市场预测学整理..

1.德尔菲法的优缺点，利用德尔菲法研究权重，上下四分位点、全距、中位数 德尔菲法的优缺点 优点：

（1）反馈性； （2）集思广益； （3）匿名性； （4）统计性。 缺点：

（1）对于分地区的顾客群或产品的预测则可能不可靠； （2）责任比较分散；

（3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。 德尔菲法的统计处理方法

（一）专家作答情况的统计处理

（二）对数量和时间答案的统计处理 1.中位数的方法

将几位专家所提供的答数从小到大，从左至右进行排序，即

中位数的计算公式为：

（奇数） （偶数）

2.求上、下四分位点的方法

先求上四分位点，其计算公式为：

下四分位点的计算公式为：

%

100?=发出问卷的份数收回问卷的份数问卷回收率%100?=收回问卷的份数数对该问题有效回答的份问卷有效率n

n x

x x x x ≤≤≤≤≤-1321...?

????+=++2

~1

1k k k x x x x k n k n 212=+=????????

????

?=+=+=++==+++++为偶数为奇数为偶数为奇数上四k k n x x k k n x k k n x x k k n x x k k k k k k ,2,2,2,,12,2,12,123

232

132

23123

2

33??????

??

?????=+=+=++==++++为偶数为奇数为偶数为奇数

下四k k n x x k k n x k k n x x k k n x x k

k k k k k ,2,2,2,,12,2,12,12

22

11

2

22

1

各专家答数中的最大值与最小值之差称为全距，表示调查结果的最大变动幅度，是各专家之间看法的分散程度的一种度量。

如果用四分位点法描述专家们的调查结果，则中位数表示其期望值，下四分位点表示调查期望值区间的下限，上四分位点表示其上限。 （三）对等级比较答案的统计处理的计算步骤为：

第一步，列出各评价项目，规定其重要程度的评分标准； 第二步，计算各评价项目的总得分：

(j=1，2，…m)

式中： Tj ——第j 个项目的总得分；

Pi ——排在第i 位的得分；

Ni ——赞同某项目排在第i 位的人数；

m ——参加比较的项目个数 n ——等级数 第三步，计算各项目所得的总分比重： （j=1,2,…m)

式中： Kj ——第j 个项目的总分比重； h ——对该问题作出回答的人数

第四步，按总分比重从大到小排列各项目的重要程度等级。

2.消费水平预测 基数迭加法 转导法 类推法

消费水平预测法：主要是利用对消费水平和消费人数或户数这两个基本量的直观分析判断并辅以简单推算来预测消费品需求量。 一、非耐用消费品的消费水平预测法 1.定义

非耐用消费品主要是指那些被消费使用后，商品实体随之消失，或虽然实体尚在，但其价值较低，使用期较短的商品。 二、估计公式为：

其中： S ——预测期非耐用消费品的需求量

j ——预测期某个市场范围的平均人数（或户数） g ——消费水平，即一定时期内每人（每户）平均需求量或消费量，即人均（户均）需求量

采用消费水平预测的关键在于能否正确估算预测期的消费水平。消费水平的估算主要有以下几种途径：

（1）利用历史数据，在分析历年的消费水平基础上，估计预测期的消费水平。

（2）利用相关因素分析法，估计预测期的消费水平，即在预测前期的消费水平基础上，分析各种影响消费水平变化的因素，并进一步分析哪些因素促使消费水平提高或下降，最后对消费水平发展变化趋势作出推断。 （3）利用调查资料得到 案例：某市本年度水果社会销售量为1220万公斤，全市年初人口数为60万人，年末达61.2

∑==

n i i i j N

P T 1∑

==n i i j

j P h T K 1

g

j S ?=

万人。又据有关资料显示该城市居民下一年度人均消费水果21.6kg ，另据有关部门预测，下一年度末人口比年初将增加 2.1%，据历史消费水平状况估计，下一年度消费水平可比上一年度增加6%左右。根据上述资料，预测下一年度该市水果需求量。 解：

第一步，估算消费水平预测值g ： 方法一

方法二（直接从调查资料得到）g=21.6(公斤/人） 取平均值 g=（21.3+21.6）/2=21.45（公斤/人） 第二步，估算预测期人数j ： 第三步，估计水果消费量S ：

二、一般耐用消费品的水平预测法

一般耐用消费品主要是指那些价格较低，但使用期限较长的一类商品。 计算公式为：

式中： S ——预测期的需求 j ——人数（户数） g ——消费水平 i ——年更新系数 年更新系数的估算：

年更新系数是指现有保有量中每年废弃部分需要更新补充的比例系数，通常以百分率表示。耐用消费品被废弃有两种情况：

1.完全失去使用价值，不能修理使用，只能废弃。这时，年更新系数根据使用年限估计。

2.商品本身有一定使用价值，因花色款式等陈旧而废弃不再使用。这时，年更新系数可通过抽样调查得到。

案例：某市预测期的期初期末居民家庭户数平均值为30万户，洗衣机平均拥有量每百户80台，为每户一台，洗衣机平均使用寿命为8年，因款式更新每年约淘汰2%左右，试预测洗衣机的总需求量。

解：此时更新系数分两部分：一是失效更新；二是款式淘汰更新。 故i=1/8+2%=14.5%

S=j*g*i=30*(80/100)*14.5%=3.48(万台） 三、高档耐用消费品的消费水平预测法

高档耐用消费品除更新原因外，还有普及因素，所以还有一部分新增量，即原来没有的后需新购部分。 预测公式为：

人）公斤/(3.21%)61(22

.61601220=+?+÷=g （万人）8.612021

.12.612.61=?+=j 万公斤）

(61.132545.218.61=?=?=g j S i

g j S ??=i

ja i a a j S i

ja a a j S n n ?+-=?+-=11112)()(或

式中：j 、i 的意义同前

a 1——预测期初耐用消费品的普及率， a n ——达到饱和程度时的普及率 a 2——预测期末的普及率 i n ——年购买系数

是耐用消费品的更新需求部分，j(a2-a1)是耐用消费品的新增需求部分，a2-a1是预测期的总的新增需求率。其估算方法有两种：

1.在预测期初已达到的家庭普及率的基数上，分析耐用消费诸因素的变动情况，通过行家的经验判断和预期购买调查，作出估计。

2.先采用德尔菲法，预测出饱和普及率，再以饱和普及率与现有普及率之差(an-a1)乘以预测期的年购买系数(in)得到新增普及率。 案例：电脑2009年初在上海市普及率已达到20%，据专家预测在2019年达到饱和普及率90%，2010年的普及率可达到多少？ 解：n=10，则in=0.1， 预测期的新增普及率为：（90%-20%）*0.1=7% 2010年的普及率为：20%+7%=27% 基数迭加预测法

基数迭加预测法又称为因素分析法，它从分析与产品销售有关因素的增减变化进行预测的一种方法。 预测公式为:

例,设某厂2012年甲产品销售量为350万件,根据有关资料分析,估计下一年度各种因素对销售的影响程度为:由于生产成本下降,计划销售价下降后,将使销售量增长30%;由于替代品功能下降,使本产品销售量增长5%;由于销售网点减少,将使销售量减少10%;由于加强了广告宣传、人员推销、营业推广等促销工作，将使销售量增加15%。试估算下一年的销售量。

答：略。

应用基数迭加法进行预测，不需要复杂的计算， 简单明了。但是，必须对影响销售的因素进行认真地分析研究，并正确的估计其对影响销售增减变化的程度，才能求得比较准确的预测值。

因此，必须由对营销业务比较熟悉的人员参加预测或提供分析意见。 转导法

转导法是以间接调查得到的某项经济指标预测值为基础，依据该指标与预测目标间相关比率的资料，转导出预测值的一种方法。

预测模型为：

)

1

n i n 隔（达到饱和状态的时间间=i

ja ?1...)%%%%%1(?±±±±±±=E D C B A Y Y

万件）(4904.1350%)15%10%5%301(350?=?=+-++=Y

n k G Y γ

γγ...)1(21+=。

相关经济联系的层次数—数；

相关经济联系的比率系指标间客观存在的为预测目标与参考经济—比率；参考经济指标升或减的

—观察值；本期某个参考经济指标

—预测目标下的预测值；—式中：n k G Y n γγγ (21)

对比类推法

对比类推法是指利用事物之间具有共性的特点，把已发生事物的表现过程类推到后发生或将发生的事物上去，从而对后继事物的前景作出预测的一种方法。 一、产品类推法

有许多产品在功能、构造技术等方面具有相似性，因而这些产品的市场发展规律往往又会呈现某种相似性，人们可以利用产品之间的这种相似性进行类推。

这种对比类推往往用于新产品开发预测。（牙膏与糖果） 二、地区类推法

地区类推法是依据其他地区（或国家）曾经发生过的事件进行类推。这种推算方法是把所要预测的产品同国外同类产品的发展过程，或变动趋向相比较，找出某些共同相类似的变化规律性，用来推算目标的未来变化趋势。 三、行业类推法

这种对比类推法往往用于新产品开发预测，以相近行业的相近产品的发展变化情况，来类比某种新产品的发展方向和变化趋势。 四、局部总体类推法

是指以某一个企业的普查资料或某一地区的抽样调查资料为基础，进行分析判断、预测和类推。

3.二次移动平滑预测 一次指数平滑法

二次移动平均法

二次移动平均是在对实际值进行一次移动平均的基础上，再进行一次移动平均。 二次移动平均法计算相关公式：

式中：m 为预测超前期数。

利用二次移动平均法进行预测的具体步骤： 第一步，对样本资料的时间数列计算一次移动平均数并排成新的时间数列，在此新的数列基础上计算二次移动平均数。 第二步，求 at ， bt 值。

第三步，将 at ， bt 值代入预测公式，并用此预测公式计算预测值。 一次指数平滑法

(1)一次指数平滑法的概念

一次指数平滑法是利用本期的实际值与紧前期的估算值，通过对它们的不同加权分配，求得一个指数平滑值，并作为下一期预测值的一种方法。 (2)一次指数平滑法的预测公式

N

x x x x S N t t t t t 1

21...+---++++=

'm

b a F t t m t +=+t t t t t t S S S S S a '

'-'=''-'+'=2)(1

2

t t t S S N b ''

-'-=)1()1(1)1(t

t t S x S

αα-+=+

或

式中： ——第t+1期指数平滑值； x t —第t 期实际值； ——第t 期指数平滑值。 (3)一次指数平滑法的特点

①不需要存储近n 期的观察值，只需要第n 期的观察值和预测值。

②该方法得到的预测值是对整个序列的加权平均，且权数符合近期大、远期小的要求，当观察数据很多时，其权数之和接近于 1 。这从客观上保证了各加权系数的一致性，消除了权数确定的随意性。

4.市场预测的原理、步骤、要素、类型

市场预测的基本原理

可知性，延续性，类推性，相关性原理。

市场预测的基本原则 1.连续性原则

运用连续性原则需注意两个问题：

(1)要求预测目标的历史发展数据所显示的变化趋势具有一定的规律性 (2)要注意分析预测目标历史演变规律发生作用的客观条件 2.类推原则

是指许多事物相互之间在发展变化上常有类似之处。 3.相关原则

任何事物的发展变化都不是孤立的，都是与其他事物的发展变化相互联系、相互影响的。 市场预测一般步骤

第一步，确定预测目标。 第二步，收集分析资料。 资料分：内部资料、外部资料

资料筛选的原则：相关性、可靠性、最近性 第三步，分析判断，建立经济模型。

1.分析判断的内容：

（1）分析观察期内市场影响因素同市场需求量的依存关系。 （2）分析预测期的产、供、销关系。

（3）分析当前的消费心理、消费倾向及其发展趋势。 2.建立预测模型

选择预测模型应考虑一下三方面： （1）应服从预测目标 （2）预测对象本身的特点

（3）考虑预测时期现有的条件和基础 第四步，作出预测。

1.利用预测模型推测或计算出预测值

N

S S S S S N t t t t t 1

21...+---'++'+'+'=

'')

1(1

)1()1(--+=t t t S

x S

αα)1(1+t S )

1(t S

2.判断、评价预测值的合理性，最后确定越策结论 第五步，提出预测结果报告。 市场预测的四要素

市场预测包含五要素：预测者、预测对象、信息、预测方法和技术、预测结果。 市场预测的种类

第一，按市场预测的范围划分：宏观市场预测和微观市场预测 第二，按市场预测的时间划分：短期预测、中期预测和长期预测 第三，按市场预测值的分布状态划分：点预测和区间预测

第四，按市场预测结果的实现有无条件划分：条件预测和无条件预测 第五，按市场预测所处的样本期先后划分：事前预测和事后预测 第六，按市场预测结果的精确程度划分：完美的预测和不完美的预测

第七，按市场预测的主体划分：政府预测、行业预测、企业预测和个人预测 第八，按市场预测的时态划分：静态预测、动态预测

第九，按市场预测现场的气氛和预测者的情绪来划分：乐观预测、悲观预测 第十，按市场预测方法的性质划分：定性预测、定量预测

5.主观概率预测法

一、定义

是在对预测对象进行理论分析的基础上，根据预测者的知识经验，对其确定一个未来可能发生的程度的主观估计数，反映预测者对该预测事物的信念。 二、概率有两条基本原理：

1.全部事件中每一个事件的概率之和等于1。

2.对某一特定结果确定的概率必定大于零而小于1。 三、客观概率与主观概率

主观概率是凭个人经验的主观判断，反映个人对某事件的信念程度。

客观概率，是指某一事物在大量的观察和试验中，其中的某事件相对出现的频率，它是一个客观存在。

客观概率只适用于在相同情况下某一试验可以多次重复的情况。

但是，影响市场营销的因素很多，往往瞬息万变，在市场预测中，许多事件不可能多次重复试验，无法事先估计某事物出现的客观概率，只能依靠主观概率。

案例：设某公司采用德尔菲法，征询15位专家对一项新产品投放市场成功的可能性。主观概率估计如下：7人认为该新产品投放市场成功的可能性为0.6，3人的主观概率为0.5，3人的主观概率为0.7，2人的主观概率为0.8。试分析该新产品投放市场成功的可能性。 解：

该项新产品投放市场成功的主观概率加权平均值为： 即专家对该新产品投放市场成功综合判断可能性为62.7%。

6.趋势预测（直线、抛物线、对数直线）

直线趋势预测法 1.适用条件

当时间序列的每期数据按大致相同的数量增加或减少时，即逐期增减量大体相同，可配以直线方程并利用最小二乘法进行预测。 2.预测公式

627

.02

3378

.027.035.036.07=+++?+?+?+?

方法一： Yt=a+bt

Yt ——预测值 t ——自变量

n ——时间序列的项数 方法二：

a 、

b 两系数，也可以用Y ,t 的平均值求得： 设 为因变量Y 的时间数列的平均值； 为自变量t 的平均值。

注意事项

此法只考虑因变量与时间的关系，完全没有考虑其他因素对因变量的影响，只适用于短期或市场平稳发展时期的预测。 对数直线趋势预测法 1.适用条件

当预测对象某个时期的数列资料各期的发展速度接近相等，或其增长或减少的百分率接近相等，或者其增加或减少的差额是不断递增或递减的数量。 2.预测公式

lgY=a+bt

利用最小二乘法，得标准方程： 若以t 数值的中点为原点，标准方程可简化为：

二次抛物线预测法

它适用于时间序列中各数据点的分布呈现抛物线的情况。 某些商品的市场销售并不一定按同一趋势发展，有可能出现先上升后下降的趋势；也有可能出现先下降，当降到一定程度后又迅速回升的趋势。 二次抛物线在图形上正好表现出了上述的两种趋势，利用历史资料，拟合成二次抛物线，建立模型进行预测。

或给出的数据的二次差近似相等的情况下。 二次抛物线的数学模型为： Y=a+bt+ct2

??

???+=+=∑

∑∑

∑∑

2

t b t a tY t b na Y ∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑--=

--=

2

2

2

2

2

)

()(t t n Y t tY n b t t n tY t Y t a ∑

∑∑∑∑∑--=

-=-=

t

t t t

Y

tY b t

b Y n

t

b Y a 2Y t

??

???+=+=∑

∑

∑∑∑

2

lg lg t b t a Y t t b na Y ?????==∑∑∑2

lg lg t b Y

t na Y

式中： Y ——预测值； t ——时间；

a 、

b 、

c ——未知参数。

7.弹性预测（价格弹性、广告效果弹性）

一、弹性预测法的概念

弹性预测法就是当某一事物受外部既定力量作用后，测定该事物相应发生收缩性大小的一种方法。

二、需求的价格弹性预测法

市场需求是把某一种产品在不同价格下，全体购买者的需求量相加，求得总需求量，这一价格与总需求量之间的关系就是市场需求。 （一）价格弹性概念

需求的价格弹性，表示需求量变化对价格变化反映的灵敏程度。通常用弹性系数来表示，含义为：当商品价格变动1%时，需求量变动的百分数。 需求的价格弹性系数的计算公式为：

式中：E d ——需求的价格弹性系数；

Q 0——价格变动前的需求量； Q 1——价格变动后的需求量； ΔQ ——需求变化增量；

P 0——原来价格；

P 1——变动后价格； ΔP ——价格变动量。 （二）运用需求价格弹性进行预测 根据价格弹性计算公式：

移项整理得：

∑

=0

t 03=∑

t ?????

??

?

???--==--=

∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑2

2

4

2

2

22

2

4

2

2

4

)()(t t n Y t Y t n c t tY b t t n Y

t t Y t a

需求量预测模型：

案例:设某市通过几家有代表性的大百货商场实验销售，得到有关彩电的销售价格与销售量的关系资料如下表所示：

又知，该市去年售出彩电25000台，今年预计彩电平均每台降价300元，预测今年的可能销售量。

解，首先计算彩电的弹性系数。

则今年的预测销售量为：

三、广告效果弹性分析与预测法 1.企业对广告效果的评估

（1）信息传递效果，即评估广告是否将信息有效的传递给目标听（观）众或读者。 （2）销售效果的评估，即评估广告使销售量增长了多少，这是企业做广告的直接目的。 2.广告效果弹性的计算公式

式中：E a ——广告销售效果系数；

Q 0、Q 1——广告费变动前后的销售； C 0、C 1——广告费变动前后的数额。 3.利用广告效果弹性预测的公式

式中：Q ——销售预测值；

Q 0——基期销售预测值；

C r ——预测期比基期广告费变化幅度； E a ——广告效果系数。 案例，设某公司通过小范围广告效果试验得到有关数据。现计划今年广告费预算在去年的基础上增加30%。已知去年的销售额为500万元。在其他条件不变的情况下，试预测今年的可能销售额。

66.3335

.0226.121502150143031003100690000-=-=--=???=Q P P Q E d 台）(4419619196250001430)300(25000)66.3(250000

=+=-??-+=?+=Q Q Q t

解：先计算广告效果弹性系数：

然后，预测今年的销售额：

8.影响预测精度的因素？

1.信息资料

2.预测的期限。一般来说，短期预测的精度〉中期预测的精度〉长期预测的精度

3.判断能力。判断贯穿于市场预测的全过程，不论数据资料的收集加工整理和可靠程度的判断，还是预测方法的选择与模型的检验，每一步都得通过人才能实现，因此，预测者本人的知识、经验、观察思考和判断能力的高低，对预测结果的准确性具有决定性的影响。

4.方法的选择。方法选择得当，预测的精确度就高，可收到事半功倍的效果；反之，方法选择不当，预测的精度就低，甚至趋势相反，导致事倍功半甚至劳而无功。

9.各种预测方法如何选择？

一、根据经济数据类型和预测方法的适用条件进行选择 1.经济数据的类型 趋势型 水平型 季节型

周期波动型 2.趋势预测法的选择

（1）对水平型数据，可考虑采用平均数预测法； （2）若时间序列数据的一次差接近常数，可采用随手作图法、移动平均法、指数平滑法、最小二乘法等方法进行预测；

（3）若时间序列的二次差接近常数，可考虑拟合二次曲线来反映趋势并预测未来； （4）若时间序列的数据各期的增长速度大体相同，可考虑用对数直线法，来反映趋势并预测未来；

（5）若时间序列的数据初期发展很快，随后即逐渐减慢，而逐期增长量的发展速度大致相同，可考虑拟合饱和曲线来反映趋势并预测未来。

（6）若时间序列数据初期的增长速度缓慢，经过一段时期后，即迅速增长，达到一定程度后又减缓下来，可考虑拟合逻辑曲线、皮尔曲线和戈珀资曲线来反映并预测未来。 二、根据产品生命周期的不同阶段进行预测

1.介绍期 宜采用定性预测法，如德尔菲法、消费者需求调查预测法；

2.成长期 宜采用定量预测法，如线性趋势预测法、平滑预测法、线性回归预测法；

3.成熟期 宜采用定性与定量分析相结合的方法进行预测

4.衰退期 采用销售下降以来的有关数据资料，运用趋势预测法、指数平滑法、类比法、专家意见调查法，测算衰退速率，探讨淘汰该产品的最有利时机。

75

.12.035.0448.49090

5.12100

1001==--=--=C C C Q Q Q E a 万元）

(5.762)75.13.01(500)1(0=?+?=+?=a r E C Q Q

三、根据预测期限长短的要求进行选择

回归预测用于长期预测

四、根据预测精度要求进行选择

精度要求不高：随手作图、平均数法等

五、根据预测的时间要求和预测成本的高低进行选择

10.回归预测的条件，建立回归模型的步骤，回归模型的检验

利用回归法进行预测的必要条件:

1.因变量与自变量之间是密切相关的，即强相关，而各个自变量之间的关系，又必须是不密切或不相关的。

2.自变量的未来值必须比因变量的预测值准确，或容易求得。

建立回归模型的步骤:

（一）理论模型的设计

理论模型的设计包括三部分工作：选择变量、确定变量之间的关系、拟定模型中待估参数的数值范围。

1.确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类：被解释变量、解释变量。在确定了被解释变量之后，关键在于正确地选择解释变量。

首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。其次，选择变量要考虑数据的可得性。第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。

2.确定模型的数学形式

3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值

（二）样本数据的收集

1.几种常用的样本数据

常用的样本数据有三类：时间序列数据、截面数据、虚拟变量。

（1）时间序列数据是一批按照时间排列的统计数据。

在利用时间序列数据作样本时，要注意以下几个问题：

一是所选择的样本区间内经济行为一致性问题；

二是样本数据在不同样本点之间的可比性问题；

三是样本观测值过于集中的问题；

四是模型随机误差的序列相关问题。

（2）截面数据

截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。

（3）虚拟变量

也称二进制数据，一般取0或1。虚拟变量经常被用在计量经济模型中，表征政策、条件等因素。

2.样本数据的质量

样本数据的质量大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。（三）模型参数估计（后面详述)

（四）模型的检验

建立好的模型能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。

回归模型检验：

一般讲,计量经济模型必须通过四级检验,即经济意义检验、统计学检验、计量经济检验和预测检验。

1.经济意义检验

经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。

主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。

首先，检验参数估计量的符号。即使模型参数估计量的符号正确，数值范围恰当，仍然不能说已经通过经济意义检验，还要对参数之间的关系进行检验。

只有当模型中的参数估计量通过所有经济意义的检验，方可进行下一步检验。

模型参数估计量的经济意义检验是一项最基本的检验，经济意义不合理，不管其他方面的质量有多高。模型也没有实际价值。

2.统计检验 F、t、R

3.计量经济学检验异方差自相关多重共线性

4.模型预测检验

11.评价预测模型的原则

一、模型在理论上的合理性；

二、模型在预测时间上的相对稳定性；

三、预测模型的简单实用性；

四、模型预测误差的大小。

12.市场预测与市场调查的关系，定性预测与定量预测的关系

市场预测与市场调查的关系

两者既有联系又有区别：

联系：市场调查是市场预测的基础，市场预测是市场调查资料的深加工，二者都能为宏观调控、编制计划、进行经营决策提供可靠依据。

区别：市场调查的对象一般是过去或现在存在的经营事件；市场预测的对象是尚未形成的经济事件。

定性预测和定量预测之间的关系

定性预测和定量预测有各自的优点和缺点。

定性预测的优点是：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单迅速，省时省费用。

其缺点是：易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。

定量预测的优点是：注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响，可以利用电子计算机对统计方法和数学方法作大量的计算处理。

其缺点是：比较机械，不易灵活掌握，对信息资料的质量和数量要求较高，而且不易处理有较大波动的信息资料，更难以预测事物质的变化。

定性预测和定量预测并不是相互排斥的，而是可以相互补充的。在实际预测过程中应该把两者正确地结合起来使用。

在实际市场预测工作中，只有把定性预测方法和定量预测方法正确地结合起来，相互补充、相互检验和修正，才能取得较好的预测效果。

13.市场占有率预测

一、市场占有率的研究意义

1.市场占有率直接影响企业的长期经济效益。

2.市场占有率是反映企业竞争能力的一个重要标志。

3.市场占有率是衡量企业经济管理水平的一个重要标志。

4.分析产品的市场占有率，有利于改善企业的营销因素组合和进行产品整顿。 二、市场占有率的计算公式 市场占有率的预测:

以公式一为例，n 年后该企业的市场占有率： 式中： ——n 年后该企业的市场占有率；

——n 后该企业某产品的销售额;

——n 年后某产品的销售额。 计算公式可以为：

式中：R n ——某企业n 年后的市场占有率； q 0——某企业基期销售额； Q 0——某产品基期销售额；

i 1,i 2,…i n ——某企业各年的销售额递增率； r 1,r 2,…r n ——某产品各年的销售额递增率。

若今后若干年的增长率相同或年均增长率已知，则公式可写为：

式中：R n ——某企业n 年后的市场占有率； q 0——某企业基期销售额； Q 0——某产品基期销售额；

i ——某企业销售额年均递增率； r ——某产品销售额年均递增率。

例：设某文化产品2011年的销售额为645亿元，今后3年内将随着经济的发展，收入水平的提高，该类商品销售额预计每年递增20% 。生产该产品的某企业2011年的销售额为51.6亿元，经分析企业的经营条件与环境，测算今后3年内递增为15%。试测算今后3年内各年的市场占有率。

解：首先，计算2011年的市场占有率：

再计算2012——2014年的市场占有率。

%

8%1006456.51=?=R %7.7%100774

34

.59%100%)201(645%)151(6.512012

=?=?++=R %35.7%1008.928241.68%100%)

201(645%)151(6.512

22013=?=?++=R %

100?=n n n Q q

R n

R

n q n Q

%100)1)...(1)(1()1)...(1)(1(210210?++++++=n n n

r r r Q i i i q R %100)1()1(00?++=n

n

n r Q i q R

计算结果：该企业2012～2014年市场占有率变动趋势值如下表所示：

预测结果：该企业市场占有率呈逐年下降趋势，因为该企业的发展速度跟不上行业发展速度。因此，必须千方百计扩大销售，以便保持、争取提高已经达到的市场占有率。 四、马尔柯夫预测法

（一）马尔柯夫过程的两个重要特点

1.无后效性 未来的状态只与现在的状态有关，而与先前的状态无关。即当现在的情况已经知道时，以后的一切统计特性就与过去的情况无关。

2.在较长的时间内，马尔柯夫过程趋于稳定状况，而与初始状态无关。 （二）转移概率矩阵 1.

概念 表示经过K 步从状态i 转移到状态j 的概率。状态：是指事物某个时刻上的某种状况。各种状态出现的可能性大小称为“状态概率”。状态转移是指事物从一种状态转变为另一种状态。

马氏法用于预测，就是利用马尔柯夫链以及转移概率矩阵原理来进行预测的。 （二）马尔柯夫法预测的步骤

1.调查目前市场的占有率情况；

2.调查用户购买产品的变动情况；

3.建立数学模型；

4.进行预测。 案例，（味精问题）若顾客购买是无记忆的，若已知第一次顾客购买味精的概率分别为：0.2，0.4，0.4。又根据市场调查结果，得到顾客购买味精的变动情况由下表给出，试预测经过长时期的多次购买以后，顾客的购买倾向？

解：由顾客的购买倾向，该马氏链是齐次的，其一步转移概率矩阵为：

满足遍历性，其极限分布

可由下列方程组解出： %04.7%10056.11144772.78%100%)

201(645%)151(6.51332014

=?=?++=R )

(k ij P

{}

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