第五大題-市場(chǎng)預(yù)測(cè)

第五大題市場(chǎng)預(yù)測(cè)一、考試要點(diǎn)

（1）專家會(huì)議法；（2）德?tīng)柗品?；?）一元線性回歸法；（4）簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法；（5）一次指數(shù)平滑法；（6）彈性系數(shù)法；（7）消費(fèi)系數(shù)法。

二、涉及科目

本大題主要涉及：市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》。

三、考試難點(diǎn)

（1）一元線性回歸法；（2）不同預(yù)測(cè)方法的適用情況；（3）預(yù)測(cè)方法的選用。

四、典型題目

第一題【背景資料】

某地區(qū)鍍鋅鋼板需求預(yù)測(cè)。2010年某地區(qū)鍍鋅鋼板消費(fèi)量15.32萬(wàn)噸，主要應(yīng)用于家電業(yè)、輕工業(yè)和汽車工業(yè)等行業(yè)，2001～2010年當(dāng)?shù)劐冧\鋼板消費(fèi)量及同期第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值如下表所示。按照該地區(qū)“十二五”規(guī)劃，“十二五”期間地方第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)速度預(yù)計(jì)為12%。檢驗(yàn)顯著水平為5%。

表2001～2010年某地鍍鋅鋼板消費(fèi)量與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值年份鍍鋅鋼板消費(fèi)量（萬(wàn)噸）第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（千億元）20013.451.00320023.501.11920034.201.26020045.401.45020057.101.52720067.501.68120078.501.886200811.001.931200913.452.028201015.322.274【問(wèn)題】請(qǐng)用一元線性回歸方法預(yù)測(cè)2015年當(dāng)?shù)劐冧\鋼板需求量?！緟⒖即鸢浮?/p>

1.建立回歸模型，計(jì)算相關(guān)參數(shù)

（1）建立一元回歸模型。

經(jīng)過(guò)分析,發(fā)現(xiàn)該地區(qū)鍍鋅鋼板消費(fèi)量與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間存在線性關(guān)系,將鍍鋅鋼板設(shè)為因變量y,以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值為自變量x,建立一元回歸模型y=a+bx

（2）計(jì)算參數(shù)。

a,b求解公式見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》P35公式2-4和2-5

1）

1）

其中：

采用最小二乘法，計(jì)算出相關(guān)參數(shù)：n=10

各年第二產(chǎn)值x的平均值

（千億元）各年鍍鋅鋼板消費(fèi)量的平均值

（萬(wàn)噸）

2.相關(guān)檢驗(yàn)

（1）采用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法。

因此，相關(guān)系數(shù)R=0.961。

在α=0.05（此值為已知）時(shí)，自由度=n-2=10-2=8，查相關(guān)系數(shù)表（見(jiàn)本書附錄），得。

因

故在α=0.05的顯著性檢驗(yàn)水平上，檢驗(yàn)通過(guò)，說(shuō)明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與鍍鋅鋼板需求量線性關(guān)系合理。相關(guān)計(jì)算見(jiàn)下表。

表相關(guān)計(jì)算表年份y實(shí)際消費(fèi)量（萬(wàn)噸）y'預(yù)測(cè)消費(fèi)量（萬(wàn)噸）（y-y'）220013.452.061.9220.1820023.503.180.1019.7320034.204.530.1114.0020045.406.350.906.46續(xù)表年份y實(shí)際消費(fèi)量（萬(wàn)噸）y'預(yù)測(cè)消費(fèi)量（萬(wàn)噸）（y-y'）220057.107.090.000.7120067.508.571.140.2020078.5010.534.130.31200811.0010.960.009.35200913.4511.892.4230.34201015.3214.251.1454.43合計(jì)79.4279.4211.86155.71平均值7.947.941.1915.57（2）t檢驗(yàn)法。

在α=0.05（此值為已知）時(shí)，自由度=n-2=10-2=8,查t檢驗(yàn)表（第四本教材P459）,得t（α/2，n-2）=t（0.025，8）=2.306

因

故在α=0.05的顯著性檢驗(yàn)水平上，t檢驗(yàn)通過(guò)，說(shuō)明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與鍍鋅鋼板需求量線性關(guān)系明顯。

3.需求預(yù)測(cè)

據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃，2011～2015年當(dāng)?shù)氐诙a(chǎn)業(yè)年增長(zhǎng)速度為12%，則2015年地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值將達(dá)到：

（千億元）

于是，2015年當(dāng)?shù)劐冧\鋼板需求點(diǎn)預(yù)測(cè)為：

（萬(wàn)噸）

區(qū)間預(yù)測(cè)：

于是，在α=0.05的顯著性檢驗(yàn)水平上，2010年鍍鋅鋼板需求量的置信區(qū)間為：

=30.88±2.306×2.656=30.88±6.13

即有95%的可能性在（24.75，37.00）的區(qū)間內(nèi)。

[參考文獻(xiàn)]：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（一元線性回歸）,詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P34～40。

第二題（收入彈性系數(shù)法）

彈性系數(shù)法：

①收入彈性：

②價(jià)格彈性：

③能源需求彈性：

【背景資料】

某地區(qū)照相機(jī)消費(fèi)需求預(yù)測(cè)。

2005～2010年照相機(jī)銷售量和人均年收入見(jiàn)下表，預(yù)計(jì)到2015年人均年收入較2010年增加86%,人口增長(zhǎng)控制在0.4%。

【問(wèn)題】用收入彈性法預(yù)測(cè)2015年照相機(jī)需求量。

表某地區(qū)2005～2010年照相機(jī)消費(fèi)量和人均年收入年份人均收入（元/年）人口（萬(wàn)人）照相機(jī)銷售量（萬(wàn)臺(tái)）200528206803.22200636406843.56200746406883.99200859786924.36200975856964.81201091987015.18【答案】

1.計(jì)算照相機(jī)收入彈性系數(shù)年份較上年收入

增長(zhǎng)（%）每萬(wàn)人照相機(jī)消費(fèi)

（臺(tái)/萬(wàn)人）每萬(wàn)人照相機(jī)

消費(fèi)增長(zhǎng)（%）收入彈性系數(shù)200547.35200629.152.009.80.34200727.558.0011.50.42200828.863.008.60.30200926.969.009.50.35201021.374.007.20.34從上表可以看出，2005～2010年照相機(jī)消費(fèi)收入彈性系數(shù)為0.30～0.42，平均為0.35。因此，取2015年的彈性系數(shù)為0.35。

2.計(jì)算2015年照相機(jī)需求量增長(zhǎng)率

以2010年為基數(shù)，2015年人均年收入增長(zhǎng)86%；則每萬(wàn)人均照相機(jī)消費(fèi)增長(zhǎng)為：

收入增長(zhǎng)比例×收入彈性系數(shù)=86%×0.35=30.1%

3.計(jì)算2015年萬(wàn)人照相機(jī)需求量

2015年每萬(wàn)人照相機(jī)需求為：

2010年萬(wàn)人照相機(jī)消費(fèi)量×需求增長(zhǎng)=74×（1+30.1%）=96.27（臺(tái)）

4.計(jì)算2015年當(dāng)?shù)厝丝诹?/p>

2015年當(dāng)?shù)厝丝?2005年人口數(shù)×（1+年人口增長(zhǎng)速度）5=715（萬(wàn)人）

5.計(jì)算2015年照相機(jī)需求量

2015年當(dāng)?shù)卣障鄼C(jī)需求量=715萬(wàn)人×96.27臺(tái)/萬(wàn)人=6.88（萬(wàn)臺(tái)）

[參考文獻(xiàn)]：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（收入彈性系數(shù)）,詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章,P40～44。

第三題（價(jià)格彈性系數(shù)法）[背景資料]

2004～2010年某地空調(diào)消費(fèi)量和平均銷售價(jià)格見(jiàn)下表。假設(shè)2011年空調(diào)價(jià)格下降到2000元/臺(tái)。

表某地區(qū)2004～2010年空調(diào)消費(fèi)量與價(jià)格年份空調(diào)價(jià)格（元/臺(tái)）空調(diào)消費(fèi)量（萬(wàn)臺(tái)）200449963220054547352006401239續(xù)表年份空調(diào)價(jià)格（元/臺(tái)）價(jià)格較上年增長(zhǎng)（%）空調(diào)消費(fèi)量（萬(wàn)臺(tái)）空調(diào)消費(fèi)較上年增長(zhǎng)（%）價(jià)格彈性系數(shù)20073580-10.84412.8-1.1920083198-10.74911.4-1.0620092820-11.85410.2-0.8620102450-13.16214.8-1.13【問(wèn)題】請(qǐng)用價(jià)格彈性系數(shù)法預(yù)測(cè)2011年空調(diào)需求量?！敬鸢浮?/p>

1.計(jì)算各年的空調(diào)價(jià)格彈性系數(shù)

表某地區(qū)2004～2010年空調(diào)價(jià)格彈性系數(shù)年份空調(diào)價(jià)格（元/臺(tái)）價(jià)格較上年增長(zhǎng)（%）空調(diào)消費(fèi)量（萬(wàn)臺(tái)）空調(diào)消費(fèi)較上年增長(zhǎng)（%）價(jià)格彈性系數(shù)200449963220054547-9.0（下注1）359.4（下注2）-1.0420064012-11.83911.4-0.9720073580-10.84412.8-1.1920083198-10.74911.4-1.0620092820-11.85410.2-0.8620102450-13.16214.8-1.13備注：下注1：（4547-4996）/4996=-9.0%；下注2：（35-32）/32=9.4%

2.計(jì)算2011，6年空調(diào)需求量

取2005～2010年價(jià)格彈性系數(shù)的平均值-1.04，即價(jià)格每降低10%，需求增長(zhǎng)10.4%。

3.計(jì)算2011年空調(diào)需求增長(zhǎng)率

空調(diào)價(jià)格下降率

空調(diào)需求增長(zhǎng)率=空調(diào)價(jià)格下降率×價(jià)格彈性系數(shù)=18.4%×1.04=19.1%

在價(jià)格降低到2000元/臺(tái)，較2006年價(jià)格降低了18.4%，空調(diào)需求增長(zhǎng)19.1%，于是2011年空調(diào)需求量=62×（1+19.1%）=74萬(wàn)臺(tái)。

[參考文獻(xiàn)]：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（價(jià)格彈性系數(shù)），詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P40～44。

第四題（能源需求彈性）

【背景資料】

某市2005年GDP達(dá)到1788億元，當(dāng)年電力消費(fèi)量269萬(wàn)千瓦小時(shí)。預(yù)計(jì)未來(lái)10年中前5年和后5年，GDP將保持9%和8%的速度增長(zhǎng)。經(jīng)專家分析，該市電力需求彈性系數(shù)見(jiàn)下表。

表該市電力需求彈性系數(shù)時(shí)間“十一五”（2006～2010年）“十二五”（2011～2015）彈性系數(shù)0.660.59【問(wèn)題】

請(qǐng)用彈性系數(shù)法預(yù)測(cè)2010年和2015年該市電力需求量?！敬鸢浮?/p>

1.計(jì)算電力需求增長(zhǎng)速度。

=（△E/E）/（△GDP/GDP）

（1）2006～2010年和2011～2015年電力彈性系數(shù)分別為0.66和0.59。

（2）2006～2010年和2011～2015年年均電力需求增長(zhǎng)速度：

2006～2010年電力需求增長(zhǎng)速度=電力消費(fèi)彈性系數(shù)×GDP年增長(zhǎng)速度=0.66×9%=5.94%

2011～2015年電力需求增長(zhǎng)速度=電力消費(fèi)彈性系數(shù)×GDP年增長(zhǎng)速度=0.59×8%=4.72%

2.2010年和2015年該市電力需求量

（1）2010年該市電力需求量。

2005年電力消費(fèi)量×（1+2006～2010年電力需求年增長(zhǎng)速度）5=269×（1+5.94%）5=358.97萬(wàn)千瓦時(shí)。

（2）2015年該市電力需求量。

2010年需求量×（1+2011～2015年電力需求年增長(zhǎng)速度）5=358.97×（1+4.72%）5=452.07萬(wàn)千瓦時(shí)。

[參考文獻(xiàn)]：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（能源彈性系數(shù)），詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P40～44。

第五題（消費(fèi)系數(shù)法）[背景資料]

2010年某地區(qū)各類汽車消耗汽油121.02萬(wàn)噸,具體消耗見(jiàn)下表,預(yù)計(jì)2015年當(dāng)?shù)馗黝愜嚤Ｓ辛糠謩e是：私人轎車20萬(wàn)輛,出租車5萬(wàn)輛,商務(wù)用車7萬(wàn)輛,小型摩托車0.5萬(wàn)輛,其他車2萬(wàn)輛。假定各類車輛年消耗汽油不變。

表2010年某地區(qū)車用汽油消費(fèi)量項(xiàng)目私人轎車出租車商務(wù)用車摩托車其他車輛合計(jì)車輛保有量（萬(wàn)輛）6.213.345.730.241.2216.74年消費(fèi)汽油（萬(wàn)噸）19.6229.6664.860.036.85121.02【問(wèn)題】

請(qǐng)用消費(fèi)系數(shù)法預(yù)測(cè)2015年車用汽油需求量。【答案】

1.計(jì)算各類車年汽油消耗量

（1）每輛私人轎車年汽油消耗量=2010年私人轎車年汽油消耗量/私人轎車保有量=19.62萬(wàn)噸/6.21萬(wàn)輛=3.16噸/輛·年。

（2）每輛出租車年汽油消耗量=8.88噸/輛年。

（3）每輛商務(wù)車年汽油消耗量=11.32噸/輛年。

（4）每輛摩托車年汽油消耗量=0.125噸/輛年。

（5）每輛其他車年汽油消耗量=5.6噸/輛年。

2.計(jì)算各類車2015年年汽油消耗量

（1）私人轎車年汽油消耗量=2015年私人轎車保有量×私人轎車年汽油消耗量=20萬(wàn)輛×3.16噸=63.2萬(wàn)噸。

（2）2015年出租車年汽油消耗量=44.4萬(wàn)噸。

（3）2015年商務(wù)車年汽油消耗量=79.24萬(wàn)噸。

（4）2015年小型摩托車年汽油消耗量=0.06萬(wàn)噸。

（5）2015年其他車年汽油消耗量=11.2萬(wàn)噸。

3.匯總各類車輛汽油需求量

2015年車用汽油需求量為198.1萬(wàn)噸。

[參考文獻(xiàn)]：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（消費(fèi)系數(shù)法），詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P44～45。

第六題（移動(dòng)平均法）【背景資料】

某商場(chǎng)2010年1～12月洗衣機(jī)銷售量見(jiàn)下表。

表移動(dòng)平均法計(jì)算表時(shí)間序號(hào)（t）實(shí)際銷售量xi（臺(tái)）3個(gè)月移動(dòng)平均預(yù)測(cè)2010.1153---2010.2246---2010.3328---2010.4435422010.5548362010.6650372010.773844續(xù)表時(shí)間序號(hào)（t）實(shí)際銷售量xi（臺(tái)）3個(gè)月移動(dòng)平均預(yù)測(cè)2010.8834452010.9958412010.101064432010.111145522010.12124256【問(wèn)題】

（一）請(qǐng)用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)2011年第一季度該商場(chǎng)洗衣機(jī)銷售量（n=3）。

（二）采用加權(quán)移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)2011年第一季度該商場(chǎng)洗衣機(jī)銷售量（n=3）。已知:前一期、前二期、前三期分別賦予3、2和1的權(quán)重。

（三）比較采用3個(gè)月還是5個(gè)月進(jìn)行移動(dòng)?！緟⒖即鸢浮?/p>

（一）請(qǐng)用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)2011年第一季度該商場(chǎng)洗衣機(jī)銷售量（n=3）。

1.計(jì)算2010年移動(dòng)平均值

n=3，時(shí)間序列t=1，2，3不存在

2010年4月（t=4）移動(dòng)平均值=

（臺(tái)）

2010年5月（t=5）移動(dòng)平均值=（46+28+35）/3=36（臺(tái)）

2.計(jì)算2011年移動(dòng)平均值（預(yù)測(cè)值）

（1）2011年1月洗衣機(jī)銷售量預(yù)測(cè)=（x10＋x11＋x12）/3=（64+45+42）/3=50

（2）2011年2月洗衣機(jī)銷售量預(yù)測(cè)=（x11＋x12＋Q1）/3=（45+42+50）/3=46

（3）2011年3月洗衣機(jī)銷售量預(yù)測(cè)=（x12＋Q1＋Q2）/3=（42+50+46）/3=46

于是，2011年第一季度洗衣機(jī)銷售量預(yù)測(cè)=Q=50+46+46=142臺(tái)。

（二）采用加權(quán)移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)。已知：前一期、前二期、前三期分別賦予3/6、2/6和1/6的權(quán)重。

（1）2011年1月洗衣機(jī)銷售量預(yù)測(cè)=（x10＋2x11＋3x12）/6=（64+2×45+3×42）/6=47

（2）2011年2月洗衣機(jī)銷售量預(yù)測(cè)=（x11＋2x12＋3Q1）/6=（45+2×42+3×47）/6=45

（3）2011年3月洗衣機(jī)銷售量預(yù)測(cè)=（x12＋2Q1＋3Q2）/6=（42+2×47+3×45）/6=45

于是，2011年第一季度洗衣機(jī)銷售量預(yù)測(cè)為=47+45+45=137臺(tái)。

（三）比較采用3個(gè)月還是5個(gè)月進(jìn)行移動(dòng)。

采用3個(gè)月還是5個(gè)月移動(dòng)平均，可以通過(guò)比較兩個(gè)方法預(yù)測(cè)誤差來(lái)選擇。

1.用n=3計(jì)算2005年4～12月平均值

2.用n=5計(jì)算2005年6～12月平均值

3.用n=3和n=5時(shí)，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差（方差）

n=3時(shí)：

=[（42-35）2+（36-48）2+（37-50）2+（44-38）2+（45-34）2+（41-58）2+（43-64）2+（52-45）2+（56-42）2]=166

同理，可得：n=5時(shí)：

選n=5

從下表可以看出，采用5個(gè)月移動(dòng)平均的均方差較3個(gè)月移動(dòng)平均的小，因此，采用5個(gè)月移動(dòng)平均法較好。

表移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)誤差比較表用3個(gè)月移動(dòng)平均預(yù)測(cè)用5個(gè)月移動(dòng)平均預(yù)測(cè)序號(hào)（t）實(shí)際銷售量（臺(tái)）預(yù)測(cè)值（臺(tái)）誤差平方預(yù)測(cè)值（臺(tái)）誤差平方153246續(xù)表用3個(gè)月移動(dòng)平均預(yù)測(cè)用5個(gè)月移動(dòng)平均預(yù)測(cè)序號(hào)（t）實(shí)際銷售量（臺(tái)）預(yù)測(cè)值

（臺(tái)）誤差平方預(yù)測(cè)值

（臺(tái)）誤差平方3284354249548361446503716942647384436419834451214036續(xù)表用3個(gè)月移動(dòng)平均預(yù)測(cè)用5個(gè)月移動(dòng)平均預(yù)測(cè)序號(hào)（t）實(shí)際銷售量（臺(tái)）預(yù)測(cè)值

（臺(tái)）誤差平方預(yù)測(cè)值

（臺(tái)）誤差平方9584128941289106443441463241145524949161242561964836合計(jì)5413961494307774平均值454416644（實(shí)際為43.86）111【參考文獻(xiàn)】：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（移動(dòng)平均法），詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P45～47。

第七題（移動(dòng)平均法）【背景資料】

某電器商城某年1～12月電視機(jī)銷售量如下表所示。

表1～12月電視機(jī)銷售量表月份序號(hào)（t）實(shí)際銷售量Xt（臺(tái)）5個(gè)月簡(jiǎn)單移動(dòng)平均預(yù)測(cè)1155—2248—3330—4437—5550—665244續(xù)表月份序號(hào)（t）實(shí)際銷售量Xt（臺(tái)）5個(gè)月簡(jiǎn)單移動(dòng)平均預(yù)測(cè)774043883642996043101066481111475112124450【問(wèn)題】

為了使預(yù)測(cè)更符合當(dāng)前的發(fā)展趨勢(shì)，請(qǐng)用加權(quán)移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)下一年第一季度該電器商城電視機(jī)銷售量（n=5）。（對(duì)預(yù)測(cè)的前一期、前二期、前三期、前四期和前五期分別賦予5/15、4/15、3/15、2/15和1/15的權(quán)重）【參考答案】

1月電視機(jī)銷售量預(yù)測(cè)：

=51（臺(tái)）

2月電視機(jī)銷售量預(yù)測(cè)：

=51（臺(tái)）

3月電視機(jī)銷售量預(yù)測(cè)：

=50（臺(tái)）

于是，下一年第一季度電視機(jī)銷售量預(yù)測(cè)為：

Q=Q1+Q2+Q3=51+51+50=152（臺(tái)）

【參考文獻(xiàn)】：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（移動(dòng)平均法），見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P45～47。

第八題（一次指數(shù)平滑法）【背景資料】

某地區(qū)煤炭消費(fèi)量預(yù)測(cè)。某年1～12月某地區(qū)煤炭消費(fèi)量見(jiàn)下表。

表某地區(qū)煤炭消費(fèi)表月份t月消費(fèi)量xt（萬(wàn)噸）月份t月消費(fèi)量xt（萬(wàn)噸）1131.677737.072233.998839.053339.719940.594439.71101041.955540.29111144.036640.47121250.31【問(wèn)題】

請(qǐng)用一次平滑指數(shù)法預(yù)測(cè)第二年1月的煤炭需求量。（α值取0.3，n=3）【參考答案】

1.計(jì)算初始平滑值F0很關(guān)鍵

=（++）/3=（31.67+33.99+39.71）/3=35.12

2.計(jì)算各月的一次指數(shù)平滑值

根據(jù)計(jì)算

按照指數(shù)平滑法的計(jì)算公式，得出：

=α+（1-α）=0.3×31.67+（1-0.3）×35.12=34.09

=α+（1-α）=0.3×33.99+（1-0.3）×34.09=34.06

=α+（1-α）=0.3×39.71+（1-0.3）×34.06=35.75

……

=43.92

計(jì)算結(jié)果見(jiàn)下表。

3.計(jì)算第二年1月份的煤炭需求量

第二年1月煤炭需求量

萬(wàn)噸。

具體數(shù)值見(jiàn)下表。

表指數(shù)平滑表月份時(shí)序t月消費(fèi)xt（萬(wàn)噸）一次指數(shù)平滑值Ft預(yù)測(cè)值035.121131.6734.0935.122233.9934.0634.093339.7135.7534.064439.7136.9435.755540.2937.9436.946640.4738.7037.947737.0738.2138.708839.0538.4638.219940.5939.1038.46續(xù)表月份時(shí)序t月消費(fèi)xt（萬(wàn)噸）一次指數(shù)平滑值Ft預(yù)測(cè)值101041.9539.9539.10111144.0341.1839.95121250.3143.9241.18第二年1月1343.92【參考文獻(xiàn)】：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（指數(shù)平滑法）,詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P47～50。

第九題（德?tīng)柗品ǎ颈尘百Y料】

某企業(yè)管理層希望通過(guò)上馬新產(chǎn)品生產(chǎn)加強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，該新產(chǎn)品屬于高科技新型產(chǎn)品，上市不足3年。公司市場(chǎng)分析人員經(jīng)過(guò)多方努力收集到了前兩年的產(chǎn)品市場(chǎng)數(shù)據(jù)，結(jié)合本企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，并根據(jù)第3年前三個(gè)季度的銷售數(shù)據(jù)推算出今年的年銷售數(shù)據(jù)，見(jiàn)下表。

表某產(chǎn)品2009～2011年市場(chǎng)銷售數(shù)據(jù)年份2009年2010年2011年（預(yù)）價(jià)格/千元201918銷售量/千臺(tái)162126企業(yè)如最終決定投資，預(yù)計(jì)可在2年后投產(chǎn)，5年后形成規(guī)模生產(chǎn)能力，因此需要對(duì)5年后即2016年的產(chǎn)品市場(chǎng)銷售狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，管理層要求市場(chǎng)分析人員利用德?tīng)柗品ê投款A(yù)測(cè)法相結(jié)合預(yù)測(cè)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求和價(jià)格變動(dòng)情況。

【問(wèn)題】

1.德?tīng)柗品A(yù)測(cè)的主要步驟是什么?

2.市場(chǎng)分析人員根據(jù)其經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為5年后產(chǎn)品市場(chǎng)的售價(jià)可能因?yàn)樾聫S家的加入下降到1.5萬(wàn)元，因此，在請(qǐng)專家進(jìn)行德?tīng)柗品A(yù)測(cè)的同時(shí)，市場(chǎng)部也利用常用的一元線性回歸法對(duì)2016年的市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，因考慮時(shí)間較緊，市場(chǎng)部暫時(shí)未做回歸檢驗(yàn)。試建立分析模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.根據(jù)德?tīng)柗品A(yù)測(cè)的結(jié)果，2016年產(chǎn)品價(jià)格將下降至1.2萬(wàn)元，銷售量擴(kuò)大到7萬(wàn)臺(tái)。試對(duì)兩種預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)結(jié)果的差異進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，判斷企業(yè)運(yùn)用一元線性回歸方法進(jìn)行定量預(yù)測(cè)是否合理?為什么?【參考答案】

1.德?tīng)柗品A(yù)測(cè)的主要步驟是什么?

德?tīng)柗品ǖ念A(yù)測(cè)步驟

（1）建立預(yù)測(cè)工作組：工作組成員必須具備必要的專業(yè)知識(shí)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)。

（2）根據(jù)預(yù)測(cè)問(wèn)題的性質(zhì)和規(guī)模選擇專家：專家的數(shù)量一般為20人左右。

（3）設(shè)計(jì)專家調(diào)查表。

（4）向?qū)＜野l(fā)送調(diào)查表，組織調(diào)查實(shí)施：對(duì)第一輪專家調(diào)查表進(jìn)行收集統(tǒng)計(jì)后，須將結(jié)果表發(fā)送給專家，要求其提出進(jìn)一步的意見(jiàn)，重復(fù)1～2次后形成預(yù)測(cè)意見(jiàn)。

（5）匯總處理調(diào)查結(jié)果。

2.市場(chǎng)分析人員根據(jù)其經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為5年后產(chǎn)品市場(chǎng)的售價(jià)可能因?yàn)樾聫S家的加入下降到1.5萬(wàn)元，因此，在請(qǐng)專家進(jìn)行德?tīng)柗品A(yù)測(cè)的同時(shí)，市場(chǎng)部也利用常用的一元線性回歸法對(duì)2016年的市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，因考慮時(shí)間較緊市場(chǎng)部暫時(shí)未做回歸檢驗(yàn)。試建立分析模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

建立一元線性回歸模型

將產(chǎn)品價(jià)格設(shè)為自變量X，銷售量設(shè)為因變量Y，建立一元回歸模型：Y=a+bX

將2004、2005年數(shù)據(jù)代入上式計(jì)算：16=a+20b

21=a+19b

解方程得：

a=116，b=-5。

可以得到一元線性回歸模型Y=116-5X

因?yàn)轭A(yù)測(cè)2016年價(jià)格為1.5萬(wàn)元，即15千元

將X2016=15代入模型，得到2016年的銷售預(yù)測(cè)值Y2016=116-5×15=41千臺(tái)。

【參考文獻(xiàn)】：本案例涉及市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（一元線性回歸），詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P34～40。

3.根據(jù)德?tīng)柗品A(yù)測(cè)的結(jié)果，2016年產(chǎn)品價(jià)格將下降至1.2萬(wàn)元，銷售量擴(kuò)大到7萬(wàn)臺(tái)。試對(duì)兩種預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)結(jié)果的差異進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，判斷企業(yè)運(yùn)用一元線性回歸方法進(jìn)行定量預(yù)測(cè)是否合理?為什么?

方法比較分析：

德?tīng)柗品ǖ念A(yù)測(cè)結(jié)果與一元線性回歸方法得到的結(jié)果差距很大，因此可以排除偏差主要由隨機(jī)誤差等因素造成的可能性，而主要是因?yàn)轭A(yù)測(cè)方法差異造成的。

根據(jù)案例背景，運(yùn)用一元線性回歸法對(duì)2016年的產(chǎn)品銷售量進(jìn)行預(yù)測(cè)并不合理，主要原因有以下幾種：

（1）該產(chǎn)品的市場(chǎng)數(shù)據(jù)不足，只有兩年的真實(shí)數(shù)據(jù)和一年的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，因此根據(jù)數(shù)據(jù)建立起來(lái)的一元回歸模型對(duì)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的模擬不具代表性，產(chǎn)生的偏差較大；而且對(duì)一元線性回歸應(yīng)先進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，符合線性要求時(shí)才能運(yùn)用到預(yù)測(cè)中。

（2）該產(chǎn)品剛上市不足3年，一般而言，這類產(chǎn)品正處于導(dǎo)入期，市場(chǎng)增長(zhǎng)較為緩慢，而5年后產(chǎn)品可能已經(jīng)進(jìn)入市場(chǎng)增長(zhǎng)水平較高的成長(zhǎng)期，而一元線性回歸是用直線模擬數(shù)據(jù)變化的預(yù)測(cè)方式，難以體現(xiàn)這種增長(zhǎng)水平的變化。

（3）市場(chǎng)進(jìn)入成長(zhǎng)期后，生產(chǎn)廠商的數(shù)量往往會(huì)有比較大的增加，導(dǎo)致市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇以及價(jià)格的加速下滑，而這些都是一元線性回歸模型難以模擬的。

德?tīng)柗品ㄖ饕m用于缺乏足夠的資料進(jìn)行回歸趨勢(shì)預(yù)測(cè)的情況，而且專家在進(jìn)行預(yù)測(cè)的時(shí)候往往能夠根據(jù)產(chǎn)品生命周期的發(fā)展規(guī)律考慮市場(chǎng)的階段性變化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況變化帶來(lái)的產(chǎn)品價(jià)格和銷售量變化，因此，對(duì)于該產(chǎn)品的預(yù)測(cè)運(yùn)用德?tīng)柗品A(yù)測(cè)更為合理。【參考文獻(xiàn)】：

本案例涉及定性市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（德?tīng)柗品ǎ?，詳?jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P52～53。

本案例涉及定量市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法（一元線性回歸法），詳見(jiàn)《項(xiàng)目決策分析與評(píng)價(jià)》第二章，P34～40。

第十題（2012年考題）【背景資料】

某咨詢單位接受委托，為A市“十二五