1 / 66

§4 预测分析

§4 预测分析. §4.1 预测分析概述 §4.2 销售量预测分析 §4.3 成本预测分析（略） §4.4 资金需求量预测分析（略）. §4.1 预测分析概述. §4.1.1 预测分析的基本原理 §4.1.2 预测分析的方法 §4.1.3 预测分析的一般程序. §4.1.1 预测分析的基本原理. 可知性原理 延续性原理 相关性原理 可控性原理. 可知性原理. 可知性原理也称为规律性原理。

arlene
Download Presentation

§4 预测分析

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. §4 预测分析 • §4.1 预测分析概述 • §4.2 销售量预测分析 • §4.3 成本预测分析（略） • §4.4 资金需求量预测分析（略）

  2. §4.1 预测分析概述 • §4.1.1 预测分析的基本原理 • §4.1.2 预测分析的方法 • §4.1.3 预测分析的一般程序

  3. §4.1.1 预测分析的基本原理 • 可知性原理 • 延续性原理 • 相关性原理 • 可控性原理

  4. 可知性原理 • 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，就可以预测事物的未来发展状况。一切预测活动都奠基于可知性原理。

  5. 延续性原理 • 它是指企业在生产经营过程中，过去和现在的某种发展规律将会延续下去，并假设决定过去和现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史的延伸进行推测。趋势预测分析就是基于这条原理而建立的。

  6. 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、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用下出现。 • 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发展的规律性。因果预测分析就是基于这条原理而建立的。

  7. 可控性原理 • 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性和创造性，使事物朝着符合人们愿望的方向发展，这就是可控性原理。

  8. §4.1.2 预测分析的方法 （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。 （二）定性分析法 定性分析法又称为“非数量分析法”，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。

  9. 定量分析法 1．趋势预测分析法 2．因果预测分析法

  10. 定量分析法1（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、借以预测其未来发展趋势的分析方法。它的实质是根据事物发展的“延续性”，采用数理统计的方法，预测事物发展的趋势。 • 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、时间序列分析法。

  11. 定量分析法2（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。它的实质是根据事物发展的“相关性”，推测事物发展的趋势。 • 本量利分析法、投入产出分析法、回归分析法、经济计量法。

  12. 定性分析法 1．个人判断法 2．专家会议法 3．德尔菲法

  13. 预测分析的一般程序 • 确定预测目标 • 制定预测计划 • 收集信息 • 选择预测方法 • 实际进行预测 • 分析预测误差 • 输出预测结果

  14. 预测分析的一般程序 确定预测 目标 制定预测 计划 收集信息 选择预测 方法 输出预测 结果 分析误差修正结果 实际进行预测

  15. §4.2 销售量预测分析 §4.2.1 销售预测的意义 §4.2.2 影响销售的主要因素 §4.2.3 销售预测分析的常用方法

  16. 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

  17. 影响销售的主要因素 • 国民经济的发展速度 • 社会购买力水平 • 消费结构和消费倾向 • 市场价格 • 竞争态势

  18. 销售预测分析的常用方法 • 趋势预测分析法 • 因果预测分析法 • 顾客意向调查法 • 专家会议法和德尔菲法

  19. 趋势预测分析 • 算术平均法 • 移动加权平均法 • 指数平滑法 • 回归预测法 • 季节变动测定

  20. 趋势预测分析1（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的算术平均数作为计划期的销售预测。 • 预测值=(∑x)/n • 优点：计算简单、方便易行 • 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比较稳定商品

  21. 趋势预测分析2（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，按其距离预测期的远近分别进行加权(近期权数大些，远期权数小些)，然后计算其加权平均数，并以此作为计划期的销售预测值。 • 计划期销售预测值=∑各期销售量(额)×权数

  22. 某公司今年下半年销售A类产品的销售额资料如下表。要求预测明年1月份A类产品的销售额。某公司今年下半年销售A类产品的销售额资料如下表。要求预测明年1月份A类产品的销售额。 根据10、11、12月的观测值，其权数可取0.2，0.3，0.5。可按移动加权平均法预测明年1月份A类产品的销售额。 明年1月份A类产品的销售额=∑各期销售量(额)×权数=14.4×0.2＋ 15.6×0.3＋15.4×0.5=15.26（万元）

  23. 趋势预测分析3（指数平滑法） • 指数平滑法是利用平滑系数(加权因子)，对过去不同期间的实际销售量或销售额进行加权计算，作为计划期的销售预测值。 • 令D表示实际值，F表示预测值，小标t表示第t期，a表示平滑系数(0≤a≤1)，计算公式： Ft = a Dt-1＋ (1－a) Ft-1

  24. 假设该公司12月份A类商品实际销售额15.4万元，原来预测12月份的销售额为14.8万元；平滑系数为0.7。要求按指数平滑法预测明年1月份该类商品的销售额。假设该公司12月份A类商品实际销售额15.4万元，原来预测12月份的销售额为14.8万元；平滑系数为0.7。要求按指数平滑法预测明年1月份该类商品的销售额。 • 明年1月份的预测值 = a Dt-1 ＋ (1－a) Ft-1 = 0.7×15.4＋ (1－0.7) ×14.8 = 15.22（万元）

  25. 复 习 销售预测意义 影响销售的因素分析 销售预测方法 预测原理 （可知性、延续性、相关性、可控性） 预测方法 定量预测（趋势预测、因果预测) 定性预测（专家会议、德尔菲法） 预测程序

  26. 复 习 销售预测方法 趋势预测 因果预测 顾客意向调查 专家会议法、德尔菲法 （定量预测方法） （定性预测方法） 趋势预测 算术平均法 移动加权平均法 指数平滑法 回归方程法

  27. 趋势预测分析4（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售量或销售额的方法。 • 直线方程： y=a+bt • 二次曲线方程： y=a+bt+ct2 • 指数曲线方程： y=abt

  28. 一元线性回归举例

  29. 销售量变动趋势 y=93.75+2.5t

  30. 回归分析法 • 具体做法是，以t表示时间序列，以y表示预测对象的销售量或销售额，建立模型如下： y＝a＋bt b＝(n∑yt－∑y∑t)÷(n∑t2－∑t∑t) a＝(∑y/n)－b (∑t/n)

  31. 一元线性回归举例

  32. 采用最小二乘法估计参数a，b • b=(n∑yt－∑y∑t)÷ (n∑t2－∑t∑t) =(12×8938－1320×78) ÷ (12×650－78×78) =2.5 a=(∑y/n)－b (∑t/n) =1320/12－2.5×(78/12) =93.75 y＝93.75＋2.5t

  33. 曲线回归预测举例

  34. 销售量变动趋势 y=2401.61+380.78t+20.09t2

  35. 季节变动分析

  36. 营业收入变动趋势分析

  37. 营业收入季节变动趋势分析 一月份季节比率（%）=各月平均÷总平均=45.5÷61.4167=74.%

  38. 时间序列特点 散点图特征 分析方法 逐期增长量 大致相等 近似一条直线 直线方程 y=a+bt 二次增长量 大致相等 近似一条抛物线 二次方程 y=a+bt+ct2 增长比率 大致相等 近似一条指数 曲线 指数方程 y=abt 按一定周期 循环变动 循环变动曲线 季节变动分析 总 结

  39. 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果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。 • 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，成本低廉。

  40. 消费支出与收入的关系

  41. 折线图

  42. 散点图

  43. 回归分析法 • 具体做法是，以x表示预测对象的相关因素变量，以y表示预测对象的销售量或销售额，建立模型如下： y＝a＋bx b＝(n∑xy－∑x∑y)÷(n∑x2－∑x∑x) a＝(∑y/n)－b (∑x/n)

  44. 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，以判断预测结果的可靠性。 • 相关系数R的计算公式如下： R= (n∑xy-∑x∑y) /[ (n∑x2-∑x∑x) (n∑y2-∑y∑y)]1/2

  45. 相关系数R的应用 • 相关系数R的取值范围为：—1≤R≤1。 • R的绝对值愈接近1，相关关系越密切。 • 一般可按如下标准加以判断： 0.7≤R≤1，高度相关 0.3≤R≤0.7，中等程度相关 0≤R≤0.3，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实际销售量资料，如下表所示。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。 假定计划期2001年汽车销售量根据汽车工业联合会的预测为25万辆，该轮胎生产企业的市场占有率为35％，要求采取最小平方法预测2001年轮胎的销售量。

  47. 回归分析法

  48. 1、编制回归预测计算表

  49. 2、计算a，b，并计算预测值。 • b=(n∑xy－∑x∑y)÷ (n∑x2－∑x∑x) =(5×7084－75×448)÷ (5×1193－75×75) =5.35 a=(∑y/n)－b (∑x/n) =448/5－5.35× (75/5) =9.35 y＝9.35＋5.35x • 2001年轮胎的销售量=9.35＋5.35×25=143.1（万元） • 2001年该企业轮胎的销售量=143.1×35%=50.085（万元）

  50. 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。 • 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、产品的选择标准等。

More Related