导图社区 管理经济第三章需求估计和需求预测
管理经济第三章需求估计和需求预测：收集一组不同时间的价格与销售数量数据；根据数据寻找一条与之拟合的曲线作为需求曲线。
简版；临时抱佛脚用。包含新时代加强和改进思想政治工作、加快构建高校思想政治工作体系、加强和改进高校思政工作、加强和改进新形势下高校宣传思想工作等。
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《管理经济学》第三章 需求估计和需求预测
一、 需求估计
1. 市场调查法
定义
调查：消费者
估计：某种产品的需求量和各变量之间的关系
了解
顾客在
不同的价格
不同的收入
不同的相关产品价格
条件下
愿意购买某种产品的数量
类型
访问调查法
形式
面谈
电话
电邮
书信
对象
选择：根据调查的项目要求
确定：抽样方法
目的
了解：最有可能购买某种产品的人口特征
年龄
受教育程度
收入水平
了解：不同的价格策略，将会如何影响其购买决策
要点
提问：不要含糊不清
对象：有代表性
局限
对策
与其他方法结合使用
关于需求量的信息不太准确
调查数据不一定能反映消费者的实际行为
因为
1. 有些问题无法回答
2. 有些人从个人利益角度回答
3. 有些人为了迎合调查者回答
市场实验法
优点
克服：访问调查法的缺点
反映：消费者的真实行为
适用
情况
1. 新产品进入市场前
2. 新经营政策执行前
测试：顾客对某一新产品的接受程度
确定：现有产品制定不同价格的需求曲线和需求弹性
1. 有风险（价格上涨，顾客流失）
2. 实验结果可能会受到企业不能控制的因素变化影响
3. 时间短，顾客并不完全知道价格的变动，其反应不能充分说明变动对需求的影响
2. 统计法
主要方法
回归分析法
实质
从观察数据中
找出自变量和因变量的相互关系
步骤
1. 确定自变量
需求影响因素有多种
找出主要因素
1. 商品价格
2. 消费者收入
3. 相关产品的价格
2. 取得观察数据
时间序列数据
同一对象，不同时间
剖面数据
多个对象，同一时间
来源
历史记录
市场调查
3. 选择回归方程的形式
线性函数
性质
每个自变量的边际需求量是一个常数=
最便于最小二乘法来估计参数的方程式
幂函数
每个变量的弹性都是常数=自变量的指数=
可转化为线性关系
可使用最小二乘法来估计参数
①代入
令
4. 估计回归参数P71
运用注意
1. 鉴别问题
做法
收集一组不同时间的价格与销售数量数据
根据数据寻找一条与之拟合的曲线作为需求曲线
条件
1. 需求曲线没有位移，仅供给曲线位移
2. 有足够的资料来确定供给曲线和需求曲线是怎样移动的
区分二者位移
2. 模型设定的问题
对函数形式的错误设定
用可决系数（R²）测定不同模型的解释能力
在模型中漏掉重要的自变量
后果
降低：回归系数的可信度
破坏：对误差项设定的限制条件
3. 多重共线性问题
产生
两个或以上的自变量之间
呈现高度相关关系
无法准确估计自变量的回归系数
特点
它使回归方程中的自变量系数不准确
它仍可用于预测目的
原因
在预测需求量时
焦点是一组自变量对因变量的总体影响
4. 自相关问题
误差项的分布违背了回归分析对它的假设
别称：序列相关
由残差序列的状况来说明
有一定趋势
周期性变化
在回归方程中增加相应自变量
模型解释
测定回归模型总的解释能力
可决系数R²
1. 说明：整个回归方程能在多大程度上解释因变量的变化
2. 定义：在因变量的全部变动中，可由回归模型中全部自变量来解释的比例有多大
估计标准误差
越小越好
置信区间小
实际结果接近估计值
1. 测定：整个回归模型的准确程度
2. 估计：所预测的因变量值的置信区间（若自变量值给定）
3. 确定：不同的统计可信程度下，因变量预期将会落在多大的区间内
测定单个变量的解释能力
系数标准误差
回归系数可靠地说明Xi和Y的边际关系
测定：每个自变量回归参数的准确程度
检验回归系数可信度
简便方法
对比
系数标准误差的2倍
所估计的回归系数
β
大
95%的把握：所估计的系数显著为非0
即：变量之间存在统计上的显著差异
二、 需求预测
1. 德尔菲法
背靠背征求专家意见
1. 选择专家
2. 发放问题及说明
3. 收集并整理结果
4. 发放汇总结果，供专家考虑是否修正以前的结果
5. 重复第二次到第四次，直到意见一致，或大家不想再修改意见为止
关键
1. 专家质量
2. 专家规模：10-50为宜
3. 调查表质量
1. 集中
2. 确切
3. 定量或确切描述
2. 时间序列分解法P82
假定
Q=T*S*C*I
Q：销售量预期值
T：长期趋势值
消除季节性因素，以线性函数形式，用回归分析法来估计
S：季节性因子
一年内重复的、规则的变动
月度变动
季度变动
C：周期性因子
围绕长期趋势值上下变动
I：不规则因子
随机事件引起
随机性质
不再重复
无法列入正式模型
1. 确定长期趋势值
2. 测定季节性因素
3. 确定周期系数
4. 使用时间序列分解模型
P83
3. 指数平滑法P85
用于
预测一个相当平稳的销售序列
不存在上升或下降趋势，但有一定的不规则运动
通过对过去各时期的实际值和预测值进行加权平均来预测
实现方式
指数
时间越远
“权”值越小
模型
变形
当期的实际销售量
过去对当期的预测销售量
权值
判断
误差平均值之根（RMSE）
最常用
越小，精度越高
