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。
　　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
　　三、非线性回归 —— 前提：如非线性关系可通过取对数变成线性关系
　　1、y = e a + bx 对数模型 ln y = a + bx
　　2、y = ab x 对数模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法对模型估计，计算A、B;求出置信区间;修正
　　四、弹性系数分析
　　优点：计算方便、成本低、需要数据少、灵活广泛;缺点：局部性、片面性、粗糙
　　(一)收入弹性 = 购买量变化率/收入变化率 =(ΔQ/Q)/(ΔI / I) —— 商品价格保持不变
　　(二)价格弹性 = 购买量变化例/价格变化例 =(ΔQ/Q)/(ΔP/ P) —— 收入水平保持不变
　　(三)能源需求弹性：反映包括社会总产值、国内生产总值、工农业总产值、国民收入、主要产品产量
　　能源的国内生产总值弹性 = 能源消费量变化比例 / 国内生产总值变化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)
　　五、消费系数法
　　步骤：①分析产品所有消费部门或行业现存和潜在市场;②分析产品在各部门或行业消费量与各行业产品产量，确定消费系数;③确定各行业规划产量，预测消费需求量;④汇总。

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