项目五 预测分析

任务二
销售预测分析及其应用
（三）趋势平均法 分析步骤： （1）计算移动平均值 （2）计算步骤（1）得出的移动平均值的变 动趋势 （3）计算变动趋势的平均值 （4）利用变动趋势平均值计算预测期数据
任务二
(四)指数平滑法
销售预测分析及其应用
指数平滑法是根据前期销售量（或销售额） 的实际数和预测数，以加权因子即平滑系数为 权数，进行加权平均来预测下一期销售量（或 销售额）的一种方法。
成本预测分析及其应用
一、成本预测分析的意义
成本预测是根据企业现有的经济、技术条 件和今后的发展前景，以及市场供求关系状 况，通过对影响成本变动的有关因素的分析 、测算，科学地测定企业未来一定期间内的 成本水平和变化趋势。
任务三
成本预测分析及其应用
二、成本预测的步骤 (一)提出目标成本草案 (二)预测成本 (三)拟订降低成本的各种可行性方案
一、趋势预测法 (一)算术平均法 算术平均法，是以过去若干期的销售量 或销售额的算术平均数，作为计划期的销售预 测值。其计算公式为：
各期销售量(或销售额)之和 计划期销售预测值 期数
X 即X n
i
任务二
销售预测分析及其应用
[例1]某公司今年下半年销售A类产品的六个月 的销售额资料，如下表所示。要求预测明年1月份A 类产品的销售额。
X 14.4 0.2 15.6 0.3 15.4 0.5 15.26(万元)
注意： 加权平均法与算术平均相比，弥补了算术平 均法的缺陷，使企业的预测更加接近于实际，加大 了预测期与近期的联系。但由于确定权数存在主观 性，因而可能出现预测的人为差异。
任务二
销售预测分析及其应用
销售预测分析及其应用
趋势预测分析法，亦称时间序列分析法或历史 引伸法，是应用事物发展的延续性原理来预测事物 发展的趋势。 趋势预测分析法根据所采用的具体数学方法的 不同，又可分为算术平均法、移动加权平均法、趋 势平均法、指数平滑法、回归分析法和二次曲线法 以及季节指数法等。
任务二
销售预测分析及其应用
月 份 7 8
14.6
9
15.2
10
14.4
11
15.6
12
15.4
销售额（万元） 14.8
由算术平均法计算公式，得
X X n
i
14.8 14.6 15.2 14.4 15.6 15.4 15(万元) 6
任务二
一、趋势预测法 (一)算术平均法
优点：计算简单
销售预测分析及其应用
任务二 销售预测分析及其 应用
任务二
销售预测分析及其应用
一、销售预测分析的意义
销售预测是在对市场进行充分调查的基 础上，根据市场供需情况的发展趋势，并以 过去和现在的销售资料为基础进行分析、判 断，对企业某种产品在未来一定时期和区域 内的销售量及其变化趋势进行预计和测算的 过程。
任务二
一、趋势预测法
任务一
二、预测分析的定义
预测分析概述
预测分析是指在企业经营过程中，根据过去 和现在预测未来，以及根据已知推出未知的各种 科学的专门分析方法，也称“预测技术”。 为了达到既定的目标，企业管理当局根据预 测分析的各种结果进一步加以比较研究，权衡利 害得失，扬长避短，从两个或两个以上的备选方 案中做出最优抉择这个过程被称为“决策分析”。
假定计划期2011年汽车销售量根据汽车工业联合 会的预测为25万辆，该轮胎生产企业的市场占有率为 35%，要求采取最小平方法预测2011年轮胎的销售量。
任务二
销售预测分析及其应用
(1)编制计算表，如下表所示。
回归预测计算表 年度 2006 2007 2008 汽车销售量 轮胎销售量 (万辆) (万只) 10 12 15 64 78 80 xy 640 936 1200 x2 100 144 225 y2 4096 6084 6400
任务二
销售预测分析及其应用
二、因果预测分析法
（3）非线性回归模式
当企业销售的历史资料显示，变量与变量之间存 在密切关系，但并非线性关系而是呈现曲线趋势时， 就不能采用线性回归模式，而应按照一元二次曲线方 程建立销售预测的非线性回归模式，即销售预测的二 次曲线法。 方程表达： Y
a bx cx
2
任务二
三、判断分析法
销售预测分析及其应用
判断分析法，就是聘请具有丰富实践经验的经 济专家、教授、推销商或本企业的经理人员、推销 人员等，对计划期商品的销售情况进行分析研究， 并作出推测和判断的方法。
(一)专家判断法
1、个人判断法
2、专家小组法 3、德尔斐法
任务三 成本预测分析及其 应用
任务三
2009
2010
18
20
106
120
1908
2400
324
400
11236
14400
n=5
Σ x=75
Σ y=448
Σ xy=7084
Σ x2=1193 Σ y2=42216
任务二
销售预测分析及其应用
5 7084 75 448 5.35 2 5 1193 75
(2)计算a、b，并计算预测值。
任务一
预测分析概述
四、预测分析的基本内容 (一)销售预测分析 (二)成本预测分析 (三)利润预测分析 (四)资金需要量预测分析
任务一
预测分析概述
五、预测分析的一般程序 (一)确定预测目标 (二)收集和整理信息资料 (三)选择预测方法 (四)进行实际预测 (五)对预测结果进行分析判断、验证评价 (六)修正预测值 (七)报告预测结论
令A表示实际值，F表示预测值，小标t表示 第t期，a表示平滑系数（0≤a≤1），计算公式： Ft＝a· At-1+(1-a)· Ft-1
任务二
销售预测分析及其应用
[例3]依[例1],该公司12月份A类商品实际销售 额15.4万元,原来预测12月份的销售额为14.8万元。 平滑系数为0.7。要求按指数平滑法预测明年1月份 该类商品的销售额。 明年1月份的预测值，由其计算公式得：
移动加权平均法的计算公式为：
计划期销售预测值＝各期销售量(额)分别乘其权数之和
X X i Wi
其中Wi 1
X X i Wi
任务二
销售预测分析及其应用
[例2]依例[1],根据10,11,12三个月的观测值, 按移动加权平均法,预测明年1月份的销售额。 假设取权数Ｗ1＝0.2，Ｗ2＝0.3，Ｗ3＝0.5
任务二
销售预测分析及其应用
二、因果预测分析法
因果预测分析法或称相关预测分析法,是利用事 物发展的因果关系来推测事物发展趋势的方法。 因果预测所采用的具体方法较多，最常用的是利 用回归关系进行分析预测的回归分析法。所谓回归关 系是指变量之间存在的主从关系或因果关系。 常见的回归分析法包括： （1）简单线性回归模式 （2）多元线性回归模式 （3）非线性回归模式
5 7084 75 448 0.969 2 2 [5 1193 75 ][5 42216 448 ]
任务二
销售预测分析及其应用
二、因果预测分析法
（2）多元线性回归模式
指两个或两个以上自变量与一个因变量关系的方 程式。 多元线性回归方程式：
Y a b1 x1 b2 x2 bn xn
任务一
预测分析概述
三、预测分析的基本原理
(一)统计规律性原则 (二)连续性原则 (三)相关性原则
任务一
预测分析概述
四、预测分析的基本方法
(一)定量分析法 1、趋势预测分析法 亦称时间序列分析法或外推分析法。它是将 预测对象的历史数据按时间顺序排列,应用数学方 法处理、计算,借以预测其未来发展趋势的分析方 法。 2、因果预测分析法 是根据预测对象与其他相关指标之间的相互 依存、相互制约的规律性联系，建立相应的因果 数学模型进行预测分析的方法。
（三）趋势平均法 趋势平均法是指在计算观察值移动平均 值的基础上，进一步计算趋势值（或销售 额）的一种方法。 这种方法假定未来时期的销售量（或销 售额）是与其接近的销售量（或销售额） 的直接延伸，同时为了尽量减少由于偶然 因素所造成的损失，采用最近若干时期的 平均值作为预测期的预测值基础。 P83例5.3
任务二
销售预测分析及其应用
二、因果预测分析法
（1）简单线性回归模式 其具体做法是，以x代表预测对象的相关因素变 量，以y代表预测对象的销售量或销售额，建立模型如 下： y a bx
y b x a
n
b
n xy x y n x 2 ( x) 2
相关系数R的计算公式如下：
b n xy x y n x 2 ( x) 2
n

y b x 448 5.35 75 a 9.35 5
2011年该企业轮胎预计市场销售量=143.1×35%=50.085(万只)
(3)相关性检验。
R [n x 2 ( x) 2 ][n y 2 ( y ) 2 ] n xy x y
F13＝a· A12+(1-a)· F12
＝0.7×15.4+(1-0.7)×14.8
＝15.22(万元)
任务二
(四)指数平滑法
销售预测分析及其应用
注意： 平滑指数a是一个经验数据，它具有修匀实际 数据包含的偶然因素对预测值影响的作用。一般 取值在0.3～0.7之间，在进行近期预测或者销售 量（额）变动较大的预测时，平滑指数应取得适 当大些；在进行远期预测或者销售量（额）变动 较小的预测时，平滑指数应取得适当小些。
(四)制定正式的目标成本
任务三
成本预测分析及其应用
三、成本预测的常用方法 （一）可比产品成本预测