物流成本管理与控制系统.ppt

1、第三节 物流市场营销预测,当涂县职教中心 2009年8月21日,第三节 市场物流营销预测,教学目标:1通过本节学习让学生掌握物流市场营销的定义和基本原理及原则 2通过具体案例让学生掌握市场营销预测方法 重点内容:市场营销预测方法 难点内容:定量预测方法 教学方法:案例教学法 参考资料:物流市场营销,案例1-1 尿布大王,多川博是日本生产雨衣的小厂老板，但雨衣市场已严重供大于求，谁也不会买几件雨衣换着穿。于是多川博资金十分困难，连工人工资也发不出，眼看就要破产了。一天，他无意中翻阅报纸看到一条新闻，马上眼前一亮。这条消息是：日本每年增加新生儿是250多万。他开始思考：婴儿出生下来最需要的什么东西

2、与自己生产雨衣技术有关系？和雨衣一样，新生婴儿用的尿垫是防漏的，唯一不同的是吸水性强、柔软。 他一计算，每个婴儿每天总要有56个尿垫，250万*5=1250万个尿垫。现在时代变了，很多婴儿的年轻母亲，不愿做也不大会做尿垫，可是尿垫的防漏要求很高。多川博找了多位技术专家研究设计出柔软、吸湿、美丽、方便的尿垫，然后大规模生产，价格十分便宜，适用于任何家庭。为了使之成为新戚朋友的礼品，多川博又专门研究出“礼品尿垫”，颜色鲜艳，包装华丽，一上市就被抢购一空，很受欢迎。再加上尿垫是小商品，大企业不屑一顾，小企业又隔行，更主要是在于谁也没想到投资尿垫会有钱可赚，结果多川博一炮打响，不仅这样，公司产品还远销

3、世界70多个国家和地区，被日本政府评为“出口有功企业”，成为日本生产100多种尿布的“尿布大王”。,案例1-2市场需求预测,假设该城市总人口500万，男女人口各占50%，在男性人口中只有18-65岁的人需要剃须刀，这些人占男性人口的70%，且在这些人中35%的人已有了剃须用具，其余的人由于各种原因，只有30%的人有可能购买。这样，从上往下推算可以得出： 500*50%*70%*（1-35%）*30%=4.125（万人） 即该城市男用剃须刀的市场需求潜力为4.125万架。,物流市场预测的含义,2、物流市场预测的含义 物流市场预测是物流企业根据历史统计资料和市场调查获得的市场信息,对市场供求变化等

4、因素进行细致的分析研究,运用科学的方法或技术,对市场营销活动及其影响因素的未来发展状况和变化趋势进行预计和推测。 市场营销预测是市场调查的继续和发展，是市场营销决策的基础和前提，也计划和决策的重要组成部分。,物流市场之所以可以被预测，是因为人们通过长期的认识，积累起丰富的经验和知识，可以逐步了解物流市场变化规律；然后，凭借各种先进的科学手段，根据市场发展历史和现状，推演市场发展的趋势，作出相应的估计和推测。,物流市场预测的原理,物流市场营销预测的原则,(1)连续性原则 连续性原则要求预测对象的发展变化具有连续性 (2)系统性原则 预测对象的发展变化往往受许多因素的影响,所以物流企业在对某个预测

5、对象进行预测时,必须对企业内、外部因素作系统分析,这样才能克服预测的片面性,使预测结果较为准确 (3)类推性原则 当人们还未掌握预测对象在某种条件下的发展规律时,可借助它在其他场合下的已知规律性,来推测它在不同条件下发展的规律性 (4)近似性原则 人们对有些预测对象的过去和现在的情况都不了解,无法掌握其发展的规律性,这时可依据相近事物的发展变化情况和状态,来估计预测对象的未来趋势,物流市场营销预测的原则,(3)类推性原则 当人们还未掌握预测对象在某种条件下的发展规律时,可借助它在其他场合下的已知规律性,来推测它在不同条件下发展的规律性 (4)近似性原则 人们对有些预测对象的过去和现在的情况都不

6、了解,无法掌握其发展的规律性,这时可依据相近事物的发展变化情况和状态,来估计预测对象的未来趋势,物流市场预测的步骤,确定预测目的制订预测计划,搜集、审核和整理资料,选择预测方法,进行预测,分析、评价预测结果,编写预测报告,物流市场预测的内容,1、物流市场需求预测 物流市场需求预测的内容，主要包括以下几个方面： 1）物流市场商品需求总量预测 2）物流市场需求构成预测 3）消费者购买行为的预测 2、物流市场营销组合预测 1）产品预测 2）价格预测 3）销售渠道预测 4）促销方式预测,物流市场预测方法,物流市场预测方法可以归纳为定性预测和定量预测两大类。将这两大类方法结合起来，并越来越多地吸收计算机

7、技术，是预测方法发展的总趋势。 1、定性预测法 经常采用的定性预测方法有购买者意向调查法、综合销售人员意见法、图形法、专家预测法等。 1）购买者意向调查法 即通过直接询问购买者的购买意向和意见，据以判断销售量 2）综合销售人员意见法。 即通过听取销售人员的意见预测市场需求,物流市场预测方法,3）图形法 图形法是依据过去的历史资料，预测人员凭借丰富的经验和技术手段，用图形对某种现象未来的发展趋势进行预测的方法 4）专家预测法 专家预测法是以专家为索取信息的对象，运用专家的知识和经验，考虑预测对象的社会环境，直接分析研究和寻求其特征规律，并推测未来的一种预测方法。其主要包括个人判断法、集体判断法和

8、德尔菲法。,物流市场预测方法,（1）个人判断法 个人判断法是用规定程序对专家个人进行调查的方法 （2）集体判断法 这种方法是在个人判断法的基础上，通过会议进行集体的分析判断，将专家个人的见解综合起来，寻求较为一致的结论的预测方法。,物流市场预测方法,（3）德尔菲法 德尔菲法是为避免专家会议法之不足而采用的预测方法。这种方法的应用始于美国兰德公司，在国外颇为流行 。 德尔菲法进行市场预测的步骤： 第一 做好准备。准备好已搜集到的有关资料，拟定向专家小组提出的问题 。 第二 请专家作出初步判断。 第三 请专家修改初次判断。 第四 确定预测值。,德尔菲法,统计处理方法 专家回答情况的统计处理 问卷回

9、收率收回问卷的份数/发出问卷的份数100% 问题回答率对该问题有效回答的份数/收回问卷的份数100% 对数量和时间答案的统计处理 可用中位数来处理。 对等级比较答案的统计处理 对主观概率的统计处理 往往以加权平均值作为专家集体的意见，其权数为相应的人数。,德尔菲法,应注意的问题 应该将对本单位今后发展产生重要影响而又存在较大意见分歧的问题作为预测主题； 科学设计预测事件调查表； 它是专家判断、分析回答问题的主要依据； 科学地选择专家。 以2030人为宜，不低于15人。,定量预测方法时间序列预测法,它是在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市

10、场的发展变化趋势，确定变量预测值。 也叫时间序列分析法、历史延伸法、外推法,定量预测方法时间序列预测法,简单算术平均法 时间序列分析法 加权算术平均法 移动平均法 一次指数平滑法,定量预测方法简单算术平均法,在简单平均数法中，极差越小、方差越小，简单平均数作为预测值的代表性越好。 缺陷： 将各个体指数权数视为相等，与商品重要性和价格变动的实际影响不符。,设观察变量有N个观察值X1,X2, XN，则这些观察值的简单算术平均数 作为预测值,其公式为：,例如：某商场1-6月份的某商品销售分别为 320万元、250万元、340万元、490万元、 452万元、464万元 试用简单平均法预测7月份的销售额

11、。 X7= =(320+250+340+490+452+464)/6=386,X,定量预测方法简单算术平均法,定量预测方法加权算术平均法,是以观察期的加权算术平均数作为下期预测值的预测方法。 其计算如下：,加权算术平均法,以前述商场的资料为例，假定1-6月份的权数分别为1、2、3、4、5、6，用加权平均法预测7月份的销售额为 X7 = =( 1320+2250+3340+4490+5452+6464) 1+2+3+4+5+6,定量预测方法时间序列预测法,移动平均法 移动平均法是在简单平均法的基础上发展起来的。将简单平均法改进为分段平均，并且按照时间序列数据点的顺序，逐点推移，这种方法称之为移动

12、平均法。 根据时间序列逐项移动，依次计算包含一定项数的平均数，形成平均数时间序列，并据此对预测对象进行预测。,定量预测方法移动平均法,移动平均可以消除或减少时间序列数据受偶然性因素干扰而产生的随机变动影响。 在短期预测中较准确，长期预测中效果较差。 可以分为： 一次移动平均法 二次移动平均法(略),定量预测方法时间序列预测法,1.一次移动平均法 一次移动平均法是依次取时间序列的n个观察值进行平均，并依次移动，得出一个平均序列，并且以最近n个观察值的平均数作为预测值的预测方法。 适用于具有明显线性趋势的时间序列数据的预测。 它分为简单移动平均法和加权移动平均法,定量预测方法简单移动平均法,计算方

13、法：,定量预测方法简单移动平均法,各月销售额及移动平均值汇总表单位：万元,加权移动平均法,是在简单移动平均法的基础上，根据最近几期观察值对预测值的影响大小给予不同的权数，而以加权后的平均值作为下一期预测值的预测方法。,某商场1 月份至11月份的实际销售额假定跨越期为3个月，权数为1、2、3，试用加权移动平均法预测12月份的销售额,加权移动平均值计算表,一次指数平滑法,一次指数平滑法是利用前一期的预测值Ft代替t-n得到预测的通式，即 ： Ft+1 =xt+(1-) Ft,定量预测方法一次指数平滑法,由一次指数平滑法的通式可见： 一次指数平滑法是一种加权预测，权数为。它既不需要存储全部历史数据，

14、也不需要存储一组数据，从而可以大大减少数据存储问题，甚至有时只需一个最新观察值、最新预测值和值，就可以进行预测。它提供的预测值是前一期预测值加上前期预测值中产生的误差的修正值。,定量预测方法时间序列预测法,一次指数平滑法的初值的确定有几种方法： 第一期的实际值为取初值； 取最初几期的平均值为初值。 一次指数平滑法比较简单，但也有问题。问题之一便是力图找到最佳的值，以使均方差最小，这需要通过反复试验确定。,一次指数平滑法,举例: 某公司2006年某产品的实际销售额为1980件，而预测销售量为1735件，设平滑系数为0.2，要求预测2007年的销售量。 根据以上公式 F2007 =0.21980+

15、(1-0.2) 1735=1784件,定量预测方法回归预测法,回归分析预测：是对具有相关关系的变量，在固定一个变量数值的基础上，利用回归方程测算另一个变量的取值的平均数。它是在相关分析的基础上，建立相当于函数关系式的回归方程，用以反映或预测相关关系变量的数量关系及数值。 回归预测以因果关系为前提，应用统计方法寻找一个适当的回归模型，对未来市场的变化进行预测。,定量预测方法回归预测法,回归分析具有比较严密的理论基础和成熟的计算分析方法；回归预测是回归分析在预测中的具体运用。 在回归预测中，预测对象称为因变量，相关的分析对象称为自变量。 回归分析根据自变量的多少分为一元回归分析、二元回归分析与多元

16、回归分析；根据回归关系可分为线性回归分析与非线性回归分析。,定量预测方法回归预测法,一元线性回归预测法的基本步骤,第二步：收集资料数据，绘制散点图，观察自变量与因变量之间的相互关系；,第一步：确定预测目标和影响因素也就是确定因变量和自变量；,第三步：进行相关分析，判断变量间相关关系的密切程度；,第四步：估计参数，建立一元线性回归预测模型；,第五步：对预测模型进行检验；,第六步：计算与确定置信区间，进行预测。,定量预测方法回归预测法,下表为我国1990-2001年城镇居民收入与消费支出情况，根据资料分析城镇居民人均可支配收入与消费支出之间的关系，并根据2002年、2003年的人均收入预测消费支出

17、。,定量预测方法回归预测法,相关系数的计算公式是：,两个变量之间线性关系的密切程度是用相关系数这一数量指标来进行描述的。,相关分析,相关系数r的取值范围是-1，1。 r=1说明完全正相关，若r=-1则说明完全负相关；r=0说明不相关；一般，|r|0.7为高度线性相关；0.3|r|0.7为中度线性相关；|r|0.3为低度线性相关。,定量预测方法回归预测法,根据前表数据我们应先求出：,r 很接近于1，表明y与x之间为高度线性相关。,1972433129,50011.9,40263.76,246727533.6,157760474.66,定量预测方法回归预测法,所以，我们应先求出：,50011.9,40263.76,1972433129,246727533.6,一元线性回归预测的基本模型如下：,定量预测方法回归预测法,根据前表可知：,预测的基本模型如下：,定量预测方法回归预测法,一元非线性回归预测的主要模型 指数曲线模型 双曲线模型 对数曲线模型 S型曲线模型,含义 一元非线性回归预测：是在一个因变量与一个自变量之间进行的非线性相关关系的回归预测。,一元非线性回归预测（1）,一元非线性回归预测