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1、一、预测分析方法 二、销售预测分析 三、利润预测分析 四、成本及资金预测分析 （一）定量分析法 ，又称数量分析法，是指运用现代数 学方法对有关的数据资料进行加工处理，据以建立能够反 映有关变量之间规律性联系的各类预测模型的方法体系。 （二）定性分析法，又称非数量分析法，判断分析法或 集合意见法，是指由熟悉情况和业务的专家根据个人的经 验进行分析判断，提出初步预测意见，然后再通过一定形 式（如座谈会等）进行综合分析，最后作为预测未来状况 和发展趋势主要依据的方法体系。 1、 趋势外推分析法 时间序列分析法，根据某项指标过去的、按时间顺序排 列的历史数据，运用一定数学方法进行计算，借以预测未来 发
2、展趋势的方法。 包括：算术平均法；移动平均法、趋势平均法、加权平 均法、平滑指数法、修正的时间序列回归分析法。 2、 因果预测分析法 从某项指标与其他指标的相互联系中进行分析，根据它 们之间的规律性联系作为预测依据的方法。 包括：本量利分析法、 投入产出法、回归分析法、经济 计量法。 二、销售预测分析 （一）销售的定性预测 （二）销售的定量预测 1、判断分析法 （1） 推销员判断法 （2） 综合判断法 （3） 专家判断法：a、专家个人意见集合法 b、专家小组法 c、特尔菲法 2、产品寿命周期推断法 指利用产品销售量在不同寿命周期阶段上的变化趋势进 行销售预测的一种定性分析方法，它是对其他预测方
3、法的 补充。 萌芽期、成长期、成熟期、衰退期 （一）、趋势外推分析法 1、平均法 （1）、算术平均法 （2）、移动平均法 （3）、趋势平均法 （4）、加权平均法 （5）、平滑指数法 2、修正的时间序列回归法 （二）、因果预测分析法 （1）、算术平均法 算术平均法又称简单平均法，是以过去若干时期（n期）的销售量的 算术平均数作为销售预测数的一种预测方法。 销售量预测数（ Qn+1）=各期销售量之和/期数= Qt / n 例 已知：某公司1999年19月份产品的销售量资料如下： 资料 单位：千克 月份123456789 销售 量Qt 550560540570600580620610630 要求：用
4、算术平均法预测10月份的销售量。 根据公式10月份的销售量为： 销售量预测数=（550+560+540+570+600+580+620+610+630）/ 9=584.44千克 （2）、移动平均法 移动平均法是从n期的时间数列销售量中所选取一组m 期(假设m n/2)，且数值固定不变）的数据作为观察期数据， 求其算术平均数，并不断向后移动，连续计算观测值平均数， 以最后一组平均数作为未来销售预测值的一种方法。 销售量预测值（ Q）=最后m期算术平均销售量 =最后移动期销售量之和 / m期 为了使预测值更能反映销售量变化的趋势，可以对上述计 算结果按趋势值进行修正 销售量预测值（ Q）=最后m期
5、算术平均销售量+趋势值b 趋势值b=最后移动期的平均值上一个移动期的平均值 例题后继 移动平均法例题 例 已知：某公司1999年19月份产品的销售量资料如下： 资料 单位：千克 月份123456789 销售 量Qt 550560540570600580620610630 要求：1、用移动平均法预测10月份的销售量（假设观察期为3期） 2、用修正的移动平均法预测10月份的销售量（假设观察期为3期） 1、10月份的销售量预测=（620+610+630） / 3=620千克 2、上一个移动的平均值=（580+620+610）/3=603.33千克 所以b=620-603.33=16.67千克 10月
6、份的销售量预测=620+16.67=636.67千克 （3）、趋势平均法 趋势平均法是在移动平均法计算n期时间序列移动平均值的基础上，进 一步计算趋势值的移动平均值，进而利用特定基期销售量移动平均值和趋势值 移动平均值来预测销售量的一种方法。 销售量预测值（ Q）=基期销售量移动平均值+基期趋势值移动平均值* 基期与预测期的时间间隔 某一期的趋势值=该期销售量移动平均值 上期销售量移动平均值 基期趋势值移动平均值=最后一个移动期趋势值之和 / 趋势值移动时期数 基期与预测期的时间间隔=（销售量移动时期数m+趋势值移动时期数s） /2 基期的序数值=时间序列期数n （销售量移动时期数m+趋势值移
7、动时期 数s2）/2 例题后继 趋势平均法例题 要求：按照下表用趋势平均法预测10月份的销售量（假设销售量的移动期 m为5，趋势平均值移动期s为3，时间序列数n为9）。 时间 t 销售量观测值 Qt 5期移动平均值 Qt 变动趋势值 bt 趋势值 3期移动平均值 bt 1550 2560 3540564 4570570+6 5600582+1210.67 6580596+1412.67 7620608+12 8610 9630 基期的序数值=9-（5+3-2）/2=6 基期与预测期的时间间隔=（5+3）/2=4 10月份的销售量预测值=596+12.67*4=646.68 （4）、加权平均法
8、加权平均法是对过去各期的销售量按近大远小的原则确 定其权数，并据以计算加权平均销售量的方法。 销售量预测值（ Q）= （某期销售量该期权数）/ 各期权数之和 = （QtWt）/ Wt 权数设置原则：单调递增 具体方法： 1、自然权数 1，2，3，4，n 2、饱和权数 将各期权数设定为一组单调递增的小数， 且满足Wt=1（0Wt1） 销售量预测值（ Q）= （QtWt） 例题后继 加权平均法例题 例 已知：某公司1999年19月份产品的销售量资料如下： 资料 单位：千克 月份123456789 销售 量Qt 550560540570600580620610630 要求：用加权平均法预测10月份的
9、销售量 设： W1=1， W2=2， W3=3 10月份的销售量预测值=（620*1+610*2+630*3）/ （1+2+3） =621.67千克 或设： W1=0.2， W2=0.3， W3=0.5 即Wt=1 10月份的销售量预测值=620*0.2+610*0.3+630*0.5=622千克 （5）、平滑指数法 平滑指数法 又叫指数平滑法，是在前期销售量的实际数 和预测数的基础上，利用事先确定的平滑指数（用表示）预 测未来销售量的一种方法。 本质上讲，平滑指数法也是一种特殊的加权平均法。 销售量预测数 （Qt）平滑指数前期实际销售量 （1平滑指数）前期预测 销售量 Qt1 (1 ) Qt
10、1 平滑指数的取值范围一般在0.30.7之间。 例题后继 平滑指数法例题 例 已知：某公司1999年19月份产品的销售量资料如下： 资料 单位：千克 月份123456789 销售 量Qt 550560540570600580620610630 9月份实际销售量为630千克，原来预测9月份的销售量为 608千克，平滑指数=0.4 要求：用平滑指数法预测10月份的销售量 10月份的销售量预测值=0.4*630+（1-0.4）*608=616.8千克 2、修正的时间序列回归法 一般的预测模型：y=a+bx b =a 由于时间变量具有单调递增和间隔均匀的特点，据此可以对 x 值进行 修正，使x0，简化
11、回归系数的计算公式。 1、当实际观测次数 n 为奇数时，将 0 置于所有观测期的中央，其余上 下各期的 t 值均以1 的级差增减，则各观测期的时间变量 t 值应分别为： ，3，2，1，0，1，2，3， 。 2、当实际观测次数 n 为偶数时，将1与1 置于所有观测期的当中 上下两期，其余上下各期的 t 值均以2 的级差增减，则各观测期的时间变 量 t 值应分别为： ，5，3，1，1，3，5， 。 当x0 时，回归系数的计算公式 可简化为：b =tQ / t2 a Q / n 修正的时间序列回归法例题 要求：根据下表用修正的时间序列回归法，预测10月份的销售量。 因为本例观测期n=9，为奇数，所以
12、令第5期的t值为0，上下均以1递增。 月份Qtt Qt2 1550-4-220016 2560-3-16809 3540-2-10804 4570-1-5701 5600000 658015801 7620212404 8610318309 96304252016 n=9Q=5260t=0 t Q=640 t2=60 a= Q / n=5260/9584.44 b= tQ / t2=640/6010.67 Q =584.44+10.67*t 因为 10月份t值=4+1=5 所以 10月份销售量预测数=584.44+10.67*5=637.79千克 （二）、因果预测分析法 因果预测分析法中，主要
13、介绍回归直线分析法。 在因果预测分析法下，用于建立预测模型的回归 分析法同趋势外推法所采用的修正的时间序列回归法 不同，因为自变量x不一定是等差数列，无法进行修 正。 例题后继(见书P138) 三、利润预测分析 （一）目标利润及其预测分析 （二）经营杠杆系数在利润预测中的应用 （一）目标利润及其预测分析 目标利润：企业在未来一段时间内，经过努力应该达到 的最优化利润控制目标，是企业未来经营必须考虑的重要战略 目标之一。 目标利润基数计算的三种方法 （1）按销售利润率计算 目标利润基数=预定的销售利润率*预计产品销售额 （2）按产值利润率计算 目标利润基数=预定的产值利润率*预计总产值 （3）按资金利润率计算 目标利润基数=预定的资金利润率*预计资金平均占用额
