于是，吴经理分两批购进2万个，在1个月内售空。
请问：吴经理采用的什么预测分析方法？
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
经营预测概述 销售预测（重点） 成本预测 利润预测 资金需要量预测（《财务管理》）
重点：预测的方法、定量销售预测
难点：定量销售预测
第二节 销售预测
经营预测：根据历史资料和现在的信息，运 用一定的科学预测方法，对未来经济活动 可能产生的经济效益和发展趋势做出科学 的预计和推测的过程。
公式1：Yt=Tt+St 其中：Y——销量； T——趋势值；
S——季节加量或季节指数； t——时间 季节波动与趋势值不成比例关系
公式2：Yt=Tt·St 其中：T——长期趋势；
S——受季节影响增加的量 季节波动与趋势值成比例关系
适于销量 呈现周期 性变动的
产品
购买力指数预测法(Buying-power index method )
P108-110 趋势预测法
Trend forecast
算术 平均法、
加权 平均法、
指数 平滑法、
没有呈现上 升或下降的
变化趋势
呈现增减趋势； 近期权数大些
a（0<a<1)的取值 大小决定近期实 际销量对预测结果
的影响程度
Y=∑Xi /n
Y=∑WiXi
St=aXt-1 +(1-a)St-1
1、算术平均法 (arithmetic mean/average method)、
第四章 经营预测
引导案例——首次经营“健身圈”获 利可观？
20世纪90年代，国内市场首次出现“健身圈”，文 具店吴经理马上意识到了这是个商机。
他做了以下调研：一，市场需求预测。人们生活水 平提高后，健身肯定日益受重视。健身圈不受场地、 时间、年龄限制，肯定会受欢迎。二，销量预测。 全区45万人，按20人买一个，需2万多个。除零售外， 可与单位联系利用节假日发纪念品集体销售，销量 可观。三，利润预测。“健身圈”买价每个6元，预 计售价12元，扣除相应经营费用，利润可观。
0.6 St—1
本月平滑预 测St
11
2
12
4.0
11.00
6.6
10.6
3
13
4.8
10.60
6.36
11.16
4
16
5.2
11.16
6.70
11.90
5
19
6.4
11.90
7.14
13.54
6
237Leabharlann 613.548.12 ? 15.72
指数平滑法的优点：
1、a可以任意取值，比较灵活方便； 2、在不同程度上考虑了以往所有各期的
方法
判断 分析法
调查 分析法
定义
指销售人员根据直觉 判断进行预估，然后
由销售经理加以综合 ，从而得出企业总体 的销售预测的一种方法
指通过对有代表性顾 客的消费意向的调查
，了解市场需求的变 化趋势，进行销售预
测的一种方法。
适用条件
不便直接 向顾客调 查的公司
顾客数量有限， 调查费用不高， 顾客意向明确又 不会轻易改变的
第二章我们进行了成本性态分析,得到了成本 直线方程: Y = a＋bＸ，在这个基础上，我 们就可以进行成本预测：
设预测期的产销量为Ｘ1，代入成本直线方程 得：Ｙ ＝ a＋bＸ1为预测总成本。
观察值，比较全面。
假定影响销量的变量 只有一个，且二者呈
线性关系 假定影响销量的变 量只有一个，且销
量大回致归按直比线率法变y动=。a+bx
对数直线法y=abx
多元回归法y=a+∑bixi
假定影响销量的变量 不止一个，且与销量
呈线性关系。
因果预测分析法 (Causal Factor
Analysis )：分析某
经营预测的对象包括对产品销售市场、产品 生产成本、利润以及资金需要量等方面。
销售预测的作用： 1、根据预测情况来改进销售工作； 2、“以销定产”，争取更好的经济效果。
定性 预测法 Qualitative method
预 测 方 法
定量 预测法 Quantitative method
判断分析法 调查分析法 趋势预测法、 因果预测法、 季节预测法、 购买力指数预测法
预测期销售量
=平滑系数*上期实际销量+（取1—值范平围滑：系0<a数<1）；*
上期预测销量
一般取值0.3——0.7
St=aXt—1+（1—a)St—1
指数平滑法(exponential smoothing method )、 a=0.4
月份t 实际销售额Xt 0.4Xt—1
1
10
上月预测 St-1
一月 二月 三月 四月 五月 六月
实际销 售额
24000
21200
28000
26000
30000
28000
Y=(24000+21200+28000)*0.1+(26000+30000)*0.2+28000*0.3 =26920
3、指数平滑法 P109 (exponential smoothing method)、
Y=∑Xi /n 计划期销售预测数=各期销售量总和/期数
例：A公司20*1年上半年及产品实际销售额的历史资料 如下，用算术平均法推算7月份销售额。
一月 二月 三月 四月 五月 六月
实际销 售额
24000
21200
28000
26000
30000
28000
Y=(24000+21200+28000+26000+30000+28000)/6=26200
个指标与其他指标 之间的相互联系， 并以它们之间的规 律性联系预测其未 来变化趋势的分析 方法。
回归直线法(Linear Regression Method )、
假设：y=a+bx
bnxyx•y nx2(x)2
axn2 xy2 ( xx•) 2 xy
季节预测法(seasonal forecasting method)
2、加权平均法 (weighted average method )、
Y=∑WiXi
计划期销售预测数=∑各期销售量*各期权数
∑Wi=1 W1≤W2 ≤ W3 ≤ ……Wn
加权平均法、
例：A公司20*1年上半年及产品实际销售额的历史资料 如下，用加权平均法推算7月份销售额（取 W1=W2=W3=0.1，W4=W5=0.2，W6=0.3）。
公式：Bi=aiyi+biri+cipi 其中：Bi——i地区购买力占全国的百分比；
yi——i地区可支配收入占全国的百分比； ri——i地区零售额占全国的百分比； pi——i地区人口占全国的百分比 ai, bi, ci——上述三因素的相应权数。 ai+bi+ci=1 ∑Bi=1
第三节 成本预测 （Cost Forecast）