定量预测法

实训项目.定量预测法项目目标：1、通过本项目训练，指导学生在明确定量预测的各种方法，能够根据所掌握的市场资料情况运用恰当的预测方法。2、通过本项目训练，指导学生能够根据所掌握的市场资料情况运用恰当的时间序列预测方法。熟练运用趋势延伸法、季节指数法等几种常用的时间序列预测方法。3、通过本项目训练，帮助能根据调查目的、内容和其他已知条件设计合适的抽样调查方案。通过模拟实训，使学生掌握抽样调查从抽取样本到整理资料、计算样本资料再到推断总体指标的全过程基本操作技能。实训重点：1、熟悉抽样调查的步骤，掌握各个步骤的的实际操作；2、在实验、实践的环境下能选用适用的抽样方法进行样本的确定3、掌握各种类型抽样方法的运用；4、掌握市场调查抽样设计方案的制定；5、训练学生文献资料收集分析能力；6、训练学生思考、归纳、说明及团队协作能力。任务1认识定量预测及其方法实训目标通过任务1的训练，指导学生在明确定量预测的各种方法，能够根据所掌握的市场资料情况运用恰当的预测方法。实训知识重点定量预测法，是根据历史数据，应用数理统计方法来推测事物的发展情况，或利用事物内部因果关系来预测事物发展的未来状况的方法。它主要有时间序列预测法和回归分析法等。时间序列预测法是将预测对象的历史资料，按时间顺序排列起来，运用数学方法寻求其内在规律和发展趋势，预测未来状态的方法。回归分析法是从事物的发展趋势关系出发，通过大量数据的统计分析找出各个相关因素间的内在规律，从而对事物的发展趋势进行预测的方法。实训内容[实训]案例背景大豆价格价格的走势2008年11月11日至12日在中国广州召开了第三届国际油脂油料大会，与会专家对当前经济形势进行了分析，并对今后两年油脂油料的需求和价格进行了预测。一些专家认为，全球经济并没有出现真正衰退，经济增长仍将支撑农产品价格。随着全球人口增长导致食用需求、生物能源导致的工业需求的增长，未来大豆价格仍将上涨。现任LMC国际有限公司北美研究主任、前美国农业部首席粮食经济学家WilliamTierney表示，显而易见，名义上美国在2009年会出现经济的衰退，但是如果用购买力评价法来衡量过去35年全球GDP，全球经济并没有出现真正的衰退。美国GDP占全球GDP的比重在下降，因此今年和未来美国的经济对全球的影响不会有2002年的衰退大。而且在过去30年，美国经济也并没有处于下降的状态，估计在未来3到5年，美国人均GDP还会提高。从统计方面看，没有证据表明美国经济和全球经济对农产品的需求在减少。马来西亚棕榈油推广协会营销与市场开发总监WiraAdam表示，今年全球棕榈油产量较去年增长超过400万吨，目前马来西亚棕榈油库存庞大，而马来西亚还没有清晰的推动使用棕榈油生产生物柴油的政策，未来马来西亚需要进一步鼓励生物能源的生产，以消化庞大的棕榈油产量。美国农业部经济研究局生物燃油咨询师WilliamLin认为，随着新《能源法案》的实施，未来十年美国豆油需求总量中，用作生物柴油原料的比例将由15%增长到30%，将进一步推动原料豆油价格上涨。同时由于新《农业法案》对大豆种植的政策鼓励低于玉米种植，未来美国大豆播种面积的增长将低于玉米播种面积增长速度。WilliamTierney说，虽然美国农业部之前预测2008/2009美国大豆出口将下降，但是目前的数据显示，大豆出口同比增长了15%。去年10月份，美国农业部低估了中国大豆的进口量，今年美国的出口量可能比去年还要多。他预测，2008/2009年度美国大豆平均价格应该为10.35美元/蒲式耳，而2009/2010年度将达到12.25美元，比2008/2009更加高一些。【分析重点】（1）在今天看来，经济学家WilliamTierney对粮油价格的预测是否准确？（2）经济学家WilliamTierney对粮油价格的预测的依据和方法是什么？（3）经济学家WilliamTierney还有别的市场预测方法吗？（4）讨论各种定量预测的适用范围和条件。实训成果：实训组织人员安排：以上实训要求学生以5-6人为一组进行实训，每人均独立进行分析，最后小组组织讨论和操作，最后确定汇集最优成果作为小组实训报告上交。时间：1个课时地点：多媒体教室实训考核考核内容：实训书面报告的质量、个人的表现、团队合作能力三个方面。考核方法：个人表现成绩主要从个人参与讨论与积极性、团队分工完成情况进行评定，成绩属于个人成绩。团队实训报告的质量和团队合作能力分别占团队成绩中的60%和40%。参考资料：某县对苹果产量的预测某县地处沿海，是东北的一个苹果生产区。2001年底全县共有苹果树355万株，在农商配合下，对2002年的苹果产量及今后五年的产量和收购量作一个预测。具体的做法如下：1．2001年基本情况的分析：(1)2001年产量分析：在全县355万株果树中有九年生长期以上的结果树170万株，占48%。2001年总产量4.93万吨，平均每株单产58斤。(2)历年产量分析：如下表年份株数（万株）结果株数（万株）单产（斤）总产（万吨）199019952000200122027034035590120160170304055581.352.404.404.93以上列数据，求平均发展速度，公式为：x=nnaa0lgx=n1×(lgan－lga0)x=平均发展速度n=年数an=期末数a0=期初数根据以上公式计算1970—1980年苹果树株数的平均增长速度为：lgx=(1/10)×(lg340－lg220)=0.01891x=104.4%1970—1980年平均增长速度为：104.4%－100%=4.4%2001年比1980年增长速度为：(355－340)/340=4.4%根据以上计算方法，计算各个时期各项指标的增长速度并列表如下：%年份株数结果株数单产总产量1990—2000平均2001比20001990—2001平均4.44.44.55.96.36.06.25.56.212.51212.52．对2002年苹果产量预测。根据调查，2002年结果树株树为180万株，比2001年增加5.9%；如果单产按1990—2000年平均增长速度6.2%计算，单产应为61.6斤，总产5.54万吨。但通过典型调查追踪预测，第一阶段在头年十一月份“查花芽”时初步分析，长势不好。当年入春以来，这个县严重干旱，树叶脱落，部分果树干枯，因此当年六月第二阶段“看作果”时，情况急转直下，至八月末第三阶段“测产量”时，县农、商部门通过分设分类，选择典型调查，采取取样过称的方法，预测每株产量和等级。推算结果，每株平均产量只有50斤，比2001年减产13.8%，总产量只有4.5万吨。比2001年减产8.7%3．对2003—2005年苹果产量预测：为了预测2003年至2005年的苹果产量，这个县农、商部门在预测2002年产量的基础上，邀请各方面专家进行测算。取得统一的意见如下：(1)2002年苹果减产，主要是受气候的影响，如果2003年气候正常，无大灾害，苹果单位产量可以恢复到2001年的水平。(2)由于这个县1—7年生长期果树数量很大，转入八年以上结果期的果树增加很快，因此结果株树发展的水平将会高于6.2%的水平，达到6.5%，2003年后单产增长水平，预计只能平均增长6%左右。2002—2005年的总产量预测如下：年份结果株数（万株）单产（斤）总产量（万吨）2001200220032004200517018019020221558505861654.934.505.516.166.99从上表可以看出，2005年苹果总产量可达到6.99万吨，比2001年增长41.8%。4．苹果收购量预测苹果是二类物资，国家规定实行派购政策，同时留一部分给农民自食。这个县每人规定自食50斤，以30万农业人口计算，自留15万担，合0.75万吨。派购任务为3万吨，从2001年起三年不变，多余部分可由国家议价收购或由社、队自行出售。根据2001年情况，产量4.93万吨，出去自食0.75万吨，商品量为4.18万吨，派购3万吨，并由商业部门议价收购0.5万吨，因此收购量为3.5万吨，占总产量71%。今后几年随着人口的增长和农民生活水平的提高，自食量将逐步提高，2003年前派购任务不变，但从2004年开始随着产量的提高，派购任务会有一定增加。逐年收购量的预测如下表：年份产量(万吨)自食(万吨)商品量(万吨)商品量占产量%派购(万吨)议购(万吨)收购总额(万吨)收购额占产量%200120022003200420054.934.505.516.166.990.750.750.800.901.004.183.754.715.265.9985838585863333.53.50.50.30.91.21.63.53.33.94.75.17173717673根据以上预测，2005年收购量达到5.1万吨，比2001年增长45.7%，增长的速度比产量快4%，这主要是由于派购数量增加0.5万吨，上升近17%的缘故。任务2时间序列预测法实训目标通过任务2的训练，指导学生能够根据所掌握的市场资料情况运用恰当的时间序列预测方法。熟练运用趋势延伸法、季节指数法等几种常用的时间序列预测方法实训知识重点随机抽样方法是按随机原则在调查总体中进行抽样。这里的随机原则是指保证总体内每个个体被抽取机会都均等的原则，又称“均等原则”。随机抽样排除了人为抽样的主观随意性，使抽取样本更具客观代表性。随机抽样方式多种多样，其中最主要的有简单随机抽样、系统抽样、分层随机抽样与分群随机抽样四种。抽样误差是指按照随机原则抽样时，在没有登记性误差的条件下，所得样本指标与总体指标的实际差数。抽样误差的大小能够说明抽样指标估计总体指标是否可行、抽样效果是否理想等调查性问题。常见的抽样误差有抽样平均数与总体平均数之差(xX)、抽样成数与总体成数之差（p－P）。影响抽样误差大小的因素有以下三个：1、总体各单位标志值的差异程度。2、样本单位的数目。3、抽样的组织方式。注意抽样误差的技术方法，这个对抽样估计很重要，要求能够掌握抽样误差的计算。抽样数目（也称样本容量）是指一个样本中所包含的样本单位数量。影响抽样数目的因素：1、总体中各单位之间标志值的变异程度。2、允许误差的大小。3、不同的抽样方法也会影响抽样数目的多少。注意掌握必要样本单位数的确定的具体方法。实训内容[实训1]某公司经营甲产品，其6年经营的实际结果如下所示：年份实际销售量第一年22第二年24第三年28第四年30第五年26第六年32请使用简单平均法预测第七年的销售量。【实训提示】（1）简单平均法是使用统计中的简单算术平均数的方法进行的预测法。它是以历史数据为依据，进行简单平均得出的。nnxxxx)...21(式中：x表示预测的平均值；x１，x２，xｎ表示各个历史时期的实际值；n表示时期数。（2）简单平均法计算简单，可以避免某些数据在短期内的波动对预测结果的影响。但是，这种方法并不能反映预测对象的趋势变化，因而使用的比较少。[实训2]某产品2002年至2010年历年销售情况见下表：年份200220032004200520062007200820092010商品销售额（万元）44,18650,97958,13967,02977,02486,78097,063108,465120,524试用直线趋势外推法预测该商场2011和2012年的产品销售额。【实训提示】第一步，绘制散点图，观测值随时间的的变化趋势是否接近一条直线，如果接近一条直线，宜采用直线趋势预测法进行预测。第二步，设预测直线方程为：ˆtyabt第三步，按简便方法编制时间序号，使t0，计算22t、ty、t、ty、y等，计算结果。第四步，将有关数据代入参数求解公式，可得ab第五步，根据该时间序列外推，得到预测值[实训3]某企业在1999年1-9月的销售额如下表所示，试用移动平均法预测10月份的销售额。如设N=3（两次移动的N取值一致），分别求一次移动平均数Mt(1)和二次移动平均数Mt(2)，其结果列入下表中。月份销售额（万元）Mt(1)，N=3