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请试述统计预测技术方法。
请试述统计预测技术方法。
admin
2023-01-11
100
问题
请试述统计预测技术方法。
选项
答案
统计预测回顾一个时期的数据序列,例如,过去一个时期内某件产品的需求,并从这些数据中提取关键细节,例如,平均需求和趋势,进而根据这些数据制定未来预测。这种预测不可能完全准确,并且有许多技术不断地更新预测,还包括一个能反映预测系统的绩效的检查系统。这些技术包括: (1)多因素指数法。多因素指数法利用与产品潜力紧密相关的假设或统计分析变量,间接地测量市场潜力。这些技术已经用于国内市场调查。例如,如果一家公司需要预测一个新市场中电视机的需求,它需要确定在特定的国家、特定的年份内电视机的销售量,它是电视机市场规模与消费者购买能力的一个函数。那么这就意味着,企业需要决定如何确定市场规模。这可能相当于国内家庭数,或者可以使其更精确——剔除那些没有通电的家庭数。消费者的电视机购买能力可以由人均收入、生活标准指数以及相对于人均收入的每台电视机的价格来决定。 (2)类比法。在可用数据有限的市场中,估计市场潜力是极其困难的。类比法可以做到。它可以通过两种方式进行估算:横截面法和时间序列法。 ①横截面法通过得到一个国家某产品的已知市场规模,并将它与某些总体经济指标联系起来,如个人平均可支配收入,形成一个比率。然后把这个比率应用到个人平均可支配收入已知的其他国家,从而得到这个国家的该产品的市场潜力。横截面法的问题在于假设两个国家有相似的消费模式。如果情况不同,所得到的结论就不准确。无论如何,如果没有其他可用的数据,那么要想评估可能需求,横截面法是第一步。 ②时间序列法通过假设一个国家在其发展水平(或人均收入水平)与另一个国家相同时,来估算一个国家内的需求。这种预测技术假设产品的使用经过一个周期,它假设一个国家越不发达,消费量就越少,随着经济的增长,消费量也增加。 时间序列法与横截面法存在的问题是一样的。二者都是假设两个国家有类似的消费模式。如果不是这种情况,那么所得到的结论就会不准确。无论如何,如果没有其他可用的数据,时间序列法也是另一个合理的估算可能需求的方法。 (3) 回归分析法。回归是利用以上类比方法来改进所得到的估计值的一种统计技术。横截面研究中使用回归分析也可以将可预测的模式用于不同成长阶段国家中有不同需求模式的多种类型的产品。 研究人员可以利用各类型的数据研究总体经济指标与这些国家特定产品需求之间的关系。这种从研究中得出的关系可以运用于那些只有总经济数据而没有产品消费数据的国家。 (4)指数平滑法。 ①含义。这是一种旨在发现和纠正预测系统错误的技术方法。指数平滑法兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给与逐渐减弱程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数。 ②计算公式。指数平滑法可以用以下数学公式表示: F
t+1
=F
t
+α(D
t
-F
t
) t=当前时期,则t+1就是下一个时期,t+2就表示t+1后的一个时期,依次类推。 F
t
是当前时期的预测值,F
t+1
就是下一个时期的预测值,F
t+2
则表示F
t+1
后的一个时期的预测值,依次类推。 “α”为调整百分比或者平滑系数。 D
t
是当前时期的数据,因此,下一个时期的预测公式就是当前预测值加上预测误差。预测误差是通过一个常数乘以现值与预测之间的差计算出来的。如果这个差值是负数,那么就应该从当前预测中减去调整数。 由于短期内比长期内更不稳定,所以时期越短,越适合用这项技术。它可以像运用与需求一样,运用于成本、用量和质量结果方面。α值为平滑(低α值的)和反应(高α值)提供了一个平衡,因此α的数值可以由个人选择。较低α值的会导致更少频率的重新计划库存和生产水平,但是对变化的反应比较慢。较高的α值适用于更快的变化。 预测必须要尽可能经常地更新,同时也应该包括误差检测系统。
解析
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