第三章 市场分析第0205讲Word下载.docx
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年份
销售价格(元/台)
销量(万台)
价格弹性系数
2009
2000
32.8
2010
1900
35.6
-1.71
2011
1850
37.3
-1.81
2012
1800
39.2
-1.88
2013
1790
39.5
-1.38
2014
1780
39.8
-1.36
2015
1750
40.9
2016
1700
42.6
∙ 乙咨询公司拟采用德尔菲法分析预测家电行业未来长期发展趋势,为甲企业制定家电产品业务发展战略提供数据。
具体做法是:
(1)邀请15名技术专家召开一次座谈会;
(2)在座谈会上,由专家填写个人意见;
(3)整理汇总个人意见形成会议纪要及结论。
讲义编号NODE95267800030200000106:
∙ 【问题】
1.计算该品牌家电产品2015年,2016年的价格弹性系数。
2.如果甲企业决定在2017年将该品牌家电产品价格降至1650元/台,基于表3-1给出的2009年以来的数据,用价格弹性系数法预测2017年A地区该品牌家电产品的销量。
3.说明价格弹性系数的正负反映了指标间怎样的变动关系。
4.指出乙咨询公司在德尔菲法具体做法上的不妥之处,并给出正确做法。
(要求列出计算过程,计算结果保留2位小数。
)
1.2015年价格弹性系数计算:
[(40.9-39.8)/39.8]/[(1750-1780)/1780]=-1.64
2016年价格弹性系数计算:
[(42.6-40.9)/40.9]/[(1700-1750)/1750]=-1.45
2.从表中可以看出,2009-2016年该地区家电产品的价格弹性在-1.36~-1.88之间,取2009-2016年价格弹性系数的平均值-1.60作为2017年的价格弹性。
计算2017年该品牌家电产品销量增长率:
如果2017年价格降低到1650元/台,较2016年价格降低了2.94%,那么该家电产品的销量增长率为:
价格下降率×
价格弹性系数=2.94%×
1.60=4.7%
计算2017年该家电销量:
2017年家电销量=2016年该家电销量×
2017年该家电需求增长率=42.6×
(1+4.7%)=44.60(万台)
3.价格弹性为负数,这反映了价格的变动方向与需求量变动方向相反。
价格上升,需求量就会下降;
价格下降,需求量就会上升。
4.
(1)不妥之处一:
邀请15名技术专家。
正确做法:
专家组构成包括技术专家、宏观经济专家、企业管理者等。
一般而言,选择专家的数量为20人左右,可依据预测问题的规模和重要程度进行调整。
(2)不妥之处二:
由专家填写个人意见。
德尔菲法中应当设计调查表,让专家对较为集中的预测事件评价、判断,提出进一步的意见,经预测工作组整理统计后,形成初步预测意见。
如有必要可再依据第二轮的预测结果制定调查表,进行第三轮预测。
(3)不妥之处三:
整理汇总个人意见形成会议纪要。
整理意见后,将调查结果汇总,进行进一步的统计分析和数据处理。
可计算专家估计值的平均值、中位数、众数以及平均主观概率等指标。
讲义编号NODE95267800030200000107:
∙
三、因果分析法(定量分析)
定量方法:
一元线性回归分析(因果)
弹性系数法(收入弹性、价格弹性、需求弹性)(因果)
消费系数法(因果)
简单移动平均法(延伸)
指数平滑法(延伸)
定性方法:
德尔菲法
讲义编号NODE95267800030200000108:
∙ 二、定量预测的方法
1.一元线性回归分析
(1)假设预测对象(y)与主要影响因素(x)之间存在线性关系,则:
y=a+bx+e
讲义编号NODE95267800030200000109:
∙ (xi,yi)为(x,y)样本中的一组数据,因而也有:
yi=a+bxi+ei
其中:
ei为用a+bxi去估计yi的值而产生的误差。
在实际预测中,ei是无法预测的,忽略ei后可得到预测对象y的估计值。
y=a+bx
n为样本组数;
Xi、yi分别为自变量xi,因变量yi的观察值(实际值)。
对于任何一个观察值xi,都有拟合值(预测值):
yi’=a+bxi
讲义编号NODE95267800030200000110:
∙
(2)相关检验(方差分析、相关系数检验、t检验)
对于一元线性回归,这些检验效果是相同,因此,选择一项检验即可。
①方差分析
R2的大小表明了y的变化可以用x来解释的百分比。
讲义编号NODE95267800030200000111:
∙ ②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。
R的绝对值越接近1,表明其线性关系越好;
在计算出R值后,可以查相关系数检验表。
在自由度(n-2)和显著性水平α(一般取α=0.05)下,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。
讲义编号NODE95267800030200000112:
∙ ③t检验
通常只检验参数b。
tb服从t分布,通过查t分布表查得显著水平为α,自由度为n-2的数值t(α/2,n-2)。
若tb的绝对值>t,表明x、y之间的线性假设成立;
若tb的绝对值≤t,则假设不成立。
t分布表
n
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0.025
0.01
0.005
0.0025
0.001
0.0005
1
1.000
1.376
1.963
3.078
6.314
12.71
31.82
63.66
127.3
318.3
636.6
2
0.816
1.061
1.386
1.886
2.920
4.303
6.965
9.925
14.03
22.33
31.60
3
0.765
0.978
1.250
1.638
2.353
3.182
4.541
5.841
7.453
10.21
12.92
4
0.741
0.941
1.160
1.533
2.132
2.776
3.747
4.604
5.598
7.173
8.610
5
0.727
0.920
1.156
1.476
2.015
2.571
3.365
4.032
4.773
5.893
6.869
6
0.718
0.906
1.134
1.440
1.943
2.447
3.143
3.707
4.317
5.208
5.959
7
0.711
0.896
1.119
1.415
1.895
2.365
2.998
3.499
4.029
4.785
5.408
8
0.706
0.889
1.108
1.397
1.860
2.30
2.896
3.355
3.833
4.501
5.041
9
0.73
0.883
1.100
1.383
1.833
2.262
2.821
3.250
3.690
4.297
4.781
10
0.700
0.879
1.093
1.372
1.812
2.228
2.764
3.169
3.581
4.144
4.587
11
0.697
0.876
1.088
1.363
1.796
2.201
2.718
3.106
3.497
4.025
4.437
12
0.695
0.873
1.083
1.356
1.782
2.179
2.681
3.055
3.428
3.930
4.318
13
0.694
0.870
1.079
1.350
1.771
2.160
2.650
3.012
3.372
3.852
4.221
14
0.691
0.868
1.076
1.345
1.761
2.145
2.624
2.977
3.326
3.787
4.140
15
0.690
0.866
1.074
1.341
1.753
2.131
2.602
2.947
3.286
3.733
4.073
16
0.689
0.865
1.071
1.337
1.746
2.120
2.583
2.921
3.252
3.686
4.015
17
0.688
0.863
1.069
1.333
1.740
2.110
2.567
2.898
3.222
3.646
3.965
18
0.687
0.862
1.067
1.330
1.734
2.101
2.552
2.878
3.197
3.610
3.922
19
0.686
0.861
1.066
1.328
1.729
2.093
2.539
2.861
3.174
3.579
3.883
20
0.860
1.064
1.325
1.725
2.086
2.528
2.845
3.153
3.552
3.850
21
0.685
0.859
1.063
1.323
1.721
2.080
2.518
2.831
3.135
3.527
3.819
22
0.858
1.321
1.717
2.074
2.508
2.819
3.119
3.505
3.792
23
0.684
1.060
1.319
1.714
2.069
2.500
2.807
3.104
3.485
3.767
24
0.857
1.059
1.318
1.711
2.064
2.492
2.797
3.091
3.467
3.745
25
0.856
1.058
1.316
1.708
2.060
2.485
2.787
3.450
3.725
26
1.315
1.706
2.056
2.479
2.779
3.067
3.435
27
0.855
1.057
1.314
1.703
2.052
2.473
2.771
3.057
3.421
28
0.683
1.056
1.313
1.701
2.048
2.467
2.763
3.047
3.408
3.674
29
0.854
1.055
1.311
1.699
2.045
2.462
2.756
3.038
3.396
3.659
讲义编号NODE95267800030200000113:
∙ (3)点预测与区间预测
上述方法介绍的是如何进行点预测,当求出回归方程后,如果给定自变量x的未来值x0后,即可求出:
y0’=a+bx0
现实中,预测的实际值总会与预测的预测值产生或大或小的偏差,那么以一定的概率1-α预测的y在y0’附近变动的范围,称为区间预测。
在小样本统计下(样本组数n),置信水平为100(1-α)%的预测区间为:
y0’±
t(α/2,n-2)S0
t(α/2,n-2)可以查t检验表得出,一般取α=0.05。
讲义编号NODE95267800030200000114:
讲义编号NODE95267800030200000115:
(2008年真题节选、2016年)
咨询人员最终采用回归分析法进行预测,预测结果是2015年B业务的产品市场需求为3000万台。
检验系数t(α/2,n-2)=2.04,S0=140
(其中α=0.025,n=30)。
【问题】3.根据市场需求预测结果,分析2015年B业务产品需求量的区间及其可能的概率。
该产品需求量的预测区间
=y0’±
=3000±
2.04×
140=3000±
285.6
即:
2015年B业务产品需求量的预测区间在(2714.4,3285.6)内,其可能的概率为100(1-α)%
=100(1-0.025)%
=97.5%。
讲义编号NODE95267800030200000116:
(2004年真题节选)
某产品过去5年的销售额与目标市场人均收入的数据如表2,预计2006年该产品的目标市场人均收入为1800元。
表21999-2003历年产品销售额与目标市场人均收入
1999
2001
2002
2003
产品销售额(万元)
30
35
36
38
40
人均收入(元)
1000
1200
1250
1300
1400
∙ 已知数据:
1999-2003历年产品销售额的平方和为6465;
1999-2003历年人均收入的平方和为7652500;
1999-2003历年人均收入与产品销售额乘积之和为222400。
1.建立一元线性回归模型。
2.进行相关系数检验。
3.对2006年可能的销售额进行点预测。
讲义编号NODE95267800030200000117:
∙ 【参考答案】
1.建立一元回归模型:
所以:
b=(222400-1230×
179)/(7652500-1230×
6150)=0.025
a=35.8-0.025×
1230=5.05
因此,回归方程为:
y=5.05+0.025x
2.相关系数为:
经计算,得到R=0.997>R0.05=0.878
因此,产品销售额和人均收入之间的线性关系成立。
3.2006年可能的销售额为:
y=5.05+0.025×
1800=50.05万元
讲义编号NODE95267800030200000118:
第03讲 弹性系数法、消费系数法、购买力估算法
∙ 2.弹性系数法
(1)收入弹性
ε1=购买量的变化率/收入变化率
=(ΔQ/Q)/(ΔI/I)
(2)价格弹性
εp=购买量的变化率/价格变化率
=(ΔQ/Q)/(ΔP/P)
(3)能源需求弹性
εe=能源消费量发化率/国内生产总值变化率
=(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)
讲义编号NODE95267800030300000101:
∙ 小总结:
基本公式:
弹性系数=A变量变化率/B变量变化率
A,B变量变化率=[本年的数值-上一年的数值]/上一年的数值
讲义编号NODE95267800030300000102:
讲义编号NODE95267800030300000103:
讲义编号NODE95267800030300000104:
∙ 3.消费系数法
消费系数是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。
消费系数法,是对某种产品在各个行业的消费数量进行分析,在了解各个行业规划产量的基础上,汇总各个行业的需求量,从而得出该产品的总需求量。
(1)根据预测样本数据,可求得某部门的消费系数:
ei=某部门产品消费量xi/该部门产品的产量yi
(2)预测各部门需求量xi’
=部门规划生产量yi’×
该部门消费系数ei
(3)产品总需求量x’=∑各部门需求量xi’
讲义编号NODE95267800030300000105:
某地区车用汽油市场预测:
2015年某地区各类汽车消耗车用汽油121.02万吨。
其具体消耗见下表,预计2020年当地各类车保有量分别是:
私人轿车20万辆,出租车5万辆,商务用车7万辆,小型摩托车等0.5万辆,其它车2万辆。
假定各类车辆年消耗汽油不变。
【问题】请用消费系数法预测2020年车用汽油需求量。
2015年某地区车用汽油消费量表
类别
私人轿车
出租车
商务用车
小型
摩托车
其它车辆
合计
车辆保有量(万辆)
6.21
3.3
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