销售市场需求预测方法课件

1、销售（市场需求）预测方法2022/7/291第1页，共73页。 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。2022/7/292第2页，共73页。定性预测的方法判断分析法产品寿命周期分

2、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2022/7/293第3页，共73页。 （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2022/7/294第4页，共73页。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：部门各种销售量估计销售量（件）概率期望值（件）销售部门负责人最高销售额最可能销售额最低销售额3000180016000.20.60.2 6001080 32

3、0总期望值1.02000计划财务部门负责人最高销售额最可能销售额 最低销售额 2000180015000.30.50.2 600 900 300总期望值1.01800生产部门负责人最高销售额 最可能销售额 最低销售额 2000170012000.20.50.3 400 850 360总期望值1.016101.经营管理人员意见调查预测法举例2022/7/295第5页，共73页。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

4、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。2022/7/296第6

5、页，共73页。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。第7页，共73页。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：推销员各种销售额 估计（万元）概率期望值（万元）甲最高销售额 最可能销售额最低销售额2000160012000.20.50.3400800360总期望值1.01560乙最高销售额 最可能销售额最低销售

6、额1500140012000.30.60.1450840120总期望值1.01410丙最高销售额最可能销售额最低销售额1500130011000.30.60.1450780110总期望值1.013402022/7/298第8页，共73页。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用户单位名称所属地区部门 省 市（地县） 部人数规模主要生产品种请您回答下列问题（在回答栏中写明或划“”；若不好回答，可写“？”）问题回答1、贵单位现有多少磨削设备磨削机床_;砂轮机

7、_台;其他_2、贵单位最近增添磨削设备吗?今年下半年：不增；减少；增加_台；不情楚 明年：不增；减少；增加_台；不清楚3、贵单位认为我厂产品在哪些方面有缺点？服务方面有什么问题？质量；品种；规格；包装；按合同期交货；技术服务；其他_4、您估计您单位明年对我厂磨具需求量方面会有变化吗？不变；增加；减少；不清楚；（这仅是征求您个人的看法，不作定货依据。）5、有变化的话，您估计百分比有多大？1%5%；6%10%；11%15%；16%20%6、您估计您单位明年对我厂磨具的需求，在规格和品种方面有变化吗？不变；有改变；增加；减少；不清楚7、具体变化的情况能告诉我们吗？可能增加的规格和品种是_可能减少的规

8、格和品种是_8、您单位目前需要我厂帮助解决哪些问题？品种选择；磨具的使用方法；磨具配套砂轮；其他_9、贵单位对我厂有哪些意见和要求？谢谢您的回答。请将此表于_月_日之前填完送回。2022/7/299第9页，共73页。（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2022/7/2910第10页，共73页。 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

9、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。 2022/7/2911第11页，共73页。阿波罗神殿2022/7/2912第12页，共73页。第13页，共73页。祭祀太阳神的祭坛2022/7/2914第14页，共73页。德尔菲法（Delphi Method）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(The Rand Corporation： RAND)为避免集体讨论存在的屈从于权威或盲

10、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

11、法进行了预测、决策分析和编制规划工作。第15页，共73页。 德尔非法具体实施步骤第16页，共73页。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

12、德尔菲法的主要环节。 （6）对专家的意见进行综合处理。第17页，共73页。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。 2022/7/2918第18页，共73页。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

13、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。 第19页，共73页。（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。第20页，共73页。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）专家意见序号石油产量

14、中位数和上下四分位数123456789101112131415161.351.381.401.401.401.451.471.501.501.501.501.531.551.601.601.65上四分位数Q1=（1.40+1.40）/2 =1.40中位数MD=（1.50+1.50）/2 =1.50下四分位数Q2=（1.53+1.55）/2 =1.5421第21页，共73页。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

15、为0.07吨。22第22页，共73页。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。2022/7/2923第23页，共73页。 特尔菲法专家意见汇总表 单位：件专家编号 第一次判断 第二次判断 第三次判断 最高 最可能 最低 最高 最可能 最低 最高 最可能 最低 123002000150023002000170023002000160021500140090018001500110018001500130032100170013002100190015002100190015004350023002

16、000350020001700300017001500512009007001500130090017001500110062000150011002000200011002000170011007130011001000150015001000170015001300平均值 1986155712142100174312862086168613432022/7/2924第24页，共73页。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1 705件 （2 086+1 686+1 343)/3 = 1 7052022/7/2925第25页，共73页。案例三：某厂利用专家预测

17、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：万台专家成员设计生产专家产品销售专家售货员合计ABCDEABCDEABCDE最高销售量8070678870808088707774798174741152最可能销售量706560556454605150617070696361923最低销售量3035303134334728273141274033345012022/7/2926第26页，共73页。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=7

18、6.80 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=61.7712022/7/2927第27页，共73页。*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

19、：可用判断分析法成长期：可使用回归分析法成熟期：平均法、各种方法都行第28页，共73页。*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。 第29页，共73页。*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第30页，共73页。（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。2022/7/2931第31页，共73页。

20、（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2022/7/2932第32页，共73页。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。 2022/7/2933第33页，共73页。2022/7/2934第34页，共73页。【例52】趋势外推分析法在销售量预测

21、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。月份 123456789101112销量（Qt）2523262924283027252932332022/7/2935第35页，共73页。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)2022/7/2936第36页，共73页。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

22、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。2022/7/2937第37页，共73页。2022/7/2938第38页，共73页。【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)月份1234

23、56789101112实际销售量(吨)2523262924283027252932332022/7/2939第39页，共73页。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：2022/7/2940第40页，共73页。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吨第41页，共73页。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

24、量，并将其作为预测销售量的一种定量预测方法。2022/7/2942第42页，共73页。 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。 2022/7/2943第43页，共73页。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2022/7/2944第44页，共73页。 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

25、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：2022/7/2945第45页，共73页。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。2022/7/2946第46页，共73页。权数为自然数权数为饱和权数2022/7/2947第47页，共73页。【

26、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。 月份123456789101112实际销售量(吨)2523262924283027252932332022/7/2948第48页，共73页。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 +33122 242 204年1月的预测销售量 =2022/7/2949第49页，共73页。(2)在饱和权数加权

27、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)2022/7/2950第50页，共73页。 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）2022

28、/7/2951第51页，共73页。此法是特殊的加权平 均法0a 1一般取值0.30.7之间2022/7/2952第52页，共73页。【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。月份123456789101112实际销售量(吨)2523262924283027252932332022/7/2953第53页，共73页。解：（1）依题意，编制平滑指数法计算表如表54所示:月份t 销售量观测值 Qt 平滑指数 前期实销售量 Q t -1 1-平滑指数(1-) 前期预销售量 预测

29、销售量125-25.002230.3 250.725.0025.003260.3 230.725.0024.404290.3 260.724.4024.885240.3 290.724.8826.126280.3 240.726.1225.487300.3 280.725.4826.248270.3 300.726.2427.379250.3 270.727.3727.2610290.3 250.727.2626.5811320.3 290.726.5827.3112330.3 320.727.3128.712022/7/2954第54页，共73页。(2)204年1月份的预测销售量2022/7

30、/2955第55页，共73页。（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。2022/7/2956第56页，共73页。 销售量是时间t 的函数： a+b t其中：现对时间 t进行修正，使得 从而2022/7/2957第57页，共73页。 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

31、； (5)确定预测期的t值，代入销量预测模型进行预测。2022/7/2958第58页，共73页。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。2022/7/2959第59页，共73页。【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。月份123456789101112实际销售量(吨)2523262924283027252932332022/7/2960第60页，共73页。解：(1)依题意整理和计算有关数

32、据如表55所示。2022/7/2961第61页，共73页。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)2022/7/2962第62页，共73页。表55 计算表月份 销售量Q 修正的t tQ t2 125-11-275121223-9-20781326-7-18249429-5-14525524-3-729628-1-2817301+3018273+8199255+1252510297+203

33、4911329+28881123311+363121n=12 Q=331 t=0 tQ=181 t2=572 2022/7/2963第63页，共73页。（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2022/7/2964第64页，共73页。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2022/7/2965第65页，共73页。【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。2022/7/2966第66页，共73页。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=50