化工过程开发与设计 第2章 市场调研与预测

市场调研与预测即是对市场动向和市场容量的研究工作，市场调研是有目的，有组织地对市场营销活动方面的资料进行收集、整理、分析。市场调研和预测是产品开发和经营决策的基础。 随着市场经济体制的确定，任何产品的开发和 生产与市场的需求关系密不可分。仅研究如何在实 验室拿出样品，以及如何规模放大生产出产品是不 够的，还必须考虑将它变成能够进入市场的商品去 销售。用再好的技术生产出的产品，如果得不到市 场承认，该技术也只能束之高阁，只有充分考虑市 场和经营，通过销售换回资金，获得利润，才能进 行再生产，技术才能真正变成生产力，并使开发研 究工作进入良性循环。

2.1 化工产品的市场调研方向 我国市场调查与咨询服务业组织 传统市场调查与现代的网络市场调查 4Ps理论 以顾客为中心的4Cs理论 3 以顾客为中心的4Cs理论 4 营销理论的新架构4Rs 5

2.1.1 我国市场调查与咨询服务业组织 市场调查是企业按照一定程序，采用一定方法，搜集、整理、分析与市场有关的各种信息的工作过程。市场调查的目的在于为企业进行市场预测、做出经费决策、确定经营目标、判定经营计划提供依据，以保证企业的产品在市场上适销对路。 目前，我国市场调查与咨询服务业组织主要有三类： 1．外资调查公司，如盖洛普； 2．与统计局系统有千丝万缕联系的官方或“半”官方市场调查与咨询公司，如华通； 3．第三类是民营市场调查与咨询公司，如华南。

2.1.2 传统市场调查与现代的网络市场调查 1.网络市场调查与传统市场调查的比较 传统市场调查具体的调查方法包括询问法、观察法、实验法等，而作为传统市场调查基本方法的询问法又可以分为面谈询问、书面询问和电话询问等。在进入网络时代以后，市场调查的媒介有了一种全新的选择，网络市场调查已成为可能。 1.网络市场调查与传统市场调查的比较 （1）调查员、被调查者的角色发生变化 （2）调查样本以及选择方式的变化 （3）主要调查实施者将从专业市场调查机构向厂商转变 （4）调查方法改变——以网络为主要调查媒介 （5）调查所需时间的变化 （6）调查费用大大降低 （7）调查区域的变化 （8）调查的形式更为复杂、形象 P33-35

2.1.2 传统市场调查与现代的网络市场调查 2.使用网络进行市场调研的方法 （1）设置搜集市场信息站点 （2）选择搜索引擎 （3）获悉客户的电子邮箱地址 （4）选择收集真正客户的意见 P35-36

2.1.3 4Ps理论 商品市场是由生产-流通-消费三大环节组成的，消费是主体；只有了解消费，才能根据本身的能力来进行有效的开发与生产。经过现代市场学的研究，从市场调查开始直到确定开发与生产，同化工产品的设计与开发相结合，归纳出一套完整的调研方向，欧美称为4Ps。 1.营销调研（Probing） （1）生产、流通、消费的一系列调查 （2）塑造市场，营销并不是单纯指销售，它是将产品推向市场的一系列活动。 2.市场分割（Partitioning） （1）子市场研究：具有某一种需求的市场不一定是一个整体的市场，而可能是由不同的子市场组成的市场，如化妆品市场。 （2）市场细分研究：将影响产品需求的各项因素加以分解后再进行研究。按地理、人口和心理细分。

2.1.3 4Ps理论 3.市场优先选择（Proritizing） 在若干子市场中优先选择其中的一个或几个，作为本企业生产经营某种产品的目标市场，将来生产这种产品就是为这个目标市场服务的。 4.产品定位（Positioning） 产品定位就是确定某种产品在市场中的位置，即在整个市场中占领哪个“子市场”，并以该产品的独特形象表现出它在这个市场中具有不可替代性。 在竞争激烈的市场中，一个产品如果完全与竞争者的产显担同，没有自己的特点，就不能主动占有消费者心目中的需求位置，结果就不可能赢得市场。塑造出本产品与众不同的特征和属性，从而确定本产品在市场中独有的地位。

2.1.4 以顾客为中心的4Cs理论 在1990年美国的罗伯特·劳特朋教授提出了与传统的4Ps对应的顾客4Cs理论。 4Cs的思考基础是以消费者为中心，它首先强调要注意消费者的需求与欲望(Consumer wants and needs)，要了解消费者的真正的需要是什么；其次是了解消费者要满足其欲求所愿付出的成本（Cost）；第三考虑如何给消费者方便（Convenience）以购得商品；最后是企业与消费者间的双向沟通( Com-munications)。 4Cs理论是在竞争激烈，产品供大于求，信息膨胀，顾客挑剔，媒体细化等营销环境条件下的必然要求。

2.1.4 以顾客为中心的4Cs理论 1.4Cs理论在氰化钠市场上的运用 （1）如何满足消费者的需求与欲望 （2）考虑用户愿意付出的成本 （3）提供购买便利 （4）与用户的双向沟通 （5）建立用户资料库 P38-39

2.1.4 以顾客为中心的4Cs理论 2.运用4Cs理论对化工企业的几点启示 P40 ①化工产品生产企业只有通过建立用户资料库，分析了解用户的真正需求，才能生产出适销对路的产品，才能满足用户的需要，企业才能发展。 ②化工企业在营销过程中应该将主要精力放在提高顾客价值，减少顾客成本，而不要去忙于打产品价格战，只有这样才能提高企业的经效益。 ③化工企业不能只追求自身利益最大化，只从节省自身成本的角度出发。企业应将为用户提供服务，使其方便地获取所需产品，作为其必须做到的一项工作。 ④建立用户资料库，与用户进行有效沟通，是运用4Cs理论的起点，完备的用户资料库将使企业获得更大成功。

2.1.5 营销理论的新架构4Rs 21世纪初，艾略特·艾登博格的论文《4R营销》中，第一次提出了以关系营销为核心，重在建立顾客忠诚的全新营销要素，即： 关联（Relativity） 反应（Reaction） 关系（Relation） 回报（Retribution） 来重新组合营销战略和策略的理论。

关联（Relativity）：企业必须与顾客（客户）建立关联，形成一种互动、互求、互需的关系，把顾客（客户）和企业员工联系在一起，以减少顾客流失的可能性。 反应（Reaction）：企业要提高市场的反应速度。企业必须尽快建立快速反应机制，提高市场的反应速度和回应力，最大限度地减少顾客（客户）的抱怨，从，从而减少顾客（客户）转移的概率。 关系（Relation）：关系营销越来越重要。企业不仅仅是赢得顾客（客户），而是要长期拥有顾客（客户）。 回报（Retribution）：企业与顾客（客户）实行关联，快速反应形成良好的互动关系，最终为企业创造收入和利润。

4Ps-4Cs-4Rs三者之间的关系 4Ps理论是营销的基础框架，它解决企业为顾客（客户）提供什么产品或服务，怎样为顾客（客户）服务；4Cs理论强调了以顾客（客户）的需求为导向，围绕着顾客（客户）的利益来组合4Ps；4Rs理论不可能取代4Ps和4Cs，而是在4Ps、4Cs基础上的创新和发展，4Rs是在网络经济下，如何与顾客（客户）互动，在双赢的思路下，组合4Ps。 4Ps-4Cs-4Rs三者是一脉相承，连续贯穿的营销思路，不能把三者割裂开来或对立起来，而是在不同的经济环境下的创新与发展。

2.2 化工产品的市场预测 概 述 1 定性分析 2 定量分析方法 3

2.2.1 概述 1．市场预测的概念 预测是运用已有的科学知识和手段，根据过去和现时 资料，来探索某些事物今后可能发展的趋向，并做出定性 或定量的估计和评价。 2．市场预测的类型 （1）按预测的时间跨度：短期、中期和长期。 （2）按预测的空间范围：国内、国际；宏观、微观。 （3）按预测的性质：定性、定量和综合分析。

2.2.1 概述 3．市场预测的内容 企业对市场预测应以市场需求为主要内容，而市场需求量是受社会再生产过程中的生产、分配、交换和消费等多方面的影响。 以下几个方面是市场预测内容的重点。 （1）预测生产发展趋势 （2）预测市场容量及其变化 （3）预测市场价格变化 （4）预测市场需求变化 （5）预测市场占有率

2.2.1 概述 4．市场预测的步骤 市场预测包括归纳、演绎（推断）两个阶段。 归纳阶段：从确定预测目标入手，收集有关资料，经过对资料的分析、处理、提炼和概括，再用恰当的形式描述预测对象的基本规律。 演绎（推断）阶段：利用所归纳的基本演变规律，根据对未来条件的了解和分析，推测出预测对象在未来某期间的可能水平及其必要的评价。市场预测的主要包括如下步骤： （1）确定预测目标 （2）搜集有关资料 （3）分析判断，建立预测模型 （4)做出预测

2.2.1 概述 5．市场预测应把握的原理 世界上的事物都处于变化发展的运动之中。如果能够从已发生的事实中认识到一种事物发展变化的规律性，就可以利用这一规律性对事物的发展前景进行预测，并可指望取得和实际情况相符合的结果。各种预测方法就是基于上述基点，在预测实践中不断总结，发展而成的。 （1）连续性原理：事物的发展具有一定的延续性，市场发展也不例外。 （2）类推原理：许多事物在发展变化规律上常有类似之处。利用相似性的分析和判断，可以根据已知的某商品市场发展规律类推到另一新商品市场的未来发展。 （3）相关性原理：各种事物之间存在着一定的相互联系和相互影响，市场经变量之间存在一定的相关性。最重要的是因果关系。利用原因和结果变量的实际数据资料建立数学模型，进行预测。

2.2.1 概述 6．预测精确度的指标 P46-47 （1）平均误差ME，即n 个预测误差的平均值： （2-2） （2）平均绝对误差MAE，即n 个绝对预测误差值的平均值： （2-3） （3）平均绝对百分误差MAPE，即n 个预测值的相对误差的平 均值： （2-4）

2.2.1 概述 6．预测精确度的指标 P46-47 （4）均方根误差RMSE，n 个预测值误差的平方和的平均值的开 方值，也称标准误差： （2-5） （5）均方误差MSE，n 个预测误差平方的平均值： （2-6）

2.2.2 定性分析 1.相关分析 （1）需求预测 （2）技术预测 2．定性预测的德尔菲法 （1）德尔菲法的基本特征 （2）德尔菲法的应用——PAN基炭纤维市场需求预测 3.类推分析 4．专家小组法

2.2.2 定性分析 1.相关分析 （1）需求预测 （2）技术预测 2．定性预测的德尔菲法 （1）德尔菲法的基本特征 （2）德尔菲法的应用——PAN基炭纤维市场需求预测 3.类推分析 4．专家小组法

2.2.2 定性分析 表2-2 我国PAN基炭纤维市场需求量 年份 1996 1997 1998 1999 需求量/（t/a） 580 640 700 945 年增长率/% - 10.3 9.4 35 年增量/（t/a） 60 245

2.2.2 定性分析 图2.1 德尔菲法预测各应用领域需求百分比

2.2.2 定性分析 图2.2 德尔菲法预测炭纤维需求增长率

2.2.2 定性分析 图2.3 德尔菲法预测炭纤维可接受价格

表2-3 德尔菲法对国内PAN基炭纤维的需求预测 % 2.2.2 定性分析 表2-3 德尔菲法对国内PAN基炭纤维的需求预测 % 需求应用 百分比 航空航天 文体用品 一般产业 10～15 30～50 30～55 概率 65 75 74 中位数 10 45 需求增长率 最低值 最可能值 最高值 20 30～35 87 93 30 可承受价格/ （ 元/kg） 100～120，250

2.2.2 定性分析 表2-4 几种类推方法及其特点 产品类推法 行业类推法 地区类推法 国际类推法 表2-4 几种类推方法及其特点 产品类推法 行业类推法 地区类推法 国际类推法 指产品在功能、规格、原材料和档次等方面的相似性，从已知产品的市场发展情况，推测未来产品发展趋向的预测方法 根据先行的行业市场， 推断滞后的行业市场的类推方法 根据某种产品在不同地区领先和滞后的时差，找出领先地区市场情况变化的规律性，来类比、推测滞后地区的市场发育情况 把所要预测的产品，同国外领先的同类产品的发展过程或变动趋势相比较，找出某些共同的、相类似的变化规律性，用来推测预测目标的未来变化趋向

2.2.3 定量分析方法 1.平滑预测方法简述 1)历史数据的几种基本类型 2)平滑预测方法的基本步骤 3)关于时期n的确定 4）对移动平均法的简单评价

2.2.3 定量分析方法 图2.5 上升的趋势型数据 图2.6 上升的阶跃型数据

2.2.3 定量分析方法 1)简单移动平均法（一次移动平均法） 这是一种最简单的时间序列预测，它是在算术平均数的基础上，直接以本期（t期）移动平均值作为下期（t＋1期）预测值的方法。 计算公式： （2-7）

表2-5 某食品添加剂需求统计数据及简单移动平均预测值 单位：kg 2.2.3 定量分析方法 例[2.1] 某食品添加剂前11期（设每期为1个月）的需求量（kg）如表2-5所示，用移动平均法预测第12期的需求量（kg）。 表2-5 某食品添加剂需求统计数据及简单移动平均预测值 单位：kg 月份 需求量观察值 用三个月移动平均 用五个月移动平均 1 2000 2 1359 3 1950 4 1975 1767 5 3100 1758 6 1750 2342 2075 7 1550 2275 2025 8 1300 2133 2065 9 2200 1533 1935 10 2770 1683 1980 11 2350 2090 1915 12 2440 2034

2.2.3 定量分析方法 解：由3个月移动平均，求第12期预测值为： kg 同理，由5个月的移动平均，求第12期预测值为：

2.2.3 定量分析方法 2)加权移动平均法 加权移动平均法是在简单移动平均法的基础上进行加权的一种预测方法。 （2-8）

表2-5 某化工产品统计数据及加权移动平均预测值 单位：吨 2.2.3 定量分析方法 例[2.2] 已知某化工产品近10年产量如表2-6所示，试用加权移动平均法预测2008年该化学品的产量。 表2-5 某化工产品统计数据及加权移动平均预测值 单位：吨 年份 某化学品产量 三年加权移动平均预测值 相对误差（%） 1998 6.35 1999 6.20 2000 6.22 2001 6.66 6.24 6.31 2002 7.15 6.44 9.93 2003 7.89 6.83 13.43 2004 8.72 7.44 14.68 2005 8.94 8.18 8.50 2006 9.28 8.69 6.36 2007 9.80 9.07 7.45

2.2.3 定量分析方法 解：如采用移动平均法，强调使用靠近预测期的数据，使用后三年的数据，2008年该化学品的产量预测值为： 将相对误差列于表2-5中，再计算总的平均相对误差： 由于总的预测值的平均值比实际值低9.50%，所以可将2007年的预测值修正为 t。

2.2.3 定量分析方法 3.指数平滑法 代表各时期权数的数列为 （0<α<1） （2-9） （0<α<1） （2-10）

2.2.3 定量分析方法 例[2.3] 某市1996～2007年某化工产品的销售额如表2-6所示。试预测2008年该产品的销售额。 解： 例[2.3] 某市1996～2007年某化工产品的销售额如表2-6所示。试预测2008年该产品的销售额。 解： 计算各期预测值，列于表2-7中。

表2-7 某化工产品的销售额及指数平滑预测值计算表 单位：万元 2.2.3 定量分析方法 表2-7 某化工产品的销售额及指数平滑预测值计算表 单位：万元 年份 t 销售额 Dt =0.2的预测值 Ft =0.5的预测值 =0.8的预测值 1996 1 50 51 1997 2 52 50.8 50.5 50.2 1998 3 47 51.04 51.25 51.64 1999 4 50.23 49.13 47.93 2000 5 49 50.38 50.07 50.39 2001 6 48 50.10 49.54 49.28 2002 7 49.68 48.77 48.26 2003 8 40 49.94 49.89 50.45 2004 9 47.95 44.95 42.09 2005 10 47.96 46.48 46.82 2006 11 49.24 50.96 2007 12 59 49.22 50.12 50.99

2.2.3 定量分析方法 当α=0.2时，MSE 当α=0.5时，MSE （万元）

2.2.3 定量分析方法 4.二次指数平滑法 1)计算一次指数加权平均数 2) 计算二次指数加权平均数 （2-10） 3)计算at （2-11）

2.2.3 定量分析方法 4)计算bt （2-12） 5)计算预测值 （2-13）

误差限=（实际值–预测值）/实际值×100 %。 2.2.3 定量分析方法 例[2.4] 通过对近年来的某市煤炭实际消耗量进行分析，预测该市煤炭需求量。 解： 误差限=（实际值–预测值）/实际值×100 %。 图2.7 某市近年来煤炭实际消耗量

表2-8 某市煤炭实际消耗量及二次指数平滑预测结果 2.2.3 定量分析方法 表2-8　某市煤炭实际消耗量及二次指数平滑预测结果 单位：万吨标准煤 时间 t 消耗量 F1 F2 at bt Ft 误差限 1999 1 1 605. 08 2000 2 1 702. 10 1 682. 70 1 667. 17 1 698. 22 62. 09 5. 700 2001 3 1 800. 30 1 776. 78 1 754. 86 1 798. 70 87. 69 1 760. 31 2. 221 2002 4 1 826. 90 1 816. 88 1 804. 47 1 829. 28 49. 61 1 886. 39 - 3. 256 2003 5 1 960. 45 1 931. 74 1 906. 28 1 957. 19 101. 81 1 878. 89 4. 160 2004 6 1 994. 37 1 981. 84 1 966. 73 1 996. 96 60. 45 2 059. 00 - 3. 241 2005 7 2 090. 89 2 069. 08 2 048. 61 2 089. 55 81. 88 2 057. 40 1. 602 2006 8 2 153. 58 2 136. 68 2 119. 07 2 154. 29 70. 46 2 171. 43 - 0. 829 2007 2 224. 75

2.2.3 定量分析方法 5．回归预测 （1）回归模型及参数估计 （2-15） （2-16） （2-17）

2.2.3 定量分析方法 （2-18） (2-19)

2.2.3 定量分析方法 1)指数函数回归方程 （2-20） （2-21） 2)幂函数回归方程 （2-22） （2-23）

2.2.3 定量分析方法 （2）相关检验与回归方程精确度的估计 （2-24） （2-25）

表2-9 Fe2 + —邻二氮菲络合物标准系列的吸光度值（λ= 510 nm） 2.2.3 定量分析方法 （3）化学数据的一元线性回归分析举例 1）一元线性回归方程的确定 （ , ） = （2.58，0.487）； （x0， y0） = （0，0.005） 表2-9 　Fe2 + —邻二氮菲络合物标准系列的吸光度值（λ= 510 nm） Fe2 + (μg/ mol) x 0.50 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 y 0.095 0.188 0.0380 0.560 0.754 0.937

2.2.3 定量分析方法 表2-10 回归方程计算表 编号 xi yi xi2 yi2 xi yi 1 0.50 0.095 0.25 表2-10 　回归方程计算表 编号 xi yi xi2 yi2 xi yi 1 0.50 0.095 0.25 0.009 0.048 2 1.00 0.188 0.035 3 2.00 0.380 4.00 0.144 0.760 4 3.00 0.560 9.00 0.314 1.680 5 0.754 16.00 0.569 3.016 6 5.00 0.937 25.00 0.949 4.685 15.50 2.914 55.25 2.02 10.377

2.2.3 定量分析方法 图2.8 回归直线（标准直线)

2.2.3 定量分析方法 2）回归方程的有效性检验 回归方程的相关系数为：

2.2.3 定量分析方法 表2-11 相关系数的临界值 f=n-2 置 信 水 平 90% 95% 99% 1 0.988 0.997 表2-11 　相关系数的临界值 f=n-2 置 信 水 平 90% 95% 99% 1 0.988 0.997 0.999 2 0.900 0.950 0.990 3 0.805 0.878 0.959 4 0.729 0.811 0.917

2.2.3 定量分析方法 6．需求价格弹性预测法 （1）市场需求的价格弹性 (2-26) （2）需求价格弹性在经营决策中的应用

2.2.3 定量分析方法 7．交叉弹性预测方法 （1）需求的交叉弹性 (2-27) （2）需求交叉弹性在经营决策中的应用

Thank you