1 第七章 銷售預測
2 預測的意義
3 圖 2.1 銷售預測與生產規劃之關係
4 範例 已知某公司生產電腦年銷售值預測為 80,000,000 元,其中 A 型電腦佔有率為 20% , 每台單價為 10,000 元,則預測電腦中 A 型電腦 應生產多少台? 由於預測需用實體單位,因此,將其加以轉換 成台數。
5 預測之目的與條件 好的銷售預測之條件: 1. 預測需以意義的計量單位來表示。 2. 生產最好能保有彈性,以免吃驚反應不及。 3. 預測時應考慮各種行動所需的前置時間。 4. 預測通常採用 2 至 3 個方法。 5. 預測可用資料越多,預測越準。
6 預測的方法
7 圖 1 依功能分類的預測方法
8 依預測技術分類 圖 2.4 依預測技術分類之預測方法
9 預測的定性方法
10 定性方法: 1 、依個人主觀意識來進行預測之方法 2 、強調個人經驗與知識 3 、適用於缺乏歷史資料時 4 、適用於長期預測 小組意見法 (Panel Discussions) 三個臭皮匠勝過一個諸葛亮 德爾菲法 (Delphi Method) 想像預測法 (Visionary Forecast) 市場調查法 (Market Research) 歷史類比法 (Historical Analogy) 草根法 (Gross root)
11 預測的定量方法一: 時間數列分析
12 時間數列分析 之一 時間數列分析基本假設 未來是過去的延伸 影響時間數列分析之因素 1 、趨勢變動 2 、季節變動 3 、循環變動 4 、不規則變動(隨機變動)
圖 2.5 時間數列分析影響因子
14 時間數列分析 之四 簡單移動平均法 影響其反應之因素: 期數( n )越小,反應越快。 期數( n )越大,反應越慢。
期別原始資料 n=3n=4n= 表 2.4 移動平均法
圖 2.6 依動平均法圖示
【範例】已知某業務員過去 6 週之銷售量資料如下: 週 銷貨量 試求以: (1)n=3 (2)n=5 的簡單移動平均法預測第 7 週之銷售量等於多少?
18 時間數列分析 之五 加權移動平均法 最近期的資料,其重要性越重要。 最近期的資料常具有較大的權數。 而當每一期資料之重要性均相同時,代表其為 簡單移動平均法 。 最近期權數越大,反應性越高。
【範例】已知某業務員過去 6 週之銷售量資料如下: 週 銷貨量 試求以權數 3 、 2 、 1 的加權移動平均法,預測第 7 週之銷售量等於多少?
20 時間數列分析 之七 中期預測模式:古典分解法 加法模式 乘法模式
【範例】若已知本年度銷貨量為 2000 單位,依長期 趨勢預測明年將減少 10 單位,依循環指數預測將增 加 5 單位,依季節指數預測將增加 10 單位,依誤差 預測時將減少 20 單位。試問:明年該公司之銷售量 為多少? 【範例】若已知依長期趨勢預測明年銷售量將為 2000 單位,依季節指數預測將增加 10 %,依循環指 數預測將增加 10 %,依誤差預測時將減少 10 %。試 以古典分解法乘法模式預測明年該公司之銷售量為 多少?
22 時間數列分析 之十一 長期趨勢因子 1 、隨手劃 2 、半平均法 3 、最小平方法 4 、趨勢調整指數平滑法 隨手劃(下頁)
圖 2.8 隨手畫法式意圖
最小平方法 假設: 公式:
【範例】若已知得龍家電公司,過去五年之銷售金額 ( 百萬 ) 如下,試以最小平方法求其方程式,並以其預 測第 6 年之銷售金額為多少? 年度 (x) 銷售量 (y)
x12345 y x2x xy x12345 y x2x xy x12345 y x2x xy
27 預測的定量方法二: 因果預測分析法
28 因果預測分析法概述 1. 迴歸模式 (Regression Model) 2. 購買意願法 (Intention-to Buy & Anticipations Surveys) 3. 投入產出模式 (Input-Output Model) 4. 計量經濟模式 (Econometric Model) 5. 經濟投入產出模式 (Economic Input-Output Model) 6. 擴散指數法 (Diffusion Index) 7. 壽命週期分析 (Life-Cycle Analysis)
29 因果迴歸分析法 簡單迴歸分析 基本假設 1. 沿著迴歸直線的變動是隨機的。 2. 沿著迴歸直線的誤差應呈常態分配。 3. 只能在觀察值的範圍內進行預測。
30 迴歸模式的缺點包括下列諸點: 1. 簡單線性迴歸只能用在含一個自變數的線 性關係。 2. 建立此種關係,要 20 筆以上資料。 3. 所有觀察值之權數皆須相等。 4. 成本高且複雜,預測個別項目不適用。
【範例】自台中市抽樣 5 位公務人員,調查其每月 所得與消費資料如下,試求出其簡單線性迴歸模式, 並預測所的為 元時,其每月消費為多少? 所得 (x) 消費 (y) 若所得為 時,其消費為: