1、第十三章 實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析法,本章學(xué)習(xí)要點(diǎn)： 本章主要介紹相關(guān)分析和回歸分析的概念種類和相互關(guān)系,重點(diǎn)是要掌握回歸分析的原理與方法、步驟，特別是能從實(shí)際出發(fā)解決一元線性回歸的預(yù)測(cè)問題。,13.1 相關(guān)分析和回歸分析,當(dāng)一個(gè)或幾個(gè)變量取一定的值時(shí)，另一個(gè)變量有確定值與之相對(duì)應(yīng)，這種關(guān)系為確定性的函數(shù)關(guān)系。 如某種商品的銷售收入Y與該商品的銷售量X以及該商品價(jià)格P之間的關(guān)系可以表示為Y=PX，這就是一種函數(shù)關(guān)系。 一般把作為影響因素的變量稱為自變量；把發(fā)生對(duì)應(yīng)變化的變量稱為因變量。Y是因變量，P與X是自變量。,當(dāng)一個(gè)或幾個(gè)相互聯(lián)系的變量取一定數(shù)值時(shí)，與之相對(duì)應(yīng)的另一變量的值雖然不確定，但它仍按某種

2、規(guī)律在一定的范圍內(nèi)變化，變量間的這種相互關(guān)系，稱為具有不確定性的相關(guān)關(guān)系。 如：勞動(dòng)生產(chǎn)率與工資水平的關(guān)系、投資額與國(guó)民收入的關(guān)系。 相關(guān)關(guān)系經(jīng)常用一定的函數(shù)形式去近似地描述。,相關(guān)關(guān)系,相關(guān)關(guān)系的特點(diǎn)： （1）現(xiàn)象之間確實(shí)存在數(shù)量上的依存關(guān)系。 （2）現(xiàn)象之間數(shù)量上的依存關(guān)系不是確定的。 相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系在一定的條件下是可以相互轉(zhuǎn)換的。 （1）本來(lái)具有函數(shù)關(guān)系的變量，當(dāng)在觀測(cè)誤差時(shí)，其函數(shù)關(guān)系往往以相關(guān)的形式表現(xiàn)出來(lái)。 （2）如果我們對(duì)所研究對(duì)象有更深入的認(rèn)識(shí)，便可以將影響因素全部納入方程，使之成為函數(shù)關(guān)系。,相關(guān)關(guān)系的特點(diǎn),相關(guān)關(guān)系的種類,（一）按相關(guān)關(guān)系涉及因素的多少可以分為單相關(guān)和復(fù)

3、相關(guān) （二）按相關(guān)的形式不同可以分為直線相關(guān)和非直線相關(guān) （三）直線相關(guān)按其變化的方向不同可以分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān) （四）按相關(guān)的程度可分為完全相關(guān)、不完全相關(guān)和不相關(guān),虛假相關(guān),種類1,按變量多少劃分 單相關(guān)：一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系，稱為單相關(guān)。 復(fù)相關(guān)：當(dāng)所研究的是一個(gè)變量對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上其他變量的相關(guān)關(guān)系時(shí)，稱為復(fù)相關(guān)。如某種商品的需求與其價(jià)格水平及人們收入水平之間的相關(guān)關(guān)系就是一種復(fù)相關(guān)。,偏相關(guān),種類2,按相關(guān)形式劃分 線性相關(guān)：當(dāng)兩種相關(guān)現(xiàn)象之間的關(guān)系大致呈現(xiàn)為線性關(guān)系時(shí)，稱之為線性相關(guān)。如人均消費(fèi)水平與人均收入水平通常呈線性關(guān)系。 非線性相關(guān)：如果兩種相關(guān)現(xiàn)象之間，并不表現(xiàn)

4、為直線的關(guān)系，而是近似于某種曲線方程的關(guān)系，則這種相關(guān)關(guān)系稱為非線性相關(guān)。如產(chǎn)品的平均成本與產(chǎn)品總產(chǎn)量之間的相關(guān)關(guān)系就是一種非線性關(guān)系。,偏相關(guān),在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場(chǎng)合，當(dāng)假定其他變量不變時(shí)，其中兩個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系稱為偏相關(guān)。,種類3,直線相關(guān)按相關(guān)方向劃分 正相關(guān)：當(dāng)一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量由小變大，另一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量也相應(yīng)由小變大，這種相關(guān)稱為正相關(guān)。如工人的工資隨勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高而增加。 負(fù)相關(guān)：當(dāng)一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量由小變大，而另一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量相反地由大變小，這種相關(guān)稱為負(fù)相關(guān)。如商品流轉(zhuǎn)的規(guī)模越大，流通費(fèi)用水平則越低。,正相關(guān),強(qiáng)正相關(guān) 弱正相關(guān),負(fù)相關(guān),強(qiáng)負(fù)相關(guān) 弱負(fù)相關(guān),種類4,按相關(guān)程度

5、劃分 完全相關(guān)：當(dāng)一種現(xiàn)象的數(shù)量變化完全由另一個(gè)現(xiàn)象的數(shù)量變化所確定時(shí)，這兩種現(xiàn)象間的關(guān)系為完全相關(guān)。即函數(shù)關(guān)系。 不完全相關(guān)：兩個(gè)現(xiàn)象之間的關(guān)系介于完全相關(guān)和不相關(guān)之間，稱為不完全相關(guān)。 不相關(guān)：當(dāng)兩個(gè)現(xiàn)象彼此互不影響，其數(shù)量變化各自獨(dú)立時(shí)，稱為不相關(guān)。如：股票價(jià)格的高低與氣溫的高低是不相關(guān)的。,完全相關(guān),不相關(guān),種類5,按相關(guān)性質(zhì)劃分 真實(shí)相關(guān)：當(dāng)兩種現(xiàn)象之間的相關(guān)確實(shí)具有內(nèi)在的聯(lián)系時(shí)，稱之為“真實(shí)相關(guān)”。 虛假相關(guān)：當(dāng)兩種現(xiàn)象之間的相關(guān)只是表面存在，實(shí)質(zhì)上并沒有內(nèi)在的聯(lián)系時(shí)，稱之為“虛假相關(guān)”。,相關(guān)圖3,曲線相關(guān) 不相關(guān),相關(guān)分析與回歸分析,相關(guān)分析 就是用一個(gè)指標(biāo)來(lái)表明現(xiàn)象間相互依存

6、關(guān)系的密切程度。 回歸分析 就是根據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài)，選擇一個(gè)合適的數(shù)學(xué)模型，來(lái)近似地表達(dá)變量間的平均變化關(guān)系。,區(qū)別,區(qū)別,相關(guān)分析所研究的變量是對(duì)等關(guān)系；回歸分析所研究的兩個(gè)變量不是對(duì)等關(guān)系。 對(duì)兩個(gè)變量來(lái)說，相關(guān)分析只能計(jì)算出一個(gè)相關(guān)系數(shù)，而回歸分析，可分別建立兩個(gè)不同的回歸方程。 相關(guān)分析要求兩個(gè)變量都必須是隨機(jī)的，而回歸分析的要求，自變量是給定的，因變量是隨機(jī)的。,直線相關(guān)系數(shù),在統(tǒng)計(jì)研究中，對(duì)現(xiàn)象間相關(guān)關(guān)系的密切程度可用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)測(cè)定，用相關(guān)系數(shù)r或相關(guān)指數(shù)R來(lái)確定。 對(duì)直線相關(guān)來(lái)說，可用r或R的數(shù)值表示相關(guān)的程度；而對(duì)于曲線相關(guān)來(lái)說，只能用相關(guān)指數(shù)R來(lái)衡量其相關(guān)程度。,計(jì)算公式

7、,例題,相關(guān)系數(shù)的解釋,極端值,一般值,注意事項(xiàng),極端值,一般值,注意事項(xiàng),r值很小，說明X與Y之間沒有線性相關(guān)關(guān)系，但并不意味著X與Y之間沒有其它關(guān)系，如很強(qiáng)的非線性關(guān)系。 直線相關(guān)系數(shù)一般只適用與測(cè)定變量間的線性相關(guān)關(guān)系，若要衡量非線性相關(guān)時(shí)，一般應(yīng)采用相關(guān)指數(shù)R。,回歸分析預(yù)測(cè)就是通過對(duì)觀察數(shù) 據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和處理來(lái)研究與確定事物間相 互關(guān)系和聯(lián)系形式的一種方法。是確定變量 之間函數(shù)關(guān)系的一種有利的工具。,13.2 回歸分析預(yù)測(cè)法概述,回歸預(yù)測(cè)分類：,一元線性回歸 線性回歸 二元線性回歸 回歸預(yù)測(cè) 多元線性回歸 非線性回歸,回歸預(yù)測(cè)的一般程序：,確立相關(guān)因素 這是回歸分析的基礎(chǔ)，只有當(dāng)各因

8、素存在相關(guān)關(guān)系時(shí)，才可用回歸分析進(jìn)行預(yù)測(cè)。 建立數(shù)學(xué)模型 根據(jù)已知的數(shù)據(jù)資料，找出變量之間相關(guān)關(guān)系的類型，并選擇與其最為吻合的數(shù)學(xué)模型。 檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型 用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法檢驗(yàn)數(shù)學(xué)模型，并測(cè)量其誤差大小和精確程度。 運(yùn)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè) 數(shù)學(xué)模型經(jīng)檢驗(yàn)后如果正確，即可用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制了。,13.3 一元線性回歸,一元線性回歸預(yù)測(cè)的方程 其中： 是自變量； 是因變量； 回歸系數(shù)； 回歸系數(shù)。,最小二乘法求解回歸系數(shù)：,最小二乘法就是從過去若干期實(shí)際資料中，找到一條有傾向性的趨勢(shì)直線回歸直線，使回歸直線到實(shí)際資料各點(diǎn)間的距離平方和最短，即偏差的自乘之和最小。用最小二乘法所找出的傾向性回歸直線，最能代

9、表實(shí)際資料的變動(dòng)趨勢(shì)，因而可作為預(yù)測(cè)之用。 標(biāo)準(zhǔn)化方程組為：,最小二乘法求解回歸系數(shù)：,解得回歸系數(shù)： 一元線性回歸模型為： 回歸模型中的系數(shù)b，反映了x變化 一個(gè)單位對(duì)y的影響程度。即反映了影響因素x對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象y的影響大小和方向。,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：,相關(guān)系數(shù)R ： R 取值范圍為 -1 R +1 當(dāng) R=+1時(shí)，y與x是完全正相關(guān)； 當(dāng) R=-1 時(shí)，y與x是完全負(fù)相關(guān)； 當(dāng) R= 0 時(shí)，y與x是完全不相關(guān)； 當(dāng)|R|0.7時(shí)，叫強(qiáng)相關(guān)； |R| 0.3時(shí)叫弱相關(guān)。,置信區(qū)間：,回歸預(yù)測(cè)有兩個(gè)內(nèi)容 ： 一個(gè)是現(xiàn)有數(shù)據(jù)的規(guī)律化，即計(jì)算回歸系數(shù)； 另一個(gè)是對(duì)規(guī)律化了的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行置信估計(jì)。 一般取置

10、信度為95.45%，這時(shí)的預(yù)測(cè)區(qū)間為：,當(dāng)影響因素為時(shí)間時(shí)：,即時(shí)間因素與預(yù)測(cè)對(duì)象有線性相關(guān)關(guān)系，對(duì)于時(shí)間序列一元線性回歸模型的回歸系數(shù)的計(jì)算，可通過適當(dāng)選擇期數(shù)的標(biāo)號(hào)，使得t = 0，這樣可使回歸系數(shù)的計(jì)算簡(jiǎn)化。對(duì)期數(shù)為奇數(shù)的時(shí)間序列，可令中間一期為第0期，兩邊分別為1，2，3， ；而對(duì)偶數(shù)期的時(shí)間序列，令中間兩期分別為1，其它各期分別為3，5， ；這樣就使得t = 0，簡(jiǎn)化后的計(jì)算公式為：,例題：,某地區(qū)人均收入與耐用消費(fèi)品銷售情況如下表示，請(qǐng)根據(jù)人均收入的變化來(lái)預(yù)測(cè)耐用品的銷售額。,例題：,根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)很容易知道年銷售額為因變量， 所求得的一元線性回歸預(yù)測(cè)方程為：,例題：,相關(guān)系數(shù)： 說

11、明X與Y有很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，可以預(yù)測(cè)。,例題：,預(yù)測(cè)2005年當(dāng)人均收入為560元時(shí)，該耐用消費(fèi)品銷售額的預(yù)測(cè)值為： 所以預(yù)測(cè)區(qū)間為：16.6720.78 即預(yù)測(cè)值在(15.11，18.23)范圍內(nèi)的概率為95.45%,例題二：,已知某企業(yè)19982004年逐年的銷售額，試用時(shí)間序列一元線性回歸預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)2005年和2006年的銷售額。 單位：萬(wàn)元,例題二：,預(yù)測(cè)模型為： 相關(guān)系數(shù)：,例題二：,應(yīng)用預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)2005年、2006年的銷售額 置信區(qū)間分別為： 65002837； 70002837。,如果所要預(yù)測(cè)的經(jīng)濟(jì)變量的變 化是幾個(gè)重要因素共同作用的結(jié)果， 這時(shí)就需要選取幾個(gè)自變量來(lái)建立回

12、歸方程，這就是多元回歸問題。,13.4 多元線性回歸,二元線性回歸：,如果總體中因變量 y 與 x1 和 x2 兩個(gè)自變量在統(tǒng)計(jì)意義上有相關(guān)關(guān)系，且為線性關(guān)系，則預(yù)測(cè)公式為： 其中回歸系數(shù)也可由最小二乘法確定，其正規(guī)方程為：,二元線性回歸：,標(biāo)準(zhǔn)離差為： 復(fù)相關(guān)系數(shù)為：,例題：,設(shè)某國(guó)每年小麥出口量的增長(zhǎng)率 y 和該年小麥產(chǎn)量的增長(zhǎng)率 x1 及出口稅率 x2 有線性關(guān)系，其19952004年的樣本數(shù)據(jù)如表，求樣本的回歸方程并預(yù)測(cè)2005年的小麥出口增長(zhǎng)率。,例題：,將數(shù)據(jù)代入正規(guī)方程得： 解這三個(gè)方程式得：,例題：,回歸預(yù)測(cè)方程為： 就說明了隨著小麥產(chǎn)量增長(zhǎng)率的提高，小麥出口量的增長(zhǎng)率也提高，

13、而隨著出口稅率的提高，小麥出口量的增長(zhǎng)率是下降的。,例題：,預(yù)測(cè)當(dāng)2005年產(chǎn)量增長(zhǎng)率 出口稅率 時(shí)，出口增長(zhǎng)率為： 置信區(qū)間：,多元線性回歸：,同樣的方法，可以得出 m 個(gè)自變量的回歸預(yù)測(cè)模型為： 其中：參數(shù) 由下列正規(guī)方程組解得：,多元線性回歸：,標(biāo)準(zhǔn)離差： 復(fù)相關(guān)系數(shù)：,當(dāng)因變量和自變量間的關(guān)系不 是線性模型，而是曲線型時(shí)，通常采 用變量代換法將非線性模式線性化， 然后再按照線性模式的方法處理。,13.5 非線性回歸預(yù)測(cè)法,可化為線性回歸的非線性回歸模型的形式：,雙曲線： 方程： 作變量代換： 變換后的線性方程：,可化為線性回歸的非線性回歸模型的形式：,冪函數(shù)曲線： 方程： 作變量代換：

14、 變換后的線性方程：,可化為線性回歸的非線性回歸模型的形式：,對(duì)數(shù)曲線： 方程： 作變量代換： 變換后的線性方程：,可化為線性回歸的非線性回歸模型的形式：,指數(shù)曲線： 方程： 取對(duì)數(shù)： 作變量代換： 變換后的線性方程：,可化為線性回歸的非線性回歸模型的形式：,倒指數(shù)曲線： 方程： 取對(duì)數(shù)： 作變量代換： 變換后的線性方程：,可化為線性回歸的非線性回歸模型的形式：,S型曲線： 方程： 取倒數(shù)： 作變量代換： 變換后的線性方程：,例題一：,某商店各個(gè)時(shí)期的商品流通費(fèi)用水平和商品零售額呈雙曲函數(shù)模型，預(yù)測(cè)下期如果商品零售額為28萬(wàn)元時(shí)的流通費(fèi)水平為多少？,雙曲線預(yù)測(cè)模型： 作變量代換： 變換后的線性

15、方程：,例題一：,所以： 當(dāng)商品零售額為28萬(wàn)元時(shí)，流通費(fèi)水平為：,例題二：,某廠產(chǎn)品產(chǎn)量與成本相關(guān)資料如下表，若該廠10月份的產(chǎn)量為13噸，則預(yù)計(jì)其成本將會(huì)達(dá)到什么水平。,例題：,從表中可以看出，該廠產(chǎn)量是逐月上升的，而成本是逐月下降的，產(chǎn)量與成本之間是負(fù)相關(guān)關(guān)系，但成本降低的程度并不是隨著產(chǎn)量的增加而均勻地變化的。逐期的產(chǎn)量是按等差（0.25）增加的，但成本是按等比（0.9）下降的。因此，該回歸模型不能采用一元線性回歸模型，而應(yīng)選擇指數(shù)模型。,例題：,例題：,例題：,如果建立一元線性回歸模型則預(yù)測(cè)方程為： 由此可見，在該例中用線性回歸的效果遠(yuǎn)不如指數(shù)曲線回歸效果好。線性回歸對(duì)該問題不是合理

16、的模型。 若該廠10月份產(chǎn)量為13噸，則可求得成本的預(yù)測(cè)值為：,對(duì)于呈現(xiàn)有規(guī)律的季節(jié)變化 的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，用季節(jié)指數(shù)去修正其 他預(yù)測(cè)方法得出的預(yù)測(cè)結(jié)果，使其 更符合事物發(fā)展的客觀規(guī)律。,13.6 季節(jié)指數(shù)調(diào)整法,簡(jiǎn)單季節(jié)指數(shù)法：,是反映季節(jié)變化對(duì)銷售量影響的一種簡(jiǎn)便方法，其實(shí)質(zhì)就是計(jì)算各個(gè)季節(jié)的不同銷售指數(shù)。 收集歷年按季度（或月份）記錄的歷史統(tǒng)計(jì)資料； 計(jì)算出 n 年各相同季度的平均值 Ai； 計(jì)算出 n 年每一個(gè)季度的平均值 B ； 計(jì)算季節(jié)指數(shù)，Ci = Ai/B ； 利用季節(jié)指數(shù)，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正： yt=（a+bT）Ci i=1，2，3，4,例題：,某公司從1999年2004年，每一年各

17、季度的紡織品銷售量見下表，試預(yù)測(cè)2005年各季度紡織品的銷售量。,某公司從1999年2004年，每一年各季度的紡織品銷售量見下表，試預(yù)測(cè)2005年各季度紡織品的銷售量。,例題：,六年各相同季節(jié)的平均銷售量（Ai）； 六年所有季度的平均銷售量（B）；,例題：,各季的季節(jié)銷售指數(shù)（Ci）； 建立時(shí)間序列線性回歸預(yù)測(cè)模型；,各季的季節(jié)銷售指數(shù)（Ci）； 建立時(shí)間序列線性回歸預(yù)測(cè)模型；,例題：,修正2005年各季度的預(yù)測(cè)值 第一季度預(yù)測(cè)值： 第二季度預(yù)測(cè)值： 第三季度預(yù)測(cè)值： 第四季度預(yù)測(cè)值：,例題二：,修正后的預(yù)測(cè)值： 2005年1月預(yù)測(cè)值： 2005年8月預(yù)測(cè)值：,成功的市場(chǎng)預(yù)測(cè)范例 在20世紀(jì)6

18、0年代以前，“日本制造”往往是“質(zhì)量差的劣等貨”的代名詞，此間首次進(jìn)軍美國(guó)市場(chǎng)的豐田車，同樣難逃美國(guó)人的冷眼。豐田公司不得不臥薪嘗膽，重新制定市場(chǎng)規(guī)劃，投入大量人力和資金，有組織地收集市場(chǎng)信息，然后通過市場(chǎng)細(xì)分和對(duì)消費(fèi)者行為的深入研究，去捕捉打入市場(chǎng)的機(jī)會(huì)。其具體策略有二：一是鉆對(duì)手的空子。要進(jìn)入幾乎是“通用”、“福特”獨(dú)霸的美國(guó)汽車市場(chǎng)，對(duì)初出茅廬的豐田公司來(lái)說，無(wú)疑是以卵擊石。但通過調(diào)查，豐田發(fā)現(xiàn)美國(guó)的汽車市場(chǎng)并不是鐵板一塊。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和國(guó)民生活水平的提高，美國(guó)人的消費(fèi)觀念、消費(fèi)方式正在發(fā)生變化。在汽車的消費(fèi)上，已經(jīng)擺脫了那種把車作為身份象征的舊意識(shí)，而是逐漸把它視為一種純交通工具；許

19、多移居郊外的,案例分析三,富裕家庭開始考慮購(gòu)買第二輛車作為輔助；石油危機(jī)著實(shí)給千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)美國(guó)家庭上了一堂節(jié)能課，美國(guó)車的大馬力并不能提高其本身的實(shí)用價(jià)值，再加上交通阻塞、停車?yán)щy，從而引發(fā)出對(duì)低價(jià)、節(jié)能車型的需求，而美國(guó)汽車業(yè)繼續(xù)生產(chǎn)以往的高能耗、寬車體的豪華大型車，無(wú)形中給一些潛在的對(duì)手制造了機(jī)會(huì)。二是找對(duì)手的缺點(diǎn)。豐田定位于美國(guó)小型車市場(chǎng)。即便小型車市場(chǎng)也并非是沒有對(duì)手的賽場(chǎng)，德國(guó)的大眾牌小型車在美國(guó)就很暢銷。豐田雇用美國(guó)的調(diào)查公司對(duì)大眾牌汽車的用戶進(jìn)行了詳細(xì)的調(diào)查，充分掌握了大眾牌汽車的長(zhǎng)處與缺點(diǎn)。除了車型滿足消費(fèi)者需求之外，大眾牌高效、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)網(wǎng)打消了美國(guó)人對(duì)外國(guó)車維修困難的疑慮；而

20、暖氣設(shè)備不好、后座空間小、內(nèi)部裝飾差是眾多用戶對(duì)大眾車的抱怨。對(duì)手的“空子”就是自己的機(jī)會(huì)；對(duì)手的缺點(diǎn)就是自己的目標(biāo)。于是，豐田把市場(chǎng)定位于生產(chǎn)適合美國(guó)人需要的小型車，以國(guó)民化汽車為目標(biāo)，吸收其長(zhǎng)處而克服其缺點(diǎn)，,如按“美國(guó)車”進(jìn)行改良的“光冠”小型車，性能比大眾牌高兩倍，車內(nèi)裝飾也高出一截，連美國(guó)人個(gè)子高、手臂長(zhǎng)、需要的駕駛室大等因素都考慮進(jìn)去了。,失敗的市場(chǎng)預(yù)測(cè)范例 麥肯錫是預(yù)測(cè)領(lǐng)域的一尊神，其成就舉世矚目。但2002年7月8日出版的美國(guó)商業(yè)周刊的調(diào)查，使眾多客戶對(duì)麥肯錫的信心降到了歷史冰點(diǎn)。因?yàn)榘踩?、瑞士航空、凱馬特百貨和環(huán)球電訊等一大批短期內(nèi)相繼破產(chǎn)的世界著名公司全是麥肯錫的客戶。 在

21、中國(guó)麥肯錫也受到越來(lái)越多的質(zhì)疑。2001年，關(guān)于“麥肯錫兵敗實(shí)達(dá)”的討論傳得沸沸揚(yáng)揚(yáng)之后，麥肯錫在中國(guó)陷入了一場(chǎng)誠(chéng)信危機(jī)中。早在1998年4月，一條爆炸性的消息在各大媒體和企業(yè)間傳開：樂百氏花了1200萬(wàn)元請(qǐng)“洋顧問”麥肯錫作戰(zhàn)略咨詢。這個(gè)“天價(jià)”數(shù)字無(wú)疑大大刺激了人們的神經(jīng)，更何況事件的兩個(gè)主角都頗為引人注目，一個(gè)是國(guó)內(nèi)飲料業(yè)著名企業(yè)，一個(gè)是國(guó)際咨詢界獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷的“智囊”。于是，由此引發(fā)的新聞炒作熱潮,案例分析,一直持續(xù)了相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間。這無(wú)疑是兩個(gè)當(dāng)事者所樂于看到的。樂百氏一向是一家善于使用傳媒力量的企業(yè)，從1989年創(chuàng)辦到1992年改名今日集團(tuán)，再到1997年收購(gòu)樂百氏商標(biāo)成立樂百氏集團(tuán)，其間

22、公司運(yùn)作了一系列商業(yè)策劃活動(dòng)，它的許多手法入選了哈佛教案。而麥肯錫1993年進(jìn)入中國(guó)后，客戶一直局限于外資公司，對(duì)本土客戶的開拓一直不甚如意。1997年，麥肯錫決定加大本土客戶的開拓力度。借助樂百氏案例宣傳自己，對(duì)開拓本土客戶無(wú)疑十分有利。此時(shí)的樂百氏正處于發(fā)展的顛峰。1997年，它的銷售額增長(zhǎng)速度達(dá)到了85.3%，乳酸奶連續(xù)幾年全國(guó)市場(chǎng)占有率第一，純凈水居全國(guó)第二。在取得如此輝煌業(yè)績(jī)的同時(shí)，何伯權(quán)、楊杰強(qiáng)等5位創(chuàng)業(yè)元老也在思考著樂百氏未來(lái)的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)和發(fā)展方向。他們想到了茶飲料和碳酸飲料，尤其是碳酸飲料項(xiàng)目。何伯權(quán)甚至連產(chǎn)品的名字都已經(jīng)想好了，叫“今日可樂”（樂百氏集團(tuán)曾名今日集團(tuán)）。何伯權(quán)

23、后來(lái)說，他對(duì)“今日可樂”這個(gè)名字相當(dāng)滿意。但是，鑒于可口可樂與百事可樂在全球碳酸,飲料的強(qiáng)大地位樂百氏的決策者們對(duì)是否上這個(gè)可樂項(xiàng)目有些猶豫不決。就在這時(shí)，何伯權(quán)他們與正想大力開拓本土客戶的麥肯錫相遇。雙方很快達(dá)成了合作協(xié)議，由麥肯錫來(lái)為樂百氏作戰(zhàn)略咨詢和發(fā)展規(guī)劃。麥肯錫派出4名專家入駐樂百氏，前后歷時(shí)4個(gè)月，最后拿出了一份簡(jiǎn)言，麥肯錫在經(jīng)過“深入的調(diào)查研究”，在“借鑒國(guó)際國(guó)內(nèi)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)”的基礎(chǔ)上，建議樂百氏做“中國(guó)非碳酸飲料市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者”，不要進(jìn)入碳酸飲料領(lǐng)域。 于是，“今日可樂”胎死腹中。樂百氏轉(zhuǎn)而進(jìn)入了“非碳酸飲料”的茶飲料。與此相反，樂百氏的老競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手娃哈哈在1998年進(jìn)入了碳酸飲料領(lǐng)域

24、，推出了娃哈哈“非?？蓸贰?。非?？蓸繁荛_了“兩樂”非常強(qiáng)勢(shì)的城市市場(chǎng)，轉(zhuǎn)而致力于廣大農(nóng)村市場(chǎng)的開拓，并采用了與之相對(duì)應(yīng)的低價(jià)策略，從而取得了巨大的成功。根據(jù)中國(guó)飲料協(xié)會(huì)最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，娃哈哈非?？蓸返哪戤a(chǎn)銷量已超過 60萬(wàn)噸（來(lái)自娃哈哈集團(tuán)的數(shù)據(jù)是，2002年第一個(gè)月非常,可樂就創(chuàng)造了61%的增長(zhǎng)率）。在碳酸飲料市場(chǎng)，非?？蓸芬呀?jīng)形成同“兩樂”三分天下之勢(shì)，也已經(jīng)成為娃哈哈的支柱產(chǎn)品以及主要利潤(rùn)來(lái)源。而樂百氏的茶飲料卻并沒有如期一炮打響。何伯權(quán)后來(lái)曾對(duì)人說，沒有上今日可樂成為他“最懊悔的一件事”。1998年也成為樂百氏發(fā)展上的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。這一年，樂百氏的增長(zhǎng)速度從前一年的85.3%大幅下滑到33.

25、3%，并且從此一蹶不振。 思考：請(qǐng)分析麥肯錫咨詢公司在這項(xiàng)業(yè)務(wù)中失利的主要原因是什么？假如你處在何伯權(quán)的位置上，將有什么舉措？,康泰克的代價(jià) 康泰克是中美天津史克公司于1989年推出的一種治療感冒的藥物，通過這些年廣泛的宣傳，已家喻戶曉，成為廣大消費(fèi)者治療感冒的第一選擇。“當(dāng)你打第一個(gè)噴嚏時(shí)，康泰克12小時(shí)持續(xù)效應(yīng)”的廣告已成為廣告界的佳話。11年間康泰克在市場(chǎng)的累計(jì)銷量已經(jīng)超過50億粒（截止到2000年底），年銷售額高達(dá)6億元，在感冒藥市場(chǎng)中占據(jù)較高的市場(chǎng)份額。但是2000年10月份國(guó)家藥品監(jiān)督管理局（SDA）頒布禁止銷售含有PPA（苯丙醇胺）的藥物通告，不僅讓使用過該藥的患者感到擔(dān)心和失望

26、，對(duì)中美天津史克公司更是當(dāng)頭一棒，面臨著銷售額、利潤(rùn)下降等多方面的沉重打擊。據(jù)2001年9月6日的市場(chǎng)報(bào)報(bào)道，在康泰克退出市場(chǎng)不到一年的時(shí)間里，中美史克公司的直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)6億元。,案例分析,與此同時(shí)，其他競(jìng)爭(zhēng)者迅速進(jìn)入感冒藥市場(chǎng)，瓜分康泰克退出的市場(chǎng)。作為國(guó)內(nèi)外聞名的醫(yī)藥生產(chǎn)者，中美天津史克公司難道從未想到過會(huì)有這一天嗎？ 其實(shí)早在3年前，美國(guó)食品藥品監(jiān)督局（FDA）就委托哈佛大學(xué)某藥物研究所對(duì)PPA所造成的副反應(yīng)進(jìn)行跟蹤及研究。對(duì)于這一信息，美國(guó)史克公司總部不會(huì)不知道，中美史克公司也不會(huì)不曉得。但他們都沒有考慮到此研究結(jié)果對(duì)康泰克將造成什么樣的不利后果并積極準(zhǔn)備補(bǔ)救措施，更沒有及時(shí)研究市

27、場(chǎng)的需求狀況，及時(shí)開發(fā)不含PPA的替代產(chǎn)品，致使在該藥禁止銷售后，中美天津史克公司無(wú)法在短期內(nèi)生產(chǎn)出不含PPA的康泰克。而在美國(guó)的一些生產(chǎn)含有PPA的廠家在得知哈佛某藥物研究所正在對(duì)含有PPA的藥物進(jìn)行研究調(diào)查后，就迅速開始尋找替代品，掌握了藥品市場(chǎng)的主動(dòng)權(quán)。,雖然在沉寂了292天之后，中美史克公司終于推出用PSA（鹽酸偽麻黃堿）取代了PPA的“新康泰克”，但中斷292天生產(chǎn)而造成的市場(chǎng)空隙已很難迅速填補(bǔ)，即使得以填補(bǔ)其代價(jià)也是相當(dāng)慘重的。 這些問題的原因是什么？其他企業(yè)該從中得到哪些啟示呢？,日清智取美國(guó)快餐市場(chǎng) 在我國(guó)方便面市場(chǎng)上，盡管品牌繁多，廣告不決于耳，但令消費(fèi)者真正動(dòng)心的卻寥寥無(wú)幾

28、，于是許多方便面生產(chǎn)企業(yè)感嘆到“消費(fèi)者的口味越來(lái)越挑剔了，真是眾口難調(diào)呀”。 可是，日本一家食品產(chǎn)銷企業(yè)集團(tuán)日清食品公司，卻不信這個(gè)邪，它堅(jiān)持“只要口味好，眾口也能調(diào)”的獨(dú)特經(jīng)營(yíng)宗旨，從人們的口感差異性出發(fā)，不惜人力、物力、財(cái)力在食品的口味上下功夫，終于改變了美國(guó)人“不吃湯面”的飲食習(xí)慣，使日清公司的方便面成為美國(guó)人的首選快餐食品。 日本日清食品公司在準(zhǔn)備將營(yíng)銷觸角伸向美國(guó)食品市場(chǎng)的計(jì)劃制定之前，為了能夠確定海外擴(kuò)張的最佳切入點(diǎn)，曾不惜高薪,案例分析,聘請(qǐng)美國(guó)食品行業(yè)的市場(chǎng)調(diào)查權(quán)威機(jī)構(gòu)，對(duì)方便面的市場(chǎng)前景和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行全面細(xì)致的調(diào)查和預(yù)測(cè)?？墒敲绹?guó)食品行業(yè)的市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)所得出的結(jié)論，卻令日清食品公司大失所望“由于美國(guó)人沒有吃熱湯面的飲食習(xí)慣，而是喜好干吃面條，單喝熱湯，絕不會(huì)把面條和熱湯混在一起食用，由此可以斷定，湯面合一的方便面很難進(jìn)入美國(guó)食品市場(chǎng)，更不會(huì)成為美國(guó)人一日三餐必不可少的快餐食品?！比涨骞静]有盲目相信這一結(jié)論，而是抱著“求人不如求己”的自強(qiáng)自立信念，派出自己的專家組前往美國(guó)進(jìn)行實(shí)地調(diào)查。經(jīng)過千辛萬(wàn)苦的商場(chǎng)問卷和家庭訪問，專家考察組最后得出了與美國(guó)食品行業(yè)的市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)截然相反的調(diào)查結(jié)論，即美國(guó)人的飲食習(xí)慣雖呈現(xiàn)出“湯面分食