咨询工程师《方法实务》因果分析法和延伸预测法.doc

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咨询工程师《方法实务》因果分析法和延伸预测法为了方便各位正在复习的考生查找《方法实务》局部的资料，为大家带来的关于因果分析法和延伸预测法的内容，欢送大家阅读参考，更多内容请关注!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、本钱低、需要数据少、灵活广泛;缺点：局部性、片面性、粗糙(一)收入弹性=购置量变化率/收入变化率=(ΔQ/Q)/(ΔI/I)——商品价格保持不变(二)价格弹性=购置量变化例/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。延伸性预测：根据市场各种变量的历史数据的变化规律，对未来预测。适用于有时间序列关系的数据预测条件：①预测变量的过去、现在和将来的客观条件根本保持不变;②预测变量的开展过程渐变。一、简单移动平均法：Ft+1=1/nΣx i属于平滑技术，变化趋势较原始数据变化幅度小适用于短期预测，以月或周为单位的近期预测;对原始数据预处理n值越小，说明对近期观测值预测的作用越重视，预测值对数据变化的反响速度也越快，但预测的修匀程度较低，估计值的精度也可能降低。反之n值越大，预测值的修匀程度越高，但对数据变化的反映程度较慢。因此，n值的选择无法二者兼顾，应视具体情况而定。一般3—200，视序列长度和预测目标情况而定。二、指数平滑法：指数加权平均法，实际是加权的移动平均法，它是选取各时期权重数值为递减指数的均值方法。通过某种平均方式，消除历史统计序列中的随机波动，找出其中主要的开展趋势。一次指数平滑Ft=αx i+(1-α)Ft-1——适用于市场观测呈水平波动，无明显升降趋势的预测这种方法与简单移动平均法相似，两者之间的区别在于：简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正，因此这种方法和简单移动平均法一样，都能够提供简单适时的预测。以本期指数平滑值作为下期的观测值。α是前一观测值和当前观测值之间的权重。大的α导致较小的平滑效果，较小那么产生客观的平滑效果，α接近0，新预测值只包含较小的误差修正因素。观测值稳定水平开展，α取0.1—0.3;波动较大，取0.3—0.5;波动很大，取0.5—0.8初始值F0实质是序列起始点前历史数据的加权平均值。当时间序列数>20，F0=X1;<20，取前3—5平均值。三、成长曲线模型：反响时间序列呈S型增长曲线Yt=e(k+abt)取对数ln Yt=k+abt四、季节变动分析季节变动按照数据的时间序列，有升降趋势和水平趋势，包括季节指数趋势法和季节指数水平法两种。(一)季节指数水平法Yt=Y*f t Y—前1个月或所有月的平均水平，f t—季节指数适用于无明显升降趋势，主要受季节变动和不规那么变动影响的时间序列，一般需3—5月/季的历史数据程序：①数据分析，形成数据序列;②计算各年同月平均值Yi;③计算所有月平均值Y;④计算各月季节比率f t=Yi/Y;⑤计算预期趋势值一般采用最近年份平均值Yt-1;⑥计算预测年各月预测值=Yt-1 f t(二)季节指数趋势法Yt=(a+bt)f t——适用于存在季节变动，各年(或同月)呈升降趋势。