市場(chǎng)調(diào)查之市場(chǎng)定量預(yù)測(cè)法(編輯修改稿)
2025-01-28 07:03 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 周而復(fù)始的變動(dòng)?；蛘哒f(shuō)，是 一種周期較長(zhǎng)的有一定規(guī)律的從低到高，再 從高到低的循環(huán)往復(fù)的變動(dòng)。 循環(huán)變動(dòng)分析預(yù)測(cè) 一個(gè)完整的循環(huán)變動(dòng)是由“谷底、峰值、谷 底”三個(gè)要點(diǎn)，上升期和下降期兩大階段，復(fù)蘇 期、擴(kuò)張期、收縮期、蕭條期四個(gè)小階段構(gòu)成的 （見(jiàn)圖 103）。 圖 103 循環(huán)變動(dòng)構(gòu)成圖 循環(huán)變動(dòng)分析預(yù)測(cè) 2） 循環(huán)變動(dòng)測(cè)定方法（見(jiàn)圖 104）。 圖 104 循環(huán)變動(dòng)測(cè)定方法 循環(huán)變動(dòng)分析預(yù)測(cè) 3）循環(huán)變動(dòng)預(yù)測(cè)應(yīng)用（見(jiàn)圖 105）。 圖 105 循環(huán)變動(dòng)預(yù)測(cè)應(yīng)用 同步案例 搜集相關(guān)資料，對(duì)市場(chǎng)家電行業(yè)市場(chǎng)驚醒預(yù)測(cè) 業(yè)務(wù)分析： 時(shí)間序列預(yù)測(cè)很好的反映了各種主要因素對(duì)產(chǎn)品銷售的影響。并充分涵蓋了包含季節(jié)因素等的預(yù)測(cè)，符合家電市場(chǎng)行情 …… 業(yè)務(wù)說(shuō)明： 家電市場(chǎng)是一個(gè)白熱化的市場(chǎng)，價(jià)格因素影響尤為明顯，季節(jié)也對(duì)銷售量的浮動(dòng)有著重大影響，在利用時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，應(yīng)記錄好每一年的每個(gè)月份甚至每一周的個(gè)家電品牌的銷售情況。 職業(yè)道德與營(yíng)銷倫理 挑水與挖井 相鄰的兩座山上有兩座寺廟，里面分別住著兩個(gè) 和尚，這兩座山之間有一條河，兩個(gè)和尚每天都會(huì)下 山挑水。久而久之便成了朋友 …… 分析提示 ：作為職場(chǎng)中人，無(wú)論你現(xiàn)在有職位有 多高，工作有多么好，都應(yīng)該堅(jiān)持不懈地保持學(xué)習(xí)， 不斷地自我增值，培養(yǎng)自己獨(dú)特的實(shí)力。所謂白天求 生存，晚上求發(fā)展，昨天的努力就是今天的希望，今 天的努力就是未來(lái)的希望。 回歸分析預(yù)測(cè)法的概念 一元線性回歸模型 多元線性回歸模型 非線性回歸模型 時(shí)間序列自回歸模型 回歸分析預(yù)測(cè)法的概念 回歸分析預(yù)測(cè)法，是在分析市場(chǎng)現(xiàn)象自變量和 因變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立變量之間的回 歸方程，并將回歸方程作為預(yù)測(cè)模型，根據(jù)自變量 在預(yù)測(cè)期的數(shù)量變化來(lái)預(yù)測(cè)因變量關(guān)系的預(yù)測(cè)方 法。 一元回歸分析預(yù)測(cè)法回歸分析預(yù)測(cè)法的分類 （見(jiàn)圖 106）。 圖 106 回歸分析預(yù)測(cè)法的分類 回歸分析預(yù)測(cè)法的概念 回歸分析預(yù)測(cè)法的步驟（見(jiàn)圖 107）。 圖 107 回歸分析預(yù)測(cè)法的步驟 一元線性回歸模型 回歸分析是研究?jī)蓚€(gè)或兩個(gè)以上變量相 關(guān)關(guān)系的一種重要的統(tǒng)計(jì)方法。 回歸模型； 最小二乘估計(jì)； 最小二乘估計(jì)的性質(zhì)； 預(yù)測(cè)問(wèn)題； 控制問(wèn)題； 可化為一元線性回歸的情形； 多元線性回歸模型 二元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)； 多元線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè)； 多元回歸模型的參數(shù)估計(jì)； 多元線性回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)。 非線性回歸模型 醫(yī)學(xué)研究中 X和 Y的數(shù)量關(guān)系常常不是線 性的，如毒物劑量與動(dòng)物死亡率，人的生長(zhǎng)曲 線，藥物動(dòng)力學(xué)等，都不是線性的。如果用線 性描述將丟失大量信息，甚至得出錯(cuò)誤結(jié)論。 這時(shí)可以用非線性回歸或曲線擬合方法分析。 常見(jiàn)的主要非線性回歸模型； 非線性回歸曲線的擬合。 時(shí)間序列自回歸模型 我們知道，一個(gè)變量某年得知，往往與它前幾 年的值有關(guān)，特別是與去年的值有關(guān)。因此，我們 可以以因變量以前的值作為自變量來(lái)建立回歸預(yù)測(cè) 模型。這樣，整個(gè)回歸模型只涉及到一個(gè)變量，求 的參數(shù)后，就可以立即進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此，時(shí)間序列 自回歸模型是指根據(jù)時(shí)間數(shù)列自相關(guān)用回歸模型來(lái) 描述同一時(shí)間數(shù)列前后不同時(shí)期數(shù)據(jù)之間的相互關(guān) 系，并用于預(yù)測(cè)分析的模型。 時(shí)間序列自回歸模型 1）一元線性自回歸： 由一元線性自回歸預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型可以看出， 變量在第 t年的值 Yt只與其上年的值 Yt1有關(guān)。顯 然，一元線性自回歸模型 與一元線性回 歸模型在形式上完全相似。一次，可以用類似的方 法求出參數(shù) a、 b。 itt byay ??? bxay ?? 時(shí)間序列自回歸模型 2）多元線性自回歸： 多元線性自回歸模型是一元線性自回歸模型的 推廣。 自回歸模型的參數(shù)估計(jì)一般采用最小二乘法估 計(jì)。由于其參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)方程組的形式同前幾節(jié) 介紹的基本相同，只要令自回歸模型中的 yti = x即 可。 自回歸模型的評(píng)價(jià)，亦可計(jì)算可決系數(shù) R2或自 相關(guān)系數(shù) R，剩余標(biāo)準(zhǔn)差 sy評(píng)價(jià)模型配合的優(yōu)良程 度。必要時(shí)也可進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。 exbybybay ktkttt ?????? ??? ??2211 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型預(yù)測(cè)法 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的變量類型 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的方程類型 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的分類 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的預(yù)測(cè)程序
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