第四章需求估计和需求预测
4预测分析(资金需要量预测)
第四章 预测分析（资金需要量预测）一、因素分析法【教材例3-3】甲企业上年度资金平均占用额为2200万元，经分析，其中不合理部分200万元，预计本年度销售增长5%，资金周转加速2%。
则：预测年度资金需要量=（2200-200）×（1+5%）×（1-2%）=2058（万元） 【扩展】甲企业上年度资金平均占用额为2200万元，经分析，其中不合理部分200万元，预计本年度销售下降5%，资金周转速度会下降2%。
则：预测年度资金需要量=（2200-200）×（1-5%）×（1+2%）=1938（万元）二、销售百分比法（一）基本原理 1.含义销售百分比法，是根据销售增长与资产增长之间的关系，预测未来资金需要量的方法。
2.假设前提经营资产、经营负债与销售收入之间存在稳定百分比关系。
【提示】经营性资产（亦称为敏感资产）项目包括现金、应收账款、存货等项目；而经营负债（亦称为敏感负债）项目包括应付票据、应付账款等项目，不包括短期借款、短期融资券、长期负债等筹资性负债。
【例题26·单选题】下列各项中，属于非经营性负债的是（ ）。
（2010年）A.应付账款B.应付票据C.应付债券D.应付销售人员薪酬 【答案】C【解析】经营性负债是指销售商品或提供劳务所涉及的负债。
选项A 、B 、D 都属于经营性负债。
而选项C 应付债券并不是在经营过程中自发形成的，而是企业根据投资需要筹集的，所以它属于非经营性负债。
3.教材公式211S S S BS S A •⨯E ⨯P -∆⨯-∆⨯=外部融资需求量4.记忆公式：外部融资需求量=增加的资产-增加的负债-增加的留存收益 （二）基本步骤1.确定敏感资产和敏感负债项目（1）经营性资产与经营性负债的差额通常与销售额保持稳定的比例关系。
（2）①如果现有的生产能力有剩余，则固定资产是非敏感资产；②如果现有的生产能力已经饱和，题中说明按照销售额的增长比例增加固定资产投资，则固定资产也是敏感资产了。
需求估计与需求预测
访问调查
定义：访问法就是将拟调查的项目,以面谈、电话、书信、网 络等形式向消费者提出询问，以获得所需资料。
目的：了解哪些人最可能购买这种产品，了解不同的价格政 策将会如何影响其购买决策。 访问调查的步骤（以消费者问卷调查为例）：
明确调查目的
设计可操作问卷
50 300
0 5意见的购买概率定为： （1）0 （2）0.2 （3）0.4 （6）1.0 （4）0.6 （5）0.8
为了获得需求估计所需要的数据，要根据概率计算每种价 格水平上的期望需求量。 例如，价格为9元时的期望需求量为： 500×0+300×0.2+125×0.4+50×0.6+25×0.8＋ 0×1.0=160（个） 这样，就可以求得需求估计用的各种价格水平上的期望需 求量数据（见表2）。
要和其他方查法估计需求
例：某公司在1000人中调查皮革钱包的需求量，调查表 中列出了五种价格水平，要求被调查人在每一种价格上表 示购买意见，共有六种意见可供选择：
（1）肯定不买；（2）不一定买；（3）可能买； （4）较可能买；（5注意事项：
提问题不要含糊不清，避免使用含糊的形容词、副词， 特别是在描述时间、数量、频率、价格等情况的时候；
调查对象的选择要有代表性（抽样调查、随机调查）；
注意调查方式，使较多的人愿意回答问题，容易、直观、 清楚的问题置前，困难、复杂、敏感、窘迫的问题置后 ；
6.电话服务与其他因素诸如航班计划、食物和行李处 电话服务的调研
二、拟定调研计划 假定该公司预计不作任何市场调研而在飞机上提供电 话服务，并获得长期利润5万美元，而营销经理认为调研 会帮助公司改进促销计划而可获得长期利润9万美元。在 这种情况下，在市场调研上所花的费用最高为4万美元。 调研计划包括： 资料来源 调研方法 调研工电话服务的调研
需求预测的原理
需求预测的原理
需求预测是通过分析和理解用户行为、购买历史、用户画像等多个维度的数据，来预测用户未来可能有的需求。
具体来说，需求预测可以通过以下几个步骤实现：
1. 数据收集和清洗：收集用户的行为数据、购买数据、用户画像等多种数据，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和一致性。
2. 特征提取：从收集到的数据中提取有用的特征。
特征可以包括用户的地理位置、年龄、性别、购买偏好、搜索历史等等。
通过对这些特征进行分析和加工，可以得到更加有意义的特征。
3. 模型选择和训练：根据具体的需求预测问题，选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练。
常用的模型包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
通过对历史数据的模型训练，可以得到一个拟合度较高的模型。
4. 模型评估和优化：使用一部分未被训练的数据进行模型评估，评估模型的性能和准确度。
如果模型表现较差，可以通过调整模型参数、改变特征选取方式等方法进行优化。
5. 预测和应用：使用训练好的模型对用户进行需求预测。
当用户进行相关行为时，模型可以根据用户的特征和历史数据进行预测，并给出相对准确的需求预测结果。
这些预测结果可以应用在个性化推荐、精准营销、商品库存管理等场景中，以提升用户体验和商业价值。
需要注意的是，上述步骤的具体实施会因具体应用场景和数据特点而有所不同。
对于不同的需求预测问题，可能需要采用不同的数据处理方法、特征选取方式和模型选择。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行灵活调整和优化。
需求估计与需求预测
二、拟定调研计划 假定该公司预计不作任何市场调研而在飞机上提供电 话服务，并获得长期利润5万美元，而营销经理认为调研 会帮助公司改进促销计划而可获得长期利润9万美元。在 这种情况下，在市场调研上所花的费用最高为4万美元。 调研计划包括： 资料来源 调研方法 调研工0-4PA-0.03I-12PB+15J+6Pe+1.5N
Qd是产品A的需求量；PA是A的价格；I是家庭的平均收 入；PB是相关产品的价格；J是取值为0~5之间的消费者 偏好指数；Pe是消费者预期在下个月时A的价格；N是市 场中产品A的购买者。 牛牛文档分享需求函数的统计估计
分析结论 采用统计方法对需求函数进行分析（常用方法是回归 分析法） 理解统计分析中各个参数的含义 模型： Yi=b1+b2X2i+b3X3i+…..+ui bi的含义：在其他因子不变时，XI增加1单位带 来的Y的增加量 对数线性模型： lnYi=b1+b2lnX2i+b3lnX3i+…..+ui bi的含义：在其他因子不变时，Xi增加1%带电话服务的调研
一、确定问题与调研目标 1.乘客在航行期间通电话的主要原因是什么？ 2.哪些类型的乘客最喜欢在航行中打电话？
3.有多少乘客可能会打电话？各种层次的价格对他们 有何影响？
4.这一新服务会使美国航空公司增加多少乘客？
5.这一服务对美国航空公司的形象将会产注意事项：
提问题不要含糊不清，避免使用含糊的形容词、副词， 特别是在描述时间、数量、频率、价格等情况的时候；
调查对象的选择要有代表性（抽样调查、随机调查）；
(整理)需求函数估计与预测方法介绍
需求函数估计与预测方法介绍一、需求函数的估计1．含义我们在《经济学》课程的学习中已经知道，需求受多种因素的影响：自身的价格、消费者收入、相关商品的价格、消费者偏好、消费者的予期、政府的政策等，所以实践中所观察到的需求量的数据实际是多种因素共同作用的结果，但为研究方便以及现实的可能性，在我们的计算中我们会事先假定一些因素不变，而得出其它因素与需求量之间的函数关系，那么需求函数的估计实际就是客观反映需求量与各个影响变量之间的函数关系。
2．方法与步骤估计需求函数最常用的方法是利用实际收集到的一组数据进行回归分析，这种方法较为客观，通过它得到的信息比较完全和精确。
为了完成回归分析，我们必须首先构造一个需求函数并确定函数的具体形式；然后再在收集数据的基础上用回归分析方法求出函数的具体参数值；最后，我们还需要检验回归结果对数据的拟合程度，以及回归分析的前提条件是否成立，因为一个没有显著函数关系或回归分析前提条件不成立的回归分析结果是没有意义的。
（1）影响变量的选取),,,( T p I P F Q r x D =这是一般形式的需求函数，就一个具体的回归分析而言，各个变量必须具有特定的含义。
在进行回归分析时，我们应该对于研究对象具有深入的了解，否则在函数构造这一步可能会漏掉一些很重要的解释变量。
在进行回归分析时应注意不要漏掉重要的解释变量，但这并不意味着解释变量越多越好，因为在模型中包括一些并不重要的解释变量反而会引起一些统计上的问题，一般来说，当解释变量超过5至6个时，就可能降低模型的自由度，甚至引起多重共线性问题，这些都会影响到模型的解释力。
对于一些属性因素，如年龄、季节、性别等，如不同的属性表现对被解释变量有明显不同的影响时，还需设计虚拟变量。
（2）需求函数形式的确定上面所构造的需求函数只涉及了变量的选取，但为了完成回归分析，我们必须确定需求函数的具体形式。
一种常被采用的函数形式是线性形式，即+++++=T a p a I a p a a Q r x x 43210当然，需求函数的形式也有非线性的，如))((21a a x x I p b Q =（3）数据的收集当模型的具体形式已经确定下来之后，我们需要针对模型中的变量收集样本数据。
需求预测方法
需求预测方法需求预测是企业经营管理中十分重要的一环，它直接关系到企业的生产计划、库存管理、市场营销等方方面面。
而如何准确地预测需求，成为了企业经营管理中的一大挑战。
本文将介绍一些常见的需求预测方法，希望能够为企业提供一些参考和帮助。
首先，市场调研是一种常见的需求预测方法。
通过对市场的调查和分析，企业可以了解到消费者的需求和偏好，从而预测未来的市场需求。
市场调研可以通过问卷调查、访谈、观察等方式进行，通过收集大量的数据和信息，企业可以更加准确地预测市场需求。
其次，时间序列分析也是一种常用的需求预测方法。
时间序列分析是通过对历史数据进行分析，来预测未来的需求。
企业可以通过对销售数据、库存数据等进行时间序列分析，利用趋势、季节性等因素来预测未来的需求变化。
时间序列分析可以帮助企业更加科学地制定生产计划和库存策略。
另外，趋势分析也是一种常见的需求预测方法。
趋势分析是通过对市场的发展趋势进行分析，来预测未来的需求。
企业可以通过对市场的发展趋势、竞争对手的动向等进行分析，来预测未来的市场需求。
趋势分析可以帮助企业更加准确地把握市场的变化，从而制定更加有效的营销策略。
最后，专家判断也是一种重要的需求预测方法。
在某些情况下，企业可能需要依靠专家的经验和判断来预测市场需求。
专家判断可以结合市场调研、时间序列分析、趋势分析等方法进行，通过专家的经验和判断来对市场需求进行预测。
专家判断可以帮助企业更加全面地了解市场的情况，从而做出更加准确的决策。
总之，需求预测是企业经营管理中至关重要的一环，而需求预测方法的选择和运用直接关系到企业的发展和竞争力。
通过市场调研、时间序列分析、趋势分析、专家判断等方法的综合运用，企业可以更加准确地预测市场需求，从而制定更加科学的生产计划和营销策略，提高企业的竞争力和盈利能力。
希望本文所介绍的需求预测方法能够为企业提供一些参考和帮助，帮助企业更好地进行需求预测，实现可持续发展。
第四章附：需求预测与估计
3.3 线性回归模型及其应用
样本（估计）回归直线： Y 2.533 1.504X
一般的最小平方法:
假设 & 求解方法
• 各种电子表格 • 统计专用计算器 • 统计软件（Minitab, SAS, SPSS） • Excel, Lotus, Quatro Pro, Joe Spreadsheet
ln Q = a + bln P + cln I
– 价格弹性为b – 收入弹性为c
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ3 线性回归模型及其应用
总体回归直线：Yi = A +BXi + ei
3.3 线性回归模型及其应用
回归分析：
说明一个变量 与另一个变量之间 的相关关系。通过 回归分析导出一个 方程，用这个方程 估计一个变量的未 知值。
2 2 e ( y a bx ) i i i i 1 i 1
用微分计算，使离差平方和最小的a和b的值为：
b n xi yi xi yi n xi2 ( xi ) 2
a y bx
式中的和分别为X和Y的算术平均数,即 x x / n, y y / n 求和过程包括所有的观察值（i=1,2,…,n）。
某公司9年的营销支出 与销售量数据
营销支出 (百万元) 1 2 4 8 6 5 8 9 7 销售量 （百万件） 4 6 8 14 12 10 16 16 12
样本回归方程为：Y=a + bx +e 确定a和b的值的采用最广泛的方法就是最小平方法。 最小平方分析的目标就是找出能使离差ei的平方和最小的a、 b值。（通过对误差进行平方计算，正、负误差累加就不会 以相互消掉。）ei的值由下式给出：ei=yi - a - bxi 把这项平方，再把所有 n对样本观察值加在一起，就得到： n n
第一章管理经济学概述
➢政府安排体系下：存在交易收益，“非帕累 托有效”
➢随机分配体系下：存在交易收益，“非帕累 托有效”
1.4 企业的性质和目标
为什么会存在企业？ （科斯，1937）
费用
内部管 理费用
合理企 业规模
市场交 易费用
企业规模
交易成本
➢狭义的交易成本，是指一项交易所需花费的 时间和精力。
泛泛的一次性的男女间感情交往就象是购买日用消费品，而婚姻好比是购买耐用消
费品。婚姻是需要很大投入的产品，包括丧失某些个人的自由、时间投入、资金投入，在 茫茫人海中搜寻中意的男子必需的搜寻费用，找到之后的交往费用，另外成婚后每天培养 感情还需要投入一些流动资本。
…… 单身女子走入婚姻的“机会成本”更大，所以宁愿选择单身……选择了事业的单身女 子会出现更高的“沉没成本”，这使得婚姻的选择变得更加不容易。比如投资一个项目， 完成可能要1个亿，投入5000万之后，你开始怀疑这个项目是不是值得做，但是如果放弃， 5000万元就“沉没”了，所以你往往还会固守这个项目。一个女孩子，在大学里爱上一个 人可以追随他到天涯海角，那时候她没有沉没成本或者说成本是很小的。但是一个在北京 好不容易立下脚并被单位委以重任的女子，她的沉没成本已经很高了，要她放弃一切追随 爱情到新疆、广州是很难的。除非她能收回在事业上的投资，也就是说在另一个投资—— 婚姻市场上获得更好的回报，否则她会割舍不得。…… 不过，许多约束条件是会变化的。婚姻是耐用消费品，而且可以逐渐增值。年轻的时
基本概念：机会成本
资源用于某种用途时所必须放弃的其他用 途中的最大收益。
“天下没有免费的午餐” 例1：一农户可在自己的土地上耕种玉米、也
可耕种大豆或种西瓜，种玉米的总收入9千 元/年，大豆的收入8千元/年，西瓜的收入 11千元/年。种西瓜的机会成本是多少？ 例2：计算一下你上大学的机会成本
管理经济学本科教学大纲(梅莉)
《管理经济学》教学大纲Managerial Economics 课程代码: 094101000编写人：梅莉二O一二年六月《管理经济学》教学大纲（Managerial Economics 课程代码: 094101000）一、前言1．课程性质管理经济学是一门应用经济学，是工商管理专业的一门专业理论课。
它主要以微观经济学的基本理论为基础，借助于决策科学的各种方法和工具，指导企业工作者高效率地完成决策任务。
管理经济学的主要内容可分为经济理论、优化方法和管理决策三部分。
经济理论主要包括需求理论、生产和成本理论、市场结构理论，经理人员要科学大量地制定各种经济决策，必须具备基本的经济知识和理论，能用经济头脑观察、分析和解决问题。
因此，管理经济学的第二部分内容是从决策科学领域内吸收的相关内容，包括高等数学优化方法、统计估计方法和预测方法、线性规划优化技术等。
第三部分是市场经济条件下企业一般都要面对的经营决策，包括定价决策、风险决策以及针对政府管制的决策等。
这部分内容反映出经营决策所应遵循的客观经济规律和技术规律。
本课程对于管理人员来说，无疑是一门一定要很好掌握的核心课程。
通过本课程的学习，学生应该对市场经济的运行机制有全面、系统的了解，能用现代经济学的基本观点分析和解决问题，掌握企业经营目标优化的方法和工具，熟悉企业常见经营决策的一般规律和过程，能根据基本经济原理和具体经营环境制定出科学的企业经营决策。
2. 教学目的通过《管理学通论》课程的教学，使学生在掌握管理的理论框架基础上，能够认识管理活动的各项职能和管理活动的各种规律，并能运用所学的管理思想和管理方法分析并解决实际问题。
了解管理学发展的新趋势及其面临的挑战，同时为学习其他专业课程打下基础。
1.正确认识课程的性质，任务及其研究对象，全面了解课程的体系、结构，对管理学基础有一个总体的认识。
2.掌握管理学的基本职能，基本概念，基本原理和基本方法，了解学科发展的新理论与新思想。
需求函数的估计和预测
看来可以用一条直线来拟合，这条直
线的方程
y= a* + b*x
各采样点到拟合直线在y轴方向的距离
e* = y -y * = y - a* - b*x
i
ii
i
i
希望e* + e* + ?+ e* 等于0
e*
2
+
1
e*
2
+
2
?+
e*
2
n
尽可能的小
1
2
n
2020/6/11
需求函数的估计与预测
15
回归分析
销量 108 109 112 113 115
广告 2 3 4
销量 116 117 122
2020/6/11
需求函数的估计与预测
13
回归分析
可以用目测法作估计
124
122
120
118
116
114
112
110
108
106
0
1
2
3
4
2020/6/11
需求函数的估计与预测
销量
Advertising
5
14
回归分析
2020/6/11
需求函数的估计与预测
21
例题
某空调机生产厂通过向销售人员调查发现 ：空调机的销售量与空调机的价格和当时 的气温有关，于是随机从一个销售点抽样 了12周的空调机价格、当周平均气温和 销售量，数据如后：
2020/6/11
需求函数的估计与预测
22
例题
气温 价格 oC 千 元 /台
22.2 2
27.7 1
-0.6 2
第四章 旅游需求预测
.
二、旅游需求预测资料的获取 第一手资料
为专门的研究目的而收集的资料。 可以给研究者提供在其他地方得不到的资料。 可以保证资料口径的前后一致。
成本高、耗时长、往往需要地方政府的配合。
.
收集方法：调查法和观察法
调查法：抽样调查、重点调查、典型调查、普 查（个人面谈、小组讨论、电话询问、邮寄调 查表、混合调查法）
.
.
二、旅游需求的空间分布集中性
旅游需求的另一个显著特点就是每一个旅游目 的地都有自己相对稳定的客源地。从数量上度 量旅游需求随客源地的空间分布变化，对旅游 规划和经营决策同样具有重要的意义。 旅游需求空间分布集中性的度量指标： ①地理集中指数 ②首位度
.
①地理集中指数
G100
n Xi2
i1 T
观察法：直接观察法、实际痕迹测量法、行为 记录法
.
实际痕迹测量法：是指调研人员不是直接观察消 费者的行为，而是通过一定的途径来了解他们的 痕迹和行为。例如：
①国外有家饮料公司曾根据垃圾站饮料瓶的回收状 况，来分析消费者的口味偏好。
②某公司为了弄清哪种媒体可以把更多的商品信息 传播出去 ,选择了几种媒体做同类广告并在广告 中附有回条，顾客凭回条可到公司去购买优惠折 扣的商品 ,根据回条的统计数 ,就可找出适合该公 司的最佳的广告媒体。 .
拟合曲线，通常称为需求图形，随需求量历史 的不同而不同，可以分为三类： 水平需求图形 趋势需求图形 季节性需求图形
.
水平需求图形
一次滑动平均模型、一次指数平滑模型
趋势需求图形
线性趋势模型：线性回归模型、二次滑动平均模型、二 次指数平滑模型、一次平滑模型 非线性趋势模型：二次回归模型、三次指数平滑模型
需求预测的概念和特征
需求预测的概念和特征需求预测是指通过分析历史数据、市场趋势以及消费者行为等要素来预测未来一定时间内的需求状况和趋势。
它是企业制定生产计划、库存管理、市场推广等决策的基础，也是企业发展和运营的关键因素之一。
需求预测的目的是为了尽可能减少供需的不平衡，降低库存水平和营销成本，提高客户满意度和企业盈利能力。
需求预测包含以下几个方面的特征：1. 数据驱动：需求预测的基础是对大量有关销售、生产、市场等方面的数据进行分析和挖掘。
只有充分利用数据，才能得到准确的预测结果。
随着大数据技术的发展和应用，企业可以更好地利用各种数据来源，如销售数据、消费者行为数据等，进行需求预测。
2. 时间序列性：需求预测通常是基于时间序列模型。
时间序列性是指需求在一定时间内存在一定的规律性和趋势性。
通过分析历史数据，可以发现需求的季节性、周期性和趋势性等特征，从而预测未来的需求。
3. 不确定性：需求预测面临很大的不确定性。
市场环境的变化、竞争压力、消费者行为的变化等因素都会对需求产生影响。
因此，需求预测结果通常有一定的误差，企业需要在预测结果和不确定性之间进行权衡，采取相应的措施来应对不确定性。
4. 多因素影响：需求受到多种因素的影响，如市场规模、价格、产品特性、竞争情况、宏观经济环境等。
因此，在进行需求预测时，需要考虑多个因素的综合影响，建立相应的预测模型。
5. 预测精度：需求预测的准确度对企业的经营和决策具有重要意义。
预测的准确度越高，企业可以更好地控制库存水平、提高客户满意度，降低经营成本，从而获得更好的经营绩效。
因此，提高预测精度是需求预测的一个重要目标。
6. 实时性：市场竞争日益激烈，企业需要及时获取市场需求的变化情况，以便做出相应的调整。
因此，需求预测也要具备一定的实时性，能够准确捕捉市场需求的变化。
为了实现有效的需求预测，企业可以采取以下几个步骤：1. 数据准备：收集和整理相关的历史数据，包括销售数据、库存数据、市场数据等。
第四章 需求估计与需求预测
4.1 市场信息数据的来源与获取方法 4.2 利用回归分析法估计需求函数并解释 其结果 4.3 需求预测
4.1市场信息数据的来源与获取方法
消费者调查
对消费者进行抽样，询问他们对产品的态度
消费者“诊所” 消费者“诊所”
试验小组力求仿效一个市场
市场实验
通过试定不同价格得到需求的信息
需求的规律性
需求随机变化，但长期看处于平稳状态 需求随机变化，长期看呈现增长或下降趋势， 但季节性变化不明显 需求随机变化，且呈现明显的趋势好季节性 波动 需求没能呈现出明显的变化规律
一次性需求和长期需求
对于某些时效性极强的特殊产品来讲，一旦 在某特定时期内未能提供给市场，市场需求 就降至零，换句话说，市场对它的就不再需 要，即或有，也过于零星，可以忽略不计， 这样的需求就是一次性需求。 但对于大多数商品或服务，虽然也有销售有 效期，但相对较长，可以将需求看作是长期 存在的，成为长期需求。
f (α , β ) = ∑ ( Yi − α − β x i ) 2 = min
i =1
n
用最小二乘法估计参数
β=
n∑ x i y i − ∑ x i ∑ y i
i =1 i =1 n n 2 2 i n n
n∑ x − ∑ x i i =1 i =1 α = Y − βX
阿兰· 阿兰·格林斯潘 -美国联邦储备系统主席
I see Trouble ahead.
需求的特性
需求的时间性与空间性 需求的规律性 一次性需求与长期需求 独立需求与衍生需求
需求的时间性与空间性
时间性：指需求随时间的推移而发生的变化， 在企业里往往表现为不同时间段销售额的波 动。企业外部经济环境的变化、政府政策的 调整、消费习惯的改变，以及企业内部营销 策略的调整等都可能导致需求的波动。 空间性：指某一时间段需求的地域分布，显 示出企业目标市场的地理分散程度。
需求预测基础知识26讲
需求预测基础知识26讲人们为什么需要需求预测？需求预测是指通过分析过去和现在的数据，预测未来某一特定时间段内的需求量。
对于企业来说，需求预测是一项关键的管理工具，能够帮助企业制定合理的生产计划、优化库存管理、提高客户满意度，从而实现更好的经营效益。
那么，为什么人们需要需求预测，它具有哪些基础知识呢？一.需求预测的重要性需求预测在现代企业管理中起着重要的作用。
首先，需求预测能够帮助企业规划生产计划。
通过准确地预测需求量，企业能够合理安排生产资源，避免过剩和短缺的情况发生。
其次，需求预测可以优化库存管理。
准确的需求预测能够帮助企业避免库存积压或缺货，提高库存周转率，减少存货成本。
此外，需求预测还能够提高客户满意度，通过及时供应满足客户需求，提升客户体验，增加客户忠诚度。
最后，需求预测还可以帮助企业制定市场营销策略，预测未来市场变化，竞争对手动态等，为企业决策提供依据。
二.需求预测的基础知识1. 数据的采集和整理需求预测首先需要收集相关的历史数据，包括销售数据、市场数据、产品生命周期数据等。
然后需要对数据进行整理和加工，如去除异常值、补全缺失值、平滑曲线等。
2. 需求模型的选择需求预测通常会使用不同的需求模型来对数据进行建模。
常用的需求模型包括趋势分析、季节性模型、回归模型等。
不同的模型适用于不同的应用场景，选择合适的模型对于准确的需求预测至关重要。
3. 预测方法和算法需求预测的方法和算法有很多，如平均法、移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型、神经网络等。
这些方法和算法根据数据的特点和需求预测的目标选择合适的方法，以提高预测的准确性和稳定性。
4. 预测结果的评估和优化进行需求预测后，需要评估预测结果的准确性，并采取相应的措施进行优化。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
根据评估结果对预测模型进行调整和改进，以提高预测的准确性。
5. 需求预测的应用和决策支持需求预测的结果可以用于制定生产计划、库存管理、供应链优化、市场营销策略等方面。
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解释模型对因变量的总体解释能力
（2）参数检验。参数检验就是测定每个回归参数的准 确程度，也就是参数的标准误差，如 S 。
教材P87：测定单个变量的解释能力
怎么估计不同价 格下的需求量？
3
[例3—1] 某公司在1 000人中调查皮革钱包的需求量，调 查表中列出了五种价格水平，要求被调查人在每一种价 格上表示购买意见，共有六种意见可供选择（1）肯定 不买；（2）不一定买；（3）可能买；（4）较可能买； （5）很可能买；（6）肯定买。调查结果如下表所示。
（教材P78）
价格 （元） （1） 9 8 7 6 5 500 300 100 50 0
（2） 300 225 150 100 25
各种意见人数 （3） （4） （5） 125 175 250 100 50 50 150 250 200 225 25 100 150 250 300
（6） 0 50 100 200 400
加州与佛州橘子的价 格弹性接近于0
加州产橘子 +0.01 +0.14 -2.76
加州产橘子
案例：什么样的人丢什么样的垃圾 教材P80
8
2、统计法（回归分析法）影响消费量的因素，过
多，增加工作量；过少， 四个步骤（教材P81） 会遗漏信息 （1） 确定自变量 时间序列数据 （2） 取得观察数据 横截面数据 （3） 选择回归方程的形式 y 1 x1 2 x2 n xn 线性函数： … 函数特性：①边际需求量是常数；②可用最小二 乘法估计参数。 3 1 2 幂函数： Q X Y Z 函数特性：①每个变量的弹性是常数，等于它的 指数；②可转化为线性关系，仍可用最小二乘法估计参 数。 4. 估计回归参数
第四章 需求估计与需求预测
主要知识点： 需求估计方法 需求预测方法
第1节 需求估计
1、市场调查 1.1访问调查
消费者调查需要对一组样本消费者进行询问，确定其购买意 愿，他们对价格变化或相对价格变化的敏感程度以及对广告 宣传的了解程度等等。可以采取面谈、电话咨询、问卷调查 等，不同方法获得信息的有效性可能有所不同。
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首先，假设每种意见的购买概率定为：（1）0 ； （2）0.2；（3）0.4；（4）0.6；（5）0.8；（6）1.0。
第二，计算每种价格水平上的期望需求量。例如，价 格为9元时的期望需求量为： 500×0+300×0.2+125×0.4+50×0.6+25×0.8＋ 0× 1.0=160（个） 这样，就可以求得需求估计用的各种价格水平上的 期望需求量数据（见下表）。 价 格（P） 5 6 640 7 500 8 335 9 160
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表3—4
分店编号 价格 1 7.9 4 650 2 9.9 3 020 3 12.5 4 8.9 5 5.9 6 4.5
xi
(元)
销售量 yi (公斤)
2 150 4 400
6 380 5 500
假定蛋糕的价格与销售量之间的关系为 线性关系，其函数形式为：y a x 。请 用最小二乘法估计回归方程中α和β的值。 解：六家分店价格和销售量的观察数据 以及据此计算出来供最小二乘法使用的各种 数字如表3—5所列。
解：把已知数据代入需求函数
Q=15.939-9.057×5.85+0.009×4
800+5.092×4.99 =31.565（吨）
即该公司下个季度的预计销售量为31.565吨。 应注意的是，该公司必须在预测社会人均收入水平和竞争对手的 可能定价水平后，才能根据自己产品的定价预测未来产品的销售量。
间的离差为ui (ui yi y 。 ˆi ) 用最小二乘法求参数 α，β，也就是使上述离差 n 的平方和 u12 i 1 ˆi a xi 能 的值为最小，这时，回归方程 y 最好地拟合观察数据。 ˆi ; y ˆi a xi ui yi y
ui yi (a xi ) yi a xi
教材P97
时间 （年/季） 2003/1 2003/2 2003/3 2003/4 2004/1 2004/2 2004/3 2004/4 2005/1 2005/2 2005/3 2005/4 2006/1
RMSE
实际销售量 （万件） 1.9 1.7 1.4 1.5 1.8 1.6 1.6 1.9 2.3 2.7 2.3 2.1 0.7
美国佛罗里达大学的一次有名的实验
（实验设计见教材P80）
橘子的价格弹性 >1，要薄利多销 佛州橘子的交叉价 格弹性>1，有竞争 性
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销售量变化率（%）
价格变动1% 佛州印第安河流 域产橘子 佛州内地产橘子 佛州印第安河 流域产橘子 -3.07 +1.16 +0.18 佛州内地产 橘子 +1.56 -3.01 +0.09
需求量（Q） 800
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把上表的数据画在坐标图上，得出一 条需求曲线，这条需求曲线的方程为：
注意：这里假设抽 样的样本是随机的， 假设购买意愿的概 率与实际购买情况 是吻合的，否则， 我们获得的需求估 计结果就是不准确 的。 如果你是房地产开发商，要开 发一个楼盘，你应提前做些什 么呢？
1.2市场实验 可以给消费者试验群体少量货币，让他 们购买一定的商品，观察当调整价格、竞 争产品价格和其它变量时对本企业产品实 际购买量的影响；在几个具有相同特征的 市场，分别采取改变价格、包装、促销手 段等方式，观察消费者的行为。
iห้องสมุดไป่ตู้1
n
解上述两个方程，即可求得参数α，β的值。
n xi yi xi yi
i 1 i 1 n n
n xi ( xi ) 2
2 i 1 i 1
n
n
a y x
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式中，n为观察数据成对的数目
x
y
i
为观察数据x的总和
i
y
为观察数据y的总和 为观察数据y的算术平均值
2 u ( y a x ) i i i 2 i 1 i 1 n n
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根据微分知识，为使上式的值为最小，α，β必 须满足下列条件：
ui 2
i 1 n
a ui 2
i 1 n
2 yi a xi 0
i 1
n
2 xi ( yi a xi ) 0
Ft+1 :第t+1期预测量 W：权值 A：第t期实际销量 Ft：第 t期预测量
第1期预测量 按实际销量
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表3 —8
W=0.1 1.90 1.90 1.88 1.83 1.80 1.80 1.78 1.76 1.78 1.83 1.91 1.95 1.97 W=0.3 1.90 1.90 1.84 1.71 1.65 1.69 1.66 1.65 1.72 1.90 2.14 2.19 2.16 0.341 W=0.5 1.90 1.90 1.80 1.60 1.55 1.68 1.64 1.62 1.72 1.90 2.14 2.33 2.22 0.311
W取不同值时的销售量预测值（万件） W=0.7 1.90 1.90 1.76 1.51 1.50 1.71 1.63 1.61 1.81 2.15 2.54 2.37 2.18 0.292 W=0.9 1.90 1.90 1.72 1.43 1.49 1.77 1.62 1.60 1.87 2.26 2.66 2.34 2.12 0.277
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表3—5
分店编号
1 2 3 4 5 6 价格 xi 销售量 yi （元） （公斤） 7.9 9.9 12.5 8.9 5.9 4.5 4 650 3 020 2 150 4 400 6 380 5 500
xi yi
36 735 29 898 26 875 39 160 37 642 24 750
解释单个变量对因变量的解释能力
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第2节 需求预测
需求预测就是企业对未来产品的需求进行 测算，以便组织生产。
需求估计与需求预测有什么关系？有什么区别？ 预测方法很多，包括定性的和定量的方法，常用的有：
德尔菲法
时间序列法 指数平滑法 回归预测法
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德尔菲法：教材P92 指数平滑法： Ft 1 WAt (1 w) Ft
=450.94
=125 679 800
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y
yi
n
26100 4350 6 49.6 8.267 6
x
x
n
i
当获得模型之后，需要注意： （1）检验各参数的符号所显示 的自变量与应变量的变化关系 是否与理论分析结果相一致； （2）评价回归结果对数据的拟 合程度；（3）用相关检验值来 评价模型参数的显著性和整个 模型的显著性。
(A F )
t t
2
n
0.374
回归模型预测
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已知太阳食品公司的需求函数为 Q=15.939-9.057P+0.009I+5.092 C 式中， Q为销售量（吨）； P为太阳食品公司食品的价 （元）； I为社会人均收入水平（元）； C为主要竞争对手 的定价水平（元）。 假定该公司下个季度的价格预测为 5.85元，主要竞争对手的 价格预计为4.99元，收入预测值为 4 800元，请预测销售量。
代入β 得：
6 195060 49.6 26100 505.95 2 6 450.94 49.6
4350 (505.95 8.267) 8532.7 代入α 得： 所以，拟合观察数据的回归方程应为：