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1、第4章 需求估计 Estimation of Demand,介绍了与需求相关的一些基本概念和理论,包 括价格弹性、收入弹性和交叉价格弹性等。 者如果打算进行商品价格调整的决策,就需要知道价格提 高对需求量、总收益和利润的影响,为此需要知道在预计 价格调整的范围内,需求弹性是充足还是不足?等等。 政府和非营利机构也会面对这些决策问题。比如节假日取 消过路费的影响是什么? 本章讨论与需求定量估计相关的一些方法和技术。,作为一位管理,对需求估计的方法大体可以分成两类: 最常用和最有效的就是统计技术中的回归分析 法,就是根据需求各种变量的具体数据,得出描述 这些变量之间关系的数学方程的方法; 另一种是
2、进行市场调查,对需求进行直接估计 的方法,虽然不常用但在一定条件下还是可以起到 一定的作用。,4.1 运用市场研究技术估计需求 4.1.1 消费者调查 4.1.2 消费者焦点小组 4.1.3 市场实验 4.2 利用回归分析估计需求 4.2.1 计量经济学-回归分析概述 4.2.2 需求估计的具体方法 4.3 利用回归分析进行需求估计的实例,4.1 运用市场研究技术估计需求 4.1.1消费者调查 Consumer Surveys 因为消费者自己应当最清楚他们自己对某种商品的 需求函数,最直接的需求估计方法就是变换需求决定因 素(例如,替代品的价格、互补品的价格等),直接询 问潜在购买者会买多少。
3、 最简单的就是叫住购买者,询问他们在不同价格时 会买多少。复杂的,需要由专业访谈者选择人口样本设 计问卷进行调查。,专业调查人员对一组样本消费者进行询问,确定他 们的购买意愿、对价格变化或相对价格水平的敏感程 度和对广告宣传战的了解程度等因素。 这个过程看似简单,却有几个重要问题: (1)典型样本的选择;(2)响应的偏差;(3)响应 者缺乏准确回答问题的能力。,响应偏差可能就是因为被访问的对象在对假设的问题提 供答案时带来的。 映他的意图和希望。 偏差,比如回答的人可能给出的是社会可接受的反应, 而不是他们真实的偏好。,结果不是反映个人如何去做,而是反,或者反应因为问问题的方式而发生,尽管消费
4、者调查技术有着这些内在的困扰,但 是它依然可以成为经理人量化需求的非常有价值的 工具。做调查的技巧在于避免陷阱。,4.1.2 消费者焦点小组Consumer Focus Groups 这也是一种把消费者对影响需求种种因素变化的反 应记录下来的方法。 们购买一定的商品。试验者可以观察到当调整价格、竞 争产品价格和其他变变量对实际购买量的影响。然后再 密切观察消费者小组,讨论他们做出的选择及原因。 这种方法本质上是在一种可控的模拟环境下,观察 消费者的行为,从而得出各种因素对需求的影响情况。 这种方法的缺陷在于:由于参与者知道他们被观察的状 况,不太可能像在真实的环境中行动,从而影响结果准确性 其
5、次,由于成本较高决定了参与者样本很少,而从很小的样 本的实验结果推断出一个市场行为可靠性存在问题。,给消费者试验小组少量货币,让他,4.1.3 市场实验 市场实验不像消费者焦点小组那样在严格的实验条 件下进行,而是在真实的市场中进行的。 者可以可以改变一种或多种需求的决定因素,如价格、 广告、商品包装方式等等,观察它们对需求量的影响。 市场实验的优势在于,他们能够在一个很大的规模下进 行,消费者也没有意识到自己试验的一部分,从而可以 保证结果的有效性。 但是也存在一定的缺陷,通常厂商为了降低成本,试验 可能在一个有限的规模内进行,并且持续时间 较短,所以关 于整个市场和一个更长时期的推断是可疑
6、的; 的不可控,可能外界的一些因素会影响试验结果,比如不正常的天 气、临时的罢工等等。,实验中,分析,此外,由于环境,4.2 利用回归分析估计需求 对包括需求关系在内的经济关系进行定量衡量 是管理者进行有效决策的基础。 需求估计方法由于存在各种缺陷,现实中仅适合小 范围内的估计和分析。 关系的定量估计主要采用的就是计量经济方法。,上面介绍的直接的,而要在较大范围内进行经济,4.2.1 计量经济学概述 什么是计量经济学(econometrics):计量经济 学简单理解就是“经济测量” (econometrics means “economic Measurement)。 现象的数量化度量和分析。
7、它试图量化经济现象, 在抽象的经济理论世界和人类活动的现实世界之间 架起一座桥梁。 计量经济学主要有三个用途:(1)描述经济 现实;(2)检验有关经济理论的假设;(3)预测 未来的经济活动。,就是对实际的经济和商业,计量经济学家在分析经济问题时是如何操作的呢? 他们主要按照如下路线进行分析和估计。,4.2.2 需求估计的具体方法 在计量经济学中用于估计参数主要有两种技术: 回归分析(regression analysis)与相关分析(correlation analysis) 相关分析主要是测量两个变量之间的线性关联程度。比 如,吸烟与肺癌之间、中学成绩与大学成绩之间的相关。 而回归分析是研究
8、一个因变量(被解释变量)对另 一个或多个解释变量(自变量)的依赖关系,其目的在 于通过后者的已知或设定值去估计和(或)预测前者的 (总体)均值。包括估计参数和检验统计显著性两方面。,可以看出,就需求估计而言,我们就是想了解 那些需求影响因素的变动,对需求量从而总收益和 利润的影响方向和影响程度。 因此,回归分析成为一个进行需求估计的很好 的工具。 下面我们通过一个实例来介绍如何用回归分析 进行需求估计的具体方法和步骤。,第一步:识别变量与收集数据,对于变量的识别可以依据需求函数并结合管理 者的自身需要来确定。 影响变量确定后就需要收集每个变量的数据, 这些数据可以来自调查、市场试验或各种机构发
9、布 的数据。 这些数据大体可以分为三类:时间序列、横截 面以及混合数据(比如时间序列与横截面合并-面板) 本案例中就是横截面数据。,(1)时间序列数据:就是一个变量在不同时间取值 的一组观测结果。可以是每日(周、月、年等)收集的。,(2)横截面数据:指对一个或多个变量在同一时间点上收 集的数据。,(3)混合数据:在混合数据中兼有时间序列和横截面数 据。比如下表中有7年(时间)15个省市(横截面)居民家 庭人均消费数据,共105组观测值的面板数据。,第二步:具体确定方程或回归关系的形式 它表明自变量与因变量之间的关系 通常要选择估计回归关系的函数形式,以便尽 可能准确描绘出真正的需求关系。 常用
10、的关系或模型有线性模型和乘法指数模型等。,上述案例中建筑材料商 店的涂料线性需求模型可列为: 其中,1,2 和3是此模型的参数;是误差项。 1,2 和3分别表示当其他自变量不变的条件下,促销 支出、销售价格和可支配收入每变化一个单位,涂料需 求分别变化1,2 和3个单位。 线性模型的优点在于:(1)不改变它的形式就能对 它进行估计;(2)对变量系数的解释比较简单,也就是 如果其他自变量的值保持不变,每个系数代表相应的自变 量变化1个单位会使需求量变化多少。,1.线性模型(Linear Model):,2.乘法指数模型: 在估计过程中可以转化为简单的对数线性关系 这里1,2 和3作为斜率系数测量
11、的Q对A、P和M的弹性, 表示当其他自变量不变,促销支出、销售价格和可支配收 入每变化1%,将导致涂料需求分别变化1%、2 % 和3 % 。 乘法指数模型的优点是:(1)可以提供需求的各种 自变量的弹性估计值,比如价格弹性、收入弹性等等; (2)与线性模型相比,乘法指数模型在估计参数所使用的 数据范围内,每个自变量的弹性是不变的,等于相应的参 数估计值。而线性模型中,每个自变量的需求弹性依据在 需求曲线上的不同位置,其弹性不同。,案例中模型可表示为:,第三步:估计并解释回归参数 许多软件都可以进行回归分析,如excel 、spss 和eviews等等。,第四步:统计显著性检验等 回归分析的目的
12、有两个,一个是估计真实回归曲线 的参数(比如1,2 和3),另一个就是检验这些参数 的估计值在统计上是否显著。 统计技术提供了假设检验的工具置信区间和显著 性检验(也就是 t 检验 )。 实践中t 检验应用更为普遍。t 检验是一种利用样本 结果来证实一个虚拟假设真伪的检验程序。,t 检验就是计算每一个回归系数的t 值或者t 统计量 具体方法就是用回归系数除以自身的标准误。 各估计系数的标准误(差)测量了在根据同一个实际需 求关系、不同的观测值进行的回归分中,各系数估计值 的变化程度。,也就是说,为了检验估计参数统计显著性,我们首先 需要得到该参数估计值的t 统计量,然后在选定的显著性 水平下(
13、比如1%、5%或10%),在t分布的临界值表中找 到t 的临界值,选择自由度n-k(观测值减去估计参数数量 如果计算的t 统计量的绝对值大于临界值,那么相应的估 计系数显著;如果小于临界值,则估计系数不显著。 实践中,常用t 的绝对值是否大于2来判断。,除了对参数的估计值进行显著性检验外,我们还会 对整个估计模型的总体拟合度进行判定,也就是说我们 除了希望参数的估计值比较准确外,还希望估计的回归 模型相当精确地解释被解释变量在样本期的变化,也就 是估计的模型有很高的拟合度。,度量拟合度最简单且普遍使用的就是判定系数(可 决系数)R2 ,它衡量了因变量的变化中能被回归方程解 释的那一部分, R2
14、的取值范围是01。 大的R2值说明解释变量与因变量之间的相关程度很高, 小的R2值说明解释变量与因变量之间的相关程度很低。,大的R2值,小的R2值,如果计算R2等于0.5274也就是说,约有53%的Y的变 化可以用回归模型来解释,或者说该回归模型可以解释 Y的53%的变化。,对于回归分析而言,最重要的是参数估计以及参数的 显著性检验,也就是说你既要估计出参数,同时最好要 保证估计的参数通过显著性检验( t2)。 而R2的值并非越高越好,大体中等程度即可。,此外,回归分析中还会存在的一些问题,下面问题 的存在可能会使回归结果无效,因此需要一些特殊处理。,第五步:利用回归模型进行预测 回归方程可以
15、用来预测自变量的任意给定数值之后 的Y值,把自变量的特定值代如估计回归方程可进行点 预测。,4.3 利用回归分析进行需求估计的实例,1、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。20.8.2020.8.20Thursday, August 20, 2020 2、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。16:06:1816:06:1816:068/20/2020 4:06:18 PM 3、越是没有本领的就越加自命不凡。20.8.2016:06:1816:06Aug-2020-Aug-20 4、越是无能的人,越喜欢挑剔别人的错儿。16:06:1816:06:1816:06Thursday, August
16、 20, 2020 5、知人者智,自知者明。胜人者有力,自胜者强。20.8.2020.8.2016:06:1816:06:18August 20, 2020 6、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。2020年8月20日星期四下午4时6分18秒16:06:1820.8.20 7、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。2020年8月下午4时6分20.8.2016:06August 20, 2020 8、业余生活要有意义,不要越轨。2020年8月20日星期四4时6分18秒16:06:1820 August 2020 9、一个人即使已登上顶峰,也仍要自强不息。下午4时6分18秒下午4时6分16:06:1820.8.20 10、