2012年房地產估價師《經營與管理》精講(94)
⑴ 簡單平均法$lesson$
簡單平均法也稱為算術平均法,即把資料中各期實際銷售量的平均值作為下一期銷售量的預測值。簡單平均法在時間序列比較平穩,即隨時間變化各期實際銷售量增減變化不大時可以采用,但它既看不出數據的離散程度,也不能反映近、遠期數據變化的趨勢,因此一般在要求不太高的情況下適用。
⑵ 移動平均法
移動平均法是指引用愈來愈近期的銷售量來不斷修改平均值,使之更能反映銷售量的增減趨勢和接近實際。顯然,它是一種比簡單平均法更有效的預測方法。移動平均法是把簡單平均法改為分段平均,即按各期銷售量的時間順序點推移,然后根據最后的移動平均值來預測未來某一期的銷售量。利用這種方法可以看出數據變化的發展過程和演變趨勢,其實質是取各段內各點求平均值,且令其權數相等,而將以前的權數視為零。
⑶ 加權移動平均法
移動平均法雖然考慮了銷售量增減的趨勢,但卻沒有考慮到各期資料的重要性的不同。加權移動平均法就是在計算平均數時,再考慮每期資料的重要性。具體說,就是把每期資料的重要性用一個權數來代表,然后求出每期資料與對應的權數乘積之和。權數的選擇可按需要加以判斷,一般情況下,越近期的資料權數越大。因為其實際銷售額正是最近發生的狀態。加權移動平均法就是把加權平均法與移動平均法結合起來加以運用,既考慮了變量的非線性趨勢,又保留了移動平均法預測的優點,但是,如果所用各期的銷售量比較平均,則不采用加權平均法效果更好。
⑷ 指數平滑法
指數平滑法也是加權平均法的一種。它不僅考慮了近期數據的重要性,同時大大減少了數據計算時的存儲量。其計算公式為:式中 Qt--本期預測值;St-1--前期實際銷售量;Qt-1--前期預測值;a--平滑指數,1≥a≥0。平滑指數a是新、舊數據在平滑過程中的分配比率,其數值大小反映了不同時期數據在預測中的作用高低,a愈小,則新數據在平滑值中所占的比重越低,預測值愈趨向平滑,反之則新數據所起的作用越大。
㈤ 相關分析法
時間序列分析法是僅對時間為變量的函數的定量預測方法,它沒有考慮其他眾多影響市場需求的實際因素,因此在許多情況下是不適用的。此時可運用相關分析的理論判斷銷售量與其它因素相關的性質和強度,從而作出預測。這種方法尤其適用于中、長期預測。
⑴ 回歸分析法
回歸分析法是借助回歸分析這一數理統計工具進行定量預測的方法,即利用預測對象和影響因素之間的因果關系,通過建立回歸方程式來進行預測。回歸分析法實際上是根據現有的一組數據來確定變量之間的定量關系,并且可以對所建立的關系式的可信程度進行統計檢驗,同時可以判斷哪些變量對預測值的影響最為顯著。由于這種方法定量地揭示了事物之間因果關系的規律性,所以具有比較高的可信度。根據自變量的多少,回歸分析法分為一元回歸和多元回歸;根據自變量與因變量之間函數關系類型的不同,可分為線性回歸和非線性回歸。
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