【正文】 影響預(yù)測(cè)季度， 因此，一般取 10個(gè)以下自變量。 CFF?68 分析預(yù)測(cè)步驟 ? 自相關(guān)問(wèn)題 ? 當(dāng)回歸分析利用縱向資料時(shí)，會(huì)出現(xiàn)誤差項(xiàng)隨時(shí)間顯示出某種規(guī)律性形態(tài)，此即自相關(guān)問(wèn)題，自相關(guān)會(huì)使回歸方程的預(yù)測(cè)出現(xiàn)估計(jì)過(guò)高或過(guò)低的現(xiàn)象。 包括兩種模型： ? 價(jià)值表現(xiàn)的平衡表 ：分析和研究產(chǎn)品的費(fèi)用構(gòu)成、成本要素等； ? 實(shí)物表現(xiàn)的平衡表 ：分析企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)的產(chǎn)品運(yùn)動(dòng)，做好物資平衡和市場(chǎng)計(jì)劃工作。 Y X1 X2 X3 It St1 Ct St Vt It1 Pt 70 經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析法 ? 預(yù)測(cè)步驟： ? 建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型 ? 前三個(gè)方程描述研究分析對(duì)象的一個(gè)或多個(gè)經(jīng)濟(jì)變量值與另一個(gè)經(jīng)濟(jì)單位數(shù)值之間的變化關(guān)系，稱為 行為方程 ，或 結(jié)構(gòu)方程式 。 ? 如果對(duì)回歸方程進(jìn)行方差分析后 ，則說(shuō)明回歸方程能解釋因變量觀察值變異（觀察值對(duì)其平均值的總離差平方和）的 88%，只有 12%是回歸方程未作出解釋的（這部分歸于偶然因素的作用）。 121 0 0 5 . 8 6 1 . 1 2 . 3 0 6 5 . 4 58 0 5 . 8 6 1 . 1 2 . 3 0 6 5 . 4 5XX? ? ? ?? ? ? ?57 多元線性回歸分析法 ? 含義 ?選擇一個(gè)說(shuō)明預(yù)測(cè)目標(biāo)的變量為 因變量 ， ?影響預(yù)測(cè)目標(biāo)的多種主要因素為 多個(gè)自變量 ， ?探討兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量與因變量之間的線性因果關(guān)系，建立線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。 t 4 .9 2 5 4 .7 0 .0 9SY ??? 5 . 8 6 1 . 1YX??50 一元線性回歸分析的應(yīng)用 ? 在用回歸方程進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用時(shí)，由于回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差的存在，還有一個(gè) 置信區(qū)間 的問(wèn)題。 SmF=( n m 1 )S回余45 一元線性回歸分析的應(yīng)用 ? F檢驗(yàn)步驟 1）選擇顯著性水平 α； 2）根據(jù) α值和兩個(gè)自由度 m、 nm1，通過(guò)查 F分布表得到臨界值 Fc； 3）比較 F和 Fc， 當(dāng) F Fc(α,m,nm1)：表明回歸方程具有顯著性，即，回歸方程中的自變量的變化足以解釋因變量的變化。 通常 df=nk。 進(jìn)行回歸分析要有理論依據(jù) 34 一元線性回歸分析的應(yīng)用 ?選擇 α=5%， 兩個(gè)變量： k=2； 10個(gè)觀察樣本： n=10； nk=102=8； ?通過(guò) α=5%、 nk=8，從 附表五 查得 臨界值 rc=； ?因此， |r| rc，表明 r= 5%的顯著水平； ?變量之間的線性相關(guān)關(guān)系顯著。 但可能存在其他 非線性關(guān)系 ！ 31 一元線性回歸分析的應(yīng)用 ?將 ， ， 代入公式得 ?|r|接近于 1，說(shuō)明企業(yè)廣告費(fèi)與銷售額之間存在高度的正線性相關(guān)關(guān)系。 ? 只有通過(guò)了 r顯著性檢驗(yàn)和 F顯著性檢驗(yàn)，才能說(shuō)明建立的回歸方程有實(shí)際意義 。通常表現(xiàn)為 數(shù)學(xué)模型 。 5 市場(chǎng)變量的因果關(guān)系 ? 質(zhì)量、價(jià)格、款式等 —— 是否購(gòu)買(mǎi)一種商品； ? 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口、收入水平、消費(fèi)心理 —— 商品供求關(guān)系； ? 消費(fèi)者需求的多樣性 —— 企業(yè)應(yīng)用新技術(shù)，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品； ? 產(chǎn)品的質(zhì)量、促銷方式、價(jià)格水平等 —— 市場(chǎng)需求； 6 市場(chǎng)變量的因果關(guān)系 ? 定性分析 從 質(zhì)的方面 說(shuō)明市場(chǎng)變量之間因果關(guān)系的規(guī)律性。 ?是一種非確定性數(shù)量關(guān)系， ?數(shù)量關(guān)系隨著不同時(shí)期或不同地區(qū)會(huì)有所變化； ? 這類數(shù)學(xué)模型的建立有三種方法： ?回歸分析法 ?經(jīng)濟(jì)計(jì)量法 ?投入產(chǎn)出法 10 市場(chǎng)變量的因果關(guān)系 ? 因果關(guān)系分析法的基本思路： ?市場(chǎng)現(xiàn)象之間因果關(guān)系的 定性分析 ； ?建立數(shù)學(xué)模型 ； ?進(jìn)行預(yù)測(cè) 。 3） |r| 1，兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)程度就越高； |r| 0，兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)程度就越低。 3）比較 r和 rc 。 可表示為： ? 因此， 2 2 2? ?( ) ( ) ( )i i i iY Y Y Y Y Y? ? ? ? ?? ? ?2?()iiYY??222( ) ( )X Y X Yi Y Y Y YX X X XSSS Y Y S SSS? ? ? ? ? ??總22?() XYiXXSYYS???40 一元線性回歸分析的應(yīng)用 自由度 從統(tǒng)計(jì)學(xué)觀點(diǎn)看，每一個(gè)平方和都有一個(gè) 自由度 與之聯(lián)系， ? 自由度 (degree of freedom, df)是指能夠自由取值的變量個(gè)數(shù)。隨機(jī)因素的影響只占 10%左右。 Sm 1 7 1 0 . 7 1F = 7 0 . 7 8( n m 1 ) 1 9 3 . 4 8S ??回余47 一元線性回歸分析的應(yīng)用 ? 步驟 進(jìn)行預(yù)測(cè)或控制 ?上面的顯著性檢驗(yàn)表明，廣告費(fèi)與銷售額之間存在線性關(guān)系， ?但實(shí)際上我們研究銷售額變動(dòng)時(shí)，并沒(méi)有考慮所有的影響因素，如競(jìng)爭(zhēng)、消費(fèi)心理等，因此，用建立的回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)會(huì)產(chǎn)生誤差。 2S]區(qū)間內(nèi)的置信度為 %； ? 預(yù)測(cè)值 Y0落在 [Y0177。 ? 本例希望企業(yè)下季度銷售額控制在 800萬(wàn)元 — 1000萬(wàn)元之間，且有 95%的置信度。 ? 自變量與預(yù)測(cè)目標(biāo)之間存在因果關(guān)系； ? 多個(gè)自變量的數(shù)據(jù)的可獲取性； ? 自變量之間互不相關(guān)。 ? 對(duì)自相關(guān)的檢驗(yàn)通過(guò)計(jì)算 DW統(tǒng)計(jì)量 （得賓 — 沃森統(tǒng)計(jì)量）進(jìn)行檢驗(yàn)， ? 一般 DW統(tǒng)計(jì)量在 — ，表示沒(méi)有顯著自相關(guān)問(wèn)題。 。 ? 后一個(gè)圖含有互為因果關(guān)系，需要建立 多方程式經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型 。 ? 在 [0， 1]之間變動(dòng)。 ? 利用小樣本公式計(jì)算，得 解得： X1=， X2= ? 即，企業(yè)下季度的廣告費(fèi)支出應(yīng)該控制在 —。置信區(qū)間計(jì)算公式為： 其中， ? α為顯著性水平； ? 1α為置信度； ? δ為回歸標(biāo)準(zhǔn)誤差的調(diào)整值， ? 為自由度為 nm1的 t分布臨界值； 即，預(yù)測(cè)值 Y0落在 [Y0177。 ? 一般來(lái)說(shuō)，滿足下式的精確度較好： 2?()11iiYY SSn m n m???? ? ? ?? 余15%SY ?49 一元線性回歸分析的應(yīng)用 ?本例