国际市场营销理论与实务教学课件作者1第三章国际营销信息与调研课件.ppt

名人名言 营销胜利的基础越来越取决于信息，而非销售力量。 ——菲利普·科特勒（美国“现代营销学之父”） 将您的公司和您的竞争对手区别开来的最有意义的方法，使您的公司领先于众多公司的最好办法，就是利用信息来干最好的工作。您怎样收集、管理和使用信息将决定您的输赢。 ——比尔·盖茨（美国微软公司董事长兼首席软件设计师） 名人名言 没有调查就没有发言权……离开了对实际情况的调查，就要堕入空想和盲动的深坑。 ——毛泽东 我们做工作，要用90%以上的时间研究情况，用不到10%的时间决定政策。 ——陈云 练习题 1. 某企业在2001—2004年期间，各年的产品外销收入依次是：873、1 045、1 236和1 470（万美元）。试用几何平均法预测2005年的外销收入。 2. 某企业去年下半年各月的销售额依次是：260、280、310、330、370和400（万元），试用直线趋势线法预测今年1月和2月的销售额。 4. 某地区某种商品的年销售额和居民年收入总额有关，1999—2004年的统计资料如下。预测2005年居民收入将比2004年增长15%，试用一元线性回归法预测2005年该商品的销售额。 4. 几何平均法 根据各期的环比（与上一期相比）发展速度来计算平均发展速度，从而做出预测。计算公式为： ∏ χ ? χ 1 +χ2 +…+χn χ = = √ √ n n 式中， χ为平均发展速度（几何平均值）， χ ?为各期的环比发展速度。 5. 指数平滑法 这是一种特殊的加权移动平均法（权数是一个按指数递减的等比数列）。在持续进行统计和短期预测的情况下，采用此法相当简便，只需要有上期预测值和实际值，再运用一个经验常数即“平滑系数”（修正系数）α（0≤α≤1），就可进行预测，计算公式是： 本期预测值=上期预测值＋α×（上期实际值-上期预测值） =α×上期实际值＋（1-α）×上期预测值 由公式可见，此法实际是分别以α和（1-α）为权数，对上期的实际值和预测值进行加权平均，或用α对上期预测的误差（即实际值与预测值之差）进行调整、 修正：当α＝0时，本期预测值＝上期预测值；当α＝1时，本期预测值＝上期实际值；通常0＜α＜1，本期预测值必定介于上期的两个值之间；α越接近于1，对上期预测误差的调整幅度越大；α越接近于0，对上期预测误差的调整幅度越小。因此一般说来，预测误差较大时和实际值波动较大时，α应大些；而预测误差较小时和实际值波动较小时，α应小些。至于α的具体取值，则需通过反复试算比较，选出能使预测误差最小的值作为平滑系数。 以上是指数平滑法中一次指数平滑法的基本原理，它适用于变化趋势不明显的情况。还有二次、三次指数平滑法，分别适用于呈线性变化和呈二次曲线形变化的情况，这里不作介绍。 6. 趋势线法 当数据有明显变动趋势时，先作散布图观察、判断其大体是呈直线趋势，还是呈曲线趋势，然后拟合趋势线（直线或曲线）方程进行预测，能比其他方法取得更精确的结果。其中最简单、最常用的是直线趋势法，拟合直线方程为：y＝ α ＋bt 式中，y为预测的变量，t为时序数，而α和b为待定参数，它们可利用以下公式求得： 当∑t ? =0时， α= = y,b = ∑y ? ∑t?y ? ∑t? n 2 为使∑ti＝0，若数据的期数n为奇数，就定中间一期的时序数为0，两旁各期的时序数分别取±1，±2，±3…，彼此间隔为1；若n为偶数，就定中间两期的时序数分别为±1，两旁各期的时序数分别取±3，±5，±7…，彼此间隔为2。 求出α和b，得出方程后，就可将预测期的时序数代入方程，求得相应的预测值。 7. 季节指数法 当数据呈季节性波动（随自然或社会、经济的某种季节性因素变动而发生有规律的周期性波动），可明显区分旺季和淡季、高峰期和低谷期时，需计算并运用一种能反映预测变量受季节变动影响程度的“季节指数”（seasonal index）来进行预测。如果不同季节（节气、季度、月份、日期等）的数据存在波动，而不同年份的数据变化不大或无明显趋势的话，可采用一种简单的按季平均法，直接对各