市场预测概述

（一）集体判断法

1.专家会议法：指组织者邀请相关专家，通过会议的形式，获取并利用他们对某一问题的深入见解和专业意见，进而进行预测的方法。

根据会议组织形式的不同，专家会议法可分为头脑风暴法、交锋式会议法等。

（1）头脑风暴法：又称非交锋式会议法，是指通过专家之间的信息交流，激发创造性思维的一种方法。会议中，组织者阐明问题，参与者在一定的时间内自由提出尽可能多的方案，其间避免任何批评。

（2）交锋式会议法：指与会专家围绕一个主题，通过讨论和争论最终达成共识，取得一致预测结论的一种方法。它的局限性是容易受“权威”或“口才好”的人影响，导致最终的预测意见难以全面反映与会者的观点。

2.德尔菲法

（1）该方法分多轮进行，每轮专家提供意见后，组织者将其汇总，再反馈给专家，供他们分析和调整观点。经过几轮后，专家达成一致意见。

（2）优点：避免群体决策中的偏见，防止部分专家主导意见，确保每位专家的观点被收集。

（3）缺点：依赖专家主观判断，缺乏客观标准，过程复杂且耗时。

（4）特点：①匿名性。②反馈性。③量化性。

（二）个人直观判断法

个人直观判断法是指有关人员凭借个人经验和知识对事物未来发展趋势作出判断的方法。

按照判断方法的不同，分为相关类推法和对比类推法两类。

1.相关类推法

（1）根据时间上的先行、后行关系和平行关系进行推断。

1）某些事件变化后，经过一段时间才引起相关事件变化，称为时间上的先行、后行关系。

例如，石油价格上涨先于化工原料价格上涨。

2）若两个事件几乎同时发生，则称为时间上的平行关系。如购房数量增加与家具行业兴旺几乎同时发生。

（2）根据事件之间的正相关和负相关关系进行推断。

1）正相关关系：指两个事件的变化趋势一致，呈现同增同减的特征；

如作为互补品的汽车与汽油，二者的销售量通常呈正相关关系；

2）负相关变动关系：指两个事件的变化趋势相反，一个事件的数值增加时另一个事件的数值相应减少；

如作为替代品的牛肉与羊肉，二者的销售量通常呈负相关关系。

2.对比类推法

（1）产品类推法。

市场上的许多产品在功能、构造、用途等方面具有很大的相似性，因而这些产品的市场发展规律往往也有某种相似性，可以利用这些相似性进行类推。

例如，可以利用黑白电视机的发展规律类推彩电的发展规律，利用壁挂式空调的发展特性类推柜式空调的发展特性。

（2）地区类推法：利用产品在先入地区的发展规律类推后入地区的发展规律。

（三）市场预测中常用的统计分析方法

在使用集体判断法和个人直观判断法进行市场预测时，经常会用到以下统计分析方法进行数据分析。

1.平均数法：算术平均数法和加权平均数法

2.中位数法：统计总体中的各变量值按大小顺序进行排列，形成一个数列，处于变量数列中间位置的 变量值就称为中位数。当专家人数n 为奇数时，处于中间位置的变量值即中位数；当专家人数n 为偶数时，中位数则为处于中间位置的2个变量值的平均数。

（一）时间序列分析法

时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而形成的数列。

包括简单平均法、移动平均法、趋势外推法和季节指数法等。

1.简单平均法：简单算术平均法、加权算术平均法和几何平均法

【例3-3】某企业2021—2025年的销售情况见表3-3，假设2021—2025年的权重值依次 为0.1、0.1、0.2、0.2、0.4，试用三种简单平均法预测该企业2026年的销售额。

某企业2021—2025年销售额 单位：万元

1）采用简单算术平均数法进行预测：

X=（110+99+109+109+108）÷5=107（万元）

2）采用加权算术平均数法进行预测：

X=110×0.1+99×0.1+109×0.2+109×0.2+108×0.4

=107.7（万元）

2.移动平均法

（1）简单移动平均法。

对一定跨越期内的时间序列数据计算算术平均，取最后一个平均值作为预测值。

【例】某商场某年度1-9月份的产品销售额见表3-5，试用简单移动平均法预测10月份的销售额。

表3-5产品销售额和简单移动平均数单位：万元

（2）加权移动平均法

【例】采用上例的数据，令移动跨越期为3，距离预测期的近期数据到远期数据的权重值分别为3、2、1，运用加权移动平均法预测10月份的销售额。

产品销售额和加权移动平均数单位：万元

采用加权平均移动法计算10月份销售额的预测值：

=（426×1+502×2+480×3）/（3+2+1）

=478（万元）

3.趋势外推法：指根据时间序列数据在一定时期内所呈现出的发展趋势，对预测对象未来水平进行推断的一种定量预测方法。

4.季节指数法：某企业2022—2025年产品销售额见下表，若该企业2026年预计销售额比上年增长10%，试用季节指数法预测2026年四个季度的销售额。

第三步，计算各季度的季节指数，以一季度为例：

Si＝1.78÷3.63×100%＝49.04%，二至四季度的季节指数同理可得。

第四步，根据计算出的季节指数，预测下一年度各季度产品销售额的预测值，2026年预计年销售额为：（2.42＋4.14＋5.02＋2.76）×（1＋10%）＝15.77（亿元）

2026年各季度销售额预测值如下：

一季度销售额预测值为：15.77÷4×49.04%＝1.93（亿元）

二季度销售额预测值为：15.77÷4×119.28%＝4.70（亿元）

三季度销售额预测值为：15.77÷4×142.98%＝5.64（亿元）

四季度销售额预测值为：15.77÷4×88.71%＝3.50（亿元）

（二）因果关系分析法

1.回归分析法：研究变量之间的因果关系，并将这种关系用函数或数学模型表示出来，通过分析变量之间的相关程度进行预测的一种方法。

这种函数关系式称为回归模型，即：Y=f（x₁，x₂，…，x_n）

Y是因变量，即预测对象；x₁，x₂，…，x_n 是自变量，即影响预测对象取值的因素。

（1）惯性原理：在没有重大外部因素的干扰下，事物的发展会保持原有的状态、趋势或稳定结构——应用于：移动平均法。（口诀：冠军）

（2）因果原理：通过分析原因推断结果，或依据结果追溯原因——应用于：回归分析法。 （口诀：因回）

（3）类推原理：通过已知事物的发展变化情况，类推相似事物的发展趋势——应用于：趋势外推法。（口诀：推推）

（4）概率原理：通过经验和历史数据，可以预测市场现象的发生概率，并通过抽样调查等科学方法评估特定市场情况发生的可能性。

1.按预测手段的内在机理不同：定性预测和定量预测。

2.按预测的时间跨度不同：长期预测（ 5年以上的市场预测）、中期预测（ 1~4年的预测）和短期预测（ 1年以内的预测）。

3.按预测的行业不同：门类、大类、中类和小类。

4.按预测的空间层次不同：国内市场预测和国际市场预测。

国内市场预测：全国市场预测、城市市场预测、农村市场预测等；

国际市场预测：欧美市场预测、亚洲市场预测等。

时间序列是指同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而形成的数列。

包括简单平均法、移动平均法、趋势外推法和季节指数法等。

1.简单平均法：简单算术平均法、加权算术平均法和几何平均法

【例3-3】某企业2021—2025年的销售情况见表3-3，假设2021—2025年的权重值依次 为0.1、0.1、0.2、0.2、0.4，试用三种简单平均法预测该企业2026年的销售额。

某企业2021—2025年销售额 单位：万元

1）采用简单算术平均数法进行预测：

X=（110+99+109+109+108）÷5=107（万元）

2）采用加权算术平均数法进行预测：

X=110×0.1+99×0.1+109×0.2+109×0.2+108×0.4

=107.7（万元）

2.移动平均法

（1）简单移动平均法。

对一定跨越期内的时间序列数据计算算术平均，取最后一个平均值作为预测值。

【例】某商场某年度1-9月份的产品销售额见表3-5，试用简单移动平均法预测10月份的销售额。

表3-5产品销售额和简单移动平均数单位：万元

（2）加权移动平均法

【例】采用上例的数据，令移动跨越期为3，距离预测期的近期数据到远期数据的权重值分别为3、2、1，运用加权移动平均法预测10月份的销售额。

产品销售额和加权移动平均数单位：万元

采用加权平均移动法计算10月份销售额的预测值：

=（426×1+502×2+480×3）/（3+2+1）

=478（万元）

3.趋势外推法：指根据时间序列数据在一定时期内所呈现出的发展趋势，对预测对象未来水平进行推断的一种定量预测方法。

4.季节指数法：某企业2022—2025年产品销售额见下表，若该企业2026年预计销售额比上年增长10%，试用季节指数法预测2026年四个季度的销售额。

第三步，计算各季度的季节指数，以一季度为例：

Si＝1.78÷3.63×100%＝49.04%，二至四季度的季节指数同理可得。

第四步，根据计算出的季节指数，预测下一年度各季度产品销售额的预测值，2026年预计年销售额为：（2.42＋4.14＋5.02＋2.76）×（1＋10%）＝15.77（亿元）

2026年各季度销售额预测值如下：

一季度销售额预测值为：15.77÷4×49.04%＝1.93（亿元）

二季度销售额预测值为：15.77÷4×119.28%＝4.70（亿元）

三季度销售额预测值为：15.77÷4×142.98%＝5.64（亿元）

四季度销售额预测值为：15.77÷4×88.71%＝3.50（亿元）