市场预测的原则范文第1篇

为了提高预测精度，采用综合性预测方法，基于各产品销量延续性特点对各产品销量进行同比递推法的短期预测，再结合定性预测方法(年度或月度计划任务)。通过对单一预测方法预测误差的分析。运用合理的“权重分配规则和方法”对综合预测过程中各种预测方法所占权重实施动态分配，并进行综合预测。

产成品调拨流程产成品调拨的流程原则重新梳理如下

(1)地产地销原则:根据基地的分部状况，各分公司(CRDC/RDC)距离基地的物理距离的远近，把全国划分不同的区域，进行区域调拨。

(2)能力互配原则:由于各个生产基地的生产能力和工艺水平的不同，不可能一个基地完全满足所辖区域市场的需求，因此需要各基地间的互相配合，快速满足市场需求。

(3)市场满足原则:产成品调拨的一切行为，必须以快速满足市场需求为原则。

(4)费用最小化原则:在以市场满足原则的前提下，必须确保产成品调拨的行为产生的所有费用最少的原则。

(5)一次到达率最高原则:产成品从生产厂出来后，所有产品必须确保一次性直接到达所需CRDC/RDC成功率超过95%，尽可能减少多次间接到达。

二、产成品调拨模型中的重要分析数据

1、月度库存周转水平:月度库存周转=(D1+D2+D3+……+Dn)/n日平均销量月度库存周转是判断库存管理水平的重要考核指标(KPI)，它结合客户满意度，成为公司评价库存管理水平的基本参考。库存控制管理的根本目的就是围绕库存周转展开，在每月初，库存管理部门需要结合历史数据及公司总体经营指标，来设定全国各中转仓本月的周转指标，月末再结合中转仓实际月度库存周转比较，得出当月库存管理的绩效。

2、中转仓全月补货需求预测:全月预计补货需求=月底预计库存+全月预测销量－月初库存后续要货数=月底预计库存+后续预计销量－当前库存其中:月底预计库存=周转指标*最近30天平均日销量全月预测销量由销量预测模型分析结果数据得来后续预计销量=未来天数*最近30天平均日销量

3、由于受原材料采购和工厂为降低成本而采取规模化、批量化生产的因素影响，工厂的生产不可能完全灵活准确的根据市场需求进行快速反应，因此当部分产品大量生产但市场并未产生强烈需求时，如果不把产品合理的提前备货至CRDC/RDC，将严重影响工厂的后续生产，使整个供应链环节库存加大，并给后期的运输造成过度压力;另一方面，当出现市场需求激增，大大高于生产进度时，如何平衡市场需求，如何判断该将有限的库存优先提供哪些地区，提供多少等等。应对这些情况需要建立弹性库存的区间，给分公司的库存灵活的控制，主要有以下三个参数:A、最小补货数=安全库存－当前库存B、理想补货数=预计月底库存+后续预计销量－当前库存C、风险补货数=预计月底库存+(全月预测销量－当月累计销量)－当前库存其中:a、安全库存最低限(SMIN):SMIN=(要货周期+配货周期+运输周期+分公司配送周期)*(该型号最近30天日平均销量)b、安全库存最高限(SMAX):主销产品:SMAX=1．5*SMIN;新品上市:SMAX=1．7*SMIN;高端产品:SMAX=1．25*SMIN

市场预测的原则范文第2篇

【关键词】 区域房地产 风险管理 监测预警

房地产业关联度高、带动力强，是区域乃至国民经济发展的“晴雨表”，其波动尤其是非常态的危机波动不仅危及地区经济，甚至对整个国民经济也会造成灾难性的影响。对房地产市场风险的准确把握是政府制定区域和产业政策的基础。而且，区域房地产市场与区域金融环境密切相关，东南亚金融危机、美国次贷危机都是非常典型的例子。在房地产业对GDP的贡献值不断增加的背景下，在国际、国内经济环境持续恶化情况下，保持房地产市场的稳定对区域乃至全国经济的稳定发展意义重大。

一、国内外研究现状评述

国外学者与本课题相关的研究成果主要集中在以下几个方面：其一，关于风险管理。强调狭义风险管理的美国学说，重点在风险的处理上，如威廉姆斯（Williams.C.Arther）和汉斯（Heins Richard M）等；英国风险管理学说侧重于对经济的控制和处理程序，如迈克尔（2000）等。其二，关于经济预警。以法国为代表的“经济恐慌学派”；以日本和德国为代表的“警告指数学派”；以美国为代表的“经济指数学派；以经合组织为代表的多指标监测系统。当今最受重视的预警理论是由Kaminsky，Lizoondo与Reinhart于1997年创建的KLR信号分析法。其三，关于房地产市场风险。房地产业周期含房地产周期本身的研究（Mueller，1999；Hendershott，1997等）和房地产周期对宏观经济影响（Brown，1984；Hekman，1985等）。房价预测（ Quigley，1995；Pace，Barry，2000；Kelley，2005；Gouriéroux，Laferrère，2009等）。房地产市场评估方法：收益还原法（野口悠纪雄，1989；中尾宏，1996等）；数据比较法；层次分析法（T.L.Saaty提出）。房地产泡沫及其形成机理预期（Blanchard and Watson，1982等）、银行信用（Richard Herring，2002等）、信息不对称（Allen，Morris and Postlewaite，1993等）。上述很多理论和方法已经比较成熟，对区域房地产市场风险管理的研究及实践有重要借鉴意义。但是，西方国家房地产制度和房地产市场已经相对成熟和完善，而我国房地产市场起步较晚，这些理论的具体运用还有待进一步研究。

国内相关研究成果主要集中在以下几个方面：第一，关于经济预警。我国关于经济预警的研究经历了两个阶段，1988年以前以引入西方经济发展理论和波动的周期理论为主；1988年后自主研究阶段（袁兴林等，1988；顾海兵，1992，1993等）。第二，关于房地产预警。指数预警法，中房指数、国房指数、上房50指数、武房指数、北京30指数等；统计预警法（赵黎明等，1999；郭峰等，2006，2008等）；模型预警法（胡健颖等，2006；余凯，2008等）；模拟预警法（丁烈云等，2000；Chen，2009等）。第三，关于房地产市场风险及其管理。多从微观角度如企业投资角度研究，涉及宏观的主要集中于对房地产市场泡沫的研究，泡沫论（吕宗泽，2010；吴敬琏，2011等）；局部过热论（萧灼基，2005；叶剑平，2005；王晓国，2003等）。总体上，我国区域房地产市场预警预报的理论研究还处在起步阶段，建立合理可行的区域房地产预警系统成为学者和整个行业关注的热点，但还存在以下不足和有待深入研究的方面：现有房地产市场风险管理及风险测度、评价多从微观财务分析入手，鲜有从宏观角度研究房地产市场风险的。对房地产宏观市场风险的研究多集中于市场是否存在泡沫等，没有从影响房地产市场风险的各个因数来定量分析其市场风险及风险程度。过多关注房地产项目风险的识别、评估及规避研究，缺乏区域房地产市场风险产生的基础、根源等研究。本研究试图从市场风险监测、预警体系的构建入手，以房地产市场风险体系的实证性监测、预警结论为突破口，通过对当前和未来一定时期内的风险状况、面临的主要问题及其程度、主要影响因素、未来发展态势等内容的分析和评价，明确不同时期房地产市场风险管理的目标和侧重点，并以此为依据构建符合房地产市场发展现实的风险管理策略体系。

二、房地产市场风险监测预警的内涵

房地产市场风险。本研究认为，在短近期，房地产供给过剩与短缺，以及可能出现的各种突发性事件所引发的市场风险都会通过交易价格和交易量的波动直接表现出来，所以从价格和交易量来对房地产市场风险状况进行监测可以很好的把握短期内区域房地产市场风险状况。从年度或更长的时段来看，房地产市场风险主要体现在房地产供给和需求的变动及供求平衡问题。

房地产市场风险的监测预警的内涵。指为了避免房地产市场震荡及其带来的一系列经济、社会问题，从房地产供求格局及其未来变动趋势出发，着重对房地产价格和市场交易状况及后果所进行的预测、评价和报警。通过动态监测预警，对当前及未来一定时期内房地产市场风险的宏观态势给出正确评价和科学预警，促使政府及相关部门预先拟定对策，提前采取必要的控制行为，以消除或缓解警情，维护房地产市场的良性运行状态。

三、监测预警体系的构建

1、监测预警的内容

主要围绕房地产市场运行风险系统展开：房地产市场供给风险子系统――包括房地产开发投资增长率与GDP增长数率比值，房地产开发投资额与全社会固定资产投资额比值、房地产开发企业贷款增长率与全社会企业贷款增长率，房地产企业自有资金与房地产开发投资总额比值等指标的分析；房地市场需求风险子系统――主要围绕影响房地产需求的影响因素如人均可支配收入水平、经济增长率、人均住房面积等；房地产交易风险子系统――主要分析商品房销售面积与商品房竣工面积比值，商品房空置率，房价收入比，商品房价升幅与GDP增幅的比值等。

监测预警的手段：确定各指标值的风险底线及其区间进行数据的收集、汇总期初对监测指标进行预测对照确定的风险标准预测房地产市场风险程度并报警期末将监测指标观测值与确定的风险标准进行对比对房地产市场风险程度进行评价并报警。

2、风险区间、警度区间的划分

要对区域房地产市场风险情况进行监测预警，首先要确定监测预警目标的标准，即确定市场风险的临界值，关键在于确定无风险区间或安全区间。无风险区间的确定首先要与经济理论和已经有的定性认识一致。确定无风险区间的思路是客观分析与主体调查相结合。按照人民大学顾海兵教授的研究，客观分析主要依据指标的历史数据，根据多数原则、半数原则、少数原则、均数原则、众数原则、人数原则、负数原则、参数原则风险或安全临界线的选择。主体调查法确定临界线的关键在于调查对象的选择，不同的调查对象由于其相关知识、经验、分析判断能力和水平的差异对同一问题可能产生完全不同的看法，为确保调查结果的客观性，采用该方法确定临界线时要关注调查对象的广泛性。

本研究认为，鉴于房地产市场风险状况的判断是依据指标市场供给风险子系统、市场需求风险子系统和市场交易风险子系统构成的指标体系，可以运用扩散指数法来判断区域市场风险水平和程度。

DIt=■%100

若在t期内，风险指标个数等于指标总个数，则DIt=100%；

若在t期内，风险指标个数等于0，即全部指标均处于正常范围，无风险，则DIt=0；

若在t期内，风险指标个数与无风险指标个数相等，则DIt=50%。

总体市场风险程度和等级依风险指标的个数和等级确定。

也可以采用标准化方法，对各指标的风险程度打分，用加权平均求出风险值，再根据风险值的高低判断风险水平和等级。将房地产市场风险划分为五种类型，由低到高分别是无风险、轻度风险、中度风险、重度风险与危机，分别对应无警区间、轻警区间、中警区间、重警区间和巨警区间，对应的警度分别为无警警度、轻警警度、中警警度、重警警度和巨警警度。

安全度和警度区间的划分采用百分制，并设定不同的符号与之对应。具体解释如下：

无风险（无警警度）：风险值综合评价得分60分以下；

轻度风险（轻警警度）：风险值综合评价得分达到60～69分

中度风险（中警警度）：风险值综合评价得分达到70～79分

重度风险（重警警度）：风险值综合评价得分达到80～89分

危机（巨警警度）：风险值综合评价得分90分以上

对以上风险类型、警度类型的具体含义说明如下：

无风险：用绿色信号灯表示，指区域房地产市场供给、需求、价格与交易量变动均在合理区间，表明房地产市场运行处于较好状态，利于或者促进经济发展与社会稳定，即风险值综合评价对应分值在60分以下的状态。

轻度风险（轻警警度）：用蓝色信号灯表示，指房地产市场供给、需求、价格与交易量变动构成的指标体系中超过50%的指标值本身或其变动水平超过合理区间，对房地产市场的运行、区域经济发展或社会稳定存在轻度的负面、消极影响，即风险值综合评价对应分值在60―69分之间的状态。

中度风险（中警警度）：以黄色信号灯表示，指房地产市场供给、需求、价格与交易量变动构成的指标体系中超过50%的指标值本身或其变动水平超过合理区间达一定程度，对房地产市场的运行、区域经济发展或社会稳定存在较大的负面、消极影响，应该引起关注的状态，即风险值综合评价对应分值在70―79分之间的状态。

重度不安全（重警警度）：用粉红色信号灯表示，指房地产市场供给、需求、价格与交易量变动构成的指标体系中超过50%的指标值本身或其变动水平严重偏离合理区间，房地产市场的运行、区域经济发展或社会稳定已经受到严重影响，即风险值综合评价对应分值在80―89分之间的状态。

危机（巨警警度）：用红色信号灯表示，房地产市场供给、需求、价格与交易量变动构成的指标体系中超过50%的指标值本身或其变动水平远远偏离合理区间，房地产市场的运行、区域经济发展或社会稳定已经受到巨大影响，即风险值综合评价对应分值在90分以上的状态。

四、区域房地产市场监测预警的实证研究构架

区域房地产市场监测预警主要分两步完成：第一步，要首先根据搜集的数据及前面介绍的风险区间、警度区间的划分方法、原则来确定具体指标的安全区间和警度区间，然后利用各指标的历史值及其未来环境的可能变化预测各指标期初预测值，根据预测结果对照风险区间、警度区间得出各指标的打分值，经过加权处理后得到近短期房地产市场的监测预警结果并预报风险度和警度水平；到期末再根据各指标的观测值计算其得分值，然后对照风险区间和警度区间来对本期的风险程度进行评价，并对比预警结果评价预警准确度，如果预警结果与评估结果一致，可以采用该方法对区域房地产市场展开监测预警。

（基金项目：河南省教育厅科学技术研究重点项目（13B7903

88）。）

【参考文献】

[1] 顾海兵等：未雨绸缪―宏观经济问题预警研究[M].北京：经济日报出版社，1993.

[2] 曹振良、高晓慧：中国房地产产业发展与管理研究[M].北京大学出版社，2002.

[3] 叶剑平等：房地产与社会经济协调发展研究[M].中国人民大学出版社，2005.

[4] 杨继瑞：中国房地产业的理论思考[M].成都：四川大学出版社，1997.

市场预测的原则范文第3篇

一、促销宣传的基本特征

市场营销是以满足消费者需求为中心的企业市场营销活动过程及其规律性，即在特定的市场营销环境中，企业以市场营销研究为基础、为满足消费者现实和潜在的需要，所实施的以产品、定价、地点、促销为主要内容的市场营销活动过程及其客观规律性。其基本特征是：

1.媒介作用。促销宣传是把产品的有关信息向潜在购买者进行传播的重要媒介，在实现市场的启动与运转中起着重要的作用。

2.驱动作用。促销宣传的目的是通过传播产品的有关信息，影响潜在购买者做出购买决策，从而帮助实现市场中供求双方的交换关系。

3.主动作用。促销宣传通常是由供给者直接或组织他人向潜在购买者展开的一场“主动攻势”，它通过有针对性、选择性和艺术性地传播产品信息，去影响潜在购买者的购买决策过程。

二、评价干预变量效果的方法体系

现代“系统论”、“控制论”和“信息论”的发展为我们研究市场营销的促销宣传提供了一种有效的方法论。促销宣传所瞄准的是以“供给者———购买者”为核心的“系统”；这个系统输入的是一种经过精心选择了的“信息”；其目的在于能够对该系统实施有效的“控制”，从而使实现结果与其期望状态最为接近。

控制论系统的一个基本特征是：控制对象的原始状态具有发展为多种新状态的可能性，而控制的目的就是通过一种人为的、有目的的干预，从而使系统进入一种控制者所预想的状态或最大程度地接近这一状态。这也正是市场营销中促销宣传的基本理论依据。也就是说，促销宣传是一种人为的、有目的的干预手段，目的在于能使潜在购买者从静观、思考、权衡的未决状态，进入实施购买行为的状态。

基于上述原理，评价促销宣传的效果就是测量这种人为干预变量对系统转换所产生的影响力。也就是说计算由于这一人为干预变量的介入使原始状态和新状态在某些衡量指标上的变化。

由于原始状态不同、干预变量的数量不同，评价干预变量对一个系统的影响力的方法也不同。这样，就出现了评价干预变量效果的一个方法体系：

1.第一层系方法。假设原始状态是一种静止状态，而且，人为干预变量是惟一影响系统发生变化的因素。那么，在人为干预变量介入系统之后，只要在不同时段上通过简单的数学方法来计算系统新状态与原始状态在某些特定指标上的区别，就可得到衡量干预变量作用的效果值。

2.第二层系方法。假设系统的原始状态是处在规则运行中的系统状态，干预系统运行的变量有多个。我们将促成并维持原状态规则运行的变量称为“原始干预变量”，并假设其干预作用或效果是稳定而规律的；将人为新增加的干预变量称作“新干预变量”。这样，我们就可以采用将“第一层系方法”与预测技术相结合的方式来完成对“新干预变量”影响系统运行效果的评价。主要步骤是：

（1）基于我们对“原始干预变量”和系统原始状态的假设，使用合适的预测技术，预测在没有“新干预变量”介入系统的情况下，原始状态在“原始干预变量”的驱动下，在未来某个时点上的新的状态值（预测值）。

（2）在“新干预变量”介入系统后，观察并记录原始状态在“新干预变量”介入的情况下，在未来某个时点到来之后，系统出现的新状态值（实际状态值）。

（3）将实际状态值减去预测值，即可得到在设定条件下“新干预变量”的干预效果值。（计算干预效果的绝对值时，尚需考虑预测技术本身的误差对绝对值的影响。）

3.第三层系方法。假设原始状态是处于规则运行中的，但是，在“新干预变量”介入系统的同时，“原始干预变量”中的一个或几个变量也发生了较明显的变化。此时，计算某一变量的影响之绝对效果值就变得十分困难。然而，我们仍可借助于一定的技术完成对各变量影响的基本估计。为此，我们引用“效果相对量评估法”来处理这一复杂情况。能够处理这一情况的技术包括“因果分析预测”、“主分量分析”和“计量经济模型”。这几个技术相对复杂一些，因而，营销管理部门的人员常常需要专业人员的辅助方可完成。

三、预测方法选择因素

1.预测方法选择的前提。预测方法选择是否得当，直接关系到预测的准确化。因此，在选择预测方法时，必须考虑到以下因素：

（1）预测时期。由于预测目标不同，预测时间的长短也不同。不同的预测方法针对时期长短不同的同一预测对象进行预测时，其准确程度也不同。

（2）数据模式。所有的预测方法都假定预测对象存在着某种规律，这也正是进行预测的基础。在定量预测方法中，每一种技术都对其预测对象的数据模式作了明确的假定。所以，某一技术的预测能力在特定条件下是否有效，在很大程度上依赖于某种情况下的模式与能处理这种模式的技术之间的配合。一般通用的四类模式是：水平模式、长期趋势、季节变动和循环变动。

水平模式：即统计学上称作的稳定模式。也就是说，它不会有规则地增长，也不会有规则地减少。在遇到此类数据模式的处理时，应注意时间因素，即按此模式进行短期预测是最合适的，而长期预测则可能由于模式的变化而出现较大误差。

季节模式：当时间数列按照某种季节规律波动时，就存在着季节模式。季节可能是一个月，也可能是一个季度或者可能是几周时间。一般来说，处理这种模式的常用预测技术有三种：季节比率预测法、垂直预测法和温斯特法。

循环模式：此模式与季节性模式相似，但通常一个单循环的长度要长于一年。如果变化是规则的，则较易预测；倘若循环的随机性较大，则难以进行较为准确的预测。

长期趋势模式：当变量值随时间变化而规则地递增或衰减时，就构成了长期趋势模式。对此模式的处理，一般采用“趋势线预测法”。

在实际预测之前，必然首先搞清楚预测对象的数据模式，然后选择与之相配合的预测技术。这样才能从方法选择这个方面减少预测的误差。

2.预测误差。任何一种预测技术都不可能避免误差的出现。预测误差出现可能是由这样一些原因造成的：（1）统计数据不准确或前后标准不一致；（2）预测中选择变量不当，尤其是遗漏某个或某些主要变量时；（3）难以人为控制的某些随机变量的不规则波动；（4）预测技术与所要处理的实际模型之间的配合不当；（5）预测时间过长，又无跟踪系统的修正，等等。

在实际工作中，常常采用计算绝对误差、均方误差的方法来评估预测误差。通过误差值，可使预测者对每一种方法的准确性做出评价。但是，一旦在模式发生变化时，过去的误差值就不能做为进行评价的一个恰当标准。为了减少误差，了解模式变动情况，就需要建立一种跟踪系统来做为正式预测的一个组成部分。

3.一旦计算出了预测值，再将其和实际值（新干预变量已介入）、外加预测误差值综合比较，即可计算出“新干预变量”的干预效果值。

四、强调“定性与定量”相结合的方法

市场营销的促销宣传在于促使潜在购买者成为实际的特定购买者。为了能够使促销宣传更为有效，我们就必须了解那些与促销关系最为密切的因素：宣传对象的消费倾向；宣传对象的主导需求及对产品的偏好；同时存在的其他竞争的策略和反映；潜在购买者对类似产品的反映及由此出现的新的需求倾向；促销宣传所采用的传媒方式及对受众的实际影响力；以往推销的产品的反馈信息；促销宣传对象的实际购买力。以上我们只是简单地提到了一些条件，实际工作中的情形远比这些复杂。在了解了我们的促销宣传工作是否满足了这些条件之后，实际上我们也就已经对促销宣传效果有了一个大概的底数。因此，预测只有和这样一些工作紧密结合在一起，方能为改进促销宣传工作提供更有价值的信息。基于实际的促销宣传工作深入程度，我们可以把促销宣传分成两种：

（1）前导性促销宣传。也称渗透性促销宣传。这是基于市场细分程度较浅、宣传所针对的受众群较为模糊时采用的一种促销宣传方法。这种方法通常采取博览会、展销会、制作电视片、广告或印发小册子等方式。这类方法通常不需要做非常详细的受众调查，而只是在大概估计的基础上，把自己所推销的产品之特色和优点向公众做一般性介绍。当然，这种方法难于事先对其效果做大概估价。虽然如此，这种方法仍是必要的，因而应用也最为广泛。但是，若工作只停留在这一阶段，则难以提高促销宣传的效果。因此，需要做一些更加深入细致的工作。

（2）针对性促销宣传。这一方法的前提是我们已经通过调查或特定信息系统获得了有关公众的一些必要信息，因而使市场细分做得更为成功，目标市场更为明确。这样，在进行促销宣传策略制定和方法的选择时，我们就有了较充分的依据，对于其所产生的预期效果就更充满自信。

市场预测的原则范文第4篇

关键词：预测性财务信息;信息披露模式;探讨

财务预测是管理人员以对未来经济状况和经济行为的假设为基础，对企业预期的经营成果、财务状况和现金流量所作的预测。本文借鉴结合国外的先进经验对预测性财务信息的披露模式做一个初探式的设计。

一、预测性财务信息披露的经济性分析

在证券市场中，公开披露财务预测信息具有十分重要的意义：无论是从维护信息需求方的投资者和社会公共利益来看，还是从信息供给方的公司管理当局立场来看，公开披露财务预测信息都是必要的，利大于弊，社会效益大于社会成本。

1.从信息使用者的角度看，公开披露财务预测信息，弥补了现行财务报告制度的不足，有利于使用者做出合理的决策。

2.从企业角度来看，减少决策的不确定性，从而降低筹资成本。披露财务预测信息可以降低对企业未来判断的不确定性，改进信息使用者的经济决策。

3.从整个证券市场的角度看，财务预测信息的公开披露，可以增强证券市场的稳定性，提高市场的运作效率。

财务预测信息的公开披露，使理性的投资者做出的投资决策更加合理，从而使证券价格更真实地反映出上市公司的未来前景和公司证券的真实价值，证券市场也就更为稳定；同时，还可以在一定程度上防止少数掌握内幕信息的人员谋求不正当的利益，从而提高证券市场的运作效率。

由于披露预测信息能够增进社会的总体效用，因此在经济管理上就具有可行性，披露预测信息并不意味着取代现行财务报告，只是对其进行有力补充。二者的信息来源、拥有的信息量及所处的立场不同，通过预测披露可以增强财务报告的直观易懂和相关性，因此其在实务上也是可行的。

二、预测性财务信息披露模式设计的前提设定

(一)披露基本原则

1.诚信原则。由于财务预测具有主观性，故编制时应保持诚信，即各个项目、指标的编制以认真的方式取得，没有误导第三方利用者的企图，编制基础不应过分的乐观或悲观。

2.持续性原则。基于持续经营的会计假设，企业的财务活动是一个持续、正常的过程，将来的财务状况必定是在过去和现在的财务活动的基础上演变而成的，它是公司过去和现在的延续。

3.整体性原则。整体性原则是指财务预测不能孤立地进行，必须与公司的其它各种预测结合起来。进行财务预测时，必须全面把握公司内外各方面的不确定性因素的影响，对公司自身有一个正确的定位，这样，即便是预测中存在相当的不确定性因素，也不至于产生太大的盲目性，预测结果才会更加真实可靠。

4.重要性原则。进行财务预测时，尤其注重对具有重要性的项目的预测。应主动、及时地披露所有可能对股东和其他利益相关者的决策产生实质性影响的预测信息。这样可以防范出现重大遗漏，提高上市公司预测信息披露的透明度和完整性。

5.成本效益原则。从经济角度看，公司从事任何经济活动都必须符合成本效益原则，即应当把取得的效益和耗费的成本进行比较分析，从而决定其取舍。财务预测信息是一种商品，它的提供也不例外。

(二)披露基本假设

财务预测信息的编制应当以一定的预测假设为前提。预测假设是对影响公司未来经营成果有关因素的未来状况所做的合理假定，它包括公司管理当局可以控制的内部假设和不可控制的外部假设。内部假设有：对销售、成本、利润等预测事项的假设；外部假设主要有：一般经济条件假设、营业环境假设、市场情况假设、发行人生产经营条件假设、财务状况假设、不可抗因素和不可预见因素假设。

由于内部假设具有可控性，因此该预测不应与实际情况有较大的差异，而外部假设由于是不可控的，其与实际情况出现背离的可能性就较大。当财务预测公布后，如其所依据的假设与实际情况出现了较大偏离时，管理者就必须考虑其对预测结果的影响，造成重大影响就应及时地对预测结果进行修正并予以公布。

(三)预测方法

1.定性预测法，指利用客观资料，主要依靠个人经验的主观判断和分析能力，对未来财务状况所做出的预测。定性预测法适用于提供新产品和新服务的先锋型或成长型公司。

2.定量预测法，是根据变量之间存在的数量关系（如时间关系、因果关系）建立数学模型来进行预测的方法。定量预测法又可分为趋势预测法和因果预测法。

趋势预测法，是按时间顺序排列历史资料，根据事物发展的连续性来进行预测的方法。它适合稳定和防守型的公司采用，如一些基础行业的食品业、酿酒业和电力行业、医疗保健业。因果预测法，根据历史资料，并通过足够分析，找出要预测因素与其他因素之间明确的因果关系，建立数学模型来进行预测的一种方法。它适合在周期型或防守型行业中经营的公司采用，以及适合处于公司生命周期中稳定或衰退阶段的公司。

三、预测性财务信息披露模式设计的实务操作

(一)披露的内容

从总体上看，财务预测信息披露内容包括两部分，一是用以表达财务预测信息的具体项目；二是与财务预测信息紧密相关的内容，主要包括：可能产生差异并对未来结果有重要影响的假设、会计政策、对预测信息及其解释具有重要性的其他事项、财务状况重大变化、特定的财政税收优惠政策、某些非经常性收支项目等的概述。

此外，为了防止使用者盲目依赖盈利预测信息，使企业避免法律诉讼，还应披露预测的性质，指出实际结果可能不同，变异可能重大，提醒投资者进行投资决策时不该过分依赖它。

(二)披露方式

会计信息披露的方式有两种：强制披露和自愿披露。披露财务预测信息应采取何种方式，取决于维护财务预测信息供给双方利益的力量是来自市场还是政府干预。在完善的证券市场中，财务预测信息可以采取自愿披露的方式；而在证券市场存在缺损的情况下，应同时采取自愿披露与强制披露，让市场力量与政府干预协同发生作用，以更好地规范证券市场。

在我国，因为资本市场尚不完善，资本市场上资本供求的不平衡，供大于求，因而筹资者面临的筹资压力就比较小，它们可以漠视投资者对财务预测信息的需求，而不披露或不愿披露。因此，笔者认为，为了保证投资人的利益，规范财务预测信息披露，应坚持强制披露为主，自愿性披露为辅，二者相结合的披露方式。

(三)披露格式

财务预测信息的披露应采用基本财务报表格式。在西方，大多数预测性财务信息的披露是采用上年、本年、次年三栏式的预测性资产负债表、预测性损益表、预测性现金流量表来揭露。这种披露格式有利于投资者将其与现行的会计处理程序有机结合起来，对报表实际数据与预测数据进行比较和差异分析，从而更加准确地把握公司发展的动态趋势。

(四)金额表达

财务预测信息具有不确定性的特点，若用单一的数字表示，当外部假设发生变化时信息使用者依据提供的财务预测信息进行决策而导致失误的可能性很大。故应允许采用区间估计表达方式，这是由财务预测信息的不确定性所决定的。

(五)披露的时间跨度

披露所包含期间的时间长短，取决于国家宏观经济政策的稳定性、企业所处行业及其行业适应变化的能力、企业主营业务的性质及其竞争能力、企业人员的素质等方面的综合因素。披露跨越期间过长，会影响预测的准确性；跨越期间过短，则起不到应有的预测作用。一般认为，无论如何它至少应该包括编制报表的那个年度。如果企业有充足的理由，能较好的预测未来，也可以包括下一个会计年度。

(六)编制责任

在财务预测信息的生成和披露过程中，公司管理当局保证预测所依据的基本假设的合理性已充分披露，保证所采用的会计政策的正确性并与实际采用的会计政策相一致，同时保证编制基础是适用的并按确定的编制基础进行编制。财务预测信息披露后，即成为信息使用者据以决策和评价的重要依据，这就不可避免地要涉及法律责任问题。

虽然公司管理当局可以委托注册会计师编制财务预测信息，但注册会计师代替公司编制财务预测信息只负代编责任，承担的仅仅是一个助手角色。对财务预测信息做出最后核准的仍是公司管理当局，因此，公司管理当局应对财务预测信息负责，承担其编制责任。当然，管理当局的法律责任并不是无限的，由于预测结果的能否实现取决于许多非管理当局所能控制的因素，因此管理当局并不能保证预测结果的必然实现。只要管理当局在编制财务预测信息时并无蓄意欺骗和操纵行为，而是基于诚信原则加以编制，编制时所采用的各项基本假设在当时均是合理的，且对预测性质作了适当披露，那么即使预测结果与实际结果存在较大偏差，管理当局也不必为此承担责任。

预测性财务信息的披露对于上市公司来说是一个全新的挑战，在借鉴各国不断成熟的模式下，逐步完善我国上市公司的预测性财务信息披露，其对上市公司、投资者、证券市场建设都是大有裨益的。

参考文献：

[1] 张德容,周清明.对企业预测性财务信息披露的思考[j].商业经济与管理,2005,(4).

市场预测的原则范文第5篇

关键词：证券分析师；羊群行为；羊群预测；冒险预测；研究

中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：1003-9031(2008)02-0049-04

一、引言

羊群行为作为一种心理现象，早在20世纪30年代就由经济学家凯恩斯提出，并由Shirif(1935)和Asch(1952)对其从社会心理学的角度用实证证实，指的是个人的观念与心理在社会群体的引导或压力下发生改变，从而放弃自身原有的主见而向着与大多数人一致的方向变化的趋势。[1]

在20世纪80年代以前，只有少数理论研究人员在不同领域的研究中真正将羊群或从众心理、社会压力与传染等问题结合进来，而目前对羊群行为的研究已经受到了越来越多的重视，并对众多的研究领域产生了深远的影响。如在证券市场中可用来解释证券市场的异常波动与市场泡沫的形成机制，在其他存在群体行为的环境中羊群行为也极具应用价值，如厂商销售产品、组织进行的小组决策、地区招商引资、银行挤兑、人才积聚等等。[2]

证券分析师是证券市场上的重要组成部分，主要由分布在各个专业金融机构的“行业分析师”、“公司分析师”、“策略分析师”等组成，他们在执业过程中的羊群行为是否存在以及程度如何对证券市场的效率将产生重要的影响。目前国内对这一领域的研究还相当匮乏，本文以证券分析师为研究对象，从社会群体心理的角度出发对证券分析师在预测中的羊群行为和非羊群(大胆冒尖)行为进行了分析，提出了其量化的方法以及与分析师个性特征有关的回归模型。

二、国内外研究现状

证券分析师群体作为证券市场的一个组成部分，与投资者群体之间相互联系紧密，但又存在较大的不同。Hong、Kubik和Solomon认为最明显的区别在于分析师之间羊群行为的主要动因是基于对自身从业声誉和长期执业生涯的考虑，因此更倾向于和其他分析师保持一致，羊群行为程度应该较投资者更强。

Welch研究了证券分析师的羊群行为，发现分析师对大众认可(ordinary consensus)的股票的推荐倾向为0.13，对以经纪人能力为权重确定的股票(broker-quality weighted)的推荐倾向为0.1，对以时间为权数确定的股票的推荐倾向为0.13。这说明证券分析师有一种潜在的想和大众保持一致的心理倾向。

相比起经验不够丰富的分析师，有经验的分析师往往更倾向于提供冒险的预测而且更不容易被解雇(Hong，Kubik and Solomon， 2000)，至于预测的冒险性和分析师的其他特性之间的关系则还有待进一步研究。[3]有理论推断，对自身职业的关注和分析师的自我评价能力决定了预测的冒险性，因此，Michael B・Clement和Senyo Y・Tse将研究重点放在了检验羊群行为与分析师特点而不是分析师的有经验程度之间的关系上。Clement在先前的研究中证实了投资者往往认为冒险的预测比起随大流的羊群预测具有更高的精确性，因为敢于冒尖的预测由于结合了更多的独家的分析和判断，其真正价值比起羊群性质的分析更有价值。对这一点在以往的研究中还缺乏深入的实证分析，一般只是检验冒险的预测和羊群的预测的预测精确性之间的区别，并检验是否冒险的预测究竟是否真正比羊群预测更反映了分析师的私人信息。对此，Michael B・Clement和Senyo Y・Tse运用来自I/B/E/S的1989-1998年年度证券分析师预测数据，将分析师当前预测与先前预测的差值、与修订值之间的差值等设置为变量进行了冒险性预测的截面分析，得出预测精确性的有关结论。最终证明，这一类预测往往比羊群性质的预测准确性更高，而且如果在预测中出现错误，羊群性质的预测比起冒尖的预测有更强烈的自我修订倾向。

中国证券市场中的证券分析师群体十分特殊，从狭义理解一般指仅从事二级市场分析的“股评家”，他们背靠着某证券公司或某咨询机构，而服务于广大个人投资者。我国个人投资者是市场中的多数方，但却属于信息弱势群体，相当一部分个人投资者把股评家的看法作为主要的信息来源。因此，股评家的作用尤其重要，对股评家的行为研究是深入了解市场运作规律不可或缺的部分。目前国内对股评家的行为研究几乎是一片空白，只有少数学者对此进行了研究。

宋军、吴冲锋(2003)研究了中国股评家的羊群行为， 建立了中国股评家大盘预测的羊群行为的检验模型，分别研究股评家羊群行为的存在性、影响羊群行为的因素和羊群行为的理性特征。[4]主要结论为：股评家对舆论有明显的羊群行为；当历史收益率增加、市场乐观情绪高涨、股评家预测的一致程度增加、股评家的能力降低、股评家的初始声誉增大时，股评家参与羊群行为的动机增加。股评家羊群行为的理性研究指出，当舆论被事后的收益率证明为错误时，羊群行为反而增加，因此股评家的羊群行为很可能是一种非理。

此外，宋军、吴冲锋以2000年在《中国证券报》上发表的股评家的预测文章为样本，建立了3组回归方程来研究股评家对于大盘预测的准确性及影响预测的影响因素。[5]研究结果发现，股评家的短期预测平均而言是一个未来大盘收益率的一个反向指标。宏观的经济面信息、前一天的公众舆论和前3天的大盘平均收益率对于股评家的预测都有显著影响，其中以公众舆论的影响作用最大。在这些因素中，宏观的经济面信息有助于提高股评家预测的准确性，而其他因素则降低了股评家预测的准确性。

由复旦大学鲁直博士领导的课题小组在羊群行为的成因方面曾经做了深入的研究。[6]鲁直博士作为主持人负责国家自然科学基金青年项目“中国证券投资者追风行为的实证与对策研究”，并与阎海峰、施欢欢等课题小组成员通过运用有较高信度和效度的问卷对上海证券市场上的实际投资者(机构和个体)进行了调查，研究得出对我国证券投资者的羊群行为具有最大影响的因素是：个性特征因素、信息不对称因素、舆论与政策因素、信息处理能力因素、心态与求利因素、投资市场主力因素六大因素。经过差异检验发现投资者在年龄、性别、入市时间、职业、投资身份、教育背景等人口统计特征方面的差异都会影响其在各主因素得分的高低；并进一步通过多重比较检验结果显示，投资者的羊群行为程度在因素“信息处理能力”上的差异显著。

三、羊群行为与证券分析师个性特征的关系

证券分析师的主流是“公司与行业分析师”，我国目前证券公司、基金管理公司和其他机构投资者中的主要研究员都属于这个类型。因此，与宋军、吴冲锋将“股评家”作为研究对象不同，笔者主要将“公司与行业分析师”作为研究对象。从证券分析师的执业特性和目前的竞争格局来看，存在着产生羊群行为的合适环境，但究竟羊群行为以及“非羊群”的敢于冒险的预测这两种心理行为如何量化，又与什么因素有关呢?对此笔者认为，一方面与证券分析师的个性有关，另一方面与证券分析师的本身特征有关。由于证券分析师是一个比较独立的群体，其本身是证券市场上重要的信息加工者，其个性特征因素对研究预测结果将产生重要影响，因此在研究证券分析师的羊群行为时，可以通过回归模型找出一些统计显著的个性特征因素来研究其对分析师预测行为的影响。

在数据收集方面，公司与行业分析师需要对自身所关注的公司及时地发表盈利预测，并随着时间的推移进行修正(Revision)，因此在一段时间内要发表一系列的研究预测报告。这些报告对上市公司的赢利预测值与最终公布的年报、季报、半年报的实际值将会有一定的差值，将这些差值进行归类和量化，可以形成进一步研究的原始数据库。同时，分析师的个性特征因素如执业年限、所跟踪股票数量多少等变量也可以量化。

基于上述分析，可以设计出相应的回归模型对羊群(从众)或敢于冒险(bold)这两种倾向与上述的证券分析师特性之间的关系进行研究。

1.预测精度

首先将分析师当前预测与先前预测的差值、与修订值之间的差值等设置为变量：

式(3)对与冒险性预测有关的证券分析师个性因素进行了回归分析，其中：

Boldijt是一个指示变量，它衡量分析师i在t时期对j股票的预测的冒险程度，具体的取值原则是如果分析师i的预测高于先前所有对j股票的预测的均值，则取值为1，反之取值为0；

DEijt表示在t时期对j股票进行的最后一次预测距离目前的时间，说明了证券分析师预测的时效性；

FHijt表示预测日到年末的时间长短，一般来说这个时间越长则预测的不确定性就越大，因为分析师可获得的信息就越不足；

LAijt表示分析师i在t-1时期(一般指上一会计年度)对j股票的预测精度，其计算方法参照式(1)；

BSijt表示在t时期对j股票进行跟踪的证券分析师的规模，如目前中国证券市场上，一般对能源、电力、钢铁、交通类蓝筹股进行跟踪研究的“公司与行业分析师”人数较为庞大，而对农业、制造业进行跟踪研究的分析师则数量比较少；

FFijt表示分析师i在t时期对j股票的预测频率，一般在大的机构任职的分析师由于信息、研究平台较为先进，预测的频率也会比较高；

FEijt表示分析师对j股票的跟踪的时间长短，该项数值越大则表明分析师对这个公司或行业的研究经验也就越丰富，自信也越足，在进行预测时就越倾向于大胆和冒险；

GEijt表示分析师执业时间的长短，和FEijt类似，该项数值越大则一般其证券市场的从业经验也就越丰富，因此在进行预测时同样倾向于大胆和冒险；

Cijt表示证券分析师在t时期所跟踪的上市公司的数量的多少，如果这项数值越大，则通常可以推定其在j股票上可供分配的精力越少，羊群行为的倾向就越大；

Iijt表示证券分析师在t时期所跟踪的行业的数量的多少，其影响类似于Cijt。

还可以把分析师对收益预测的修订程度作为因变量，对式(3)中的自变量进行回归分析。可以推定，如果一个证券分析师对自己原来所作的上市公司收益预测进行修订的幅度越大，则说明这个分析师敢于“冒尖”(或“冒险”)的倾向越小，而希望与大家保持一致(即从众的羊群心理)的倾向也就越强。

4.羊群预测和冒险预测的精确程度

究竟是比较大胆冒险的预测还是羊群从众的预测准确性程度更高?如果大胆冒险的预测是基于丰富的从业经验和与他人不同的个人信息，那么这类预测就可以推定是可信程度较高和较准确的；但如果大胆冒险的预测是基于过度的自信，则其预测精度就会大大降低。对这个问题，可以将预测精度Accurcacyijt作为因变量，对Boldijt、YTD_Dist2ijt等进行回归分析，以观察相互之间的关系和并做统计显著性检验。

最后，可以作进一步的引申研究：我们面临着两种关系，一种是预测的错误与预测修订之间的关系，另一种是羊群的预测与冒险的预测之间的关系，这两种关系是否有很大的区别呢?Trueman(1994)认为，预测的错误与预测修订之间存在着明显的关联，而羊群的预测与冒险的预测之间则关系不大。

对此，相应的检验模型是：

在式(6)中，ERRPijt表示分析师i在t时期对j股票的预测偏离程度；ERVPijt则表示分析师i在t时期对j股票的预测的修订程度。

四、对证券分析师在预测过程中羊群行为的思考

中国证券市场重视上市公司基本面的发掘是2003年“价值投资”理念代替了以往的“庄股”运作模式后发展起来的，因此中国的“证券分析师”队伍还比较稚嫩，无论从可考察的样本数量或样本采集的时间段来说都相对缺乏，因此可以说还缺乏对其进行长期研究考察的基础。

从国外的研究文献中来看，对证券分析师在预测中的羊群行为基本上得出了大体相似的结论，即：羊群行为普遍存在于缺乏有效信息和非资深的分析师之间；而冒险的预测往往比羊群性质的预测由于结合了更多私人信息，其准确性要更高，而且如果在预测中出现错误，羊群性质的预测比起冒险的预测有更强烈的自我修订倾向；相比起经验不够丰富的分析师，有经验的分析师往往更倾向于提供冒险的预测而且更不容易被解雇。因此，在国内的证券分析师群体中是否也存在这些类似的现象还是有与国外不同的特点，以及证券分析师的羊群或冒险的预测对证券市场信息传递效率的作用和市场有效性程度的提高究竟起到什么作用?这些我们真正感兴趣的结论对证券市场监管和提高效率有着重要的意义。

国内的证券分析师群体中也存在类似的现象。笔者认为，证券分析师的“个性特征差异”导致其“信息处理能力”存在较大的不同，因此本文将证券分析师“个性特征”进一步进行细分并提出与不同性质的预测的回归模型，可以说是对鲁直博士的研究进行了有益的延伸和探索。国内尚没有公开的文献对证券分析师在预测中的羊群行为提出系统的检验思路和模型，对这方面的理论探讨还非常缺乏。因此，本文在国外有关文献的基础上，提出了系统的检验证券分析师羊群行为或冒险的预测与一些个性特征因素之间的回归模型。但是也要看到，由于客观条件的限制，笔者在尝试进行实证分析时，尽管可以对模型中的被解释变量(如预测的精度、对先前预测的修订程度等)通过选择合适的证券分析师研究报告样本来计算出来，但是对一些个性特征因素如从业年限、所跟踪的行业与公司数量则因为商业机密等原因而难以准确获得，这也将是下一步的研究方向所在。

参考文献：

[1] Keynes，J.M.(1936)，The General Theory of Emploloyment，Interest and Money， London Macmillan.

[2] Shiller， R・J. (2000)， Irrational Exuberance， Princeton， NJ： Princeton University Press.

[3]Hong，Harrison，and Jeffrey D.Kubik，and Amit Solomon，Security analysts’ career concerns and herding of earnings forecasts，RAND Journal of Economics 31，121-144，2000.

[4] 宋军，吴冲锋，中国股评家的羊群行为研究[J].管理科学学报，2003，(1).

[5] 宋军，吴冲锋.中国股评家预测行为的实证研究[J].数理统计与管理，2003，(3).