4．指数平滑法（重要考点，每年都会以单选的形式出现）

指数平滑法也是加权平均法的一种。它不仅考虑了近期数据的重要性，同时大大减少了数据计算时的存储量。其计算公式为：

Q＝aSt-l＋（1－a）Qt-l

式中Q-本期预测值；

St－l-前期实际销售量；

Qt－l-前期预测值；

a-平滑指数，1≥a≥0。

平滑指数。是新、旧数据在平滑过程中的分配比率，其数值大小反映了不同时期数据在预测中的作用高低，a愈小，则新数据在平滑值中所占的比重越低，预测值愈趋向平滑，反之则新数据所起的作用越大。

例题8：2006年某市商品住宅实际销售量为410万㎡，预测销售量为380万㎡。如果平滑指数a＝0．65，则用指数平滑法预测的2007年该城市商品住宅销售量为（　）万㎡。（2007年试题）

A．390．5

B．399．5

C．523．5

D．543．0

答案：B

解析：根据指数平滑法的公式：Qt＝aSt－1+（1－a）Qt－1，Qt＝0．65×410＋（1－0．65）×380＝399．5（万㎡）。

（五）相关分析法

时间序列分析法是仅对时间为变量的函数的定量预测方法，它没有考虑其他众多影响市场需求的实际因素，因此在许多情况下是不适用的。此时可运用相关分析的理论判断销售量与其他因素相关的性质和强度，从而做出预测。这种方法尤其适用于中、长期预测。

1．回归分析法

回归分析法是借助回归分析这一数理统计工具进行定量预测的方法，即利用预测对象和影响因素之间的关系，通过建立回归方程式来进行预测。

回归分析法实际上是根据现有的一组数据来确定变量之间的定量关系，并且可以对所建立的关系式的可信程度进行统计检验，同时可以判断哪些变量对预测值的影响最为显著。由于这种方法定量地揭示了事物之间因果关系的规律性，所以具有比较高的可信度。

根据自变量的多少，回归分析法分为一元回归和多元回归；根据自变量与因变量之间函数关系类型的不同，可分为线性回归和非线性回归。

2，市场因子推演法

所谓市场因子，就是能够明显引起某种产品市场需求变化的实际因素。市场因子推演法实际上也是通过分析市场因子与销售量的相关关系来预测未来的销售量。对连带产品和配套性产品，利用这种方法就比较简单。

如假设新婚家庭100个，住宅的销售量为16套。即新婚家庭数量就是住宅销售量的市场因子。如果某年新婚家庭数量为50000个，则住宅的需求量为

50000×16/100＝8000（套）。

上述市场趋势分析方法的具体测算公式，在有关的书籍中都有详细的介绍，本书不赘述。但值得注意的是这些方法各有自己的特点和适用范围，因此，只有正确地加以选择，才能获得可靠和具有实用价值的预测结果，为企业决策提供科学依据。