市场预测案例分析

市场预测案例 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 一、 购买力估算法: 购买力估算法是从预测全社会总购买力入手，通过分析购买力投 向，进一步导出对某种产品的需求量。其具体步骤如下: 1、预测社会购买力。社会购买力由两个因素决定，一是货币供应量， 二是货币流通速度，两者的乘积即为购买力。货币供应量按货币流动 性大小划分为若干层次。在我国，划分货币层次除遵循流动性 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 外， 还要与现行统计口径衔接。目前一般主张各层次货币供应量的内容 是: 0 M ,流通中现金 0 1 企业活期存款+农村集体存款+机关 团体部队存款 1 2 单位定期存款+ 居民储蓄存款+ 其他非财政存款 2 3 财政存款+债券 在估算某年度社会购买力时，一般以 M1 为依据;必要时可以M2 为依据。 2、分析购买力投向。社会购买力形成后，首先会在消费领域和投资 领域进行分配，分别形成消费品购买力和投资品购买力;然后在这两 种物品内部再进行分配，形成某类产品(如日用消费品、耐用消费品、 奢侈品等)购买力;最后形成对某种产品的购买力，如电视机、电冰 箱、汽车、粮食等。分析购买力投向，并计算某种产品在某类产品购 买力中所占的比重。 3、根据某种产品在某类购买力中所占比重，估算该产品的需求潜量。 案例 1、据预测，某地区居民消费品购买力在今后 5 年内每年递 增6,，冰箱在消费量中的比重每年递增10,。目前，该地区居民消 费购买力 200 亿元，冰箱在消费品中的比重为 5‰，冰箱价格 2000 元/台，预计其在今后 5 年内无多大变动。试预测该地区冰箱的需求 潜量。 第一年冰箱的需求潜量为: 200×10 8 ×(1 十6,)×5‰×(1 十10,)?2000=58300(台) 第二年冰箱的需求潜量为: 200×10 8 ×(I 十6,) 2 ×5‰×(1 十10,) 2 ?2000=67978(台) 依此类推，该地区第三至第五年冰箱需求潜量分别为79262 台、 92420 台和107761 台。 二、 相关产品预测法 1、 需求价格弹性预测法 需求价格弹性是指商品或劳务需求量的变化率与其价格变化率 的比率。需求价格点弹性系数计算公式为: 0 0 0 0 0 0 ) ( ) ( P P Q Q P P P Q Q Q E t t d d E ——需求价格弹性系数; 0 Q ——价格变动前的需求量; t Q — —价格变动后的需求量; t P ——变动后的价格; 0 P ——基期价格。 需求价格弹性预测法的预测模型为: 0 0 0 P P Q E Q Q d t 案例2、某市通过几家有代表性的大百货商场实验销售，得到有 关彩色电视机的销售价格与销售量的关系资料，如下表 2—1 所示。 表2—1 彩电销售价格与销售量 商品 彩色电视机 混合均价(元/台) 销售量(台) 降价前 降价后 降价前 降价后 2900 2100 4500 7600 又知，该市去年彩电销售量为26000 台，今年预计彩电平均每台 降价300 元。试预测今年彩电的需求潜量。 首 先 计 算 彩 电 需 求 的 价 格 弹 性 系 数 : 497 . 2 2900 2900 2100 4500 4500 7600 d E 然后根据预测模型，预测今年彩电的需求潜量: 35275 2100 ) 300 ( 26000 ) 497 . 2 ( t Q (台) 2、 需求收入弹性预测法 需求收入弹性是指商品或劳务需求量的变化率与收入变化率 的比率。需求收入点弹性系数的计算公式为: 0 0 0 0 0 0 ) ( ) ( Y Y Q Q Y Y Y Q Q Q E t t y 需求收入弹性预测的预测需求量模型为: ) 1 ( 0 0 Y Y E Q Q y t 案例3、某地区基期各类商品零售额和需求的收入弹性系数如下表 2 —2 所示 表2—3 各类商品的零售额和需求收入弹性系数 项目 食品 衣着 日用品 文娱用 品 其它商 品 非商品 合计 需求收 入弹性 系数 0.57 0.83 1.35 1.52 0.96 0.73 零售额 ( 亿 元) 580 150 180 70 30 80 1090 设该地区居民收入在预测期内将增长 20%。试预测该地区在 预测期内各类商品及劳务需求。 食品类: ) ( 12 . 646 ) 57 . 0 % 20 1 ( 580 亿元 食 衣着类: ) ( 9 . 174 ) 83 . 0 % 20 1 ( 150 亿元 衣 日用品类: ) ( 6 . 228 ) 35 . 1 % 20 1 ( 180 亿元 日 文娱用品类: ) ( 28 . 91 ) 52 . 1 % 20 1 ( 70 亿元 文 其它商品类: ) ( 76 . 35 ) 96 . 0 % 20 1 ( 30 亿元 其 非商品(劳务)类: ) ( 68 . 91 ) 73 . 0 % 20 1 ( 80 亿元 劳 3、 需求交叉弹性预测法: 需求交叉弹性，也称需求相关弹性，是某种产品需注量的 变化率与其相关产品价格变化率的比率。其计算公式为: ) ( ) ( 0 0 0 0 B B Bt A A At AB P P P Q Q Q E 式中: AB E ——产品A 的需求量对产品B 的价格弹性系数; 0 , A At Q Q ——A 产品考察期和基期的需求量; 0 , B Bt P P ——B 产品 考察期和基期的价格。 根据公式计算出的需求交叉弹性值可判断有三种情况: AB E ，表明 A、B 两种产品互为替代品; AB E 表明 A、B 两种产品互为补充品; AB E 表明A、B 两种产品无关。 交叉弹性预测法的预测模型为: ) 1 ( 0 Br AB A At Br P 为 B 产品价格变化率。 案例4、某联合公司通过几家代表性商场的实验，取得了表2 —4 的资料。根据公司计划，本期将B 产品价格再调低6%，已知上 期A 产品实际销售量6500 件。试测算本期A 产品的市场销售量。 表2—4 A、B 两种产品的实验资料 A 产品需求量(件) B 产品混合平均价(元) 变化前 变化后 变化前 变化后 156 113 12.7 9.8 根据表中资料，可计算交叉弹性系数: 207 . 1 ) 7 . 12 7 . 12 8 . 9 ( ) 156 156 113 AB E 根 据 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 意 ， A 产 品 的 本 期 销 售 量 为 : ) ( 6029 %)] 6 ( 207 . 1 1 [ 6500 件 At Q 计算结果 AB E ，表明A，B 两种产品互为替代品，并且A 产 品的需求量随着 B 产品价格波动成正相关。当 B 产品价格降低 6% 时，A 产品销售量为6029 件。 三、特尔菲预测法 案例5:某拟建农业加工项目要开发投产一种副食新产品。为了摸清 该产品的市场销路如何，他们采用了“德尔菲”法对其产品销量进行 了判断预测。其大致过程如下: 第一，他们成立了预测领导班子，选择了包括食品设计专家、技 术人员、推销人员、销售对象典型代表以及上级主管计划部门等在内 的11 名专家或行家作为调查征询对象。 第二，预测领导小组将该产品的特点、用途、样品及相似种类产 品的销售情况等分别单独向他们提供资料并作了介绍，随之发给他们 调查意见表，请每个人都反映出自己的意见并作出个人的判断预测。 第三，将上述意见和判断预测结果汇总整理，用不记名的方式分 类说明个人的意见及理由，返还给各位专家，请他们进一步地修正判 断预测。如此反馈三次，其结果如表2—5 所示。 第四，根据三次反馈得到的结果，由预测领导小组进行集中处理， 作出最后预测。 表2—5 单位:吨 专家 第一次判断销售量 第二次判断销售量 第三次判断销售量 最低 最可 能 最高 最低 最可 能 最高 最低 最可 能 最高 A B C D E F G H I J K 平均 20 15 16 24 10 16 14 13 17 15 16 16 25 20 22 28 12 21 16 16 20 21 19 20 34 30 26 38 16 25 20 21 29 30 28 27 24 18 19 22 15 16 14 15 20 17 18 18 26 24 25 27 18 20 17 18 23 24 20 22 35 32 27 26 19 25 21 24 30 30 29 27 22 18 18 21 17 16 18 16 17 17 18 18 26 24 25 23 21 21 20 19 19 24 20 22 35 34 28 34 26 25 26 24 26 30 31 29 对于前面的预测统计结果，以简单算术平均法计算，根据第三次判 断结果，预测新产品的销售量为: 23 3 29 22 18 _ 吨 他们又以中位数进行计算，则新产品预测销售量如下: 先将第三次判断按其大小顺序排列，取其中项。最低销售量为 16、 17、18、21、22，其中项为 18;最可能销售量为 19、20、21、23、 24、25、26，其中项为23;最高销售量为24、25、26、28、30、31、 34、35，其中项为29(即第四项28 和第五项30 的中间值)。然后按 其各自状态发生的概率(即加权平均)计算其销售量: 8 . 23 3 . 0 29 5 . 0 23 2 . 0 18 _ 吨 四、 时间序列预测法 1、 移动平均法 是根据已有的数据的平均值，推算未来的发展趋 势。 案例4 某拟建项目产品的市场销售情况如下表所示: 年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 市 场 销 售 额 21 20 22 23 23 25 27 28 假设按三年为一个计算期，预测今后两年即 1999 年和2000 年该产 品市场销售额，则有三年移动平均计算表如下: 年份 序号 市场销售 额 三暌贫? 总量 三年移动 平均值 变化趋势 1991 1 21 1992 2 20 63 21 0.7 1993 3 22 65 21.7 1 1994 4 23 68 22.7 1 1995 5 23 71 23.7 1.3 1996 6 25 75 25 1.7 1997 7 27 80 26.7 1998 8 28 则今后两年该产品的市场销售额为: ) ( 8 . 31 7 . 1 3 7 . 26 ) ( 1 . 30 7 . 1 2 7 . 26 2000 1999 万元 万元 Y Y 此法对市场变化不大的短期预测可适用。 2、 加权平均法 案例5 个体劳动者人数预测 某地区1979—1983 年个体劳动者人数分别为23109、23180、24220、 25371、25404。预计1984 年该地区个体劳动者将达到多少人, 设1979—1983 年个体劳动者数量权数依次为1、2、3、4、5。1984 年个体劳动者预测数为: ) ( 24709 5 4 3 2 1 5 25404 4 25371 3 24220 2 23180 1 23109 _ 人 3、 指数平滑法 是将实际统计资料分为近期和远期，各期分别取 不同的权数加以平均后作为预测数的一种方法。是一种权数特殊 的加权平均法。它实际上是等比数列为权数的加权移动平均数法。 前期实际的销售量乘以表示加权因子或平滑系数)，前期预测 的销售量乘以 ) ，这两个乘积相加便得出本期预测销售量。其 最大特点是认为各期历史资料对预测未来数的影响是不同的，近 期的影响最大，远期的影响最小。通过系数来调整近期数据和远 期数据对预测数的影响，其预测公式为: t t t F M F ) 1 ( 1 平滑 系数一般设定为0.618 从上述公式可以推出: .. .......... ) 1 ( ) 1 ( 2 2 1 1 X X X Y 案例6 某项目产品1988—1992 年的市场销售量分别为44 万、50 万、62 万、55 万、69 万，用指数平滑法预测 1993 年的销售量。假 定预测的初始值定为前三期的平均值，即(44+50+62)/3=52 万， 则列 表计算如下: 年份 实际销售量(A) 预测销售量(F) 1988 44 52(初始值) 1990 62 48.88 1991 55 56.99 1992 69 56.76 1993 63.94 1993 年的销售量预测为: ) ( 94 . 63 76 . 56 ) 618 . 0 1 ( 69 618 . 0 1993 万元 案例7:已知某城市97 年至2000 年某商品的销售量见下表。试用指 数平滑法预测2001 年的销售量。 年 度 1997 1998 1999 2000 实际销售量 15000 16500 15800 17200 取 则2001 年预测的销售量为: 14344 15000 ) 4 . 0 1 ( 4 . 0 16500 ) 4 . 0 1 ( 4 . 0 15800 ) 4 . 0 1 ( 4 . 0 17200 4 . 0 3 2 5 若2001 年实际销售量为15838，则2002 年的销售量预测值为: 6 . 14941 14344 ) 4 . 0 1 ( 15838 4 . 0 6 4、趋势预测法: 案例7、某产品的市场销售资料如下表所示。用时间相关分析预测该 产品1993 年、1994 年的市场销售量。 表2—7 年份 1988 1989 1990 1991 1992 销售量 480 530 570 540 580 我们用直线方程预测 年份 时间(X) 销 售 量 (Y) 2 X XY 2 Y 1988 -2 480 4 -960 230400 1989 -1 530 1 -530 280900 1990 0 570 0 0 324900 1991 1 540 1 540 291600 1992 2 580 4 1160 336400 合计() 2700 210 1464200 则: 540 5 2700 N Y a 21 10 210 2 X XY b 所以 X 则预测1993 年、1994 年的市场销售量为: ) ( 624 4 21 540 ) ( 603 3 21 540 1994 1993 万元 万元 Y Y 4、 因果分析法:是利用事物之间存在的一定因果关系来预测未来 需求情况，并从大量收集到的足够历史资料中找出具有一定规律 的因果关系。一般运有回归预测法。 如一元线性回归方程式: 式中:y——因变量(预测目标);x——自变量(影响因素);a、b —回归参数。 接着应通过方差分析、标准差分析、相关分析和 F 检验对预测 模型进行检验。 ?方差分析。运用直线回归预测方程求得的回归直线，其离差平方 和最小。在市场预测时，应检验自变量与其它因变量因素哪个影响最 大，按下列表达式计算离差平方和，以考察预测模型是否能通过方差 检验。 2 2 _ 2 _ ) ( ) ( ) ( i t i i i t y y y y y y 式中: 2 _ ) ( i t y y 为总离差平方和 (即 总 S )，反映因变量总的差异程度; 2 _ ) ( i i y y 为回归离差平方和(即 回 S )， 反映因变量Y 与自变量x 的差异程度; 2 ) ( i t y y 为剩余离差平方和(即 剩 S )， 反映因变量Y 与自变量x 无关的差异程度。 ?标准差分析。测定预测值的标准差 x y S , (其下标表示Y 是因变量，x 是自变量); k n y y S i t x y 2 , ) ( ，n 为观察的个数;k 为变量的个数。 标准差计算公式说明 x y S , 值越小，表明回归直线拟合越好，回归方程能解释的总 离差部分越大，判断标准差能否通过检验的标准是: % 100 / , t x y y S 。一般认为， 当 % 15 % 100 / , t x y y S ，则通过检验。 ?相关分析。市场预测工作中需要了解:两个变量之间有无关系,如果有关系， 其相关的程度如何,总希望有某种衡量相关程度的办法来衡量一个特殊变量与 产品销售量之间的相关程度。为此，可以采用计算相关系数r 的办法。相关系数 r 的数值，在绝对值 1 和 0 之间，r 愈接近于 1，则说明两个变量之间的关系愈 紧密。这个r 值既可以是正的，也可以是负的。r 的正负指明趋势线倾向。 r 的计算公式: ] ) ( ][ ) ( [( ) ( 2 2 2 2 i i i i i i i i Y Y N X NX Y X Y X N 式中:X 表示与产品销售量有关的变数;Y 表示为单位时间的产品销 售量;N 表示为数据的数目。 r 的绝对值愈接近于1，表示两个变量之间的相关程度愈高。 ?F 检验。 F 检验的目的是检验预测模型是否具有显著性。F 检验的值称为F 统计量。F 统 计量计算公式为: ) /( ) ( ) 1 /( ) ( 2 2 _ k n y y k y y F t t i t 将计算出的F 统计量与“F 分布临界值表”中相应的值进行比较，才 能判别是否具有显著性。 案例 某地区1980至1988年自行车的销售量与新增就业人数历史资 料如下表所示。假定1989、1990 年新增就业人数分别为65 万人、70 万人，试预测1989、1990 年自行车销售量。 表 年份 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 自行车销售量(万辆) 26 26 30 50 53 55 60 70 63 新增就业人数(万人) 23 22 28 32 34 39 48 60 55 确定参数a,b 的值。 根据有关资料，编制参数计算表 年份 Y(万辆) X(万人) XY 2 X 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 26 26 30 50 53 55 60 70 63 23 22 28 32 34 39 48 60 55 598 572 840 1600 1802 2145 2880 4200 3465 529 484 784 1024 1156 1521 2304 3600 3025 合计 433 341 18102 14427 将上表中的有关数据代入计算公式中，得: 125574 . 1 ) ( 2 2 X X N Y X XY N N x b Y a 将两参数代入一元线性回归预测模型，得预测方程: 对预测模型进行检验 ?方差分析。先根据预测方程，分别计算1980 至1988 年的内插值(即 预测值) 37 . 67 55 1255714 . 1 4645 . 5 73 60 1255714 . 1 4645 . 5 49 . 59 48 1255714 . 1 4645 . 5 36 . 49 39 1255714 . 1 4645 . 5 73 . 43 34 1255714 . 1 4645 . 5 48 . 41 32 1255714 . 1 4645 . 5 98 . 36 28 1255714 . 1 4645 . 5 23 . 30 22 1255714 . 1 4645 . 5 35 . 31 23 1255714 . 1 4645 . 5 1988 1987 1986 1985 1984 1983 1982 1981 1980 y y y y y y y y y 根据上表有关数据和预测值，编制离差平方和计算表如下: 年份 i Y i Y i Y _ 2 _ ) ( i i 2 ) ( i i Y Y _ ) ( i i 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 26 26 30 50 53 55 60 70 63 31.35 30.23 36.98 41.48 43.73 49.36 59.49 73 67.37 48.11 48.11 48.11 48.11 48.11 48.11 48.11 48.11 48.11 280.9 319.69 123.88 43.96 19.18 1.56 129.5 619.51 370.95 28.62 17.89 48.72 72.59 85.93 31.81 0.26 9 19.1 488.85 488.85 327.97 3.57 23.91 47.47 141.37 479.17 221.71 合计 433 1909.13 313.92 2222.87 上表中， 2 _ ) ( i i 与 2 ) ( i i Y Y 之和比 2 _ ) ( i i 大0.18，是由于计算过 程中四舍五入所致。 根据离差平方和计算表，编制方差分析表(如下表所示) 平方和 自由度 均方和 回归方差 剩余方差 总方差 1909.13 K-1=2-1=1 1909.13 313.92 n-k=9-2=7 44.85 2222.87 n-1=9-1=8 277.86 由上表所示，在总离差中，回归离差平方和占绝对大部分，表明总的 离差基本上能由自变量x 得到解释，因此，预测模型的方差检验可以 通过。 ?标准差分析:将有关数据代入公式中，得: 697 . 6 ) 2 9 ( 92 . 313 , x y S 6.697/48.11=13.92%0.666，比较结果表明，运用回归预测模型所得出的回归直线 近似地描述Y 与X 的相应关系是可信的，其置信度为1-0.05=0.95 ?F 检验 将有关数据代入公式得:F= 57 . 42 ) 2 9 /( 92 . 313 ) 1 2 /( 13 . 1909 ,将计算出 的F 统计量与“F 分布临界值表”中相应的临界值进行比较。本例中， 分母的自由度为7，分子的自由度为1，取 ，则相应的临界值 为5.59 42.57>5.59，比较结果说明，有95%的把握肯定自行车销售 量与新增就业人数之间存在显著性的相关关系。 以上预测模型检验表明，预测模型能通过各项检验。运用预测模型进 行检验是有科学根据的。 五、 产品寿命周期分析 1、 普及率法 此法是根据商品普及率推测消费品需求量的一 种预测方法。 案例:用普及率法预测某市1986 年洗衣机需求量 (1) 经调查研究收集到下表所列有关数据; (2) 分析与预测近三年洗衣机普及率的情况是: 表 某市洗衣机历史数据 年份 拥有量(1) 万台 户数(2)百 万户 普及率(3) (%) 普及率增量 (4)(%) 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 0.18 22.5 47.26 73.14 101.1 129.65 159.2 2.02 2.06 2.11 2.12 2.15 2.19 2.23 0.09 10.9 22.4 34.5 47 59.2 71.4 10.81 11.5 12.1 12.5 12.2 12.2 1983 年普及率为 47,，比上年提高 12.5,;1984 年普及率为 59.2,，比上年提高 12.2,;1985 年普及率为 71.4%，比上年提高 12.2,。1985 年普及率的上升幅度与1984 年普及率的上升幅度持平。 由此可分析该市洗衣机已处于商品寿命周期的成熟期。 将上表数据绘成图，由图并对照一般耐用消费品普及率上升规律， 可进一步分析销售构成的特点:一是 1986 年该市洗衣机普及率的增 长将出现转折——上升幅度大大减少，预计为3.2,。二是1986 年已 是洗衣机“新买”峰值以后的年份，必须考虑更新。 经调查分析预计1986 年更新率为5%，全市人口为2.26 百万户。 依据上述条件，1986 年该市洗衣机需求量 可按下列计算得出: ) ( 356 . 17 % 5 2 . 159 2 . 159 100 %) 2 . 3 % 4 . 71 ( 26 . 2 万台 2、 销售趋势分析和销售增长率分析 销售趋势分析是根据以往历年销售量数据列成图表，观察其 发展趋势，判断产品处于寿命期的哪个阶段。 销售增长率分析是根据销售量增长比率的幅度，判断分析产 品处于市场寿命期的哪个阶段。 例如;销售量增长率 x y 为导人期; x y 为成熟期; x y 为成长期; x y 进入衰退期。 六、市场预测综合分析 是将市场调查和预测所取得的数据资料 汇总列表，进行产品供求综合平衡分析，为评价项目可行性和确 定项目产品 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 及生产规模提供依据。 (一) 产品市场供求调查预测表的编制 产品市场供求调查预测表是综合反映一定区域空间内在过去 和未来一段时期产品供应量和需求量的 表格 关于规范使用各类表格的通知入职表格免费下载关于主播时间做一个表格详细英语字母大小写表格下载简历表格模板下载 ，其基本表格如表 1 和表2 所示。 表1 产品市场供求调查预测表 产品名称_____ 地域范围______ 预测期__________ 单 位:_______ 预测内容 年份 需求情况 供应情况 供求缺 口 销 售 量 未满 足需 求量 出口 量 总需 求量 生产 量 进口 量 超额 库存 总供 求量 ? ? ? ? = ? + ? + ? ? ? ? = ? + ? + ?=?- ? ? ? 某某年实 际…….. 某某年预 测 表2 有关国家(地区)产品市场供求调查预测表 产品名称_____ 预测期______ 单位________ 年份 内容 国家(地 区) 某某年实际 ……… 某某年预测 ……… 某某国 家 生产能 力 需求量 生产 能 力 需求量 ……….. ……….. (二)市场需求综合分析结论 通过对市场调查和预测结果进行综合分析后，可能得到下述三种 结论: 总需求量,总供应量，即产品供求处于平衡状态，此时不应再新建或 扩建生产同类产品的项目; 总需求量,总供应量，即产品供过于求，此时不仅不能再新建或扩建 同类产品的项目，而且必须对部分原有企业进行技术改造，促进其产 品更新换代; 总需求量,总供应量，即产品供不应求，此时需要新建或扩建项目， 以扩大产品生产规模，缓解和消除供不应求的局面。 (三)市场需求综合分析的补充说明 在提出市场需求综合分析结论之后，还必须作下列补充说明: (1)该项目在生产经营期内的竞争能力; (2)产品寿命周期分析及更新换代的前景; (3)出口产品开拓国际市场的可能性预测，产品国际竞争能力估计， 可能遇到的竞争对手及其变化趋势; (4)产品价格变动趋势