预测：是对未来可能发生的情况所作的预计与推测。是利 用系统的历史数据来推断未来。
预测的种类：科学预测、技术预测、经济预测、需求预测、 军事预测、国际关系预测、社会预测等。
需求预测：对未来一段时间市场与顾客的需求进行的分析、 判断与计算。
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二、需求预测的重要性
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三、预测的主要步骤
1. 确定预测的目的和用途； 2. 确定预测的时间跨度； 3. 收集和分析最近几个时期的数据资料； 4. 选择适当的预测方法或模型； 5. 进行预测； 6. 对预测过程进行监控； 7. 对预测结果进行分析，得出结论。
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§6.2 定性预测方法
一、销售人员意见汇总法
由各地的营销主管 和销售业务员预测
本地区的需求量
汇总各地区 预测的需求量
参照其他因素 进行修正，
得出预测结果
优点：由销售一线的人员进行预测，预测结果有可信度， 且简单易行。
缺点：带有销售人员的主观偏见，容易出现高估或低估 的情况。
汇 总 专 家 的 预 测 结 果 并 反 馈 给 专 家
第 三 轮 函 询 ， 专 家 重 新 进 行 预 测
如 一果 致所 ，有 即增 可加 形的 成预 预测 测意 结见 论基
本
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§6.3 时间序列分析法
时间序列是指在一个给定的时期内，按照固定的时间间 隔（日、周、月、季、年等），把某种变量的数值依发生的 时间先后顺序排列而成的序列。
“凡事预则立，不预则废” 。 做好需求预测，才能预先研判市场和客户的需求未来会发 生什么样的变化，以便及时调整经营策略和产品方向，调整营 销策略（产品、价格等）和竞争战略。 正确地预测未来的市场需求，是科学合理编制生产计划、 物料需求计划、劳动力需求计划、资金需求计划等的基础，是 进行新产品开发的依据。 影响需求的因素很多，要准确地预测未来的市场需求，是 比较困难的。 一要综合各种因素，二要合理选择预测模型。
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一、简单移ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ平均法
SMAt+1 =
At
+
At-1
+
At-2 +
n
······· +
At-(n-1)
=
1
n
t
Ai
i=t+1-n
SMAt+1 ：第t 周期末的移动平均值，即第t+1周期的预测值；
n：移动平均采用的时期（周期）数；
Ai ： 前期、前两期、前三期直至前n期的实际值。
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二、部门主观人员意见法
决策者召集销售、客 服、生产、采购、研 发等部门的主管讨论
每个主管分别 作出预测
用简单平均或加 权平均进行处理
得出预测结果
优点：简单易行，不需要准备和统计历史资料，。 缺点：主观成分多，缺乏科学性，且与会人员容易相互 影响，或草率发表意见或随意作出估计。
表 3-1 时间序列
月份 实际销量(百台)
1
20.00
2
21.00
3
23.00
4
24.00
5
25.00
6
27.00
7
26.00
8
25.00
9
26.00
10
28.00
11
27.00
12
29.00
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时间序列的类型
数 值
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时间
随机波动
季节变动
趋势变动
时间序列除上述三种变动成分以外，还有一种变动成 分，即周期变动。
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三、德尔菲法
准 备 背 景 资 料 ， 提 出
预 测 组 织 者 挑 选 20 位
E-mail
将 资 料 专 家 ，
整 理 汇 总 各 专 家 意 见 并
预 测 项
左 右 专
首 轮 函
反 馈 给
目家询专
家
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第 二 轮 函 询 ， 专 家 进 行 具 体 预 测
这些变量的数值可能是销售量、收入、产量、需求量、 货（客）运量等。
基于时间序列的预测方法是通过过去的数据来推断未来。
一个时间序列的数据变动有趋势、季节、周期、随机等机制 情形。
常用的时间序列分析预测方法有简单移动平均法、加权 移动平均法、指数平滑法（一次、二次）等。
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另外，最近的数据反映了需求的趋势，对预测今后更有 说服力；而相对较前期的数据，对今后的影响要小一些。但 简单移动平均法对数据不分远近，同样对待。这是简单移动 平均法的不足。
用加权移动平均法进行预测，可以弥补这一不足。
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二、加权移动平均法
适用场合：产品需求为不规则地增长或下降，趋势变化 不明显，且不存在季节性因素时。
采用这种方法时，选择移动平均的周期数很重要。
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例1：某电脑公司上半年各月的销售量如下表所示。 取 n = 3、n = 4、n = 5，分别预测7月份的销售量。
月 实际销售 份 量（台）
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第六章
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需求预测
6.1 需求预测概述 6.2 定性分析预测 6.3 时间序列分析预测 6.4 因果关系分析预测 6.5 复合趋势分析预测 6.6 预测误差与预测监控
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第六章 需求预测
§6.1 需求预测概述
一、预测、需求预测
7月份的销售量预测值
n=3
n=4
n=5
1 10000
2 12000
3 12800
4 12600
5 12500
6 13000
7
12700 12725 12580
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由上例可知：采用简单移动平均法进行预测时，预测值 与所选的移动周期数有关。n 取得越大，预测的响应性就越 差，预测值与实际值的差距就可能越大。 n 取得越小，预测 的响应性就越好，预测值就越接近实际值。一般可以通过试 算的方法找出预测误差最小的所对应的n为最佳值。
四、预测的分类
按主客观因素所起的作用
定性预测 定量预测
按预测时间的长短
长期预测(三年以上) 中期预测(一个季度至三年) 短期预测(一个季度以下)
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五、需求变动的模式
需
求 趋势变动
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需 求
周期变动
时间
时间
需 求
季节变动
需 求
带季节的趋势变动
时间
时间
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