市场调查与预测第十一章 定量预测方法
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【导入案例】:太子奶的“串行”
2002年底,位于北京市密云工业开发区的“太子”童装生产基地开始试产首批童装。 引人关注的是,投资方不是什么服装企业,却是国内最大的乳酸菌企业湖南太子奶集团。 无独有偶,国内的饮料巨头们均不甘寂寞,纷纷上演“串行”戏:娃哈哈卖上了方便面, 统一进军白酒市场,如今太子奶集团又做起了童装。这种“大串行”现象,是与市场调 查和预测分不开的。
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【例11-1】
某饮料企业运用统计分析方法,发现影响其产品
的需求量的最主要因素是年均温度和人均收入。表达 方程式如下:
Q 150 8.5 X1 3.5 X 2
式中:X
1
为年均温度(度);X
为人均收入(千
2
元)。
如果某地区人均收入为800元,年均温度为25度。 则该地区的饮料市场需求为:
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(一)时间序列的前提假设
在应用时间序列数据对经济变量的未来变化趋势进行 预测时,要以一定的假设条件为前提基础,只有在这 些假设前提条件的基础上才能进行预测:
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1.事物发展存在一个过程 事物发展过程大体经历了由过去到现在,从现在
到未来的按时间先后变化的过程。在这个变化过程中, 影响经济变量的种种因素会发生不同性质与不同程度 的变化。而且这些影响因素总是在过去、现在和未来 存在的。
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时间序列分析主要特点是以时间的推移来研究和预测 市场需求趋势,排除其它相关影响因素。采用方法时 首先要找出影响变化趋势的主要因素,再运用其因果 关系进行预测。该预测方法的主要缺陷为如果遇到外 界发生较大变化时,此方法得到的结果往往与实际结 果偏差较大。如国家政策发生变化时,根据过去发生 的数据预测未来的话,结果将不准确。
经过周密的市场调查和预测,太子奶集团发现童装市场需求量大,前景看好,于是 做出了大胆的跨行经营举动。太子奶集团根据有关部门统计资料对我国目前童装市场的 需求量进行了定性与定量的预测,我国目前16岁以下的少年儿童约有3.2亿,占全国人口 的27%,国内儿童服装生产企业共有4000多家,年生产儿童服装6亿多件,而真正叫得 响的儿童品牌服装也只有200家左右,整个儿童服装市场从数量到品质远远不能满足市 场的需求。太子奶集团通过定量的预测方法可更加全面系统地了解市场对童装需求状况, 包括具体的需求数量、需求结构和需求发展变化的规律等,从而使消费者各种需求得到 满足,使生产和消费结合的更为紧密,最终为企业的经营决策提供可靠的依据。
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一、时间序列的构成与预测步骤 二、平均数值法 三、移动平均数法 四、指数平滑法
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一、时间序列的构成与预测步骤
企业在进行市场调查与时,通常都是以过去的资料为 基础,利用统计和数学方法分析预测未来需求。这主 要是因为:一方面,过去的统计数据之间存在着一定 的关系,这种关系利用统计方法可以揭示出来;另一 方面,过去的销售状况对未来的销售趋势有决定性影 响,销售额一般表现为时间的函数。时间序列分析法 是市场调查预测中一种经常采用的定量分析方法。它 是指根据市场现象的历史资料,运用科学的数学方法 建立预测模型,使市场现象的数量向未来延伸,预测 市场现象未来的发展变化趋势,预计或估计市场现象 未来表现的数量。
本章要点 第一节 趋势直线预测法 第二节 季节变动预测法 第三节 非直线趋势预测法 关键词 思考题 案例分析讨论
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【本章要点】
□ 平均数法 □ 移动平均数法 □ 指数平滑法 □ 季节变动预测法 □ 指数成长曲线模型 □ 修正指数曲线模型 □ 逻辑斯曲线模型 □ 龚珀兹曲线模型
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时间序列分析就是把过去的销售序列Y分解成为趋 势(T)、周期(C)、季节(S)和不确定因素(E)等组成部分, 通过对未来这几个因素综合考虑,进行销售预测。这 些因素可构成线性模型,即:
Y=T+C+S+E 也可构成乘数模型,即:
Y=T×C×S×E 还可以是混合模型,如:
Y=T×(C+S+E)
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3.时间是影响预测目标的唯一变量 在时间序列分析法中,预测目标的每个观察值的
大小,是受众多影响因素的共同作用结果。但时间序 列分析法回避了各个因素对预测目标的具体影响,并 假设把影响目标变化的所有因素都由时间这个单独变 量综合起来,把时间作为唯一的影响变量来预测目标 变量的变化趋势。
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2.事物从现在延续到未来的变化只发生量变而不发 生质变
假设在一定时期内,各种因素的变化只是量的变 化,而不发生质的变化。在数量的渐变过程中,事物 的变化不会出现质的转折。时间序列分析法在短期预 测的准确性相对来说较高,而长期预测的准确性较低。 从长期看,由于影响事物变化的种种因素总是在不断 地变化,预测对象在长的时间内很难保证按一定规律, 一成不变的向前发展,难以保证事物的未来发展只是 过去历史的重复。
Q 150 8.5 X1 3.5 X 2 150 8.5 25 3.5 0.8 59.7
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(三) 时间序列预测的步骤
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(二)产品销售的时间序列构成
在时间序列分析法中,把产品销售的时间序列可以分成四个组 成部分: 1.趋势。它是人口、资本积累、技术发展等方面共同作用的结 果,可以利用过去有关的销售资料统计得出。 2.周期。企业销售额往往呈现出某种波状运动,因为企业销售 一般都受到宏观经济活动的影响,而宏观经济活动总呈现出某 种周期性波动的特点。周期因素在中期预测中尤其重要,短期 相对来说影响不大。 3.季节。即一年内销售量变动的形式,季节一词在这里可以指 任何按小时、月份或季度周期发生的销售量变动形式。这个组 成部分一般同气候条件、假日、商业习惯等有关,季节形式为 预测短期销售提供了基础。 4.不确定事件。其包括自然灾害、战争恐慌、一时的社会流行 风尚和其他一些干扰因素。这些因素属不正常因素,一般无法 预测。应当从过去的数据中剔除这些因素的影响,考察较为正 常的销售活动。