市场预测与战略分析

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1、第1章市场分析与市场战略11.1市场调查方法一、市场调查的类型市场普查重点调查典型调查抽样调查2二、市场调查的方法文案调查实地调查问卷调查实验调查31.2市场预测方法因果分析法非线性回归一元线性回归简单移动平均法加权移动平均法一次指数平滑法多次指数平滑法多元线性回归指数平滑法弹性系数法趋势外推法消费系数法回归分析法移动平均法季节波动模型定量预测定性预测延伸预测法类推预测法其他方法略专家会议法德尔菲法市场预测方法41.2.1一元线性回归分析（P34）一、基本公式：1．建立回归模型2．由最小二乘法求得回归系数bxay+=5二、一元线性回归

2、预测步骤（一）输入历史数据；（二）计算回归参数a、b，建立回归模型；（三）进行回归检验检验方法有方差分析、相关检验、t检验等。对于一元线性回归，这些检验效果是相同的，选择其中一项检验即可。61．方差分析（1）推导得出：其中：＝TSS，称为偏差平方和，反映了n个y值的分散程度；＝RSS，称为回归平方和，反映了x对y线性影响的大小；＝ESS，称为残差平方和，它反映了除x对y的线性影响之外的一切使y变化的因素，其中包括x对y的非线性影响及观察误差7（2）定义可决系数显然，可决系数≤1。越靠近1，说明x对y的线性影响越强，拟合模型的误差也较小

3、。82．相关系数检验相关系数是描述两个变量之间的线性相关关系的密切程度的数量指标，用R表示在自由度（n－2）和显著性水平（一般取0.05）下，查相关系数检验表：若R大于临界值，则变量x和y之间的线性关系成立；否则，两个变量不存在线性关系。93．t检验即回归系数的显著性检验，以判定预测模型变量x和y之间线性假设是否合理。回归常数a是否为0的意义不大，通常只检验参数b。其中：Sb是参数b的标准差，n为样本个数（教材P37：Sb的公式有误，应该是：）10利用上式求得值后，通过t分布表查出对应显著水平α，自由度为n-2的值。若，参数的t检验通

4、过，说明变量x和y之间的线性假设合理若，参数的t检验未通过，说明变量x和y之间的线性假设不合理11（四）进行点预测和区间预测点预测点预测是在给定了自变量的未来值后，利用回归模型求出因变量的回归估计值，也称为点估计。12区间预测以一定的概率1-预测的y在附近变动的范围，称为区间预测。在小样本统计下（样本数据组n小于30时），置信水平为100（1－）％的预测区间为：其中：教材P37：S0的公式有误13（五）预测结果分析如果预测得出的结果与实际情况存在明显不符，就要进行原因分析，重新查看数据处理或具体计算上是否存在问题，否则就应选择其他的方

5、法14【例1-1】05年某地区镀锌钢板消费量15.32万吨，主要应用于家电业、轻工业和汽车工业等行业，96～05年当地镀锌钢板消费量及同期第二产业产值如后表。按照该地区“十一五”规划，“十一五”期间地方第二产业增长速度预计为12％。请用一元线性回归方法预测2010年当地镀锌钢板需求量。（教材P37例2-1）15年份镀锌钢板消费量（万吨）第二产业产值（千亿元）19963.451.00319973.501.11919984.201.26019995.401.45020007.101.52720017.501.68120028.501.88

6、6200311.001.931200413.452.028200515.322.27416【解答】（1）建立回归模型经过分析，发现该地区镀锌钢板消费量与第二产业产值之间存在线性关系，将镀锌钢板设为因变量y，以第二产业产值为自变量x，建立一元回归模型y＝a＋bx（2）计算参数采用最小二乘法，计算出相关参数：17n＝10各年第二产值x的平均值各年镀锌钢板消费量的平均值将系数代入方程得18（3）相关检验在＝0.05时，自由度n－2＝10－2＝8，查相关检验表，得＝0.632因R＝0.961>，故在＝0.05的显著性检验水平上，检验通过，说明

7、第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系合理。19（4）t检验在＝0.05时，自由度＝10－2＝8，查t检验表，得＝t（0.025，8）＝2.306。因＝9.85>t（0.025，6），故在＝0.05的显著性检验水平上，t检验通过，说明说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系明显20（5）需求预测2010年第二产业产值：2010年当地镀锌钢板需求点预测为：2010年当地镀锌钢板需求的区间预测为：21在＝0.05的显著性检验水平上，2010年当地镀锌钢板需求的置信区间为：即有95％的可能性在（24.75，37.00）的区间内221.2.2消

8、费系数法（P44）一、概念消费系数指某种产品在各个行业（或部门、地区、人口、群体等）的单位消费量，表示为：消费系数=某部门产品消费量/该部门产量消费系数法就是在分析得出消费系数的基础上，将各部门的规划产量乘以对应的消费系