?第十章定量預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用

在市場(chǎng)預(yù)測(cè)中，常用的定量預(yù)測(cè)方法有以下幾種。

一、時(shí)間數(shù)列預(yù)測(cè)法

時(shí)間數(shù)列又叫動(dòng)態(tài)數(shù)列。時(shí)間數(shù)列預(yù)測(cè)法是一種利用過(guò)去的資料預(yù)測(cè)未來(lái)的方法。過(guò)去與未來(lái)是有必然聯(lián)系的，這種聯(lián)系正是時(shí)間數(shù)列預(yù)測(cè)法的客觀基礎(chǔ)。

時(shí)間數(shù)列的一個(gè)重要特點(diǎn)表現(xiàn)在它的不規(guī)則性。例如，某種商品的銷(xiāo)售量或某種產(chǎn)品產(chǎn)量按月排列起來(lái)的數(shù)列都會(huì)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(duì)于某種商品的月銷(xiāo)售量來(lái)說(shuō)，不僅與居民的收入和生活水平有關(guān)，還與消費(fèi)者的愛(ài)好、習(xí)慣以及其它偶然因素有關(guān)。時(shí)間數(shù)列預(yù)測(cè)法就是把已知的時(shí)間數(shù)列作為一個(gè)隨機(jī)變量序列的樣本，并認(rèn)為要預(yù)測(cè)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(dòng)。而這些預(yù)測(cè)方法的目標(biāo)就是通過(guò)“修勻”歷史數(shù)據(jù)來(lái)分清基本 樣式和隨機(jī)波動(dòng)。這等于 在時(shí)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(cè)。所以，時(shí)間數(shù)列 預(yù)測(cè)法 一般分兩步:第一步，根據(jù) 時(shí)間數(shù)列 計(jì)算某種修勻值;第二步，用該修 勻值 作為確定未來(lái)預(yù)測(cè)值的基礎(chǔ)。

常用的時(shí)間數(shù)列預(yù)測(cè)法有移動(dòng)平均法和指數(shù)平滑法。

律的基礎(chǔ)上，對(duì)其未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種科學(xué)方法。

在時(shí)間數(shù)列中，各期水平是由錯(cuò)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(shì)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(shí)間數(shù)列中隱存著一定的規(guī)律性。趨勢(shì)預(yù)測(cè)法就是根據(jù)時(shí)間數(shù)列所呈現(xiàn)出的所預(yù)測(cè)事物的發(fā)展趨勢(shì)和變化規(guī)律來(lái)確定該時(shí)間數(shù)列的基本樣式的類(lèi)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(duì)未來(lái)作出預(yù)測(cè)。所以，趨勢(shì)預(yù)測(cè)可具體地歸結(jié)為這樣兩個(gè)問(wèn)題:第一，如何確定所要預(yù)測(cè)事物發(fā)展趨勢(shì)或變化規(guī)律基本樣式的類(lèi)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(duì)該樣式進(jìn)行描述。

如果所要預(yù)測(cè)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(shì)是直線型的。這時(shí)，可以配合相應(yīng)的直線和直線方程=a+bt來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)。這種預(yù)測(cè)模型是直線型趨勢(shì)模型。式中人為預(yù)測(cè)值，t表示時(shí) 間數(shù)列中各項(xiàng)指標(biāo)的時(shí)間序號(hào)，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(shì)。所以，用直線y=a+bt進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)的關(guān)鍵問(wèn)題在于正確確定a和b的值。

a和b一般用最小平方法來(lái)確定。最小平方法的數(shù)學(xué)根據(jù)是各期實(shí)際數(shù)y與同期預(yù)測(cè)數(shù)少離差的平方和是一個(gè)最小值，即∑(y-)2=最小值。

果型模型或統(tǒng)計(jì)模型，并據(jù)以預(yù)測(cè)的一種預(yù)測(cè)方法。

在許多實(shí)際問(wèn)題中。我們可以把市場(chǎng)需求量或商品銷(xiāo)售量等基本問(wèn)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(shí)間、不同地點(diǎn)的銷(xiāo)售量看作隨機(jī)變量y，把影響其數(shù)量變化的價(jià)格看作隨機(jī)戀量X，把居民消費(fèi)水平看作是影響銷(xiāo)售量的隨機(jī)變量X2，等等?；貧w分析預(yù)測(cè)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(lái)建立線性回歸方程，并據(jù)以對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。所以，回歸分析預(yù)測(cè)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(jì)模型是否能用于預(yù)測(cè)。這就需要根據(jù)已有的足夠多的統(tǒng)計(jì)資料計(jì)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(cè)模型。

第四，在確定好自變量的基礎(chǔ)上根據(jù)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

第五，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，評(píng)價(jià)。下面僅介紹一元線性回歸分析預(yù)測(cè)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(shì)方程確定方法相同。但應(yīng)注意到二者的實(shí)際意義是不同的。一元線性回歸方程y=a+bx表明了兩個(gè)隨機(jī)變量間的相關(guān)聯(lián)系或因果關(guān)系;而直線趨勢(shì)方程y=a+bt則描述