管理經(jīng)濟(jì)學(xué) 第四章 需求預(yù)測(cè)-文庫吧
2025-09-19 18:46 本頁面
【正文】 展銷會(huì) 、 新產(chǎn)品試銷門市部 、新產(chǎn)品試銷柜臺(tái)等 。 通過這些模擬市場(chǎng)觀察市場(chǎng)需求 。 市場(chǎng)的影響因素是多方面 、 動(dòng)態(tài)的 ， 在一定地點(diǎn) 、某一時(shí)間實(shí)驗(yàn)得到的結(jié)果 ， 也只能作為經(jīng)營決策參考 ，具體決策仍然需要綜合分析其他因素 ， 如競(jìng)爭對(duì)手 、 天氣 、 經(jīng)濟(jì)條件等因素的變化 。 二、市場(chǎng)實(shí)驗(yàn)法 統(tǒng)計(jì)方法可以有多種，主要的是回歸分析法?；貧w分析法的原理是用最小二乘法的基本原理，找出擬合多組觀察數(shù)據(jù)的最佳擬合曲線。（汽車價(jià)格與汽車需求量） 三、統(tǒng)計(jì)法 D1 S1 A P1 D2 S2 D3 S3 P2 P3 D Q1 Q2 Q3 需求量 價(jià)格 在實(shí)際工作中 ， 人們往往采取這樣的做法：某企業(yè)已知第一季度 、 第二季度和第三季度價(jià)格和銷售量的數(shù)據(jù) ， 求出曲線 AB,是不是 AB就是該商品的需求曲線呢 ？ 很可能不是 。 在考慮非價(jià)格時(shí) ， 第一季度需求曲線為 D， 與供給曲線 S相交 。 價(jià)格與需求量分別為 P1,Q1,由于非價(jià)格因素變化 ， 如消費(fèi)者收入增加 、 替代商品漲價(jià)等因素 ， 第二 、 三季度需求曲線向右移動(dòng)到 D2,D3位置 。 AB是市場(chǎng)均衡點(diǎn)的軌跡 。 所以 ， 在確定需求曲線時(shí) ， 必須分析 ① 需求又沒有移動(dòng) ， ② 分析需求曲線與供給曲線是如何移動(dòng)的 。 （一）需求函數(shù)的認(rèn)別 在進(jìn)行回歸分析之前 ， 首先要通過分析 ， 確定影響市場(chǎng)需求量的變量 （ 即影響因素 ） 。 如果變量確定錯(cuò)了 ，即使計(jì)算很仔細(xì) 、 精確 ， 結(jié)果都是錯(cuò)的 。 有人把英國人口數(shù)作為應(yīng)變量 ， 南極的企鵝數(shù)量作為自變量 ， 根據(jù)歷年的數(shù)據(jù) ， 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸 ， 相關(guān)程度很高 。 其實(shí)英國人口與企鵝數(shù)量毫無關(guān)系 。 硬要把他們作一種函數(shù)關(guān)系 ，結(jié)果就會(huì)是笑話 。 所以 ， 確定自變量很重要 。 一般的因素有商品價(jià)格 、 消費(fèi)者收入 、 相關(guān)商品的價(jià)格等 。 但對(duì)某些具體商品還要具體分析 。 例如 ， 某市電冰箱的需求與什么有關(guān)呢 ？ 一般消費(fèi)者收入水平 、 冰箱價(jià)格 、 城市家庭數(shù)量 （ 即人口 ） 等作為自變量 。 （二）回歸分析法的步驟 回歸分析是建立在許多數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的 ， 數(shù)據(jù)由兩種類型： ① 時(shí)間序列數(shù)據(jù) ， 即歷年 、 歷月的數(shù)據(jù)； ② 剖面數(shù)據(jù) ， 即在某一時(shí)間內(nèi) ， 許多家商店在同一時(shí)間內(nèi)的價(jià)格與需求量 。 兩種數(shù)據(jù)都可以用于求回歸方程 。 ① 線性函數(shù) ， 如 nn xxxQ ???? ???????? 22110代表每個(gè)相互獨(dú)立的變量 ix 是通過回歸分析要估計(jì)的參數(shù)，一般用最小二 乘法進(jìn)行估計(jì)。 i?? ,0 ② 冪函數(shù) ， 如： 需求函數(shù)不是線性函數(shù) ， X、 Y、 Z為函數(shù)中的自變量 ， 分別代表影響需求量的函數(shù) ， 代表待求的參數(shù) 。 冪函數(shù)是非線性函數(shù) ， 不能利用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì) ， 所以 ， 要把冪函數(shù)換算成線性方程 。 3210 ???? ZYXQ ? 321 , ????zyxQ l o gl o gl o gl o gl o g 321 ??? ?????如令 zzyyxx l o g,l o g,l o g,l o g,l o g ,39。39。39。 ???????39。339。239。139。39。 zyxQ ??? ????? 以上線性方程就可以用最小二乘法 ， 求解參數(shù) 假如需求函數(shù) （ 回歸方程 ） 的形式為一元線性方程 。 y=α +β x 現(xiàn)有一組觀察數(shù)據(jù)為： 畫在圖上， ? ? ? ? ? ?nn yxyxyx ,。,。, 2211 ??? y=α +β x 0 y x iy? ?ii yx ,i?^iy 假如 y=α +β x是 n個(gè)觀察數(shù)據(jù)的擬合 ， 那么 ???????? ????iiiii xy yy ???^^ 表示回歸后的曲線與實(shí)際觀察數(shù)據(jù)之差異 越大 ， 說明誤差越大 越小 ， 說明 ， 曲線對(duì)實(shí)際觀察數(shù)據(jù)的擬合程度越好 ∴ i?i?i
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