- 2022-08-22 发布 |
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文档介绍
[讲义]管理经济学
管理经济学课程导学课程学习第一章 导论视频讲解课程讲义第二章 基本分析工具第三章 需求分析第四章 需求估计第五章 生产经济学第六章 成本分析第七章 价格和产量决策:竞争环境、完全竞争与垄断竞争第八章 博弈论和策略性决策第九章 价格和产量决策:寡头竞争与垄断视频讲解课程讲义第一节 寡头垄断市场的特征第二节 价格刚性:弯折的需求曲线模型第三节 寡头垄断市场的策略性行动第四节 垄断参考资料\n第一章导论 本章的主要内容第一节管理经济学的含义第二节微观经济学的假定第三节现实中的管理决策第四节企业的决策过程第五节企业的目标 第一节 管理经济学的含义 管理经济学:如何把微观经济理论应用于企业以及各种非盈利机构的管理决策实践的学科。(后文都以企业分析为主)。管理经济学帮助决策者(经理人员)高效率地配置稀缺资源、规划公司战略和实施有效策略。 微观经济学:在特定的假定之下如何有效地配置稀缺的资源,是研究个人选择的理论,即由某特定消费单位(如某个人)或某个生产单位(如某个工商企业)等所作的决策。虽然宏观经济学的一些理论也是管理经济学所借鉴的内容,但管理经济学主要运用微观经济学的理论进行分析。管理者制定的决策通常涉及在组织内短期和长期配置资源的问题。在短期内,管理者感兴趣的是估计需求关系和成本关系,以便制定产品价格和生产数量的决策。研究需求理论、生产和成本理论的微观经济学对于制定上述决策显然是有用的。在长期中,必须制定有关增加或减少生产和分销设施,开发和营销新产品以及可能收购其他企业的决策。从根本上讲,这些决策都与规模的经济性(或不经济性)有关,一般都需要组织进行资本支出,也就是说,期望当期的支出能在未来产生收益。\n经济学家们已建立了一种资本理论,可用于决定是否进行具体的资本支出。 管理学:管理是规划、组织、领导与控制组织成员的行为表现,善用各种组织资源,以达到组织预定目标的过程。管理是一种动态性交互作用的过程。管理者必须善用组织内所有资源。管理必须达到组织预定的目标。因此管理主要研究决策活动的有效性——如何制定不同方案并选择其中最佳的一个方案以实现组织的目标。 决策的步骤包括:决策步骤:确定目标;明确问题;找出导致问题产生的原因;提出可供选择的的方案;搜集和估计数据;对各种可能的方案进行评估,选择最优方案;方案的实施和监控等等。 第二节微观经济学的假定 理性人:在任何约束条件下,每个人都会以其自身利益最大化为目标。这意味着:(1)每个人都能够了解相关的信息(2)每个人的偏好都是稳定的 资源的稀缺性:资源是稀缺的。资源的稀缺性有两层含义:一是指任何资源的取得都是有成本的;二是指相对于人的需要和欲望而言,任何资源都是有限的。 从而,在微观经济学里,企业是一个高度抽象的企业。 第三节现实中的管理决策 企业的目标(特别是短期目标,如针对投资者、顾客、债权人、职工、政府、社会公众以及技术改造等方面的目标)是多种多样的,利润只是其中一个。\n短期内可放弃或减少对利润的追求,而致力于其他其他目标的实现。而且企业如何实现这些目标也需要进行多种多样的活动,如定价、产品选择、成本控制、广告宣传、资本投资和分红政策等。由于企业的决策所面临的环境十分复杂、充满大量的不确定性,从而企业往往需要在多种方案中选择一个最优的方案以实现其目标。 第四节企业的决策过程 首先,决策者必须要建立或确定组织的目标。其次,决策者必须确定需要解决的问题。一旦确定了问题的原因,经理人员就可以转向研究可能的解决方案。在所有的备选方案都经过确认和评估并选出最佳方案之后,决策过程的最后一步就是决策的实施。这个阶段常常要求持续地进行监测以确保结果与预期相一致,如果不一致,需要在可能的时候采取纠正行动。 第五节企业的目标\n 静态目标:利润最大化动态目标:股东财富最大化背离的目标:经理人自身福利最大化(自身的长期生存、在职消费) 一、利润是什么?企业的长期目标是利润最大化。 经济利润:总收益与总成本之间的差额,也称为超额利润。经济利润>0,说明资源用于本用途的价值要高于其他用途,说明资源配置较优。经济利润<0,说明资源用于本用途的价值低于其他用途,说明资源配置不合理。经济利润是资源优化配置的指示器,是决策的基础。 正常利润:厂商对自己所提供的企业家才能(有时也包括其他财务资源)的报酬的支付。也就是为了吸引企业主在本企业投资,必须给他的最低限度的报酬,不然企业主就会把资金抽走,投到其他地方去。正常利润属于机会成本,是企业全部机会成本的组成部分。当销售收入等于全部机会成本时,经济利润等于零,这种情况下企业的利润称为正常利润。会计利润:总收益与总显性成本(会计成本)之间的差额。 成本·机会成本:生产者所放弃的使用相同的生产要素在其他生产用途中所能得到的最高收入。简言之就是某经济活动所放弃的具有最高价值的备选机会。对经济学家来说,只有机会成本才是真正的成本。机会成本的计算方法:(1)业主用自己的资金办企业的机会成本,等于这笔资金借给别人能得到的利息。\n(2)业主自己兼任经理(自己管企业)的机会成本,等于在别处从事其他工作可能得到的薪水收入。(3)机器如果原来是闲置的,现在用来生产某种产品的机会成本是零。(4)机器如果原来生产产品A,现在改用来生产产品B的机会成本,就是它生产产品A可能得到的利润。(5)过去买进的物料,现在市价变了,其机会成本就应当按市价来计算(用于出售可得的收入)。(6)使用按目前市场价购进的物料、按目前市场工资水平雇用的职工以及按目前市场利息率贷入的资金的机会成本与其会计成本一致。(7)机器设备折旧的机会成本是该机器设备期初与期末可变卖价值之差。·显性成本:厂商在生产要素市场上购买或者租用所需要的生产要素的实际支出。·隐性成本:厂商自己所拥有的且被用于该企业生产过程中的那些生产要素的总价格经济利润与会计利润的区别在于会计利润不计算隐含成本,只计算显明成本。与会计利润相比,经济利润是更加有用的管理工具。经济利润含义的实质是,将资本(包括外借和自有资本)的平均收益都算作成本,只计算本行业高于正常收益率的超额利润。会计成本不能用于决策:一是它属于历史成本,而决策总是面向未来的;二是它只反映使用企业资源的实际货币支出,没有反映企业为使用这些资源而付出的总代价。计算会计成本的目的是报告企业的盈亏情况,以便投资者作为投资、政府人作为征税的根据等。 经济利润的来源承担风险。一些经济学家认为,高于正常收益率的经济利润,对于补偿厂商所有者进行投资时所承担的风险是必不可少的,由于厂商的股东并没有获取固定比率投资收益的权力(也就是说,他们是厂商资源的剩余索取者),所以他们需要以更高的收益率的形式来对这个风险进行补偿。短期因素。在任一时间点上,某一具体行业的一个厂商或若干厂商可能会赚取一个高于或低于这个长期正常水平的收益率。这种情况的发生是因为不同经济部门中的暂时错位(震荡)。比如,生产石油和天然气的美国厂商因1990年伊拉克入侵科威特后的供应短缺而经历了一次利润猛增,收益率大幅度提高。不过,在战争结束后不久市场条件导致供给过度,这个高额收益随之下降。同样,\n如果能发现新的、廉价的、易于获取的能源,石油价格将会大幅度下降。随着时间的推移,一些生产者会离开这个亏损日益增大的市场,直至留下的厂商能恢复正常的利润率为止。经济体制如果不能对市场条件的变化立即作出调整,就会导致短期利润高于或低于正常水平。垄断利润。在某些行业中,一家厂商能有效地支配市场,就可能在较长的时期内赚取高于正常收益率的利润。这种支配市场的能力可以产生于规模经济(大厂商多生产一单位产品的成本要低于小厂商),对必要自然资源的控制,对重要专利的控制或政府禁止竞争的限制。创新。开发出独特的高质量产品的厂商(如计算机软件行业中的微软公司),成功地抓住独特市场机会的厂商(如联邦快递公司)所得到的报酬都可能会高于正常利润。良好的管理。高于正常水平的利润产生于管理良好的厂商中特别的管理技能。运用高水准的管理技能赚取高于正常水平的利润的能力也是对经济体制实现更高效率的一种持续性激励。利润最大化目标决策的局限它不能把决策过程中的时间维度包括进去,而且也没有考虑风险。 二、股东财富最大化为了避免利润最大化目标决策的局限,一般采用厂商的股东财富最大化模型。 股东财富:厂商普通股票的市场价格,等于厂商为其所有者的利益而预期形成的所有未来现金收益的现值。这里的未来现金收益可以视为未来预期的利润。从而,其中:πt为第t期的利润;r为适当的贴现率,一般为投资者要求的收益率;PV为企业未来利润的现值之和,它也是企业当前的价值。 企业目标函数可以进一步写为:\n其中:P为产品价格;Q为产品销售量;V为单位可变成本;F为固定成本。厂商的成本,包括固定成本和变动成本。另外,厂商所做的投资选择—资本预算决策—决定了总成本中多大比例是固定的,多大比例是变动的。选择资本密集型生产技术的厂商与选择劳动密集型技术的厂商相比,由固定成本代表的经营总成本的比例一般要更高一些。 厂商价值的决定管理人员在制定其定价、产量、生产和成本决策时,其行动要受到一些法律上的、行为上的、基于价值的和环境方面的约束。下图说明了财富最大化模型的综合性质。 三、背离的目标产生的根源:所有权与代理权相分离。从而,所有权与控制权的分离使得经理人员追求的目标更加与自身的利益相一致。\n 代理关系:即一人或多人(委托人)委托另一人(代理人)以完成委托人所期望的活动。在企业中,最主要的代理关系就是股东与经理人员之间的代理关系。某些经理人员关心的是长期存在(工作安全),而不是股东财富的最大化,这就是代理问题的一个例子。另一个例子就是那些没有(或部分持有)厂商所有权利益的经理人员对各种在职津贴(如使用公司的飞机、高档轿车、豪华办公室等)的消费。管理人员的偷懒行为也是与代理问题相联系的。 代理问题:是委托人和代理人之间目标的不一致,代理人不按照委托人目标进行活动。 代理问题产生的原因:信息不对称。即股东和经营者掌握的信息是不对称的,经营者掌握的私人信息要比股东更多一些,经营者比股东更了解自己的才能、偏好和努力程度。由于信息不对称,经营者可以利用私人信息优势采取机会主义行为谋取个人利益。缔约前,经营者知道自己的态度和能力,而所有者却不知道,经营者可以利用这一信息优势签订对自己有利的契约;缔约后经营者知道自己是否尽力按股东利益进行谋划和决策,股东却不知道,因为不可观察和证实,即使可能,成本也高得不可接受。随机因素干扰,股东与经营者签订的契约不可能预料到未来所有的情况,也不可能规定各种情况下各方的责任。契约不完全的原因,在于世界的复杂性、未来事件的不确定性与交易人的有限理性、机会主义行为的矛盾。不完全的契约为经营者谋求个人利益最大化,损害股东利益提供了可乘之机。 代理问题的后果构建组织机构的支出,如以公司股票形式向经理提供一部分薪酬。监测管理人员行动的支出,如对管理绩效审计和企业支出内部审计的支付。保护所有者不受经理欺骗的契约支出,如诉讼费用。组织结构复杂就会限制管理人员对各种机会做出及时反应,由此造成利润损失的机会成本。使管理人员按照股东利益行动的鼓励措施包括对管理人员的薪酬计划的结构,解雇威胁,由新的所有者接管的威胁等等。经济理论已经表明,如果金融\n市场高效运转,代理问题及其相关的成本是可以大大减少的。采用复杂的管理刺激合同也可以减少某些代理问题,仍然存在的代理问题就会因市场中厂商股票价值下降而使成本上升。 本章的重点:理解企业的目标 参考资料:麦圭根、莫耶和哈里斯.管理经济学:应用、战略与策略[M].北京:机械工业出版社,2003.本讲义的材料主要来自以上文献,仅供教学使用。 第二章基本分析工具 本章主要内容边际分析最优化分析法博弈论分析法资金的时间价值风险 \n 第一节边际分析法 边际量:在连续意义上是指对已有数量的微小增量,在离散意义上是指“最后一单位”。 边际分析法:在进行最优决策时,为了确定某一目标函数y在何时达到最优值,就要把握决策变量x的边际变化对y的变化的影响,然后再决定是使决策变了x是继续增加、减少抑或是不变。 理性人的边际分析:当边际收益大于边际成本时就继续采取行动直至边际收益等于边际成本。边际收益:由于管理控制变量Q的变化引起总收益的变化。边际成本:由于管理控制变量Q的变化引起总成本的变化。 总量、边际量与平均量之间的关系概念上:总量是自变量对应的总量数量;平均量是总量与自变量值相除的商;边际量是自变量变化一个单位后总量的变化量几何意义上:总量等于总量曲线上对应点的高度;平均量等于总量曲线上对应点与坐标原点连线的斜率;边际量等于总量曲线上对应点切线的斜率 (1)控制变量Q(2)总收益B(Q)(3)总成本C(Q)(4)净收益N(Q)(5)边际收益MB(Q)(6)边际成本MC(Q)(7)边际净收益MNB(Q)(8)平均净收益给定给定给定(2)-(3)δ(2)δ(3)δ(4)或(5)-(6)(4)/(1)01090010080-90-10-80-80\n23456789101702403003503904204404504503060100150210280360450550140180200200180140800-1008070605040302010020304050607080901006040200-20-40-60-80-100706050403020100-10 上表说明了总利润、边际利润和平均利润的关系。表中的第7栏所示为边际利润,它代表由增加一个单位的产量所产生的总利润的变化。(用D代表某些变量的“变化”。)计算任一产量水平Q上的边际利润(Q),就是此产量水平上的总利润T(Q)与低于此水平一个单位上的利润T(Q-1)之差。在比较边际利润函数和总利润函数时,我们发现随着产量水平的不断提高,只要总利润函数在增加,边际利润值就会保持为正值。只有当总利润函数开始下降时,边际利润才会变为负值。在比较边际利润函数值和平均利润函数值时看到,只要边际利润大于平均利润,平均利润函数T(Q)是增加的。产量水平超过7个单位,边际利润小于平均利润,平均利润函数值下降 \n 总利润、边际利润和平均利润函数与最优产量决策之间的关系也可用上图来说明。在盈亏平衡产量Q1上,总利润和平均利润都为零。边际利润函数等于总利润函数的斜率,它在Q2单位产量上为最大值。与此点对应的是拐点。低于拐点,总利润以递增的速度增加,因而边际利润是增加的。超过拐点,一直到Q4产量水平,总利润以递减的速度增加,结果边际利润下降。从原点0向总利润函数上的每一点作直线,其斜率就是平均利润函数,当产量为Q3单位时,平均利润函数为最大值。平均利润肯定会在此点上与边际利润相等,这是因为OA直线的斜率(即平均利润)等于A点处的总利润函数的斜率(即边际利润)。最后,在边际利润等于0的Q4产量上,总利润最大。产量超过Q4之后,总利润函数下降,结果边际利润函数为负值。 \n第二节最优化分析法 规范的经济决策分析包括制定最优地实现既定目的或目标的行动,这就意味着寻找能使目标函数值最优化(即,最大化或最小化)的行动。例如,在价格-产量决策问题中,我们感兴趣的可能是确定能使利润最大的产量水平;生产问题的目的可能是寻求能使生产预期产量水平的成本最低的投入要素(资源)组合;在资本预算问题中,目标可能是选择那些使被选投资的净现值最大的方案。最优化问题包括目标函数以及一个或多个约束条件:Maximizey=f(x1,x2,...,xn)Subjecttog(x1,x2,...,xn)b根据是否有约束条件以及变量的多少,可以分成以下几类:无约束下的一元函数求极值无约束下的多元函数求极值有约束下的多元函数求极值 最优化问题的复杂性第一、研究的问题中存在多个决策变量。单一产品厂商确定利润最大化产量水平的程序比较简单,但是典型的大、中型厂商常常生产许多不同的产品,所以此类厂商的利润最大化问题需要一系列的产量决策,即一种产品需要一个决策。第二、决策变量与其相关结果之间关系的复杂性质。例如,在决定政府在教育等项目开支的公共政策时,要确定一笔给定支出与其带来的收入、就业及生产率提高形成的收益之间的关系是极其困难的。各变量之间存在的并非简单的关系。这里讨论的很多最优化方法仅适用于决策变量和结果变量之间可以确定一个相对简单的函数或关系的情况。\n第三、决策变量存在一种或多种复杂的约束条件。例如,每个组织实际上都因其控制的资源(如资本、人员和设备)有限,使其决策变量受到约束。这些约束条件必须加入到决策问题之中,否则从现实角度来看,用于解决问题的最优化方法所得出的解可能是不可接受的。第四、存在不确定性或风险。 无约束条件的最优化无约束的最优化是比较简单的微分问题,可用微分来求解,比如,找出下列方程中能使利润最大的产量是多少:p(Q)=16Q-Q2。 有约束条件的最优化有约束条件的最优化包括一个或几个货币、时间、生产能力或其它方面的限制。当存在不等式约束条件时(比如你的支出必须小于或等于你的总收入),可以采用线性规划。大多数情况下,管理者知道某些约束条件是连在一起的,即它们是同样的约束条件。可以采用拉格朗日乘数法来解决这些问题。 一、无约束下的一元函数求极值Maxy=f(x)(1)求dy/dx(y’)(2)令dy/dx=0(3)判断此时y是极大还是极小值求导规则常数Y=cdY/dX=0线性Y=cXdY/dX=c幂Y=cXbdY/dX=bcXb-1和Y=G(X)+H(X)dY/dX=dG/dX+dH/dX\n例子Y=5X+5X2dY/dX=5+10X积Y=G(X)H(X)dY/dX=(dG/dX)H+(dH/dX)G例子Y=(5X)(5X2)dY/dX=5(5X2)+(10X)(5X)=75X2商Y=G(X)/H(X)Y=(5X)/(5X2)dY/dX=[5(5X2)-(10X)(5X)]/(5X2)2=-25X2/25X4=-X-2复合函数Y=G[H(X)]dY/dX=(dG/dH)(dH/dX)Y=(5+5X)2dY/dX=2(5+5X)1(5)=50+50X 二、无约束下的多元函数求极值Maxy=f(x1,x2,...,xn)(1)对各自变量求偏导数(2)解如下方程组¶¶y/¶x1=0……¶¶y/¶xn=0(3)得到x1,…xn三、有约束下的多元函数求极值Maxy=f(x1,x2,...,xn)g(x1,x2,...,xn)=G(1)构造拉氏函数:F(x1,x2,...,xn,l)=f(x1,x2,...,xn)-l[g(x1,x2,...,xn)-G](2)解方程组:\n¶¶F/¶x1=0……¶¶F/¶xn=0¶¶F/¶l=0 最大化问题:一个利润函数看起来象一个拱型:先是上升达到最高点,产量再增加后利润下降。一家厂商以很低的价格出售产品,可能获得很大的销售量,但会发现利润很低甚至为负值。利润函数在最大点上,其斜率为零。最大点的一阶条件:此点上的导数为零。如果pp=50Q-Q2,那么dp/dQ=50-2Q。所以,当Q=25时将使利润最大。最小化问题:成本最低化假设存在一个生产的最低成本点。一条平均成本曲线可能具有一个“U”状。在最低成本点上,成本函数的斜率为零。最小化问题的一阶条件就是此点处的导数为零。若C=5Q2-60Q,那么dC/dQ=10Q-60.因此,产量为Q=6时将获得最低成本。 第三节博弈论分析法 囚徒困境价格战广告战智猪博弈剪刀石头布性别战与制式博弈市场进入博弈(斗鸡博弈)市场进入阻挠(静态-动态)投资决策\n 一、囚徒困境 1950年,由就职于兰德公司的梅里尔·弗勒德(MerrillFlood)和梅尔文·德雷希尔(MelvinDresher)拟定出相关困境的理论,后来由顾问艾伯特·塔克(AlbertTucker)以囚徒方式阐述,并命名为“囚徒困境”。经典的囚徒困境如下: 警方逮捕甲、乙两名嫌疑犯,但没有足够证据指控二人有罪。于是警方分开囚禁嫌疑犯,分别和二人见面,并向双方提供以下相同的选择: 若一人认罪并作证检控对方,而对方保持沉默,此人将即时获释,沉默者将判监8年。 若二人都保持沉默,即都抵赖,则二人同样判监1年。 若二人都互相检举,即都坦白,则二人同样判监5年。 博弈论假定每个参与者(即“囚徒”)都是利己的,即都寻求最大自身利益,而不关心另一参与者的利益。囚徒到底应该选择哪一项策略,才能将自己个人的刑期缩至最短?两名囚徒由于隔绝监禁,并不知道对方选择;而即使他们能交谈,还是未必能够尽信对方不会背叛。就个人的理性选择而言,检举背叛对方所得刑期,总比沉默要来得低: 若对方沉默,我选择背叛会让我获释,所以会选择背叛。 若对方背叛指控我,我也要指控对方才能得到较低的刑期,所以也是会选择背叛。\n 二人面对的情况一样,所以二人的理性思考都会得出相同的结论——选择背叛。背叛是两种策略之中的支配性策略。因此,这场博弈中唯一可能达到的一种均衡状态,就是双方参与者都背叛对方,结果二人同样服刑5年。 二、价格战 价格战是一个典型的囚徒困境。如果对方定高价,我定低价可以获得120单位的收益,而我也定高价只能获得100单位的收益,显然,在对方定高价的时候,我会选择定低价;如果对方定低价,我定低价可以获得60单位的收益,而定高价只能获得50单位的收益,因此,如果对方定低价,我也会选择定低价。由于双方都是理性人,都会根据自己的利益最大化而进行决策,因此,对方也会进行同样的决策。结果,这个博弈中的参与人都会选择低价,每个人获得60单位的收益。 三、广告战\n 这里的广告战博弈与价格战博弈一样,也是一个囚徒困境博弈。最终,博弈双方都选择高广告预算,每一方获得800单位的收益。 四、智猪博弈 “智猪博弈”是一个著名的博弈例子。假设猪圈里有一头大猪、一头小猪。猪圈的一头有猪食槽,另一头安装着控制猪食供应的按钮,按一下按钮会有10个单位的猪食进槽,但是谁按按钮就会首先付出2个单位的成本,若大猪先到槽边,大小猪吃到食物的收益比是9∶1;同时到槽边,收益比是7∶3;小猪先到槽边,收益比是6∶4。那么,在两头猪都有智慧的前提下,最终结果是小猪选择等待。 实际上小猪选择等待,让大猪去按控制按钮,而自己选择“坐船”(或称为搭便车)的原因很简单:在大猪选择行动的前提下,小猪也行动的话,小猪可得到1个单位的纯收益(吃到3个单位食品的同时也耗费2个单位的成本,以下纯\n收益计算相同),大猪可以吃到5单位的食品;而小猪等待的话,则可以获得4个单位的纯收益,等待优于行动。在大猪选择等待的前提下,小猪如果行动的话,小猪的收入将不抵成本,纯收益为-1单位,而大猪可以吃到9个单位的猪食;如果小猪也选择等待的话,那么小猪的收益为零,成本也为零,总之,等待还是要优于行动。 五、石头剪刀布 在此博弈中,如果两个人都出同样的招,则双方的支付都为0。但是,如果一方输而另一方赢,则输的一方要支付给赢的一方一元钱。这个博弈为零和博弈,即在任何一种策略组合下,博弈双方的收益之和刚好为0。在这个博弈中,每个参与人都没有绝对优势的策略,博弈双方的优势策略都必须依据对手的策略才能确定。这是一个与前面几个博弈具有不同结构的博弈类型。 六、性别战\n 有一对夫妇度周末,丈夫最想去的是看足球比赛,妻子最想去的是看音乐会,但他们都想呆在一起而不是分开各做各的。如果他们不相互商量,会如何度过周末呢?如果考虑到两个人分开而且都去了错误的地方的情况——丈夫去看音乐会而妻子去看球赛,这比只是分开但都去了自己最想去的地方要糟糕。夫妻两人都宁愿在一起,而不愿意分开各自看各自喜欢的节目;但是给定大家看同一个节目,夫妻两人又各自偏好于能够看自己喜欢的节目。在这个博弈中,为了双方的共同利益,一方可能要做出牺牲。做出牺牲的一方可能是丈夫,也可能是妻子。到底最终哪一方会做出让步,这可能根据球赛或者音乐会的重要性以及夫妻双方日常的生活习惯而决定。 七、制式博弈 制式博弈与性别战博弈具有相同的博弈结构。假设制式A由企业1主导,而制式B由企业2主导。如果两个企业都各自采用各自的制式,那么由于市场容量有限,两个企业都只能获得0单位的收益。如果两个企业都采用相同的制式,虽\n然有一方获得的收益要低一些,但是由于网络效应,也会获得大于0的收益。因此,这是一个典型的“性别战问题”。在现实中,到底会采取哪种制式,这将由两个企业进行谈判或者通过其他途径决定。 八、市场进入博弈 在这个博弈中,有两个企业选择到底是进入市场还是不进入市场。由于市场空间有限,如果两个企业都进入市场,那么每个企业将会产生6单位的损失。而如果两个企业都不进入,则每个企业的获益为0。如果一方进入,而另一方不进入,进入一方将独占市场,而从获得10单位的收益,而不进入的一方将什么都得不到。因此,这也是一个典型的“性别战”问题。 九、市场进入阻挠-静态 \n在这个博弈中,有一个企业已经在市场上了,是为在位者,另一个企业企图进入该行业,是为进入者,也就是说,在这个博弈中,进入者试图选择进入,而在位者试图阻挠进入者进入市场蚕食其市场份额。进入者有两个选择,进入或者不进入,而在位者也有两个选择,默许进入者进入还是展开斗争以阻止进入者进入。很显然,如果进入者选择进入,在位者只能选择默许,如果进入者选择不进入,在位者无所谓默许还是斗争。如果在位者选择默许,进入者选择进入,而如果在位者选择斗争,进入者选择不进入。因此,这个博弈也有两个均衡,一个就是(进入,默许),另一个就是(不进入,斗争)。 十、市场进入阻挠-动态 前面所描述的博弈都没有行动先后之分,各参与人都同时行动,或者即使有行动先后顺序后行动者也无法观察到先行动者的行动。但是,这里的博弈却有行动先后,而且后行动者可以观察到先行动者的行动。具有可观察的行动先后顺序的博弈被称为动态博弈。在此博弈中,进入者先行动,选择进入或者不进入。在位者观察到进入者的行动之后然后再选择是阻止还是默许。如果进入者选择不进入,那么,进入者将只能获得0单位的收益,而在位者还可以保持300单位收益。如果进入者选择进入,那么,这时如果在位者选择斗争,进入者将亏损10单位,在位者因为把精力都放在了斗争上从而也无法获得收益。但是,如果在位者选择默许,在位者就可以得到50单位的收益,而进入者也可以获得40单位的收益。因此,给定进入者选择进入,在位者选择默许要好于选择斗争。而进入者也会预见到在位者将按此规律进行决策,如果它选择进入将获得40单位的收益,而选择不进入只能获得0\n单位,因此,在对在位者的行动选择进行预计的情况下,进入者会选择进入。从而,博弈的结果是,进入者进入,在位者默许。因此,这个博弈有唯一可行的均衡。动态博弈的这种均衡被称为子博弈精炼纳什均衡。 十一、投资决策一 这个博弈也是一个动态博弈投资者先决定是否要对一个企业投资,如果不投资,则投资者可以保留其4单位的资金,而受资人由于没有资金进行投入,从而,什么都得不到。但是,如果投资者选择投资,融资者将会选择不分所得收益,因为选择不分将获得20单位的收益,而选择分则只能获得12单位的收益,因此,融资者选择不分将是一个最优选择。而投资者也会预见到融资者采取这种策略,因此,投资者在一开始就选择不投资。这样博弈的结果为:投资者选择不投资,融资者选择不分。 十二、投资决策二\n 上一个博弈是在没有考虑企业的承诺与威胁的情况下而进行的博弈。在投资决策二这个博弈中,现在加入了一个威胁条件,即如果B选择不分,A将保留对B进行法律诉讼的权力。在这种情况下,如果B选择不分,那么A将选择诉讼,从而,可以获得5单位的收益。在诉讼的条件下,B将什么也得不到。但是,如果B在第二阶段选择分,博弈就结束了,A不会选择诉讼,这样,A得到8单位,B得到12单位。相比较而言,B会选择分。在第一阶段,A也会预测到B会在第二阶段选择分,因此,A在第一阶段会选择投资。从而,这个博弈的结果是A选择投资,B选择分,A保留诉讼的权力,A获得8单位的收益,B获得12单位的收益。从这个博弈我们可以看出,如果在博弈中存在可信的威胁,将会改变博弈的结果。 第四节资金的时间价值 一、为什么资金有时间价值许多决策涉及时间性,即项目发生成本的时间和获得收益的时间是不一致的。在这种情况下,应当认识到,今天的1元钱比将来的1元钱更具有价值。 \n二、现值现值(PV-presentvalue)未来的一笔货币经适当的贴现率折算之后在今天的价值。利率r越高,将来金额的现值就越低,反之亦反。 三、资金流的现值 四、净现值净现值(NPV-netpresentvalue)是项目产生的收入流的现值PV减去项目当前的成本C0。厂商进行某项投资的净现值代表了该投资对厂商价值以及相应的对股东财富的贡献。可用净现值概念来评估厂商活动所产生的现金流量。因此,NPV概念在实现股东财富最大化的过程中起着核心作用。市场效率60年代以来很多金融经济学研究中的一个核心课题就是资本市场的效率。资本市场的效率越高,资源得到最高价值(经过风险调整的)使用的可能性越大。在一个高效率的资本市场中,股票价格为企业的真正价值提供了一个不偏不倚的估计值。股票价格反映了厂商预期现金流量的现值估计,它是按照一个适当的必要收益率来评估的。要求的收益率是由金融市场中的各种条件决定的,其中包括来自于储户的资金供给、资金的投资需求以及对未来通货膨胀率的预期等。对一种证券所要求的收益率还要取决于该证券的声誉、期限、发行证券的厂商的经营和财务风险、拖欠债务风险和该证券的市场交易性等因素。资本市场的效率是一种重要的“粘贴剂”,它把厂商的净现金流量的现值(以适当的风险调整收益率贴现过的)和股东财富(以公司普通股票的市场价值衡量的)结合起来。\n正净现值的来源什么原因造成某些项目具有正值的净现值而另一些项目具有负值的净现值?当产品市场和生产要素市场为不完全竞争时,厂商就可能赚取从正值净现值项目产生的高于正常水平的利润(经济租金)。能获这种利润的原因在于界定每一种产品和生产要素市场以及它们区别于完全竞争市场的种种条件,这些原因包括下列的进入壁垒和其他因素:1.买主对既定品牌名称的偏好。2.对有利的分销系统(比如排它性的汽车经销商或航空公司中心)的所有权和控制权。3.对超级产品设计或生产技术的专利控制。4.对超级自然资源储藏的排它性所有权。5.新厂商无法得到必要的生产要素(管理,劳动,设备)。6.以更低的成本优先占有金融资源(吸引资本的规模经济性)。7.大规模生产和分销的经济性,产生于a.资本密集的生产过程。b.巨额的初始起步成本。上述因素可使厂商为内部投资确定正值的净现值项目。如果进入壁垒很高(比如关键技术的专利),以至于限制了任何新的竞争;或者是竞争事业的起始期相当长,那么这个项目就可能具有正值的净现值。不过,在评估此类项目的发展时,经理和分析人员一定要考虑到从开始赚取高于正常水平的利润到新的竞争对手出现,迫使现金流量回到正常水平的这个时期的长短。 第五节风险分析 一、什么是风险风险是一种决策环境,在这种环境下,一个决策方案的可能结果是不惟一的,并且不知道哪种结果会出现,只知道每种结果可能出现的概率。\n从证券分析或投资项目分析的角度来看,风险就是实际现金流量(收益)将低于预测现金流量(收益)的可能性。无风险是指一个决策方案的结果是惟一的或者是确定的。如果初始投资的结果(货币收益)可以肯定地知道,那么就可以说这项投资是无风险的。美国国库券就是无风险投资的一个很好的例子,美国财政部不能到期偿还这些债券或者推迟利息支付的可能性是完全不存在的。与此相反,美国航空公司的债券就构成一种风险投资机会,因为美国航空公司有可能一次或多次推迟支付利息,也有可能到期缺少足够的资金来按票面价值偿还债券。换句话说,从这项投资得到的可能收益是可变的,但每一种潜在结果都可赋予一个概率。 二、风险的衡量(一)概率分布某一结果将要出现的概率可以定义为,这种结果出现可能性的百分比。所有可能结果概率之和为1。概率的决定可以是客观的,也可以是主观的。客观决定是以类似事件的过去结果为基础,而主观决定仅仅是某人对某一既定事件发生的可能性的看法。对于经常重复的决策,比如在一现有油田内打采油井,那么对新井的成功就可以作出比较准确的客观估计;相反,对于全新的决策或独一无二的投资项目,只能对其不同结果的可能性采取主观估计。企业中很多概率估计至少都带有部分的主观因素,但这并没有降低这种方法的有用性。 (二)期望值期望值是可能结果的加权平均数。式中的为期望值;rj为第j种情况的结果,有n种可能结果;pj为第j个结果发生的概率。 (三)标准差:风险的绝对衡量指标\n标准差是一个统计指标,它衡量的是一个变量对其平均数的离散程度。其计算公式为标准差可用来衡量一种决策方案的变化程度,所以它对方案中包含的风险提供了一个说明。标准差越大,可能的结果变化越大,决策方案的风险越大。标准差为零说明不存在变化,因而没有风险. (四)正态概率分布正态概率分布的特点表现为一条对称的钟形曲线。对许多决策结果进行估计时,在可能的情况下,假设其遵循正态概率分布,可以使分析大大简化。这时,可以使用标准正态概率函数表计算任一特定结果出现的概率。 (五)某一特定值背离期望值的标准差某一特定值背离期望值的标准差的计算公式为根据上式可以计算出投资I的年净现金流量小于某个数值r(如205美元)的概率。 (六)一个估算标准差的适用方法大多数企业决策的结果都可以用一个可能结果的连续概率分布很准确地表示出来,而不是像教材中表2-2和表2-3所列的不连续的结果分布的情况。在这种情况下,可以用一种简单的方法导出可能结果的标准差。假定可能结果的分布近似于正态分布,那么信息的建立就可以采用一种有助于必要计算的形式。例如,某人负责对一项决策(如一个投资项目或一种新产品定价)的预期收益和风险进行估计,就可以要求此人提供以下信息:\n估计最乐观结果。即不会超过5%(或其他任何具体的百分比)区间的结果。估计最悲观结果。即不会低于5%(或其他任何具体的百分比)区间的结果。得出期望值。在正态分布下,期望值处于最乐观结果估计值和最悲观结果估计值的中间。在标准正态概率函数表中,找出小于95%(或其他任何具体的百分比)的z值,再利用最乐观结果,按照z的计算公式求出。(或找出小于5%(或其他任何具体的百分比)的z值,再利用最悲观结果,按照z的计算公式求出) 案例:宝洁公司的产品经理在给某种新产品定价时,估计最乐观(预期不会超过5%的区间)单位价格为$5.00,最悲观(预期不会低于5%的区间)单位价格为$3.50。假定符合正态分布。则期望价格为(5.00+3.50)/2=4.25。在标准正态概率函数表中,小于95%的z值为1.645。,推出或在标准正态概率函数表中,小于5%的z值为-1.645。,推出。 (七)变异系数:风险的相对衡量指标 当要比较的决策方案在规模上大致相等(即具有相似的结果期望值),而且要估计的结果具有对称的概率分布时,标准差是一个恰当的衡量风险的指标。不过,由于标准差是变化程度的一个绝对的衡量指标,所以一般情况下不适于比较具有不同规模的方案。此时,变异系数提供了一个更好的风险衡量指标。从而,在比较两个(或多个)具有相同的结果期望值时,标准差是适当的风险衡量指标。\n在比较两个(或多个)具有不同的结果期望值时,变差系数是适当的风险衡量指标。变异系数的计算公式:一般地,在比较两个规模相同的决策方案时,标准差是个适当的风险衡量指标,在比较两个不同规模的决策方案时,变异系数是个更合适的衡量指标。变异系数越大说明风险越大。 案例:阿罗工具公司(ArrowToolCompany)正在研究两项投资:T和S。T投资具有的预期年净现金流量为100000美元,标准差为20000美元;S投资具有的预期年净现金流量为4000美元,标准差为2000美元。直觉告诉我们T投资的风险较小,因为它的相对变化程度较小。随着变异系数的增加,决策方案的相对风险也会增加。下面比较T投资和S投资的变异系数:T投资:V=20000/100000=0.20S投资:V=2000/4000=0.5S投资的现金流量具有的变异系数(0.50)大于T投资的现金流的变异系数(0.20),因此即使S投资的标准差小,但在这两项投资中S投资的风险更大。 三、风险与收益之间的关系了解风险与要求(和期望)的收益率之间的权衡是有效决策的主要内容。例如,购买普通股票的投资者希望得到的收益超过从其他备选投资中可能赚得的收益,如投资于储蓄、政府债券或高质量公司股票。投资者知道,长期普通股票的预期收益一般要高于风险较小的投资的预期收益,但为了得到更高的收益,投资者必须准备接受更高水平的风险。风险与所要求的收益之间的关系可以表示为:要求的收益=无风险收益+风险溢价无风险收益:一项不存在延期履约风险的投资所能得到的收益.\n对于债务证券来说,不存在延期履行契约风险就意味着保证支付约定的利息和本金。无风险证券的最好例子就是短期的美国政府证券,如国库券。这些证券之所以不存在延期履行契约风险,是因为美国政府总是能印出更多的货币。当然,如果政府无节制地印制货币来支付其债务的话,货币的购买力就会下降。尽管如此,购买美国政府债券总是可以保证得到约定的货币支付的。风险溢价:是投资者期望从风险投资中得到的一笔可能报酬.投资者一般都是风险厌恶者,即他们一般都会期望得到对其投资所承担的风险的补偿。在长期内,预期收益与证券的要求收益将趋向于相等。通过研究投资者对不同证券长时期投资所取得的收益也可以说明风险与收益之间的权衡关系。小公司普通股票(最高风险)所实现的收益(和这些收益的标准差),还有标准普尔500指数中的普通股票(次高风险),长期美国政府债券(第三高风险),长期公司债券(第四高风险),中期政府债券(第五高风险)和美国国库券(最低风险)。这些债券收益在1926年~1996年间的实现收益和标准差(风险)与我们的预期是一致的,即风险与收益之间存在着正向的关系。 四、风险与决策分析——将风险加入决策一个决策问题包含几个基本内容:决策者。面对问题的主体。包括个人决策者(所有参与者具有相同目标),集体决策(参与者目标之间存在冲突,用博弈论分析)。目标或结果。决策者寻求实现的结果,或希望得到的结果。方案或战略。决策者至少有两个可实现既定目标的方案。不确定的环境。其可影响目标或结果的实现,且不为决策者完全控制。 根据环境的确定性将决策分类:\n (一)期望边际效用法最大化判定标准是期望效用最大化,而非期望货币收益最大化。期望效用(冯·诺伊曼-摩根斯坦VonNeumannMorgenstern)的计算公式为: 投资:EMV1=$160,000×0.2+(-$40,000)×0.8=$0不投资:EMV2=$0×0.2+$0×0.8=$0 \n (二)决策树法\n (三)风险调整贴现法在制定长期资本预算(投资)决策时,通常采用风险调整贴现率法处理与未来现金流量估计值相联系的风险。方法是在计算净现金流量时,将厂商的资本成本r,替换为风险调整贴现率r*,进行贴现。风险溢价r*-r都是主观确定的。采用的方法是风险等级法。 参考资料:张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海:上海人民出版社,2004麦圭根、莫耶和哈里斯.管理经济学:应用、战略与策略[M].北京:机械工业出版社,2003.\n本讲义的材料主要来自以上文献,仅供教学使用。 第三章需求分析 本章的主要内容需求关系需求的价格弹性需求的收入弹性需求的交叉弹性需求的其他弹性需求弹性的综合效应 需求分析服务于两个主要的管理目标:第一,它为有效的需求管理提供了必要的洞察力;第二,它有助于预测销售和收益。本章提出了需求理论并介绍了需求函数的弹性性质。本章的开始只研究价格和数量之间的关系,因而假定收入水平和广告等其他影响需求的因素不变或保持固定,然后再将这些其他因素的影响引入分析之中。本章提出了需求理论中最重要的一个概念—弹性的概念。在需求分析的一般内容中,弹性是一种衡量指标,它衡量的是需求量对某一影响需求的因素的变化的反应程度。影响需求的因素包括价格,广告,收入水平以及替代品、互补品的价格等等。本章附录利用消费者的无差异曲线建立了生活费用价格指数与新产品引进之间的关系。因为需求关系决定了公司现金流量中的收益部分,所以,透彻地理解需求理论及其应用,对于厂商管理者制定有效的财富最大化决策来说是十分重要的。 第一节 需求关系 \n 需求需求:在特定时期内和各种可能的价格水平下,消费者愿意而且能够购买的某种商品的数量。通常也称为有效需求。需求是欲望与能力的统一效用:通过消费使欲望得到满足的一种感觉。预算约束:消费者的收入有限,因此消费决策要受到购买各种商品的资金数额的限制。消费者的目的就是在有限的收入条件下选择能够使其效用最大化的商品组合。需求的概念是建立在消费者选择理论之上的,这个理论假定消费者是理性的。作为理性的个人,会力求从其消费或支出决策中得到最大的满足,这种满足可定义为效用。他们的消费决策(和由此带来的满足程度)要受到用来购买各种商品的资金数额的限制。在一个计划范围内,每个消费者都会面对一个有约束条件的最优化问题,目标就是选择能使其效用最大的商品组合,约束条件就是对可用来购买这些商品的资金数量(即预算)的限制。边际效用可定义为其他商品数量保持不变时,某一种既定商品消费量的单位变化所带来的效用变化。消费者为使其效用最大而分配其可用资金的方式,应该是使花在每种商品上的最后一美元所产生的边际的或增加的满足程度都相等。换句话说,为了实现效用最大化,所有商品的边际效用(MU)与价格(P)之比必须相等。在两种商品情况下,比如食品(F)和娱乐(E),最优化条件为MUF/PF=MUE/PE如果此条件不成立(或许因为其中一种商品的价格发生了变化),消费者就会按照能使满足(效用)增加的方式重新分配其支出。例如,食品的价格上涨,消费者花在娱乐上的一元钱所得到的满足将高于花在食品上所得到的满足。结果,消费者将增加娱乐的购买而减少食品的购买。每增加购买一个单位的娱乐都会比前一单位娱乐带来更少的满足(边际效用)。同样地,食品购买量的减少会使最后一单位食品的边际效用提高。(如果你每周有七块夜宵点心,你不太介意丢掉一块;但是如果你只有一块点心,你将很不愿意丢掉它。)娱乐购买量的增加和食品购买量的减少将会一直持续到均衡条件的重新恢复。 需求定理\n需求定理:在其他条件不变的情况下,某商品需求量与价格之间呈反向变动关系。 需求表需求表是说明需求关系的最简单的形式,它就是一张表,列出了某种商品的价格以及某些个人或集体在此价格上对该商品的相应需求量。 如表所示,价格越低,对比萨饼的需求量越大。价格和需求量之间的这种相反的或负的关系通常被称为“需求规律”。与较高的价格相比,人们在低价时能够并愿意购买更多的商品。 需求曲线需求关系可以用需求曲线的形式来表示。需求曲线是反映某种产品的需求量与价格之间关系的曲线。\n注意图上的表达方式 替代效应与收入效应:价格下降为何引起需求量增加?收入效应:一种商品的价格下降,使消费者的实际收入或购买力增加,从而,消费者有能力买更多的产品。一种商品(如牛排)的价格下降,其作用使消费者的实际收入或购买力增加,这就是收入效应。例如,某人在正常的情况下,在牛排每磅5美元时每周购买两磅。价格下降到每磅4美元,可使此人每周少花2美元购买同样数量的牛排。少花的2美元代表实际收入增加了2美元,可被用来每周购买更多数量的牛排(或其他商品)。价格下降的收入效应有时很小,这是因为家庭用在这种商品上的预算很小(如,盐),但其他时候购买力的变化是很大的,例如,一个年轻人的家庭要把他们40%的可支配收入用于公寓住房。替代效应:一种商品价格的下降,相对于其他商品而言,它变得更便宜,从而,理性的消费者可以通过购买更多的该种商品和购买更少的其他商品而增加效用。一种商品(如牛排)的价格下降,那么相对于其他商品(如鸡肉)来说,它就变得便宜了。价格下降的结果是,理性消费者可以通过购买更多的价格下降的商品和购买更少的其他商品来使其满足(或效用)增加,这就是替代效应。假设牛排和鸡肉的价格分别为每磅5美元和2美元,另外假设某人用14美元的总支出每周购买两磅牛排和两磅鸡肉。如果牛排的价格下降到每磅4美元,由于牛排的价格下降,一个偏好牛排的人可能会决定把他的牛排消费量增加到每周三磅,把他的鸡肉消费量减少到每周1磅,每周的总支出同样是14美元。这样,我们看到:(相对于鸡肉而言)牛排价格的下降导致了牛排需求的增加。\n总之,由于收入效应和替代效应的共同作用,价格下降总会对需求量产生影响。对于收入增加,偏好增加的正常(或高收入)商品(如单个家庭住房)来说,替代效应和收入效应都要求价格降低时需求量增加。对于低档品而言,收入效应和替代效应对需求数量有相反的和部分抵消的作用。即便是低档品,两种作用的净效应也可能在价格较低时,需求量更多。 需求函数需求函数是反映某种商品的需求量与影响该需求量的各种因素之间的关系的函数。需求表和需求曲线规定了在所有其他因素的影响保持不变的情况下,某一时间内一种商品的不同价格与在此价格上商品需求量之间的关系。随着时间的推移,一些其他因素可能会使需求曲线的形状和位置发生变化。管理人员经常考虑的决策变量包括产品的设计和包装,公司广告预算的数额和分配,销售人员的规模,促销支出,价格变化调整的时间以及税收或补贴等。例如:Qd:某种商品的需求量;P:该商品的价格Ps:替代品的价格;Pc:互补品的价格;Y:消费者收入;A:广告支出和其他营销支出;Ac:竞争者对该商品或服务的广告支出;N:人口及其他人口因素;CP:消费者对该商品的兴趣与偏好;Pe:预期该商品(未来)价格变化;Ta:调整时间;T/S:税收或补贴。需求函数的这种表达方式说明需求量是一系列不同因素(即自变量)的函数。需求表或需求曲线仅仅说明了价格-数量关系。商品价格(即P)的变化仅仅是造成沿着需求曲线的移动,而需求函数中的任何其他自变量的变化将导致需求曲线的位移。因此,就需要区分需求量的变动和需求水平的变动。 需求量的变动与需求(水平)的变动需求量的变动:在其他条件不变的情况下(CeterisParibus),随着某种产品自身价格的变化,消费者愿意并且能够购买的该种产品的数量的变化。在图形上就表示为沿着某条特定的需求曲线移动。需求(水平)的变动:在既定的价格水平下,因为其他因素的影响而导致消费者愿意并且能够购买的某种产品的数量的变化。在图形上就表示为需求曲线的移动。\n 个别需求和市场需求个别需求:某个个体对某种产品的需求市场需求:所有个体对某种特定产品或服务的需求总和。在图形上,个别需求曲线在水平上的加总便得到市场需求曲线。 \n第二节 需求的价格弹性 从决策的角度来看,厂商需要知道需求函数中任一自变量的变化对需求量的影响。某些变量是在管理者的控制之下的,如价格、广告宣传、产品质量和顾客服务,对于这些变量,管理者必须知道它们的变化对需求量的影响,才能确定是否要改变这些变量。其他变量,包括收入、竞争者产品的价格和消费者对于未来价格的预期等都是在厂商的直接控制范围以外的。尽管如此,有效的需求预测还是要求厂商能够衡量这些变量的变化对需求量影响的大小。 弹性:衡量某个变量对另一个变量的反应程度(敏感性)的指标。具体地说就是另一个变量变化1%将会引起某个变量变化百分之多少?·需求的价格弹性价格变动的比率所引起的需求量变动的比率,即需求量变动对价格变动的反应程度。因为价格和需求量之间一般都存在反比关系,所以价格弹性系数的符号为负,价格弹性有时也用绝对值表示。·弧弹性需求曲线两点之间的价格弹性,表示价格从P1到P2的变化对需求量的影响。弧弹性衡量的是某个范围内的平均弹性。\n这表明弹性指标取决于一般需求曲线斜率的倒数(即需求对价格变化的敏感性)和需求曲线或需求表上弹性计算的位置(即价格点的定位)。因为整个需求表(假设为线性)的斜率(或其倒数)保持不变,但(P2+P1)/(Q2+Q1)的值是变化的,它取决于要计算的弹性在需求曲线上的位置,所以在整个需求曲线上,弹性值一般总是变化的。因此,对相同的产品和相同的需求者来说,较高价格、较小数量上的价格弹性(绝对值)要比较低价格、较大需求量上的价格弹性大。还可以根据弧弹性公式计算为达到某一特定销售水平而必须索取的价格大小。例:假设NBA公司在它的主要竞争对手降价之前,篮球鞋的每月销售量为10000双(每双100美元),在这个竞争对手降价之后,NBA的每月销售量下降到8000双。NBA依照过去的经验,估计在这个价格-数量范围内,需求的价格弹性约为-2.0。如果NBA希望将销量恢复到每月10000双,那么就要确定必须索取的价格是多少。 案例:需求的价格弹性——《麦肯电讯》报社《麦肯电讯》报社是佐治亚洲麦肯地区每年举办一次的“麦肯劳动节公路赛(5公里和10公里长跑活动)主要赞助者。1991年赛跑的参赛费为每人12美元。1991年比赛时,这一费用升到每人20美元,希望能增加比赛的收益。比赛之前,有人抱怨此类比赛的收费太高,使许多家庭支付不起参赛费。这家报社从这个经验中知道了长跑活动的价格弹性。1990年这项比赛吸引了1600名参赛者,由此形成的收益为19200美元。1991年在同样的天气条件下,这项比赛仅仅吸引了900名参赛者,因而收益仅为18000美元。因为价格增长了50%(($20-$12)/$16),使需求量大幅度减少了56%(-700/1250)。所以总收益下降。在这个范围内,需求的价格弹性是弹性充足的(绝对值大于1.0)。具体地,价格弹性可计算为:也就是说,∆QD%=-56%是∆P%=50%的1.12倍。在此案例中,提价战略适得其反,因为该报社误解了或错误估计了需求的价格弹性。 ·点弹性\n因为需求曲线上的每一个点上的弹性一般都是不同的,所以弧度弹性衡量的是某个范围内的平均弹性。而点弹性是需求曲线上某一点的弹性,也就是价格变动无限小时,所引起的需求量变动的反应程度。dQ/dP由具体的函数决定例:需求函数为Q=20-2P,求p分别为2和6时的点弹性。 根据弹性值的大小,可以将弹性分为完全无弹性、缺乏弹性、单位弹性、富有弹性和无限弹性等几种类型。需求无弹性,即Ed=0。在这种情况下,无论价格如何变动,需求量都不会变动。这时的需求曲线是一条与横轴垂直的线。需求无限弹性,即Ed→∞。在这种情况下,当价格为既定时,需求量是无限的。这时的需求曲线是一条与横轴平行的线。单位需求弹性,即Ed=1。在这种情况下,需求量变动的比率与价格变动的比率相等。这时的需求曲线是一条正双曲线。需求缺乏弹性,即1>Ed>0。在这种情况下,需求量变动的比率小于价格变动的比率。这时的需求曲线是一条比较陡峭的线。需求富有弹性,即Ed>1。在这种情况下,需求量变动的比率大于价格变动的比率。这时的需求曲线是一条比较平坦的线。当需求为单位弹性时,价格P变化的百分比与相对应的需求量QD变化的百分比相等。当需求为弹性充足时,QD变化的百分比大于P变化的百分比。若需求弹性不足,P变化的百分比导致较小的QD变化的百分比。 案例:赛马赌博的案例面对紧张的预算和增加额外收益的需要,(美国的)许多州都求助于由州举办的各种形式的合法赌博。赛马赌博既是最早出现的一种赌博形式,也是目前最流行的一种。赛马赌博的收益来自于对赌博的总货币量(叫作“赌金总额”)的征税(叫作“提成率”)。这个收益按照各州法律在州和赛马会之间分配。一般认为赌注总额与提成率呈反比变化,这是因为“(1)提成率越小⋯⋯形成的赌金支出越大,给予赌博公众更大的收益,使之用于重新下注;(2)提成\n率越小,相关的赌金支出越大,就会吸引更多的赌客,尤其是从其他合法和非法的赌博中吸引赌客。”因此,从政策角度来看,掌握赌金总额对提成率(可以把它视为赌博的价格)变化的敏感程度是很重要的。如果赛马赌博的需求缺乏价格弹性,那么各州可以通过提高提成率来增加收益。与此相反,如果需求的价格弹性充足,那么提成率的提高很可能导致各州收益的下降。关于赌博价格弹性的早期研究证明存在一种弹性充足的关系,即价格上升会导致收益下降。与此相反,佩斯卡特里斯(Pescatrice)利用新奥尔良的一条赛马跑道和纽约的两条跑道的数据,采用一个改进了的模型对赛马赌博需求的价格弹性进行了估算。对这些跑道的赌金总额需求函数的估算结果表明赌博的价格弹性约为-0.98。这一结果有助于解释为什么当纽约跑道将提成率从17%降到14%时,收益会减少。需求弹性不足时,“价格”下降就会导致总收益减少。相反,在弹性需求不足的情况下,价格提高会使总收益增加。对22条跑道的实际结果进行仔细分析表明,其中21条跑道的情况是提成率提高导致州与赛马会的总收益增加。 ·线性需求曲线上的弹性线性需求曲线上任意一点的点弹性(指绝对值,下同)等于需求曲线上被该点分成两段线段的长度的比值,或者也可以通过由该点出发向价格轴(纵轴)和需求量轴(横轴)引垂线的方法来求得。当点沿着线性需求曲线从高到低滑动时,其需求价格点弹性值也会相应地由大变小。 ·价格弹性、边际收益、总收益之间的关系需求价格弹性和总销售收入的关系:需求价格弹性系数的大小与销售者的收入有着密切联系:如果需求价格弹性系数小于1,价格上升会使销售收入增加;如果需求价格弹性系数大于1时,那么价格上升会使销售收入减少,价格下降会使销售收入增加;如果需求价格弹性系数等于1,那么价格变动不会引起销售收入变动。因为总收益TR等于价格(平均收益)P乘以销售量QD,我们根据对需求弹性的了解就可以确定价格变化对总收益的影响。当需求弹性的绝对值小于1(即弹性不足)时,价格上升(下降)将导致消费者的总支出(P·QD)增加(减少)。这是因为需求弹性不足表明价格增长一定的百分比会使销售量下降一个较小的百分比,净效应就是总支出P·QD的增长。与此相反,当需求富于弹性(即|ED|>1)时,价格上升(下降)一定的百分比不足以被销售量减少(增加)的百分比所抵消。当需求为单位弹性时,价格变化的一定百分比正好被需求量相同的变化百分比所抵消,净结果是消费者的总支出不变。当需求的价格弹性|ED|等于1(或是单位弹性)时,总收益函数为最大。价格、数量、弹性指标、边际收益和总收益之间的关系可用下图来说明。\n 当总收益最大时,边际收益等于0,需求为单位弹性。在任何大于P1(单位弹性)的价格上,需求函数都是富于弹性的。在小于P1的价格上,需求函数是缺乏弹性的。因此,由于需求函数的弹性越来越充足,价格连续地以相同百分比上升可以使需求量以越来越大的百分比减少。同样,由于需求函数在价格越低时弹性越不足,所以价格连续地以相同百分比下降可能会使需求量以越来越小的百分比增加。产品需求的价格弹性与该价格上边际收益之间的关系是管理经济学中最重要的关系之一,通过分析由价格变化引起的收益变化可以把这个关系推导出来。首先,边际收益的定义是由降低价格而增加一个单位的销售量所带来的总收益的变化。在图中,将价格从P1降到P2,需求量从Q1增加到Q2,结果使最初的收益P1AQ10变成P2BQ20。由降低价格而多销售一个单位产量所产生的总收益的变化可以写成:\n使用这个公式可以说明当需求为单位弹性时,边际收益等于零。 案例:总收益、边际收益和弹性——卡斯特姆-蒂斯公司卡斯特姆-蒂斯公司在汉斯市场经营一个摊位,在那里销售T恤衫并可以按照顾客的意图印制图案。这种T恤衫的需求函数为:QD=150-10P,从而,P=15-QD/10。总收益(TR)等于价格乘以销售量。TR=15QD-QD2/10边际收益(MR)等于总收益对QD的一阶导数:MR=15-QD/5令边际收益等于零,得到:QD*=75,从而,P*=7.50。此时,Ed=-1本例除了说明当总收益函数取最大值时|ED|=1,还表明总收益最大时边际收益MR等于零。 案例:作者向西方出版公司施压以增加销售收益演艺公司和出版公司都按照卖书实现销售收益的一个固定百分比向作曲家、剧作家和作家支付版权费,因此这两方经常因最优的价格和销售量发生分歧。作曲家和作家们经常向出版商施加压力,要求降低价格直至实现收益最大化—即达到单位需求弹性那一点。而出版商却希望索取高价,减少销量,因为只要边际收益超过边际成本,经营利润就会上升。除非边际成本为零,否则出版商总是要求一个正值的边际收益,因此要求一个大于P1的价格(例如P2)以佣金为报酬基础的销售人员和高层管理者也存在同样的矛盾:销售人员经常运用一些巧妙的暗折扣,绕过公司确定的公开定价政策。把价格降到|ED|=1的水平,就能实现销售收益的最大化(因此而得到最大量的佣金)。用上面的实例可以说明当|ED|=1时总收益实现最大化(边际收益等于0)的事实。 ·弹性-收益关系的重要性决策者必须了解价格、弹性和总收益之间的关系。例如,一个持续面临巨额经营赤字的城市交通系统可能会试图靠提高车票价格来增加收益。只有当前的票价结构属于需求弹性不足,这个战略才会成功。在一个不乐观的情况下,当时的票价已使总收益实现了最大,即需求是单位弹性而且服务水平保持不变,那么票价的任何程度提高都将是自我毁灭,将导致总收益的减少和亏损增加。前面麦肯电讯报的例子中也说明了这个问题。\n另外,弹性常常是制定营销计划的关键。一位产品线经理通过在价格促销、广告、零售陈列、交易折扣、直接邮寄和店内奖券等营销方式之间分配营销支出预算,来力图使收益实现最大化。要知道需求量对上述每一种营销作法是否会有反应和作出多大的反应,都取决于对弹性的仔细估算。 案例:大众汽车公司侵占北美市场当大众汽车公司(VW)带着它的无装饰的基本型轿车(甲壳虫)进入美国市场时,在欧洲却没有成功。大量的存货推满了港口和通道,等待着出口到新市场。因而,大众汽车公司集中一段时间研究增加收益的需求刺激因素。在美国市场上,大众汽车公司原先没有经销商网络,最初只是在新泽西、南卡罗来纳州的查尔斯顿和德克萨斯州的休斯顿等港口提供销售和服务。当时通用汽车公司和福特汽车公司也正在开发微型汽车,所以大众汽车公司决定以一个极低的促销价,800美元进入美国市场。两年后,价格增长了25%。虽然卖1000美元会失去了一些愿意支付800~999美元的潜在顾客,但继续售出的每辆车都多卖了200美元,很容易抵销以原价800美元销售减少的销售量所造成的收益损失。需求的价格弹性就是在弹性不足的范围内。到1960年,大众汽车公司又将价格提高了20%,达到1200美元,收益又增加了。最后,1964年达到了1350美元。每辆售出的汽车都增加150美元的收入,正好足以补偿因销售量减少造成的收益损失。价格为1350美元时,价格弹性达到单位弹性的水平。随后大众汽车公司着手建立美国经销商网络和开发新产品—马力更大且装备更好的超级甲壳虫。这些变革扩大了美国市场的潜在规模,使大众产品的需求曲线向右移动。价格为1350美元,又有了经销商网络和更大的数量基数,结果使衡量出来的价格弹性下降(又回到了弹性不足范围内),大众再次处于提价的状况。本例阐明的一个管理观念就是对于任何处于需求弹性不足范围内的产品,厂商都应力求提高价格。在此范围内降低价格既会使(生产和分销产品增量产出的)成本增加,也会使收益减少。最好是通过提高价格以趋近于单位弹性,由此增加收益、节约生产和分销成本。事实上,谋求利润最大化的厂商将会一直把价格提高到弹性充足的范围内,即超过收益最大和单位弹性那一点。一家以利润最大为目标的厂商,从产出为零开始,只要总收益的增量变化超过边际成本的变化,就会降低价格来增加收益。这就是说,利润最大化产量总是出现在厂商需求的弹性充足的范围内—比如高于单位弹性价格点的某个价格。单位弹性对于以佣金为基础的员工或其报酬随销售收益增加而增加的任何人来说也具有特别意义。例如,演艺和出版公司按实际销售收益的某个固定百分比向作曲家、剧作家和作家支付版权费,双方为最优定价经常发生分歧。只要价格高于某个值,使边际收益保持为正值,那么通过降低价格而多售出一盒磁带或一本书,总收益就会持续增加。因此作曲家和作家们经常向出版商施加压力,要求降低价格直至收益达到最大,比如达到需求为单位弹性那一点。出版商与此不同,因为只要边际收益超过边际成本,经营利润就会上升,所以他们希望索取高价,少卖一些。除非边际成本为零,否则出版商总是希望边际收益为正值。以佣金为基础的销售人员和高层管理者也有同样的矛盾:销售人员经常运用一些很巧妙的暗折扣,以\n便避开公司决定的价格政策;而管理者却要求提高价格,尽管收益会减少,但成本减少得更多,所以利润会增加。解决这种激励矛盾的一种办法就是让销售人员(和作家)加入公司的利润分享计划。 ·价格弹性的经验估计经济学家们已经估算出多种商品和劳务的需求价格弹性。经济学家的研究表明,属于耐用品的家具市场需求的价格弹性是非常充足的(-3.04),而普通咖啡市场需求的价格弹性是非常缺乏的(-0.16)。黄、西格弗里德和扎多施蒂(Huang,Siegfried,Zardoshty)对咖啡需求的一项研究证实了价格水平和需求的价格弹性之间的关系。他们在研究了1963~1977年间的咖啡需求后,发现在这个时期内需求的价格弹性的变化范围是从-0.10到-0.89,大部分时间内市场通行价格上的弹性为-0.10,1977年第二季度出现最高价格时的弹性为-0.89。因此,咖啡饮用者在高价时对价格变化的反应程度几乎是低价时的9倍。 ·影响需求的价格弹性的因素替代品的可获得性:一种产品的替代品数量越多,需求的价格弹性就会越大。替代品的可得性和相似性不仅与不同的产品有关,如黄油和人造黄油,牛肉和猪肉,而且与不同生产者生产的相同产品的可得性有关。例如,对雪佛兰汽车的需求价格弹性可能很大,因为可以很容易地获得诸如福特、普利茅斯和本田这样的紧密替代品。商品的耐用程度:耐用品的需求价格弹性一般会更充足,这是因为在很多情形下,可以容易地得到相对便宜的耐用品的替代品。如,对旧电视、旧汽车或旧冰箱进行修理而不购买新的。商品通途的广泛性。商品用途越广泛弹性越大。必需品和奢侈品。必需品的弹性比较小。时间的长短。由于随着时间的推移,可以得到的有效替代品的数量不断增加,所以很多产品的需求弹性会趋于越来越充足。例如,汽油在短期内的需求价格弹性可能相对不足,这是因为唯一可供选择的替代品就是不使用汽车或利用某些公共交通形式。随着时间的推移,随着消费者不断替换其汽车,就会发现其他更好的汽油替代品,比如,更省燃料的交通工具。另外,象电动汽车或以天然气为动力的汽车也会成为其他替代产品。分析的时间长短能影响弹性的另一原因涉及交易成本。几乎所有的购买行为都会使买卖双方必然发生一定的运输和时间费用。此外,潜在的顾客要对价格下降作出反应,必须先了解折扣情况,然后按自己的时间安排进行必要的成本调整才能在购买期间内完成购买。因为如果售卖价格仅持续几分钟,那么消费者的寻找和调整\n成本都会较高,所以调整时间越长,需求对价格变化的反应就越明显。汽车行业中可预先知道的年末车型促销期持续整个8月份,所以它的需求弹性要比事先不通知的仅仅持续几个小时的“午夜疯狂”销售活动激发的需求弹性大得多。 第三节需求的收入弹性 需求的收入弹性在影响需求的各个变量中,收入常常是最重要的变量之一。与需求的价格弹性类似,我们还可以用收入弹性衡量的是某种商品需求量的变化对收入变化的反应程度。收入通常按可支配收入来计算。 收入弧弹性例如,罗得岛的个人可支配收入从10亿美元增长到11亿美元,结果该州相应的游艇销售量从5000只增长到6000只。计算这个范围内的收入弹性,将相关数据代入上式,得出:Ey=.191。因此,其他条件不变,收入增长1%会使需求量增长1.91%。要记住这个计算公式的前提是假设所有其他影响需求量的因素保持不变。如果这个假设条件(其他条件不变)不能满足,计算出来的弹性指标就可能是错误的,这一点适用于所有弹性的计算。\n 收入点弹性弧度收入弹性衡量的是需求量对收入水平在一定范围内变化的反应程度,而点收入弹性衡量的是需求函数上某一个具体点上的这种反应程度。点收入弹性的定义是例:令QD=15000-2500P+2.5Y。求价格等于8美元,人均可支配收入等于6000美元时的点收入弹性。由于Q’(Y)=2.5,从而,Ey=1.50 对收入弹性的解释绝大多数商品的收入弹性都会是正的,也就是说,Ey>0。这些商品被称为正常商品或高收入商品。那些收入弹性为负的商品被称为低档品。低档品是指那些随着消费者收入水平的提高,绝对购买量反而减少的商品。猪肉和豆类食品以及微型汽车经常被当做低档品的例子。它们可能会占低收入家庭食谱和交通预算的很大一部分,但随着收入水平的提高,这种情况就会消失。当收入弹性处于0和1之间时,一般定义为低收入弹性,如果大于1,就是高收入弹性。一般被认为是奢侈品的商品通常具有较高的收入弹性,而必需品(或被认为是必需品)的收入弹性较低。对收入弹性的了解对经济活动的预测以及对制定产品营销战略等都有借鉴意义。 收入弹性的经验估计\n人们对不同种类商品或服务的需求收入弹性已经进行了估算。常常被视为必需品(比如很多食品、住房)的收入弹性都小于1.0,而通常被看成是奢侈品的商品(如欧洲旅行)的收入弹性大于1.0。需求不仅仅是消费者收入水平的函数。例如,消费者收入的预期增长所带来的行业销售量的预期增长可能被一种紧密替代品的价格下降或一种互补品的价格上涨所抵消。对需求的有效分析和预测需要对影响某一特定商品需求的所有重要变量加以考虑。 第四节需求的交叉弹性 经常影响产品需求的另一个变量是相关品(替代品或互补品)的价格。需求的交叉价格弹性衡量产品A需求量(QDA)的变化对产品B的价格(PB)变化的反应程度。 需求的弧度交叉弹性弧度交叉弹性是一种计算两个价格水平间交叉弹性的方法,计算公式为: 例:假设黄油的价格PB从每磅1美元增加到1.50美元。结果,当地一家食品杂货店人造黄油的每月需求量QA从500磅增加到600磅。计算需求的弧度交叉弹性。\n根据公式,Ex=0.45。这表明其他条件不变,黄油价格上涨1%将使人造黄油的需求量增加0.45%。当然,人造黄油是黄油的替代品。 需求的点交叉弹性产品A与B之间的点交叉弹性可按类似的形式进行计算: 对需求的交叉弹性的解释如果商品A与B之间的交叉弹性为正值(如同我们的黄油/人造黄油的例子或诸如塑料包装纸和铝箔包装纸),那么这两种产品就称互为替代品。交叉弹性越大,替代关系越紧密。与此相反,负值的交叉弹性表示两种产品是互补品。例如,激光唱片的价格大幅度下降,可能会使激光唱机的需求增加。 交叉价格弹性的经验分析查尔曼、蒂勒尔和莫尔特的一项研究考察了1946年到1972年期间居民、商业和工业用户的能源需求弹性。他们假设电的需求决定于电的价格、收入水平和一种替代品—天然气的价格。下表8列出了电力使用对价格、收入和天然气价格的弹性。 价格弹性收入弹性交叉弹性(天然气)居民市场-1.30.30.15商业市场-1.50.90.15工业市场-1.71.10.15 第五节需求的其他弹性 \n 价格、收入和交叉弹性指标都是弹性概念在需求分析中最普遍的应用。但是,弹性是一个把一种变量的反应程度(或相对变化)与另一种变量的变化联系起来的一般性概念。为此,本节简要界定一些不太常用的弹性。 广告弹性广告弹性衡量的是销售量对广告支出变化的反应程度,它是由销售量变化的百分比与广告支出变化的百分比的比率来计算。广告弹性系数越大,销售量对广告预算变化的反应就越敏感。知道这个弹性指标可以帮助广告或营销经理确定与价格促销、产品展示及包装支出有关的适当水平的广告支出。 价格预期弹性价格预期弹性为由目前价格变化的百分比所造成的预期未来价格变化的百分比。在通货膨胀的情况下,价格预期弹性可以提供有用的信息。它可定义为由目前价格变化的百分比所造成的预期未来价格变化的百分比。系数大于1表示购买者预期未来价格上涨(或下降)的百分比大于目前价格变化的百分比。弹性系数为正但小于1表示购买者预期未来价格上涨(或下降)的百分比小于目前价格的变化。弹性系数为零表示消费者认为目前的价格变化对未来变化没有影响。最后,弹性系数为负表示消费者认为目前价格的上涨(下降)将会导致未来价格的下降(上涨)。价格预期弹性系数为正值(尤其是大于1时)表示目前价格上涨会使需求函数右移。这可能会造成价格提高、销售量不变或增加,因为消费者尽量通过储存商品以减少未来价格上涨的损失。当农作物受冻(如南美的咖啡豆)或其他供给出现短缺的时候(如1975年的蔗糖短缺)形成商品积压的情况可以(至少部分可以)由价格预期弹性较高的作用来解释。竞争者的反应或消费者手中大量的产品存货最终将使价格预期弹性系数下降,也许会变为负值,结果造成需求函数的左移。 第六节需求弹性的综合效应 \n 当两个或两个以上影响需求的因素同时变化时,人们常常想确定它们对需求量的综合影响。例如,假设某厂商在下一个时期提高其产品价格并预期下个时期消费者的收入也会增加。广告支出和竞争者价格等影响需求的其他因素可望在下期保持不变。根据价格弹性的公式,价格上涨对需求量的影响等于∆QD%=ED(∆P%)根据收入弹性的公式,消费者收入增加对需求量的影响等于∆QD%=Ey(∆Y%)那么下一期的需求量(Q2)将等于当期的需求量(Q1)加上由价格和收入增加造成的需求量变化:Q2=Q1+Q1[ED(ΔP%)]+Q1[EY(ΔY%)]这里说明的为预测需求而综合运用收入弹性和价格弹性的情况,可以推广到本章前面各节指出的任何一种弹性概念中去。 案例:价格效应和收入效应——精工公司精工公司(Seiko)正在计划来年将其手表价格提高10%。经济预测家们预计同期实际可支配个人收入将增长6%。依据以往的经验,需求的价格弹性估计大约为-1.3,收入弹性估计为2.0。假设这些弹性在价格和收入的预期变化范围内保持不变。精工现在每年销售手表200万只。确定明年的预测需求(假设价格效应和收入效应的百分比变化是独立的而且是可加的)。将相关数据代入公式得到Q2=2000000[1+(-1.3)×(0.10)+(2.0)×(0.06)]=1980000假设广告和竞争者价格等影响需求的其他因素保持不变,预测明年手表的需求为198万只。在这个实例中,家庭收入预期增长的正效应不足以抵销价格上涨带来的需求量的下降。 参考资料:麦圭根、莫耶和哈里斯.管理经济学:应用、战略与策略[M].北京:机械工业出版社,2003.本讲义的材料主要来自以上文献,仅供教学使用。 \n第四章需求估计 本章的主要内容运用市场研究方法估计需求需求函数的统计估计应用线性回归模型的问题 前一章提出了需求理论,包括需求的价格弹性、收入弹性和交叉弹性的概念。如果一位经理打算提高本厂商一种商品的价格,就需要知道价格提高对需求量、总收益和利润的影响。在预计价格提高的范围内,相对于价格来说,需求是弹性充足、弹性不足还是单位弹性?如果消费者的收入因经济扩张或收缩而增长或下降,那么需求将会怎样?经理人员每天都会遇到这类问题。对经验需求关系的研究不仅限于谋求利润的企业,政府和非盈利机构也要面对类似的关系。香烟税提高的影响是什么?青少年的需求是上升、下降还是保持不变?学费提高对本地州立大学的收益有何影响?上述及大量类似的问题说明了对需求关系进行经验估计的重要性。本章讨论与这种估计相关的一些方法和问题。经理对厂商产品的需求了解得越多,就越有可能采取使厂商产生的利润和现金流量最大化的行动,进而实现使股东财富最大化的目标。 第一节 运用市场研究方法估计需求 本节在研究可用于估计需求关系的一些统计方法之前,先介绍一下可用于分析需求的三种不同的市场研究方法,即消费者调查、消费者诊断和市场试验。 \n 消费者调查法含义:对一组样本消费者进行访谈,以确定其购买意愿、对价格变化的敏感程度、对广告宣传的了解度等。优点:可得到大量信息,特别是对未来商品购买的预期、对广告宣传的了解程度等提供重要看法。缺点:许多消费者不能或不愿提供准确信息。比如要问,在你喜欢的快餐店中,汉堡包的价格上升25%,你能否具体说出你的反应?你每月将少买多少个汉堡包?你知道你现在买几个吗?与消费者直接访谈的方法存在很多潜在的缺陷。如果说期望最诚实的消费者能对假设的价格变化详细说明其反应是不现实的,那么询问消费者对数量变化或重视广告的反应,对收入水平变化的反应,得到的回答可能是更值得怀疑的。 消费者诊所或焦点小组含义:把消费者对影响需求变化的反应记录下来。例如给消费者实验小组少量货币,以观察当调整价格或者其他变量时消费者的购买行为的变化。优点:比“消费者调查法”可获得相对真实的信息。访谈和消费者诊所法通常还是可以提供有用的信息而有助于决策过程。有时访谈和消费者诊所可提供惟一有用的信息。缺点:首先,组织和运行这样一种“诊所”的成本是很高的,因此实际参与的消费者数量可能会很少。第二,参与者一般都知道自己的行动正在被观察,因此可能以一种与正常情况不同的方式来行动—“霍桑效应”。参加消费者诊所的个人可能认为试验者对价格敏感性感兴趣,所以与其他情况相比会具有更多的价格意识。 市场实验含义:研究实际市场环境中的消费者行为。企业可改变一种或多种需求决定因素,如价格、广告等,并观察其对需求量的影响。优点:在估计价格弹性或交叉弹性时较为有用。\n缺点:实验规模很大时,会产生市场实际影响,企业需要冒较大风险,可能会永远失去一部分顾客;成本较高。在非控制的试验中,观察到的结果可能是由多种因素影响的结果如非正常的坏天气,竞争性广告或竞争性削价,甚至是大大改变消费者收入的当地罢工或大批解雇工人等。 案例:交叉弹性的估计——西蒙斯床垫公司西蒙斯床垫公司搞了一次涉及床垫相对价格的试验。两种同一类的床垫,一种用西蒙斯的商标,另一种用一个不知名的品牌,以相同和不同的价格出售以确定交叉弹性。结果发现,如果价格相同,西蒙斯床垫与无名品牌床垫的销量比为15∶1;如果西蒙斯床垫的价格比无名品牌床垫高5美元,那么就变成8∶1;如果高出25%,二者的销售量大致相同。市场试验法存在一些明显的缺点。如果试验的规模很大,足以使结果产生很高的置信度,那么就可能要冒很大的风险。因广告战略变化或价格提高而失去的顾客可能永远回不来了。大规模的市场试验也是极其昂贵的,在力图进行一种可控试验时,其费用会更高。所以,这种控制良好、费用高昂的试验进行得并不多,因此,结果可能是不实际的。在一个非控制试验中出现的可以观察到的变化可能是由各种干扰因素造成的,如非正常的坏天气,竞争性广告或竞争性削价,甚至是大大改变消费者收入的当地罢工或大批解雇工人。由于市场试验法的高成本和高风险,所以这种测试的持续性可能不长,参数可能变动的数量(如价格或广告支出)可能不多。因此,必须以一些短期观察为基础来制定长期决策。尽管直接市场试验法存在这些局限性,但在某些情况下还是有用的。例如,在考虑销售一种新产品而又得不到价格-产量数据时,统计需求研究可能是无法进行的。另外,市场试验还可能为详细说明一项统计研究的结果提供重要的信息数据。不过,一项统计需求分析所能提供的信息一般会更为全面,而且成本通常要比上面介绍的方法低得多。因此,这种方法通常优于消费者调查、消费者诊所或市场试验。下一节讨论应用回归分析来估计需求函数。 第二节 需求函数的统计估计 计量经济学经济计量学是通过对经济变量之间的关系进行经验衡量以检测经济理论的一系列统计方法。衡量经济关系是在运用经济理论和模型获取决策者感兴趣的\n变量数值的过程中必不可少的一个步骤。例如,当经理人员预测需求时,一定要估计需求量对其他变量(如价格、收入水平和广告支出)变化的反应程度。同样,在考虑兴建一座大工厂时,一位高效率的经理必须估计这家新工厂对厂商经营成本的影响。此工厂将会降低还是提高生产的平均成本?用于衡量需求(及其他经济)关系的重要经济计量方法就是回归分析和相关分析。本章下面内容将说明回归模型和相关模型在需求估计中的应用,建立简单的(双变量)线性回归模型以及更复杂的多元线性回归模型和非线性模型。这些模型在后面章节里对生产函数、成本函数的经济预测和估计也起着重要作用。 计量方法的步骤:识别变量;收集数据;确定需求模型,并对其做出解释;估计模型参数;以模型为基础提出预测(估计值)。 识别变量正如前一章所讨论的,需求函数可视为需求量(因变量)与几种自变量之间的关系。建立一个统计需求模型的第一项任务就是识别出可能影响需求量的自变量。这些变量可能包括所研究商品的价格、竞争产品或替代产品的价格、人口、人均收入和广告促销支出等。研究人员应该力求尽可能多地掌握这些可能会影响商品需求的因素,然后再确定哪些自变量可以用于最初的需求方程之中。如果在这个确定变量的过程中忽略了某个重要的变量,最终计算出来的回归统计结果可能被严重歪曲。研究人员在建立模型时,一定要力求把所有的重要变量都包括进来。不过,因为数据的获得并非总是很容易,或者因为数据产生的费用很高,人们通常只能满足于一个包含较少变量的模型,可见到的经验需求方程中所包含的自变量超过六七个的不多。我们力求预测的变量被称为因变量(标为Y),用于预测因变量数值的变量定义为自变量(如X1,X2和X3)。 \n 收集数据数据来源:企业历史记录、各种政府机关、行业协会、商业银行发布的信息等。数据的类型:时间序列数据——由影响需求的每个变量在特定市场上逐期的观察数据组成。横截面数据——由多个市场上影响需求的每个变量在同一时点的观察数据组成。一旦变量被识别与确定,下一步就是收集有关这些变量的数据,可以从一系列不同来源获得数据。在估计公司需求时,从厂商过去的记录中可收集到价格和销售量的数据。在估计一种商品的行业需求时,可从联邦政府、州政府和地方政府的各种机构、行业贸易协会和商业银行所收集和发布的信息中获得数据。这些机构除了发布有关整个经济的总量数据以外,通常还提供单个城市地区、州和农村地区的信息(如就业、收入、价格和人口等)。有时,无法得到最初希望的那种形式的数据,这就要求重新规定模型中的某些变量,或者进行转换,使数据符合所要求的形式。 案例:识别变量与收集数据——舍温-威廉斯公司舍温-威廉斯公司力求为其房屋外漆产品线建立一个需求模型。该公司的首席经济学家认为影响油漆销售量(Y)(加仑)的最重要的变量是:1.促销支出(A),包括广告支出(广播、电视和报纸)、店内陈列与文字、顾客折扣方式。2.销售价格(P)。3.每个家庭的可支配收入(M)。这位首席经济学家决定以公司的10个销售地区(人口大致相等)为样本收集变量的数据,有关油漆销售量、促销支出和销售价格的数据从公司的营销部门获得,有关(人均)可支付收入的数据可从劳工统计局得到,这些数据如下表所示。销售地区Y/千加仑A/千美元P/(美元/加仑)M/千美元116015015.0019.0222016013.5017.531405016.5014.0419019014.5021.051309017.0015.5\n61606016.0014.5720014013.0021.5815011018.0018.0921020012.0018.51019010015.5020.0 确定模型线性模型如:线性模型的特点:是模型的参数,等于需求函数相应的偏导数(如),表示不管其他自变量的水平是多少,每一个自变量都对需求量有一个不变的边际影响。是误差项。上述参数的值都是用本章后面说明的回归技术估计出来的。在模型中包括一个误差项是要反映以下事实:这个关系并不是一个准确的关系,即观察到的需求值可能不会总是等于理论值。人们依据经济理论假设价格(P)将对油漆销售量(Y)有负影响(即,其他所有变量保持不变,价格上升,需求量下降),还假设促销支出(A)和收入(M)将对油漆销售量有正影响。参数估计值可以下列方式来解释:常数项或截距项在式中没有什么经济意义,因为它表示当所有的自变量(即促销支出,价格和收入)都等于零时油漆的需求量。不过,如果我们解出价格(P),由此形成的反需求函数的截距就是可索取的最高价格。每一个参数的值都提供了一个估计值,表明与某一给定自变量的一个单位的变化相联系的需求量的变化,条件是所有其他自变量保持不变。但是,每个自变量的需求弹性不是不变的,而是随着需求曲线上点的不同而变化的,这一点在下面的价格弹性中可以说明。点弹性求解过程如下:\n线性需求方程被大量用于经验分析之中,因为它的估计过程容易,而且接近于很多真正的需求关系。 幂函数模型如:幂函数模型的转换:转换后就可以按照线性模型的方式进行估计。大多数的计算机回归程序软件包都只须改变一二个指令就可以进行转换。幂函数模型的特点:任何一个自变量的边际影响都与公式中其他所有自变量的数值相互依赖,即弹性不变,即每个系数就是相关变量的弹性弹性不变的性质是很有用的,因为它表明一种自变量(如价格或收入)的一定百分比变动将导致需求曲线所有点上需求量的相同比例的百分比变化。与更典型的线性需求函数相比,这是乘数指数需求函数的一个特殊性质。如前所述,一个线性函数的弹性在整个需求曲线范围内都是变化的,而舍温-威廉斯公司的定价分析人员可能会告诉我们:不管价格是提高10%,还是下降10%,需求量变化的百分比都是不变的,为15%。如果是这样的话,那么采用一个乘数指数需求模型是恰当的。在对估计方程结果进行外推时应注意不能过多地超出在获得最初的参数估计值时使用的数据值,这种情况对于乘数形式的或任何其他具体形式的需求函数来说都是与线性方程一样的。例如,1980年以前,高峰电力需求增长呈指数形式,公用事业公司计划增加生产能力以满足这种需求增长,但这种指数增长关系在1980年之后不复存在,结果造成发电能力的建设过度,增加了行业重组的压力,对此状况也带来了竞争的压力。\n在完成了需求函数估计过程中前三步的讨论之后,现在把重点放在用于估计需求模型参数和进行需求预测的统计方法上。 简单线性回归模型简单线性回归模型只包含一个自变量和一个因变量的情形,两个变量之间的关系形式是线性的,如下式所示:假设条件Y是一个随机变量,X是非随机变量。在与相对于每一个可能值的的预期值之间,存在着一种理论上的直线关系,即:其中,回归系数与,构成总体参数,其值未知,需需要估计。与X的每个值相联系的是随机变量Y的可能值的一个概率分布p(y|x)。当确定X等于某些值xi时,观察到的Y值将根据p(y|xi)概率分布画出来,不一定位于理论回归直线上。平均数Ep(y|xi)位于理论回归直线上。若εi被定义为观察值yi偏离理论值yi'的偏差,则:一般地,线性回归关系变成式中的ε称为随即扰动项(或误差项) 误差项为一个独立的随机变量,即\n误差项的期望值等于零,即对于所有的观测值,误差项具有相同的方差,即服从正态概率分布。主要是为了统计检验 总体回归系数的估计思路:回归模型一旦确定,就可以利用n对样本观测值(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)对总体回归系数α与β进行估计。这个过程是要找出一条能最佳拟合所收集到的样本观测值的样本回归线。α与β的样本估计值分别用a和b表示。对于X的某一给定值的Y的估计值或预测值Y’i为:y’i=a+byi。令ei为观察值Yi背离估计值Y’i的离差,那么,yi=y'i+ei=a+bxi+ei尽管确定a、b的值(就是找出能提供对系列观察值最佳拟合的回归方程)有几种方法,但最有名、采用最广泛的是最小二乘法。最小二乘法分析的目标就是找出能使离差ei的平方和最小的a、b值。(通过对误差进行平方计算,正、负误差累加就不会相互消掉。)最小二乘法,即让拟合的直线从各数据点中通过,使每一点到该直线垂直距离的平方和最小,即使离差ei=yi-a-bxi的平方和最小,然后确定a和b的值。\n令ei为Y的实际观测值与预测值之间的离差(即这些点与直线之间的垂直距离),则称为残值或预测误差。最小二乘法就是令残值的平方和最小。计算最小二乘估计值a´和b´的公式 案例:估计回归参数,舍温-威廉斯公司回到舍温-威廉斯公司的例子,假如只用促销支出来预测油漆销售量。使用简单线性回归模型表示法,用Y表示油漆销售量,X表示促销支出。如果用促销支出预测某一城市地区内的油漆销售量,那么必须根据样本数据来计算α与β的估计值。这些数据再次列在下表中。销售地区i(1)促销支出Xi(2)销售量Yi(3)Y的离差(4)X的离差(5)(5)的平方(6)(4)*(5)(7)(4)的平方(8)1150160-1525625-37522521602204535122515752025350140-35-75562526251225419019015654225975225590130-45-35122515752025660160-15-654225975225714020025152253756258110150-25-15225375625920021035755625262512251010019015-25625-375225Y的期望175X的期望125X的离差平方和23850第(7)栏的和10350Y的离差平方和8650 \n解得b’=10350/23850=0.433962a’=175-0.433962*125=120.75475总销售量函数的估计方程为:Y=120.755+0.434x若促销支出为185,则根据上述估计的方程预测y’的值,即y’=120.755+0.434*185=201.045。但是,这种预测需谨慎,特别是当要估计的值所对应的自变量值落在观测值之外时,从而需要计算预测误差的标准差,以判断回归方程估计值准确程度。误差项ei的标准差计算如下:如果观测值紧密地聚集在回归周围,那么Se值将很小,预测误差也将很小。在上例中,Se等于22.799,从而,Y的预测值在95%的可能性会落在以下区间:因此,当x=185,y’=201.045会有95%的可能性落在区间或预测区间在155.447和246.643之间(也就是说,从155447加仑到246643加仑) 检验回归估计拟合优度(回归直线与数据之间的拟合程度)总偏差平方和的分解\n如果我们用Y的平均值(即)作为Y的最佳估计值,那么所涉及的误差被标为“总误差”,它是观察值(yi)与之差。假设我们现在使用样本回归直线来估计Y,给定X=xi,Y的最佳估计值为y'i。由于是使用回归直线来估计Y,所以估计误差被减少为观察值(yi)和y'i之差。在图中,总误差(yi-)被分为两部分——总误差中未解释的部分(yi-y'i)和已被回归直线解释的部分(y'i-),也就是:总误差=未解释的误差+已解释的误差(yi-)=(yi-y'i)+(y'i-)如果我们利用这个程序把样本中每个观察值的总误差进行分解,然后再对公式两边进行平方并求和,(经过一些代数简化)就得到:总SS=未解释的SS+已解释的SSΣ(yi-)2=Σ(yi-y’i)2+Σ(y’i-)2这个公式表明对样本中所有的观察值的误差的平方和可分为两个独立的部分:未解释的SS和已解释的误差。通过这种平方和分析,现在可以说明评估回归方程整体解释能力的两种方法。一种衡量回归直线对样本观察值的拟合程度的指标就是样本判定系数,判定系数(r2)等于已解释的SS与总SS之比:r2=(y’i-)2/(yi-)2它所衡量的就是已被回归直线(自变量)解释了的因变量变动的比例。可决系数的取值范围从0(Y的任何变动都未被回归所解释)到1(Y的所有变动都被回归所解释)之间。在前面的舍温-威廉斯公司例子中,已解释的SS为4491.506,总SS为8650.00,因此,判决系数为:0.519。把促销支出作为自变量的回归方程说明了样本中油漆销售量变化中的大约52%的变化。还可以看到,在两变量线性回归模型中,判定系数等于相关系数的平方,即r2=0.519=(r)2=(0.72059)2。 \n评估回归方程解释能力的第二种方法是对样本数据中变动来源的一种F检验。利用前面讨论过的平方和结构,建立方差分析表。F比率为:F=SSR/(SSE/d.f.)F检验可以用来检验回归方程是否解释了因变量变动中的大部分。如果计算出来的F比率大于从(附录B)统计表B3中F分布中得到的Fk,1,n-2的值,那么决策就是拒绝在k显著水平上,X和Y之间没有关系的零假设(即没有解释能力)。在舍温-威廉斯公司例子中,F=8.641。从F分布(见表B3)中查到的F0.05,1,8的值为5.32。因此,在0.05显著水平上,我们拒绝了销售支出与油漆销售量之间没有关系的零假设。换句话说,我们的结论是,回归模型的确解释了样本中油漆销售量的大部分变化。 评价单个自变量的解释能力t-检验由于不同的样本得出的关于β的估计值b也就不一样,因此,常常要检验β是否等于某个特定值。通常,要检验β是否等于0,以确定因变量和自变量之间是否存在显著的关系。如果β为零或接近于零,那么自变量X在预测或解释因变量Y的值时就没有实际作用。当β=0时,X的一个单位变化导致Y的零单位变化,因此X对Y无作用。关于这一问题的检验方法就是t-检验。要检测有关β值的假设,必须知道统计值b的样本分布。它可显示为:b有一个t分布,自由度为n-2。这个分布的平均数等于真正起作用的回归系数β,标准差的估计值可计算为:t-检验认为b的t统计量即服从自由度为N-2的t分布。其中 假设:H0:β=0,Ha:β≠0统计量:t=b/Sb\n拒绝域:其中,α常取值为5%或者在1%决策就是拒绝零假设,要看t是小于-tk/2,n-2,还是大于+tk/2,n-2,此处的tk/2,n-2值可以从(附录B)表B2的t分布(带有n-2的自由度)中得到。企业应用假设检测时,我们建议使k取小值(即不大于1%或5%)。除非需求估计产生一个非常高的置信度,表明促销支出实际在“推动”销售量(即≠0),对于一个涉及几百万美元促销支出、包括广告宣传和零售展示在内的营销计划,人们无法证明它是否可行。 在上例中,观测值有10个,从而,样本统计值b将有一个自由度为10-2=8的t分布,从t分布表中可以得到当α为0.05,自由度为8时,t0.025,8的值为2.306,在上例中,由于Sb=0.14763,从而,根据t统计量得到的t值为:t=(0.433962-0)/0.14763=2.939。因为这个值大于2.306,从而拒绝零假设。因此,就可以得出结论,认为在5%的显著水平上,促销支出与油漆销售量之间存在着一种正的线性关系。 相关联系与因果关系以寻找具有显著统计意义的回归关系为基础,人们可以力求确定一种因果经济关系的存在—自变量为因,因变量为果。不过,(相关)联系的存在并不一定表示因果关系,统计检验只能确定变量之间是否存在着相关联系,原因-结果经济关系的存在只能由经济推理来证明。一种相关联系关系可由于多种原因不表示因果关系。首先,即使两个变量之间存在着95%统计上的显著的相关联系,也可能是由5%的纯粹偶然性造成的。第二,两个变量之间的联系可能是影响第三个共同因素的结果。例如,虽然由于食物和衣着的人均支出在一段时间内表现出密切的关系,但人们不能得出食品支出的增加导致衣着支出增加的结论。这些变量之间的密切联系高度相关可归因于第三个变量(比如人均收入)。随着一定时间内人均收入的提高,人们会趋向于在食品和衣着上都花费更多的支出。最后,两个变量在同一时间内可能都是原因与结果。换句话说,变量之间可能存在一种同时的或相互依赖的关系。例如,可以假设一个人的收入是其受教育程度\n的函数—此人上学的时间越长,收入就会越高。不过,人们也可以认为,相反的关系也是真实的—受教育程度是收入的函数。更高的收入提高了一个人所能支付更多的大学和专业教育的可能性。 多元线性回归模型:包含两个或多个自变量的函数关系叫做多元线性回归模型。在(完全)一般性多元线性回归模型中,假设自变量Y是m个自变量X1,X2,⋯,Xm的函数,具有的形式为:Y=α+β1X1+β2X2+…βmXm+ε在舍温-威廉斯公司例子中,假设油漆销售量(Y)是三个变量的函数:促销支出(A),价格(P)和家庭可支配收入(M),则:Y=α+β1A+β2P+β3M+ε假设。除了需要满足一元线性回归模型中的几个假设外,还必须满足以下两个假设:观测值数量要超过要估计的参数数量(即要大于m)不存在多重共线性,一种定义关系或共识(比如账簿中的现金等于初始现金加上收据)是不能估计的,除非数据中存在某些随机因素的来源。例如,当值的职员会承认调整时出现偶然的误差。多元线性回归模型的估计与假设检验与一元回归模型基本相同,可以通过专业统计软件如SPSS、Eviews等来进行分析。例如,在舍温-威廉斯公司的例子中,根据计算机的输出结果,可得到回归方程:Y=310.245+0.008A-12.202P+2.677M变量P的系数(-12.202)表明,所有其他条件不变,价格提高1美元,某一给定销售地区内的预期销售量将减少-12.202×1000或12202加仑。 利用回归模型进行预测\n如同简单的线性回归模型一样,多元线性回归模型也可用来进行点预测或区间预测。把自变量的特定值代入估计回归方程中就可进行点预测。在舍温-威廉斯公司例子中,假设我们有兴趣估计某一销售地区的销售量,这个地区的促销支出为185000美元(即A=185),销售价格为15.00美元(P),每个家庭的可支配收入为19500美元(即M=19.5),把这些数值代入式Y=310.245+0.008A-12.202P+2.677M,产生:y'=310.245+0.008×(185)-12.202×(15.00)+2.677×(19.5)=180.897或180897加仑。在预测Y'的过程中,是包括1个、2个还是全部3个自变量取决于这个及随后样本预测中的均值预测误差(如这里是185000-180897=4103)对于一个带有前面提到特点的一个销售地区(即,A=185,P=15.00,M=19.5)来说,大约95%的油漆销售预测区间等于:180.897±2(17.417)或从146063到215731加仑。 第三节应用线性回归模型的问题 变量遗漏、模型误设与衡量误差只要一个或多个重要的解释变量没有包括在回归方程之中,就会产生设定误差。如果被忽略的变量与包含在回归方程中的一个解释变量中度或高度相关,那么缺失变量的影响将在包含变量的系数(b值)中反映出来。这导致对包括在回归方程中的解释变量的经济作用估计过高或估计过低,也就是说,对理论回归系数的最小平方估计值(α,β等)形成一种偏倚。即使缺失变量与回归方程中包括的所有其他解释变量无关(即不相关),被忽略变量的作用仍将使残差误差的大小增加,造成残差的估计标准差(Se)的增加。从一个时间序列回归方程(即时间趋势)中省略一个重要的解释变量还会产生自相关问题。因此,建立一个正确规定的模型必定在任何经济关系的估计中起到显著的作用。有的时候,有关变量必须要省略掉,因为估计是在获得完整数据之前所必须采取的支持性决策。当这种情况发生时,通常可以得到一个紧密的代理变量并应该替代省略变量。代理关系越紧密,估计结果越好。在得不到代理变量时,就应该找出估计参数中的偏倚方向。X1的错误估计参数(b1)可以写成真正参数(β1)与省略变量j的影响之和,b1=β1+βjr1,j\n如果人们知道省略变量与包括在内的解释变量(r1,j)之间相关系数的可能符号为正,如果省略变量对因变量的假设影响(βj)为正,那么估计参数将具有正的偏倚。例如,从豪华车租赁的需求估计中省略家庭收入,可能对价格变量参数产生正偏倚,因为更高的收入与向豪华汽车一周支付的价格可能是正相关的,因为家庭收入本身被假定为是豪华汽车租赁的正值决定因素。另一方面,如果省略变量和解释变量之间的可能相关性质是负的,或省略变量对因变量的假设影响是负的,那么估计参数将具有负偏倚。 自相关在很多经济模型和预测问题中,经验数据都采取一种时间序列的形式—在不同时点上对变量所取的一系列观察值。例如,我们可能对(美国国内的)电视机总销量感兴趣,把可支配收入作为自变量,用于计算回归参数(即,a和b)估计值的数据可能由一系列年度的(或季度的)电视机销售量和10~15年内可支配收入的衡量指标构成。在用时间序列数据进行研究时,会出现一种被称为自相关的问题。如前所述,构成回归模型的一个假设条件(具体地说,假设4)中扰动项et一定是一个独立的随机变量。换句话说,我们假定每个逐次误差et是与前后误差无关的,这样,回归方程才不会使扰动项的逐次值形成可以预见的方式。在误差项逐次值中存在的某种显著方式就构成了自相关。扰动项的逐次值既可表现为正的自相关,也可表现为负的自相关。正的自相关表示无论何时逐次的正值(或负值)的干扰一般都跟随着具有相同符号的干扰。负的自相关,是指无论何时逐次的正值(或负值)的干扰一般都跟着具有相反符号的干扰。负的自相关反映出一种类似于购买可储藏消费品时过少或过多的过程。如果一个家庭本周多买了两份早餐麦片,那么下一周的购买量很可能低于平均数,再下周还会多于平均数。金融市场收益也可表现出这种方式。暂时高于资本市场均衡值的收益将构成大胆行动的动力,结果使收益得到纠正(也许是过份纠正),恢复到一般状况。正的自相关可由多种因素产生:一种是经济变量中存在着周期变动和季节变动。与商业周期相伴的整个经济增长使大多数经济时间序列数据具有一个整体向上发展的趋势,围绕这个趋势带有周期性的上升和下降。与此类似,季节方式也可导致在每年内表现为一个可预见方式,每周、每月或每季数据的上升和下降。产生正的自相关的另一原因是消费者购买方式中的自我强化趋势,时装零售就是一例。如果赫耳梅斯披肩正在流行,持续每周的销售量数据将会比前一周大大超过平均趋势,直至流行热度减弱,这种披肩不再流行为止。如果从回归方程中省略有意义的解释变量,或者存在非线性关系,那么也会形成正的自相关或负的自相关。含义:在时间序列数据分析中,误差项ei前后相关,从而,ei-1与ei前后相关。\n自相关存在的后果:首先,尽管α和β的估计值是无偏的,但是最小平方程序将对这些估计值的样本方差得出错误估计。最小平方程序将对这些估计值的样本方差得出错误估计[如果一个估计值的期望值与被估计的总体参数相同,那么这个估计值就是无偏的。计算出来的a和b分别是α和β的无偏估计值,因为[E(a)=α,E(b)=β]。特别是,标准误差可能会过高或过低,取决于是否具有正的或负的自相关第二,诸如判定系数(r2)和F检验将不再提供有关经济关系的显著性的可靠信息。第三,用于预测目的的回归方程将产生带有不必要的大量样本方差的预测结果。对自相关的检验可以通过D-W检验来进行。 处理自相关问题如果可以确定残差的逐次值中依赖关系的函数形式,那么就可以用一个滞后结构对原始变量进行转换以改变这种形式。有助于减少自相关的另一方法就是在回归方程中加进一个新的线性趋势或时间变量。第三个程序是计算时间序列中每个变量(即,Yt+1-Yt,X1,t+1-X1,t,X2,t+1-X2,t,等等)的一阶差分,然后用这些转换过的变量计算回归方程。第四种方法是在回归方程中增加X12或X1X2形式的变量。上述程序通常都可以产生与独立误差假设相一致的满意结果。 异方差在建立普通最小平方回归模型的过程中,另一个假设是误差项具有一个常数方差,换句话说,我们假设观察值对于理论回归直线具有统一的变化,这种性质就是同方差性,背离这个假设就称为异方差性,只要在误差项的绝对量和一种(或多种)自变量的数量之间存在一种系统关系就表示存在异方差性。对扰动项的绝对值和每个自变量的值进行图形或表格比较将有助于发现明显的异方差性的存在。异方差性的存在造成误差项(Se)的方差估计值取决于所选择的自变量的特定数值。另一组观察值可能与这个方差差别很大的估计值结果,对单个回归系数统计显著性的检验(t检验)和回归方程的整体解释能力(F检验,r2)可能被证明是错误的。\n当误差项的方差随着自变量的大小增加时,会出现一种形式的异方差性。比如有一个回归模型,其中假定家庭储蓄是家庭收入的函数,在这种情况下将会发现,高收入家庭的储蓄变化有可能比低收入家庭更大,就是因为高收入家庭拥有更多的货币用于潜在的储蓄。经常在横断面销售数据出现的另一例子就是大规模零售商店,事业部或厂商的误差方差要超过较小组织的误差方差。在很多情况下,这种形式的异方差性可以被减少或消除,方法就是把回归方程中所有的变量除以被认为是造成异方差性的自变量,然后再应用最小平方分析形成一组转换的变量。不过这种转换实际上也改变了变量之间假设关系的形式,因此在某些情况下可能是不适当的。处理异方差性的另一种方法是对数据取对数,这种转换也会改变变量之间假设关系的形式。更高级的一般性最小二乘法可以说明非均匀误差方差并保持原有的假设关系。 多重共线性只要回归方程中某些或全部解释变量之间存在高度的相关性,要确定每个解释变量对因变量的各自影响就变得很困难,因为相应回归参数的标准差(Sb)变大。只要两个或多个解释变量是高度相关(或共线)的,t检验就不再是单个解释变量统计显著性的可靠指标了。在这样的条件下,最小平方程序一般会在不同的样本间产生高度不稳定的回归参数估计值。不过,多重共线性的存在并不一定使预测目的的回归方程的使用无效。只要解释变量之间相关性的方式在未来保持不变,这个方程就可以形成有关因变量数值的可靠预测。存在一些方法可处理多元共线性:一种方法就是改变模型,除去一组高度相关的变量以外的全部变量。例如在前面提到的舍温-威廉斯例子中,考虑一下为说明油漆销售量而使用的变量。促销支出与销售价格之间,促销支出与支配收入之间都存在高度的相关性(用绝对数表示),表明这三个回归系数估计值的标准差可能被扩大。因此,分析人员会考虑从回归方程中舍去其中某一个变量。在用时间序列数据进行研究时,另一种方法就是使用横断面数据来获得某些回归参数的独立估计值。最后,通过通货收缩程序(如使用一个趋势变量或一阶微分)消除某种趋势将常常减少多重共线性问题。 参考资料:\n麦圭根、莫耶和哈里斯.管理经济学:应用、战略与策略[M].北京:机械工业出版社,2003.本讲义的材料主要来自以上文献,仅供教学使用。 第五章 生产经济学 经理人员要对厂商内各种资源的使用进行决策,这些决策在传统上被分为生产、销售、财务和人事决策。尽管这些决策是相互关联的,但对其分别讨论是有益的。生产决策包括确定用于生产某一预期产出量的资源或投入要素(如土地、劳动、原料和加工材料、工厂、机器、设备和管理才能等)的种类和数量。私人部门经理人员的目标就是以最有效率的方式组合厂商的资源以对股东财产最大化的目标作出贡献。在政府机构和其他非赢利机构中,管理者常常面对有限的预算约束限制。在这种情况下,其目标就是在给定预算约束条件下,使产量(劳务供给)最大,可以通过寻找生产组织产出量的最低成本投入要素组合来实现。本章讨论生产经济理论在制定财富最大化生产决策中的应用。 本章的主要内容生产生产函数一种可变要素的生产可变要素的最优使用量两种可变要素的生产规模报酬柯布-道格拉斯生产函数 第一节 生产\n 生产:指企业在既定技术条件下,如何最有效地把生产预期产出的各种投入要素组合起来。这一过程不单纯指生产资源物质形态的改变,它包含了与提供物质产品和服务有关的一切活动。 生产要素是指企业进行生产,需要有一定数量可供支配的资源作为投入,如土地、厂房、设备、原材料、管理者和技术工人等。这些企业投入生产过程用以生产物质产品或劳务的资源称为生产要素或投入要素。经济学中为方便起见,一般把生产要素分为三类:(1)劳动,包括企业家才能;(2)土地、矿藏、森林、水等自然资源;(3)资本,已经生产出来再用于生产过程的资本品。 这些技术包括可采用的生产过程、设备、劳动、管理技能和信息处理能力。 产出不仅包括物质商品的有形加工或制造,也包括运输服务、法律咨询、教育(教授学生)和发明(研究与开发)。如可以是服装、面包等最终产品;也可以是再用于生产的中间产品,如布料、面粉等。企业的产品还可以是各种无形的服务。 第二节 生产函数 1.生产函数的定义生产函数说明在一定时期内,在既定的技术水平下,由给定数量的各种投入要素所能生产的最大产出量。它可以用一个数学模型、图表或图形的形式来表示。其一般形式为:Q=f(L,K,…T)\n简化形式:假定企业只生产一种产品,仅使用劳动与资本两种生产要素,分别用L和K表示,则方程可以简化为:Q=f(L,K)当技术发生变化时(如更多的自动设备的引进或非熟练工被熟练工所替代),便会形成一个新的生产函数。大多数产出量(商品和劳务)的生产都需要使用多种投入要素。许多生产过程可以生产出多种产品。 生产函数是一个技术概念,而没有经济含义。它只是将投入量和产出量联系起来。它只是表示各种投入要素组合的最大产量。仅仅使用生产函数并不能知道生产一定产量的成本最低的资本-劳动力组合,也不能知道利润最大化的产量 2.一个具体的生产函数:柯布-道格拉斯生产函数在经济学中应用最广泛的是柯布-道格拉斯生产函数其中,是要估计的常数。生产要素之间具有替代性。这意味着企业可以根据投入要素的相对价格变化改变要素组合方式。如果投入要素的投入量加倍,产量也加倍。 假设:α=100,β1=0.5,β2=0.5,则柯布-道格拉斯生产函数为Q=100K0.5L0.5,其生产表可以表示为: 劳动投入要素L资本投入要素 12345678\nK82834007905656326937488007265374158529592648700748624534642449054860064869352243163874475005485926324200283346400447490529565317324530034638742445849021412002452833163463744001100141173200224245265283 案例:深溪采矿公司——用图表表示的生产函数 资本投入要素Y(马力) 25050075010001250150017502000劳动投入要素X(工人数量)11361016161613226162429294444341629445555555046294455586060555164355606162626062955606263636362744586263646464648506062636465656595559616364656666105256596264656667 3.固定投入要素与可变投入要素固定投入要素:在既定时期内不管生产量是多少,生产过程中所使用的这种投入要素的数量都是不变的。 可变投入要素:生产过程中所使用的投入要素,其数量随着预期生产量的变化而变化。 4.短期与长期\n短期:在特定时期内,一种或多种投入要素的投入量是固定的,另一种投入要素的投入量变化的时期。从而,短期生产(shortrun),指的是期间至少有一种生产要素的投入量固定不变的时期,这种固定不可变动的生产要素称为固定要素或固定投入(fixedinputs); 长期:所有投入要素都是可以变化的时期。从而,长期生产(Longrun),则指生产期间所有生产要素的投入量都可以变动的时期,这些可以变动的生产要素称为可变要素或可变投入(variableinputs)。 在短期,因为固定要素(厂房、设备等)无法变动或变动成本无限大,企业只能通过增加可变要素(工人、原料等)的投入来扩大产量。而在长期,由于所有要素都能变动,企业就可以扩建厂房、增添设备、扩大生产能力以更经济有效地增加产量。 第三节 一种可变要素的生产 例子,在前一节深溪采矿公司的例子中假定生产过程中,如果投入一台750马力的采矿设备,,将要达到的不同产量取决于操作这台750马力设备的劳动投入要素X的数量,即工人数量。总产量函数可用图形表示,一般而言,产量Q标在纵轴上,变动投入要素劳动(X)由横轴来衡量。 1.总产量(TP)总产量与生产函数相对应,给定的生产要素组合所能带来的最大产量。若资本固定,那么总产量的变化就由劳动的投入变化来决定。\n一旦总产量函数(用表格、图形或数学形式)给定,边际产量和平均产量函数就可以被推导出来。边际产量(MP):生产过程中增加一单位可变投入要素所产生的总产量的增量变化。设ΔQ是Y保持不变时,变动投入要素的变动ΔX所带来的总产量中的变动,边际产量等于:MPX=ΔQ/ΔX如果投入要素X是无限可分的,作为一个连续变量,那么通过取Q对X的偏导数就可以得到边际产量:MPX=∂Q/∂X若为C-D生产函数,那么: 平均产量:总产量与生产此产量所使用的变动投入要素之比。 假设,则有: 2.生产弹性\n生产过程中Y保持不变时,所使用的变动投入要素X的数量的一个既定百分比变化所引起的产出量Q的百分比变化。生产弹性表明产量对某种给定投入要素变动的反应程度。生产弹性大于(小于)1,表明产量增加的比例大于(小于)变动投入要素增加的既定百分比。负弹性表示投入要素增加一个既定百分比后产量减少。 案例:深溪采矿公司X-QMPXAPXEX00---16+661.0216+1081.25329+139.671.34444+15111.36555+11111.0660+5100.50762+28.860.2386207.750.0961-16.78-0.151059-25.90-0.34 3.边际收益递减规律由深溪采矿公司的案例可以看出,开始在作业队中安排较多的工人操作采矿设备(固定要素)时促进了在设备使用上劳动专业化程度的提高。结果,作业队中每增加1名工人的边际产出量开始是增加的,总产量以递增的速度增加。这样,在作业队中增加第2名工人使产量增加了10吨;增加第3名工人使产量增加13吨;增加第4名工人使产量增加15吨。然而,随着向作业队增加的工人不断增多,最终会达到一点,再增加1\n名工人使产量增加的边际量开始下降。出现这种情况是因为通过提高劳动专业化程度而使设备的产出量大幅度增加的方法是有限的。这样,与第4名工人15吨的边际增量相比,在作业队中增加第5名工人所形成的边际产出增量是11吨。同样,作业队再增加第6名和第7名工人所产生增量更小,分别是5吨和2吨。但要注意,总产量仍然在增加,所以作业队中有5个、6个或7个工人仍然可以盈利。在某些情况下,由更大规模的作业队操作设备,总产量可能会不变或下降。在这种情况下每增加1名工人的边际产量为零,甚至为负。比如,例子中第8名、第9名和第10名工人的边际产量分别是0、-1和-2吨。这可能是由于无法充分地管理过多的工人操作机器,造成劳动的边际产量为零或为负。另外,人员数量过多时会使某些工作更难以完成。这种拥挤效应会把增加工人的少量产出增量挤掉。 4.边际收益递减规律是指,在其他投入不变的情况下,一种要素的投入量增加到一定水平后,增加的单位投入所带来的总产出的增量递减(边际产量递减)。此规律并没有说在生产过程中所使用的变动要素的每一个增加量都产生递减的边际收益。正如前例所示,生产过程中所使用的变动要素数量开始增加时有可能产生递增的边际收益。但随着变动要素使用量的增加,总会达到总产量的边际增量开始下降的水平。边际收益递减规律不是一个数学定理,而是一条经验论断,几乎在每一种经济生产过程中,在变动投入要素的数量增加时,人们都会看到这一论证的存在。在采取一项新的产业标准后(如数字高清晰度电视),一种有趣的例外情况会随着营销费用而出现。存在原因:对于任何产品的短期生产来说,可变要素和不变要素投入之间都存在一个最佳的数量组合比例。例如,给麦田施肥。 5.总产量、边际产量、平均产量的关系总产量与边际产量的关系:边际产量上任一点的值等于总产量上相应点切线的斜率。总产量最大(或最小)时,边际产量的值为零总产量与平均产量的关系:平均产量上任何一点的值,等于总产量上相应点与原点连接线的斜率\n平均产量与边际产量的关系:如果边际产量大于平均产量;平均产量就呈上升趋势:如果边际产量小于平均产量,平均产量就呈下降趋势。这意味着两个产量的交点一定发生在平均产量的最高或最低点。例子,一个垒球运动员一个赛季内的平均击球数是0.250。如果该运动员在一个极好的晚场比赛中击球(他的边际成绩),结果四击四中(1.000),那么他的赛季平均成绩就会被提高。与此相反,如果他一次也未击中,这个极差的边际成绩就会把他的赛季平均成绩拉下来。如果他击球四次一中,这个边际成绩将不会影响他的平均分(边际成绩等于平均成绩)。这样,MP曲线将总是在AP曲线的最大值上与其相交。 6.生产的三个阶段在分析生产函数的一些有用的特殊情况时,经济学家们依据TP、AP和MP函数之间的关系,确定了生产的三个不同阶段。\n阶段Ⅰ:劳动的边际产量大于平均产量,且AP上升。这说明固定要素的投入量相对过多,增加可变要素的投入量可以较大幅度地增加产量。阶段Ⅱ:对应的是从投入要素X的平均产量的最大点(X2)到边际产量(MP)下降为零(X3)的区间,因此与阶段Ⅱ的终点相对应的是TP曲线上的最大产量点。阶段Ⅲ:包括投入要素X的总产量下降,或边际产量为负的整个区间。阶段Ⅲ对应的是投入要素X的所有数值大于X3的区间(即X3的右边),在这个区间内,拥挤效应挤掉增加工人而形成的产出量。理性的生产者会在第Ⅱ阶段进行生产,使用多少可变投入要素取决于变动要素的成本。一般而言,在整个投入要素的潜在最优选择区间(阶段Ⅱ)内,使用多少变动投入要素取决于变动要素的成本。如果劳动成本高,比如工人属于联合汽车工会的一个装配工厂内,完成生产过程所雇用的劳动数量可能刚刚进入阶段Ⅱ。在一个非工会化的工厂中,劳动的成本较低,劳动的使用量可能大大\n超过阶段Ⅱ的起点,就会使用生产率增量水平相对较低的工人,如学徒工。当然,某些投入要素是需要有补贴的(如岗位培训项目)。有时投入要素的价格可能是负值,因为使用的投入要素越多,实际的收益在增加。比如,为了保证已被疏浚的淤泥不会流回港口和航道,美国军队工程师协会实际上是向水泥桩制造商对生产过程中所用的每一立方码(1立方码≈0.765m3)淤泥支付费用。如果在与水泥和沙子混合物中泥浆过多就会使更多的水泥桩因爆裂而留在窑中。但由于投入要素的负价格,制造商使用淤泥就会进入阶段Ⅲ进行生产。这种例外情况证明了存在一种变动投入要素最优使用量的一般原则,也证明了投入要素价格为正的情况将存在于阶段Ⅱ之中。 案例:深溪采矿公司——生产的三个阶段阶段可变投入要素生产关系I0~5平均产出递增,边际产出大于等于平均产出,生产弹性大于1分界线5平均产出达到最大值,边际产出等于平均产出,生产弹性等于1II5+~8平均产出递减,边际产出大于等于0小于平均产出,生产弹性在0-1之间分界线8总产出达到最大值,边际产出等于0,生产弹性等于0III8+~10边际产出小于0,生产弹性小于0 第四节 可变要素的最优使用量 生产者在短期有一种固定投入要素(Y)时,必需确定生产过程中所使用的变动投入要素(X)的最优使用数量。这个决策需要引进产品(产量)价格和生产要素成本的分析。因此,此分析从定义边际收益产量和边际要素成本开始。 \n1.边际收益产量:增加一个单位的可变投入要素使总收益增加的数量,等于边际收益乘以边际产量。以劳动为例,则有:如果产品市场是完全竞争的,产品的销售价格P不随产量的增加而下降,从而,增加一单位销售的边际收益就不变。则有 在深溪采矿公司的例子中,Y(资本)固定为750马力。假定该厂商能以每吨10美元的价格把它生产的所有矿石卖掉(也就是处于一个完全竞争市场中),劳动的边际收益产量(MRPX)就可以用上式来计算,可以看出,在一个完全竞争市场中,边际收益等于销售价格。 2.边际要素成本:增加一个单位可变要素投入使总成本增加的数量。 以劳动力市场为例,如果劳动力市场是完全竞争的,那么,多雇佣一个工人企业支付的工资率是一样的,从而,边际要素成本就等于工资率,是固定不变的。一种要素最优投入水平对于劳动力,通常用L表示,从而就有 案例:深溪采矿公司\n在采矿例子中,假定该厂商能以单位时间内向每个工人支付50美元的价格雇用它所需要的任意数量的劳动(X),换句话说,假定劳动市场是完全竞争市场。在此条件下,边际要素成本(MFCx)等于Cx或每个工人50美元。不管此矿的经营水平怎样,边际要素成本是不变的。 XQMPXTRMRMRPXMFCX00-0---16+660106050216+101601010050329+132901013050444+154401015050555+115501011050660+5600105050762+2620102050862062010050 给出边际收益产量和边际要素成本,我们就可以计算生产过程中所使用的变动要素的最优数量。第2章中讨论过边际分析,只要一种经济活动(如生产)的边际效益(收益)超过边际成本,此活动就应扩大。最优水平出现在边际效益等于边际成本的那一点上。对于短期生产决策来说,变动投入要素的最优水平出现时, MRPx=MFCx 如上表所示,最优投入要素是x=6名工人,因为在这一点上,MRPX=MFCX=50美元。少于6名工人时,MRPX>MFCX,在生产过程中增加更多的劳动(工人)所增加的收益将多于增加的成本。超过6名工人时,MRPX查看更多