銷售市場需求預測方法課件

1、銷售（市場需求）預測方法2022/7/291第1頁，共73頁。 一、定性預測法：通過社會調(diào)查，用少量材料，結(jié)合經(jīng)驗分析，作出判斷和預測。 適用條件* 在掌握的數(shù)據(jù)不多、不夠準確無法用數(shù)字進行定量分析時，如對新建企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的發(fā)展前景、新產(chǎn)品生產(chǎn)銷售的發(fā)展前景進行預測，由于缺少歷史資料，以采用定性預測方法為宜。* 當主要影響因素無法用數(shù)字描述時，如對政府政策的變化預測、消費者心理的變化對市場商品供需變化的影響預測等無法定量分析，唯有定性分析。* 在定量分析前后，要進行定性分析，對其前提、結(jié)果進行調(diào)整，才能使預測接近實際。2022/7/292第2頁，共73頁。定性預測的方法判斷分析法產(chǎn)品壽命周期分

2、析法市場調(diào)查預測法專家意見法專家個人意見集合法專家小組法特爾菲法熟悉每種方法的特點和優(yōu)缺點2022/7/293第3頁，共73頁。 （一） 市場調(diào)查預測法 1.經(jīng)營管理人員意見調(diào)查預測法2.銷售人員意見調(diào)查預測法3.商品展銷、定貨會調(diào)查預測法4. 消費者購買意向調(diào)查預測法2022/7/294第4頁，共73頁。例如，某紡織廠廠長召集主管銷售、財務(wù)、計劃和生產(chǎn)等部門的負責人，對下一年度某種紡織品的銷售前景作出估計。幾個部門負責人的初步判斷如下表：部門各種銷售量估計銷售量（件）概率期望值（件）銷售部門負責人最高銷售額最可能銷售額最低銷售額3000180016000.20.60.2 6001080 32

3、0總期望值1.02000計劃財務(wù)部門負責人最高銷售額最可能銷售額 最低銷售額 2000180015000.30.50.2 600 900 300總期望值1.01800生產(chǎn)部門負責人最高銷售額 最可能銷售額 最低銷售額 2000170012000.20.50.3 400 850 360總期望值1.016101.經(jīng)營管理人員意見調(diào)查預測法舉例2022/7/295第5頁，共73頁。2.銷售人員意見調(diào)查預測法 或推銷員判斷法：召集銷售人員，讓其對各自分工的市場區(qū)域或整個市場前景作出預測，然后分析綜合為統(tǒng)一的預測。 優(yōu)點（1）基層銷售人員最熟悉市場，能直接傾聽顧客的意見，因而能夠提供直接反映顧客要求的信

4、息；（2）采用推銷員判斷法進行銷售預測所需的時間短、費用低、比較實用。在市場發(fā)生新變化情況下，運用這種方法能很快對預測結(jié)果進行修正。 缺點（1）受銷售人員個人對市場認識樂觀和悲觀影響較大：由于這種方法是建立在假定推銷人員都能夠向企業(yè)反映真實情況的基礎(chǔ)上，而推銷人員的素質(zhì)各異，他們對形勢的估計有可能過于樂觀或悲觀，從而干擾預測結(jié)論。如果企業(yè)在銷售量方面對其規(guī)定定額，則他們就會有意地低估預測值，為自己留有充分的余地；若企業(yè)按預測銷售業(yè)務(wù)量核撥業(yè)務(wù)經(jīng)費，則推銷員就有可能有意高估預測值。（2）也可能因為顧客對預測對象不了解或推銷員介紹的資料不夠詳細，而使得所匯報的意見過于分散。2022/7/296第6

5、頁，共73頁。為避免這種現(xiàn)象出現(xiàn)，應(yīng)采取以下措施：1.把企業(yè)過去的預測與實際銷售量資料、企業(yè)的未來規(guī)劃以及未來的社會經(jīng)濟發(fā)展趨勢的信息都提供給各推銷人員，供他們參考。2.組織多人對同一產(chǎn)品或市場進行預測判斷，再將這些數(shù)據(jù)加以平均處理（算術(shù)平均法或加權(quán)平均法），以消除人為的偏差。因而這種方法也叫意見匯集法。第7頁，共73頁。例如：某公司有三個推銷人員，他們對自己負責的銷售區(qū)下一年度的銷售額估計如表：推銷員各種銷售額 估計（萬元）概率期望值（萬元）甲最高銷售額 最可能銷售額最低銷售額2000160012000.20.50.3400800360總期望值1.01560乙最高銷售額 最可能銷售額最低銷售

6、額1500140012000.30.60.1450840120總期望值1.01410丙最高銷售額最可能銷售額最低銷售額1500130011000.30.60.1450780110總期望值1.013402022/7/298第8頁，共73頁。3.商品展銷、定貨會調(diào)查預測法鄭州第二砂輪廠在商品展銷、定貨會上發(fā)放調(diào)查表進行磨具銷售量的調(diào)查預測為例，來說明這種預測方法的基本內(nèi)容。其調(diào)查表中的基本項目見表： 磨具需求情況調(diào)查表用戶單位名稱所屬地區(qū)部門 省 市（地縣） 部人數(shù)規(guī)模主要生產(chǎn)品種請您回答下列問題（在回答欄中寫明或劃“”；若不好回答，可寫“？”）問題回答1、貴單位現(xiàn)有多少磨削設(shè)備磨削機床_;砂輪機

7、_臺;其他_2、貴單位最近增添磨削設(shè)備嗎?今年下半年：不增；減少；增加_臺；不情楚 明年：不增；減少；增加_臺；不清楚3、貴單位認為我廠產(chǎn)品在哪些方面有缺點？服務(wù)方面有什么問題？質(zhì)量；品種；規(guī)格；包裝；按合同期交貨；技術(shù)服務(wù)；其他_4、您估計您單位明年對我廠磨具需求量方面會有變化嗎？不變；增加；減少；不清楚；（這僅是征求您個人的看法，不作定貨依據(jù)。）5、有變化的話，您估計百分比有多大？1%5%；6%10%；11%15%；16%20%6、您估計您單位明年對我廠磨具的需求，在規(guī)格和品種方面有變化嗎？不變；有改變；增加；減少；不清楚7、具體變化的情況能告訴我們嗎？可能增加的規(guī)格和品種是_可能減少的規(guī)

8、格和品種是_8、您單位目前需要我廠幫助解決哪些問題？品種選擇；磨具的使用方法；磨具配套砂輪；其他_9、貴單位對我廠有哪些意見和要求？謝謝您的回答。請將此表于_月_日之前填完送回。2022/7/299第9頁，共73頁。（二） 專家意見法專家意見法：一般是指德爾菲法，是以匿名方式向一組專家輪番分別征求意見，加以綜合整理，逐步取得一致意見而進行預測的方法。1. 特點 匿名性：專家互不見面，保證不互相影響。 反饋性：各專家每輪預測結(jié)果經(jīng)整理反饋給專家供下一輪預測參考。 收斂性：專家意見經(jīng)幾輪預測，趨于一致2022/7/2910第10頁，共73頁。 德爾菲是古希臘德一座城市，因阿波羅神殿而出名。相傳阿波

9、羅太陽神有很高的預測未來的能力，因此，德爾菲便成為預測未來的神圣之地，故將此法命名為德爾菲法。有的學者認為，德爾菲法可能是最可靠的預測方法。在長期規(guī)劃者和決策者心目中，德爾菲法享有眾望。 2022/7/2911第11頁，共73頁。阿波羅神殿2022/7/2912第12頁，共73頁。第13頁，共73頁。祭祀太陽神的祭壇2022/7/2914第14頁，共73頁。德爾菲法（Delphi Method）又稱專家調(diào)查法，是在20世紀40年代由赫爾默(Helmer)和戈登(Gordon)首創(chuàng)，1946年，美國蘭德公司(The Rand Corporation： RAND)為避免集體討論存在的屈從于權(quán)威或盲

10、目服從多數(shù)的缺陷，首次用這種方法用來進行定性預測，后來該方法被迅速廣泛采用。20世紀中期，當美國政府執(zhí)意發(fā)動朝鮮戰(zhàn)爭的時候，蘭德公司又提交了一份預測報告，預告這場戰(zhàn)爭必敗。政府完全沒有采納，結(jié)果一敗涂地。從此以后，德爾菲法得到廣泛認可。除了科技領(lǐng)域之外，還幾乎可以用于任何領(lǐng)域的預測，如軍事預測、人口預測、醫(yī)療保健預測、經(jīng)營和需求預測、教育預測等。此外，還用來進行評價、決策和規(guī)劃工作，并且在長遠規(guī)劃者和決策者心目中享有很高的威望。據(jù)未來雜志報導，從60年代末到70年代中，專家會議法和德爾菲法(以德爾菲法為主)在各類預測方法中所占比重由20.8增加到24.2。80年代以來，我國不少單位也采用德爾菲

11、法進行了預測、決策分析和編制規(guī)劃工作。第15頁，共73頁。 德爾非法具體實施步驟第16頁，共73頁。德爾非法的具體實施步驟（L）：（1）組成專家小組。（2）向所有專家提出所要預測的問題及有關(guān)要求，并附上有關(guān)這個問題的所有背景材料，同時請專家提出還需要什么材料。（3）各個專家根據(jù)他們所收到的材料，提出自己的預測意見，并說明自己是怎樣利用這些材料并提出預測值的。（4）將各位專家第一次判斷意見匯總，列成圖表，進行對比，再分發(fā)給各位專家，讓專家比較自己同他人的不同意見，修改自己的意見和判斷。 （5）將所有專家的修改意見收集起來，匯總，再次分發(fā)給各位專家，以便做第二次修改。逐輪收集意見并為專家反饋信息是

12、德爾菲法的主要環(huán)節(jié)。 （6）對專家的意見進行綜合處理。第17頁，共73頁。德爾菲法的實質(zhì)是利用專家的主觀判斷，通過信息溝通與循環(huán)反饋，使預測意見趨于一致，逼近實際值。德爾菲法的不足之處在于，易受專家主觀意識和思維局限影響，而且技術(shù)上，征詢表的設(shè)計對預測結(jié)果的影響較大。 2022/7/2918第18頁，共73頁。注意：（1）首先，德爾菲法中的調(diào)查表與通常的調(diào)查表有所不同。通常的調(diào)查表只向被調(diào)查者提出問題，要求回答。而德爾菲法的調(diào)查表不僅提出問題，還兼有向被調(diào)查者提供信息的責任。它是專家們交流思想的工具。（2）在德爾菲法過程中，始終有兩方面的人在活動：一是預測的組織者；二是被選出來的專家。（3）德

13、爾菲法的程序是以輪來說明的。在每一輪中，組織者與專家都有各自不同的任務(wù)。 第19頁，共73頁。（4）并不是所有被預測的事件都要經(jīng)過三輪或四輪?？赡苡械氖录诘诙喚瓦_到統(tǒng)一，而不必在第三輪中出現(xiàn)。（5）在第四輪結(jié)束后，專家對各事件的預測也不一定都達到統(tǒng)一。不統(tǒng)一也可以用中位數(shù)和上下四分點或算術(shù)平均法或加權(quán)平均法或結(jié)合概率運用期望值法來作結(jié)論。事實上，總會有許多事件的預測結(jié)果都是不統(tǒng)一的。（6）預測結(jié)果的表示：德爾菲法的預測結(jié)果可用表格、直觀圖或文字敘述等形式表示。第20頁，共73頁。案例一：經(jīng)過幾輪調(diào)查，16位專家最后預測我國1995年石油產(chǎn)量分布是（按從小到大的順序排列）專家意見序號石油產(chǎn)量

14、中位數(shù)和上下四分位數(shù)123456789101112131415161.351.381.401.401.401.451.471.501.501.501.501.531.551.601.601.65上四分位數(shù)Q1=（1.40+1.40）/2 =1.40中位數(shù)MD=（1.50+1.50）/2 =1.50下四分位數(shù)Q2=（1.53+1.55）/2 =1.5421第21頁，共73頁。四分位差=Q2-Q1=1.54-1.40=0.14中位數(shù)代表專家預測意見的典型水平，即1995年石油產(chǎn)量為1.50噸。四分位差代表專家預測意見的平均離散程度，即1995年石油產(chǎn)量在（1.40，1.54）區(qū)間變動，平均離散程度

15、為0.07噸。22第22頁，共73頁。案例二已知：某公司準備推出一種新產(chǎn)品，由于該新產(chǎn)品沒有銷售記錄，公司準備聘請專家共7人，采用特爾菲法進行預測，連續(xù)三次預測結(jié)果如表51所示。2022/7/2923第23頁，共73頁。 特爾菲法專家意見匯總表 單位：件專家編號 第一次判斷 第二次判斷 第三次判斷 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頁，共73頁。公司在此基礎(chǔ)上，按最后一次預測的結(jié)果，采用算術(shù)平均法確定最終的預測值是1 705件 （2 086+1 686+1 343)/3 = 1 7052022/7/2925第25頁，共73頁。案例三：某廠利用專家預測

17、法對產(chǎn)品投放市場后的年銷售量進行預測。預測前，選擇各類專家15人，并向他們發(fā)出了調(diào)查表，經(jīng)過三次反饋，專家們的判斷意見如下表。產(chǎn)品年銷售量專家判斷意見表 單位：萬臺專家成員設(shè)計生產(chǎn)專家產(chǎn)品銷售專家售貨員合計ABCDEABCDEABCDE最高銷售量8070678870808088707774798174741152最可能銷售量706560556454605150617070696361923最低銷售量3035303134334728273141274033345012022/7/2926第26頁，共73頁。解:運用算術(shù)平均法求其平均數(shù)，以平均數(shù)作為預測值，得 最高銷售量預測值： 115215=7

18、6.80 最可能銷售量預測值： 92315=61.53 最低銷售量預測值： 50115=33.40 假定三種銷售量的概率分別為0.2，0.7，0.1，綜合預測值為:76.800.2+61.520.7+33.400.1=61.7712022/7/2927第27頁，共73頁。*28產(chǎn)品壽命周期分析法原理什么是產(chǎn)品壽命周期？是指新產(chǎn)品試制成功之后，從投入市場開始，到被市場淘汰為止這樣一個發(fā)展過程。這一過程一般都要經(jīng)過萌芽期、成長期、成熟期和衰退期四個階段。什么是產(chǎn)品壽命周期分析法？是利用產(chǎn)品銷售量在不同壽命周期階段上的變化趨勢進行銷售預測的一種定性分析方法。 它是對其他預測分析方法的重要補充。萌芽期

19、：可用判斷分析法成長期：可使用回歸分析法成熟期：平均法、各種方法都行第28頁，共73頁。*29 二、定量預測法：依據(jù)市場調(diào)查所得的較完備的統(tǒng)計資料，運用數(shù)學特別是數(shù)理統(tǒng)計方法，建立數(shù)學模型，用以預測經(jīng)濟現(xiàn)象未來數(shù)量表現(xiàn)的方法。 第29頁，共73頁。*30定量預測的方法（一）趨勢外推分析法 1.平均法 2.修正的時間序列回歸法 （二）因果預測分析法算術(shù)平均法（簡單平均法）移動平均法趨勢平均法加權(quán)平均法平滑指數(shù)法第30頁，共73頁。（一）趨勢外推分析法1.平均法（時間序列預測法） 2.修正的時間序列回歸法 時間序列：某個經(jīng)濟指標按時間先后順序排列的指標值。2022/7/2931第31頁，共73頁。

20、（一）平均法1算術(shù)平均法2移動平均法3加權(quán)平均法4平滑指數(shù)法2022/7/2932第32頁，共73頁。1算術(shù)平均法 簡單平均法：以一定觀察期內(nèi)時間序列觀察值的簡單算術(shù)平均作為下期預測值。其最大的缺陷：將各月的差異平均化了。 其適用的條件：算術(shù)平均法的優(yōu)點是計算過程簡單，缺點是沒有考慮遠近期銷售業(yè)務(wù)量的變動對預測期銷售狀況的不同影響程度，從而使不同時期資料的差異簡單平均化。所以該法只適于各期銷售業(yè)務(wù)量比較穩(wěn)定、沒有季節(jié)性變動的食品和日常用品等的預測。適應(yīng)時間序列無趨勢的情況。 2022/7/2933第33頁，共73頁。2022/7/2934第34頁，共73頁?！纠?2】趨勢外推分析法在銷售量預測

21、中的應(yīng)用算術(shù)平均法 已知：某企業(yè)生產(chǎn)一種產(chǎn)品，2010年112月份銷量資料(單位：噸)如表52所示。月份 123456789101112銷量（Qt）2523262924283027252932332022/7/2935第35頁，共73頁。要求：按算術(shù)平均法預測2011年1月份的銷售量（計算結(jié)果保留兩位小數(shù)）。解：分子25+23+26+29+24+28+30+27+25+29+32+33=331（噸），分母n=12204年1月份預測銷售量= =27.58(噸)2022/7/2936第36頁，共73頁。2移動平均法 在掌握n期實際銷售量的基礎(chǔ)上，按照事先確定的期數(shù)（m,mn/2，逐期分段計算m期算

22、術(shù)平均數(shù),并以最后一個移動期的算術(shù)平均數(shù)作為未來n+1期預測銷售量的一種定量預測方法。 移動平均法雖然能夠克服算術(shù)平均法忽視遠近期銷售量對預測量影響程度不同的缺點，有助于消除遠期偶然因素的不規(guī)則影響，但存在只考慮n期數(shù)據(jù)中的最后m期資料，缺乏代表性的弱點。移動平均法適用于銷售量略有波動的產(chǎn)品預測。2022/7/2937第37頁，共73頁。2022/7/2938第38頁，共73頁?！纠?3】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應(yīng)用移動平均法(不考慮趨勢值)已知：仍按例52中的銷量資料。要求：按移動平均法預測204年1月的銷售量(假定m=5)。解：204年1月預測銷售量 = =29.2(噸)月份1234

23、56789101112實際銷售量(噸)2523262924283027252932332022/7/2939第39頁，共73頁。但有人認為這樣計算的平均值只反映預測期前一期的銷售水平，還應(yīng)在此基礎(chǔ)上，按趨勢值進行修正。趨勢值b的計算公式為：預測銷售量 最后m期算術(shù)平均銷售量趨勢值b則，上例按照修正的移動平均法計算如下：2022/7/2940第40頁，共73頁。上一個移動期的平均值=28.6噸趨勢值b=29.2-28.6=0.6204年預測銷售量=29.2+0.6=29.8噸第41頁，共73頁。3加權(quán)平均法定義： 在掌握全部n期實際資料的基礎(chǔ)上，按近大遠小的原則確定各期的權(quán)數(shù)，據(jù)以計算加權(quán)平均銷

24、量，并將其作為預測銷售量的一種定量預測方法。2022/7/2942第42頁，共73頁。 計算公式： 上式中任意一期的權(quán)數(shù)均應(yīng)大于上一期的權(quán)數(shù)。 加權(quán)平均法的關(guān)鍵：確定所采用的權(quán)數(shù)。 2022/7/2943第43頁，共73頁。加權(quán)平均法權(quán)數(shù)確定的兩種方法 自然權(quán)數(shù)法： 該法要求按自然數(shù)1，2，n的順序確定權(quán)數(shù)，即令第一期的權(quán)數(shù)為1；第二期的權(quán)數(shù)為2，以下依此類推。采用自然權(quán)數(shù)時，計算公式2022/7/2944第44頁，共73頁。 飽和權(quán)數(shù)法： 該法要求權(quán)數(shù)的取值范圍為：0Wt1，各期的權(quán)數(shù)之和等于1。 如果期數(shù)n=3時：可令各期權(quán)數(shù)依次為：0.2，0.3和0.5(亦可將它們設(shè)定為:0.1，0.3

25、和0.6)；如果期數(shù)n=5時，可將各期權(quán)數(shù)設(shè)定為：0.04，0.08，0.13，0.25和0.5。 計算公式：2022/7/2945第45頁，共73頁。加權(quán)平均法的優(yōu)缺點 加權(quán)平均法既可以利用n期的全部歷史數(shù)據(jù),又充分考慮了遠近期間對未來的不同影響。其缺點就是不能按統(tǒng)一的方法確定各期的權(quán)數(shù)值。因而也有人主張只按最后m期的數(shù)據(jù)計算加權(quán)平均預測銷售量。按后一種形式計算加權(quán)平均值的方法叫做移動加權(quán)平均法。從理論上看，移動加權(quán)平均法與加權(quán)平均法除了在選用資料的時期長短不同外，沒有本質(zhì)的區(qū)別。2022/7/2946第46頁，共73頁。權(quán)數(shù)為自然數(shù)權(quán)數(shù)為飽和權(quán)數(shù)2022/7/2947第47頁，共73頁?！?/p>

26、例56】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應(yīng)用加權(quán)平均法已知：仍按例52中的銷量資料。要求：(1)用自然權(quán)數(shù)加權(quán)平均法預測204年1月的銷售量；(2)利用最后3期銷售量按飽和權(quán)數(shù)加權(quán)平均法預測204年1月的銷售量。 月份123456789101112實際銷售量(噸)2523262924283027252932332022/7/2948第48頁，共73頁。解：(1)在自然權(quán)數(shù)加權(quán)平均法下（QtWt）251+232+263+294+245+286+307+278+259+2910+3211 +33122 242 204年1月的預測銷售量 =2022/7/2949第49頁，共73頁。(2)在飽和權(quán)數(shù)加權(quán)

27、平均法下期數(shù)為3， 令W1=0.2，W2=0.3，W3=0.5204年1月的預測銷售量=290.2+320.3+330.5=31.9(噸)2022/7/2950第50頁，共73頁。 是根據(jù)前期銷售量的實際數(shù)和預測數(shù)，以加權(quán)因子為權(quán)數(shù)，進行加權(quán)平均來預測下一期銷售量的方法。 進行近期預測或銷量波動較大時的預測，應(yīng)采用較大的平滑指數(shù)；進行長期預測或銷量波動較小時的預測，可采用較小的平滑指數(shù)。平滑指數(shù)是一個經(jīng)驗數(shù)據(jù),其取值范圍通常在0.30.7之間。 它具有修勻?qū)嶋H數(shù)所包含的偶然因素對預測值的影響的作用。該法比較靈活，適用范圍較廣；但在選擇平滑指數(shù)時，存在一定的隨意性。 4平滑指數(shù)法（了解）2022

28、/7/2951第51頁，共73頁。此法是特殊的加權(quán)平 均法0a 1一般取值0.30.7之間2022/7/2952第52頁，共73頁?！纠?7】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應(yīng)用平滑指數(shù)法已知：仍按例52中的銷量資料。要求:（1）用平滑指數(shù)法預測203年112月銷售量；（2）預測204年1月份的銷售量。月份123456789101112實際銷售量(噸)2523262924283027252932332022/7/2953第53頁，共73頁。解：（1）依題意，編制平滑指數(shù)法計算表如表54所示:月份t 銷售量觀測值 Qt 平滑指數(shù) 前期實銷售量 Q t -1 1-平滑指數(shù)(1-) 前期預銷售量 預測

29、銷售量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頁，共73頁。(2)204年1月份的預測銷售量2022/7

30、/2955第55頁，共73頁。（二）修正的時間序列回歸法 通過分析一段時期內(nèi)銷售量(Q)與時間(t)的函數(shù)關(guān)系,來建立回歸模型并據(jù)此進行預測的一種定量分析。具體計算可用EXCEL。2022/7/2956第56頁，共73頁。 銷售量是時間t 的函數(shù)： a+b t其中：現(xiàn)對時間 t進行修正，使得 從而2022/7/2957第57頁，共73頁。 利用修正的回歸直線法進行銷售量預測的步驟 (1)判斷n的奇偶性，確定修正的t值（由于時間自變量t呈現(xiàn)單調(diào)遞增和間隔均勻的特點，據(jù)此可以對t值進行修正） (2)列表計算n、t、t2、Q、tQ； (3)分別計算回歸系數(shù)a、和b； (4)將a、b值代入Q=a+bt

31、； (5)確定預測期的t值，代入銷量預測模型進行預測。2022/7/2958第58頁，共73頁。怎樣對t進行修正呢？當n為奇數(shù)時，取t為，中間為0；當n為偶數(shù)時，取t為，中間無0。2022/7/2959第59頁，共73頁?！纠?8】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應(yīng)用修正的時間序列回歸法已知：仍按例52中的銷量資料。要求：(1)按修正的直線回歸法建立銷量預測模型；(2)預測204年1月份的銷量；(3)預測204年2月份的銷量。月份123456789101112實際銷售量(噸)2523262924283027252932332022/7/2960第60頁，共73頁。解：(1)依題意整理和計算有關(guān)數(shù)

32、據(jù)如表55所示。2022/7/2961第61頁，共73頁。則 Q=27.58+0.32t(2)204年1月份的t值=11+12=13204年1月份預測銷量=27.58+0.3213=31.74(噸)(3)204年2月份的t值=11+22=15204年2月份預測銷量=27.58+0.3215=32.38(噸)2022/7/2962第62頁，共73頁。表55 計算表月份 銷售量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頁，共73頁。（二）因果預測分析法因果預測分析法的程序：確定影響銷量的主要因素確定銷量y與xi之間的數(shù)量關(guān)系，建立因果預 測模型 據(jù)未來有關(guān)自變量xi變動情況，預測銷售量2022/7/2964第64頁，共73頁。因果預測分析法的程序及應(yīng)用指標建立法的應(yīng)用回歸分析法的應(yīng)用2022/7/2965第65頁，共73頁?！纠?9】因果預測分析法在銷售量預測中的應(yīng)用指標建立法已知：某企業(yè)生產(chǎn)一種汽車輪胎，假定其年銷量y受到以下因素影響：(1)按長期合同向某汽車制造廠定量供應(yīng)的輪胎數(shù)量a；(2)某地區(qū)裝備該種輪胎正在使用中的汽車應(yīng)予更新的輪胎數(shù)x1；(3) x1取決于這類汽車上年實際行駛里程及載重量的噸千米指標x2及該種輪胎的磨損更新經(jīng)驗指數(shù)b1；(4)上述汽車制造廠增產(chǎn)汽車所需要的輪胎量x3；(5)x3取決于汽車廠增產(chǎn)的產(chǎn)量Q、該廠原有庫存輪胎量x4與單車需用輪胎數(shù)b2；(6)企業(yè)在該地區(qū)的市場占有率b3。2022/7/2966第66頁，共73頁。經(jīng)過分析，建立的因果預測模型如下： y =a+(x1+x3)b3=a+b1x2+(Qb2-x4)b3 相關(guān)指標的數(shù)據(jù)為：a=50