市场调查季节变动预测

1、第六章季节变化的预测方法，第一节季节变化的特征和计量指标。季节性变化及其特征(1)指许多经济现象受自然因素、消费习惯、风俗习惯等社会因素的影响，并在一年内随着季节的变化而有规律地变化。(2)商品有其特点：一季生产，两年一年销售，三季销售。(2)衡量季节变化的指数(1)季节指数1。含义：这是一个用三年或更长时间的历史数据用相对数字表示的季节性变化的衡量指标。3.显著性：全年四个季度的季节指数之和为400%，每个季度的季节指数平均值为100%，说明了每个季度的变量与年平均值之间的相对关系。(2)季节变化1。意思是：这是一个用绝对数字表示的季节变化的量度。2.公式：水平季节变化=多年同一季节的平均值

2、-整个时期的总平均值；趋势季节变化=多年来同一季节的平均值-趋势值3。重要性：一年中每个季节的季节变化总和为零。如果某个季节的季节变化大于0，则意味着该季节的变量高于平均值，属于高峰季节；相反，现在是淡季。第二节水平季节变化预测方法1。季节指数预测法(1)季节指数的计算方法(1)季度平均法(1)是指用历年同一季节的平均值与整个期间(所有年份)的总平均值之比来确定季节指数的方法。2)实例和计算步骤：(1)计算历年同季的总数和季度平均值；(2)计算整个期间(20个季节)的季度平均值或(3)根据公式计算每个季节的季节指数。例如，第一季度的季节性指数是：其余的都是类比的。，2年比平均值法1)含义：历年

3、各季的实际值是相对应的2)示例及计算步骤：利用成都人民商场化学棉部2003年和2007年的季度销售数据，尝试用年比平均值法计算季节指数。(1)计算历年各季节的比例，并填写表2的(2)和(5)栏。计算公式为：(2)计算历年同一季节的季节比率总数；(3)计算每个季节的季节指数。计算公式如下：如果第一季度的季节指数为：其他类推。3.比较季度平均法和年度比率平均法的计算结果，两种方法得出的季节指数比较接近。因为季度平均法更容易计算，所以这种方法在实践中经常使用。季节变化图是用年比平均法得到的季节指数绘制的。该图直接反映了成都人民购物中心棉花部销售季节变化的基本规律。(2)利用季节指数预测季节指数是反映

4、季节变化规律的重要指标，主要用于以下两种情况：(1)了解全年的预测值，利用季节指数计算一年中各季节的预测值。例如，成都人民购物中心的棉花化工部预测今年的销售额为1444.17万元，并试图用季度平均法得到的季节指数来预测每个季节的销售额。今年各季的预测值为：2 .已知某季的实际值，用季节指数计算未来各季和全年的预测值。例如，如果成都人民购物中心棉花部今年第一季度实现370万元，试着用平均法得到的季节指数计算今年第二、第三和第四季度以及全年的预测值。根据公式计算如下：(1万元)、(1万元)、(1万元)、(1万元)。2.季节变化预测法(1)季节变化预测法的含义是指用历年同季平均值与全期总平均值之差来

5、确定季节变化的方法。(二)用季度平均法计算季节变化的例子：以表1为例：1计算一年内同一季节的总数和平均值2。3根据季节变化公式计算出全期20个季节的季度平均值7218.4920=360.92，第二季度的季节变化=411.63-360.92=50.71(万元)；第三季度季节变化=260.45-360.92=-100.47(万元)；第四季度的季节变化=401.64-360.92=40.72(万元)来自季节指数和季节变化(3)用季节变化来预测1全年的预测值是已知的，用季节变化来计算一年中每个季节的预测值。例如，成都人民购物中心棉花化工部预测今年的销售额为1444.17万元，并尝试用季度平均法得到的季

6、节变化来预测今年各季节的销售额。2、了解某个季节的实际值，利用季节变化来计算每个季节的预测值和未来全年的预测值。成都人民购物中心的棉花化工部今年第一季度实现了370万元。尝试计算第二、第三和第四季度以及全年的预测值。第三节趋势季节变化预测方法1。趋势季节变化的指数测量方法1。移动平均趋势消除方法1。计算四季的移动平均线。由于移动平均项目的数量等于周期长度，移动平均消除了季节因素造成的差异和季节间随机因素的影响，可以作为该期间的趋势测量值，即Mt=Tt 2，计算季节比率及其平均值。yt/Mt=(TtSt t)/Tt=StI t 3。计算多年来同一季节的季节比率平均值。此时，随机变化的影响可以在一

7、定程度上消除，即(StIt )/It=St 4计算调整后的综合季节指数。例如，Y1Y5纺织公司的季度销售数据如表1所示，移动平均趋势消除法用于计算其季节指数和季节变化。将表1第(5)和第(6)栏中的数字填入表2和表3，将它们相加，然后除以4，得到综合季节变化和季节指数。(2)长期趋势消除法又称曲线(直线)匹配趋势消除法。首先计算历年同季和各季的平均值，并拟合长期趋势模型计算各季的趋势值，然后将同季的平均值和趋势值相除或相减，剔除长期趋势因素，进而确定季节变化和季节指数。示例：使用表1中描述的历史数据，尝试通过长期趋势消除方法计算季节指数和季节变化。解决方法：步骤如下：参考表4.1，计算历年同季

8、度的总数和平均数，并在表4的(7)和(8)栏中列出。该步骤的功能是通过平均消除原始数据中的不规则因素。2计算历年每个季度的总销售量和季度平均销售量，并分别列在表4的最后两行。3计算年度趋势值方程。根据历年每个季节的平均数，一般都是直线上升趋势，所以可以用最小二乘法建立直线方程来计算趋势值。表5，找出线性方程的参数a和b。4计算季节趋势值1)将年度趋势线方程改为季度趋势线方程2)在年度趋势线方程中，t系数为281.75，表示年度增长。如果改为季度单位，每个季度的增量为281.75/4=70.44 3)原点(t=0)在Y3的第二和第三季度。那么截止时刻A应该减去1.5季节生长70.44 * 1.5

9、=105.66。4)调整后，季节趋势的直线方程为：将t=0，1，2，3代入方程，得到14个季节的趋势值，填入表4第(9)栏。5计算季节变化和季节指数，并填写表4的(10)和(11)栏。调整后的季节指数列在第(12)栏，用于比较季节变化和用移动平均趋势消除法和长期趋势消除法计算的季节指数。他们之间有些不同。一般来说，当历史数据中的不规则因素明显时，用移动平均趋势剔除法计算季节变化指数更为合适。当趋势变化因素明显时，用长期趋势消除法计算季节变化指数更为合适。(2)季节指数和季节变化预测(1)长期趋势消除法中的趋势方程和季节变化指数预测。例：利用季节趋势的直线方程和季节变动指数表4的(10)和(12

10、)栏，预测了某纺织公司的Y6年销售额。列出Y6: 1各季度销售预测值的计算表，在季度趋势的直线方程中，原点(t=0)在Y3的第一季度，所以Y6第一季度的序号应该是12，其余的应该类推。将T值代入季节趋势线性方程，得到Y6各季节的趋势值，表6第(3)栏和第(4)栏所列的预测值用公式得到，如：3682.62(Y6第一季度趋势值)* 98.1%(第一季度调整后的季节指数)=3612.65；第二季度趋势值为3753.06*第二季度季节指数为54.35%=2039.79。第(5)栏的预测值也由公式得到，如：Y6第一季度趋势值为3682.62，第一季度季节性变化为(-65.34)=3617.28；3753

11、.06 (-1333.78)=2419.28。(2)利用移动平均剔除法中的趋势值，通过建立新的趋势直线方程计算预测期的趋势值。表1中的相关数据说明了预测步骤：在表1的第(4)列中，Y5的第二季度的最后一个趋势值是3477.5，因此我们可以将Y5的第二季度设置为原点(t=0)，截距a=3477.5。如果我们可以确定另一个增量B，即我们可以建立一个趋势直线方程，确定B值的方法可以计算最近几个时期。现在计算连续四个时期的平均增量来确定B值，那么有：2新建立的线性方程和表2、表3中的季节变化和季节指数用来预测Y6各季节的销售，并设计Y6各季节销售预测计算的表格格式、内容和季节顺序。在季节性趋势线性方程中，原点在Y5的第二季度(t=0)，因此季节性趋势值t=3、4、5和6分别被代入线性方程以获得列