化工过程开发与设计第2章市场调研与预测课件

第2章市场调研与预测化工过程开发与设计化工产品的市场预测2.2化工产品的市场调研方向2.1第2章市场调研与预测2.1化工产品的市场调研方向12我国市场调查与咨询服务业组织传统市场调查与现代的网络市场调查344Ps理论以顾客为中心的4Cs理论5营销理论的新架构4Rs2.1.2传统市场调查与现代

的网络市场调查

1.网络市场调查与传统市场调查的比较（1）调查员、被调查者的角色发生变化（2）调查样本以及选择方式的变化（3）主要调查实施者将从专业市场调查机构向厂商转变（4）调查方法改变——以网络为主要调查媒介2.1.2传统市场调查与现代

的网络市场调查（5）调查所需时间的变化（6）调查费用大大降低（7）调查区域的变化（8）调查的形式更为复杂、形象2.1.2传统市场调查与现代

的网络市场调查2.使用网络进行市场调研的方法（1）设置搜集市场信息站点（2）选择搜索引擎（3）获悉客户的电子邮箱地址（4）选择收集真正客户的意见2.1.4以顾客为中心的4Cs理论1.4Cs理论在氰化钠市场上的运用（1）如何满足消费者的需求与欲望（2）考虑用户愿意付出的成本（3）提供购买便利（4）与用户的双向沟通（5）建立用户资料库2.1.5营销理论的新架构4Rs21世纪初，艾略特·艾登博格的论文《4R营销》中，第一次提出了以关系营销为核心，重在建立顾客忠诚的全新营销要素，即关联（Relativity）反应（Reaction）关系（Relation）回报（Retribution）来重新组合营销战略和策略的理论。2.2化工产品的市场预测12概述定性分析3定量分析方法2.2.1概述3．市场预测的内容（1）预测生产发展趋势（2）预测市场容量及其变化（3）预测市场价格变化（4）预测市场需求变化（5）预测市场占有率2.2.1概述4．市场预测的步骤（1）确定预测目标（2）搜集有关资料（3）分析判断，建立预测模型（4)做出预测Y＝180+0.5X（2-1）2.2.1概述5．市场预测应把握的原理（1）连续性原理（2）类推原理（3）相关性原理2.2.1概述（4）均方根误差RMSE

（2-5）（5）均方误差MSE

（2-6）2.2.2定性分析1.相关分析（1）需求预测（2）技术预测2．定性预测的德尔菲法（1）德尔菲法的基本特征（2）德尔菲法的应用——PAN基炭纤维市场需求预测3.类推分析4．专家小组法2.2.2定性分析表2-2我国PAN基炭纤维市场需求量年份1996199719981999需求量/（t/a）580640700945年增长率/%-10.39.435年增量/（t/a）-60602452.2.2定性分析图2.2德尔菲法预测炭纤维需求增长率2.2.2定性分析图2.3德尔菲法预测炭纤维可接受价格2.2.2定性分析表2-3德尔菲法对国内PAN基炭纤维的需求预测%需求应用百分比航空航天文体用品一般产业百分比10～1530～5030～55概率657574中位数104545需求增长率最低值最可能值最高值百分比102030～35概率879374中位数102030可承受价格/（元/kg）100～120，2502.2.3定量分析方法1.平滑预测方法简述1)历史数据的几种基本类型2)平滑预测方法的基本步骤3)关于时期n的确定4）对移动平均法的简单评价2.2.3定量分析方法图2.5上升的趋势型数据图2.6上升的阶跃型数据2.2.3定量分析方法解：由3个月移动平均，求第12期预测值为：

kg同理，由5个月的移动平均，求第12期预测值为：

kg2.2.3定量分析方法2)加权移动平均法加权移动平均法是在简单移动平均法的基础上进行加权的一种预测方法。

（2-8）2.2.3定量分析方法例[2.2]已知某化工产品近10年产量如表2-6所示，试用加权移动平均法预测2008年该化学品的产量。表2-5某化工产品统计数据及加权移动平均预测值单位：吨年份某化学品产量三年加权移动平均预测值相对误差（%）19986.3519996.2020006.2220016.666.246.3120027.156.449.9320037.896.8313.4320048.727.4414.6820058.948.188.5020069.288.696.3620079.809.077.452.2.3定量分析方法解：如采用移动平均法，强调使用靠近预测期的数据，使用后三年的数据，2008年该化学品的产量预测值为：将相对误差列于表2-5中，再计算总的平均相对误差：由于总的预测值的平均值比实际值低9.50%，所以可将2007年的预测值修正为t。2.2.3定量分析方法3.指数平滑法代表各时期权数的数列为

（0<α<1）（2-9）

（0<α<1）（2-10）2.2.3定量分析方法例[2.3]某市1996～2007年某化工产品的销售额如表2-6所示。试预测2008年该产品的销售额。解：计算各期预测值，列于表2-7中。2.2.3定量分析方法表2-7某化工产品的销售额及指数平滑预测值计算表单位：万元年份t销售额Dt=0.2的预测值Ft=0.5的预测值Ft=0.8的预测值Ft1996150515151199725250.850.550.2199834751.0451.2551.64199945150.2349.1347.93200054950.3850.0750.39200164850.1049.5449.28200275149.6848.7748.26200384049.9449.8950.45200494847.9544.9542.092005105247.9646.4846.822006115148.7749.2450.962007125949.2250.1250.992.2.3定量分析方法当α=0.2时，MSE当α=0.5时，MSE当α=0.5时，MSE（万元）

2.2.3定量分析方法4.二次指数平滑法1)计算一次指数加权平均数2)计算二次指数加权平均数（2-10）3)计算at

（2-11）2.2.3定量分析方法4)计算bt

（2-12）5)计算预测值（2-13）2.2.3定量分析方法例[2.4]通过对近年来的某市煤炭实际消耗量进行分析，预测该市煤炭需求量。解：误差限=（实际值–预测值）/实际值×100%。图2.7某市近年来煤炭实际消耗量2.2.3定量分析方法表2-8某市煤炭实际消耗量及二次指数平滑预测结果单位：万吨标准煤时间t消耗量F1F2atbtFt误差限199911605.081605.081605.081605.080200021702.101682.701667.171698.2262.091605.085.700200131800.301776.781754.861798.7087.691760.312.221200241826.901816.881804.471829.2849.611886.39-3.256200351960.451931.741906.281957.19101.811878.894.160200461994.371981.841966.731996.9660.452059.00-3.241200572090.892069.082048.612089.5581.882057.401.602200682153.582136.682119.072154.2970.462171.43-0.82920072224.752.2.3定量分析方法5．回归预测（1）回归模型及参数估计（2-15）

（2-16）

（2-17）2.2.3定量分析方法

（2-18）(2-19)2.2.3定量分析方法1)指数函数回归方程（2-20）（2-21）2)幂函数回归方程（2-22）（2-23）2.2.3定量分析方法（2）相关检验与回归方程精确度的估计（2-24）

（2-25）2.2.3定量分析方法（3）化学数据的一元线性回归分析举例1）一元线性回归方程的确定（,）=（2.58，0.487）；（x0，y0）=（0，0.005）表2-9

Fe2+—邻二氮菲络合物标准系列的吸光度值（λ=510nm）Fe2+(μg/mol)x0.501.002.003.004.005.00y0.0950.1880.03800.5600.7540.9372.2.3定量分析方法表2-10回归方程计算表编号xiyixi2yi2xiyi10.500.0950.250.0090.04821.000.1881.000.0350.18832.000.3804.000.1440.76043.000.5609.000.3141.68054.000.75416.000.5693.01665.000.93725.000.9494.68515.502.91455.252.0210.3772.2.3定量分析方法图2.8回归直线（标准直线)2.2.3定量分析方法2）回归方程的有效性检验回归方程的相关系数为：2.2.3定量分析方法表2-11相关