销售(市场需求)预测方法.ppt

09:31,1,销售（市场需求）预测方法,09:31,2,一、定性预测法：通过社会调查，用少量材料，结合经验分析，作出判断和预测。适用条件*在掌握的数据不多、不够准确无法用数字进行定量分析时，如对新建企业生产经营的发展前景、新产品生产销售的发展前景进行预测，由于缺少历史资料，以采用定性预测方法为宜。*当主要影响因素无法用数字描述时，如对政府政策的变化预测、消费者心理的变化对市场商品供需变化的影响预测等无法定量分析，唯有定性分析。*在定量分析前后，要进行定性分析，对其前提、结果进行调整，才能使预测接近实际。,09:31,3,定性预测的方法,判断分析法产品寿命周期分析法,市场调查预测法专家意见法,专家个人意见集合法专家小组法特尔菲法,熟悉每种方法的特点和优缺点,09:31,4,（一）市场调查预测法,1.经营管理人员意见调查预测法2.销售人员意见调查预测法3.商品展销、定货会调查预测法4.消费者购买意向调查预测法,09:31,5,例如，某纺织厂厂长召集主管销售、财务、计划和生产等部门的负责人，对下一年度某种纺织品的销售前景作出估计。几个部门负责人的初步判断如下表：,1.经营管理人员意见调查预测法举例,09:31,6,2.销售人员意见调查预测法,或推销员判断法：召集销售人员，让其对各自分工的市场区域或整个市场前景作出预测，然后分析综合为统一的预测。优点（1）基层销售人员最熟悉市场，能直接倾听顾客的意见，因而能够提供直接反映顾客要求的信息；（2）采用推销员判断法进行销售预测所需的时间短、费用低、比较实用。在市场发生新变化情况下，运用这种方法能很快对预测结果进行修正。缺点（1）受销售人员个人对市场认识乐观和悲观影响较大：由于这种方法是建立在假定推销人员都能够向企业反映真实情况的基础上，而推销人员的素质各异，他们对形势的估计有可能过于乐观或悲观，从而干扰预测结论。如果企业在销售量方面对其规定定额，则他们就会有意地低估预测值，为自己留有充分的余地；若企业按预测销售业务量核拨业务经费，则推销员就有可能有意高估预测值。（2）也可能因为顾客对预测对象不了解或推销员介绍的资料不够详细，而使得所汇报的意见过于分散。,为避免这种现象出现，应采取以下措施：1.把企业过去的预测与实际销售量资料、企业的未来规划以及未来的社会经济发展趋势的信息都提供给各推销人员，供他们参考。2.组织多人对同一产品或市场进行预测判断，再将这些数据加以平均处理（算术平均法或加权平均法），以消除人为的偏差。因而这种方法也叫意见汇集法。,09:31,8,例如：某公司有三个推销人员，他们对自己负责的销售区下一年度的销售额估计如表：,09:31,9,3.商品展销、定货会调查预测法郑州第二砂轮厂在商品展销、定货会上发放调查表进行磨具销售量的调查预测为例，来说明这种预测方法的基本内容。其调查表中的基本项目见表：磨具需求情况调查表,09:31,10,（二）专家意见法,专家意见法：一般是指德尔菲法，是以匿名方式向一组专家轮番分别征求意见，加以综合整理，逐步取得一致意见而进行预测的方法。1.特点匿名性：专家互不见面，保证不互相影响。反馈性：各专家每轮预测结果经整理反馈给专家供下一轮预测参考。收敛性：专家意见经几轮预测，趋于一致,09:31,11,德尔菲是古希腊德一座城市，因阿波罗神殿而出名。相传阿波罗太阳神有很高的预测未来的能力，因此，德尔菲便成为预测未来的神圣之地，故将此法命名为德尔菲法。有的学者认为，德尔菲法可能是最可靠的预测方法。在长期规划者和决策者心目中，德尔菲法享有众望。,09:31,12,阿波罗神殿,09:31,14,祭祀太阳神的祭坛,德尔菲法（DelphiMethod）又称专家调查法，是在20世纪40年代由赫尔默(Helmer)和戈登(Gordon)首创，1946年，美国兰德公司(TheRandCorporation：RAND)为避免集体讨论存在的屈从于权威或盲目服从多数的缺陷，首次用这种方法用来进行定性预测，后来该方法被迅速广泛采用。20世纪中期，当美国政府执意发动朝鲜战争的时候，兰德公司又提交了一份预测报告，预告这场战争必败。政府完全没有采纳，结果一败涂地。从此以后，德尔菲法得到广泛认可。除了科技领域之外，还几乎可以用于任何领域的预测，如军事预测、人口预测、医疗保健预测、经营和需求预测、教育预测等。此外，还用来进行评价、决策和规划工作，并且在长远规划者和决策者心目中享有很高的威望。据未来杂志报导，从60年代末到70年代中，专家会议法和德尔菲法(以德尔菲法为主)在各类预测方法中所占比重由20.8增加到24.2。80年代以来，我国不少单位也采用德尔菲法进行了预测、决策分析和编制规划工作。,德尔非法具体实施步骤,德尔非法的具体实施步骤（L）：（1）组成专家小组。（2）向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。（3）各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并提出预测值的。（4）将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断。（5）将所有专家的修改意见收集起来，汇总，再次分发给各位专家，以便做第二次修改。逐轮收集意见并为专家反馈信息是德尔菲法的主要环节。（6）对专家的意见进行综合处理。,09:31,18,德尔菲法的实质是利用专家的主观判断，通过信息沟通与循环反馈，使预测意见趋于一致，逼近实际值。德尔菲法的不足之处在于，易受专家主观意识和思维局限影响，而且技术上，征询表的设计对预测结果的影响较大。,注意：（1）首先，德尔菲法中的调查表与通常的调查表有所不同。通常的调查表只向被调查者提出问题，要求回答。而德尔菲法的调查表不仅提出问题，还兼有向被调查者提供信息的责任。它是专家们交流思想的工具。（2）在德尔菲法过程中，始终有两方面的人在活动：一是预测的组织者；二是被选出来的专家。（3）德尔菲法的程序是以轮来说明的。在每一轮中，组织者与专家都有各自不同的任务。,（4）并不是所有被预测的事件都要经过三轮或四轮。可能有的事件在第二轮就达到统一，而不必在第三轮中出现。（5）在第四轮结束后，专家对各事件的预测也不一定都达到统一。不统一也可以用中位数和上下四分点或算术平均法或加权平均法或结合概率运用期望值法来作结论。事实上，总会有许多事件的预测结果都是不统一的。（6）预测结果的表示：德尔菲法的预测结果可用表格、直观图或文字叙述等形式表示。,21,案例一：经过几轮调查，16位专家最后预测我国1995年石油产量分布是（按从小到大的顺序排列）,22,四分位差=Q2-Q1=1.54-1.40=0.14中位数代表专家预测意见的典型水平，即1995年石油产量为1.50吨。四分位差代表专家预测意见的平均离散程度，即1995年石油产量在（1.40，1.54）区间变动，平均离散程度为0.07吨。,09:31,23,案例二,已知：某公司准备推出一种新产品，由于该新产品没有销售记录，公司准备聘请专家共7人，采用特尔菲法进行预测，连续三次预测结果如表51所示。,09:31,24,特尔菲法专家意见汇总表单位：件,09:31,25,公司在此基础上，按最后一次预测的结果，采用算术平均法确定最终的预测值是1705件（2086+1686+1343)/3=1705,09:31,26,案例三：某厂利用专家预测法对产品投放市场后的年销售量进行预测。预测前，选择各类专家15人，并向他们发出了调查表，经过三次反馈，专家们的判断意见如下表。,产品年销售量专家判断意见表单位：万台,09:31,27,解:运用算术平均法求其平均数，以平均数作为预测值，得最高销售量预测值：115215=76.80最可能销售量预测值：92315=61.53最低销售量预测值：50115=33.40假定三种销售量的概率分别为0.2，0.7，0.1，综合预测值为:76.800.2+61.520.7+33.400.1=61.771,09:31,28,产品寿命周期分析法原理,什么是产品寿命周期？是指新产品试制成功之后，从投入市场开始，到被市场淘汰为止这样一个发展过程。这一过程一般都要经过萌芽期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。什么是产品寿命周期分析法？是利用产品销售量在不同寿命周期阶段上的变化趋势进行销售预测的一种定性分析方法。它是对其他预测分析方法的重要补充。萌芽期：可用判断分析法成长期：可使用回归分析法成熟期：平均法、各种方法都行,09:31,29,二、定量预测法：依据市场调查所得的较完备的统计资料，运用数学特别是数理统计方法，建立数学模型，用以预测经济现象未来数量表现的方法。,09:31,30,定量预测的方法（一）趋势外推分析法1.平均法2.修正的时间序列回归法（二）因果预测分析法,算术平均法（简单平均法）移动平均法趋势平均法加权平均法平滑指数法,09:31,31,（一）趋势外推分析法,1.平均法（时间序列预测法）2.修正的时间序列回归法,时间序列：某个经济指标按时间先后顺序排列的指标值。,09:31,32,（一）平均法,1算术平均法2移动平均法3加权平均法4平滑指数法,09:31,33,1算术平均法,简单平均法：以一定观察期内时间序列观察值的简单算术平均作为下期预测值。其最大的缺陷：将各月的差异平均化了。其适用的条件：算术平均法的优点是计算过程简单，缺点是没有考虑远近期销售业务量的变动对预测期销售状况的不同影响程度，从而使不同时期资料的差异简单平均化。所以该法只适于各期销售业务量比较稳定、没有季节性变动的食品和日常用品等的预测。适应时间序列无趋势的情况。,09:31,34,09:31,35,【例52】趋势外推分析法在销售量预测中的应用算术平均法,已知：某企业生产一种产品，2010年112月份销量资料(单位：吨)如表52所示。,09:31,36,要求：按算术平均法预测2011年1月份的销售量（计算结果保留两位小数）。解：分子25+23+26+29+24+28+30+27+25+29+32+33=331（吨），分母n=12204年1月份预测销售量=27.58(吨),09:31,37,2移动平均法,在掌握n期实际销售量的基础上，按照事先确定的期数（m,mn/2，逐期分段计算m期算术平均数,并以最后一个移动期的算术平均数作为未来n+1期预测销售量的一种定量预测方法。移动平均法虽然能够克服算术平均法忽视远近期销售量对预测量影响程度不同的缺点，有助于消除远期偶然因素的不规则影响，但存在只考虑n期数据中的最后m期资料，缺乏代表性的弱点。移动平均法适用于销售量略有波动的产品预测。,09:31,38,09:31,39,【例53】趋势外推分析法在销售量预测中的应用移动平均法(不考虑趋势值),已知：仍按例52中的销量资料。要求：按移动平均法预测204年1月的销售量(假定m=5)。解：204年1月预测销售量=29.2(吨),09:31,40,但有人认为这样计算的平均值只反映预测期前一期的销售水平，还应在此基础上，按趋势值进行修正。趋势值b的计算公式为：,预测销售量最后m期算术平均销售量趋势值b则，上例按照修正的移动平均法计算如下：,上一个移动期的平均值=28.6吨趋势值b=29.2-28.6=0.6204年预测销售量=29.2+0.6=29.8吨,09:31,42,3加权平均法,定义：在掌握全部n期实际资料的基础上，按近大远小的原则确定各期的权数，据以计算加权平均销量，并将其作为预测销售量的一种定量预测方法。,09:31,43,计算公式：上式中任意一期的权数均应大于上一期的权数。加权平均法的关键：确定所采用的权数。,09:31,44,加权平均法权数确定的两种方法,自然权数法：该法要求按自然数1，2，n的顺序确定权数，即令第一期的权数为1；第二期的权数为2，以下依此类推。采用自然权数时，计算公式,09:31,45,饱和权数法：该法要求权数的取值范围为：0Wt1，各期的权数之和等于1。如果期数n=3时：可令各期权数依次为：0.2，0.3和0.5(亦可将它们设定为:0.1，0.3和0.6)；如果期数n=5时，可将各期权数设定为：0.04，0.08，0.13，0.25和0.5。计算公式：,09:31,46,加权平均法的优缺点,加权平均法既可以利用n期的全部历史数据,又充分考虑了远近期间对未来的不同影响。其缺点就是不能按统一的方法确定各期的权数值。因而也有人主张只按最后m期的数据计算加权平均预测销售量。按后一种形式计算加权平均值的方法叫做移动加权平均法。从理论上看，移动加权平均法与加权平均法除了在选用资料的时期长短不同外，没有本质的区别。,09:31,47,权数为自然数,权数为饱和权数,09:31,48,【例56】趋势外推分析法在销售量预测中的应用加权平均法,已知：仍按例52中的销量资料。要求：(1)用自然权数加权平均法预测204年1月的销售量；(2)利用最后3期销售量按饱和权数加权平均法预测204年1月的销售量。,09:31,49,解：(1)在自然权数加权平均法下（QtWt）251+232+263+294+245+286+307+278+259+2910+3211+33122242204年1月的预测销售量=,09:31,50,(2)在饱和权数加权平均法下期数为3，令W1=0.2，W2=0.3，W3=0.5204年1月的预测销售量=290.2+320.3+330.5=31.9(吨),09:31,51,是根据前期销售量的实际数和预测数，以加权因子为权数，进行加权平均来预测下一期销售量的方法。进行近期预测或销量波动较大时的预测，应采用较大的平滑指数；进行长期预测或销量波动较小时的预测，可采用较小的平滑指数。平滑指数是一个经验数据,其取值范围通常在0.30.7之间。它具有修匀实际数所包含的偶然因素对预测值的影响的作用。该法比较灵活，适用范围较广；但在选择平滑指数时，存在一定的随意性。,4平滑指数法（了解）,09:31,52,此法是特殊的加权平均法,0a1一般取值0.30.7之间,09:31,53,【例57】趋势外推分析法在销售量预测中的应用平滑指数法,已知：仍按例52中的销量资料。要求:（1）用平滑指数法预测203年112月销售量；（2）预测204年1月份的销售量。,09:31,54,解：（1）依题意，编制平滑指数法计算表如表54所示:,09:31,55,(2)204年1月份的预测销售量,09:31,56,（二）修正的时间序列回归法,通过分析一段时期内销售量(Q)与时间(t)的函数关系,来建立回归模型并据此进行预测的一种定量分析。具体计算可用EXCEL。,09:31,57,销售量是时间t的函数：a+bt,其中：,09:31,58,利用修正的回归直线法进行销售量预测的步骤(1)判断n的奇偶性，确定修正的t值（由于时间自变量t呈现单调递增和间隔均匀的特点，据此可以对t值进行修正）(2)列表计算n、t、t2、Q、tQ；(3)分别计算回归系数a、和b；(4)将a、b值代入Q=a+bt；(5)确定预测期的t值，代入销量预测模型进行预测。,09:31,59,怎样对t进行修正呢？,当n为奇数时，取t为，中间为0；当n为偶数时，取t为，中间无0。,09:31,60,【例58】趋势外推分析法在销售量预测中的应用修正的时间序列回归法,已知：仍按例52中的销量资料。要求：(1)按修正的直线回归法建立销量预测模型；(2)预测204年1月份的销量；(3)预测204年2月份的销量。,09:31,61,解：(1)依题意整理和计算有关数据如表55所示。,09:31,62,则Q=27.58+0.32t(2)204年1月份的t值=11+12=13204年1月份预测销量=27.58+0.3213=31.74(吨)(3)204年2月份的t值=11+22=15204年2月份预测销量=27.58+0.3215=32.38(吨),09:31,63,表55计算表,09:31,64,（二）因果预测分析法,因果预测分析法的程序：确定影响销量的主要因素确定销量y与xi之间的数量关系，建立因果预测模型据未来有关自变量xi变动情况，预测销售量,09:31,65,因果预测分析法的程序及应用,指标建立法的应用回归分析法的应用,09:31,66,【例59】因果预测分析法在销售量预测中的应用指标建立法,已知：某企业生产一种汽车轮胎，假定其年销量y受到以下因素影响：(1)按长期合同向某汽车制造厂定量供应的轮胎数量a；(2)某地区装备该种轮胎正在使用中的汽车应予更新的轮胎数x1；(3)x1取决于这类汽车上年实际行驶里程及载重量的吨千米指标x2及该种轮胎的磨损更新经验指数b1；(4)上述汽车制造厂增产汽车所需要的轮胎量x3；(5)x3取决于汽车厂增产的产量Q、该厂原有库存轮胎量x4与单车需用轮胎数b2；(6)企业在该地区的市场占有率b3。,09:31,67,经过分析，建立的因果预测模型如下：y=a+(x1+x3)b3=a+b1x2+(Qb2-x4)b3相关指标的数据为：a=50000只、b1=0.210-4只/吨千米、x22.25109吨千米、Q=2000辆、b2=4只/辆、x4=5000只、b3=75%解：预测轮胎销售量=50000+0.210-42.25109+(20004-5000)75%=50000+45000+(8000-5000)75%=86000(只),09:31,68,【例510】因果预测分析法在销售量预测中的应用回归分析法,已知：A企业通过调查发现，甲产品的销售量与当地居民人均月收入有关，已知本地区连续6年的历史资料如表56所示，该企业生产甲产品的市场占有率为25%，假设2004年居民人均月收入为700元。,09:31,69,表56资料,要求：(1)用回归直线分析法建立甲产品的销售量预测模型；(2)预测2004年本地区甲产品的销售量；(3)预测2004年A企业甲产品的销售量。,09:31,70,解：(1)根据所给资料，列表计算如表57所示：,09:31,71,计算相关系数r因为相关系数趋近于1，表明x与y之间基本正相关，可以建立回归模型。,09:31,72,甲产品的销售量预测模型为：y=1.28+0.02x(2)2004年本地区甲产品的预测销售量=1.28+0.02700=15.28（吨）(3)2004年A企业甲产品的预测销售量15.2825%=3.82（吨）,小结,销售量的预测需要定性和定量方法结合使用，有什么样特征的数据，就是用相应的方法。上述所讲方法是简单实用的一些方法，尤其是适合于历史数据比较全的预测，尤其以回归分析法为最常用。定性分析法多用德尔菲法。更为高级的预测方法比如ARMA分析法、灰色系统预测法、马尔科夫链预测法、季节变动预测法等。,