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第二节 市场预测方法
一、市场预测方法的选择
(一)市场预测方法选择的依据
市场预测方法选择的依据具体有：
1.根据预测的目标来选择。长期预测可采用老师预测法、百分比率递增法、回归分析法等。短期预测可以采用经验判断法、平均数法、移动平均数法、一次指数平滑法等。
2.根据预测的范围来选择。宏观预测，采用德尔菲法、相关因素分析法、相互影响分析法等。微观预测，采用大致预测法、展销调查法、市场因子推演法、直线回归法、经验判断法等。
3.根据数据资料状况来选择。资料充分、数据准确可靠，采用定量预测法，反之，采用定性预测方法。
4.根据预测期限和费用来选择。
另外还要注意：连贯性、可比性、相关性，以及必要的预测评价与误差分析。
(二)市场供求形态与预测方法的选择
根据我国市场状况、商品供求规律，市场商品供求的形势动态可分为：稳定形态、趋势形态、季节性形态、随机形态等供求形态。
1.稳定形态：没有明显的变化。生存必需品：粮食;生活必需品：牙刷、牙膏;燃料和能源：电、煤气;必需的衣物等。可以采用平均数法、平均递增率、类推法、市场因子推演法。
2.趋势形态：也称为倾向性形态。在一段时间内，商品的需求量和供给量呈现一定的直线上升或下降的趋势。可采用移动平均数法、指数平滑法、回归分析法。
3.季节性形态：季节性变化。广义的季节性变化可以包括一年以上的有规则的变化，狭义是指一年以内的规则的周期变动。
4.随机形态：某些商品在某些时期的需求量的变化出现不规则的变化，没有一定的规律。一般而言，随机形态的商品大都属于穿、用方面的中、高档商品和奢侈商品。要采用定性分析与定量分析相结合的预测分析法，采用老师预测法、主观概率测算法、类推法等。
二、定性预测方法
(一)德尔菲法
又称为老师意见法和老师调查法。兰德公司1946年创建，后来因为成功的预测了朝鲜战争的美军的失败而声名鹊起。
德尔菲是以匿名的方式，轮番征询老师意见，最终得出预测结果的一种经验意见综合法。
德尔菲法是市场预测定性方法中最重要、最有效的一种方法，应用十分广泛。不仅可用来进行短期预测，还可以用来进行中、长期预测。
1.德尔菲法的特点：
(1)匿名性
(2)反馈性
(3)集思广益
(4)趋同性
德尔菲法既能发挥每个老师的经验和判断力，又能将个人的意见，有效地综合为集体意见，但同时也有一定的局限性，比如预测需要的时间较长，缺乏客观标准等。所以，预测者在保证科学性、合理性的前提下，灵活运用德尔菲法。
2.预测步骤
(1)准备阶段。拟定意见征询表和选定征询对象。
老师的选择注意以下几点：
第一，自愿性。只有充分考虑老师的自愿性，才能避免老师意见回收率低的问题。保证老师充分发挥积极性、创造性和聪明才智。
第二，广泛性。要求老师有广泛的来源。
第三，人数适度。人数过少，缺乏代表性，信息量不足;人数过多，组织工作困难，成本增加。一般以15-50人为宜。
(2)轮番征询阶段(具体见教材)
(3)作出预测结论阶段。常见的统计处理方法有：中位数和上下四分位数法、算术平均统计处理法、主观概率统计处理法等。
(二)类推法
1.相关类推法
利用已知的相关产品的资料和数据，推断预测某商品未来需求趋势。
相关关系包括：(1)时间上的先行、后行关系;(2)可替代商品的关系;(3)互补性关系。
2.对比类推法
根据同类商品在不同时期、不同地区的需求情况，推测该商品在未来或另一地区的发展趋势。
(三)用户调查法
即定期直接向用户了解在下一时期购买的意向，通过综合分析，推断出用户购买意向的变动趋势。
一般而言，用户调查法对未来市场需求变动预测的准确性以工业品市场最高、耐用消费品市场次之、一般消费品市场为最低。
三、定量预测方法
(一)时间序列预测法
时间序列分析法是把预测商品的一组实际销售量统计数据按照时间顺序排列，通过统计分析或建立数学模型进行外推的定量预测方法。这类方法以连贯性原理为依据。
1.上期销售量法
直接以上期实际销售量作为下一期销售量的预测值。
把上一期的实际销售量作为下一期销售量的预测值。公式：
Ft=Dt-1
式中：Ft――第t期的预测销售量;
Dt-1――第t-1期的实际销售量，即上期实际销售量。
特征：反映需求变化最快。灵敏性高，稳定性小。
极端情况，只考虑最近一个时期的实际数据，忽略其他时期实际数据的影响。
适用于：实际需求变化幅度不大的情况。
2.算术平均法
将时间序列中各个时期的实际销售量的算术平均值作为下一期的预测销售量。
3.移动平均数法
(1)一次移动平均数法
即用过去m个周期实际销售量的算术平均值作为下期销售量的预测值。
(2)算数平均数法：f12=(10+20+……+110)/11=60
(3)一次移动平均数法：取m=4，用一次移动平均数法预测第12个月的销售量:
f12=(D8+D9+D10+D11)/4=95。
m取1，用一次移动平均数法预测第12个月的销售量:
f12=110/1=110
m取11，用一次移动平均数法预测第12个月的销售量:
f12=(10+20+……+110)/11=60
m为1，即为上期销售量法;m取时间序列的全部数据n，即为算术平均数法了。
移动期数m的选取，既要有足够的期数，以抵消销售量的随机波动的影响;又不能过多，以尽量舍去那些早期的作用不大的数据。
在有明显的趋势形态中，预测量的变化就总要落后于实际销售量的变化，在上升趋势中预测量小于实际量，在下降趋势中预测量大于实际量，出现的偏差为滞后偏差。
(2)二次移动平均数
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。
二次移动平均数法的线性方程式为：
Yt+T=at+btT
at=2Mt(1)-Mt(2)
bt=2(Mt(1)-Mt(2))/N-1
式中：t――目前所处的周期;
t+T――要预测的某一周期;
at――t期为起点的截矩(Yt);
bt―― 一个周期的偏差值(即斜率);
Mt(1)――第t期的一次移动平均数;
Mt(2)――第t期的二次移动平均数。
4.指数平滑法
(1)一次指数平滑法：以上期的实际销售量和上期预测销售量为基数，分别给予不同的权重，计算出指数平滑值，作为下期的预测值。
该方法是以预测目标的上期实际销售量和上期预测销售量为基数，分别给两者以不同的权数，计算出指数平滑值，作为下期的预测值。计算公式为：
Ft=αDt-1+(1-α)Ft-1
式中：Ft――第t期的预测销售量;
Ft-1――第t-1期的预测销售量;
Dt-1――第t-1期的实际销售量;
α――平滑系数，取值范围为0≤α≤1。
平滑系数越大，越接近1，对近期数据加的权数越大，反映需求变化的灵敏度越高;反之，越小，对需求变化反映的灵敏度就越差。
(2)二次指数平滑
二次指数平滑法是在一次指数平滑法的基础上，对一次指数平滑值再做一次指数平滑，然后，利用两次指数平滑值，通过求解平滑系数，建立数学预测模型进行预测。公式为：
Yt+T=at+btT
at=2St(1)-St(2)
bt=α(St(1)-St(2))/1-α
St(2)=αSt(1)+(1-α)St-1(2)
St(1)=αDt+(1-α)St-1(1)
式中：Dt――第t期的实际销售量;
α――加权系数;
St(1)――第t期的一次指数平滑值;
St(2)――第t期的二次指数平滑值;
at，bt――为平滑系数;
Yt+T――第t+T期的预测值。
(二)回归分析法：
回归分析研究的是变量与变量之间的关系，涉及多个统计量。
变量与变量之间的关系有两种类型：一种是确定型的关系，另一种是非确定型的相关关系。
如果只有一个自变量，就称一元回归分析，如果涉及两个或更多的自变量，就称二元回归分析、多元回归分析。
一般考试都会直接给出回归系数，所以大家只要记住：y=a + bx这个公式就可以了。记住常数项是a。
式中：y为因变量，即预测值;x为自变量，即引起因变量变化的某影响因素;a、b为回归系数。
在应用一元线性回归分析法进行销售量或销售额预测时，收集的历史统计数据要尽可能多一些，一般要在20个以上。数据个数太少，预测的正确性差。
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