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1、第第8章章 回归分析预测法回归分析预测法8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述8.2一元线性回归分析预测法一元线性回归分析预测法8.3多元线性回归分析预测法多元线性回归分析预测法8.4非线性回归分析预测法和自回归分析非线性回归分析预测法和自回归分析预测法预测法1BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述8.1.1回归分析预测法的概念回归分析预测法的概念回归分析预测法,是在分析市场现象自变量和因变量之间相回归分析预测法,是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,并将回归方程关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,并将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测
2、期的数量变化来预测因变作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量在预测期变化结果的预测方法。回归分析预测法是通过发量在预测期变化结果的预测方法。回归分析预测法是通过发现某些对所预测结果有重要影响的因素进行分析,找到因变现某些对所预测结果有重要影响的因素进行分析,找到因变量和自变量之间的因果关系,从而推测预测对象随自变量而量和自变量之间的因果关系,从而推测预测对象随自变量而发生变化的数值。因此,回归分析预测法又称因果分析法。发生变化的数值。因此,回归分析预测法又称因果分析法。下一页返回2BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述阅读材料阅读材料回归回归一词是英国遗传学家弗兰西斯一
3、词是英国遗传学家弗兰西斯盖尔顿盖尔顿(FrancisGalton)和他的朋友卡尔和他的朋友卡尔皮尔逊皮尔逊(KarlPerson)在研究在研究父亲身高与儿子身高的关系时引人的。他们研究发现,若父父亲身高与儿子身高的关系时引人的。他们研究发现,若父亲为高个子,则儿子个子也高,但其平均身高低于父亲的手亲为高个子,则儿子个子也高,但其平均身高低于父亲的手均身高均身高;若父亲为矮个子,则儿子的个子也矮,但其平均身高若父亲为矮个子,则儿子的个子也矮,但其平均身高高于父亲的平均身高。由此得出高于父亲的平均身高。由此得出身高的变化不是两极分化,身高的变化不是两极分化,而是而是趋同这是趋同这是回归到普通且人回
4、归到普通且人此后回归此后回归的含义逐步被扩的含义逐步被扩大,用于表明一种变量的变化,会导致另一变量的变化,大,用于表明一种变量的变化,会导致另一变量的变化,即即有着有着前因后果前因后果的变量之间的相关关系。的变量之间的相关关系。上一页 下一页返回3BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述在市场经济活动中,任何市场现象的产生和变化,总是由一在市场经济活动中,任何市场现象的产生和变化,总是由一定的原因引起,并对其他一些市场现象产生影响。换言之,定的原因引起,并对其他一些市场现象产生影响。换言之,各种市场活动总是存在于一定的相互联系之中。市场现象之各种市场活动总是存在于一定的相互联系之中。市场
5、现象之间的相互关系可以分为两大类,即函数关系和相关关系。间的相互关系可以分为两大类,即函数关系和相关关系。上一页 下一页返回4BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述函数关系,又称确定性关系,是指由某种确定的原因,必然函数关系,又称确定性关系,是指由某种确定的原因,必然导致确定的结果的因果关系。即自变量的每一个确定的导致确定的结果的因果关系。即自变量的每一个确定的x值,值,因变量总有一个唯一确定的因变量总有一个唯一确定的y值与之相对应。所以,在人们值与之相对应。所以,在人们已经掌握市场现象之间的函数关系后,已知一个变量的值就已经掌握市场现象之间的函数关系后,已知一个变量的值就可以确定另一
6、个变量的值。例如,在产品价格不变的条件下,可以确定另一个变量的值。例如,在产品价格不变的条件下,销售额可以由销售量来确定,在产品销售量不变的条件下,销售额可以由销售量来确定,在产品销售量不变的条件下,销售额可以由产品价格来确定。设产品的价格为销售额可以由产品价格来确定。设产品的价格为p,销售量,销售量为劣,销售额为为劣,销售额为Y,则可以得到函数关系式为,则可以得到函数关系式为y=px。在。在数学、物理、化学等自然科学领域中存在大量函数关系,而数学、物理、化学等自然科学领域中存在大量函数关系,而在市场现象中函数关系并不多见,大量存在的是相关关系。在市场现象中函数关系并不多见,大量存在的是相关关
7、系。上一页 下一页返回5BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述相关关系,又称非确定性关系,是指变量之间相互关系中不相关关系,又称非确定性关系,是指变量之间相互关系中不存在数值一一对应关系的非确定性的依存关系。它有两个显存在数值一一对应关系的非确定性的依存关系。它有两个显著的特点著的特点:一是市场现象变量之间确实存在数量上的客观内在一是市场现象变量之间确实存在数量上的客观内在关系,表现为一个变量发生数量上的变化,会影响另一个变关系,表现为一个变量发生数量上的变化,会影响另一个变量也相应地发生数量上的变化量也相应地发生数量上的变化;二是市场现象变量之间的关系二是市场现象变量之间的关系不是确
8、定的,具有一定的随机性,表现为给定一个自变量值,不是确定的,具有一定的随机性,表现为给定一个自变量值,因变量存在若干个数值与之相对应。例如,市场需求与居民因变量存在若干个数值与之相对应。例如,市场需求与居民收入之间,市场需求与商品价格之间,市场需求与人口数量收入之间,市场需求与商品价格之间,市场需求与人口数量之间等,都表现为这种相关关系。之间等,都表现为这种相关关系。上一页 下一页返回6BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述函数关系与相关关系的区别,突出表现在变量之间的具体关函数关系与相关关系的区别,突出表现在变量之间的具体关系值是否确定和随机。函数关系是相对于确定的、非随机变系值是否
9、确定和随机。函数关系是相对于确定的、非随机变量而言的量而言的;而相关关系则是相对于非确定的、随机变量而言的。而相关关系则是相对于非确定的、随机变量而言的。值得指出的是函数关系与相关关系虽然是两种不同类型的相值得指出的是函数关系与相关关系虽然是两种不同类型的相互关系,但彼此之间也具有一定的联系,一方面,由于在观互关系,但彼此之间也具有一定的联系,一方面,由于在观察和测量中存在误差等原因,实际工作中的函数关系有时通察和测量中存在误差等原因,实际工作中的函数关系有时通过相关关系表现出来过相关关系表现出来;另一方面,在研究相关关系时又常常借另一方面,在研究相关关系时又常常借用函数关系的形式近似地将它表
10、达出来,以便找到相关关系用函数关系的形式近似地将它表达出来,以便找到相关关系的一般数量特征,当随机因素不存在时,相关关系就转化为的一般数量特征,当随机因素不存在时,相关关系就转化为函数关系。因此,函数关系是相关关系的特例。函数关系。因此,函数关系是相关关系的特例。上一页 下一页返回7BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述【阅读材料】【阅读材料】市场的发展变化受到市场内部与外部多种因素的影响,市场市场的发展变化受到市场内部与外部多种因素的影响,市场现象变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系,现象变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系,如市场受社会生产总体状况的影;市场受产
11、业结构、就业结如市场受社会生产总体状况的影;市场受产业结构、就业结构及各种经济比例关系的影响;市场受积累和消费比例关系构及各种经济比例关系的影响;市场受积累和消费比例关系的影响;市场受人口发展变化的影响;市场受居民收入水平的影响;市场受人口发展变化的影响;市场受居民收入水平的影响;市场受商品价格的影响等。对这些客观存在的依存的影响;市场受商品价格的影响等。对这些客观存在的依存关系可以用数量加以描述和分析研究。市场现象的这些依存关系可以用数量加以描述和分析研究。市场现象的这些依存关系,有各种具体的表现。关系,有各种具体的表现。上一页 下一页返回8BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述研究
12、它们时,一般将被预测的市场现象称为因交量,其具体研究它们时,一般将被预测的市场现象称为因交量,其具体数量称为因交量值数量称为因交量值;将与市场现象有密切关系的各种影响因素将与市场现象有密切关系的各种影响因素称为自变量,其具体数量称为自变量值。如将企业零售额作称为自变量,其具体数量称为自变量值。如将企业零售额作为自变量,将流通费用水手作为因变量,研究零售额对流通为自变量,将流通费用水手作为因变量,研究零售额对流通费用水平的影响费用水平的影响;将居民收入水平作为自变量,将市场商品需将居民收入水平作为自变量,将市场商品需求量作为因交量,研究预测收入水平变动对市场需求量未来求量作为因交量,研究预测收入
13、水平变动对市场需求量未来发展变化的影响,将人口、价格水平等因素作为自变量,将发展变化的影响,将人口、价格水平等因素作为自变量,将市场需求量作为因交量,研究人口变动、价格变动对市场需市场需求量作为因交量,研究人口变动、价格变动对市场需求量的影响等。求量的影响等。上一页 下一页返回9BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述8.1.2回归分析预测法的种类回归分析预测法的种类回归分析预测法的种类很多,可以从不同方面对其进行分类,回归分析预测法的种类很多,可以从不同方面对其进行分类,常用的分类方法有以下几个。常用的分类方法有以下几个。1.按照相关关系中自变量的不同,可分为一元相关回归分析按照相关关
14、系中自变量的不同,可分为一元相关回归分析预测法、多元相关回归分析预测法、自相关回归分析预测法预测法、多元相关回归分析预测法、自相关回归分析预测法上一页 下一页返回10BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述(1)一元相关回归分析预测法,又称单相关囚归分析预测法,一元相关回归分析预测法,又称单相关囚归分析预测法,是用相关回归分析法对一个自变量与一个因变量之间的相关是用相关回归分析法对一个自变量与一个因变量之间的相关关系进行分析,建立一元回归方程作为预测模型,对市场现关系进行分析,建立一元回归方程作为预测模型,对市场现象进行预测的方法。如根据某地区的居民收入水平预测该地象进行预测的方法。如根
15、据某地区的居民收入水平预测该地区的商品需求量区的商品需求量;根据企业的销售额预测流通费用水平等,都根据企业的销售额预测流通费用水平等,都必须是分析一个自变量对一个因变量的一元相关关系。必须是分析一个自变量对一个因变量的一元相关关系。上一页 下一页返回11BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述(2)多元相关回归分析预测法,又称复相关回归分析预测法。多元相关回归分析预测法,又称复相关回归分析预测法。是用相关回归分析法对多个自变量与一个因变量之间的相关是用相关回归分析法对多个自变量与一个因变量之间的相关关系进行分析,建立多元回归方程作为预测模型,对市场现关系进行分析,建立多元回归方程作为预测
16、模型,对市场现象进行预测的方法。这是一种根据多个自变量的变化数值预象进行预测的方法。这是一种根据多个自变量的变化数值预测一个因变量数值的方法。例如,根据货币供应量和居民收测一个因变量数值的方法。例如,根据货币供应量和居民收入水平预测居民消费总额入水平预测居民消费总额;根据某种商品的价格、替代品的价根据某种商品的价格、替代品的价格、居民收入水平等预测该商品的销售量。就属于多元相关格、居民收入水平等预测该商品的销售量。就属于多元相关回归分析预测法。回归分析预测法。上一页 下一页返回12BG8.1回归分析预测法概述回归分析预测法概述(3)自相关回归分析预测法,是对某一时间序列的因变量序自相关回归分析预测法,是对某一时间序列的因变量序列,与向前推移若干观察期的一个或多个自变量时间序列进列,与向前推移若干观察期的一个或多个自变量时间序列进行相关分析,并建立囚归方程作为预测模型,对某一市场现行相关分析,并建立囚归方程作为预测模型,对某一市场现象进行预测,这是利用市场现象时间序列对它自身进行预测象进行预测,这是利用市场现象时间序列对它自身进行预测的方法,它是把同一时间序列不同观测期的值分别作为自变的