常用市場銷量預測方法的介紹與使用v-11.1

常用市場銷量預測方法的介紹與使用銷量預測的方法分類：2.3季節(jié)變動預測法預測方法2、時間序列分析方法3、因果分析方法1.1綜合判斷法2.1灰色系統(tǒng)預測法3.1相關回歸分析法3.2彈性系數(shù)預測法1、簡易預測方法：2.2馬爾可夫鏈預測法1、銷量簡易預測方法：綜合判斷法綜合判斷法是一種簡易的銷量預測方法，簡單來說，就是綜合若干人的銷量預測，以預測的最低銷量，最可能銷量，最高銷量為基準，乘以相應的經(jīng)驗權重，得到預測估計量的方法。經(jīng)驗值公式：它是一個經(jīng)驗公式，最早使用在美國的計劃評審技術中，多作為簡易的預測工具預測市場銷量趨勢。優(yōu)點：簡單，快速。缺點：準確度較低，受人主觀影響大。理論依據(jù)：假定銷量服從正態(tài)分布，其均值為a，方差為，那么可以將銷量分為三段，第一段為銷量不高于,稱為最低銷量段；第二段為銷量不低于，稱為最高銷量段；第三段在（）之間，成為最可能銷量段；由概率論知，第一段和第二段的可能性均是15.9％，第三段的可能性是68.2％，由此可得：2.1時間序列預測方法：灰色系統(tǒng)預測法灰色系統(tǒng)預測法：用于解決“少信息，不確定性”的問題。比較：時間序列分析大多以回歸分析為主，是應用最廣泛的方法，但回歸分析要求大樣本，要求樣本數(shù)據(jù)有較好的分布規(guī)律，然后實際很多實際情形并非如此。例如：SPSS中的時間序列分析的季節(jié)性分析要求至少有4個全季節(jié)數(shù)據(jù)?；疑到y(tǒng)預測法的優(yōu)勢：用于時間短，數(shù)據(jù)資料少，數(shù)據(jù)不需要典型的分布規(guī)律，計算量較低，對短期預測有較高精度。不適合隨機波動較大的數(shù)據(jù)?；疑到y(tǒng)預測法的建模思想：直接將時間序列轉(zhuǎn)化為微分方程，建立抽象系統(tǒng)的發(fā)展變化動態(tài)模型，這個模型簡稱為：GM(1,1)模型，也稱為單序列一階線性動態(tài)模型。2.1時間序列預測方法：灰色系統(tǒng)預測法灰色系統(tǒng)預測法的使用過程：1、對歷史時間銷量數(shù)據(jù)進行一階累加處理，得到生成數(shù)列：2、建立微分方程模型GM(1,1)

：

3、利用等式求得a、u的值：其中：，2.1時間序列預測方法：灰色系統(tǒng)預測法灰色系統(tǒng)預測法的使用過程：4、將得到的a、u值，代入微分方程解出的時間函數(shù)：由此，可以求得數(shù)列，然后再將此預測值數(shù)列利用下式還原為預測銷量數(shù)列：5、精度檢驗：殘差檢驗、關聯(lián)度檢驗、后驗差檢驗等?；疑到y(tǒng)預測法的使用案例：案例數(shù)據(jù)：構造矩陣B和數(shù)據(jù)向量Yn：2.1時間序列預測方法：灰色系統(tǒng)預測法灰色系統(tǒng)預測法的使用案例：計算出a,u的值：確定預測模型：預測銷售額：2.1時間序列預測方法：灰色系統(tǒng)預測法2.2馬爾可夫鏈預測法馬爾可夫鏈預測法：學名叫狀態(tài)概率矩陣預測法，因為是由俄國數(shù)學家馬爾可夫創(chuàng)立一種分析隨機過程的方法，所有叫馬爾可夫鏈預測法。馬爾可夫鏈預測法的優(yōu)勢：適合于隨機波動較大的動態(tài)系統(tǒng)的預測問題，。缺點：預測的準確性受客觀因素影響太大。使用領域：日用商品、食品、燃料、藥品等快速消費品。馬爾可夫鏈預測法的建模思想：系統(tǒng)的未來狀態(tài)，僅與最近狀態(tài)有關，而與原始狀態(tài)和過去狀態(tài)無關，即具有（或近似具有）無后效性特點；根據(jù)某些變量的現(xiàn)在狀態(tài)及其變化趨向，預測其在未來某一特定期間內(nèi)可能出現(xiàn)的狀態(tài)。馬爾可夫鏈預測法的使用過程：1、對歷史銷量數(shù)據(jù)進行狀態(tài)劃分：利用樣本均值-均方分類法進行分類，按數(shù)據(jù)值是否落在(-∞,x-s)[x-s,x-0.5s],[x-0.5s,x+0.5s],[x+0.5s,x+s],[x+s,+∞]把數(shù)據(jù)值分成五種狀態(tài)。2、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的計算和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的構造（即構造馬爾可夫鏈）：數(shù)據(jù)序列由狀態(tài)，經(jīng)過m步轉(zhuǎn)移達到狀態(tài)的概率為m步轉(zhuǎn)移概率，記為，計算公式為：由m步轉(zhuǎn)移概率元素構成的矩陣稱為m步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，見下圖：2.2馬爾可夫鏈預測法馬爾可夫鏈預測法的使用過程：3、利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣編制預測表：

4、根據(jù)最后預測狀態(tài)，確定預測值。預測值可以取數(shù)值區(qū)間的中位數(shù)。2.2馬爾可夫鏈預測法2.2馬爾可夫鏈預測法馬爾可夫鏈預測法的使用過程：5、案例數(shù)據(jù)：季節(jié)變動的含義：季節(jié)變動是指有些社會經(jīng)濟現(xiàn)象，因受社會因素和自然因素的影響，在一年內(nèi)隨著時序的變化而引起周期性的變化。這種周期性的變化一般都是比較穩(wěn)定的。在統(tǒng)計中，一般指的是一年內(nèi)4季或12月的周期性變動。季節(jié)模型：一般認為影響動態(tài)數(shù)列發(fā)展變化的因素有四個，即：長期趨勢(這是最主要的)，用T表示；季節(jié)變動，用S表示；循環(huán)變動，用C表示；不規(guī)則變動，用I表示。因此，動態(tài)數(shù)列的模型有三種模式：乘法模式：加法模式：混合模式：2.3時間序列預測方法——季節(jié)變動預測法趨勢和季節(jié)混合型動態(tài)數(shù)列的季節(jié)變動分析：在我們工作中，碰到更多的是既有長期趨勢因素又有季節(jié)因素影響的數(shù)列。但如果數(shù)據(jù)量不足，在SPSS中無法進行季節(jié)變動分析時，我們就需要計算數(shù)列的季節(jié)指數(shù)，再和SPSS預測的趨勢值一起預測未來值。2.3時間序列預測方法——季節(jié)變動預測法季節(jié)變動預測法的使用過程：1、必須先消除長期趨勢的影響，才能得到準確的季節(jié)指數(shù)。先利用移動平均法計算原始時間數(shù)列，求出數(shù)列長期趨勢值。若樣本數(shù)據(jù)較多，可以使用中心移動平均法（指以當前值為中心，計算前后若干期的平均值）；若樣本數(shù)據(jù)較少，可以使用前移動平均法（指計算當前值以前若干期的平均值）?？梢岳肧PSS計算移動平均值。2、：用原始數(shù)列的值除以對應的長期趨勢值，依照乘法模型，Y／T＝S×I（暫不考慮循環(huán)因素影響）。季節(jié)變動預測法的使用過程：3、將同年各月的數(shù)值求平均值，也就是對S×I求平均值，就可以消除I（不規(guī)則變動因素）的影響，就剩下了S（季節(jié)因素）。4、將12個月的平均季節(jié)指數(shù)加總，其總和應為12，如果不等于12則要求出調(diào)整系數(shù)＝（12/）。5、用調(diào)整系數(shù)再乘回各月比率值，得到修正后的季節(jié)指數(shù)。6、預測出預測期的長期趨勢值，然后乘以已經(jīng)求出的固定的季節(jié)指數(shù)，就得到數(shù)列預測值。2.3時間序列預測方法——季節(jié)變動預測法季節(jié)變動預測法使用案例：1、原始值：2、長期趨勢：月份2003年2004年2005年月份2003年2004年2005年1

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14932003200420052003200420052.3時間序列預測方法——季節(jié)變動預測法季節(jié)變動預測法使用案例：3、季節(jié)指數(shù)計算表：2003200420052.3時間序列預測方法——季節(jié)變動預測法季節(jié)變動預測法使用案例：4、預測值計算：假如測定2006年1月的趨勢值為2000元，而該月的固定的季節(jié)指數(shù)為93.72％。則該月的預測值為：

2000*93.72％＝1874.4（元）

2.3時間序列預測方法——季節(jié)變動預測法相關回歸分析法的含義：市場預測中常用的方法有回歸分析法、彈性系數(shù)法、時間序列法等；其中回歸分析法是研究變量之間相關關系的一種統(tǒng)計方法，它要解決的問題如下：

1、確定變量之間是否存在相關關系，如果存在的話，找出它們之間合適的數(shù)學表達式。

2、從共同影響變量的若干自變量中，判斷自變量的影響顯著效果。

3、利用所找到的數(shù)學表達式對變量進行預測。3.1因果分析方法——相關回歸分析法3.1因果分析方法——相關回歸分析法相關回歸分析法的使用過程：1、相關分析。在進行回歸分析之前，要先進行相關分析，采用相關分析確定變量之間是否確實有相關關系存在，如果存在，則再用回歸分析求出變量之間的定量關系表達式。衡量變量之間的相關程度使用的是：散點圖和相關系數(shù)。SPSS的相關分析：利用SPSS選項：Analize－>Correlate－>Bivariate再把兩個有關的變量選入，選擇Pearson，Spearman或Kendall就可以得出這三個相關系數(shù)和有關的檢驗結果(零假設均為不相關)。3.1因果分析方法——相關回歸分析法相關回歸分析法的使用過程：2、回歸分析。利用spss提供的若干回歸工具，確定回歸方程，建立預測模型。

SPSS中自變量和因變量都是定量變量時的線性回歸分析：利用SPSS選項：Analize－>Regression－>Linear再把有關的自變量選入Independent，把因變量選入Dependent，然后點OK即可。如果自變量有多個（多元回歸模型），只要都選入就行。3、用預測模型求預測值，并評估預測效果。

3.1因果分析方法——相關回歸分析法相關回歸分析法的使用過程：

需要注意說明自變量解釋因變量變化百分比的度量，叫做決定系數(shù)（coefficientofdetermination），用Rsquare表示。對于下例，Rsquare=0.889；這說明這里的自變量可以大約解釋88.9％的因變量的變化。Rsquare越接近1，回歸就越成功。由于Rsquare有當變量數(shù)目增加而增大的缺點，人們對其進行修改，有一修正的Rsquare（adjustedRsquare）。3.1因果分析方法——相關回歸分析法相關回歸分析法的使用案例：

根據(jù)北京市某區(qū)的大型電器商場渠道提供的自2000年~2007年的電冰箱銷售數(shù)據(jù)及由民政局,統(tǒng)計局等政府信息部門提供的數(shù)據(jù),編制了《電冰箱年銷售量（2000~2007）》表格,見下表:年份電冰箱銷售量Y（千臺）年新結婚戶數(shù)X1居民戶均收入X2（千元）2000202228.520012622.53420023023.138.620033423.4402004402442.520054424.5462006492650.220075528.554.83.1因果分析方法——相關回歸分析法相關回歸分析法的使用案例：Correlations

電冰箱銷售量Y（千臺）年新結婚戶數(shù)X1居民戶均收入X2（千元）電冰箱銷售量Y（千臺）PearsonCorrelation10.9430.993Sig.(1-tailed)

0.0000.000N888年新結婚戶數(shù)X1PearsonCorrelation0.94310.946Sig.(1-tailed)0.000

0.000N888居民戶均收入X2（千元）PearsonCorrelation0.9930.9461Sig.(1-tailed)0.0000.000

N888**.Correlationissignificantatthe0.01level(1-tailed).3.1因果分析方法——相關回歸分析法相關回歸分析法的使用案例：彈性系數(shù)預測法：彈性系數(shù)預測法屬于微觀預測，它認為市場上某種商品的銷量，主要是受居民收入、該商品價格和相關商品價格等因素的影響，通過計算產(chǎn)品銷售（產(chǎn)品需求）的價格彈性、收入彈性、和交叉彈性等系數(shù)來反映并預測未來銷量。1、價格彈性系數(shù)預測法。產(chǎn)品需求的價格彈性，表示需求量（銷售量）變化對價格變化反映的靈敏程度。計算公式為：產(chǎn)品銷量預測模型：3.2因果分析方法——彈性系數(shù)預測法價格彈性系數(shù)預測法的使用案例。假設某商品當每臺平均零售價2150元時，銷售3100臺；價格下降為1430元時，銷售達到6900臺，該地區(qū)本期共銷售該商品25000臺，假如預測期平均每臺價格再下降300元，在其它條件不變的情況下，下期該商品的銷量預測是多少臺？首先計算出實驗銷售所取得的價格彈性系數(shù)：

Ed＝（（6900-3100）/（1430-2150））*（2150/3100）＝-3.66再根據(jù)價格彈性系數(shù)測算下期可能銷售量：

Q1＝25000+（-3.66*25000*（-300））/1430＝44196臺因此，預測期的銷售量約為44200臺左右。3.2因果分析方法——彈性系數(shù)預測法2、收入彈性系數(shù)預測法。產(chǎn)品需求的收入彈性，是衡量收入的相對變動與隨之變化的需求量的相對變動之間的關系，反映需求量（銷售量）對收入量變化的敏感程度。計算公式為：預測值計算公式為：3.2因果分析方法——彈性系數(shù)預測法收入彈性系數(shù)預測法的使用案例。經(jīng)過對歷史數(shù)據(jù)的測算，某地區(qū)居民對文娛用品類的收入需求彈性為1.55，去年該地區(qū)的文娛產(chǎn)品的銷售額為40億元，從統(tǒng)計部門得知該地區(qū)的居民可支配收入將比去年上漲5％，則今年的文娛產(chǎn)品的銷售額預測為多少？

Q1＝40*（1+1.55*5％）＝43.1億元預測今年的文娛產(chǎn)品的銷售額可能為43億元左右。3.2因果分析方法——彈性系數(shù)預測法3、交叉彈性系數(shù)預測法。交叉彈性又稱為偏彈性，表明一種商品價格變動影響另一種商品銷售量的程度，計算公式為：內(nèi)涵：1、若系數(shù)為