價格預測

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價格預測(price expectation)

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價格預測的含義

  價格預測是依據市場經濟規律,在價格監測的基礎上,運用科學的方法,對未來價格的變動趨勢所進行的分析研究和判斷。根據有關的價格信息和資料,運用科學方法,對商品價格變化動態進行的分析和判斷。社會經濟預測的一個組成部分。其重要基礎和前提,是廣泛地搜集國內外價格資料,準確掌握有關市場價格的重要信息,然後根據具體的要求,編製測算模型。

價格預測的主要方法

  價格預測可分為兩大類,即定性分析法定量分析法。定性分析是在所獲取的充分的市場價格信息的基礎上,運用經驗對價格總體趨勢的運行方向作出的基本判斷。定量分析是在對所獲取的市場價格信息進行整理的基礎上,運用一定的預測方法,對具體商品(服務)或市場價格總水平的變動數量或幅度,作出具體的數量判斷。常用的定量分析法主要有兩種:

  ①因果回歸分析預測法。市場價格和其影響因素之間經常存在著某種因果關係。回歸分析就是通過對價格監測數據的統計分析和處理,研究、確定價格和其影響因素之間相關關係和聯繫形式的方法。運用回歸分析法尋找價格與影響因素之間的因果關係,建立回歸模型進行預測的方法,就是因果回歸分析預測法。

  ②時間序列分析預測法。根據預測價格過去的監測數據,找到它隨時間變化的規律,建立時間序列模型,來推斷未來價格數值的預測方法,叫時間序列分析預測法。其基本設想是,過去變化的規律會持續到未來,即未來是過去的延伸。

  時間序列分析預測法又分為:

  ——時間序列平滑法。利用時間序列資料進行短期預測的一種方法。平滑法的主要目的是消除時間序列數據的極端值,以某些較為平滑的中間值作為預測的依據。平滑法一般採用歷史監測數據的簡單平均或加權移動平均的方法進行預測。

  ——趨勢外推預測法。當預測價格依時間變化呈現某種上升或下降的趨向,並且無明顯的季節波動,又能找到一條合適的函數曲線反映這種變化趨勢時,可以以時間為自變數、時間序列價格數值為因變數,建立趨勢模型開展價格預測。

  ——季節變動預測法。季節變動是指價格由於自然條件、生產條件和生活習慣等因素的影響,隨著季節的轉變而呈現的周期性變動。這種周期通常為1年。季節變動的特點是有規律性的,每年重覆出現,其表現為逐年同月(或季)有相同的變化方向和大致相同的變化幅度。  

價格預測的環節

  ①確定預測目標,即通過對各種因素的通盤考慮,正確選擇所要瞭解的情況和所要解決的問題。

  ②收集預測資料,即通過價格信息系統和其他各種渠道,儘可能全面、真實、系統、具體地掌握預測所需要的精確數據。

  ③選擇預測模型,即根據不同的預測目標和精確程度的不同要求,選擇相應的預測方法,如歸納預測法、演繹預測法、數學模型法等。

  ④作出預測結果的報告和判斷,即對所預測的結果進行科學的分析、判斷、論證和評論。

價格預測的任務

  是為經濟決策價格決策提供依據。主要包括兩個方面:①對於影響未來時期社會各類商品價格變動的各種因素的預測。例如對各類商品成本及其構成、對貨幣流通量影響商品價格程度、對市場供求關係變動、對國民收入分配比例,等等。②對未來時期各種商品價格變動將會造成的影響的預測。例如對某種或某類商品價格變動、對全社會商品價格總水平變動、對各類商品內部及其之間比價關係變動,等等。通過預測,可以瞭解未來時期市場上某種以至全部商品價格的變動及其幅度,掌握商品價格變動的趨向及其將會產生的影響,因而在社會經濟管理中具有越來越重要的作用。

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