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2012年咨詢工程師《方法與實(shí)務(wù)》精講(5)

更新時(shí)間:2012-03-13 16:49:13 來源:|0 瀏覽0收藏0

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  第三章 市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法$lesson$

  第一節(jié) 市場(chǎng)預(yù)測(cè)的主要方法

  一、目的:市場(chǎng)預(yù)測(cè)是在市場(chǎng)調(diào)查取得―定資料的基礎(chǔ)上, 對(duì)市場(chǎng)未來的發(fā)展?fàn)顟B(tài)、行為、趨勢(shì)進(jìn)行分析并做出推測(cè)與判斷,其中最為關(guān)鍵的是產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)。

  二、分類

  定性預(yù)測(cè):類推預(yù)測(cè)法、老師會(huì)議法、Delphi法,核心是老師依據(jù)個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)、智慧和能力判斷

  定量預(yù)測(cè):因果預(yù)測(cè)、延伸性預(yù)測(cè)、其他(經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析、投入產(chǎn)出分析、系統(tǒng)動(dòng)力模型、馬爾科夫鏈)

  第二節(jié) 因果分析法

  因果預(yù)測(cè):通過尋找變量間因果關(guān)系,分析自變量對(duì)因變量的影響程度。適用于存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。

  1、回歸分析法:數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,建立自變量與相關(guān)隨機(jī)變量的回歸分析模型,預(yù)測(cè)隨機(jī)變量的未來值。按分析中自變量個(gè)數(shù)分一元回歸、多元回歸;按自變量與因變量關(guān)系分線性回歸、非線性回歸。

  2、彈性系數(shù)法:通過計(jì)算2變量相對(duì)變化彈性關(guān)系預(yù)測(cè),衡量某變量的改變所引起的另1變量的相對(duì)變化。

  3、消費(fèi)系數(shù)法:對(duì)某產(chǎn)品的消費(fèi)者分析,認(rèn)識(shí)和掌握消費(fèi)者與產(chǎn)品的數(shù)量關(guān)系。

  一、一元線性回歸

  ――條件:預(yù)測(cè)對(duì)象與主要影響因素間存在線性關(guān)系

  三、非線性回歸 ―― 前提:如非線性關(guān)系可通過取對(duì)數(shù)變成線性關(guān)系

  1、y = e a + bx 對(duì)數(shù)模型 ln y = a + bx

  2、y = ab x 對(duì)數(shù)模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法對(duì)模型估計(jì),計(jì)算A、B;求出置信區(qū)間;修正

  四、彈性系數(shù)分析

  優(yōu)點(diǎn):計(jì)算方便、成本低、需要數(shù)據(jù)少、靈活廣泛;缺點(diǎn):局部性、片面性、粗糙

  (一)收入彈性 = 購(gòu)買量變化率/收入變化率 =(ΔQ/Q)/(ΔI / I) ―― 商品價(jià)格保持不變

  (二)價(jià)格彈性 = 購(gòu)買量變化例/價(jià)格變化例 =(ΔQ/Q)/(ΔP/ P) ―― 收入水平保持不變

  (三)能源需求彈性:反映包括社會(huì)總產(chǎn)值、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、國(guó)民收入、主要產(chǎn)品產(chǎn)量

  能源的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值彈性 = 能源消費(fèi)量變化比例 / 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值變化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)

  五、消費(fèi)系數(shù)法

  步驟:①分析產(chǎn)品所有消費(fèi)部門或行業(yè)現(xiàn)存和潛在市場(chǎng);②分析產(chǎn)品在各部門或行業(yè)消費(fèi)量與各行業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量,確定消費(fèi)系數(shù);③確定各行業(yè)規(guī)劃產(chǎn)量,預(yù)測(cè)消費(fèi)需求量;④匯總。

  第三節(jié) 延伸預(yù)測(cè)法

  延伸性預(yù)測(cè):根據(jù)市場(chǎng)各種變量的歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,對(duì)未來預(yù)測(cè)。

  適用于有時(shí)間序列關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

  條件:①預(yù)測(cè)變量的過去、現(xiàn)在和將來的客觀條件基本保持不變;②預(yù)測(cè)變量的發(fā)展過程漸變。

  一、簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法: Ft+1 = 1/n Σx i 屬于平滑技術(shù),變化趨勢(shì)較原始數(shù)據(jù)變化幅度小

  適用于短期預(yù)測(cè),以月或周為單位的近期預(yù)測(cè);對(duì)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理

  n值越小,表明對(duì)近期觀測(cè)值預(yù)測(cè)的作用越重視,預(yù)測(cè)值對(duì)數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度也越快,但預(yù)測(cè)的修勻程度較低,估計(jì)值的精度也可能降低。反之n值越大,預(yù)測(cè)值的修勻程度越高,但對(duì)數(shù)據(jù)變化的反映程度較慢。因此,n值的選擇無法二者兼顧,應(yīng)視具體情況而定。一般3―200,視序列長(zhǎng)度和預(yù)測(cè)目標(biāo)情況而定。

  二、指數(shù)平滑法:指數(shù)加權(quán)平均法,實(shí)際是加權(quán)的移動(dòng)平均法,它是選取各時(shí)期權(quán)重?cái)?shù)值為遞減指數(shù)的均值方法。通過某種平均方式,消除歷史統(tǒng)計(jì)序列中的隨機(jī)波動(dòng),找出其中主要的發(fā)展趨勢(shì)。

  一次指數(shù)平滑 Ft =αx i +(1-α)Ft-1 ――適用于市場(chǎng)觀測(cè)呈水平波動(dòng),無明顯升降趨勢(shì)的預(yù)測(cè)

  這種方法與簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法相似,兩者之間的區(qū)別在于:簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法對(duì)先前預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差進(jìn)行了修正,因此這種方法和簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法一樣,都能夠提供簡(jiǎn)單適時(shí)的預(yù)測(cè)。

  以本期指數(shù)平滑值作為下期的觀測(cè)值。α是前一觀測(cè)值和當(dāng)前觀測(cè)值之間的權(quán)重。大的α導(dǎo)致較小的平滑效果,較小則產(chǎn)生客觀的平滑效果,α接近0,新預(yù)測(cè)值只包含較小的誤差修正因素。

  觀測(cè)值穩(wěn)定水平發(fā)展,α取0.1―0.3;波動(dòng)較大,取0.3―0.5;波動(dòng)很大,取0.5―0.8

  初始值F0實(shí)質(zhì)是序列起始點(diǎn)前歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值。當(dāng)時(shí)間序列數(shù)>20,F(xiàn)0=X1;<20,取前3―5平均值。

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