企业市场预测课件

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1、4企业市场预测4 企业市场预测4.1 企业市场预测概述4.2 定性预测案例分析4.3 定量预测案例分析4.1 企业市场预测概述4.1.1 企业市场预测的含义4.1.2 企业市场预测的作用4.1.3 企业市场预测的分类4.1.4 企业市场预测的步骤4.1.5 企业市场预测的内容4.1.1 企业市场预测的含义 1）预测 预测：依据过去与现在的状态去预期未来；根据已知的事物对未来事物进行预计与测算。运用科学的手段去探索事物的发展规律；并以规律预测事物发展变化趋势、可能出现的具体现象。2）市场预测：是企业统计在市场营销活动决策中的具体运用。是在市场调查的基础上，运用科学的预测手段与统计方法，对影响市场

2、营销活动诸因素的过去和现在的状况及发展变 化规律进行分析研究，对企业在市场中的未来发展与不确定状态做出判断、预计 和测算。3）市场预测和市场调查的关系 市场预测和市场调查的关系非常密切。市场预测是市场调查的延续与发展，是市场调查的目的；市场调查是市场预测的前提与依据，是市场预测需要。市场调查、市场分析、市场预测三者之间互为依托、密不可分。4.1.2 企业市场预测的作用 市场预测是企业正确实施营销管理的基础，是企业决策的前提和先决条件。正确的预测可以 向企业提出风险警示，为企业制定应急方案提供依据，使 企业抓住市场机会，避开市场风险；按市场需要调整产品结构，按需生产；积累经验，提高企业管理水平；

3、使企业准确了解新的利润增长点，避免资源的浪费，有利 于提高企业经营效率。4.1.3 企业市场预测的分类 （1）按市场预测范围分为 宏观市场预测、微观市场预测。（2）按市场预测时间可划分为 长期（3-5）、中期（1-3）、短期（1）、近期市场预测。（3）按市场预测方法划分 定性预测、定量预测。（4）按预测对象和内容划分 各种微观环境、宏观环境、需求、行情、产品、商品、消费心理预测等；（5）按照预测的空间范围划分 地区、国内、国际市场预测。定性预测与定量预测 定性预测（判断预测法、直观预测法、经验预测法等）：是指凭借预测者的知识、判断力、主观感觉或主观经验进行的预测。定量预测（客观预测、硬预测、统

4、计预测）：是指利用历史资料和统计学方面的方法进行的预测。主要有：时间序列预测（包括类推预测）相关分析预测等。4.1.4 企业市场预测的步骤 市场预测工作的过程，大致分为以下几个步骤：（1）预测前的准备 （2）预测的实施 （3）预测结果的检验 （4）提交预测报告 1）预测前的准备 a、明确目的要求，提出预测课题 目的决定了预测的内容、项目、资料、方法。一般情况下，应该有企业常设机构负责预测；企业的高层管理人员负责预测工作的管理。b、制定预测计划 c、确定预测基本方法 2）预测的实施 a、收集与整理资料（预测工作的关键）资料应充分、真实、全面、系统、准确。b、分析判断（预测的最关键一步）判断预测对

5、象与事物的关系，判断关系的性质。c、确立预测模型和计算预测结果 3）预测结果的检验 无论采取哪一种预测方法，所得到的预测结果都应该充分利用其他的市场预测方法，对预测结果进行印证与检验，以提高预测结果的准确程度。对预测结果进行检验时，应结合对预测模型的分析，在检验的基础上最后确定预测值；对多人参与的预测工作，或结果不集中、不统一时，应开展预测结果的讨论，分析差别产生的原因，估算误差大小、误差影响范围，最后确定预测值。4）提交预测报告 a、如果认为预测误差不在允许的范围之内，则应该对误差进行处理，并且确定误差的影响程度和后果。b、在确定预测结果的可信度后，应该进行预测报告的编写。对报告的内容、结论

6、等，应组织专家讨论，并在报告中说明专家们的不同意见。c、预测报告提交后，预测人员应该追踪预测对象的实际发展变化，并对预测结果加以印证，以利总结经验，逐步提高市场预测的水平与质量。4.1.5 企业市场预测的内容 一般来说，企业市场预测包括以下内容：（1）环境预测 （2）消费需求预测 （3）商品供应预测 （4）行情预测 （5）企业产品预测 （6）消费心理变化趋势预测 （7）企业营销前景预测1）环境预测 环境预测主要是对影响企业进行经营活动的各种宏观环境、间接环境和直接环境进行的预测。包括：地区人口总量变化 人口构成变化 人口流动性变化 政治 经济 社会文化 科技 2）消费需求预测 消费需求预测 在

7、一定时期一定市场范围内，对消费者在产品需求的数量、需求结构、需求特点及其影响需求的各种因素进行的预测。包括：现实需求、潜在需求 购买力预测 居民收入变化、银行存款、投资意向 需求特点 需求影响因素变化3）商品供应预测 商品供应预测 商品供应预测包括通过各种渠道最终可能提供给消费者消费和提供给生产者的各种生产、生活资料的总量预测。商品宏观供应总量预测 微观供应量预测 规格 品种 款式 4）行情预测 行情预测 主要对市场供求关系和价格总体水平变化进行预测。资金供应、汇率、利率对价格的影响 价格变化对汇率、利率产生的影响 同一产品的差价、不同产品的比价 主要产品，具体产品，产品规格、型号、款式 价格

8、变化对产、本、营、消、购等的影响5）企业产品预测 在企业市场营销活动中，经常会对与产品有关的事物进行预测。企业产品预测的具体内容有：大类产品的预测 产品群预测 单项产品预测 单项内容、项目产品的预测 等 6）消费心理变化趋势预测 消费心理变化趋势预测 消费心理变化趋势预测主要包括：消费者购买行为变化趋势，消费者需求倾向的变化，消费热点、消费时尚及潮流的内容与表现，消费心理以及影响消费心理的各种因素的变化、消费心理的变化给社会生产和社会消费带来的影响等内容7）企业营销前景预测 企业营销前景预测的主要内容有：企业产品市场销售量的变化趋势，企业产品的市场占有率、产品知名度、产品美誉度的变化，企业销售

9、渠道及其网络的变化，企业促销活动效果的预测 对于企业产品的市场销售状况做出定量、定时、定情景和 相应概率的预测等 4.2 定性预测案例分析 定性预测法（判断预测法、直观预测法、经验预测法等），是指主要根据预测者的知识水平、经验和分析判断能力，对市场未来发展趋势与状态做出估计、判断和测算的预测方法。定性预测方法具有简便易行、经费少、时间短、效率高的优点，在对预测对象的性质判断及其发展趋势大方向预测方面，都有比较好的效果。但由于定性预测法主要是凭借预测者个人主观判断，存在对预测者的依赖性大、缺乏足够的数据信息和相互交流的缺点。在预测结果上存在不够精确、缺乏说服力的缺陷。随着电脑网络等先进科学技术的

10、发展和应用，定性预测方法因为缺少高科技手段，构成了其最大的不足。定性预测方法的应用范围 定性预测方法的应用范围主要有：在缺少历史统计资料、缺少相关因素有关资料的情况下的宏观预测；对没有前例的偶发性事物进行的预测；不需要进行大量计算的预测（判断、推理）；无法进行计算预测的项目等。定性预测方法的应用 如：新产品创意及其未来市场前景预测，企业市场定位决策及其影响和效果的预测，方针政策对市场营销影响的预测，消费需求心理预测与购买行为变化预测等。4.2.1 案例一 专家个人预测案例 GSM协会中国负责人关于3G牌照发放的访谈 1）案例 主持人：有部分厂商称现在中国再不上3G就晚了，你同意这种说法吗？负责

11、人：关于3G牌照发放的问题，最后的底线我们已经清楚了，前段时间信息产业部部长在财富论坛中讲了2008年我们要投入3G的服务。一般来说作网络方案的论证、建议书的准备、评审招标等等至少要半年的时间，还包括资金的筹措和落实，和中标的一些企业进行商务的谈判、网络设备到货，还要进行安装调试、网络优化和试运营等等需要至少一年的时间。我想投入正式的运营之前，包括试运营估计需要12年的时间。主持人：按照你的推论，中国3G牌照应该什么时候发？负责人：GSM协会从来没有催促过中国政府尽早发放牌照，从现实的角度考虑，目前应该发放牌照，我个人认为应该不要太晚发放3G牌照了。但是我们还是尊重政府的选择。主持人：您认为应

12、该发几张3G牌照？负责人：这主要是政府考虑的事情，GSM协会没有太多的表态。我个人认为发34张还是可以的。在这34张牌照里面，很有可能3种技术标准都可以采用。我希望看到的像网通和电信都能有资格拿到这个牌照。也可以充分利用联通现有的G网把电信南北的网络更加的完善一些。主持人：中国现在3G热在不断升温，而国外电信运营商在3G上还在亏损，3G是不是会有很大风险？负责人：我不太赞成把技术分成3G技术、3.5G技术等等，我认为运营商应该侧重于服务的层面，了解一下面对的目标用户，需要什么服务，应该有什么样的服务。我理解3G就是带宽加大一些，能够多跑一些数据。仅此而已，如果说目前的盈利还没有到，这里面可能有

13、几个原因。负责人：像欧洲的运营商可能付出了比较大的代价，这有运营商自己的原因，也有当地政府的策略问题。不能完全把这个事情怪到3G技术上来。另一方面，我认为3G应该有一个规模的经济效应。但是这些问题在中国不会出现。主持人：整个产业链是否都准备好了迎接3G？负责人：据我了解，都在做这种准备了。主持人：您赞成TD-SCDMA是单独组网还是和WCDMA混合组网？负责人：我个人认为混合组网是比较好的选择，但是我们也尊重TD-SCDMA单独组网的方式，在这方面我们是比较“Open”的。当然无论怎么样，我们都愿意配合TD-SCDMA做必要的工作，落实我们在去年6月份签署的合作协议的内容。主持人：去年GSM协

14、会和TD-SCDMA产业联盟签署合作协议，您能介绍一下具体的落实情况吗？负责人：具体的落实我们一直在做，包括互操作性的研究工作，在GSM协会和其他合作伙伴的共同推动下进行着，同时也在国外进行推广。主持人：这个推广对将来TD-SCDMA进入国际市场有推动作用吗？负责人：如果TD要发3种牌照，就只是三分之一了，而且要落后另外两个标准组成的网络。如果一个网络建起来，假定是三分之一那也是不够的。这么大的投资技术，需要在很多市场领域里面收回投资，对于运营商和经销商都是有好处的。运营商在成本降低的时候对网络的扩容和更新优化方面都会拿到比原来更便宜的设备。主持人：最近，中国正在进行3G的场外测试，我们了解的

15、情况TD-SCDMA测试效果不错，您介绍一下TD-SCDMA离商用化还有多远？负责人：我个人认为应该很近了。负责人：我没有资格在这里面提TD-SCDMA事情。我还是希望TD-SCDMA能够商用化。主持人：目前，GSM协会和一些设备商都谈到，要把3G资源和研发从中国市场转到外国市场，即“抛弃中国3G”论，您怎么看待“抛弃”？负责人：我觉得这里面有一个现实背景，厂商在中国也做了各种各样的工作，包括游说的工作，包括对运营商做的实质性的方案的探讨，他们可能等得时间太长了，但是我不相信他们能够撤出中国市场。毕竟中国市场实实在在在那里摆着。应该不会有大规模厂商撤离的事情2）分析 1）专家个人预测法的含义

16、专家个人预测法：是指邀请个别专家进行预测的方法。在预测时，一般是邀请上述所列出的各种不同类型中的个别人员，向他（她）表达尊敬和仰慕之情，并用说明需要他给予帮助的具体内容和要求，然后由专家各自按照自己的方法独立进行预测。然后由企业或者预测活动的主持人对专家个人的预测意见进行分析，并且得出总的预测意见。（2）专家个人预测的内容 a、关于“方向、性质”的预测 b、关于“会怎么样”或者“到什么样的程度”的预测 c、关于目标市场消费者的预测 d、关于其他具体问题的预测 （3）专家个人预测的优缺点 专家个人预测的优点：省时、省力、省费用、简单易行，能在不受任何干扰的情况下从事预测，能充分发挥专家个人的聪明

17、才智与有预见性的思维能力。专家个人预测的缺点：对专家个人的依赖性太大，缺乏信息交流与意见沟通。精确度不高，有时误差较大。4.2.2 案例二 经理会议预测案例 某企业进行关于新产品投放市场的前景预测。邀请甲、乙、丙三位经理，分别针对未来市场可能出现的好销、一般、较差三种状态，进行关于状态发生的概率、状态程度值作出预测。1）各位经理预测意见经理姓名状态值期望值好销概率一般概率较差概率甲600000.2550000.6500000.2乙580000.3540000.5390000.2丙620000.1580000.5500000.4表1 各位经理预测意见表各位经理预测意见计算表经理姓名状态值期望值好

18、销概率一般概率较差概率甲600000.2550000.6500000.255000乙580000.3540000.5390000.252200丙620000.1580000.5500000.455200表2 各位经理预测意见计算表 解：对于三位经理的（专家）的预测方案，最后可整理成为一个综合预测值。其计算方法为：确定54133元为预测值。（元）541333552005220055000y2）分析 （1）经理会议预测法的含义 经理会议预测法：主要是指召集企业内不同部门的经理或者负责人，按照一定的程序和要求，以小组焦点座谈法或者会议的形式，对预测内容和预测的课题进行相互之间的信息交流，充分发表意见

19、，最后由预测活动主持人进行汇总、整理确定预测结果的预测方法。如果是邀请企业外的专家与企业内的经理共同进行预测，可以统称为专家会议预测法。（2）经理会议法的优点 a、充分进行信息交流 经理会议法是一种多向沟通的预测方法，能达到充分交流的效果，可以增强与会者的相互了解和合作，增强企业凝聚力；b、省力省时 经理会议法所需费用不会太多，历时不会太长，较省力省时；c、减轻对专家个人的依赖 因为是人数比较多的经理和专家共同参与预测，集思广益，可以排除个人因素的影响，减轻对专家个人的依赖程度。（3）经理会议法的缺点 a、首先是影响因素复杂 在经理会议上，各位经理和专家们可能不能畅所欲言。b、其次是预测结果难

20、以统计 经理发表的意见会呈现各种各样的内容和形式，很难用标准化、程序化的方法进行汇总，或者会令最后的汇总结果没有用途。c、使经理处于两难选择的境地 有的经理因为工作关系，对商品的销售情况不了解，对市场及其影响因素也不了解，很难在会议上发表意见。4.2.3 案例三 德尔菲预测案例 某商业股份有限公司要向外地购进一批新产品，这种产品在本地还没有销售记录。于是，该公司成立调查领导小组，并聘请业务经理、商品专家和推销员等9位专家，预测全年可能的销售量。首先将产品的样品、特点和用途做详细介绍，并将同类产品的价格和销售情况作介绍，发给书面意见书，让他们提出个人的判断。经过三次反馈，得出结果（如下表所示）。

21、1）专家意见反馈综合表专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最 低销售量最可能销售量最 高销售量最 低销售量最可能销售量最 高销售量最 低销售量最可能销售量最 高销售量110001500180012001500180011001500180024009001200600100013008001000130038001200160010001400160010001400160041500180030001200150030001000120025005200400700400800100060010001200660010001500600100015006001200150075006008

22、0050080010008001000120085006001000700800120070080012009800100019001000110020006008001200平均数700100015008001100160080011001500 解：（1）简单平均 如果按照9位专家第三次判断的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：（台）1133315001100800 （2）加权平均 将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均。则预测平均销售量为：（台）116030.0150020.080050.01100 （3）用中位数加权平均 可将第三

23、次判断按预测值高低排序如下：最低销售量：600 700 800 1000 1100 最可能销售量：800 1000 1200 1400 1500 最高销售量：1200 1300 1500 1600 1800 2500 中间项的计算公式为：（n项数）21n 最低销售量的中位数为第三项，即800；最可销售量的中位数为第三项，即1200；最高销售量的中位数为第三、四项的平均数，即1550 按最可能销售量、最低销售量和最高销售量的0.50、0.20和0.30的概率加权计算。则预测平均销售量为：（台）122530.0155020.080050.012002）分析 （1）德尔菲预测过程 与专家接触 进行初

24、步预测 整理专家第一次预测结果 多次交流和反馈 （2）德尔菲预测法的优点 匿名性 （互不见面）多次反馈性 （3-5次）预测的统计性、汇总性好 （表格）干扰少 （各自独立）应用性强 （最权威、最科学）（3）德尔菲法的缺点 a、费时费力 预测的主持人需要进行多次专家预测意见的收集和反馈，需要反复进行文字、图表和资料的整理，费时费力；b、表格设计问题 如果预测方案或意见征询调查表格设计不合理，则会给预测工作带来很大困难。4.2.4 案例四 顾客意见调查预测案例 利用时间序列的资料，通过主观判断认为某企业的A产品与顾客的情绪指标可能有比较紧密的关系。分析表明，当顾客情绪比较高涨时，A产品的销售将会增长

25、；当顾客情绪有下降趋势时，A产品的销售总额也会下降。历年A产品销售量与顾客情绪系数统计表年份20022003200420052006产品A销售量（万元）1008230624401404顾客乐观系数调查值64%77%78%68%69%解：顾客情绪与A产品的销售总额存在着正向依存关系，可以通过市场调查确定顾客的情绪指标，然后建立顾客情绪指标与A产品销售总额的关系系数，就可以进行预测。根据市场调查进行预测，前期销售额为1404万元，顾客的情绪指标为0.68。市场调查结果预测，顾客的情绪指标为0.69，情绪指标向上发展。结合其他方面因素的考虑后，认为，A产品的销售额有上升的可能性，上升幅度为8%10%

26、之间。即 1404（1+8%）=1516（万元），或者 1404（1+10%）=1544（万元）。2）分析 （1）顾客情绪调查预测法的含义 顾客情绪调查预测法（顾客乐观系数预测法）：是指通过对消费者的预期调查，了解消费者对于未来所持有的态度、情绪和所做出的预测，转化成一定的数量指标，并用把顾客的情绪指标与企业的某种产品的市场销售额建立起定性和定量关系，然后用顾客情绪的量化指标对企业产品的市场销售情况进行预测的方法。它既属于顾客调查预测法，也属于相关因素调查预测法，（2）乐观系数预测法的意义 乐观系数预测法对近期的市场销售有比较实用意义。研究发现，顾客情绪对市场的购销情况影响比较大。当顾客对于未

27、来充满信心即情绪乐观，或者叫做乐观系数比较高时，则类似高价的产品、耐用品等销售就可能比较好，带有投资性的购买行为将更加踊跃。相反，顾客对未来的情绪悲观，对于自己未来收入预期持不乐观态度，顾客购买欲望就会下降。受悲观情绪影响，顾客可能会持币待购，一些耐用品的销售将会下降。4.2.5 案例五 订单预测案例 某企业提前5个月的定货情况如表所示：请预测出其第六个月的实际订货量。某企业前5个月的订货情况统计表（单位：万件）月份实际订货量提前一个月的订货量提前两个月的订货量119511560217511367318511779420012575521013079 解：首先，确定各月的关系系数。通过分析各个

28、月的定货情况，确定提前订货量和实际订货量之间的关系、关系系数。从表可看出，3月份的实际订货量是185万件。其中：2月份订货量，即提前一个月的订货量为113万件，1月份，即提前两个月的订货量是60万件。可以计算出3月份实际订货量与提前一个月和提前两个月的订货量的关系系数是：对于3月份而言，实际订货量与提前一个月订货量的关系倍数是：实际订货量与提前两个月的订货量关系倍数是：637.11131851.3E083.3601852.3E 对于4月份而言，实际订货量与提前一个月的订货量关系倍数是：实际订货量与提前两个月的订货量关系倍数是：709.11172001.4E985.2672002.4E 对于5月

29、份而言，实际订货量与提前一个月的订货量关系倍数是：实际订货量与提前两个月的订货量关系倍数是：680.11252101.5E658.2792102.5E 其次，计算平均关系系数 通过计算实际订货量与提前订货量之间的平均关系系数确定提前订货量与实际订货量的关系系数：实际订货量与提前一个月的订货量平均倍数是：675.13)680.1709.1637.1(31.51.41.31）（EEEE 实际订货量与提前两个月的订货量平均倍数是：909.23)658.2985.2083.3(32.52.42.32）（EEEE 然后，用平均系数预测 用实际订货量与提前订货量的平均倍数预测6月份的订货量。对6月份而言，

30、提前一个月的订货量就是5月的定货量，提前两个月的订货量就是4月份的定货量。则，6月份的实际订货量为：用提前1个月订货量的平均倍数预测6月份的订货量：用提前2个月订货量的平均倍数预测6月份的订货量：（万件）平均倍数提前两个月的订货量的月份的订货量2.218909.27542.6Y（万件）平均倍数提前一个月的订货量的月份的订货量8.217675.113051.6Y 最后，确定最终预测值。预测活动主持人应该根据经验进行判断和确定预测值。这里用两个预测值的平均值作为预测值的最后确定值。（万件）2182)2.2188.217(2)(2.61.66YYY2）分析 （1）订单预测法的含义 订单预测法（提前订

31、货预测法、先行指标预测法、中间商订货预测法等）：是指根据提前一定时间（如一个月或者几个月）的订货情况与实际订货情况进行对比分析后进行预测的一种方法。（2）订单预测法的原理 订单预测法尤其是在国外，被认为是一个比较满意、比较准确的预测方法。由于市场需求的变化，生产经营情况的变化，提前期的定货量和实际购买量是不相同的，但是，它们之间有着必然的数量上的联系。了解这种联系并用以进行实际市场销售量的预测，就是定单预测法的原理。3）应用 （3）订单预测法的应用 经过上面案例我们可以看到，提前订货预测法主要适用于市场需求比较稳定的产品的预测。在实际预测活动中，会遇到很多不同的情况，应该按照预测的基本原理进行

32、分析后再进行预测。4.3 定量预测案例分析 定量预测法：就是在掌握关于预测对象及其相关事物的历史信息资料的基础上，主要运用统计方法，分析预测对象及其相关事物的历史变化规律，并且根据计算结果确定预测依据的方法。按预测思路和计算方法，预测方法分为两种类型：时间序列预测法（包含类推预测法）相关分析预测法。已知某企业近4年的利润额如表2-10：表2-10 某企业近4年的利润额统计表 请科学地预测出该企业2006年的利润。4.3.1 案例一：加权平均预测 时间序列预测 年度2002200320042005合计平均利润额60687078276691）解题过程 （1）基本思路 近年利润对下年影响比较大，远年

33、利润对下年利润影响比较小。根据这个思路，决定采用加权平均法来预测2006年的利润额。（2）解题过程 设前四年利润分别赋权数为1.0，2.0，3.0，4.0，则加权平均值为预测值：预测该企业2006年的利润额是71.8万元。（万元）8.71107180.40.30.20.10.4780.3700.2680.160WX2）分析 （1）算术平均法 如果对每年的利润不加区分，就是算术平均法。当市场形势变化变化不大时，可以把历年平均值作为预测值。即 但是，这样的预测不可能十分准确，只是大致判断。WXY （2）加权平均法 加权平均预测需要注意的是：近年值对预测值的影响比较大；远年值对预测值的影响比较小。设

34、有n个观察值 ，分别赋予权数 ，加权平均值 的计算公式为：如果认为各种加权数能够反映市场形势的变化，则可把这些观察值的加权平均数 作为预测值 。即 nXXX21,nWWW21,WXnnnWWWWXWXWXWX212211WXYWXY （3）结果评价 显然，加权平均法给予最近期利润比较大的权数，近期利润因素的影响继续发挥作用时，取加权平均值作为预测值比较恰当。本题中，取加权平均值71.8万元作为预测值就比较适宜。4.3.2 案例二：移动平均预测 时间序列预测 某地区1999-2005年的外贸收入见表2-11。请预测该地区2006年的外贸收入。表211 某地区1999-2005年的外贸收入 年度1

35、999200020012002200320042005外贸收入876.6 974.51021.11103.31185.2 1289.513241）解题过程 由表2-11可知，该地区近7年外贸收入前两年不到1000万元，后5年超过1000万元，在1100万元水平上波动。从外贸形势估计未来两年变化不会太大，水平基本稳定，略有上升，存在长期增长趋势和循环性形态变化。所以我们考虑用简单移动平均法预测2006年外贸收入。解：N=3时，分别计算一次移动平均数 ：1999-2001年：2000-2002年：2003-2005年：(1)tM1200119992000200111()(1021.1 974.58

36、76.6)957.433MXXX(1)200220002001200211()(1103.3 1021.1 974.5)1033.033MXXX(1)20052003200420051()1266.23MXXX 当N=5时，分别计算一次移动平均数 ：1999-2003年：(1)tM(1)2003199920002001200220031()1032.15MXXXXX 计算该地区2006年的外贸收入预测值。当N=3，N=5时，预测结果分别如下：200620061266.251184.6YNY万元;当时,万元2）分析 （1 1）基本原理 简单移动平均法（称一次移动平均法）。一次移动平均法的预测值，

37、是以最后一个移动平均值作为观察期滞后期的预测值。设有n个观察值组成的时间序列 ，其中 为第t期的数据。先选择跨越期 N，N可取3期、5期等，N n。再求出每个移动期的平均值 ，上标（1）表示一次移动。(1)tM(1)11(1)11121()1()ttttNNtttNtMXXKXNMXXKXN或12,nXXXtX （2）结论 由此可以看出，跨越期N不同，预测值也不同。设立不同的N值，有不同的预测结果。上述预测结果表明，观察值经过移动平均的调整，移动平均值序列因消除了不规则变动和季节变动影响，移动趋势渐趋平稳。4.3.3 例三：指数平滑预测 时间序列预测 某企业19942005年的营业额资料见表2

38、-13：请预测出该企业2006年的营业额。表2-13 某企业19942005年营业额资料表（单位：万元）年 度1993199419951996199719981999营业额262257252247250258年 度2000200120022003200420052006营业额2672782802973003051）解题过程 首先，确认预测值的计算公式。，或 一次指数平滑法认为，本期（t期）的一次指数平滑值是下期(t+1)的预测值。（注意改正书中错误）因此，本题求出2005年的指数平滑值即可。(1)(1)11(1)ttttYYXY(1)1(1)+(-)tttttttYYXYYXY 一次指数平滑值

39、的计算公式：式中：为平滑系数，且 。为时间序列观察值，观察值的时间 为时间序列观察值的一次指数平滑值。当t=1时，12,nX XX(1)(1)(1)(1)1231,2,;,ntn YYYY(1)(1)1(1)tttYXY01(1)(1)110(1)YXY 其次，确定 值和初始值Yo（1）（即X0 的确定）。在选 值时，设X0=260，经试算选定0.7。当 =0.7时，再重新选择X0。X0 可以取第一期观察值262，或 取头三年观察值的平均值257，或 取头五年观察值的平均值254。对以上三个值分别进行试算，取其误差较小者为初始值。进行试算初始值取262比较合适。最后，进行预测。2006年的预测

40、值就是2005年的指数平滑值。Y2005（1）=X2005+（1-）Y2004（1）=0.7 305+（1-0.7）297.40 =302.72 则，2006年的营业额为302.72万元。2）分析 （1）指数平滑法概述 权数特殊的加权移动平均预测法，权系数是指数几何级数，所以，称为指数平滑法。例如：本期实际销售量乘以平滑系数 ，加上预测销售量乘以 的和，即为下期预测的销售量。指数平滑法可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和多次指数平滑法。我们仅介绍一次指数平滑法。)1(（2）一次指数平滑值的计算公式 设 为时间序列观察值，观察值的时间 为时间序列观察值的一次指数平滑值。则一次指数平滑值的计算公

41、式为：式中：为平滑系数，且 。12,nX XX(1)(1)(1)(1)1231,2,;,ntn YYYY(1)(1)1(1)tttYXY01 一次指数平滑法认为，t期的一次指数平滑值是下期(t+1)的预测值。即 当t=1时，(1)(1)11(1)ttttYYXY(1)1(1)+(-)tttttttYYXYYXY(1)(1)110(1)YXY （3）指数平滑法的两个关键值 由 可以看出，使用指数平滑法进行预测只需要确定两个值就可以了。一个是 值 一个是初始值 。因此，指数平滑法方便、简捷，应用广泛。(1)0Y(1)(1)110(1)YXY （1）值的意义 由公式 ，可以看出下期预测值与 的关系：

42、当=0时，下期预测值等于本期预测值。当=1时，下期预测值等于本期观察值。当 时，下期预测值等于本期观察值乘以平滑系数 ，加上本期预测值乘以（1-）的和。(1)(1)110(1)YXY值的确定3）01 （2）平滑系数值 的确定方法 平滑系数值 确定的方法有如下几种：根据实际影响因素情况确定 试算法 请教同行 主观确定 a、根据实际影响因素情况确定 当时间序列长期发展趋势比较平稳时，值应该取较小值，一般在0.05-0.3之间；当环境影响因素比较多或者影响程度比较大时，一般在0.6-0.9之间。b、试算法 使用不同的 值，利用指数平滑法对时间序列进行计算，选择其中误差较小的 值。c、请教同行 即根据

43、行业、企业和产品的特点，通过向同行请教的方法，集中行业协会的集体智慧，进行 值的确定。d、主观确定 在缺乏历史资料的情况下，先按照时间序列的平稳程度设立若干个 值，然后经过实际的预测，最后以预测结果的准确程度进行 值的确认。4）初始值 的确定 初始值Yo（1）的确定就是对X0 的确定。X0是观察期Xt之前的初始值，其确定方法是：在长期观察期中，可取第一期观察值，或取头三期观察值的平均值。在没有长期观察值情况下，可以根据经验确定，或用经验确定的各种值进行试算，经比较后选定。)1(0Y4.3.4 案例四：趋势外推预测 时间序列预测 设某产品在1995-2005年的市场销售量如表2-15 请预测20

44、06年的销售量。1）解题过程 （1）画出散布图，计算预测值。（2）拟合方程式 由上图可见，观察值的时间序列有直线发展趋势，因而宜采用直线趋势法进行预测。故能根据观察资料寻求最佳直线方程：iiYabX（3）计算预测值 将表中有关数据代入公式可得:则，预测模型为：253426248.55,2.3811110YtYabnt48.552.38tYt 利用已知时间序列t变量值，代入预测值模型便可得该时间序列各年的预测值，见表2-7的第（6）列。按时间序列时间变量推进，2006年的t值为6,则2006年该产品销售预测值为：2007年的t值为7，预测值为65.22万吨。648.552.3848.552.38

45、 662.84()Yt万吨计算表（4）误差和置信区间的估算 同时，我们还可以进行误差和置信区间的估算。计算预测值误差的平方，可得 。根据计算预测值误差的标准误差公式：点落在 范围内的概率是95.4%。2004年的预测值是64.84万吨，落在64.8425.42万吨范围内的概率是95.4%。即54.00，73.68的概率是95.4%。2264.69e 211()29.415.4222iiSYYenn2tYS2）分析 （1）趋势外推预测法概述 趋势外推预测法是遵循事物惯性原则，分析预测对象历史资料形成的时间序列长期趋势变动因素轨迹的规律性，用数学方法找出拟合趋势变动轨迹的数学模型，对变化规律加以延

46、伸至预测期，据此进行预测的方法。趋势外推预测法有两种类型：直线趋势预测法 曲线延伸预测法 （2）直线趋势外推法 预测对象的时间序列资料在散布图上围绕一条直线上下分布，并且可以大体地判断长期趋势基本呈现直线性趋势，者经过计算认为逐期增（减）量大体相当时，可选用直线趋势延伸法进行预测。直线趋势外推法的两种类型：a、直观法 b、数学模型法 a、直观法 直观法是直观直线趋势延伸法，就是在散布图上按照主观目测的判断，尽可能选择一条直线，使直线能够代表时间序列的整体趋势，或者使直线通过所有散布点的中央，然后直接对直线加以延伸，并且在预测坐标轴上确认预测期所对应的值。这种方法直接、方便，但误差较大。关键是目

47、测或者手描的直线不是最佳似合时间序列长期线性发展规律，因此，不能确切找出时间序列的直正趋势值。b、数学模型法 数学模型法：是比较常用和比较准确的直线趋势预测法，即一元线性回归预测法，利用最小二乘法，可以进行参数估计等工作。4.3.5 案例五：回归分析预测 相关分析预测 某企业研究企业广告支出费对销售额的影响，现获得近11个季度的统计资料，如表2-17所示。试分析企业广告支出对销售额有无显著作用？如果企业下季度准备广告支出80万元，估计企业销售额将为多少？1）解题过程 本题具体解题步骤：（1）判断相关性 （2）拟合方程式 （3）按直线回归分析，计算参数a和b （4）进行相关分析方差分析与显著性检

48、验 （5）计算可信度 （6）进行预测 （7）方差分析与F检验 （8）进行实际预测或控制（1）判断相关性 设广告支出为自变量X，销售额为因变量Y。作散点图：（2）拟合方程式 由散点图可知，企业销售额Y随企业广告支出X的增大并呈现线性增长趋势，符合一般规律。故能根据观察资料寻求最佳拟合回归直线方程：iiYabX（3）计算参数a和b 按直线回归分析，计算a和b：22254.64 1657.91 103834818237 601 3143.72711 1038348601 1823724.04()11 3143.7601 601165824.04 54.64344.27iiiiiiiiiiiiiXYX

49、 YYXXnX YXYbnXXYXabYbXnn计算表 如果企业下季度准备广告支出80万元，估计企业销售额将为多少？344.2724.04 802267.5iiYabX（万元）（4）进行相关分析方差分析与显著性检验 相关系数用r表示，其计算公式为 或22()()()()iiiiXXYYrXXYY2222()()()()iiiiiinXiYiXYrnXXnYY 本例将计算数据代入公式，可得企业广告费与销售额的相关系数：说明：企业季度广告费与季度销售额之间存在正线性相关，线性相关关系的密切程度达0.987，为高度线性相关密切程度。41944.6360.9871744.545 41944.636XY

50、XXXYSrS S（5）计算可信度 相关系数检验步骤如下：（1）选择显著性水平 ，通常经济预测问题选择5%或10%。（2）根据 值和 ，k为变量数量。一般可以从相关系数临界值表中查得临界值 。（3）比较 ，当 时，表明两变量间的线性相关具有显著性()nkcrcrr与crr 本例选择 查得：，说明 ，故 ，有5%显著水平；回归模型 达到95%的置信度，可以应用于预测或控制。5%,2,28akn0.6319cr crr0.987r 344.2724.04YX（6）进行预测 当明年广告费支出为80万元时，（万元）344.27424.04 802267.7Y（7）方差分析与F检验 方差分析，是指对因变

51、量Y的变异进行离差平方和分析。目的是了解所拟合的回归线性方程与实际观察值之间的接近程度如何，判明回归效果的好坏。根据前面计算结果 ，代入计算公式，可得本例企业广告费与销售额回归的方差分析结果及相应自由度，列出方差分析表：S总回余,S,S 这种分析结果对总体是否显著，具有何种置信度，还得借助F检验来判断。F统计量计算公式为：将计算得到的F值与F分布表值比较后，便可判明方差分析结果，即回归分析建立的回归方程是否具有显著性。/1SmFSnm回余F检验步骤 F检验步骤为：（1）选择检验的显著性水平 ；（2）根据 以及自由度m和自由度n-m-1，查F分布表的临界值 。（3）将计算的F与作比较判断。若 ，

52、则认为回归预测模型具有显著水平，回归预测模型所含自变量的变化足够解释因变量的变化。若 ，则认为回归预测模型达不到显著水平，回归预测模型所含自变量的变化不足以解释因变量的变化。cF(,1)cFF a m nm(,1)cFF a m nm 本例根据表2-10方差分析的数据，计算出：若选择显著水平 ，考虑m=1和n-m-1=9，查得F分布表临界值 。因为 ，所以，可以认为从总体上讲，该企业季度广告费与销售额两变量间线性关系具有5%显著水平，回归分析建立回归方程对总体而言，预测或控制有效性能达95%。/1008488 1341.05/(1)26613 9SmFSnm回余5%3.36cF cFF（8）进

53、行实际预测或控制 回归标准误差通常用S表示，其计算公式为：显然，回归标准误差S越大，观察值在回归直线周围分布离散程度越大，直线回归方程应用的精确度越低；反之，S越小，在回归直线周围分布离散程度越小，直线回归方程应用的精确度越高。2()11iiYYSSnmnm余 一般在计算回归标准误差之后，按下式进行判断：本例中，按方差分析表中数值，计算得 且 我们可以认为回归方程，应用精确度基本令人满意。15%SY54.38S 54.380.03315%1657.91SY 一般认为，的波动规律呈正态分布：一般置信区间计算公式为：置信区间=，或者简写成：上述公式的意义是：预测值 落在 区间内的置信度为68.3%

54、；落在 区间内的置信度为95.4%；落在区间 内的置信度为99.7%。0Y0aYt S00000000068.3%22 95.4%33 99.7%PYSYYSPYSYYSPYSYYS0Y0YS02 YS03 YS 本例中，求预测销售额的置信区间 取置信度为90%，=1.860，若下季度广告费为80万元，预测的销售额为2267.7万元，则 置信区间=at01.86 2267.7 1.86 54.38YS002267.7 101.152267.7 101.152166.62368.8YY 反求广告费开支 本例希望企业季度销售额控制在2100万-2500万元间，有90%的置信度，即希望 ，以及 ，所

55、需广告费是多少？取置信度为90%，=1.860，2100Y下万元at2500Y上万 元 本例是小样本，暂假设 ，可利用 建立方程组 求解得：企业广告费开支应该控制在77.23万-85.45万元之间。SYabXtYabXt下上和122500344.2724.041.8654.382100344.2724.041.8654.38XX1285.45()77.23()XX万元万元2）分析 （1）回归分析方法 这是一个典型的用回归分析方法进行预测的案例。它分析 广告支出对销售额是否有影响？影响程度有多大？并对某一广告费用下的销售额进行预测。（2）线性回归分析方法的步骤：判断相关性 拟合方程式 进行预测 本章内容到此结束，谢谢！