《{财务管理财务会计}会计准则讲义微观经济学五需求函数的估计和预测》由会员分享，可在线阅读，更多相关《{财务管理财务会计}会计准则讲义微观经济学五需求函数的估计和预测（34页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第五节 需求函数的估计和预测,实用的需求函数是基于经验估计的基础得到的。 一. 需求函数的鉴别 对一个企业产品的需求量是由许多经济 变量共同影响的结果，而通常所说的需求函数是假定当其它条件不变时，需求量与商品价格之间的关系，要鉴别经济变量之间的相关关系。,98-3-29,需求函数的估计与预测,1,需求函数的鉴别,如北京市历年鸡蛋价格和销量之间的关系,P(元/公斤),Q (万吨),98-3-29,需求函数的估计与预测,2,需求函数的鉴别,对数据进行处理，也要辅助市场调查，消费者访问数据处理最常用的方法是回归分析。,D2,D3,D4,D5,D6,D1,S1,S2,S3,S4,S5,S6,98-3-
2、29,需求函数的估计与预测,3,二. 回归分析,1 . 确定自变量 确定有重要影响的经济变量因素 Pe Pr I T N Ad 变量数目太多，数据收集困难大，需求函数误差太大。 不同商品，因素是不一样的： 耐用消费品 商品信誉程度 季节性商品 天气条件 资本品 利率,98-3-29,需求函数的估计与预测,4,回归分析,2 . 收集数据 时间序列数据，横截面数据 数据的可得性 成本 销售的原始数据是最重要的来源 条形码 计算机,98-3-29,需求函数的估计与预测,5,回归分析,3 . 确定函数方程形式 简单实用 线性方程 Qx = a0 + a1P x + a2 I + a3 N + a4 P
3、y +e 最小二乘法 回归分析 a i 回归系数,98-3-29,需求函数的估计与预测,6,回归分析,非线性方程： Q x = b0 P x b1 I b2 对两变取对数： log Q x = log b + b1log Px + b2 log I 方程又成了线性方程，用最小二乘法回归分析，b i 回归系数 结果要通过统计检验 R、F、DW 检验,98-3-29,需求函数的估计与预测,7,回归分析,例如 我们估计产品的销量是广告的函数 Y i = a + bX i + ei 这里 i 代表不同的地区, i = 1，2， n Y为销量， X为在某一地区作广告的量， 如何来估计 a 和 b?,98
4、-3-29,需求函数的估计与预测,8,回归分析,可以用目测法作估计：,Advertising,98-3-29,需求函数的估计与预测,9,回归分析,看来可以用一条直线来拟合，这条直线的方程： y= a* + b*x 各采样点到拟合直线在y轴方向的距离 e*i = yi -yi* = yi - a* - b*xi 希望e*1 + e*2 + + e*n = 0 e*12 + e*22 + + e*n2 尽可能的小,98-3-29,需求函数的估计与预测,10,回归分析,4 . 经济检验 通过统计检验后，还要进行经济检验 从经济的角度看是否合理。,98-3-29,需求函数的估计与预测,11,三. 消费
5、者访问和市场试验,直接向消费者了解： 路访，调查表，有奖问答， 市场试验,98-3-29,需求函数的估计与预测,12,四. 需求预测,避风险，追利润，人无远虑必有近忧虑。 综合判断法 经验、判断能力 消费者、销售人员、专家,98-3-29,需求函数的估计与预测,13,需求预测,时间序列法 由过去推测未来，假定有内在联系，过几年上一个台阶。 先行指标法 人口 经济计量法 复杂一点的经济问题,98-3-29,需求函数的估计与预测,14,例 题,某空调机生产厂通过向销售人员调查发现：空调机的销售量与空调机的价格和当时的气温有关，于是随机从一个销售点抽样了12周的空调机价格、当周平均气温和销售量，数据
6、如后：,98-3-29,需求函数的估计与预测,15,例 题,98-3-29,需求函数的估计与预测,16,例题,1. 假定其它因素不变，以气温和空调机价 格为独立变量，试用最小二乘法估计销量 与气温及价格的函数关系。 Q = 4.724 - 2.351P + 0.173T 0.649 0.749 0.386 0.0179 R2 0.94 D-W 1.69 F 78.19,98-3-29,需求函数的估计与预测,17,例题,2. 假定气温上升1，空调机价格不变，销量会增加多少？ 17台 3. 假定气温不变，空调机价格从每台2000元下降10，销量会增加多少？ 47台,98-3-29,需求函数的估计与
7、预测,18,例题,4.若你认为当空调机价格从每台10003000元变动，需求价格弹性不变，需求函数以什么形式为好？ 指数函数形式为好,98-3-29,需求函数的估计与预测,19,某地区用电需求的回归分析,历年用电量变化情况,98-3-29,需求函数的估计与预测,20,某地区用电需求的回归分析,历年电价变化情况,98-3-29,需求函数的估计与预测,21,某地区用电需求的回归分析,需求函数？,98-3-29,需求函数的估计与预测,22,对名义电价的回归分析,Q = 161815 + 95913.32P (120707) (471230) (10599) R2 0.74 F 82 df 29,98
8、-3-29,需求函数的估计与预测,23,对可比电价的回归分析,Q = 1432254 - 134453P (200211) (267671) (39989) R2 0.28 F 11 df 29,98-3-29,需求函数的估计与预测,24,多元线性回归分析,对可比电价、可比天然气价、可比人均 可支配收入的多元线性回归分析 Q = -303557.7 - 6265.9P (16661) (38387.9) (4302.5) +232.2Pi + 389.4I (29.4) (9.8) R2 0.995 F 1931 df 27,98-3-29,需求函数的估计与预测,25,指数函数回归分析,对可比
9、电价、可比天然气价、可比人均可 支配收入的多元对数回归分析 Q = 1.48 P-0.53Pi 0.25I1.47 (0.031) (0.31) (0.06) (0.03) (0.04) R2 0.996 F 2762 df 27,98-3-29,需求函数的估计与预测,26,对于耐用消费品的需求估计,对于耐用消费品的需求估计 消费者对耐用消费品所期望的拥有量通常是消费品价格和可支配收入的函数。 Y*=f（P，I） 所期望的拥有量不等于当年的购买量。人们是逐渐调整实际的保有量，逐步达到所期望的保有量。,98-3-29,需求函数的估计与预测,27,例题,每年（期）的调整数是和期望的拥有量与实际的保
10、有量的之间差有关。 每年的销量应当是调整数和因折旧而淘汰更新数之和,98-3-29,需求函数的估计与预测,28,例题,如果长期价格稳定，人们的可支配收入不变。Yt 趋近于Y*，每年的销量就等于折旧淘汰的更新量 ：,98-3-29,需求函数的估计与预测,29,例题,但当价格变动或人们可支配收入变动，人们期望的拥有量要发生变动，而销量要发生更大的变动。 例如：汽车销量的变动 目前存量和期望保有量:80 万 折旧淘汰率: 10% 长期均衡销量: 8 万 比如汽车的消费税减少引起期望保有量 增加10%，,98-3-29,需求函数的估计与预测,30,例题,Q,t,t 0,8.8 8.0,0,98-3-29,需求函数的估计与预测,31,例题,如果说上述情况由于利息率增加使得对汽车的保有量的期望下降 10% ，到 72 万辆，而 q 仍等于0.5， 那么： DY = 0.5(72-80) = -4,98-3-29,需求函数的估计与预测,32,例题,Q,t,t 0,8.0 7.2,0,98-3-29,需求函数的估计与预测,33,
