銷售(市場需求)預測方法.ppt
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09:31,1,銷售(市場需求)預測方法,09:31,2,一、定性預測法:通過社會調查,用少量材料,結合經驗分析,作出判斷和預測。適用條件*在掌握的數據不多、不夠準確無法用數字進行定量分析時,如對新建企業(yè)生產經營的發(fā)展前景、新產品生產銷售的發(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、結果進行調整,才能使預測接近實際。,09:31,3,定性預測的方法,判斷分析法產品壽命周期分析法,市場調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,09:31,4,(一)市場調查預測法,1.經營管理人員意見調查預測法2.銷售人員意見調查預測法3.商品展銷、定貨會調查預測法4.消費者購買意向調查預測法,09:31,5,例如,某紡織廠廠長召集主管銷售、財務、計劃和生產等部門的負責人,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:,1.經營管理人員意見調查預測法舉例,09:31,6,2.銷售人員意見調查預測法,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上,而推銷人員的素質各異,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)務量核撥業(yè)務經費,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。,為避免這種現象出現,應采取以下措施: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.組織多人對同一產品或市場進行預測判斷,再將這些數據加以平均處理(算術平均法或加權平均法),以消除人為的偏差。因而這種方法也叫意見匯集法。,09:31,8,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:,09:31,9,3.商品展銷、定貨會調查預測法鄭州第二砂輪廠在商品展銷、定貨會上發(fā)放調查表進行磨具銷售量的調查預測為例,來說明這種預測方法的基本內容。其調查表中的基本項目見表:磨具需求情況調查表,09:31,10,(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:各專家每輪預測結果經整理反饋給專家供下一輪預測參考。收斂性:專家意見經幾輪預測,趨于一致,09:31,11,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。,09:31,12,阿波羅神殿,09:31,14,祭祀太陽神的祭壇,德爾菲法(DelphiMethod)又稱專家調查法,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(TheRandCorporation:RAND)為避免集體討論存在的屈從于權威或盲目服從多數的缺陷,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,結果一敗涂地。從此以后,德爾菲法得到廣泛認可。除了科技領域之外,還幾乎可以用于任何領域的預測,如軍事預測、人口預測、醫(yī)療保健預測、經營和需求預測、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法進行了預測、決策分析和編制規(guī)劃工作。,德爾非法具體實施步驟,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要求,并附上有關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德爾菲法的主要環(huán)節(jié)。(6)對專家的意見進行綜合處理。,09:31,18,德爾菲法的實質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,而且技術上,征詢表的設計對預測結果的影響較大。,注意:(1)首先,德爾菲法中的調查表與通常的調查表有所不同。通常的調查表只向被調查者提出問題,要求回答。而德爾菲法的調查表不僅提出問題,還兼有向被調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。,(4)并不是所有被預測的事件都要經過三輪或四輪??赡苡械氖录诘诙喚瓦_到統(tǒng)一,而不必在第三輪中出現。(5)在第四輪結束后,專家對各事件的預測也不一定都達到統(tǒng)一。不統(tǒng)一也可以用中位數和上下四分點或算術平均法或加權平均法或結合概率運用期望值法來作結論。事實上,總會有許多事件的預測結果都是不統(tǒng)一的。(6)預測結果的表示:德爾菲法的預測結果可用表格、直觀圖或文字敘述等形式表示。,21,案例一:經過幾輪調查,16位專家最后預測我國1995年石油產量分布是(按從小到大的順序排列),22,四分位差=Q2-Q1=1.54-1.40=0.14中位數代表專家預測意見的典型水平,即1995年石油產量為1.50噸。四分位差代表專家預測意見的平均離散程度,即1995年石油產量在(1.40,1.54)區(qū)間變動,平均離散程度為0.07噸。,09:31,23,案例二,已知:某公司準備推出一種新產品,由于該新產品沒有銷售記錄,公司準備聘請專家共7人,采用特爾菲法進行預測,連續(xù)三次預測結果如表51所示。,09:31,24,特爾菲法專家意見匯總表單位:件,09:31,25,公司在此基礎上,按最后一次預測的結果,采用算術平均法確定最終的預測值是1705件(2086+1686+1343)/3=1705,09:31,26,案例三:某廠利用專家預測法對產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)出了調查表,經過三次反饋,專家們的判斷意見如下表。,產品年銷售量專家判斷意見表單位:萬臺,09:31,27,解:運用算術平均法求其平均數,以平均數作為預測值,得最高銷售量預測值:115215=76.80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=61.771,09:31,28,產品壽命周期分析法原理,什么是產品壽命周期?是指新產品試制成功之后,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過萌芽期、成長期、成熟期和衰退期四個階段。什么是產品壽命周期分析法?是利用產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: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,09:31,29,二、定量預測法:依據市場調查所得的較完備的統(tǒng)計資料,運用數學特別是數理統(tǒng)計方法,建立數學模型,用以預測經濟現象未來數量表現的方法。,09:31,30,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,算術平均法(簡單平均法)移動平均法趨勢平均法加權平均法平滑指數法,09:31,31,(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:某個經濟指標按時間先后順序排列的指標值。,09:31,32,(一)平均法,1算術平均法2移動平均法3加權平均法4平滑指數法,09:31,33,1算術平均法,簡單平均法:以一定觀察期內時間序列觀察值的簡單算術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。適應時間序列無趨勢的情況。,09:31,34,09:31,35,【例52】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應用算術平均法,已知:某企業(yè)生產一種產品,2010年112月份銷量資料(單位:噸)如表52所示。,09:31,36,要求:按算術平均法預測2011年1月份的銷售量(計算結果保留兩位小數)。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),09:31,37,2移動平均法,在掌握n期實際銷售量的基礎上,按照事先確定的期數(m,mn/2,逐期分段計算m期算術平均數,并以最后一個移動期的算術平均數作為未來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期數據中的最后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品預測。,09:31,38,09:31,39,【例53】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應用移動平均法(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),09:31,40,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,還應在此基礎上,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:,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,09:31,42,3加權平均法,定義:在掌握全部n期實際資料的基礎上,按近大遠小的原則確定各期的權數,據以計算加權平均銷量,并將其作為預測銷售量的一種定量預測方法。,09:31,43,計算公式:上式中任意一期的權數均應大于上一期的權數。加權平均法的關鍵:確定所采用的權數。,09:31,44,加權平均法權數確定的兩種方法,自然權數法:該法要求按自然數1,2,n的順序確定權數,即令第一期的權數為1;第二期的權數為2,以下依此類推。采用自然權數時,計算公式,09:31,45,飽和權數法:該法要求權數的取值范圍為:0Wt1,各期的權數之和等于1。如果期數n=3時:可令各期權數依次為:0.2,0.3和0.5(亦可將它們設定為:0.1,0.3和0.6);如果期數n=5時,可將各期權數設定為:0.04,0.08,0.13,0.25和0.5。計算公式:,09:31,46,加權平均法的優(yōu)缺點,加權平均法既可以利用n期的全部歷史數據,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數值。因而也有人主張只按最后m期的數據計算加權平均預測銷售量。按后一種形式計算加權平均值的方法叫做移動加權平均法。從理論上看,移動加權平均法與加權平均法除了在選用資料的時期長短不同外,沒有本質的區(qū)別。,09:31,47,權數為自然數,權數為飽和權數,09:31,48,【例56】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應用加權平均法,已知:仍按例52中的銷量資料。要求:(1)用自然權數加權平均法預測204年1月的銷售量;(2)利用最后3期銷售量按飽和權數加權平均法預測204年1月的銷售量。,09:31,49,解:(1)在自然權數加權平均法下(QtWt)251+232+263+294+245+286+307+278+259+2910+3211+33122242204年1月的預測銷售量=,09:31,50,(2)在飽和權數加權平均法下期數為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),09:31,51,是根據前期銷售量的實際數和預測數,以加權因子為權數,進行加權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,應采用較大的平滑指數;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。平滑指數是一個經驗數據,其取值范圍通常在0.30.7之間。它具有修勻實際數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;但在選擇平滑指數時,存在一定的隨意性。,4平滑指數法(了解),09:31,52,此法是特殊的加權平均法,0a1一般取值0.30.7之間,09:31,53,【例57】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應用平滑指數法,已知:仍按例52中的銷量資料。要求:(1)用平滑指數法預測203年112月銷售量;(2)預測204年1月份的銷售量。,09:31,54,解:(1)依題意,編制平滑指數法計算表如表54所示:,09:31,55,(2)204年1月份的預測銷售量,09:31,56,(二)修正的時間序列回歸法,通過分析一段時期內銷售量(Q)與時間(t)的函數關系,來建立回歸模型并據此進行預測的一種定量分析。具體計算可用EXCEL。,09:31,57,銷售量是時間t的函數:a+bt,其中:,09:31,58,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呈現單調遞增和間隔均勻的特點,據此可以對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a、和b;(4)將a、b值代入Q=a+bt;(5)確定預測期的t值,代入銷量預測模型進行預測。,09:31,59,怎樣對t進行修正呢?,當n為奇數時,取t為,中間為0;當n為偶數時,取t為,中間無0。,09:31,60,【例58】趨勢外推分析法在銷售量預測中的應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。,09:31,61,解:(1)依題意整理和計算有關數據如表55所示。,09:31,62,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),09:31,63,表55計算表,09:31,64,(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之間的數量關系,建立因果預測模型據未來有關自變量xi變動情況,預測銷售量,09:31,65,因果預測分析法的程序及應用,指標建立法的應用回歸分析法的應用,09:31,66,【例59】因果預測分析法在銷售量預測中的應用指標建立法,已知:某企業(yè)生產一種汽車輪胎,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的輪胎數量a;(2)某地區(qū)裝備該種輪胎正在使用中的汽車應予更新的輪胎數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驗指數b1;(4)上述汽車制造廠增產汽車所需要的輪胎量x3;(5)x3取決于汽車廠增產的產量Q、該廠原有庫存輪胎量x4與單車需用輪胎數b2;(6)企業(yè)在該地區(qū)的市場占有率b3。,09:31,67,經過分析,建立的因果預測模型如下:y=a+(x1+x3)b3=a+b1x2+(Qb2-x4)b3相關指標的數據為:a=50000只、b1=0.210-4只/噸千米、x22.25109噸千米、Q=2000輛、b2=4只/輛、x4=5000只、b3=75%解:預測輪胎銷售量=50000+0.210-42.25109+(20004-5000)75%=50000+45000+(8000-5000)75%=86000(只),09:31,68,【例510】因果預測分析法在銷售量預測中的應用回歸分析法,已知:A企業(yè)通過調查發(fā)現,甲產品的銷售量與當地居民人均月收入有關,已知本地區(qū)連續(xù)6年的歷史資料如表56所示,該企業(yè)生產甲產品的市場占有率為25%,假設2004年居民人均月收入為700元。,09:31,69,表56資料,要求:(1)用回歸直線分析法建立甲產品的銷售量預測模型;(2)預測2004年本地區(qū)甲產品的銷售量;(3)預測2004年A企業(yè)甲產品的銷售量。,09:31,70,解:(1)根據所給資料,列表計算如表57所示:,09:31,71,計算相關系數r因為相關系數趨近于1,表明x與y之間基本正相關,可以建立回歸模型。,09:31,72,甲產品的銷售量預測模型為:y=1.28+0.02x(2)2004年本地區(qū)甲產品的預測銷售量=1.28+0.02700=15.28(噸)(3)2004年A企業(yè)甲產品的預測銷售量15.2825%=3.82(噸),小結,銷售量的預測需要定性和定量方法結合使用,有什么樣特征的數據,就是用相應的方法。上述所講方法是簡單實用的一些方法,尤其是適合于歷史數據比較全的預測,尤其以回歸分析法為最常用。定性分析法多用德爾菲法。更為高級的預測方法比如ARMA分析法、灰色系統(tǒng)預測法、馬爾科夫鏈預測法、季節(jié)變動預測法等。,- 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