第9章 定量预测法
《市场调查与预测》习题集

第一章市场调查与预测概述一、单项选择题1、市场调查首先要解决的问题是()。
A、确定调查方法B、选定调查对象C、明确调查目的D、解决调查费用2、一般说来,下述几种调查方式中,()对市场的调查更深入。
A、探索性调查B、描述性调查C、因果性调查D、抽样性调查3、市场调查工作中,()阶段是现场实施阶段。
A、搜集资料阶段B、研究阶段C、总结阶段D、准备阶段4、在市场经济条件下,企业经营与市场的关系表现为()。
A、与市场可以有联系B、与市场可能有联系C、企业受市场的制约和调节D、市场只提供机会5、企业对所在地市场的需求及其变化趋势进行市场预测称为()。
A、全国市场预测B、国际市场预测C、地区市场预测D、当地市场预测6、企业为了了解市场表现开展市场调查,其目的是()。
A、单纯为了市场调查B、不直接的C、只是为预测提供基础D、为企业经营决策提供依据7、以年为时间单位对两年以上的市场发展前景进行预测称为()。
A、短期预测B、近期预测C、中期预测D、长期预测8、依据数字资料,运用统计分析和数学方法建立模型并做出预测值的方法称为()。
A、定量预测法B、定性预测法C、长期预测法D、短期预测法9、对产品质量的调查属于()。
A、需求调查B、产品调查C、产品生命周期调查D、价格调查10、当对调查问题一无所知时,宜采用()。
A、描述性调查B、因果性调查C、探索性调查D、入户调查11、选择适当的预测方法,就是()。
A、选择预测精度最高的方法B、选择预测精度最低的方法C、根据市场现象及各种影响因素的特点来选择D、选择过程简单,运算量小的方法12、市场预测程序是()。
A、明确目的、收集资料、分析、预测B、收集资料、明确目的、分析、预测C、分析、明确目的、收集资料、预测D、明确目的、收集资料、预测、分析二、多项选择题1、市场调查的步骤是()。
A、收集信息B、确定问题和调研目标C、分析信息D、制定调研计划E、提出调查结论2、以下属于定性市场预测法特点的是()。
定量预测方法

定量预测方法定量预测方法是运用统计方法和数学模型进行预测的方法体系,其时间序列法、因果分析法和随机预测法中均有适合饭店经营预测的方法,我们摘取其中一些常用预测方法介绍如下。
一、时间序列预测法时间序列就是把各种经济变量的历史数据按时间先后顺序排列起来的数列。
时间序列预测法就是通过对时间序列及其影响因素的分析,找出其变化的规律,并运用数学模型进行预测。
使用时间序列法时,预测人员应当记住,将来的情况和过去的情况相比会有变化,因此,预测的结果不可能绝对准确,但是通过研究历史上的销售规律性,我们可在一定程度上预见今后销售的发展趋势.为预测提供有用的信息。
时间序列法的主要优点是客观,因为我们是根据历史数据来进行预测的。
时间序列分析通常包括对以下四个成分的分析: ①趋势分析:指长期的发展或下降趋势。
②季节性分析:指一年内的季节性变化,这种变化有一定程度的规律性。
③周期性分析:指在几个阶段内在发展趋势中所表现出来的周期性波动,周期的长度和幅度是不规则的。
④不确定因素分析:指无法预见的随机因素的干扰,如天气突变、自然灾害或突发事故的发生等影响销售的因素。
这个成分最难预测。
时间序列预测方法很多,下面仅介绍最为常用的比率法、移动平均法、加权平均法、指数平滑法、季节指数法在饭店预测中的应用。
1.比率法这种预测方法假定在前个时期发生的情况在不久的将来仍然会发生。
这一预测方法的公今年的营业收入式是:明年的营业收入=今年的营业收入×去年的营业收入假定今年某饭店的营业收入为5300万元,去年的营业收入为4600万元,那么,使用比率法,明年的营业收入则可预测为:明年的营业收入=5300万元×(5300万元/4600万元)=6106.5217(万元)这是一种简单的预测方法,不需要很多数据资料和统计方法,如果发展趋势稳定,或者各个时期的变化比较一致,这种方法在短期预测中可获得相当准确的结果。
2.移动平均法此法假设较近的未来和较近过去与现在的关系密切,而与较远的过去关系不大。
16163-生产运作管理(第三版)-思考与练习部分答案

第1章生产运作管理导论一、判断题1.服务业不仅不制造产品,而且往往还要消耗资源,因此服务业不创造价值。
(×)2.企业产出物是产品,不包括废弃物。
(×)3.服务业的兴起是社会生产力发展的必然结果。
(√)4、生产运作管理的研究对象是生产产品。
(×)5、生产运作管理属于经济学。
(×)6、企业管理的三大职能是生产、财务、营销。
(√)7、运作的实质是一种生产活动。
(√)8、传统生产管理模式中企业生产“多动力源的拉动方式”使库存大量增加。
(×)9、生产运作决策是提高产品的质量。
(×)10、运作活动的过程是把输入资源按照社会需要转化为有用输出,实现价值转化的过程。
(√)二、选择题1、生产系统改进的目标是( C)。
A、提高质量B、降低生产成本C、满足市场需求D、提高生产效率2、汽车厂的转换功能是(D )。
A、钢板、发动机、零部件等B、工具、设备、工人C、成品车D、加工与装配汽车3、生产系统的主要功能是(A )。
A、转换B、输入C、输出D、生产4、现代生产运作管理的特征表现为(A )。
A、生产运作管理与经营管理联系密切B、少品种、大批量生产将成为生产方式的主流C、现代生产运作管理的范围与传统的生产管理相比,变的更窄D、大批量生产5、现代观点和做法是把降低成本的重点放在( A )上。
A、提高生产能力和降低库存B、坚持以销定产C、实施可持续发展战略D、柔性化技术6、传统生产管理模式更新的内容之一是( A )。
A、从粗放式生产转变为精益生产B、以零件为中心转变为以产品为中心C、多品种、小批量生产转变少品种、大批量D、由程序化转变为非程序化。
7、制造生产与服务运作的区别( C )。
A、产品价值形态不同B、产品物理形态不同C、产品物质形态不同D、产品功能形态不同8.用户购买产品和要求提供服务的第一需要是(C )。
A.品种B.价格C.质量D.数量9.实现生产运作系统各项功能的基础是( A )。
第九章定量预测法

9 2 12 6 11 113008一、引入定量预测法是市场预测的定量分析方法,通过定量分析能够得出精确的预测值,是市场调查与预测的必备方法。
定量预测法主要有时间序列预测法和回归分析预测法,本章主要介绍了平均预测法、指数平滑法、趋势外推法、季节指数预测法等时间序列预测法,回归分析预测法中主要介绍了一元线性回归分析预测法和多元线性回归分析预测法。
随着统计软件的发展,越来越多的定量预测采用计算机进行预测值计算,第三节中介绍了三种最常用的统计软件,帮助大家了解常用统计软件的功能和特点。
二、新课第九章定量预测法第一节时间序列预测法一、时间序列预测法的基础知识(一)时间序列的含义及其类型时间序列是指某一经济现象的指标值按照时间先后顺序排列而成的数列。
类型:1.水平型时间序列2.季节型时间序列3.循环型时间序列4.直线趋势型时间序列5.曲线趋势型时间序列(二)时间序列预测法的含义和特点时间序列预测法就是指运用统计方法,编制和分析时间序列,找到时间序列发展变化的规律性,并将时间外推或延伸,以预测经济现象未来发展趋势的一种预测方法。
特点:1.假设时间序列过去的变化规律会延伸到未来2.以“时间”为主要指标进行统计分析3.时间序列的变动趋势是综合因素影响的结果(三)时间序列预测法的分类根据预测时期的长短可分为:短期预测、中期预测和长期预测。
根据分析方法不同分为:平均预测法(包括简单算术平均数法、加权算术平均数法、简单移动平均法和加权移动平均法)、指数平滑法、趋势外推预测法、季节指数法等。
(四)时间序列预测法的基本步骤第一步,编制时间序列。
收集历史资料,加以整理并编成时间序列。
第二步,分析时间序列。
时间序列的变动趋势是多种因素共同作用的结果,因此需要根1.移动平均法的含义移动平均法是根据时间序列资料逐期推移,以一定的跨越期依次计算跨越期内数据的算术平均值,保持跨越期不变,随着观测期的逐期推移,观测期内的数据也随之向前移动,最后将离预测期最近的一个平均数作为预测值。
自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法

P253
10
市场预测的内容
市场需求预测 市场供给预测 消费者购买行为预测 产品销售预测 市场行情预测 竞争格局预测 企业经营状况预测
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市场预测的分类 按使用的预测工具
定性
知识经验,变化规律 定量 数据,统计分析,数学模型
按市场预测的时间层次分类
短期
单一产品 家电、服装、食品 消费者1年内生活必需品总量。
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第二节 定性预测方法
根据个人知识、经验和能力,通过逻辑推理, 分析事物过去和现在的变化规律,对事物未来 发展变化趋势做出主观估计和判断的预测。 定性预测法的特点 优点
时间较短
通过直觉和经验判断,不需要太多时
间 灵活性强 不同方法适用于不同企业,不同境遇 节省费用 不需花费大量资金进行数据处理和复 杂运算
“乐百氏”营销总裁杨杰强在分析茶饮料的市 场潜力时曾说:“2000年中国人均消费茶饮 料仅0.3升,而日本人均年饮用量为20~30升, 也就是说,茶饮料在国内市场还 应当有50倍以上的成长空间,茶饮料市场面 临的形势非常乐观。” 我国有悠久的茶文化历史,但把茶装在盒子 或瓶子里卖,却是到1995年才有的事。正是 商家预见到茶饮料低热量、低脂肪,具有保 健疗效及消暑解渴的功用,开瓶即饮的消费 方式又符合现代生活的要求,才挖掘出茶饮 料无穷的市场潜力。
26
Байду номын сангаас
(二)时间序列分析法的特点 1、时间序列分析法是根据市场过去的变化 趋势预测未来的发展,它的前提是假定 事物的过去会同样延续到未来。 2、运用时间序列法进行预测,必须以准确、 完整的时间序列数据为前提。
27
3、时间序列数据变动存在着规律性与不规 律性。 (1)长期趋势变动(T) (2)季节性变动(S) (3)循环变动(C) (4)不规则变动(I)
第9章 平均(平滑)预测法

年份
实际值
M
(1 ) t
M
(2) t
a
t
b
t
T=1时
1996
1997 1998 1999 2000
750
835 916 996 1079 834 916 997 916 1078 81
4
5 6 7 8 9 10 11
市场调研与预测
2001
2002 2003 2004 2005 2006
( 1 )
③ 实际预测
(1) ˆt 1 S0 x ---- 第8期预测值
若只须预测第8期,则前面几项的预测值可以不计算。 由于一次指数平滑值 多用于具有不规则因素影响的水平型数据模 式,故应用范围很有限,人们多用二次指数平滑法预测非水平型数据 模式,如线性趋势等。
市场调研与预测 28
二、二次指数平滑法
6月 59
7月 57
8月 56
9月 63
3、几何平均(一)
(1)概念: 几何平均数是一个统计的概念,某一变量的 几何平均值定义为:
X
G
x xn 1x 2
n
xn x x2)x3 ( ) 1(m m
n
(2)特点: 上式能很好地消除随机波动因素影响,从而反映 总体发展水平,常用于描述经济发展平均速度。
③预测
市场调研与预测
n 1
y
n1
y n .v y n .n 1
yn y1
11
第三节 移动平均法
原理:通过对历史数据的移动平均,消除随机因 素影响,建立模型,进而预测。
移动平均法
一次移动平均法
第九章 定量预测法

步骤3
计算各季度趋势值(T),用相邻 的两个移动平均数的平均值(中 心化移动平均值)作为各季度的 趋势值。
步骤4
计算各季度的季节指数,将实际 值(Y)除以趋势值(T)得到各
个时期的季节指数 st,以剔除时
间序列中的长期趋势。
步骤5
计算同季的季节指数平均值。可 将Y/T的数值按季排列,再按季求 季节指数的平均值 S1 、S2 、S3 、S4 。
第二节
因果关系模 型法
一元回归预测模型里只有 两个变量,一个自变量和 一个因变量。在一般情况 下,影响市场现象的因素 有很多,但是如果其中只 有一个因素是基本的、起 决定作用的,就可以以此 作为自变量对该市场问题 进行预测。
回归预测法的分类
在实践中,某一变量发生 变化要受到许多相关因素 的影响,这就需要进行多 因素分析。多元回归预测 法就是有多个自变量的回 归预测方法。
• 步骤2:建立预测模型,进行预测。
Xˆ nT an (x )
x ——观察期内预测目标的几何平均数,即下期的
预测值;
x1,x2,…,xn ——观察期内的环比发展
速度(即逐期增长率);
n ——数据的个数。
Xˆ nT ——第n+T期的预测值;
T ——预测期与最后观察期的间隔期数;
an ——各期发展水平。
回 归 预多 测元
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这是利用市场现象时间序 列自身进行预测的方法, 把同一时间序列不同观察 期的值分别作为自变量和 因变量来进行分析。
一、回归预测法
一元线性回归预测的应用
第二节
因果关系模 型法
步骤1
确定因变量和自变量。
步骤2
步骤3
绘制散点图,初步判断相关性。
种子市场预测方法

常用的定性预测法有客户跟踪调查法、专家调查法、 经验分析法和综合判断法
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1. 客户跟踪调查法
对有计划没购买种子者进行调查,了解其在预测期内的 需求,以推断市场的需求变化趋势
该方法较准确,只针对客户较少的品种预测
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2. 专家预测法
主持预测的机构先选定与预测问题有关的专家,并与之 联系,将其初次意见进行综合、整理、归纳,再反馈给 各位专家并征求意见 该方法具体包括预测课题的选择、相关专家的确定、通信 或通讯调查、预测结果的处理等 适用于新品种的开发和新市场的开拓
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(5)指数平滑法 此方法也是一种加权平均数法 特点是只要运用预测期的上一期的预测数值和实际数值, 就可以推算出预测期的预测值
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3. 回归分析预测
研究各种相互联系因素之间的数量关系,进而根据变量 之间的相互关系,利用其他变量的已知数值来判断所预 测的变量数值,常用回归方程预测
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1997-2002年全国超甜玉米种植面积
年份 1997 1999 2000 2001
种植面积
/万hm2 0.8
2.2
4.8
5.6
预测2003年全国超甜玉米的种植面积
2002 8.0
得到回归方程y=1.4378x-2.871.1 (R2=0.9476)
由回归方程x=2003时,y=8.8(万hm2)
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(1)简单算术平均数法 将预测期以前的若干数据求得算术平均数,以此平均数作 为下期的预测值 例如:某种子公司2002-2006年销售某小麦种子数量分 别为40 、38 、42万吨,采用简单算术平均数法预测 2007年小麦的销售量为(40+38+42)/3=40万吨 此方法适用于短期预测,而且年际间数量变化较小时使用
第九章 定性预测方法

一、填空题1、当所掌握的历史数据不够或不够准确时,通常采用定性预测方法进行预测。
2、定性预测是对预测目标运动的内在机制进行质的分析,据以判断未来质的变化趋向,并辅以量的表达。
3、经验估计法的主要依据是事物之间的相关关系和类推关系。
4、专家预测法主要有两种形式:专家小组法(特尔菲法)和专家会议法(头脑风暴法)。
5、经常用于新产品开发的定性预测方法是类比法。
6、以一个地区的调查资料为基础,通过分析、判断、计算,以确定整个市场的预测值的方法是联测法。
7、预警分析法以现行指标为依据。
8、扩散指数为领先指标中呈上升趋势的指标个数与领先指标总个数之比,当扩散指数大于 50% 时,表示市场处于上升态势。
二、判断题1、定性预测又可分为时间序列分析法和因果关系分析法。
(×)2、定性市场预测法应用起来比较灵活方便;所花费的人力、物力、财力比较节省;所需时间比较短,时效性较强。
(√)。
3、对全局性重大问题的决策,宜采用个人决策方式。
(× )(集体决策)4、业务人员综合意见法的特点是在预测人员的选择上仅限于企业内部,并且都是业务人员。
(√)5、集合业务人员意见法中所集合的业务人员的意见,只包括企业内部业务人员的意见,不包括企业外部人员的意见。
( × )6、专家会议法的缺点有:参加会议的专家人数有限,影响代表性。
(√)7、专家会议法中一般包含两方面的专家参加会议:一是市场预测专家;二是专业领域内的专家 30、专家小组法只可以从事技术预测,不能从事经济预测;只能用于短期预测,不能用于长期预测。
(×)8、产品生命周期的四个阶段是所有产品都必须依次经历的(×)9、试销期的销售量增长率在10%左右,成长期往往超过20%(×)10、类别法也叫经济指标法,它是根据政府公布的或调查所得的经济预测指标,以某种经济指标为基础,借助相关比率系数转导推算出市场预测值的方法。
(×)11、运用类比法预测时,往往是从质的方面类比较多。
定量预测方法

一、算术平均-1、简单算术平均法-预测模型-Σx-尤n+1=l-n+1期的的预测值
2、加叔算术平均法-预测模型:-Xn+1-∑xw-W;为权数,一般取自然数为多,且满足以下条件:-W>W>W-2...>W
二、几何平均-1、概念:几何平均数是一个统计的概念,某一变量的几何-平均值定义为:-Xa=名名=mx
三加权移动平均法-冬1、含义-水-对观察值分别给予不同的权数,按不同权-数求得移动平均值,并以最后的移动平 值-为基础确定预测值的方法-冬加权移动平均法既可以用于一次移动平均,-也可以用于二次移动平均。
2、公式-F:=-WX,+W:X,1+∧+W:X,-+1-∑W
第三节指数平滑法-移动平均法存在着以下不足:-①丢失历史数据。-②对历史数据平等对待。
二时间序列的构成因素-1、长期趋势-1水平型(平稳)-y↑-①无倾向性-②生活必需品-2趋势型(上升或下降 y↑-线性趋势-非线性趋势
2、循环变动-y-T周期不同-A-T>1年-t-水平型周期变动模式-趋势型周期变动模式-3、季节变动-4、 机变动
t;时序分析预测法一以连续性原理为基础,为综合变量-yy2.......t2......-y=ft->回归分 预测法一相关性原理为基础-y=fx...x
二、时间序列概述-一时间序列分析预测法的含义-1、时间序列-将某个经济变量的观测值,按时间先后顺序排列-所 成的数据-2、时间序列分析预测法-根据某个经济变量的时间序列,依据惯性原理,-通过统计分析或建立数学模型进 趋势外推,以对-该经济变量的未来可能值做出定量预测的方法-3、分类-确定性时间序列分析预测法-随机性时间序 分析预测法
四预测步骤-1选择初始值和加权系数-2计算各期的平滑指数值-3实际预测-+1=S1
定量预测的一种方法

定量预测的一种方法引言在商业和金融领域,准确预测未来趋势和结果对于做出决策具有重要意义。
定量预测是一种通过数学模型和统计分析来进行预测的方法。
本文将介绍一种常用的定量预测方法,并解释其原理和应用场景。
简述定量预测是基于历史数据和数学模型进行的预测分析。
它旨在揭示数据背后的规律和趋势,并根据这些规律和趋势进行未来预测。
定量预测方法通常包括以下几个步骤:1. 数据收集:收集相关的历史数据,这些数据可以是时间序列数据、交易数据、销售数据等。
2. 数据清洗和处理:对收集到的数据进行清洗和处理,包括去除异常值、填充缺失值、平滑数据等。
3. 数据分析:根据需要选择合适的数学模型和统计方法对数据进行分析,例如回归分析、时间序列分析等。
4. 模型训练和优化:将历史数据用于模型训练,并通过优化算法调整模型参数,提高预测精度。
5. 预测结果生成:使用训练好的模型对待预测数据进行预测,生成预测结果。
6. 结果评估和调整:与实际结果进行对比,评估模型的预测效果,并根据需要进行调整和改进。
时间序列分析时间序列分析是定量预测中常用的方法之一,它基于时间的先后关系对数据进行分析和预测。
时间序列分析可以分为两个主要部分:描述性分析和推断性分析。
在描述性分析中,我们首先通过观察时间序列的图表、自相关图和偏自相关图等来检验数据是否具有趋势性、周期性和季节性。
这一步骤可以帮助我们了解数据的基本特征,并选择合适的模型。
在推断性分析中,我们使用统计方法和数学模型来分析时间序列数据,以预测未来的趋势和结果。
常用的时间序列模型包括AR模型、MA模型和ARMA模型等。
通过对模型进行参数估计和预测,我们可以得到关于未来数据的预测结果。
应用场景定量预测方法广泛应用于不同领域,例如经济学、金融学和营销学等。
以下是一些常见的应用场景:股票预测股票市场是一个极其复杂且不确定的领域,但定量预测方法可以帮助我们捕捉到市场的一些规律。
通过收集和分析大量历史数据,我们可以预测股票价格的未来走势,为投资者提供决策依据。
第9章市场定性预测法本章主要介绍市场预测中的一些常用的

特尔菲法的组织程序 (1)确定预测课题和预测内容,并成立预测负责小组。 (2)设计函询调查表,准备有关材料。 (3)选择与预测领域有关的专家。一般10—50人为宜。 (4)用函询调查表进行反馈调查。反复三至四轮后,专家们的 预测意见趋于一致时,即可停止反馈调查。 (5)对预测结果进行统计处理。处理方法主要有: ①对于事件实现时间的预测问题,通过采用中位数代表预测意 见的集中度,用上、下四分位数之差表示预测意见的离散度。 【例9.2】例如某市电脑公司采用特尔菲法,选定31位专家对该 市哪一年城镇居民家庭电脑普及率达到75%进行预测,经三轮反复 后,专家提出的时间答案汇总见表9—2。
(4)延缓型。延缓型是指某些产品经历试销期、成长期和成熟期,进入衰退 期之后,由于替代产品未出现,或替代产品存在质量问题未被市场接受,致使原 产品经过衰退期前期之后,又出现了一个较长时期的销售平稳期。
(5)双峰型。双峰型是指某些商品经济寿命周期的再循环,即某些产品进入 经济寿命周期的衰退期后,由于企业对产品进行改进和革新,使产品又获得了新 的生命力,销售量重新赠长,并出现了第二个经济寿命周期。
第九章 定性预测方法

一、填空题1、当所掌握的历史数据不够或不够准确时,通常采用定性预测方法进行预测。
2、定性预测是对预测目标运动的内在机制进行质的分析,据以判断未来质的变化趋向,并辅以量的表达。
3、经验估计法的主要依据是事物之间的相关关系和类推关系。
4、专家预测法主要有两种形式:专家小组法(特尔菲法)和专家会议法(头脑风暴法)。
5、经常用于新产品开发的定性预测方法是类比法。
6、以一个地区的调查资料为基础,通过分析、判断、计算,以确定整个市场的预测值的方法是联测法。
7、预警分析法以现行指标为依据。
8、扩散指数为领先指标中呈上升趋势的指标个数与领先指标总个数之比,当扩散指数大于50% 时,表示市场处于上升态势。
二、判断题1、定性预测又可分为时间序列分析法和因果关系分析法。
(×)2、定性市场预测法应用起来比较灵活方便;所花费的人力、物力、财力比较节省;所需时间比较短,时效性较强。
(√)。
3、对全局性重大问题的决策,宜采用个人决策方式。
(×)(集体决策)4、业务人员综合意见法的特点是在预测人员的选择上仅限于企业内部,并且都是业务人员。
(√)5、集合业务人员意见法中所集合的业务人员的意见,只包括企业内部业务人员的意见,不包括企业外部人员的意见。
( × )6、专家会议法的缺点有:参加会议的专家人数有限,影响代表性。
(√)7、专家会议法中一般包含两方面的专家参加会议:一是市场预测专家;二是专业领域内的专家 30、专家小组法只可以从事技术预测,不能从事经济预测;只能用于短期预测,不能用于长期预测。
(×)8、产品生命周期的四个阶段是所有产品都必须依次经历的(×)9、试销期的销售量增长率在10%左右,成长期往往超过20%(×)10、类别法也叫经济指标法,它是根据政府公布的或调查所得的经济预测指标,以某种经济指标为基础,借助相关比率系数转导推算出市场预测值的方法。
(×)11、运用类比法预测时,往往是从质的方面类比较多。
第九章 收入与分配管理-销售预测分析——(二)定量分析法

含义 回归分析法
因果预测分析法是指通过影响 产品销售量(因变量)的相关 因素(自变量)以及它们之间 的函数关系,并利用这种函数 关系进行产品销售预测的方法 。因果预测分析法最常用的是 回归分析法。
预测公式: Y=a+bx 其常数项 a、b的计算公式为:
例题: 1.某公司2012年的实际销量为2110件,原预测销售量为2117.5件,若平滑指 数=0.6,则利用指数平滑法预测公司2013年的销售量为()件。 A.2110 B.2113
销售量为3475吨,要求分别用移动平均法和修正的移动平均法预测公司 2013的销售量(假设样本期为3期)。
①根据移动平均法的计算公式,公司2013年的预测销售量为: 预测销售量: ②根据修正的移动平均法计算公式,公司2013年的预测销售量为: 修正后的预测销售量: 【例题5•计算题】丙公司只生产销售H产品,其销售量预测相关资料如 表1所示: 公司拟使用修正的移动平均法预测2014年H产品的销售量,并以此为基 础确定产品销售价格,样本期为3期。2014年公司目标利润总额(不考虑所 得税)为307700元。完全成本总额为8样本期为3期,使用移动平均法预测2014年H产品的销售量。 (2)使用修正的移动平均法预测2014年H产品的销售量。 (3)使用目标利润法确定2014年H产品的销售价格。(后面讲 )(2014年) 【答案】 (1)2014年H产品的预测销售量=(1050+1020+1080)/3=1050(吨) (2)2014年修正后的H产品预测销售量=1050+(1050-1040)=1060(吨
一般地,平滑指数的取值通常 在0.3--0.7之间。 (1)采用 较大的平滑指数,预测值可以 反映样本值新近的变化趋势 (在销售量波动较大或进行短 期预测时用); (2)采用较 小的平滑指数,则反映了样本 值变动的长期趋势。(在销售 量波动较小或进行长期预测时 用)。
09第九章 定量预测法PPT

St
(1)
ˆ xt 1 St 1 (t 1 2,,n),yt 1 St ,3,
(1)
(1)
式中:t (1) ——第t 期的一次平滑值,上标(1)表示一次指数平滑; S ——第t-1期的一次平滑值; (1) St 1 ——第t期的实际值; xt ——第t-1期的预测值; ˆ yt 1 ——平滑系数,取值范围为[0,1]。
表9-23 某企业1—11月份销售量统计表
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2009年月份
销售量(台)
180
160
170
220
250
260
280
300
310
320
350
年份 表9-9 某物业公司2001~2009年的营业额状况(单位:万元) 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
营业额
80
100
200
280
350
380
450
500
550
解:第一步,利用已有时间序列数据通过 Excel绘制散点图
ˆ 第二步,设直线预测模型为 yt a bt , 确定参数a、b。 第三步,根据直线预测模型,将时间外推 到2010年和2011年,求预测值。
2000 450
2001 500
2002 620
2003 2004 680 750
2005 710
2006 680
2007 640
2008 600
解:第一步:明确预测目标,确定因变量 与自变量。 第二步:进行相关分析,确定相关方向和 相关程度。
《Excel 2010财务应用案例教程》第9章 财务预测分析

(一)目标利润预测
目标利润就是指公司计划期内要求达到的利润水平。它既是公司 生产经营的一项重要目标,又是确定公司计划期销售收入和目标成 本的主要依据。正确的目标利润预测,可促使公司为实现目标利润 而有效地进行生产经营活动,并根据目标利润对公司经营效果进行 考核。
要用Excel进行目标利润预测,首先要建立预测模型,然后利用 公式进行计算。
下面我们仍以上表所示的数据为例,利用一次指数平滑法分别 将阻尼系数设置为0.2和0.4时,来预期测产品2~7月的销售量。
制作预 测表格
在“输入区域”编辑框中单击,然后在工作表 中选择C5:C11单元格区域;在“阻尼系数” 编辑框中输入0.2;在“输出区域”编辑框中单 击,然后在工作表中选择D5:D11单元格区域 用同样的方法将阻尼系数设置为0.4,输入区域保持 不变,输出区域为E5:E11单元格区域。可看到: 平滑系数越大,则近期倾向性变动影响越大;反之, 则近期的倾向性变动影响越小,越平滑
比例计算法
比例计算法是根据利润与有关财务指标的比例关系来测算计划期目标 利润数额的方法。常用的比例关系有销售利润率、成本利润率等。
因素分析法
因素分析法是指以上期的主营业务利润为基础,通过分析计算计划期 影响主营业务目标利润的各项因素的变动,来测算计划期间利润数额的方 法。下面主要介绍单一品种情况下的确定性本量利分析的具体方法和步骤。
调节“销售量” 滚动条进行数 值变化
调节“单价” 滚动条进行 数值变化
调节“单位 变动成本” 滚动条进行 数值变化
调节“固定 成本”滚动 条进行数值 变化
由图中可看出,当销售量单独增加10%时,利润增 加约0.27%;当产品单价单独增加10%时,利润增加 约0.7%;当单位变动成本增加10%时,利润减少约 0.43%;当固定成本减少10%时,利润增加约0.17%。 由此得出结论:产品单价对利润的影响最大,其次是 单位变动成本,而固定成本对利润的影响最小。从中 还可得知:销售量和单价相对于利润来说,是一个正 指标,而单位变动成本和固定成本相对于利润来说是 一个逆指标。
市场调查与预测 第九章市场预测概述重点整理

市场预测概述一、概念:所谓市场预测是指企业在通过市场调查获得一定资料的基础上,针对企业的实际需要以及相关的现实环境因素,运用已有的知识、经验和科学方法,对企业和市场未来发展变化的趋势作出适当的分析与判断,为企业营销活动等提供可靠依据的一种活动。
二、作用与意义:1、市场预测是企业制定经营计划的前提条件与重要依据2、市场预测是企业做好经营决策的前提3、市场预测有利于企业更好的满足市场需要4、市场预测有利于企业提高竞争力与应变能力三、分类:1、预测范围(1)宏观市场预测:对整个市场的预测分析,研究总量指标、相对数指标以及平均数指标之间的联系与发展变化趋势。
宏观市场预测对企业确定发展方向和制定营销战略具有重要的指导意义。
(2)微观市场预测:对一个生产部门、公司或企业的营销活动范围内的各种预测。
微观市场预测是企业制定正确的营销战略的前提条件。
微观市场预测是宏观市场预测的基础和前提,宏观市场预测是微观市场预测的综合与扩大。
2、预测时间(1)近期预测:时间在1周--1季度之间的预测。
短期预测:时间在1季度--1年之间的预测。
帮助企业适时调整营销策略,实现企业经营管理的目标。
(2)中期预测:时间在1--5年之间的预测。
帮助企业确定营销战略。
(3)长期预测:时间在5年以上的市场变化及其趋势的预测。
为企业制定总体发展规划和重大营销决策提供科学依据。
3、预测对象(1)单项产品预测:市场预测的基础。
按照产品的品牌、规格与型号进行预测。
为企业编制季度计划、年度计划与安排生产进度提供科学依据。
(2)同类产品预测:按照产品类别进行预测。
一般而言按照同大类产品的具体标志性特征进行具体预测。
(3)产品总量预测:对消费者需要的各种产品的总量进行预测。
一般属于行业预测。
4、预测性质(1)定性预测:研究和探讨预测对象在未来市场所表现的性质。
主要通过对历史资料的分析和对未来条件的研究,凭借预测者的主观经验、业务水平和逻辑推理能力,对未来市场的发展趋势作出推测与判断。
定量预测方法

定量预测方法定量预测方法是一种通过数学和统计工具来预测未来发展趋势的方法。
在商业、科学、经济等领域,定量预测方法被广泛应用,以帮助决策者做出更准确的决策。
本文将介绍几种常见的定量预测方法,包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种通过对历史数据进行分析,来预测未来发展趋势的方法。
它基于一个假设,即未来的发展趋势可以通过过去的数据来预测。
时间序列分析通常包括趋势分析、季节性分析和循环分析。
通过对这些分量的分析,可以得出未来的发展趋势。
时间序列分析的优点在于可以较为准确地预测未来的发展趋势,但缺点在于对数据的要求较高,需要有足够多的历史数据来支撑分析。
回归分析是一种通过建立一个数学模型来预测未来发展趋势的方法。
它基于一个假设,即不同变量之间存在着某种关系,通过对这种关系的分析,可以预测未来的发展趋势。
回归分析通常包括线性回归和非线性回归。
通过对历史数据的回归分析,可以建立一个数学模型,用来预测未来的发展趋势。
回归分析的优点在于可以考虑多个变量之间的关系,但缺点在于模型的建立和验证需要较多的工作。
指数平滑法是一种通过对历史数据进行加权平均来预测未来发展趋势的方法。
它基于一个假设,即未来的发展趋势可以通过对历史数据的加权平均来预测。
指数平滑法通常包括简单指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑。
通过对历史数据的加权平均,可以得出未来的发展趋势。
指数平滑法的优点在于简单易行,但缺点在于对历史数据的要求较高,对异常值较为敏感。
综上所述,定量预测方法是一种通过数学和统计工具来预测未来发展趋势的方法。
不同的定量预测方法有各自的优缺点,可以根据具体情况选择合适的方法来进行预测。
在实际应用中,可以结合多种方法来进行预测,以提高预测的准确性和可靠性。
希望本文介绍的定量预测方法对您有所帮助。
定量预测方法

定量预测方法定量预测是使用一历史数据或因素变量来预测需求的数学模型。
是根据已掌握的比较完备的历史统计数据,运用一定的数学方法进行科学的加工整理,借以揭示有关变量之间的规律性联系,用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法。
烽火猎头专家认为定量预测方法也称统计预测法,其主要特点是利用统计资料和数学模型来进行预测。
然而,这并不意味着定量方法完全排除主观因素,相反主观判断在定量方法中仍起着重要的作用,只不过与定性方法相比,各种主观因素所起的作用小一些罢了。
预测方法目前工商企业中常用的预测方法有以下几种(1)加权算术平均法用各种权数算得的平均数称为加权算术平均数,它可以自然数作权数,也可以项目出现的次数作权数,所求平均数值即为测定值。
(2)趋势平均预测法趋势平均预测法是以过去发生的实际数为依据,在算术平均数的基础上,假定未来时期的数值是它近期数值直接继续,而同较远时期的数值关系较小的一种预测方法。
(3)指数平滑法指数平滑法是以一个指标本身过去变化的趋势作为预测未来的依据的一种方法。
对未来预测时,考虑则近期资料的影响应比远期为大,因而对不同时期的资料不同的权数,越是近期资料权数越大,反之权数越小。
(4)平均发展速度法(5)一元线性回归预测法根据x、y现有数据,寻求合理的a、b回归系数,得出一条变动直线,并使线上各点至实际资料上的对应点之间的距离最小。
设变动直线方程为:(6)高低点法高低点法是利用代数式y=a+bx,选用一定历史资料中的最高业务量与最低业务量的总成本(或总费用)之差△y,与两者业务量之差△x进行对比,求出b,然后再求出a的方法。
(7)时间序列预测法它时间序利预测法是把一系列的时间作为自变量来确定直线方程y=a+bx,进而求出a、b的值,这是回归预测的特殊式。
分类定量预测基本上可分为两类:一类是时序预测法。
它是以一个指标本身的历史数据的变化趋势,去寻找市场的演变规律,作为预测的依据,即把未来作为过去历史的延伸。
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Xˆ t ——为 t 时的预测值; Tt ——为 t 时的趋势值;
St ——为 t 时的季节指数。
15
过渡页 TRANSITION PAGE
第二节 因果关系模型法
• 回归预测法 • 经济计量预测法
Yt 2 Yt 3 n
Ytn Ytn1 Yt-1
12
五、季节指数法
(一)按季(或月)平均法
第一节
时间序列预 测法
计算历年同季(或 同月)观察值的平
均数,用At表示。
步骤
步骤
计算各季度(或各
月)的季节指数,
St
At B
步骤 步骤
计算历年所有季度 (或月份)的平均
N ——跨越期。
7
二、移动平均法
第一节
时间序列预 测法
(二)二次移动平均法
计算公式:
M2
(t)
M1(t)
M1(t
1)
N
M1(t N 1)
M1(t) —— 一次移动平均值; M2(t) —— 二次移动平均值; N —— 移动平均数的跨越期。
模型:
Xˆ tT at btT
s1 (t) ——第 t 期的一次指数平滑值;
——为平滑系数(0剟 1);
s1(t 1) ——第 t 1 期的一次指数平滑值。
一般来说,如果数据波动较大,α 值应取大一些,可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数 据波动平稳,α 值应取小一些。
9
三、指数平滑法
第一节
时间序列预 测法
(二)二次指数平滑法 计算公式:
• 步骤2:建立预测模型,进行预测。
Xˆ nT an (x )
x ——观察期内预测目标的几何平均数,即下期的
预测值;
x1,x2,…,xn ——观察期内的环比发展
速度(即逐期增长率);
n ——数据的个数。
Xˆ nT ——第n+T期的预测值;
T ——预测期与最后观察期的间隔期数;
an ——各期发展水平。
s2 (t) s1(t) (1 )s2 (t 1)
s2(t) ——第 t 期的二次指数平滑值; s1(t) ——第 t 期的一次指数平滑值;
——平滑系数;
s2(t-1) ——第 t 1 期的二次指数平滑值。
预测模型:
Xˆ tT at btT
at 2s1(t) s2 (t)
at 2M1(t) M2 (t)
bt
2[M1(t) N
M2 (t)] 1
Xˆ tT ——第 t T 期的预测值;
T ——预测期与最后观察期的期数间隔;
at,bt ——为待定参数; N ——移动平均数的跨越期。
8
三、指数平滑法
第一节
时间序列预 测法
(一)一次指数平滑法
s1(t) xt (1 )s1(t 1)
k
xn fn i1 xi fi
fn
k
fi
i 1
x ——观察期内预测目标的加权算术平均值,
即下期的预测值;
xi ——预测目标在观察期内的实际值;
fi ——与 xi 相对应的权数。
5
第一节
时间序列预 测法
(三)几何平均法
• 步骤1:计算平均发展速度,
x n x1 x2 xn
第九章
目录页 CONTENTS PAGE
1
时间序列预测法
2
因果关系模型法
2
过渡页 TRANSITION PAGE
第一节 时间序列预测法
• 简单平均法 • 移动平均法 • 指数平滑法 • 趋势延伸法 • 季节指数法
3
一、简单平均法
第一节
时间序列预
适用于预测对象的发展基本稳定,只在某一水平上下波动的情形,这种预测方法不可能十分准确, 测法
期数;
a,b ——为待定参数。
直线趋势延伸法求a,b的值的方法与一元线性回归预测中求a,b值的方法相同
பைடு நூலகம்
11
四、趋势延伸法
第一节
时间序列预 测法
(一)增减量预测法 计算公式:
Yt
Yt-1
(Yt 1
Yt
)
2
(二)平均增减量预测法 计算公式:
Yt Yt1 Yt2
步骤3
计算各季度趋势值(T),用相邻 的两个移动平均数的平均值(中 心化移动平均值)作为各季度的 趋势值。
步骤4
计算各季度的季节指数,将实际 值(Y)除以趋势值(T)得到各
个时期的季节指数 st,以剔除时
间序列中的长期趋势。
步骤5
计算同季的季节指数平均值。可 将Y/T的数值按季排列,再按季求 季节指数的平均值 S1 、S2 、S3 、S4 。
步骤6
调整平均季节指数。
St
'
S1
4St S2 S3
S4
14
五、季节指数法
(二)长期趋势剔除法
第一节
时间序列预 测法
步骤 7
计算各观察期的趋势值。
步骤 8
步骤 9
确定预测期的趋势值。确定直线趋势方程,Tt=a+bt,计算出要预测时期的趋
势值。
通过预测模型进行预测。
Xˆ t Tt St
6
二、移动平均法
第一节
时间序列预 测法
(一)一次移动平均法
Xˆ t1 M1 t
xt xt1 N
xtN 1
Xˆ t 1 ,M1(t) ——第t期到第t – N+1期的平均数,
xt xt1
即第t+1期的预测值;
xtN1 ——第t期到第t – N+1期的实际值;
bt 1 [s1(t) s2 (t)]
Xˆ t T ——第 t T 期的预测值; T ——预测期与最后观察期的期数间隔; at ,bt ——为待定参数。
10
四、趋势延伸法
第一节
时间序列预 测法
直线趋势延伸法 预测模型:
Y a bT
Y——已知时间序列的趋势估计值或预测值; T ——已知时间序列的时间变量,即时间周期的
数,用 B 表示。
利用季节指数进行 预测。
各季度的预测值=各季度平均数×各季节指数
13
五、季节指数法
(二)长期趋势剔除法
第一节
时间序列预 测法
步骤1
绘制观察值实际值的散点图,观 察变化规律是否既有长期趋势又 有季节波动的现象,如果是,则 可以按长期趋势剔除法进行预测。
步骤2
消除季节因素影响,一般按四季 度平均值来剔除季节影响。
因而只能作一个大致的判断。
(一)简单算术平均法
x n x1 x2 xn
x ——观察期内预测目标的算术平均值,即下
期的预测值;
xi ——预测目标在观察期内的实际值; n ——数据的个数。
4
第一节
时间序列预 测法
(二)加权算术平均法
x x1 f1 x2 f2 f1 f2