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市场调查季节变动预测第六章季节变动预测法第一节季节变动的特点和衡量指标一、季节变动及其特点(一)是指许多经济现象受自然因素、消费习惯、风俗习惯等社会因素的影响,在一年内随季节的更换而发生有规律性的变动。(二)商品具有特点:1.季产年销2.年产季销3.共同特点二、季节变动的衡量指标(一)季节指数1、含义:是一种运用三年以上的分季历史数据,以相对数表示的季节变动衡量指标。3、意义:全年4个季度的季节指数之和为400%,每个季度季节指数平均数为100%,它表明各季变量与全年平均数的相对关系。(二)季节变差1、含义:是以绝对数表示的季节变动衡...

市场调查季节变动预测
第六章季节变动预测法第一节季节变动的特点和衡量指标一、季节变动及其特点(一)是指许多经济现象受自然因素、消费习惯、风俗习惯等社会因素的影响,在一年内随季节的更换而发生有规律性的变动。(二)商品具有特点:1.季产年销2.年产季销3.共同特点二、季节变动的衡量指标(一)季节指数1、含义:是一种运用三年以上的分季历史数据,以相对数 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 示的季节变动衡量指标。3、意义:全年4个季度的季节指数之和为400%,每个季度季节指数平均数为100%,它表明各季变量与全年平均数的相对关系。(二)季节变差1、含义:是以绝对数表示的季节变动衡量指标。2、公式:水平型—季节变差=历年同季平均数-全时期总平均数趋势型——季节变差=历年同季平均数-趋势值3、意义:一年中各季的季节变差之和为零,如某季的季节变差大于0,则表明该季的变量高于平均数,属旺季;反之,属淡季。第二节水平型季节变动预测法一、季节指数预测法(一)季节指数的计算方法1.按季平均法1)指以历年同季平均数和全时期(所有年份)季总平均数的比值来确定季节指数的方法。2)实例及测算步骤:(1)计算历年同季的合计数和季平均数(2)计算全时期(20个季)的季平均数或(3)根据公式计算各季的季节指数如第一季度的季节指数为:其余类推.2.全年比率平均法1)含义:指将历年各季实际值同相应年份全年平均数之间的比率加以平均来确定季节指数的方法。2)实例及测算步骤:以上例成都人民商场化棉部03年~07年分季销售额资料,试用全年比率平均法测算季节指数。(1)计算历年各季的比率,填入表二的第(2)~第(5)栏内,计算公式为:(2)计算历年同季季节比率的合计数(3)计算各季季节指数,计算公式为:如一季度的季节指数为:其余类推。3、比较用按季平均法和全年比率平均法的计算结果,两者求得的季节指数比较接近,由于按季平均法计算较简便,在实践中经常采用这种方法计算。4、利用按全年比率平均法求得的季节指数绘成季节变动曲线图:该图直观地反映出成都人民商场化棉部销售额的季节变动基本规律(二)利用季节指数进行预测季节指数是反映季节变动规律的一个重要指标,主要用于以下两种情况:1.已知全年预测值,利用季节指数测算该年各季的预测值。例:成都人民商场化棉部预测今年销售额为1444.17万元,试用按季平均法求得的季节指数预测今年各季销售额。今年各季的预测值分别为:四季度预测值一季度预测值二季度预测值三季度预测值(万元)(万元)(万元)(万元)2.已知某季实际值,利用季节指数测算未来各季和全年预测值例:如成都人民商场化棉部今年第一季度实绩为370万元,试用按平均法求得的季节指数测算今年第二、三、四季度和今年全年的预测值。根据公式计算如下:(万元)(万元)(万元)(万元)二、季节变差预测法(一)季节变差预测法的含义指以历年同季平均数和全时期季总平均数的差值确定季节变差的方法。(二)使用按季平均法的方法计算季节变差例:以表一为例:1.计算历年同季的合计数和平均数2.计算全时期20个季的季平均数7218.49÷20=360.923.根据季节变差公式:历年同季平均数—全时期总平均数第一季度季节变差=369.97-360.92=9.05(万元)第二季度季节变差=411.63-360.92=50.71(万元)第三季度季节变差=260.45-360.92=-100.47(万元)第四季度季节变差=401.64-360.92=40.72(万元)从季节指数和季节变差的计算可见,季节指数是历年同季平均数和全时期季平均数的比率,而季节变差则是两者的差值,因此,这两个指标分别从相对数和绝对数的角度反映了季节变动规律。(三)利用季节变差进行预测1.已知全年预测值,利用季节变差测算该年各季的预测值。例:成都人民商场化棉部预测今年销售额为1444.17万元,试用按季平均法求得的季节变差预测今年各季销售额。一季度预测值二季度预测值三季度预测值四季度预测值(万元)(万元)(万元)(万元)2.已知某季实际值,利用季节变差测算未来各季预测值和全年预测值。例:成都人民商场化棉部今年第一季度实绩为370万元,试测算第二、三、四季度和全年预测值。解:二季度预测值=三季度预测值=四季度预测值=全年预测值=(万元)(万元)(万元)(万元)第三节趋势型季节变动预测法一、趋势型季节变动的指标测定法(一)移动平均趋势消除法1、计算4个季移动平均数,由于移动平均项数等于周期长度,故移动平均数消除了各季之间因季节因素引起的差异和随机因素的影响,可作为时期的趋势测定值,即Mt=Tt2、计算季节比率及其平均数。yt/Mt=(Tt×St×It)/Tt=St×It 3、计算历年同季季节比率的平均数。此时可以在相当程度上消除随机变动的影响,即(St×It)/It=St4.计算调整后的综合季节指数例:某纺织品公司Y1~Y5年分季销售额资料如表一,试用移动平均趋势消除法计算其季节指数和季节变差。将表一中的第(5)、(6)栏数字填入表二、表三中,加总为合计,然后除以4就得到综合季节变差和季节指数(二)长期趋势消除法亦称曲线(直线)配合趋势消除法。先计算历年同季和各季节平均数,并拟合长期趋势模型计算出各季的趋势值,然后将同季的平均数与趋势值相除或相减以消除长期趋势因素,进而测定季节变差和季节指数的方法。例:仍用表一所述历史数据,试用长期趋势消除法计算其季节指数和季节变差。解:步骤如下:参见表四1.计算历年同季的合计数和平均数,列入表四第(7)、(8)栏,这一步骤的功能是通过平均消除原始数据中的不规则因素。2.计算历年各季的销售总额和季平均数,分别列入表四的最后两行。3.计算年趋势值方程。根据历年各季平均数的数字,大体上为直线上升趋势,故可用最小平方法建立直线方程计算趋势值。列表表五,求直线方程参数a、b。4.计算季趋势值1)将以年为单位的趋势直线方程改为以季为单位的趋势直线方程2)在以年为单位的趋势直线方程中,t的系数281.75表示每年的增长量,如改为以季为单位,则每季的增量为:281.75/4=70.443)原点(t=0)是在Y3年第2季和第3季之间,现将原点移至Y3年第一季度,则截矩a应减去1.5个季增长量70.44*1.5=105.664)调整后的季趋势直线方程为:分别将t=0,1,2,3代入方程即得1~4季的趋势值,将其填入表四第(9)栏内5.计算季节变差和季节指数填入表四的第(10)、(11)栏6.计算调整系数:400/398.36=1.00412乘各季(11)栏季节指数。将得到的调整后的季节指数列入第(12)栏比较移动平均趋势消除法和长期趋势消除法计算季节变差和季节指数,两者有一定差异,一般地说,当历史数据中不规则因素较明显时,用移动平均趋势消除法计算季节变动指标较适宜。而当趋势变动因素较明显时,则用长期趋势消除计算季节变动指标较合适。二、利用季节指数和季节变差进行预测(一)直接利用长期趋势消除法中的趋势方程和季节变动指标进行预测。例:利用季趋势直线方程和季节变动指标表四第(10)栏、第(12)栏,预测某纺织公司Y6年销售额。列Y6年各季销售额预测值计算表:1.在季趋势直线方程中,原点(t=0)在Y3年第一季度,所以Y6年第一季度的序数应为12,余类推。将t值代入季趋势直线方程得到Y6年各季的趋势值,列入表六的第(3)栏内2.第(4)栏中的预测值利用公式得出,如:3682.62(Y6年一季度趋势值)*98.1%(一季度调整后的季节指数)=3612.65;二季度趋势值3753.06*二季度季节指数54.35%=2039.793.第(5)栏中的预测值也由公式得出,如:Y6年一季度趋势值3682.62+一季度季节变差(-65.34)=3617.28;3753.06+(-1333.78)=2419.28…...(二)利用移动平均消除法中的趋势值,通过建立新的趋势直线方程来计算预测期趋势值。通过表一中的有关数据来说明其预测步骤:在表一第(4)栏中,最后一个趋势值是Y5年第2季度的3477.5,因此,我们可设Y5年第2季度为原点(t=0),截距a=3477.5,若能再确定一个增量b,即建立趋势直线方程,确定b值的方法可采用计算最近若干期趋势值平均增量的方法,现计算连续4期平均增量以确定b值,则有:故可建立如下季趋势直线方程:2.利用新建立的直线方程和表二、表三中的季节变差、季节指数预测Y6年各季的销售额①设计Y6年各季销售额预测计算表格式、内容②季序,在季趋势直线方程中,原点在Y5年第2季(t=0),所以Y6年第一季度的序数为3,余类推。③季趋势值t=3、4、5、6分别代入直线方程得(3)栏各季趋势值。④求各季预测值:利用季趋势值乘以表三中的调整后的季节指数,便可得第(4)栏预测值。如:3711.89*98.67%=3662.52利用表二中的调整后的季节变差,便可求得第(5)栏预测值如:3711.89+(-16.88)=3695.01用季节指数和季节变差进行预测有时结果有较大差异,用何种方法较好,请仔细观察表二和表三,在表二中历年同季节变差相差很大,在表三中,历年同季的季节指数比较接近,可见,在本例中用季节指数进行预测比较科学。
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