回歸分析在市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.ppt

1、回歸分析在市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,回歸分析概述 案例分析北京住房需求量分析 案例分析重慶社會(huì)商品零售額預(yù)測(cè) 案例分析中國(guó)能源消費(fèi)與GDP 案例分析江津市各產(chǎn)業(yè)增加值預(yù)測(cè),1.變量間的關(guān)系：函數(shù)關(guān)系，相關(guān)關(guān)系（統(tǒng)計(jì)關(guān)系） 2.相關(guān)分析與回歸分析的比較 相關(guān)分析研究?jī)蓚€(gè)變量聯(lián)系的方向和緊密程度，兩個(gè)變量是平等的，都是隨機(jī)變量。 回歸分析研究因變量與自變量之間的數(shù)量形式，要區(qū)別因果關(guān)系，因變量是隨機(jī)變量，自變量為非隨機(jī)變量。 3.回歸分析的分類(lèi) 線性回歸與非線性回歸 一元回歸與多元回歸 4.回歸分析的思路和過(guò)程 建立模型(定性為主)、參數(shù)估計(jì)、參數(shù)檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)和控制,回歸分析概述,一元線性回歸,回歸方程參數(shù)

2、估計(jì)： 普通最小二乘法OLS：殘差平方和最小。 擬合優(yōu)度判斷： 因變量的實(shí)際觀測(cè)值與其樣本均值的離差，即總離差，可分解為兩部分，一是因變量的回歸理論值與其樣本均值的離差，它是能由回歸直線解釋的部分，稱(chēng)為回歸變差；二是不能由回歸直線解釋的殘差。 SST（總離差平方和）=SSR（回歸平方和）+SSE（殘差平方和） 顯然，SSR在SST中占的比重越大，表明擬合程度越好。,一元線性回歸,案例分析2-1 城市化水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系研究 地區(qū)城市化水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈正相關(guān)，分析其數(shù)量關(guān)系。 1.散點(diǎn)圖和相關(guān)分析（直觀判斷二者是否聯(lián)系密切） 2.建立回歸模型和估計(jì)方程 3.用回歸分析工具進(jìn)行詳細(xì)的回歸分

3、析 4.方程檢驗(yàn)：經(jīng)濟(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)、計(jì)量準(zhǔn)則檢驗(yàn) F檢驗(yàn)和判定系數(shù)R2分析 重點(diǎn)：能夠解讀Excel或SPSS的回歸輸出結(jié)果,一元線性回歸,一元線性回歸,5.預(yù)測(cè)與控制 案例分析2-2 城市化水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系研究預(yù)測(cè)控制 預(yù)測(cè)：預(yù)計(jì)2001年人均GDP為25354元，預(yù)測(cè)城市化水平并分析可靠程度 預(yù)測(cè)公式： 預(yù)測(cè)區(qū)間： 控制：希望北京市城市化水平在7072之間，則經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平應(yīng)達(dá)到什么程度？ 反向運(yùn)算，由y去測(cè)算x,一元線性回歸,可線性化的曲線回歸方程 指數(shù)、對(duì)數(shù)、冪函數(shù)、雙曲線、S型曲線 （1）換元法 （2）對(duì)數(shù)變換 對(duì)數(shù)線性模型 特別地，CD生產(chǎn)函數(shù),一元回歸認(rèn)為因變量的變

4、化主要由該自變量引起，在很多時(shí)候是不合理的，而多元回歸顯得要客觀合理得多。 注意事項(xiàng)： 1.檢驗(yàn) F檢驗(yàn)，方程整體顯著性檢驗(yàn) t檢驗(yàn)，自變量的顯著性檢驗(yàn) 2.多重共線性：多個(gè)自變量之間存在近似的線性關(guān)系。 將影響模型的估計(jì)結(jié)果，使得系數(shù)極不可靠，同時(shí)檢驗(yàn)失效。 表現(xiàn)：如果理論上很重要的變量進(jìn)不了模型，或者多個(gè)自變量的系數(shù)都不顯著，或者重要變量的系數(shù)極不合理，都有可能是模型中存在多重共線性。 解決方法：逐步回歸剔除掉部分變量 主成分回歸自變量比較多，難以剔除掉部分變量,多元線性回歸,案例分析1住房需求量分析 研究人員認(rèn)為影響人均居住面積的因素有家庭收入、儲(chǔ)蓄、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、基本建設(shè)投資等指標(biāo)，見(jiàn)

5、數(shù)據(jù)表。 重點(diǎn)：多元回歸模型中自變量的選擇、結(jié)果預(yù)測(cè) 要點(diǎn)：自變量的選擇和模型合理性判斷 (1)自變量由研究者定性決定，然后全部進(jìn)入模型 (2)逐步回歸：根據(jù)顯著性逐漸引入對(duì)因變量影響顯著的自變量，直至引入的自變量對(duì)模型影響不再顯著為止。,案例分析,案例分析2重慶社會(huì)商品零售總額預(yù)測(cè) 重慶市社會(huì)商品零售總額反應(yīng)商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)規(guī)模，預(yù)測(cè)到2010年其規(guī)模如何？ 影響因素分析：經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)慣性，趨勢(shì)外推法 經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)，GDP對(duì)其的影響 重點(diǎn)：多個(gè)模型的選擇 預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)判 預(yù)測(cè)結(jié)果可行性分析,案例分析,案例分析,案例分析3中國(guó)能源消費(fèi)與GDP的關(guān)系 根據(jù)1989-2003年資料，分析中國(guó)能源消費(fèi)對(duì)GDP的影響？ 重點(diǎn)：經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)影響因素分析，一元回歸的局限性分析 分析1一元回歸模型 對(duì)數(shù)線性模型， 特性：斜率系數(shù)含義是自變量變化1，因變量變化的絕對(duì)量。 結(jié)論：模型顯著， 能源消費(fèi)量增加1， 則GDP平均增長(zhǎng)596 億元。,案例分析,案例分析4江津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)與相關(guān)要素