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第七章 市场预测的基本方法

第七章 市场预测的基本方法

• 1.专家要有丰富经验和 广博知识。 • 2.专家要有代表性。 • 3.专家要有一定的市场 调查和市场预测方面的 知识和经验。
专家会议法的步骤
一、做好会议的准备工作。 二、邀请专家参加会议。 三、控制好会议的进程。 四、会议结束后，主持人再对各种方案进行 比较、评价、归类、最后预测方案。
选择专家会议的形式
适用范围
• • • • 1.缺乏足够的资料 2.作长远规划或大趋势预测 3.影响预测事件的因素太多 4.主观因素对预测事件影响比较大
一般步骤
德尔菲法的特点
• 1.匿名性
• 2.多次有控制的反馈
• 3.小组的统计回答
常用方法
• 1、中位数和上下四分位数法 • 2、算术平均统计处理法 • 3、主观概率统计处理法
简单平均 法
一、简单算数平均 二、加权算数平均
移动平均法
一、简单移动平均 二、加权移动平均
时间序列的分解方法
简单平均法
• 简单算术平均 • 是以一定观察期内预测变量的算术平均值作为 下期预测值的预测方法，这种方法适用于趋势 比较稳定的时间序列的短期预测。 • 例如：某超市1至6月份某商品的销售额分别为 60万元、70万元、65万元、75万元、70万元、 75万元，试用简单平均法预测7月份的销售额。 • （60+70+65+75+70+75）÷6=69.2（万元）
5.得出预测结论
市场预测工作最后环节 包括以下两部分：
1.利用预测模型计算出预测值 2.评价预测值的合理性，最后确定预测结论。
集合意见分析法
• 指企业内部经营管理人员、业务人员凭 自己的经验判断，对市场未来需求趋势 提出个人的预测意见，再集合大家的意 见作出对市场预测的方法。

市场需求预测ppt课件可编辑全文

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第三节 定量预测方法
时间序列模型和因果关系模型是两种主要的定 量预测方法。时间序列模型是以时间为独立变量， 利用过去需求随时间变化的关系来估计未来的需求。 因果模型利用变量之间的相关关系，通过一种变量 的变化来预测另一种变量未来的变化。
需要注意的是，在使用时间序列模型和因果关系 模型是，存在着这样一个隐含的假设：过去存在的 变量间关系和相互作用机理，今后仍将存在并继续 发挥作用。这个假设是使用两种定量预测模型的基 本前提。
Qualitative Approach) 来源和预测依据是各方面不同的主
观意见。
定量预测方法：又称统计预测法，其主要特点是利
（Quantitative or Statistical Method）
用统计资料和数学模型来进行预测。 此法中，各种主观因素所起的作用
小一些。
5
二、预测的分类
预测方法
定性预测方法
故而，需要对需求预测模型计算的结果要 进行误差分析。
12
五、预测中应注意的问题
1.判断在预测中的作用 1）判断在选择预测方法中起着很重要的作用； 2）判断在辨别信息中的作用； 3）判断在取舍预测结果中的作用；
13
五、预测中应注意的问题
2.预测精度与成本
总费用 费 用
预测成本
经营费用 预测精度
市场需求预测
第一节 预测概述 第二节 定性预测方法 第三节 定量预测方法
2
第一节 预测概述
一、什么是预测 预测，是根据过去和当前的情况，对未来可能发
生的情况的预计与推测。 二、预测的分类
1) 根据预测对象的不同分类：
科学预测 技术预测 经济预测 社会预测 3 市场需求预测
二、预测的分类 2）按预测时间的长短分类：

市场调查与分析：掌握定量预测法PPT课件

市场调查与分析：掌握定量预测法PPT课件
24
7.3.5 回归分析预测
回归预测法
5．利用回归预测模型进行预测 可以分为：点预测和置信区间预测法
（1）点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量 的预测值。
（2）置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的 概率。置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归 标准差；C、概率度t；
• 2. 二次移动平均数法 • 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。
14
7.3.3 指数平滑法 指数平滑法是用预测目标历史数据的加权平均数作为
市场调查与分析
目录页 CONTENTS PAGE
单元七 市场调查预测
❖7.3 掌握定量预测方法
7.3 掌握定量预测方法
学习目标
•熟悉定量预测法的基本规则； •掌握定量预测的基本方法并进行预测。
学习重点 能根据定量预测法的基本规则，对相关市场进行定量预测。
引言
7.3 掌握定量预测方法
【案例分析与讨论】 （各组派一个代表进行 运算，各组之间讨论）
根据自变量和因变量之间是否存在变量关系，可分为线 性回归预测和非线性回归预测。线性回归预测法中变量之间 的关系表现为直线型，非线性回归预测法中变量之间的关系 主要表现为曲线。
21
7.3.5 回归分析预测
回归预测法
1. 一元线性回归预测法的概念 一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关 系的预测方法。 2．一元线性回归预测基本思想 确定直线的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想：最有代表 性的直线应该是直线到各点的距离最近。然后用这条直线进行预测。

市场预测方法

市场预测方法



③极差计算。 最低销售量极差为：11－6=5 最可能销售量极差为：15 －8=7 最高销售量极差为：25 －8=17 最小的极差表示平均值的代表性大。所以，专家评价的 最终结果经过统计处理后应是8万件。 以上对新产品投放市场后的销售量大小的三种预测方法 都可以供有关的决策部门参考。 2.对主观概率的统计处理 主观概率是决策者在一定客观实践的基础上，在没有足 够资料或数据的条件下，根据经验或少量资料，对某些 事件发生的可能性大小做出主观上的估计。
引子案例
谁动了茶的概念
茶饮料是20世纪90年代欧美国家发展最快的饮料， 被视为新时代饮料，在日本和中国的台湾，茶饮 料已超过碳酸饮料成为市场第一大饮料品牌。90 年代中期以来，中国茶饮料市场发展速度很快， 1997年产量为20万吨左右，1999年产量为80万 吨，2000年产量为185万吨。到2005年茶饮料产 量已超过580万吨。进入21世纪以来，茶饮料成 为饮料市场上一道最亮丽的风景。统一冰红茶是 任贤齐的夏日最爱；周星驰用其经典的台词诠释 娃哈哈的“不用沏的龙井茶”；董杰演绎的清新、 浪漫的康师傅茉莉花茶；还有“凉到彻底”的雀 巢冰爽茶以及“冷酷到底”的旭日升冰茶。
2.选定要征询的专家 在选定专家时要注意以下几个问题： （1）所选专家必须精通业务，熟悉市场情况，具有预见 性和分析能力。 （2）人数不能过多也不能过少，要根据课题大小和涉及 面的宽窄来定，一般大课题选20人左右比较合适，小的 选5人左右比较合适。 （3）专家之间不能互相联系，有关课题情况由调查机构 用通信方式来告知。 3.轮回反复征询专家意见 将第一轮经过汇总的专家意见和将要调查的新的意见和 要求寄给专家，要求专家再提供意见和见解，轮回的次 数一

市场调查数据分析之定量预测法 (市场调查分析课件)

市场调查数据分析之定量预测法 (市场调查分析课件)

季节变动（S） 季节性的周期性变动
循环变动（C） 以若干年为周期的循环变动
时间序列预测法
趋势分析预测法
趋势分析预测法 通过识别时间序列长期趋势的类型
建立趋势预测模型进行外推预测 趋势分析预测法按照长期趋势的类型不同，可分为下列一些预测模式
时间序列预测法
趋势分析预测法
常数均值模型
如果现象的时间序列的各期观察值（绝对值、或逐年 增量、或环比发展速度）大体上呈水平式变化，即各 期数据围绕水平线上下波动，则时间序列的变化形态 属于水平型。其数列的变化是由常数均值和剩余变动 两部分构成，其常数均值模型的基本形式为
年份
2000
年 序（t）
0
商品销售（y） 27.0
一阶差分（ ） —
某市某商场1997—2004年商品销售额
2001
1 31.0 3.1
2002
2 33.8 2.8
2003
3 36.4 2.6
2004
4 39.3 2.9
2005
5 42.3 3.0
单位：百万元
2006
6 44.8 2.5
2007
7 47.6 2.8
曲线趋势模型
当预测目标的时间数列各期观察值大体呈某种曲线 形态的变动趋势时，则应建立曲线趋势模型进行外 推预测。其模型的基本形式如下
（1）曲线趋势模型的类型
yt = 曲线趋势 + 剩余变动
时间序列预测法
趋势分析预测法
曲线趋势模型
其中曲线趋势用合适的曲线方程来描 述，剩余变动用剩余标准差、剩余标 准差系数、可决系数来反映。标准差 系数越小，可决系数越大，曲线趋势 形态越严格，剩余变动越小
1）平均季节指数法

市场定量预测方法

市场定量预测方法

定量预测方法定量预测法是指在大量掌握与预测对象有关的各种信息资料的基础上，运用数学方法对资料进行处理，据以建立能够反映各种变量之间的规律性联系的数学模型的预测过程。

对数学方法进一步可以划分为趋势外推法和因果预测法。

趋势外推法是根据预测对象的发展规律，结合企业的各种制约条件对预测对象的未来发展进行分析判断的一种预测方法；因果预测法是指根据各个变量之间的因果关系建立数学模型，对预测对象未来发展趋势的预测。

主要的数学预测方法有： （一）简单平均法简单平均法是使用统计中的简单算术平均数的方法进行的预测法。

它是以历史数据为依据，进行简单平均得出的。

n n x x x x ) (2)1(+++=式中：x 表示预测的平均值；x １，x ２，x ｎ表示各个历史时期的实际值；n 表示时期数。

将表中所列数据代入公式：276322630282422)...21(=+++++=+++=n n x x x x (万元)简单平均法计算简单，可以避免某些数据在短期内的波动对预测结果的影响。

但是，这种方法并不能反映预测对象的趋势变化，因而使用的比较少。

（二）趋势平均法趋势平均法是假设未来时期的销售量是与其接近时期的销售量的直接延伸，而与较远时期的销售量关系教小，同时为了尽可能缩小偶然因素的影响，可用最近若干时期的平均值作为预测期的预测值的基础。

例2 假设企业2001年1月~12月的销售额如下表所示。

单位：元800,355000,41000,34000,37000,34000,33=++++其余数字依此类推。

上表中，“变动趋势”的计算方法如下： 38，000-35，800=2，200 其余数字依此类推。

上表中，“三期平均数”的计算方法如下：400,23800,1200,3200,2=++其余数字依此类推。

现在假设某企业在2002年1月份预测其销售额的情况。

根据上表的结果，最接近1月份的五期平均值是因9月份计算的平均销售额48，000元，2001年9月份与2002年1月份相距4个月，其所对应的三期平均增长量为1，133元，因此，2002年1月份的预计销售额为：48，000+4×1,133=52,532元 （三）加权移动平均法使用加权移动平均法就是在计算平均数时，使用一个权数来计算。

市场预测方法


波士顿矩阵法图示
明星产品
问号产品
现金牛产品
瘦狗产品
明星产品(stars)
❖ 它是指处于高增长率、高市场占有率 象限内的产品群，这类产品可能成为 企业的现金牛产品，需要加大投资以 支持其迅速发展。采用的发展战略是： 积极扩大经济规模和市场机会，以长 远利益为目标，提高市场占有率，加 强竞争地位。发展战略以投明星产品 的管理与组织最好采用事业部形式， 由对生产技术和销售两方面都很内行 的经营者负责。
❖ 它是处于高增长率、低市场占有率象限内的产品群。前者说明市场机会大， 前景好，而后者则说明在市场营销上存在问题。其财务特点是利润率较低， 所需资金不足，负债比率高。例如在产品生命周期中处于引进期、因种种 原因未能开拓市场局面的新产品即属此类问题的产品。对问题产品应采取 选择性投资战略。即首先确定对该象限中那些经过改进可能会成为明星的 产品进行重点投资，提高市场占有率，使之转变成“明星产品”；对其它 将来有希望成为明星的产品则在一段时期内采取扶持的对策。因此，对问 题产品的改进与扶持方案一般均列入企业长期计划中。对问题产品的管理 组织，最好是采取智囊团或项目组织等形式，选拔有规划能力，敢于冒风 险、有才干的人负责。
理论、业务水平以及掌握的情况和分析判断能力。
定性分析预测的层次
研究结果本身 就是定性的描 述材料，没有 数量化或者数 量化水平较低
建立在严格的 定量分析预测 基础上的定性 分析预测
图形分析预测法
SWOT分析法 波士顿矩阵分析法
SWOT分析法
Swot 四个英文字母代表：
Strength—— S.强项、优势； Weakness—— W.弱项、劣势； Opportunity——O.机会、机遇； Threat———— T.威胁、对手。

市场预测的方法


▪ 2、用于因果分析 ▪ 当自变量代表某种因素时，预测就属于因果分析。它是
利用不同事务之间的因果关系来预测未来的一种方法。 ▪ 例：某地区某种产品的销售量与该地区的收入水平有关，
收入水平增加，该商品的销售量就增加，资料见下表。 ▪ 若2009年该地区人均收入为4500元，请预测其需求量。
年份 销售量
➢
×（用于购买某类商品支出 / 购买商品总支出）
➢
×（用于购买某种商品的支出 / 购买某类商品的支出）
▪ 3、相关因素法 ▪ （1） 比例系数法 ▪ 对某商品的需求量=相关商品的需求量×比例系
数
▪ （2） 弹性系数法 ▪ 1）需求的收入弹性（Ei）。是指由收入变化
引起的需求量的变化程度。
▪ 需求的收入弹性是用来表示的收入弹性。产品需 求的收入弹性系数为收入的相对变化与需求量的 相对变化之比。
人均年收
xy
（万元）y 入（元）x
X2
2006 200
2000
400 000 4 000 000
2007 210
2200
462 000 4 840 000
2008 235
2500
587 000 6 250 000
2009 255
3000
765 000 9 000 000
2010 276
3600
993 000 12 960 000
▪（
▪ （二）回归预测法
▪ 是将自变量与因变量之间的相关关系，用回 归方程的形式表示，并根据自变量的数值变化去 预测因变量数值变化的方法。
▪
y=a+bx
▪ Y－预测的因变量；x－自变量；a－纵轴截距 ； b－直线的斜率。
▪ 根据自变量的多少，分为一元线性和多元线性回 归预测法

《定量预测》课件


01 总结词
02 详细描述
03 适用场景
04 优点
05 缺点
随机森林是一种集成学习 算法，通过构建多个决策 树并综合它们的预测结果 来提高预测精度。
随机森林由多个决策树组 成，每个决策树在随机选 取的数据子集上独立进行 训练。在预测阶段，随机 森林将每个决策树的预测 结果进行综合，以提高预 测准确率。
季节性检验
检验时间序列是否存在季节性特征，如周期性波动。常用的季节性检验方法有 季节性自相关图和季节性K-L散度等。
时间序列的季节性检验
季节性自相关图
通过绘制自相关图来观察时间序列的季节性特征，自相关图可以 反映不同滞后期之间的相关性。
季节性K-L散度
比较时间序列在不同滞后期上的K-L散度值，如果散度值存在显著 差异，则说明存在季节性特征。
决策树预测方法利用树 形结构将数据集划分为 若干个子集，每个子集 具有相似的属性值。通 过递归地构建树，决策 树能够预测新数据的分 类或回归结果。
决策树适用于分类和回 归问题，尤其在处理具 有大量特征的数据集时 表现良好。
易于理解和实现，能够 处理非线性关系，对数 据缺失不敏感。
容易过拟合，对噪声数 据敏感，对连续型特征 的处理不够灵活。
线性回归分析适用于因变量与自变量之间存在线性关系的场景，并且自变量对因变 量的影响是线性的。
多元线性回归分析
多元线性回归分析是一种处理多个自变量对因变 量影响的线性回归分析方法。
它通过引入多个自变量并建立它们与因变量之间 的线性关系来预测因变量的值。
多元线性回归分析可以揭示多个自变量对因变量 的共同影响，并帮助预测未来趋势。
适用于处理复杂、非线性 、高维度的数据预测问题 。
能够自动提取特征，处理 非线性问题，具有强大的 泛化能力。

市场定性预测方法PPT学习教案


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第9页/共46页
第二节 专家预测法
二、专家个人预测法
（一）专家个人预测法的概念
专家个人预测法是指邀请个别专家进行预测的方法。
（二）专家个人预测法的特点和应用范围
2021/5/6
第10页/共46页
第二节 专家预测法
三、专家会议法
（一）专家会议法的概念
专家会议法又称专家集合预测法，是指根据市场预测的目的和要求，聘请一 些相关专家成立预测小组，企业向专家组提供相关的背景资料，专家们以座 谈讨论会的形式进行讨论、分析，自行预测的方法。
第一步，设计主观概率中位数预测调查表，确定主观概率及其累计概率。 第二步，汇总整理征询意见表，得出各概率下的平均预测值。
第三步，最后决策。

2021/5/6
第23页/共46页
第四节 顾客意见调查预测法
顾客意见调查预测法是指通过对市场潜在顾客进行调查，在征询其市场需求 情况的基础上进行预测的方法。根据调查内容和方式的不同，顾客意见调查 预测法可以分为:
2.缺点
顾客开支计划调查预测法的主要缺点有： （1）预测范围往往局限于必需品、常规产品和大宗产品的中长期购买行为预
第3页/共46页
第一节 经验判断预测法
（一）相关推断法
相关推断法是根据事物之间的因果关系，根据已知的相关经济现象和经济指 标，去推断与预测目标的发展动向。
具体推断方法主要有：
1.从相关变动方向上进行推断 2.从时间关系上进行推断 3.多因素综合推断
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第4页/共46页
第一节 经验判断预测法
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第8页/共46页
第二节 专家预测法
是：主观性太强，缺乏客观性，由于专家不一定完全了解所要预测事物的情 况，如果完全按照经验判断的话，专家意见就可能与事实 有所偏差，从而不 能反映客观现实；责任分散，适用于总额预测，对于不同种类商品的销售和 不同顾客的购买意向预测，其可靠程度较低。
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第一节 时间序列预测法
2.时间序列预测法的种类
时间序列预测法按市场现象变动因素的不同，可 分为直线趋势预测法、趋势外推预测法和季节变动 预测法。直线趋势预测法又称平均(平滑)预测法， 主要包括简单平均法、移动平均法、指数平滑法等 预测方法。趋势外推预测法包括直线外推预测法和 曲线外推预测法。下面将分别进行讨论。
时间序列数据以一年为周期，呈现出反复的有规则 的变动趋势。
3.循环变动
循环变动又称周期性变动，是指时间序列数据的变 动呈现不固定的周期变动，且变动的周期大于一年 。
第一节 时间序列预测法
4.不规则变动
时间序列数据所呈现的变化趋向没有一定规律，呈 忽升忽降的变动形态。
2020/3/26
第一节 时间序列预测法
2.时间序列预测法的特点
(1)根据市场过去的变化趋势预测未来的发展。
(2)突出了时间因素在预测中的作用。
第一节 时间序列预测法
2020/3/26
（二）时间序列数据变动趋势的类型
1.长期趋势
长期趋势是指社会经济现象由于受某种特定因素的 影响，在一个较长时期内所呈现的持续稳定的变化 趋势。
2.季节变动
·熟练运用一元线性回归分析预测法。
第一节 时间序列预测法
一、时间序列预测法概述
时间序列预测法的含义与特点 时间序列数据变动趋势的类型 时间序列预测法的程序和种类
2020/3/26
第一节 时间序列预测法
2020/3/26
（一）时间序列预测法的含义与特点
1.时间序列预测法的含义
时间序列又称动态数列，是指把反映某种市场现象 的某一统计指标的数值按时间先后顺序排列而成的 数列。它反映了某种社会经济现象在时间上的发展 变化过程。时间序列一般由两个基本要素构成：一 是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数 值。
2020/3/26
第一节 时间序列预测法
2020/3/26
（二）二次移动平均法
二次移动平均法是运用移动平均的方式在一次移动 平均法的基础上进行二次移动平均，并在此基础上 求得预测值。二次移动平均法是利用一次移动平均 值落后于实际数据变化的滞后偏差演变规律求得移 动系数，然后建立线性时间关系的数学模型而进行 市场预测的方法。
设X1，X2，X3，…，Xn为观察期的数据资料； W1，W2，W3，…，Wn为观察期的数据资料相 对应的权数。加权平均法的计算方法如下：
n
Xˆ XwX1W1W 1X W 2W 2 2.....W .nXnWn i1nW W iX i i i1
第一节 时间序列预测法
三、移动平均法
移动平均预测法是对时间序列观察值，由远及近按 一定的跨越期计算平均值的一种预测方法。
（三）时间序列预测法的程法的基本程序是： (1)确定预测对象。根据市场研究预测目的确定预
测对象。 (2)收集历史数据，编制时间序列。 (3)确定数据变动趋势的类型。 (4)选择预测方法，建立预测模型。 (5) 确定预测结果。
2020/3/26
第七章 市场定量预测方法
2020/3/26
学习目标
（一）知识目标
·了解时间序列预测法的含义与基本步骤； ·理解回归分析法的含义与预测步骤； ·熟练掌握一元线性回归分析预测法的步骤及模型
检验的方法； ·了解经济计量模型的含义与分类。
（二）技能目标
·熟练掌握移动平均法、指数平滑法、趋势外推法 的预测步骤；
1.二次移动平均法的预测步骤
（1）计算时间序列的一次移动平均值。 （2）计算时间序列的二次移动平均值。 （3）求预测值。
（4）建立预测模型，进行预测。
M (1) t 第一节 时间序列预测法
四、指数平滑法
指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种 方法，实质上是一种特殊的加权移动平均法。
(1)预测结果具有就近性。 (2)跨越期具有固定性。 (3)平均数的计算具有移动性。
2020/3/26
第一节 时间序列预测法
一次移动平均预测法适用于预测对象既无长期增加 (下降)趋势亦无周期性变动的时间序列预测。一次 移动平均法的计算方法如下：
t
X ˆt1M t(1) Xt Xt1 n...Xtn1itn nX 1i
指数平滑法包括：
一次指数平滑法 二次指数平滑法 多次(三次以上)指数平滑法
2020/3/26
第一节 时间序列预测法
(一)一次指数平滑法
一次指数平滑法是通过计算时间序列的一次指数平 滑值，以本期的指数平滑值为基础来确定下一期预 测值的预测方法。它将本期的实际值和预测值的加 权平均数作为下一期的预测值。
简单算术平均法 加权平均法
2020/3/26
第一节 时间序列预测法
2020/3/26
（一）简单算术平均法
简单算术平均法是将一定时期内时间序列的各期数 据的算术平均数作为预测值的方法。用简单算术平 均法进行市场项测需要一定的条件，只有当数据的 时间序列表现出水平型变动趋势而无显著的长期趋 势变化和季节变动时，才能采用此法进行预测。
2020/3/26
第一节 时间序列预测法
二、简单平均法
简单平均法是一种简单的时间序列预测法。它是以 一定观察期的数据求得平均数，并以所求平均数为 基础，预测未来时期的预测值的方法。这种方法简 单易行，不需要进行复杂的模型设计和数学运算， 适用于短期预测和近期预测，是市场预测中常用的 方法。
简单平均法包括：
设X1，X2，X3，…，Xn为观察期n个数据，求得 n个数据的算术平均数作为下一时期的预测值，其 计算方法如下：
n
Xi
Xˆ X i1 n
第一节 时间序列预测法
2020/3/26
（二）加权平均法
加权平均法就是在求平均数时，根据观察期各期资 料重要性的不同，分别给予不同的权数后加以平均 的方法。
移动平均法包括：
一次移动平均法 二次移动平均法
2020/3/26
第一节 时间序列预测法
（一）一次移动平均法
一次移动平均法是对时间序列的数据按一定的跨越 期进行移动，逐个计算其移动平均值，取最后一个 移动平均值作为预测值的方法，直接以本期(t期) 的移动平均值作为下期(t+1期)预测值的方法。其 主要特点是：