指数平滑法应用案例

指数平滑法应用案例
指数平滑法应用案例

Excel应用案例

指数平滑法

移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和,且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展,其应用较为广泛。

1. 指数平滑法的基本理论

根据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权,新数据给较大的权,旧数据给较小的权。

①一次指数平滑法

设时间序列为

,则一次指数平滑公式为:

式中

为第 t周期的一次指数平滑值;为加权系数,0<<1。

为了弄清指数平滑的实质,将上述公式依次展开,可得:

由于0<<1,当→∞时,

→0,于是上述公式变为:

由此可见

实际上是

的加权平均。加权系数分别为,

,…,是按几何级数衰减的,愈近的数据,权数愈大,愈远的数据,

权数愈小,且权数之和等于1,即

。因为加权系数符合指数规律,且又具

有平滑数据的功能,所以称为指数平滑。

用上述平滑值进行预测,就是一次指数平滑法。其预测模型为:

即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。

②二次指数平滑法

当时间序列没有明显的趋势变动时,使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1

期之值。但当时间序列的变动出现直线趋势时,用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。因此,也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑,利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势,然后建立直线趋势预测模型。故称为二次指数平滑法。

设一次指数平滑为,则二次指数平滑的计算公式为:

若时间序列从某时期开始具有直线趋势,且认为未来时期亦按此直

线趋势变化,则与趋势移动平均类似,可用如下的直线趋势模型来预测。

式中t为当前时期数;T为由当前时期数t到预测期的时期数;为第t+T期的预

测值;为截距,为斜率,其计算公式为:

③三次指数平滑法

若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势,则需要用三次指数平滑法。三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑,其计算公式为:

三次指数平滑法的预测模型为:

其中:

④加权系数的选择

在指数平滑法中,预测成功的关键是的选择。的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比例。值愈大,新数据所占的比重就愈大,原预测值所占比重就愈小,反之亦然。

若把一次指数平滑法的预测公式改写为:

则从上式可以看出,新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正得到的。的大小表明了修正的幅度。值愈大,修正的幅度愈大,值愈小,修正的幅度愈小。因此,值既代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度,又体现了预测模型修匀误差的能力。

在实际应用中,值是根据时间序列的变化特性来选取的。若时间序列的波动不大,比较平稳,则应取小一些,如0.1~0.3;若时间序列具有迅速且明显的变动倾向,则应取大一些,如0.6~0.9。实质上,是一个经验数据,通过多个值进行试算比较而定,哪个值引起的预测误差小,就采用哪个。

2. 应用举例

已知某厂1978~1998年的钢产量如下表所示,试预测1999年该厂的钢产量。

下面利用

选择工具菜单中的数据分析命令,此时弹出数据分析对话框。

在分析工具列表框中,选择指数平滑工具。

这时将出现指数平滑对话框,如图8-4所示。

图8-4

在输入框中指定输入参数。在输入区域指定数据所在的单元格区域B1:B22;因指定的输入区域包含标志行,所以选中标志复选框;在阻尼系数指定加权系数0.3。

在输出选项框中指定输出选项。本例选择输出区域,并指定输出到当前工作表以C2为左上角的单元格区域;选中图表输出复选框。单击确定按钮。

这时,Excel给出一次指数平滑值,如图8-5所示。

图8-5 从图8-5可以看出,钢产量具有明显的线性增长趋势。因此需使用二次指数平滑法,即在一次指数平滑

的基础上再进行指数平滑。所得结果如图8-6所示。

图8-6

利用前面的截距和斜率计算公式可得:

于是,可得钢产量的直线趋势预测模型为:

预测1999年的钢产量为:

例题自2000年以来,某地房价发卖价格如次表所示:年份2000 2001 2002 2003 2004

时序 1 2 3 4 5

发卖价格3167 3399 3971 3971 4029

单元:平方米/元

需要别人解答的题目:

(1)请用一次指数光滑法预先推测该地在2005年的发卖量(α取值0.3)

(2)一次指数光滑法合用于啥子样的环境?

剖析:

(1)F0=(3167+3399+3971)/3=3512

2002年的一次指数光滑值F1=0.3*3167+0.7*3512=3409

2003年的一次指数光滑值F2=0.3*3399+0.7*3409=3406

2004年的一次指数光滑值F3=0.3*3971+0.7*3406=3575

2005年的一次指数光滑值F4=0.3*3971+0.7*3575=3694

2006年的一次指数光滑值F5=0.3*4029+0.7*3694=3794

以2006年的一次指数光滑值作为2007年发卖量的预先推测值,以是2007年B产物在华东地域的发卖量预先推测为3794吨

(2)一次指数光滑法合用于市场不雅测呈程度颠簸,无较着上涨或者降落趋向环境下的预先推测

《时间序列分析》案例

《时间序列分析》案例案例名 称:时间序列分析在经济预测中的应用内容要 求:确定性与随机性时间序列之比较设计作 者:许启发,王艳明 设计时 间:2003年8月

案例四:时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学,提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力,我们组织了一次案例教学,其内容是:对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析,数据取烟台市1949—1998年国内生产总值(GDP)的年度数据,并以此为依据建立预测模型,对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,是反映国民经济活动最重要的经济指标之一,科学地预测该指标,对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时,我们首先将数据资料印发给学生,并讲清本案例的教学目的与要求,明确案例所涉及的教学内容;然后给学生一段时间,由学生根据资料,运用不同的方法进行预测分析,并确定具体的讨论日期;在课堂讨论时让学生自由发言,阐述自己的观点;最后,由主持教师作点评发言,取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势,其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究,求得对未来经济活动的了解,以确定社会经济活动的发展水平,为决策提供依据。 时间序列分析预测法,首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列,然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律,外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于:该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测,无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于:它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点,通过本案例的教学,可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较,便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 (一)教学目的 1.通过本案例的教学,使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性; 2.本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起,以巩固学生所学的课本知识,深化学生对课本知识的理解; 3.本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测,通过对实证结果的比较和分析,使学生认识到对同一问题的解决,可以采取不同的方法,根据约束条件,从中选择一种合适的预测方法; 4.通过本案例的教学,让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用,对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解; 5.通过本案例的教学,有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。 (二)教学要求 1.学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识; 2.学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力; 3.学生以主角身份积极地参与到案例分析中来,主动地分析和解决案例中的问题; 4.在提出解决问题的方案之前,学生可以根据提供的样本数据,自己选择不同的统计分析方法,对这一案例进行预测,比较不同预测方法的异同,提出若干可供选择的方案; 5.学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括:选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。 三、数据搜集与处理 时间序列数据按照不同的分类标准可以划分为不同的类型,最常见的有:年度数据、季度数据、月度数据。本案例主要讨论对年度数据如何进行预测分析。考虑到案例设计时的侧重点,本案例只是对烟

Excel指数平滑法

Excel应用案例 指数平滑法 移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和,且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展,其应用较为广泛。 ? ? 1. 指数平滑法的基本理论 根据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权,新数据给较大的权,旧数据给较小的权。 ? ? ①一次指数平滑法 ? ? 设时间序列为,则一次指数平滑公式为: ? ? ? ? 式中为第 t周期的一次指数平滑值;为加权系数,0<<1。 ? ? 为了弄清指数平滑的实质,将上述公式依次展开,可得: ? ? ? ? 由于0<<1,当→∞时,→0,于是上述公式变为: ? ? ? ? 由此可见实际上是的加权平均。加权系数分别为,,…,是按几何级数衰减的,愈近的数据,权数愈大,愈远的数据, 权数愈小,且权数之和等于1,即。因为加权系数符合指数规律,且又具有平滑数据的功能,所以称为指数平滑。 ? ? 用上述平滑值进行预测,就是一次指数平滑法。其预测模型为: ? ? ? ? 即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。 ? ? ②二次指数平滑法

? ? 当时间序列没有明显的趋势变动时,使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1期之值。但当时间序列的变动出现直线趋势时,用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。因此,也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑,利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势,然后建立直线趋势预测模型。故称为二次指数平滑法。 ? ? 设一次指数平滑为,则二次指数平滑的计算公式为: ? ? ? ? 若时间序列从某时期开始具有直线趋势,且认为未来时期亦按此直线趋势变化,则与趋势移动平均类似,可用如下的直线趋势模型来预测。 ? ? ? ? 式中t为当前时期数;T为由当前时期数t到预测期的时期数;为第t+T 期的预测值;为截距,为斜率,其计算公式为: ? ? ? ? ? ? ③三次指数平滑法 ? ? 若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势,则需要用三次指数平滑法。三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑,其计算公式为: ? ? ? ? 三次指数平滑法的预测模型为: ? ? ? ? 其中: ? ? ? ? ? ? ? ? ④加权系数的选择 ? ? 在指数平滑法中,预测成功的关键是的选择。的大小规定了在新预测

《时间序列分析》案例04

《时间序列分析》案例04 案例名称:时间序列分析在经济预测中的应用内容要求:确定性与随机性时间序列之比较 许启发,王艳明 设计时间:2003年8月

案例四:时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学,提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力,我们组织了一次案例教学,其内容是:对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析,数据取烟台市1949—1998年国内生产总值(GDP)的年度数据,并以此为依据建立预测模型,对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,是反映国民经济活动最重要的经济指标之一,科学地预测该指标,对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时,我们首先将数据资料印发给学生,并讲清本案例的教学目的与要求,明确案例所涉及的教学内容;然后给学生一段时间,由学生根据资料,运用不同的方法进行预测分析,并确定具体的讨论日期;在课堂讨论时让学生自由发言,阐述自己的观点;最后,由主持教师作点评发言,取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势,其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究,求得对未来经济活动的了解,以确定社会经济活动的发展水平,为决策提供依据。 时间序列分析预测法,首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列,然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律,外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于:该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测,无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于:它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点,通过本案例的教学,可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较,便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 (一)教学目的 1.通过本案例的教学,使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性; 2.本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起,以巩固学生所学的课本知识,深化学生对课本知识的理解; 3.本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测,通过对实证结果的比较和分析,使学生认识到对同一问题的解决,可以采取不同的方法,根据约束条件,从中选择一种合适的预测方法; 4.通过本案例的教学,让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用,对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解; 5.通过本案例的教学,有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。 (二)教学要求 1.学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识; 2.学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力; 3.学生以主角身份积极地参与到案例分析中来,主动地分析和解决案例中的问题; 4.在提出解决问题的方案之前,学生可以根据提供的样本数据,自己选择不同的统计分析方法,对这一案例进行预测,比较不同预测方法的异同,提出若干可供选择的方案; 5.学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括:选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。

Eviews时间序列分析实例.

Eviews时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律,但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点,指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 (-)一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单,甚至只要样本末期的平滑值,就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是:能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后,新数据应取代老数据的地位,老数据会逐渐居于次要的地位,直至被淘汰。这样,预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一,预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动;第二,这种方法多适用于短期预测,而不适合作中长期的预测;第三,由于预测值是历史数据的均值,因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想,很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法:自动给定和人工确定。选择自动给定,系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1,说明该序列近似纯随机序列,这时最新的观测值就是最理想的预测值。 出于预测的考虑,有时系统给定的系数不是很理想,用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢?一般来说,如果序列变化比较平缓,平滑系数值应该比较小,比如小于0.l;如果序列变化比较剧烈,平滑系数值可以取得大一些,如0.3~0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列的变化,表明序列有很强的趋势,不能采用一次指数平滑进行预测。 [例1]某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料(见表l),试预测下一月份销售量。 表1 某企业食盐销售量单位:吨 解:使用Eviews对数据进行分析,第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本

《时间序列分析》案例04

《时间序列分析》案例 案例名称:时间序列分析在经济预测中应用内容要求:确定性与随机性时间序列之比较设计作者:许启发,王艳明 设计时间:2003年8月

案例四:时间序列分析在经济预测中应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分课堂教学,提高学生运用统计分析方法解决实际问题能力,我们组织了一次案例教学,其内容是:对烟台市未来经济发展状况作一预测分析,数据取烟台市1949—1998年国内生产总值(GDP)年度数据,并以此为依据建立预测模型,对1999年和2000年国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动最终成果,是反映国民经济活动最重要经济指标之一,科学地预测该指标,对制定经济发展目标以及与之相配套方针政策具有重要理论与实际意义。在组织实施时,我们首先将数据资料印发给学生,并讲清本案例教学目与要求,明确案例所涉及教学内容;然后给学生一段时间,由学生根据资料,运用不同方法进行预测分析,并确定具体讨论日期;在课堂讨论时让学生自由发言,阐述自己观点;最后,由主持教师作点评发言,取得了良好教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期发展变化趋势,其目在于通过对客观经济现象历史规律探讨和现状研究,求得对未来经济活动了解,以确定社会经济活动发展水平,为决策提供依据。 时间序列分析预测法,首先将预测目标历史数据按照时间先后顺序排列,然后分析它随时间变化趋势及自身统计规律,外推得到预测目标未来取值。它与回归分析预测法最大区别在于:该方法可以根据单个变量取值对其自身变动进行预测,无须添加任何辅助信息。 本案例最大特色在于:它汇集了统计学原理中时间序列分析这一章节所有知识点,通过本案例教学,可以把不同时间序列分析方法进行综合比较,便于学生更好地掌握本章内容。 二、案例目与要求 (一)教学目 1.通过本案例教学,使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用必要性和可能性; 2.本案例将时间序列分析中水平指标、速度指标、长期趋势测定等内容有机结合在一起,以巩固学生所学课本知识,深化学生对课本知识理解; 3.本案例是对烟台市国内生产总值数据进行预测,通过对实证结果比较和分析,使学生认识到对同一问题解决,可以采取不同方法,根据约束条件,从中选择一种合适预测方法; 4.通过本案例教学,让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中应用,对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步了解; 5.通过本案例教学,有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题能力、合作共事能力和沟通交流能力。 (二)教学要求 1.学生必须具备相应时间序列分析基本理论知识; 2.学生必须熟悉相应预测方法和具备一定数据处理能力; 3.学生以主角身份积极地参与到案例分析中来,主动地分析和解决案例中问题; 4.在提出解决问题方案之前,学生可以根据提供样本数据,自己选择不同统计分析方法,对这一案例进行预测,比较不同预测方法异同,提出若干可供选择方案; 5.学生必须提交完整分析报告。分析报告内容应包括:选题目及意义、使用数据特征及其说明、采用预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进思路或需要进一步研究问题。 三、数据搜集与处理 时间序列数据按照不同分类标准可以划分为不同类型,最常见有:年度数据、季度数据、月度

指数平滑法

指数平滑法 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES) 什么是指数平滑法 指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延;他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续到最近的未来,所以将较大的权数放在最近的资料。 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测,所有预测方法中,指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长,不舍弃过去的数据,但是仅给予逐渐减弱的影响程度,即随着数据的远离,赋予逐渐收敛为零的权数。 也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。 [编辑] 指数平滑法的基本公式 指数平滑法的基本公式是:式中, ?S t--时间t的平滑值; ?y t--时间t的实际值; ?S t? 1--时间t-1的平滑值; ?a--平滑常数,其取值范围为[0,1]; 由该公式可知: 1.S t是y t和S t? 1的加权算数平均数,随着a取值的大小变化,决定y t和S t? 1对S t的影响程度, 当a取1时,S t = y t;当a取0时,S t = S t? 1。 2.S t具有逐期追溯性质,可探源至S t? t + 1为止,包括全部数据。其过程中,平滑常数以指数形式递减,故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1,远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越迅速;平滑常数a越接近于0,远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。

指数平滑法预测

市场预测-案例分析 金星中国公司 金星中国公司为案例,运用运筹学及计算机辅助管理原理,对其生产的产品——大屏幕彩色显视器(简称彩显)在市场上的营销历史和现状进行深入研究和分析,建立数学模型并运用计算机进行科学预测,制订未来时期的经营战略。本文使用数学模型和自行开发的软件包建立了一体化的市场营销管理信息系统。该系统可以自动地从营销交易和企业环境中收集、处理和分析有用、适时、准确的信息。同时,它可以将已分类和重新组合的信息实时地向公司的管理层和各部门传递。 1、产品的销售概况 金星公司在世界范围内销售形势是乐观的,但是去年由于各国显示器生产厂家纷纷在中国办厂或大批向中国放货,行业中的竞争日趋激烈,该公司中国公司的销售量却增长不大,除去竞争因素外,另一个重要因素是企业内部未充分挖掘潜力,尤其是缺乏科学的战略性的市场观测,缺乏一套行之有效的经营管理信息系统,致使该公司销售形势处于一种“凭市场摆布”的局面。因此,当该公司面临不利的宏观经济环境时,便不能作出灵敏的反应,去制订有力的对策,以取得营销的主动权。 2、产品市场分析和营销计划系统总框架 在世界范围内,金星公司是有一定的优势的,但中国市场销售情况表明,该公司产品在中国市场销路已经潜伏着危机,为此金星中国公司提出开发一个“市场营销管理信息决策系统”,其主要功能是为该公司管理人员提供可靠及时的市场信息。 为了实现目标功能,系统包括四个功能模块: (1)市场预测和分析 (2)计划和市场研究 (3)订货和用户服务 (4)调运和分配 本文着重对市场营销的预测分析和计划模块进行重点研究和论述。因为预测分析和计划研究是市场经营管理的首要环节,它是企业作出正确经营决策的前提和依据。 2、市场营销管理信息系统的数据流程 市场营销管理信息系统的主要来源有两方面:第一个来源是市场的调研人员,他们收集有关市场的情况资料,供市场预测和研究分析之用;第二个来源是用户,就是指所有要购买产品的单位和个人,它向企业提出订货要求,以及对产品质量、性能等方面的要求等。这些原始数据输入到系统后,经过适当的处理,产生各种市场信息,有的存入相应的数据库中,有的输出给有关的部门或其它子系统。 3、市场预测模型 一个企业要作出正确的经营决策,预测和分析起着重要的作用。通过预测和分析,将市场中的未知状态转变为科学预测的期望值状态,使企业在一定程度上规避市场风险。在认真总结

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