產品總需求量

　　1.預測變量的過去、現在和將來的客觀條件基本保持不變，歷史數據解釋的規律可以延續到未來;

　　2.預測變量的發展過程是漸變的，而不是跳躍式的或大起大落的。

　　延伸預測法包括簡單移動平均法、指數平滑法、成長曲線模型、季節波動模型等，其基本方法是時間序列預測。

　　簡單移動平均法是以過去某一段時期的數據平均值作為將來某時期預測值的一種方法。該方法按對過去若干歷史數據求算術平均數，并把該數據作為以后時期的預測值。

　　1.簡單移動平均公式

　　簡單移動平均可以表述為：

　　其中：Ft+1是t+1時的預測數;n是在計算移動平均值時所使用的歷史數據的數目，即移動時段的長度。

　　2.n的選擇

　　n值越小，表明對近期觀測值預測的作用越重視，預測值對數據變化的反應速度也越快，但預測的修勻程度較低，估計值的精度也可能降低。反之，n值越大，預測值的修勻程度越高，但對數據變化的反映程度較慢。n一般在3～200之間，視序列長度和預測目標情況而定：

　　(1)一般對水平型數據，n值的選取較為隨意;

　　(2)一般情況下，如果考慮到歷史上序列中含有大量隨機成分，或者序列的基本發展趨勢變化不大，則n應取大一點;

　　(3)對于具有趨勢性或階躍型特點的數據，n值取較小一些，以使移動平均值更能反映目前的發展變化趨勢。

　　指數平滑法又稱指數加權平均法，實際是加權的移動平均法，它是選取各時期權重數值為遞減指數數列的均值方法。

　　1.指數平滑法公式

　　根據平滑次數的不同，指數平滑有一次指數平滑、二次指數平滑、三次指數平滑和高次指數平滑。

　　對時間序列Qn ，x2，x3，…，xt，一次平滑指數公式為：

　　式中：a是平滑系數，0

　　一次指數平滑法適用于市場觀測呈水平波動，無明顯上升或下降趨勢情況下的預測，它以本期指數平滑值作為下期的觀測值，預測模型為：

　　亦即

　　2.平滑系數a

　　一般情況下，觀測值呈較穩定的水平發展，a值取0.1～0.3之間;觀測值波動較大時，a值取0.3～0.5之間;觀測值呈波動很大時，a值取0.5～0.8之間。

　　2.交鋒式會議法。與會專家圍繞一個主題，各自發表意見，并進行充分討論，最后達成共識，取得比較一致的預測結論。

　　3.混合式會議法。也稱質疑式頭腦風暴法，是對頭腦風暴法的改進。它將會議分為兩個階段，第一階段是非交鋒式會議產生各種思路和預測方案;第二階段是交鋒式會議，對上一階段提出的各種設想進行質疑和討論，也可提出新的設想，相互不斷啟發，最后取得一致的預測結論。