（優(yōu)選）定性預測方法課件現在是1頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法2本章學習要求掌握定性預測的五種方法（對比類推法、集體經驗判斷法、特爾斐法、市場調查預測法、消費水平預測法）概念、應用形式、適用范圍和使用注意點。本章學習的重點:

五類定性預測方法的概念、應用形式、適用范圍和使用注意點。本章學習的難點:

消費水平預測法的預測模型。現在是2頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法3第四節(jié)市場調查預測法第三節(jié)特爾斐法第二節(jié)集體經驗判斷法第一節(jié)對比類推法

第八章

定性預測方法

第五節(jié)消費水平預測法本章小結現在是3頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法41、概念第一節(jié)對比類推法利用事物之間的相似特點，把先行事物的表現過程類推到后繼事物上去，從而對后繼事物的前景作出預測的一種方法。2、應用形式地區(qū)類推法行業(yè)類推法產品類推法局部總體類推法對比類推法現在是4頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法5產品類推法許多產品在功能、構造、技術等方面具有一定的相似性，因而這些產品的市場發(fā)展規(guī)律往往也會呈現出某種相似性，人們可以利用這種產品之間的相似性進行類推。例如，彩電與電腦彩顯的構造、功能都非常類似，因而可以根據電腦彩顯的發(fā)展過程類推彩電的市場需求變化。比如，可以通過產品所遵循的萌芽－成長－成熟－衰退的生命周期演變過程，來分析不同階段的需求特征，如果我們掌握了電腦彩顯的生命周期規(guī)律，那我們也可以對彩電市場的需求演變做相應的預測。現在是5頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法6地區(qū)類推法依據地區(qū)或國家曾經發(fā)生過的事件進行類推。同一產品在不同地區(qū)有領先滯后的時差，可以根據領先地區(qū)的市場情況類推滯后的市場。例如，家電市場。總是先進入城市家庭，然后再進入農村市場。例如，預測我國轎車市場需求發(fā)展時，可以根據日本、巴西等國家的情況，對轎車的價格、人均GDP、以及轎車消費特征之間的關系進行分析。一般而言，轎車價格與人均GDP之比達到2～3時，轎車開始進入私人家庭消費，當達到1.4左右時，轎車需求進入高速發(fā)展時期，逐漸普及。根據我國的實際情況加以修正，就可已對我國的轎車市場發(fā)展做出準確的預測。現在是6頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法7行業(yè)類推法許多產品的發(fā)展是從一個行業(yè)市場開始，逐步向其它行業(yè)推廣的。如鋁合金材料最初是用于航天工業(yè)，現在已經廣泛用于各個行業(yè)，甚至是家庭裝潢。例如，預測者可以根據軍工產品市場的發(fā)展預測民用產品市場的發(fā)展。因為軍工行業(yè)往往都是在技術上領先的產品，軍工行業(yè)就是民用行業(yè)產品的未來，密切注視軍工產品的發(fā)展動向，可以預測民用產品的發(fā)展空間與動向。現在的民航、計算機等都是軍用轉向民用的典范。現在是7頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法8局部總體類推法通過典型調查、抽樣調查等方式進行一些調查，來分析局部市場的變化趨勢與發(fā)展規(guī)律，以此預測和類推全局和總體的市場變化規(guī)律。是一種運用最為廣泛的類推預測方法，也是在方法上最為嚴謹、科學的一種。例如，預測今后一段時期內全國DC市場的需求發(fā)展狀況，選取一些有代表性的城市和農村進行調查分析，從而來推斷全國總需求發(fā)展情況。現在是8頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法93、注意點4、實例分析P142——我國吸塵器市場需求預測第一節(jié)對比類推法對比類推法是建立在事物發(fā)展變化的相似性基礎上的。相似不等于相同現在是9頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法101、概念第二節(jié)集體經驗判斷法集體經驗判斷法，又稱專家小組意見法，它是利用集體的經驗、智慧，通過思考分析、判斷綜合，對事物未來的發(fā)展變化趨勢作出估計。成立預測小組作出預測結果

調整預測結果綜合處理得到最終預測結果例8-1P145現在是10頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法11集體經驗判斷案例

某企業(yè)為使下一年度的銷售計劃制訂更為科學，組織了一次銷售預測，由經理主持，參與預測的有供銷處、財務處、計劃處、信息處四處長，他們的預測估計如下表所示。例如對銷售處長而言，其預測期望值為：

4000×0.3+3600×0.6+3200×0.1=3680(萬元)預測人員銷售額估計值預測期望值最高銷售額概率最可能銷售額概率最低銷售額概率銷售處長財務處長計劃處長信息處長40004200390041000.30.20.10.236003700350031000.60.70.70.632003200300031000.10.10.20.23680375034403600現在是11頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法12最后采用加權平均法獲得最終預測結果。經理給各人的權數分別為：銷售處長6，財務處長5，計劃處長5，信息處長7，則該企業(yè)下一年度的銷售額的最終預測值為：（萬元）現在是12頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法13765權數51400.256000.751000.14500人員356000.160000.856000.15200人員254700.162000.755000.25000人員1概率銷售額概率銷售額概率銷售額

預測期望值

最好的銷售

最可能銷售

最差的銷售預測人員3、注意點：對銷售人員經驗判斷法預測的結果需調整。

預測值=(5470×5+5600×6+5140×7)/(5+6+7)=5385萬元2、應用關鍵——結果處理單位：萬元第二節(jié)集體經驗判斷法現在是13頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法14

1、概念特爾斐法(DelphiMethod)，也稱專家調查法或專家意見法，是以匿名的方式，輪番征詢專家意見，最終得出預測結果的一種集體經驗判斷法。

——定性預測法中最重要、最有效的一種方法第三節(jié)特爾斐法現在是14頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法15特爾斐法由美國蘭德公司（RAND）的研究人員發(fā)明。1946年，蘭德公司首次用這種方法用來進行預測，后來該方法被迅速廣泛采用。比如，50年代，當時美國為了預測在其“遭受原子彈轟炸后，可能出現的結果”而采用該方法。目前，除了科技領域之外，還幾乎被用于任何領域的預測，如軍事預測、人口預測、醫(yī)療保健預測、經營和需求預測、教育預測等。此外，還用來進行評價、決策和規(guī)劃工作。80年代以來，我國不少單位也采用該方法進行了預測、決策分析和編制規(guī)劃工作。現在是15頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法162、預測程序P146-148

④設計調查咨詢表結果處理階段輪番征詢階段準備階段①明確預測目的和主題②準備背景資料③選擇專家(關鍵)準備階段包括:第三節(jié)特爾斐法現在是16頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法17德爾菲法本質上是一種反饋匿名函詢法。其作法是，在對所要預測的問題征得專家的意見之后，進行整理、歸納、統(tǒng)計，再匿名反饋給各專家，再次征求意見，再集中，再反饋，直至得到穩(wěn)定的意見。其過程可簡單圖示如下：

匿名征求專家意見——歸納、統(tǒng)計——匿名反饋——歸納、統(tǒng)計……，若干輪后，停止。。

現在是17頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法18（1）當預測結果為時間或數量——中位數和上、下四分位數法

例：有8位專家的預測結果分別如下

預測值=中位數

=（2003+2003）/2=2003

——

即為專家預測意見的協調結果

上、下四分位數=（20022003）

——

反映專家預測意見的離散程度20022002200220032003200320032004四分之一處二分之一處四分之三處特爾斐法——預測結果的處理方法中位數——表示預測結果的期望值四分位數——表示預測期望值區(qū)間的上下限現在是18頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法19（2）當預測結果為數量值——算術平均法

（3）當預測結果為事件發(fā)生的可能性——主觀概率統(tǒng)計法（加權平均值）

例8-3：有15位專家對一項新產品投放市場成功的可能性的主觀概率估計如下：3人認為成功的可能性主觀概率為0.5，7人認為成功的可能性主觀概率為0.6，3人認為成功的可能性主觀概率為0.7，2人認為成功的可能性主觀概率為0.8，則該項產品投放市場成功的主觀概率加權值為：

該項新產品投放市場成功的可能性為62.7%現在是19頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法20（4）當預測結果為非數量化——比重法、評分法比重法——計算出專家對某個意見回答所占的人數比例，以比例最高者作為預測的結果。評分法——常用于產品各特征的重要性比較或不同牌號的同類產品的質量評比等。現在是20頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法21

例8-4：P150（對運動衣褲的消費偏好預測）某針織品經營公司請專家對2004年以后運動衣褲進行預測。在下列項目：品牌、價格、式樣、吸汗、耐穿中，選擇影響銷售的3個主要項目，并按重要性排序。

評分標準規(guī)定為：第一為給3分，第二位給2分，第三位給1分。第三輪專家征詢意見為：贊成“品牌”排第一位的專家有61人（專家總數為82人），贊成“品牌”排第二位的有13人，贊成“品牌”排第三位的有1人。則項目“品牌”得分為：61×3+13×2+1×1=210總分：82×(1+2+3)=492“品牌”占比重為：210/492=0.43由專家對其余四項的評分結果計算得各項目總分比重為：價格：0.15，式樣：0.30，吸汗：0.02，耐穿：0.01按重要性排在前三名的項目依次為：品牌、式樣、價格現在是21頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法223、特爾斐法的特點：（1）匿名性（2）反饋性（3）趨同性

4、應用的關鍵：選好專家。特爾斐法預測實例1P151現在是22頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法23優(yōu)點發(fā)揮每個專家的經驗與判斷力，將個人意見有效地綜合為集體意見。缺點專家之間背靠背，缺乏直接交流，獲得上一輪反饋資料后，不了解別的專家所作出的預測的依據，可能在下一輪的征詢意見中出現簡單地向中位數靠攏的趨勢，而不是進一步深入探討問題。特爾斐法的優(yōu)缺點現在是23頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法24特爾菲法運用案例2特爾菲法預測2007年考研人數考研相關數據

歷年考研人數統(tǒng)計

1994年11.2萬人2000年39.2萬人

1995年15.5萬人2001年46萬人

1996年20.4萬人2002年62.4萬人

1997年24.2萬人2003年79.9萬人

1998年27.4萬人2004年94.5萬人

1999年31.9萬人2005年117萬人

2006年127.12萬人

2001——2005報名人數與錄取人數

年份報名人數增長人數增幅錄取人數報名錄取比例

2005年117萬22.7萬24.1%——

——

2004年94.5萬14.8萬18.4%33萬34.92%(2.9:1)

2003年79.7萬17.4萬27.7%27萬33.87%(3.0:1)

2002年62.3萬16.3萬35.6%19.5萬31.30%(3.2:1)

2001年46萬6.8萬17.3%11.05萬24.02%(4.2:1)現在是24頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法25聘請了10位專家用特爾法進行預測，具體數據見下表：

征詢次數12345678910

第一輪130120128137124156134121110123

第二輪136139129141124148135129125127

第三輪136143130142138141135134131136從表中不難看出，專家們在發(fā)表第二輪預測意見時，大部分的專家都修改了自己的第一輪預測意見，只有編號為5的專家們堅持自己第一輪的意見。專家們發(fā)表第三輪預測意見時，只有編號為1，7的專家堅持自己第二輪的意見。經過三輪征詢后，專家們預測值的差距在逐步縮小：

在第一輪征詢中，專家的最大預測值是156與最小預測值110相差46萬在第二輪征詢中，專家的最大預測值是148與最小預測值124相差24萬

在第三輪征詢中，專家的最大預測值是143與最小預測值130相差13萬

用平均數確定最終預測值：

（136+143+130+142+138+141+135+134+131+136）/10=136.6（萬人）

2007年考研人數預測結果為136.6萬人。根據教育部公布數據顯示，最終報名人數為128.2萬人。現在是25頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法26

某公司研制出一種新興產品，現在市場上還沒有相似產品出現，因此沒有歷史數據可以獲得。公司需要對可能的銷售量做出預測，以決定產量。于是該公司成立專家小組，并聘請業(yè)務經理、市場專家和銷售人員等8位專家，預測全年可能的銷售量。8位專家提出個人判斷，經過三次反饋得到結果如下表所示。特爾斐法預測實例分析3現在是26頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法27專家編號第一次判斷第二次判斷第三次判斷最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量15007509006007509005507509002200450600300500650400500650340060080050070080050070080047509001500600750150050060012505100200350220400500300500600630050075030050075030060075072503004002504005004005006008260300500350400600370410610平均數345500725390550775415570770單位：千件現在是27頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法28解答：平均值預測：在預測時，最終一次判斷是綜合前幾次的反饋做出的，因此在預測時一般以最后一次判斷為主。如果按照8位專家第三次判斷的平均值計算，則預測這個新產品的平均銷售量為：現在是28頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法29加權平均預測：將最可能銷售量、最低銷售量和最高銷售量分別按0.50、0.20和0.30的概率加權平均，則預測平均銷售量為：現在是29頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法30中位數預測：用中位數計算，可將第三次判斷按預測值高低排列如下：最低銷售量：300370400500550最可能銷售量：410500600700750最高銷售量：6006106507508009001250最低銷售量的中位數為第三項，即400最可能銷售量的中位數為第三項，即600最高銷售量的中位數為第四項的數字，即750

將可最能銷售量、最低銷售量和最高銷售量分別按0.50、0.20和0.30的概率加權平均，則預測平均銷售量為：現在是30頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法31第四節(jié)市場調查預測法概念：企業(yè)市場營銷人員組織或親自參與或委托有關機構對市場進行直接調查，在掌握大量第一手信息資料的基礎上，經過分析和推算，對未來市場發(fā)展趨勢作出預測的一類方法。市場調查預測法的特點：（1）預測結果較為客觀（2）適用性較強現在是31頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法32預購測算法購買意向調查展銷調查法三種方法第四節(jié)市場調查預測法現在是32頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法33一、購買意向調查法——概念也稱買主意向法，通過一定的調查方式（如抽樣調查、典型調查等）選擇一部分或全部（主要是生產資料的購買者）的潛在購買者，直接向他們了解未來某一時期（即預測期）購買商品的意向，并在此基礎上對商品需求或銷售作出估計的方法。購買意向調查可以用第4章中的詢問調查法。現在是33頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法34（2）請被調查者填寫購買意向調查表狀態(tài)描述肯定購買有可能買未定可能不買肯定不買概率（P）100%80%50%20%0%（3）調查結果的匯總及處理

狀態(tài)描述肯定購買有可能買未定可能不買肯定不買概率

（P）100%80%50%20%0%

匯總數x1x2x3x4x5一、購買意向調查法——步驟（1）向被調查者說明所要調查的商品的性能、特點、價格，市場上同類商品的性能、價格等情況平均購買率（期望值）

預期購買總量=EX其中：X為預測地區(qū)總人數或總戶數.案例8-5P155現在是34頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法35案例8-5某公司對經營地區(qū)進行下一年度各類熱水器購買意向調查，挑選了200戶，最后的調查結果匯總情況是：肯定購買者3戶，有80%購買可能性的有8戶，還未定的有30戶，可能不買的有95戶，肯定不買的有64戶。則在200戶調查中，購買比例的期望值：若預測地區(qū)有20萬戶，則總需求量：21.7%×20=4.34（萬只）現在是35頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法36

一、購買意向調查法——應用范圍應用范圍適用于高擋耐用消費品和生產資料的預測購買意向調查法注意點僅能對某一大類商品作出預測，而無法對某一品牌或某種規(guī)格具體產品作出預測現在是36頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法371、概念這種方法是通過商品展銷這一手段，直接調查消費者的各種需求，從而獲得相關信息。2、應用范圍：尤其適用新產品。4、注意點（1）選擇購買力能控制在一定范圍的購買對象。（2）展銷商品貨源要充分。二、展銷調查法案例8-6P156現在是37頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法38概念預購測算法是根據顧客的預購訂單和預購合同來推測和估計產品的需求量應用范圍主要適用于生產企業(yè)和批發(fā)企業(yè)的微觀預測。注意的問題注意要考慮預購訂單和合同的履約率和追加率。

三、預購測算法現在是38頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法39概念：利用消費水平和消費人數（或消費戶數）

來估計消費品的市場需求。第五節(jié)消費水平預測法現在是39頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法40

第五節(jié)消費水平預測法——應用模式

非耐用消費品的預測1

一般耐用消費品的預測2

高檔耐用消費品的預測3現在是40頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法41

需求量預測模型：

S=j×g

其中：

S—預測期內對某種商品（非耐用消費品）的需求量。

j—預測期內某個市場范圍的平均人數（或戶數）

g—消費水平，其意為預測期內每人（每戶）平均需求量或消費量，也稱人均（戶均）需求量。一、非耐用消費品的消費水平預測法非耐用消費品：一些日用品、食品、燃料等易耗品

預測需求量的關鍵：正確估算預測期的消費水平

現在是41頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法422、估計消費水平通常有以下幾種方法：（1）在分析歷年的消費水平變動基礎上估計。（2）利用相關因素分析法估計消費水平。（3）利用調查(如抽樣、典型調查等)資料獲得。現在是42頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法43案例8-7某市本年度糖果社會零售量為164.22萬公斤，全市年初人口數為116萬人，年末達118.6萬人。據有關部門預測下一年度末人口比年初將增加2.1%，據糖果煙酒公司的行家估計，下一年度消費水平可比上一年度增加6%左右，另據統(tǒng)計調查資料，下一年度人均月消費量為0.125公斤，由此推算年消費水平預測值為1.5公斤，根據以上資料預測下一年度該市糖果需求量。(1)消費水平：

g1=164.22/[(116+118.6)/2]×(1+6%)=1.48(公斤/人)g2=1.5(公斤/人)g=(g1+g2)/2=1.49(公斤/人)(2)預測期人數：j=[118.6+118.6×(1+2.1%)]/2=119.8453(萬人)(3)需求量：S=j×g=119.8453×1.49=178.57(萬公斤)現在是43頁\一共有47頁\編輯于星期一第八章

定性預測方法442、需求量預測模型：

S=j×g×i

其中：j—人數（或戶數）;g—消費水平；i—年更新系數1、需求量=更新量3、消費品的更新分兩種情況：失效更新和淘汰更新，相應的更新系數也由