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  1. 報考指南

    咨詢工程師《方法實務》第三章知識點

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    2017年咨詢工程師《方法實務》第三章知識點

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    2017年咨詢工程師《方法實務》第三章知識點

      第三章 市場預測方法

      第一節 市場預測的主要方法

      一、目的:市場預測是在市場調查取得—定資料的基礎上, 對市場未來的發展狀態、行為、趨勢進行分析并做出推測與判斷,其中最為關鍵的是產品需求預測。

      二、分類

      定性預測:類推預測法、專家會議法、Delphi法,核心是專家依據個人的經驗、智慧和能力判斷

      定量預測:因果預測、延伸性預測、其他(經濟計量分析、投入產出分析、系統動力模型、馬爾科夫鏈)

      第二節 因果分析法

      因果預測:通過尋找變量間因果關系,分析自變量對因變量的影響程度。適用于存在關聯關系的數據預測。

      1、回歸分析法:數理統計方法,建立自變量與相關隨機變量的回歸分析模型,預測隨機變量的未來值。按分析中自變量個數分一元回歸、多元回歸;按自變量與因變量關系分線性回歸、非線性回歸。

      2、彈性系數法:通過計算2變量相對變化彈性關系預測,衡量某變量的改變所引起的另1變量的相對變化。

      3、消費系數法:對某產品的消費者分析,認識和掌握消費者與產品的數量關系。

      一、一元線性回歸

      ——條件:預測對象與主要影響因素間存在線性關系

      三、非線性回歸 —— 前提:如非線性關系可通過取對數變成線性關系

      1、y = e a + bx 對數模型 ln y = a + bx

      2、y = ab x 對數模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法對模型估計,計算A、B;求出置信區間;修正

      四、彈性系數分析

      優點:計算方便、成本低、需要數據少、靈活廣泛;缺點:局部性、片面性、粗糙

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

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

      (三)能源需求彈性:反映包括社會總產值、國內生產總值、工農業總產值、國民收入、主要產品產量

      能源的國內生產總值彈性 = 能源消費量變化比例 / 國內生產總值變化比例 =(ΔE/E)/(ΔGDP/GDP)

      五、消費系數法

      步驟:①分析產品所有消費部門或行業現存和潛在市場;②分析產品在各部門或行業消費量與各行業產品產量,確定消費系數;③確定各行業規劃產量,預測消費需求量;④匯總。

      第三節 延伸預測法

      延伸性預測:根據市場各種變量的歷史數據的變化規律,對未來預測。

      適用于有時間序列關系的數據預測

      條件:①預測變量的過去、現在和將來的客觀條件基本保持不變;②預測變量的發展過程漸變。

      一、簡單移動平均法: Ft+1 = 1/n Σx i 屬于平滑技術,變化趨勢較原始數據變化幅度小

      適用于短期預測,以月或周為單位的近期預測;對原始數據預處理

      n值越小,表明對近期觀測值預測的作用越重視,預測值對數據變化的反應速度也越快,但預測的修勻程度較低,估計值的精度也可能降低。反之n值越大,預測值的修勻程度越高,但對數據變化的反映程度較慢。因此,n值的選擇無法二者兼顧,應視具體情況而定。一般3—200,視序列長度和預測目標情況而定。

      二、指數平滑法:指數加權平均法,實際是加權的移動平均法,它是選取各時期權重數值為遞減指數的均值方法。通過某種平均方式,消除歷史統計序列中的隨機波動,找出其中主要的發展趨勢。

      一次指數平滑 Ft =αx i +(1-α)Ft-1 ——適用于市場觀測呈水平波動,無明顯升降趨勢的預測

      這種方法與簡單移動平均法相似,兩者之間的區別在于:簡單指數平滑法對先前預測結果的誤差進行了修正,因此這種方法和簡單移動平均法一樣,都能夠提供簡單適時的預測。

      以本期指數平滑值作為下期的觀測值。α是前一觀測值和當前觀測值之間的權重。大的α導致較小的平滑效果,較小則產生客觀的平滑效果,α接近0,新預測值只包含較小的誤差修正因素。

      觀測值穩定水平發展,α取0.1—0.3;波動較大,取0.3—0.5;波動很大,取0.5—0.8

      初始值F0實質是序列起始點前歷史數據的加權平均值。當時間序列數>20,F0=X1;<20,取前3—5平均值。

      三、成長曲線模型:反應時間序列呈S型增長曲線 Yt = e(k +abt) 取對數 ln Yt = k+ abt

      四、季節變動分析

      季節變動按照數據的時間序列,有升降趨勢和水平趨勢,包括季節指數趨勢法和季節指數水平法兩種。

      (一)季節指數水平法 Yt = Y*f t Y—前1個月或所有月的平均水平,f t—季節指數

      適用于無明顯升降趨勢,主要受季節變動和不規則變動影響的時間序列,一般需3—5月/季的歷史數據

      程序:①數據分析,形成數據序列;②計算各年同月平均值Yi;③計算所有月平均值Y;④計算各月季節比率f t =Yi/Y;⑤計算預期趨勢值一般采用最近年份平均值Yt -1;⑥計算預測年各月預測值= Yt -1 f t

      (二)季節指數趨勢法 Yt =(a + bt)f t ——適用于存在季節變動,各年(或同月)呈升降趨勢

      第四節 定性預測法

      分為直觀預測法(包括類推預測法)和意見集合法(專家會議法、德爾菲法)

      一、類推預測法:根據市場及其環境的相似性,從一已知產品 / 市場區域的需求和演變情況,推測其他類似產品 / 市場區域的需求及變化趨勢。是由局部、個別到特殊的分析推理方法,適于新產品、行業、市場需求預測。據預測目標和市場范圍的不同,類推預測法可以分為產品類推、行業類推、地區類推預測三種。

      二、專家會議法:頭腦風暴法(非交鋒式會議)、交鋒式會議法、混合式會議法(質疑式頭腦風暴法)

      三、德爾菲法:廣泛應用在市場預測、技術預測、方案比選、社會評價。尤適于長期需求預測10—30年。

      程序:①建立預測工作組; ②選擇專家(20人); ③設計調查表;

      ④組織調查實施(2—3輪); ⑤匯總處理調查結果

      德爾菲法如何選擇專家 要在明確預測的范圍和種類后,依據預測問題的性質選擇專家,這是德爾菲法進行預測的關鍵步驟。專家不僅要有熟悉本行業的學術權威,還應有來自生產一線從事具體工作的專家;一般而言,選擇專家的數量為20人左右,可根據預測問題的規模和重要程度進行調整。

      特點:匿名性、反饋性、收斂性、廣泛性

      優點:①便于獨立思考和判斷;②低成本實現集思廣益;③有利于探索性解決問題;④應用范圍廣泛

      缺點:①缺少思想溝通交流; ②易忽視少數人意見; ③存在組織者主觀影響

      范圍:①缺乏足夠資料;②作長遠規劃或大趨勢預測;③影響因素太多;④主觀因素對預測事件影響較大。

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