시장 예측은 오랜 역사를 가지고 있다. 중국' 사기' 에 따르면, 기원전 6 세기부터 기원전 5 세기까지 범리는 군멸국을 도운 후 벼슬을 버리고 바다로 내려갔다. 19 년, 그는 세계 부자가 되었고, 쇼핑몰에서의 성공은 시장 예측에 대한 그의 이해에 달려 있다. 예를 들어, "과잉 부족에 대해 말하자면, 그것이 얼마나 비싼지, 비싸면 오히려 싸다는 것을, 싸면 오히려 비싸다는 것을 알 수 있다." " 시장 상품의 수급 관계에 따라 상품 가격의 변화에 대한 그의 예측이다.
엄밀히 말하면, 시장 예측은 19 세기 후반에 시작되었다. 한편으로는 자본주의 경제의 시장 변화가 매우 복잡하다. 이윤을 얻고 경영 위험을 낮출 수만 있다면 경제 주기의 변화 법칙을 파악해야 한다. 한편, 수리경제학은 현상 사이의 수량관계에 대한 연구가 깊어지면서 각국의 통계 축적이 점점 풍부해지고 있으며, 시장 예측을 포함한 경제문제 처리에 적합한 통계 방법도 점차 완벽해지고 있다. 학계 시장 예측의 이정표는 오스트리아 경제학자, 통계학자 스팔라 니먼에서 계산한다. 그는 지수 분석법으로 금, 은, 석탄, 철, 커피, 면화 생산, 철도, 해운, 통신, 국제무역과 관련된 문제, 1866- 1873 의 수출입 가치를 연구했다.
예측은 의사결정 서비스로 관리의 과학화 수준을 높이고 의사결정의 맹목성을 줄인다. 우리는 예측을 통해 경제 발전이나 미래 시장 변화의 관련 추세를 파악하고, 미래의 불확실성을 줄이고, 의사 결정에서 발생할 수 있는 위험을 줄이고, 의사 결정 목표를 원활하게 달성할 수 있도록 해야 합니다.
본 시장 예측의 원칙을 편집하다
미래에 대한 선지자는 인류가 갈망하는 것만이 아니기 때문에 "500 년 후 500 년 전" 을 아는 신화, 그래서 예언은 이미 불명예스러운 전신으로 전락했다. "점술" 이라고 한다. (윌리엄 셰익스피어, 점술, 점술, 점술, 점술, 점술, 점술, 점술, 점술)
만약 한 기업이 어느 정도 예견을 할 수 있다면, 그 운영에 대한 이득은 물론 자명하다. 물론, 완전히 예언하는 것은 불가능하다. 그렇지 않으면 모두가 백만장자이고, 모든 기업은 나날이 번창하고 있다.
기업들은 미래에 대해 불확실하지만, 인간의 인식과 사고의 진보는 사람들에게' 법' 의 중요성을 발견하게 한다. 고대인들은 일찍이 "도" 가 법이라고 말했다. 역사 경험의 축적과 과학 기술의 진보에 따라 인류가 자연을 인식하는 능력이 크게 향상되었다. 기업으로서 시장, 고객, 기술, 기업 발전을 포함한' 법칙' 을 발견, 이해, 운용하면 기업의 승산이 높아질 것이다.
(a) 예측의 기본 원칙
가장 간단한 말로 말하자면: 바로 다음과 같은 패턴이다.
알려진 → 알 수 없는, 과거, 현재 → 미래
법칙, 추세, 논리, 경험, 본질은 문제를 분석하는 능력과 수단이다.
(b) 예측의 네 가지 원칙
예측 자체는 수학, 통계학 등 방법론과 선진적인 수단에 의지해야 한다. 먼저 기술과 방법을 말하지 않는다. 기업 관리자에게 가장 먼저 관심을 갖는 것은 효과적인 사고방식을 형성하는 방법일 수 있다. 다음 원칙이 영감을 줄 수 있습니다.
1, 관련성 원칙:' 분류' 의 사고 높이에 따라 사물 (범주) 간의 상관관계에 초점을 맞추고, 어떤 사물이 변했다는 것을 알고 (또는 가정) 다른 사물의 변화 추세를 추론한다.
가장 전형적인 상관 관계는 양의 상관 관계와 음의 상관 관계입니다. 사고에서, 완전히 데이터 연관은 아니지만, 더 많은 것은' 정성' 이다.
(1) 긍정적인 상관관계는 사물 간의' 촉진' 이다. 예를 들면 주민 평균 소득과' 100 가구 에어컨 수량' 이 있다. 어떤 기업들은' 외동 자녀가 중시된다' 는 것을 깨닫고 장난감, 교육 관련 제품 및 서비스 시장을 추론한다. 한 구정부는 기업에 "인민의 물질문화 생활수준이 어떤 기회를 가져올까?" 라는 질문을 여러 번 했다. 이것은 실제로 현재 알려지지 않은 시장이 직면 한 가장 큰 기회입니다! 이와 관련하여 잇따라 발전한' 가전업계',' 주방혁명',' 보건품' 은 충분히 인식하고 세심하게 시행한 결과여야 한다. 이는 기업의 기회의식도 반영한 것이다. 예를 들어, 현재의 인구 조사. 전문가들은 그 자료들이 기업의' 보물' 이라는 것을 어떻게 알았느냐에 따라' 중국의 세 번째 출산 물결 속에서 태어난 이 사람들은 이미 결혼창업의 절정에 이르렀다' 는 큰 가구 기업이 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 가족명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 가족명언)
(2) 음의 상관 관계는 사물 간의 상호 "제약" 을 의미하며, 한 사물의 발전은 다른 사물의 제약으로 이어진다. 특히 "대체품" 입니다. 예를 들어, 자원 정책, 환경 정책의 도입은 "강철로 대목" 으로 개발된 PVC 플라스틱 강철과 같은 "일회성 자원" 대체물의 출현으로 이어질 수밖에 없습니다. 보조차 한 대가 어딘가에서 강제 폐기되었고, 그 지역의 한' 전기자전거' 기업도 이 기회를 예리하게 잡았다.
2, 관성 원리. 어떤 것이든 일정한 관성을 가지고 있다. 즉, 일정 시간, 일정한 조건 하에서 원래의 추세와 상태를 유지하는 것이 대부분의 전통적인 예측 방법의 이론적 기초이기도 하다. 선형 회귀, 추세 외삽 등.
비유의 원칙. 이 원칙은 또한' 분류' 의 사고 높이에 근거하여 사물 간의 상관관계를 중시한다.
(1) 어린 시절부터 큰 것까지-어떤 현상에서 사물의 대세를 추론한다. 예를 들어, 지금 누군가가 자가용을 사고 있다. 당신은 무엇을 예견했습니까? 이 사고로, 점으로 얼굴을 대신하는 것을 방지하고, 편파적으로 완전해야 한다.
(2) 테이블과 안에서-표면현상에서 본질까지: 예를 들어 무석의' 중화추출면' 이 곤산에' 통일식품' 을 건설하면 무엇을 이룰 것인가? "헬리어" 세제는 소남에 가서 세일을 하고, "가가가세제가루" 는 시장을 빼앗기 위한 것일 수 있다는 것을 깨달았다. 가장 간단한 예를 들어 보겠습니다. 일회용 액체 라이터의 출현은 실제로 성냥 공장에서 위협을 인식하지 못하는 예입니다.
(3) 외국의 선진 관리와 기술을 도입하는 것도 이 생각으로 설명할 수 있다. 너는 한 마디를 기억해라: 상해가 하는 일은 쓰촨 사람들이 생각지도 못할 수도 있다. 선진국에서 탈락한 물건은 낙후된 지역에 시장이 있을 수 있다.
(4) 과거부터, 현재부터 미래까지-마오쩌둥은 한때 말했다: 나는 이자성이 아니다. 역사의 물건이 미래의 발전에 매우 지도적 의의가 있음을 알 수 있다. 즉: 10 년 전, 누가 감히 그들의 집에 에어컨 컴퓨터 전화가 있다고 생각했을까요? 그래서 지금 서서, 우리는 묻습니다: 10 년 후에 자신의 차를 가질 수 있을까요? 이런 추리는 상가에게 여전히 깨우침이 있다. 중국 가정 텔레비전의 발전법을 요약해 주시겠습니까? 아마도, 너는 그로부터 기회를 발견할 수 있을 것이다!
(5) 멀리 가까이-외국 제품, 기술, 관리 모델, 마케팅 경험 및 방법과 같은, 더 진보 될 수 있기 때문에, 따라서 진보 된 방향을 대표 한다, "내일 갈 길" 일지도 모른다.
(6) 상향식-전형적인 부위에서 전반적인 상황을 추론하면 중간 규모의 마을에는 수확기 세 대가 필요한데, 이 현에는 50 개의 비슷한 마을이 있다. 이 현 수확기의 가능한 시장 용량은 150 으로 추정할 수 있다.
(7) 하향식-전체적으로 세분화하여 한 부분을 인식하고 추론한다. 예를 들어, 우리는 40 만 인구의 도시, 40 만 ~ 20 만 명의 여성-(65438 세 이하 및 50 세 이상 제외) 65438+ 만 명-조사 1000 명의 여성 승차율 (60% 가정)- 한 시장에 대한 대략적인 이해가 도움이 된다.
확률 추론 원리. 우리는 미래를 완전히 파악할 수는 없지만, 경험과 역사에 근거하여, 우리는 종종 한 가지 일이 발생할 확률을 대략적으로 추정하고, 이런 가능성에 근거하여 상응하는 조치를 취할 수 있다. 포커, 체스 게임, 기업의 게임 기반 결정은 모두 무의식적으로 이 원리를 운용하고 있다. 때때로 우리는 샘플링 디자인, 조사 등 과학적 방법을 통해 어떤 상황의 가능성을 결정할 수 있다.
이 시장 예측의 기본 요소를 편집합니다.
예측 작업을 잘하려면 예측의 네 가지 기본 요소를 잘 파악해야 한다.
1, 정보. 정보는 객관적인 사물의 특징과 변화의 표상과 반영으로, 다양한 전달체에 존재하며 예측의 주요 작업 대상, 작업 근거 및 결과 반영이다.
2. 방법. 방법은 예측 과정에서 정성 및 정량 분석에 사용되는 다양한 수단이다. 기준에 따라 예측 방법을 여러 범주로 나눌 수 있습니다. 예측 결과의 속성에 따라 정성 예측과 정량 예측으로 나눌 수 있고, 예측의 길이에 따라 장기 예측, 중기 예측 및 단기 예측으로 나눌 수 있습니다. 방법 자체에 따라 여러 범주로 나눌 수 있습니다. 가장 기본적인 것은 모델 예측과 비모델 예측입니다.
3. 분석. 분석은 관련 이론을 바탕으로 한 사고 연구 활동이다. 예측 방법에 따라 예측 결론을 도출한 후에는 두 가지 측면을 분석해야 합니다. 하나는 예측 결과가 경제 이론 및 통계 분석의 조건을 충족하는지 여부, 이론적 분석을 수행해야 한다는 것입니다. 두 번째는 실제로 예측 오차의 정확성을 분석하고 예측 결과의 신뢰성을 평가하는 것이다.
4. 판사. 예측 결과가 채택되었는지, 관련 경제 및 시장 추세에 따라 예측 결과를 수정할지 여부를 판단해야 하며 정보 및 예측 방법의 선택도 판단해야 합니다. 판단은 예측 기술의 중요한 요소이다.
이 시장 예측을 편집하는 기본 단계
예측은 일정한 절차와 절차를 따라야 하며, 일을 질서 정연하고, 총괄하고, 협조해야 한다. 시장 예측 프로세스는 일반적으로 다음 단계로 구성됩니다.
1, 예측 목표 결정
명확한 목적은 시장 예측의 첫 번째 단계입니다. 예측의 목적에 따라 예측의 내용과 항목, 필요한 자료 및 사용 방법이 다르기 때문입니다. 명확한 예측 목표는 경영 활동에 존재하는 문제에 따라 예측 프로젝트를 작성하고, 예측 작업 계획을 세우고, 예산을 편성하고, 역량을 배치하고, 시장 예측 작업이 계획적이고 규칙적으로 진행되도록 하는 것이다.
2. 정보 수집
시장 예측에는 충분한 정보가 있어야 한다. 충분한 정보를 통해 우리는 시장 예측에 대한 신뢰할 수 있는 근거를 제공하여 분석과 판단을 할 수 있다. 시장 예측 계획의 지도 하에 관련 정보를 조사하고 수집하는 것은 시장 예측의 중요한 부분이자 예측의 기초 작업이다.
3. 예측 방법을 선택합니다
예측의 목표와 다양한 예측 방법의 적용 가능한 조건과 성능에 따라 적절한 예측 방법을 선택합니다. 여러 예측 방법을 사용하여 동일한 목표를 예측할 수 있는 경우도 있습니다. 예측 방법의 선택이 적절한지 여부는 예측의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 예측 방법을 적용하는 핵심은 연구 대상의 특성과 그 변화의 법칙을 설명하고 요약하는 모델을 구축하고 모델에 따라 계산하거나 처리하여 예측 결과를 얻는 것입니다.
4, 예측 분석 및 수정
분석판단은 조사에서 수집한 데이터를 종합적으로 분석해 판단추리를 통해 감성적 인식을 이성적 인식으로 끌어올리고 사물의 현상에서 사물의 본질에 이르기까지 시장의 미래 발전 추세를 예측하는 것이다. 분석 평가를 바탕으로 일반적으로 최신 정보를 기준으로 원래 예측 결과를 평가하고 수정해야 합니다.
5. 예측 보고서 준비
예측 보고서는 예측 목표, 예측 대상 및 관련 요소에 대한 분석 결론, 주요 데이터 및 자료, 예측 방법 선택 및 모델 수립, 예측 결론에 대한 평가, 분석 및 수정 등 예측 연구의 주요 활동을 요약해야 합니다.
이 시장 예측의 내용을 편집합니다.
시장 예측의 내용은 거시에서 미시에 이르기까지 매우 광범위하고 풍부하며, 양자는 서로 연결되어 상호 보완적이다. 특히 주로 다음을 포함합니다.
1. 시장 용량 및 변화를 예측합니다. 시장 상품 용량은 일정한 화폐 지불 능력을 가진 총 수요이다. 시장 용량과 그 변화 예측은 생산 자료 시장 예측과 소비 자료 시장 예측으로 나눌 수 있다. 생산수단 시장 용량 예측은 국민경제의 발전 방향과 발전 초점을 연구하여 예측 기간 동안 생산기술과 제품 구조의 조정을 종합적으로 분석하여 공업제품의 수요 구조, 수량, 변화 추세를 예측하는 것이다. 소비 데이터에 대한 시장 용량 예측은 주로 다음 세 가지 측면에 초점을 맞추고 있습니다.?
(1) 소비자 구매력 예측. 소비자의 구매력을 예측하려면 두 가지 예측을 해야 한다: 하나는 인구와 그 변화의 예측이다. 인구수와 발전 속도는 소비자의 소비 수준을 크게 결정한다. 둘째, 소비자 통화 소득 및 지출 예측. -응?
(2) 구매력 투자를 예측하다. 소비자 소득 수준은 소비 구조, 즉 소비자 생활 소비 지출 중 상품 소비 지출과 비상품 소비 지출의 비율을 결정한다. 소비 구조의 법칙은 소득 수준이 높을수록 비상품 소비 지출이 높을수록 오락, 소일, 노무지출과 같은 식품지출의 비중이 크게 감소한다는 것이다. 또 소비심리가 구매력 투자에 미치는 영향도 충분히 고려해야 한다. -응?
(3) 상품 수요의 변화와 발전 추세를 예측한다. 소비자의 총 구매력과 구매력 투입에 따라 각종 상품 수요의 수량, 색상, 품종, 규격, 품질 등을 예측합니다.
시장 가격의 변화를 예측하십시오. 기업 생산의 투입품 가격과 제품 판매가격은 기업의 이윤 수준과 직결된다. 상품가격 예측에서 노동생산성, 생산비용, 이윤의 변화, 시장 수급 추세, 화폐가치, 화폐유통의 변화, 국가경제정책이 상품가격에 미치는 영향을 충분히 연구해야 한다.
생산 개발 및 변화 추세를 예측하십시오. 생산 발전과 그 변화 추세에 대한 예측은 시장의 상품 공급과 그 변화 추세에 대한 예측이다. -응?
이 단락의 시장 예측 방법을 편집합니다.
시장 예측 방법에는 여러 가지가 있는데, 주로 다음과 같은 종류가 있다.
첫째, 시계열 예측 방법
시장 예측에서, 우리는 종종 기업의 한 제품의 연간 (분기) 판매, 소비자의 연간 수입, 구매력 증가에 대한 통계 등 시간에 따라 변하는 일련의 경제 지표를 만난다. 이러한 연대순으로 정렬된 데이터를 시계열이라고 합니다. 시계열로 예측하는 방법을 시계열 예측이라고 합니다.
둘째, 회귀 예측 방법
1.' 돌아오다' 라는 뜻입니다. 회귀는 하나의 변수 (인과 변수) 와 하나 이상의 다른 변수 (인수) 간의 종속성을 분석하고 연구하는 데 사용되며, 이는 알려진 인수 데이터 값 세트를 기준으로 인과 변수의 전체 평균을 추정하거나 예측하기 위한 것입니다. 경제 예측에서 사람들은 예측 대상 (경제 지표) 을 요인 변수로, 예측 대상과 밀접한 관련이 있는 영향 요인을 인수로 사용합니다. 두 사람의 역사와 현재의 통계에 근거하여 회귀 모델을 만들어 통계 검증을 거쳐 예측에 사용한다. 회귀 예측에는 하나의 인수에 대한 단항 회귀 예측과 여러 인수에 대한 다중 회귀 예측이 포함됩니다. 여기서는 단항 선형 회귀 예측 방법만 논의한다.
회귀 분석의 기본 조건. 알려진 인수 데이터 세트를 사용하여 종속 변수의 값을 추정하고 예측할 때 두 변수는 다음 두 가지 조건을 충족해야 합니다.?
첫째, 통계적 상관 관계. 통계적 상관 관계는 불확실한 함수 관계입니다. 즉, 변수 (예측 변수) 의 값은 하나 이상의 인수 값과 분명히 관련되어 있지만 정확하게 고유하게 식별되지는 않습니다. 모든 변수는 임의의 함수 관계입니다. 이런 상관관계는 대량의 경제 현상 속에 존재한다. 예를 들어, 곡물 무당 생산량 Y 와 비료 X 의 관계는 분명히 관련이 있지만 엄격한 함수 관계는 없다. 무당 생산량은 비료를 주는 양뿐만 아니라 토양, 강우량, 온도 등의 요인과도 관련이 있기 때문에 무당 생산량 Y 는 무작위이다. -응?
둘째, 인과 관계. 하나 이상의 인수 x 가 변경되면 일정한 법칙에 따라 다른 변수 y 에 영향을 주지만 y 의 변화는 x 에 영향을 주지 않습니다. 즉, x 의 변화는 y 변화의 원인이 아니라 x 와 y 사이에 인과 관계가 있고 인과 관계를 반영하는 모델을 회귀 모델이라고 합니다. -응?
시장 예측의 또 다른 분류 방법은 일반적으로 질적 예측과 정량 예측으로 나눌 수 있다. 기업 마케팅 관리자에게 이해하고 파악해야 할 기업 예측 방법은 다음과 같습니다.
(1) 정성 예측법?
정성 예측법, 일명 직관적인 판단법은 시장 예측에 자주 쓰인다. 질적 예측은 주로 예측자가 파악한 정보, 경험, 종합적인 판단력에 의존하여 시장의 미래 상황과 발전 추세를 예측한다. 이 예측 방법은 간단하고 간편하며 통계 분석을 위해 통합 데이터를 얻기가 어려운 문제에 특히 적합합니다. 따라서 질적 예측 방법은 시장 예측에서 널리 사용되고 있다. 정성 예측 방법에는 전문가 회의법, 델피법, 영업 직원 의견 수집법 및 고객 수요 의도 조사법이 포함됩니다.
(2) 정량 예측 방법?
양적 예측은 상대적으로 완전한 역사적 데이터, 수학적 모델 및 측정 방법을 사용하여 미래의 시장 수요를 예측하는 것입니다. 정량 예측은 기본적으로 두 가지 범주로 나뉩니다. 하나는 시계열 모델이고 다른 하나는 인과 관계 모델입니다.