【正文】 （ 2） （ 3） （ 4） （ 5） （ 6） （ 7） （ 8） （ 9） 房產(chǎn)需求量（套） 1 2111 2144 2156 2200 2222 2244 2267 2278 2311 2 1978 2100 2133 2156 2200 2222 2267 2278 2500 3 2044 2100 2133 2144 2244 2267 2289 2311 2444 回本章目錄 第三節(jié) 主觀概率法 回總目錄 被調(diào)查 人編號(hào) 累計(jì)概率 （ 1） （ 2） （ 3） （ 4） （ 5） （ 6） （ 7） （ 8） （ 9） 房產(chǎn)需求量（套） 4 2156 2167 2178 2189 2200 2211 2222 2233 2244 5 2200 2211 2222 2244 2278 2311 2333 2356 2400 6 1867 1989 2023 2044 2111 2133 2156 2178 2200 7 2156 2200 2222 2289 2311 2356 2400 2433 2489 8 2023 2056 2067 2100 2133 2167 2200 2222 2278 9 2089 2100 2111 2122 2133 2144 2156 2167 2178 10 2222 2244 2244 2278 2300 2322 2356 2367 2444 平均數(shù) 回本章目錄 第三節(jié) 主觀概率法 [解答 ] ? 綜合考慮每一個(gè)調(diào)查人的預(yù)測(cè)，在每個(gè)累計(jì)概率上取平均值，得到在此累計(jì)概率下的預(yù)測(cè)需求量。由上表可以得出，該地產(chǎn)公司對(duì) 2023年需求量預(yù)測(cè)最低可到2083套，小于這個(gè)數(shù)值的可能性只有 1%。 ? 該集團(tuán)公司 2023年的房產(chǎn)最高需求可到 2349套，大于這個(gè)數(shù)值的可能性只有 1%。 回總目錄 回本章目錄 第三節(jié) 主觀概率法 [解答 ] ? 可以用 2213套作為 2023年該集團(tuán)公司對(duì)該區(qū)房產(chǎn)需求量的預(yù)測(cè)值。這是最大值與最小值之間的中間值。其累計(jì)概率為 50%，是需求量期望值的估計(jì)數(shù)。 回總目錄 回本章目錄 第三節(jié) 主觀概率法 [解答 ] ? 取預(yù)測(cè)誤差為 67套，則預(yù)測(cè)區(qū)間為（ 221367） ~（ 2213+67），即商品銷售額的預(yù)測(cè)值在 2146~2280套之間。 ? 當(dāng)預(yù)測(cè)需求量在 2146~2280套之間，在第（ 3）欄到第（ 8）欄的范圍之內(nèi)，其發(fā)生概率相當(dāng)于 =，也就是說(shuō)，需求量在 2146~2280套之間的 可能性為 %。 回總目錄 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 回總目錄 一、領(lǐng)先指標(biāo)法 ? 通過將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分為領(lǐng)先指標(biāo)、同步指標(biāo)和滯后指標(biāo)，并根據(jù)這三類指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。領(lǐng)先指標(biāo)法不僅可以預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，而且可以預(yù)測(cè)其轉(zhuǎn)折點(diǎn)。 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 回總目錄 一、領(lǐng)先指標(biāo)法 t1 t2 t3 t4 t (時(shí)間） 滯后指標(biāo) 同步指標(biāo) 領(lǐng)先指標(biāo) （指標(biāo)） y 0 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 回總目錄 二、廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見法 ? 由企業(yè)的總負(fù)責(zé)人把與市場(chǎng)有關(guān)或者熟悉市場(chǎng)情況的各種負(fù)責(zé)人和中層管理部門的負(fù)責(zé)人召集起來(lái)，讓他們對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)發(fā)展形勢(shì)或某一重大市場(chǎng)問題發(fā)表意見，作出判斷；然后，將各種意見匯總起來(lái)，進(jìn)行分析研究和綜合處理；最后，得出市場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果。 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 回總目錄 二、廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見法 ? 優(yōu)點(diǎn)：迅速、及時(shí)和經(jīng)濟(jì)；集中了各個(gè)方面有經(jīng)驗(yàn)人員的意見，使預(yù)測(cè)結(jié)果比較準(zhǔn)確可靠；不需要大量的統(tǒng)計(jì)資料，適合于對(duì)那些不可控因素較多的產(chǎn)品進(jìn)行銷售預(yù)測(cè)；如果市場(chǎng)發(fā)生了變化，可以立即進(jìn)行修正。 ? 缺點(diǎn)：預(yù)測(cè)結(jié)果容易受主觀因素的影響；對(duì)市場(chǎng)變化、顧客的愿望等問題了解不細(xì)，因此預(yù)測(cè)結(jié)果一般化。 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 回總目錄 三、推銷人員估計(jì)法 ? 將不同銷售人員的估計(jì)值綜合匯總起來(lái)， 作為預(yù)測(cè)結(jié)果值。由于銷售人員一般都很熟悉市場(chǎng)情況，因此，這一方法具有一些顯著的優(yōu)勢(shì)。 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 回總目錄 四、相互影響分析法 ? 從分析各個(gè)事件之間由于相互影響而引起的變化，以及變化發(fā)生的概率，來(lái)研究各個(gè)事件在未來(lái)發(fā)生的可能性的一種預(yù)測(cè)方法。 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 ? [例 ] 某筆記本電腦公司經(jīng)理召集主管銷售、財(cái)務(wù)、計(jì)劃和生產(chǎn)等部門的負(fù)責(zé)人，對(duì)下一年度某種型號(hào)筆記本的銷售前景做出了估計(jì)。幾個(gè)部門負(fù)責(zé)人的初步判斷如下表所示，請(qǐng)估計(jì)下一年度的銷售額。 回總目錄 回本章目錄 部門 各種銷售量估計(jì) 銷售量 （ 臺(tái) ） 概率 期望值（臺(tái)） （銷售量 概率） 銷售部門 負(fù)責(zé)人 最高銷售量 18600 1860 最可能銷售量 11160 7812 最低銷售量 9920 1984 總期望值 1 11656 計(jì)劃、財(cái)務(wù) 部門負(fù)責(zé)人 最高銷售量 12400 1240 最可能銷售量 11160 8928 最低銷售量 9300 930 總期望值 1 11098 生產(chǎn)部門負(fù)責(zé)人 最高銷售量 12400 3720 最可能銷售量 10540 6324 最低銷售量 7440 744 總期望值 1 10788 回總目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 [解答 ] ? 絕對(duì)平均法：下一年度某種型號(hào)筆記本電腦的銷售量預(yù)測(cè)值為： 回總目錄 11656 11098 10788 11181 ( )3?? ? 臺(tái)回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 [解答 ] ? 加權(quán)平均法：根據(jù)各部門負(fù)責(zé)人對(duì)市場(chǎng)情況的熟悉程度以及他們?cè)谝酝A(yù)測(cè)判斷中的準(zhǔn)確程度，分別給予不同部門負(fù)責(zé)人不同的評(píng)定等級(jí)，在綜合處理時(shí)，采用不同的加權(quán)系數(shù)。如定銷售部門負(fù)責(zé)人的加權(quán)系數(shù)為 2，其他兩個(gè)部門負(fù)責(zé)人的加權(quán)系數(shù)為 1，從而下一年度筆記本電腦的銷售預(yù)測(cè)值為： 回總目錄 11656 2 11098 10788 11300( )4? ? ? ? 臺(tái)回本章目錄 第五節(jié) 情景預(yù)測(cè)法 回總目錄 一、情景預(yù)測(cè)法的概念和特點(diǎn) ? 使用范圍很廣，不受任何假設(shè)條件的限制。 ? 考慮問題較全面，應(yīng)用起來(lái)靈活。 ? 定性和定量分析相結(jié)合。 ? 能及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的難題，減輕影響。 回本章目錄 第五節(jié) 情景預(yù)測(cè)法 二、情景預(yù)測(cè)法的一般方法 回總目錄 ?????間隙分析法目標(biāo)展開法未來(lái)分析法情景預(yù)測(cè)法回本章目錄 第五節(jié) 情景預(yù)測(cè)法 三、情景預(yù)測(cè)法的一般步驟 回總目錄 確 定主題 收集資料 分析影響 分析突發(fā)事件 進(jìn)行預(yù)測(cè) 回本章目錄 第五節(jié) 情景預(yù)測(cè)法 回總目錄 四、情景預(yù)測(cè)法的實(shí)證分析 ? 確定預(yù)測(cè)主題 ? 分析未來(lái)情景 ? 尋找影響因素 ? 具體分析 ? 預(yù)測(cè) 第三章 回 歸 預(yù) 測(cè) 法 第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 第二節(jié) 多元線性回歸預(yù)測(cè)法 第三節(jié) 非線性回歸預(yù)測(cè)法 第四節(jié) 應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)法應(yīng)注意的問題 回總目錄 第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 一、建立模型 ? 一元線性回歸模型： 其中， 、 是未知參數(shù)， 為剩余殘差項(xiàng)或稱隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。 01i i iy b b x ?? ? ? 回總目錄 回本章目錄 0b1 i?第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 二、估計(jì)參數(shù) ? 用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)的估計(jì)時(shí)，要求 滿足一定的假設(shè)條件： 是一個(gè)隨機(jī)變量； 回總目錄 回本章目錄 i?i?i的均值為零，即 ； ? ? 0iE ? ?在每一個(gè)時(shí)期中， i?的方差為常量，即 ； ? ? 2iD ???各個(gè) 相互獨(dú)立； i?與自變量無(wú)關(guān)。 i第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 二、估計(jì)參數(shù) ? 用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到的估計(jì)表達(dá)式為： ? ? ? ?? ?1 2x x y ybxx?????? 回總目錄 回本章目錄 01b y b x??第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? 標(biāo)準(zhǔn)誤差：估計(jì)值與因變量值間的平均平方誤差。 ? 可決系數(shù)：衡量自變量與因變量關(guān)系密切程度的指標(biāo)，表示自變量解釋了因變量變動(dòng)的百分比。 ? ? 2?2yySEn???? 回總目錄 回本章目錄 ? ? ? ?? ? ? ?? ?? ?222222?1x x y y y yRyyx x y y?? ? ? ???? ? ???????????第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? 相關(guān)系數(shù)： ? 可決系數(shù)是相關(guān)系數(shù)的平方。相關(guān)系數(shù)越接近 +1或 1，因變量與自變量的擬合程度就越好。 回總目錄 回本章目錄 ? ? ? ?? ? ? ?22x x y yrx x y y????????第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? 回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)： 回總目錄 回本章目錄 檢驗(yàn)假設(shè)： 01:0Hb ?11?其中， ? ? 2bSESxx???檢驗(yàn)規(guī)則：給定顯著性水平 ?， 若 ， tt??則回歸系數(shù)顯著。 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量： ? ?1 2bbt t nS??~ 第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? F檢驗(yàn)： 回總目錄 回本章目錄 檢驗(yàn)假設(shè)： 0:H回歸方程不顯著 1:回歸方程顯著 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量： ? ?? ?? ?22??2yyFyyn??????~ ? ?1, 2Fn ?檢驗(yàn)規(guī)則：給定顯著性水平 ，若 ， ? ?1 , 2F F n???則回歸方程顯著。 ?第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? 德賓 — 沃森統(tǒng)計(jì)量 ： 回總目錄 回本章目錄 檢驗(yàn) iu之間是否存在自相關(guān)關(guān)系。 ? ? 21221niiiniiDW???????????其中， ， ?i i iyy? ??DW 的取值域在 0~4之間。 第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? 德賓 — 沃森統(tǒng)計(jì)量 ： 回總目錄 回本章目錄 在 DW 小于等于 2時(shí)， DW 檢驗(yàn)法則規(guī)定： 如 LD W d??,認(rèn)為 iu存在正自相關(guān) 。 如 U??,認(rèn)為 i無(wú)自相關(guān)。 在 DW 大于 2時(shí) , DW 檢驗(yàn)法則規(guī)定 : 如 4 LD W d?,認(rèn)為 iu存在負(fù)自相關(guān) 。 如 U,認(rèn)為 i無(wú)自相關(guān) 。 如 4LUd D W d?? ? ?,不能確定 iu是否有自相關(guān)。 第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測(cè)法 四、進(jìn)行預(yù)測(cè) ? 點(diǎn)估計(jì)：只要將給定的自變量值代入所建立的一元線性回歸模型，便可得到因變量的一個(gè)對(duì)應(yīng)的估計(jì)值。 ? 區(qū)間估計(jì)：如果要估計(jì)的是因變量的平均水平，則所估計(jì)的區(qū)間稱為置信區(qū)間；如果要估計(jì)的是某個(gè)特定的因變量，則所估計(jì)的區(qū)間稱為預(yù)測(cè)區(qū)間。 回總目錄 回本章目錄 第二節(jié) 多元線性回歸預(yù)測(cè)法 一、估計(jì)參數(shù) ? 建立二元線性回歸模型： 類似使用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì) 。 回總目錄 回本章目錄 0 1 1 2