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文檔簡介
需求函數(shù)估計需求估計的方法有兩大類:根據(jù)直接的市場調(diào)查和市場試驗得到的資料進行估計根據(jù)積累的統(tǒng)計資料,用統(tǒng)計方法間接估計需求函數(shù)中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授2第一節(jié)市場調(diào)查法市場調(diào)查法通常有:訪問調(diào)查和市場實驗。一、訪問調(diào)查法最直接的估計需求函數(shù)的方法,即直接詢問購買者或潛在的消費者在不同的價格水平意愿購買的數(shù)量、購買動機或?qū)δ撤N影響需求因素的反應(yīng)。問題:調(diào)查樣本的隨機性訪問偏誤調(diào)查者提出的問題可能含糊不清,被訪問者可能錯誤理解或不能正確理解問題的含義。中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授3如何根據(jù)訪問調(diào)查得到的數(shù)據(jù)估計需求函數(shù)例某公司在1000人中調(diào)查皮革錢包的需求量,調(diào)查表中列出了五種價格水平,要求被調(diào)查人在每一種價格上表示購買意愿,共有六種意愿可供選擇:(1)肯定不買;(2)不一定買;(3)可能買;(4)較可能買;(5)很可能買;(6)肯定買。調(diào)查人把每種購買意愿的概率定為:(1)0;(2)0.2;(3)0.4;(4)0.6;(5)0.8;(6)1.0。調(diào)查結(jié)果如表所示。中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授4各種購買意愿的人數(shù)價格(元)(1)(2)(3)(4)(5)(6)預(yù)期購買數(shù)量E(Q)9500300125502501608300225175150100503357100150250250150100500650100100300250200640502550225300400800中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授5在價格為9元時的預(yù)期購買數(shù)量E(Q)為:
E(Q)=500×0十300×0.2十125×0.4十50×0.6十25×0.8十0×1.0=160(個)需求曲線的方程為:P=10–0.00625Q市場的預(yù)期購買數(shù)量應(yīng)為該有代表性樣本的100倍。市場的需求曲線應(yīng)為:P=10–0.0000625Q中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授6二、市場實驗法在一段時間內(nèi),在不同的城市或地點,對同一種產(chǎn)品設(shè)定不同的價格觀察消費者的購買數(shù)量,然后根據(jù)觀察得到的價格和購買數(shù)量的資料確定該產(chǎn)品的需求曲線。問題:假定在不同實驗地點的消費者是相同的,實驗的結(jié)果要受到其他不可控因素的影響;由于時間較短,消費者的反映不能充分說明不同價格對需求量的影響。中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授7第二節(jié)統(tǒng)計分析法
回歸分析是估計需求曲線最常用的統(tǒng)計分析方法。利用回歸分析估計需求曲線的步驟:
1、確定變量
2、收集數(shù)據(jù)
3、選擇回歸方程的形式
4、參數(shù)估計與檢驗中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授8基本估計技術(shù)成本方程C=a+bQ+cQ2+dQ3參數(shù):一個方程中的系數(shù),決定方程中各變量之間的確切的數(shù)學(xué)關(guān)系。a,b,c,d就是參數(shù)a=1262,b=1,c=-0.03,d=0.005C=1262+Q-0.03Q2+0.005Q3參數(shù)估計回歸分析法:包括估計參數(shù)值和檢驗統(tǒng)計顯著性。中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授10一元線性回歸模型一、真實的模型形式Y(jié)=a+bX其中:X為自變量,Y為因變量;a為截距參數(shù),b為斜率參數(shù)該方程(或曲線)表示了變量X的每個值對應(yīng)的Y的平均值(或期望值)也可以寫成E(Yi/Xi)=a+bXi=f(Xi)中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授11TheTrueRegressionLine例:旅行社銷售額與廣告費用之間的真實關(guān)系中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授12二、樣本回歸模型(SampleRegressionModel)
Yi=a*+b*Xi+或Yi=E(Yi/Xi)+其中,殘差滿足在回歸分析中,很難獲得數(shù)據(jù)的總體,而只能獲得總體數(shù)據(jù)的一部分(樣本)。分析的目的,就是依據(jù)這個樣本來估計總體或近似總體(即:用a*近似a,用b*近似b)。中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授13
哪條線是對真實直線的最好擬合?最接近真實回歸線的樣本回歸線是使從每個樣本數(shù)據(jù)點到樣本回歸線的距離平方和最小的直線。在這個原則下,參數(shù)的估計值按照如下方式計算:三、最小二乘法(OrdinaryLeastSquares,OLS)在回歸分析中的應(yīng)用中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授14TheSampleRegressionLine從475家旅行社中抽出七家做樣本,進行回歸分析中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授15隨之而來的一個問題是:這個樣本是否是對總體的一個真實(或合理)的近似?用樣本包含的信息來檢驗對a和b的真實值的假設(shè),以確定因變量與解釋變量之間是否真的相關(guān)。中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授161、統(tǒng)計顯著性
問題:參數(shù)的估計值與0的差距是否顯著地大(自變量是否對因變量有足夠影響)?參數(shù)估計值是否是真實值的最好近似?如果估計的系數(shù)與0的差足夠大,那么我們就認為估計的系數(shù)具有統(tǒng)計顯著性。2、檢驗方法假設(shè)檢驗(原假設(shè):參數(shù)為0;對立假設(shè):參數(shù)不為0)檢驗統(tǒng)計量:t比t=b*/Sb*其中,b*是b的最小二乘法估計值,Sb*是估計值的標(biāo)準(zhǔn)差
t比的絕對值越大b的真實值就越有可能不為03、顯著性水平含義是:犯第一類錯誤(以真為假)的概率,如5%。第一類錯誤:當(dāng)一個參數(shù)實際并無顯著性時錯誤地判定它有的概率。4、置信度:不會犯第一類錯誤的概率
四、參數(shù)統(tǒng)計顯著性檢驗中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授17t檢驗的步驟計算出t值在選定的顯著性水平下,找出t的合適的臨界值。(通過查表。自由度:觀察對象的個數(shù)減去估計參數(shù)的個數(shù))把計算出的t值的絕對值與臨界值比較。如果大于臨界值,那么具有統(tǒng)計顯著性中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授18五、回歸方程的評估
對回歸方程的整體解釋能力進行檢驗。檢驗統(tǒng)計量:可決系數(shù)R2,該數(shù)越大,說明(整體)自變量與因變量之間的相關(guān)程度越高
F統(tǒng)計量中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授19多元線性回歸Y=a+bX+cW+dZ非線性回歸(轉(zhuǎn)化為線性回歸)1)Y=a+bX+cX2+dX3Y=a+bX+cW+dZ2)Y=aXbWcLnY=a*+bLnX+cLnW
中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授20一個例子:美國的咖啡消費,1970-1980年美國咖啡消費(Y)與平均真實零售價格(X)的關(guān)系。樣本區(qū)間:1970-1980年份Y(每人每日杯數(shù))X(每磅美元)19702.570.7719712.500.7419722.350.7219732.300.7319742.250.7619752.200.7519762.111.0819771.941.8119781.971.3919792.061.2019802.021.17中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授21回歸軟件:Excel回歸結(jié)果:Y=2.69-0.48X對回歸結(jié)果的解釋
如果咖啡每磅平均真實零售價格上漲1美元,每日平均咖啡消費可望減少約半杯。假使咖啡的價格降到0,則平均每人每咖啡消費量可望達到約2.69杯中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授22Excel使用步驟創(chuàng)建工作文件,導(dǎo)入數(shù)據(jù)校對數(shù)據(jù)考察數(shù)據(jù)回歸估計檢驗修訂方程預(yù)測中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授23需求函數(shù)常見的形式主要有以下幾種:(1)線性函數(shù)一個常見的線性需求函數(shù):
Q=a+bP+cA+dIQ—
某產(chǎn)品的需求量
P—
該產(chǎn)品的價格
A—
該產(chǎn)品的廣告費用
I—
人均可支配收入
a,b,c,d—
需要估計的參數(shù)中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授24(2)冪函數(shù)冪函數(shù)
Q=A·Pb
·Ic每個變量的影響都取決于其它所有的變量,不是固定不變的。
其對數(shù)為線性形式
lnQ=a+blnP+clnI價格彈性為b收入彈性為c中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授25估計快餐需求有一家連鎖小飯館專門供應(yīng)快餐。連鎖店的經(jīng)理隨機選擇了8家飯館作為樣本。收集了每天快餐的價格和平均用餐人數(shù)。其數(shù)據(jù)如下表。請用回歸分析法估計需求函數(shù)
的系數(shù)。在根據(jù)需求方程計算變量為均值時需求的點價格彈性。中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授26表:
城市每天用餐數(shù)(Q)
價格(P)(元)11001529018
385194110
145
1201369019710516
810014中國海洋大學(xué)姜忠輝副教授27
城市
10
-1102-1024-20
3-1539-45410-24-20520-39
-606-1039
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