1、4 4 预测分析预测分析4.1 4.1 预测分析概述预测分析概述4.2 4.2 销售量预测分析销售量预测分析4.3 4.3 成本预测分析（略）成本预测分析（略）4.4 4.4 资金需求量预测分析（略）资金需求量预测分析（略）14.1 4.1 预测分析概述预测分析概述4.1.1 4.1.1 预测分析的基本原理预测分析的基本原理 4.1.2 4.1.2 预测分析的方法预测分析的方法 4.1.3 4.1.3 预测分析的一般程序预测分析的一般程序 24.1.1 4.1.1 预测分析的基本原理预测分析的基本原理 可知性原理可知性原理 延续性原理延续性原理 相关性原理相关性原理 可控性原理可控性原理 3可
2、知性原理可知性原理 可知性原理也称为规律性原理。可知性原理也称为规律性原理。辩证唯物主义认为，世界是物质的，事物的发展尽辩证唯物主义认为，世界是物质的，事物的发展尽管千姿百态，但还是有其固有的变化规律。只要人管千姿百态，但还是有其固有的变化规律。只要人们掌握了事物的发展变化规律，就可以预测事物的们掌握了事物的发展变化规律，就可以预测事物的未来发展状况。一切预测活动都奠基于未来发展状况。一切预测活动都奠基于可知性可知性原理。原理。4延续性原理延续性原理 它是指企业在生产经营过程中，过去和现在的某它是指企业在生产经营过程中，过去和现在的某种发展规律将会延续下去，并假设决定过去和现种发展规律将会延续
3、下去，并假设决定过去和现在发展的条件同样适用于未来。在发展的条件同样适用于未来。预测分析根据延续性原理，就可以把未来视作历预测分析根据延续性原理，就可以把未来视作历史的延伸进行推测。趋势预测分析就是基于这条史的延伸进行推测。趋势预测分析就是基于这条原理而原理而建立的建立的。5相关性原理相关性原理 任何事物总是与其他事物之间存在着相互依存、任何事物总是与其他事物之间存在着相互依存、相互制约的关系。作为预测对象的任何事物，其相互制约的关系。作为预测对象的任何事物，其未来发展趋势和状况，也必然在多种因素共同作未来发展趋势和状况，也必然在多种因素共同作用下出现。用下出现。预测分析根据经济变量之间的联系
4、，利用对某些预测分析根据经济变量之间的联系，利用对某些经济变量的分析研究来推测受它们影响的另一个经济变量的分析研究来推测受它们影响的另一个经济变量发展的规律性。因果预测分析就是基于经济变量发展的规律性。因果预测分析就是基于这条原理而这条原理而建立的建立的。6可控性原理可控性原理 预测对象有自身的发展规律，人们在掌握其预测对象有自身的发展规律，人们在掌握其规律性的情况下，可以发挥自己的主观能动规律性的情况下，可以发挥自己的主观能动性和创造性，使事物朝着符合人们愿望的方性和创造性，使事物朝着符合人们愿望的方向发展，这就是向发展，这就是可控性原理。可控性原理。74.1.2 4.1.2 预测分析的方法
5、预测分析的方法 （一）定量分析法（一）定量分析法 定量分析法主要应用数学方法和各种现代化计算工具对经定量分析法主要应用数学方法和各种现代化计算工具对经济信息进行科学加工处理，建立预测分析数学模型，揭示各济信息进行科学加工处理，建立预测分析数学模型，揭示各有关变量之间的规律性联系，并作出预测结论。有关变量之间的规律性联系，并作出预测结论。（二）（二）定性分析法定性分析法 定性分析法又称为定性分析法又称为“非数量分析法非数量分析法”，是指由有关各方的，是指由有关各方的专业人士根据个人经验和知识，结合预测对象的特点进行综专业人士根据个人经验和知识，结合预测对象的特点进行综合分析，对事物的未来状况和发
6、展趋势做出推测的一类预测合分析，对事物的未来状况和发展趋势做出推测的一类预测方法。方法。89定量分析法定量分析法1 1趋势预测分析法趋势预测分析法2 2因果预测分析法因果预测分析法10定量分析法定量分析法1（趋势预测分析方法）（趋势预测分析方法）趋势预测分析方法也称为时间序列分析法或外推趋势预测分析方法也称为时间序列分析法或外推分析法，它是将预测对象的历史数据按时间顺序分析法，它是将预测对象的历史数据按时间顺序排列，应用数学方法处理、计算、借以预测其未排列，应用数学方法处理、计算、借以预测其未来发展趋势的分析方法。它的实质是根据事物发来发展趋势的分析方法。它的实质是根据事物发展的展的“延续性延
7、续性”，采用数理统计的方法，预测事，采用数理统计的方法，预测事物发展的趋势。物发展的趋势。如：算术平均法、移动平均法、趋势平均法、加如：算术平均法、移动平均法、趋势平均法、加权平均法、指数平滑法、回归分析法、权平均法、指数平滑法、回归分析法、时间序列时间序列分析法。分析法。11定量分析法定量分析法2（因果预测分析法）（因果预测分析法）因果预测分析法是根据预测对象与其他相关指标因果预测分析法是根据预测对象与其他相关指标之间的相互依存、相互制约的规律性联系，建立之间的相互依存、相互制约的规律性联系，建立相应的因果数学模型进行预测分析的方法。它的相应的因果数学模型进行预测分析的方法。它的实质是根据事
8、物发展的实质是根据事物发展的“相关性相关性”，推测事物发，推测事物发展的趋势。展的趋势。本量利分析法、投入产出分析法、回归分析法、本量利分析法、投入产出分析法、回归分析法、经济计量法。经济计量法。12定性分析法定性分析法1 1个人判断法个人判断法2 2专家会议法专家会议法3 3德尔菲法德尔菲法13预测分析的一般程序预测分析的一般程序 确定预测目标确定预测目标 制定预测计划制定预测计划 收集信息收集信息 选择预测方法选择预测方法 实际进行预测实际进行预测 分析预测误差分析预测误差 输出预测结果输出预测结果14预测分析的一般程序预测分析的一般程序确定预测确定预测目标目标制定预测制定预测计划计划选择
9、预测选择预测方法方法实际进行实际进行预测预测分析误差分析误差修正结果修正结果输出预测输出预测结果结果收集信息收集信息154.2 4.2 销售量预测分析销售量预测分析4.2.1 4.2.1 销售预测的意义销售预测的意义4.2.2 4.2.2 影响销售的主要因素影响销售的主要因素4.2.3 4.2.3 销售预测分析的常用方法销售预测分析的常用方法16销售预测的意义销售预测的意义 销售预测是企业各项经营预测的前提销售预测是企业各项经营预测的前提 销售预测是进行经营决策的基础销售预测是进行经营决策的基础 销售预测是企业编制各项计划的前提销售预测是企业编制各项计划的前提17影响销售的主要因素影响销售的主
10、要因素 国民经济的发展速度国民经济的发展速度 社会购买力水平社会购买力水平 消费结构和消费倾向消费结构和消费倾向 市场价格市场价格 竞争态势竞争态势18销售预测分析的常用方法销售预测分析的常用方法 趋势预测分析法趋势预测分析法 因果预测分析法因果预测分析法 顾客意向调查法顾客意向调查法 专家会议法和德尔菲法专家会议法和德尔菲法19趋势预测分析趋势预测分析 算术平均法算术平均法 移动加权平均法移动加权平均法 指数平滑法指数平滑法 回归预测法回归预测法 季节变动测定季节变动测定20趋势预测分析趋势预测分析1（算术平均法）（算术平均法）算术平均法是以过去若干期的销售量或销售额算术平均法是以过去若干期
11、的销售量或销售额的算术平均数作为计划期的销售预测。的算术平均数作为计划期的销售预测。预测值预测值=(x)/n 优点：计算简单、方便易行优点：计算简单、方便易行 缺点：没有考虑近期的变动趋势缺点：没有考虑近期的变动趋势 这种方法适用于销售量或销售额这种方法适用于销售量或销售额比较稳定商品比较稳定商品21趋势预测分析趋势预测分析2（移动平均法）（移动平均法）移动加权平均法是对过去若干期的销售量或销售额，移动加权平均法是对过去若干期的销售量或销售额，按其距离预测期的远近分别进行加权按其距离预测期的远近分别进行加权(近期权数大些，近期权数大些，远期权数小些远期权数小些)，然后计算其加权平均数，并以此作
12、，然后计算其加权平均数，并以此作为计划期的销售预测值。为计划期的销售预测值。计划期销售预测值计划期销售预测值=各期销售量各期销售量(额额)权数权数22某公司今年下半年销售某公司今年下半年销售A A类产品的销售额资料如下类产品的销售额资料如下表。要求预测明年表。要求预测明年1 1月份月份A A类产品的销售额。类产品的销售额。明年明年1 1月份月份A A类产品的销售额类产品的销售额=各期销售量各期销售量(额额)权数权数=14.4=14.40.20.2 15.615.60.30.315.415.40.50.5=15.26=15.26（万元）（万元）根据根据1010、1111、1212月的观测值，其权
13、数可取月的观测值，其权数可取0.20.2，0.30.3，0.50.5。可按移动加权平均法预测明年。可按移动加权平均法预测明年1 1月份月份A A类产品类产品的销售额。的销售额。23趋势预测分析趋势预测分析3（指数平滑法）（指数平滑法）指数平滑法是利用平滑系数指数平滑法是利用平滑系数(加权因子加权因子)，对过去不，对过去不同期间的实际销售量或销售额进行加权计算，作为同期间的实际销售量或销售额进行加权计算，作为计划期的销售预测值。计划期的销售预测值。令令D D表示实际值，表示实际值，F F表示预测值，小标表示预测值，小标t t表示第表示第t t期，期，a a表示平滑系数表示平滑系数(0a1)(0a
14、1)，计算公式：，计算公式：Ft =a Dt-1 (1a)Ft-124假设该公司假设该公司1212月份月份A A类商品实际销售额类商品实际销售额15.415.4万元，万元，原来预测原来预测1212月份的销售额为月份的销售额为14.814.8万元；平滑系数为万元；平滑系数为0.70.7。要求按指数平滑法预测明年。要求按指数平滑法预测明年1 1月份该类商品的月份该类商品的销售额。销售额。明年明年1 1月份的预测值月份的预测值 =a D=a Dt-1 t-1 (1(1a)Fa)Ft-1t-1=0.7=0.715.415.4 (1(10.7)0.7)14.814.8 =15.22=15.22（万元）（
15、万元）25复复 习习 销售预测意义销售预测意义 影响销售的因素分析影响销售的因素分析 销售预测方法销售预测方法 预测原理预测原理 （可知性、延续性、相关性、可控性）（可知性、延续性、相关性、可控性）预测方法预测方法 定量预测定量预测（趋势预测、因果预测趋势预测、因果预测)定性预测定性预测（专家会议、德尔菲法）（专家会议、德尔菲法）预测程序预测程序26复复 习习 销售预测方法销售预测方法 趋势预测趋势预测 因果预测因果预测 顾客意向调查顾客意向调查 专家会议法、德尔菲法专家会议法、德尔菲法 趋势预测趋势预测 算术平均法算术平均法 移动加权平均法移动加权平均法 指数平滑法指数平滑法 回归方程法回归
16、方程法（定量预测方法）（定量预测方法）（定性预测方法）（定性预测方法）27趋势预测分析趋势预测分析4（回归预测法）（回归预测法）利用直线回归方程或曲线回归方程的方法预测销利用直线回归方程或曲线回归方程的方法预测销售量或销售额的方法。售量或销售额的方法。直线方程：直线方程：y=a+bt 二次曲线方程：二次曲线方程：y=a+bt+ct2 指数曲线方程：指数曲线方程：y=abt28一元线性回归举例一元线性回归举例29销售量变动趋势销售量变动趋势y=93.75+2.5t30回归分析法回归分析法 具体做法是，以具体做法是，以t t表示时间序列，以表示时间序列，以y y表示表示预测对象的销售量或销售额，建
17、立模型如预测对象的销售量或销售额，建立模型如下：下：y ya abtbt b b(nyt(nytyt)yt)(nt(nt2 2tt)tt)a a(y/n)(y/n)b(t/n)b(t/n)31一元线性回归举例一元线性回归举例32采用最小二乘法估计参数采用最小二乘法估计参数a a，b b b=(nyt b=(nytyt)yt)(nt(nt2 2tt)tt)=(12 =(12893889381320132078)78)(12(12650650787878)=2.578)=2.5 a=(y/n)a=(y/n)b(t/n)b(t/n)=1320/12 =1320/122.52.5(78/12)=93.
18、75(78/12)=93.75 y y93.7593.752.5t2.5t33曲线回归预测举例曲线回归预测举例 34销售量变动趋势销售量变动趋势y=2401.61+380.78t+20.09t2销售量0100020003000400050006000Dec-96Mar-97Jun-97Sep-97Jan-98销售量35季节变动分析季节变动分析36营业收入变动趋势分析营业收入变动趋势分析37营业收入季节变动趋势分析营业收入季节变动趋势分析一月份季节比率（一月份季节比率（%）=各月平均各月平均总平均总平均=45.561.4167=74.%38总总 结结季节变动分析季节变动分析循环变动曲线循环变动曲
19、线按一定周期按一定周期循环变动循环变动指数方程指数方程 y=aby=abt t近似一条指数近似一条指数曲线曲线增长比率增长比率大致相等大致相等二次方程二次方程 y=a+bt+cty=a+bt+ct2 2近似一条抛物线近似一条抛物线二次增长量二次增长量大致相等大致相等直线方程直线方程 y=a+bty=a+bt近似一条直线近似一条直线逐期增长量逐期增长量大致相等大致相等分析方法分析方法散点图特征散点图特征时间序列特点时间序列特点39因果预测分析法因果预测分析法 因果预测分析法或称相关预测分析法，是利用事物发展的因因果预测分析法或称相关预测分析法，是利用事物发展的因果关系来推测事物发展趋势的方法。果
20、关系来推测事物发展趋势的方法。即：根据已掌握的历史资料，找出预测对象的变量与其即：根据已掌握的历史资料，找出预测对象的变量与其相关事物的变量之间的依存关系，建立相应的因果预测的数相关事物的变量之间的依存关系，建立相应的因果预测的数学模型，据以预测计划期的销售量或销售额。学模型，据以预测计划期的销售量或销售额。因果预测所采用的具体方法较多，最常用而且比较简单的是因果预测所采用的具体方法较多，最常用而且比较简单的是最小平方法，亦即回归分析法。这种方法的优点是简便易行，最小平方法，亦即回归分析法。这种方法的优点是简便易行，成本低廉。成本低廉。40消费支出与收入的关系消费支出与收入的关系41折线图折线
21、图42散点图散点图43回归分析法回归分析法 具体做法是，以具体做法是，以x x表示预测对象的相关因素表示预测对象的相关因素变量，以变量，以y y表示预测对象的销售量或销售额，表示预测对象的销售量或销售额，建立模型如下：建立模型如下：y ya abxbx b b(nxy(nxyxy)xy)(nx(nx2 2xx)xx)a a(y/n)(y/n)b(x/n)b(x/n)44相关预测法应注意的问题相关预测法应注意的问题 应用相关预测法，一般应进行相关程度测应用相关预测法，一般应进行相关程度测定，即通过计算相关系数来检验预测变量定，即通过计算相关系数来检验预测变量与相关因素变量间的相关性，以判断预测与
22、相关因素变量间的相关性，以判断预测结果的可靠性。结果的可靠性。相关系数相关系数R R的计算公式如下：的计算公式如下：R=(nxy-xy)R=(nxy-xy)/(nx /(nx2 2-xx)(ny-xx)(ny2 2-yy)-yy)1/21/245相关系数相关系数R R的应用的应用 相关系数相关系数R R的取值范围为：的取值范围为：1R11R1。R R的绝对值愈接近的绝对值愈接近1 1，相关关系越密切。，相关关系越密切。一般可按如下标准加以判断：一般可按如下标准加以判断：0.7R10.7R1，高度相关，高度相关 0.3R0.70.3R0.7，中等程度相关，中等程度相关 0R0.30R0.3，低度
23、相关，低度相关46例题：某汽车轮胎厂专门生产汽车轮胎，而决定汽车例题：某汽车轮胎厂专门生产汽车轮胎，而决定汽车轮胎销售量的主要因素是汽车销量。假如中国汽车工轮胎销售量的主要因素是汽车销量。假如中国汽车工业联合会最近五年的实际销售量统计及该企业五年的业联合会最近五年的实际销售量统计及该企业五年的实际销售量资料，如下表所示。实际销售量资料，如下表所示。假定计划期假定计划期20012001年汽车销售量根据汽车工业联合会年汽车销售量根据汽车工业联合会的预测为的预测为2525万辆，该轮胎生产企业的市场占有率为万辆，该轮胎生产企业的市场占有率为3535，要求采取最小平方法预测，要求采取最小平方法预测200
24、12001年轮胎的销售年轮胎的销售量。量。47回归分析法回归分析法481 1、编制回归预测计算表、编制回归预测计算表492 2、计算、计算a a，b b，并计算预测值。，并计算预测值。b=(nxy b=(nxyxy)xy)(nx(nx2 2xx)xx)=(5 =(5708470847575448)448)(5(511931193757575)=5.3575)=5.35 a=(y/n)a=(y/n)b(x/n)b(x/n)=448/5 =448/55.355.35(75/5)=9.35(75/5)=9.35 y y9.359.355.35x5.35x 20012001年轮胎的销售量年轮胎的销售量
25、=9.35=9.355.355.3525=143.125=143.1（万元）（万元）20012001年该企业轮胎的销售量年该企业轮胎的销售量=143.1=143.135%=35%=50.08550.085（万元）（万元）50顾客意向调查法顾客意向调查法 顾客意向调查法是通过对有代表性顾客的消费意顾客意向调查法是通过对有代表性顾客的消费意向的调查，来了解市场需求的变化趋向，进行销向的调查，来了解市场需求的变化趋向，进行销售预测的一种方法。售预测的一种方法。企业产品要由顾客来购买，顾客的消费意向当然企业产品要由顾客来购买，顾客的消费意向当然是销售预测中最有价值的信息。调查时，可重点是销售预测中最有
26、价值的信息。调查时，可重点调查顾客对企业产品的需求量、客户的发展前景、调查顾客对企业产品的需求量、客户的发展前景、财务状况、产品的财务状况、产品的选择标准等选择标准等。51专家会议法和德尔菲法专家会议法和德尔菲法 这两种方法都属于判断分析法，常常用于销售量的这两种方法都属于判断分析法，常常用于销售量的预测，由于后者较前者预测结果更接近实际，因此预测，由于后者较前者预测结果更接近实际，因此在西方德尔菲法更加流行。在西方德尔菲法更加流行。采用德尔菲法时，可以向应邀参加预测的专家提供采用德尔菲法时，可以向应邀参加预测的专家提供有关社会未来经济发展动态、本企业过去预测与实有关社会未来经济发展动态、本企
27、业过去预测与实际销售的比较记录、本企业今后的市场规划等资料，际销售的比较记录、本企业今后的市场规划等资料，以供参考。德尔菲法一般要经过三或四轮征询意见，以供参考。德尔菲法一般要经过三或四轮征询意见，每次专家都可以得到反馈的资料，并据此做出进一每次专家都可以得到反馈的资料，并据此做出进一步的判断和修正。步的判断和修正。52某企业聘请某企业聘请7 7位专家，采用德尔菲法对该企业某种位专家，采用德尔菲法对该企业某种商品商品3 3月份的销售量进行预测，其预测结果如下。月份的销售量进行预测，其预测结果如下。581616663580617664平均值平均值6205796216666006407005806
28、50560610640570600620600640720580610660560630670 最低最低最可能最可能最高最高第三次判断情况第三次判断情况600640690580620660550600630570590620600630690590610700580620650 最低最低最可能最可能最高最高第二次判断情况第二次判断情况600640710590620660560610630560590620600630700580610680570620650 最低最低最可能最可能最高最高第第次判断情况次判断情况7654321专家专家编号编号53德尔菲法应用德尔菲法应用 该企业在此基础上，按最后一次预测结该企业在此基础上，按最后一次预测结果，假设最高、最可能和最低预测销售果，假设最高、最可能和最低预测销售量的概率分别为量的概率分别为0.20.2，0.60.6和和0.20.2，则采用，则采用加权平均法确定最终的预测值为：加权平均法确定最终的预测值为：预测值预测值=0.2=0.2666+0.6666+0.6621+0.2621+0.2579579 =621 =621（件）（件）54
