시장 예측 방법
1. 시장 예측
시장 예측은 과학적인 방법을 사용하여 시장 수요와 공급의 변화에 영향을 미치는 요인을 조사 및 연구하고, 그 발전 추세를 분석 및 예측하며, 시장 공급과 수요의 변화 법칙을 파악하고, 비즈니스 결정을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다. 예측은 경영의 과학적 수준을 향상시키고 의사결정의 맹목성을 줄이기 위해 의사결정에 도움이 됩니다. 우리는 경제 발전이나 미래 시장 변화의 관련 역학을 파악하고, 미래의 불확실성을 줄이고, 그에 따른 위험을 줄이기 위해 예측을 사용해야 합니다. 의사결정 과정에서 의사결정 목표를 성공적으로 달성할 수 있습니다.
2. 시장 예측의 기본 단계
1. 예측의 목적이 다르기 때문에 예측 목표를 결정하고 목적을 명확히 하는 것이 시장 예측 작업을 수행하는 첫 번째 단계입니다. 예측 내용과 프로젝트에 따라 필요한 정보와 사용 방법이 달라집니다. 예측 목표를 명확하게 하는 것은 비즈니스 활동의 기존 문제를 기반으로 예측 프로젝트를 공식화하고, 예측 작업 계획을 공식화하고, 예산을 준비하고, 힘을 할당하고, 실행을 조직하여 시장 예측 작업이 계획적이고 리드미컬하게 수행되도록 하는 것입니다.
2. 정보 수집
시장 예측을 위해서는 충분한 정보가 있어야 합니다. 충분한 정보가 있어야만 시장 예측이 분석 및 판단을 위한 신뢰할 수 있는 기반으로 제공될 수 있습니다. 시장 예측 계획의 지침에 따라 예측 관련 정보를 조사하고 수집하는 것은 시장 예측의 중요한 부분이자 예측의 기본 작업이기도 합니다.
2. 예측 방법 선택
다양한 예측 방법의 예측 목표와 적용 조건 및 성능을 바탕으로 적합한 예측 방법을 선택하세요. 때로는 여러 예측 방법을 사용하여 동일한 목표를 예측할 수 있습니다. 예측 방법의 선택이 적절한지 여부는 예측의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 예측 방법의 핵심은 연구 대상의 특성과 변화 패턴을 기술하고 요약하는 모델을 구축하는 것입니다. 모델을 기반으로 계산하거나 처리하면 예측 결과를 얻을 수 있습니다.
4. 예측 분석 및 교정
분석적 판단은 조사 과정에서 수집된 데이터를 종합적으로 분석하는 것으로, 판단과 추론을 통해 지각적 지식이 합리적 지식으로 승격되는 것입니다. 사물의 현상 사물의 본질을 깊이 파고들어 향후 발전을 예측하고 시장의 변화 추세를 예측합니다. 분석 및 판단을 바탕으로 원래 예측 결과는 일반적으로 최신 정보를 기반으로 평가 및 수정됩니다.
5. 예측 보고서 작성
예측 보고서는 예측 목표, 예측 대상 및 관련 요소 분석을 포함하여 예측 연구의 주요 활동 프로세스를 요약해야 합니다.
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분석 결론, 주요 정보 및 데이터, 예측 방법의 선택 및 모델 수립, 예측 결론의 평가, 분석 및 수정 등
3. 시장 예측 방법
1. 시계열 예측 방법
시장 예측을 하다 보면 일련의 경제 지표 값이 바뀌는 경우가 많습니다. 예를 들어 기업의 특정 제품의 연간(분기별) 판매량, 수년간의 소비자 소득 통계 값, 구매력 증가 등을 시간별로 정리한 데이터를 시계열이라고 합니다. 시계열을 기반으로 예측하는 방법을 시계열 예측이라고 합니다.
2. 회귀예측 방법
경제예측에서는 예측대상(경제지표)을 종속변수로 취하고, 예측대상과 밀접한 영향을 미치는 요인을 종속변수로 삼는다. 독립 변수. 두 가지의 과거 및 현재 통계 데이터를 기반으로 회귀 모델을 구축하고 통계 검정 후 예측에 사용합니다. 회귀 예측에는 하나의 독립 변수를 사용하는 단일 회귀 예측과 여러 독립 변수를 사용하는 다중 회귀 예측이 포함됩니다. 여기서는 단일 선형 회귀 예측 방법만 설명합니다. 2. 회귀분석을 위한 기본 조건. 알려진 독립변수 데이터 세트를 적용하여 종속변수의 값을 추정하고 예측할 때 두 변수는 다음 두 가지 조건을 충족해야 합니다. 첫째, 통계적 상관관계입니다. 통계적 상관관계는 불확실한 함수 관계, 즉 종속 변수(예측 변수)의 값이 하나 이상의 독립 변수의 값과 분명히 관련되어 있지만 정확하고 고유하게 결정될 수 없는 함수 관계입니다. 모두 무작위 변수입니다. 이러한 상관관계는 경제 현상에 많이 존재합니다. 예를 들어, mu y당 곡물 수확량과 비료 양 사이의 관계 출력 y에는 무작위성이 있습니다. 둘째, 인과관계.
하나 또는 여러 개의 독립 변수 x가 변경되면 특정 규칙에 따라 다른 변수 y에 영향을 주지만 y의 변경은 x에 영향을 미칠 수 없습니다. 즉, x의 변경은 y의 변경 원인이 아니라 그 반대의 경우입니다. x와 y 사이에 관계가 있다고 합니다. 인과관계를 반영하는 모델을 회귀모델이라고 합니다.
3. 정성적 예측 및 정량적 예측
(1) 정성적 예측 방법 직관적 판단 방법이라고도 알려진 정성적 예측 방법은 시장 예측에 자주 사용되는 방법입니다. 정성적 예측은 주로 예측가의 정보, 경험 및 종합적인 판단 능력에 의존하여 미래 시장 상황과 발전 추세를 예측합니다. 이러한 유형의 예측 방법은 구현이 간단하고 쉬우며, 특히 통계 분석을 위한 포괄적인 데이터를 얻기 어려운 문제에 적합합니다. 따라서 시장 예측에는 정성적 예측 방법이 널리 사용됩니다. 정성적 예측 방법에는 전문가 회의 방법, 델파이 방법, 영업 직원 의견 수집 방법, 고객 요구 의향 조사 방법 등이 있습니다.
(2) 정량적 예측 방법 정량적 예측은 상대적으로 완전한 과거 데이터, 수학적 모델 및 측정 방법을 사용하여 미래 시장 수요를 예측하는 것입니다. 정량적 예측은 기본적으로 두 가지 범주로 나누어집니다. 하나는 시계열 패턴이고 다른 하나는 인과성 패턴입니다.