市场调查之市场定量预测法

y et
10.1.2 趋势分析预测法
其中常数均值的计算有简单平均法、 加权平均法、几何平均法等。剩余变动通常 用标准差和标准差系数来反映。标准差系数 越小，常数均值形态越严格，剩余变动越 小。
某市2000—2008年某商场商品销售额及一阶差分 （逐年增减量）如表10—2。要求预测2008年的商品 销售额。
10.1.1 时间序列预测法概述
时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先 后顺序排列而形成的数列。时间序列分析法是遵循 连续性原理，即认为事物发展是延续的，从过去到 现在并发展到未来，能够延续下去的预测方法。
时间序列分析法应用范围比较广泛，如对商品 销售量的平均增长率的预测；季节性商品的供求预 测；产品的生命周期预测等等，都可以采用时间序 列分析法。
yt 直线趋势 剩余变动
10.1.2 趋势分析预测法
其中直线趋势用 yt a bt 来描述， 剩余变动通常用剩余标准差、剩余标准 差系数、可决系数来反映。标准差系数 越小，可决系数越大，直线趋势形态越 严格，剩余变动越小 。
10.1.2 趋势分析预测法
直线趋势模型预测的程序 （1）识别现象是否呈直线趋势形态。有两种识 别方法，一是数量特征识别法，即数列逐期增减量 （一阶差分）大体相同时，则数列的变化趋势为直 线型；二是散点图识别法。 （2）估计参数、建立直线趋势模型。常用最小 二乘法求解a、b参数
除季节因素外，1月份的消费价格指数比上月下降0.4%，而2月份比1 月份又上升了0.5%，回到2001年12月份的水平。从这点推测2002年的消费 价格指数的培养率在零左右，下半年可能有小幅度的变化，因此可以推算 2002年继续降息的可能性不会太大。
10.1 时间序列预测法
10.1.1 时间序列预测法概述 10.1.2 趋势分析预测法 10.1.3 季节变动预测 10.1.4 循环变动分析预测
第10章 市场定量预测法
10.1 时间序列预测法 10.2 回归分析预测法 10.3 经济计量模型预测法
学习和把握时间序列预测法、回归分析预测法、经济计量模 型预测法的概念、类型等陈述性知识；能用其指导“市场定量预测法” 中的相关认知活动。
学习和把握各种定量预测法的模型、方法、步骤“同步业务” 等程序性知识；能用其规范“市场定量预测法”中的相关技能活动。
2002年开始的这两个月工业增加值合计比上年同期增长10.9%，明显 高于1998年以来的平均增长率。由于2001年头两个月的合计基数比较低， 所以，3月份工业增加值的同比增长率可能回落。但即使这样，2002年第 一季度的GDP还是会有较高的增长。工业增长率的提高得益于贸易顺差的 扩大，因为去年以来贸易顺差的稳定增长，为工业品提供了比较好的需求 。
y Na bt ty at bt 2
一阶差分 （△）
从表中一阶差分的变化趋势来看，没有明显的上 升或下降趋势，大体上是呈水平式波动的。因此，可 采用常数均值模型先确定平均年增长量，再预测明年 的商品销售额。采用加权平均法计算的平均增长量为 2.775、标准差0.1898、标准差系数0.0684 。表明一阶 差分的常数均值形态是较为平稳的，因此，可用平均 增长量预测2008年的商品销售额：
y2005 47.6 2.775 50.38(百万元)
10.1.2 趋势分析预测法
2）直线趋势模型 线性趋势是指现象随着时间的推移而呈现出稳 定增长或下降的线性变化规律，如果现象的时间序 列的各期数据大体上呈直线趋势变化，即数列的逐 期增量(一阶差)分大体相同，则时间数列是由直线 趋势和剩余变动两部分构成，即
10.1.1 时间序列预测法概述
通常情况下，时间序列变动一般可以分解 为以下几种变动形式（见图10-1）。
图10-1 时间序列变动的形式
10.1.2 趋势分析预测法
趋势分析预测法是指通过识别时间序列 长期趋势的类型，建立趋势预测模型进行外 推预测。
趋势分析预测法按照长期趋势的类型不 同，可分为下列一些预测模式：
2002年出现了经济复苏的苗头
2001年第三季度我国贸易顺差就已经出现恢复执势头，但世界经济 不景气的持续和中国加入WTO，使我们更加倾向于悲观估计2002年的贸 易顺差情况。大多数分析家都对2002年情况很不乐观，这一点也同样可以 在2002年的财政预算中看出。在九届五次全国人大会上财政部长做的报告 中，2002年财政赤字为3098亿元，比2001年的2473亿元增长了25.3%。与 前几年的实际增长率相比，2002年的财政收支增长率都很低。这也可以说 明，2002年年初在确定计划时，有关政府机构对2002年经济增长不乐观。 决策层现在选择继续较大幅度扩大化财政赤字刺激总需求，在这个政策被 证实后，就有理由调高对2002年经济增长率的预测。
表10—1 某市某商场1997—2004年商品销售额 单位：百万元
年份
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
年 序 （t）
0Leabharlann 1234
5
6
7
商品销售额（y 27.9 31.0 33.8 36.4 39.3 42.3 44.8 47.6
）
— 3.1 2.8 2.6 2.9 3.0 2.5 2.8
10.1.2 趋势分析预测法
1）常数均值模型 如果现象的时间序列的各期观察值（绝对值、或 逐年增量、或环比发展速度）大体上呈水平式变化， 即各期数据围绕水平线上下波动，则时间序列的变化 形态属于水平型。其数列的变化是由常数均值和剩余 变动两部分构成，其常数均值模型的基本形式为
yt 常数均值 剩余变动
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