【文章內(nèi)容簡介】 移動平均值 Mt+1為 : ? 根據(jù)上式可逐步移動平均地算出所有估計(jì)值 nxxxM ntttt111????????Chapter 3 348 市場營銷管理 20xx年 1月版 利用 Excel電子表格的循環(huán)運(yùn)算功能進(jìn)行移動平均法的計(jì)算 例如：某商貿(mào)公司各期銷售資料如（ Excel附錄）圖 32的 B列，對銷售資料作三期移動平均 ? 第一步 ：在 C3 中鍵入“＝ (B2+B3+B4)/3” ? 第二步 ：按住 C3 右下角的小十字，往下拖曳作循環(huán)運(yùn)算，得到一系列相應(yīng)的三期移動平均值 ? 第三步 ：鼠標(biāo)點(diǎn)取 B1： C21，選擇“圖標(biāo)類型”中的“折線圖”，確定后即得 Chapter 3 349 市場營銷管理 20xx年 1月版 指數(shù)平滑法 ? 指數(shù)平滑法是一種特殊的加權(quán)移動平均法 ? 其特點(diǎn)是在預(yù)測過程中利用了所有的歷史資料，并采取了按指數(shù)規(guī)律遞減的權(quán)數(shù) ——即給離預(yù)測期較近的數(shù)值予較大的權(quán)數(shù)，給離預(yù)測期較遠(yuǎn)的數(shù)值予較小的權(quán)數(shù) ? 采用這樣的權(quán)數(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)修勻，體現(xiàn)了 “重近期、輕遠(yuǎn)期”的客觀要求 ? 指數(shù)平滑法分為一次指數(shù)平滑法和二次指數(shù)平滑法，其中一次指數(shù)平滑法適合于水平型時(shí)間序列的預(yù)測 Chapter 3 350 市場營銷管理 20xx年 1月版 ? 指數(shù)平滑法的最初的形式為： St+1=?xt+?(1?)xt1+?(1?)2xt2+…+ ?(1?)t1x1 +?(1?)tx0 ? 其中 ? 為平滑系數(shù)，（ 0?1） St 為第 t期的預(yù)測值 ? 經(jīng)代換變形之后得迭代公式： St+1=?xt+(1?)St ? 又可表示為： St+1=St +?（ xtSt） Chapter 3 351 市場營銷管理 20xx年 1月版 ? ? 的取值視預(yù)測的要求而選定。 ? 當(dāng) ?值較小的時(shí)候，如 ?=,，權(quán)數(shù)遞減較慢，呈平滑遞減趨勢，預(yù)測結(jié)果能消除周期性波動，側(cè)重反映長期數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢 ? 當(dāng) ? 值較大時(shí)如 ? =,，則預(yù)測結(jié)果能夠很敏感地反映最近的一些觀測值的變化，權(quán)數(shù)遞減較快 ? 實(shí)際應(yīng)用的時(shí)候，可用各種 ? 的取值試算，然后根據(jù)情況做出決定 Chapter 3 352 市場營銷管理 20xx年 1月版 ? 經(jīng)代換變形之后的迭代公式在計(jì)算上帶來一定的方便： 每隔一定時(shí)期，有新的數(shù)據(jù)資料添加時(shí)，只要對上一期的預(yù)測計(jì)算結(jié)果和最新的實(shí)際數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，就能得出下期的預(yù)測值 ? 在進(jìn)行指數(shù)平滑計(jì)算的時(shí)候，一般都以初始值作為第一個(gè)預(yù)測值，而將最后一個(gè)計(jì)算結(jié)果作為預(yù)測值 Chapter 3 353 市場營銷管理 20xx年 1月版 某企業(yè) 1～ 6月份甲產(chǎn)品的實(shí)際銷售額分別為 50、 5 5 5 52 和 54萬元。設(shè) α=，預(yù)測 7月份甲產(chǎn)品銷售額 解：設(shè)初始預(yù)測值為實(shí)際值， St+1=? xt+(1?)St S1= 50+(1－ ) 50=50(萬元 ) S2= 52+(1－ ) 50= (萬元 ) S3= 54+(1－ ) =(萬元 ) S4= 55+(1－ ) = (萬元 ) S5= 52+(1－ ) = (萬元 ) S6= 54+(1－ ) =(萬元 ) 則，甲產(chǎn)品 7月份的預(yù)測值為 Chapter 3 354 市場營銷管理 20xx年 1月版 趨勢方程法 —一元直線趨勢方程和最小平方法 ? “趨勢方程法”是應(yīng)用數(shù)學(xué)方程式測定經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的長期趨勢。時(shí)間序列的 n個(gè)數(shù)對（ ti,yi），可在二維坐標(biāo)上得到一系列的散點(diǎn) ? 觀察這些散點(diǎn)的分布形態(tài)，可以確定其大致的函數(shù)類型，應(yīng)用“最小平方法”原理，可擬合相應(yīng)的反映時(shí)間序列變化規(guī)律的趨勢方程，并以此進(jìn)行預(yù)測 Chapter 3 355 市場營銷管理 20xx年 1月版 確定其擬合直線趨勢方程 ? 直線趨勢方程的一般形式為： ， ? 其中： 代表銷售量的趨勢估計(jì)值； t代表時(shí)間； a、 b為直線趨勢方程的參數(shù)。 ? “最小平方法”擬合直線趨勢方程的基本要求是：使銷售趨勢值與原實(shí)際銷售數(shù)據(jù)值 yi 的離差平方和為最小值，即 ? 用 代入得： ， ? 對上式中的參數(shù) a、 b分別求偏導(dǎo)數(shù)，令其為零，經(jīng)整理可得標(biāo)準(zhǔn)方程以及參數(shù) a、 b的解為： ? 以此計(jì)算得到的直線趨勢方程 ?????????? ? ?? ? ?tbyat)(tnyttynb 22bta ?＝y(tǒng)?＝最小值）（ 2iy?? iy?ii btay ?＝? ＝最小值－（ 2）y i ibta?? ?bta ?＝y(tǒng)?y?Chapter 3 356 市場營銷管理 20xx年 1月版 Excel主菜單中的 “數(shù)據(jù)分析”項(xiàng)目 中“回歸”分析工具能解決最小平方法下線性方程擬合 ? 例如：已知某廠 20xx年 7～ 12月份的實(shí)際銷售額如下表所示，請根據(jù)資料數(shù)據(jù)預(yù)測 20xx年 1月份的銷售額（見表 33） 第一步 ：對銷售額資料作散點(diǎn)圖的觀察判斷（見圖 34 ），散點(diǎn)大致成直線變化，可以擬合直線趨勢方程 第二步 ：進(jìn)行擬合直線趨勢方程的計(jì)算，計(jì)算過程見表 34： ? 代入?yún)?shù) a、 b解的表達(dá)式，得 ? 則，直線趨勢方程為： + t 第三步 ：預(yù)測 20xx年 1月份的銷售額 + 13＝ （萬元） ??????????????66946575599465790892＝＝a66b＝y(tǒng)?Chapter 3 357 市場營銷管理 20xx年 1月版 因果（相關(guān)）分析法 ? 因果（相關(guān)）分析法是根據(jù)各種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的相互關(guān)系，通過建立回歸方程來進(jìn)行市場預(yù)測的一種方法 ? 如果要分析銷售量 y與某一因素 x的變化關(guān)系，需搜集某一因素一系列不同數(shù)值 xi所應(yīng)的銷售數(shù)據(jù) yi，建立回歸方程。建立趨勢方程和回歸方程的方法，一般運(yùn)用最小平方法。通過一系列數(shù)對（ xi， yi）形成的散點(diǎn)形態(tài)觀察，可確定回歸方程類型的類型 Chapter 3 358 市場營銷管理 20xx年 1月版 一元線性回歸方程的擬合 ? 一元直線回歸方程的基本公式為： ? 其中 y是銷售額， x代表影響銷售額的某種經(jīng)濟(jì)因素。 ? 用最小平方法擬合回歸方程的過程與直線趨勢方程的擬合是一致的，只要將時(shí)間變量 t改為因素變量 x即可 ? 當(dāng)影響銷售額的因素為多個(gè)自變量時(shí)，應(yīng)擬合多元線性回歸方程： bxa ?＝y(tǒng)?kk xbxbxbb ???? 22110＝y(tǒng)?Chapter 3 359 市場營銷管理 20xx年 1月版 4．市場預(yù)測信息系統(tǒng) 分析系統(tǒng) 控制系統(tǒng) 存儲系統(tǒng) 輸出系統(tǒng) 輸入系統(tǒng) 市場預(yù)測信息系統(tǒng) Chapter 3 360 市場營銷管理 20xx年 1月版 市場營銷策略 Chapter 3 361 市場營銷管理 20xx年 1月版 產(chǎn)品策略 1． 產(chǎn)品概述 （ 1）產(chǎn)品的基本概念 包裝 安裝 送貨服務(wù) 信貸服務(wù) 保證 售后服務(wù) 品牌名稱 使用價(jià)值 質(zhì)量 式樣 特征 附加 產(chǎn)品 形式產(chǎn)品 核心產(chǎn)品 Chapter 3 362 市場營銷管理 20xx年 1月版 （ 2）產(chǎn)品分類 ? 耐用品 有形的實(shí)體物品，并且可以在較長時(shí)間里使用 ? 非耐用品 有形的實(shí)體物品，通常只能使用以此或數(shù)次