2011年房估師考試經營與管理講義68

    專家意見法是一種使用比較廣泛的方法，它有如下優點：能發揮各位專家的作用，集思廣義，準確度高；采取單線聯系，有利于

    避免偏見，尤其可避免權威人士的意見對其他人士的影響；有利于各專家根據別人的意見修正自己的意見和判斷，不致礙于情面而固執己見。

    ㈣ 時間序列分析法

    時間序列分析法利用過去的數據或資料來預測未來的狀態，即根據過去數據中的因果關系來預測未來的值，過去和未來的狀態僅是時間的函數。時間序列分析法可進一步分為如下幾類：

    ⑴ 簡單平均法

    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。

    ⑵ 市場因子推演法

    所謂市場因子，就是能夠明顯引起某種產品市場需求變化的實際因素。市場因子推演法實際上也是通過分析市場因子與銷售量的

    相關關系來預測未來的銷售量。對連帶產品和配套性產品，利用這種方法就比較簡單。

    如假設新婚家庭100個，住宅的銷售量為16套。即新婚家庭數量就是住宅銷售量的市場因子。如果某年新婚家庭數量為5萬個，

    則住宅的需求量為50000×16/100=8000（套）。上述市場趨勢分析方法的具體測算公式，在有關的書籍中都有

    詳細的介紹，本書不再贅述。但值得注意的是這些方法各有自己的特點和適用范圍，因此，只有正確地加以選擇，才能獲得可靠和具有實用價值的預測結果，為企業決策提供科學依據。