因果分析圖法

因果關係分析法，是從事物變化的因果關係質的規定性出發，用統計方法尋求市場變量之間依存關係的數量變化函數表達式的一類預測方法。這類預測方法，在市場預測中常用的方法有兩種：

(一)迴歸分析法

當預測目標變量(稱因變量)由於一種或幾種影響因素變量(稱自變量)的變化而發生變化，根據某一個自變量或幾個自變量的變動，來解釋推測因變量變動的方向和程度，常用迴歸分析法建立數學模型。

迴歸分析法：在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變量與自變量之間的迴歸關係函數表達式，來描述它們間數量上的平均變化關係。這種函數表達式稱迴歸方程式。

迴歸分析中，當研究的因果關係只涉及因變量和一個自變量時，叫做一元迴歸分析；當研究的因果關係涉及因變量和兩個或兩個以上自變量時，叫做多元迴歸分析。

迴歸分析中，又依據描述自變量與因變量之間因果關係的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。

線性迴歸分析是最基本的方法，也是市場預測中的一種重要預測方法。

(二)經濟計量法

在市場經濟條件下，市場作為社會經濟活動的基本場所，它一方面是企業營銷活動的環境，另一方面也將社會經濟系統視為其環境。這種市場現象間的系統關係，使市場變量間的某些因果關係不能只研究自變量對因變量的影響，而忽視因變量對自變量的逆向影響或各種自變量之間的相互影響。

這樣一種市場變量間相互依存的複雜關係，迴歸分析法往往就不能對其做出系統描述。

經濟計量法就是揭示這類市場變量間複雜因果關係數量變化關係的方法。

經濟計量法，是在以經濟理論和事實為依據的定性分析基礎上，利用數理統計方法建立一組聯立方程式，來描述預測目標與相關變量之間經濟行為結構的動態變化關係。這組聯立方程式稱為經濟計量模型。

因果關係分析法預測應用的基本思路是：首先，通過對市場經濟現象之間因果關係的分析探討，説明現象之間相互聯繫的規律性；然後，選擇恰當數學模型描述因果關係主要變量間的關係形態；最後，根據數學模型預測市場發展前景及可能達到的水平。

因果關係分析應用步驟大致如下：

(一)利用資料分析市場現象之間的因果關係，確定預測目標以及因變量和自變量

分析市場現象因果關係必須做到：

1.憑藉人們擁有的經驗、知識以及思維判斷能力，對預測問題在質的分析基礎上，明確表徵預測目標的運動規律及影響其變化的因素的諸多市場變量。

2.選定因變量和自變量。

通常情況下：

表徵預測目標的變量稱因變量(如捲煙零售量或額)；

表徵影響預測目標變化的各種因素的變量稱自變量。

從市場預測過程來講，明確預測目標選定因變量是首要任務，但能從眾多影響預測目標的因素中選定參與預測的自變量，是保證預測結果可信度的關鍵。

(二)根據變量之間的因果關係類型，選擇數學模型，並經過運算，求出有關參數，通過統計檢驗建立預測模型。

(三)預測分析，確定預測值

市場的客觀經濟現象是十分複雜的，數學預測模型只能明確、形象地顯示出市場從過去至現在發展過程中有關事件觀察數據中呈現的因果關係，而如何確定符合市場需要及其變化客觀實際的預測值，還需要預測者掌握豐富的市場信息，依靠個人的經驗和分析判斷能力，最後做出科學判斷。

運用量的分析中的因果關係分析法進行市場預測時，還需要與質的分析相結合，把各種主要因素考慮進去，參照已經出現和正在出現的可能性，綜合分析判斷，對預測模型計算出來的預測值作恰當調整，確定最終預測值，使預測結果更接近實際。

1、函數關係

函數關係是指幾種社會經濟現象之間存在着確定的數量關係。在預測具有此種函數關係的經濟事物中。常用的方法有直線迴歸模型、二次曲線模型、指數曲線模型等預測方法。

2、相關關係

相關關係指兩種或兩種以上的社會經濟現象間存在着相互依存關係，但在數量上沒有確定的對應關係。在這種關係中，對於自變量的每一個值，因變量可以有幾個數值與之相對應，表現出一定的波動性、隨機性，但又總是圍繞着它們的平均數並遵循着一定規律而變動。相關關係與函數關係是性質不同的兩類變量間的關係。變量之間存在着確定性數量對應規律的稱為函數關係，可以用數學函數式表達。變量間不存在確定性數量對應規律的要用統計學的方法來研究。統計學上研究有關社會經濟現象之間相互依存關係的密切程度叫做相關係數。相關分析可以得到一個表明相關程度的指標，稱為相關係數。這種方法對於不能在實驗室用實驗方法分析的社會經濟現象顯得特別重要。通過相關分析，還可以測定和控制預測的誤差，掌握預測結果的可靠程度，把誤差控制在一個範圍內。

社會經濟現象之間的相互關係是非常複雜的，表現出不同的類型和形態。從變量之間相互關係的方向來看。分為正相關和負相關。在某些經濟現象之間，當自變量x的值增加時，因變量y的值也隨之相應地增加，這佯的相關關係就是正相關。當自變量x的值增加時，因變量y的值隨之而呈減少的趨勢，這種關係就是負相關。

從變量之間相互關係的表現形式來看，可分為直線相關與非直線相關。當x值發生變動時，y值隨之發生大致均等的變動(增加或減少)，表現在圖形上，其觀察點分佈於狹長的帶形區域之內，並近似地表現為直線形式，這樣的關係通稱為直線關係。當x值變動時，y值隨之呈不均等變動(增加或減少)，表現在圖形上，其觀察點的分佈近似地表現為各種不同的曲線形式，這種相關關係通稱為非直線相關。相關關係法重要的是確定判斷變量相關係數。

因子推演法即根據引起某種社會經濟現象變化的因子，來推測某種現象變化趨勢。例如，每年新建立的家庭數目是住房需要量的因子；青年結婚的數量是傢俱和衣服的銷售量的因子；嬰兒出生人數是玩具需要量的因子；汽車的銷售量是汽車配件需求量的因子等等。根據某經濟現象的因子就可以預測它的需求量變化趨勢。