定量預測因果關(guān)系分析法

定量預測因果關(guān)系分析法第一頁，共二十九頁，2022年，8月28日因果關(guān)系分析法：是根據(jù)事物之間的因果關(guān)系，知因測果。常用的因果關(guān)系分析預測法有：回歸分析預測法、基數(shù)迭加法、比例推算法和投入產(chǎn)出分析法等。第二頁，共二十九頁，2022年，8月28日1回歸分析預測法：利用統(tǒng)計分析，把兩個或兩個以上變量之間的相關(guān)關(guān)系模型化，建立回歸方程，用以推算因變量隨自變量變動的數(shù)值、程度和方向。根據(jù)回歸方程中自變量的多少，它可以分為一元回歸預測和多元回歸預測。第三頁，共二十九頁，2022年，8月28日2基數(shù)迭加法：是指在分析影響預測對象各種因素的基礎(chǔ)上，通過確定各種因素的影響程度來進行預測的一種方法，也叫因素分析法。影響程度指各因素引起預測對象變化的百分比，可以通過對歷史資料的分析得出。因素分析法的計算公式為：

=Yt（1+A%+B%+C%+D%+··············）表示t+1期預測對象的預測值；表示t期預測對象的實際值；A%表示預測對象受第一個因素影響的程度；B%表示預測對象受第二個因素影響的程度；以此類推。例如：見下頁第四頁，共二十九頁，2022年，8月28日例1:已知某空調(diào)制造公司2006年銷售中央空調(diào)750套。市場調(diào)研人員通過對歷史統(tǒng)計資料的研究估計出，未來各因素影響銷售量的程度為：商品質(zhì)量的提高和價格的降低可使銷量增加30%；國家經(jīng)濟政策的變動（如緊縮）可能使銷量減少10%；由于規(guī)格不全而失去部分顧客，可能使未來銷量減少5%；居民收入的增加可能使未來銷量增加20%；同類產(chǎn)品的競爭可能使銷量減少8%。要預測2007年企業(yè)空調(diào)的銷售量第五頁，共二十九頁，2022年，8月28日可將以上數(shù)據(jù)代入公式，得：Y2007=750(1+30%-10%-5%+20%-8%)=952.5(套)用基數(shù)迭加法進行預測的最大優(yōu)點是簡單方便，但是確定各影響程度是難點。第六頁，共二十九頁，2022年，8月28日3比例推算法：在經(jīng)濟現(xiàn)象之間往往存在著一種相關(guān)的比例關(guān)系，比如從配套商品的主件需求量能推出零部件的需求量；從一個地區(qū)的人口構(gòu)成可以推算出該地區(qū)對嬰幼兒用品或老年人保健用品的需求量。該法就是利用商品之間這種相關(guān)的比例關(guān)系進行預測的一種方法。由于用于預測的比例關(guān)系是通過分析統(tǒng)計資料計算而得，排除了人為的主觀因素，所以預測結(jié)果具有較高的可信度。例如：見下頁第七頁，共二十九頁，2022年，8月28日例如：某公司從1987年開始生產(chǎn)和銷售ABCD四種配套產(chǎn)品。截至2006年底的銷售數(shù)據(jù)如表data7所示，如果公司2007年計劃思想銷售收入12000萬元，問ABCD四種產(chǎn)品大致應該生產(chǎn)和銷售多少？解：利用比例推算法預測，首先計算配套產(chǎn)品之間的比例關(guān)系。觀察公司若干年的銷售數(shù)據(jù)容易看出，雖然公司的銷售額有了大幅度的增長，但是四種產(chǎn)品的銷售比例缺失基本固定的。經(jīng)過計算得出：ABCD四種產(chǎn)品的年銷售比例大致為：36.16，29.07，18.41，16.36第八頁，共二十九頁，2022年，8月28日然后根據(jù)計劃實現(xiàn)的年銷售收入12000萬元計算預測值，得：A產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售額=12000X36.16%=4339.2(萬元)B=12000X29.07%=3488.4(萬元)C=2209.2(萬元)D=1963.2(萬元)第九頁，共二十九頁，2022年，8月28日4投入產(chǎn)出分析法：是國民經(jīng)濟（或地區(qū)、部門）綜合統(tǒng)計分析和計劃綜合平衡的重要工具。中國從1960年開始進行投入產(chǎn)出法研究。目前中國已編制出不少地區(qū)性投入產(chǎn)出表，開始應用于國民經(jīng)濟的各種計劃工作和經(jīng)濟預測中。投入產(chǎn)出分析法將國民經(jīng)濟各部門的投入產(chǎn)出之間建立起數(shù)量依存關(guān)系，當報告期投入產(chǎn)出表編制完成后，把各個消耗系數(shù)按照預測區(qū)間劃定的未來時間情況進行計算，就可以用來預測今后若干年（預測區(qū)間）經(jīng)濟發(fā)展的狀況。第十頁，共二十九頁，2022年，8月28日由于建立投入產(chǎn)出表所需數(shù)據(jù)非常龐大，設(shè)計很多部門，計算過程又非常復雜，所以投入產(chǎn)出分析預測法主要用于國民經(jīng)濟各部門、各地區(qū)的預測，很少用于企業(yè)的預測。第十一頁，共二十九頁，2022年，8月28日因果關(guān)系法：回歸預測法

第十二頁，共二十九頁，2022年，8月28日一建立回歸模型的方法現(xiàn)實的世界太復雜若想獲得任何進展，必須對現(xiàn)實世界加以簡化和抽象，簡化、抽象的模型是獲取所需要信息的最經(jīng)濟的途徑。因果關(guān)系是構(gòu)成回歸模型的基礎(chǔ)關(guān)鍵在于省略不相關(guān)的和不重要的事實及變量，但重要的因素必須包括在內(nèi)。建立和使用回歸模型時，首先要在正確的經(jīng)濟理論基礎(chǔ)上建立關(guān)于經(jīng)濟關(guān)系的理論模型，確定模型中應該包括的變量以及是否存在一種經(jīng)濟理論可以用來解釋變量之間關(guān)系的性質(zhì)和大小。第十三頁，共二十九頁，2022年，8月28日二建立模型的例子家用小轎車的需求模型：Q=f（，，，，，）彩電生產(chǎn)廠家預測用戶需求的模型：Q=f（，，，，，）中石化成品油（汽柴油）的需求模型：Q=f（，，，，，）第十四頁，共二十九頁，2022年，8月28日三、一元線性回歸預測法步驟：1建立模型：Y=a+bX2估計參數(shù):回歸系數(shù)a，b3進行檢驗：顯著性檢驗（F檢驗或t檢驗）4預測：已知X值，利用回歸方程求出預測值。第十五頁，共二十九頁，2022年，8月28日例1：假設(shè)有一家企業(yè)，他的固定資產(chǎn)（機器，設(shè)備，廠房等）是租來的，租金是每期100萬元。企業(yè)生產(chǎn)過程的另一個投入是勞動力，他能根據(jù)企業(yè)需要隨時增加或減少。所以，固定成本為100萬元，人工成本為可變成本，企業(yè)經(jīng)理想知道成本和產(chǎn)量之間的關(guān)系，進而預測下一個生產(chǎn)期根據(jù)產(chǎn)量大小預測成本是多少？第十六頁，共二十九頁，2022年，8月28日總成本和總產(chǎn)量數(shù)據(jù)生產(chǎn)期總成本（元）總產(chǎn)量（單位）110002150531608424010523015637023741025第十七頁，共二十九頁，2022年，8月28日例1：解題步驟演示：線性回歸預測模型表例2：有一個大學生，畢業(yè)后用少量資金創(chuàng)業(yè)，經(jīng)過幾年的努力，他經(jīng)營的連鎖餐館有聲有色，為了進一步研究餐館新的經(jīng)營方案，他收集了餐館連續(xù)8個月每月用餐的價格和平均用餐人數(shù)，數(shù)據(jù)見Excel表：回歸預測法所用數(shù)據(jù)表餐館經(jīng)營，估計需求函數(shù)，并幫助小老板設(shè)計經(jīng)營方案。第十八頁，共二十九頁，2022年，8月28日四、多元線性回歸預測法客觀事物的變化往往受多種因素的影響，即使其中一個因素起著主導作用，但其他的作用也是不可忽視的。模型為：Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4········第十九頁，共二十九頁，2022年，8月28日例3：某VCD連鎖店非常想知道在電視臺做廣告與在廣播電臺做廣告那種渠道更有效。調(diào)查者收集了連鎖店每月銷售額和每月用在以上兩種每題上的廣告支出如表：廣告費研究，連鎖店想知道：銷售額是否同兩種媒體的廣告有關(guān)？每種媒體上的廣告支出額對銷售額的影響如何？那種廣告形式帶來的成本效益更好？第二十頁，共二十九頁，2022年，8月28日六、非線性回歸預測法步驟：1確定變量間函數(shù)的類型：理論或經(jīng)驗，如果是一元非線性，可采用散點圖。2確定相關(guān)函數(shù)中的未知參數(shù)：最小二乘法是最常用的方法。但在EXCEL中我們不用具體去計算。實際應用中，往往要通過變量變換，把非線性函數(shù)關(guān)系轉(zhuǎn)換為線性關(guān)系。第二十一頁，共二十九頁，2022年，8月28日1：冪函數(shù)Y=aXb兩邊取對數(shù)，得到㏑Y=b㏑X+㏑a令Y′=㏑Y,X′=㏑X,a′=㏑a則：Y′=a′+bX′

例4：試對某省近年工業(yè)產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資和職工工資資料進行擬合，并選擇適當?shù)哪Ｐ图右苑治?。?shù)據(jù)見表：生產(chǎn)函數(shù)工作表（提示：生產(chǎn)函數(shù)是典型的多元冪函數(shù)）第二十二頁，共二十九頁，2022年，8月28日2指數(shù)函數(shù)：Y=aebx令Y′=㏑Y,a′=㏑a則Y′=a′+bX

例5：已知中國1978年至1997年歷年國內(nèi)生產(chǎn)總值如表GDP所示,請選擇指數(shù)曲線模型對我國歷年GDP進行模擬。思考：用經(jīng)濟語言描述以上結(jié)果。第二十三頁，共二十九頁，2022年，8月28日七、回歸預測時應注意的問題盡管回歸分析對于估計市場、經(jīng)濟、管理工作過程中因素與因素之間的關(guān)系很有用，但如果分析者在建立模型和解釋結(jié)果上不謹慎就可能出現(xiàn)比較嚴重的問題。1關(guān)于定性分析問題：回歸分析不能代替經(jīng)濟、管理、營銷等理論對市場現(xiàn)象相互關(guān)系的質(zhì)的分析，只有在對現(xiàn)實的邏輯分析的基礎(chǔ)上，才能測定市場現(xiàn)象在數(shù)量上的相互關(guān)系。這是回歸法的一條基本原則。第二十四頁，共二十九頁，2022年，8月28日因此首先進行定性分析。比如廣告費同銷售額的關(guān)系，只有在一定的范圍內(nèi)才具有相關(guān)關(guān)系，超出一定的“度”，就可能荒謬。2關(guān)于回歸預測不能任意外推的問題。由于原來資料只提供了一定范圍內(nèi)的數(shù)量關(guān)系，在此范圍以外是否存在同樣的關(guān)系，尚未得知。如果有進行外推的充分根據(jù)和需要，應十分慎重，而且不能離開原來的范圍太遠。第二十五頁，共二十九頁，2022年，8月28日3關(guān)于數(shù)據(jù)資料的要求問題①關(guān)于數(shù)據(jù)資料的準確性問題：客觀，核實，去掉表現(xiàn)異常的值（3倍標準差）②關(guān)于數(shù)據(jù)資料的可比性和獨立性問題③關(guān)于社會經(jīng)濟現(xiàn)象基本穩(wěn)定的問題：沒有突變，如果10年的數(shù)據(jù)，其中第六年的數(shù)據(jù)是企業(yè)發(fā)生了重大的技術(shù)變革，這樣的數(shù)據(jù)不能合并在一起來進行回歸預測。第二十六頁，共二十九頁，2022年，8月28日4變量遺漏問題當回歸結(jié)果與經(jīng)濟理論不一致時，重要變量的遺漏可能是最主要的原因。比如：有一個大學生進行需求預測，根據(jù)收集到的資料進行回歸后得到的預測方程為：Q=7.8+3.42P，價格系數(shù)為正值，并在統(tǒng)計上顯著。對這樣的一個結(jié)果，我們認為不合常理，一個解釋是：價格一直上漲，但收入和人口數(shù)也增加，價格和收入、人口呈現(xiàn)正相關(guān)，所以3.42反映收入和人口增加而導致需求的增加。因此，為例分別找出這些影響，就需要在回歸方程中增加新的變量。第二十七頁，共二十九頁，2022年，8月28日5多重共線性在某些情況下，問題出在回歸分析中變量太多上面。有時兩個或兩個以上的自變量之間高度相關(guān)，這種現(xiàn)象被稱為多重共線性。比如：工人的考核成績S（優(yōu)、良、中），成績與工作時間T和工人生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)量Q

有關(guān)，對這30組數(shù)據(jù)進行回歸擬合分析，變量T,Q兩個變量在統(tǒng)計上都不顯著。問題