昆明理工大学课件New(营销级)市场调查与预测-2

市场调查与预测昆明理工大学管理与经济学院宁德煌教授

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第五章市场预测的分类、

要求和步骤

市场预测的含义与种类市场预测中历史数据的类型和预测误差市场预测的基本要求和基本步骤市场预测(Marketforecast)市场预测—是依据市场的历史和现状,凭经验并应用一定的预测技术,对市场发展的未来趋势进行预计、测算和判断,得出符合逻辑的结论的活动和过程.市场预测的种类市场预测(按市场预测所指未来的时间远近分,即按预测期T的长短分)长期预测(T≧5年)中期预测(1年﹤T﹤5年)短期预测(T≦1年)市场预测的种类市场预测(按预测方法和预测资料所涉及的信息的不同分)(P104-P105)定量预测定性预测市场预测的方法（P105-P107)定性预测法定量预测法时序模型预测法因果模型预测法思考题：定性预测与定量预测的区别与联系？定义适用条件优缺点市场预测中历史数据的类型

（P10８－P1１１)水平型历史数据趋势型历史数据季节型历史数据循环型历史数据预测误差（P1１１-P1１３)反映误差的标准产生预测误差的原因预测误差的分类市场预测的基本要求目的性综合性客观性及时性反馈性经济性市场预测的基本步骤1、确定预测的目标,制定预测计划;2、收集和整理资料;3、选择预测方法和进行预测；4、分析和修正预测结果。市场预测方法的选择标准

预测期的长短历史数据的类型预测费用预测准确度的大小预测方法的适用程度第六章市场预测方法定性预测法定量预测法时序模型预测法因果模型预测法

（一）定性预测法

集体意见法

德尔菲法主观概率法定性预测法定性预测法是利用预测者所掌握的活信息和发挥预测者直观判断力的预测方法.定性预测法中所说的预测者,是指预测者集体,也就是说,定性预测法通常是集体预测.定性预测法的主要内容:个人的预测集体的预测综合成集体意见法集体意见法集体意见法的程序Fji(最高F1i,最可能F2i,

最低F3i)Fi=∑Pj*FjiF=∑Wi*Fi个人的预测集体的预测加权平均集体意见法的例子—1

销售人员1231最高销售量(P1=0.3)1000F111200F12900F132最可能销售量(P2=0.5)700F21900F22600F233最低销售量(P3=0.2)400F31600F32300F33ij表9-1销售人员对某产品销售量的预测(单位:件)W1=W2=W3=1/3F1=∑Pj*Fj1=730件F2=∑Pj*Fj2=930件F3=∑Pj*Fj3=630件F=∑Wi*Fi

=1/3(730+930+630)=763件集体意见法的例子—2

估计销售量主观概率销售量×概率最高销售最可能销售最低销售10007004000.30.50.230035080期望值1.0730F1最高销售最可能销售最低销售12009006000.20.60.2240540120期望值1.0900F2最高销售最可能销售最低销售9006003000.20.50.318030090期望值1.0570F3预测人员经理销售人员1销售人员2W1=0.5W1=0.25W1=0.25表9-2预测期望值计算表(单位:公斤)德尔菲法德尔菲法的特点匿名性反馈性趋同性(或称集中性)德尔菲法个人的预测集体的预测多轮征询与信息反馈德尔菲法德尔菲法的步骤1.确定预测课题2.选择专家3.设计征询表4.逐轮征询和信息反馈5.采用统计分析方法对预测结果进行定量评价和表述德尔菲法的例子123456789MeR=Xmax-Xmin160Xmax5012Xmin5555252230223048250Xmax5033504535283425Xmin352534550Xmax4150353528Xmin3437372244550Xmax4150353528Xmin34373722专家征询次数专家的预测数字(单位:台)*这种新产品的月销售量估计为37台/月主观概率法主观概率的概念及主观概率法的意义主观概率的应用主观概率法个人的预测(个人主观概率)集体的预测(集体主观概率)加权平均主观概率法的例子

成功的可能性0.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0

人数0223344200主观概率的加权平均值=0.1*0+0.2*2+0.3*2+0.4*3+0.5*3+0.6*4+0.7*4+0.8*2+0.9*0+1.0*020=10.5/20=0.525表9-4

（二）定量预测法

定量预测法A.时序模型预测法B.因果模型预测法A.时序模型预测法移动平均法指数平滑法季节模型预测法趋势曲线拟合法马尔科夫链预测法移动平均法(P135-P142)移动平均法的概念移动平均法的含义移动平均法的计算公式Ft+1=1/n(Xt+Xt-1+……+Xt-n+1)=1/n∑Xt-k+1式中:F—代表预测值X—代表实际值t—代表时期序数n—代表参与算术平均的数据个数,即跨越期数例题1(P135-P137,表10-1)移动平均法移动平均法的适用条件水平型历史数据或斜坡趋势型历史数据;近期预测移动平均法的依据Ft+1=XtFt+1=1/n

∑Xt-k+1朴素预测法移动平均法发展移动平均法跨越期n的取值如果历史数据的类型是水平型的,跨越期n应取较大的数;如果历史数据的类型是斜坡趋势型的,跨越期n应取较小的数.例题2(P139,表10-2)(水平型历史数据)例题3(P140,表10-3)(斜坡趋势型历史数据)指数平滑法(P147-P152)指数平滑法的含义指数平滑法的计算公式指数平滑法的适用条件指数平滑法的例题季节模型预测法(P153-P158)季节模型预测法的含义季节模型预测法的适用条件季节变动的分析简单的季节模型预测季节变动的分析季节变动的测定，最常用的是计算季节指数，计算季节指数通常用按月平均法。计算方法如下：（1）求出各年同月份的平均水平;（2）若干年内每个月的数字总计，求总的月平均水平;（3）若干年内每个月的平均数与总的月平均数相比，即得各月的季节指数Is。例1：某市2009年至2011年汗衫、背心零售量资料如下，季节指数计算过程见下表(单位：万件)2009年零售量2010年零售量2011年零售量各月平均零售量季节指数Is(%)一月10161513.6716.5二月20202321.0025.4三月41586655.0066.6四月64909181.6798.9五月148139140142.33172.3六月230235253239.33289.7七月203240198213.67258.6八月1278996104.00125.9九月41427853.6765.0十月23235032.0038.7十一月16162519.0023.0十二月12171916.0019.4各年月均零售量77.9282.0887.8382.61100.0简单的季节模型预测

例2.沿用例1资料，已知该市2012年1、2、3月汗衫和背心的零售量分别为：19万件、29万件和84万件，预测该年（2012）5、6、7三个月汗衫和背心的零售量？按预测模型一做预测，可预测该市你2012年4—12月的零售量例3.沿用例1资料，设已知该市预测2012年汗衫和背心的零售量可能达到1080万件，则全年各月汗衫和背心总平均零售量为90万件。按预测模型二做预测，可推算出该市2012年1—12月的零售量趋势曲线拟合法(P158)趋势曲线拟合法的含义趋势曲线拟合法的适用条件长期预测趋势型历史数据趋势曲线拟合法直线拟合抛物线拟合Gompertz曲线拟合趋势曲线拟合法直线拟合Yc=a+bX式中:Yc—预测值X—时间a、b—预测模型参数例题(P161,表10-9)例1，某市2008年—2012年某种商品零售量资料如下：年份X零售量（万米）YXXY200818501850200921500430002010328009840020114370016148002012550002525000合计151385055520502试预测2013年、2014年该种商品零售量？b=1050a=-380Yc=a+bX=-380+1050X2013年，X=6Yc=a+bX=-380+1050*6=5920(万米)2014年，X=7Yc=a+bX=-380+1050*7=6970(万米)趋势曲线拟合法抛物线拟合Yc=a+bX+cX式中:Yc—预测值X—时间a、b、c—预测模型参数例题(P164,表10-10)2趋势曲线拟合法Gompertz曲线拟合Y=ab式中:Yc—预测值X—年次(即时间)a、b、c—预测模型参数例题(P170,表10-11)cx马尔科夫链预测法(P179)补充:矩阵乘法(P228-P229)马尔科夫链预测法简介马尔科夫过程马尔科夫链马尔科夫链的特点马尔科夫链预测法马尔科夫链预测法

在市场预测中的应用之一(P180)商品的销售状况预测预测步骤:1.划分预测对象所出现的状态;2.计算转移次数;3.计算状态转移概率;4.根据状态转移概率进行预测.例题(P181,表10-12)马尔科夫链预测法

在市场预测中的应用之二(P183)企业的市场占有率预测马尔科夫链预测法的基本原理:

本期的市场占有率仅取决于上期的市场占有率及转移概率.例题(P184,表10-13)B.因果模型预测法因果模型预测法回归模型预测法投入产出分析法一元回归模型预测法多元回归模型预测法线性回归模型预测法非线性回归模型预测法多元线性回归模型预测法……回归模型预测法一元回归模型预测法多元回归模型预测法一元回归模型预测法一元回归模型预测一元回归模型预测的程序:1.作相关图(散点图)2.计算相关系数r或相关指数R3.建立回归模型，以进行预测2线性回归模型预测线性回归预测模型：Yc=a+bX例题(P188-P190,表1１-1)XX*YX年次（时间）货币收入X购买消费品支出Y４９－７２．８－７1１１．６１０．４２５－５７．５－５2１２．９１１．５９－３７．２－３3１３．７１２．４１－１３．１－１4１４．６１３．１１１３．２１5１４．４１３．２９４３．５３6１６．５１４．５２５７９５7