管理經(jīng)濟(jì)學(xué)（第7版）課件：需求估計(jì)和需求預(yù)測(cè)

需求估計(jì)和需求預(yù)測(cè)第1節(jié)需求估計(jì)第2節(jié)需求預(yù)測(cè)1第1節(jié)

需求估計(jì)2一、市場(chǎng)調(diào)查通常采用兩種方法訪問調(diào)查法市場(chǎng)實(shí)驗(yàn)法31.訪問調(diào)查法

[例3—1]

某公司在1000人中調(diào)查皮革錢包的需求量，調(diào)查表中列出了五種價(jià)格水平，要求被調(diào)查人在每一種價(jià)格上表示購買意見，共有六種意見可供選擇（1）肯定不買；（2）不一定買；（3）可能買；（4）較可能買；（5）很可能買；（6）肯定買。

調(diào)查結(jié)果如表3—1所示。4[表3—1]價(jià)格(元)各種意見人數(shù)9080706050500300100500（1）（2）（3）（4）（5）（6）300225150100251251752501005050150250200225251001502503000501002004005調(diào)查人把每種意見的購買概率定為：（1）0；（2）0.2；（3）0.4；（4）0.6；（5）0.8；（6）1.0。

為了獲得需求估計(jì)所需要的數(shù)據(jù)，要根據(jù)概率計(jì)算每種價(jià)格水平上的期望需求量。例如，價(jià)格為90元時(shí)的期望需求量為：500×0+300×0.2+125×0.4+50×0.6+25×0.8＋0×1.0=160（個(gè)）這樣，就可以求得需求估計(jì)用的各種價(jià)格水平上的期望需求量數(shù)據(jù)（見表3—2）。6

把這些數(shù)據(jù)畫在坐標(biāo)圖上，可以得出一條需求曲線，這條需求曲線的方程為：

P=100.7-0.063Q（見圖3—1）。價(jià)格（P）需求量（Q）5060708090800640500335160表3—27圖3—182.市場(chǎng)實(shí)驗(yàn)法

表3—3美國(guó)佛州大學(xué)的一次市場(chǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果價(jià)格變動(dòng)1%銷售量變化率（%）-3.07+1.16+0.18佛州印第安河流域產(chǎn)橘子佛州內(nèi)地產(chǎn)橘子加州產(chǎn)橘子佛州印第安河流域產(chǎn)橘子佛州內(nèi)地產(chǎn)橘子加州產(chǎn)橘子+1.56-3.01+0.09+0.01+0.14-2.769二、統(tǒng)計(jì)法（回歸分析法）

四個(gè)步驟

1.確定自變量

2.取得觀察數(shù)據(jù)

3.選擇回歸方程的形式

（1）線性函數(shù)：

函數(shù)特性：①邊際需求量是常數(shù)；②可用最小二乘法估計(jì)參數(shù)。

（2）冪函數(shù)：

函數(shù)特性：①每個(gè)變量的彈性是常數(shù)，等于它的指數(shù)；②可轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系，仍可用最小二乘法估計(jì)參數(shù)。

4.估計(jì)回歸參數(shù)1010…回歸分析法簡(jiǎn)介

假定需求函數(shù)（回歸方程）的形式為一元線性方程：，如圖3—2所示。11圖3—2假定觀察數(shù)據(jù)有：

…在時(shí)，的估計(jì)值為;此時(shí)，與之間的離差為。用最小二乘法求參數(shù)α，β，也就是使上述離差的平方和的值為最小，這時(shí)，回歸方程能最好地?cái)M合觀察數(shù)據(jù)。12根據(jù)微分知識(shí)，為使上式的值為最小，α，β必須滿足下列條件：解上述兩個(gè)方程，即可求得參數(shù)α，β的值。13式中，n為觀察數(shù)據(jù)成對(duì)的數(shù)目；為觀察數(shù)據(jù)x的總和；為觀察數(shù)據(jù)y的總和；為觀察數(shù)據(jù)y的算術(shù)平均值；為觀察數(shù)據(jù)x的算術(shù)平均值

14y-[例3—2]假定一家連鎖商店在自己的六家分店中銷售蛋糕。這六家分店所在地區(qū)的居民，都屬于中等收入水平。最近，各分店都按每公斤7.9元出售，平均每店每月銷售4625公斤(假定各分店的月銷售量是比較接近的)。今連鎖商店打算估計(jì)蛋糕的需求曲線和價(jià)格彈性。為此，它們進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)：第一家分店的價(jià)格仍維持每公斤7.9元不變，但其他五家分店的價(jià)格都做了變動(dòng)。價(jià)格變動(dòng)后，各分店的月銷售量如表3—4所列。15表3—4

假定蛋糕的價(jià)格與銷售量之間的關(guān)系為線性關(guān)系，其函數(shù)形式為：。請(qǐng)用最小二乘法估計(jì)回歸方程中α和β的值。解：六家分店價(jià)格和銷售量的觀察數(shù)據(jù)以及據(jù)此計(jì)算出來供最小二乘法使用的各種數(shù)字如表3—5所列。分店編號(hào)價(jià)格

(元)17.94650銷售量(公斤)234569.9302012.521508.944005.963804.5550016表3—5分店編號(hào)價(jià)格（元）銷售量（公斤）123456

7.99.912.58.95.94.5465030202150440063805500367352989826875391603764224750

62.4198.01156.2579.2134.8120.252162250091204004622500193600004070440030250000=49.6=26100=195060=450.94=12567980017代入式(3—4)，得：代入式(3—5)，得：所以，擬合觀察數(shù)據(jù)的回歸方程應(yīng)為：18第2節(jié)

需求預(yù)測(cè)19一、德爾菲法一種背靠背征求專家意見的調(diào)查方法。

具體步驟

運(yùn)用該方法的關(guān)鍵：

一是要選擇好專家；

二是要決定適當(dāng)?shù)膶＜乙?guī)模，一般以10~50人為宜；

三是要擬定好調(diào)查表。20二、時(shí)間序列分解法適用于受季節(jié)性、周期性和一些不規(guī)則因素影響的情況。

Q=T·S·C·I2122觀察時(shí)間(年/季度)期數(shù)銷售量(Q)(千件)移動(dòng)平均數(shù)(MA)移動(dòng)平均中心值(CMA)長(zhǎng)期趨勢(shì)值(CMAT)季節(jié)系數(shù)(SF)周期系數(shù)(CF)季節(jié)指數(shù)(SI)預(yù)計(jì)銷售量2011/117

05.073

1.237

2011/226

05.446

1.009

2011/33405.7505.87505.8190.6811.0100.7594.462011/44606.0006.12506.1920.9800.9890.9956.09

2012/15806.2506.50006.5651.2310.9901.2378.042012/26706.7506.87506.9381.0180.9911.0096.942012/37607.0007.25007.3110.8280.9920.7595.502012/48707.5007.75007.6840.9031.0090.9957.71

2013/191008.0008.00008.0571.2500.9931.2379.902013/210908.0008.25008.4301.0910.9791.0098.332013/311608.5008.75008.8030.6860.9940.7596.642013/412909.0009.12509.1760.9860.9940.9959.08

2014/1131209.2509.62509.5491.2471.0081.23711.912014/2141010.0010.37509.9220.9641.0461.00910.472014/315910.7510.87510.2950.8261.0560.759

8.252014/4161211.0011.00010.6681.0911.0310.99510.96

2015/1171311.0010.87511.0411.1950.9851.23713.452015/2181010.7510.62511.4140.9410.9311.00910.722015/319810.50

11.787

0.97a0.759

8.682015/42011

12.160

0.98a0.99511.86

2016/121?b

12.533

1.01a1.23715.66c2016/222?b

12.906

1.04a1.00913.54c2016/323?b

13.297

1.06a0.75910.68c2016/424?b

13.652

1.04a0.99514.13c三、指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)模型：

23式中，A--當(dāng)期的實(shí)際銷售量F--過去對(duì)當(dāng)期的銷售量的預(yù)測(cè)W--權(quán)值F--下一期銷售量的預(yù)測(cè)值ttt+10.2770.2920.3110.3410.3741.901.901.721.431.491.771.621.601.872.262.662.342.121.901.901.761.511.501.711.631.611.812.152.542.372.181.901.901.801.601.551.681.641.621.721.902.142.332.221.901.901.841.711.651.691.661.651.721.902.142.192.161.901.901.881.831.801.801.781.761.781.831.911.951.971.91.71.41.51.81.61.61.92.32.72.32.10.72013/12013/22013/32013/42014/12014/22014/32014/42015/12015/22015/32015/42016/1W=0.9W=0.7W=0.5W=0.3W=0.1W取不同值時(shí)的銷售量預(yù)測(cè)值（萬件）實(shí)際銷售量（萬件）時(shí)間（年/季）表3—8大明食品公司的銷售量預(yù)測(cè)24四、在預(yù)測(cè)中使用回歸模型[例3—3]

假設(shè)已知太陽食品公司的需求函數(shù)為

Q=15.939-9.057P+0.009I+5.092C

式中，Q為銷售量（噸）；P為太陽食品公司食品的價(jià)格（元）；I為社會(huì)人均收入水平（元）；C