【正文】 我們不能用一個確切的函數(shù)關系式來表示價格與需求量之間的關系，而只能通過數(shù)理統(tǒng)計的方法來確定。 ? 例如產(chǎn)品價格。 定量預測方法 Step 1: 求出趨勢值的直線方程 ? 計算 4個季度的移動平均值，標在圖上； ? 利用目測法，讓直線穿過移動平均值，使數(shù)據(jù)分布在直線兩側； ? 得到趨勢直線方程。I ? 加法模型 ：用各成分相加的方法來求出需求估計值 ? TF＝ T＋ S＋ C＋ I 定量預測方法 例題： 時間 銷售額 (萬元 ) 時間 銷售額 (萬元 ) 1997年 1季度 300 2季度 200 3季度 220 4季度 530 1998年 1季度 520 2季度 420 3季度 400 4季度 700 某旅游服務點過去 2年各季度快餐的銷售記錄。S 定量預測方法 模型 ? 求解步驟 ： ? 利用歷史數(shù)據(jù)確定 趨勢方程 ； ? 利用趨勢方程 預測 未來趨勢值； ? 確定 季節(jié)系數(shù) ； ? 用季節(jié)系數(shù)乘以趨勢預測值得 綜合預測值 。 定量預測方法 四、時間序列分解模型 — 解決季節(jié)性預測問題 ※ 提出背景 假設前提 ? 各種成分單獨地作用于實踐需求，而且過去和現(xiàn)在起作用的機制持續(xù)到未來。 ? 面對 有上升或下降趨勢 的需求序列時，就要采取 二次 指數(shù)平滑法進行預測。 (適用于 成熟期 或 成長后期 ) ? 計算公式： ……… ttt SFASF )1(1 ?? ????? SFt+1為（ t+1）期一次指數(shù)平滑預測值； ? At為 t期實際值； ? α為平滑系數(shù)，它表示賦予實際數(shù)據(jù)的權重（ 0≤α≤1） )(1 tttt SFASF ??? 定量預測方法 月份 實際銷售 α ＝ 0 . 4 α ＝ 0 . 71 1 0 . 0 0 1 1 . 0 0 1 1 . 0 02 1 2 . 0 0 1 0 . 6 0 1 0 . 3 03 1 3 . 0 0 1 1 . 1 6 1 1 . 4 94 1 6 . 0 0 1 1 . 9 0 1 2 . 5 55 1 9 . 0 0 1 3 . 5 4 1 4 . 9 76 2 3 . 0 0 1 5 . 7 2 1 7 . 7 97 2 6 . 0 0 1 8 . 6 3 2 1 . 4 48 3 0 . 0 0 2 1 . 5 8 2 4 . 6 39 2 8 . 0 0 2 4 . 9 5 2 8 . 3 910 1 8 . 0 0 2 6 . 1 7 2 8 . 1 211 1 5 . 0 0 2 2 . 9 0 2 1 . 0 412 1 4 . 0 F2 ＝ αA1 ＋ （ 1－ α） F1 ＝ ＋（ 1－ ） ＝ 定量預測方法 定量預測方法 ? 說明 ： ? 用一次指數(shù)平滑法進行預測，當出現(xiàn)趨勢時，預測值雖然可描述實際值的變化形態(tài)，但預測值總是 滯后于實際值 ? 當出現(xiàn)趨勢時，取 較大 α得到的預測值和實際值較接近。 ? 簡單移動平均和加權移動平均需要的數(shù)據(jù)量大，計算量非常大，當產(chǎn)品很多時計算工作繁重。 定量預測方法 （二）加權移動加權平均法 ? 含義： ? 利用和預測期密切相關的近期實際數(shù)據(jù)資料，計算出其平均值作為下期預測值的方法。誘因有政治，經(jīng)濟的變動 ,戰(zhàn)爭 Irregularity,短期的 ,不可預測的因素 定性預測方法 趨勢成分 季節(jié)成分 周期成分 隨機波動成分 合成 定量預測方法 三、時間序列平滑模型 ※ 適用范圍及原理 方法 ? 沒有明顯的趨勢、季節(jié)、周期影響的相對平穩(wěn)的時間序列 ? 通過多期觀測數(shù)據(jù)取平均， 消除隨機成分 的影響； ? 簡單移動平均 （ Simple moving average， SMA） ? 加權移動平均 （ Weighted moving average， WMA） ? 一次指數(shù)平滑 （ Simple Exponential smoothing） ? 二次指數(shù)平滑 定量預測方法 （一）簡單移動平均法 ? 含義： ? 它是根據(jù)過去各期資料的實際數(shù)值，計算出其 平均值 作為下期預測值的方法（用于 成熟期 預測） ? 計算公式： ? Ft＋ 1= ? 例題： ? 例：某公司 1—3月份的銷售額分別為： 1 14萬元，用簡單平均法預測 4月份的銷售額？ ? 解： F4=（ 10+12+14） /3=12（萬元 ) ??tiiA1n1 定性預測方法 月份 實際銷量（百臺） n=3 n=4 1 20 2 21 3 23 4 24 5 25 6 27 7 26 8 25 9 26 10 28 11 27 12 29 ? 對于簡單滑動平均預測方法， 關鍵是選擇移動時間區(qū)間的大小，即 n的大小 ? n越大，對干擾的敏感性越低，預測的穩(wěn)定性越好，滯后性越強，響應性就越差。 定量預測方法的種類 定量預測方法 二、時間序列 ※ 定義 ? 按一定時間間隔和事件發(fā)生先后順序排列起來的數(shù)據(jù)構成的序列。 ? 可分為時間序列平滑模型和時間序列分解模型。 ? 預測值容易按地區(qū)、分支機構、銷售人員、產(chǎn)品等分開；重視銷售人員意見；取樣較多，預測結果較穩(wěn)定。 定性預測方法 三、用戶調查法 適用范圍 優(yōu)缺點 步驟 ? 新產(chǎn)品或缺乏銷售記錄的產(chǎn)品的需求預測 ? 銷售人員進行現(xiàn)實的或潛在的顧客進行調查 ?