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第五章 市场预测学习目的 2第一节 市场预测概述 第二节 定性预测方法 第三节 时间序列预测法 第四节 线形回归模型预测法第五节 非线性回归模型预测法 复习思考题 在学完本章后你应该知道 :1. 市场预测的概念、内容和步骤。2. 定性市场预测方法。3.时间序列预测法 4.线形回归模型预测法5.非线性回归模型预测法一、市场预测的概念1. 预测是对未来不确定事件的预报和推测,市场预测是关于市场未来状况的预报和推测。2. 市场预测活动是在市场营销调研基础上,分析研究对各种数据、资料和信息,运用科学方法技术,探讨供求趋势,预报和推测未来一定时期内供求关系变化的前景,从而为企业的营销决策提供科学依据。二、市场预测的意义1. 市场预测是企业制定计划的重要依据之一。2. 市场预测有助于企业领导者对经营战略问题做出正确的决策。3. 市场预测有利于提高企业的竞争能力 ,减少经营风险。三、市场预测的分类1. 按预测的商品层次可以分为 :单项产品的预测 ;同类产品的预测 ;商品需求总量的预测。2. 按预测的时间层次可以分为 :长期预测 (3-5年 );中期预测 (1-3年 );短期预测 (1年以内 )。3. 按预测的地区范围可以分为 :地区性预测 ;全国性预测 ;国际性预测4.按预测的内容可以分为 :市场潜在需求预测;市场占有率预测 ;生命周期预测 ;产品开发预测。5. 按预测要求质与量侧重点的不同 ,可以分为定性预测和定量预测。四、市场预测的步骤确定市场预测目标选择预测方法收集和整理数据资料进行测量与预测分析预测误差是否符合要求提出预测报告是否修正预测模型改进预测方法第二节 定性预测方法一、专家意见法公司可利用诸如经销商、分销商、供应商以及其他一些专家的意见进行预测。缺点:小组成员容易屈从于某个权威或者大多数人的意见(即使这些意见不正确),而不愿意提出不同的看法,或者是虽然意识到自己的意见错了,但是碍于情面不愿当众承认。德尔菲法德尔菲法是专家意见法的一种,由预测主持者反复向专家寄发调查表,经过综合整理形成最终预测结论。1. 特点 匿名性:专家互不见面,保证不互相影响。 反馈性:各专家每轮预测结果经整理反馈给专家供下一轮预测参考。 收敛性:专家意见经几轮预测,趋于一致。2. 步骤 : 拟拟 定定 预测课题预测课题 : 确定预测主目标和分目标,准备资料。 选择专家,拟定调查内容,设计调查表。 征询阶段:发出调查表向专家征询,把结果整理后反馈给专家,再进行下一轮征询,反复进行,一般为三到四轮。 分析处理阶段:对各专家预测结果进行综合得出最终预测结果。二、营销人员预测法依靠营销人员的经验和判断力进行预测。 1. 经理人员判断法 :由经理召集调研情报和销售部门的负责人,以他们对未来市场预测为基础,集思广益,形成预测方案。 可用主观概率法预测:每个预测者都对未来市场状况较好、一般、较差给出主观概率。 优点是省时省力、简便易行;缺点是受主观因素影响和当时市场形势影响过大。2. 销售人员判断法 :召集销售人员,让其对各自分工的市场区域或整个市场前景作出预测,然后分析综合为统一的预测。 也可使用前述的主观概率法。 优点是充分考虑了销售人员熟悉市场、接触顾客的重要因素;缺点是受销售人员个人对市场认识乐观和悲观影响较大。所以都需要修正。三、市场试销法市场试销法是指试销商品在小范围内进行销售实验 ,直接调查消费者对试销商品的反映和喜爱程度。美国西屋电器公司试制了两种保护眼睛的白色灯泡。四、类推法(一)产品类推法 果冻面膜、巧克力机(二)行业类推法 太阳能电池 卫星 民用(三)地区类推法 服装 看上海(四)国际类推法 小灵通市场的开拓第三节 时间序列预测法时间序列 :某个经济指标按时间先后顺序排列的指标值。一、 简单平均数预测法 :以一定观察期内时间序列观察值的简单算术平均作为下期预测值。 适应时间序列无趋势的情况。(一)算术平均数预测法算术平均数预测法是将事件在历史上各个时期状况的数据简单加总,然后处以总期数,得到预期值。(二)加权平均数预测法 :以一定时期内时间序列观察值的加权算术平均数作为下期预测值。Xi为第 i 个观察值; Wi为第 i 个观察值的权重,一般越靠近当前,权重越大,越远离当前,权重越小,这样做的目的是使靠近当前的观察值在预测结果中的比重加大。 适应于有一定趋势的时间序列。=ni iiXWX1 例 :某公交线路 3到 7月份客流量如下表,试以加权平均法预测 8月份客流量。即 8月份的预测值为 15.05万人次。月份 3 4 5 6 7客流量 (万人次 ) 15 13 16 17 14权 重 0.05 0.15 0.20 0.25 0.3505.1535.01425.0172.01615.01305.015=+=X二、移动平均数预测法(一)算术移动平均数预测法在整个时间序列中逐点移动逐段求平均,每次求平均的移动平均期固定。Mt=(Xt+Xt-1+X t-N+1)/N,tN式中, Mt为 t期移动平均值; N为求移动平均数的跨跃期。也就是说,当 t向前移动一个时期,就增加一个新近数据,去掉一个远期数据,得到一个新的平均数。优点:计算简单、方便缺点:没能反映出各期的不同特点,而是每期数据在在平均中的作用是一样的。 例 :某商店某年各月销售额如下表,试用一次移动平均法预测下年 1月的销售额。月份销 售 额(万元 )预测值(n=3)预测值(n=5)月份销 售 额(万元 )预测值(n=3)预测值(n=5)12345632282729302929.028.028.7 29.27891011121326282930262729.328.327.727.729.028.327.728.628.228.428.428.427.828.0(二)加权移动平均数预测法设观察期内的数据资料按时间构成的序列为 x1,x2,x t, 加权移动平均公式为 :MtW=(W1x1+W2x2+W Nxt-N+1)/(W1+W2+W N)式中, MtW为 t期加权移动平均值; N为求加权移动平均数的跨跃期。两类移动平均数预测法,在时间序列没有明显的趋势变动时,能够准确的反映实际情况。但是当时间序列出现直线增加或减少的变化趋势时,用移动平均数预测法就会出现滞后偏差。因此需要修正。二次移动平均法二次移动平均法 :用二次移动平均值相对一次移动平均值的相对滞后补偿一次移动平均相对原始时间序列的滞后,以提高精度。二次移动平均值为:再计算: at = 2Mt(1) Mt(2)bt = 2(Mt(1) Mt(2)/(n 1)预测公式:式中 : t为当前时期数 ;T为由 t预期的跨越数 .= +-nit itMnM1)1()2(11TbaX ttTt +=+ 例: 某企业连续 9年产品销量 (万件 )如表,试用两次移动平均法 (n=3)预测后年销量:a9=2612.3595.1=629.5b9=2(612.3595.1)/(31)=17.2后年预测值:年份 销 量 Mi(1) Mi(2) 年份 销 量 Mi(1) Mi(2)12345452490508523535483.3507.0522.0 504.16789586602608627548.0574.3598.7612.3525.4548.1572.7595.19.66322.175.629 29 =*+=+X三、 指数平滑法是一特殊的移动平均法。指数平滑值的计算公式如下:Ft+1=Ft+(xt Ft )=xt+(1 ) Ft其中 xt为第 t期的实际值, Ft, Ft+1是第 t期、第 t +1期的预测值, 0 1, 称为平滑指数。 例 : 某家电公司 1-9月洗衣机销量(百台 )如表,试用一次指数平滑法 (=0.7)预测 10月的销量,取 F1= X1 =21。:10月份预测值: F9=0.723+(10.7)21.07=22.42(百台 )月份 (i) 销 量 Fi(1) 月份 (i) 销 量 Fi(1)12345212420232221.0021.0023.1020.9322.386789102520212322.1124.1321.2421.07第四节 线性回归模型预测法把表示原因的变量 (即自变量 )与表示结果的变量 (即要预测的变量 )以线性函数模型表示: Y=0+1X1+2X2+ kXk+u过观察值估计模型中的未知参数 0, 1, 2, , k, 然后把自变量的值代入模型即可求出预测变量 Y的值。其中 u为随机扰动量。1. 若 k =1叫一元线性回归,若 k 2叫多元线性回归。2. 参数估计方法 最小二乘估计法:基本思路:以全部观察值与回归值差的平方和最小为条件,求出模型中的未知参数。具体计算现在一般由计算机进行,手工计算既费时费力,又容易出错,最易见到的计算机软件为 SPSS软件。 例 :某企业经调查发现,广告费用与销售额的相关数据如下表,试预测广告费用增加到 5千元时销售额有多大?模型为: Y =0+1X+u设用 SPSS估计: 0=-0.524, 1=14.86模型为: =0.524+14.86 X, 以 X=5代入得: =0.524+14.865=73.776(万元 )广告 费 (千元 )X 2 3 3.5 4 4.5销 售 额 (万元 )Y 30 42 51 62 65第五节第五节 非线性回归模型预测法非线性回归模型预测法在市场活动中,像销售额等因素受某些因素在市场活动中,像销售额等因素受某些因素的影响往往不呈线性关系的变化。如:产品生产产量对的影响往往不呈线性关系的变化。如:产品生产产量对产品生产成本的影响;产品价格与市场需求的关系;某产品生产成本的影响;产品价格与市场需求的

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