企业竞争模拟中市场需求预测模型解析
利用需求预测模型进行市场需求分析
利用需求预测模型进行市场需求分析随着市场竞争的日益激烈，企业在推出新产品或服务之前，需要进行充分的市场需求分析。
这有助于企业了解消费者的需求和偏好，从而制定出更好的营销策略，提高产品或服务的市场份额和竞争力。
需求预测模型是一种有效的工具，可帮助企业进行市场需求分析，本文将详细介绍它的工作原理和应用。
需求预测模型是根据历史数据和统计分析方法，对未来市场需求进行预测的一种模型。
它考虑了各种因素，如产品特性、市场情况、竞争环境等，以预测产品或服务的销售情况。
在需求预测模型中，通常包含以下几个重要步骤：数据收集、数据处理、模型选择和模型验证。
首先，数据收集是需求预测模型中的基础。
企业需要收集各种与市场需求相关的数据，如销售数据、市场调查数据、竞争对手数据等。
这些数据将为后续的模型建立和分析提供有力支持。
数据收集的方式可以多种多样，如在线调查、问卷调查、市场调研等。
企业可以根据自身情况选择合适的数据收集方法。
其次，数据处理是将收集到的数据进行整理和清洗的过程。
数据处理的目的是去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和可靠性。
通常，数据处理包括数据清洗、数据转换和特征选择等步骤。
数据清洗可以通过删除重复数据、填补缺失值等方式进行；数据转换可以通过归一化、标准化等方式将数据转化为可处理的形式；特征选择可以通过统计分析方法或机器学习方法选择对预测最具有影响力的特征。
第三，模型选择是需求预测模型中的核心环节。
根据企业的需求和数据的特点，可以选择不同的预测模型。
常用的需求预测模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
时间序列模型适用于具有时间相关性的数据，如季节性销售数据；回归模型适用于分析多个自变量对因变量的影响；神经网络模型适用于分析非线性关系和大规模数据。
选择合适的模型需要综合考虑模型的适用性、精度和复杂度等因素。
最后，模型验证是需求预测模型中的重要环节。
通过将模型应用到新数据中，验证模型的可靠性和准确性。
企业管理中的预测分析模型研究
企业管理中的预测分析模型研究随着技术的不断发展和竞争的日益激烈，企业管理的复杂性也在不断增加。
为了更好地应对市场的变化和未来的挑战，企业管理者们开始重视预测分析模型的研究与应用。
预测分析模型是一种利用现有数据和趋势分析方法，通过建立数学模型来预测未来趋势和结果的工具。
在企业管理中，预测分析模型可以帮助企业做出决策，优化资源配置，提高业务效率和盈利能力。
一、预测分析模型在市场预测中的应用市场预测是企业管理中非常重要的一环。
通过预测市场需求、趋势以及竞争对手的动向，企业可以提前作出应对策略，避免市场风险和浪费资源。
预测分析模型可以通过分析历史销售数据、市场调研数据等来预测市场需求，并基于此调整产品定价、库存管理和供应链管理等策略。
例如，企业可以利用时间序列分析模型来预测销售量的变化趋势，进而制定生产计划和库存管理策略，以避免库存过多或不足的问题。
二、预测分析模型在供应链管理中的应用供应链管理是企业成功的关键之一。
通过优化供应链的各个环节，企业可以降低成本，提高交付效率，增强竞争力。
预测分析模型可以帮助企业对供应链中的各个环节进行精细化管理，减少库存、运输和生产等环节的浪费。
通过建立需求预测模型，企业可以更准确地预测销售量，并基于此来制定生产计划和库存管理策略。
此外，预测分析模型还可以帮助企业预测供应链风险，如供应商延迟交货、天气影响等，从而提前做出应对措施，保证供应链的稳定性和可靠性。
三、预测分析模型在人力资源管理中的应用人力资源是企业的核心资源，优化人力资源管理对于企业的持续发展非常重要。
预测分析模型可以帮助企业预测人力资源需求，制定招聘计划和培训计划，以满足企业的发展需求。
例如，利用时间序列分析模型预测员工流失率或员工增长率，企业可以在人员流失高峰期提前做好招聘准备，减少人力资源短缺的风险。
此外，预测分析模型还可应用于员工绩效评估和薪资预测，帮助企业合理制定激励政策，提高员工满意度和工作效率。
四、预测分析模型在财务管理中的应用财务管理是企业决策的重要依据之一。
市场需求模型分析
市场需求模型分析市场需求模型分析是一种通过定量研究市场需求并预测其变动趋势的方法。
通过该模型，我们可以了解市场对产品或服务的需求，并为企业决策和战略规划提供重要参考。
本文将对市场需求模型进行详细分析，包括市场需求的基本定义、市场需求曲线的形成和市场需求模型的应用等。
一、市场需求的基本定义市场需求是指在特定市场中，消费者对某种产品或服务的需求总量。
它往往通过市场调研和数据分析得出，是企业制定市场策略和产品定位的重要依据。
市场需求与个体需求有所不同，它关注的是整个市场的需求总体。
二、市场需求曲线的形成市场需求曲线是指某种产品或服务的需求总量与价格之间的关系曲线。
它的形成可以通过以下几个因素解释：1.价格效应：价格上涨会导致消费者购买力下降，因此产品或服务的需求总量呈现下降趋势；而价格下降则会提高消费者购买力，从而刺激需求总量增加。
2.收入效应：收入水平是影响市场需求的重要因素之一。
当人们的收入水平提高时，他们对产品或服务的需求总量通常会增加；反之，当收入水平下降时，需求总量可能会减少。
3.替代效应：当市场上存在可替代的产品或服务时，价格的变动会对需求总量产生影响。
当替代产品或服务的价格上涨时，消费者可能会转而购买本产品或服务，从而增加需求总量；反之，替代产品或服务价格下降可能会导致需求总量的减少。
4.其他因素：市场需求还受到市场营销活动、消费者偏好、竞争力等因素的影响，这些因素也会对需求总量产生影响。
三、市场需求模型的应用市场需求模型在实际应用中具有重要的意义。
它可以帮助企业预测市场需求的变动趋势，从而制定相应的战略和决策。
以下是市场需求模型的几个常见应用：1.定价策略：通过市场需求模型，企业可以了解产品或服务的价格弹性，即价格变动对需求总量的影响程度。
根据价格弹性的不同，企业可以制定不同的定价策略，以最大化市场需求和利润。
2.市场预测：市场需求模型可以帮助企业预测未来市场需求的变动趋势。
结合市场调研和数据分析，企业可以了解消费者的需求变化，从而进行产品研发、投资计划等决策。
市场需求预测模型研究
市场需求预测模型研究如何有效地预测市场需求，一直是企业市场营销中的难题。
因为市场需求随时间、地域和消费者需求的变化而变化，所以需要寻找一种科学有效的方法对市场需求进行预测。
本文将介绍市场需求预测模型的研究。
一、市场需求预测模型概述市场需求预测模型是基于历史销售数据和市场环境数据进行分析和建模，从而预测未来市场需求的模型。
市场需求预测模型的应用范围非常广泛，如消费品、服务、房地产等行业都可以使用。
常用的市场需求预测模型有时间序列分析模型、回归分析模型，以及神经网络模型等。
其中，时间序列分析模型是最古老的市场需求预测模型，经历了几十年的发展。
但是，它也存在一些问题，如对趋势、季节性和周期性数据的处理可能不太稳定，这导致了市场需求预测的不确定性。
二、时间序列分析模型时间序列分析模型是通过对历史数据的分析来预测未来市场需求的模型。
其基本假设是，历史数据的趋势、季节性和周期性特征在未来仍然有效。
时间序列分析模型主要有ARIMA自回归移动平均模型和指数平滑模型两种。
1、ARIMA自回归移动平均模型ARIMA是一种时间序列预测模型，它是通过对数据的自相关和偏自相关分析来找出合适的模型。
ARIMA模型基于三个参数来建模，它们分别是AR(p)模型、MA(q)模型和I(d)模型。
AR(p)模型和MA(q)模型是基本的自回归模型和移动平均模型，它们都是平稳时间序列的建模方法。
I(d)模型是阶差分模型，用来处理非平稳时间序列。
2、指数平滑模型指数平滑模型是一种常用的时间序列预测模型，主要用于数据平稳且具有周期性的时间序列。
该模型通过对历史数据进行某些平均处理，从而得出未来的预测值。
常用的指数平滑模型有简单指数平滑模型、二次指数平滑模型和三次指数平滑模型。
这些模型根据所使用的加权系数和历史数据的平滑程度的不同而具有不同的性质。
三、回归分析模型回归分析模型是一种基于自变量和因变量之间关系的建模方法，其目标在于通过建立合适的数学模型来表达两个变量之间的函数关系，从而预测未来市场需求。
市场需求预测模型介绍分析详解
市场需求预测模型介绍分析详解市场需求预测模型是指通过收集和分析市场数据，以预测消费者需求的工具和方法。
它对于企业制定战略、制定生产计划和预测市场变化具有重要意义。
本文将详细介绍市场需求预测模型的各种类型、应用案例以及优缺点。
市场需求预测模型的类型多种多样，其中最常见的包括时间序列分析、回归分析、群体决策模型和机器学习模型等。
时间序列分析主要基于历史数据的趋势和周期性，通过统计和数学方法来预测未来的需求。
回归分析则是建立变量之间的关系模型，通过分析不同因素对市场需求的影响来进行预测。
群体决策模型则是基于开展市场调研和消费者调查，通过统计和随机抽样方法得到市场需求的预测结果。
机器学习模型是近年来发展起来的一种模型，通过训练机器学习算法来预测市场需求。
市场需求预测模型作为一种实用工具，在各个行业都有广泛的应用。
以零售业为例，市场需求预测模型可以帮助企业预测季节性需求波动，从而合理安排库存和销售计划。
在制造业中，市场需求预测模型可以帮助企业调整生产计划，避免过剩或不足的产能。
而在互联网行业，市场需求预测模型可以为平台提供个性化推荐和精准营销，提高用户体验和销售效果。
然而，市场需求预测模型也存在一些挑战和限制。
首先，模型预测的准确性受到数据的质量和完整性的影响，如果数据收集不全或者存在错误，模型的预测结果可能会出现偏差。
其次，市场需求本身具有一定的不确定性，因此模型仅能提供一种预测结果，不能完全代替人的判断和决策。
此外，市场需求模型的建立和维护需要投入大量的人力和技术资源，对于中小企业而言，这可能是一项巨大的负担。
为了提高市场需求预测模型的准确性和实用性，企业可以考虑以下几点措施。
首先，加强数据的质量管理，确保收集到的数据准确、完整且具有代表性。
其次，建立多种模型的组合，通过不同模型之间的比对和融合，提高预测的准确性和可靠性。
此外，及时更新模型中的参数和算法，使其能够适应市场需求的变化。
在应用市场需求预测模型时，企业应该根据自身的情况和需求选择合适的模型，并结合其他定性分析和专业知识进行判断和决策。
预测市场需求的模型和技术应用
预测市场需求的模型和技术应用一、引言在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提升市场敏感度和反应速度，以及更精准地预测市场需求，以满足消费者的多样化需求。
因此，建立一套可靠的预测市场需求的模型和技术应用愈加重要。
本文将介绍预测市场需求的模型和技术应用，并探讨其在不同领域中的实际应用。
二、预测市场需求的模型1.时间序列分析模型时间序列分析模型是一种基于历史数据对未来趋势进行预测的模型。
该模型主要有下列3种方法：- 移动平均法：通过前一天或前几天的销售数据来预测未来的销量，以适应瞬息万变的市场需求，尤其适用于季节性产品；- 指数平滑法：通过对历史数据进行加权平均的方式，对未来销售情况进行推测。
该模型适用于快速变化的市场环境；- 自回归模型：此方法是预测未来销售数据的常用方法，通过对销售数据的一阶（一度）或二阶（二次）自回归，进行推测分析。
2.因素分析模型因素分析模型是根据一定的假设来分析不同影响因素对市场的影响程度，并将这些因素的权重逐一加入到模型计算中，进行市场需求的预测。
因素分析模型主要分为3种：- 常规线性回归：基于对“自变量”（放在X轴上）与“因变量”（放在Y轴上）的线性回归分析，计算出斜率和截距等参数，进行市场预测；- ARIMA模型：是传统的时间序列分析模型，可以同时处理趋势、周期和随机事件产生的影响；- 神经网络模型：是一种非线性模型，它可以通过处理大量的数据进行模型训练，以达到更好的预测效果。
三、预测市场需求的技术应用1.电商行业电商行业是最早将预测市场需求模型应用于实际业务的行业。
通过数据挖掘、人工智能等技术，对用户的购买行为进行分析，形成用户画像、购买路径等数据图像，进而预测市场需求，精准地进行产品推荐。
2.物流行业以快递行业为代表的物流行业，也是依托预测市场需求的模型和技术，实现了高效精准的配送服务。
物流企业通过对用户需求的大数据分析，优化物流运输方案，实现“时效达、准确率高”的服务。
市场供需预测分析与模型搭建
市场供需预测分析与模型搭建市场供需预测分析与模型搭建是一项关键的经济分析工具，旨在通过有效的预测和分析市场的供需关系，为企业和政府决策提供准确、可靠的指导。
本文将介绍市场供需预测分析的重要性、常用的分析方法以及模型搭建的步骤和技巧。
市场供需预测分析的重要性不言而喻。
一个准确的供需预测分析模型可以帮助企业和政府了解市场上各种产品和服务的供需状况，从而确定市场走势和市场需求的动态变化。
通过根据市场需求变化调整生产和定价策略，企业可以避免过度供应或供应不足的风险，并在市场中保持竞争力。
政府也可以利用供需预测分析来制定相应的经济政策，以平衡市场供需，促进经济稳定和可持续发展。
在市场供需预测分析中，常用的方法包括趋势分析、统计模型和模拟模型等。
趋势分析是一种基于历史数据的方法，通过观察过去的市场走势和变化，推断未来的供需关系。
统计模型则是通过建立数学模型，对市场供需关系进行精确的数学建模和预测。
模拟模型是一种基于系统动力学的方法，通过对市场供需关系进行数学建模和模拟实验，预测不同因素对市场的影响和供需变化。
市场供需预测分析的模型搭建过程需要进行以下几个步骤：第一步是数据收集和整理。
准确的市场供需预测分析不能离开大量的实证数据支持。
因此，需要收集并整理相关的市场数据，包括历史销售数据、价格变化数据、市场调研数据等。
第二步是数据分析和特征提取。
在收集到的市场数据上，可利用统计学和机器学习等方法进行数据分析，提取关键特征和指标。
例如，可以利用时间序列分析方法，分析趋势、季节性和周期性等因素对市场的影响。
第三步是模型选择和建立。
根据实际情况和需求，选择合适的模型进行市场供需预测分析。
常用的模型包括ARIMA模型、GARCH模型、VAR模型等。
在建立模型时，需要考虑数据的稳定性、相关性、误差分布等因素，并进行合理的模型参数估计和校验。
第四步是结果分析和评估。
通过对构建的市场供需预测模型进行结果分析和评估，可以判断模型的准确性和可靠性。
市场需求波动预测的数据模型与方法
市场需求波动预测的数据模型与方法市场需求波动是企业在市场竞争中面临的一个重要挑战。
企业需要准确预测市场需求的波动，以有效调整生产和运营策略，确保供需平衡，降低风险并实现盈利。
为了解决这一问题，许多研究者和分析师不断探索和改进数据模型与方法，以提高市场需求波动预测的准确性。
数据模型与方法在市场需求波动预测中起着至关重要的作用。
下面将介绍一些常见的数据模型与方法，包括时间序列分析、回归分析和机器学习。
时间序列分析是一种广泛应用的预测方法，它基于过去的历史数据，利用时间的因素来预测未来的需求波动。
常用的时间序列模型包括移动平均、指数平滑和季节性调整模型。
移动平均模型通过计算一定时间段内的平均值，来预测未来的需求趋势。
指数平滑模型则基于过去数据的加权平均值，考虑到最新的观测值对预测结果的影响更大。
季节性调整模型则用于处理季节性需求波动，通过拟合季节性因素来提高预测准确性。
回归分析是一种统计方法，用于建立依赖于自变量的因果关系模型。
在市场需求波动预测中，回归分析可以用于确定市场需求与其他相关因素之间的关系，并预测未来需求的波动。
常用的回归模型包括线性回归和多元回归。
线性回归模型假设市场需求与自变量之间存在线性关系，通过最小二乘法来拟合曲线并预测未来需求。
多元回归模型则考虑多个自变量的影响，通过建立多元方程来进行需求预测。
近年来，机器学习方法在市场需求波动预测中得到广泛关注和应用。
机器学习是一种基于数据构建模型和做出预测的方法，它通过训练算法来自动学习数据的模式和规律。
常用的机器学习方法包括决策树、随机森林和神经网络。
决策树是一种用于分类和回归问题的树形结构模型，它通过选择特征和设置决策节点来进行预测。
随机森林是一种由多个决策树组成的集成学习模型，通过投票或平均预测结果来提高准确性。
神经网络是一种由多个节点和连接组成的网络结构，通过调整连接权重来进行预测。
除了上述的常见模型和方法，还有一些其他的数据模型与方法被用于市场需求波动预测，例如时间灰色模型、支持向量回归和深度学习等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
52 2011.10
2011年10月经管空间
企业竞争模拟中市场需求预测模型解析
文/涂帅华 王滢
摘 要：本文主要研究企业竞争模拟中市场需求预测模型的决策支持作用，通过Eviews计量经济学软件回归分析并研究可量化的变量对需求的影响，探索建立需求预测模型。
分析发现，这些变量对需求的影响呈现一定规律；而且部分变量在一定范围内与需求存在明显的线性关系。
关键词：企业竞争模拟；Eviews；市场需求预测
中图分类号：F270 文献标识码：A 文章编号：1006-4117（2011）10-0052-02
依附于企业竞争模拟软件的企业竞争模拟是由学生组成3—5人的团队，进行虚拟企业经营，从而了解企业运营相关知识的实践课程。
市场驾驭能力是决定经营效果的重要因素，如何准确预测市场需求，是每个决策者关注的热点。
不少实战经验丰富的决策者利用经验和感觉来确定市场需求量，本文以计量经济学为理论基础结合实战经验预测分析市场需求，更准确地描述市场需求与各变量的内在联系。
一、企业竞争模拟简介
企业竞争模拟（B U S I M U）是由北大光华管理学院王其文等几位老师共同研发，运用计算机技术模拟企业竞争环境，参与者组成虚拟的企业，在模拟的市场环境里进行经营决策的训练。
[1]其决策分为五个板块：生产运筹、供应安排、市场营销、投资规划以及财务，共69个决策量。
半数以上决策量属于市场营销，说明市场营销的重要性和复杂性，表现为市场驾驭的难度。
市场的驾驭主要反映在市场价格的把握和市场需求的预测。
笔者下面根据比赛所获以及赛后总结探讨一下关于市场需求预测模型的应用。
二、利用Eviews回归市场需求预测模型
Eviews回归模型的数学原理是利用最小二乘法求得未知参数最小二乘估计向量，再根据拟合优度、置信区间和F检验等检验回归模型的整体显著性水平。
若回归模型整体上是显著的，则可应用于预测未来；反之，则利用价值不大。
程序如下：
1、获取样本数据
本文所用数据来源于：h t t p：//b u s i m u.g s m.p k u. /网站，2011年全国MBA培养院校企业竞争模拟大赛半决赛1889赛区北京工商大学代表队第1市场A产品。
选择这部分样本数据作为研究对象的原因：由于比赛中的市场消息是一个描述性变量，具有很强的模糊性和随机性，笔者无力将其量化。
1889赛区第1市场A产品受市场消息产生的影响较小，选择这部分数据作为研究对象，可以一定程度上减少随机干扰项对模型准确度的影响。
2、明确目标变量和影响变量
企业生产供应商品为了满足客户需求并从中获利，根据经济学基本规律，需求决定供给。
企业生产运营中通过对需求的预测确定生产供应商品的数量，因此需求才是决定性的目标变量。
由此确定目标变量为：需求（Y）。
根据比赛规则说明，需求的影响变量非常多，大致可分为三类：数值变量（商品价格、广告费、促销费、产品等级和市场份额）、可量化的非数字变量（广告的滞后效应、市场扩容和季节变动）、不可量化的描述性变量（市场消息等）。
本文主要研究的是数值变量以及可量化的非数值变量——这些与需求变动有明显规律的变量——与需求之间的相关关系。
数值变量中的商品价格、广告费、促销费的绝对值和相对值都影响需求。
市场扩容和季节变动都以时间为轴线，对需求的影响依附于期数反映。
由此确定影响变量为：期数（X1）、商品价格、广告费和促销费的绝对量（X2、X3、X4）和相对量（△X2、△X3、△X4）、滞后广告（X5）、产品等级（X6）、市场份额（X7）。
通过数据观察和实战经验总结部分影响变量的规律如下：（1）市场扩容为每期2单位/企业，季节变动周期性影响市场扩容量，春季和秋季为旺季（设第1期为春季），扩容为3单位/企业；将市场扩容和季节变动对需求的影响合并得：2.5×X1+（1-（-1）X1）/4。
（2）广告的滞后效应为短期效应——本期广告按照一定比例对下期需求产生影响，对此后各期影响甚小。
（3）市场份额不直接影响需求，而是通过总体需求在竞争者中的重新分配影响对个体竞争者的需求，其分配机制：市场份额未达到平均市场份额的企业部分需求会转移到市场份额大于平均市场份额的企业；总结其公式：某参数×（总体市场需求/市场同类竞争者数量）×（该企业上期X7-平均市场份额）。
3、确定目标变量和影响变量的相关关系
根据决策者的角色不同，可将样本数据分为两部分来确定目标变量和影响变量的相关关系。
前8期为第一部分，由比赛组织者模拟，不存在相对量的影响，可用于确定X1、X2、X3、X4、X5和X6的影响系数。
后7期为第二部分，由各参赛者模拟，不同决策者的决策能力参差不齐、风格迥异，个体决策结果差异较大，增加相对量的影响；以这部分数据和第一部分分析结果作为基础，可确定△X2、△X3、△X4以及X7的影响系数。
（1）第一部分（1—8期）
首先确定目标变量和影响变量的相关关系为线性还是非线性。
根据样本数据中前8期数据，利用E v i e w s分析可得，无相对量影响的需求（Y1）与各影响变量整体表现为明显的线性关系；但是观察各影响变量的P r o b.值大部分都大于0.05，可见其系数并不准确，其原因可能是由于X1来自两个影响因素作用的结果，与Y1并不表现出线性关系。
剔除
X1对模型的影响，回归分析结果如图1：
2011.10 53
2011年10月
经管空间
项目名称：教育教学——本科生科学研究与创业行动计划，编号：201109。
图1
图2
（注：图1中：Y2=Y-（2.5×X1+（1-（-1）X1）/4），设置第1期的上期广告等于本期广告，为10000；图2中回归结果中的“△”用“D”表示）
由图1可看出，剔除市场扩容和季节变动影响的需求Y2与各影响变量的线性关系几乎完全拟合。
因此可得出如下结论：Y 1=2.5×X 1+（1-（-1）X 1）/4-0.22×X 2+0.001×（X 3+20%×X 4）+0.001×X 5+10×X6+731.
（2）第二部分（9—15期）表19—15期主要相关数据
（注：△X2、△X3、△X4为企业该指标与该市场均值的差额，△Y相对量影响的需求变化量，△X7=（总体市场需求/市场同类竞争者数量）×（该企业上期X7-平均市场份额），下同；△Y=Y-上期实际需求-X1、X2、X3、X4、X5和X6变化引起的需求变动，这样计算△Y可减少随机干扰项的不良影响。
）
由于所有产品需求在第10期都出现不遵循已有规律的跨越性增长，笔者未发现其内在影响因素。
第15期受到不
可量化的市场消息的影响较大，而且15期作为特殊的最后一期，竞争者大部分降价清仓产生的一系列不可控的影响因素会破坏模型的结构。
因此，为了保证模型的准确度，下面的分析中略去这两期未按照正常规律发展的数据。
利用E v i e w s分析可得△Y与△X2、△X3、△X4、△X7的线性关系显著。
同时，笔者分析发现△X3和△X4的影响系数非常小且十分接近，对需求或者说对需求量的变动影响不大（通过Eviews回归分析可以验证）。
为了简化回归分析步骤，此处将其纳入常数项处理。
结果如图2，显示说明△Y与△X2、△X7具有明显的线性关系；至于常数项的P值为0.0962，稍大于0.05，为△X3、△X4以及一些随机干扰项的影响，但影响并不大。
因此可得出如下结论：△Y≈-0.1585×△X2+5.2074×X7+4.4274
综上分析，可归纳得需求（Y ）与各影响因素的估计回归模型：Y =Y 1+△Y =（2.5×X 1+（1-（-1）
X 1
）/4-0.22×X 2+0.001×（X 3+20%×X 4）+0.001
×X5+10×X6+731）+（-0.1585×△X2+5.2074×△X7+4.4274）；
结束语：建立模型的目的是为了提供决策支持作用，用于预测未来。
尽管已回归出的模型对现有数据的拟合程度较高，但是用于估计价格、广告和促销相对量的参数的样本数据有限，因此也不排除偶然性的可能。
利用该模型进行需求预测的同时，这些相对量也是无法事先准确估算的；对于这些相对量，决策者只能通过实际已发生的数据和自身实战经验总结的规律确定一个主观估计值。
况且，实际需求还受一些随机的、无法量化的、不可控因素的影响，如市场消息、竞争者决策能力差异导致的部分需求重新分配。
因此，用这个模型预测的效果仍受决策者的市场驾驭能力、风险态度以及一些不可控因素的影响；决策者应理性判断模型的准确性，合理使用模型的可行性，并有效结合自身实战经验。
作者单位：涂帅华 北京工商大学商学院 王滢 北京工商大学文科实践中心作者简介：涂帅华（1990— ），男，江西抚州人，北京工商大学在校本科大四学生，专业：财务管理。
参考文献：
[1]王其文.企业竞争模拟[J/O L].北京:北京大学光华管理学院网站/.
[2]陈冰.企业经营实战——电子沙盘教程[M ].北京:经济科学出版社,2008.9.
[3]于俊年.计量经济学软件——E v i e w s的使用[M].北京:对外经贸大学出版社,2006.5.
[4]李宝仁.计量经济学[M].北京:机械工业出版社,2008.2.。