产品销售量预测的方法

出处：按学科分类—经济 企业管理出版社《现代企业理财手册下》第1785页（2270字）

产品销售量预测是在调查研究的基础上，根据产品销售的历史资料，运用一定的方法对未来一定时期产品的市场需要量及变动趋势进行的预计和测算。科学地进行销售预测，对正确地制定生产和销售计划，加强和改进销售管理，促进产品销售有着重要的意义。

产品销售量预测有多种方法，下面介绍几种趋势预测方法。

1．简单移动平均法

这是根据过去若干期的资料，在时间上不断后移计算其平均数的一种预测方法。

举例说明，某企业甲产品上半年销售量资料如下表：

按三期移动平均预测如下表：

简单移动平均预测

简单移动平均法使各期差异平均化，并在时间的选择上接近预测期，因此适用于各期销售量略有变动的产品。

2．加权移动平均法

这是根据过去若干期的资料，按其与预测期的远近进行不同的加权，并在时间上不断后移的一种预测方法。

例如，根据上页表资料，按三期加权移动平均预测如下表：：

加权移动平均预测

加权移动平均法，考虑到距离预测期远近对预测销售量的不同影响，因而使预测结果更符合实际，适用于各期销量变动较大的产品。

3．移动平均加变动趋势法

该方法是在简单移动平均的基础上，再考虑发展变动趋势来加以修正的一种预测方法。

例如，根据表资料，预测如下表：

移动平均加变动趋势法预测

7月份预测销售量，以接近预测期的三期平均数620为基数，再以平均变动趋势加以修正：

=620+19×2=658(台)

上述方法预测销售量，既考虑时间上的后移，同时又考虑销售量变动趋势，因而预测结果较为平滑，适用于销售比较稳定的产品。

4．指数平滑法

这是加权移动平均法的一种，是根据过去若干期的资料，用指数进行加权移动平均的一种预测方法。计算公式为：

Ft=aD_e－1+(1－a)F_e一1

公式中：F1——第t期预测数

a——指数(或称加权因子，平滑系数)

D_t－1——第t期上期的实际数

F_t－1——第t期上期的预测数

指数取值范围：0＜a＜1，指数的大小可视情况而定，若近期销量对预测期影响较大，指数可取值大些，反之则可小些。

例如，根据表13－2－9资料，设a=0．3，1月份预测销售量为560台，列表预测如下表：

指数平滑法预测

指数平滑法根据各期的历史资料，采用指数加权移动平均的方法，使预测结果更为平滑，并能通过加权系数的大小来调整远近期的影响程度，是一种较好的预测方法。因而广泛地用于生产销售预测。

5．回归分析法

这是根据销售量随时间而变动的规律，运用回归分析法预测销售量变动趋势的一种预测方法。销售量预测一般采用一元线性回归法，其基本公式是：y=a+bx其中：y为因变量，即预测销售量；x为自变量，即时期数；a、b为回归系数，其中a为基数销售量，b为趋势变动率。应用最小二乘法，求得a、b，即可以预测某一个期间的销售量。

例如，根据某产品近5年销售量资料，运用回归分析法预测如下表：

回归分析预测

19×6年预测销售量=611+37×6=833(台)

19×9年预测销售量=611+37×9=944(台)

由于自变量期数为自然数，以1递增，因此计算时可以令∑x=0，从而简化计算过程。回归分析法根据销售量与时间之间的因果变动规律，并找出销售量变动的趋势，据此进行预测，因此其预测结果比较可靠，一般适用于长期销售预测。