第六章 定性預(yù)測PPT.ppt

1、,西安石油大學(xué)經(jīng)管院,定性市場預(yù)測,市場調(diào)查與預(yù)測,講授內(nèi)容,主觀概率預(yù)測法 德爾菲預(yù)測法,第一節(jié)關(guān)聯(lián)推算預(yù)測法,第二節(jié)主觀概率預(yù)測法和德爾菲預(yù)測法,轉(zhuǎn)導(dǎo)法 聯(lián)測法,定性市場預(yù)測：指預(yù)測者根據(jù)自己掌握的的市場 信息、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、業(yè)務(wù)理論水平，對市場現(xiàn)象發(fā) 展前景的性質(zhì)、方向、和程度作出的判斷預(yù)測。,為了提高定性預(yù)測的準(zhǔn)確程度，應(yīng)注意以下幾 個問題：,應(yīng)加強(qiáng)市場調(diào)查研究，掌握影響市場發(fā)展的 有利條件、不利因素和各種活的情況，從而使 對市場發(fā)展前景的分析判斷更加接近實(shí)際。,應(yīng)將定性預(yù)測和定量預(yù)測相結(jié)合，提高市場預(yù) 測質(zhì)量。在市場預(yù)測過程中，首先進(jìn)行定性分析， 為市場預(yù)測開路；然后進(jìn)行定量預(yù)測，使市場

2、預(yù) 測具體化；最后再進(jìn)行定性分析，對市場預(yù)測進(jìn) 行調(diào)整定案。這樣才能深人地判斷市場發(fā)展過程 的階段性和重大轉(zhuǎn)折點(diǎn)，提高市場預(yù)測的質(zhì)量， 為營銷決策和計劃管理提供依據(jù)。,進(jìn)行市場資料搜集時，應(yīng)數(shù)據(jù)和情況并重，使 定性分析數(shù)量化。也就是通過質(zhì)的分析進(jìn)行量的 估計，進(jìn)行有數(shù)據(jù)有情況的分析判斷，提高定性 預(yù)測的說服力。,第一節(jié) 關(guān)聯(lián)推算預(yù)測法,一、轉(zhuǎn)導(dǎo)法,轉(zhuǎn)導(dǎo)法也稱連續(xù)比率法：它是以間接調(diào)查所得的某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的預(yù)測值為基礎(chǔ),依據(jù)該指標(biāo)與預(yù)測目標(biāo)之間的相關(guān)比率資料,轉(zhuǎn)導(dǎo)出預(yù)測值的一種預(yù)測方法.,預(yù)測模型為:,為預(yù)測目標(biāo)下期預(yù)測值，G為本期參考經(jīng)濟(jì)指 標(biāo)的實(shí)際值,K為參考經(jīng)濟(jì)指標(biāo)下期增長率，w為 預(yù)測目標(biāo)

3、與參考指標(biāo)間客觀存在的相關(guān)聯(lián)比率系 數(shù)，n為相關(guān)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的層次數(shù)。,例如，某地區(qū)2007年商品零售總額為85億元， 預(yù)計下一年度將遞增8%，根據(jù)以往的統(tǒng)計資 料，服裝業(yè)銷售額占該地區(qū)商品零售總額的 10%，該商店經(jīng)營的服裝在該地區(qū)服裝市場中 的市場占有率為3%，該商店的兒童服裝占本 商店服裝銷售額的20%。預(yù)測該商店2008年 兒童服裝的銷售額將達(dá)到多少？,解 ：用轉(zhuǎn)導(dǎo)法計算如下：,為了使銷售額預(yù)測更符合實(shí)際，還需要對市場 進(jìn)行分析。 首先要分析當(dāng)?shù)胤b市場上的競爭情況，對自 己及主要競爭對手在市場上的競爭實(shí)力及商店 市場占有率的變化要做到心中有數(shù)； 其次，要分析兒童服裝市場需求變化情況，如

4、服裝的式樣、規(guī)格、面料質(zhì)量及花色等的需求 傾向變化情況，同時還要對80%以上的消費(fèi)者 能夠接受的價格水平進(jìn)行預(yù)測； 最后，分析企業(yè)采取何種促銷手段，使消費(fèi)者 更容易接受。根據(jù)以上分析，便能對下一年度 兒童服裝銷售總額作一個明確的預(yù)測結(jié)論。,二、聯(lián)測法,聯(lián)測法：以某一企業(yè)的普查資料或某一地區(qū)的 抽樣調(diào)查資料為基礎(chǔ)，進(jìn)行分析、判斷、聯(lián)測， 確定某一行業(yè)以至整個市場的預(yù)測值的方法。,條件：運(yùn)用聯(lián)測法，其關(guān)鍵在于局部普查資料 應(yīng)具有典型性，抽樣調(diào)查的樣本應(yīng)是母體的縮 影，即能反映母體的全貌，不然會出現(xiàn)難以估 計的誤差。,例如，某空調(diào)電器廠家為了開拓四個城市的產(chǎn) 品市場，擬用聯(lián)測法預(yù)測2008年四個城市

5、居民 家庭對空調(diào)的需求量。,居民家庭對空調(diào)的需求受氣候、收入水平、供電狀況等因素的影響。設(shè)用x1、x2、x3、x4代表企業(yè)準(zhǔn)備開拓的四個市場，四城市的居民收入、供電狀況、氣候條件大致相當(dāng)。所以可用某一城市的市場需求抽樣查資料，分析、判斷后，聯(lián)測其他三個城市的市場需求量。其預(yù)測步驟如下：,第一，了解四個市場2007年的空調(diào)銷售量及城市居民戶數(shù)資料，通過見解調(diào)查得到以下資料：,第二，根據(jù)企業(yè)市場條件與市場調(diào)查難易程度 選擇某一市場進(jìn)行抽樣調(diào)查，測算該市場2008 年的空調(diào)市場需求。假設(shè)選定x1城市進(jìn)行市場 抽樣調(diào)查，經(jīng)調(diào)查得到如下資料：x1城市2008 年每100戶對空調(diào)的需求（購買）量為8臺，即

6、 需求（實(shí)際購買）率為8%，則x1城市2008年 空調(diào)的需求總量為：,第三，根據(jù)x1城市2008年的市場需求率測算其他三個城市2008年的 市場需求率。,8%500000=40000臺,即銷售率=實(shí)際銷售量/居民家庭戶數(shù),2007年的銷售率如表所示。各城市的銷售率可以 反映各城市之間需求水平的差異。這樣，兩城市 的銷售率之比近似的等于兩城市的需求率之比。,假設(shè)四城市的銷售率分別為C1、C2、C3 、C4；需求率分別為D1、D2、D3、D4。,即,三個城市的需求量為：,四個城市的空調(diào)需求總量為：,第二節(jié) 主觀概率預(yù)測法和德爾菲預(yù)測法,一、主觀概率預(yù)測法（也稱集合意見預(yù)測法）,主觀概率預(yù)測法：指預(yù)

7、測者征求企業(yè)中與預(yù)測目標(biāo) 有關(guān)的人員、經(jīng)銷商、消費(fèi)者和顧客的意見，集中 起來，判斷預(yù)測企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營發(fā)展前景的方法。,概率是統(tǒng)計中用來研究不確定現(xiàn)象的測定方法， 它反映某種不確定現(xiàn)象發(fā)生的可能性大小。 例如，市場上某種商品的銷售情況，在未進(jìn)行實(shí) 際銷售之前，會有三種可能性，即商品暢銷、平 銷或滯銷；某地區(qū)某時期的居民購買力，在未實(shí) 際形成之前，可能出現(xiàn)的情況是增長、持平、下,將這種通常稱為可能性的問題，用一個具體的數(shù) 值表現(xiàn)出來，就 稱這個數(shù)值為概率。這只是對概 率一詞最基本、最通俗的解釋。,概率有客觀概率和主觀概率兩種：,客觀概率：指一個含有某種事件的試驗(yàn)被反復(fù)進(jìn) 行多次時，該事件出現(xiàn)的相對次

8、數(shù)。如拋擲一枚 硬幣，每次可能出現(xiàn)正、反兩種結(jié)果，反復(fù)拋擲 許多次，出現(xiàn)正面和反面的次數(shù)各為1/2。用相對 數(shù)表示，即正面和反面出現(xiàn)的概率均為50。,其一，每次試驗(yàn)必須在相同的條件下進(jìn)行； 其二，實(shí)驗(yàn)反復(fù)進(jìn)行許多次。,特點(diǎn)是:,顯然，市場預(yù)測所研究的各種市場現(xiàn)象，絕 大多數(shù)是不能滿足這兩種條件的。市場預(yù)測 者必須要在不完全相同和不能反復(fù)試驗(yàn)的條 件下，對市場現(xiàn)象未來的表現(xiàn)做出估計。例 如，某公司經(jīng)理認(rèn)為，明年企業(yè)的銷售額將 比今年增長15，這種看法實(shí)現(xiàn)的可能性有 多大?對此問題的判斷顯然不是估計其客觀概 率，這就引出了主觀概率的問題。,主觀概率：是預(yù)測者根據(jù)自己的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和 判斷分析能力，對某

9、種事件在未來發(fā)生的可 能性的估計數(shù)值。,例如，某公司經(jīng)理認(rèn)為明年企業(yè)銷售額將比今年 增加15。這種看法的可能性有多大呢?有人認(rèn)為 其實(shí)現(xiàn)的可能性為80，有人則認(rèn)為其實(shí)現(xiàn)的可 能性僅為50。通常將這種估計值稱為主觀概率。,主觀概率反映個人對某一事件的信任程度，它具 有兩個明顯的特點(diǎn)：,由于每個人認(rèn)識事物和分析判斷的能力、方法等不 同，不同的人對同一事物在同一條件下發(fā)生的 概率值估計，會有一定程度或相當(dāng)大程度的差異； 主觀概率的數(shù)值是否正確，一般是難于核對的。,例如前面所說的問題，經(jīng)理認(rèn)為明年企業(yè)銷售額 增長15的概率為90，副經(jīng)理認(rèn)為有80的概 率度，業(yè)務(wù)主任則認(rèn)為只有51的概率。若明年 年底證

10、明銷售額確實(shí)比今年增長了15左右，那 么它到底是以90的概率發(fā)生的，還是以80或 50的概率發(fā)生的，則是根本無法核對的。,根據(jù)主觀概率的這種特點(diǎn)，在實(shí)踐中往往要調(diào)查 較多人的主觀概率判斷值,將這些概率值加以平均, 求出比較合理的主觀概率值。,不論是主觀概率還是客觀概率, 都有兩個基 本特點(diǎn)：,每一個事件的概率之和等于1； 試驗(yàn)中每一個事件的概率在0至1之間。,例如前例中，經(jīng)理認(rèn)為明年銷售額上升15 的可能性為90，則是認(rèn)為此事件不出現(xiàn)的 可能性只有10；副經(jīng)理認(rèn)為該事件的可能 性為80，則是認(rèn)為此事件不出現(xiàn)可能性為 20；業(yè)務(wù)主任認(rèn)為該事件的可能性為50， 則認(rèn)為此事件不出現(xiàn)可能性為50。每個

11、人 的主觀概率水平都在01之間，其可能性和 不可能性事件的概率之和為1。,主觀概率市場預(yù)測法的步驟：,1.說明預(yù)測目的和要求，提供必要的資料,首先要由預(yù)測的組織者向參加主觀概率的 各預(yù)測者，說明市場預(yù)測的目的和要求。,其次，還必須盡可能的向參加主觀概率預(yù) 測的每個人提供做出主觀概率預(yù)測所必須 的資料。,主觀概率預(yù)測決不是主觀隨意估計，它必 須在每個參加者對市場現(xiàn)象有一定了解的 基礎(chǔ)上，才可能提出較準(zhǔn)確的狀態(tài)值及主,預(yù)測人員根據(jù)預(yù)測要求和掌握的資料，憑借 個人經(jīng)驗(yàn)及分析判斷能力提出各自的預(yù)測方 案。在此過程中有關(guān)預(yù)測人員應(yīng)將質(zhì)的分析 與量的分析相結(jié)合。,2.預(yù)測人員提出各自的預(yù)測方案,定性分析包

12、括以下內(nèi)容：,觀概率值。,歷史生產(chǎn)及銷售趨勢、目前市場的狀態(tài)、消 費(fèi)者心理的新變化，顧客流動情況等； 各生產(chǎn)企業(yè)的產(chǎn)品適銷對路情況，商品資源、 流通渠道、供應(yīng)情況的變化、新產(chǎn)品投入 市 場的可能性； 商品庫存結(jié)構(gòu)情況； 勞動組織狀況，改善企業(yè)經(jīng)營管理的措施及 可能取得的效果等。,在進(jìn)行充分的定性分析基礎(chǔ)上，將自己的判斷 結(jié)果作出定量化的描述，形成各自的預(yù)測方案。,確定市場未來的可能狀態(tài)：最高、一般、最低； 確定狀態(tài)值，即確定每種狀態(tài)下預(yù)測目標(biāo)可能 達(dá)到的水平。 確定各種狀態(tài)可能出現(xiàn)的概率（主觀概率）。,3.整理匯總預(yù)測值,4.對企業(yè)預(yù)測值進(jìn)行調(diào)整,定量化預(yù)測方案具體包括以下內(nèi)容：,例如,某企業(yè)

13、為了確定明年化妝品的銷售預(yù)測值,要 求經(jīng)理、各職能科室及商品部的售貨員均作出年度 銷售預(yù)測。三位經(jīng)理、三個科室和五位售貨員經(jīng)過 各自的綜合分析判斷，作出預(yù)測如下表：,1三位經(jīng)理、三個科室、五位銷售人員經(jīng)過各自 的綜合判斷，作出預(yù)測如下表：,2對上面各類人員預(yù)測方案進(jìn)行綜合。綜合時應(yīng) 考慮各類人員中每個人的經(jīng)驗(yàn)豐富程度、預(yù)測的準(zhǔn) 確性及重要程度，對其預(yù)測方案期望值給予不同的 權(quán)數(shù)，這樣可以采取加權(quán)算術(shù)平均法進(jìn)行綜合。,經(jīng)理類的期望值：,同理，職能科室：,銷售人員：,3.對各類預(yù)測人員的預(yù)測值加以綜合，得出所 有人員綜合預(yù)測值。,假定經(jīng)理類的權(quán)重為3，管理單位的為2，銷售 人員為1，則企業(yè)的綜合預(yù)

14、測值為：,在綜合三方面的預(yù)測值時，一般應(yīng)根據(jù)其重要 程度的不同，給予不同的權(quán)重。,4.對企業(yè)綜合預(yù)測值作適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,為了科學(xué)起見，可計算平均偏差程度作為校正 依據(jù)。根據(jù)過去若干期（年）的實(shí)際數(shù)與預(yù)測 數(shù)對比，計算平均比率。,各年實(shí)際值與預(yù)測值之比率有的高，有的低， 平均來說實(shí)際比預(yù)測高1.2%，說明預(yù)測值一 般偏低，因此，應(yīng)對預(yù)測值進(jìn)行調(diào)整。,在綜合各類人員的意見時，若.幾個人的判斷力 不相上下，可以把每類人員中每個人員同等看 待，即不加權(quán)計算，用簡單算術(shù)平均法計算各 類人員及所有人員的綜合預(yù)測平均值。,二、德爾菲預(yù)測法,概念：,德爾菲預(yù)測法又稱專家意見征詢法，指按 照規(guī)定的程序，采取背對背反

15、復(fù)函詢的方 式，征詢專家小組成員的預(yù)測意見，經(jīng)過 幾輪的征詢與反饋，使各種不同意見逐漸 趨于一致，經(jīng)過匯總整理，得出一個比較 統(tǒng)一的預(yù)測結(jié)果的方法。,專家會議預(yù)測法的缺點(diǎn)：,參加會議的人數(shù)有限（請到會議現(xiàn)場），代 表性不夠，影響預(yù)測結(jié)果； 個別權(quán)威和能言善辯的專家可能會左右會場； 即使本人意見依據(jù)不充分，也不愿意當(dāng)面修 正，有些專家礙于情面，對他人的不正確（離 譜）判斷不愿意發(fā)表意見，從而影響預(yù)測結(jié)論 的準(zhǔn)確性。,德爾菲預(yù)測法的特點(diǎn)：,匿名性,反饋性,集中性,1準(zhǔn)備階段,（二）德爾菲預(yù)測法的預(yù)測程序,確定預(yù)測主題，成立工作小組,選擇和邀請專家,自愿性,廣泛性,適度性,制定征詢表,適應(yīng)性,2.征

16、詢專家意見階段,第一輪，把征詢表和背景材料提交給每位專 家，征詢專家預(yù)測意見，要求專家一一作答， 并在規(guī)定時間內(nèi)按期收回。,第二輪，將第一輪征詢的意見匯總整理，把 整理結(jié)果及工作小組對第二輪預(yù)測的要求、 補(bǔ)充材料等反饋給各位專家，進(jìn)行第二輪意 見征詢。,第三輪，工作小組收回專家第二輪預(yù)測意見 后，再次進(jìn)行整理、匯總，并將第二輪整理 結(jié)果和進(jìn)一步預(yù)測要求反饋給各位專家，要 求他們再次思考。,3預(yù)測結(jié)果的最終處理階段,預(yù)測工作小組對專家最后一輪的意見進(jìn)行整 理分析，作出最終的判斷預(yù)測。 為了歸納出有代表性的意見，常用中位數(shù)或 算術(shù)平均法或溫氏化平均數(shù)整理出預(yù)測值。,簡單算術(shù)平均法:,加權(quán)算術(shù)平均法

17、:,(2)中位數(shù)的位置:,(3)溫氏化平均法,溫氏化平均數(shù)是將低于第一四分位數(shù)Q1 的數(shù) 均以Q1取代，將所有高于第三四分位數(shù)Q3的 數(shù)均以Q3取代，然后計算修訂后變量值的平 均數(shù)的方法。,Q1:,Q3:,四分位數(shù)的位置：,例如某企業(yè)對某種商品在2008年的銷售趨勢難以 確定，因而聘請了15位專家進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果如下： 20、22、25、30、30、31、32、32、 32、45、48、50、55、60、80。,解：,Q1的位置為：,Q3的位置為：,第四個變量值30以前的數(shù)均以30代替，第十二 個變量值50以后的數(shù)均以50代替，則,（三）德爾菲預(yù)測法實(shí)例,例如，某企業(yè)對某種商品在下年度的銷售趨勢

18、難 以確定，因而聘請了12位專家采用delphi法進(jìn)行 預(yù)測，具體見下表：,1.用中位數(shù)和極差,整理資料過程：,從預(yù)測結(jié)果可以看出，第一輪意見分歧較大， 銷售量預(yù)測值最高者達(dá)60千臺，最低者為12 千臺。極差為48千臺，極差越大，說明變量 值之間的差異越大，中位數(shù)的代表性越差。 意見很不集中。 從第二輪專家意見可以看出，大多數(shù)專家通 過第一輪專家意見的反饋，重新思考，修改 了自己的意見，向一般性水平中位數(shù)靠攏， 極差變小為22千臺。 到第三輪時，修改意見的專家減少了且數(shù)字 的變動幅度不太大，極差為16千臺。,上面計算用的簡單權(quán)算術(shù)平均法；若要考慮不同 專家權(quán)威性影響,可采取加權(quán)算術(shù)平均法。,2用算術(shù)平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差,對專家預(yù)測值的收斂(集中)處理,究竟用那種方 法好，一般要根據(jù)專家預(yù)測值的分布情況定：,若數(shù)值分布比較分散，一般使用中位數(shù)法或溫氏化平均法，以免受個別偏大或偏小的判斷值的影響；