如何进行销售预测

如何进行销售预测
如何进行销售预测

销售预测应考虑的因素

销售预测是指估计未来特定时间内,整个产品或特定产品的销售数量与销售金额。

销售目标额,是销售计划的主题;而销售预测,又是决定销售目标额所不可或缺的判断资料,有时,甚至以销售预测的估计值,作为货币收入的目标额,因此,销售预测在销售计划中的地位,相当重要。

为了能正确预测未来可能的销售量,除了预测销售额以外,还要预测需求。销售预测,是预测企业在特定时间内的可能销售量;

而需求预测,则是预测整个市场业界;在特定时间内的需求量。所以,透过需求预测所获知的业界需求量,是预测的必要参考数字。

决定销售收入目标额以前,需参考销售预测与最高管理阶层及销售负责人的意见,由于预测时多多少少都含有个人的主观判断,所以,务需尽量求其客观。因为销售预测一旦掺杂浓厚的个人主观色彩,必然严重影响到销售预测的正确性。

销售预测主要以过去的销售实绩为核心,但随着时代的变迁,必然有所变化,故在决定销售目标额之前,必须考虑到内外环境各种因素,其主要因素有:

1.外界因素

(l)需求的动向

需求,是外界因素之中最重要的一项。如流行的趋势、爱好的转变、生活形态的变化、人口的移动等,均可成为产品(或服务)需求在质与量方面的影响因素,因此,非加以分析与预测不可。平时,就应尽量收集有关对象市场资料、市场调查机构资料、购买动机调查等统计资料,以掌握市场的需求动向。

(2)经济的变动

销售收入深受经济变动的影响,尤其近几年来石油等资源问题,更造成无法预测的影响因素,导致企业销售收入波动。故为正确预测,需特别注意资源问题的未来发展、政府及财经界对经济政策的见解、GNP、矿工业生产、经济增长率等动态。

(3)同业竞争的动向

销售额的高低、深受同业竞争者的影响,古人云“知己知彼,百战不殆”,为了生存,必须掌握党争对手在市场的所有活动,例如,其市场重心置于何处?产品的组合价格如何?促销与服务体系如何?等等。切忌依赖业界资料!最好能亲自观察加以确认,或自销售活动中去把握。

(4)政府、消费者团体的动向

考虑政府的各种经济措施,以及站在消费者立场的各种问题。

2.内部因素

(1)营销活动政策

这是由于产品政策、价格政策、销售途径政策、广告及促销政策等等的变更,对销售额所产生的影响。

(2)销售政策

如变更市场管理内容、交易条件或付款条件、销售方法等的影响。

(3)业务员

销售活动,是一种以人为核心的活动,所以,人为因素对于销售额的实现,具有相当深远的影响力。

(4)生产状况

是否能与销售收入配合?以及今后是否有问题等。

2 销售预测的方法

销售预侧的方法有多种,可透过高度的统计手法求算,也可以凭直觉或经验求算;至于何者为佳?则无一定标准可循。但有一点需特别留意的,就是不要拘泥于某一种销售预测手法,而应视实际情况来加以预测。

利用预测方法预测什么呢?在时间方面,因长期与短期的不同而有别;在产品方面,因已有产品与新产品的不同而有异;在对象方面,也因企业预测与产业预测的不同而不同。

然而一般的所谓销售预测,多以已有产品的短期预测与有关企业的销售预测为主体。已有产品是指以现有的市场为对象,从过去——→现在——→未来可持续销售下去的产品而言,所以,该预测资料大多以过去的实绩为依据。

根据上述要点,销售预测的方法主要有以下几种:

(1)主观的方法——推测法

①根据经营负责人意见的推测法。

②根据推销员意见的推测法。

③根据顾客与客户意见的推测法。

一、根据经营负责人意见的推测法

本法又称为经营者意见交换法,是一种自古以来的传统方式,至今仍被许多企业沿用。

此种方法本身极为单纯,是根据经营干部(经营者与销售管理者

为中心)的经验与直觉、一个人或所有参与者的平均意见,而求出销售预测值的方法。

此种方法不需经过精确的设计,即可简单迅速地预测。所以,当预测的资料不足,而预测者的经验相当丰富的时候,采用这种方法是最适宜不过的了。

有人曾经利用这种方法,做过一次试验。那是某企业主管人员(科长以上)的聚会,与会者大约60名,主要目的是使每一位主管尝试预测下年度的销售额。

每人手中均有一份过去5年间的每年总销售数量表。由于所有与会者大多缺乏统计知识,所以都凭经验直觉预测。当每人的预测值都交齐后,先求出平均预测值。然后,再根据十年来的资料,以最小平方法的一次式与二次式,求算其预测值,……。令人惊讶的是,凭空推测的平均值,和一次式二次式测量的平均值,竟然不谋而合。

可知,经由经验与直觉的推测法,依然具有可信度,不可以一味地加以否定。当然,缺乏数值科学的证明,仍稍有不足,所以,最好能与统计双管齐下,以求更精确的预测值。

由于推测法是以个人的经验为基础,不如统计数字般令人信服,所以,所获得的预测值,也就难免令人置疑;再者,有关地域差别等细微部份的预测,更是困难重重,所以,有许多人士否定了推测法的价值。

其实,推测法仍有其存在价值,当无法依循时间数列分析法预测未来时,此种推测法,确可发挥丰富的经验与敏锐的直觉,而弥补了统计资料不足的遗憾。

二、根据推销员意见的推测法

推销员最接近消费者和用户,对商品是否畅销、滞销比较了解,对商品花色、品种、规格、式样的需求等都比较了解。所以,许多企业都通过听取销售人员的意见来推测市场需求。

这种方法是这样进行的,先让每个参与预测的推销员对下年度的销售的最高值、最可能值、最低值分别进行预测,算出一个概率值,最后再将不同人员的概率值求出平均销售预测值。具体预测计算方法如下表

如果公司对三位销售人员意见的信赖程度是一样的,那么平均预测值为:(300+200+100)/3=200

这种预测方法的特点是:

(1)比较简单明了,容易进行。

(2)推销员经常接近购买者,对购买者意向有较全面深刻的了

解,对市场比其他人有更敏锐的洞察力。所作预测值可靠性较大,风险性较小。

(3)适应范围广,无论是大型企业还是中、小型企业,是工业品经营还是副食品经营都可以应用。

(4)对商品销售量、销售额和花色、品种、规格都可以进行预测,能比较切合实际地反映当地需求。

(5)销售人员直接参与公司预测,从而对公司上级下达的销售配额有较大的信心去完成。

(6)运用这种方法,也可以获得按产品、区域、顾客或销售人员来划分的各种销售预测值。

但是,一般情况下,根据推销员意见的预测必须经过进一步修正才能利用,这是因为:

(1)销售人员可能对宏观经济形势及公司的总体规划缺乏了解。

(2)销售人员受知识、能力或兴趣的影响,其判断总会有某种偏差,有时受情绪的影响,也可能估计过于乐观或过于悲观。

(3)有些销售人员为了能超额完成下年度的销售配额指标,获得奖励或升迁的机会,可能会故意压低预测数字。

这种方法虽然有一些不足之处,但还是被企业经常运用。因为销售人员过高或过低的预测偏差可能会相互抵销,预测总值仍可能比较理想。另外,有些预测偏差可以预先识别并及时得到纠正。

三、根据顾客或客户意见的推测法

这种预测方法是通过征询顾客或客户的潜在需求或未来购买商品计划的情况,了解顾客的购买商品活动、变化及特征等,然后在收集消费者意见的基础上,分析市场变化,预测未来市场需求。

运用这种方法不仅可以发挥预测组织人员的积极性,而且征询了消费者的意见,预测的客观性大大提高。这种方法主要用于预测市场需求情况和企业商品销售。

这种预测方法,可以采取多种形式进行。如可以在商品销售现场直接询问消费者的商品需求情况,了解他们准备购买商品的数量、时间,某类商品需求占总需求的比重等问题。也可以利用电话询问、邮寄调查意见表,提出问题请顾客回答,将回收的意见进行整理、分类、总结,再按照典型情况推算整个市场未来需求的趋势。还可以采取直接访问的方式,到居民区或用户单位,询问他们对商品需求的要求,近期购买商品的计划,购买商品的数量、规格等。调查哪些用户或消费者,要依调查对象数量而定。如果调查对象数量较少,可以采用发征询意见表的方式全部调查;如果调查对象数量较多,可以采用随机抽样或选取典型的方式进行调查。

在预测实践中,这种方法常用于生产资料商品、中高档耐用消费品的销售预测。调查预测时,应注意取得被调查者的合作,要创造条件,解除调查对象的疑虑,使其能够真实地反映商品需求情况。要使这种调查预测比较有效必须要具备①使购买者的意向明确清晰;②购买意向真实可靠。

如某工厂生产某种型号的显像管,用户主要是全国各电视机厂家,为了了解产品销售前景,该厂运用征询用户意见法,预测未来五年该厂商品的市场需求量及本公司的可能销售量,以使企业制定生产规划,选择战略发展方向。

首先就要统制用户名单。根据用户的产值、需求量、购买数量、购买时间,设计并印制用户意见调查预测表格。表格不仅发给老客户,而且要发给潜在客户。然后对回收的调查表格信息进行认真分析,并对产品需求作统计汇总。

另外有一些生产资料商品以及像耐用消费者那样的生活资料商品的调查预测;因为数量过于庞大,就得采用抽样调查的方法。

耐用消费品调查预测表设计应包括购买者家庭人数、总收入、所在单位、已有耐用消费品(如自行车、冰箱、彩电等)的购买时间及数量、计划(再)购买的时间及数量等。表下应注明填写要求和注意事项,并强调为顾客保密。

将设计好的调查表发到调查对象手中(采用邮寄或直接发表的办法),填好后,预测人员将表按时回收(邮寄或直接下户收取)。

采用这种预测法,一般准确率较高。但观察两年以上的需求量情况,可靠性程度比短期预测要低一些。因为时间长,市场变化因素大,消费者不一定都按较长的购买商品计划安排,所以,预测结果可用其他方法预测对比进行修正,使预测更为精确。

人力资源需求预测的常用方法

人力资源需求预测的常用方法 1.管理人员判断法 管理人员判断法,即企业各级管理人员根据自己的经验和直接,自下而上确定未来所需人员。这是一种粗浅的人力需求预测方法,主要适用于短期预测。 2.经验预测法 经验预测法也称比率分析,即根据以往的经验对人力资源需求进行预测。 由于不同人的经验会有差别,不同新员工的能力也有差别,特别是管理人员、销售人员,在能力、业绩上的差别更大。所以,若采用这种方法预测人员需求,要注意经验的积累和预测的准确度。 3.德尔菲法 德尔菲法(Delphi Method)是使专家们对影响组织某一领域发展(如组织将来对劳动力的需求)达成一致意见的结构化方法。该方法的目标是通过综合专家们各自的意见来预测某一领域的发展趋势。具体来说,由人力资源部作为中间人,将第一轮预测中专家们各自单独提出的意见集中起来并加以归纳后反馈给他们,然后重复这一循环,使专家们有机会修改他们的预测并说明修改的原因。一般情况下重复3~5次之后,专家们的意见即趋于一致。 这里所说的专家,可以是来自一线的管理人员,也可以是高层经理;可以是企业内部的,也可以是外请的。专家的选择基于他们对影响企业的内部因素的了解程度。 4.趋势分析法 这种定量分析方法的基本思路是:确定组织中哪一种因素与劳动力数量和结构的关系最密切,然后找出这一因素随聘用人数而变化的趋势,由此推断出未来人力资源的需求。 选择与劳动力数量有关的组织因素是需求预测的关键一步。这个

因素至少应满足两个条件: 第一,组织因素应与组织的基本特性直接相关 第二,所选因素的变化必须与所需人员数量变化成比例。 有了与聘用人数相关的组织因素和劳动生产率,我们就能够估计出劳动力的需求数量了。 在运用趋势分析法做预测时,可以完全根据经验估计,也可以利用计算机进行回归分析。 所谓回归分析法,就是利用历史数据找出某一个或几个组织因素与人力资源需求量的关系,并将这一关系用一个数学模型表示出来,借助这个数学模型,就可推测未来人力资源的需求。但此过程比较复杂,需要借助计算机来进行。

预测你的销售_教案

教案 课程名称:预测你的销售 教学目标: 1.了解销售预测的重要性 2.了解销售预测方法 3.会做销售预测。 培训工具: 多媒体投影仪、彩色卡片、活页挂纸、白板等培训课时:20分钟主讲人:倪晓添

1.课程导入 回顾第三步评估你的市场中的前三节的内容,引入本节课的主题:预测你的销售。 2.教学目标 知道仔细估计销售额的重要性。 掌握销售预测。 3、简介课程 课程将围绕四个问题展开: 学习销售预测的含义(什么是销售预测) 了解销售预测的重要性(为什么要销售预测) 掌握销售预测的方法(如何进行销售预测) 估计企业的销售额(预测练习)

1.什么是销售预测 定义:预计企业在未来一段时间内的销售量,是制定创业计划中最重要和最困难的部分。 2.为什么要销售预测 我们说:凡事预则立,不预则废。 销售预测的重要性: 销售预测是投资、启动资金预测的依据。 是价格、现金流量计算的依据 是企业生存、发展的依据(扩张和限制) 是制定创业计划书的基础。 3.如何进行销售预测 请问大家:

我们可以用什么方法进行销售预测的 阅读:黄亮与李燕的创业故事(十三):销售预测 P13 讨论:下面的销售预测是用什么方法得来的 之前大家已经阅读过教材第13页的案例了吧案例中的黄亮和李燕他们制定销售预测的时候,用了哪些具体的方法 我们一起来看一下。 做销售预测绝不是一件容易的事,你必须通过市场调查来做出你的销售决定。预测销售有5种基本方法: (张贴彩色卡片) 你的经验 与同类企业进行对比(最常用的) 实地测试 预订单或购买意向书 进行调查。 我们利用这些方法的目的是为了什么为了收集我们所需要的市场信息,然后根据这些信息制定出我们的销售计划如何做出销售预测呢接下来我们一起来实践练习。 4.销售预测练习 分组练习: 练习8:学习更多的销售预测的知识

销售预测:方法系统管理

销售预测·趋势分析法之算术平均法 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,以及结合本企业的销售状况和生产能力等实际情况,对该项商品在计划期间的销售量或销售额所做的预计和推测。 最常用的销售预测方法有趋势分析法、因果预测分析法、判断分析法和调查分析法四类,其中前两类属于定量分析,后两类属于定性分析。 趋势预测分析法 趋势分析法,也称时间序列许测分析法,是应用事物发展的延续性原理来预测事物发展的趋势。该方法是基于企业的销售历史资料,运用数理统计的方法来预测计划期间的销售量或销售额。该方法的优点是信息收集方便、迅速;缺点是没有考虑市场供需情况的变动趋势。 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、指数平滑法、回归分析法和二次曲线法。 算术平均法 算术平均法是以过去若干期的销售量或销售金额的算术平均值作为计划期间的销售预测值。其计算公式为: 该方法具有计算简单的优点,但由于该方法简单地将各月份的销售差异平均化,没有考虑到近期的变动趋势,因而可能导致预测数与实际数发生较大的误差。为了克服这个缺点,我们引人标准差。来预计未来的实际销售量将会在多大程度上偏离这个平均数。计算标准差的公式为: 在正态分布的情况下,实际发生在平均数上下1个。范围的概率为0.685;在2个。范围的概率为0.954。 销售预测·趋势分析法之移动加权平均法 移动加权平均法 移动加权平均法是先根据过去若干期的销售量或销售金额,按其距离预测期的远近分别进行加权(近期的权数大些,远期的权数小些),然后计算其加权平均数,并以此作为计划期的销售预测值。 移动加权平均法的计算公式为: 销售预测·趋势分析法之指数平滑法 指数平滑法 采用指数平滑法预测计划期销售量或销售额时,需要导人平滑系数a (a的值要求大于0,小于1,一般取值在0.3一0.7之间)进行运算。其计算公式为: 销售预测·趋势分析法之回归分析法 回归分析法 回归分析法是根据y=a+bx的直线方程式,按照最小平方法的原理确定一条能正确反映自变量x和因变量

常见的预测方法

常见的预测方法 一、外推法 这是利用过去的资料来预测未来状态的方法。它是基于这样的认识:承认事物发展的延续性,同时考虑到事物发展中随机因素的影响和干扰。其最大优点是简单易行,只要有有关过去情况的可靠资料就可对未来做出预测。其缺点是撇开了从因果关系上去分析过去与未来之间的联系,因而长期预测的可靠性不高。外推法在短期和近期预测中用的较多。其中常用的一种方法是时间序列法。 时间序列法是按时间将过去统计得到的数据排列起来,看它的发展趋势。时间序列最重要的特征是它的数据具有不规则性。为了尽可能减少偶然因素的影响,一般采用移动算术平均法和指数滑动平均法。 1.移动算术平均法。移动算术平均法是假设未来的状况与较近时期有关,而与更早的时期关系不大。一般情况下,如果考虑到过去几个月的数据,则取前几个月的平均值。 2.指数滑动平均法。指数滑动平均法只利用过去较近的一部分时间序列。当时间序列已表现出某种规律性趋势时,预测就必须考虑这些趋势的意义,因此要采用指数滑动平均法。指数滑动平均法是对整个时间序列进行加权平均,其中的指数为0~1之间的小数,一般取0.7~0.8左右。 二、因果法 因果法是研究变量之间因果关系的一种定量方法。变量之间的因果关系通常有两类:一类是确定性关系,也称函数关系;另一类是不确定性关系,也称相关关系。因果法就是要找到变量之间的因果关系,据此预测未来。 1.回归分析法。没有因果关系的预测只是形式上的一种预测,而找出因果关系的预测才是本质的预测。回归分析法就是从事物变化的因果关系出发来进行的一种预测方法,不仅剔除了不相关的因素,并且对相关的紧密程度加以综合考虑,因而其预测的可靠性较高。 回归分析的做法是:首先进行定性分析,确定有哪些可能的相关因素,然后收集这些因素的统计资料,应用最小二乘法求出各因素(各变量)之间的相关系数和回归方程。根据这个方程就可预测未来。在技术预测中,多元回归分析很有价值。

销售预测常用地基本方法

销售预测常用的基本方法 经济规律的客观性及其可认识性是预测分析方法的基础;系统的、准确的会计信息及其他有关资料是开展预测分析的前提条件。预测分析所采用的专门方法是随分析对象和预测期限的不同而异的。尽管方法种类繁多,但从总体上将可归纳为定性分析法和定量分析法两类: 1、定量分析法(Quantitative Analysis) 也叫数量分析法,即运用现代数学方法对历史数据(包括会计、统计及其他方面的资料)进行科学的加工处理,并建立经济数学模型,以揭示各有关变量之间的规律性联系的一类科学方法。 定量分析法按照预测分析方法论所遵循的原则、依据的理论基础及具体做法不同又分为: (1)因果预测法:是从某项指标与其他有关指标之间的规律性联系中进行分析研究的。即根据各有关指标之间的内在相互依存、相互制约的关系,建立起相应的因果数学模型,以实现预测目标的一种数学预测方法。如本、量、利分析法、回归分析法等。 (2)趋势预测法:也叫时间序列法、外推分析法。是根据某项指标过去和现在按时间顺序排列的数据资料,运用一定的数学方法进行加工、计算,借以预计推断事物未来发展趋势的一种数量分析方法。其实质是把未来视做过去和现在的延伸。如简单平均法、移动加权平均法、指数平滑法等。 2、定性分析法(Qualitative Analysis) 也叫非数量分析法。一般是在企业缺乏完备、准确的历史资料的情况下,首先由熟悉企业经济业务和市场的专家,根据过去所积累的经验进行分析判断,提出预测的初步意见;然后再通过召开座谈会或函询的方式,对初步预测意见进行修正、补充,并作出预测分析最终结论的专门预测方法。因此,又称为“判断分析法”或“集合意见法”。 在实际运用中,两类方法可根据实际情况进行必要的结合,以确保预测结果的准确性。 综上所述,预测方法可归纳如下:

常用的定性预测方法

第2章市场营销调研与预测 复习思考题参考答案 一、问答题 1. 答:不能简单靠人员推销了,应该对营销信息进行调查、收集、整理、分析、鉴别、加工、利用等,建立营销信息系统。 2. 答: 1) 有利于制定科学的营销规划。2) 有利于优化营销组合。 3) 有利于开拓新的市场 3. 答:市场需求预测中应深入研究哪些因素 对未来一定时期的市场需求量及影响需求的诸多因素进行分析研究,寻找市场需求发展变化的规律,为营销管理人员提供未来市场需求的预测性信息,作为营销决策的依据。 4. 答:常用的定性预测方法主要有以下几种: 1)购买者意向调查法:潜在购买者数量很多,难以逐个调查,故此法多用于工业用品和耐用消费品的调查。2)综合销售人员意见法:由于销售人员中没有受过预测技术教育的居多,往往因所处地位的局限性,对经济形势和企业营销总体规划不够了解,可能存在过于乐观或过于悲观的估计。3)专家意见法:用系统的程序,采取不署名和反复进行的方式,先组成专家组,将调查提纲及背景资料提交

给专家,轮番征询专家的意见后再汇总预测结果。4)市场试验法:在新产品投放市场或老产品开辟新市场、启用新分销渠道时,选择在较小范围内的市场推出产品,观察消费者的反应,预测销售量。市场需求定量预测方法主要有以下3种:1)时间序列分析法:将某种经济统计指标的数值按时间先后顺序排列成序列,再将此序列数值的变化加以延伸并进行推算,预测未来发展趋势。2)直线趋势法:运用最小平方法,以直线斜率表示增长趋势的外推预测方法。7)统计需求分析法:任何产品的销售都要受多种因素的影响。统计需求分析是运用一整套统计学方法,发现影响企业销售的最重要的实际因素及其影响力大小的方法。 5. 答:需求预测中常常出现与真实市场不一致的情况,主要体现在需求偏大,浪费资源,需求偏小,坐失机会,时间滞后等等。 二、案例与讨论 参考答案: 1.科学的营销决策,不仅要以市场营销调研为出发点,而且要以市场需求预测为依据。市场需求预测是在营销调研的基础上,运用科学的理论和方法,对未来一定时期的市场需求量及影响需求诸多因素进行分析研究,寻找市场需求发展变化的规律,为营销管理人员提供未来市场需求的预测性信息,作为营销决策的依据。××公司

销售量预测方法.doc

销售量预测方法 1.1)季(或月)别平均法。就是把各年度的数值分季(或月)加以平均,除以各年季(或月)的总平均数,得出各季(或月)指数。 2)移动平均法。用上两个月的数据预测下一个月的数据。并计算出相应的季节指数。 2.指数平滑法(Exponential Smoothing ,ES ) 指数平滑法是布朗(Robert G ..Brown )所提出,布朗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。 指数平滑法的基本公式 1(1)t t t S X S αα-=+- 根据历史资料的上期实际数和预测值,用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内加权移动平均法演变而来的一种方法,优点是只要有上期实际数和上期预测值,就可计算下期的预测值,这样可以节省很多数据和处理数据的时间,减少数据的存储量,方法简便。是国外广泛使用的一种短期预测方法。 一次指数平滑预测公式: 1(1)t t t t F S X F αα+==+- 其中:1t F +:第t+1期的预测值或称为第t 期的平滑值; t X :第t 期的真实值; t F :第t 期的预测值; α:平滑常数,[]0,1α∈。 平滑参数α的确定 平滑参数α的确定至关重要,而且到目前为止仍没有一个很好的解决办法,

市场营销预测

市场营销预测方法很多,但不外乎是定性预测和定量预测方法两大类。现仅就常用的预测方法作一介绍。 一、定性预测方法 定性预测方法也叫判断分析法。它是凭借人们的主观经验、知识和综合分析能力,通过对有关资料的分析推断,对未来市场变化发展趋势做出估计和测算。 定性预测方法一般不需进行复杂的定量计算,主要根据人们积累的实践经验和掌握的科学知识及分析能力进行判断。因此,预测的准确性在很大程度上受预测人员素质的影响,常带有一定的主观随意性。但是市场预测实际上总是受到诸如国家方针政策变动、政治经济形势的变化、投资者的意向以及消费者心理变动等许多非定量因素的影响,这些影响因素,一般很难用定量的方法来描述。所以定性预测方法一般用于预测对象受非定量因素影响大,而又缺乏历史统计资料情况下的预测。如新产品的销售量预测和新技术发展的预测等适用于此方法。 定性预测方法简便易行,时间快、费用省,因此得到广泛应用,特别是进行多因素综合分析时,效果更加显著。但是由于定性预测方法带有主观随意性,缺乏数量分析,使预测结果的准确性有时会受到影响。因此,在采用定性预测方法时,尽可能结合定量分析方法,使预测结果更加准确、科学,更符合实际情况。 (一)个人判断法 个人判断法是预测者根据所掌握的信息资料,凭借对经济现象规律性的认识,根据自己的知识、阅历、经验,对预测对象的发展趋势作出符合客观实际的估计与判断。企业在市场营销活动中,常常运用个人判断法的是经营管理人员和销售人员,以及一些特邀的市场分析专家。这种方法在缺乏预测资料时常用,。如果企业决策者具有丰富的预测经验和较强的分析判断能力,又对各方面的情况比较熟悉的话,就可以得到比较理想的预测结果。此方法的优点是可以最大限度地利用个人的创造能力,且预测过程简单、迅速;缺点是受预测人的个人素质影响较大,有发生判断错误的可能。 (二)集体意见法 集体意见法是集中企业的管理、业务人员等,凭他们的经验和判断,在广泛交换意见的基础上,共同讨论市场发展趋势,进而作出预测的方法。集体意见法参加会议的人数较多,拥有的信息量大,可避免个人判断的主观性、片面性。但是也有难以克服的缺点,主要是影响因素较多,如感情因素、个性因素、时间因素、利益因素等。 在应用该方法时,为避免局限性,预测工作的组织者可以把预测意见集中起来,用平均法或加权平均法进行数学处理,以得到较为准确的市场预测结果。 (三)头脑风暴法 头脑风暴法是集体意见法进一步发展,是吸收全体专家积极参加创造性思维过程的一种方法。该方法是通过专家间的相互交流,在人的头脑中进行智力碰撞,产生新的思维和观点,使专家的论点不断升华、集中,从而得到最优预测结果。 头脑风暴法一般通过组织专家会议来实施。参加会议的人数以10——15人为宜,时间一般为30——90分钟。组织者事先将预测目标、要求告诉与会者,鼓励发言,但发言不能事先准备发言稿,且发言要精炼,对己提设想可随时进行改进和综合,但不能对别人的设想提出怀疑,意见越多样,问题讨论越深,专家的灵感越能得到最大激发,出现有价值设想的可能性也就越大。最后,组织专家对前面所提出的所有设想分别进行质疑,

数学建模报告公司的销售额预测汇编

公司的销售额预测 一、问题重述 某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量,下表给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据(单位:百万元) (1)画出数据的散点图,观察用线性回归模型拟合是否合适. (2)建立公司销售额对全行业的回归模型,并用DW检验诊断随机误差项的自相关性. (3)建立消除了随机误差项自相关性之后的回归模型. 二、问题分析与假设 销售收入预测的方法主要有时间序列法、因果分析法和本量利分析法等. 时间序列法,是按照时间的顺序,通过对过去几期实际数据的计算分析,确定预测期产品销售收入的预测值. 表1 的数据是以时间顺序为序列的,称为时间序列.由于公司销售额和行业销售额等经济变量均有一定的滞后性,因此,在这样的时间序列数据中,同一变量的顺序观测值之间出现相关现象是很自然的.然而,一旦数据中存在这种自相关序列,如果仍采用普通的回归

模型直接处理,将会出现不良后果,其观测也会失去意义,为此,我们必须先来检验数据是否存在自相关,一旦存在,就要考虑自相关关系,建立新的模型. 定义与符号说明 三、模型建立与求解 一、基本统计回归模型建立 以行业销售额t x 为自变量、以公司销售额t y 为因变量的散点图,其中1,220t = 图1 t y 对t x 的散点图 从图1可以看出,随着行业销售额的增加,公司销售额也增加,而且两者有很强的线性关系,因此可以建立线性回归模型 01t t t y x ββε=++,t ε为随机误差 ()1 假设t ε与t x 是相互独立的,且t ε服从均值为零的正态分布. 由表1的数据以及上述线性回归模型的假设,进行数据处理,得到回归系数估计值及其置信区间和检验统计量,见表2.

人口预测方法(常见三种)

规划城市人口发展规模的方法 主要有三种: (1)劳动平衡法。中国城市规划中经常采用的一种推算城市发展规模的计算方法。用劳动平衡法计算城市发展规模,首先要根据国民经济发展的远景规划对城市提出的任务,确定城市的发展方向、性质和职能,然后根据城市的职能及远景发展规模,推算基本人口,服务人口,再按照被抚养人口参数推算被抚养人口,最后计算出城市总人口。计算公式如下: 规划期末城市人口发展规模={规划期末基本人口数/[1-(服务人口的%十被抚养人口的%)]}=规划期末基本人口数/基本人口百分比(2)劳动比例法。确定规划期末各物质生产部门的职工总数和劳动人口占总人口的比例,进而推算出城市的总人口。运用这种方法,首先应将城市人口按其是否参加社会劳动,划分为就业人口和非就业人口两类。然后再根据城市职工分类统计,将就业人口按行业分类,如工业企业、基本建设、交通邮电、农林水利、商业服务、城市公用事业、科教文卫(生)、财政金融、国家机关、人民团体等类。前四类一般为物质生产部门的职工,后五类为非物质生产部门的职工。其次再确定就业人口与全体人口的比例,以推算出规划期末城市总人口。计算公式如下: 规划期末城市总人口=规划期末物质生产部门职工人数/规划期末物质生产部门职工占职工总数%*就业人口占总人口%=规划期末物质生产部门职工人数/规划期末物质生产部门职工占总人口%

(3)职工带眷系数法。根据平均每个职工所带眷属数规划城市人口规模的方法。这种方法多用于推算新建小城镇的人口规模。它根据规划期内所确定的厂矿企业、对外交通运输等建设项目及其预定规模,确定物质生产部门职工人数,再从整个城镇着眼,根据生产与生活配套的要求与规定,确定物质生产部门职工与非物质生产部门职工的比例,推算规划期末职工总数,然后再根据单身职工,带眷职工与带眷系数,推算出城市总人口。其公式如下:规划期末城镇人口发展规模=(带眷职工*带眷系数)+单身职工

常见的9种大数据分析方法

常见的9种大数据分析方法 数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式: 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。 3. 聚类 聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无指导或无监督的学习。 数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。 4. 相似匹配 相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会

用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。 5. 频繁项集 频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒和尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。 6. 统计描述 统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。 7. 链接预测 链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。 8. 数据压缩 数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据

常见预测方法比较

目录 原始数据:第一产业增加值 (2) 作图 (3) 一、趋势分解 (3) (一)计算季节指数S (3) (二)提取长期趋势T (4) (三)循环变动 (5) (四)预测 (5) 二、一次移动平均法 (6) 三、一次指数平滑法 (7) 四、ARMA模型 (8) 预测效果分析 (10)

原始数据:第一产业增加值 时间Y 2004年第1季度2663.54 2004年第2季度4363.97 2004年第3季度6357.52 2004年第4季度8027.7 2005年第1季度2928.62 2005年第2季度4507.69 2005年第3季度6607.49 2005年第4季度8376.2 2006年第1季度3093.01 2006年第2季度4880.62 2006年第3季度7084.94 2006年第4季度8981.43 2007年第1季度3654.04 2007年第2季度5629.28 2007年第3季度8653.48 2007年第4季度10690.2 2008年第1季度4678.63 2008年第2季度7017.95 2008年第3季度10172.31 2008年第4季度11833.11 2009年第1季度4627.03 2009年第2季度7203.67 2009年第3季度10311.53 2009年第4季度13083.77 2010年第1季度5143.64 2010年第2季度8235.44 2010年第3季度12244.06 2010年第4季度14910.46 2011年第1季度5951.7 2011年第2季度9674 2011年第3季度14570.72 2011年第4季度17289.79 2012年第1季度6921.55 2012年第2季度10548.32 2012年第3季度15616 2012年第4季度19287.76 2013年第1季度7427 2013年第2季度11195 2013年第3季度17047 2013年第4季度21288 2014年第1季度7775.7

数据挖掘之七种常用的方法

数据挖掘之七种常用的方法 2014-06-04 大数据 数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。 ②回归分析 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。 它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。 它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则 关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。 在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客

销售预测6大方法

销售预测6大方法 销售预测对企业的销售具有重要的指导意义。美、日等国企业都专门投资进行预测。预测常 见方法有: (1)意见收集法 收集某方面对某问题的看法,加以分析作为预测。此法主观性较大。 1高级主管的意见:这种方法首先由高级主管根据国内外经济动向和整个市场的大小加以预测。然后估计企业的产品在整个市场中的占有率。 2推销员、代理商与经销商的意见。由于这些人员最接近顾客,所以此种预测是很接近市场 状况,更由于方法的简单,不需具备有熟练的技术,所以也是中小企业乐意采用的方法之一。此种预测方法虽然有很大的好处,但也有很危险的一面。 (2)假设成长率固定的预测法 这种销售预测的公式是: 明年的销售额=今年的销售额×固定增长率 对未来的市场经营变化不大的企业,这种预测方法很有效。若未来的市场变化难以确定,则 应再采取其他预测方法,以求互相比较。 (3)时间数列分析法(趋势模式法) 影响时间数列预测值的因素基本上可归纳为下列几种: 长期趋势:是一种在较长时间内预测值呈渐增或渐减的现象,例如随着时间的增长,人口也 跟着增加。 循环变动:又称为兴衰变动,是一种以一年以上(或3、4年或5、6年)较长时间为周期的反 复变动。 季节变动:是一种以一年为周期的反复的变动。例如汽水在寒冷的1、2、3月里销售量很低,而在炎热的6、7、8月里销售量很高,这种变化是季节变动的现象。 (4)产品逐项预测法 (5)相关分析法 掌握了业界的各种指数后,将会发现某种产品的销售指数和其他指数之间有密切关连,而且 发现有些指标具有一定的领先性,就可以设立一个和因素相关的方程式,以预测未来,这时 相关分析就有很大的作用。 (6)产品生命周期预测法 产品在开拓期(介绍期)、成长期、成熟期、衰退期的销售量和利润,一般均有规律可循。如 在成长期开始稍稍降价,以扩大销售量。在衰退期销售额大大降低,这时应以价格作为的主 要的竞争工具等等。

浅谈几种常用电量预测方法

浅谈几种常用电量预测方法 发表时间:2017-11-20T09:49:36.750Z 来源:《电力设备》2017年第20期作者:范明 [导读] 摘要:电量预测的影响因素较多,例如地区经济、政策、气候等,这些因素中有确定性的,也有随机性的,增加了电量预测的难度。 (广州供电局有限公司广东广州 510000) 摘要:电量预测的影响因素较多,例如地区经济、政策、气候等,这些因素中有确定性的,也有随机性的,增加了电量预测的难度。本文介绍电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法、月比例法等常用电量预测方法,通过实际案例分析几种方法的预测精度和适用性,为供电企业提供决策支撑。 关键词:售电量;预测;方法 0 引言 电量预测是指在满足一定精度要求下,充分考虑一些重要的自然条件与社会影响、系统运行特性与增容决策等方面,研究或利用一种能够处理过去与未来电量的关系的数学方法,确定未来某特定时刻的电量数值。 对电量进行准确预测,可以保证人民生活和社会正常生产,有效地降低电力企业的运行成本,保证电网经济运行,提高社会和经济效益。电量的影响因素较多,例如地区经济、政策、气候等,这些因素中有确定性的,也有随机性的,这一方面说明了电量预测所需的数据较多,另一方面也说明了影响因素的随机性在一定程度上具有不确定性,很大程度上增加了电量预测的难度。 本文介绍了电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法、月比例法等常用电量预测方法,以广州市某区2007-2015年的售电量为例,通过几种预测方法对2016年售电量进行预测。 1 电量预测方法 1.1 电力弹性系数法 1.2 电量产出效益法 电力作为国民经济的重要基础产业,用电量和售电量指标历来被认为是经济运行态势的重要反映。电力消费与GDP存在一定的关联关系,因此可以利用一定的电力指标反映经济运行状况,例如电量产出效益。电量产出效益是指每千瓦时产出了多少GDP经济效益,该指标受到新能源、节能减排、产出结构调整等因素影响。 1.3 回归分析法 回归分析法分为线性回归和非线性回归,利用回归分析理论,通过统计分析变量的历史数据,确定各变量之间的函数关系,实现电量预测。优点是:回归模型参数估计技术成熟,过程简单,预测速度快,外推性好。缺点是:对历史数据要求高,当数据存在较大误差或残缺时,模型预测精度将大大降低;线性回归模型预测精度较低,非线性回归模型计算量大、过程复杂;只能考虑像湿度、温度等定变量条件的气象因素,不能详细地考虑到各种影响售电量的因素。 1.4 月比例法 根据上一年的GDP、温度和用电量数据,基于历史数据,对去掉线损的用电量与温度和GDP相对值进行回归分析,再根据GDP、温度等预测未来电量。 2 电量预测实例 依据某区2007至2015年的售电量,采用电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法和月比例法对该区2016年售电量进行预测。 2.1 弹性系数法 该区地区生产总值及各行业增加值呈现逐年增长趋势,增长速度较快。 利用弹性系数-地区生产总值增长率拟合方法对2016年弹性系数进行预测。 由上图可得到拟合公式为y=0.07020x-0.02956。白云区预计2016年该区地区生产总值增长率约为7%。因此,2016年该区全社会用电电力弹性系数分别为0.46,售电量增长率为3.2%。故可算得2016年该区售电量预测值为107.9亿千瓦时。 2.2 电量产出效益法 根据该区地区生产总值及各行业增加值,可以得到该区全社会及各行业每千瓦时用电量产出效益。 利用电量产出效益法-年份拟合方法对2016年每千瓦时产出效益进行预测。 对2016年该区售电量产出效益进行预测。拟合曲线为:y=0.43253x-856.81381,可以计算得出2016年白云区每千瓦时产出效益预测

企业分析常用的几个模型和方法

企业分析常用的几个模型和方法 模型 PEST分析法是一个常用的分析工具,它通过四个方面的因素分析从总体上把握宏观环境,并评价这些因素对企业营销策略目标和策略制定的影响。 P即Politics,政治要素,是指对组织经营活动具有实际与潜在影响的政治力量和有关的法律、法规等因素。当政治制度与体制、政府对组织所经营业务的态度发生变化时,当政府发布了对企业经营具有约束力的法律、法规时,企业的营销策略必须随之做出调整。 E即Economic,经济要素,是指一个国家的经济制度、经济结构、产业布局、资源状况、经济发展水平以及未来的经济走势等。构成经济环境的关键要素包括GDP的变化发展趋势、利率水平、通货膨胀程度及趋势、失业率、居民可支配收入水平、汇率水平等等。 S即Society,社会要素,是指组织所在社会中成员的民族特征、文化传统、价值观念、宗教信仰、教育水平以及风俗习惯等因素。构成社会环境的要素包括人口规模、年龄结构、种族结构、收入分布、消费结构和水平、人口流动性等。其中人口规模直接影响着一个国家或地区市场的容量,年龄结构则决定消费品的种类及推广方式。 T即Technology,技术要素。技术要素不仅仅包括那些引起革命性变化的发明,还包括与企业生产有关的新技术、新工艺、新材料的出现和发展趋势以及应用前景。在过去的半个世纪里,最迅速的变化就发生在技术领域,像微软、惠普、通用电气等高技术公司的崛起改变着世界和人类的生活方式。同样,技术领先的医院、大学等非盈利性组织,也比没有采用先进技术的同类组织具有更强的竞争力。 2.波特五力模型 五力模型是由波特(Porter)提出的,它认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量,这五种力量综合起来影响着产业的吸引力。它是用来分析企业所在行业竞争特征的一种有效的工具。在该模型中涉及的五种力量包括:新的竞争对手入侵,替代品的威胁,买方议价能力,卖方议价能力以及现存竞争者之间的竞争。决定企业

如何进行销售预测

销售预测应考虑的因素 销售预测是指估计未来特定时间内,整个产品或特定产品的销售数量与销售金额。 销售目标额,是销售计划的主题;而销售预测,又是决定销售目标额所不可或缺的判断资料,有时,甚至以销售预测的估计值,作为货币收入的目标额,因此,销售预测在销售计划中的地位,相当重要。 为了能正确预测未来可能的销售量,除了预测销售额以外,还要预测需求。销售预测,是预测企业在特定时间内的可能销售量; 而需求预测,则是预测整个市场业界;在特定时间内的需求量。所以,透过需求预测所获知的业界需求量,是预测的必要参考数字。 决定销售收入目标额以前,需参考销售预测与最高管理阶层及销售负责人的意见,由于预测时多多少少都含有个人的主观判断,所以,务需尽量求其客观。因为销售预测一旦掺杂浓厚的个人主观色彩,必然严重影响到销售预测的正确性。 销售预测主要以过去的销售实绩为核心,但随着时代的变迁,必然有所变化,故在决定销售目标额之前,必须考虑到内外环境各种因素,其主要因素有: 1.外界因素 (l)需求的动向 需求,是外界因素之中最重要的一项。如流行的趋势、爱好的转变、生活形态的变化、人口的移动等,均可成为产品(或服务)需求在质与量方面的影响因素,因此,非加以分析与预测不可。平时,就应尽量收集有关对象市场资料、市场调查机构资料、购买动机调查等统计资料,以掌握市场的需求动向。 (2)经济的变动 销售收入深受经济变动的影响,尤其近几年来石油等资源问题,更造成无法预测的影响因素,导致企业销售收入波动。故为正确预测,需特别注意资源问题的未来发展、政府及财经界对经济政策的见解、GNP、矿工业生产、经济增长率等动态。 (3)同业竞争的动向 销售额的高低、深受同业竞争者的影响,古人云“知己知彼,百战不殆”,为了生存,必须掌握党争对手在市场的所有活动,例如,其市场重心置于何处?产品的组合价格如何?促销与服务体系如何?等等。切忌依赖业界资料!最好能亲自观察加以确认,或自销售活动中去把握。

常用的定性预测方法

常用的定性预测方法 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-

第2章市场营销调研与预测 复习思考题参考答案 一、问答题 1. 答:不能简单靠人员推销了,应该对营销信息进行调查、收集、整理、分析、鉴别、加工、利用等,建立营销信息系统。 2.答: 1) 有利于制定科学的营销规划。2) 有利于优化营销组合。3) 有利于开拓新的市场 3.答:市场需求预测中应深入研究哪些因素 对未来一定时期的市场需求量及影响需求的诸多因素进行分析研究,寻找市场需求发展变化的规律,为营销管理人员提供未来市场需求的预测性信息,作为营销决策的依据。 4. 答:常用的定性预测方法主要有以下几种: 1)购买者意向调查法:潜在购买者数量很多,难以逐个调查,故此法多用于工业用品和耐用消费品的调查。2)综合销售人员意见法:由于销售人员中没有受过预测技术教育的居多,往往因所处地位的局限性,对经济形势和企业营销总体规划不够了解,可能存在过于乐观或过于悲观的估计。3)专家意见法:用系统的程序,采取不署名和反复进行的方式,先组成专家组,将调查提纲及背景资料提交给专家,轮番征询专家的意见后再汇总预测结果。4)市场试验法:在新产品投放市场或老产品开辟新市场、启用新分销渠道时,选择在较小范围内的市场推出产品,观察消费者的反应,预测销售量。

市场需求定量预测方法主要有以下3种:1)时间序列分析法:将某种经济统计指标的数值按时间先后顺序排列成序列,再将此序列数值的变化加以延伸并进行推算,预测未来发展趋势。2)直线趋势法:运用最小平方法,以直线斜率表示增长趋势的外推预测方法。7)统计需求分析法:任何产品的销售都要受多种因素的影响。统计需求分析是运用一整套统计学方法,发现影响企业销售的最重要的实际因素及其影响力大小的方法。 5. 答:需求预测中常常出现与真实市场不一致的情况,主要体现在需求偏大,浪费资源,需求偏小,坐失机会,时间滞后等等。 二、案例与讨论 参考答案: 1.科学的营销决策,不仅要以市场营销调研为出发点,而且要以市场需求预测为依据。市场需求预测是在营销调研的基础上,运用科学的理论和方法,对未来一定时期的市场需求量及影响需求诸多因素进行分析研究,寻找市场需求发展变化的规律,为营销管理人员提供未来市场需求的预测性信息,作为营销决策的依据。××公司的决策失误主要是因为对公司的发展速度缺乏正确的估计;对产品的市场需求进行了错误的预期;对竞争对手的调研缺乏等。市场需求预测对企业生存和发展起着相当重要的作用。 2.我国企业在市场需求预测问题上的认识主要是对其作用上有或者夸大、或者认为没有什么作用;缺乏理性、科学的思想。

组合预测方法中的权重算法及应用(一)

组合预测方法中的权重算法及应用(一) 摘要系统地分析了组合预测模型的权重确定方法,并估计各种权重的理论精度,以此指导其应用。文章还首次提出用主成分分析确定组合模型权重的方法,最后以短期(1年)负荷预测为例,检验各种权重下组合预测模型的精度。 关键词组合模型权重预测精度负荷预测 1常用的预测方法及预测精度评价标准 正确地预测电力负荷,既是社会经济和居民生活用电的需要,也是电力市场健康发展的需要。超短期负荷预测,可以合理地安排机组的启停,保证电网安全、经济运行,减少不必要的备用;而中长期负荷预测可以适时安排电网和电源项目投资,合理安排机组检修计划,有效降低发电成本,提高经济效益和社会效益。 常用的负荷预测方法有算术平均、简单加权、最优加权法、线性回归、方差倒数、均方倒数、单耗、灰色模型、神经网络等。 囿于不同的预测模型的理论基础和所采用的信息资料的不同,上述单一预测模型的预测结果经常千差万别,预测精度有高有低,为了充分发挥各种预测模型的优点,提高预测质量,可以在各种单一预测模型的基础上建立加权平均组合预测模型。为此,必须研究组合预测模型中权重的确定方法及预测精度的理论估计。 设Y表示实际值,■表示预测值,则称Y-■为绝对误差,称■为相对误差。有时相对误差也用百分数■×100%表示。分析预测误差的指标主要有平均绝对误差、最大相对误差、平均相对误差、均方误差、均方根误差和标准误差等。 2组合预测及其权重的确定 现实的非线性系统结构复杂、输入输出变量众多,采用单个的模型或部分的因素和指标仅能体现系统的局部,多个模型的有效组合或多个变量的科学综合才能体现系统的整体特征,提高预测精度。 为了表达和书写方便,下面从组合预测的角度来描述模型综合的方法和类型。 设{xt+l},(t=1,2,...,T)为观测值序列,对{xt+l},(l=1,2,...,L)用J个不同的预测模型得到的预测值为xt+l,则组合模型为: ■T+L=■*9棕j■T+L(j) 式中,*9棕j(j=1,2,…,J)为第j个模型的权重,为保持综合模型的无偏性,*9棕j应满足约束条件■*9棕j=1 确定权重常用的方法有专家经验、算术平均法、方差倒数法、均方倒数法、简单加权法、离异系数法、二项式系数法、最优加权法和主成分分析法等等。下面仅简单介绍最优加权法和主成分分析法。 最优加权法是依据某种最优准则构造目标函数Q,在满足约束条件的情况下■*9棕j=1,通过极小化Q以求得权系数。 设{xt},(t=1,2,…T)为观测序列,已经为其建立J个数学模型,则最优加权模型的组合权系数*9棕j,(j=1,2,…J)是以下规划问题的解: minQ=Q0(*9棕1,*9棕2,…,*9棕J)s.t.■*9棕j=1 式中:Q为目标函数,s.t.为该规划问题的约束条件,有些实际问题还要求*9棕j≥0,(j=1,2,…,J),即权系数非负。 目标函数Q的形式根据误差统计量极小化准则的类型决定,常用的目标函数为: Q=■(et)2=■(■*9棕jet(j))2=■(■*9棕j(xt(j)-■(j)))2 式中et(j)=xt(j)-■t(j)为第j个模型的预测误差,■t(j)为第j个模型xt的拟合值。W=(*9棕1,*9棕2,…,*9棕J)*9子R=(1,1,…,1)*9子 eij=e*9子tei=*9蒡T■et(i)et(j)E=(eij)J×J,J=1,2,…,J

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