中级统计师

从表2可以看出，啤酒销售逐期增长量大体相同，属直线型发展趋势，可配合线性模型进行趋势预测。

表3 　计算表

设理论模型为：

从表4可以看出，瓶装啤酒和散装扎啤比重逐渐增大，散装啤酒比重逐渐缩小，这与销售地区远近和运输条件有关。但第四年和第五年的构成比重趋于稳定，可以按第五年的构成比重预测第六年的分品种销售量。

（一）  分析啤酒销售季节比重，以便进行季节预测

表5 近5年啤酒分月销售量季节比重

四、分析报告

啤酒销售趋势预测和季节预测

近5年来，我厂珍珠泉啤酒销售量直线上升，第五年达到856吨，每年平均递增46%。我厂啤酒销售大幅度增长的原因，一方面是市场需求增长，啤酒消费者越来越多，需求量越来越大；另一方面是我厂加强了营销力度，大力扩大品种，提高产品质量，增加销售网点，搞好售前售后服务，从而提高了在啤酒市场上的竞争力。

据调查，第六年啤酒市场需求量仍呈增长趋势，我厂已制定出新营销措施，进一步提高产品质量，降低产品成本，适当调低产品出厂价格，再增设三个销售网点。通过这些措施，力争第六年销售量的增长速度不低于近5年的平均速度。

据分析，近5年我厂啤酒销售量直线型发展趋势，拟配合线性模型进行预测。按照表3资料，

设第六年

即第六年啤酒销售量预测估计值为1021.1吨。

根据以上预测，结合表4中第五年各种啤酒构成比重，预计第六年分品种销售量为：瓶装啤酒617吨，散装啤酒339吨，散装扎啤65吨。

为了使各个生产环节和各个部门的工作密切配合，按照季节规律搞好生产和经营，进一步提高经济效益，现根据表5中近5年形成的啤酒销售季节比重，对第六年啤酒销售量进行季节预测。

　表6 　计算表 　单位：吨

以上分析和预测，供领导决策参考。珍珠泉啤酒厂信息科

五、方法说明

（一）趋势预测首先要根据已往资料判断趋势类型。一般来说，逐期增长量大体相同属直线型；二级增长量大体相同，属抛物线型；逐期增长率大体相同，属指数曲线型。本案例资料显示，啤酒销售量的逐期量大体相同，属直线型。因此可以配合线性模型进行预测。

（二）学术界对于季节预测主要有两种方法。一种是平均法，却根据历年相同月的数值的总和，除以年数，求得历年相同的平均数，再把各年相同月的平均数除以12个月的总平均数，即得季节变动指数，根据季节指数和已知某年一个月或几个月的实际数，预测该年其他各个月的数值。这种方法也称季节指数法。另一种方法是季节比重法，即在计算历年相同月平均数的基础上，计算各月占全年的比重，即季节比重。用全年预测值乘季节比重，得各个月的季节预测值。本案例采用了季节比重法。

六、启示

（一）数学模型预测法是定量分析方法，但在不同的情况下应用什么方法合适，必须从实际出发，首先进行定性分析。本案例销售预测采用直线型趋势预测法，是定量分析，而对趋势类型的分型判断，则是定性分析。一般统计分析都要经过定性——定量——定性的过程。

（二）趋势预测以时间序号为自变量，如果以中间年份为原点，使，则可以使计算公式简化。本案例采用了这种简化方法。