定量銷售預(yù)測-定稿

定量銷售預(yù)測指導(dǎo)老師：吳可夫教授目錄概念趨勢預(yù)測分析法因果預(yù)測分析法購買力指數(shù)法綜述定量銷售預(yù)測—概念?定量銷售預(yù)測也稱數(shù)量分析法。它主要是應(yīng)用數(shù)學的方法，對于銷售有關(guān)的各種經(jīng)濟信息進行科學的加工處理，建立相應(yīng)的數(shù)學模型，充分揭示各有關(guān)變量之間的規(guī)律性聯(lián)系并作出相應(yīng)的預(yù)測結(jié)論。具體方式趨勢預(yù)測分析法因果預(yù)測分析法季節(jié)預(yù)測分析法購買力指數(shù)法定量銷售預(yù)測—趨勢預(yù)測分析法根據(jù)企業(yè)歷史，按發(fā)展時間的先后順序排列的一系列銷售數(shù)據(jù)，應(yīng)用一定的數(shù)學方式進行加工處理，按時間數(shù)列找出銷售隨時間而發(fā)展變化的趨勢，由此推斷其未來發(fā)展趨勢的分析法。這種方式是假設(shè)事物的發(fā)展將遵循“延續(xù)性原則”，是可以預(yù)測的。算術(shù)平均法

加權(quán)平均法

指數(shù)平滑法

趨勢預(yù)測分析法—算術(shù)平均法?算術(shù)平均法是根據(jù)過去若干期的銷售量，計算簡單的平均數(shù)，作為未來的銷售預(yù)測數(shù)。?公式為：

計劃期銷售預(yù)測數(shù)=各期銷售量總和/期數(shù)趨勢預(yù)測分析法—加權(quán)平均法?加權(quán)平均法是指在掌握全部n期資料的基礎(chǔ)上，將各個觀察值與各自的權(quán)數(shù)相乘之積加總，然后除以權(quán)數(shù)之和，求出加權(quán)平均值，將其作為預(yù)測值的方法。?加權(quán)平均法公式為：加權(quán)平均法—案例分析海爾公司1-6月洗衣機銷售量情況如表。月份一月二月三月四月五月六月銷售量（臺）750760780800820840假設(shè)根據(jù)資料，用加權(quán)平均法預(yù)測7月洗衣機銷售量時，規(guī)定n=6,W1=0.1,W2=0.1，W3=0.1，W4=0.2，W5=0.2，W6=0.3

=W1X1+W2X2+W3X3+W4X4+W5X5+W6X6

=0.1×750+0.1×760+0.1×780+0.2×800+0.2×820+0.3×840

=805(臺）趨勢預(yù)測分析法—指數(shù)平滑法?指數(shù)平滑法是加權(quán)平均法的一種變化，計算的是指數(shù)平滑平均數(shù)。其計算公式如下：a取值0.3~0.7之間指數(shù)平滑法—案例分析?海爾公司1-6月洗衣機的銷售量情況如表所示。如果假設(shè)a=0.2,1月銷售量的預(yù)測值為1350臺，則2-7月的銷售量預(yù)測值。月份t實際銷售量Xt月份t實際銷售量Xt113004130021100512703140061450指數(shù)平滑法—案例分析月份

=+1135020.2×1300（1-0.2）×1350134030.2×1100（1-0.2）×1340129240.2×1400（1-0.2）×1292131450.2×1300（1-0.2）×1314131160.2×1270（1-0.2）×1311130370.2×1450（1-0.2）×13031332如果指數(shù)平滑系數(shù)a的取值越大，則近期實際銷售量對預(yù)測結(jié)果的影響也越大。如果a的取值越小，則近期實際銷售量對預(yù)測結(jié)果的影響也越小。定量銷售—趨勢預(yù)測分析法考慮了多期歷史數(shù)據(jù)對將來預(yù)測的影響程度不同，離預(yù)測期越近，影響程度越大考慮了多期歷史數(shù)據(jù)，并認為各期數(shù)據(jù)對將來預(yù)測值的影響程度相同。

僅僅考慮了上期的實際銷售量和上期的計劃銷售量的影響程度較大，而上期計劃銷售量對本期預(yù)測量的影響程度越小。算術(shù)平均法加權(quán)平均法指數(shù)平滑法三種方法對比定量銷售—因果預(yù)測分析法?影響產(chǎn)品銷售的因素是多方面的，既有企業(yè)外部因素，也有企業(yè)內(nèi)部因素；既有客觀因素，又有主動因素。?在這些因素中，有些因素對產(chǎn)品銷售起著決定性作用或與產(chǎn)品銷售存在某種函數(shù)關(guān)系，只要找到與產(chǎn)品銷售（因變量）相關(guān)的因素（自變量）以及它們之間的函數(shù)關(guān)系，就可以利用這種函數(shù)關(guān)系進行產(chǎn)品的銷售預(yù)測，這種銷售預(yù)測方法就是因果預(yù)測分析法。因果預(yù)測分析法—方法回歸分析法回歸直線法對數(shù)直線法多元回歸法因果預(yù)測分析法—回歸直線法?回歸直線法也稱一元回歸分析法，它是假定影響預(yù)測對象銷售量的變量因素只有一個，根據(jù)直線y＝a+bx，按照數(shù)學上最小二乘法原理來確定一條誤差最小的、能正確反映x與y之間關(guān)系的直線。?公式計算：回歸直線法—案例分析海爾公司致力于生產(chǎn)電冰箱壓縮機，而決定電冰箱壓縮機銷售量的主要因素是電冰箱的銷售量。假設(shè)近五年全國電冰箱的實際銷售量的統(tǒng)計資料和海爾公司電冰箱壓縮機的實際銷售量資料如表所示：年份20092010201120122013壓縮機銷售量（萬只）1520253040電冰箱銷售量（萬臺）100110120140150回歸直線法—案例分析年份電冰箱銷售量（萬臺）X壓縮機銷售量（萬只）YxyX2200910015150010000201011020220012100201112025300014400201214030420019600201315040600062500n=5假設(shè)預(yù)測期2014年全國電冰箱的銷售量為160萬臺，采用最小二乘法預(yù)測2014年海爾電冰箱壓縮機的銷售量如下：設(shè)a為原來擁有的電冰箱對壓縮機的年需要量；b為每銷售1萬臺電冰箱對因變量（壓縮機）的影響程度。根據(jù)給定資料編制計算表，如表上表回歸直線法—案例分析?根據(jù)計算表的數(shù)值，代入最小二乘法公式中，計算a與b的值。?將a與b的值代入公式y(tǒng)=a+bx，得出預(yù)測結(jié)果,2014年海爾公司壓縮機預(yù)計銷售量為：y=a+bx=23.644+0.019×160=26.68（萬只）因果預(yù)測分析法—對數(shù)直線法?對數(shù)直線法也稱指數(shù)曲線法。它是在因變量y和自變量x滿足方程的指數(shù)函數(shù)關(guān)系時所采用的一種預(yù)測方法。這種方法適用于銷售量大致按比率變動（上升或下降）的情況。轉(zhuǎn)化因果預(yù)測分析法—對數(shù)直線法公式：采用與回歸直線相同的方法，求出常數(shù)lga和lgb，從而確定對數(shù)直線方程。這里的lgy，lga，lgb分別相當于回歸直線方程中的y，a，b。因果預(yù)測分析法—多元回歸法?在實際產(chǎn)生經(jīng)營活動中，影響經(jīng)濟變動的因素是多種多樣的，在這種情況下，要預(yù)測未來的經(jīng)濟情況，必須考慮采用多個自變量，建立多元回歸方程來進行預(yù)測。?多元回歸方程的表達式可以表示為：定量銷售預(yù)測—購買力指數(shù)法購買力指數(shù)是指各地區(qū)市場上某類商品的購買力占整個市場購買力的百分比。購買力指數(shù)法就是企業(yè)按照各地區(qū)購買力指數(shù)，將自己的銷售潛量總額分配給各地區(qū)市場的一種方法。定量銷售預(yù)測—購買力指數(shù)法?影響商品購買力的因素主要有人口和個人收入等因素。因此，在預(yù)測地區(qū)購買力指數(shù)時，應(yīng)根據(jù)這些因素對購買力影響的大小，分別為每個因素設(shè)定相應(yīng)的權(quán)數(shù)或比重，建立數(shù)學預(yù)測模型。?購買力指數(shù)的預(yù)測模型如下：購買力指數(shù)法—案例分析?海爾公司擬將該公司洗衣機的銷售潛量800萬元分配給甲、乙、丙三個地區(qū)。假設(shè)三個權(quán)數(shù)分別為0.5、0.3、0.2，利用的預(yù)測模型，計算海爾公司在甲、乙、丙三個地區(qū)的購買力指數(shù)，并以此為依據(jù)，分配海爾公司在甲、乙、丙三個地區(qū)的銷售潛量。其計算結(jié)果如表所示：地區(qū)公司銷售潛量（元）甲603040125010403440000乙2010309204352440000丙2010309306252320000全國1005010030100201008000000購買力指數(shù)法—案例分析?這種購買力指數(shù)都只能反映生產(chǎn)同類產(chǎn)品的所有公司的銷售機會，而不是某一公司的銷售機會。對于推銷力度較大而遇到的競爭強度較弱的地區(qū)，其購買力指數(shù)可以調(diào)高些；反之，則調(diào)低些。但是，各地區(qū)的指數(shù)之和必須等于100%。地區(qū)公司銷售潛量（元）甲603040125010403440000乙2010309204352440000丙