因果预测分析法的程序及应用

因果预测分析法也是在预测分析中经常采用的方法。如根据人口自然增长率、平均寿命增长及老龄化趋势，推断出未来若干年内社会将需要大批牙医，从而可预测出与此相关的牙科设备及镶牙材料的需求量；铝材厂可根据未来城市发展规划、旅馆业商业建设规模等资料，预测中近期铝合金门窗柜台的销售量；建材厂可根据某地区基建工程指标和企业市场占有率预测某种标号水泥在该地的未来销售量；为主机配套服务的配件附件厂可根据主机生产厂未来生产计划、库存配件附件量以及消耗情况，来预测本企业可望实现销售的配件附件数量等，这些都属于因果预测分析法的具体应用。

(一)因果预测分析法的程序

利用因果法预测销量的步骤如下：

1．确定影响销量的主要因素

主要因素可能不止一个，设为x_i(i=1，2，…，n，i≥1)。确定x_i，一定要以客观事实为依据，并应能定量考察。可根据事物之间的内在规律、以往经验或历史资料进行相关判断。发达国家往往考虑以下变量作为影响未来销量的主要因素：(1)国民生产总值；(2)国民收入；(3)人口(特定消费人口)；(4)个人可支配收入(用于消费品预测)；(5)相关产品销量或产量；(6)需求的价格弹性与收入弹性；(7)市场占有率等等。

一般来说，自变量x_i越多，预测结果就越有可能接近实际，但定量分析的过程会很复杂；反之，x_i越少，则预测模型越容易建立，但可能出现的预测误差会很大。为简化分析，对于不太重要的非定量因素或偶然因素可忽略不计。

2．根据有关资料确定销量y与x_i之间的数量关系，建立因果预测模型

预测变量与相关重要因素之间存在着直接或间接的经济联系。直接联系是指一种产品产销量的增减会直接引起另一产品产销量的相应增减，如汽车与汽车轮胎、家具与把手等；间接联系是指一种产品产销量的增减会引起另一种或多种产品产销量的一定变化，但不一定有固定的数量关系。如，陶瓷用品的减少是由于铝制品和塑料制品增加的结果；火柴用量的减少是由于打火机、煤气点火器等不断投入市场的结果，等等。

预测模型既可以在原有经验模型的基础之上加以适当调整，又可以利用相关期间内历史资料进行数学处理，如利用回归分析法、连续比率法等建立预测模型。

3．根据未来有关自变量x_i变动情况，预测销售量

建立起来的因果模型，原则上应能事先掌握和了解有关因素的定量资料，可以利用国家公开发表的统计资料，国民经济发展计划以及其他相关资料，亦可利用由企业自行安排或委托他人进行市场调查而取得的有关信息。

(二)因果预测分析法举例

在现实经营活动中，因果预测分析法的具体应用有两种主要方式，一是直接利用现有的经验模型进行预测，又称指标建立法；二是利用相关分析技术自行建立预测模型，然后再进行预测，常见的方法是回归分析法。

1．指标建立法的应用

指标建立法所使用的预测模型，既可以是企业以前建立的，也可以是其他企业或行业所建立的。预测者只要掌握模型中的各项相关指标数据，代入公式就可以计算出预测值。

2．回归分析法的应用

在因果预测分析法下，用于建立预测模型的回归分析法同趋势外推法所采用的修正的时间序列回归法不同。因为自变量x不一定是等差