企业业务预测的方法
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数据：政府相关行业发展政策、行业发展规划预测 运用：确定行业市场发展趋势，使用市场容量分析预
测法
2.5企业目标
企业的战略定位和远期目标 企业的目标对企业在资源和营销推广上的投入力度，
进而确定企业在市场上的地位。 资料：企业的战略定位 运用：采用德尔菲法，使用专家判断，用以确定增长
率的趋势和数量级。亦可确定企业的市场占有率。
业务预测方法
广东邮政规划研究设计院
业务预测方法
业务预测概念、种类及步骤 业务预测需要考虑的因素 业务预测方法体系 部分业务预测EXCEL操作
1.业务预测概念、种类及步骤
1.1概念
以调查统计资料、经济信息和业务信息为依据，从经 济现象的历史、现状和规律性出发，运用适当的方法 和技巧，对业务未来发展的分析、估算和推断。
2.业务预测的考虑因素
2.1历史发展趋势
对于一些成熟的业务，历史发展趋势是以往各种因素 作用的结果。
资料：本企业历史数据（年度或月度） 运用：使用时间序列方法预测自然增长趋势
使用历史同期完成百分比预测本年完成
2.2社会经济环境因素
业务总收入 国内生产总值，城镇居民人均可支配收入，年末总人 口，价格总指数，业务总量
函件 商函
国内生产总值、工业总产值、各类企业数目、大客户 数目、大客户用户数 传统国内函件 年末总人口，长途电话、上网率 国际函件 国际游客出入境人数、本地海外关系人口数
2.2社会经济环境因素
资料：社会经济环境指标、地区经济发展政策、地区 经济发展规划、
运用：使用相关回归的方法，预测受社会经济环境变 化影响的发展趋势。
3.1.2模型比较验证
业务量收配比
基本原理：在业务量单位差别不大的情况下，业务量 和业务收入之间存在确定的关系。
预测模型：Y = Y’* p 其中：Y——业务收入
Y’——业务量 p——单位业务量平均收入 适用范围：单位业务量收入比较固定，业务量单位之 间差别不大的业务。
重点调查 行业容量分析
德尔菲法 专家判断法 主观概率加权平均法
3.1数学模型预测法
3.1.1预测模型
相关因素回归预测
基本原理：根据业务发展的不同影响因素（社会经济 指标），在相关分析基础上，采用多元回归预测。
预测模型：Y = a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + …… + ε 其中：Y——所预测的业务；X——不同的影响因素
2.6企业资源投入
企业的投资直接促进业务的增长 资料：前期相关项目投资收益情况、同行业相关项目
投资收益情况 运用：确定项目投资收益率及年度间分布
2.7企业营销力度
企业的营销力度直接促进业务的增长 资料：前期相关营销策划效果、同行业相关策划效果 运用：确定策划的促动作用
3.业务预测方法体系
数学模型 预测法
数学模型
数学模型 比较验证
相关回归（多元线性回归、逐步回归、 虚拟变量回归）
时间序列（线性回归、曲线回归、 ARIMA－移动平均和自回归）
模型对比 业务量收配比
地区与总量对比 业务与总量对比 缺口分析
动态 预测 体系
市场分析 预测法
数学模型 地区调整
调整
时间调整
市场调查
抽样调查 典型调查
1.2基本原理
惯性原理 类推原理 相关性原理 概率推断原理
1.3种类
预测的时间长短 长期经济预测 、中期经济预测 、短期经济预测 、近期经
济预测 预测方法的性质 定性经济预测 、定量经济预测 对于滚动规划而言，主要是中长期的业务预测，采用
定性分析和定量分析相结合的方法。
1.4步骤
明确预测目标 确定预测因子 收集、整理和分析预测所需信息 选择预测方法和建立数学模型 预测结果评价和编制预测报告
wk.baidu.com
3.1.1预测模型
时间序列——时间趋势回归
基本原理：假定相关影响因素不出现很大的变化，根 据历史发展趋势预测未来基本走势。
预测模型： 一元线性回归：Y = a + b*t+ ε 平方曲线回归：Y = a + b1*t + b2*t^2 + ε 指数曲线回归：Y = a*(e^(b*t)) + ε 对数曲线回归：Y = a + b*ln(t) + ε 适用范围：有多年相关历史数据积累的传统业务；
a——回归系数；ε——预测误差 适用范围：有多年相关历史数据积累的传统业务；
受相关社会经济因素影响的行业发展趋势。
3.1.1预测模型
虚拟变量回归
基本原理：引入政府经济文化政策等品质变量的影响。 预测模型：虚拟变量就是当某种品质或属性或经济政
策出现时为1，不出现时为0的品质变量。模型实际上 就是一个多元回归模型。 适用范围：受政策影响变化大的业务
传统行业的发展趋势； 社会经济指标的发展趋势。
3.1.1预测模型
时间序列——ARIMA（移动平均和自回归）
基本原理：根据发展趋势，调整季节性变化，从月度 数据预测年度数据。
预测模型ARIMA（p,d,q）
Yt-Φ1*Yt-1-…-Φp*Yt-p = c + at-θt-1*at-1-…-θt-q*at-q 其中：p——自回归的阶数；q——移动平均的阶数；
2.3客户资源
客户资源是量收产生的直接来源，确定了市场容量和 规模。
数据：积累大客户资料、市场调查数据、主要客户统 计信息（如移动用户）
运用：采用市场调查方法，确定市场容量，使用市场 容量分析预测。
2.4行业发展趋势
行业发展趋势是相关业务发展的具体环境，实际的发 展趋势应基本围绕行业的发展趋势波动
Φ——自回归的系数；θ——移动平均的系数 d——季节指数；c——常数项 适用范围：大量数据积累的业务，对月度量收数据进 行，预测效果不佳。对发生时间间隔短的随机事物更 有效。
3.1.1预测模型
同期完成比例预计全年
基本原理：各年份间业务的发展波动情况类似，用历 史平均完成比例推算全年完成情况。
预测模型 历史同期完成比例＝截至某月份累计完成/全年完成
本期全年完成情况＝本期截至某月份累计完成/历史同期完成比例
适用范围：有多年发展历史，且发展比较稳定的业务
3.1.2模型比较验证
模型对比
使用几种数学模型对同一业务量收进行预测，模型间 可以互相比较验证结果。
地区与总量对比
对不同地区量收的预测与对业务总量的预测比较验证。
业务与总量对比
对不同专业量收的预测与对业务总量的预测比较验证。
测法
2.5企业目标
企业的战略定位和远期目标 企业的目标对企业在资源和营销推广上的投入力度，
进而确定企业在市场上的地位。 资料：企业的战略定位 运用：采用德尔菲法，使用专家判断，用以确定增长
率的趋势和数量级。亦可确定企业的市场占有率。
业务预测方法
广东邮政规划研究设计院
业务预测方法
业务预测概念、种类及步骤 业务预测需要考虑的因素 业务预测方法体系 部分业务预测EXCEL操作
1.业务预测概念、种类及步骤
1.1概念
以调查统计资料、经济信息和业务信息为依据，从经 济现象的历史、现状和规律性出发，运用适当的方法 和技巧，对业务未来发展的分析、估算和推断。
2.业务预测的考虑因素
2.1历史发展趋势
对于一些成熟的业务，历史发展趋势是以往各种因素 作用的结果。
资料：本企业历史数据（年度或月度） 运用：使用时间序列方法预测自然增长趋势
使用历史同期完成百分比预测本年完成
2.2社会经济环境因素
业务总收入 国内生产总值，城镇居民人均可支配收入，年末总人 口，价格总指数，业务总量
函件 商函
国内生产总值、工业总产值、各类企业数目、大客户 数目、大客户用户数 传统国内函件 年末总人口，长途电话、上网率 国际函件 国际游客出入境人数、本地海外关系人口数
2.2社会经济环境因素
资料：社会经济环境指标、地区经济发展政策、地区 经济发展规划、
运用：使用相关回归的方法，预测受社会经济环境变 化影响的发展趋势。
3.1.2模型比较验证
业务量收配比
基本原理：在业务量单位差别不大的情况下，业务量 和业务收入之间存在确定的关系。
预测模型：Y = Y’* p 其中：Y——业务收入
Y’——业务量 p——单位业务量平均收入 适用范围：单位业务量收入比较固定，业务量单位之 间差别不大的业务。
重点调查 行业容量分析
德尔菲法 专家判断法 主观概率加权平均法
3.1数学模型预测法
3.1.1预测模型
相关因素回归预测
基本原理：根据业务发展的不同影响因素（社会经济 指标），在相关分析基础上，采用多元回归预测。
预测模型：Y = a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + …… + ε 其中：Y——所预测的业务；X——不同的影响因素
2.6企业资源投入
企业的投资直接促进业务的增长 资料：前期相关项目投资收益情况、同行业相关项目
投资收益情况 运用：确定项目投资收益率及年度间分布
2.7企业营销力度
企业的营销力度直接促进业务的增长 资料：前期相关营销策划效果、同行业相关策划效果 运用：确定策划的促动作用
3.业务预测方法体系
数学模型 预测法
数学模型
数学模型 比较验证
相关回归（多元线性回归、逐步回归、 虚拟变量回归）
时间序列（线性回归、曲线回归、 ARIMA－移动平均和自回归）
模型对比 业务量收配比
地区与总量对比 业务与总量对比 缺口分析
动态 预测 体系
市场分析 预测法
数学模型 地区调整
调整
时间调整
市场调查
抽样调查 典型调查
1.2基本原理
惯性原理 类推原理 相关性原理 概率推断原理
1.3种类
预测的时间长短 长期经济预测 、中期经济预测 、短期经济预测 、近期经
济预测 预测方法的性质 定性经济预测 、定量经济预测 对于滚动规划而言，主要是中长期的业务预测，采用
定性分析和定量分析相结合的方法。
1.4步骤
明确预测目标 确定预测因子 收集、整理和分析预测所需信息 选择预测方法和建立数学模型 预测结果评价和编制预测报告
wk.baidu.com
3.1.1预测模型
时间序列——时间趋势回归
基本原理：假定相关影响因素不出现很大的变化，根 据历史发展趋势预测未来基本走势。
预测模型： 一元线性回归：Y = a + b*t+ ε 平方曲线回归：Y = a + b1*t + b2*t^2 + ε 指数曲线回归：Y = a*(e^(b*t)) + ε 对数曲线回归：Y = a + b*ln(t) + ε 适用范围：有多年相关历史数据积累的传统业务；
a——回归系数；ε——预测误差 适用范围：有多年相关历史数据积累的传统业务；
受相关社会经济因素影响的行业发展趋势。
3.1.1预测模型
虚拟变量回归
基本原理：引入政府经济文化政策等品质变量的影响。 预测模型：虚拟变量就是当某种品质或属性或经济政
策出现时为1，不出现时为0的品质变量。模型实际上 就是一个多元回归模型。 适用范围：受政策影响变化大的业务
传统行业的发展趋势； 社会经济指标的发展趋势。
3.1.1预测模型
时间序列——ARIMA（移动平均和自回归）
基本原理：根据发展趋势，调整季节性变化，从月度 数据预测年度数据。
预测模型ARIMA（p,d,q）
Yt-Φ1*Yt-1-…-Φp*Yt-p = c + at-θt-1*at-1-…-θt-q*at-q 其中：p——自回归的阶数；q——移动平均的阶数；
2.3客户资源
客户资源是量收产生的直接来源，确定了市场容量和 规模。
数据：积累大客户资料、市场调查数据、主要客户统 计信息（如移动用户）
运用：采用市场调查方法，确定市场容量，使用市场 容量分析预测。
2.4行业发展趋势
行业发展趋势是相关业务发展的具体环境，实际的发 展趋势应基本围绕行业的发展趋势波动
Φ——自回归的系数；θ——移动平均的系数 d——季节指数；c——常数项 适用范围：大量数据积累的业务，对月度量收数据进 行，预测效果不佳。对发生时间间隔短的随机事物更 有效。
3.1.1预测模型
同期完成比例预计全年
基本原理：各年份间业务的发展波动情况类似，用历 史平均完成比例推算全年完成情况。
预测模型 历史同期完成比例＝截至某月份累计完成/全年完成
本期全年完成情况＝本期截至某月份累计完成/历史同期完成比例
适用范围：有多年发展历史，且发展比较稳定的业务
3.1.2模型比较验证
模型对比
使用几种数学模型对同一业务量收进行预测，模型间 可以互相比较验证结果。
地区与总量对比
对不同地区量收的预测与对业务总量的预测比较验证。
业务与总量对比
对不同专业量收的预测与对业务总量的预测比较验证。