浅析卷烟需求预测的基本方法

浅析卷烟需求预测的基本方法

卷烟需求预测就是在卷烟市场调研和对卷烟销售历史数据分析的基础上，运用科学分析方法，对市场需求及未来变化趋进行分析研究，从而预测未来市场需求和变化趋势的过程。

卷烟需求预测一般分为定性预测法和定量预测法[1]。定性预测法是利用对业务知识熟悉、具有丰富经验和较强的综合分析能力的业务人员或专家学者，根据卷烟销售历史资料和相关资料，对卷烟未来销售趋势做出性质上的判断和预测。

定量预测法则是利用销售历史资料，运用一定的数学分析方法和数学模型，找到数据或影响变量之间的规律性联系，以此对卷烟需求或销售的变化趋势作出定量的分析和预测。

在实际工作中往往是定性和定量分析和预测方法结合使用。以定性分析确定卷烟市场需求发展趋势，然后以定量预测方法确定数学模型，从而对卷烟市场需求和销售变化情况做出准确和精确的判断和预测。

定性预测方法

定性预测方法可以对预测对象做出变动方向和性质上的推断，它是市场预测方法中常用的一种方法。它是依赖于预测人员在丰富的经验和知识以及综合分析能力，对预测对象的未来发展前景做出性质和程度上的估计和推断的一种预测方法。由于其资料搜集大部分来源于销售一线，能反映卷烟销售的趋势性和方向性，所以它往往作为定量预测的前提。但它也有不足之处，它只能预测一些简单的事件，对一些技术要求高的决策事件无法提供精确的预测，而且这种预测方法容易由于个人主观的错误引起整个预测结果的偏差。

1、对比类推法。是根据类推性原理，把预测对象同其他类似事物进行对比分析，从而估计和推断预测对象未来发展变化趋势的一种预测方法。对比类推法运用简便，论证性强，主要包括产品类推法、地区类推法和局部总体类推法等。其数学模型为：

Y t=Q＇*N＇*D＇

其中，Y t为下期预测值，Q＇为每户平均需求值调整值，N＇为客户总数调整值，D＇为重复购买率调整值；

2、集合意见法。在卷烟需求预测中，由于烟草商业企业各业务部门的相关人员比较熟悉卷烟市场需求及其变化动向，它们的集中性的意见往往能反映卷烟市场的真实趋向。因此它是进行短、近期预测的常用的方法。其数学模型为：

Y=X1A+X2B+X3C

其中，Y表示预测平均值，A、B、C表示预测值，X1、X2、X3分别表示A、B、C、出现的概率或权重。

3、专家调查预测法。专家调查预测法是专家根据历史和现实的资料，以及凭借个人的知识、经验和分析能力，对预测对象未来的发展变化趋势做出判断和推测的一种方法。专家调查预测法一般在缺乏历史资料或历史资料不全面、并且既要有质的分析、又要有量的变化分析时采用，较适合于对新品卷烟的预测，主要有专家会议法和德尔菲法（专家小组法）两种。

4、消费者调查预测法。消费决定需求。通过对消费者进行问卷调查，了解消费需求变化、消费偏好、收入变动情况、社会经济政治等对卷烟消费影响的因素及其影响程度，征询消费者意见，了解消费者卷烟消费发展新趋势，根据调查获得的资料对卷烟销售趋势进行分析和预测。

定量预测方法

1、卷烟产品市场占有率预测。

对卷烟产品市场占有率的预测，卷烟工业企业主要是对一定市场范围内、一定时期内本企业卷烟产品市场占有率的发展趋势及其影响因素进行预测，并对竞争对手的变化趋势进行估计，卷烟商业企业主要是对某种品类、品牌或价位的卷烟产品销售趋势、变化情况进行分析预测。企业的市场占有率分析一般从产品地位分析、竞争对手分析、潜在的竞争对手分析三个方面进行，从而制定相应的营销策略应对竞争对手的侵入。

市场占有率的计算公式如下：

例：某中烟工业公司生产的“××”牌卷烟（零售价100元/条）2007年在S市的年销量为20000万支，当年S市零售价100元/条的卷烟总销量为60000万支，则2007年该中烟公司的“××”牌卷烟在S市的市场占有率为：20000 ÷60000×100%= 33.3%

2、回归预测法。

回归预测法是预测学的基本方法，卷烟销量与GDP、人均可支配收入、社会消费品零售额、消费者偏好、季节性等因素相关，可以分析卷烟销量（因变量）与GDP、人均可支配收入、社会消费品零售额、消费者偏好、季节等因素（自变量）之间的相互关系，建立变量间的数量关系近似表达的函数方程，并进行参数估计和显著性检验以后，运用回归方程式预测因变量数值变化的方法。预测过程中，当回归方程为曲线型时，称其为非线性回归。回归分析法包含的具体方法有一元线性回归法、二元线性回归法、多元线性回归法、非线性回归法等。

回归分析预测法的具体步骤：

（1）确定预测目标和影响因素

（2）进行相关分析

确定变量间有无相关关系。并确定相关关系的密切程度，相关关系的密切程度通常用相关系数或相关指数来衡量。

相关系数计算公式为：

其中，r为相关系数，x为自变量的值，为自变量的平均数，Y为因变量的值，为因变量的平均数。

（3）建立回归预测模型

线性回归方程的一般表达式为：

Y=a+b1x1+b2x2+……+b n x n

当线性回归只有一个自变量与一个因变量间的回归，称为一元线性回归或简单线性回归、直线回归，可简写成：

Y=a+bx

其他形式的线性回归则称为多元线性回归。

当变量间不呈现线性关系时，则需根据曲线的形状建立相应的非线性回归方程。

（4）回归预测模型的检验

只有通过了有关的检验，回归方程方可用于经济预测。常用的检验方法有相关系数检验、F检验、t检验和D－W检验等。

（5）进行实际预测

运用通过检验的回归方程，将需要预测的自变量x代入方程并计算，即可取得所求的预测值。

3、时间序列数据分析法。

时间序列法是卷烟需求预测工作中运用得比较多的一种预测方法。它是将过去的卷烟销售历史资料和数据，按时间顺序排列，根据时间序列所反映的卷烟销售的发展、方向和趋势，将时间序列外推或延伸，以预测未来可能达到的水平。具体方法有平均预测法、时间序列分解法、趋势外推法、时间序列平滑预测法、自适应过滤法、平稳时间序列预测法等。

3.1平均预测法：直接计算一定时期内各时间指标的平均数，以此为基础确定未来时期的预测值的方法称为平均预测法。这种方法不用建立复杂的预测模型，不用进行复杂的运算，在短期预测中常常使用。

●简单算术平均法：市场现象的预测值就用简单序时平均值Y代替，此方法预测简便，但只适用于各项变化不大、变动趋势呈水平直线状态、各观察值错落于某一直线上下的情况预测。