2020年(烟草行业)烟草系统卷烟需求预测模型的探讨
卷烟需求预测情况汇报
卷烟需求预测情况汇报根据最新的市场调研数据显示，卷烟需求在过去一年中出现了一定的波动。
在全国范围内，卷烟需求总体呈现出略微下降的趋势。
而在一些特定地区，卷烟需求则呈现出逐渐增加的态势。
这种趋势的变化对于我们的生产和销售工作都提出了新的挑战和机遇。
首先，我们需要对不同地区的卷烟需求情况进行更加精细化的分析。
通过对各个省市的销售数据进行梳理和比对，我们可以发现一些有趣的现象。
比如，在一些经济发达的城市，卷烟需求呈现出下降的趋势，而在一些中西部地区，卷烟需求则有所增加。
这可能与当地经济发展水平、人口结构、健康意识等因素有关。
其次，我们需要密切关注消费者的需求变化。
随着社会的进步和人们生活水平的提高，消费者对于卷烟产品的需求也在发生着变化。
除了传统的香烟产品外，一些低焦油、低危害的新型烟草产品也开始受到消费者的青睐。
因此，我们需要及时调整产品结构，满足消费者不断变化的需求。
另外，政策的变化也会对卷烟需求产生影响。
近年来，我国对于烟草行业的监管力度不断加大，各种禁烟政策也在逐步收紧。
这些政策的变化将直接影响到卷烟市场的需求情况。
因此，我们需要密切关注相关政策的动向，及时调整生产和销售策略。
最后，我们需要加强与经销商和零售商的合作，共同应对市场需求的变化。
通过与经销商和零售商的沟通和合作，我们可以更好地了解市场的实际需求，及时调整产品供给，满足市场的需求。
总的来说，卷烟需求的预测和汇报工作需要我们综合考虑市场、消费者、政策等多方面因素，及时调整生产和销售策略，以应对市场的变化。
希望我们能够通过不断努力和创新，保持市场的竞争力，实现更好的发展。
需求预测在卷烟经营中的运用
需求预测在卷烟经营中的运用烟草在线专稿近年来，烟草行业通过从粗放走向规范、从分散走向整合、从传统走向现代的模式发展，经过从对销量的关注转变为对品牌的关注、从对网点销售的关注转变为对零售客户的关注、从对以往的被动销售转变为对主动营销的关注、从对订单的关注转变为对客户市场营销指导和挖掘客户潜力的关注的四大转变，卷烟经营得到了长足的发展。
但是我们在享受发展成果的同时，也饱受了因货源供应和市场真实需求、卷烟经销户点菜吃饭的强烈愿望和卷烟货源计划性的无奈之举等矛盾引起的痛苦和煎熬，同时这些矛盾的存在，长期困扰着业内人士。
而这些问题和矛盾的产生，究其根源就是生产环节和市场终端的严重脱节。
现在国家烟草专卖局在全行业推行“按客户订单组织货源”工作、加强和重视市场预测并强力推广此项工作，就是在更大范围内、更深层次推动市场取向改革的重大举措。
为推进此项工作的顺利开展，国家局出台了《“按客户订单组织货源”业务操作规范》、市场预测操作规范等一系列政策措施，从制度层面引导订单供货实现“三个延伸”、“三个更加注重”，促进供需更进一步合理，在拉动销量稳定增长、效益稳定提升和品牌走向集中的同时，改变着烟草行业的管理和运行方式，给行业的改革与发展带来了深刻的变化。
卷烟销量的真实增长和真正意义上的落地消费、落户销售的关键在于准确把握市场真实需求，进而促进客户满意度的提升，维护消费者的利益。
由此可见，规范、真实、科学、准确的市场需求预测是卷烟经营工作核心和可靠的基础。
卷烟市场预测的含义及重要意义所谓市场预测，就是运用科学的方法，对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。
具体到卷烟经营工作当中，市场预测就是指卷烟市场的需求预测，即卷烟商业企业对市场需求的分析研究的过程。
商业企业通过采用一系列的科学方法，预测出零售客户在某个时间段的卷烟需求，并以此作为组织货源的依据，进而满足零售客户和消费者的需求。
如何做好卷烟需求预测—xx微课题
做好需求预测——福安微课题一、现状分析随着烟草商业企业营销模式的改变，卷烟市场逐步由“卖方市场”向“买方市场”过渡，服务对象由单纯零售客户向重心转向消费者转变,相比从前，消费者在选择卷烟产品方面拥有更高话语权和主动权，因此我们烟草商业企业必须要加强关注市场、消费者的需求，全面掌握卷烟消费动态，科学开展阶段性的需求预测工作。
从我们近几年开展的需求预测情况来看，卷烟销售更加立足于市场实际，对市场把握能力不断加强，需求预测准确率稳步提升，但发展趋好同时也遇到了瓶颈，导致预测准确率难以进一步提升,通过现状诊断发现以下几个问题：一是对卷烟需求预测方法缺少理论支撑，预测结果受人为因素影响较大；二是在预测环节上存在大量的人工计算工作，且预测样板数据较多，一方面增加预测人员的工作量,另一方面也增加了需求预测结果的偏差率；三是对市场预测数据采集人员的业务水平要求较高，需掌握规律性卷烟变化，同时也要把握市场的不确定因素与个别卷烟品牌的差异化,使预测结果更加准确,但往往预测数据采集人员业务水平高低不同，市场需求能力把握不强,导致最终预测结果不能与真实需求匹配；四是零售客户、消费者的知识结构不同，预测人员无法完全地了解到客户、消费者真实需求，也会造成预测结果不准确。
二、课题研究内容一是梳理和优化流程。
立足于市局统一的需求预测流程为雏形，按照科学管理的预测原则,通过对预测工作环节的逐项分解，对已有的预测工作流程进行优化，依照预测流程中的关键环节与核心内容，确定预测实施步骤并重新界定相关负责人员工作职责，进一步提高需求预测工作的规范性、严谨性.二是确认预测工具。
对于辖区采集的零售客户卷烟需求，结合各自历史销售数据，通过运用科学的预测工具，模拟运算得出辖区预测参考值，同时各片区根据“532”、“461"品牌发展战略以及经济运行发展方向，对预测所需要的五要素等参考值进行数据修正，最后通过汇总各片区修正值，最终生成市局公司所需预测数据。
城市预测卷烟销售分析及销量预测模型研究
城市预测卷烟销售分析及销量预测模型研究近年来，中国的卷烟市场呈现出快速扩张的趋势，而城市作为消费需求集中的地区，卷烟销售情况对于烟草企业来说至关重要。
因此，对城市卷烟销售分析及销量预测模型的研究具有重要的实际意义。
本文将对城市预测卷烟销售进行深入分析，并提出相应的销量预测模型。
一、城市卷烟销售分析1. 城市卷烟消费特征分析要进行城市卷烟销售分析，首先需要了解城市卷烟消费的特征。
城市卷烟消费特征包括消费人群的年龄、性别、收入水平等方面的分布情况，以及地区特点、消费习惯等因素对卷烟销售的影响。
通过对这些特征的分析，可以为烟草企业制定更加精准的销售策略提供参考。
2. 城市卷烟销售数据分析城市卷烟销售数据是进行销售分析的重要基础。
通过对城市卷烟销售数据的分析，可以掌握卷烟市场的规模、增长趋势、销售额及销售渠道等信息。
此外，还可以通过挖掘数据背后的规律，发现销售增长的驱动因素，为销售预测模型的构建提供依据。
3. 城市卷烟销售影响因素分析城市卷烟销售受到众多因素的影响，如消费者的收入水平、价格因素、产品品质及吸烟习惯等因素。
对这些因素的分析，可以帮助烟草企业制定合理的销售策略和产品定位。
二、销量预测模型研究1. 时间序列分析模型时间序列分析模型是一种常用的销量预测模型。
通过对历史销售数据的分析，可以识别出销售的季节性、趋势性和周期性规律，并将这些规律应用于未来的销量预测中。
常见的时间序列分析模型包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
2. 回归分析模型回归分析模型是另一种常用的销量预测模型。
它通过对销售量与各种影响因素的关系进行建模，并利用历史数据拟合出回归方程，从而预测未来销量。
在城市卷烟销售中，可以考虑的影响因素包括消费者收入水平、城市人口规模、相关政策变化等。
3. 机器学习算法模型随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法在销量预测中得到了广泛应用。
机器学习算法可以通过分析大量的历史销售数据，并结合其他的影响因素进行模型训练和预测。
我国卷烟需求分析(下)-卷烟需求模型实证分析与结论
我国卷烟需求分析(下)-卷烟需求模型实证分析与结论
白远良;吴应禄;程晓苏
【期刊名称】《中国烟草学报》
【年(卷),期】2007(013)004
【摘要】运用1997～2002年中国烟草行业和相关的宏观经济数据,对我国卷烟需求模型进行了实证分析,研究表明,居民消费支出、卷烟价格、地区差异、经济增长、产业升级、城镇居民恩格尔系数、农村居民消费支出,以及卷烟平均消费倾向变化
对我国卷烟需求均有显著影响.中国卷烟需求增长的潜力市场在中西部和农村,在当
前良好的宏观经济条件下,卷烟需求增长是市场作用的客观结果,卷烟生产每年增长3%～4%才能初步缓解市场需求矛盾.
【总页数】5页(P55-59)
【作者】白远良;吴应禄;程晓苏
【作者单位】川渝中烟工业公司,成都红星路二段86号,610017;川渝中烟工业公司,成都红星路二段86号,610017;川渝中烟工业公司,成都红星路二段86号,610017【正文语种】中文
【中图分类】TS4-06
【相关文献】
1.我国卷烟需求影响因素的实证分析 [J], 高福宏;李卫;孔宁川
2.我国卷烟需求分析(上)——需求现状与模型构建 [J], 白远良;吴应禄;程晓苏
3.我国卷烟产品发展方向的研究(下) [J], 全国评烟委员会
4.我国卷烟需求影响因素的实证分析 [J], 高福宏; 李卫; 孔宁川
5.关于我国卷烟流通体制改革的思考(下) [J], 夏利渊;杜郁
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
卷烟销量预测模型研究的开题报告
卷烟销量预测模型研究的开题报告1. 研究背景和意义卷烟行业作为我国烟草工业的重要组成部分，具有重要的经济和社会价值。
为了满足消费者的需求和增加卷烟企业的收益，研究卷烟销量预测模型具有重要的意义。
目前，卷烟销量预测模型已经被广泛应用于卷烟企业的运营管理中，但是现有的预测模型大多基于经验公式或简单的算法，其预测结果具有一定的误差。
因此，本研究旨在借助现代数据分析方法，结合卷烟行业的特点，构建一种有效的卷烟销量预测模型，提高卷烟企业的销售效率和管理水平。
2. 研究内容和方法（1）研究内容本研究将围绕卷烟销量预测模型展开深入研究，具体包括以下几个方面：·分析卷烟企业的销售环境和销售特点，并确定卷烟销量的影响因素；·构建卷烟销量预测模型，确定合适的模型框架和参数；·利用该预测模型进行卷烟销量预测，并验证预测结果的准确性和实用性；·利用预测模型对卷烟企业的销售运营进行优化建议。
（2）研究方法本研究将采用以下研究方法：·文献综述法：对卷烟销量预测模型和相关理论进行梳理，对卷烟销售环境和销售特点进行分析；·统计分析法：对卷烟销售数据进行统计分析，确定卷烟销量的影响因素，选取合适的统计方法；·机器学习算法：利用机器学习方法建立卷烟销量预测模型，并进行模型训练、优化；·预测模型评估法：对预测模型进行准确性和稳定性评估；·案例分析法：根据卷烟企业的实际销售情况，验证预测模型的实用性，并提出销售优化建议。
3. 研究进度安排（1）文献综述在前期的阶段，对卷烟销量预测模型和相关理论进行梳理，对卷烟销售环境和销售特点进行分析，并确定卷烟销量的影响因素，制定综合性分析方案。
预计完成时间为2个月。
（2）数据分析与模型建立根据已确定的分析方案，对卷烟销售数据进行统计分析，选取合适的统计方法，利用机器学习方法建立卷烟销量预测模型，并进行模型训练和优化。
2020年卷烟市场调研报告
卷烟市场调研报告一、片区介绍辖区最大的特点是消费层次结构低、低消费人群占消费群体比重大。
卷烟销售的情况取决于市场需求情况，市场需求情况取决于社会综合情况，主要指一定区域内的居民消费水平与潜力。
小巷子居多决定了主要消费者以当地居民为主的消费群体结构。
二、卷烟经营1、卷烟销量。
XXXX年1-6月份辖区共销售卷烟包括总量XX 箱、同比下降XX%、占比100%；“XXX”卷烟销售XX箱，占总销量的XX%，同比增长X%；“XX”卷烟销售XX箱，占总销量的XX%、同比增长XXX%；低焦油卷烟销售XX箱，占总销量X%、同比增长X%；雪茄烟销XXX箱、占总销量的XX%、同比下降XX%。
2、单箱销售额上半年XXX万元/箱，经营卷烟规格XX个。
3、省内卷烟上半年销量XX箱，同比下降X%；省外卷烟上半年销量X箱，同比下降X%。
4、各类别卷烟销量。
一类烟销量X箱，同比下降11%，占销量比重的X%；二类烟销量X箱，同比下降X%，占销量比重的X%；三类烟销量X箱，同比增加了X%，占销量比重的X%；四类烟销量X 箱，同比下降X%，占销量比重的X%；五类烟销X箱，同比下降X%。
5、户月均销量X箱。
三、客户情况。
（1）库存量和户均库存量。
烟酒店的总库存量是X条，户均库存量X条；食杂店的总库存量是X条，户均库存量X条；便利店的总库存量是X条，户均库存量X条；其他类的总库存量是X条，户均库存量X条；服务娱乐类的总库存量是X条户均库存量X条；（2）库存平均可销天数X天（3）客户平均经营资金X万元（4）客户毛利率户均为X%库存最大客户：X烟酒，库存X条，原因：大型烟酒店，虽然库存量较大，但由于库存品牌较多，库存较为合理。
库存最小客户：X商店，库存X条，原因：顾客少、品牌宽度窄，主营业务为打字复印，资金较少，销量较差。
模板,内容仅供参考。
烟草系统卷烟需求预测模型的探讨
烟草系统卷烟需求预测模型的探讨王森吴春明浙江省绍兴市烟草专卖局(公司) 浙江大学运算机学院摘要：中国烟草行业具有行政上的垄断性和生产上的打算性，有别与其它行业。
做好卷烟销量的推测，是当前烟草行业工业生产环节与商业环节协同平滑进展的前提。
本文运用了时刻序列推测法，并选择了带季节指数的移动平均和最小平方法，分别对烟草系统的短、中期总体销量进行推测，同时为保证推测的可信度和选择最优的推测方法，通过运算推测标准差，设定误差操纵。
从算例结果比较来看，推测方法具有良好的有效性和有用性。
关键词：时刻序列推测法季节指数误差操纵需求推测Discussion about Forecasting Models of Tobacco System DemandsWang Sen Wu Chunming(.Department of Computer Science and Technology，Zhejiang University ，Hangzhou 310027 ，China) (.Department of Computer Science and Technology，Zhejiang University ，Hangzhou 310027 ，China)Abstract：Chinese tobacco trade system is different from other trade system，it has the feature of administration monopoly and produce plan. Forecasting the tobacco Demands is the key for the industry and tr ade system’s mutual benefit.This paper forecaste the short-term and medium-term tobacco demands by Time-series Analysis with Season—Index Moving Average and Minimum Square method. For obtaining the excellent method，the paper calculate a standard error and set up a error control method. The cases study shows that the methods is valid and useful.Key words：Time-series Analysis，Season—Index Moving Average，error control，Demand foreasting1．引言就烟草行业而言，由于行业的打算性专门强，烟民的消费需求变化相对较稳固，烟草行业较少存在其它行业的猛烈且无序的竞争。
烟草系统卷烟需求预测模型的探讨 (1)
参数 at 和 bt 是以 2004 年 10 的值得出 , 则预测 2005 年 5 月 , T = 7, 因为 , 从 2004 年 10 月到 2005 年 5 月中间间隔了
7 个月 ; 以此类推 , 预测 2005 年 6 月 , 则 T = 8。
∧ ∧
2 算法介绍
[3]
Yt + T的算法 :
∧
时间序列预测方法中选择带季节指数的移动平均和 最小平方法主要分为四个步骤 :
∧
Yt + T = at + bt T
∧
( 2)
Yt + T的求法在历史数据无明显线性趋势时 , 可用一次
步骤 1: 确定长期趋势值 Yt + T 的算法 , 计算相关系数 值 , 最终确定 Yt + T的值 。 步骤 2:确定月度季节指数系数 S t + T , 用于修正农历节
Y = a + bx a、 b 为待定参数 。通过偏微分数学的方法 , 经过整理
μ
式中 :M t — — — t 时 期 的 移动 平 均 趋 势值 (预 测 值 或回 溯 值 ); Yt , Yt - 1 …, Yt - n + 1 …— — — 为下标时间的实际销量 ; n— — — 预测依据的时期数 ( n 在这里取 12 ) 。 t = 12, 8, 9 …… 公式举例 :在系统中 , 是以 n = 12 作移动平均 , 则 : Y12 + Y11 + Y10 + Y9 …… + Y2 + Y1
一元回归 , 仅一个变量 , 因此 , 自由度是 1, 即 m = 1。 以下是标准差计算示例 , 取 n = 8, m = 1。 计算置信幅度 : 置信幅度 = 2 × 标准差 Sy 意义 :预测值有 95. 4 % 的可信度 (由于是大样本 , 属 于 F 分布 , 故置信幅度采用此公式计算 ) , 置信幅度有正 负两个值 。 表 1 标准差与置信幅度
2020年(烟草行业)对中国烟草企业影响及对策探讨
（烟草行业）对中国烟草企业影响及对策探讨对中国烟草企业的影响及对策探讨中国烟草行业是国民经济的重要支柱，年创利税占国民经济十分之强，仅去年就为国家创利税逾俩千亿元，取得了令世人瞩目的辉煌业绩。
烟草行业在国民经济中具有特殊的地位，对于中国经济增长和社会发展有着十分重要的作用。
然而，中国烟草企业和国际上发达的烟草大企业相比，既有优势，又面临严峻的挑战，必须清醒地认识自身的不足，抓住机遇，发挥优势，不断发展壮大中国烟草企业；尤其是中国加入《世界烟草控制框架公约》之后，在世界贸易组织大原则的框架下，更要充分见到烟草行业的劣势，其集中表当下所辖企业规模仍比较小、管理水平差、职工素质较低、缺乏核心竞争力、没有世界级大品牌等等。
因此，加入《世界烟草控制框架公约》要辨正地见，必须以积极的心态去研究和探讨这壹关系到烟草行业生存和发展的重大课题，以实现中国烟草行业的快速、稳定、健康和可持续发展。
壹、中国烟草行业现状调查中国烟草行业实行统壹领导，垂直管理，专卖专营的管理体制。
国家烟草专卖局（总X公司）对全国烟草行业“人、财、物，产、供、销，内、外、贸”进行集中统壹管理。
1982年1月，中国烟草总X公司成立；1983年9月，国务院发布《烟草专卖条例》，正式确立了国家烟草专卖制度；1984年1月，烟草专卖局成立；1991年6月，全国人大常委会通过了《中华人民共和国烟草专卖法》；1997年7月，国务院发布《中华人民共和国烟草专卖法实施条例》。
烟草法律、法规的颁布实施，进壹步巩固和完善了国家烟草专卖体制。
全国烟草行业现有包括深圳、大连在内的33家省级烟草专卖局和烟草X公司，16家工业X公司，近六十家卷烟工业企业，1000多家商业企业，以及烟叶、卷烟销售、烟机、物资、进出口等全国性专业X公司和其他壹些企事业单位，全行业职工50余万人。
中国烟草行业实行专卖专营体制以来，在党中央、国务院的正确领导以及地方各级党委政府、各有关部门的大力支持下，充分发挥烟草行业管理体制的优势，立足长远，落实科学发展观，不断深化改革，强化专卖执法，推进科技进步，狠抓基础管理，大力进行改革、创新和整合，进行强强联合，重组再造，促进了经济效益不断大幅度提高。
卷烟需求预测分析
卷烟需求预测分析本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March问题1：我个人认为首先题目中提供两个年度数据的角色都处于供应链的中比较重要的环节。
在供应链的运作过程中，许多企业经常会发现这种顾客需求不稳定，变化比较大，上游供应商的库存往往比下游供应商的库存（即数据中提到的烟零售客户的年度库存）维持更高的水平。
这种越往供应链上游走，需求波动程度越大的现象，正是供应链中的“牛鞭效应”。
零售商往往根据对历史销量及现实销售情况的预测，确定一个较客观的订货量，但为了保证这个订货量是及时可得的，能够适应顾客需求增量的变化，他们通常会将预测订货量增大一些向批发商订货，批发商出于同样的考虑，也会在汇总零售商订货量的基础上再加一定增量向销售中心订货。
这样，虽然顾客需求量并没有大的波动，但经过零售商和批发商的订货后，订货量就一级级地放大了。
在通常情况下，供应链中每一成员通过他们的计划传递其预测信息。
当然，来自下游成员的需求输入，是由他的下游成员需求预测而产生的。
基于以上的数据之间的关系，我会分析出那些数据是真正可以被直接用来做销售预测分析的数据。
例如，我想我会仔细对比烟零售客户（分销商）的两个年度订货数量和烟草公司两个年度的实际销量的差异是否会比较大。
烟草生产商实际最关心的是来自分销商中心仓库的销售数据，尽管这些数据并非完全等于销售点(POS)数据，但制造商以这些数据作为与分销商保持联系的重要措施，这种措施可缩小供应链中上、下游在需求预测方面的差异。
虽然这些数据没有零售商销售点的数据那么全面，但这仍然来自销售点数据更可靠一些。
相对于分销商）的两个年度需求预测数量来说，我在做销售预测时会更多的考虑客户经理的两个年度需求预测数量，因为客户经理往往行业经验比较丰富，对于季节性以及促销及变价波动把握的更准确一些。
问题2：首先我想从品牌角度出发作为需求预测的切入点。
烟草需求预测工作总结
烟草需求预测工作总结
随着全球烟草市场的不断发展，烟草需求预测工作变得愈发重要。
预测烟草需求不仅可以帮助烟草公司合理安排生产计划，还能帮助政府制定相关政策和监管措施。
在过去的一段时间里，我们进行了大量的烟草需求预测工作，现在我将对这些工作进行总结和分析。
首先，我们采用了多种方法来进行烟草需求预测。
通过对历史数据的分析和趋势预测，我们可以得出未来烟草需求的大致趋势。
同时，我们还结合了市场调研和消费者行为分析，以更加全面地了解烟草需求的变化情况。
这些方法相互印证，为我们提供了较为准确的烟草需求预测结果。
其次，我们发现烟草需求受多种因素影响。
除了经济因素和消费者偏好之外，政策法规、健康意识和社会文化等因素也对烟草需求产生了重要影响。
因此，在进行烟草需求预测时，我们需要综合考虑多种因素，以确保预测结果的准确性和可靠性。
最后，我们也发现了一些挑战和问题。
由于烟草市场的不确定性和复杂性，烟草需求预测工作并非易事。
我们需要不断改进预测模型和方法，以适应市场的变化和需求的多样化。
同时，我们还需要加强与相关部门和机构的合作，共同应对烟草需求预测工作中的各种挑战和问题。
总的来说，烟草需求预测工作对于烟草行业和政府部门来说都具有重要意义。
通过不懈努力和持续改进，我们相信可以更加准确地预测烟草需求，为烟草行业的发展和社会的健康做出更大的贡献。
2020年我国烟草行业发展分析
2020年我国烟草行业发展分析我国的烟草行业是在快速发展的，2017年以来经济运行呈现出稳中有进、稳中向好态势，税利总额保持较快增长。
接下来小编为大家整理了2020年我国烟草行业发展分析相关内容，欢迎大家阅读!2020年我国烟草行业市场现状与发展趋势分析自烟草行业推进供给侧改革、集中清理库存，2015年起行业步入低谷期，数据显示，2019年，我国卷烟产量小幅增长，为2.36万亿支，同比增长1.22%;2020年，各卷烟生产基地于2月陆续复工，伴随全国物流体系逐步回归正轨，卷烟作为相对刚需、有成瘾性的品类，受疫情影响较小，1-2月卷烟产量为5187.4亿支，同比增长4.4%。
我国卷烟品牌众多，价格区间各异。
5元以下产品包括白沙(软)等，50元以上产品包括中南海(全开北京)等。
2019年7月15日，国务院印发的《国务院关于实施健康中国行动的意见》指出要实施控烟行动，同时提及要研究利用税收、价格调节等综合手段，提高控烟成效，通过税收加税，推动烟草价格上涨，从长期来控制烟草消费，数据显示，随着人们消费水平的提高，50%的吸烟者购买一盒卷烟的花费不超过9.9元，购买100盒卷烟的花费占同年人均国内生产总值的比例整体下降。
据了解，目前我国已有18个城市实现了无烟立法，包括北京、上海、深圳等。
种.种迹象表明香烟价格可能面临上涨。
销售方面，2016年，我国烟草行业推进供给侧改革，集中清理库存，销量降低至2.31万亿支。
2019年，卷烟销售量2.37万亿支，同比减少0.17%。
关于烟草进出口情况，据海关总署，2015-2019年，我国烟草及其制品的进出口贸易额较为稳定，呈贸易逆差状态。
2019年，我国烟草及其制品进出口贸易总额为33.24亿美元。
其中，出口贸易金额为14.20亿美元，进口贸易金额为19.05亿美元，贸易逆差扩大为4.85亿美元。
2020年1-2月，我国烟草及其制品出口贸易金额为6369万美元，同比下降41.1%;进口贸易金额为1.43亿美元，同比下降66.1%。
烟草需求预测工作总结
烟草需求预测工作总结
烟草需求预测工作是烟草行业中至关重要的一环。
通过对市场趋势、消费者需
求以及政策法规的分析，可以帮助烟草企业更好地制定生产计划、销售策略和市场营销活动，从而提高市场竞争力和盈利能力。
首先，烟草需求预测工作需要对市场趋势进行深入研究。
通过对消费者行为、
经济发展、人口结构等因素的分析，可以预测未来市场的需求趋势，从而指导企业调整产品结构和市场定位，以满足不同消费群体的需求。
其次，烟草需求预测工作需要对消费者需求进行精准把握。
通过市场调研和消
费者行为分析，可以了解消费者对烟草产品的偏好和需求变化，从而及时调整产品设计和营销策略，提高产品的市场竞争力。
此外，烟草需求预测工作还需要密切关注政策法规的变化。
烟草行业受到政府
监管和法规限制，预测需求时需要考虑政策法规对市场的影响，及时调整企业策略，降低市场风险。
综上所述，烟草需求预测工作对于烟草企业的发展至关重要。
通过对市场趋势、消费者需求和政策法规的深入分析，可以帮助企业更好地把握市场机会，提高市场竞争力，实现可持续发展。
希望未来烟草行业能够加强需求预测工作，不断提升自身的竞争力和市场地位。
提高地市级烟草公司卷烟需求预测有效性的探讨
提高地市级公司卷烟需求预测有效性的探讨卷烟需求预测作为“按客户订单组织货源”工作的重要环节和重点内容，在地市级公司这一市场营销主体的卷烟经营中日益体现出重要的作用。
烟草商业企业作为卷烟流通供应链中的服务商，其服务的载体就是卷烟商品，而零售客户的最基本需求又是货源需求,因此,有效满足市场需求是市场营销主体最基本的职责,服务商要想提高客户满意度，就必须尽可能有效满足卷烟零售客户的货源需求，而有效满足需求就必须提高货源采购的有效性，合理的采购又依赖于对市场的准确把握，既有效的需求预测，因此，卷烟营销的根基就在于提高市场需求预测水平，这是我们开展各项营销网建工作的基础，是决定卷烟市场稳定性的最重要因素.一、当前卷烟需求预测存在的主要问题“按客户订单组织货源"工作推广以来，烟草商业企业对卷烟需求预测重要性的认识逐步提高,积极寻求和探讨提高预测水平的方法和途径，逐步改变卷烟经营粗放性、随意性、简单化的传统模式，把满足市场需求、引导卷烟消费、培育重点骨干品牌作为卷烟营销的重要内容.但是由于认识、技能、管理等各种因素影响，出现了不同程度的问题,造成卷烟经营举步维艰，愈来愈难以适应现代卷烟流通的要求,归纳起来主要分为两种:1、缺乏预测由于思想认识不到位，经营观念不转变，仍然按照原有的套路经营，对零售客户的态度还是“我进什么你卖什么”，不对市场需求进行分析预测，而是采取“拍脑袋"的办法盲目组织货源,导致货源不能适销对路，断货、脱销、库存积压、合同履约率低等问题，不仅给企业经营带来被动，而且零售客户和消费者意见较大,制假贩假售假活动有机可乘，卷烟市场控制难度增大,同时无法建立与工业企业的协同营销关系。
2、预测准确率不高,差异较大由于卷烟经营人员不能对市场进行深入的调查研究，不了解卷烟消费的基本特点和内在规律，对卷烟市场的发展走势不能正确把握，对行业发展的态势不了解,对品牌的发展目标不明确，在进行预测时不能对卷烟市场进行有效地引导,预测方法不科学、流程不合理，造成预测效率低下而且准确率不高。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（烟草行业）烟草系统卷烟需求预测模型的探讨
3.烟草系统卷烟需求预测模型的探讨
王森吴春明
浙江省绍兴市烟草专卖局(X公司)浙江大学计算机学院
摘要：中国烟草行业具有行政上的垄断性和生产上的计划性，有别和其它行业。
做好卷烟销量的预测，是当前烟草行业工业生产环节和商业环节协同平滑进展的前提。
本文运用了时间序列预测法，且选择了带季节指数的移动平均和最小平方法，分别对烟草系统的短、中期总体销量进行预测，同时为保证预测的可信度和选择最优的预测方法，通过计算预测标准差，设定误差控制。
从算例结果比较来见，预测方法具有良好的有效性和实用性。
关键词：时间序列预测法季节指数误差控制需求预测
DiscussionaboutForecastingModelsofTobaccoSystemDemands
WangSenWuChunming
(.DepartmentofComputerScienceandTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China)
(.DepartmentofComputerScienceandTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China)
Abstract：Chinesetobaccotradesystemisdifferentfromothertradesystem，ithasthefeatureofadministrationmonopolyandproduceplan.ForecastingthetobaccoDemandsisthek eyfortheindustryandtradesystem’smutualbenefit.
Thispaperforecastetheshort-termandmedium-termtobaccodemandsbyTime-seriesAnalysiswithSe ason—IndexMovingAverageandMinimumSquaremethod.Forobtainingtheexcellentmethod，thepapercalculateastandarderrorandsetupaerrorcontrolmethod.Thecasesstudyshowsthatthemeth odsisvalidanduseful.
Keywords：Time-seriesAnalysis，Season—IndexMovingAverage，errorcontrol，Demandforeasting
1．引言
就烟草行业而言，由于行业的计划性很强，烟民的消费需求变化相对较稳定，烟草行业较少存在其它行业的激烈且无序的竞争。
针对这壹行业特点，我们采用时间序列预测法来做卷烟销量预测1。
时间序列预测法2适合于变化相对稳定的预测4环境，算法简单有效。
时间序列预测2是当前烟草行业当前最简单、实用的预测总量的方法，可是它无法体现中国的农历节日如中秋、春节的消费特色，无法准确预测节日性的销量增长。
为提高的预测的准确性，本文在时间序列预测方法中选择带季节指数5的移动平均和最小平方法的手段。
同时为保证预测的可信度和选择最优的预测方法，本
文通过计算预测标准差，设置误差控制，使预测更加准确。
2．算法介绍3
时间序列预测方法中选择带季节指数的移动平均和最小平方法主要分为四个步骤8：
2.2.1二次移动平均法5
所谓移动平均法，就是顺序将组距由前往后移动，产生多个移动平均值，根据这些移动平均值来确定预测值的预测方法。
在动态数列中选择包括本期在内的最近n个时期的观测值，计算其序时平均数作为下壹个时期的预测值，最后乘上季节指数值，得到最终的回溯预测值。
算法步骤描述如下：
第壹步：求解N=12的壹次移动平均预测值。
公式如下：
即，第壹个移平均销量趋势值是第1月至第12月的销量和的算术平均。
第二个移动平均值则是第2月销量至第13个月销量和的算术平均。
第壹个移动平均销量趋势值将的摆放位置是个关键。
用公式计算：
最小二乘法是研究长期趋势最常用的方法。
当现象发展大体上以相同的逐期增长量上升（或下降）时，其发展趋势视为直线趋势，其实际动态数列的图形状态近似直线形状，就能够用直线方程来拟合。
直线方程的壹般表达式为：
本系统中主要以月为单位取时间序列区间，从2002年1月至2002年8月共8个月，因此，n=8由于采用的是壹元回归，仅壹个变量，因此，自由度是1，即m=1
以下是标准差计算示例，取n=8m=1
计算置信幅度
置信幅度=2×标准差S y
意义：预测值有95.4%的可信度（由于是大样本，属于F分布，故置信幅度采用此公式计算），置信幅度有正负俩个值。
表1标准差和置信幅度
计算误差控制
本模块中仅用到误差控制图
作图步骤：
第壹步：计算绝对误差，即销量实际值和回溯预测值的差
第二步：生成第壹步值的散点图
第三步：计算置信幅度
第四步：检验散点是否在置信幅度以内。
若预测值的散点连续三次落在置信幅度之外，则必须重新建立趋势值的预测模型及重新计算季节指数
表2计算误差控制的数据
表3预测误差控制示例
从上表的预测结果能够见出，利用时间序列预测方法中选择了带季节指数的移动平均和最小平方法的方法准确有效。
4.结束语
通过上述实例仿真对比结果能够见出，通过采用带季节指数的移动平均和最小平方法的时间序列预测方法在预测精度上有很大的提高，使得预测结果更加准确，也证明了该方法的有效性和实用性；而且，这种方法也同样能够推广应用到其它的预测模型中。
参考文献：
1、李薇辉，罗文英.市场营销学.上海：华东理工大学出版社，2006：59－82.
2、GavinShaddick，TimeSeriesAnalysis，2002，13-27.
3、DilliRAryal，
WANGYao-wu.Time-seriesanalysiswithahybridBox-JenkinsARIMAandneuralnetworkmodel.2004：26-78
4、李世杰王峰.市场调查和预测.武汉：武汉理工大学出版社，2005.
5、周明，孙树栋.遗传算法原理及应用.北京：国防工业出版社，1999，78~89
6、ChenMutian，
puterEngineerin gandScience，199820(1)：22-27
7、BobNau，
CarolBray.Spreadsheetimplementationofseasonaladjustmentandexponentialsmoothing，2005：term4
8、林海，孙吉贵.预测及其主要模型的实现系统.吉林大学学报（信息科学版），2002：58～63
9、吕林涛，王鹏.基于时间序列的趋势性分析及其预测算法研究[J].计算机工程和应用，2004：172～174 作者简介：
王森：（1978.12－）男，汉族，浙江绍兴人，硕士在读，浙江大学计算机学院学生。
吴春明：（1967.6－）男，汉族，浙江萧山人，博士，浙江大学计算机学院教授。
主要从事人工智能、智能机器人技术及计算机网络等领域方向的科学研究和开发工作。