第三章 市场需求预测模型

客户需求预测管理制度范文客户需求预测管理制度范第一章引言1.1 项目背景客户需求预测是企业市场营销的重要环节之一。

在市场经济的背景下，企业面临着激烈的竞争压力，急需提高市场预测的准确性，进而提高企业竞争力和市场份额。

传统的需求预测方法主要依靠人工经验和市场调研，这种方法往往耗时、耗力，而且准确性不高。

因此，建立一套科学的客户需求预测管理制度，对于企业顺利开展市场营销活动具有重要意义。

1.2 研究目的和意义本项目旨在建立一套完善的客户需求预测管理制度，帮助企业准确预测市场需求，从而制定合理的市场营销策略，优化产品结构和供应链管理，提高企业市场竞争力。

本研究的意义主要体现在以下几个方面：（1）提高市场预测准确性。

采用科学的数据分析方法和模型，准确预测客户需求，优化产品结构，降低库存成本。

（2）优化产品开发过程。

根据客户需求预测结果，合理安排产品开发流程，提高产品研发效率。

（3）提高企业竞争力。

通过准确预测客户需求，制定有效的市场营销策略，提高企业市场占有率，增加企业利润。

1.3 研究内容和方法本项目的研究内容主要包括以下几个方面：（1）客户需求预测管理制度的设计与实施。

通过对企业的市场营销活动进行分析和建模，设计一套完善的客户需求预测管理制度。

（2）客户需求预测数据的收集和处理。

采集企业市场营销活动的数据，并对数据进行处理和分析，提取有用信息。

（3）客户需求预测模型的建立和评估。

根据数据分析结果，建立可靠的客户需求预测模型，并对模型进行评估和验证。

（4）市场营销策略的制定和优化。

根据客户需求预测结果，制定合理的市场营销策略，优化产品结构和供应链管理。

本项目的研究方法主要包括文献综述、案例分析、数理统计方法等。

第二章客户需求预测管理制度的设计2.1 问题定义客户需求预测是指通过对市场营销活动的分析和建模，预测客户对产品或服务的需求量。

客户需求预测的准确性直接影响到企业制定营销策略、生产计划和供应链管理等方面。

生产运作管理只包含判断题和选择题第一章绪论判断题：1．制造业的本质是从自然界直接提取所需的物品。

错2．服务业不仅制造产品，而且往往还要消耗产品，因此服务业不创造价值。

错3．服务业的兴起是社会生产力发展的必然结果。

对4．有什么样的原材料就制造什么样的产品，是输入决定了输出。

错5．生产运作、营销和财务三大职能在大多数的组织中都互不相干地运作。

错6．运作管理包括系统设计、系统运作和系统改进三大部分。

对7．生产运作管理包括对生产运作活动进行计划、组织和控制。

对8．运作经理不对运作系统设计负责。

错9．加工装配式生产是离散性生产。

对10．按照物流的特征，炼油厂属于V型企业。

对11．订货型生产的生产效率较低。

错12．订货型生产可能消除成品库存。

对13．中文教科书说的“提前期”与英文lead time含义不同。

对14．服务业生产率的测量要比制造业容易。

错15．纯服务业不能通过库存调节。

对16．准时性是组织生产过程的基本要求。

对17．资源集成是将尽可能多的不同质的资源有机地组织到一起。

对18．企业的产出物是产品，不包括废物。

错选择题：1．大多数企业中存在的三项主要职能是：BA）制造、生产和运作B）运作、营销和财务C）运作、人事和营销D）运作、制造和财务E）以上都不是2．下列哪项不属于大量生产运作？AA）飞机制造B）汽车制造C）快餐D）中小学教育E）学生入学体检3．下列哪项不是生产运作管理的目标？EA）高效B）灵活C）准时D）清洁E）以上都不是4．相对于流程式生产，加工装配式生产的特点是：AA）品种数较多B）资本密集C）有较多标准产品D）设备柔性较低E）只能停产检修5．按照物流特征，飞机制造企业属于：AA）A型企业B）V型企业C）T型企业D）以上都是E）以上都不是6．按照生产要素密集程度和与顾客接触程度划分，医院是：CA）大量资本密集服务B）大量劳动密集服务C）专业资本密集服务D）专业劳动密集服务E）以上都不是7．以下哪项不是服务运作的特点？CA）生产率难以确定B）质量标准难以建立C）服务过程可以与消费过程分离D）纯服务不能通过库存调节E）与顾客接触8．当供不应求时，会出现下述情况：DA）供方之间竞争激化B）价格下跌C）出现回扣现象D）质量和服务水平下降E）产量减少第二章企业战略和运作策略判断题：1．当价格是影响需求的主要因素时，就出现了基于成本的竞争。

生产与运作管理习题集第一章绪论一、判断题1. 有形产品的变换过程通常称为生产过程。

（）2.?生产运作管理的基本目标主要包括质量管理、成本管理及进度管理。

（）3. 生产与运作管理的目标是在需要的时候，以适宜的价格，向顾客提供具有适当质量的产品和服务。

（）4. “”5.6.7.8.9.10.11.1.AC．投入2.A.3.A. 品种4. 。

A.5.A.6. 从广义的生产运作管理理解，生产运作管理是对系统( )。

A．设置和运行的管理B．设置的管理C．运行的管理D．机制的管理7. 组织创造价值的主要环节是( )。

A. 营销环节B. 生产运作环节C．财务环节D．组织环节8. 能构成生产运作系统主体框架的要素是( )。

A．生产计划B．生产库存C．生产技术D．质量管理9. 自20世纪70年代以来，在世界制造企业的五大职能中日益成为企业竞争优势的重心和支撑点是( )。

A. 生产职能B. 人事职能C. 财务职能D. 研发职能10. 下列不属于生产与运作管理基本职能的是( )。

A. 组织B. 计划C. 战略D. 控制11. 生产与运作系统正常运行的基本保证是( )。

A. 人员组织要素B. 质量管理要素C. 生产与运作计划要素D. 库存控制要素12. 实现市场营销战略的基础是( )。

A. 生产与运作计划B. 生产与运作系统C. 生产与运作控制D. 生产与运作战略13. 生产与运作系统的首要基本功能是( )。

A. 满足社会需要、市场需要B. 满足企业目标需要C. 提供优质产品D. 提高生产效率14. 在生产与运作系统运行整个过程中，各个环节串联的主线是( )。

A. 信息15.A. 质量16.A.B.C.D.17.A.C.18.A.19.A. 资源20.A.C.21.A22.A. 生产技术B. 生产与运作计划C. 生产与运作系统的集成D. 生产能力23. 多品种生产是组织生产与运作过程( )的体现。

A. 柔性B. 连续性C. 比例性D. 目标性24. 在一定程度上制约着成本和质量的是( )。

供应链需求预测模型
供应链需求预测模型是供应链管理中的重要组成部分，它可以帮助企业更好地预测未来的市场需求，从而制定更加准确的供应链计划。

本文将详细介绍供应链需求预测模型的概念、类型、应用和未来发展趋势。

一、供应链需求预测模型的概念
供应链需求预测是指根据历史销售数据、市场趋势、季节性变化等因素，对未来市场需求进行预测的过程。

供应链需求预测模型则是基于数学和统计方法，建立一套用于预测未来需求的数学模型。

这些模型可以通过对历史数据的分析，发现数据之间的内在联系和规律，从而对未来的市场需求进行准确的预测。

二、供应链需求预测模型的类型
供应链需求预测模型有多种类型，其中最常用的包括时间序列模型、回归分析模型和机器学习模型等。

1. 时间序列模型
时间序列模型是一种基于时间序列数据的预测模型，它通过分析时间序列数据的变化趋势和周期性规律，来预测未来的市场需求。

例如，移动平均模型、指数平滑模型等都是常见的时间序列模型。

2. 回归分析模型
回归分析模型是一种基于统计学原理的预测模型，它通过分析自变量和因变量之间的关系，来预测未来的市场需求。

例如，线性回归模型、多元回归模型等都是常见的回归分析模型。

3. 机器学习模型
机器学习模型是一种基于人工智能技术的预测模型，它通过训练大量的数据样本，自动发现数据之间的内在联系和规律，从而对未来的市场需求进行预测。

例如，支持向量机模型、随机森林模型等都是常见的机器学习模型。

需求预测的分析方法需求预测是指通过对市场、消费者行为和其他相关因素进行分析和研究，以预测未来需求的变化趋势和规模。

预测准确的需求可以帮助企业合理安排生产计划、库存管理和市场营销策略，以满足消费者需求，提高企业的竞争力和经济效益。

以下是一些常用的需求预测分析方法：1. 历史数据分析法：通过对过去一段时间的销售数据和市场趋势进行分析，可以发现销售量和销售额的季节性、周期性或趋势性规律。

基于这些规律，可以预测未来需求的趋势和规模。

2. 调查问卷法：通过设计并发放调查问卷，收集消费者对产品或服务的需求和偏好信息。

通过统计和分析问卷结果，可以了解消费者对不同产品特征的偏好程度和购买意愿，进而预测市场需求的变化。

3. 高级统计方法：如时间序列分析、回归分析等，基于历史数据和其他相关因素进行统计建模。

通过寻找相关性和趋势，建立数学模型，预测未来的需求变化。

4. 专家咨询法：邀请相关领域的专家参与需求预测的讨论和分析。

专家可以根据其经验和洞察力，结合市场动态和潜在因素，对未来需求进行估计。

5. 场景分析法：通过对市场环境、竞争态势、消费者行为和政策变化等因素进行分析，并结合市场趋势和发展方向，预测未来需求的变化。

这种方法一般适用于长期和宏观层面的需求预测。

需要注意的是，需求预测并非准确无误的预测未来，而是通过合理的方法和分析，对未来需求进行估计和预测。

在实际应用中，可以综合多种方法和数据，结合经验判断和市场判断，提高需求预测的准确性和可靠性。

需求预测是指企业通过对市场环境、消费者行为和其他相关因素的分析和研究，来预测未来需求的变化趋势和规模。

准确的需求预测可以帮助企业合理制定生产计划、库存管理和市场营销策略，以满足消费者需求，提高企业的竞争力和经济效益。

在实际应用中，需求预测通常涉及多个因素的考虑。

下面将介绍一些常用的需求预测分析方法：1. 历史数据分析法：历史数据分析是一种基于过去销售数据和市场趋势的需求预测方法。

供应链管理存在的问题及对策供应链管理存在的问题及对策第一章：引言供应链管理作为企业重要的组成部分，涉及到从原材料采购到最终产品交付的整个生产流程。

然而，由于市场变化、技术发展和企业内外环境的影响，供应链管理面临着一系列的问题。

本文将详细介绍供应链管理存在的问题，并提出相应的对策。

第二章：需求管理问题与对策2.1 库存管理问题2.1.1 高库存带来的成本效益问题2.1.2 低库存导致的缺货问题2.1.3 对策：建立准确的需求预测模型、采用合理的库存管理方法、优化供应链中的订单处理流程等。

2.2 供应商选择和评估问题2.2.1 供应商能力评估不准确2.2.2 供应商合作意向不强2.2.3 对策：建立供应商评估体系、加强供应商的合作意愿、与供应商建立长期战略合作关系等。

第三章：生产与物流问题与对策3.1 生产计划问题3.1.1 市场需求变化导致生产计划调整困难3.1.2 供应链中不同环节的生产计划协同问题3.1.3 对策：建立灵活的生产计划调整机制、优化供应链中各环节的协同性、提高生产设备的灵活性等。

3.2 物流配送问题3.2.1 运输成本高导致物流成本占比过大3.2.2 物流服务水平不稳定3.2.3 对策：优化物流网络设计、提升物流运输效率、建立可靠的物流服务体系等。

第四章：信息技术与数据管理问题与对策4.1 供应链信息不透明问题4.1.1 供应链各环节信息不同步4.1.2 供应链数据采集与分析能力不足4.1.3 对策：建立信息共享平台、完善供应链数据采集与分析能力、推广供应链信息技术应用等。

4.2 数据安全与隐私问题4.2.1 数据泄露引发的商业风险4.2.2 对策：加强数据安全管理、建立完善的数据隐私保护机制、遵守相关法律法规等。

第五章：风险管理问题与对策5.1 供应链风险识别和评估问题5.1.1 风险识别不准确5.1.2 风险评估不全面5.1.3 对策：建立风险识别与评估体系、制定应对风险的预案、建立信息共享机制等。

需求预测案例在市场经济条件下，企业要想取得成功，必须对市场需求有准确的预测和判断。

需求预测是企业经营管理的重要环节，它直接关系到企业的生产计划、销售计划、采购计划等方面。

因此，需求预测对企业的经营管理至关重要。

需求预测的准确性直接影响到企业的经营成败。

如果需求预测不准确，企业就会面临生产过剩或者供不应求的问题，导致资金和资源的浪费。

因此，企业需要通过科学的方法和手段来进行需求预测，以提高预测的准确性。

以某服装企业为例，该企业在新品上市前需要对市场需求进行预测。

首先，该企业可以通过对市场进行调研，了解消费者的消费习惯、购买力和偏好等信息，从而对市场需求有所把握。

其次，该企业可以通过历史销售数据和市场趋势来进行分析，以便更准确地预测未来的需求。

最后，该企业还可以借助专业的市场咨询公司或者专家来进行需求预测，以获取更专业的意见和建议。

在需求预测过程中，企业需要充分利用现代科技手段，比如大数据分析、人工智能等技术，来提高预测的准确性和精准度。

通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以更好地把握市场的变化和趋势，从而更准确地进行需求预测。

除此之外，企业还需要不断改进和完善需求预测的方法和体系，以适应市场的变化和发展。

企业可以建立起一套科学的需求预测模型，不断优化和调整模型参数，以提高预测的准确性和可靠性。

同时，企业还可以通过与供应商和经销商的合作，共同进行需求预测，以获取更全面和准确的信息。

总的来说，需求预测是企业经营管理中至关重要的一环。

企业需要通过科学的方法和手段，结合市场调研和数据分析，来进行需求预测，以提高预测的准确性和精准度。

只有做好需求预测工作，企业才能更好地把握市场的变化和趋势，从而制定出更科学合理的生产计划和销售策略，取得更好的经营成绩。

生产运作管理第三版机械工业出版社陈荣秋等着只包含判断题和选择题（红色体为不做要求第一章绪论判断题：1．制造业的本质是从自然界直接提取所需的物品。

错2．服务业不仅制造产品，而且往往还要消耗产品，因此服务业不创造价值。

错3．服务业的兴起是社会生产力发展的必然结果。

对4．有什么样的原材料就制造什么样的产品，是输入决定了输出。

错5．生产运作、营销和财务三大职能在大多数的组织中都互不相干地运作。

错6．运作管理包括系统设计、系统运作和系统改进三大部分。

对7．生产运作管理包括对生产运作活动进行计划、组织和控制。

对8．运作经理不对运作系统设计负责。

错9．加工装配式生产是离散性生产。

对10．订货型生产可能消除成品库存。

对11．纯服务业不能通过库存调节。

对12．准时性是组织生产过程的基本要求。

对13．企业的产出物是产品，不包括废物。

错选择题：1．大多数企业中存在的三项主要职能是：BA）制造、生产和运作B）运作、营销和财务C）运作、人事和营销D）运作、制造和财务E）以上都不是2．下列哪项不属于大量生产运作AA）飞机制造B）汽车制造C）快餐D）中小学教育E）学生入学体检3．下列哪项不是生产运作管理的目标EA）高效B）灵活C）准时D）清洁E）以上都不是4．相对于流程式生产，加工装配式生产的特点是：AA）品种数较多B）资本密集C）有较多标准产品D）设备柔性较低E）只能停产检修5．按照生产要素密集程度和与顾客接触程度划分，医院是：CA）大量资本密集服务B）大量劳动密集服务C）专业资本密集服务D）专业劳动密集服务E）以上都不是6．以下哪项不是服务运作的特点CA）生产率难以确定B）质量标准难以建立C）服务过程可以与消费过程分离D）纯服务不能通过库存调节E）与顾客接触7．当供不应求时，会出现下述情况：DA）供方之间竞争激化B）价格下跌C）出现回扣现象D）质量和服务水平下降E）产量减少第二章企业战略和运作策略判断题：1．当价格是影响需求的主要因素时，就出现了基于成本的竞争。

需求预测方法常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法,基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法,基于人工智能技术的人工神经网络算法;归纳如图1：图1：物资需求预测方法一、 时间序列法1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来,构成一个所谓的时间序列,从所构成的这一组时间序列过去的变化规律,推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律,就是时间序列预测法;2.概况：时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动,②季节变动,③循环变动,④不规则变动; 若以S S ，S S ，S S ，S S 表示时间序列的季节因素S S ,长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有加法模型：乘法模型：混合模型：时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化;3.时间序列常用分析方法：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等1移动平均法①简单移动平均法：将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值;该时间段根据要求取最近的;例如：5个月的需求量分别是10,12,32,12,38;预测第6个月的需求量;可以选择使用3个月的数据作为依据;那么第6个月的预测量Q=32+12+383=27;②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重;例如：上个例子,3个月的数据,可以按照远近分别赋权重,,;那么第6个月的预测量Q=0.2×32+0.3×12+0.5×38=29只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同,简单移动平均默认权重=1. 2指数平滑法基本思想：预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权数,新数据给予较大的权数,旧数据给予较小的权数;指数平滑法的通用算法：t t t t I S T x ++=t t t t I S T x ⋅⋅=)())t t t t tt t t I T S x b I T S x a +⋅=+⋅=指数平滑法的基本公式：St=aYt+1-aSt-1 式中,St--时间t的平滑值；Yt--时间t的实际值；St-1--时间t-1的平滑值；a--平滑常数,其取值范围为0,1具体方法：一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑;方法的选取：指数平滑方法的选用,一般可根据原数列呈现的趋势来确定;当时间数列无明显的趋势变化,可用一次指数平滑预测;如呈现直线趋势,选用二次指数平滑法；若实际数据序列呈非线性递增趋势,采用三次指数平滑预测方法;如呈现抛物线趋势,选用三次指数平滑法;或者,当时间序列的数据经二次指数平滑处理后,仍有时,应用三次指数平滑法;3季节变动法根据季节变动特征分为：水平型季节变动和长期趋势季节变动①水平型季节变动: 是指时间序列中各项数值的变化是围绕某一个水平值上下周期性的波动;若时间序列呈水平型季节变动,则意味着时间序列中不存在明显的长期趋势变动而仅有季节变动和不规则变动;季节指数=各年同季月平均数/总平均数季节变差=各年同季月平均数总平均数②长期趋势季节变动:是指时间序列中各项数值一方面随时间变化呈现季节性周期变化,另一方面随着时间变化而呈现上升或下降的变化趋势;季节指数=各年同季月平均数/趋势值季节变差=各年同季月平均数趋势值季节变动预测的方法很多,应用时应根据季节变动的类型选择适应的预测方法若时间序列呈长期趋势季节变动,则意味着时间序列中不仅有季节变动、不规则变动,而且还包含有长期趋势变动;4趋势外推法趋势外推预测法是一种通过逻辑推理分析,以期达到预测效果的预测方法;其主要以事物发展的规律性为假设前提,即认为只要能够正确地了解并且掌握事物历史及现有的发展状态,就能够遵循其发展规律来预测事物的未来发展趋势;趋势外推预测方法是一种探索型的预测方法,其主要适用于预测那些时间序列随着单位时间的增加或者减少,出现变化大致相同的长期需求预测; 4.时间序列建模时间序列是同类型指标值按时间顺序排列而形成的数列;很多行业特别是金融行业会产生大量的时间序列,如经济数据、股市数据等;要从这些数据中得到有用的数据,需要采用数据挖掘的技术,而建模是影响数据挖掘效果的一个重要因素,对于时间序列数据而言更是如此;以下是时间序列建模的常用方法;典型的时间序列模型有ARMA,HMM等基于模型的表示方法;1.隐Markov模型HMMmatlab求解隐马尔可夫模型Hidden Markov Model,HMM是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程;其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数;然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别;HMM是一种不完全数据的统计模型,这种模型既能反映对象的随机性,又能反映对象的潜在结构,便于利用对象的结构与局部联系性质等方面的知识,以及对研究对象的直观与先验的了解;HMM理论的主要内容包括3个基本问题及其算法：1 评估问题：前向2 解码问题： Viterbi算法3 学习问题： Baum-Welch算法向前向后算法12.自回移动平局模型ARMA可以用SPSS和matlab求解ARMA用于对平稳时间序列的建模,是一类基于自相关的时间序列分析模型;ARMA模型是AR模型和MA模型的综合,描述了系统对过去自身状态的记忆和系统对过去时刻进入系统的噪声的记忆;近年来,许多成果将ARMA模型与时间序列挖掘方法相结合,用于研究时间序列的预测、分类、聚类以及相似查找等;ARMA模型的基本思想是,时间序列数据的当前值x,不仅受当前干扰的影响,还与历史数据以及历史干扰紧密相关;一旦时间序列的这种自相关性能够被定量确定,就可以对其建立合适的ARMA模型;综上所述,没有一个模型能普遍适用于不同的应用,实际中的时间序列建模方法都是与特定应用相关的,由于应用的关注角度不同,实际的时间建模方法也有显着的差异;二、因果分析法1.定义：是根据事物之间的因果关系来事物的发展和变化,通过对需求预测目标有直接或间接影响因素的分析找出其变化的规律,并根据这种变化规律来确定预测值;因果关系模型用于研究不同变量之间的相关关系,用一个或多个自变量多括时间的变化来描述因变量的变化;2.因果关系模型与时间序列模型不同：它不仅可以从事短期预测,而且还可以从事中、长期预测,也可以预测宏观、中观、微观问题;3.因果关系模型包括：回归分析、经济计量模型、投入产出模型、灰色系统模型、系统动力学等;①回归分析方法回归分析预测法是基于因果分析的预测方法,其主要通过分析与预测事物有关的现象的变化趋势,从因果关系出发,探究预测事物及其相关影响因子间的相互联系,通过回归方程的构建,来预测未来需求;按照回归模型中自变量的多少,回归分析预测模型可以划分为一元以及二元回归模型两大类;a 一元回归预测模型一元回归预测模型是指通过采用最小二乘法,寻找唯一自变量与因变量之间经验公式的预测方法;其首先需要确定唯一自变量,即找出影响预测目标的关键因素,然后通过最小二乘法求出回归方程系数,最后还需进行显着性检验,即对回归方程中自变量与因变量的密切程度进行检验;b多元回归预测模型一元回归预测模型是影响因素通过关键影响因素作为唯一自变量来解释因变量的变化的预测方法,但在实际情况中,致使因变量变化的因素可能涉及多个,这就需要引入多元回归预测模型来完成预测的实现了,通过引用若干个影响因子作为自变量来解释因变量的变化趋势;虽然,多元回归的原理与一元回归模型没有区别,但是在计算上却更为复杂,不仅需要考虑所有自变量与因变量之间的相关性检验,还需要研究自相关、偏相关、多变量共相关等问题;②经济计量法经济计量法是经济分析与数学方法相结合的一种预测方法;通常将描述预测对象有关主要变量相互关系的一组联立方程式称为经济计量模型;特点：经济系统,而不是单个经济活动；相互依存、互为因果,而不是单向因果关系；必须用一组方程才能描述清楚;经济计量模型的方程形式：单方程计量经济学模型,是用单一方程描述某一经济变量与影响该变量变化的诸因素之间的数量关系;它适用于单一经济现象的研究,揭示其中的单向因果关系;联立方程模型则用多个方程描述经济系统中诸因素之间的数量关系;它适用于复杂经济现象的研究,在复杂的经济现象中,诸因素之间是相互依存、互为因果的;单一方程式：例如：Y=X1+X2+X3 联立方程式：例如：Y1=X1;Y2=Y1+X2+X3;Y3=Y2+X2③投入产出分析法投入产出分析法是反映经济系统各部分如各部门、行业、产品之间的投入与产出间的数量依存关系,并用于经济分析、政策模拟、经济预测、计划制定和经济控制等的数学分析方法;它是经济学与数学相结合的产物,属交叉科学;在收集资料确定本期企业投入产出平衡表基础上,可以计算出各种消耗系数;假设企业设备和技术条件不变的条件下,就可以根据投入产出表建立的综合平衡模型进行预测应用,为计划管理、生产安排提供信息依据;常见的有以下两种应用：a已知计划期内各种自产产品总产量列向量X,求最终产品量列向量Y,以及为确保计划完成所必须准备的各种外购资源消耗总量的矩阵H;b已知计划期内最终产品计划任务矩阵Y,计算计划期内各产品的总产量列向量X,以及确保计划完成所必须提供的各种外购资源H矩阵;④灰色预测模型定义：灰色系统是指相对于一定的认识层次,系统内部的信息部分已知,部分未知,即信息不完全,半开放半封闭的;灰色预测是对灰色系统进行的预测,其特点是预测模型不是唯一的；一般预测到一个区间,而不是一个点；预测区间的大小与预测精度成反比,而与预测成功率成正比;通常灰色预测所用的模型为GM1,1,该模型基于随机的原始时间序列,经累加生成新的时间序列,其中所呈现的规律用一阶线性微分方程的解来逼近,从而得到预测方程;适用于：中长期预测;应用：在预测应用上,如气象预报、地震预报、病虫害预报等,国内学者做出了许多有益的研究;优势：所需样本少,样本不需要有规律性分布,更能动态地反映系统最新的特征,这实际上是一种动态预测模型;预测准确度高;3支持向量机预测模型支持向量机SVM方法是一种小样本的机器学习算法,其是在统计学习理论以及结构风险最小原则的基础上探讨所得的一种算法;通过对有限样本信息的分析研究,在模型复杂性针对特定训练样本的学习精度以及学习能力准确识别样本的能力之间寻求一个最佳平衡点,以获得最佳的推广能力;其核心思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在新空间中求取最好的线性分类面,非线性变换的完成主要是依靠准确定义合适的内积函数,其最优分离超平面,如图2所示;图2：最优分离超平面支持向量机算法优点较多,包括计算便捷、通用性强等;但其也存在一定的缺陷,即无法对大规模训练样本实施运算,因为支持向量机算法是通过二次规划来进行求解的,二次规划求解过程中要涉及多阶矩阵的计算问题,当阶数过大的条件下,将会在很大程度上损耗计算机的存储空间且增加机器的运算时间;4BP神经网络模型BP神经网络模型,是目前神经网络学习模型中最具代表性、应用最普遍的模型;BP神经网络架构是由数层互相连结的神经元组成,通常包含了输入层、输出层及若干隐藏层,各层包含了若干神经元;神经网络便于依照学习法则,透过训练以调整连结链加权值的方式来完成目标的收敛;所得的神经网络构架结构基本形式.BP神经网络的神经采用的传递函数一般都是SigmoidS壮弯曲型可微函数,是严格的递增函数,在线性和非线性之间显现出较好的平衡,所以可实现输入和输出间的任意非线性映射,适用于中长期的预测；优点是逼近效果好,计算速度快,不需要建立数学模型,精度高；理论依据坚实,推导过程严谨,所得公式对称优美,具有强非线性拟合能力;缺点是无法表达和分析被预测系统的输入和输出间的关系,预测人员无法参与预测过程；收敛速度慢,难以处理海量数据,得到的网络容错能力差,算法不完备易陷入局部极小;三、新产品市场需求预测模型巴斯模型巴斯模型基础假设及适用条件1.巴斯模型假设：新产品在市场上扩散速度会受到两种方式的影响：一种是大众传播媒介,另一种是口碑传播;2.巴斯模型的适用条件：1企业已经引入了新产品或者新技术,并且已经观察到它最初几个时期的销售情况;2企业还没有引入该产品或者新技术,但是该产品或者技术在某些方面同已有一些销售历史的某种现有产品或技术很相似;巴斯模型有几个关键的假设条件,巴斯模型最重要的假设条件极其可能的扩展如下：1市场潜量保持恒定;2支持新产品的营销策略不影响新产品的采用过程;3消费者决策过程是二元的只有“接受”和“不接受”两种答案;4q的值在新产品的整个生命周期里保持固定不变;5模仿常具有积极作用;6创新产品的采用不受其他创新是否被采用的影响;7该创新产品不存在重复购买或者替代购买;。