電信行業(yè)的市場需求預(yù)測(編輯修改稿)
2025-03-11 15:43 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 的方法。這種方法與預(yù)測需求數(shù)量、市場占有率相比，更主要的用在對需求趨勢的預(yù)測上。舉例與美國、日本、韓國、芬蘭等普及率高的國家的普及率增長趨勢進行比較類推，預(yù)測 2023年以后中國的移動電話普及率。3. 定量的方法論? 以利用歷史資料為基準(zhǔn)進行計量化的分析，預(yù)測市場需求的方法。 ? 介紹預(yù)測移動通信用戶數(shù)的最為準(zhǔn)確的、受到公認(rèn)的 Bass模型和改進型 Bass模型中的 Logistic Growth模型。 學(xué)習(xí)介紹 時間序列模型時間序列模型是基于對歷史時間序列市場資料進行自我相關(guān)性分析的一種模型。 BoxJenkins的 ARIMA模型具有代表性。 時間序列模型? 我們把與特定產(chǎn)品的銷售額的變化那樣具有受時間影響的形態(tài)的資料叫做時間序列資料。時 間序列資料值得序列就簡單稱為時間序列 (time series)。 時間序列分析是對資料的趨勢理 解后以此來預(yù)測未來的趨勢，一般是把普通資料的趨勢用時間的函數(shù)來表示。? 預(yù)測的期間越長預(yù)測值就越容易被平均值覆蓋，所以適用于短期預(yù)測。? 時間序列模型經(jīng)過復(fù)雜的計算過程，設(shè)定自我相關(guān)關(guān)系 (Autocorrelation)和移動平均值 (Moving Average）， 并且隨著設(shè)定方法的不同預(yù)測結(jié)果也不同。最少需要 50個以上的歷史 數(shù)據(jù)。? 因為是以歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)進行預(yù)測，所以用來預(yù)測像移動通信這種市場增長極快的市場有多 種局限性。 時間序列結(jié)果? 假設(shè) : 2 2. Moving Average 0 (無季節(jié)影響 )? 結(jié)果? 用戶 t = 常數(shù) + (AR1 用戶 t2) + (AR2 用戶 t1) + Error 計量經(jīng)濟模型計量經(jīng)濟模型是回歸分析 (Regression)模型的代表模型。是把要預(yù)測的市場需求和被判斷為對此將產(chǎn)生影響的獨立變量之間的相互關(guān)系用簡單的數(shù)學(xué)公式來表示的方法。 計量經(jīng)濟模型? 利用能預(yù)測的變量進行分析的模型中最為簡單的模型。? 由個別獨立的變量通過計算得出的預(yù)測值的不確切性使其難以用于長期的預(yù)測。? 用來預(yù)測以線性函數(shù)方式用戶數(shù)急劇增長的移動電話市場有局限性? 根據(jù)變量之間相互關(guān)系進行預(yù)測時誤差發(fā)生的可能性高方程式例 ) Y = a + (b1 人口 ) + (b2GDP) (b2GDP) + error Y = 時間 t的用戶數(shù) a = 常量 , b1 = 人口系數(shù) , b2 = GDP系數(shù) 人口 = 時間 t的人口 , GDP = 時間 t的 error = 時間 t的 error 回歸分析結(jié)果? 非獨立變量 : 用戶 獨立變量 : 人口 ,GDP? 結(jié)果? 用戶 t = Constant + (b1 人口 t) + (b2 GDP t) 擴散模型預(yù)先在理想狀態(tài)下設(shè)定新產(chǎn)品從問世到飽和狀態(tài)過程中的各種假設(shè)后來分析的模型。潛在消費者在購買特定的某種商品的過程中，假定受到市場外部和內(nèi)部的各種因素的影響。即由于受市場外部因素影響的革新者 (Innonvator)和受口碑影響的模仿者 (Imitator)的存在，市場需求得到擴散，擴散模型就是用于這樣的預(yù)測。 擴散模型?
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