市场调查与预测第十一章 定量预测方法
第十一章 定量预测方法
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WX 4000 6800 7020 6230 4500 6000 8400 8820 5950 5280
70
63000
X Wi X i 63000 900(元)
Wi
70
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三、移动平均数法
移动平均数法是将观察期内的数据由远及近按一定跨 越期进行平均的一种预测方法，随着观察期的逐期推移， 观察期内的数据也随着向前移动。每向前移动一期，就去 年最前面的一期数据，而新增原来观察期之后的数据，保 证跨越期不变，然后再求出其算术平均数，将预测期最近 的那一个平均数作为预测值。
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加权移动平均法的关键是合理确定各数据的权重， 权重的确定是按照“近重远轻”的原则进行的。即越 接近预测期的数据赋予较大的权重，而越远离预测期 的数据则赋予较小的权重。通常情况下，若时间序列 数据变动幅度不大，可采用等差级数的形式：1,2， 3，…，n，其公差为1；若时间序列数据变动幅度较大， 则可采用等比级数的形式：1,2，4，…,2n，其公比为2； 若时间序列数据波动不定，可视具体情况，分别给予 不同的权数，并使其权数之和等于1的形式。
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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。
市场调查与分析：掌握定量预测法PPT课件
7.3.5 回归分析预测
回归预测法
5．利用回归预测模型进行预测 可以分为：点预测和置信区间预测法
（1）点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量 的预测值。
（2）置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的 概率。置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归 标准差；C、概率度t；
• 2. 二次移动平均数法 • 二次移动平均数法是利用预测目标时间序列的一次移动平
均值和二次移动平均值的滞后偏差演变规律建立起线性方 程进行预测的方法。二次移动平均值是以一次移动平均值 作为时间序列，再计算第二次的移动平均值，移动期数不 变。
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7.3.3 指数平滑法 指数平滑法是用预测目标历史数据的加权平均数作为
市场调查与分析
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单元七 市场调查预测
❖7.3 掌握定量预测方法
7.3 掌握定量预测方法
学习目标
•熟悉定量预测法的基本规则； •掌握定量预测的基本方法并进行预测。
学习重点 能根据定量预测法的基本规则，对相关市场进行定量预测。
引言
7.3 掌握定量预测方法
【案例分析与讨论】 （各组派一个代表进行 运算，各组之间讨论）
根据自变量和因变量之间是否存在变量关系，可分为线 性回归预测和非线性回归预测。线性回归预测法中变量之间 的关系表现为直线型，非线性回归预测法中变量之间的关系 主要表现为曲线。
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7.3.5 回归分析预测
回归预测法
1. 一元线性回归预测法的概念 一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关 系的预测方法。 2．一元线性回归预测基本思想 确定直线的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想：最有代表 性的直线应该是直线到各点的距离最近。然后用这条直线进行预测。
市场调查数据分析之定量预测法 (市场调查分析课件)
季节变动（S） 季节性的周期性变动
循环变动（C） 以若干年为周期的循环变动
时间序列预测法
趋势分析预测法
趋势分析预测法 通过识别时间序列长期趋势的类型
建立趋势预测模型进行外推预测 趋势分析预测法按照长期趋势的类型不同，可分为下列一些预测模式
时间序列预测法
趋势分析预测法
常数均值模型
如果现象的时间序列的各期观察值（绝对值、或逐年 增量、或环比发展速度）大体上呈水平式变化，即各 期数据围绕水平线上下波动，则时间序列的变化形态 属于水平型。其数列的变化是由常数均值和剩余变动 两部分构成，其常数均值模型的基本形式为
年份
2000
年 序（t）
0
商品销售（y） 27.0
一阶差分（ ） —
某市某商场1997—2004年商品销售额
2001
1 31.0 3.1
2002
2 33.8 2.8
2003
3 36.4 2.6
2004
4 39.3 2.9
2005
5 42.3 3.0
单位：百万元
2006
6 44.8 2.5
2007
7 47.6 2.8
曲线趋势模型
当预测目标的时间数列各期观察值大体呈某种曲线 形态的变动趋势时，则应建立曲线趋势模型进行外 推预测。其模型的基本形式如下
（1）曲线趋势模型的类型
yt = 曲线趋势 + 剩余变动
时间序列预测法
趋势分析预测法
曲线趋势模型
其中曲线趋势用合适的曲线方程来描 述，剩余变动用剩余标准差、剩余标 准差系数、可决系数来反映。标准差 系数越小，可决系数越大，曲线趋势 形态越严格，剩余变动越小
1）平均季节指数法
市场预测的定量方法
市场预测的定量方法
市场预测的定量方法是利用数学和统计模型来预测市场的未来走势和发展情况。
以下是常用的市场预测的定量方法：
1. 时间序列分析：利用历史数据和时间序列模型，如ARIMA模型、指数平滑模型等，来预测未来一段时间内市场的趋势。
2. 回归分析：利用多元回归模型，根据市场的相关因素和变量，预测市场的发展情况。
3. 面板数据模型：利用面板数据模型分析多个时间和多个地区的数据，预测市场的发展趋势。
4. 经济模型：建立宏观经济模型，运用动态一般均衡模型（DSGE）或计量经济学模型等，对市场进行分析和预测。
5. 时间频域分析：利用傅里叶分析等频域分析方法，研究市场的长短期波动周期，预测未来市场的变化。
定量方法在市场预测中具有一定的精确性和可靠性，但也存在一定的局限性，如对未来的不确定性和外部因素的影响难以准确预测。
因此，市场预测常常需要综
合运用定量和定性方法，结合专业判断和市场调研等因素进行综合分析。
市场定量预测方法
定量预测方法定量预测法是指在大量掌握与预测对象有关的各种信息资料的基础上，运用数学方法对资料进行处理，据以建立能够反映各种变量之间的规律性联系的数学模型的预测过程。
对数学方法进一步可以划分为趋势外推法和因果预测法。
趋势外推法是根据预测对象的发展规律，结合企业的各种制约条件对预测对象的未来发展进行分析判断的一种预测方法；因果预测法是指根据各个变量之间的因果关系建立数学模型，对预测对象未来发展趋势的预测。
主要的数学预测方法有： （一）简单平均法简单平均法是使用统计中的简单算术平均数的方法进行的预测法。
它是以历史数据为依据，进行简单平均得出的。
n n x x x x ) (2)1(+++=式中：x 表示预测的平均值；x １，x ２，x ｎ表示各个历史时期的实际值；n 表示时期数。
将表中所列数据代入公式：276322630282422)...21(=+++++=+++=n n x x x x (万元)简单平均法计算简单，可以避免某些数据在短期内的波动对预测结果的影响。
但是，这种方法并不能反映预测对象的趋势变化，因而使用的比较少。
（二）趋势平均法趋势平均法是假设未来时期的销售量是与其接近时期的销售量的直接延伸，而与较远时期的销售量关系教小，同时为了尽可能缩小偶然因素的影响，可用最近若干时期的平均值作为预测期的预测值的基础。
例2 假设企业2001年1月~12月的销售额如下表所示。
单位：元800,355000,41000,34000,37000,34000,33=++++其余数字依此类推。
上表中，“变动趋势”的计算方法如下： 38，000-35，800=2，200 其余数字依此类推。
上表中，“三期平均数”的计算方法如下：400,23800,1200,3200,2=++其余数字依此类推。
现在假设某企业在2002年1月份预测其销售额的情况。
根据上表的结果，最接近1月份的五期平均值是因9月份计算的平均销售额48，000元，2001年9月份与2002年1月份相距4个月，其所对应的三期平均增长量为1，133元，因此，2002年1月份的预计销售额为：48，000+4×1,133=52,532元 （三）加权移动平均法使用加权移动平均法就是在计算平均数时，使用一个权数来计算。
市场调查方法与技术 第5版 第十一章 定量调查资料的分析
表11-1数据类型及其适用的分析方法
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01
单变量的 描述统计分析
描述统计分析
描述统计是市场调查分析中最常用的分析方法，关键是如何选择适当的图表或统计量使数据更易于解释。不同的 描述统计分析方法适用于不同的研究目的,适合不同的测量尺度数据。 下面我们以表11-2中的数据为例,介绍常用的描述统计方法
• 四分位差较小说明数据比较集中于中位数附近；反之 分布较分散。
• 四分位差常与中位数一起描述定距或定序变量分布。 缺点是四分位差没有充分利用所有数据信息。
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数据的特征描述③ 离散趋势分析b
反映各数值远离其中心的程度,即数据分布的分散程度。数据的离散程度越大，则集中趋势测度值对该组数据的代 表性越差；离散程度越小，则其代表性就越好。
变异系数
全距
• 也称为离散系数，即标准差与均值的比值,主要用于 不同类别数据离散程度的比较,记为CV。公式如下:
• 也称极差，是一组数据中最大值与最小值之差， 计算公式是
• 标准差大小不仅与数据测度单位有关，也与观测值 的均值大小有关，不能直接用标准差比较离散程度， 而变异系数消除了测度单位和观测值水平不同的影 响，因而可以直接用来比较数据的离散程度。
图 11-1 显示公司员 工的年薪多在3.5万 元左右,但也有少数 员工的年薪达到10万 元以上,分布呈现一 定的右偏。
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数据的特征描述①
• 频数分析和直方图可以清晰展示数据的取值分布情况，但有时这些信息过于详细，我们可能希望用一些统 计量对其信息进行概括性描述，例如用众数、中位数、均值描述数据的集中位置，用异众比例、四分位差、 标准差描述数据分布的变异性，同偏度与峰度描述分布的形态。
定量预测方法
定量预测方法定量预测方法是指通过数学模型和统计分析来预测未来的发展趋势或结果。
在各个领域，定量预测方法都扮演着重要的角色，它可以帮助决策者做出更加准确的决策，指导企业制定战略规划，以及帮助个人做出更加明智的选择。
在本文中，我们将介绍几种常见的定量预测方法，以及它们的应用场景和优缺点。
首先，我们来介绍一种常见的定量预测方法——时间序列分析。
时间序列分析是指通过对历史数据的分析，来预测未来的发展趋势。
它适用于那些具有一定规律性和周期性的数据，比如股票价格、销售额等。
时间序列分析的优点在于可以较为准确地预测未来的趋势，但缺点是对数据的要求较高，需要有一定的历史数据来支撑分析。
其次，我们来介绍另一种常见的定量预测方法——回归分析。
回归分析是一种通过建立数学模型来预测变量之间关系的方法。
它适用于那些具有多个影响因素的情况，可以帮助我们找出主要影响因素并进行预测。
回归分析的优点在于可以较为全面地考虑多个因素的影响，但缺点是对数据的要求也较高，需要进行充分的数据收集和分析。
除了时间序列分析和回归分析，还有其他一些定量预测方法，比如指数平滑法、灰色预测模型等。
这些方法在不同的场景下都有各自的优势和局限性，我们需要根据具体情况来选择合适的方法进行预测。
在实际应用中，我们需要注意几点。
首先，要充分了解预测对象的特点，包括历史数据的规律性、影响因素等。
其次，要选择合适的预测方法，不能一味地套用某种方法，而是要根据具体情况进行选择。
最后，要不断地进行验证和调整，及时修正预测模型，以提高预测的准确性。
总之，定量预测方法在各个领域都有重要的应用，它可以帮助我们更加准确地预测未来的发展趋势，指导决策和规划。
在选择预测方法和进行预测时，我们需要充分了解预测对象的特点，选择合适的方法，并不断进行验证和调整，以提高预测的准确性。
希望本文介绍的内容能够对大家有所帮助，谢谢阅读！。
第十一章 市场预测方法：定量预测
三、指数平滑法
（一）一次指数平滑法
一次指数平滑法是对第t期的观察值和第 t-1期的平滑值用平滑系数加权平均，算出 第t期的平滑值，并以此值作为第t+1期预测 值的一种预测方法。
1.一次指数平滑法模型
一次指数平滑法的计算公式为：
1) S t(1) ayt (1 a)S t( 1
式中： y t 为时间序列第 t 期的数据， S t(1) 为一次指数平滑值， a 为平滑系数，且 0 a 1 。 预测公式为：
4.初始值的确定 除了平滑系数 a 应合理确定外，初始值 S 0(1) 的确定也是一个很重要的问题。一般来说， 如果时间序列的数据较多，例如在 20 个以上时，初始值对以后的预测值影响很小，可选用 第一期观察值为初始值。如果时间序列的数据较少，在 20 个以下时，初始值对以后的预测 值影响很大，一般可以最初几期观察值的平均值作为初始值。 5.一次指数平滑的应用 【例 11-4】利用例 11-1 的数据，运用一次指数平滑法预测 2011 年 1 月份的销售额。 (1) y1 y 2 ˆ1 S 0 分别取 a 0.2 、0.5 和 0.8，初始值 y 385 。根据一次指数平滑计算公 2 ˆ t 1 ayt (1 a) y ˆ t 进行计算一次指数平滑预测值，预测值计算结果和均方误差如表 11-4 式y 所示。
1) S t(1) ayt (1 a) S t( 1 1) ayt (1 a)[ayt 1 (1 a) S t( 2] 1) ayt a(1 a) y t 1 (1 a ) 2 S t( 2
(1) ayt a(1 a) y t 1 a (1 a ) 2 y t 2 (1 a) t S 0
市场调查与预测课件第十一章其它预测法
• 转移概率
改用 甲
乙
丙
现用
甲
0.8
0.1
0.1
乙
0.37
0.6
0.03
丙
0.083
0.067
0.85
• 试求二月初、三月初 各品牌肥皂市场占有
率及最终的市场占有 率
市场调查与预测课件第十一章其它预 测法
• 解:(1)市场占有率初始向量 。 • 因为 =3/10=0.3 =4/10 =0.4 =3/10
市场调查与预测课件第十一章其它预 测法
• 状态转移概率表
概率 状态
１畅销 ２滞销
状态
１畅销
０．６ ０．２５
• 利润转移概率表
概率 状态
１畅销 ２滞销
状态
１畅销
４ ２
２滞销 ０．４ ０．７５
２滞销 ２ －１
市场调查与预测课件第十一章其它预 测法
• 试求当前周的期望利润及三周后的期望利润各 为多少？
=0.3 • 所以 =(0.3 0.4 0.3) • (2)由题意可知市场占有率转移概率矩阵为:
• (3)各月市场占有率计算如下: • 二月份市场占有率计算如下:
市场调查与预测课件第十一章其它预 测法
• 即甲品牌肥皂市场占有率 为:41.3%；乙品牌肥皂市 场占有率为：29%；丙品 牌肥皂市场占有率： 29.7%
市场调查与预测课件第 十一章其它预测法
2020/11/12
市场调查与预测课件第十一章其它预 测法
第一节 马尔柯夫预测
• 马尔科夫是俄国数学家（A.A.Maykor）， 该方法应用于市场分析
• 马尔科夫过程，是指某事件第n次实验结果 取决于第（n-1）次实验的结果，且在向第 n次结果的转移中存在一转移概率，同时通 过这一转移概率，第n次实验结果可依据第 n-1次结果推算出
市场定量预测方法
市场定量预测方法之定量预测法一、定量预测的定义：定量预测是在充分占有数据资料的基础上，运用数学方法，对出版物市场未来的发展趋势进行估计和推测。
二、定量预测的特点：1. 以数据资料为基础；2. 建立数学模型作为定量预测的工具。
三、定量预测的方法：方法有需求弹性预测法、时间序列预测法、回归分析法。
1. 需求弹性预测法：是指由于某一相关因素的变化所引起的出版物商品需求量发生变化的幅度。
需求弹性主要有价格弹性和收入弹性：需求的价格弹性是指出版物价格的变化所带来的出版物需求量的变化率。
需求的收入弹性是指消费者收入的每一单位的变化所带来的出版物需求量的变动率。
在一般情况下，需求量变化与价格水平变化的方向相反，即价格上升，需求量下降；价格下降，需求量上升。
需求量的变化与消费者收入水平的变化方向相同，即收入上升，需求量上升；收入下降，需求量下降。
2. 时间序列预测法：是利用出版物市场或出版单位一定时间的实际数据，按数据发生的时间先后依次排列后，应用一定的数学方法分析其变化规律。
这一方法对于短期预测较为有效，如预测月、季度、半年的市场情况。
主要方法是移动平均法，是利用最近几期数据的简单平均值来预测下一期的情况。
以预测出版物销售量为例，公式如下：出版物预测期的销售量=各期实际销售量之和观察期数量···················（公式7.1）3.回归分析法：是从定量的角度寻找变量的因果关系，从而判断某些因素的变化对其他因素的影响，多用于处理市场变量之间的相互关系。
回归分析法可分为一元线性回归法、多元线性回归法和非线性回归法。
市场调查与预测之定性预测法
定性预测法强调主观判断和经验，操 作简单，适用于缺乏完整数据和统计 资料的场合。但预测结果受专家主观 因素影响较大，精度相对较低。
适用范围
01 适用于数据和统计资料不完整、不全面的情况。
02 适用于市场变化较大、不确定性较高的行业和领 域。
03
适用于需要快速做出决策的短期预测。
方法分类
专家会议法
消费行为
调查消费者的购买习惯、购买频 率、购买决策过程等，以了解消 费者的需求和偏好。
品牌认知
了解消费者对特定品牌的认知度 、忠诚度、满意度等，以便评估 品牌价值和制定营销策略。
调查方法
问卷调查
通过设计问卷，采用线上或线下方式进行大规模调查 ，收集消费者数据。
深度访谈
针对特定目标群体，进行一对一或小组访谈，深入了 解消费者的需求和期望。
市场调查与预测之定性预测 法
汇报人： 2024-01-05
目录
• 定性预测法概述 • 专家预测法 • 消费者调查预测法 • 业务人员意见预测法 • 市场调查与预测的实践应用
01
定性预测法概述
定义与特点
定义
定性预测法是一种基于经验和专家判 断的预测方法，通过分析历史数据和 当前市场状况，结合专家对市场趋势 的判断，对未来市场趋势进行预测。
详细描述
头脑风暴法是通过召集专家，鼓励他们自由发表意见和创意，从而发现新的市 场趋势和机会。这种方法能够激发专家的创新思维，促进思维的碰撞和交流， 从而得到更为全面和新颖的预测结果。
03
消费者调查预测法
消费者调查内容
消费者基本情况
了解消费者的年龄、性别、职业 、收入等基本信息，以便对目标 市场进行细分和定位。
观察法
市场调查与预测 第十一章 时间序列预测重点整理
定量预测——时间序列预测一、时间序列的概念及构成要素时间序列预测法是一种定量分析法，它是在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。
惯性原理构成要素：现象所属的时间反映现象发展水平的指标数值二、时间序列预测的原理时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。
实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。
环比指数定基指数三、时间序列分析的目的1、描述事物在过去的时间状态，分析其随时间推移的发展趋势。
2、揭示事物发展变化的规律性3、预测事物在未来时间的数量四、时间序列的变化动态影响时间序列变动的因素可分解为：可解释的变动：1、长期趋势(T)2、季节变动(S)3、循环变动(C)不可解释的变动：4、不规则变动(I)长期趋势：现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势季节变动：现象在一年内有规律的、按一定周期重复出现的变化循环变动：现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动不顾则变动：是一种无规律可循的变动，包括不规则变动严格的随机变动和不规则的突发性影响很大的变动两种类型五、时间序列预测的方法移动平均法1、概念：通过平均每一个连续数列值来修匀时间数列的方法2、做法：对时间数列的各项数值，按照一定的时距（跨越期）进行逐期移动，计算出一系列序时平均数，形成一个派生的平均数时间数列，以此削弱不规则变动的影响，显示出原数列的长期趋势。
3、步骤：（1）、确定移动时距（跨越期）n一般应选择奇数项进行移动平均若原数列呈周期变动，应选择现象的变动周期作为移动的时距长度。
（2）、计算各移动平均值，并将其编制成时间序列4、特点：（1）移动平均对数列具有平滑修匀作用，移动项数越多，平滑修匀作用越强（2）由移动平均数组成的趋势值数列，较原数列的项数少局限:不能完整地反映原数列的长期趋势，不便于直接根据修匀后的数列进行预测。
定量预测方法
定量预测方法定量预测方法是指通过数学模型和统计分析来预测未来的趋势和结果。
在商业、金融、科学研究等领域，定量预测方法被广泛应用，能够帮助决策者做出更加准确的决策。
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常见的定量预测方法，它基于历史数据，通过分析时间序列的趋势、季节性和周期性，来预测未来的数值。
时间序列分析通常包括平稳性检验、自相关性检验、白噪声检验等步骤。
通过构建合适的时间序列模型，可以对未来的数据进行预测，例如ARIMA模型、季节性模型等。
另一种常见的定量预测方法是回归分析。
回归分析是通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测未来的结果。
在实际应用中，回归分析可以分为简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等不同类型。
通过对历史数据的回归分析，可以得到自变量和因变量之间的函数关系，从而进行未来数值的预测。
除了时间序列分析和回归分析，指数平滑法也是一种常用的定量预测方法。
指数平滑法通过对历史数据进行加权平均，来预测未来的趋势。
指数平滑法通常包括简单指数平滑、双重指数平滑、三重指数平滑等不同类型。
这些方法可以根据历史数据的特点，对未来的数据进行平滑预测，具有一定的准确性和实用性。
在实际应用中，选择合适的定量预测方法需要根据具体问题的特点和数据的性质来决定。
比如，对于具有趋势和季节性的数据，可以选择时间序列分析；对于自变量和因变量之间存在线性关系的数据，可以选择回归分析；对于需要进行平滑预测的数据，可以选择指数平滑法。
在选择方法的同时，还需要考虑模型的稳定性、预测精度和计算效率等因素。
总之，定量预测方法是一种重要的决策工具，能够帮助决策者对未来进行有效的预测。
通过合理选择和应用定量预测方法，可以提高决策的准确性和效率，为企业和组织的发展提供有力支持。
希望本文介绍的定量预测方法能够对读者有所帮助，谢谢！以上就是关于定量预测方法的相关内容，希望对您有所帮助。
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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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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【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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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：
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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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。
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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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（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。
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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。
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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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。