企业竞争模拟中市场需求预测模型解析
利用需求预测模型进行市场需求分析
利用需求预测模型进行市场需求分析随着市场竞争的日益激烈，企业在推出新产品或服务之前，需要进行充分的市场需求分析。
这有助于企业了解消费者的需求和偏好，从而制定出更好的营销策略，提高产品或服务的市场份额和竞争力。
需求预测模型是一种有效的工具，可帮助企业进行市场需求分析，本文将详细介绍它的工作原理和应用。
需求预测模型是根据历史数据和统计分析方法，对未来市场需求进行预测的一种模型。
它考虑了各种因素，如产品特性、市场情况、竞争环境等，以预测产品或服务的销售情况。
在需求预测模型中，通常包含以下几个重要步骤：数据收集、数据处理、模型选择和模型验证。
首先，数据收集是需求预测模型中的基础。
企业需要收集各种与市场需求相关的数据，如销售数据、市场调查数据、竞争对手数据等。
这些数据将为后续的模型建立和分析提供有力支持。
数据收集的方式可以多种多样，如在线调查、问卷调查、市场调研等。
企业可以根据自身情况选择合适的数据收集方法。
其次，数据处理是将收集到的数据进行整理和清洗的过程。
数据处理的目的是去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和可靠性。
通常，数据处理包括数据清洗、数据转换和特征选择等步骤。
数据清洗可以通过删除重复数据、填补缺失值等方式进行；数据转换可以通过归一化、标准化等方式将数据转化为可处理的形式；特征选择可以通过统计分析方法或机器学习方法选择对预测最具有影响力的特征。
第三，模型选择是需求预测模型中的核心环节。
根据企业的需求和数据的特点，可以选择不同的预测模型。
常用的需求预测模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
时间序列模型适用于具有时间相关性的数据，如季节性销售数据；回归模型适用于分析多个自变量对因变量的影响；神经网络模型适用于分析非线性关系和大规模数据。
选择合适的模型需要综合考虑模型的适用性、精度和复杂度等因素。
最后，模型验证是需求预测模型中的重要环节。
通过将模型应用到新数据中，验证模型的可靠性和准确性。
企业管理中的预测分析模型研究
企业管理中的预测分析模型研究随着技术的不断发展和竞争的日益激烈，企业管理的复杂性也在不断增加。
为了更好地应对市场的变化和未来的挑战，企业管理者们开始重视预测分析模型的研究与应用。
预测分析模型是一种利用现有数据和趋势分析方法，通过建立数学模型来预测未来趋势和结果的工具。
在企业管理中，预测分析模型可以帮助企业做出决策，优化资源配置，提高业务效率和盈利能力。
一、预测分析模型在市场预测中的应用市场预测是企业管理中非常重要的一环。
通过预测市场需求、趋势以及竞争对手的动向，企业可以提前作出应对策略，避免市场风险和浪费资源。
预测分析模型可以通过分析历史销售数据、市场调研数据等来预测市场需求，并基于此调整产品定价、库存管理和供应链管理等策略。
例如，企业可以利用时间序列分析模型来预测销售量的变化趋势，进而制定生产计划和库存管理策略，以避免库存过多或不足的问题。
二、预测分析模型在供应链管理中的应用供应链管理是企业成功的关键之一。
通过优化供应链的各个环节，企业可以降低成本，提高交付效率，增强竞争力。
预测分析模型可以帮助企业对供应链中的各个环节进行精细化管理，减少库存、运输和生产等环节的浪费。
通过建立需求预测模型，企业可以更准确地预测销售量，并基于此来制定生产计划和库存管理策略。
此外，预测分析模型还可以帮助企业预测供应链风险，如供应商延迟交货、天气影响等，从而提前做出应对措施，保证供应链的稳定性和可靠性。
三、预测分析模型在人力资源管理中的应用人力资源是企业的核心资源，优化人力资源管理对于企业的持续发展非常重要。
预测分析模型可以帮助企业预测人力资源需求，制定招聘计划和培训计划，以满足企业的发展需求。
例如，利用时间序列分析模型预测员工流失率或员工增长率，企业可以在人员流失高峰期提前做好招聘准备，减少人力资源短缺的风险。
此外，预测分析模型还可应用于员工绩效评估和薪资预测，帮助企业合理制定激励政策，提高员工满意度和工作效率。
四、预测分析模型在财务管理中的应用财务管理是企业决策的重要依据之一。
市场需求模型分析
市场需求模型分析市场需求模型分析是一种通过定量研究市场需求并预测其变动趋势的方法。
通过该模型，我们可以了解市场对产品或服务的需求，并为企业决策和战略规划提供重要参考。
本文将对市场需求模型进行详细分析，包括市场需求的基本定义、市场需求曲线的形成和市场需求模型的应用等。
一、市场需求的基本定义市场需求是指在特定市场中，消费者对某种产品或服务的需求总量。
它往往通过市场调研和数据分析得出，是企业制定市场策略和产品定位的重要依据。
市场需求与个体需求有所不同，它关注的是整个市场的需求总体。
二、市场需求曲线的形成市场需求曲线是指某种产品或服务的需求总量与价格之间的关系曲线。
它的形成可以通过以下几个因素解释：1.价格效应：价格上涨会导致消费者购买力下降，因此产品或服务的需求总量呈现下降趋势；而价格下降则会提高消费者购买力，从而刺激需求总量增加。
2.收入效应：收入水平是影响市场需求的重要因素之一。
当人们的收入水平提高时，他们对产品或服务的需求总量通常会增加；反之，当收入水平下降时，需求总量可能会减少。
3.替代效应：当市场上存在可替代的产品或服务时，价格的变动会对需求总量产生影响。
当替代产品或服务的价格上涨时，消费者可能会转而购买本产品或服务，从而增加需求总量；反之，替代产品或服务价格下降可能会导致需求总量的减少。
4.其他因素：市场需求还受到市场营销活动、消费者偏好、竞争力等因素的影响，这些因素也会对需求总量产生影响。
三、市场需求模型的应用市场需求模型在实际应用中具有重要的意义。
它可以帮助企业预测市场需求的变动趋势，从而制定相应的战略和决策。
以下是市场需求模型的几个常见应用：1.定价策略：通过市场需求模型，企业可以了解产品或服务的价格弹性，即价格变动对需求总量的影响程度。
根据价格弹性的不同，企业可以制定不同的定价策略，以最大化市场需求和利润。
2.市场预测：市场需求模型可以帮助企业预测未来市场需求的变动趋势。
结合市场调研和数据分析，企业可以了解消费者的需求变化，从而进行产品研发、投资计划等决策。
市场需求预测模型研究
市场需求预测模型研究如何有效地预测市场需求，一直是企业市场营销中的难题。
因为市场需求随时间、地域和消费者需求的变化而变化，所以需要寻找一种科学有效的方法对市场需求进行预测。
本文将介绍市场需求预测模型的研究。
一、市场需求预测模型概述市场需求预测模型是基于历史销售数据和市场环境数据进行分析和建模，从而预测未来市场需求的模型。
市场需求预测模型的应用范围非常广泛，如消费品、服务、房地产等行业都可以使用。
常用的市场需求预测模型有时间序列分析模型、回归分析模型，以及神经网络模型等。
其中，时间序列分析模型是最古老的市场需求预测模型，经历了几十年的发展。
但是，它也存在一些问题，如对趋势、季节性和周期性数据的处理可能不太稳定，这导致了市场需求预测的不确定性。
二、时间序列分析模型时间序列分析模型是通过对历史数据的分析来预测未来市场需求的模型。
其基本假设是，历史数据的趋势、季节性和周期性特征在未来仍然有效。
时间序列分析模型主要有ARIMA自回归移动平均模型和指数平滑模型两种。
1、ARIMA自回归移动平均模型ARIMA是一种时间序列预测模型，它是通过对数据的自相关和偏自相关分析来找出合适的模型。
ARIMA模型基于三个参数来建模，它们分别是AR(p)模型、MA(q)模型和I(d)模型。
AR(p)模型和MA(q)模型是基本的自回归模型和移动平均模型，它们都是平稳时间序列的建模方法。
I(d)模型是阶差分模型，用来处理非平稳时间序列。
2、指数平滑模型指数平滑模型是一种常用的时间序列预测模型，主要用于数据平稳且具有周期性的时间序列。
该模型通过对历史数据进行某些平均处理，从而得出未来的预测值。
常用的指数平滑模型有简单指数平滑模型、二次指数平滑模型和三次指数平滑模型。
这些模型根据所使用的加权系数和历史数据的平滑程度的不同而具有不同的性质。
三、回归分析模型回归分析模型是一种基于自变量和因变量之间关系的建模方法，其目标在于通过建立合适的数学模型来表达两个变量之间的函数关系，从而预测未来市场需求。
市场需求预测模型介绍分析详解
市场需求预测模型介绍分析详解市场需求预测模型是指通过收集和分析市场数据，以预测消费者需求的工具和方法。
它对于企业制定战略、制定生产计划和预测市场变化具有重要意义。
本文将详细介绍市场需求预测模型的各种类型、应用案例以及优缺点。
市场需求预测模型的类型多种多样，其中最常见的包括时间序列分析、回归分析、群体决策模型和机器学习模型等。
时间序列分析主要基于历史数据的趋势和周期性，通过统计和数学方法来预测未来的需求。
回归分析则是建立变量之间的关系模型，通过分析不同因素对市场需求的影响来进行预测。
群体决策模型则是基于开展市场调研和消费者调查，通过统计和随机抽样方法得到市场需求的预测结果。
机器学习模型是近年来发展起来的一种模型，通过训练机器学习算法来预测市场需求。
市场需求预测模型作为一种实用工具，在各个行业都有广泛的应用。
以零售业为例，市场需求预测模型可以帮助企业预测季节性需求波动，从而合理安排库存和销售计划。
在制造业中，市场需求预测模型可以帮助企业调整生产计划，避免过剩或不足的产能。
而在互联网行业，市场需求预测模型可以为平台提供个性化推荐和精准营销，提高用户体验和销售效果。
然而，市场需求预测模型也存在一些挑战和限制。
首先，模型预测的准确性受到数据的质量和完整性的影响，如果数据收集不全或者存在错误，模型的预测结果可能会出现偏差。
其次，市场需求本身具有一定的不确定性，因此模型仅能提供一种预测结果，不能完全代替人的判断和决策。
此外，市场需求模型的建立和维护需要投入大量的人力和技术资源，对于中小企业而言，这可能是一项巨大的负担。
为了提高市场需求预测模型的准确性和实用性，企业可以考虑以下几点措施。
首先，加强数据的质量管理，确保收集到的数据准确、完整且具有代表性。
其次，建立多种模型的组合，通过不同模型之间的比对和融合，提高预测的准确性和可靠性。
此外，及时更新模型中的参数和算法，使其能够适应市场需求的变化。
在应用市场需求预测模型时，企业应该根据自身的情况和需求选择合适的模型，并结合其他定性分析和专业知识进行判断和决策。
预测市场需求的模型和技术应用
预测市场需求的模型和技术应用一、引言在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提升市场敏感度和反应速度，以及更精准地预测市场需求，以满足消费者的多样化需求。
因此，建立一套可靠的预测市场需求的模型和技术应用愈加重要。
本文将介绍预测市场需求的模型和技术应用，并探讨其在不同领域中的实际应用。
二、预测市场需求的模型1.时间序列分析模型时间序列分析模型是一种基于历史数据对未来趋势进行预测的模型。
该模型主要有下列3种方法：- 移动平均法：通过前一天或前几天的销售数据来预测未来的销量，以适应瞬息万变的市场需求，尤其适用于季节性产品；- 指数平滑法：通过对历史数据进行加权平均的方式，对未来销售情况进行推测。
该模型适用于快速变化的市场环境；- 自回归模型：此方法是预测未来销售数据的常用方法，通过对销售数据的一阶（一度）或二阶（二次）自回归，进行推测分析。
2.因素分析模型因素分析模型是根据一定的假设来分析不同影响因素对市场的影响程度，并将这些因素的权重逐一加入到模型计算中，进行市场需求的预测。
因素分析模型主要分为3种：- 常规线性回归：基于对“自变量”（放在X轴上）与“因变量”（放在Y轴上）的线性回归分析，计算出斜率和截距等参数，进行市场预测；- ARIMA模型：是传统的时间序列分析模型，可以同时处理趋势、周期和随机事件产生的影响；- 神经网络模型：是一种非线性模型，它可以通过处理大量的数据进行模型训练，以达到更好的预测效果。
三、预测市场需求的技术应用1.电商行业电商行业是最早将预测市场需求模型应用于实际业务的行业。
通过数据挖掘、人工智能等技术，对用户的购买行为进行分析，形成用户画像、购买路径等数据图像，进而预测市场需求，精准地进行产品推荐。
2.物流行业以快递行业为代表的物流行业，也是依托预测市场需求的模型和技术，实现了高效精准的配送服务。
物流企业通过对用户需求的大数据分析，优化物流运输方案，实现“时效达、准确率高”的服务。
市场供需预测分析与模型搭建
市场供需预测分析与模型搭建市场供需预测分析与模型搭建是一项关键的经济分析工具，旨在通过有效的预测和分析市场的供需关系，为企业和政府决策提供准确、可靠的指导。
本文将介绍市场供需预测分析的重要性、常用的分析方法以及模型搭建的步骤和技巧。
市场供需预测分析的重要性不言而喻。
一个准确的供需预测分析模型可以帮助企业和政府了解市场上各种产品和服务的供需状况，从而确定市场走势和市场需求的动态变化。
通过根据市场需求变化调整生产和定价策略，企业可以避免过度供应或供应不足的风险，并在市场中保持竞争力。
政府也可以利用供需预测分析来制定相应的经济政策，以平衡市场供需，促进经济稳定和可持续发展。
在市场供需预测分析中，常用的方法包括趋势分析、统计模型和模拟模型等。
趋势分析是一种基于历史数据的方法，通过观察过去的市场走势和变化，推断未来的供需关系。
统计模型则是通过建立数学模型，对市场供需关系进行精确的数学建模和预测。
模拟模型是一种基于系统动力学的方法，通过对市场供需关系进行数学建模和模拟实验，预测不同因素对市场的影响和供需变化。
市场供需预测分析的模型搭建过程需要进行以下几个步骤：第一步是数据收集和整理。
准确的市场供需预测分析不能离开大量的实证数据支持。
因此，需要收集并整理相关的市场数据，包括历史销售数据、价格变化数据、市场调研数据等。
第二步是数据分析和特征提取。
在收集到的市场数据上，可利用统计学和机器学习等方法进行数据分析，提取关键特征和指标。
例如，可以利用时间序列分析方法，分析趋势、季节性和周期性等因素对市场的影响。
第三步是模型选择和建立。
根据实际情况和需求，选择合适的模型进行市场供需预测分析。
常用的模型包括ARIMA模型、GARCH模型、VAR模型等。
在建立模型时，需要考虑数据的稳定性、相关性、误差分布等因素，并进行合理的模型参数估计和校验。
第四步是结果分析和评估。
通过对构建的市场供需预测模型进行结果分析和评估，可以判断模型的准确性和可靠性。
市场需求波动预测的数据模型与方法
市场需求波动预测的数据模型与方法市场需求波动是企业在市场竞争中面临的一个重要挑战。
企业需要准确预测市场需求的波动，以有效调整生产和运营策略，确保供需平衡，降低风险并实现盈利。
为了解决这一问题，许多研究者和分析师不断探索和改进数据模型与方法，以提高市场需求波动预测的准确性。
数据模型与方法在市场需求波动预测中起着至关重要的作用。
下面将介绍一些常见的数据模型与方法，包括时间序列分析、回归分析和机器学习。
时间序列分析是一种广泛应用的预测方法，它基于过去的历史数据，利用时间的因素来预测未来的需求波动。
常用的时间序列模型包括移动平均、指数平滑和季节性调整模型。
移动平均模型通过计算一定时间段内的平均值，来预测未来的需求趋势。
指数平滑模型则基于过去数据的加权平均值，考虑到最新的观测值对预测结果的影响更大。
季节性调整模型则用于处理季节性需求波动，通过拟合季节性因素来提高预测准确性。
回归分析是一种统计方法，用于建立依赖于自变量的因果关系模型。
在市场需求波动预测中，回归分析可以用于确定市场需求与其他相关因素之间的关系，并预测未来需求的波动。
常用的回归模型包括线性回归和多元回归。
线性回归模型假设市场需求与自变量之间存在线性关系，通过最小二乘法来拟合曲线并预测未来需求。
多元回归模型则考虑多个自变量的影响，通过建立多元方程来进行需求预测。
近年来，机器学习方法在市场需求波动预测中得到广泛关注和应用。
机器学习是一种基于数据构建模型和做出预测的方法，它通过训练算法来自动学习数据的模式和规律。
常用的机器学习方法包括决策树、随机森林和神经网络。
决策树是一种用于分类和回归问题的树形结构模型，它通过选择特征和设置决策节点来进行预测。
随机森林是一种由多个决策树组成的集成学习模型，通过投票或平均预测结果来提高准确性。
神经网络是一种由多个节点和连接组成的网络结构，通过调整连接权重来进行预测。
除了上述的常见模型和方法，还有一些其他的数据模型与方法被用于市场需求波动预测，例如时间灰色模型、支持向量回归和深度学习等。
市场需求模型
市场需求模型市场需求模型是一个在经济学和市场营销中常用的概念，用于分析和预测市场对某个产品或服务的需求情况。
通过市场需求模型，企业可以了解消费者需求的特点和变化趋势，并作出相应的市场决策，以提高产品销售和市场份额。
一、市场需求模型的概述市场需求模型是一种定量分析工具，用于解释和预测市场上产品或服务的总需求。
它基于市场上个体消费者的需求，综合考虑了价格、收入、替代品价格等因素的影响。
通过市场需求模型，企业可以把握市场的规模和增长趋势，为产品定价、销售策略和市场推广提供依据。
二、市场需求模型的要素1. 价格产品的价格是市场需求的主要因素之一。
通常情况下，价格越低，市场需求越大；价格越高，市场需求越小。
然而，在现实情况下，消费者对价格的敏感度和弹性有所差异。
2. 收入消费者的收入水平是影响市场需求的重要因素之一。
收入水平高的消费者通常能够购买更高价位的产品，而收入水平低的消费者则可能对价格敏感，更倾向于购买低价位的产品。
3. 替代品价格市场上的替代品价格也会影响市场需求。
如果某个替代品的价格下降，消费者可能会转向购买替代品，从而减少对原产品的需求。
4. 偏好和趋势消费者的偏好和趋势是市场需求模型中难以量化的因素。
消费者对产品特点、品牌声誉、市场趋势等因素的偏好会影响其购买决策，因此在市场需求分析中需要综合考虑这些非经济因素。
三、市场需求模型的应用市场需求模型在市场营销和战略规划中有着广泛的应用。
通过对市场需求的量化分析，企业可以：1. 了解市场规模和增长趋势，制定明确的市场目标；2. 预测市场需求变化，为产品的生产和销售提供依据；3. 定价策略的制定，根据市场条件调整产品价格；4. 市场推广策略的制定，根据市场需求特点确定合适的宣传手段和渠道。
四、市场需求模型的局限性市场需求模型虽然是一种有用的分析工具，但也有其局限性。
首先，市场需求模型只是对市场需求的概括和预测，实际市场情况可能会受到各种不确定因素的影响。
企业经营决策ERP沙盘模拟实训-市场需求与预测分析
（5）国际市场分析。如图2-5所示，企业进入国际市场可能需要一个较长的时期。有迹象表明，目前这一市场上的客户对P1 产品已经有所认同，需求也会比较旺盛。对于P2产品，客户将会谨慎地接受，但仍需要一段时间才能被市场所接受。对于新 兴的技术，这一市场上的客户将会以观望为主，因此对P3和P4产品的需求将会发展极慢。因为产品需求主要集中在低端产 品，所以客户对于ISO国际认证的要求并不如其他几个市场那么高，但也不排除在后期会有这方面的需求。
（1）本地市场分析。本地市场将会持续发展，对低端产品的需求可能要下滑，伴随着需求的减少，低端产品的价格很有可 能走低。后几年，随着高端产品的成熟，市场对P3、P4产品的需求将会逐渐增大。由于客户对质量意识的不断提高，后几 年可能对产品的ISO9000和ISO14000认证有更多的需求。
（2）区域市场分析。如图2-2所示，区域市场的客户对P系列产品的喜好相对稳定，因此，市场需求量的波动也很有可能会 比较平稳。因其紧邻本地市场，所以产品需求量的走势可能与本地市场相似，价格趋势也应大致一样。该市场的客户比较乐 于接受新的事物，因此对于高端产品也会比较有兴趣。但由于受到地域的限制，该市场的需求总量非常有限。并且这个市场 上的客户相对比较挑剔，因此，在以后几年，客户会对厂商是否通过了ISO 9000认证和ISO 14000认证有较高的要求。
（4）亚洲市场分析。如图2-4所示，这个市场上的客户喜好一向波动较大，不易把握，所以对P1产品的需求可能起伏较大， 估计P2产品的需求走势也会与Pl相似。但该市场对新产品很敏感，因此估计对P3、P4产品的需求会发展较快，价格也可能 不菲。另外，这个市场的消费者很看中产品的质量，所以在以后几年里，如果厂商没有通过ISO 9000和ISO 1400前，国家经济状况发展良好，消费者收入稳步提高， P行业将迅速发展。然而该企业生产制造的产品几乎全部在 本地销售，本地以外以及国外市场上的机会有待发展。
市场趋势预测报告的技巧与模型
市场趋势预测报告的技巧与模型随着市场竞争的日益激烈，企业和投资者需要根据准确的市场趋势预测来做出决策。
市场趋势预测报告可以帮助企业预测市场发展方向，制定合适的战略计划。
本文将探讨市场趋势预测报告的技巧与模型，帮助读者更好地理解市场趋势预测的方法和实践。
一、历史数据分析历史数据分析是市场趋势预测的基础。
通过对历史数据进行分析，我们可以了解市场的发展规律和趋势。
这包括对过去几年或几个周期的市场数据进行统计和挖掘，了解市场的周期性和趋势性。
例如，可以通过收集销售数据、市场份额和行业增长率等来预测未来市场的走势。
二、技术指标应用技术指标是市场分析的重要工具之一，可以帮助我们识别市场趋势和预测价格的走势。
常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指数和布林带等。
通过对这些指标的应用和分析，可以提供一定的市场预测和买卖信号。
三、基本面分析基本面分析是通过研究企业和宏观经济因素来预测市场的发展趋势。
通过研究企业的财务状况、竞争优势和管理层能力等因素，可以预测企业未来的发展态势。
同时，通过研究宏观经济指标如GDP增长率、通货膨胀率、利率等因素，可以预测宏观经济环境对市场的影响。
四、趋势线和图表分析趋势线和图表分析是市场趋势预测的常用方法。
通过对市场价格和交易量等数据进行可视化的显示和分析，可以识别市场的趋势和形态。
例如，趋势线可以帮助我们判断市场的上升趋势、下降趋势或震荡趋势。
图表分析可以帮助我们发现市场的价格形态和趋势的变化。
五、行业与竞争分析行业与竞争分析是对市场趋势进行预测的重要环节之一。
通过研究特定行业的竞争格局、市场份额和市场容量等因素，可以预测行业的发展趋势。
同时，通过对竞争对手的战略和行动进行分析，可以预测市场上企业的竞争态势。
六、模型建立与验证市场趋势预测模型的建立和验证是市场趋势预测报告的核心。
我们可以通过建立数学模型或计量模型来预测市场的发展趋势，并通过历史数据的验证来评估模型的准确性和可靠性。
企业分析中的预测性模型及其应用研究
企业分析中的预测性模型及其应用研究随着信息技术的不断发展，预测性模型在企业分析中的应用越来越受到重视。
预测性模型是一种利用历史数据来预测未来趋势和趋势的方法。
一、预测性模型的种类在企业分析中，常用的预测性模型包括时间序列模型、回归模型和分类模型。
时间序列模型是指根据历史数据的波动规律，来预测未来数据的变化趋势。
例如对于销售量的预测，可以使用时间序列模型来分析历史销售数据的波动规律，并通过预测模型来预测未来销售量的变化趋势。
回归模型是指根据自变量和因变量的关系，来预测因变量的值。
例如对于销售额和广告费用的关系，可以使用回归模型来分析二者的相关性，以预测未来的销售收入。
分类模型是指将数据分成不同的类别，以便更好地理解和分析数据。
例如对于投资组合的分析，可以使用分类模型来分析不同的投资类别，以便更好地理解和分析投资组合的风险和收益。
二、预测性模型的应用随着企业数据不断积累，预测性模型在企业管理中的应用越来越广泛。
企业可以使用预测性模型来预测未来的市场需求、销售量、产品价格等，以便更好地规划生产和销售战略。
此外，预测性模型还可以用来分析企业的风险和机会。
企业可以使用预测性模型来分析市场趋势、竞争对手、供应商等，以便更好地评估企业的风险和机会，并制定相应的应对策略。
在人力资源管理方面，预测性模型可以用来预测员工的流失率、工作绩效、人才发展等，以便更好地管理员工和开展人力资源战略。
三、预测性模型的应用案例以一个跨国零售企业为例，该企业使用预测性模型来预测未来的销售量和利润。
首先，该企业收集过去几年的销售数据和市场趋势数据，然后使用时间序列模型和回归模型来预测未来的销售趋势和利润。
其次，该企业使用分类模型来分析不同的市场和产品类别，以分析销售数据的波动规律和市场需求。
最后，该企业基于预测结果，制定了相应的销售和市场战略，以提高企业的销售和利润。
除此之外，预测性模型还可以用来预测股市趋势、房价走势和金融风险等。
市场需求预测模型研究
市场需求预测模型研究一、介绍市场需求预测是企业经营的重要环节之一，是企业制定市场营销战略、确定产品定价、制定生产计划、管理库存等方面的决策基础。
而市场需求预测模型的研究，则是如何科学地应用统计学、计量经济学、数学建模、物理模拟等多种方法，来预测市场需求量和价格，进而为企业提供决策支持和服务的过程。
二、市场需求预测模型的类别市场需求预测模型主要可以分为基于时间序列的模型和基于因素分析的模型两大类。
1. 基于时间序列的模型时间序列预测模型是建立在时间因素上，通过历史市场数据建立预测模型，并在该模型的基础上进行预测。
时间序列模型包括趋势分析、季节性模型、周期性模型、自回归移动平均模型等，是最为常见和基础的预测模型。
趋势分析：趋势分析是基于某一过程或事物发展的长期趋势建立模型的一种方法。
趋势分析方法包括线性回归、指数平滑等。
季节性模型：季节性模型是为了捕捉一定时间内特定的季节性变动而建立的模型。
季节性模型的方法包括ARIMA模型等。
周期性模型：周期性模型是为了预测某一现象的呈周期波动而建立的模型。
周期性模型的方法包括周期平滑模型等。
自回归移动平均模型：自回归移动平均模型是一种广泛使用的时间序列预测方法，既包括自回归，又包括移动平均，甚至可以同时包括两者。
通常简称ARIMA模型。
2. 基于因素分析的模型基于因素分析的预测模型是基于现代统计学理论建立的。
首先，通过分析影响市场需求的各种因素，如收入、价格、广告、竞争等等，建立影响因素的数学模型；然后，将这些影响因素与市场需求之间的关系建模，并进行预测。
基于因素分析的预测模型的方法包括多元回归、神经网络、人工智能等。
三、市场需求预测模型的优缺点1. 基于时间序列的模型基于时间序列的模型可以迅速反应市场趋势变化，预测数据结果准确可靠。
但是，该类模型只能较为适用于短期预测，对长期的市场需求预测效果较差。
2. 基于因素分析的模型基于因素分析的模型可以更好地反应周围环境中影响因素的综合作用，对长期市场需求预测效果较好。
市场需求预测模型研究
市场需求预测模型研究市场需求预测是企业决策中的重要环节，能为企业提供准确的市场趋势预测，帮助企业做出科学的产品规划和产能安排。
为了有效地预测市场需求，许多研究人员开展了市场需求预测模型的研究。
首先，传统的市场需求预测模型主要基于统计方法，如时间序列分析、回归分析等。
时间序列分析常用于预测具有时间依赖性的数据，通过观察历史数据的变化趋势，进行未来市场需求的预测。
回归分析则通过建立变量之间的数学关系，进行市场需求的量化预测。
这些传统模型在预测过程中虽然能够较好地捕捉历史数据的变化趋势，但对于复杂多变的市场环境和非线性关系的预测则表现不佳。
随着人工智能和大数据技术的发展，市场需求预测模型也在不断进化。
基于人工智能的市场需求预测模型主要利用机器学习和深度学习算法来处理和分析大规模的数据。
其中，机器学习算法主要包括决策树、支持向量机和神经网络等，深度学习算法则主要基于神经网络的深层结构。
这些算法通过对大量数据的学习和训练，能够发现数据中的模式和规律，并进行准确的市场需求预测。
除了传统的统计方法和人工智能算法，还有一些新兴的市场需求预测模型备受关注。
例如，利用群体智慧的市场需求预测模型，通过对大量用户的参与和贡献，构建起多元化的需求预测模型。
这种模型能够更好地反映市场情况的变化和用户需求的多样性。
此外，还有一些基于网络搜索数据、社交媒体数据和舆情数据的市场需求预测模型，通过挖掘互联网上的各种信息，预测市场需求的变化趋势。
市场需求预测模型研究的应用领域也非常广泛。
例如，在电商领域，市场需求预测模型能够帮助电商平台合理安排商品采购和库存管理，提高供应链的效率。
在房地产行业，市场需求预测模型能够帮助房地产开发商合理规划新项目，降低市场风险。
在制造业中，市场需求预测模型能够帮助企业合理安排生产计划，提高生产效率。
总之，市场需求预测模型的研究和应用对于企业决策和市场竞争具有重要意义。
然而，市场需求预测模型研究仍然面临一些挑战和问题。
策划方案中市场趋势分析与需求预测的模型与方法的选取与应用研究
策划方案中市场趋势分析与需求预测的模型与方法的选取与应用研究随着市场竞争的日益激烈，企业需要了解市场趋势并预测需求，以制定有效的策划方案。
本文将探讨市场趋势分析与需求预测的模型和方法的选取与应用研究。
一、背景介绍在如今的市场环境下，企业要取得成功，需要了解市场的发展趋势和消费者的需求。
这是制定策划方案的基础。
因此，选择和应用合适的模型和方法进行市场趋势分析和需求预测至关重要。
二、市场趋势分析的模型与方法市场趋势分析是指对市场环境中的相关因素进行研究和分析，以了解市场的发展趋势。
常用的模型和方法有SWOT分析、PEST分析和五力模型等。
1. SWOT分析SWOT分析是对企业的优势、劣势、机会和威胁进行评估和分析的方法。
通过分析企业的优势和劣势，了解企业在市场中的竞争力。
同时，通过分析市场的机会和威胁，预测市场的发展趋势。
2. PEST分析PEST分析是对宏观环境因素进行评估和分析的方法，包括政治、经济、社会和技术等因素。
通过分析这些因素，了解市场的整体环境和趋势，为策划方案提供基础数据。
3. 五力模型五力模型是麦肯锡公司的分析框架，用于分析和评估市场的竞争力。
该模型包括对竞争对手、供应商、买家、替代品和进入壁垒等方面进行综合评估，以确定市场的竞争潜力和趋势。
三、需求预测的模型与方法需求预测是指通过分析市场的需求情况，预测未来一段时间内的需求量和趋势。
常用的模型和方法有时间序列分析、市场实证法和专家判断法等。
1. 时间序列分析时间序列分析是通过分析历史数据，建立数学模型来预测未来的需求情况。
常用的时间序列模型有移动平均法、指数平滑法和季节性因子法等。
通过选取适当的模型，可以较为准确地预测需求量和趋势。
2. 市场实证法市场实证法是通过对市场数据进行分析和研究，确定需求与其他因素之间的关系，并预测未来的需求情况。
这种方法注重对市场实际情况的观察和分析，可以更加准确地预测需求。
3. 专家判断法专家判断法是通过请专家对市场进行评估和预测，得出需求的预测结果。
市场预测模型与分析方法
市场预测模型与分析方法市场预测是企业决策过程中非常重要的一环，它涉及到了市场需求、市场规模、市场趋势等多个因素的分析和预测。
为了准确预测市场变化，企业需要使用合适的预测模型和分析方法。
本文将介绍几种常见的市场预测模型和分析方法。
1.时间序列分析时间序列分析是通过对历史数据的分析来预测未来的趋势和模式。
常用的时间序列预测模型包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
移动平均法通过计算一定时间内的平均值来预测未来的趋势。
指数平滑法则是通过对历史数据进行加权平均，使得近期数据的权重较大，从而更好地预测未来。
ARIMA模型则是一种自回归移动平均模型，它能够识别和拟合时间序列数据中的趋势、季节性和随机性。
2.回归分析回归分析通过建立依变量与自变量之间的关系方程，来预测依变量的值。
回归分析常用于分析市场需求与市场规模之间的关系。
在回归分析中，可以选择线性回归、非线性回归或多元回归等模型。
线性回归假设因变量和自变量之间存在线性关系，通过最小二乘法来拟合数据，得到回归方程。
非线性回归则假设回归方程不是线性的，可以通过曲线拟合来预测未来的趋势。
多元回归则是在有多个自变量的情况下进行回归分析，进一步提高预测的准确性。
3.横截面分析横截面分析是一种基于单个时间点上的数据集的统计分析方法，用于研究不同因素对市场的影响。
横截面分析常用的方法有相关分析、t检验和方差分析等。
相关分析可以用来分析市场需求与市场规模之间的相关性，以及其他因素对市场的影响。
t检验可以用来判断两组数据的均值是否有显著差异，将有显著差异的因素纳入预测模型中。
方差分析则可以用来比较多个组之间的差异，帮助企业预测不同市场细分的需求。
4.分析专家意见市场预测不仅需要采用各种模型和方法，还可以借助专家的经验和见解。
专家意见可以提供对市场趋势和未来走向的独特见解，帮助企业识别市场机会和风险。
企业可以通过专家访谈、问卷调查等方式收集专家意见，并将其纳入预测模型中，进行综合分析和预测。
市场需求预测模型的构建与应用研究
市场需求预测模型的构建与应用研究摘要：市场需求预测是企业制定营销策略、进行生产计划以及控制库存的重要依据。
对于企业来说，准确预测市场需求能够帮助提高运营效率、降低成本，从而增强竞争力。
本文主要介绍了市场需求预测模型的构建方法，并探讨了它在实际应用中的一些技巧和挑战。
一、引言市场需求预测是企业在决策过程中十分重要的一环。
通过对市场需求的准确预测，企业可以合理安排生产计划、制定营销策略，从而提高运营效率、降低成本。
市场需求预测模型是帮助企业实现准确预测的有力工具。
本文将介绍市场需求预测模型的构建方法并讨论其在实际应用中的挑战和技巧。
二、市场需求预测模型的构建方法1.时间序列模型时间序列模型是基于历史数据的预测方法，它假设未来的需求与过去的需求有相关性。
常见的时间序列模型包括移动平均模型、指数平滑模型和季节性模型。
移动平均模型：该模型通过对历史数据进行平均计算来预测未来需求。
是一种简单而常用的预测方法。
指数平滑模型：该模型将过去的需求赋予不同的权重，使得近期需求对预测结果的影响更大。
指数平滑模型适用于对最近的需求进行预测。
季节性模型：该模型用于预测有明显季节性变动的产品需求。
通过对历史数据进行分析，找出季节性的规律，并将其应用到未来的预测中去。
2.因果关系模型因果关系模型是基于相关变量之间的关系来进行预测的方法。
它假设未来的需求受到一些影响因素的影响，通过分析这些影响因素与需求之间的关系来预测未来的需求。
回归分析：回归分析用于寻找因变量与自变量之间的数学关系。
通过分析历史数据，找出影响需求的因素，并建立数学模型来进行预测。
人工神经网络：人工神经网络是一种通过模拟人脑的神经网络结构来进行预测的方法。
它可以处理非线性关系和复杂的影响因素，适用于对需求进行复杂建模和预测的场景。
三、市场需求预测模型的应用技巧与挑战在实际应用中，市场需求预测模型面临一些技巧和挑战。
1.数据采集与清洗2.模型选择与评估3.外部因素的考虑市场需求受到众多外部因素的影响，如宏观经济状况、竞争对手策略、消费者行为等。
策划方案中的市场需求与竞争分析的模型
策划方案中的市场需求与竞争分析的模型市场需求和竞争分析是制定策划方案的重要环节，它们能够帮助企业了解市场的需求和竞争状况，制定出更具针对性和可行性的策划方案。
本文将从市场需求和竞争分析两个方面展开，介绍一些常用的模型和方法。
一、市场需求分析市场需求分析是指了解目标市场的需求状况，包括市场规模、市场增长率、市场结构等。
以下是几个常用的市场需求分析模型。
1.市场规模模型市场规模模型用于确定目标市场的规模和潜在消费者数量，常见的有市场容量分析和市场渗透率分析。
市场容量分析是通过统计数据和市场调研，估算目标市场的容纳能力；而市场渗透率分析是将实际市场销售额与市场容量进行对比，得出市场渗透率，从而评估市场潜力。
2.市场增长模型市场增长模型用于预测目标市场的增长趋势和速度，帮助企业制定长期战略。
最常见的市场增长模型是市场增长率模型，通过对历史数据的分析和市场趋势的研究，预测未来市场的增长率。
3.市场分析模型市场分析模型主要用于了解目标市场的竞争格局和消费者需求。
其中，有竞争对手分析模型、供需分析模型、SWOT分析模型等。
竞争对手分析模型通过对竞争对手的市场份额、产品优势等信息进行对比和分析，评估竞争强度和企业的竞争优势；供需分析模型通过对目标市场的供需平衡情况进行分析，了解市场的价格变动和市场均衡点；SWOT分析模型则是综合评估市场的优势、劣势、机会和威胁，帮助企业制定战略。
二、竞争分析竞争分析是指了解目标市场中的竞争对手以及其市场地位、竞争策略等情况，以便根据不同的竞争对手采取有针对性的策划方案。
以下是几个常用的竞争分析模型。
1.五力模型五力模型是麦可·波特提出的，它通过分析市场上的五种竞争力量，即供应商的议价能力、买家的议价能力、替代品的威胁、新进入者的威胁以及竞争对手之间的竞争程度，来评估市场的竞争强度。
2.核心竞争力分析核心竞争力分析是以企业的核心竞争力为切入点，通过对企业价值链、资源能力等方面的研究，评估企业在目标市场中的竞争地位。
企业竞争模拟中市场需求预测模型解析
企业竞争模拟中市场需求预测模型解析52 2011.102011年10⽉经管空间企业竞争模拟中市场需求预测模型解析⽂/涂帅华王滢摘要：本⽂主要研究企业竞争模拟中市场需求预测模型的决策⽀持作⽤，通过Eviews计量经济学软件回归分析并研究可量化的变量对需求的影响，探索建⽴需求预测模型。
分析发现，这些变量对需求的影响呈现⼀定规律；⽽且部分变量在⼀定范围内与需求存在明显的线性关系。
关键词：企业竞争模拟；Eviews；市场需求预测中图分类号：F270 ⽂献标识码：A ⽂章编号：1006-4117（2011）10-0052-02依附于企业竞争模拟软件的企业竞争模拟是由学⽣组成3—5⼈的团队，进⾏虚拟企业经营，从⽽了解企业运营相关知识的实践课程。
市场驾驭能⼒是决定经营效果的重要因素，如何准确预测市场需求，是每个决策者关注的热点。
不少实战经验丰富的决策者利⽤经验和感觉来确定市场需求量，本⽂以计量经济学为理论基础结合实战经验预测分析市场需求，更准确地描述市场需求与各变量的内在联系。
⼀、企业竞争模拟简介企业竞争模拟（B U S I M U）是由北⼤光华管理学院王其⽂等⼏位⽼师共同研发，运⽤计算机技术模拟企业竞争环境，参与者组成虚拟的企业，在模拟的市场环境⾥进⾏经营决策的训练。
[1]其决策分为五个板块：⽣产运筹、供应安排、市场营销、投资规划以及财务，共69个决策量。
半数以上决策量属于市场营销，说明市场营销的重要性和复杂性，表现为市场驾驭的难度。
市场的驾驭主要反映在市场价格的把握和市场需求的预测。
笔者下⾯根据⽐赛所获以及赛后总结探讨⼀下关于市场需求预测模型的应⽤。
⼆、利⽤Eviews回归市场需求预测模型Eviews回归模型的数学原理是利⽤最⼩⼆乘法求得未知参数最⼩⼆乘估计向量，再根据拟合优度、置信区间和F检验等检验回归模型的整体显著性⽔平。
若回归模型整体上是显著的，则可应⽤于预测未来；反之，则利⽤价值不⼤。
程序如下：1、获取样本数据本⽂所⽤数据来源于：h t t p：//b u s i m u.g s m.p k u./doc/6728bf7c6d85ec3a87c24028915f804d2b1687db.html /⽹站，2011年全国MBA培养院校企业竞争模拟⼤赛半决赛1889赛区北京⼯商⼤学代表队第1市场A产品。
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52 2011.10
2011年10月经管空间
企业竞争模拟中市场需求预测模型解析
文/涂帅华 王滢
摘 要：本文主要研究企业竞争模拟中市场需求预测模型的决策支持作用，通过Eviews计量经济学软件回归分析并研究可量化的变量对需求的影响，探索建立需求预测模型。
分析发现，这些变量对需求的影响呈现一定规律；而且部分变量在一定范围内与需求存在明显的线性关系。
关键词：企业竞争模拟；Eviews；市场需求预测
中图分类号：F270 文献标识码：A 文章编号：1006-4117（2011）10-0052-02
依附于企业竞争模拟软件的企业竞争模拟是由学生组成3—5人的团队，进行虚拟企业经营，从而了解企业运营相关知识的实践课程。
市场驾驭能力是决定经营效果的重要因素，如何准确预测市场需求，是每个决策者关注的热点。
不少实战经验丰富的决策者利用经验和感觉来确定市场需求量，本文以计量经济学为理论基础结合实战经验预测分析市场需求，更准确地描述市场需求与各变量的内在联系。
一、企业竞争模拟简介
企业竞争模拟（B U S I M U）是由北大光华管理学院王其文等几位老师共同研发，运用计算机技术模拟企业竞争环境，参与者组成虚拟的企业，在模拟的市场环境里进行经营决策的训练。
[1]其决策分为五个板块：生产运筹、供应安排、市场营销、投资规划以及财务，共69个决策量。
半数以上决策量属于市场营销，说明市场营销的重要性和复杂性，表现为市场驾驭的难度。
市场的驾驭主要反映在市场价格的把握和市场需求的预测。
笔者下面根据比赛所获以及赛后总结探讨一下关于市场需求预测模型的应用。
二、利用Eviews回归市场需求预测模型
Eviews回归模型的数学原理是利用最小二乘法求得未知参数最小二乘估计向量，再根据拟合优度、置信区间和F检验等检验回归模型的整体显著性水平。
若回归模型整体上是显著的，则可应用于预测未来；反之，则利用价值不大。
程序如下：
1、获取样本数据
本文所用数据来源于：h t t p：//b u s i m u.g s m.p k u. /网站，2011年全国MBA培养院校企业竞争模拟大赛半决赛1889赛区北京工商大学代表队第1市场A产品。
选择这部分样本数据作为研究对象的原因：由于比赛中的市场消息是一个描述性变量，具有很强的模糊性和随机性，笔者无力将其量化。
1889赛区第1市场A产品受市场消息产生的影响较小，选择这部分数据作为研究对象，可以一定程度上减少随机干扰项对模型准确度的影响。
2、明确目标变量和影响变量
企业生产供应商品为了满足客户需求并从中获利，根据经济学基本规律，需求决定供给。
企业生产运营中通过对需求的预测确定生产供应商品的数量，因此需求才是决定性的目标变量。
由此确定目标变量为：需求（Y）。
根据比赛规则说明，需求的影响变量非常多，大致可分为三类：数值变量（商品价格、广告费、促销费、产品等级和市场份额）、可量化的非数字变量（广告的滞后效应、市场扩容和季节变动）、不可量化的描述性变量（市场消息等）。
本文主要研究的是数值变量以及可量化的非数值变量——这些与需求变动有明显规律的变量——与需求之间的相关关系。
数值变量中的商品价格、广告费、促销费的绝对值和相对值都影响需求。
市场扩容和季节变动都以时间为轴线，对需求的影响依附于期数反映。
由此确定影响变量为：期数（X1）、商品价格、广告费和促销费的绝对量（X2、X3、X4）和相对量（△X2、△X3、△X4）、滞后广告（X5）、产品等级（X6）、市场份额（X7）。
通过数据观察和实战经验总结部分影响变量的规律如下：（1）市场扩容为每期2单位/企业，季节变动周期性影响市场扩容量，春季和秋季为旺季（设第1期为春季），扩容为3单位/企业；将市场扩容和季节变动对需求的影响合并得：2.5×X1+（1-（-1）X1）/4。
（2）广告的滞后效应为短期效应——本期广告按照一定比例对下期需求产生影响，对此后各期影响甚小。
（3）市场份额不直接影响需求，而是通过总体需求在竞争者中的重新分配影响对个体竞争者的需求，其分配机制：市场份额未达到平均市场份额的企业部分需求会转移到市场份额大于平均市场份额的企业；总结其公式：某参数×（总体市场需求/市场同类竞争者数量）×（该企业上期X7-平均市场份额）。
3、确定目标变量和影响变量的相关关系
根据决策者的角色不同，可将样本数据分为两部分来确定目标变量和影响变量的相关关系。
前8期为第一部分，由比赛组织者模拟，不存在相对量的影响，可用于确定X1、X2、X3、X4、X5和X6的影响系数。
后7期为第二部分，由各参赛者模拟，不同决策者的决策能力参差不齐、风格迥异，个体决策结果差异较大，增加相对量的影响；以这部分数据和第一部分分析结果作为基础，可确定△X2、△X3、△X4以及X7的影响系数。
（1）第一部分（1—8期）
首先确定目标变量和影响变量的相关关系为线性还是非线性。
根据样本数据中前8期数据，利用E v i e w s分析可得，无相对量影响的需求（Y1）与各影响变量整体表现为明显的线性关系；但是观察各影响变量的P r o b.值大部分都大于0.05，可见其系数并不准确，其原因可能是由于X1来自两个影响因素作用的结果，与Y1并不表现出线性关系。
剔除
X1对模型的影响，回归分析结果如图1：
2011.10 53
2011年10月
经管空间
项目名称：教育教学——本科生科学研究与创业行动计划，编号：201109。
图1
图2
（注：图1中：Y2=Y-（2.5×X1+（1-（-1）X1）/4），设置第1期的上期广告等于本期广告，为10000；图2中回归结果中的“△”用“D”表示）
由图1可看出，剔除市场扩容和季节变动影响的需求Y2与各影响变量的线性关系几乎完全拟合。
因此可得出如下结论：Y 1=2.5×X 1+（1-（-1）X 1）/4-0.22×X 2+0.001×（X 3+20%×X 4）+0.001×X 5+10×X6+731.
（2）第二部分（9—15期）表19—15期主要相关数据
（注：△X2、△X3、△X4为企业该指标与该市场均值的差额，△Y相对量影响的需求变化量，△X7=（总体市场需求/市场同类竞争者数量）×（该企业上期X7-平均市场份额），下同；△Y=Y-上期实际需求-X1、X2、X3、X4、X5和X6变化引起的需求变动，这样计算△Y可减少随机干扰项的不良影响。
）
由于所有产品需求在第10期都出现不遵循已有规律的跨越性增长，笔者未发现其内在影响因素。
第15期受到不
可量化的市场消息的影响较大，而且15期作为特殊的最后一期，竞争者大部分降价清仓产生的一系列不可控的影响因素会破坏模型的结构。
因此，为了保证模型的准确度，下面的分析中略去这两期未按照正常规律发展的数据。
利用E v i e w s分析可得△Y与△X2、△X3、△X4、△X7的线性关系显著。
同时，笔者分析发现△X3和△X4的影响系数非常小且十分接近，对需求或者说对需求量的变动影响不大（通过Eviews回归分析可以验证）。
为了简化回归分析步骤，此处将其纳入常数项处理。
结果如图2，显示说明△Y与△X2、△X7具有明显的线性关系；至于常数项的P值为0.0962，稍大于0.05，为△X3、△X4以及一些随机干扰项的影响，但影响并不大。
因此可得出如下结论：△Y≈-0.1585×△X2+5.2074×X7+4.4274
综上分析，可归纳得需求（Y ）与各影响因素的估计回归模型：Y =Y 1+△Y =（2.5×X 1+（1-（-1）
X 1
）/4-0.22×X 2+0.001×（X 3+20%×X 4）+0.001
×X5+10×X6+731）+（-0.1585×△X2+5.2074×△X7+4.4274）；
结束语：建立模型的目的是为了提供决策支持作用，用于预测未来。
尽管已回归出的模型对现有数据的拟合程度较高，但是用于估计价格、广告和促销相对量的参数的样本数据有限，因此也不排除偶然性的可能。
利用该模型进行需求预测的同时，这些相对量也是无法事先准确估算的；对于这些相对量，决策者只能通过实际已发生的数据和自身实战经验总结的规律确定一个主观估计值。
况且，实际需求还受一些随机的、无法量化的、不可控因素的影响，如市场消息、竞争者决策能力差异导致的部分需求重新分配。
因此，用这个模型预测的效果仍受决策者的市场驾驭能力、风险态度以及一些不可控因素的影响；决策者应理性判断模型的准确性，合理使用模型的可行性，并有效结合自身实战经验。
作者单位：涂帅华 北京工商大学商学院 王滢 北京工商大学文科实践中心作者简介：涂帅华（1990— ），男，江西抚州人，北京工商大学在校本科大四学生，专业：财务管理。
参考文献：
[1]王其文.企业竞争模拟[J/O L].北京:北京大学光华管理学院网站/.
[2]陈冰.企业经营实战——电子沙盘教程[M ].北京:经济科学出版社,2008.9.
[3]于俊年.计量经济学软件——E v i e w s的使用[M].北京:对外经贸大学出版社,2006.5.
[4]李宝仁.计量经济学[M].北京:机械工业出版社,2008.2.。