第二篇 市場(chǎng)預(yù)測(cè)

市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)與決策

第二篇市場(chǎng)預(yù)測(cè)重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲第五章市場(chǎng)預(yù)測(cè)概述1市場(chǎng)預(yù)測(cè)的概念1.1預(yù)測(cè)與市場(chǎng)預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)是指根據(jù)客觀事物的變化規(guī)律，對(duì)特定對(duì)象未來發(fā)展的趨勢(shì)或狀態(tài)作出科學(xué)的推測(cè)與判斷市場(chǎng)預(yù)測(cè)是對(duì)商品生產(chǎn)、流通、銷售的未來變化趨勢(shì)或狀態(tài)進(jìn)行的科學(xué)判斷和估計(jì),它以市場(chǎng)體系的發(fā)展過程與變動(dòng)趨勢(shì)作為自己的研究對(duì)象，是預(yù)測(cè)學(xué)理論與方法在市場(chǎng)體系中的運(yùn)用，是適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要而逐漸成熟起來的一門科學(xué)

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.2市場(chǎng)預(yù)測(cè)的要素有一定的經(jīng)濟(jì)理論作指導(dǎo)有調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料作分析依據(jù)有科學(xué)的預(yù)測(cè)手段和預(yù)測(cè)方法隨著技術(shù)的進(jìn)步與預(yù)測(cè)和方法的日趨成熟，有條件提供科學(xué)的預(yù)測(cè)手段和方法；由于市場(chǎng)的日益復(fù)雜化和國(guó)際化，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)需要處理的各種數(shù)據(jù)更多，影響預(yù)測(cè)過程和結(jié)果的變數(shù)也越來越多，若不采用先進(jìn)的預(yù)測(cè)手段和科學(xué)的預(yù)測(cè)方法，便無法實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的目標(biāo)重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.3市場(chǎng)預(yù)測(cè)的特點(diǎn)

預(yù)測(cè)工作的超前性預(yù)測(cè)信息的可測(cè)性預(yù)測(cè)內(nèi)容的時(shí)空性預(yù)測(cè)結(jié)果的近似性預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果往往有一定偏差，導(dǎo)致偏差的主要原因有：（1）預(yù)測(cè)對(duì)象未來發(fā)展趨勢(shì)影響因素的復(fù)雜性（2）預(yù)測(cè)者對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象以及所處環(huán)境認(rèn)識(shí)的局限性（3）預(yù)測(cè)模型的非精確性（4）預(yù)測(cè)分析的經(jīng)驗(yàn)性重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2市場(chǎng)預(yù)測(cè)的類型2.1按預(yù)測(cè)活動(dòng)的空間范圍分類宏觀市場(chǎng)預(yù)測(cè)：即全國(guó)性市場(chǎng)預(yù)測(cè)中觀市場(chǎng)預(yù)測(cè)：是指地區(qū)性市場(chǎng)預(yù)測(cè)微觀市場(chǎng)預(yù)測(cè)：是指以一個(gè)企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求量、銷售量、市場(chǎng)占有率、價(jià)格變化趨勢(shì)、成本與效益指標(biāo)等為其主要研究目標(biāo)，同時(shí)又與相關(guān)的其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的預(yù)測(cè)密不可分微觀、中觀、宏觀市場(chǎng)預(yù)測(cè)三者既有區(qū)別也有聯(lián)系：在預(yù)測(cè)活動(dòng)中可以從微觀預(yù)測(cè)、中觀預(yù)測(cè)推到宏觀預(yù)測(cè)，形成歸納推理的預(yù)測(cè)過程；也可以從宏觀預(yù)測(cè)、中觀預(yù)測(cè)推到微觀預(yù)測(cè)，這便是演繹推理的預(yù)測(cè)過程重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.2按預(yù)測(cè)對(duì)象的商品層次分類單項(xiàng)商品預(yù)測(cè)：對(duì)某種具體商品的市場(chǎng)狀態(tài)與趨勢(shì)的預(yù)測(cè)同類商品預(yù)測(cè)：對(duì)同類商品的市場(chǎng)需求量或銷售量的預(yù)測(cè)目標(biāo)市場(chǎng)預(yù)測(cè)：可分為中老年市場(chǎng)預(yù)測(cè)、青少年市場(chǎng)預(yù)測(cè)、兒童市場(chǎng)預(yù)測(cè)外，還可以分為男性市場(chǎng)預(yù)測(cè)、女性市場(chǎng)預(yù)測(cè)等市場(chǎng)供需總量預(yù)測(cè)：包括市場(chǎng)總的商品需求量預(yù)測(cè)與總的商品資源量預(yù)測(cè)，也可以表示為市場(chǎng)總的商品銷售額預(yù)測(cè)

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.3按預(yù)測(cè)期限的時(shí)間長(zhǎng)短分類短期預(yù)測(cè)：通常指預(yù)測(cè)期為1年以內(nèi)的市場(chǎng)預(yù)測(cè)中期預(yù)測(cè)：一般指預(yù)測(cè)期為1年到5年的市場(chǎng)預(yù)測(cè)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)：通常指預(yù)測(cè)期為5年以上的市場(chǎng)預(yù)測(cè)滾動(dòng)計(jì)劃用于編制中期計(jì)劃

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.4按預(yù)測(cè)方法的不同性質(zhì)分類定性市場(chǎng)預(yù)測(cè)：根據(jù)一定的經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，對(duì)市場(chǎng)未來的狀態(tài)與發(fā)展趨勢(shì)作出的綜合判斷或估計(jì)定量市場(chǎng)預(yù)測(cè)：基于一定的經(jīng)濟(jì)理論與系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，對(duì)市場(chǎng)的未來狀態(tài)與發(fā)展趨勢(shì)作出定量的描述，對(duì)各項(xiàng)預(yù)測(cè)指標(biāo)提供量化的預(yù)測(cè)值重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3市場(chǎng)預(yù)測(cè)的原理3.1系統(tǒng)性原理市場(chǎng)預(yù)測(cè)的系統(tǒng)性原理，是指預(yù)測(cè)必須堅(jiān)持以系統(tǒng)觀點(diǎn)為指導(dǎo)，采用系統(tǒng)分析方法，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的系統(tǒng)目標(biāo)堅(jiān)持系統(tǒng)性原理需要做到以下兩點(diǎn)：（1）堅(jiān)持以系統(tǒng)觀點(diǎn)為指導(dǎo)（2）堅(jiān)持采用系統(tǒng)分析的方法3.2連續(xù)性原理連續(xù)性原理也稱為連貫性原理，是指事物的發(fā)展是按照一定的規(guī)律進(jìn)行的重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.3類推性原理許多事物相互之間在發(fā)展變化上常有類似的地方，雖然事物與事物之間發(fā)展變化在時(shí)間上有前后不同，但其表現(xiàn)形式上有許多相似之處，因此，有可能將先發(fā)展事物的表現(xiàn)過程類推到后發(fā)展事物的表現(xiàn)過程中去，對(duì)后發(fā)展事物的前景作出預(yù)測(cè)3.4因果性原理運(yùn)用因果性原理進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)，就是要通過因果分析，把握影響預(yù)測(cè)對(duì)象的諸因素的不同作用，由因推果，對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來趨勢(shì)作出科學(xué)預(yù)測(cè)重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.5統(tǒng)計(jì)性原理市場(chǎng)預(yù)測(cè)的任務(wù)就是要通過對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象及其諸多影響因素的偶然性分析，揭示預(yù)測(cè)對(duì)象系統(tǒng)內(nèi)部的必然性聯(lián)系，即發(fā)展的規(guī)律性，并運(yùn)用這種規(guī)律性的認(rèn)識(shí)以推斷未來的發(fā)展趨勢(shì)。從偶然性中揭示必然性所遵循的是統(tǒng)計(jì)規(guī)律，預(yù)測(cè)者通過對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象歷史數(shù)據(jù)的偶然性分析，便可找到它的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，然后找出它們之間的相互關(guān)系3.6可控性原理人們對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來發(fā)展趨勢(shì)與進(jìn)程，在一定程度上是可控制的。在運(yùn)用以隨機(jī)現(xiàn)象為研究對(duì)象的數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理與方法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，應(yīng)當(dāng)同可控因素的分析緊密結(jié)合。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲4市場(chǎng)預(yù)測(cè)的步驟確定影響因素搜集整理資料進(jìn)行分析判斷作出預(yù)測(cè)確定預(yù)測(cè)目標(biāo)結(jié)合中國(guó)電冰箱市場(chǎng)預(yù)測(cè)的一個(gè)實(shí)例來介紹市場(chǎng)預(yù)測(cè)的步驟：

4.1明確預(yù)測(cè)目標(biāo)，分析總體形勢(shì)確定預(yù)測(cè)目標(biāo)，就是確定預(yù)測(cè)所要解決的問題，亦即確定預(yù)測(cè)課題或項(xiàng)目。確定預(yù)測(cè)目標(biāo)，使得預(yù)測(cè)工作獲得明確的方向與內(nèi)容，可據(jù)此籌劃該預(yù)測(cè)的其他工作

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲中國(guó)電冰箱市場(chǎng)預(yù)測(cè)的目標(biāo)是明確的：通過預(yù)測(cè)，明確電冰箱市場(chǎng)需求的走勢(shì)（包括數(shù)量、規(guī)格、質(zhì)量等方面的需求），為各電冰箱生產(chǎn)廠家的決策提供參考。為了進(jìn)行預(yù)測(cè)，首先需要分析全國(guó)電冰箱產(chǎn)銷的總體形勢(shì)，這又可分為生產(chǎn)與銷售兩個(gè)方面，這兩方面的數(shù)據(jù)，都可以從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中找到。

(一)生產(chǎn)情況80年代后，中國(guó)電冰箱生產(chǎn)發(fā)展異常迅猛，到1985年形成“一哄而成”之勢(shì)。各地紛紛引進(jìn)技術(shù)，軍工企業(yè)也由于“軍轉(zhuǎn)民”加入電冰箱生產(chǎn)行列。到1990年初，全國(guó)電冰箱生產(chǎn)能力達(dá)1300萬臺(tái)，從1980年到1990年共生產(chǎn)2294萬臺(tái)。到1989年，出現(xiàn)市場(chǎng)疲軟現(xiàn)象，1989年產(chǎn)量比1988年下降11.5%，1990年產(chǎn)量又比1989年下降31%，生產(chǎn)能力明顯過剩。1991年，全國(guó)冰箱產(chǎn)量達(dá)475萬臺(tái)，比1990年略有回升。歷年電冰箱產(chǎn)量如表1所示。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲(二)銷售情況電冰箱的銷售增長(zhǎng)比較迅速，到1988年達(dá)到頂峰。1989年、1990年兩年銷售連續(xù)滑坡。但這種滑坡可以認(rèn)為是由于1985的搶購(gòu)而造成的，而不意味著我國(guó)電冰箱市場(chǎng)已進(jìn)入飽和期甚至衰退期。據(jù)調(diào)查，1990年，我國(guó)電冰箱的社會(huì)擁有量為3000萬臺(tái)，遠(yuǎn)未達(dá)到飽和水平。歷年的電冰箱銷售量如表2所示。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲(三)需求狀況我國(guó)城鄉(xiāng)每百戶居民擁有的電冰箱數(shù)量如表3所示。從表3可以看到，到1990年，我國(guó)城市的電冰箱普及率已達(dá)43.33%。如果考慮到我國(guó)的“三北”(東北、西北、華北)對(duì)電冰箱的需求較小，并且“三北”的人口占全國(guó)人口的四分之一強(qiáng)，可以把我國(guó)百戶居民擁有電冰箱的上限定為60臺(tái)，可見，城市電冰箱的普及率已離飽和不遠(yuǎn)。但農(nóng)村的每百戶擁有量?jī)H為1.22臺(tái)，市場(chǎng)潛力巨大。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲4.2找出相關(guān)因素，進(jìn)行因素分析預(yù)測(cè)目標(biāo)確定之后，必須詳細(xì)分析影響該預(yù)測(cè)目標(biāo)的各種因素，并選擇若干最主要的影響因素進(jìn)行分析。影響電冰箱需求的因素很多，但主要有如下幾方面的因素：1．收入水平2．價(jià)格3．地理因素4．住房條件5．供電情況重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲4.3進(jìn)行調(diào)查研究，搜集有關(guān)資料

在進(jìn)行因素分析后，就要進(jìn)行調(diào)查研究，收集有關(guān)資料。例如，通過調(diào)查，發(fā)現(xiàn)人們對(duì)購(gòu)買耐用消費(fèi)品的優(yōu)先序是電視機(jī)—洗衣機(jī)—電冰箱。這就說明，近幾年對(duì)電冰箱的需求就可能有很快的增長(zhǎng)。又如，據(jù)調(diào)查，全國(guó)2367個(gè)縣，通電率大于90%的只有1095個(gè)。這說明電冰箱在農(nóng)村的普及率受到很大制約。據(jù)調(diào)查，我國(guó)消費(fèi)者對(duì)電冰箱在各方面的要求如下：（1）規(guī)格需求。大部分消費(fèi)者喜歡雙門、大中型容積、大中型冷凍室、自動(dòng)除霜的電冰箱。（2）顏色偏好。大部分消費(fèi)者喜歡乳白色、淺綠色和蛋青色，（3）價(jià)格要求。消費(fèi)者對(duì)電冰箱價(jià)格的要求與目前市場(chǎng)上的電冰箱價(jià)格差別不大。（4）質(zhì)量要求。消費(fèi)者在購(gòu)買電冰箱時(shí)普遍有追求名牌的傾向。人們對(duì)電冰箱質(zhì)量的主要要求仍然是經(jīng)久耐用。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲4.4使用預(yù)測(cè)方法，作出預(yù)測(cè)推斷預(yù)測(cè)推斷是市場(chǎng)預(yù)測(cè)的關(guān)鍵性環(huán)節(jié)，這一階段的綜合任務(wù)是將通過歷史與現(xiàn)實(shí)的調(diào)查所搜集的資料進(jìn)行系統(tǒng)的綜合分析，并對(duì)市場(chǎng)未來的發(fā)展趨勢(shì)作出質(zhì)的判斷。通過調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于影響電冰箱因素的諸多因素，近期內(nèi)不可能有重大突破。從而，根據(jù)連續(xù)性原理，采用時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)，為了使預(yù)測(cè)結(jié)果互相參照，使預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確，決定再采用市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法作為對(duì)比。最后，綜合上述兩種方法，并考慮抽樣誤差等因素，預(yù)測(cè)出1992年全國(guó)電冰箱市場(chǎng)的需求量(銷售量)為650萬臺(tái)。這一預(yù)測(cè)為短期預(yù)測(cè)。同時(shí)，也對(duì)電冰箱的需求量進(jìn)行了中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。結(jié)論是：今后5~10年內(nèi)，電冰箱市場(chǎng)處于一個(gè)穩(wěn)定階段，需求量呈穩(wěn)定增長(zhǎng)，不會(huì)出現(xiàn)大起大落現(xiàn)象，年需求量會(huì)穩(wěn)定在600萬~700萬臺(tái)之間重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲4.5分析預(yù)測(cè)誤差，評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果分析預(yù)測(cè)誤差，評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)于本次預(yù)測(cè)本身可以作用不大，因?yàn)榈鹊街李A(yù)測(cè)誤差時(shí)，當(dāng)時(shí)的預(yù)測(cè)結(jié)果已經(jīng)無意義了。如果預(yù)測(cè)有誤，對(duì)決策的負(fù)面影響也早已造成。但是，對(duì)于預(yù)測(cè)者來說，這一步是至關(guān)重要的。因?yàn)橹挥姓业筋A(yù)測(cè)之所以成功或失敗的原因，才可能不斷改進(jìn)預(yù)測(cè)方法，積累預(yù)測(cè)經(jīng)驗(yàn)，使自己的預(yù)測(cè)技術(shù)日趨成熟。通過上面的例子分析表明，在1991年預(yù)測(cè)中國(guó)90年代的電冰箱銷售量將穩(wěn)定在600萬~700萬臺(tái)這間。從中國(guó)90年代以來的歷年電冰箱實(shí)際銷售量來看，這一預(yù)測(cè)基本符合實(shí)際(實(shí)際情況是，歷年銷量在500多萬臺(tái)至700多萬臺(tái)之間波動(dòng))。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲練習(xí)與思考1．什么是預(yù)測(cè)以及市場(chǎng)預(yù)測(cè)？2．市場(chǎng)預(yù)測(cè)必須具備哪些條件？3．市場(chǎng)預(yù)測(cè)有哪些特點(diǎn)？為什么？4．簡(jiǎn)述市場(chǎng)預(yù)測(cè)的作用。5．市場(chǎng)預(yù)測(cè)主要包括哪些內(nèi)容？6．市場(chǎng)預(yù)測(cè)可以分為哪些種類？7．市場(chǎng)預(yù)測(cè)應(yīng)遵循的基本原理是什么？預(yù)測(cè)步驟有哪些？重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲第六章定性預(yù)測(cè)法定性預(yù)測(cè)法亦稱經(jīng)驗(yàn)判斷預(yù)測(cè)法，它是指預(yù)測(cè)者根據(jù)歷史的與現(xiàn)實(shí)的觀察資料，依賴個(gè)人或集體豐富的經(jīng)驗(yàn)與智慧以及綜合分析能力，對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象未來的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和變化趨勢(shì)作出判斷或估計(jì)的預(yù)測(cè)方法。定性預(yù)測(cè)方法有以下特點(diǎn)：靈活性強(qiáng)具有一定的科學(xué)性簡(jiǎn)便易行重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1專家預(yù)測(cè)法1.1意見交換法

意見交換法是依靠專家群體的經(jīng)驗(yàn)、智慧，通過思考、分析、綜合判斷，將專家群體對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象未來發(fā)展變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)意見進(jìn)行匯總，然后進(jìn)行數(shù)學(xué)平均處理并根據(jù)實(shí)際工作中的情況進(jìn)行修正，獲得預(yù)測(cè)結(jié)果的一種方法意見交換法有助于交換意見，相互啟發(fā)，集思廣益，彌補(bǔ)個(gè)人判斷的不足。但意見交換法也存在受權(quán)威人事的影響以及多數(shù)人意見影響的缺陷重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲應(yīng)用意見交換法反復(fù)征求相關(guān)人員的意見，最終得出比較統(tǒng)一的預(yù)測(cè)結(jié)果，其預(yù)測(cè)結(jié)果可用數(shù)學(xué)公式表示為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例:某汽車經(jīng)銷商為了確定明年汽車市場(chǎng)的銷售情況，要求業(yè)務(wù)主管、業(yè)務(wù)部門以及銷售員作出年度銷售預(yù)測(cè)，相關(guān)數(shù)據(jù)如表1、2、3所示，試用意見交換法預(yù)測(cè)明年汽車市場(chǎng)的銷售情況。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解應(yīng)用意見交換法得到各類預(yù)測(cè)人員的預(yù)測(cè)結(jié)果為：對(duì)三類預(yù)測(cè)值加以綜合：業(yè)務(wù)主管類的權(quán)重為3，業(yè)務(wù)部門類的權(quán)重為2，銷售員類的權(quán)重為1，綜合后為意見交換法預(yù)測(cè)得到該汽車經(jīng)銷商明年汽車銷售收入為137.27百萬元重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.2頭腦風(fēng)暴法（智力激勵(lì)法）頭腦風(fēng)暴法可分為直接頭腦風(fēng)暴法（通常簡(jiǎn)稱為頭腦風(fēng)暴法）和質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴法（也稱反頭腦風(fēng)暴法）。直接頭腦風(fēng)暴法是針對(duì)一定的問題，召集有關(guān)人員召開小型會(huì)議，在融合輕松的氣氛中，敞開思想，各抒己見，自由聯(lián)想，暢所欲言，互相啟發(fā)，互相鼓勵(lì)，使創(chuàng)造性設(shè)想連鎖反應(yīng)，獲得眾多解決問題的方法。質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴法則是對(duì)直接頭腦風(fēng)暴法提出的設(shè)想、方案逐一質(zhì)疑，分析其現(xiàn)實(shí)可行性的方法

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲頭腦風(fēng)暴法的特點(diǎn)選擇專家頭腦風(fēng)暴法預(yù)測(cè)效果的好壞，很大程度上取決于專家的選擇是否得當(dāng)。專家選擇要注意以下幾個(gè)要點(diǎn)：（1）專家要有代表性（2）專家要具有豐富的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)（3）專家還應(yīng)具備較強(qiáng)的市場(chǎng)調(diào)研與預(yù)測(cè)方面的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)（4）專家的數(shù)量要適當(dāng)會(huì)議時(shí)間會(huì)議應(yīng)遵守的原則會(huì)議實(shí)施步驟：會(huì)前準(zhǔn)備、設(shè)想開發(fā)、設(shè)想的分類與整理重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴法的質(zhì)疑過程（1）要求參加者對(duì)每一個(gè)提出的設(shè)想都要提出質(zhì)疑，并進(jìn)行全面評(píng)論（2）對(duì)每一組或每一個(gè)設(shè)想，編制一個(gè)評(píng)論意見一覽表，以及可行設(shè)想一覽表（3）對(duì)質(zhì)疑過程中抽出的評(píng)價(jià)意見進(jìn)行估價(jià)，以便形成一個(gè)對(duì)解決所討論問題實(shí)際可行的最終設(shè)想一覽表（4）由分析組負(fù)責(zé)處理和分析質(zhì)疑結(jié)果重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.3德爾菲法（Delphi）德爾菲法是采用函詢調(diào)查方法，對(duì)所預(yù)測(cè)問題有關(guān)領(lǐng)域的專家分別提出問題，并將其意見綜合、整理、匯總、反饋，經(jīng)過多次反復(fù)循環(huán)，最后得到一個(gè)比較一致的且可靠的意見

德爾菲法的特點(diǎn)（1）匿名性（2）輪間反饋信（3）預(yù)測(cè)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特征

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲德爾菲法的預(yù)測(cè)程序預(yù)測(cè)，建立預(yù)測(cè)領(lǐng)導(dǎo)小組選擇專家輪間反饋編寫預(yù)測(cè)結(jié)果報(bào)告編制預(yù)測(cè)計(jì)劃日程確定預(yù)測(cè)主題確定預(yù)測(cè)事件方案設(shè)計(jì)調(diào)查表進(jìn)行第一輪預(yù)測(cè)反饋第一輪結(jié)果進(jìn)行第二輪預(yù)測(cè)反饋前一輪結(jié)果進(jìn)行最后一輪預(yù)測(cè)重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：運(yùn)用德爾菲法預(yù)測(cè)某款手機(jī)投放市場(chǎng)后的年銷售量，選擇了10位專家，他們分別進(jìn)行了三次分析預(yù)測(cè)，第三次分析預(yù)測(cè)結(jié)果見表4所示重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解法一算術(shù)平均法采用加權(quán)移動(dòng)平均法，分別給最高銷售量、最可能銷售量、最低銷售量的權(quán)重分別為：0.3、0.5、0.2，則綜合預(yù)測(cè)值=812.5×0.3+637.5×0.5+505.83×0.2=663.67（萬部）重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解法二中位數(shù)法將預(yù)測(cè)值按大小順序不重復(fù)依次進(jìn)行排列，排列在中間的那個(gè)數(shù)代表平均值，以它作為預(yù)測(cè)結(jié)果。最高銷售量從大到小依次排列為：950，900，850，800，750，700中位數(shù)=最可能銷售量從大到小依次排列為：750，700，650，600，550中位數(shù)=650（萬部）最低銷售量從大到小依次排列為：650，600，550，500，450，420，400中位數(shù)=500（萬部）綜合預(yù)測(cè)值為：825×0.3+650×0.5+500×0.2=672.5（萬部）重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2主觀概率法2.1主觀概率法的概念主觀概率法是預(yù)測(cè)者對(duì)預(yù)測(cè)事件發(fā)生的概率（即可能性大?。┳鞒鲋饔^估計(jì)，或者說對(duì)事件變化動(dòng)態(tài)的一種心理評(píng)價(jià)，然后計(jì)算它的平均值，以此作為預(yù)測(cè)事件的結(jié)論的一種定性預(yù)測(cè)方法2.2主觀概率的分布

主觀概率的正態(tài)分布，決定于分布的平均值（中心）和標(biāo)準(zhǔn)差S。平均值一般采用歷史平均值。標(biāo)準(zhǔn)差S的確定可依據(jù)下列公式：式中：t——相應(yīng)于x的主觀概率的分布值（可查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表得）

x——銷售量預(yù)測(cè)值

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.3主觀概率的特點(diǎn)主觀概率是一種心理評(píng)價(jià)，判斷中具有明顯的主觀性主觀概率與客觀概率的區(qū)別是相對(duì)的，任何主觀概率總帶有客觀性，預(yù)測(cè)者的經(jīng)驗(yàn)和其他活信息是市場(chǎng)客觀情況的具體反映，因此不能把主觀概率看成為純主觀的東西任何客觀概率在測(cè)定過程中也難免帶有主觀因素，因?yàn)閷?shí)際工作中所取得的數(shù)據(jù)資料很難達(dá)到（大數(shù)）規(guī)律的要求重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：某企業(yè)的某種商品2月份平均銷售量為1400臺(tái)，某專家判斷3月份銷售量超過1600臺(tái)的概率是12.5%，試根據(jù)這位專家的主觀概率的分布，推斷3月份銷售量超過1150臺(tái)的概率

解根據(jù)已知條件得主觀概率的分布中心為：1400臺(tái)。現(xiàn)銷售預(yù)測(cè)值為1600臺(tái)，且x>1600的主觀概率p=0.125，從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表查得對(duì)應(yīng)于P=0.125（或者1-P=0.875）的分布值t=1.15。于是得到這位專家主觀概率分布的標(biāo)準(zhǔn)差為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3常見幾種判斷分析方法

判斷分析預(yù)測(cè)法是依靠與預(yù)測(cè)對(duì)象相關(guān)的各類人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來發(fā)展變化趨勢(shì)進(jìn)行判斷，得出有關(guān)結(jié)論的一種預(yù)測(cè)方法，它是一種定性預(yù)測(cè)方法3.1對(duì)比類推法對(duì)比類推法是指利用事物之間的某種相似特點(diǎn)，把先行事物的表現(xiàn)過程類推到后繼事物上去，從而對(duì)后繼事物的前景作出預(yù)測(cè)的一種方法

對(duì)比類推法分類（1）產(chǎn)品類推法（2）地區(qū)類推法（3）行業(yè)類推法（4）局部總體類推法

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲對(duì)比類推法的應(yīng)用為了具體形象地說明對(duì)比類推法的應(yīng)用，下面以我國(guó)吸塵器市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)的實(shí)例來說明這種方法的應(yīng)用過程和步驟。1．明確預(yù)測(cè)目標(biāo)明確預(yù)測(cè)目標(biāo)即是明確預(yù)測(cè)對(duì)象，以及預(yù)測(cè)的目的和要求。這里的預(yù)測(cè)目標(biāo)是預(yù)測(cè)我國(guó)吸塵器1984~2000年的市場(chǎng)需求情況（如市場(chǎng)普及率、市場(chǎng)需求量等）。2．確定類比目標(biāo)確定類比目標(biāo)是指尋找一個(gè)相似性較高的實(shí)際比較目標(biāo)，并分析該目標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì)。在這里選擇日本吸塵器市場(chǎng)情況，作為預(yù)測(cè)我國(guó)吸塵器1984~2000年市場(chǎng)需求情況的類比目標(biāo)，據(jù)有關(guān)信息獲悉，從1970年起，日本人均國(guó)民收入已達(dá)到1000美元，吸塵器的普及率達(dá)到68.3%。據(jù)此，可以確定人均國(guó)民收入和吸塵器的普及率作為具體類比目標(biāo)。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3．分析類比的可行性類比的可行性分析是指類比目標(biāo)與預(yù)測(cè)目標(biāo)進(jìn)行比較分析，確定類比是否可行。選擇日本市場(chǎng)作為類比對(duì)象，主要出于以下的考慮：我國(guó)預(yù)計(jì)在2000年人均國(guó)民收入達(dá)到1000美元，與日本1970年的國(guó)民收入相當(dāng)。因此，用日本1970年吸塵器的普及率為目標(biāo)，預(yù)測(cè)我國(guó)2000年吸塵器的普及率和需求量是可行的。4．確定預(yù)測(cè)起始點(diǎn)確定預(yù)測(cè)起始點(diǎn)是指通過調(diào)查，獲得目前要預(yù)測(cè)問題的實(shí)際統(tǒng)計(jì)資料，并把這個(gè)數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)計(jì)算的開始點(diǎn)。根據(jù)國(guó)內(nèi)統(tǒng)計(jì)資料，吸塵器從1968年開始生產(chǎn)，到1983年底全國(guó)擁有量為29.285萬臺(tái)（包括進(jìn)口數(shù)），以全國(guó)按2億戶計(jì)算，截止1983年底全國(guó)居民擁有吸塵器的普及率為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲5．測(cè)算1984~2000年吸塵器的年新增普及率確定了類比目標(biāo)的普及率（q=68.3%），又有了起始點(diǎn)數(shù)據(jù)（p=0.15%），則可確定各年的平均普及遞增率。可用下式得到：其中p——吸塵器起始點(diǎn)的普及率；

q——吸塵器預(yù)測(cè)目標(biāo)點(diǎn)的普及率；

n——起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的年份數(shù)（這里是1983年底至2000年底）。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲上述得到的年普及遞增率是一個(gè)理論值。在實(shí)際預(yù)測(cè)時(shí)，由于產(chǎn)品在市場(chǎng)上有一個(gè)生命周期過程，其消費(fèi)也呈現(xiàn)出階段性，所以可把較長(zhǎng)的時(shí)間序列分成幾個(gè)階段。與日本類比，可把吸塵器的消費(fèi)過程分為1984~1990年、1991~2000年和2000年以后三個(gè)階段，并分別把各個(gè)階段與日本類比，對(duì)上述年平均普及遞增率進(jìn)行修正，可得到更切合實(shí)際的不同階段的年普及率及遞增率。如下圖所示，第Ⅰ階段（1984~1990年）由于購(gòu)買力水平比較低，供應(yīng)量比較少，價(jià)格較貴，其普及率增長(zhǎng)緩慢；第Ⅱ階段（1991~2000年），購(gòu)買力水平提高，供應(yīng)量增多，價(jià)格降低，故普及率增長(zhǎng)較快；第Ⅲ階段（2000年以后），大多數(shù)家庭已擁有，逐步走向飽和，故普及率增長(zhǎng)緩慢。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲6．預(yù)測(cè)1984~2000年吸塵器的普及率和需求量在確定了各年的普及遞增率以后，可進(jìn)行具體的預(yù)測(cè)計(jì)算。（1）歷年普及率pi其中，j表示各階段的普及遞增率。j的值可用分段方式表示為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（2）歷年需求量Qi

式中N——起始點(diǎn)時(shí)全國(guó)戶數(shù)（2億戶）；

——?dú)v年全國(guó)戶數(shù)平均增長(zhǎng)率（有關(guān)資料為3%）；n以1983年起依次為0，1，2，……。歷年普及率及歷年需求量如表5所示：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.2聯(lián)測(cè)法聯(lián)測(cè)法就是以某個(gè)企業(yè)的普查資料或某一地區(qū)的抽樣調(diào)查資料為基礎(chǔ)，進(jìn)行分析、判斷、聯(lián)測(cè)，確定某一行業(yè)以至整個(gè)市場(chǎng)的預(yù)測(cè)值例：某汽車生產(chǎn)廠家為開拓家庭轎車市場(chǎng)，擬用聯(lián)測(cè)法預(yù)測(cè)2008年北京、上海、天津、重慶四城市居民家庭對(duì)家庭轎車市場(chǎng)的需求量，已知2007年的銷售數(shù)據(jù)如表6所示。

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解（1）計(jì)算銷售率設(shè)x1，x2，x3，x4分別代表北京、上海、天津、重慶四城市的汽車市場(chǎng)，根據(jù)表6-6得到各城市的銷售率分別為：x1市場(chǎng)的銷售率：c1=實(shí)際銷售量/居民家庭數(shù)=20000/10=2000（輛/萬戶）

x2市場(chǎng)的銷售率：c2=12000/8=1500（輛/萬戶）

x3市場(chǎng)的銷售率：c3=20000/16=1250（輛/萬戶）x4市場(chǎng)的銷售率：c4=10000/10=1000（輛/萬戶）（2）抽樣調(diào)查需求量選擇x1市場(chǎng)進(jìn)行抽樣調(diào)查，得到2008年x1市場(chǎng)每100戶對(duì)轎車的需求量為25輛，即x1市場(chǎng)的需求率dx1=0.25。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（3）根據(jù)x1市場(chǎng)的需求量聯(lián)測(cè)其他市場(chǎng)的需求量各市場(chǎng)銷售率差異可以近視地反映出各市場(chǎng)需求水平的差異，即重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（4）根據(jù)2008年的需求率求該年各城市的需求量根據(jù)需求率和各地區(qū)的居民家庭數(shù)得到2008年該市場(chǎng)的需求量分別為：x1市場(chǎng)的需求量=0.25×10=2.5（萬輛）x2市場(chǎng)的需求量=0.1875×8=1.5（萬輛）x3市場(chǎng)的需求量=0.15625×16=2.5（萬輛）x4市場(chǎng)的需求量=0.125×10=1.25（萬輛）重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.3轉(zhuǎn)導(dǎo)法轉(zhuǎn)導(dǎo)法也稱連續(xù)比率法或經(jīng)濟(jì)指標(biāo)法。是以間接調(diào)查所得的某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)值為基礎(chǔ)，依據(jù)該指標(biāo)與預(yù)測(cè)目標(biāo)間相關(guān)比率的資料，轉(zhuǎn)導(dǎo)出預(yù)測(cè)值的一種方法。轉(zhuǎn)導(dǎo)預(yù)測(cè)模型為：

式中——預(yù)期目標(biāo)下期預(yù)測(cè)值；

y0——本期某參考指標(biāo)觀察值；k——參考指標(biāo)下期增或減的比率；——預(yù)測(cè)目標(biāo)與參考指標(biāo)間客觀存在的相關(guān)聯(lián)系的比率系數(shù)；n——相關(guān)聯(lián)系的層次數(shù)。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：已知某地區(qū)2007年第一季度社會(huì)商品零售總額為4860億元，根據(jù)歷史資料料顯示第一季度社會(huì)商品零售總額為全年的28.6%，汽車類產(chǎn)品占2.9%，其中小轎車的市場(chǎng)份額又占整個(gè)汽車市場(chǎng)的42%。某品牌轎車市場(chǎng)占有率為3.5%，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布第一季度社會(huì)商品零售總額的增長(zhǎng)率為11.6%，運(yùn)用轉(zhuǎn)導(dǎo)法預(yù)測(cè)2008年該品牌轎車在該地區(qū)的銷售額為多少？解由已知得到：y0=486028.6%，k=11.6%，1=2.9%,2=42%,3=3.5%故該品牌轎車在該地區(qū)預(yù)計(jì)銷售額為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.4平衡分析法

平衡分析法是利用平衡等式把有關(guān)預(yù)測(cè)目標(biāo)分解成若干個(gè)分目標(biāo)，組成一預(yù)測(cè)系統(tǒng)，逐個(gè)預(yù)算出分目標(biāo)，根據(jù)分目標(biāo)再推算總目標(biāo)的一種預(yù)測(cè)方法平衡表的性質(zhì)平衡表是表明客觀事物之間本質(zhì)聯(lián)系和平衡傾向的一種工具平衡表的種類（1）從反映平衡關(guān)系的范圍來看，有國(guó)民經(jīng)濟(jì)平衡表、部門平衡表和企業(yè)平衡表（2）從反映平衡關(guān)系的對(duì)象上看，有社會(huì)產(chǎn)品的生產(chǎn)、消費(fèi)積累和物質(zhì)平衡表；國(guó)民收入的分配和再分配平衡表；財(cái)政平衡表以及貨幣收支平衡表；勞動(dòng)平衡表和勞動(dòng)時(shí)間使用平衡表等。平衡表預(yù)測(cè)法平衡表預(yù)測(cè)法是利用平衡表中所反映出來的相互關(guān)系和平衡關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)。只要有足以反映事物之間相互關(guān)系的平衡表，就可據(jù)此進(jìn)行預(yù)測(cè)。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.5市場(chǎng)因子推演預(yù)測(cè)法所謂市場(chǎng)因子，就是市場(chǎng)中存在的能引起對(duì)某種產(chǎn)品需求的實(shí)際事物。通常取于產(chǎn)品使用者的人口數(shù)量、支付能力需求以及購(gòu)買欲望。市場(chǎng)因子推演預(yù)測(cè)法又稱“市場(chǎng)因素推算法”，是通過分析市場(chǎng)因子來推算市場(chǎng)潛量的一種預(yù)測(cè)方法重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲第七章時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法

時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法是將預(yù)測(cè)對(duì)象過去的歷史資料及數(shù)據(jù)，按時(shí)間順序加以排列，構(gòu)成數(shù)字系列，根據(jù)其變化動(dòng)向，預(yù)測(cè)未來的變化趨勢(shì)。時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法屬于定量預(yù)測(cè)法1時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法概述正確地應(yīng)用時(shí)間序列分析法進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)，要注意：數(shù)據(jù)的完整性數(shù)據(jù)資料的可比性保證數(shù)據(jù)資料的一致性重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.1時(shí)間序列數(shù)據(jù)變動(dòng)趨勢(shì)長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)模式長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)是指時(shí)間序列數(shù)據(jù)由于受某種根本性因素的影響，使時(shí)間序列在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)朝一定的方向，按線性或非線性變化規(guī)律呈上升、水平或下降趨勢(shì)變化重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲循環(huán)變動(dòng)模式循環(huán)變動(dòng)是以數(shù)年（一般不等）為周期的變動(dòng)季節(jié)變動(dòng)模式季節(jié)變動(dòng)是指由于自然條件和社會(huì)條件的影響，時(shí)間序列數(shù)據(jù)在一年內(nèi)隨著季節(jié)的變化而引起的周期性變動(dòng)不規(guī)則變動(dòng)模式是指時(shí)間系列呈現(xiàn)出的無規(guī)律可循的變動(dòng)，是由隨機(jī)因素所引起的重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.2時(shí)間序列的組合形式時(shí)間序列是由長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)及不規(guī)則變動(dòng)等四種類型組成的。其組合方式常見的有以下幾種：加法型Yt=Xt+Ct+St+It

式中Yt——時(shí)間t時(shí)的序列值；

Xt——時(shí)間為t時(shí)的趨勢(shì)值；

Ct——時(shí)間為t時(shí)的循環(huán)變動(dòng)值；

St——時(shí)間為t時(shí)的季節(jié)變動(dòng)值；

It——時(shí)間為t時(shí)的不規(guī)則變動(dòng)值。乘法型Yt=Tt·Ct·St·It

混合型Yt=Tt·Ct+St·It

或

Yt=Tt·Ct·St+It重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.3時(shí)間序列分析法的預(yù)測(cè)程序繪制觀察期數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖，確定其變化趨勢(shì)的類型對(duì)觀察期數(shù)據(jù)加以處理，以消除季節(jié)變動(dòng)、周期變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)因素的影響，使經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)消除周期變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)因素的影響，僅包括長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)和季節(jié)變動(dòng)的影響建立數(shù)學(xué)模型修正預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2簡(jiǎn)易平均法在運(yùn)用時(shí)間序列分析法進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)，最簡(jiǎn)單的方式是采用求一定觀察期時(shí)間數(shù)列的平均數(shù)，以平均數(shù)為基礎(chǔ)確定預(yù)測(cè)值的方法，叫簡(jiǎn)易平均法

2.1算術(shù)平均法

是利用簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)在時(shí)間序列上形成的平均動(dòng)態(tài)數(shù)列來說明某研究對(duì)象在時(shí)間上的發(fā)展趨勢(shì)

假設(shè)x1，x2，……，xn為n期，擬求算術(shù)平均數(shù)的觀察值，則算術(shù)平均數(shù)可依下列公式求得：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：假設(shè)某零售店的最近四年每月銷售收入如表1所示，用算術(shù)平均法預(yù)測(cè)2008年該零售店的銷售收入

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.2幾何平均法幾何平均數(shù)，就是將研究對(duì)象n個(gè)觀察期資料數(shù)據(jù)相乘，開n次方，所得的n次方根作為預(yù)測(cè)值幾何平均法的預(yù)測(cè)模型為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：某企業(yè)2007年7~12月的銷售額如表2所示，用幾何平均法預(yù)測(cè)2008年3月的銷售額。解（1）以上月度為基期分別求出各月的環(huán)比指數(shù)。依次類推，求出各月份的環(huán)比指數(shù)，如表2所示重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（2）求環(huán)比指數(shù)的幾何平均數(shù)，即發(fā)展速度平均發(fā)展速度為2.31%。（3）利用平均發(fā)展速度進(jìn)行預(yù)測(cè)。2008年3月份的銷售額為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.3加權(quán)平均法

加權(quán)平均法，就是在求平均數(shù)時(shí)，根據(jù)觀察期各期資料對(duì)預(yù)測(cè)值重要性的不同，分別給以不同的權(quán)數(shù)后加以平均的方法設(shè)x1，x2，x3，…，xn為觀察期的資料，1，2，…，n為觀察期資料相對(duì)應(yīng)的權(quán)數(shù)，求加權(quán)平均數(shù)的計(jì)算公式為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：某商店2003-2007年飲料類商品的銷售數(shù)據(jù)如表3所示，按加權(quán)平均法預(yù)測(cè)2008年該商品的銷售情況。解根據(jù)表3得到：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法是將觀察期的數(shù)據(jù)，按時(shí)間先后順序排列，然后由遠(yuǎn)及近，以一定的跨越期進(jìn)行移動(dòng)平均，求得平均值。每次移動(dòng)平均總是在上次移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上，去掉一個(gè)最遠(yuǎn)期的數(shù)據(jù)，增加一個(gè)緊挨跨越期后面的新數(shù)據(jù)，保持跨越期不變，每次只向前移動(dòng)一步，逐項(xiàng)移動(dòng)，滾動(dòng)前移。這種逐期移動(dòng)平均的過程，稱之為移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法可分為簡(jiǎn)單移動(dòng)平均和加權(quán)移動(dòng)平均兩類，而簡(jiǎn)單移動(dòng)平均又可細(xì)分為一次移動(dòng)平均和二次移動(dòng)平均（或三次移動(dòng)平均）等重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.1一次移動(dòng)平均法一次移動(dòng)平均法，就是依次取時(shí)序的n個(gè)觀測(cè)值予以平均，并依次向前滑動(dòng)，得到一組平均序列，它是以n個(gè)觀測(cè)值的平均值作為下期預(yù)測(cè)值的一種簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)方法，其計(jì)算公式為：一次移動(dòng)平均值的簡(jiǎn)便遞推公式：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲

例：某企業(yè)某產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)如表4所示，試用一次移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)下一期的銷售收入。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解（1）當(dāng)n=3時(shí)，計(jì)算三項(xiàng)移動(dòng)平均數(shù)依此類推，得到一個(gè)銷售收入的三項(xiàng)移動(dòng)平均預(yù)測(cè)值序列和第16期的銷售收入預(yù)測(cè)值為：其平均絕對(duì)誤差為重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（2）當(dāng)n=5時(shí)，計(jì)算五項(xiàng)移動(dòng)平均數(shù)依此類推，得到：其平均絕對(duì)誤差為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.2二次移動(dòng)平均法二次移動(dòng)平均法是對(duì)一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)先后進(jìn)行兩次移動(dòng)平均，即在一次移動(dòng)平均值的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行第二次移動(dòng)平均，并根據(jù)最后的兩個(gè)移動(dòng)平均值的結(jié)果建立預(yù)測(cè)模型，求得預(yù)測(cè)值重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲二次移動(dòng)平均法的遞推公式：由于二次移動(dòng)平均值不能直接用于預(yù)測(cè)，主要用于建立線性預(yù)測(cè)模型，二次移動(dòng)平均法線性預(yù)測(cè)模型為：

其中：

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：試用二次移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)上例第16、18期的銷售收入。解（1）選擇跨越期首先確定平均移動(dòng)項(xiàng)數(shù)n，這里取n=5，且要求在求一次、二次移動(dòng)平均值時(shí)采用的跨越期保持一致，即n=5。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（2）計(jì)算一次移動(dòng)平均值……，依此類推，將計(jì)算結(jié)果填入表5中（3）計(jì)算二次移動(dòng)平均值n=5時(shí)二次移動(dòng)平均值為：……，依此類推

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（4）建立二次移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)模型根據(jù)觀察值最后一項(xiàng)的一次、二次移動(dòng)平均值，分別計(jì)算待定系數(shù)at、bt。則二次移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)模型為，（5）計(jì)算預(yù)測(cè)值重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲3.3加權(quán)移動(dòng)平均法原理加權(quán)移動(dòng)平均法是根據(jù)跨越期內(nèi)時(shí)間序列數(shù)據(jù)資料重要性不同，分別給予不同的權(quán)重，再按移動(dòng)平均法原理，求出移動(dòng)平均值，并以最后一項(xiàng)的加權(quán)移動(dòng)平均值為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法加權(quán)移動(dòng)平均值計(jì)算方法重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：仍以上例為例，若選擇跨越期n=4，權(quán)重1，2，3，4由近到遠(yuǎn)依次為4，3，2，1，試用加權(quán)一次移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)第16期該產(chǎn)品的銷售量為多少萬元？解（1）計(jì)算第5期的加權(quán)移動(dòng)平均值?！?，依此類推，得到第16期的銷售收入預(yù)測(cè)值為：（2）計(jì)算平均絕對(duì)誤差

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲4指數(shù)平滑法

指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法是一種特殊的加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法，它通過對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)歷史統(tǒng)計(jì)序列逐層的平滑計(jì)算，消除由于隨機(jī)因素造成的影響，找出預(yù)測(cè)目標(biāo)的基本變化趨勢(shì)，并以此預(yù)測(cè)未來4.1一次指數(shù)平滑法一次指數(shù)平滑法是以最后一次觀察期的指數(shù)平滑值為基礎(chǔ)，確定市場(chǎng)預(yù)測(cè)值的一種特殊的加權(quán)平均法一次指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)公式為

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲使用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，需要解決的兩個(gè)問題是：（1）確定平滑系數(shù)：如果指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法的目的在于用新的指數(shù)平滑的平均數(shù)去反應(yīng)時(shí)間序列中包含的長(zhǎng)期趨勢(shì)，則應(yīng)取較小的α值，如取α=0.1～0.3，即可將季節(jié)波動(dòng)的影響，不規(guī)則變動(dòng)的影響大部分予以消除；如果指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法的目的在于使新的平滑值能敏感地反映最新觀察值的變化，則應(yīng)取較大的α值，如取α=0.6～0.8，使預(yù)測(cè)模型的靈敏度得以提高，以便迅速地反映最新的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)（2）確定初始預(yù)測(cè)值重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：某商場(chǎng)某品牌家電產(chǎn)品1998-2007年銷售額資料如表6所示，當(dāng)平滑系數(shù)1=0.2，2=0.8時(shí)，試用一次指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)該商場(chǎng)該商品2008年銷售額為多少萬元？重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解（1）確定初始值，（2）選擇平滑指數(shù)，1=0.2；

2=0.8

（3）計(jì)算一次指數(shù)平滑值當(dāng)=0.2時(shí)：當(dāng)=0.8時(shí)：將上述計(jì)算結(jié)果分別填入表6中。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（4）確定預(yù)測(cè)值當(dāng)=0.2時(shí)，2008年銷售額為：當(dāng)=0.8時(shí)，2008年銷售額為：

由上述計(jì)算結(jié)果可見，平滑指數(shù)取值不同，預(yù)測(cè)值相差很大，為了確定一個(gè)適當(dāng)?shù)闹?，要分別計(jì)算取不同時(shí)，各自的平均絕對(duì)誤差MAE。由平均絕對(duì)誤差計(jì)算結(jié)果表明，當(dāng)=0.8時(shí)，MAE=19.626較小，故取=0.8進(jìn)行一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)，得2008年銷售額的預(yù)測(cè)值為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲4.2二次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法的滯后偏差的修正方法，也與一次移動(dòng)平均法相類似，即在一次指數(shù)平滑法的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行第二次指數(shù)平滑，并根據(jù)一次、二次的最后一項(xiàng)的指數(shù)平滑值，建立直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，并用此模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，稱之為二次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法二次指數(shù)平滑值計(jì)算方法重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲二次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型為：

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：某商店某品牌家電產(chǎn)品1998-2007年銷售額資料如表7所示，試用二次指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)2008、2011年銷售額為多少萬元？已知一次指數(shù)平滑系數(shù)為0.8，二次指數(shù)平滑系數(shù)為0.6。

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解（1）確定初始值，假設(shè)（2）選定平滑系數(shù)，由已知條件得：（3）計(jì)算一次、二次指數(shù)平滑值并將結(jié)果填入表7中（4）計(jì)算待定系數(shù)，建立預(yù)測(cè)模型于是得到預(yù)測(cè)模型為：因此可得：即2008、2011年的銷售收入的預(yù)測(cè)值分別為232.2萬元、336.6萬元

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲5趨勢(shì)延伸法趨勢(shì)延伸法是研究市場(chǎng)變量的發(fā)展變化相對(duì)于時(shí)間之間的函數(shù)關(guān)系，分析預(yù)測(cè)目標(biāo)時(shí)間序列資料呈現(xiàn)的長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)軌跡的規(guī)律性，用數(shù)學(xué)方法找出擬合趨勢(shì)變動(dòng)軌跡的數(shù)學(xué)模型tyy=a+bt0直線模型tyy=abt0指數(shù)曲線模型tyy=a+bt+ct20二次曲線模型tyy=a+bt+ct2+dt30三次曲線模型tyy=k+abt0修正指數(shù)曲線模型ty0龔珀茲曲線模型y=常見的幾種趨勢(shì)曲線模型重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲5.1直線趨勢(shì)法直線趨勢(shì)法是將某預(yù)測(cè)對(duì)象的長(zhǎng)期趨勢(shì)用一直線來描述，并通過該直線趨勢(shì)的向外延伸，估計(jì)其預(yù)測(cè)值，它適用于時(shí)間序列觀察值數(shù)據(jù)呈直線上升或下降的情況直線趨勢(shì)法的種類（1）直觀法直觀法又稱目測(cè)手畫法，它是將時(shí)間序列觀察值數(shù)據(jù)按時(shí)間先后順序在平面坐標(biāo)圖上一一標(biāo)出，以橫軸表示時(shí)間，縱軸表示某預(yù)測(cè)變量，以此描出散點(diǎn)圖，根據(jù)散點(diǎn)圖走向，用目測(cè)徒手畫出一條擬合程度最佳的直線，然后沿直線向外延伸，即可進(jìn)行預(yù)測(cè)重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：某企業(yè)1998~2006年的銷售總額如表8所示，試用直觀法預(yù)測(cè)2008年的銷售總額為多少萬元？解根據(jù)表8的數(shù)據(jù)，橫軸x表示年份，縱軸y表示銷售額，繪制散點(diǎn)圖并描出擬合直線，如下圖所示，過2008年點(diǎn)作垂直線交擬合直線于A點(diǎn)，則A點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)數(shù)值即為2008年該家用電器的預(yù)測(cè)銷售值(即萬元)。

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（2）擬合直線方程法

擬合直線方程法是根據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì)，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，確定待定參數(shù)，建立直線預(yù)測(cè)模型，并用之進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種定量預(yù)測(cè)分析方法例：某產(chǎn)品1998~2006年利潤(rùn)額如表9所示，試預(yù)測(cè)2007、2008年該企業(yè)利潤(rùn)額各為多少萬元？

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解為了簡(jiǎn)便計(jì)算，將自變量x的編號(hào)分別取為：-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4和0，1，2，3，4，5，6，7，8兩種來進(jìn)行計(jì)算。（1）繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，觀察各散點(diǎn)的變化趨勢(shì)。

（2）將自變量按正、負(fù)對(duì)稱編號(hào)列表進(jìn)行計(jì)算，其計(jì)算結(jié)果如表9所示。（3）確定待定系數(shù)，建立預(yù)測(cè)模型重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲根據(jù)最小二乘法得到：則預(yù)測(cè)直線方程為：

（4）按順序編號(hào)的計(jì)算，其計(jì)算結(jié)果如表9所示。（5）確定待定系數(shù)，建立預(yù)測(cè)模型根據(jù)最小二乘法得到：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲則預(yù)測(cè)直線方程為：（6）用擬合直線方程求預(yù)測(cè)值。按不同公式進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)值為：1）2）由此可見，由于兩種時(shí)間序列編號(hào)方法不同，因此直線方程的表達(dá)形式不同，但預(yù)測(cè)結(jié)果是相同的。即該產(chǎn)品2007、2008年利潤(rùn)額分別為553.2萬元和603.7萬元重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲5.2曲線趨勢(shì)法

5.2.1指數(shù)趨勢(shì)曲線法指數(shù)趨勢(shì)曲線法又稱對(duì)數(shù)趨勢(shì)曲線法。它是指時(shí)間序列觀察值的長(zhǎng)期趨勢(shì)呈指數(shù)曲線變化時(shí)，運(yùn)用觀察值的對(duì)數(shù)與最小二乘法原理求得預(yù)測(cè)模型的方法。指數(shù)趨勢(shì)曲線法用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)按指數(shù)曲線規(guī)律增減變化的場(chǎng)合。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：1995~2006年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值如表10所示，試預(yù)測(cè)2007、2008年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為多少億元？解（1）描繪時(shí)間序列數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，觀察其變化趨勢(shì)服從指數(shù)曲線變化規(guī)律。

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（2）列表進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表11所示

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（3）建立數(shù)學(xué)模型，計(jì)算預(yù)測(cè)值得到預(yù)測(cè)模型為：于是有：查反對(duì)數(shù)表，得到：即2007、2008年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)測(cè)值分別為217270.12億元241657.35億元

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲5.2.2多次趨勢(shì)曲線法二次趨勢(shì)曲線預(yù)測(cè)法

二次趨勢(shì)曲線預(yù)測(cè)法是研究時(shí)間序列觀察值數(shù)據(jù)隨時(shí)間變動(dòng)呈現(xiàn)一種由高到低再升高（或由低到高再降低）的趨勢(shì)變化的曲線外推預(yù)測(cè)方法。由于各數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布呈拋物線軌跡形態(tài)，故也稱之為二次拋物線預(yù)測(cè)模型。二次趨勢(shì)曲線法數(shù)學(xué)模型為

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲式中a、b、c為方程的待定參數(shù)，各類型的二次曲線圖形如圖所示

①當(dāng)a>0，b>0，c>0時(shí)，二次曲線開口向上，有最低點(diǎn)，曲線呈正增長(zhǎng)趨勢(shì)；②當(dāng)a>0，b<0，c>0時(shí)，二次曲線開口向上，有最低點(diǎn)，曲線呈負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)；③當(dāng)a>0，b>0，c<0時(shí)，二次曲線開口向下，有最高點(diǎn)，曲線呈正增長(zhǎng)趨勢(shì)；④當(dāng)a>0，b<0，c<0時(shí)，二次曲線開口向下，有最高點(diǎn)，曲線呈負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。y=a+bx+cx2y=a–bx+cx2y=a+bx–cx2y=a–bx–cx2XY重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲計(jì)算公式：例：中國(guó)1995~2006年各年進(jìn)出口貿(mào)易總額如表12所示，按如此趨勢(shì)試預(yù)測(cè)2007、2008年國(guó)內(nèi)進(jìn)出口貿(mào)易總額將為多少億美元？重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲解（1）根據(jù)表中的數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖并觀察其變化趨勢(shì)（2）根據(jù)散點(diǎn)圖的變化趨勢(shì)確定其屬于二次曲線變化趨勢(shì)，列表計(jì)算二次曲線選定參數(shù)所需的數(shù)據(jù)，并將計(jì)算結(jié)果列入表13中重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（3）計(jì)算待定參數(shù)，建立預(yù)測(cè)模型將表13中的數(shù)據(jù)，代入公式，有：于是得到所求的二次曲線預(yù)測(cè)模型為：

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（4）確定預(yù)測(cè)值。即將2007、2008年在時(shí)間序列中的時(shí)間變量x值和x2值代入公式中，2007年的x=13，x2=169，其預(yù)測(cè)值為：2008年的x=15，x2=225，其預(yù)測(cè)值為：

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲分組平均法設(shè)有n個(gè)實(shí)際值，要使實(shí)際值和理論預(yù)測(cè)值的偏差代數(shù)和為零，即：由于求參數(shù)a，b，c需要3個(gè)方程，

于是將時(shí)間序列分成相等的三個(gè)間距，分別求出每一間距內(nèi)各時(shí)期時(shí)序值之和，再將三個(gè)間距時(shí)序值組成三個(gè)方程，聯(lián)立求解方程組得到三個(gè)參數(shù)的方法叫三和值方法，它只能用來對(duì)參數(shù)進(jìn)行粗略的估計(jì)，常用來確定具有三個(gè)參數(shù)的模型。根據(jù)三和值方法的原理將實(shí)際觀察值平均分成三段，每段的樣本數(shù)r=n/3，于是產(chǎn)生一個(gè)由3個(gè)方程組成的方程組

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲例：2001~2006國(guó)內(nèi)各年稅收收入總額如表14所示，根據(jù)表中給定的數(shù)據(jù)和趨勢(shì)試預(yù)測(cè)2007、2008年中國(guó)稅收收入總額將為多少億元？解（1）繪制散點(diǎn)圖，并觀察其變化趨勢(shì)。

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（2）用三和值法將樣本n平均分成三段，每段樣本數(shù)r=n/3=6/3=2，則二次曲線模型為：將上三式分別相加，然后除以r，得到：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲將表14中的數(shù)據(jù)代入得到：

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲將上述值代入公式中有：解得：a=15688.3755；b=-625.09；c=687.275于是所求的二次曲線方程為若要預(yù)測(cè)2007年的銷售值，即是第7期，將x=7代入公式中，得2007年的預(yù)測(cè)銷售量為：

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲三次趨勢(shì)曲線三次趨勢(shì)曲線法是指時(shí)間序列觀察期資料的趨勢(shì)變化中，呈現(xiàn)由低而高后再下降又上升的趨勢(shì)變化曲線，即具有三次曲線狀態(tài)時(shí)所運(yùn)用的預(yù)測(cè)方法。三次趨勢(shì)曲線法的預(yù)測(cè)模型為：當(dāng)時(shí)間序列數(shù)x的編號(hào)采用1，2，…，n時(shí)，聯(lián)立方程組為重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲5.2.3修正指數(shù)趨勢(shì)曲線法

修正指數(shù)曲線模型預(yù)測(cè)法是根據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象具有修正指數(shù)曲線變動(dòng)趨勢(shì)的歷史數(shù)據(jù)，擬合成一條修正指數(shù)曲線，通過建立修正指數(shù)曲線模型來進(jìn)行預(yù)測(cè)修正指數(shù)曲線模型為：式中k，a，b為待定參數(shù)，t為時(shí)間修正指數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型參數(shù)計(jì)算公式

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲5.2.4羅吉斯曲線法羅吉斯曲線是由比利時(shí)數(shù)學(xué)家維哈爾斯特（P·F·Verhulot）在研究人口增長(zhǎng)規(guī)律時(shí)提出來的曲線預(yù)測(cè)模型，又稱為生長(zhǎng)理論曲線模型，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲5.2.5龔珀茲曲線預(yù)測(cè)法龔珀茲曲線預(yù)測(cè)法是根據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象具有龔珀茲曲線變動(dòng)趨勢(shì)的歷史數(shù)據(jù)，擬合成一條龔珀茲曲線，通過建立龔珀茲曲線模型來進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法

龔珀茲曲線模型為(k>0)重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲6季節(jié)指數(shù)法季節(jié)指數(shù)法是以市場(chǎng)季節(jié)性周期為特征，計(jì)算反映在時(shí)間序列資料上呈現(xiàn)的有規(guī)律的季節(jié)性變動(dòng)的一種預(yù)測(cè)方法季節(jié)指數(shù)是指預(yù)測(cè)目標(biāo)在某季或某月受季節(jié)影響而引起的周期性變動(dòng)比例

6.1直接平均季節(jié)指數(shù)法

直接平均季節(jié)指數(shù)法是根據(jù)季節(jié)變動(dòng)序列資料，用求算術(shù)平均值的方法，直接計(jì)算各月或各季度指數(shù)，據(jù)此達(dá)到預(yù)測(cè)目的的一種方法重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲直接平均季節(jié)指數(shù)法的步驟（1）收集歷年（至少3年）各月或各季度的統(tǒng)計(jì)資料；（2）求出各年同月或同季的平均數(shù)（用表示）；（3）求歷年間所有月份或季度的總平均值（用M表示）；（4）計(jì)算同月或同季度的季節(jié)指數(shù)；（5）用未來季度的沒有考慮季節(jié)影響的預(yù)測(cè)值，乘以相應(yīng)季節(jié)指數(shù)，就得未來半年內(nèi)各月和各季度包含季節(jié)變動(dòng)的預(yù)測(cè)值，具體計(jì)算模型為：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲6.2移動(dòng)平均季節(jié)指數(shù)法利用移動(dòng)平均法分解時(shí)間序列四類變動(dòng)因子，計(jì)算出既消除長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)又消除循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)的比較精確地反映季節(jié)變動(dòng)情況的季節(jié)指數(shù)移動(dòng)平均季節(jié)指數(shù)法的步驟（1）利用移動(dòng)平均法，對(duì)移動(dòng)平均序列進(jìn)行中心化處理，除數(shù)僅含T，C（2）求各年同季度季節(jié)指數(shù)平均值，消除不規(guī)則因子I。求出各季節(jié)指數(shù)調(diào)整值K（3）用直線趨勢(shì)法建立預(yù)測(cè)模型：（4）利用S求出預(yù)測(cè)趨勢(shì)值：

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲7市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)法7.1兩種商品的長(zhǎng)期市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)

市場(chǎng)占有率的預(yù)測(cè)步驟如下：首先，調(diào)查目前的市場(chǎng)占有率情況，得到市場(chǎng)占有率向量A。

通過抽樣調(diào)查，了解目前的市場(chǎng)占有率情況。如通過對(duì)牙膏消費(fèi)市場(chǎng)的10000名消費(fèi)者的隨機(jī)抽樣調(diào)查，發(fā)現(xiàn)其中有3000名顧客使用黑妹牙膏，7000名顧客使用中華牙膏，表明目前黑妹牙膏的市場(chǎng)占有率為30%，中華牙膏的市場(chǎng)占有率為70%，即A=(0.3，0.7)其次，調(diào)查消費(fèi)者的變動(dòng)情況，計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣B。

一個(gè)月后再次進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)查，發(fā)現(xiàn)牙膏市場(chǎng)的消費(fèi)情況發(fā)生了變化，即原來使用黑妹牙膏的3000名消費(fèi)者當(dāng)中有60%繼續(xù)使用黑妹牙膏，而有40%的消費(fèi)者轉(zhuǎn)為使用中華牙膏；原來使用中華牙膏的7000名消費(fèi)者當(dāng)中有70%繼續(xù)使用中華牙膏，而有30%的消費(fèi)者轉(zhuǎn)為使用黑妹牙膏。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲則轉(zhuǎn)移概率矩陣為：再次，預(yù)測(cè)一個(gè)月或數(shù)月后的市場(chǎng)占有率情況

一個(gè)月后的市場(chǎng)占有率為：若此后消費(fèi)者對(duì)牙膏的消費(fèi)變動(dòng)情況保持一致，則二個(gè)月后的市場(chǎng)占有率為：最后，計(jì)算穩(wěn)定后的市場(chǎng)占有率

設(shè)X=(x1，x2)是穩(wěn)定后黑妹牙膏和中華牙膏的市場(chǎng)占有率，則X不隨時(shí)間的推移而變化，這時(shí)，一步轉(zhuǎn)移矩陣B對(duì)X不起作用，即有XB=X

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲即，(0.6x1+0.3x2，0.4x1+0.7x2)=(x1，x2)，于是有：又由假定，市場(chǎng)上只有這兩種牙膏，故

x1+x2=1

解方程組得：這就是穩(wěn)定后的兩種牙膏的市場(chǎng)占有率

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲7.2多種商品的長(zhǎng)期市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)在上面的討論中，假定市場(chǎng)上只有兩種牌號(hào)的牙膏。但是，實(shí)際上銷售的牙膏有十幾種甚至幾十種。因此，預(yù)測(cè)每種牙膏的市場(chǎng)占有率，需要十分繁雜的計(jì)算。如當(dāng)市場(chǎng)上的牙膏種類為20種時(shí)，轉(zhuǎn)移概率矩陣將是一個(gè)2020的矩陣，即有400個(gè)元素。如果僅對(duì)黑妹與中華兩種牌號(hào)牙膏的市場(chǎng)占有率感興趣，則可以把其他牙膏都?xì)w入“其他”類，這樣轉(zhuǎn)移概率矩陣只有一個(gè)如表22所示33的矩陣，大大地簡(jiǎn)化了計(jì)算重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲第八章回歸分析預(yù)測(cè)法1回歸分析預(yù)測(cè)法概述回歸分析法是處理變量之間相關(guān)關(guān)系的一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析法。它是通過對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象歷史資料數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，找出自變量與因變量之間的因果關(guān)系，建立變量之間的經(jīng)驗(yàn)公式，即回歸方程式，運(yùn)用回歸方程通過自變量的數(shù)值變化去推算、預(yù)測(cè)因變量未來發(fā)展?fàn)顟B(tài)或發(fā)展趨勢(shì)的一種定量預(yù)測(cè)分析方法重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.1“回歸”的涵義最早提出“回歸”一詞的是英國(guó)生物學(xué)家兼統(tǒng)計(jì)學(xué)家高爾登（Galton1822~1911年）在研究人類身高時(shí)，發(fā)現(xiàn)從整個(gè)發(fā)展趨勢(shì)來看，高個(gè)子父母所生子女的身高與矮個(gè)子父母所生子女的身高，將從兩個(gè)不同的方向“回歸”于人口的平均高度。即高個(gè)子父母所生子女的身高有低于其父母身高的趨勢(shì)；相反，而矮個(gè)子父母所生子女的身高有高于其父母身高的趨勢(shì)。這就是所謂的“回歸”重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.2變量間的因果關(guān)系市場(chǎng)的發(fā)展變化是由多種因素決定的，各種因素之間存在一定的依存關(guān)系。其中，一部分是原因因素，稱自變量；一部分是結(jié)果因素，稱因變量。這種具有前因后果的依存關(guān)系變量稱作因果變量，而這種依存關(guān)系稱作因果關(guān)系對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)變量之間因果關(guān)系問題的研究，可從質(zhì)的分析和量的分析兩個(gè)方面進(jìn)行。質(zhì)的分析是從定性的角度說明因果變量之間的質(zhì)的規(guī)律性；而量的分析則是從定量的角度描述因果變量之間的函數(shù)表達(dá)式，而這些因果函數(shù)關(guān)系表達(dá)式大致上可以分為兩類：（1）確定性因果關(guān)系：在自變量與因變量之間存在一種嚴(yán)格、確定的依存關(guān)系（2）非確定性因果關(guān)系：自變量與因變量之間的關(guān)系只能用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法確定它們之間的回歸關(guān)系

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.3回歸分析預(yù)測(cè)法的類型根據(jù)回歸模型自變量的多少分如果研究的因果關(guān)系只涉及兩個(gè)變量，即根據(jù)一個(gè)自變量與一個(gè)因變量之間的因果關(guān)系建立的模型，叫做一元回歸分析模型如果研究的因果關(guān)系涉及兩個(gè)以上變量，即根據(jù)一個(gè)因變量與兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量之間的因果關(guān)系建立的模型，叫做多元回歸分析模型

根據(jù)回歸模型是否存在線性關(guān)系分重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲1.4回歸預(yù)測(cè)分析法的步驟（1）憑借個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)及思維判斷力，對(duì)市場(chǎng)預(yù)測(cè)問題在質(zhì)的分析基礎(chǔ)上，明確預(yù)測(cè)對(duì)象的目標(biāo)變量（因變量）及其影響因素的諸多市場(chǎng)變量（自變量）（2）根據(jù)變量間的因果關(guān)系的類型，選擇數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過數(shù)學(xué)運(yùn)算，求出回歸參數(shù)，建立預(yù)測(cè)模型（3）對(duì)回歸預(yù)測(cè)模型的可信程度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，估計(jì)預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間（4）利用回歸預(yù)測(cè)模型對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的某一過程進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)和控制

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2一元線性回歸分析預(yù)測(cè)法一元線性回歸分析法，是在觀察兩個(gè)變量之間相互依存的線性關(guān)系形態(tài)后，借助回歸分析方法推導(dǎo)出該變量之間線性關(guān)系方程式，以此來描述兩變量之間的平均變化關(guān)系，并運(yùn)用該回歸方程對(duì)市場(chǎng)的發(fā)展變化趨勢(shì)或狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)與控制2.1一元線性回歸模型

設(shè)x為自變量，y為因變量，y與x之間存在線性關(guān)系，則一元線性回歸模型為：

設(shè)自變量x和因變量y的一組觀察值為（xi，yi），i=1，2，…，n。其散點(diǎn)狀態(tài)的估計(jì)式為：

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.2回歸系數(shù)估計(jì)回歸系數(shù)a和b的計(jì)算公式：重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.3回歸模型檢驗(yàn)（1）方差分析表中：m——回歸方程中自變量的數(shù)量；n——回歸分析所用的觀察數(shù)據(jù)量。

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（2）標(biāo)準(zhǔn)誤差分析標(biāo)準(zhǔn)誤差是指實(shí)際觀察值分布在回歸直線周圍的離散程度的統(tǒng)計(jì)量，其數(shù)值大小等于剩余離差平方和的均方根值。即

s越大，觀察值對(duì)回歸直線的離散程度也越大；反之亦然。當(dāng)： s/<15%時(shí)，回歸方程用于預(yù)測(cè)的精度令人滿意；反之，則精度不能令人滿意

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲(3)相關(guān)分析相關(guān)分析是指通過相關(guān)系數(shù)r反映自變量x與因變量y之間的線性相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱程度。相關(guān)系數(shù)r的計(jì)算方法有兩種：①平方根法②積差法

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲相關(guān)系數(shù)的取值（1）相關(guān)系數(shù)的取值范圍為：0|r|1。若r與b的符號(hào)相同，則b>0，r>0，表明x和y同方向變化，稱正相關(guān)；若b<0，則r<0，表明x和y反方向變化，稱負(fù)相關(guān)。（2）剩余離差平方和是|r|的減函數(shù)，|r|越大，則越??；反之，|r|越小，則越大。因此，|r|的大小反映了x與y之間的線性相關(guān)密切程度的高低。（3）按|r|數(shù)值大小劃分兩變量的線性相關(guān)密切程度。當(dāng)|r|=1，稱兩變量完全線性相關(guān)。這時(shí)回歸直線經(jīng)過所有觀察點(diǎn)；當(dāng)0.7|r|<1，表明兩變量間有高度線性相關(guān)關(guān)系；當(dāng)0.3|r|<0.7，表明兩變量間有中度線性相關(guān)關(guān)系；當(dāng)0<|r|<0.3，表明兩變量間有低度線性相關(guān)關(guān)系；當(dāng)|r|=0，表明兩變量為完全不線性相關(guān)。此時(shí)b=0，回歸直線平行于x軸，不管x如何變化，因變量y不發(fā)生變化。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲（4）顯著性檢驗(yàn)①相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)步驟計(jì)算相關(guān)系數(shù)r。選擇檢驗(yàn)的顯著性水平。通常取5%或10%，其意義是指利用局部資料計(jì)算的相關(guān)系數(shù)去說明總體客觀相關(guān)系數(shù)，其出錯(cuò)的概率是5%或10%，或其置信度(1–)是95%或90%。從相關(guān)系數(shù)臨界值表中查出臨界值rc。作出判斷。若|r|

rc，表明兩變量之間線性相關(guān)關(guān)系顯著，檢驗(yàn)通過，建立的回歸模型可以用來預(yù)測(cè)；反之，若|r|<rc，表明兩變量之間線性相關(guān)關(guān)系不顯著，檢驗(yàn)不能通過，這時(shí)的回歸模型不能用來預(yù)測(cè)，應(yīng)進(jìn)一步分析原因，重新建立回歸模型或?qū)貧w模型進(jìn)行處理

重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲②回歸模型顯著性檢驗(yàn)步驟按下式計(jì)算F值；選擇顯著性水平；根據(jù)以及分子(m)和分母(n–m–1)的自由度，查F分布表的臨界值FC；作出判斷。若F>Fc（a，m，nm1），則認(rèn)為回歸預(yù)測(cè)模型具有顯著水平，說明自變量x的變化足夠解釋因變量y的變化，從總體上看所建立的回歸模型是有效的；反之，若FFc（a，m，nm1），則認(rèn)為回歸預(yù)測(cè)模型達(dá)不到應(yīng)有顯著水平，自變量x的變化不足以說明因變量y的變化，從總體上看所建立的回歸模型無效，模型不能用于預(yù)測(cè)。重慶大學(xué)工業(yè)工程系主講：陳友玲2.4預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì)

對(duì)于觀察數(shù)據(jù)量n30的小樣本而言，因變量y的點(diǎn)估計(jì)值的置信區(qū)間為

其中，式中ta/2,(nm1)——在a/2顯著水平上，（nm1）自由度的t分布臨界值；

s——標(biāo)準(zhǔn)誤差；

x0——預(yù)測(cè)的給定值；

xi——自變量x的觀察值，i=1，2，…，n；

n——觀察數(shù)據(jù)