市场预测方法篇1
关键词：电力市场；电价；预测；方法
中图分类号：tm744文献标识码：a文章编号：1006-8937（2013）18-0118-02
随着世界各国电力市场化的改革，电价在整个电力行业中的地位逐渐凸显，越来越受到了电力行业专家学者和电力企业的重视，国内外对电力市场中的电价预测进行了广泛的研究。所谓电力市场中的电价预测，就是指根据数学方法在电力市场的模式下，在满足相关数据精度要求的前提下，基于历史数据对电价进行合理的预测。这种预测对指导电力市场电价核定具有重要的作用，能够对电力市场中的电价提出合理的建议，本文对电力市场中电价预测方法进行了综述。
1电价预测的特点和分类
电价预测具有和负荷预测相似的特点，其预测结果也是具有一定周期性的。同时，电价预测具有自己的特点，即其具有波动趋势长的特点，其在一个周期内是持续着波动和变化的状态。在通常情况下，用电市场中的电价与整个电力市场的制度是有很大关系的，同时还受到整个社会经济的影响。因此，这就增加了对电价预测的难度，导致在电价预测中难以应用传统的负荷预测方法，如一元线性回归方法或倍比法等，这些都难以对电价进行准确的预测。
根据上述的进行电价预测的特点，我们在进行电价预测时可以进行分类预测，即将电价分为市场统一的电价预测和基于边际的电价预测。通常我们所提到的都是指市场统一的电价预测，即在通常情况下认为区域的统一电价与边际电价都是统一的。
根据对电价所预测内容的不同，电价预测可以分为空间电价预测和确定性的电价预测，其中空间电价预测是基于数理统计和概率有关知识，确定空间电价的合理波动范围，并在一个确定的时间内给出电价的平均值，因此，空间电价预测主要是基于长期的电价预测；而确定性的电价预测主要在一个非常短内的时间进行电价预测，其电价预测结果表示为一个较为确定的值。
根据电价预测的原理不同，电价预测可划分为长期的电价预测方式和短期的电价预测方式。具体的根据电价所表现的波动性质，可将电价合理的划分为若干小时的电价预测，一日内的电价预测和一个季度的电价预测。
电价预测是电力行业发展和研究的新方向，对其研究有助于电力市场化的实施和发展，但当前对电价的预测还不够充分，尚未有一种方法能够对电力市场进行有效的预测，因此有必要对电力市场中的电价预测方法进行深入的研究，有效提高电价预测的精度和速度。下面分别对短期电价预测和中长期电价预测方法进行总结。
2短期电价预测方法分析
作为整个电价预测理论体系中最为重要的一部分，短期电价预测主要是对未来若干个小时内到几天内的电价进行预测。提高短期电价预测的准确度有利于发电企业选择最合理的报价策略，进而使其利润最大化，而且还有助于有效控制购电用户的成本，同时更有利于相关的监管部门对电力市场进行有效的监管，确保电力行业中市场的稳定安全运行。当前，进行短期电价预测的方法主要有以下四种，即以时间推移为基础的时间序列法、以神经网络理论为核心的神经网络法、以傅里叶变换和小波变换为核心的预测法及组合预测的方法等，本文分别进行介绍。
2.1时间序列方法
时间序列方法是基于aR、ma和aRma模型，利用回归分析对短期电价预测进行分析的方法。由于短期电价预测中各个时间段系统的边际电价为一个等距离的随机序列，因此可用amRa模型进行短期电价的预测。这种方法的局限性无法充分考虑市场对电价的综合影响，且难以选择合理模型，如果模型选择的不合理，则即使参数估计的再精确也难以达到理想的预测效果。
2.2神经网络法
神经网络方法能够有效处理多变量的问题，因此能够适应非结构性和非精确性的预测，这正是电价预测所需要的。应用神经网络进行预测时，需要仔细分析预测成本和输入层数等，且网络结构选择大都是根据相关经验进行的，或者采用试凑法来进行，可能存在难以收敛或者精度不够的问题，这是神经网络法在短期电价预测中的弊端。神经网络法又可分为Sp神经网络法和RBF神经网络法。
2.2.1Sp神经网络法
作为当前作为应用作为广泛同时也是最为成熟的一种神经网络方法。Sp神经网络法能够依据最小均方差的有效方式，采用适应性的网络模式，在对函数评价最小化时能够对输入信号进行有效的映射，这种映射方式由于是非线性映射，其可进行复杂模式的识别。电价的短期预测正是需要对影响电价的各种因素进行评估，而这些因素和电价的关系大都是非线性的，因此，利用Sp神经网络法能够有效解决短期电价预测的问题。相关学者通过对原始数据进行分析，得到了UmCp的明显变化趋势，并对其进行综合处理后，对数据的可用性进行了有效的增加。通过对其相关性进行分析，使其输入变量能够有效适应实际电价的变化。在Sp神经法中并加入了权重值，通过拟合的方法能够有效进行预测。Sp神经网络法所得到了预测结果大都能让人满意，但其缺点是无法考虑各个时间段的相关性，且在负荷变化较为缓慢时预测精度不够，且难以预测较为剧烈变化的电价，同时有时输出结果不够稳定，计算的速度较慢。
2.2.2RBF神经网络方法。
国内外学者通过利用径向函数可以实现RBF神经网络法。RBF神经网络法是基于隐层的神经网络节点数、连接权和中心向量的，其要求隐层的节点数具有不可微和不连续的性质，因此必须利用阶梯遗传算法对RBF的网络参数进行训练，这样就能够有效实现网络节点数和参数的优化。这种方法能够有效解决Sp神经网络法所存在的局部最大值和最小值这个缺陷，但其弊端是在负荷变动较大，且在电价的峰值时难以进行预测。
RBF神经网络法虽然结构较为简单，但其逼近和分类能力等方面都是比Bp神经网络法优秀的，其所存在的应该解决的问题主要有：如何合理确定相关网络函数的数据中心，并通过聚类的方法进行有效的量度和定义；如何找到合理的径向函数；如何较为合理的反应影响电价的各种非线性因素及如何合理的选择基函数。
2.3基于傅里叶变换的小波预测方法
小波分析法比神经网络法能够更加准确地对短期电价进行预测，其难点在于合理选择小波的尺度和分界度，同时合理处理小波变换中的边界问题，这样才会取得良好的短期电价预测效果。
2.4组合方法
所谓组合方法，就是指通过对上述电价预测方法的组合来实现电力市场中电价预测。由于对电力市场中的电价影响因素较多，且各个影响因素较为复杂，有些时候无论采用何种方法，如时间序列法、回归方程法及神经网络法都难以得到满意的结果。因此许多专家学者基于电力市场的实际特点，提出了组合预测的方法。当前电力市场中电价组合预测方法都是基于某种预测机理将某一单一的电价预测进行有效的组合，即首先对单一的预测方法进行有效的分析，然后通过对两种或者多种方法进行对比，采取有效的方法组合，进而得到最有效的电价预测方法。
当前国内外研究生所提出的组合预测方法主要有两种：一种是将权重固定的电价组合预测方法；二是对权重进行改变的电价组合预测方法。其根本思想都是将对电价预测的各种方法进行有效的组合，进而得到一个合理的最佳电价预测结果。组合电价预测方法的核心内容是合理选择权重，其权重选择需要受电价各种因素的影响。由于当前各种电价预测方法的精度都不够高，如何合理将这些方法进行组合也是组合电价法的重点和难点。当前电价组合预测中所采用的主要的组合预测方式有：合理选择电价影响因素，根据各个影响因素的历史特征来进行数据筛选，然后在利用传统的方法依据影响因素的不同进行有效的分离，进而进行各种预测，将各个预测的结果进行对比分析即可得到最后的预测结果。组合电价预测方法的核心是要实现多种电价预测方法的有效互补和利用，这样才能提高电价预测精度，取得良好的电价预测效果。
3中长期电价预测
在电力市场中对中长期电价进行准确的预测有助于发电企业合理安全年度生产计划，并为相关的电力投资商提高良好的参考依据，同时也有助于电力监管部门制定长期的监管政策，对电网企业而言，有利于其对电网的运行进行合理的安排。因此，研究电力市场中的中长期电价预测具有非常重要的意义。
由于存在多种因素对电价进行影响，同时这些因素具有非常大的不确定性，而且电价的中长期预测的周期较长，所以对电价进行中长期预测的难度是非常大的。当前国内外研究人员对中长期电价预测的研究较少，现有的研究成果大都是将电价等效为随机变量，对其分布函数进行研究，在其分布区间内建立有效的预测模型。
在电价长期预测方法中，采用模糊方法与采用神经网络方法对相关不确定性因素的处理思想是不一致的，采用模糊方法不是盲目地追求相关的预测精度，而是要构建预测数据的分布情况，而采用神经网络法则是要合理的对现有数据进行分析，确定自变量和因变量的关系，进而达到合理预测电价的目的。中长期电价预测最重要的影响因素就是电力负荷的长期需求情况及社会经济的发展情况，同时还应考虑发电厂企业的电源建设情况，要合理确定中长期电价与整个系统剩余百分比的关系，重点研究电价的整体变化趋势，有效确定中长期电价的置信区间。当前对中长期电价预测的研究还是不够充分，还需国内外电价预测研究者进行深入的研究。
4结语
本文对当前的电价预测方法进行了总结和综述。针对不同形式的电力市场，所采取的电价预测方法也有所不同，应综合电价预测方法的优点，对具体情况进行具体分析，有效提高电价预测的精度，使其在电力市场和电力系统中发挥越来越重要的作用。
参考文献：
市场预测方法篇2
关键词：电力市场；用电大客户；预测方法；分析
Doi：10.16640/ki.37-1222/t.2015.24.161
相对于一般用电客户来说，用电大客户的用电量和电费额度都比较大，因而，用电大客户在很大程度上影响着供电企业的营销利润和经济效益。因此，对大客户的供电形势和供电企业服务策略进行分析十分关键。
1电力市场用电大客户社会形势分析
（1）大客户直购电。目前在一些地区，大客户直购电已经在开始进行试点。通常，对于大客户直购电来说，价格相对优惠了许多，但是供电的可靠性比较低。因此，供电企业应同时在这两个方面着手：一、为了能够提高供电的可靠性，减少电路的阻塞，供电企业应加快电网的建设，并扩大输电的容量；二、在企业的内部，应该加强管理，为了提高自身的竞争力，可以改善对大客户的服务、提高供电的效率、降低一定的成本，这样还可以提高供电的安全性，此外，还要争取像过度期的补贴、大量购电价格折扣这样的相关政策的扶持，以争取到合理的供电价格。
（2）替代能源。现在，大客户的用电结构越来越多样化，替代能源的竞争进行的也越来越激烈，比如：现在都在提倡环保理念，因而，天然气公司就借此迅速发展，大客户对天然气的使用也在迅速增加。面对像这样的情况，供电企业应制定出电能能够取代其他能源的相关策略。为了能够提高电能在终端能源消费中的比例，可以利用安全、方便、占地面积小等的优势以蓄电式电锅炉、热泵等一些用电器为突破口，派专业人员帮助大客户实施一些相关的改电工程。
（3）负荷调控。由于近几年对发电、供电设施的建设比较注重，像用电紧张的这种情况基本上不再发生了，但由于某些因素的影响，还可能会发生限电的情况。造成这种现象的原因主要是因大客户用电负荷太大，一般就成为了限电的主要对象。因此，在进行调控的过程中，应先考虑大客户的一些特殊情况，然后再制定相应的限电方案，比如说，像一些高危的企业，就需要用一些比较灵活的方法来应对。大客户的限电付出了一定的经济代价，所以，供电企业应该争取一些优惠政策，然后实行优惠电价对一些大客户作出一定的补偿。
（4）高耗能企业。就高耗能类型的企业而言，一般都严格受到国家政策的限制，并且在环保方面的要求非常严格，而大多数的大客户都是高耗能企业。供电企业要充分发挥好自己的行业优势，并对产业的调整进行相应的协助，以降低单耗，从而提高用电的效率。此外，对于一些需要单独建设供电设施的企业，要保持着一种谨慎的态度，为了防止对社会和供电企业经济效益曹成一定的负面影响，必须严格进行资质和国家有关部门认证的检查。
2电力市场用电大客户市场形势分析
（1）大客户电费的缴纳。对于电费上较困难的大客户，可以从这两个方面来做：一、采取像增加结算次数、电费预付这样的方式进行收费；二、通过了解大客户的相关情况，分析欠费原因，帮助大客户解决困难。如果大客户确实不能够交上电费，需要严格按照规定进行，避免造成欠缺。
（2）用电设备的维护。在用电维护方面，一些大客户的用电维护人员和技术力量都比较缺乏，在用电设备方面也并不是很齐全，因此，在生产和安全用电方面并不能够得到满足。那么，这个时候，供电企业就要发挥出自己相应的优势，实行有偿延伸服务，可以与大客户签订相关的维修协议，主要负责像一些设备的安装、事故抢修这些服务，为客户提供一个安全、放心的用电环境，从而，进一步建立与大客户之间的关系，做到电力市场的稳固。
（3）设备陈旧、能耗高问题。一些大客户在用电设备的使用上也存在着很多问题，很多大客户的用电设备比较陈旧，故障多，能耗比较高，这不符合当前正在实施的节能减排的方针，同时，也降低了效益。作为一个供电企业，应该在大客户开展节能降耗的工作中，对其大力支持，并提供有力的帮助，我们也可以通过对设备进行改造，以实现国家节能减排的目标，以达到企业减少能耗增加效益的目的。
3电力市场基于用电大客户的分析预测方法
（1）对大客户重要性的认知。相对来说，大客户的用电量大、用力潜能大，不仅是供电企业追逐的对象，同时，在其他供能企业中也是炙手可热的。为了能够防止大客户流失的危险，供电企业应加强对大客户重要性的认知，要对大客户的供电市场进行认真分析，从而制定相应的策略。因此，对于大客户的分析，我们应该加强重视，从而制定出有效的服务战略，争取在大客户的用电市场中，能够占据到一个主导性的地位。
（2）建立营销服务体系。就目前而言，一些供电企业仍然遵循着旧的模式。但是，在现在的市场中，要想赢得竞争的主动权，就必须建立起新的营销服务体系。首先，必须建立起以满足客户需求为中心的营销服务体系，围绕着营销服务，来开展市场策划与开发、需求预测与管理等的一些工作，其次，我们要努力进行对市场的开发，积极地争取客户，还可以通过一些相关的计算机网络技术，进行业务受理、客户咨询等相关工作，从而提高工作效率，达到与客户之间连接无间断的目的，从而提高客户的满意程度。
（3）建立大客户用电分析体系。业来说，追求的是效益，作为大企业的大客户也是一样。对于供电企业来说，不仅要供应可靠、质量高的电力，为大客户提供一定的电能保障。同时，可以进行市场调查，得到大客户较为准确的用电数据，然后通过回归分析法，建立数据模型体系，对客户的用电进行较为准确的分析，从而提高电力的整体运行效率。
4结语
电力市场中用电大客户的分析预测十分关键。其能够对大客户的用电量进行合理的分析。还能对其用电量进行调查，了解大客户用电的特点，从而有针对性的进行供电，这样才能全方位的为客户提供最为优质的服务。
参考文献：
市场预测方法篇3
关键词：旅游市场；需求预测；方法
一、引言
旅游需求是旅游市场形成的根本基础，没有旅游需求，旅游市场就无从谈起，旅游产品的价值也就无法实现。因此，对某地旅游产品的需求量是旅游目的地旅游管理部门、旅游企业(景区、旅行社等)和旅游从业人士都十分关切的重要问题。旅游需求的重要性说明，任何一个国家或地区在发展旅游业时，都必须以人们对该国或该地区旅游产品的需求为依据，在此基础上有针对性地开发旅游产品，合理地规划和控制旅游业的开发规模和发展速度，以实现发展区域旅游业的最佳效益。对旅游者需求研究特别是对其消费行为的研究非常重要，中国的旅游业发展需要这方面的研究来指导实践。而消费者的需求和消费行为也随着社会发展不断变化，需要业界不断地追踪研究，与时俱进。旅游者需求与消费行为将始终是中国旅游研究的前沿问题[1]。我国的学者一直以来十分重视这个问题的研究，进行不断地探索，取得了一定的研究成果。
随着我国旅游业的不断发展，旅游活动对社会的影响不断加大，关于旅游需求的研究开始向更深的层次展开，很多不同领域的学者开始介入到旅游需求的研究之中。从旅游目的地的角度研究旅游需求可以指导目的地的旅游产品的开发与规划、旅游企业经营策略，为旅游资源开发与规划等提供科学的依据。
二、旅游市场需求预测研究中的统计分析
利用中国期刊网搜索，从研究内容进行选取，共有137篇文章来探索旅游市场需求预测问题。王铁生(1984)首先发表文章探讨杭州国内旅游需求预测[2]。而1985年12月通过鉴定的《北京旅游发展战略》，其中包含了客源市场调查研究篇幅，从内容上看，包括了客源市场预测、市场发展战略、旅游者行为分析等；从方法上看，使用了大规模的问卷抽样调查，并进行了旅游市场预测研究，在全国具有领先意义[3]。从此开始，我国学者对旅游需求预测进行不断研究和探索。
(一)文献数量统计
从文献的时间动态分布统计中看出(见图1)，我国学者从20世纪80年代中期开始进行旅游市场需求预测研究，在20世纪80年代仅有4篇相关文献。而持续进行此方面的研究始于20世纪90年代中期。我国学者陆续开始进行旅游市场需求预测的研究。从1996-2004年，文献数量基本持平，但总体上略有递增趋势。近几年(2005-)有关旅游市场需求预测的研究又有新的增长，而且增幅很大，尤其是2005年达到15篇，是2004年的3.75倍，2006年达到了20篇，2007年截至到7月份已经有19篇文献，可见我国对旅游市场需求预测的研究真正兴起于最近几年。
(二)研究方法分类统计
国内对旅游需求预测的研究主要是在借鉴国外旅游需求预测方法的基础上做更进一步的探索与分析，不少学者对旅游需求预测方法改进做了大量研究[4]。笔者参考了任来玲(2006)的旅游需求预测分类[5]，将137篇文献按照研究方法进行分类。从传统的研究方法来看，有60.1%的文献采用，其中有15.2%的文献采用了定性研究方法，有44.9%文献采用了定量研究方法，所有的传统研究方法中回归模型的应用最多，达到了24.6%；有39.9%的文献采用了人工智能方法，在人工智能方法中，灰色系统研究方法应用最多，达到了19.6%。
三、旅游市场需求研究轨迹分析
在对137篇文献进行总体统计分析的基础上(结合表1和图1)，根据我国旅游市场需求研究的具体情况，从研究发展的轨迹来看，可以划分为三个阶段：第一个阶段为20世纪80年代，我国的旅游研究起步于改革开放以后的20世纪70年代末期，这个旅游研究处于起步阶段，一直到20世纪80年代末期，我国对旅游市场需求预测的研究仅有很少的学者介入，研究成果很少；第二个阶段为20世纪90年代，我国的旅游研究蓬勃发展，有较多的学者开始对旅游市场需求预测进行研究，从内容和方法都有一定的扩展；第三个阶段为2000年以来。2000年以来，我国的旅游市场需求预测研究在数量上和研究方法上都出现了比较大的变化，虽然回归模型仍然是主要的研究方法，但是已经从简单的一元回归向多元回归、指数回归、多项式回归转变，新的研究方法引入、如神经网络、粗集理论开始应用到旅游市场需求预测之中，而且多种方法的综合应用研究也不断地增加。
(一)零散的摸索起步阶段(20世纪70年代末-80年代末)
在此期间共有5篇相关文献。从研究方法的时间演进看，我国的旅游市场需求预测研究在1990年以前，我国的学者开始进行旅游市场需求预测研究的摸索，在研究方法上主要使用传统的研究方法，虽然以定量方法为主，但是利用的定量方法比较简单，回归模型都是使用了简单的一元线性回归方法，而且都以国民人均收入为自变量。
这一阶段代表性成果有王铁生，葛立成(1984)利用铁路运输、公路运输、水运和空运发送人次对杭州旅游人次进行匡算，并指出了其中的误差。在对杭州市旅游市场需求进行预测中，认为经济发展是衡量国内旅游发展的重要因素，因此，其利用人均国民收入作为自变量用一元回归模型进行旅游市场需求预测。同时为了弥补第一种方法的不足，又使用了指数方程(时间序列)进行了预测。文章最后指出旅游增长率高于人均国民收入增长率[2]。叶涛(1986)首次提出运用计量经济学的方法进行旅游市场需求预测。文章提出了黄山客流量模型，文章使用了回归和滑动平均结合模型对黄山旅游市场需求进行了预测[6]。韩德宗(1986)首次将引力模型和旅行发生模型引入国内，并进行了介绍、分析[7]。
(二)稳定的探讨成长阶段(20世纪90年代)
在这一阶段，旅游市场需求研究文献数量相比较第一阶段有了很大的提高，在研究方法上也出现多元化，特尔菲法、aRima模型和灰色系统都第一次运用到旅游市场需求预测之中，但回归模型和时间序列仍然占有主导地位。研究出现了从简单单变量分析向复杂的多变量分析、静态模型向动态模型、单一方法向方法综合发展，多种学科(如数学、地理)开始介入到研究之中的变化趋势。
一些新的预测方法、模型应用到旅游市场需求预测之中。保继刚(1992)首次运用修正引力模型对北京市6月份国内游客预测模型，并指出模型的使用范围，在我国使用引力模型存在数据问题，要使用引力模型进行旅游市场需求预测必须有些解决旅游数据获取[8]。张洪明(1995)首次将灰色理论应用于旅游市场预测之中，建立了引入残差信息的灰色预测模型，指出灰色建模不需要大量原始数据，不存在误差积累，和概率统计、回归模型比较具有精度高的特点，适合用于中长期旅游市场需求预测[9]。赵西萍，王磊，邹慧萍(1996)对国际上旅游市场预测方法进行了综述，并提出了旅游需求预测的发展趋势——与经营管理过程相融合的预测方法[10]。魏启恩，刘新平(1997)引入随机时间序列aRma，aRima模型分析方法，建立了西安境外游客的aRima动态预测模型[11]。
这一阶段一些综合性的组合方法开始出现，如周建设，刘新平(1996)选用了逻辑斯缔曲线模型，选用常规的线性回归和三次曲线模型等7种模型对昆明入境游客进行预测，通过比较分析发现带虚拟变量的线性回归模型和指数曲线模型较优。并利用7种预测模型进行了组合预测[12]管宁生，杨丽，王建平(1998)利用指数模型和特尔菲法对鹤庆县旅游市场进行了预测[13]。
(三)快速的发展整合阶段(2000年-)
2000年以来，我国对旅游市场需求预测的研究进入了新的阶段，目前有108篇成果出现，远远多于前20年的总和，由此来看，对于旅游市场需求预测的研究成为了旅游研究的热点之一。随着经济学的介入和人工智能理论的成熟以及在各行业的广泛应用，旅游研究者将计量经济方法、神经网络、灰色模型等这些方法引入旅游业，并进行了旅游需求模型和预测研究的有益探索。在旅游市场需求研究中尝试将新的研究方法于最新的研究结合和整合运用，研究方法逐渐精细化，这样得益于旅游需求理论的不断提升，旅游建模和预测方法也经历了比较大的变化。
李峰，孙根年(2006)应用旅游本底趋势线的概念和方法研究了2003年“SaRS”对我国的旅游的影响[14]。吕连琴，王世文(2000)通过定性与定量相结合的方法，分析了小浪底国内客源市场的趋势和走向，还尝试采用了趋势分析法、专家咨询法、分级累计法、平均值法等多种预测方法，对小浪底旅游区国内旅游市场进行了深入的分析与预测[15]。田喜洲(2001)对重庆市美国旅游客源市场进行了详细分析，并通过建立指数方程预测模型预测了重庆市未来3年的美国游量[16]。张启敏，汪文帅(2002)采用Hammerstein模型对宁夏2006年的旅游需求量进行预测、并对该模型进行了修正，同时指出在小样本条件下Hammerstein模型是一个非线性模型[17]。吴江，黄震方(2004)运用Logistic曲线对旅游地生命周期的发展阶段进行模拟，并应用Stellii语言建立了模型，代入一定的数据进行处理，模拟旅游产品生命周期曲线，并对这一曲线的主要影响因素进行了讨论，得出旅游市场预测的非线性规律，并讨论回头客对旅游地持续发展的重要性[18]。王娟、曾昊(2001)研究了人工神经网络(artficialneuralnetworks)在旅游市场预测的应用及其重要性[19]。郑江华，刘平(2001)利用线性组合预测方法对新疆国际旅游客源量进行了预测[20]。张立生(2004)研究了影响旅游需求的因素，并对经济、人口和交通因素分别进行分析，建立了预测模型，预测了我国2005年和2010年的国内旅游人次和旅游收入[21]。刘颂(2003)利用Gm(1，1)模型对旅游地客源市场动态预测方法进行了探讨[22]。曹霞(2006)在分析上海市2000年1月—2004年9月旅游市场动态变化时序数据的基础上，采用博克斯-詹金斯(B-J)方法预测了2004年4月—2004年9月间上海市旅游客流的发展变化趋势[23]。谭频频等(2006)建立基于月度数据的桂林漓江旅游航班、运量及游客的需求预测模型，运用指数平滑、SaRima和elman人工神经网络3种方法，并采用平均绝对误差(mae)、均方差百分比误差(RmSe)和平均绝对百分比误差(mape)评价模型预测效果。预测实例表明elman神经网络模型更能反映时间序列的波动性，更适合桂林漓江旅游需求预测[24]。
四、结语
综上所述，可以看出国内对旅游市场需求预测的研究具有以下特点：新晨
第一，从研究方法来看，国内在对旅游市场需求预测的研究过程中仍然偏重于定量研究方法(模型)的使用和探索，但是，研究成果具有一定的相似性。近年，开始注重定量与定性方法相结合以及一些方法的综合运用，预测方法正由单一化逐渐向综合化方向发展。但是和国外的研究相比较，虽然研究方法日益丰富，但是研究零散，缺乏系统性，没有形成体系，因此，对于研究方法的理论探讨和体系形成需要不断地努力。
第二，从研究对象和研究内容来看，国内旅游市场需求预测研究方面着重现象的统计描述，利用模型进行过程和机制分析较少；针对某一消费者群或旅游目的地的实证分析较多，对基础理论与方法论的探索少；强调个案研究多，以个案推导整体的做法不够严谨，样本质量和代表性存在问题，研究结论不具备普遍指导意义。在研究中对于旅游市场需求预测的目的和意义认识不够，对于预测过程和结果的分析不足，致使其实用价值受到很大影响。
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市场预测方法篇4
【论文关键词】调查 预测 内容 问题 措施
【论文摘要】市场调查与预测是一门重要的专业基础课程，实践中有着广泛的实用性。市场调查与预测本科课程教学内容中，存在着数据资料整理的量化分析较弱、对营销专题调研内容分析不深入等问题，对其应采取完善数据资料的量化分析、加强营销专题调研内容的研究等优化措施，建立起科学的、合理的和动态的市场调查与预测本科课程教学内容体系。
一、引言
市场调查与预测是市场营销等专业的一门专业基础课程，课程的重点是培养学生市场调研与预测的综合能力，同时，又为营销专业后续及管理类的各门专业课程学习打下一定的基础。它培养学生对市场的认识、调查方案设计、信息搜集、资料整理与分析、市场分析决策等综合能力。
市场调查与预测是一门实践性极强的课程，在生产实践中有着广泛的应用，企业在对经营活动进行决策时，必须对市场情况进行调研并给予充分的掌握，才能有助于形成正确的决策。市场调查与预测本科课程教学内容的设置，应与企业实际工作中的应用紧密的联系，以培养技能为主线，并建立一种动态的更新机制，形成在理论上、方法上较完备的科学体系。
市场调查与预测本科课程教学内容还存在案例分析薄弱、营销专题研究不深入等诸多问题，为了适应市场调查与预测课程的教学，应对市场调查与预测本科课程内容进行优化，找出存在的问题，提出优化措施，把一些新的市场调查与预测教学内容研究成果及时补充到教学中去，将有利于市场调查与预测理论和方法的进一步完善，有利于提高课程教学质量。
二、市场调查与预测本科课程教学内容中存在的问题
1.市场调查与预测案例分析内容薄弱
在现行的市场调查与预测本科课程教学内容体系中，市场调查与预测案例分析内容较薄弱。主要表现在：现行主要教材中案例分析较少；案例分析中对表面现象定性提问的较多，对定量数据分析的提问较少；联系具体公司生产实际问题的市场调查与预测案例分析缺乏。案例分析对市场调查与预测课程理论和方法的学习有重要的作用，这些问题出现将不利于市场调查与预测课程的学习和研究。
2.对数据资料整理的量化分析较弱
在现行的市场调查与预测课程中，对数据资料整理的量化分析部分较弱。主要表现在：现行教材数据资料方面的量化分析阐述较弱，加之教学时数的限制，无法对数据量化分析方法进行细致的介绍。这种情况的出现不利于学生量化分析能力的培养。例如，抽样调查中，抽样数目的确定，对抽样数目公式的应用和分析，因涉及总体方差、概率度、平均数允许误差等量较难分析，一般在教材中都是匆匆而过，没有结合实例加以分析和应用。
3.软件分析工具的应用流于形式
随着计算机应用的普及，市场调查与预测与计算机的应用联系更为紧密，例如，互联网调研的应用；调查表的制作；表格及图形分析；数据资料的量化分析；时间序列法、回归预测法、因子分析法等均可运用计算机来进行。这些内容在计算机基础教学中是无法顾及的，在现行的市场调查与预测本科课程教学内容体系中，象excel、SpSS等软件没有很好的结合课程内容得以充分的、系统的展示和应用，而是流于形式象征性的提及。
4.市场营销专题调研内容分析不深入
现行的市场营销专题调研主要有消费者行为、营销战略、目标市场营销、营销策略（4p）等内容。在市场调查与预测本科课程教学内容中，对市场营销专题调研内容分析不深入，不是从市场调查的角度来研究市场营销的专题，市场营销的专题调研似乎成了市场营销学课程中相关内容的重复，给人的印象是市场调查与预测的理论和方法在市场营销专题调研中找不到用武之地，产生脱节的现象。
三、市场调查与预测本科课程教学内容的优化措施
1.增强市场调查与预测案例分析内容
市场调查与预测本科课程教学内容应增强案例分析部分，市场调查与预测是一门与生产实际结合很紧密的课程，通过案例分析，有助于对市场调查与预测中一些抽象的概念、原理和方法的理解及深化，有助于提高学生运用市场调查与预测的理论和方法，分析和解决实际问题的能力。笔者认为，根据课程内容的设置，市场调查与预测中的案例分析，大致可以分为5类：第一，基本理论类。运用市场调查与预测的基本理论，主要针对案例素材中的一些概念、基本现象等进行评价分析；第二，基本方法类。对案例素材中的方法，如抽样法、实验法、德尔菲法等方法运用是否合理、恰当等进行分析；第三，调查表设计类。主要是分析调查表问题设计的科学性和合理性，能否达到调查的目的等；第四，数据分析类。对案例素材给出的数据资料，进行结构性、差异性、相关性、趋势性等数据分析；第五，综合类。就是基本理论、基本方法、调查表设计、数据分析等类型案例的综合，该类分析一般是以一个完整的调查报告为素材，对素材进行全面的分析。案例编写中，应配合教学目的，可以是针对某一个知识点，也可以针对几个知识点或针对一个较为全面的知识点（涉及基本理论、方法、调查表设计、数据分析、报告结论等问题）来编写。案例编写应以内容短小精炼、有利于教学为原则。
2.完善对数据资料的量化分析
对数据资料的量化分析，主要涉及：中心趋势、离散程度、区间估计、Z检验与t检验、卡方检验、相关分析（相关系数、偏相关系数）、回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析、联合分析等方法对数据资料的分析。在这些分析中，现行大多数教材，只对相关分析和回归分析提及较多，而其余较少，量化分析还没有得到充分的重视；在个别量化分析提及较多的教材中，举例较少，不便于教学，可增加举例。对数据的量化分析是市场调查与预测课程中一项重要的内容，在经营决策中占有举足轻重的地位，通过调研得到的数据，必须经过归纳整理，从中筛选出与市场调查与预测的目的、所研究问题一致的内容，并进行量化分析，通过数据量化分析才能有助于对所研究问题的决策。
3.注重软件分析工具系统化的应用
随着计算机的普及，市场调查与预测涉课程中涉及软件应用的内容较多，如何把市场调查与预测的方法与excel、SpSS等相关软件的应用结合起来，是一个值得关注的焦点。应用中应注意：第一，专业性。要结合市场调查与预测的内容来运用相关软件，防止相关软件的应用与市场调查与预测内容的脱节，应把相关软件应用到解决市场调查与预测的问题中；第二，系统性。现行教材中对excel、SpSS等相关软件的应用有所提及，但不系统，应对其系统化。相关软件的应用应具有系统性，要注重全过程、系统化的介绍相关软件在市场调查与预测中应用，形成一个运用相关软件来解决市场调查与预测中的问题的系统；第三，关系性。要正确处理好市场调查与预测原理和方法与相关软件应用的关系，市场调查与预测应以原理和方法的教学为主，而软件是为其服务的，不能因为有了软件的应用，而省略一些市场调查与预测原理和方法的介绍。例如，在趋势分析中，不能因为有了软件求解，就省略掉一些参数公式的介绍。
4.加强营销专题调研内容的研究
对营销专题调研内容的研究，主要涉及研究方法的问题，这方面，笔者认为，中山大学管理学院教授郑宗成等著《市场研究实务》一书，值得借鉴，例如，在耐用消费品使用习惯和态度分析一节中，首先给出19个问题的问卷，在此基础上对市场规模和市场占有率、市场变化趋势、未来需求预测、产品在市场上的地位、地区市场重要性等进行分析。[1]图形、表格、指标、预测方法的应用浑然天成，图文并茂，充分展示了市场调查与预测的理论和方法，在对耐用消费品使用习惯和态度分析中的应用。对营销专题调研内容的研究，重点要注重的是运用市场调查与预测的理论和方法对营销问题的研究，而不应是市场营销学中相关营销内容的重复。
四、市场调查与预测本科课程教学内容的展望
市场调查与预测在企业经营决策中发挥着重要作用，市场调查与预测是进行经营决策的前提，只有通过正确的市场调查与预测，才能使企业做出科学合理的决策。市场调查与预测本科课程教学内容，应随着时代的发展，新科研成果的运用，进行动态的优化。市场调查与预测本科课程教学内容，应是符合企业生产经营决策需要的，有利于在实践中运用和解决实际问题的，科学的、合理的、动态的理论和方法体系。
市场预测方法篇5
[关键词]组合预测；汽车市场；预测模型
[Doi]1013939/jcnkizgsc201619148
组合预测方法是对同一个问题，采用两种以上不同预测方法的预测。它既可是几种定量方法的组合，也可是几种定性方法的组合，但实践中更多的则是利用定性方法与定量方法的组合。组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。
1引言
汽车工业在我国国民经济中具有重要作用。2014年，我国的汽车产量达到2300万辆，首次超过美国，成为世界第一位。由于中国市场受到多种因素的影响，必须采用多种预测方法对今后的中国市场销量进行预测，从而为各个主机厂提供决策参考。
汽车市场需求是一个复杂的系统，在它的变化发展过程中受到多种因素的影响。在对汽车市场需求预测的过程中，我们可以使用多个单项预测方法。如人工神经网络模型多元回归模型时间序列模型。单个模型仅仅体现所研究的局部信息，用不同的方法进行预测，虽然各有特点，但是也往往使得经济信息不能够得到有效利用。组合预测理论在1969年被首次提出，它是对同一个预测对象，采用不同的单项预测模型，并且对每个单项施以不同权重，利用多个单项预测模型，有效组合更多有效资源，使预测有更好的稳定性和精度。
中国汽车市场需求有以下几方面的特征：
（1）需求系统内部既有生产、销售等已知信息，又包括政治影响技术进步等未知因素的影响。从过去十年的数据可以看到，中国汽车市场呈现出明显的增长趋势。
（2）中国汽车市场的需求受到多种因素的影响，其中居民收入的增长城市化是影响的主要因素。
（3）2000年以后，中国汽车市场呈现出爆发式增长，使得中国汽车市场的需求是非线性的。
根据我国汽车市场的上述特点，分别建立了多元回归模型和指数平滑模型，以标准差法来分配权重，以组合预测法来对我国汽车市场进行预测。
2建立单项预测模型
以汽车销售量代表市场需求量，并用2000―2015年汽车销售量建立单项预模型。若第t年汽车销售量用（t=1，2，…，n）表示，n=15；第t年汽车预测值用（t）表示。
1灰色系统预测模型
设建立灰色微分方程：设y（0）（t）=yt（t=1，2，…，n），原始数据数列y（0），新累加数列y（1）（t），则：
建立灰色微分方程：dy1dt+ay（1）=u
用最小二乘法估计a，u得a=-01458，u=29865
求解微分方程可得Gm（1，1）预测模型（1）（k+1）；经过模型还原。可得原始数列预测值k。
2多元回归预测模型
在经济系统中，经济变量常常有多个。汽车市场需求受到多个经济变量的影响，其中人口增长和GDp增长为主要影响变量。因此，在本文中，我们以人口GDp为解释变量，汽车市场需求量为被解释变量，建立回归模型：
yi=b0+b1xi1+b2xi2+εi（i=1，2，…，n）
式中：yi，xi1，xi2分别表示第i年汽车需求、人口及GDp的实际观测值；b0，b1，b2为待估参数；εi为随机干扰且εi（0，σ2）。
用2000―2015年的人口及GDp实际数据，计算得到多元回归预测模型为：
yi=8560236-b1xi1+b2xi2+εi（i=1，2，…，n）
计算F=458，查表得F∝（2，16）=363，由于F>F∝（2，16），通过检验。
3二次指数平滑法预测模型
指数平滑法遵循“重近轻远”的原则，对历史统计数据加权平均，所得预测模型具有反映近期数据变化的特点。通过汽车销售量的时间序列y1，y2，yn，计算一次指数平滑值，二次指数平滑值。二次指数平滑法计算公式如下：
S（2）2=αS（1）t+（1-α）S（2）t-1Yt+t=at+btt
式中，Yt+t为t+t期的预测值；t为由t期向后推移的期数；at=2S（1）t-S（2）t。
从历年我国汽车销售的数据来看，我国正经历汽车快速增长的时期。并且在以后还将在一段时间内继续保持增长。因此，在本文中，我们取的范围为06～09，并结合实际值，取误差最小。
a值依据公式at=2S（1）t-S（2）t进行，计算b值，依据公式bt=a1-a（S（1）t-S（2）t）进行。
3建立组合预测模型
从上述的三种方法我们可以看到，单个预测模型不能有效地利用数据。我们可以建立组合预测模型，以提高预测精度。
采用标准差法确定组合权重。设m为单项预测模型的个数，第i个预测模型的权重为wi，标准差为σi。
令σ=ni=0σi（i=1，2，…，m）
则wi=σ-σiσi1m（i=1，2，…，m）
此处m=3，代入上式计算可得w1=05689，w2=02456，w3=01855
故组合预测法的计算公式为Zt=05689y1+02456y2+01855ya。其中y1为灰色系统预算值，y2为回归预测法值，ya为二次指数平滑法值。
4结论
用灰色系统模型和多元线性回归及二次指数平滑法，计算2000―2015年汽车市场需求预测值并与实际值进行比较得到预测3单项误差；将各单项模型预测值带入进行比较。从计算的数据可以看出，90%以上的年份数据误差在2%左右，即此组合预测模型有较好的预测精度，可用于预测我国汽车市场需求量。在计算时还可以参考目前我国GDp的年增长率及中国人口的年均增长速度，由此可以预测2016―2020年我国汽车市场需求量。
我国的产业政策明显倾斜于汽车工业，使汽车工业的投资进行明显加快。再加上GDp的快速增长和中国城市化进程的加快，这些都使得我国汽车销售量出现了快速增长。根据发达国家的经验，国家人均GDp达到1000美元将进入汽车快速增长时期。目前，由于我国地区发展的不平衡，目前北京、上海GDp已经超过2000美元，但是西部还比较低。
上述组合预测模型综合了中国汽车市场需求的长期历史变动趋势与近期快速增长变动趋势。由表中的数据可知，2020年我国汽车市场需求预计达到3600万辆。不过，我们也要看到汽车的快速发展带来的城市拥堵及停车难等一系列问题。为此，深圳等城市已经出台了限购等政策。
总的来说，汽车是我国的支柱产业，其覆盖面广，涉及的产业多，提供了大量的就业机会。我国一直把汽车产业作为支柱产业，应出台一系列的政策促使汽车的快速均衡发展。
参考文献：
[1]张友兰，周爱民最优加权组合预测及应用[J].数量经济技术经济研究，1997（10）：66-68
市场预测方法篇6
关键词：马尔科夫链；随机过程；市场占有率预测；最小二乘法；转移概率矩阵
基金项目：本文得到教育厅重点项目：“新疆社会养老金体制创新与投资――基于CeV模型的动态研究”（项目批准号：XJeDU2016i037）资助
中图分类号：F713.54文献标识码：a
收录日期：2016年11月6日
一、引言
近年来，随着我国市场经济的快速发展，企业家们越来越重视对未来市场走向的预测，他们纷纷将市场预测作为经营决策的依据，市场预测的准确性也逐渐成为一个直接影响企业成败的重要因素。对于企业来说，进行市场预测的关键就在于对产品市场占有率的预测。
马尔科夫链最初是由俄罗斯著名数学家马尔科夫在1906～1912年期间的研究而得名，之后经柯尔莫果洛夫等数学家的进一步研究不断得到完善。在本文中，由于所谈到的关于马尔科夫链的应用不需要涉及到连续时间的马尔科夫链，因此所介绍的马尔科夫链都是离散时间的。目前，马尔科夫链已广泛应用于经济、通信、医学等领域，并且在经济领域中，马尔科夫链的应用已经越来越成熟，不仅被用于预测产品销售、企业利润和市场利率的变化，还被用于分析和预测股市的走势等等。随着马尔科夫链在各领域的应用日趋成熟，它在今后的发展过程中也必然会有更重要的地位。
二、马尔科夫链预测法在市场预测中的应用
在本文的分析中，将以我国吸油烟机市场为例，通过运用实际数据来具体分析马尔科夫链预测法在市场占有率预测中的应用。
（一）数据的取得以及状态的划分。在我国，吸油烟机市场主要是由老板、方太、美的、华帝、西门子等几个品牌的产品组成，其他品牌的产品市场占有率都比较小。为了预测方便起见，根据马尔科夫链预测法将系统分为老板、方太、美的和其他品牌4个状态。现根据中怡康时代市场研究公司所提供的全国吸油烟机的销售监测数据（2015年5月份到8月份）整理得到表1～表4。（表1～表4）
（二）状态的初始分布。以2015年8月份的市场占有率作为本期的市场占有率，并通过对其他月份（8月份之后）的市场占有率进行预测，系统状态的初始分布即是2015年8月份的4个状态的市场占有率。系统状态的初始分布即为表4中所列的4种品牌的市场占有率。如果将老板、方太、美的以及其他品牌这4个状态分别以1、2、3、4来表示，并记作2015年5月份为（四）市场占有率预测。根据求得的转移概率矩阵，以2015年8月份4种品牌的市场占有率为初始分布：
三、结果分析及建议
（一）结果分析。由上述对2015年9～12月份的市场占有率的预测结果可以看出，老板和方太的市场占有率在这几个月份均有所下降，美的则除了9月份市场占有率有所下降之外，其他3个月份都有所上升，而其他品牌较8月份也都略有上升。但从总体来看，这几个品牌市场占有率的波动幅度都比较小，这也说明了全国吸油烟机市场在这几个月中都处于相对比较稳定的状态。接下来将给出2015年9月份的实际市场占有率数据，并将其与预测数据作比较来对预测结果作进一步的分析。（表5、表6）
由表6可知，2015年9月份的实际市场占有率与预测数据虽然存在一定的误差，但误差都在较小的范围内，并且从与8月份的市场占有率的比较中也可以看出，9月份的实际占有率与预测占有率的变动方向也基本一致，故该预测结果相对来说是具有一定的参考价值的。
（二）马尔科夫链在市场引用中的评价。从实例来看，运用马尔科夫链预测法对市场占有率进行预测确实是一种科学有效而且也很方便的方法。但对于企业而言，如果想要将预测结果作为制定决策的重要参考依据，那就必须确保预测结果拥有足够的准确性，而影响预测结果准确性的因素是有很多的。以本文的具体实例来说，限于作为马尔科夫链预测法应用于市场占有率预测的具体说明，其预测结果是不能够作为企业制定决策的重要参考依据的。
本例为预测方便对系统状态的分类只取前三种品牌，将其他品牌全部归为一类，在其他品牌中也有市场占有率比较大的品牌，使得预测结果的准确性受到影响；对于转移概率矩阵的估计需要大量真实可靠的数据以确保其足够精确，只引用了2015年5～8月份的市场占有率数据对其进行估计，这也使得本例的预测结果存在一定的预测误差；最后，除了前两个原因之外，预测误差产生的最主要原因就是转移概率矩阵的变动。由于进行市场预测时我们一般假设转移概率矩阵在短期内具有稳定性，但在实际上，“由于消费者收入的大幅变动、新产品的冲击以及企业各种各样的促销活动等都会影响客户的购买意向”，因此转移概率矩阵实际上是不稳定的，这也就导致了预测误差范围的扩大。而且也正是由于这三个原因才导致了本例的预测结果存在预测误差，所以不能够将其作为企业决策时的重要参考依据。
企业若想要通过市场预测来作出正确且有效的决策，在进行预测的过程中必须在排除掉前两个原因干扰的前提下尽可能地缩短预测周期，及时按照市场的变化更新转移概率矩阵，只有这样才能够获得更加准确的预测结果，从而为作出正确有效的决策提供重要依据。
主要参考文献：
[1]黄仁立.马尔科夫链在低温阴雨长期趋势预报中的应用[J].广西气象，1991.4.
[2]冯耀龙，韩文秀.马尔科夫链在河流丰枯状况预测中的应用[J].系统工程理论与实践，1999.10.
[3]张波，商豪.应用随机过程（第三版）[m].中国人民大学出版社，2014.
[4]余志鸿.马尔科夫链及其在股价预测中的应用[D].闽江学院，2012.
市场预测方法篇7
营销决策者在识别和满足顾客需求的过程中，需要作出许多战略和战术决策。他们针对潜在的机遇进行市场细分，选择目标市场，制定营销计划，并对营销绩效进行评估和控制。首先，可控制的产品、价格促销和分销等营销变量之间相互作用，使得这些决策变得非常复杂。其次，经济、技术、竞争法律法规、公共政策、社会文化，政治环境等不可控制环境因素使得这些决策变得更加复杂。最后，顾客群体的构成也非常复杂，包括顾客、员工、股东和供应商等。市场调查是帮助营销决策者们链接营销变量、环境因素和顾客群体的纽带，提供相关的信息，评估信息需求，帮助制定决策，减少最终决策风险。
（一）调查方案与问卷1、抽样设计抽样调查是营销管理的重要手段，是目前国际上公认和普遍采用的科学的调查工具。一般有概率抽样和非概率抽样两种情形，实践中较多采用概率抽样。抽样设计，就是针对具体的调查目的，选择具体的抽样组织形式，比如简单随机抽样，类型抽样，等距抽样等，确定调查总体范围，制定抽样框，选择重复或非重复抽样方法，计算样本容量并实施的过程。抽样设计的过程就是数理统计和概率论知识的应用过程，抽样以中心极限定理理论为依据，应用随机原则实现样本的抽取，因此可以保证抽样误差在可允许范围内，从而实现调查目的与目标。2、问卷信度与效度的计算分析问卷调查是一种常用的获取信息的工具，在了解市场，进行营销管理方面发挥着非常重要的作用。问卷质量的高低直接影响着调查结果的真实性和适用性等特征。因此，为保证问卷对调查结果的可靠性和有效性，当问卷诉诸调查之前常常要进行初步测试，分析初步调查结果的信度和效度，进而调整问卷架构，修改问卷题项，提高问卷的质量。信度与效度分析体现了统计方法的具体应用。信度，也称可信度，是指采用相同的方法对同一对象进行重复测量时得到结果的一致性程度。信度指标一般用统计中的相关系数来表示，α信度系数是目前最常用的信度系数，被广泛应用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。效度，即有效程度，指测量工具能有效测量所需测量事物的准确程度。市场研究中若要获得高度吻合实际的调查结论，必须以高效度的调查问卷为出发点。效度高低通常以皮尔逊积差相关系数来表示，系数越高，问卷测试结果所能代表的测试行为的真实度越高，调查的效果越好，效率越高。
（二）调查数据分析1、数据基本结构分析数据结构分析是调查数据分析中最基本的部分。主要了解消费者群体的主要特征，包括性别特征，年龄特征，学历特征等，将消费者划分为不同的类型，有针对性地制定营销方案；了解消费者对产品的消费行为特征和规律，主要从认知途径，认知状况，忠诚度等方面入手，方便企业根据消费者喜好和习惯选择促销方式和宣传媒介等。基本结构分析主要采用的是统计相对指标计算比重，分析消费者内部构成结构，也常常使用数值平均数、位置平均数、标准差、峰度、偏态等描述统计指标分析数据集中趋势、离中趋势等。2、显著性差异分析在市场调查中常常要探讨不同品质、价格、包装以及促销方式对销售量的影响，利用分析结论选择原料采购单位、价格制定策略，包装式样以及不同的销售手段和渠道等，同时，面向消费者的调查活动又不可避免地去分析不同的性别、学历、区域等对销售量的影响是否具有显著性差异，从而针对不同性别、学历的消费者制定不同的营销策略，针对不同的区域制定不同的营销方案。显著性差异分析是统计工具的重要特色，主要利用方差分析或均值分析进行。其中方差分析除了进行均值检验之外，还常用来分离各有关因素并估计其对总变异的作用，分析因素间的交互作用以及进行方差齐性检验等，而均值分析则主要检验大样本数据、小样本数据，单一总体，双总体、成对总体的均值之间是否具有显著性差异，并得到结论。世界万物的普遍联系使得一个事物的存在与发展要受到很多因素的影响，这些因素互相依存，互相制约，形成一个相对稳定的整体。方差分析就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，研究各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等，在产品设计、定价、销售量预测方面应用广泛。
二、统计方法在市场预测中的应用
运用统计方法进行市场预测是统计工具的重要应用之一。瞄准市场发展趋势，提早做足准备，在风卷云涌的市场竞争中立于不败之地，是每个企业追逐的基本目标。企业生产经营活动离不开市场预测，而市场预测离不开统计工具。首先市场预测需要掌握当前可靠的市场信息，这些信息通常要通过统计调查方法获取；其次，利用调查数据进行预测是个科学性很强的工作，需要借助大量的统计预测、评估、分析方法。企业通过对环境预测，了解国家各项宏观微观经济政策，了解政府财政开支、多边贸易状况、通货膨胀以及企业投资及消费者储蓄与支出的状况，奠定好市场预测的基础。通过市场潜量与企业潜量预测，从行业角度了解某一产品的在市场上所占的最大的市场份额，为制定营销决策提供基础数据。市场需求预测则是针对当前的营销环境和营销力度，评估某些产品的市场需求水平，预测企业未来的销售可能。统计中的定性预测和定量预测方法常常被应用于市场预测上。
（一）定性预测1、专家意见法专家意见法，是根据市场预测的目的和要求，聘请一些专家成立预测小组[1]，然后综合全体专家所提供的预测信息作出最终的预测结论。在这一过程中，贯穿始终的统计指标为统计平均数。第一步，将专家分成不同的组次，并确定每组内部和组间专家意见的权重。这一步尤为关键，专家的选取以及权重的设置都直接影响预测结果的可靠性，需要根据行业特征，结合以往经验来确定；第二步，预测组织者将预测项目和要求以及相关资料发给各位专家，要求预测者凭借个人经验和分析判断能力，给出不同销售环境（销售状况好，一般，以及销售状况差）出现的概率及其相应的销售预测数值；第三步，预测组织者计算各组专家预测数值的期望值，即以三中销售状况出现概率为权重的销售预测值的加权算术平均数；第四步，同上步，计算各类专家销售预测的综合期望值，并最终确定一个合理的预测值。综上所述，可见统计平均数是专家意见法的最基本工具，除了常用的算术平均数以外，也可以利用中位数来确定组间的综合预测值，均可保证预测的科学有效。2、德尔菲法德尔菲法是一种著名的专家会议意见预测法。它针对一定的预测主题，通过匿名的方式按轮次函询专家的预测意见。每一轮意见都要经过组织者的汇总整理，作为专家下一轮次预测的参考资料，供他们分析判断，进而提出新的预测意见和结果。直到最后专家们的预测意见渐趋一致，得到可靠性较高的预测结论。德尔菲法必须结合统计方法对其预测结果进行处理。通常运用中位数、算术平均数等来预测专家意见的集中程度，或利用四分位数、标准差或标准差系数等来反映预测意见的离散度，根据专家意见代表性的强弱，决定意见的轮回还是终止，保证最终结论的客观性和科学性。有时也需要利用结构相对指标反映专家对某个意见赞成或反对的人数的比重，或者对专家的评分进行描述性统计，详细掌握数据结构特征和预测数值的范围，使得预测更加具有实际价值。
（二）定量预测法1、直接推算预测直接推算预测是对统计绝对数指标和统计相对数指标的综合运用。主要包括进度判断预测法，比重推算法以及比例推算法等。进度判断预测法，以逐期增长量、累计增长量和环比增长速度、定基增长速度为工具，以上期的实际数为基础，综合推算后一期的变化趋势与原因，进而预测后段和全期可能达到的总水平，根据具体使用的指标不同可分为：使用增长量和增长率预测的增减趋势预测法，使用动态数列为工具的序时平均法，使用结构相对指标为工具的季节比重推算法等。比重推算法则针对预测量中主要因素的比重来进行预测，以反映产品的市场占有率，商品的进货率，以及产品成本结构的演变规律等。比例推算法采用的主要是统计中比例相对指标，根据总体中的一部分数据与另一部分数据的比例关系，推算未知部分的数值，或利用具有一定关联关系（上下游产品、互补性产品、替代性产品）的产品的销售数据进行预测推算。2、平均法趋势预测利用平均数进行短期和近期预测是营销工作中常用的方法。一般而言，当数据表现为水平趋势或者无显著的长期趋势变化和季节变动时，常采用算术平均数进行预测。分析时间数列的资料，结合经验确定权重，距离预测期较近的赋予较大的权数，距离预测期较远的，赋予较小的权数，通常要设置几套权数方案，再择优确定。而对于趋势型变动的时间序列，则采用移动平均法，选择合适的步长，移动计算等步长的平均值，并以最近一期的移动平均值作为预测的基础，得到较为客观的数据。3、回归分析法与前述方法不同，回归分析法是定量预测方法中最具有独特作用的方法。回归分析预测的原理是统计学中的相关理论，即通过研究各经济现象之间的相关关系，从具有显著相关关系的变量之间的联系来预测现象变动的趋势，进而推算未来数量状态的一种预测方法。根据分析中涉及变量数量的多少，回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析两种，利用eXCeL中加载宏之后的数据分析工具，可以轻松实现变量间的回归分析。
三、统计方法在销售评价方面的应用
市场预测方法篇8
【关键词】烟草商业企业市场容量评估
卷烟市场容量，指某一时期内的卷烟市场需求量，即卷烟需求总量。长期以来，地市级烟草企业受制于技术、人员等原因，市场容量评估在营销实践中难以运用率低，本文通过比较现有市场容量评估方法，初步构建实用便捷的市场容量评估方法。
一、基本前提
第一，市场供求基本平衡。在2014年以前的20多年中，全国卷烟销量处于持续稳定增长的阶段，市场始终处于稍紧的供不应求状态。然而，近两年来，全国卷烟市场发生了深刻变化，呈现供大于求的新常态。新常态下，市场供求基本平衡，销量基本等于市场容量。
第二，经济运行数据相对完整。烟草行业作为专卖专营的特殊行业，每个地市级区域市场只有一家批发企业，每年到每天的销售量、销售收入等市场信息相对完整、真实，信息获取也比较方便。
第三，市场容量的影响因素比较集中。对于地市级烟草市场，市场容量主要受人口、收入、价格、关联行业发展、控烟措施、大型活动等变动因素的影响，而且影响因素均可预见和预测。
第四，烟草行业的营销主体是地市级商业企业，考虑到年度市场容量对于地市级商业企业的重要意义，本文重点讨论地市级区域市场的年度市场容量的评估。
第五，地市级烟草公司的营销人员往往不具备专业统计分析能力，因此，地市级烟草企业对市场容量评估这一营销工具的运用率不高。
二、现有市场容量评估方法的分析
现有的卷烟市场容量评估方法主要有购买者意图调查法、时间序列预测法、回归预测法等等。
1.销售人员意见法。对销售人员各负责市场的预测数值进行累加。这种方法需要销售人员对预测数值有专业判断，在当前卷烟销售人员的专业素质差次不齐的情况下，预测的准确性非常不确定。
2.购买者意图调查法。通过大规模调查消费者，测算出吸烟率，通过“市场容量=人口数×吸烟率”的公式测算出市场容量。这种方法如果要保证测算准度，选取的样本要足够大，工作量非常大。同时，这种方法只能测算出当期的市场容量，对目标期的市场容量无法进行预测。
3.回归预测法。指根据预测的相关性原则，找出影响预测目标的各因素，找出这些因素与预测目标之间的函数关系的近似表达，再利用样本数据对其模型估计参数及对模型进行误差检验。这种回归分析相对复杂，专业性要求较高，而且由于影响市场容量的因素众多，各种因素之间互相干扰，因素与容量之间的关系也不稳定，难以应用于实践。
三、构建烟草市场容量评估的可行方法
要使地市级烟草企业能够广泛而有效地运用市场容量评估方法并发挥作用，应具备如下几个条件：一是专业技术要求相对较低；二是数据容易获取；三是工作量和所需统计人员较少。
基础以上考虑，本文初步构建一种预测年度市场容量的便捷方法，市场容量评估公式：
本年度卷烟市场容量=上一年度市场容量+各因素对市场容量影响的变动量。
可近似认为，上年度市场容量=上年度市场销量-上年末社会库存+前年末社会库存。
影响卷烟消费市场的因素主要有六个方面：
第一，常住人口。常住人口=户藉人口+本地净流入常住人口。要注意，劳动密集型产业规模的扩大或萎缩，将直接影响常住人口净流入规模。常住人口增多，卷烟销量将变大。此外，还应当关注变动人口的收入层次、消费结构、吸烟率等，可更准确地预测常住人口变动对销量的影响值。常住人口的数据可通过当地政府人口计生部门获取。
第二，可支配收入。可支配收入的提升，不仅可以直接带动卷烟消费，同时还将将刺激消费市场的繁荣，促进卷烟的消费。此外，还必须考虑可支配收入变动的人口结构。高收入阶层可支配收入的变动对卷烟消费影响不大，中低收入阶层可支配收入的变动对卷烟消费影响则更大。可支配收入的变动预测可从本地政府的经济统计部门获取。
第三，卷烟批发价格。一般情况下，卷烟价格比较稳定，但如果国家对卷烟批发价进行干预，将直接影响卷烟的销售量和销售结构。卷烟批发价格提高，销量将减少。卷烟批发价格变动都会提前进行政策。
第四，餐饮娱乐业发展。餐饮娱乐业的变化直接带动卷烟消费，餐饮娱乐业越发达，卷烟消费越旺盛。餐饮娱乐业的变化情况，可以通过本地工商部门获取。例如，要预测本年度餐饮娱乐业对卷烟消费量的影响，可以将本年度初注册的餐饮娱乐业的商户、企业数量和规模与去年初的数据进行对比，即可推算出今年受餐饮娱乐业变动的影响以及卷烟销量的变动情况。
第五，控烟措施的实施。控制措施越严厉、越到位，卷烟销量和收入将受到抑制。区域市场实施控烟措施会提前政策信息。
第六，重大事件。如大型体育赛事、旅游节、大型主题活动、大型工程、高铁开通等因素，这些因素将带来大量的流动人口，从而扩大卷烟消费规模。这些重大事件，都会提前向社会公布，因此可以充分进行预判评估。
此外，宗教、消费文化、对女性吸烟的社会认可等因素也会对市场容量构成影响，但这些影响是长期而缓慢的，在此公式中可以忽略。这种方法尽管也是估算，存在一定的误差，但由于影响市场容量的因素基本覆盖，因此基本可以预测市场容量的规模趋势，基本能够满足烟草商业企业开展市场营销工作的需求。另外，尽管该评估模型尽针对地市级市场，但也可以推广到县区市场以及更小的区域市场，还可以推广到月度市场分析。通常地，市场越小、越封闭，评估的准确性越高。
参考文献：
市场预测方法篇9
关键词：电力市场；预测；专业化管理
中图分类号：F274文献标识码：a文章编号：1673-291X（2016）26-0125-02
一、电力市场预测专业化管理的实施背景
近年来，随着经济社会的快速发展，安庆市全市用电量快速增长。但受际经济环境复杂多变、国内经济下行不断加大、全球气候变暖等诸多不确定因素影响，电力市场的增长变化趋势备受地方政府和公司决策层的高度关注。随着国网公司“三集五大”大营销体系建设的不断深入，对市场预测工作提出更高的要求，因此，加强电力市场预测专业化管理，准确把握电力市场发展趋势，为政府和公司决策层提供准确、可靠的市场信息，为公司发展和经营管理提供第一手参考资料势在必行。
多年来，在安庆市公司层面也初步建立了营销、调控、财务等部门协同预测机制，但由于安庆地区结构的特殊，以及县域经济的崛起，8县供电公司售电量已接近总售电量的70%，前期县公司市场预测工作起步晚、经验少，影响安庆供电公司整体水平的提升。主要体现在以下几个方面。
一是没有制定相关规则制度，预测工作存在散漫性和随意性，预测精度没有明确的标准，预测误差普遍较大。
二是没有建立有效的电力市场预测机制，只有营销人员坐在办公室单凭经验和少量的信息，主观判断，预测机制不健全手段单一。
三是缺乏对市场预测工作考核手段，对8县供电公司市场预测工作没有纳入年度、月度工作考核，不能引起高度重视。预测水平难以。
四是没有建立完善有效预测基础信息，预测缺少依据，手段单一。
正是基于上述各方面原因，安庆市供电公司整体电力市场预测水平不高，难以满足政府和公司精益化管理日益提升的需求，因此，构建电力市场预测管理体系，落实“三集五大”专业化管理要求，提升电力市场预测整体水平，非常必要、紧迫。
二、电力市场预测专业化管理的内涵和主要做法
（一）内涵
一是建立多部门协作的预测管控机制，每月各部门专人收集相关市场信息，定期召开指标分析会，通报影响电量增减的市场信息，提升电量预测准确性。
二是建立多层次预测机制，按照营销专业化管理向县公司延伸要求，建立市、县等多级分析预测机制，要求预测人员每月跟踪大工业客户检修情况、新客户报装情况，使市场预测更加贴近实际情况，使市场变化能及时反映到预测工作中。
三是建立经济、天气等综合信息定期收集机制，紧跟经济和天气形势变化，做好市场预测指标的调控。
四是建立长期预测和短期预测相结合机制，以国民经济发展计划为依据，考虑各相关产业的发展预测，在认真研究历年电力市场需求与社会经济发展动向关系的基础上，做出科学预测，同时，根据情况的变化不断进行滚动修正。
（二）主要做法
1.公司系统建立了电力市场预测领导机构和组织机构，制订“安庆供电公司短期电力市场调研分析及预测工作管理办法”，确立了营销部、发展策划部、调控中心、财务部和8县供电公司多部门协作、多层次的预测管控机制。
2.结合大营销部体系建设，组建了市场预测专业人才队伍，预测人员覆盖生产、营销、财务层面，市县公司参与市场预测人员到78人。
3.开展“问题与对策”研究。年初召开各县公司、营销各单位专业管理务虚会，分析查找市场预测工作中存在的问题和不足，拟出市场预测“问题与对策”明细表，召开县公司市场分析预测会议，交流市场预测经验。
4.加强县公司市场预测指标考核。按月考核、通报县公司预测精度，把8县公司电力市场预测准确率纳入考核指标，促进县公司，预测水平的提高。
5.每月上旬参加全市经济运行研判会议，及时了解全市金融、投资、税收和重点项目建设进展情况，从银行信贷、投资增减、税收增减等方面判断安庆地方经济发展趋势和重点行业、重点用电企业经营情况，根据研判结果及时调整电量平均增长率；同时，加强与气象部门联系，预测气温、雨水等天气信息对电量的影响，做好市场预测指标的调控。
6.扩大存量市场跟踪分析。每月由大客户经理分别与重点客户联系，了解检修工作安排、生产状况等，按月统计分析56家存量客户用电量增减情况，并以此作为市场变化趋势风向标，调整市场预测指标。
三、电力市场预测专业化管理的实施效果
（一）市县合并口径售电量预测准确率大幅提升
通过加强电力市场预测专业化管理，虽然经历了复杂多变的经济形势和百年不遇的极端高温天气，2015年安庆供电公司经受住了考验，电力市场预测准确率全省排名第一。
1.年度购网最大负荷年度预测准确率98.60%。
2.2015年1―12月月度售电量预测准确率97.33%（单位：万千瓦时、%）
（二）取得的社会效益和经济效益
准确把握地方经济发展趋势，正确分析电力分析供需形势，为地方政府客观分析经济形势和地方电网安庆市可靠运行，提供强大支持，提升了电力营销工作的社会效益和经济效益。
1.社会效益
电网安全可靠运行，迎峰度夏期间，没有发生拉限电，没有发生大面积停电，重要场所、重要客户和居民生活用电得到保障，荣获2013年全省“有序用电一等奖”。
市场预测方法篇10
关键词：股指期货；股指期货预测；神经网络；支持向量机
1.股指期货预测的重要意义
股票指数期货，简称为股指期货，指的是一种买卖基础为股票指数的期货。而股票指数则是指由证券交易所或者金融服务机构所编制的用来表明股票行情的一种参考数字。由此可见，股指期货具有如下特点：标的物是股票指数，报价单位为指数点，股指期货合约的价格等于股票指数期货报价和一定货币的乘积，期货头寸是通过计算差价用现金来结算的。开展股指期货预测的重要意义有以下几点。
首先，可以规避股市的系统风险。股市中的风险主要是由系统风险以及非系统风险两部分组成，非系统风险是可以通过投资组合的方法来化解的，但是该方法却不适用于系统风险的解决。尤其在我国，系统风险较大，因此也就迫切需要一种方法用来解决这个问题。股指期货预测使得理性的投资者有可以有对冲风险的工具，也就可以保证投资收益不受到影响。从上市公司股东、证券自营商等角度来看，在面对系统风险时，可以通过股指期货预测，在享有股东权益的前提下，同时维持所持股票资产的原有价值，这样便可以相应减轻集中性抛售对股票市场所造成的恐慌。
其次，有利于培育机构投资者，并促进股市规范化发展。就以中国为例，目前，我国的机构投资者比重较低，并不利于股市的规范化发展。股指期货预测可以为机构投资者提供有效的治理工具，亦可以增加投资品种，较好地促进了组合投资和理性交易的长期发展，提高了市场的流动性，降低了机构投资者的交易成本，以此提高了资金的使用效率。若我国想要平安运作及发展开放式基金，就必须要有相对的衍生工具，如相应股指期货，国际市场的成功经验向我们表明，这一点是不容忽视的。
第三，促进股价的合理波动，发挥经济晴雨表的功能。风险回避机制的缺失，导致机构投资者只能依赖于内幕消息来进行短线投资，股价的波动难以避免。但是股指期货的预测能较好的解决这个问题，有了预测这一环节，投资者在选择时会更加理性。为了能更加准确的进行预测，各种消息大量聚集，也就提高了股市的透明度，如果现货市场和期货市场的价差过大，将会发生两个市场的套利行为，因此可有效的控制股票市场的异常波动。
最后一点，股指期货预测可以完善功能与体系，并增强资本市场在国际中的竞争力。国际市场的发展趋势清晰可见，股指期货可以很好地完善资本市场的功能和体系，这在国际市场中已经得到了广泛的认同。抛弃传统的交易方式，以全新角度来发展经济，有利于与国际金融市场的接轨，并且可以为国际投资资本的进入提供回避风险的场所。我国的资本市场仍旧不完善，这样会影响我国对外来资本的吸引。因此发展股指期货并提供预测成为了发展市场的首要任务，而这一点对促进我国的资本市场的发展有着重大的战略意义。
2.股指期货预测的方法
虽然股票市场作为一个非线性动态系统尤其高度的复杂性，但其运行仍有一定的规律可循。同时，社会经济日益紧密的发展也使得股指期货等的走向与政治、经济、社会的诸多因素紧密相连。传统的数据统计分析方法在高速时刻变化的股票市场已经不在显现出其优越性，因此，今年来，一些新的预测方法被引入金融领域。
2.1神经网络在股指期货预测中的应用
20世纪80年代以来，非线性、非平衡的概念开始逐步进入人们的观念，处理这种非线性系统的手段也日渐增多，随着这种方法的科学性逐渐被人们认可以及其计算手段的不断进步，经济分析人员们开始将非线性系统作为一种新的工具引入到经济领域。