联合分析是市场研究领域的一种多变量分析技术,被誉为20世纪70年代市场研究的三大心理学技术之一。它以经济学上的基数效用函数和心理学中的心理测量技术为理论和技术基础,应用统计计量方法进行数据的分析和参数的估计,通过模拟真实环境下消费者购买行为的心理决策过程,分析其偏好结构和行为特征,从而了解消费者对多属性产品评价的心理过程。自从被引入消费者行为研究领域以来,联合分析已经发展成为市场研究领域最有效的工具之一。联合分析现在已经广泛应用于市场营销、战略、激励机制、金融、教育、社会福利政策制订等各个领域,成为发达国家最流行的应用统计方法之一。30多年来,联合分析在理论和方法方面获得了长足的发展,然而当前的联合分析仍然存在某些局限性。一方面,它是一种静态分析,结果在一个时点上分析得出,当环境发生变化时,必须重新收集数据和估计参数。另一方面,联合分析的调查问卷比较复杂,被调查者回答起来比较困难,很容易出现信息过载的问题,收集的数据偏差较大。 现存联合分析模型在参数估计过程中都存在一种局限性,在参数估计过程中,都把消费者的评分或者排序看成是确定的数据,即不存在信息不确定性的问题。虽然所有的研究者都承认,测量误差肯定是存在的,尤其是当调查问卷比较复杂时,被调查者因为信息过多而采取某种简化的处理过程来对模拟产品做出评价。造成评价结果不确定的另一个原因是评价尺度的设计,不同的设计方法的最终结果是不稳定的,说明被调查者的心理预期必然存在某种波动。本文探索了灰色系统理论在联合分析中的应用。将灰数和灰序列的思想引入联合分析模型中,构建了一类灰色联合分析模型。它将联合分析模型内的产品评分数据(也可以是排序数据)替换为灰数,认为被调查者提供的数据是不确定的。然后利用灰色模型对被调查者的评分进行微分模拟,获得更具规律性的数据序列,并用此数据序列进行参数的估计,以期获得更佳的模拟结果。我们利用全轮廓的方法对济南乳业市场进行了一次调查,分别用确定性的联合分析模型和灰色联合分析模型对参数进行估计,利用分析数据对灰色联合分析模型的有效性进行了验证。