2022年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务10.pdf

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1、2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 1 页第五大题市场预测考试要点：（1）专家会议法；（2）德尔菲法；（3）一元线性回归法；（4）移动平均法；（5）一次指数平滑法；（6）弹性系数法；（7）消费系数法。市场预测大题涉及项目决策分析与评价。难点：（1）一元线性回归法；（2）不同预测方法的适用情况；（3）预测方法的选用。第一题【背景资料】某地区镀锌钢板需求预测。2005 年某地区镀锌钢板消费量15.32 万吨，主要应用于家电业、轻工业和汽车工业等行业，19962005 年当地镀锌钢板消费量及同期第二产业产值如下表所示。按照该地区“十一五”规划，“十一五”期间地方第二产业增长速度预计为

2、12%。【问题】请用一元线性回归方法预测2010 年当地镀锌钢板需求量。表19962005 年某地镀锌钢板消费量与第二产业产值年份镀锌钢板消费量（万吨）第二产业产值（千亿元）1996 3.45 1.003 1997 3.50 1.119 1998 4.20 1.260 1999 5.40 1.450 2000 7.10 1.527 2001 7.50 1.681 2002 8.50 1.886 2003 11.00 1.931 2004 13.45 2.028 2005 15.32 2.274 答疑编号 5013980901011.建立回归模型，计算相关参数（1）建立一元回归模型。经过分析，发

3、现该地区镀锌钢板消费量与第二产业产值之间存在线性关系，将镀锌钢板设为因变量 y，以第二产业产值为自变量x，建立一元回归模型：y=a+bx 2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 2 页（2）计算参数。a,b 求解公式见项目决策分析与评价P35 公式 2-4 和 2-5 1）2）其中：采用最小二乘法，计算出相关参数：n=10 各年第二产值x 的平均值（千亿元）各年镀锌钢板消费量的平均值（万吨）2.相关检验（1）采用相关系数检验法。2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 3 页因此，相关系数R=0.961。在=0.05（此值为已知）时，自由度=n-2=10-2=8，查相关系

4、数表（见本书附录），得 R0.05=0.632。因 R=0.9610.632=R0.05故在=0.05 的显著性检验水平上，检验通过，说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系合理。相关计算见下表。表相关计算表年份y 实际消费量（万吨）y 预测消费量（万吨）（y-y）21996 3.45 2.06 1.92 20.18 1997 3.50 3.18 0.10 19.73 1998 4.20 4.53 0.11 14.00 1999 5.40 6.35 0.90 6.46 2000 7.10 7.09 0.00 0.71 2001 7.50 8.57 1.14 0.20 2002 8.50 10.

5、53 4.13 0.31 2003 11.00 10.96 0.00 9.35 2004 13.45 11.89 2.42 30.34 2005 15.32 14.25 1.14 54.43 合 计79.42 79.42 11.86 155.71 平均值7.94 7.94 1.19 15.57 2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 4 页（2）t 检验法。在=0.05（此值为已知）时，自由度=n-2=10-2=8，查 t 检验表（第四本教材P426），得 t（/2，n-2）=t（0.025，8）=2.306 因 tb=9.852.306=t（0.025，8）故在=0.05 的显著

6、性检验水平上，t 检验通过，说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系明显。3.需求预测据当地经济发展规划，20062010 年当地第二产业年增长速度为12%，则 2010 年地区第二产业产值将达到：于是，2010 年当地镀锌钢板需求点预测为：区间预测：于是，在=0.05 的显著性检验水平上，2010 年镀锌钢板需求量的置信区间为：即有 95%的可能性在（24.75，37.00）的区间内。【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（一元线性回归），详见项目决策分析与评价2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 5 页第二题（弹性系数法）弹性系数法：收入弹性：价格弹性：2011 年咨询工程师网

7、上辅导现代咨询方法与实务第 6 页能源需求弹性：【背景资料】某地区照相机消费需求预测。20002005 年照相机销售量和人均年收入见下表，预计到2010 年人均年收入较2005 年增加86%，人口增长控制在0.4%。【问题】用收入弹性法预测2010 年照相机需求量。表某地区 20002005 年照相机消费量和人均年收入年份人均收入（元/年）人口（万人）照相机销售量（万台）2000 2820 680 3.22 2001 3640 684 3.56 2002 4640 688 3.99 2003 5978 692 4.36 2004 7585 696 4.81 2005 9198 701 5.18

8、【答案】1.计算照相机收入弹性系数 答疑编号 501398090201年份较上年收入增长（%）每万人照相机消费（台/万人）每万人照相机消费增长（%）收入弹性系数2000 47.35 2001 29.1 52.00 9.8 0.34 2002 27.5 58.00 11.5 0.42 2003 28.8 63.00 8.6 0.30 2004 26.9 69.00 9.5 0.35 21.3 74.00 7.2 0.34 2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 7 页2005 从上表可以看出，20002005 年照相机消费收入弹性系数为0.30 0.42，平均为 0.35。因此，取

9、2010 年的弹性系数为0.35。2.计算 2010 年照相机需求量增长率 答疑编号 501398090202以 2005 年为基数，2010 年人均年收入增长86%；则每万人均照相机消费增长为：收入增长比例收入弹性系数=86%0.35=30.1%3.计算 2010 年万人照相机需求量 答疑编号 5013980902032010 年每万人照相机需求为：2005 年万人照相机消费量需求增长=74（1+30.1%）=96.27（台）4.计算 2010 年当地人口量 答疑编号 5013980902042011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 8 页2010 年当地人口=2005 年人口数（

10、1+年人口增长速度）5=715（万人）5.计算 2010 年照相机需求量2010 年当地照相机需求量=715 万人 96.27台/万人=6.88（万台）【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（收入弹性系数），详见项目决策分析与评价第二章，P40 44。第三题（价格弹性系数法）【背景资料】19992005 年某地空调消费量和平均销售价格见下表。假设2006 年空调价格下降到2000 元/台。表 某地区 1999 2005 年空调消费量与价格年份空调价格（元/台）空调消费量（万台）1999 4996 32 2000 4547 35 2001 4012 39 2002 3580 44 2003 319

11、8 49 2004 2820 54 2005 2450 62【问题】请用价格弹性系数法预测2006 年空调需求量。【答案】1.计算各年的空调价格弹性系数 答疑编号 501398090205表某地区 19992005 年空调价格弹性系数年份空调价格（元/台）价格较上年增长（%）空调消费量（万台）空调消费较上年增长（%）价格弹性系数1999 4996 32 2000 4547-9.0（下注1）35 9.4（下注 2）-1.04 2001 4012-11.8 39 11.4-0.97 2002 3580-10.8 44 12.8-1.19 3198-10.7 49 11.4-1.06 2011 年咨

12、询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 9 页2003 2004 2820-11.8 54 10.2-0.86 2005 2450-13.1 62 14.8-1.13 备注：下注1：（4547-4996）/4996=-9.0%；下注 2：（35-32）/32=9.4%2.计算 2006 年空调需求量 答疑编号 501398090206取 20002005 年价格弹性系数的平均值-1.04，即价格每降低10%，需求增长10.4%。3.计算 2006 年空调需求增长率 答疑编号 501398090207空调价格下降率=18.4%空调需求增长率=空调价格下降率价格弹性系数=18.4%1.04=19.1

13、%在价格降低到2000 元/台，较 2001 年价格降低了18.4%，空调需求增长19.1%，于是 2006 年空调需求量=62（1+19.1%）=74 万台。【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（价格弹性系数），详见项目决策分析与评价第二章，P40 44。第四题（能源需求弹性）【背景资料】某市 2000 年 GDP 达到 1788亿元，当年电力消费量269 万千瓦小时。预计未来 10 年中前 5 年和后 5 年，GDP将保持 9%和 8%的速度增长。经专家分析，该市电力需求弹性系数见下表。表该市电力需求弹性系数时间“十五”（20012005 年）“十一五”（20062010）弹性系数0.66

14、 0.59【问题】请用弹性系数法预测2005 年和 2010 年该市电力需求量。【答案】1.计算电力需求增长速度 答疑编号 501398090208（1）20012005 年和 2006 2010 年电力弹性系数分别为0.66 和 0.59。（2）20012005 年和 2006 2010 年年均电力需求增长速度：20012005 年电力需求增长速度=电力消费弹性系数 GDP 年增长速度=0.669%=5.94%20062010 年电力需求增长速度=电力消费弹性系数 GDP 年增长速度=0.598%=4.72%2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 10 页2.2005 年和 20

15、10 年该市电力需求量 答疑编号 501398090209（1）2005 年该市电力需求量。2000 年电力消费量（1+20012005 年电力需求年增长速度）5=269（1+5.94%）5=358.97 万千瓦时。（2）2010 年该市电力需求量。2005 年需求量（1+20062010 年电力需求年增长速度）5=358.97（1+4.72%）5=452.07 万千瓦时。【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（能源弹性系数），详见项目决策分析与评价第二章，P40 44。第五题（消费系数法）【背景资料】2005 年某地区各类汽车消耗汽油121.02 万吨，具体消耗见下表，预计2010 年当地各类

16、车保有量分别是：私人轿车20 万辆，出租车5 万辆，商务用车7 万辆，小型摩托车0.5 万辆，其他车2万辆。假定各类车辆年消耗汽油不变。表2005 年某地区车用汽油消费量2005 私人轿车出租车商务用车摩托车其他车辆合计车辆保有量（万辆）6.21 3.34 5.73 0.24 1.22 16.74 年消费汽油（万吨）19.62 29.66 64.86 0.03 6.85 121.02【问题】请用消费系数法预测2010 年车用汽油需求量。2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 11 页【答案】1.计算各类车年汽油消耗量 答疑编号 501398090210（1）每辆私人轿车年汽油消耗量

17、=2005 年私人轿车年汽油消耗量/私人轿车保有量=19.62 万吨/6.21万辆=3.16 吨/辆年。（2）每辆出租车年汽油消耗量=8.88 吨/辆年。（3）每辆商务车年汽油消耗量=11.32 吨/辆年。（4）每辆摩托车年汽油消耗量=0.125 吨/辆年。（5）每辆其他车年汽油消耗量=5.6 吨/辆年。2.计算各类车2010 年年汽油消耗量 答疑编号 501398090211（1）私人轿车年汽油消耗量=2010 年私人轿车保有量私人轿车年汽油消耗量=20 万辆 3.16吨=63.2 万吨。（2）2010 年出租车年汽油消耗量=44.4 万吨。（3）2010 年商务车年汽油消耗量=79.24

18、万吨。（4）2010 年小型摩托车年汽油消耗量=0.06 万吨。（5）2010 年其他车年汽油消耗量=11.2 万吨。3.汇总各类车辆汽油需求量 答疑编号 5013980902122010 年车用汽油需求量为198.1 万吨。【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（消费系数法），详见项目决策分析与评价第二章，P4445。第六题（移动平均法）【背景资料】某商场 2005 年 112 月洗衣机销售量见下表。表移动平均法计算表时 间序号（t）实际销售量xi（台）3 个月移动平均预测2005.1 1 53-2005.2 2 46-2005.3 3 28-2005.4 4 35 42 2011 年咨询工程

19、师网上辅导现代咨询方法与实务第 12 页2005.5 5 48 36 2005.6 6 50 37 2005.7 7 38 44 2005.8 8 34 45 2005.9 9 58 41 2005.10 10 64 43 2005.11 11 45 52 2005.12 12 42 56【问题】（一）请用简单移动平均法预测2006 年第一季度该商场洗衣机销售量（n=3）。（二）采用加权移动平均法预测2006 年第一季度该商场洗衣机销售量（n=3）。已知：前一期、前二期、前三期分别赋予3、2 和 1 的权重。（三）比较采用3 个月还是5 个月进行移动。【答案】（一）请用简单移动平均法预测200

20、6 年第一季度该商场洗衣机销售量（n=3）。答疑编号 5013980902131.计算 2005 年移动平均值n=3，时间序列t=1，2，3 不存在2005 年 4 月（t=4）移动平均值=42（台）2005 年 5 月（t=5）移动平均值=（46+28+35）/3=36（台）2.计算 2006 年移动平均值（1）2006 年 1 月洗衣机销售量预测=（x10 x11x12）/3=（64+45+42）/3=50（2）2006 年 2 月洗衣机销售量预测=（x11x12Q1）/3=（45+42+50）/3=46（3）2006 年 3 月洗衣机销售量预测=（x12Q1Q2）/3=（42+50+46

21、）/3=46 于是，2006 年第一季度洗衣机销售量预测=Q=50+46+46=142台。（二）采用加权移动平均法预测。已知：前一期、前二期、前三期分别赋予3/6、2/6 和 1/6的权重。答疑编号 501398090214（1）2006 年 1 月洗衣机销售量预测=（x102x11 3x12）/6=（64+245+342）/6=47（2）2006 年 2 月洗衣机销售量预测=（x112x12 3Q1）/6=（45+242+347）/6=45 2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 13 页（3）2006 年 3 月洗衣机销售量预测=（x122Q13Q2）/6=（42+247+34

22、5）/6=45 于是，2006 年第一季度洗衣机销售量预测为=47+45+45=137 台。（三）比较采用3 个月还是5 个月进行移动。答疑编号 501398090215采用 3 个月还是5 个月移动平均，可以通过比较两个方法预测误差来选择。1.用 n=3 计算 2005 年 4 12 月平均值2.用 n=5 计算 2005 年 6 12 月平均值3.用 n=3 和 n=5 时，预测值与实际值误差（方差）n=3 时：=（42-35）2+（36-48）2+（37-50）2+（44-38）2+（45-34）2+（41-58）2+（43-64）2+（52-45）2+（56-42）2=166 同理，可

23、得：n=5 时：选 n=5 从下表可以看出，采用5 个月移动平均的均方差较3 个月移动平均的小，因此，采用5 个月移动平均法较好。表 移动平均法预测误差比较表用 3个月移动平均预测用 5 个月移动平均预测序号（t）实际销售量（台）预测值（台）误差平方预测值（台）误差平方1 53 2 46 3 28 4 35 42 49 5 48 36 144 2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 14 页6 50 37 169 42 64 7 38 44 36 41 9 8 34 45 121 40 36 9 58 41 289 41 289 10 64 43 441 46 324 11 45

24、52 49 49 16 12 42 56 196 48 36 合计541 396 1494 307 774 平均值45 44 166 44（实际为43.86）111【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（移动平均法），详见项目决策分析与评价第二章，P4547。第七题（移动平均法）【背景资料】某电器商城某年1-12 月电视机销售量如下表所示。表1-12 月电视机销售量表月份序号（t）实际销售量Xt（台）5 个月简单移动平均预测1 1 55 2 2 48 3 3 30 4 4 37 5 5 50 6 6 52 44 7 7 40 43 8 8 36 42 9 9 60 43 10 10 66 48

25、11 11 47 51 12 12 44 50【问题】为了使预测更符合当前的发展趋势，请用加权移动平均法预测下一年第一季度该电器商城电视机销售量（n=5）。（对预测的前一期、前二期、前三期、前四期和前五期分别赋予5/15、4/15、3/15、2/15 和 1/15 的权重）答疑编号 5013980903012011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 15 页【答案】1.1 月电视机销售量预测：2 月电视机销售量预测：3 月电视机销售量预测：于是，下一年第一季度电视机销售量预测为：Q=Q1+Q2+Q3=51+51+50=152（台）第八题（指数平滑法）【背景资料】某地区煤炭消费量预测。某

26、年1 12 月某地区煤炭消费量见下表。某地区煤炭消费表月份t 月消费量xt（万吨）月份t 月消费量xt（万吨）1 1 31.67 7 7 37.07 2 2 33.99 8 8 39.05 3 3 39.71 9 9 40.59 4 4 39.71 10 10 41.95 2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 16 页5 5 40.29 11 11 44.03 6 6 40.47 12 12 50.31【问题】请用一次平滑指数法预测第二年1 月的煤炭需求量。（值取 0.3，n=3）答疑编号 501398090302【答案】1.计算初始平滑值F0=（X1+X2+X3）/3=（31.

27、67+33.99+39.71）/3=35.12 2.计算各月的指数平滑值按照指数平滑法的计算公式，得出：F1=X1+（1-）F0=0.331.67+（1-0.3）35.12=34.09F2=X2+（1-）F1=0.333.99+（1-0.3）34.09=34.06F3=X3+（1-）F2=0.339.71+（1-0.3）34.06=35.75,F12=43.92 计算结果见下表。2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 17 页3.计算第二年1 月份的煤炭需求量第二年 1 月煤炭需求量万吨。具体数值见下表。表指数平滑表月份时 序 t 月消费 xt（万吨）一次指数平滑值Ft预测值0 3

28、5.12 1 1 31.67 34.09 35.12 2 2 33.99 34.06 34.09 3 3 39.71 35.75 34.06 4 4 39.71 36.94 35.75 5 5 40.29 37.94 36.94 6 6 40.47 38.70 37.94 7 7 37.07 38.21 38.70 8 8 39.05 38.46 38.21 9 9 40.59 39.10 38.46 10 10 41.95 39.95 39.10 11 11 44.03 41.18 39.95 12 12 50.31 43.92 41.18 第二年 1 月13 43.92【参考文献】：本案例

29、涉及市场预测方法（指数平滑法），详见项目决策分析与评价第二章，P4750。第九题（德尔菲法）【背景资料】某企业管理层希望通过上马新产品生产加强企业的竞争力，该新产品属于高科技新型产品，上2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 18 页市不足 3 年。公司市场分析人员经过多方努力收集到了前两年的产品市场数据，结合本企业数据库，并根据第3 年前三个季度的销售数据推算出今年的年销售数据，见下表。某产品 20042006 年市场销售数据表年份2004 年2005 年2006 年（预）价格/千元20 19 18 销售量/千台16 21 26 企业如最终决定投资，预计可在2 年后投产，5 年后

30、形成规模生产能力，因此需要对5 年后即2011 年的产品市场销售状况进行预测，管理层要求市场分析人员利用德尔菲法和定量预测法相结合预测产品的市场需求和价格变动情况。【问题】1.德尔菲法预测的主要步骤是什么?2.市场分析人员根据其经验认为5年后产品市场的售价可能因为新厂家的加入下降到1.5 万元，因此，在请专家进行德尔菲法预测的同时，市场部也利用常用的一元线性回归法对2011 年的市场进行预测，因考虑时间较紧，市场部暂时未做回归检验。试建立分析模型进行预测。3.根据德尔菲法预测的结果，2011 年产品价格将下降至1.2 万元，销售量扩大到7 万台。试对两种预测方法预测结果的差异进行评价分析，判断

31、企业运用一元线性回归方法进行定量预测是否合理?为什么?答疑编号 501398090303【答案】1.德尔菲法预测的主要步骤是什么?德尔菲法的预测步骤：（1）建立预测工作组：工作组成员必须具备必要的专业知识和数理统计知识。（2）根据预测问题的性质和规模选择专家：专家的数量一般为20 人左右。（3）设计专家调查表。（4）向专家发送调查表，组织调查实施：对第一轮专家调查表进行收集统计后，须将结果表发送给专家，要求其提出进一步的意见，重复12 次后形成预测意见。（5）汇总处理调查结果。2.市场分析人员根据其经验认为5年后产品市场的售价可能因为新厂家的加入下降到1.5 万元，因此，在请专家进行德尔菲法预

32、测的同时，市场部也利用常用的一元线性回归法对2011 年的市场进行预测，因考虑时间较紧市场部暂时未做回归检验。试建立分析模型进行预测。建立一元线性回归模型将产品价格设为自变量X，销售量设为因变量Y，建立一元回归模型：Y=a+bX 将 2004、2005 年数据代入上式计算：16=a+20b 21=a+19b 方程得：2011 年咨询工程师网上辅导现代咨询方法与实务第 19 页a=116，b=-5。可以得到一元线性回归模型Y=116-5X 因为预测2011 年价格为1.5 万元，即15 千元将 X2011=15 代入模型，得到2011 年的销售预测值=116-515=41 千台。【参考文献】本案

33、例涉及市场预测方法（一元线性回归），详见项目决策分析与评价第二章，P3440。3.根据德尔菲法预测的结果，2011 年产品价格将下降至1.2 万元，销售量扩大到7 万台。试对两种预测方法预测结果的差异进行评价分析，判断企业运用一元线性回归方法进行定量预测是否合理?为什么？方法比较分析：德尔菲法的预测结果与一元线性回归方法得到的结果差距很大，因此可以排除偏差主要由随机误差等因素造成的可能性，而主要是因为预测方法差异造成的。根据案例背景，运用一元线性回归法对2011 年的产品销售量进行预测并不合理，主要原因有以下几种：（1）该产品的市场数据不足，只有两年的真实数据和一年的预测数据，因此根据数据建立

34、起来的一元回归模型对数据变化趋势的模拟不具代表性，产生的偏差较大；而且对一元线性回归应先进行回归检验，符合线性要求时才能运用到预测中。（2）该产品刚上市不足3 年，一般而言，这类产品正处于导入期，市场增长较为缓慢，而5年后产品可能已经进入市场增长水平较高的成长期，而一元线性回归是用直线模拟数据变化的预测方式，难以体现这种增长水平的变化。（3）市场进入成长期后，生产厂商的数量往往会有比较大的增加，导致市场竞争加剧以及价格的加速下滑，而这些都是一元线性回归模型难以模拟的。德尔菲法主要适用于缺乏足够的资料进行回归趋势预测的情况，而且专家在进行预测的时候往往能够根据产品生命周期的发展规律考虑市场的阶段性变化和市场竞争状况变化带来的产品价格和销售量变化，因此，对于该产品的预测运用德尔菲法预测更为合理。【参考文献】本案例涉及定性市场预测方法（德尔菲法），详见项目决策分析与评价第二章，P5153。本案例涉及定量市场预测方法（一元线性回归法），详见项目决策分析与评价第二章，P3440。