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市场预测的四大特征原则

发布网友 发布时间:2022-05-26 11:59

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热心网友 时间:2023-10-16 00:07

预测本身要借助数学、统计学等方*,也要借助于先进的手段。我们先不讲技术和方法,对企业的管理者而言,可能最先关注的是怎样形成一套有效的思维方式?以下几个原则可能会有些启发: 建立在“分类”的思维高度,关注事物(类别)之间的关联性,当了解(或假设)到已知的某个事物发生变化,再推知另一个事物的变化趋势。最典型的相关有正相关和负相关,从思路上来讲,不完全是数据相关,更多的是“定性”的。(1)正相关是事物之间的“促进”,比如,居民平均收入与“百户空调拥有量”;有企业认识到“独生子女受到重视”推知玩具、教育相关产品和服务的市场;某地区*反复询问企业一个问题:“人民物质文化生活水平提高究竟带来什么机遇”,这实际上是目前未知市场面临的一个最大机遇!该地区先后发展的“家电业”、“厨房*”、“保健品”应该是充分认识和细化实施的结果。这也体现企业的机遇意识。进行的人口普查,有专家提出那些资料是企业的“宝”,就看您怎么认识了:有个大型家具企业,起家把握的一个最大机遇是“中国第三次生育浪潮生育的这些人目前到了成家立业的高峰”。(2)负相关,是指事物之间相互“制约”,一种事物发展导致另一种事物受到*。特别是“替代品”。比如资源*、环保*出台必然导致“一次性资源”替代品的出现,象“代木代钢”发展起来的PVC塑钢;某地强制报废助力车,该地一家“电动自行车”企业敏锐地抓住机遇也是一样。 这个原则也是建立在“分类”的思维高度,关注事物之间的关联性。(1)由小见大—从某个现象推知事物发展的大趋势:例如现有人开始购买私家汽车,您预见到什么?运用这一思路要防止以点代面、以偏概全。(2)由表及里—从表面现象推实质:例如“统一食品”在昆山兴建,无锡的“中萃面”应意识到什么?“海利尔”洗衣粉到苏南大做促销,“加佳洗衣粉”意识到可能是来抢市场的。换个最简单的例子说:一次性液体打火机的出现,真的就有火柴厂没有意识到威胁的例子。(3)由此及彼—引进国外先进的管理和技术也可以由这一思路解释。你记住一句话:发达地区被淘汰的东西,落后地区可能有市场。(4)*说过一句话:我不是李自成。可见历史的东西对以后的发展是极有指导性的。换句话说:谁敢想想自己家有空调、电脑、电话?我们问:您能不能想想10年后您会拥有自己的汽车?这种推理对商家是颇具启发的。您能总结一下中国家庭电视机的发展规律吗?也许,您从中就能找到商机!(5)由远及近—比如国外的产品、技术、管理模式、营销经验、方法,因为可能比较进步,就代表先进的方向,可能就是“明天要走的路”。(6)自下而上—从典型的局部推知全局,一个规模适中的乡镇,需要3台收割机,这个县有50个类似的乡镇,可以初步估计这个县的收割机可能的市场容量为150台。(7)自上而下—从全局细分,以便认识和推知某个局部。例如,我们想知道一个40万人的城市女士自行车市场容量,40万人——20万女性——(去掉12岁以下50岁以上)还有10万——调查一下千人女性骑自行车比率(假设60%)——可能的市场容量为6万。对大致了解一个市场是很有帮助的。 市场商品容量是指有一定货币支付能力的需求总量。市场容量及其变化预测可分为生产资料市场预测和消费资料市场预测。生产资料市场容量预测是通过对国民经济发展方向、发展重点的研究,综合分析预测期内行业生产技术、产品结构的调整,预测工业品的需求结构、数量及其变化趋势。消费资料市场容量预测重点有以下三个方面:?(1)消费者购买力预测。预测消费者购买力要做好两个预测:第一,人口数量及变化预测。人口的数量及其发展速度,在很大程度上决定着消费者的消费水平。第二,消费者货币收入和支出的预测。(2)预测购买力投向。消费者收入水平的高低决定着消费结构,即消费者的生活消费支出中商品性消费支出与非商品性消费支出的比例。消费结构规律是收入水平越高,非商品性消费支出会增大,如娱乐、消遣、劳务费用支出增加,在商品性支出中,用于饮食费用支出的比重大大降低。另外还必须充分考虑消费心理对购买力投向的影响。(3)预测商品需求的变化及其发展趋势。根据消费者购买力总量和购买力的投向,预测各种商品需求的数量、花色、品种、规格、质量等等。 1.“回归”的含义。回归是指用于分析、研究一个变量(因变量)与一个或几个其它变量(自变量)之间的依存关 系,其目的在于根据一组已知的自变量数据值,来估计或预测因变量的总体均值。在经济预测中,人们把预测对象(经济指标)作为因变量,把那些与预测对象密切相关的影响因素作为自变量。根据二者的历史和 统计资料,建立回归模型,经过统计检验后用于预测。回归预测有一个自变量的一元回归预测和多个自变量的多元回归预测,这里仅讨论一元线性回归预测法。2.回归分析的基本条件。应用一组已知的自变量数据去估计、预测一个因变量之值时,这两种变量需要满足以下两个条件:第一,统计相关关系。统计相关关系是一种不确定的函数关系,即一种因变量(预测变量)的数值与一个或多个自变量的数值明显相关但却不能精确且不能唯一确定的函数关系,其中的变量都是随机变量。经济现象中这种相关关系是大量存在的。例如粮食亩产量y与施肥量x之间的关系,二者明显相关但不存在严格的函数关系,亩产量不仅与施肥量有关,还与土壤、降雨量、气温等多种因素有关,这样亩产量y存在着随机性。第二,因果关系。如果一个或几个自变量x变化时,按照一定规律影响另一变量y,而y的变化不能影响x,即x的变化是y变化的原因,而不是相反,则称x与y之间具有因果关系,反映因果关系的模型称为回归模型。 另一种分类市场预测的分类方法般可以分为定性预测和定量预测两大类。对于企业营销管理人员来说,应该了解和掌握的企业预测方法主要有:(1)定性预测法定性预测法也称为直观判断法,是市场预测中经常使用的方法。定性预测主要依靠预测人员所掌握的信息、经验和综合判断能力,预测市场未来的状况和发展趋势。这类预测方法简单易行,特别适用于那些难以获取全面的资料进行统计分析的问题。因此,定性预测方法在市场预测中得到广泛的应用。定性预测方法又包括:专家会议法,德尔菲法,销售人员意见汇集法,顾客需求意向调查法。(2)定量预测法定量预测是利用比较完备的历史资料,运用数学模型和计量方法,来预测未来的市场需求。定量预测基本上分为两类,一类是时间序列模式,另一类是因果关系模式。
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