昆明理工大学课件New(营销2010级)市场调查与预测---2(ppt文档可编辑修改).ppt

例1：某市2009年至2011年汗衫、背心零售量资料如下，季节指数计算过程见下表(单位：万件)2009年零售量2010年零售量2011年零售量各月平均零售量季节指数Is(%)一月10161513.6716.5二月20202321.0025.4三月41586655.0066.6四月64909181.6798.9五月148139140142.33172.3六月230235253239.33289.7七月203240198213.67258.6八月1278996104.00125.9九月41427853.6765.0十月23235032.0038.7十一月16162519.0023.0十二月12171916.0019.4各年月均零售量77.9282.0887.8382.61100.0简单的季节模型预测

例2.沿用例1资料，已知该市2012年1、2、3月汗衫和背心的零售量分别为：19万件、29万件和84万件，预测该年（2012）5、6、7三个月汗衫和背心的零售量？按预测模型一做预测，可预测该市你2012年4—12月的零售量例3.沿用例1资料，设已知该市预测2012年汗衫和背心的零售量可能达到1080万件，则全年各月汗衫和背心总平均零售量为90万件。按预测模型二做预测，可推算出该市2012年1—12月的零售量趋势曲线拟合法(P158)趋势曲线拟合法的含义趋势曲线拟合法的适用条件长期预测趋势型历史数据趋势曲线拟合法直线拟合抛物线拟合Gompertz曲线拟合趋势曲线拟合法直线拟合Yc=a+bX式中:Yc—预测值X—时间a、b—预测模型参数例题(P161,表10-9)例1，某市2008年—2012年某种商品零售量资料如下：年份X零售量（万米）YXXY200818501850200921500430002010328009840020114370016148002012550002525000合计151385055520502试预测2013年、2014年该种商品零售量？b=1050a=-380Yc=a+bX=-380+1050X2013年，X=6Yc=a+bX=-380+1050*6=5920(万米)2014年，X=7Yc=a+bX=-380+1050*7=6970(万米)趋势曲线拟合法抛物线拟合Yc=a+bX+cX式中:Yc—预测值X—时间a、b、c—预测模型参数例题(P164,表10-10)2趋势曲线拟合法Gompertz曲线拟合Y=ab式中:Yc—预测值X—年次(即时间)a、b、c—预测模型参数例题(P170,表10-11)cx马尔科夫链预测法(P179)补充:矩阵乘法(P228-P229)马尔科夫链预测法简介马尔科夫过程马尔科夫链马尔科夫链的特点马尔科夫链预测法马尔科夫链预测法

在市场预测中的应用之一(P180)商品的销售状况预测预测步骤:1.划分预测对象所出现的状态;2.计算转移次数;3.计算状态转移概率;4.根据状态转移概率进行预测.例题(P181,表10-12)马尔科夫链预测法

在市场预测中的应用之二(P183)企业的市场占有率预测马尔科夫链预测法的基本原理:本期的市场占有率仅取决于上期的市场占有率及转移概率.例题(P184,表10-13)B.因果模型预测法因果模型预测法回归模型预测法投入产出分析法一元回归模型预测法多元回归模型预测法线性回归模型预测法非线性回归模型预测法多元线性回归模型预测法……回归模型预测法一元回归模型预测法多元回归模型预测法一元回归模型预测法一元回归模型预测一元回归模型预测的程序:1.作相关图(散点图)2.计算相关系数r或相关指数R3.建立回归模型，以进行预测2线性回归模型预测线性回归预测模型：Yc=a+bX例题(P188-P190,表1１-1)XX*YX年次（时间）货币收入X购买消费品支出Y４９－７２．８－７1１１．６１０．４２５－５７．５－５2１２．９１１．５９－３７．２－３3１３．７１２．４１－１３．１－１4１４．６１３．１１１３．２１