市场调查与预测第六章.ppt
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市场调查与预测第六章.ppt
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市场调查与预测市场调查与预测主讲教师:
冯丹主讲教师:
冯丹第六章:
市场预测的定量方法第六章:
市场预测的定量方法n第一节:
时间序列预测法第一节:
时间序列预测法n第二节:
因果分析预测法第二节:
因果分析预测法n第三节:
马尔柯夫预测法第三节:
马尔柯夫预测法第一节:
时间序列预测法第一节:
时间序列预测法n一、时间序列的含义及要求一、时间序列的含义及要求n二、影响时间序列变动的因素二、影响时间序列变动的因素n三、时间序列预测法的特点三、时间序列预测法的特点n四、时间序列预测的具体方法四、时间序列预测的具体方法一、时间序列的含义及要求一、时间序列的含义及要求n
(一)含义
(一)含义n时间序列是指将某种经济统计指标的数时间序列是指将某种经济统计指标的数值,按时间先后顺序排列所形成的序列。
值,按时间先后顺序排列所形成的序列。
n
(二)要求
(二)要求n1、总体范围一致;、总体范围一致;n2、代表的时间单位长短一致;、代表的时间单位长短一致;n3、统计数值的计算方法和计量单位一致、统计数值的计算方法和计量单位一致二、影响时间序列变动的因素:
二、影响时间序列变动的因素:
n1、长期趋势变动(、长期趋势变动(T)n2、季节性变动(、季节性变动(S)n3、周期变动(、周期变动(C)n4、不规则变动(、不规则变动(I)三、时间序列预测法的特点三、时间序列预测法的特点n1、前提假定性、前提假定性n2、时间序列数据变动存在着规律性与不、时间序列数据变动存在着规律性与不规律性规律性n3、不足是只分析了因变量和时间的因果、不足是只分析了因变量和时间的因果关系而忽视了其他因素的影响关系而忽视了其他因素的影响四、时间序列预测的具体方法四、时间序列预测的具体方法n
(一)平均数
(一)平均数n
(二)移动平均
(二)移动平均n(三)指数平滑(三)指数平滑n(四)趋势延伸(四)趋势延伸n(五)季节指数(五)季节指数back
(一)
(一)平均数平均数n1、算术平均数、算术平均数n2、几何平均数、几何平均数1、算术平均数、算术平均数nn是以观察期内时间序列数据的简单算术平均值是以观察期内时间序列数据的简单算术平均值是以观察期内时间序列数据的简单算术平均值是以观察期内时间序列数据的简单算术平均值作为下一期的预测值。
作为下一期的预测值。
作为下一期的预测值。
作为下一期的预测值。
n某自行车厂某自行车厂2009年年112月自行车销月自行车销售量分别为售量分别为60万辆、万辆、50.4万辆、万辆、55万辆、万辆、49.6万辆、万辆、65万辆、万辆、66.9万辆、万辆、62万万辆、辆、68万辆、万辆、54.5万辆、万辆、64万辆、万辆、63.8万辆、万辆、57万辆。
对万辆。
对2010年年1月的自月的自行车销量进行预测。
(分全年、下半年行车销量进行预测。
(分全年、下半年及第四季度)及第四季度)当时间序列呈现出线性变化趋势时当时间序列呈现出线性变化趋势时当时间序列呈现出线性变化趋势时当时间序列呈现出线性变化趋势时,即各期的增长即各期的增长即各期的增长即各期的增长量或减少量大体相同,若使用简单算术平均法会使量或减少量大体相同,若使用简单算术平均法会使量或减少量大体相同,若使用简单算术平均法会使量或减少量大体相同,若使用简单算术平均法会使得预测值偏高或偏低,这时可以在预测经济变量的得预测值偏高或偏低,这时可以在预测经济变量的得预测值偏高或偏低,这时可以在预测经济变量的得预测值偏高或偏低,这时可以在预测经济变量的增长量的基础上,计算该经济变量的预测值。
计算增长量的基础上,计算该经济变量的预测值。
计算增长量的基础上,计算该经济变量的预测值。
计算增长量的基础上,计算该经济变量的预测值。
计算如下:
如下:
如下:
如下:
首先计算各期的增长量:
首先计算各期的增长量:
首先计算各期的增长量:
首先计算各期的增长量:
XXii=X=XiiXXi-1i-1然后计算增长量的平均值:
然后计算增长量的平均值:
然后计算增长量的平均值:
然后计算增长量的平均值:
最后计算经济变量的预测值:
最后计算经济变量的预测值:
最后计算经济变量的预测值:
最后计算经济变量的预测值:
XXn+Tn+T=XXnn+XTXT某企业某企业2010年年2014年某种产品的销售量年某种产品的销售量如下表,试预测如下表,试预测2015年和年和2016年该种产品年该种产品的销售量。
的销售量。
年份年份20102011201220132014合计合计平均值平均值销售量销售量1200013150144501561016805增长量增长量115013001160119548051201XX20052005=Xn+1=Xn+1=XnXn+X1=16805+12011=18006X1=16805+12011=18006(件)(件)(件)(件)XX20062006=Xn+2=Xn+2=XnXn+X2=16805+12012=19207X2=16805+12012=19207(件)(件)(件)(件)2、几何平均数、几何平均数n某商场某商场19962009年销售额如下表,年销售额如下表,用几何平均数进行预测(单位:
万元)用几何平均数进行预测(单位:
万元)年份年份1996199719981999200020012002销售额销售额8187929610095125年份年份2003200420052006200720082009销售额销售额105120142147150149156back
(二)移动平均
(二)移动平均nn一次移动平均法一次移动平均法nn二次移动平均法二次移动平均法nn加权移动平均法加权移动平均法此法对于呈水平不规则波动的时间序列数据的预测,是此法对于呈水平不规则波动的时间序列数据的预测,是此法对于呈水平不规则波动的时间序列数据的预测,是此法对于呈水平不规则波动的时间序列数据的预测,是一种简易可行的预测方法。
公式为:
一种简易可行的预测方法。
公式为:
一种简易可行的预测方法。
公式为:
一种简易可行的预测方法。
公式为:
其中,其中,其中,其中,:
是下一期的预测值;:
是下一期的预测值;:
是下一期的预测值;:
是下一期的预测值;:
是第:
是第:
是第:
是第tt期的一次移动平均值;期的一次移动平均值;期的一次移动平均值;期的一次移动平均值;:
观观察期的察期的察期的察期的实际发实际发生生生生值值;:
移动跨期。
:
移动跨期。
一次移动平均法:
一次移动平均法:
移动跨期移动跨期n的取值原则:
的取值原则:
nn在资料期数较多时,在资料期数较多时,在资料期数较多时,在资料期数较多时,nn值可适当取大些,而资料值可适当取大些,而资料值可适当取大些,而资料值可适当取大些,而资料期数较少时,期数较少时,期数较少时,期数较少时,nn值只能取小些;值只能取小些;值只能取小些;值只能取小些;nn在历史资料具有比较明显的季节性变化或循环周在历史资料具有比较明显的季节性变化或循环周在历史资料具有比较明显的季节性变化或循环周在历史资料具有比较明显的季节性变化或循环周期性变化时,跨期期性变化时,跨期期性变化时,跨期期性变化时,跨期nn应等于季节周期或循环周期;应等于季节周期或循环周期;应等于季节周期或循环周期;应等于季节周期或循环周期;nn如果希望反映历史资料的长期变化趋势时,则如果希望反映历史资料的长期变化趋势时,则如果希望反映历史资料的长期变化趋势时,则如果希望反映历史资料的长期变化趋势时,则nn应取大些,如果要求反映近期数据的变化趋势时,应取大些,如果要求反映近期数据的变化趋势时,应取大些,如果要求反映近期数据的变化趋势时,应取大些,如果要求反映近期数据的变化趋势时,则则则则nn应取小些。
应取小些。
应取小些。
应取小些。
例题:
例题:
已知某企业产品已知某企业产品已知某企业产品已知某企业产品112112月份销售额资料,试利用一次月份销售额资料,试利用一次月份销售额资料,试利用一次月份销售额资料,试利用一次移动平均法预测该企业明年移动平均法预测该企业明年移动平均法预测该企业明年移动平均法预测该企业明年11月份的销售额,月份的销售额,月份的销售额,月份的销售额,nn分别分别分别分别取取取取33和和和和55。
t1240-2252-3246246.00-4232243.33-5258245.33245.66240243.33245.67238245.33242.88248242.00243.29230238.67242.810240239.33239.211256242.00242.412236244.00242.0例题:
例题:
当当当当n=3n=3时时时时,明年明年明年明年11月份的预测值为月份的预测值为月份的预测值为月份的预测值为244244万元万元万元万元;当当当当n=5n=5时时时时,明年明年明年明年11月份的预测值为月份的预测值为月份的预测值为月份的预测值为242242万元。
万元。
万元。
万元。
二次移动平均法:
二次移动平均法:
二次移动平均法是在一次移动平均的基础上,通二次移动平均法是在一次移动平均的基础上,通过建立预测模型进行预测。
公式为:
过建立预测模型进行预测。
公式为:
二次移动平均法的预测模型:
二次移动平均法的预测模型:
例题:
例题:
年度年度实际销售量实际销售量一次移动平均值一次移动平均值二次移动平均值二次移动平均值19991100-20001170-200112381169-200213091239-200313821310123920041453138113102005152714541382某企业某企业某企业某企业1999200519992005年甲产品的实际销售量如下表,试年甲产品的实际销售量如下表,试年甲产品的实际销售量如下表,试年甲产品的实际销售量如下表,试用二次移动平均法(用二次移动平均法(用二次移动平均法(用二次移动平均法(n=3n=3)预测该企业)预测该企业)预测该企业)预测该企业20062006年该产年该产年该产年该产品的销售量品的销售量品的销售量品的销售量加权移动平均法:
加权移动平均法:
年度年度实际销售量实际销售量一次加权移动平均值一次加权移动平均值二次加权移动平均值二次加权移动平均值19991100-20001170-200112381192-200213091262-200313821334128620041453140513582005152714781430为了重视近期数据的影响,可以对历史数据分别给予不为了重视近期数据的影响,可以对历史数据分别给予不为了重视近期数据的影响,可以对历史数据分别给予不为了重视近期数据的影响,可以对历史数据分别给予不同权数,进行加权平均,以末期的加权平均数去预测下期。
公同权数,进行加权平均,以末期的加权平均数去预测下期。
公同权数,进行加权平均,以末期的加权平均数去预测下期。
公同权数,进行加权平均,以末期的加权平均数去预测下期。
公式为:
式为:
式为:
式为:
上例中按照由近到远分别给予权数上例中按照由近到远分别给予权数上例中按照由近到远分别给予权数上例中按照由近到远分别给予权数33,22,11,则各期的加,则各期的加,则各期的加,则各期的加权移动平均值为:
权移动平均值为:
权移动平均值为:
权移动平均值为:
例题:
例题:
年度年度实际销售量实际销售量一次加权移动平均值一次加权移动平均值二次加权移动平均值二次加权移动平均值19991100-20001170-200112381192-200213091262-200313821334128620041453140513582005152714781430back(三)(三)指数平滑指数平滑n一次指数平滑法一次指数平滑法n二次指数平滑法二次指数平滑法n三次指数平滑法三次指数平滑法指数平滑预测法源于移动平均预测法,它是一种特殊的加权指数平滑预测法源于移动平均预测法,它是一种特殊的加权指数平滑预测法源于移动平均预测法,它是一种特殊的加权指数平滑预测法源于移
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- 市场调查 预测 第六