2014年注冊(cè)咨詢工程師考試時(shí)間為4月12、13日，考生要想順利通過(guò)注冊(cè)咨詢工程師考試，不僅需要進(jìn)行大量試題練習(xí)，還需要對(duì)注冊(cè)咨詢工程師考試涉及的重要知識(shí)點(diǎn)牢牢掌握。本文主要為考生提供注冊(cè)咨詢工程師考試科目之一《現(xiàn)代咨詢方法與實(shí)務(wù)》中關(guān)于市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法這一重要知識(shí)點(diǎn)的輔導(dǎo)內(nèi)容，望考生熟練掌握。

第一部分　市場(chǎng)預(yù)測(cè)的主要方法

一、目的：市場(chǎng)預(yù)測(cè)是在市場(chǎng)調(diào)查取得—定資料的基礎(chǔ)上， 對(duì)市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)、行為、趨勢(shì)進(jìn)行分析并做出推測(cè)與判斷，其中最為關(guān)鍵的是產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)。

二、分類

定性預(yù)測(cè)：類推預(yù)測(cè)法、專家會(huì)議法、Delphi法，核心是專家依據(jù)個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)、智慧和能力判斷

定量預(yù)測(cè)：因果預(yù)測(cè)、延伸性預(yù)測(cè)、其他(經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析、投入產(chǎn)出分析、系統(tǒng)動(dòng)力模型、馬爾科夫鏈)

第二部分　因果分析法

因果預(yù)測(cè)：通過(guò)尋找變量間因果關(guān)系，分析自變量對(duì)因變量的影響程度。適用于存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。

1、回歸分析法：數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，建立自變量與相關(guān)隨機(jī)變量的回歸分析模型，預(yù)測(cè)隨機(jī)變量的未來(lái)值。按分析中自變量個(gè)數(shù)分一元回歸、多元回歸;按自變量與因變量關(guān)系分線性回歸、非線性回歸。

2、彈性系數(shù)法：通過(guò)計(jì)算2變量相對(duì)變化彈性關(guān)系預(yù)測(cè)，衡量某變量的改變所引起的另1變量的相對(duì)變化。

3、消費(fèi)系數(shù)法：對(duì)某產(chǎn)品的消費(fèi)者分析，認(rèn)識(shí)和掌握消費(fèi)者與產(chǎn)品的數(shù)量關(guān)系。

一、一元線性回歸

——條件：預(yù)測(cè)對(duì)象與主要影響因素間存在線性關(guān)系

三、非線性回歸 —— 前提：如非線性關(guān)系可通過(guò)取對(duì)數(shù)變成線性關(guān)系

1、y = e a + bx 對(duì)數(shù)模型 ln y = a + bx

2、y = ab x 對(duì)數(shù)模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法對(duì)模型估計(jì)，計(jì)算A、B;求出置信區(qū)間;修正

四、彈性系數(shù)分析

優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算方便、成本低、需要數(shù)據(jù)少、靈活廣泛;缺點(diǎn)：局部性、片面性、粗糙

(一)收入彈性 = 購(gòu)買量變化率/收入變化率 =(ΔQ/Q)/(ΔI / I) —— 商品價(jià)格保持不變

(二)價(jià)格彈性 = 購(gòu)買量變化例/價(jià)格變化例 =(ΔQ/Q)/(ΔP/ P) —— 收入水平保持不變

(三)能源需求彈性：反映包括社會(huì)總產(chǎn)值、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、國(guó)民收入、主要產(chǎn)品產(chǎn)量

能源的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值彈性 = 能源消費(fèi)量變化比例 / 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值變化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)

五、消費(fèi)系數(shù)法

步驟：①分析產(chǎn)品所有消費(fèi)部門或行業(yè)現(xiàn)存和潛在市場(chǎng);②分析產(chǎn)品在各部門或行業(yè)消費(fèi)量與各行業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量，確定消費(fèi)系數(shù);③確定各行業(yè)規(guī)劃產(chǎn)量，預(yù)測(cè)消費(fèi)需求量;④匯總。

第三部分　延伸預(yù)測(cè)法

延伸性預(yù)測(cè)：根據(jù)市場(chǎng)各種變量的歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)。

適用于有時(shí)間序列關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

條件：①預(yù)測(cè)變量的過(guò)去、現(xiàn)在和將來(lái)的客觀條件基本保持不變;②預(yù)測(cè)變量的發(fā)展過(guò)程漸變。

一、簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法： Ft+1 = 1/n Σx i 屬于平滑技術(shù)，變化趨勢(shì)較原始數(shù)據(jù)變化幅度小

適用于短期預(yù)測(cè)，以月或周為單位的近期預(yù)測(cè);對(duì)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理

n值越小，表明對(duì)近期觀測(cè)值預(yù)測(cè)的作用越重視，預(yù)測(cè)值對(duì)數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度也越快，但預(yù)測(cè)的修勻程度較低，估計(jì)值的精度也可能降低。反之n值越大，預(yù)測(cè)值的修勻程度越高，但對(duì)數(shù)據(jù)變化的反映程度較慢。因此，n值的選擇無(wú)法二者兼顧，應(yīng)視具體情況而定。一般3—200，視序列長(zhǎng)度和預(yù)測(cè)目標(biāo)情況而定。

二、指數(shù)平滑法：指數(shù)加權(quán)平均法，實(shí)際是加權(quán)的移動(dòng)平均法，它是選取各時(shí)期權(quán)重?cái)?shù)值為遞減指數(shù)的均值方法。通過(guò)某種平均方式，消除歷史統(tǒng)計(jì)序列中的隨機(jī)波動(dòng)，找出其中主要的發(fā)展趨勢(shì)。

一次指數(shù)平滑 Ft =αx i +(1-α)Ft-1 ——適用于市場(chǎng)觀測(cè)呈水平波動(dòng)，無(wú)明顯升降趨勢(shì)的預(yù)測(cè)

這種方法與簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法相似，兩者之間的區(qū)別在于：簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法對(duì)先前預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差進(jìn)行了修正，因此這種方法和簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法一樣，都能夠提供簡(jiǎn)單適時(shí)的預(yù)測(cè)。

以本期指數(shù)平滑值作為下期的觀測(cè)值。α是前一觀測(cè)值和當(dāng)前觀測(cè)值之間的權(quán)重。大的α導(dǎo)致較小的平滑效果，較小則產(chǎn)生客觀的平滑效果，α接近0，新預(yù)測(cè)值只包含較小的誤差修正因素。

觀測(cè)值穩(wěn)定水平發(fā)展，α取0.1—0.3;波動(dòng)較大，取0.3—0.5;波動(dòng)很大，取0.5—0.8

初始值F0實(shí)質(zhì)是序列起始點(diǎn)前歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值。當(dāng)時(shí)間序列數(shù)>20，F(xiàn)0=X1;<20，取前3—5平均值。

三、成長(zhǎng)曲線模型：反應(yīng)時(shí)間序列呈S型增長(zhǎng)曲線 Yt = e(k +abt) 取對(duì)數(shù) ln Yt = k+ abt

四、季節(jié)變動(dòng)分析

季節(jié)變動(dòng)按照數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，有升降趨勢(shì)和水平趨勢(shì)，包括季節(jié)指數(shù)趨勢(shì)法和季節(jié)指數(shù)水平法兩種。

(一)季節(jié)指數(shù)水平法 Yt = Y*f t Y—前1個(gè)月或所有月的平均水平，f t—季節(jié)指數(shù)

適用于無(wú)明顯升降趨勢(shì)，主要受季節(jié)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)影響的時(shí)間序列，一般需3—5月/季的歷史數(shù)據(jù)

程序：①數(shù)據(jù)分析，形成數(shù)據(jù)序列;②計(jì)算各年同月平均值Yi;③計(jì)算所有月平均值Y;④計(jì)算各月季節(jié)比率f t =Yi/Y;⑤計(jì)算預(yù)期趨勢(shì)值一般采用最近年份平均值Yt -1;⑥計(jì)算預(yù)測(cè)年各月預(yù)測(cè)值= Yt -1 f t

(二)季節(jié)指數(shù)趨勢(shì)法 Yt =(a + bt)f t ——適用于存在季節(jié)變動(dòng)，各年(或同月)呈升降趨勢(shì)

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