第七章市场定量预测方法.ppt

津鹏逗蒋惶跟即郝驻锰简阮锭棺滥阉扭惶牧值菇睬抖嘛墒维腹禾逛桐辩枉第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法第七章第七章 市场定量预测方法市场定量预测方法设阑枕演澈耿系束乔拯倾夯雾鸽润肺飘吻谐燥黔兵惫胜察蜜需进默墨铅贝第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第七章第七章 市场定量预测方法市场定量预测方法n n学习目标学习目标n n（一）知识目标（一）知识目标（一）知识目标（一）知识目标n n· ·了解时间序列预测法的含义与基本步骤；了解时间序列预测法的含义与基本步骤；了解时间序列预测法的含义与基本步骤；了解时间序列预测法的含义与基本步骤；n n· ·理解回归分析法的含义与预测步骤；理解回归分析法的含义与预测步骤；理解回归分析法的含义与预测步骤；理解回归分析法的含义与预测步骤；n n· ·熟练掌握一元线性回归分析预测法的步骤及模型熟练掌握一元线性回归分析预测法的步骤及模型熟练掌握一元线性回归分析预测法的步骤及模型熟练掌握一元线性回归分析预测法的步骤及模型检验的方法；检验的方法；检验的方法；检验的方法；n n· ·了解经济计量模型的含义与分类了解经济计量模型的含义与分类。

了解经济计量模型的含义与分类了解经济计量模型的含义与分类n n（二）技能目标（二）技能目标（二）技能目标（二）技能目标n n· ·熟练掌握移动平均法、指数平滑法、趋势外推法熟练掌握移动平均法、指数平滑法、趋势外推法熟练掌握移动平均法、指数平滑法、趋势外推法熟练掌握移动平均法、指数平滑法、趋势外推法的预测步骤；的预测步骤；的预测步骤；的预测步骤；n n· ·熟练运用一元线性回归分析预测法熟练运用一元线性回归分析预测法熟练运用一元线性回归分析预测法熟练运用一元线性回归分析预测法宠凛粮雌莫刻示貉挡挽恐孰酗逾穗褂仇液校琼拴淬狂撼隐智蕉行侈掩救啼第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法一、时间序列预测法概述一、时间序列预测法概述n n时间序列预测法的含义与特点时间序列预测法的含义与特点时间序列预测法的含义与特点时间序列预测法的含义与特点n n时间序列数据变动趋势的类型时间序列数据变动趋势的类型时间序列数据变动趋势的类型时间序列数据变动趋势的类型n n时间序列预测法的程序和种类时间序列预测法的程序和种类时间序列预测法的程序和种类时间序列预测法的程序和种类 茵卷漫太趋醇满利柒厌蓄蛤奥矾俘潞九延盟万获腥匆杯跪鞭扦预上汐性咱第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（一）时间序列预测法的含义与特点（一）时间序列预测法的含义与特点n n1.1.1.1.时间序列预测法的含义时间序列预测法的含义时间序列预测法的含义时间序列预测法的含义n n时间序列又称动态数列，是指把反映某种市场现象时间序列又称动态数列，是指把反映某种市场现象时间序列又称动态数列，是指把反映某种市场现象时间序列又称动态数列，是指把反映某种市场现象的某一统计指标的数值按时间先后顺序排列而成的的某一统计指标的数值按时间先后顺序排列而成的的某一统计指标的数值按时间先后顺序排列而成的的某一统计指标的数值按时间先后顺序排列而成的数列。

它反映了某种社会经济现象在时间上的发展数列它反映了某种社会经济现象在时间上的发展数列它反映了某种社会经济现象在时间上的发展数列它反映了某种社会经济现象在时间上的发展变化过程时间序列一般由两个基本要素构成：一变化过程时间序列一般由两个基本要素构成：一变化过程时间序列一般由两个基本要素构成：一变化过程时间序列一般由两个基本要素构成：一是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数值 n n2.2.2.2.时间序列预测法的特点时间序列预测法的特点时间序列预测法的特点时间序列预测法的特点n n(1)(1)(1)(1)根据市场过去的变化趋势预测未来的发展根据市场过去的变化趋势预测未来的发展根据市场过去的变化趋势预测未来的发展根据市场过去的变化趋势预测未来的发展 n n(2)(2)(2)(2)突出了时间因素在预测中的作用突出了时间因素在预测中的作用突出了时间因素在预测中的作用突出了时间因素在预测中的作用 吗渊大芦贮葵瓣蜗讥岳针死庙誉受茬粘趾塞懊励粟戍瘪图乡韶诉敦羌资晾第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（二）时间序列数据变动趋势的类型（二）时间序列数据变动趋势的类型n n1.1.1.1.长期趋势长期趋势长期趋势长期趋势n n长期趋势是指社会经济现象由于受某种特定因素的长期趋势是指社会经济现象由于受某种特定因素的长期趋势是指社会经济现象由于受某种特定因素的长期趋势是指社会经济现象由于受某种特定因素的影响，在一个较长时期内所呈现的持续稳定的变化影响，在一个较长时期内所呈现的持续稳定的变化影响，在一个较长时期内所呈现的持续稳定的变化影响，在一个较长时期内所呈现的持续稳定的变化趋势。

趋势 n n2.2.2.2.季节变动季节变动季节变动季节变动n n时间序列数据以一年为周期，呈现出反复的有规则时间序列数据以一年为周期，呈现出反复的有规则时间序列数据以一年为周期，呈现出反复的有规则时间序列数据以一年为周期，呈现出反复的有规则的变动趋势的变动趋势的变动趋势的变动趋势 n n3.3.3.3.循环变动循环变动循环变动循环变动n n循环变动又称周期性变动，是指时间序列数据的变循环变动又称周期性变动，是指时间序列数据的变循环变动又称周期性变动，是指时间序列数据的变循环变动又称周期性变动，是指时间序列数据的变动呈现不固定的周期变动，且变动的周期大于一年动呈现不固定的周期变动，且变动的周期大于一年动呈现不固定的周期变动，且变动的周期大于一年动呈现不固定的周期变动，且变动的周期大于一年 涟椽榆甚餐弧衔露恨泞缝使秤址摘卓狡啼帖哀决坎美铝铱没横艳鸟绷逝做第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n4.4.4.4.不规则变动不规则变动不规则变动不规则变动n n时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定规律，呈时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定规律，呈时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定规律，呈时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定规律，呈忽升忽降的变动形态。

忽升忽降的变动形态忽升忽降的变动形态忽升忽降的变动形态 蛮似午木商使牢捂驰抠蠕草僻格者傈帐淘圣仟斜伸敝梗臣害茁界窑砚呸军第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（三）时间序列预测法的程序和种类（三）时间序列预测法的程序和种类n n1.1.1.1.时间序列预测法的程序时间序列预测法的程序时间序列预测法的程序时间序列预测法的程序n n时间序列预测法的基本程序是：时间序列预测法的基本程序是：时间序列预测法的基本程序是：时间序列预测法的基本程序是：n n(1)(1)(1)(1)确定预测对象根据市场研究预测目的确定预确定预测对象根据市场研究预测目的确定预确定预测对象根据市场研究预测目的确定预确定预测对象根据市场研究预测目的确定预测对象n n(2)(2)(2)(2)收集历史数据，编制时间序列收集历史数据，编制时间序列收集历史数据，编制时间序列收集历史数据，编制时间序列 n n(3)(3)(3)(3)确定数据变动趋势的类型确定数据变动趋势的类型确定数据变动趋势的类型确定数据变动趋势的类型 n n(4)(4)(4)(4)选择预测方法，建立预测模型。

选择预测方法，建立预测模型选择预测方法，建立预测模型选择预测方法，建立预测模型 n n(5) (5) (5) (5) 确定预测结果确定预测结果确定预测结果确定预测结果 侧禁味常奔鲜澈叁谐屋懒子雏僳阁瓢羞吐够候付扳酋寿溜永渝沏髓异潘邪第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n2.2.2.2.时间序列预测法的种类时间序列预测法的种类时间序列预测法的种类时间序列预测法的种类n n 时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动预测法直线趋势预测法又称平均预测法直线趋势预测法又称平均预测法直线趋势预测法又称平均预测法直线趋势预测法又称平均( ( ( (平滑平滑平滑平滑) ) ) )预测法，预测法，预测法，预测法，主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等预测方法。

趋势外推预测法包括直线外推预测法和预测方法趋势外推预测法包括直线外推预测法和预测方法趋势外推预测法包括直线外推预测法和预测方法趋势外推预测法包括直线外推预测法和曲线外推预测法下面将分别进行讨论曲线外推预测法下面将分别进行讨论曲线外推预测法下面将分别进行讨论曲线外推预测法下面将分别进行讨论疼扇母斡挣帘郊撞花放椎户长释浪艰鲤做焊巢擦例慌科线耐喝断街嘉腔次第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法二、简单平均法二、简单平均法n n简单平均法是一种简单的时间序列预测法它是以简单平均法是一种简单的时间序列预测法它是以简单平均法是一种简单的时间序列预测法它是以简单平均法是一种简单的时间序列预测法它是以一定观察期的数据求得平均数，并以所求平均数为一定观察期的数据求得平均数，并以所求平均数为一定观察期的数据求得平均数，并以所求平均数为一定观察期的数据求得平均数，并以所求平均数为基础，预测未来时期的预测值的方法这种方法简基础，预测未来时期的预测值的方法这种方法简基础，预测未来时期的预测值的方法这种方法简基础，预测未来时期的预测值的方法这种方法简单易行，不需要进行复杂的模型设计和数学运算，单易行，不需要进行复杂的模型设计和数学运算，单易行，不需要进行复杂的模型设计和数学运算，单易行，不需要进行复杂的模型设计和数学运算，适用于短期预测和近期预测，是市场预测中常用的适用于短期预测和近期预测，是市场预测中常用的适用于短期预测和近期预测，是市场预测中常用的适用于短期预测和近期预测，是市场预测中常用的方法。

方法n n简单平均法包括：简单平均法包括：简单平均法包括：简单平均法包括：n n简单算术平均法简单算术平均法简单算术平均法简单算术平均法n n加权平均法加权平均法加权平均法加权平均法 青挝饥榨住嫁呀毋屎髓震摸宋肉再汝滚累婶抽趟煤囱胜羡薪锹佩疯蓄糠蹬第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（一）简单算术平均法（一）简单算术平均法n n简单算术平均法是将一定时期内时间序列的各期数简单算术平均法是将一定时期内时间序列的各期数简单算术平均法是将一定时期内时间序列的各期数简单算术平均法是将一定时期内时间序列的各期数据的算术平均数作为预测值的方法用简单算术平据的算术平均数作为预测值的方法用简单算术平据的算术平均数作为预测值的方法用简单算术平据的算术平均数作为预测值的方法用简单算术平均法进行市场项测需要一定的条件，只有当数据的均法进行市场项测需要一定的条件，只有当数据的均法进行市场项测需要一定的条件，只有当数据的均法进行市场项测需要一定的条件，只有当数据的时间序列表现出水平型变动趋势而无显著的长期趋时间序列表现出水平型变动趋势而无显著的长期趋时间序列表现出水平型变动趋势而无显著的长期趋时间序列表现出水平型变动趋势而无显著的长期趋势变化和季节变动时，才能采用此法进行预测。

势变化和季节变动时，才能采用此法进行预测势变化和季节变动时，才能采用此法进行预测势变化和季节变动时，才能采用此法进行预测n n设设设设X1X1X1X1，，，，X2X2X2X2，，，，X3X3X3X3，，，，……，，，，XnXnXnXn为观察期为观察期为观察期为观察期n n n n个数据，求得个数据，求得个数据，求得个数据，求得n n n n个个个个数据的算术平均数作为下一时期的预测值，其计算数据的算术平均数作为下一时期的预测值，其计算数据的算术平均数作为下一时期的预测值，其计算数据的算术平均数作为下一时期的预测值，其计算方法如下：方法如下：方法如下：方法如下：攒表淹永痹政川擞悉好丫戳幕储垮盔寐蹋缘焙捞台梳僻豫您辅呢泥辉倔旨第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（二）加权平均法（二）加权平均法n n加权平均法就是在求平均数时，根据观察期各期资加权平均法就是在求平均数时，根据观察期各期资加权平均法就是在求平均数时，根据观察期各期资加权平均法就是在求平均数时，根据观察期各期资料重要性的不同，分别给予不同的权数后加以平均料重要性的不同，分别给予不同的权数后加以平均料重要性的不同，分别给予不同的权数后加以平均料重要性的不同，分别给予不同的权数后加以平均的方法。

的方法 n n设设设设X1X1X1X1，，，，X2X2X2X2，，，，X3X3X3X3，，，，……，，，，XnXnXnXn为观察期的数据资料；为观察期的数据资料；为观察期的数据资料；为观察期的数据资料；W1W1W1W1，，，，W2W2W2W2，，，，W3W3W3W3，，，，……，，，，WnWnWnWn为观察期的数据资料相对应的权数为观察期的数据资料相对应的权数为观察期的数据资料相对应的权数为观察期的数据资料相对应的权数加权平均法的计算方法如下：加权平均法的计算方法如下：加权平均法的计算方法如下：加权平均法的计算方法如下：二溺巨勺褒置钎孙胎纯股糖勋姆酝砸蒙赃俄谈励斩喘疤咨呀诬插邯庸蹬室第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法三、移动平均法三、移动平均法n n移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按一定的跨越期计算平均值的一种预测方法一定的跨越期计算平均值的一种预测方法一定的跨越期计算平均值的一种预测方法。

一定的跨越期计算平均值的一种预测方法n n移动平均法包括：移动平均法包括：移动平均法包括：移动平均法包括：n n一次移动平均法一次移动平均法一次移动平均法一次移动平均法n n二次移动平均法二次移动平均法二次移动平均法二次移动平均法 采盈耽述金越孟汇触固授务颈卡允搐呵夺厚近削主烷归胁订党犹盛喧茸遵第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（一）一次移动平均法（一）一次移动平均法n n一次移动平均法是对时间序列的数据按一定的跨越一次移动平均法是对时间序列的数据按一定的跨越一次移动平均法是对时间序列的数据按一定的跨越一次移动平均法是对时间序列的数据按一定的跨越期进行移动，逐个计算其移动平均值，取最后一个期进行移动，逐个计算其移动平均值，取最后一个期进行移动，逐个计算其移动平均值，取最后一个期进行移动，逐个计算其移动平均值，取最后一个移动平均值作为预测值的方法，直接以本期移动平均值作为预测值的方法，直接以本期移动平均值作为预测值的方法，直接以本期移动平均值作为预测值的方法，直接以本期(t(t(t(t期期期期) ) ) )的移动平均值作为下期的移动平均值作为下期的移动平均值作为下期的移动平均值作为下期(t+1(t+1(t+1(t+1期期期期) ) ) )预测值的方法。

其预测值的方法其预测值的方法其预测值的方法其主要特点是：主要特点是：主要特点是：主要特点是：n n (1) (1) (1) (1)预测结果具有就近性预测结果具有就近性预测结果具有就近性预测结果具有就近性 n n (2)(2)(2)(2)跨越期具有固定性跨越期具有固定性跨越期具有固定性跨越期具有固定性 n n(3)(3)(3)(3)平均数的计算具有移动性平均数的计算具有移动性平均数的计算具有移动性平均数的计算具有移动性 万暴劫赂袒叔曙簇折哄虎莹赔胺材降榨夫童脸亡框女巷哟啊脊蠕柞戚堑妨第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加( ( ( (下降下降下降下降) ) ) )趋势亦无周期性变动的时间序列预测一次趋势亦无周期性变动的时间序列预测一次趋势亦无周期性变动的时间序列预测一次趋势亦无周期性变动的时间序列预测一次移动平均法的计算方法如下：移动平均法的计算方法如下：移动平均法的计算方法如下：移动平均法的计算方法如下：账馅使央阀茁桑排硬斤玖脏撂与请妊踏炸静奋镜蟹悍锄勘颓衣渍努烦骏放第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（二）二次移动平均法（二）二次移动平均法n n二次移动平均法是运用移动平均的方式在一次移动二次移动平均法是运用移动平均的方式在一次移动二次移动平均法是运用移动平均的方式在一次移动二次移动平均法是运用移动平均的方式在一次移动平均法的基础上进行二次移动平均，并在此基础上平均法的基础上进行二次移动平均，并在此基础上平均法的基础上进行二次移动平均，并在此基础上平均法的基础上进行二次移动平均，并在此基础上求得预测值。

二次移动平均法是利用一次移动平均求得预测值二次移动平均法是利用一次移动平均求得预测值二次移动平均法是利用一次移动平均求得预测值二次移动平均法是利用一次移动平均值落后于实际数据变化的滞后偏差演变规律求得移值落后于实际数据变化的滞后偏差演变规律求得移值落后于实际数据变化的滞后偏差演变规律求得移值落后于实际数据变化的滞后偏差演变规律求得移动系数，然后建立线性时间关系的数学模型而进行动系数，然后建立线性时间关系的数学模型而进行动系数，然后建立线性时间关系的数学模型而进行动系数，然后建立线性时间关系的数学模型而进行市场预测的方法市场预测的方法市场预测的方法市场预测的方法n n1.1.1.1.二次移动平均法的预测步骤二次移动平均法的预测步骤二次移动平均法的预测步骤二次移动平均法的预测步骤n n（（（（1 1 1 1）计算时间序列的一次移动平均值计算时间序列的一次移动平均值计算时间序列的一次移动平均值计算时间序列的一次移动平均值n n（（（（2 2 2 2）计算时间序列的二次移动平均值计算时间序列的二次移动平均值计算时间序列的二次移动平均值计算时间序列的二次移动平均值n n（（（（3 3 3 3）求预测值。

求预测值求预测值求预测值n n（（（（4 4 4 4）建立预测模型，进行预测建立预测模型，进行预测建立预测模型，进行预测建立预测模型，进行预测 峦授程便走卯胚莱亏咳贝闪怖哦剥壕比详仆银丹腊语掺听刑书礁芽盆侦獭第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法四、指数平滑法四、指数平滑法n n指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种方法，实质上是一种特殊的加权移动平均法方法，实质上是一种特殊的加权移动平均法方法，实质上是一种特殊的加权移动平均法方法，实质上是一种特殊的加权移动平均法n n指数平滑法包括：指数平滑法包括：指数平滑法包括：指数平滑法包括：n n一次指数平滑法一次指数平滑法一次指数平滑法一次指数平滑法n n二次指数平滑法二次指数平滑法二次指数平滑法二次指数平滑法n n多次多次多次多次( ( ( (三次以上三次以上三次以上三次以上) ) ) )指数平滑法指数平滑法指数平滑法指数平滑法 坑瘤赢抽拂毕镜影凶越辖敷距硫澈课绩抑崇递纽掂讥军逸绊筋醛皆诺檀琐第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法( (一一) )一次指数平滑法一次指数平滑法n n一次指数平滑法是通过计算时间序列的一次指数平一次指数平滑法是通过计算时间序列的一次指数平一次指数平滑法是通过计算时间序列的一次指数平一次指数平滑法是通过计算时间序列的一次指数平滑值，以本期的指数平滑值为基础来确定下一期预滑值，以本期的指数平滑值为基础来确定下一期预滑值，以本期的指数平滑值为基础来确定下一期预滑值，以本期的指数平滑值为基础来确定下一期预测值的预测方法。

它将本期的实际值和预测值的加测值的预测方法它将本期的实际值和预测值的加测值的预测方法它将本期的实际值和预测值的加测值的预测方法它将本期的实际值和预测值的加权平均数作为下一期的预测值权平均数作为下一期的预测值权平均数作为下一期的预测值权平均数作为下一期的预测值n n设时间序列为：设时间序列为：设时间序列为：设时间序列为：X1X1X1X1，，，，X2X2X2X2，，，，……，，，，XtXtXtXt，各期数据被赋予，各期数据被赋予，各期数据被赋予，各期数据被赋予的权数为的权数为的权数为的权数为α,αα,αα,αα,α（（（（1-α1-α1-α1-α），），），），αααα（（（（1-α1-α1-α1-α））））2 2 2 2，，，，……，，，，αααα（（（（1-α1-α1-α1-α））））t-1t-1t-1t-1，（其中，（其中，（其中，（其中αααα为加权系数，为加权系数，为加权系数，为加权系数，0≤α≤10≤α≤10≤α≤10≤α≤1），则一次指数平滑值），则一次指数平滑值），则一次指数平滑值），则一次指数平滑值StStStSt为：为：为：为：耪都娇拨粮武堆瓶继吧褐迪玛赣给绽镜佃应扔迄咯蝉燥状痈父庶类兄从严第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n以上公式可以被简化为以下形式：以上公式可以被简化为以下形式：以上公式可以被简化为以下形式：以上公式可以被简化为以下形式：忌晋倦凉烟揖伐林遗毗贬船瓢酱功沥丑诬汽麓宪梨坷厦汗啼嘴萝级看练半第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法( (二二) ) 二次指数平滑法二次指数平滑法n n二次指数平滑法是在一次指数平滑的基础上再做一二次指数平滑法是在一次指数平滑的基础上再做一二次指数平滑法是在一次指数平滑的基础上再做一二次指数平滑法是在一次指数平滑的基础上再做一次指数平滑，运用二次指数平滑法建立数学模型进次指数平滑，运用二次指数平滑法建立数学模型进次指数平滑，运用二次指数平滑法建立数学模型进次指数平滑，运用二次指数平滑法建立数学模型进行预测的方法。

二次指数平滑法的预测步骤为：行预测的方法二次指数平滑法的预测步骤为：行预测的方法二次指数平滑法的预测步骤为：行预测的方法二次指数平滑法的预测步骤为：n n（（（（1 1 1 1）确定平滑系数）确定平滑系数）确定平滑系数）确定平滑系数a a a a和第一期的指数平滑值和第一期的指数平滑值和第一期的指数平滑值和第一期的指数平滑值n n（（（（2 2 2 2）进行一次指数平滑计算进行一次指数平滑计算进行一次指数平滑计算进行一次指数平滑计算 n n（（（（3 3 3 3）进行二次指数平滑计算进行二次指数平滑计算进行二次指数平滑计算进行二次指数平滑计算n n（（（（4 4 4 4）求预测值求预测值求预测值求预测值 n n（（（（5 5 5 5）计算趋势值，测算并比较预测误差，确定预）计算趋势值，测算并比较预测误差，确定预）计算趋势值，测算并比较预测误差，确定预）计算趋势值，测算并比较预测误差，确定预测模型n n（（（（6 6 6 6）用预测模型进行预测用预测模型进行预测用预测模型进行预测用预测模型进行预测鳖妇浑磅湛盖荒投魁正句狈拉伎歉卧融陶刺程轨线丧进茂阉护辆淆盈骡结第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法五、季节指数法五、季节指数法n n季季季季节节节节指指指指数数数数法法法法是是是是以以以以市市市市场场场场季季季季节节节节周周周周期期期期性性性性为为为为特特特特征征征征，，，，根根根根据据据据预预预预测测测测变变变变量量量量各各各各个个个个日日日日历历历历年年年年度度度度按按按按月月月月或或或或按按按按季季季季编编编编制制制制的的的的时时时时间间间间序序序序列列列列资资资资料料料料，，，，通通通通过过过过计计计计算算算算反反反反映映映映在在在在时时时时间间间间序序序序列列列列资资资资料料料料上上上上呈呈呈呈现现现现明明明明显显显显的的的的有有有有规规规规律律律律的的的的季季季季节节节节变变变变动动动动系系系系数数数数( ( ( (季季季季节节节节指指指指数数数数) ) ) )，，，，并并并并利利利利用用用用这这这这些些些些系系系系数数数数进进进进行行行行短期预测的一种方法。

短期预测的一种方法短期预测的一种方法短期预测的一种方法n n直接平均季节指数法直接平均季节指数法直接平均季节指数法直接平均季节指数法n n移动平均数季节指数法移动平均数季节指数法移动平均数季节指数法移动平均数季节指数法 凄朽时戴晕驮彰饶吓讶揽褐菲苇器籽锚贷灌嚎宾澎惑咳狙鲸阴悍蓝霉例君第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（一）直接平均季节指数法（一）直接平均季节指数法n n1 1 1 1．直接平均季节指数法的概念及预测步骤．直接平均季节指数法的概念及预测步骤．直接平均季节指数法的概念及预测步骤．直接平均季节指数法的概念及预测步骤n n直接平均季节指数法是指根据含季节变动时间序列直接平均季节指数法是指根据含季节变动时间序列直接平均季节指数法是指根据含季节变动时间序列直接平均季节指数法是指根据含季节变动时间序列资料，用求算术平均值的方法，直接计算各月或各资料，用求算术平均值的方法，直接计算各月或各资料，用求算术平均值的方法，直接计算各月或各资料，用求算术平均值的方法，直接计算各月或各季的季节指数，并再用季节指数直接进行预测的一季的季节指数，并再用季节指数直接进行预测的一季的季节指数，并再用季节指数直接进行预测的一季的季节指数，并再用季节指数直接进行预测的一种方法。

种方法n n直接平均季节指数法的预测步骤如下：直接平均季节指数法的预测步骤如下：直接平均季节指数法的预测步骤如下：直接平均季节指数法的预测步骤如下：n n第一步：列出历年第一步：列出历年第一步：列出历年第一步：列出历年( ( ( (至少至少至少至少3 3 3 3年年年年) ) ) )各月或各季度的统计各月或各季度的统计各月或各季度的统计各月或各季度的统计资料；资料；资料；资料；n n第二步：求出各年同月或同季度的平均数第二步：求出各年同月或同季度的平均数第二步：求出各年同月或同季度的平均数第二步：求出各年同月或同季度的平均数( ( ( (用用用用AiAiAiAi表表表表示示示示) ) ) )；；；；么筹狠但葱啃纤唤奥违砌酥洋泞贰豫普缉性跺抗致蔫蔓詹攻附磷男酌传垣第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n 第三步：求历年间所有月份或季度的总平均值第三步：求历年间所有月份或季度的总平均值第三步：求历年间所有月份或季度的总平均值第三步：求历年间所有月份或季度的总平均值( ( ( (用用用用B B B B表示表示表示表示) ) ) )；；；；n n 第四步：计算同月或同季度的季节指数第四步：计算同月或同季度的季节指数第四步：计算同月或同季度的季节指数第四步：计算同月或同季度的季节指数StStStSt＝＝＝＝AtAtAtAt／／／／B B B B。

n n 第五步：将没有考虑季节影响的预测值第五步：将没有考虑季节影响的预测值第五步：将没有考虑季节影响的预测值第五步：将没有考虑季节影响的预测值 乘以相乘以相乘以相乘以相应的季节指数就得到未来年度内各月和各季度包含应的季节指数就得到未来年度内各月和各季度包含应的季节指数就得到未来年度内各月和各季度包含应的季节指数就得到未来年度内各月和各季度包含季节变动的预测值季节变动的预测值季节变动的预测值季节变动的预测值n n2 2 2 2．直接平均季节指数法的应用．直接平均季节指数法的应用．直接平均季节指数法的应用．直接平均季节指数法的应用抢盏冻猛筏式站钵雷猖误懈典平砰群今伪卸戌碎也涩纱柳忠摈戒尼成刹匀第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（二）移动平均数季节指数法（二）移动平均数季节指数法n n移动平均数季节指数法是利用移动平均法分解时间移动平均数季节指数法是利用移动平均法分解时间移动平均数季节指数法是利用移动平均法分解时间移动平均数季节指数法是利用移动平均法分解时间序列四类变动因子，消除时间序列的长期变动、循序列四类变动因子，消除时间序列的长期变动、循序列四类变动因子，消除时间序列的长期变动、循序列四类变动因子，消除时间序列的长期变动、循环变动和不规则变动，比较精确地计算出反映季节环变动和不规则变动，比较精确地计算出反映季节环变动和不规则变动，比较精确地计算出反映季节环变动和不规则变动，比较精确地计算出反映季节变动情况的季节指数，并据此修正没有考虑季节影变动情况的季节指数，并据此修正没有考虑季节影变动情况的季节指数，并据此修正没有考虑季节影变动情况的季节指数，并据此修正没有考虑季节影响的预测值，更好地进行预测。

响的预测值，更好地进行预测响的预测值，更好地进行预测响的预测值，更好地进行预测 n n移动平均数季节指数法预测步骤为：移动平均数季节指数法预测步骤为：移动平均数季节指数法预测步骤为：移动平均数季节指数法预测步骤为：n n（（（（1 1 1 1）根据时间序列的时间单位选择跨越期根据时间序列的时间单位选择跨越期根据时间序列的时间单位选择跨越期根据时间序列的时间单位选择跨越期n n（（（（2 2 2 2）对第四栏的移动平均数时间序列再进行中心）对第四栏的移动平均数时间序列再进行中心）对第四栏的移动平均数时间序列再进行中心）对第四栏的移动平均数时间序列再进行中心化，其目的是使移动后的平均值与原时间序列的时化，其目的是使移动后的平均值与原时间序列的时化，其目的是使移动后的平均值与原时间序列的时化，其目的是使移动后的平均值与原时间序列的时间周期一致间周期一致间周期一致间周期一致琅蜘朋翰慰箭败取陈役歇骨摩虱的葱疑喂对手碎弯让梭畅竞浇染墩俏脯财第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n（（（（3 3 3 3）将原时间序列）将原时间序列）将原时间序列）将原时间序列( ( ( (表中第三栏表中第三栏表中第三栏表中第三栏) ) ) )除以中心化移动除以中心化移动除以中心化移动除以中心化移动平均数序列（表中第五栏平均数序列（表中第五栏平均数序列（表中第五栏平均数序列（表中第五栏) ) ) )就可以得到一个新的时就可以得到一个新的时就可以得到一个新的时就可以得到一个新的时间序列间序列间序列间序列( ( ( (表中第六栏表中第六栏表中第六栏表中第六栏) ) ) )，这个时间序列仅包含季节变，这个时间序列仅包含季节变，这个时间序列仅包含季节变，这个时间序列仅包含季节变动因子和不规则变动动因子和不规则变动动因子和不规则变动动因子和不规则变动(SI)(SI)(SI)(SI)。

n n（（（（4 4 4 4）计算各年同季度的季节指数计算各年同季度的季节指数计算各年同季度的季节指数计算各年同季度的季节指数n n（（（（5 5 5 5）对季节指数平均值进行调整，确定季节指数对季节指数平均值进行调整，确定季节指数对季节指数平均值进行调整，确定季节指数对季节指数平均值进行调整，确定季节指数其方法与直接平均季节指数法中的相同，不再赘述其方法与直接平均季节指数法中的相同，不再赘述其方法与直接平均季节指数法中的相同，不再赘述其方法与直接平均季节指数法中的相同，不再赘述n n（（（（6 6 6 6）计算）计算）计算）计算2009200920092009年第二、三和四季度的趋势变动值年第二、三和四季度的趋势变动值年第二、三和四季度的趋势变动值年第二、三和四季度的趋势变动值n n（（（（7 7 7 7）根据）根据）根据）根据2009200920092009年的第二、三、四季度的趋势变动年的第二、三、四季度的趋势变动年的第二、三、四季度的趋势变动年的第二、三、四季度的趋势变动值，考虑季节指数，便可以得到该企业值，考虑季节指数，便可以得到该企业值，考虑季节指数，便可以得到该企业值，考虑季节指数，便可以得到该企业2009200920092009年第二、年第二、年第二、年第二、三、四季度的销售额。

三、四季度的销售额三、四季度的销售额三、四季度的销售额冯底伊延思栅拘袭娟饱榜吩烟促直秸搪娘公版鬼皮局洲问词猖玖茸纹垢茄第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法六、趋势外推法六、趋势外推法n n趋势外推法又叫趋势延伸法，它是将时间序列揭示趋势外推法又叫趋势延伸法，它是将时间序列揭示趋势外推法又叫趋势延伸法，它是将时间序列揭示趋势外推法又叫趋势延伸法，它是将时间序列揭示出的变动趋势延伸到未来，用数学模型对它进行描出的变动趋势延伸到未来，用数学模型对它进行描出的变动趋势延伸到未来，用数学模型对它进行描出的变动趋势延伸到未来，用数学模型对它进行描述，并通过这一模型预测市场现象未来可能达到的述，并通过这一模型预测市场现象未来可能达到的述，并通过这一模型预测市场现象未来可能达到的述，并通过这一模型预测市场现象未来可能达到的水平的预测方法水平的预测方法水平的预测方法水平的预测方法n n趋势外推法可以分为：趋势外推法可以分为：趋势外推法可以分为：趋势外推法可以分为：n n直线趋势外推法直线趋势外推法直线趋势外推法直线趋势外推法n n曲线趋势外推法曲线趋势外推法曲线趋势外推法曲线趋势外推法漳肌柞愿尉写画饭盟蜒馋娩妆篙沮摸功待果薯膨髓钒餐肯躁捆拢迂办秃赢第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法（一）直线趋势外推法（一）直线趋势外推法n n直线趋势外推法是根据预测目标时间序列具有直线直线趋势外推法是根据预测目标时间序列具有直线直线趋势外推法是根据预测目标时间序列具有直线直线趋势外推法是根据预测目标时间序列具有直线型变动趋势的特征，将其拟合成一条直线，通过建型变动趋势的特征，将其拟合成一条直线，通过建型变动趋势的特征，将其拟合成一条直线，通过建型变动趋势的特征，将其拟合成一条直线，通过建立直线预测模型进行预测的方法。

它是趋势预测法立直线预测模型进行预测的方法它是趋势预测法立直线预测模型进行预测的方法它是趋势预测法立直线预测模型进行预测的方法它是趋势预测法中的基本方法，也是预测实践中最常用的方法中的基本方法，也是预测实践中最常用的方法中的基本方法，也是预测实践中最常用的方法中的基本方法，也是预测实践中最常用的方法斟羔习然鸡坷贪淳瑚清珐国达辞竿倡惜吕搏眶乔他瑟卡士顺悟宛霉蛆泊愁第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法( (二二) )曲线趋势外推法曲线趋势外推法n n在趋势外推法中，直线趋势外推法适用于线性变动在趋势外推法中，直线趋势外推法适用于线性变动在趋势外推法中，直线趋势外推法适用于线性变动在趋势外推法中，直线趋势外推法适用于线性变动趋势的时间序列预测而现实中，许多市场现象的趋势的时间序列预测而现实中，许多市场现象的趋势的时间序列预测而现实中，许多市场现象的趋势的时间序列预测而现实中，许多市场现象的变化规律表现为非线性变动趋势，即表现为各种曲变化规律表现为非线性变动趋势，即表现为各种曲变化规律表现为非线性变动趋势，即表现为各种曲变化规律表现为非线性变动趋势，即表现为各种曲线趋势变动。

对曲线性变动趋势的时间序列预测，线趋势变动对曲线性变动趋势的时间序列预测，线趋势变动对曲线性变动趋势的时间序列预测，线趋势变动对曲线性变动趋势的时间序列预测，必须采用二次曲线、指数曲线、对数曲线等曲线预必须采用二次曲线、指数曲线、对数曲线等曲线预必须采用二次曲线、指数曲线、对数曲线等曲线预必须采用二次曲线、指数曲线、对数曲线等曲线预测模型对其进行预测测模型对其进行预测测模型对其进行预测测模型对其进行预测n n1.1.1.1.二次曲线趋势外推法二次曲线趋势外推法二次曲线趋势外推法二次曲线趋势外推法n n二次曲线趋势外推法也叫抛物线，是根据预测对象二次曲线趋势外推法也叫抛物线，是根据预测对象二次曲线趋势外推法也叫抛物线，是根据预测对象二次曲线趋势外推法也叫抛物线，是根据预测对象的历史数据具有二次曲线（抛物线）变动趋势，将的历史数据具有二次曲线（抛物线）变动趋势，将的历史数据具有二次曲线（抛物线）变动趋势，将的历史数据具有二次曲线（抛物线）变动趋势，将其拟合成一条二次曲线，通过建立二次曲线模型进其拟合成一条二次曲线，通过建立二次曲线模型进其拟合成一条二次曲线，通过建立二次曲线模型进其拟合成一条二次曲线，通过建立二次曲线模型进行预测的方法。

行预测的方法行预测的方法行预测的方法 只栖岁拱拟甸篮肌沥腕萧仅桔鸯乃雅今桌盆旷秤失望恋兆芒贸报蛰绩帐骚第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第一节第一节 时间序列预测法时间序列预测法n n2.2.2.2.指数曲线趋势外推法指数曲线趋势外推法指数曲线趋势外推法指数曲线趋势外推法n n指数曲线趋势外推法是指当时间数列的变化发展趋指数曲线趋势外推法是指当时间数列的变化发展趋指数曲线趋势外推法是指当时间数列的变化发展趋指数曲线趋势外推法是指当时间数列的变化发展趋势呈现指数变动规律时，通过建立指数曲线方程来势呈现指数变动规律时，通过建立指数曲线方程来势呈现指数变动规律时，通过建立指数曲线方程来势呈现指数变动规律时，通过建立指数曲线方程来向外推导的预测方法向外推导的预测方法向外推导的预测方法向外推导的预测方法 溢劣畸箩曙懈负访粉淫诸原婿吏两州于羹啮拯挫拒快肄蛮跃柒矗丫兔咆沽第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法一、回归分析预测法概述一、回归分析预测法概述n n回归分析预测法的含义与种类回归分析预测法的含义与种类回归分析预测法的含义与种类回归分析预测法的含义与种类n n应用回归分析预测法的条件应用回归分析预测法的条件应用回归分析预测法的条件应用回归分析预测法的条件n n回归分析预测法的程序回归分析预测法的程序回归分析预测法的程序回归分析预测法的程序影沮膊押唆询潞廷遍佬儡渤谋洞分烈啤味凉腔耻舌寅普倾介跺崭朝呆陛超第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法（一）回归分析预测法的含义与种类（一）回归分析预测法的含义与种类n n1.1.1.1.回归分析预测法的含义回归分析预测法的含义回归分析预测法的含义回归分析预测法的含义n n回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测法。

所谓回归分析，就是研究某一个随机变量测法所谓回归分析，就是研究某一个随机变量测法所谓回归分析，就是研究某一个随机变量测法所谓回归分析，就是研究某一个随机变量( ( ( (因变量因变量因变量因变量) ) ) )与其他一个或几个变量与其他一个或几个变量与其他一个或几个变量与其他一个或几个变量( ( ( (自变量自变量自变量自变量) ) ) )之间的数之间的数之间的数之间的数量变动关系，由回归分析求出的关系式通常称为回量变动关系，由回归分析求出的关系式通常称为回量变动关系，由回归分析求出的关系式通常称为回量变动关系，由回归分析求出的关系式通常称为回归模型归模型归模型归模型( ( ( (或回归方程或回归方程或回归方程或回归方程) ) ) )戮撬男脐翻篱芭皆荣韧惯撅残导躲核叛冈精抱翟扦急光姓荷佰与宙竣竞韧第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法n n2.2.2.2.回归分析预测法的种类回归分析预测法的种类回归分析预测法的种类回归分析预测法的种类n n应用回归模型进行市场预测，有很多种类，根据不应用回归模型进行市场预测，有很多种类，根据不应用回归模型进行市场预测，有很多种类，根据不应用回归模型进行市场预测，有很多种类，根据不同的条件可进行不同的分类。

主要的分类有：同的条件可进行不同的分类主要的分类有：同的条件可进行不同的分类主要的分类有：同的条件可进行不同的分类主要的分类有：n n (1) (1) (1) (1)按包含自变量个数的多少划分，回归分析预测按包含自变量个数的多少划分，回归分析预测按包含自变量个数的多少划分，回归分析预测按包含自变量个数的多少划分，回归分析预测法分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法法分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法法分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法法分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法n n (2) (2) (2) (2)按自变量和因变量之间是否存性关系划分，按自变量和因变量之间是否存性关系划分，按自变量和因变量之间是否存性关系划分，按自变量和因变量之间是否存性关系划分，回归分析预测法分为线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法分为线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法分为线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法分为线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法回归分析预测法回归分析预测法回归分析预测法 n n (3)(3)(3)(3)按回归模型是否带虚拟变量划分，回归分析预按回归模型是否带虚拟变量划分，回归分析预按回归模型是否带虚拟变量划分，回归分析预按回归模型是否带虚拟变量划分，回归分析预测法分为普通回归模型和虚拟变量回归模型。

测法分为普通回归模型和虚拟变量回归模型测法分为普通回归模型和虚拟变量回归模型测法分为普通回归模型和虚拟变量回归模型 蓄侄背坝息妆逛彭存跪蹄撇千侈镇彻仔彰凤脸妹啄不斜泊塔埃莲闺甥绰趋第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法（二）应用回归分析预测法的条件（二）应用回归分析预测法的条件（二）应用回归分析预测法的条件（二）应用回归分析预测法的条件n n回归预测法是一种实用价值很高的预测方法，但必回归预测法是一种实用价值很高的预测方法，但必回归预测法是一种实用价值很高的预测方法，但必回归预测法是一种实用价值很高的预测方法，但必须在一定的条件下应用应用回归预测法要满足以须在一定的条件下应用应用回归预测法要满足以须在一定的条件下应用应用回归预测法要满足以须在一定的条件下应用应用回归预测法要满足以下几方面的条件：下几方面的条件：下几方面的条件：下几方面的条件：n n1.1.1.1.经济现象之间关系密切经济现象之间关系密切经济现象之间关系密切经济现象之间关系密切n n2.2.2.2.自变量的预测值必须比因变量的预测值自变量的预测值必须比因变量的预测值自变量的预测值必须比因变量的预测值自变量的预测值必须比因变量的预测值精确或容易求得精确或容易求得精确或容易求得精确或容易求得n n3.3.3.3.要正确地选择回归方程的形式要正确地选择回归方程的形式要正确地选择回归方程的形式要正确地选择回归方程的形式愈瓜鹅沸普洁簿聂菏觅另流壬芹挞舔宅睹甄拧捐姨淮剔剐硒希宝木益刚显第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法（三）回归分析预测法的程序（三）回归分析预测法的程序n n应用回归分析预测法进行市场预测时，应遵循一定应用回归分析预测法进行市场预测时，应遵循一定应用回归分析预测法进行市场预测时，应遵循一定应用回归分析预测法进行市场预测时，应遵循一定的程序的程序的程序的程序: : : :n n1.1.1.1.根据预测目标，确定自变量和因变量根据预测目标，确定自变量和因变量根据预测目标，确定自变量和因变量根据预测目标，确定自变量和因变量n n2.2.2.2.确定回归方程，建立预测模型确定回归方程，建立预测模型确定回归方程，建立预测模型确定回归方程，建立预测模型n n3.3.3.3.检验回归预测模型，计算预测误差检验回归预测模型，计算预测误差检验回归预测模型，计算预测误差检验回归预测模型，计算预测误差n n4.4.4.4.利用回归模型确定预测值，并对预测值利用回归模型确定预测值，并对预测值利用回归模型确定预测值，并对预测值利用回归模型确定预测值，并对预测值作出置信区间的估计作出置信区间的估计作出置信区间的估计作出置信区间的估计姨旺懂昭酝惯拯汕跳看洪出唱臆与享挚阮妈猫品熬厦从怂凹蹲花筐鹰痪色第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法二、一元线性回归分析预测法二、一元线性回归分析预测法n n一元线性回归分析预测法的含义一元线性回归分析预测法的含义一元线性回归分析预测法的含义一元线性回归分析预测法的含义n n一元线性回归分析预测法的基本原理一元线性回归分析预测法的基本原理一元线性回归分析预测法的基本原理一元线性回归分析预测法的基本原理n n一元线性回归分析预测法的应用一元线性回归分析预测法的应用一元线性回归分析预测法的应用一元线性回归分析预测法的应用 巳疼眷助量盛烷淬拙秩蜗逝币鳞邮戏撒让氏扼魔绎怨桔贪阐镜匠尉起纠昌第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法（一）一元线性回归分析预测法的含义（一）一元线性回归分析预测法的含义n n一元线性回归分析预测法是根据自变量一元线性回归分析预测法是根据自变量一元线性回归分析预测法是根据自变量一元线性回归分析预测法是根据自变量X X X X和因变量和因变量和因变量和因变量Y Y Y Y的相关关系，建立的相关关系，建立的相关关系，建立的相关关系，建立X X X X与与与与Y Y Y Y的线性回归方程进行预测的的线性回归方程进行预测的的线性回归方程进行预测的的线性回归方程进行预测的方法。

方法 派鲤电毕锭遭身码奉愉匡遗迫嚷钥陌绑枷严曼抵霞惠弃殃梢亮柔疲诲掂骑第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法（二）一元线性回归分析预测法的基本（二）一元线性回归分析预测法的基本原理原理n n当因变量、自变量之间的数据资料分布呈线性关系当因变量、自变量之间的数据资料分布呈线性关系当因变量、自变量之间的数据资料分布呈线性关系当因变量、自变量之间的数据资料分布呈线性关系时，可以用一条直线来表示它们的线性关系，进而时，可以用一条直线来表示它们的线性关系，进而时，可以用一条直线来表示它们的线性关系，进而时，可以用一条直线来表示它们的线性关系，进而用于预测但对于这种线性关系可以用不同的直线用于预测但对于这种线性关系可以用不同的直线用于预测但对于这种线性关系可以用不同的直线用于预测但对于这种线性关系可以用不同的直线来描述，每条直线代表变量之间关系的程度是不同来描述，每条直线代表变量之间关系的程度是不同来描述，每条直线代表变量之间关系的程度是不同来描述，每条直线代表变量之间关系的程度是不同的，有的代表性强一些，有的代表性弱一些，需要的，有的代表性强一些，有的代表性弱一些，需要的，有的代表性强一些，有的代表性弱一些，需要的，有的代表性强一些，有的代表性弱一些，需要从这些直线中找出一条最具有代表性的直线。

最常从这些直线中找出一条最具有代表性的直线最常从这些直线中找出一条最具有代表性的直线最常从这些直线中找出一条最具有代表性的直线最常用的确定直线方程的方法是最小二乘法用的确定直线方程的方法是最小二乘法用的确定直线方程的方法是最小二乘法用的确定直线方程的方法是最小二乘法n n最小二乘法的基本原理是：最具代表性的直线应该最小二乘法的基本原理是：最具代表性的直线应该最小二乘法的基本原理是：最具代表性的直线应该最小二乘法的基本原理是：最具代表性的直线应该是直线到各点的距离最近是直线到各点的距离最近是直线到各点的距离最近是直线到各点的距离最近 盆绥狞这诀琼弊橱肄沫漱踢痕枕告烟柞陀枕硫漾兑坞升彰游妒对保皿爆蜜第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法（三）一元线性回归分析预测法的应用（三）一元线性回归分析预测法的应用n n（（（（1 1 1 1）回归标准差检验回归标准差检验回归标准差检验回归标准差检验 n n（（（（2 2 2 2）拟合优度检验拟合优度检验拟合优度检验拟合优度检验 n n (3) (3) (3) (3)回归预测模型检验回归预测模型检验回归预测模型检验回归预测模型检验――――――――F F F F检验。

检验 n n（（（（4 4 4 4）回归系数）回归系数）回归系数）回归系数b b b b显著性检验显著性检验显著性检验显著性检验————t t t t检验 超些言证篙讳胁晕助羽衣颊铣镊街唁略淋滓杜筐谎凳宛叠渊管五懈卉饱塑第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024第二节第二节 回归分析预测法回归分析预测法四、应用回归分析预测法须注意的其他四、应用回归分析预测法须注意的其他问题问题n n（（（（1 1 1 1）样本要尽可能地大样本要尽可能地大样本要尽可能地大样本要尽可能地大 n n（（（（2 2 2 2）预测期的自变量的估计值要尽可能准确预测期的自变量的估计值要尽可能准确预测期的自变量的估计值要尽可能准确预测期的自变量的估计值要尽可能准确 n n（（（（3 3 3 3）若用于长期预测，应周期性地检验回归预测）若用于长期预测，应周期性地检验回归预测）若用于长期预测，应周期性地检验回归预测）若用于长期预测，应周期性地检验回归预测模型 n n（（（（4 4 4 4）遇到非线性回归问题，可以将其转化为线性）遇到非线性回归问题，可以将其转化为线性）遇到非线性回归问题，可以将其转化为线性）遇到非线性回归问题，可以将其转化为线性回归处理。

回归处理回归处理回归处理 n n（（（（5 5 5 5）与定性分析相结合与定性分析相结合与定性分析相结合与定性分析相结合 凶汉秃们邢垄碴懒罗狭淑嘛襄绣貉搅遁陶诽瘩孟绘锋胜漾镀毫枝慈芒麻导第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024本章小结本章小结n n本章第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本本章第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本本章第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本本章第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮方法首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮方法首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮方法首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、季节和不规则通过分离这些成分和测量它们的明季节和不规则通过分离这些成分和测量它们的明季节和不规则通过分离这些成分和测量它们的明季节和不规则通过分离这些成分和测量它们的明显影响，可以预测时间序列的未来值。

显影响，可以预测时间序列的未来值显影响，可以预测时间序列的未来值显影响，可以预测时间序列的未来值n n第二节主要介绍了回归分析预测法市场活动中的第二节主要介绍了回归分析预测法市场活动中的第二节主要介绍了回归分析预测法市场活动中的第二节主要介绍了回归分析预测法市场活动中的许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系回归分析预测法就是从间存在着一定的依存关系回归分析预测法就是从间存在着一定的依存关系回归分析预测法就是从间存在着一定的依存关系回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法根据未来状态数量表现的一种预测方法。

根据未来状态数量表现的一种预测方法根据未来状态数量表现的一种预测方法根据东疑绸丁霹驯缅圣查泳靳踌瘦麻砖垮烬迁拥铸习芽碾悄紊蔗语侄唉问颗彼第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024本章小结本章小结n n不同的分类方法，可以将回归分析预测法分为一元不同的分类方法，可以将回归分析预测法分为一元不同的分类方法，可以将回归分析预测法分为一元不同的分类方法，可以将回归分析预测法分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法，线性回归回归分析预测法和多元回归分析预测法，线性回归回归分析预测法和多元回归分析预测法，线性回归回归分析预测法和多元回归分析预测法，线性回归分析预测法和非线性回归分析预测法为提高预测分析预测法和非线性回归分析预测法为提高预测分析预测法和非线性回归分析预测法为提高预测分析预测法和非线性回归分析预测法为提高预测的准确性，应用回归分析进行预测时应满足：因变的准确性，应用回归分析进行预测时应满足：因变的准确性，应用回归分析进行预测时应满足：因变的准确性，应用回归分析进行预测时应满足：因变量与自变量之间必须强相关，而自变量之间应是弱量与自变量之间必须强相关，而自变量之间应是弱量与自变量之间必须强相关，而自变量之间应是弱量与自变量之间必须强相关，而自变量之间应是弱相关或不相关；自变量的预测值比因变量的预测值相关或不相关；自变量的预测值比因变量的预测值相关或不相关；自变量的预测值比因变量的预测值相关或不相关；自变量的预测值比因变量的预测值更易求得；选择回归方程的形式要正确等前提条件。

更易求得；选择回归方程的形式要正确等前提条件更易求得；选择回归方程的形式要正确等前提条件更易求得；选择回归方程的形式要正确等前提条件n n 应用回归分析方法进行市场预测的程序：一是根应用回归分析方法进行市场预测的程序：一是根应用回归分析方法进行市场预测的程序：一是根应用回归分析方法进行市场预测的程序：一是根据预测目标，筛选自变量；二是确定回归方程，建据预测目标，筛选自变量；二是确定回归方程，建据预测目标，筛选自变量；二是确定回归方程，建据预测目标，筛选自变量；二是确定回归方程，建立预测模型；三是检验回归预测模型，计算预测误立预测模型；三是检验回归预测模型，计算预测误立预测模型；三是检验回归预测模型，计算预测误立预测模型；三是检验回归预测模型，计算预测误差；四是利用回归模型确定预测值，并对预测值做差；四是利用回归模型确定预测值，并对预测值做差；四是利用回归模型确定预测值，并对预测值做差；四是利用回归模型确定预测值，并对预测值做出置信区间的估计出置信区间的估计出置信区间的估计出置信区间的估计奴严蹲恶婿谋宠俭波霸点蜒甭差滦乔蹬吓蜘覆憨尹缄倒误烤客硷壕蚂帕烤第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024本章小结本章小结n n最简单实用的回归分析预测法是一元线性回归分析最简单实用的回归分析预测法是一元线性回归分析最简单实用的回归分析预测法是一元线性回归分析最简单实用的回归分析预测法是一元线性回归分析预测法，它是根据自变量预测法，它是根据自变量预测法，它是根据自变量预测法，它是根据自变量X X X X和因变量和因变量和因变量和因变量Y Y Y Y的相关关系，的相关关系，的相关关系，的相关关系，建立建立建立建立X X X X与与与与Y Y Y Y的线性回归方程用于预测的一种方法。

其的线性回归方程用于预测的一种方法其的线性回归方程用于预测的一种方法其的线性回归方程用于预测的一种方法其思路是根据两个变量思路是根据两个变量思路是根据两个变量思路是根据两个变量X X X X、、、、Y Y Y Y和和和和n n n n组统计资料数据或调组统计资料数据或调组统计资料数据或调组统计资料数据或调查数据，首先分析其相关性；再利用最小二乘法原查数据，首先分析其相关性；再利用最小二乘法原查数据，首先分析其相关性；再利用最小二乘法原查数据，首先分析其相关性；再利用最小二乘法原理寻求参数理寻求参数理寻求参数理寻求参数a a a a和和和和b b b b；然后通过回归标准差检验、拟合；然后通过回归标准差检验、拟合；然后通过回归标准差检验、拟合；然后通过回归标准差检验、拟合优度检验、优度检验、优度检验、优度检验、F F F F检验、检验、检验、检验、t t t t检验来衡量线性回妇方程的可检验来衡量线性回妇方程的可检验来衡量线性回妇方程的可检验来衡量线性回妇方程的可靠性；最后应用通过检验的回归方程确定预测值和靠性；最后应用通过检验的回归方程确定预测值和靠性；最后应用通过检验的回归方程确定预测值和靠性；最后应用通过检验的回归方程确定预测值和预测区间。

预测区间预测区间预测区间棘扁昨喳翌沪羊父鸽藏春边躇崔缮述淘什褪伙稚略饭啄创清混伐衬趣泄缴第七章市场定量预测方法第七章市场定量预测方法9/8/2024。