管理經(jīng)濟學(xué)人大第四版第五章商業(yè)與預(yù)測

1第五章商業(yè)與經(jīng)濟預(yù)測

數(shù)據(jù)來源和預(yù)測技術(shù)的選擇

時間序列分析法

氣壓表式預(yù)測法

投入-產(chǎn)出分析法

2一、數(shù)據(jù)來源和預(yù)測技術(shù)的選擇必須進行銷售估計才能規(guī)劃未來適當?shù)纳a(chǎn)水平；財務(wù)經(jīng)理需要估計廠商未來的現(xiàn)金流量，這就需要對未來可能的銷售、生產(chǎn)、收入、支付以及資本支出水平做出預(yù)測；在規(guī)劃資本投資時，需要預(yù)測未來的經(jīng)濟活動，才能估算出資本投資的收益；對貨幣和信用條件進行預(yù)測，以便使企業(yè)的現(xiàn)金需求能以最低的成本滿足。3（一）數(shù)據(jù)來源缺點：費用較高；專家可能拒絕參考別人意見，使后幾輪預(yù)測沒有變化。1、專家意見德爾菲法Delphitechnique：第一步：組成企業(yè)外部的專家小組，各自獨立工作，分別做出預(yù)測。第二步：每個專家被要求參考別人的數(shù)據(jù)修正自己的預(yù)測。第三步：重復(fù)第二步，一直持續(xù)到大家取得一致意見，或大家都不準備再修改意見。優(yōu)點：有助于每個專家對每個人的預(yù)測做出評價。4

數(shù)據(jù)來源2、調(diào)查對管理者的計劃進行調(diào)查可能是預(yù)測的一個重要數(shù)據(jù)來源，

也可以對消費者計劃進行調(diào)查以獲得預(yù)測數(shù)據(jù)。

如果沒有現(xiàn)成數(shù)據(jù)，企業(yè)可以自己進行調(diào)查。

需要較高的調(diào)查技巧：措辭準確、不含糊；樣本具有代表性；較高的答卷率；被調(diào)查人的反映真實等。調(diào)查法的缺陷——不準確：被調(diào)查人缺乏信息進行決策；未能認真考慮；不反映真實想法等。因此，調(diào)查數(shù)據(jù)一般作為決策的補充數(shù)據(jù)來源。5

數(shù)據(jù)來源3、市場實驗市場實驗法應(yīng)注意的問題：實驗市場的地區(qū)不宜太大，以節(jié)約費用和便于指導(dǎo)、分析；實驗市場中的消費者應(yīng)和企業(yè)目標市場消費者特征類似；應(yīng)當有可能只向被實驗人群做廣告。優(yōu)點：較真實反映消費者實際行動。缺點：具有風(fēng)險。有可能會失去消費者。企業(yè)無法控制影響需求的所有因素；由于實驗時間較短，消費者對企業(yè)的行動做出的反應(yīng)不充分。

6（二）預(yù)測技術(shù)的選擇1、預(yù)測的層級國民經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)銷售預(yù)測。單個企業(yè)的銷售預(yù)測。總銷售額、產(chǎn)品線銷售額（量）等采購、生產(chǎn)預(yù)測：原材料訂貨量、員工雇傭量、運輸、生產(chǎn)周期營銷預(yù)測：銷售資源配置、銷售目標、促銷規(guī)劃現(xiàn)金需求預(yù)測長期資本支出和企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略企業(yè)內(nèi)部的預(yù)測層級7預(yù)測技術(shù)的選擇2、選擇預(yù)測技術(shù)的準則與使用某種技術(shù)而產(chǎn)生的潛在收益相比，建立預(yù)測模型的成本；將要預(yù)測的各種關(guān)系的復(fù)雜程度；預(yù)測的時間（長期或短期）；模型要求的精確性；制定決策所必要的前導(dǎo)時間取決于預(yù)測模型所估計的變量。8預(yù)測技術(shù)的選擇3、評估預(yù)測模型的精確性評估預(yù)測模型精確度的一個指標是平均預(yù)測誤差或均方根誤差：

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預(yù)測技術(shù)的選擇4、可供選擇的預(yù)測技術(shù)時間序列分析法氣壓表式預(yù)測法投入-產(chǎn)出分析法10二、時間序列分析法

用于預(yù)測某個特定變量值而收集的數(shù)據(jù)可以分為兩大類——時間序列數(shù)據(jù)和橫斷面數(shù)據(jù)。時間序列數(shù)據(jù)：按不同時點順序排列的一種經(jīng)濟變量的一系列數(shù)值。橫斷面數(shù)據(jù)：在相同時間觀察到的一種經(jīng)濟變量的一系列數(shù)值

時間序列預(yù)測模型僅僅以被預(yù)測變量的歷史觀察值為基礎(chǔ)，這類模型并不力求說明產(chǎn)生觀察結(jié)果的主要因果關(guān)系。11

時間序列分析法趨勢trend：一定時期內(nèi)一個經(jīng)濟數(shù)據(jù)序列中的長期增加或減少。

周期性cyclicalpattern變化：在時間通常超過一年的經(jīng)濟序列中，存在著的重大的擴張和收縮。

季節(jié)性seasonality變化：這個因素在一年內(nèi)造成了變動，它們在不同年份中或多或少是一致的。

隨機波動randomfluctuation：一個經(jīng)濟序列受到基本上無法預(yù)見的隨機因素的影響。

12（一）基本模型1．最簡單模型該模型認為下一期變量的預(yù)測值將與該變量當期的數(shù)值一樣。13例：某企業(yè)產(chǎn)品2013年度4月份銷售量預(yù)測，其歷史數(shù)據(jù)見下表月份年份2011201220131月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月237021002412237630743695355041723880293123772983244625202598253332503446398642223798294124882878258526932738141．最簡單模型適用條件使用容易，理解簡單。當歷史數(shù)據(jù)表明被預(yù)測數(shù)據(jù)中短期內(nèi)沒有很大變化時，可以運用此模型對短期情況進行預(yù)測。因此，此模型的使用條件是，變化緩慢出現(xiàn)，或?qū)ξ磥硐鄬^短的時期進行預(yù)測。缺點數(shù)據(jù)的可得性，需要迅速收集本期的實際數(shù)據(jù)。未考慮環(huán)境中已知變化的作用。152．模型的調(diào)整運用此模型，2013年4月份的預(yù)測值為2738+（2738-2693）=2783。16（二）趨勢推測法這種方法是建立在這樣的假設(shè)基礎(chǔ)上，即在一個時間序列數(shù)據(jù)中存在著一種可識別的變化趨勢。趨勢預(yù)測也可用來作為確定周期性和季節(jié)性變化的出發(fā)點。171．曲線擬合的統(tǒng)計法這種方法主要是運用最小二乘法來估計方程的參數(shù)。一個經(jīng)濟序列中的長期變化會遵從幾種不同類型的趨勢。以下要討論的是三種常見的情況：線性趨勢、固定不變的增長率、下降的增長率。tYtYtY18（1）線性趨勢——每期的變化數(shù)量為常數(shù)19時期數(shù)季度銷售額（百萬元）1234567891011121996，Ⅰ1996，Ⅱ1996，Ⅲ1996，Ⅳ1997，Ⅰ1997，Ⅱ1997，Ⅲ1997，Ⅳ1998，Ⅰ1998，Ⅱ1998，Ⅲ1998，Ⅳ300305315340346352364390397404418445對將來任何一個時期銷售額的預(yù)測，可根據(jù)此式進行。例如，1999年第三季度（第15時期）的銷售額預(yù)測值為：281.394+12.811×15=473.56例2：20（2）冪函數(shù)——固定不變的增長率（每期變化的比率為常數(shù)）21（2）冪函數(shù)——固定不變的增長率（每期變化的比率為常數(shù)）需要將其轉(zhuǎn)換才能使用最小二乘法，令

α=lnY0,β=ln(1+g),則得出新方程：

這時可以運用最小二乘法估計參數(shù)，但應(yīng)注意數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。首先將觀察（實際）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對數(shù)形式，估計出參數(shù)；然后，再將該參數(shù)進行轉(zhuǎn)換，求出冪函數(shù)的參數(shù)。22時期數(shù)季度銷售額的自然對數(shù)1234567891011121996，Ⅰ1996，Ⅱ1996，Ⅲ1996，Ⅳ1997，Ⅰ1997，Ⅱ1997，Ⅲ1997，Ⅳ1998，Ⅰ1998，Ⅱ1998，Ⅲ1998，Ⅳ5.7045.7205.7535.8295.8475.8645.8975.9665.9846.0016.0366.098用最小二乘法估計轉(zhuǎn)換后的方程為：再求5.662和0.0353的反對數(shù)，得到最終函數(shù)方程為：232．時間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)性變動這里介紹進行季節(jié)性調(diào)整的趨勢比率法ratio-trend。這種方法的步驟如下：根據(jù)預(yù)測方程計算出各年某一季度的預(yù)測值，并根據(jù)相應(yīng)的觀察（實際）值，求出各實際值與預(yù)測值之間的比率。求出以上各比率的平均比率。該平均比率就是在預(yù)測中隊季節(jié)性誤差的測定。運用該平均比率對根據(jù)預(yù)測方程求出的該季度預(yù)測值進行調(diào)整。24案例：接例2，對第4季度銷售額的預(yù)測值進行調(diào)整。某公司銷售額的預(yù)測方程為第一步：根據(jù)預(yù)測方程求出第4季度預(yù)測值，并求出各實際值和預(yù)測值的比率。年份第4季度預(yù)測銷售額（百萬元）第4季度實際銷售額（百萬元）第4季度實際/預(yù)測銷售額199619971998332.64383.88435.133403904451.0221.0161.023平均=1.020第二步：求出平均比率，為1.020。第三步：運用平均比率進行季節(jié)調(diào)整。如1998年第4季度預(yù)測值為435.13，乘以平均比率1.020，調(diào)整后的預(yù)測值為443.8，更接近實際值445。25（三）移動平均數(shù)移動平均數(shù)是一種簡單的平滑技術(shù)。它是指對一系列觀察值加以平均得到一個預(yù)測值，即選取一定數(shù)目觀察值，計算其平均值，并將這個平均值作為下一期預(yù)測值。其目的在于為盡量減少隨機因素在預(yù)測中的影響。注意：N越大，平滑效果越明顯。選擇合適的N應(yīng)當選擇使觀察值和預(yù)測值之間的離差的平方和或RMSE最小的N。26（四）指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法exponentialsmoothing是一種時間序列預(yù)測技術(shù)，它賦予近期的觀察數(shù)據(jù)以更大的權(quán)數(shù)。271．指數(shù)平滑法的運用根據(jù)指數(shù)平滑法，第n+1期的預(yù)測值等于第n期的觀察值同預(yù)測值的加權(quán)平均，

28這表明，一個指數(shù)加權(quán)移動平均數(shù)的一般公式，就是對所有的過去觀察值的一種加權(quán)平均，權(quán)數(shù)是由幾何級數(shù)定義的：(1-w)0w,(1-w)1w,(1-w)2w,(1-w)3w,(1-w)4w,(1-w)5w……如果w接近1.0，近期的觀察數(shù)據(jù)就有較大的權(quán)數(shù)；

注意，該公式無法預(yù)測，因為沒有Y0或。這個問題通?？梢酝ㄟ^假定第1期的預(yù)測值等于該期的觀察值來解決，即=Y1。在公式中，這就意味著=Y1。29

周次t銷售量Ytw=0.20w=0.40w=0.60

w=0.801234567891011400430420440460440470430440420-400.00400.00406.00408.80415.04424.03427.23435.78434.62435.70432.56400.00400.00412.00415.20425.12439.07439.44451.67443.00441.80433.08400.00400.00418.00419.20431.68448.67443.47459.39441.76440.70428.28400.00400.00424.00420.80436.18455.23443.05464.61436.92439.38423.88302．平滑常數(shù)的選擇觀察值和預(yù)測值之間的離差的平方和最小，即w的選擇應(yīng)當使或RMSE最小。例如，根據(jù)上表的數(shù)據(jù)，w的不同取值的情況為：平滑常數(shù)離差平方和0.200.400.600.806484.234683.874213.084394.52313．對指數(shù)平滑法的評價優(yōu)點允許近期數(shù)據(jù)有較大權(quán)數(shù)；增加新的觀察數(shù)據(jù)，使預(yù)測適應(yīng)新情況時較為簡便，無需像趨勢推測法那樣重新估計方程。缺點如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯趨勢，用其預(yù)測就不太準確。如果時間趨勢為正值，根據(jù)指數(shù)平滑法預(yù)測就會太低；如果時間趨勢為負值，根據(jù)指數(shù)平滑法預(yù)測就會太高。因此，當數(shù)據(jù)中沒有明顯的時間趨勢時，使用指數(shù)平滑法才較合適。32三、氣壓表式預(yù)測法找出與第1個數(shù)據(jù)序列相關(guān)的第2個數(shù)據(jù)序列。這樣，通過觀察第2個序列的變化就能預(yù)測第1個序列。這時，稱第2個序列是第1個序列的指示值indicator。

33（一）領(lǐng)先、同步和滯后指標如果一個序列的變化總是發(fā)生在另一個序列的變化之前，前者就為超前指示值leadingindicator。如果一個序列的變化總是與另一個序列的變化同時進行，前者就是同步指示值coincidentindicator。如果一個序列的變化總是發(fā)生在另一個序列的變化之后，前者就為滯后指示值。就好像氣象學(xué)家利用氣壓表上的氣壓變化來預(yù)測天氣那樣，超前指示值能用來預(yù)測一般經(jīng)濟條件的變化，因此，這種方法稱為氣壓表式預(yù)測法barometricforecasting。34領(lǐng)先、同步和滯后指標超前指示值的有用性取決于以下因素：指示值必須準確。它的波動必須與要預(yù)測的序列的波動緊密相關(guān)。指示值必須有足夠的超前期。超前期太短，指示指標的作用就不大。超前期相對穩(wěn)定。不能有時超前2年，有時超前6個月。35（二）合成指數(shù)和擴散指數(shù)

合成指數(shù)就是各種指示值的加權(quán)平均數(shù)。權(quán)數(shù)是根據(jù)每個序列的預(yù)測能力來定的。例如，最常用的合成指數(shù)，就是美國商務(wù)部根據(jù)11種超前指示值編制的。

擴散指數(shù)是對逐月增長的時間序列在商務(wù)部11種時間序列中所占比例的度量。其優(yōu)點是減少了因以單一序列的短期波動為基礎(chǔ)形成錯誤預(yù)測的可能性。例如，8種指示值是增長的，則該月的擴散指數(shù)為8/11；若全部指示值都下降則為0。如果擴散指數(shù)在幾個月中都超過50%，則說明經(jīng)濟條件改善。36合成指數(shù)和擴散指數(shù)合成指數(shù)和擴散指數(shù)預(yù)測的缺陷預(yù)測不是十分準確；超前期的變動性大；難以預(yù)測變化的大小，更多的是一種定性指標；沒有很好的為特定企業(yè)進行預(yù)測的超前指示值。37四、投入-產(chǎn)出分析法投入-產(chǎn)出分析方法可用于分析產(chǎn)業(yè)之間的聯(lián)系和影響。38（一）交易矩陣橫行表示每個部門的產(chǎn)品銷售給誰。前兩列表示中間銷售量intermediatesales?？v列表