市场调查与预测知识点_市场调查与预测知识点归纳

2025-04-06 02:00 世界动态

现代咨询方法与实务讲义知识点（一）

第四讲

内容提要

节市场预测的主要方法

第二节因果分析法

重点难点

一元线性回归

内容讲解

第三章市场预测方法

节市场预测的主要方法

一、市场预测的目的

市场预测是在市场调查取得—定资料的基础上，运用已有的知识、经验和科学方法，对市场未来的发展状态、行为、趋势进行分析并做出推测与判断，其中最为关键的是产品需求预测。市场预测是项目可行研究的基本任务，它是项目投资决策的基础。

二、预测方法分类

市场预测的方法一般可以分为定性预测和定量预测两大类。

定性预测其核心都是专家依据个人的经验、智慧和能力进行判断。

定量预测是依据市场历史和现在的统计数据资料，选择或建立合适的数学模型，分析研究其发展变化规律并对未来做出预测。

因果预测方法是通过寻找变量之间的因果关系，分析自变量对因变量的影响程度，进而对未来进行预测的方法。主要适用于存在关联关系的数据预测。变量间的相关关系，要通过统计分析才能找到其中的规律，并用确定的函数关系来描述。

例题。因果预测主要适用于存在关联关系的（）。

A.数据预测

B.材料预测

C.延伸预测

D.类推预测

：A

延伸性预测是根据市场各种变量的历史数据的变化规律，对未来进行预测的定量预测方法。主要适用于具有时间序列关系的数据预测。它是以时间t为自变量，以预测对象为因变量，按照预测对象的历史数据的变化规律，找出其随时间变化的规律，从而建立预测模型并进行预测。

第二节因果分析法

因果分析法主要包括回归分析法、弹性系数分析法和消费系数法等方法。

回归分析法是分析相关因素相互关系的一种数理统计方法，通过建立一个或一组自变量与相关随机变量的回归分析模型，来预测相关随机变量的未来值。，回归分析法按分析中自变量的个数分为一元回归与多元回归；按自变量与因变量的关系分为线性回归与非线性回归。不论是一元回归模型还是多元回归模型，预测模型的建立要经过严格的统计检验，否则模型不能成立。

弹性系数法是—种相对简单易行的定量预测方法，通过计算某两个变量相对变化弹性关系，弹性是—个相对量，它衡量某—变量的改变所引起的另—变量的相对变化。

消费系数法是按行业、部门、地区、人口、群体等对某产品的消费者进行分析，认识和掌握消费者与产品的数量关系，从而预测产品需求量。

一、一元线性回归

（一）基本公式

如果预测对象与主要影响因素之间存在线性关系，将预测对象作为因变量y，将主要影响因素作为自变量x，即引起因变量y变化的变量，则它们之间的关系可以用一元回归模型表示为如下形式：

y=a+bx+e

其中：a和b是揭示x和y之间关系的系数，a为回归常数，b为回归系数

e是误项或称回归余项。

对于每组可以观察到的变量x，y的数值xi，yi，满足下面的关系：

yi=a+bxi+ei

其中ei是误项，是用a+bxi去估计因变量yi的值而产生的误。

在实际预测中，ei是无法预测的，回归预测是借助a+bxi得到预测对象的估计值yi.为了确定a和b，从而揭示变量y与x之间的关系，公式可以表示为：

y=a+bx

公式y=a+bX是式y=a+bx+e的拟合曲线。可以利用普通最小二乘法原理（OLS）求出回归系数。最小二乘法基本原则是对于确定的方程，使观察值对估算值偏的平方和最小。由此求得的回归系数为：

式中：xi、yi分别是自变量x和因变量y的观察值，、分别为x和y的平均值。

对于每一个自变量的数值，都有拟合值：

yi‘=a+bxi

yi‘与实际观察值的，便是残项ei=yi一yi’

（二）一元回归流程

三）回归检验

在利用回归模型进行预测时，需要对回归系数、回归方程进行检验，以判定预测模型的合理性和适用性。检验方法有方分析、相关检验、t检验、F检验。对于一元回归，相关检验与t检验、F检验的效果是等同的，因此，在一般情况下，通过其中一项检验就可以了。对于多元回归分析，t检验与F检验的作用却有很大的异。

1.方分析

通过推导，可以得出：

其中：

，称为偏平方和，

反映了n个y值的分散程度，又称总变。

，称为回归平方和，

反映了x对y线性影响的大小，又称可解释变。

∑（yi—yi'）2=ESS，称为残平方和，

根据回归模型的设条件，ESS是由残项e造成的，它反映了除x对y的线性影响之外的一切使y变化的因素，其中包括x对y的非线性影响及观察误。因为它无法用x来解释，故又称未解释变。所以，

TSS=RSS+ESS

其实际意义是总变等于可解释变与未解释变之和。

在进行检验时，通常先进行方分析，一方面可以检验在计算上有无错误；另一方面，也可以提供其他检验所需要的基本数据。

定义可决系数R2，

R2=RSS/TSS

R2的大小表明了y的变化中可以用x来解释的百分比，因此，R2是评价两个变量之间线性关系强弱的一个指标。可以导出，

2.相关系数检验

相关系数是描述两个变量之间的线性相关关系的密切程度的数量指标，用R表示。

R在—1和1之间，

当R=1时，变量x和少完全正相关；

当R=－1时，为完全负相关；

当0

当－1

当R=0时，变量x和y没有线性关系。

所以，R的越接近1，表明其线性关系越好；

反之，R的越接近0，表明其线性关系越不好。

只有当R的大到一定程度时，才能采用线性回归模型进行预测。在计算出R值后，可以查相关系数检验表（见书附表1）。

在自由度n—2（n为样本个数）和显著性水平a（一般取a=0.05）下，

若R大于临界值，则变量x和y之间的线性关系成立；

否则，两个变量不存在线性关系。

3.t检验

即回归系数的显著性检验，以判定预测模型变量x和y之间线性设是否合理。因为要使用参数t值，故称为t检验。回归常数a是否为0的意义不大，通常只检验参数b.

其中：Sb是参数b的标准，n为样本个数。

S为回归标准，

tb服从t分布，可以通过t分布表（见本书附表2）查得显著性水平为a，自由度为n—2的数值t（a/2，n—2）。与之比较，若tb的大于t，表明回归系数显著性不为0，参数的t检验通过，说明变量x和y之间线性设合理。若tb的小于或等于t，表明回归系数为0的可能性较大，参数的‘检验未通过，回归系数不显著，说明变量x和y之间线性设不合理。

4，F检验

即回归方程的显著性检验。是利用方分析，检验预测模型的总体线性关系的显著性。

统计量F服从F分布，可以通过F分布表（见书附表3），查找显著性水平为a，自由度为n=1，n=n—2的F值Fα（1，n—2）。

将F与Fa（1，n—2）比较：

若F大于Fα（1，n—2），则回归方程较好地反映了变量x和y之间的线性关系，回归效果显著，方程的F检验通过，意味着预测模型从整体上是适用的；

若F小于或等于Fα（1，n—2），说明回归方程不能很好地反映变量x和y之间的关系，回归效果不显著，方程的F检验未通过，预测模型不能采用。

（四）点预测与区间预测

点预测是在给定了自变量的未来值x.后，利用回归模型（3—8）求出因变量的回归估计值y0'。也称为点估计。

y0'＝a+bx0

通常点估计的实际意义并不大，由于现实情况的变化和各种环境因素的影响预测的实际值总会与预测值产生或大或小的偏移，如果仅根据一点的回归就做出预测结论，则几乎是荒谬的。因此预测不仅要得出点预测值，还要得出可能偏离的范围，才能得到预测的可靠程度。于是，以一定的概率1—a预测的Y在y0，附近变动的范围，称为区间预测。数理统计分析表明，对于预测值y0'而言，在小样本统计下（样本数据组n小于30时），置信水平为100（1—a）%的预测区间为：y'±t（a／2，n—2）S.

其中：t（a/2，n—2）可以查检验表得出。通常取显著性水平a=0.05.

此外，根据概率论中的3α原则，可以采取简便的预测区间近似解法，当样本n很大时，在置信度为68.2%，95.4%，99.7%的条件下，预测区间分别为：

（y0'—Sy，y0'+Sy）

（y0'—2Sy，y0'+2Sy）

（y0'—3Sy，y0'+3Sy）

二、多元线性回归

多元线性回归预测法，与一元线性回归预测法的原理基本相同，但要求自变量之间彼此，其计算过程相对复杂，可借助计算机完成。

其数学表达式为

y=a+b1x1+b2x2+…+bmxm+e

多元回归模型的建立应根据项目产品市场需求因素分析，找出引起变量丁变化的各种自变量x1，…xm，从而建立预测模型。

当自变量为两个时，称为二元回归。Y=a+b1x1+b2x2+e.

三、非线性回归

在自变量与因变量之间的关系不是线性的时候，即非线性关系时，要采用非线性回归方法。可以通过一定的函数转换，将非线性关系转换为线性关系，从而采用线性回归分析方法，来解决非线性关系。

一元回归分析可以用来对某些非线性关系进行估计，只要这些非线性关系可以通过取对数变成线性关系。比较常见的非线性关系以及对应的线性模型有以下两种：

（1）y=ea+bx其对数性模型为：

lny=a+bx

用最小二乘法对上述模型进行估计分为两个步骤：首先通过运行y0=a+bx

对a，b进行估计。式中y'=lny

其次用式y=ea+bx进行预测

y0=ea+bx.

（2）y=abx

其对数线性模型为：

lgy=lga+xlgb

y'=A+Bx

式中A=lga，B=lgb

用最小二乘法对上述模型进行估计，计算参数A和B，y可以通过（3-37）计算。，求出置信区间，并分析影响预测对象的环境情况是否发生重大变化，对预测模型做出必要的修正。

市场营销专业介绍下,学什么的,以后是干什么的?做推销员?

该专业课程建设情况：该专业自2005年起有4门建成院级课程：《市场营销》、《商务英语》、《基础会计》、《贸易与实务》；1门省级课程：《市场营销策划与实务》。

二、专业培养目标

本专业培养德、智、体、美全面发展（注重团队合作培养），掌握市场营销专业知识，具有较强营销实务作与实战能力，能在企事业单位从事基层管理与服务工作的高级营销管理应用型人才。

(一)职业岗位分析

1.面向企事业单位，从事企业营销管理、市场营销策划、商业促销、营销物流管理等岗位工作。

2.职业领域及主要就业岗位简表：

就业岗位

职业方向

必备职业资格证书

其他相关职业资格证书

初始就业岗位

推销员、促销员、客户代表

推销员、营销员

公关员

发展就业岗位

销售主管、促销主管、策划主管、

销售代表、

销售顾问

促销主管、策划主管、

高级营销员

人力资源管理师

职业提升岗位

销售、门店店长

市场营销助理、营销师

电子商务师

企业管理咨询实务知识点归纳(2)

消费者市场和生产者市场的关系：

生活资料消费者和生产资料的购买者分别构成了两个不同的市场，即消费者市场和生产者市场。消费者市场是指为满足消费者个人或家庭生活需要而购买商品或劳务所形成的市场。生产者市场也称工业市场、制造者市场、产业市场，是指以购买生产资料和劳务进行再生产并取得利润的生产制造者所组成的市场。

运用产品一市场矩阵分析方法，从中发现新的市场机会。运用这种方法可以从以下四个方面去寻找市场机会：

一是市场渗透方面。

二是市场开发方面。

三是产品开发方面。产品开发是指企业通过向现有市场提供改良产品、全新产品或增加现有产品的吸引力等方法去更好地满足市场的需要，同时，研究在产品开发中注意发现新的市场机会。

四是多角化经营方面

散布图的分析方法：

散布图作出后，需要从中解读出相应的质量信息。

(1)有无相关关系分析。

参见散布图的类型，确认数据分布属于哪一种情况，从而做出正确的判断。

(2)有无异常点的分析。

散布图上的点大都集中在一起，有个别的点会脱离集中区域，成异常点。造成异常的原因很多，如测量失误，作业条件的变更等。这种情况下要追究原因，不要放任自流。

(3)对于不相关的情况必要时需做分层分析。

在进行散布图相关分析后，当出现不相关的分布时要做分层分析。有时按原料、机器台别、季节、班组分别绘制散布图后，也许会发现原来的数据分布是一种象，分层后可能会给我们提供新的信息。

分销渠道的模式:

1.传统式分销渠道

传统式分销渠道也称松散式分销渠道。

2.垂直式分销渠道

垂直式分销渠道也称一体化分销渠道。

3.水平式分销渠道

水平式分销渠道也称横向联合式分销渠道。它是指由两个或两个以上的企业联合在一起所形成的一种新型的分销渠道。其主要特点是成员企业之间可以实现优势互补，以便更快、更经济地去实现产品在更大范围内的销售。水平式分销渠道，比较适合实力相当并能实现营销优势互补的企业之间的联合。其不足是成员企业之间容易产生矛盾和冲突。

营销咨询人员在对企业的市场营销竞争策略进行分析时，要注意以下问题：

(一)价格竞争会导致利润大幅度损失

(二)别化竞争会导致成本提高

(三)专营化竞争要提高专营领域的可靠性

(四)防止竞争对手的模仿

(五)保持异化就要不断地推陈出新

(六)选择市场营销竞争策略要量体裁衣

市场定位的方式有三种：

1.迎强定位，又称竞争性定位

2.避强定位，又称回避性定位

它是指企业力图回避与目标市场上现有的实力或较强的竞争者的直接对抗，即避开强者，将本企业的产品定位于市场上某些空白领域或缝隙之处。这种定位方式一般风险较小，较高。但是，避强定位也往往意味着企业占据的并非是市场的位置，对于那些目前实力尚未达到向市场强者发起挑战的企业来说，这一定位常常被广为采用。市场需求预测的方法很多，归纳起来可以分为两大类，即定性预测方法和定量预测方法：

1.定性预测方法

定性预测是指以市场调研为基础，依靠预测人员的经验与能力对未来的市场前景做出估计和判断。定性预测的主要特点是：方便、简单并且简便易行，但容易受到预测者个人因素的影响，往往带有一定的主观片面性。其方法主要有：购买者意向调查法、销售人员意见综合法、管理人员意见法、专家意见法和市场试销法等。收藏我吧!

2.定量预测方法

定量预测是指根据有关的历史数据，运用一定的数理统计方法进行加工处理，对未来市场前景做出判断。定量预测的主要特点是：预测较为准确，受主观影响较小，但预测方法不够灵活，有一定的难度，并且对拥有的数据资料有较高的要求。其方法主要有：时间序列预测法、因果分析预测法等。

市场需求与价格有密切的关系：

一般情况下，价格走低销售量增加，反之，价格走高销售量减少。这种情况用需求价格弹性系数来描述。需求价格弹性系数是销售量(即需求量)的变化率对价格变化率的比值，即价格弹性系数=(△Q/Q)/(△S/S)。当需求的价格弹性小时，即使高价格销售，也不会明显地影响销售量的变化，当需求的价格弹性大时，采取低价格政策就会有效地扩大市场的需求量。

如何选择合适的预测方法

市场调查与分析填空题

选择适当的预测方法，就是（）。

：

根据市场现象及各种影响因素的特点来选择。

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预测方法概述

预测，即用已知的信息去估计和推断事物未来的发展趋势或结果。预测方法主要有：（1）移动平均预测法（简单移动平均、二项移动平均、三项移动平均）；（2）指数平滑预测法（简单指数平滑、二项指数平滑、三项指数平滑、温特斯指数平滑）；（3）趋势外推预测法；（4）回归预测法；（5）灰色预测法；（6）移动自回归预测法（ARIMA）。

以上预测方法，除了回归预测法，其余的方法考虑的自变量只有一个——时间。以前我不能理解，单纯按照时间序列排列起结果数据，进行预测将来时刻的结果，是不是考虑因素太少，因为影响事物发展变化的因素确实太多，但是随着深入的学习，我发现这样的预测是科学的。正因为影响事物发展变化的因素太多，无法一一找到并定量分析其影响，故只选择变化因素，时间。这样做的依据是，事物的发展是有规律的，只要整体环境没有发生大的变化，就仍会沿着这种趋势发展下去，这是事物发展的规律性和惯性所决定，另外就是滞后性，前期的存量水平决定了后期的发展水平，如国民经济发展，前期的投资会呈现乘数效应。

时间序列模型考虑事物发展的趋势因素(T)、季节因素(S)、循环因素(C)和不规则因素(I)，通常时间序列可分解为有三个模型，即加法模型（Y=T+S+C+I）和乘法模型（Y=TSCI）以及两者结合的混合模型。在预测之前，需要进行趋势剔除、季节调整等处理。

这些预测方法各有不同适用条件，需要说明的是，预测不等于值，预测值是一个估计值，是在一定概率范围内的平均值，因此预测结果和实际会存在不一致情况，但整体预测值趋于期望值，离平方和最小。下面简单介绍：

（一）移动平均

由于度不够，运用范围较小。二项移动平均预测适用于波动不大且呈线性上升预测，三项移动平均适用于呈抛物线上升预测。

（二）指数平滑

指数平滑的原理是通过对历史数据进行加权平滑，从而预测将来的数据。简单指数平滑没有市场了，二项指数平滑、三项指数平滑同移动平均法，适用呈线性和抛物线形发展的预测，由于需要主观设置平滑指数，指数设置也没有什么根据，精度不高。而温特斯指数平滑法包括趋势和季节因素调整，对这类预测效果较好。

（三）趋势外推

即用一条曲线拟合事物发展的趋势，从而建立曲线方程进行预测。常用的拟合曲线包括：多项式曲线（一次曲线、二次曲线、三次曲线），这和前面的移动平均预测类似；指数曲线、修正指数曲线；逻辑斯蒂曲线和龚伯兹曲线。

（四）回归预测

回归预测是通过找到影响事物发展变化的主要因素，从而建立一种因果关系，通过分析影响因素的变化预测事物未来变化值，即计量经济学学习的内容

（五）灰色预测法

适用于呈指数增长趋势的预测，不适用于包括季节因素的预测。

（六）移动自回归预测法

目前运用最广也最复杂的预测方法，精度较高，预测时需要大量的数据。白噪声、平稳性、单整协整检验……都是它的知识点

CMA必背知识点：预测技术—期望值

CMA考试是对整个CMA知识体系的考察，而不是对困难内容的深入思考，将知识系统浓缩成能理解的笔记形式是节省考试准备时间的有效方法。深空网已经为各位考生整理好预测技术—期望值的知识点。

CMA必背知识点之预测技术—期望值

期望值一般公式：期望值=X1xP1+X2xP2+...+XnxPn（X1—Xn某种自然状态能产生的结果、P1+P2+...Pn=1，某种自然状态出现的概率）

如果是对收入进行判断，选择期望值更大的那个方案。如果是对成本进行判断，选择期望值更小的那个方案。

期望值的作用

1、预测下一年度流。

2、有两种或两种以上可供选择的行动方案中进行抉择。

期望值的优点：

为一种科学管理的工具，期望值法可以在一种不确定的状态下进行客观的分析和决策。

期望值的缺点：

1、建立在主观的数据预估的基础之上的，如果数据不可靠，其决策的结果就不能被依赖。

2、该分析设决策者是风险中性者。如果决策者是风险偏好者或风险厌恶者，期望值模型就不再适用。

期望值的案例分析

一个公司正试图确定在这个季节推出两个新产品中的哪一个。根据对产品A做的市场调查，20%的概率销售额是$800,000，50%的概率是$1,200,000，30%的概率是$1,500,000。同样的对产品B的市场调查显示，40%的概率销售额是$900,000，60%的概率是$2,000,000。设公司推出产品A的成本是$500,000，推出产品B的成本是$650,000，这个公司应该推出哪个产品?

A、他应该推出产品A，因为它有期望利润$1,210,000

B、他应该推出产品B，因为它有期望利润$0,000

C、他应该推出产品A，因为它有期望利润$710,000.

D、他应该推出产品B，因为它有期望利润$1,560,000

【】B

【解析】产品A的销售额的期望值是$1,210,000(800,000x0.2+1,200,000x0.5+1,500,000x0.3)。由于推出这个产品的推出成本是$500,000，产品A的期望利润$710,000(1,210,000-500,000)。而产品B的销售额期望值是$1,560,000(900,000x0.4+2,000,000x0.6)。由于这个产品的推出成本是$650,000，期望利润是$0,000(1,560,000-650,000)。公司应该推出产品B，因为它有更高的期望利润。

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市场调查与预测知识点_市场调查与预测知识点归纳

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如何选择合适的预测方法

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