第三章  市场预测方法
第一节  市场预测的主要方法
一、目的：市场预测是在市场调查取得—定资料的基础上， 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。
二、分类  
定性预测：类推预测法、专家会议法、Delphi法，核心是专家依据个人的经验、智慧和能力判断
定量预测：因果预测、延伸性预测、其他（经济计量分析、投入产出分析、系统动力模型、马尔科夫链）
 
第二节  因果分析法
因果预测：通过寻找变量间因果关系，分析自变量对因变量的影响程度。适用于存在关联关系的数据预测。
1、回归分析法：数理统计方法，建立自变量与相关随机变量的回归分析模型，预测随机变量的未来值。按分析中自变量个数分一元回归、多元回归；按自变量与因变量关系分线性回归、非线性回归。
2、弹性系数法：通过计算2变量相对变化弹性关系预测，衡量某变量的改变所引起的另1变量的相对变化。
某市2000年GDP达到1788亿元，当年电力消费量269kW·h。预计未来10年中前5年和后5年，GDP将保持9％和8％的速度增长，则用弹性系数法预测2005年和2010年该市电力需求量分别为多少？经专家分析，该市电力需求弹性系数如表所示。该市电力需求弹性系数表

3、消费系数法：对某产品的消费者分析，认识和掌握消费者与产品的数量关系。
一、一元线性回归  
——条件：预测对象与主要影响因素间存在线性关系
请画出一元回归流程

 y = a + bx + e     a——回归常数，b——回归系数；e——回归余数，误差项
 b =（Σxiyi –￣x Σyi ）/（Σxi2 –￣x Σxi）    a = ￣y - b￣x 
回归检验：一元回归，相关检验与t检验、F检验效果相同；多元回归分析，t检验与F检验作用差异大
1、方差分析    Σ（yi - ￣y ）2 = Σ（yi - yiˊ）2 +Σ（yiˊ- ￣y ）2
其中：Σ（yi - ￣y ）2 = TSS，偏差平方和，反映n个y值的分散程度——总变差
      Σ（yiˊ- ￣y ）2=RSS，回归平方和，反映x对y线性影响的大小——可解释变差
      Σ（yi - yiˊ）2=ESS，残差平方和，由e造成，反映非线性影响和观察误差——未解释变差
可决系数 R2 =RSS / TSS    ——评价2变量之间线性关系强弱的指标
2、相关系数检验  R = √Σ（yiˊ- ￣y ）2/Σ（yi - ￣y ）2 = √1 -Σ（yi - yiˊ）2 /Σ（yi - ￣y ）2
R=1，x与y完全正相关，R=-1，完全负相关，R=0，x与y没有线性关系。查相关系数检验表，在自由度n-2（n为样本个数）和显著性水平α=0.05下，若R>临界值，则x与y间线性关系成立。
R的绝对值越接近1，表明其线性关系越好；反之，R的绝对值越接近0，表明其线性关系越不好。
3、t检验 ——回归系数的显著性检验，判定预测模型x与y间线性假设是否合理——检验b
 t b = b √Σ（xi - ￣x ）2（n - 2）/Σ（yi - yiˊ）2
t b服从t分布，通过t分布表查显著性水平α自由度n-2数值t（α/2，n-2）；若| t b |>t，线性假设合理
4、F检验 ——回归方程的显著性检验，检验预测模型的总体线性关系的显著性
  F =√Σ（yiˊ- ￣y ）2（n - 2）/Σ（yi - yiˊ）2  = R2（n - 2）/（1 - R2）

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