數(shù)。 第三,根據(jù)相關(guān)系數(shù)所表明的關(guān)系密切程度,建立線性回歸方程作為預(yù)測模型。 第四,在確定好自變量的基礎(chǔ)上根據(jù)預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測。 第五,對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析,評價。下面僅介紹一元線性回歸分析預(yù)測法。 一元線性回歸方程的一般式y(tǒng)=a+bx。具體方程的確定與直線趨勢方程確定方法相同。但應(yīng)注意到二者的實際意義是不同的。一元線性回歸方程y=a+bx表明了兩個隨機(jī)變量間的相關(guān)聯(lián)系或因果關(guān)系;而直線趨勢方程y=a+bt則描述 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
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