市场需求预测

7.1市场需求预测的作用所谓预测就是根据过去和现在已有的材料和知识来推测未来。把握事物变化的规律，有一定的难度，也具有一定的科学性。7.1.1市场需求预测的含义及地位市场需求预测，就是对未来潜在市场需求量进行推断和估计。图7-1市场需求预测在营销管理信息流程中的地位市场调研市场预测需求预测营销决策营销管理信息流程7.1.2市场需求预测的类型全部产品行业销售企业销售国际国内地区短期中期长期产品线产品项目图7-2需求预测的不同类型1）根据预测范围的不同，有宏观市场需求预测、行业需求预测和企业需求预测三种宏观市场需求预测是从全社会商品销售或社会消费品零售的角度，对未来一定时期的市场需求总量的预测。行业需求预测是工商企业从合理组织生产和经营的角度出发，对未来一定时期具体市场对某类或某种商品的购买量的推测和估计。2）按照预测时间的长短，有长期预测、中期预测和短期预测之分长期预测是指对五年以上的市场环境变化及其对市场需求的影响的预测，有的可能包括整个产品生命周期或者更长时期中期预测是指有关一年以上、五年以内的市场需求变动趋势和可能的市场形势的预测短期预测是指一年以内的市场需求的预测3）按预测方式的差异，市场需求预测可分为判断预测和计量预测判断预测是指预测者主要依据自身的经验、直觉或者有关的知识，对未来一定时期市场需求变动趋势所进行的估计。计量预测，又叫定量预测，是依据已知的各种数据资料，利用预测模型，通过计算获得对未来一定时期市场需求水平预测值的预测方式。7.1.3市场需求预测的作用为企业制定市场营销计划、进行市场营销决策提供依据•评价市场营销机会•选择目标市场•确定新产品开发及上市时机7.2科学预测的要点7.2.1市场需求预测的科学基础（1）连贯性原理（规律）（2）联系性原理（相互联系）（3）类似性原理7.2.2市场需求预测的步骤1）确定预测对象和任务2）选择预测方法3）确定预测人员，拟订预测计划4）收集和整理资料5）利用资料建立预测模型，并进行分析评估6）进行预测，估计误差7）审查预测结果并予以校正7.2.3市场需求预测的基本要求1）正确定义市场需求预测的具体任务和要求2）集思广益3）重视可信度分析4）做好预测过程的组织管理工作7.3市场需求的影响因素7.3.1市场与市场需求的含义市场指某一产品全部现实的和潜在的购买者的总和。那么，什么是市场需求呢？科特勒在《市场营销管理》一书中所下的定义是：“一个产品的市场需求是指在一定的地理区域、一定的时期内、一定的营销环境和一定的营销计划下，特定顾客群体可能购买的产品总量”。7.3.2影响市场需求的因素1）外界环境2）消费习惯3）促销刺激市场需求曲线是从最低需求逐步上升的，最大能够达到的需求水平称为需求潜量。4）顾客群体的构成在某个地区，在一定时期内，某种商品需求量可以用下式来估算Q=nqp图7-3市场需求与促销力度之间的关系市场需求销售预测最低需求促销力度需求潜量7.3.3企业销售预测企业需求则是市场对该企业商品的需求量。一个企业的市场需求在行业需求中所占的比例称为该企业的市场占有率，或称为市场份额。在已知行业需求的情况下，可以用市场占有率来估计企业需求，即Qi=SiQ1）竞争者数量2）相对经济实力3）营销历史4）现实的市场营销努力Si=Mi/∑Mi7.4经验预测法7.4.1销售人员意见法【例】为估计明年国内市场的彩色电视机的需求潜量，某公司把驻各地区的销售代表召集起来，分别估计出明年华南地区、华东地区、华北地区、东北地区、西南地区、西北地区、彩色电视机的需求潜量依次为250万台、235万台、190万台、215万台、165万台和140万台。根据这些预测资料，可以计算国内市场明年对彩色电视机的需求潜量如下：全国彩电需求预测值=250+235+190+215+140=1195（万台）7.4.2专家预测法【例】某零售公司为预测本公司明年的销售额，通知五个商品部、统计信息科等部门的主管人员开会。在公司经理简要介绍今年营销计划、经营计划执行情况之后，又安排各单位的主管人员分析和讨论了明年的销售形式、机遇和挑战。最后在公司经理的主持下，由每个主管人员对公司明年的销售额进行预测。记过见表7-1。表7-1综合预测法主管商品一部商品二部商品三部商品四部商品五部统计信息预测值（万元）300450350500400400加权值（%）141513182020因为统计信息科主管，商品四部、五部主管具有相对较多的市场经验和较强大的预测能力，所以给他们赋予较大的加劝值，而其他部门的主管被赋予较小的加权值。该公司明年销售额预测值计算如下：明年销售额=300×14%+450×15%+350×130%+500%18%+400×20%+400×20%=405（万元）7.4.3德尔菲预测法第一轮：由预测组织者将拟调查预测的项目、要求列成提纲，加上有关背景资料，一并提供给所选择的专家，请他们作第一轮预测，并说明预测的依据和理由。第二轮：预测组织者把第一轮的专家意见进行集中整理后，以不记名的形式，将不同的预测结果极其依据、理由，分别送给各位专家，请他们进行分析和评价，并对自己原先的预测进行补充、修改和进一步的说明。第三轮预测组织者把第二轮取得的专家意见进行集中处理，并将修正后仍然存在的不同预测结果极其理由、新的说明再次反馈给有关专家，请他们进一步分析和评估，并对个人原先的预测进行新的修正。7.4.4类比预测法【例】某水泥制品公司通过观察，发现公司的水泥制品市场需求与本地基本建设投资具有密切的关系。以知2000年本地基本建设投资总额是160亿元，公司水泥制品销售额是1。2亿元。根据政府部门的有关计划，预计2001年本地基本建设投资总额可以达到280亿元，那么2001年公司的水泥制品市场需求量估计如下：设2001年公司的岁你制品市场需求量为x亿元，根据类比原理，可写出下列关系式：1.2/160=x/280于是，计算出x=1.2/160×280=2.1(亿元)7.5计量预测法时间序列是指按时间前后顺序罗列的有关经济变量的一组数据。7.5.1简单平均法假设某种经济变量的一组时间序列观察值为：X1，X2，…，Xt平均值的基本方式是：X1=(1/t)∑Xi预测方程：yt+1=Xt∧7.5.2移动平均法设给定时间序列观察值：X1，X2，…，Xt（t≥N）设定步长为N，则第t期的移动平均值：Mt=(Xt，Xt-1+…+Xt-N+1)/N预测方程：yt+1=Mt∧【例】在一家商店某种饮料最近5个月的销售量见表7-5，用步长N=3的移动平均法预测第6个月的销售量。表7-5该饮料近5个月的销售量T123456xt56463表7-6汇总表T123456xt56463Mt55.334.33yt55.334.33为克服简单移动平均法的缺陷，人们采用了加权移动平均法，即对于一组时间序列观察值：x1,x2,…，xt(t≥N)设定步长为N，从第t-N+1期到第t期观察值的权数分别为：w1,w2,…，wt(w＞0)且满足条件（1）w1＜w2＜…＜wN（2）∑wi=1则第t期的加权移动平均值Mt=∑wixt+I-N预测方程：yt+1=MtNt=1Nt=1∧表7-7加权移动平均法的常用权数W1W2W3W4∑WiN=30.20.30.5-----1.00.250.250.5-----1.00.10.30.6-----1.0N=40.10.20.30.41.00.10.20.20.51.00.10.10.20.61.0【例】已知某百货商场1-5月份销售额，见表7-8，取步长N=3，权数分别为0.2、0.3、0.5，对6月份的销售额进行预测。表7-8该百货商场1-5月份的销售额月份1月2月3月4月5月销售额（万元）500700450440650权数wi0.20.30.57.5.3指数平滑法指数平滑法是重视近期观察值（给予较大权数）的加权平均法的改良预测方法。其加权权数是一个等比级数，即规定自当期向前，各期观察值的权重按指数规律下降。具体来说，对应于观察值：Xt,Xt-1,Xt-2,…权重依次为：α，α（1-α），α（1-α），…2满足条件：0＜α＜1α+α（1-α）+α（1-α）+…=1采用上述权数的加权平均数是Mt=αxt+α（1-α）xt-1+α（1-α）xt-2+…因为Mt-1=αxt-1+α（1-α）xt-2+α（1-α）xt-3+…因此有Mt=αxt+（1-α）Mt-1222为与移动平均数加以区别，用St取代Mt,得到St=αxt+（1-α）St-1指数平滑法的基本预测公式是y=St递推公式是yt+1=αxt+（1-α）yt∧∧∧【例】已知某时间序列前5期的观察值是：4，5，3，6，4假定y1=S1=x1=4,试用指数平滑法作出第6期的预测值（取α=0.3）。根据题目给定的条件，不妨对2-5期作追溯预测：y2=0.3×4（1-0.3）×4=4y3=0.3×5（1-0.3）×4=4.3∧∧y4=0.3×3（1-0.3）×4.3=3.9y5=0.3×6（1-0.3）×3.9=4.5y6=0.3×4（1-0.3）×4.5=4.4∧∧∧表7-9应用指数平滑法的计算结果T123456观察值45364平滑值（4）4.33.94.54.4预测值（4）44.33.94.54.41）因果关系分析预测的程序常用的拟合曲线有：（1）y=ax+b（2）y=a+bx+cx（3）y=ax（4）y=ab（5）y=alnx（6）y=b/(1+ax)（7）y=ae（8）y=a/x2bxbx图7-4有关因素市场需求之间的相关关系γ=11＞γ＞0γ=0γ=00＞γ＞-1γ=-12）线性回归分析法设影响因素的取值为x，市场需求值是y，两者之间的线性关系可表述为：y=ax+b+假设利用历史资料，可找出a、b的具体数值，得到预测公式：y=ax+bω∧通过对实际数据y与预测数据y两者之差的平方和进行微分分析，找出使该平方和达到最小的常数a、b，即：D(a,b)=∑(yi-yi)=∑(yi-axi-b)分别令（αD）/（αa）=0,（αD）/（αb）=0∧∧22可以得到：∑yi-a∑xi-nb=0∑xiyi-a∑xi-b∑xi=02方程组中的n是指观察数据的个数。解出这个方程组，可以得到关于a和b的最优估计值。a=[∑xiyi-(1/n)/(∑xi)(∑yi)]/[∑x-(1/n)(∑xi)]b=∑yi/n-a∑xi/n22【例】某城市一零售公司在分析本地市场销售资料时，发现本地零售销售额（y）与当地居民可支配收入总额（x）有密切的联系。这一点不难理解，因为当地居民是本地零售市场的主要购买者。有关历史资料见表7-10。表7-10零售公司的历史资料编号X（亿元）Y（亿元）X2XY1138461904463482149412220161093152432310465364152472310471445153482340973446190563610010640721167445211413782166446656138249235635522514805∑159647529336486887