1、YCF正版可修改PPT(本科）計算機財務管理教程-第八章 銷售預測和銷售決策模型的構建教學課件目錄01銷售預測概述02銷售預測模型的設計03銷售決策概述04銷售決策模型的設計學習目標銷售預測和銷售決策模型的構建實例如圖8-1所示：熟悉趨勢分析法、移動平均法1熟悉LINEST函數2掌握直線回歸分析模型的構建3實例展示圖8-1 銷售預測和銷售決策模型的構建實例掌握多元回歸分析模型的構建4掌握產品定價決策模型的構建5PART01第一節 銷售預測概述第一節 銷售預測概述銷售計劃的中心任務之一就是銷售預測。無論企業的規模大小、銷售人員多少，銷售預測都會影響包括計劃、預算和銷售額確定在內的銷售管理的各方面

2、工作。銷售預測是指對未來特定時間內，全部產品或特定產品的銷售數量與銷售金額的估計。銷售預測是指在充分考慮未來各種影響因素的基礎上，結合本企業的銷售實績，通過一定的分析方法提出切實可行的銷售目標。一、 銷售預測的概念第一節 銷售預測概述一般來說，企業在進行銷售預測時應考慮以下兩大類因素：二、 銷售預測的影響因素營銷策略銷售政策銷售人員生產狀況需求動向經濟變動同業競爭動向政府、消費者團體的動向外部因素內部因素銷售預測的作用主要體現在以下幾個方面：三、 銷售預測的作用第一節 銷售預測概述（1）銷售預測可以調動銷售人員的積極性，促使產品盡早實現銷售，以完成產品的使用價值向價值的轉變。（2）企業可以根據

3、銷售預測資料合理安排生產，避免產品積壓。（3）銷售預測有利于合理、有效地管理產品庫存。經過預測，可對產品設立庫存預警，對生產進度的安排具有指導意義。（4）銷售預測可對產品的補貨安排提供參考數據。1.確定預測目標確定預測目標是開展預測工作的第一步。因為預測目標不同，預測的內容和項目、所需要的資料和所運用的方法都會有所不同。確定預測目標就是根據經營活動存在的問題，擬定預測的項目，制訂預測工作計劃，編制預算，調配力量，組織實施，以保證預測工作有計劃、有節奏地進行的活動。四、 銷售預測的程序第一節 銷售預測概述2.銷售預測的收集分析在預測目標確定以后，為滿足預測工作的要求，必須收集與預測目標有關的資料

4、。資料的充足與可靠程度對預測結果的準確度具有重要的影響。企業對收集的資料必須進行分析并滿足以下幾個條件：四、 銷售預測的程序第一節 銷售預測概述即所收集的資料必須與預期目標的要求一致。資料的針對性即所收集的資料必須是從實際中得來的并加以核實的資料。資料的真實性資料的完整性資料的可比性資料的完整性直接影響到銷售預測工作的進行，必須保證資料的完整。必須對所得到的資料進行分析，避免資料本身原因對預測結果帶來的誤差。3.選擇預測方法預測者應根據預測的目標及預測方法的適用條件和性能選擇合適的預測方法。有時可以運用多種預測方法來預測同一目標。預測方法的選用是否恰當，將直接影響到預測的精確性和可靠性。運用預

5、測方法的核心是建立描述、概括預測對象的特征和變化規律的模型，根據模型進行計算或者處理后可得到預測結果。四、 銷售預測的程序第一節 銷售預測概述4.預測分析和修正分析判斷是對調查收集的資料進行綜合分析，并通過判斷、推理，使感性認識上升為理性認識，從事物的現象深入到事物的本質，從而預測市場的發展變化趨勢。預測者對做出的預測結果，通常還要在分析、評判的基礎上，根據最新信息進行評估和修正。5.編寫預測報告對預測結果進行檢驗、評價之后，應編寫預測報告。預測報告的一般要求是，預測結果的表述簡單明了，并對預測過程、預測指標、資料來源等應進行簡明的解釋和論證。預測報告應及時傳遞給決策者，以供決策之用。四、 銷

6、售預測的程序第一節 銷售預測概述PART02第二節 銷售預測模型的設計1.直線回歸趨勢法直線回歸趨勢法是運用最小平方法進行預測，用直線斜率來表示增長趨勢的一種外推預測方法。直線回歸趨勢法又稱直線趨勢預測法、線性趨勢預測法，是對觀察期的時間序列資料表現為接近一條直線、表現為近似直線的上升和下降時采用的一種預測方法。該方法的關鍵是求得趨勢直線，以利用趨勢直線的延伸求得預測值。直線回歸趨勢法是假設所要預測的變量與時間之間成線性函數關系，并以此為基礎預測未來。因此，分析人員采用這種方法時，應先計算相關系數，以判別變量與時間之間是否基本上存在線性關系。只有變量與時間存在線性關系，才能采用直線回歸趨勢法進

7、行預測。第二節 銷售預測模型的設計一、 趨勢分析法其相關計算公式為Y=a+bX式中，Y為銷售預測趨勢值；X為時間；a為直線在Y軸上的截距系數；b為直線斜率系數，反映年平均增長率。根據最小平方法原理，計算預測趨勢值的總和，即式中，n為年份。計算XY的總和，即第二節 銷售預測模型的設計一、 趨勢分析法為簡化計算，X取0。若n為奇數，則取X的間隔為1，將X=0置于資料期的中央一期；若n為偶數，則取X的間隔為2，將X=1與X=1置于資料中央的上下兩期。當X=0時，上述兩式分別變為由此推算出a、b的值為若相關系數接近1，則說明時間和銷售量之間呈線性關系，可以據此方程進行趨勢預測；否則，則說明該方程預測的

8、結果不準確。第二節 銷售預測模型的設計一、 趨勢分析法2.曲線回歸趨勢法曲線回歸趨勢法是根據過去若干期銷售量的實際歷史資料，確定可以反映銷售量增減變化曲線的方程，并將此曲線延伸，進而求出銷售預測值的預測方法。其相關計算公式為Y=aX+bX2+c根據曲線方程和一組年期歷史銷售量的實際歷史資料，可以計算出 a、b、c和相關系數，這樣就得到了銷售預測的曲線方程，可據其進行趨勢預測。然而，在手工條件下，曲線方程的計算非常復雜，因而必須借助計算機軟件才能使該方法得以廣泛應用。第二節 銷售預測模型的設計一、 趨勢分析法LINEST既可以用于直線回歸分析，也可以用于曲線回歸分析。（一） LINEST用于直線

9、回歸分析LINEST函數使用最小二乘法對已知數據進行最佳直線擬合，并返回描述此直線的數組。函數返回數值必須以數組公式的形式輸入。LINEST函數還可返回附加回歸統計值。直線的公式為Y=aX+b 或者Y =a1X+a2X2+ b（如果有多個區域的X值）式中，因變量Y是自變量X的函數值；a是與每個X值相對應的系數；b為常量。第二節 銷售預測模型的設計二、 預測函數注意:Y、X和a可以是向量。LINEST函數返回的數組為 an，an-1，a1，b。LINEST函數還可返回附加回歸統計值。1.語法與功能語法：LINEST(known_ys，known_xs，const，stats)功能：找出直線回歸方

10、程Y=aX+b最適合預測數據的直線回歸系數與統計量，并返回該系數與統計量。第二節 銷售預測模型的設計二、 預測函數2.參數說明known_ys是關系表達式Y =aX+b中已知的可選Y值的集合。known_xs是關系表達式Y =aX+b中已知的可選X值的集合。const為一邏輯值，用于指定是否將常量b強制設為0。stats為一邏輯值，指定是否返回附加回歸統計值。b參數是數組中第一行、第二列的元素，因此，b參數的計算公式為“=INDEX(LINEST(Y變量單元區域，X變量單元區域，true,true),1,2)”。R2參數是數組中第三行、第一列的元素，因此，R2參數的計算公式為“=INDEX(L

11、INEST(Y變量單元區域，X變量單元區域，true,true),3,1)”。第二節 銷售預測模型的設計二、 預測函數（二） LINEST用于曲線回歸分析LINEST能找出多元回歸方程Y=a1X+a2X2+anXn+b最適合預測數據的多元回歸系數與統計量，并返回該系數與統計量。把曲線方程Y=aX+bX2+C 中的X設置為x1,把X2設置為x2，經過變形，曲線方程為Y=ax1+bx2+c1.用于多元回歸分析的LINEST語法及功能語法：LINEST(known_ys，known_xs，const，stats)功能：找出曲線回歸方程Y=a1x1+a2x2+anxn+b最適合預測數據的曲線回歸系數與

12、統計量，并返回該系數與統計量。第二節 銷售預測模型的設計二、 預測函數2.參數說明known_ys 是關系表達式Y=aX+b中已知的可選Y值的集合。known_xs是關系表達式Y=aX+b中已知的可選X值的集合。const為一邏輯值，用于指定是否將常量b強制設為0。stats為一邏輯值，指定是否返回附加回歸統計值。a2參數是數組中第一行、第二列元素。an參數是數組中第一行、第n列元素。b參數是數組中第一行、第n+1列元素。R2參數是數組中第三行、第一列元素。第二節 銷售預測模型的設計二、 預測函數（一） 直線回歸分析模型的設計直線回歸分析模型如圖8-2所示。第二節 銷售預測模型的設計三、 趨勢

13、分析模型的設計圖8-2 直線回歸分析模型1.建立預測模型企業過去若干應收賬款（用Y表示）與銷售收入（用X表示）的關系可用下列直線回歸方程表示：Y=aX+b只要求出a、 b和相關系數，就可得到直線應收賬款預測模型。用LINEST函數定義以下三個參數：參數a的計算公式為“=INDEX(LINEST(B9:K9, B8:K8,true,true),1,1)”。參數b的計算公式為“=INDEX(LINEST(B9:K9, B8:K8,true,true),1,2)”。相關系數的計算公式為“=INDEX(LINEST(B9:K9, B8:K8,true,true),3,1)”。第二節 銷售預測模型的設計

14、三、 趨勢分析模型的設計2.應收賬款預測模型直線回歸分析模型的應用（1）輸入歷史數據。根據歷史數據在單元格中建立模型，只要將企業各期的應收賬款輸入或連接到趨勢分析基本數據區域，將銷售收入輸入自變量區域，與該歷史數據相對應的直線回歸方程便建立完成，即模型自動求出了參數a、b和相關系數。（2）判斷。企業財務人員可以根據相關系數的值判斷該方程是否合理。若相關系數接近1，則說明銷售收入和應收賬款之間呈線性關系，故可以用此方程進行趨勢分析；否則，則說明用該方程預測的結果將不準確。（3）趨勢預測。在預計銷售收入單元格中輸入預計的未來銷售收入量，則該模型可立即計算出預計的應收賬款。第二節 銷售預測模型的設計

15、三、 趨勢分析模型的設計（二） 多元回歸分析模型的設計多元回歸分析模型如圖8-3所示。第二節 銷售預測模型的設計三、 趨勢分析模型的設計圖8-3 多元回歸分析模型1.建立預測模型企業過去若干銷售量（用Y表示）與廣告費（用X1表示）及銷售人員數量（用X2表示）之間的關系可用多元回歸方程表示為Y=aX1+bX2+c只要求出a、b、c和相關系數，就可得到多元銷售預測模型。用LINEST函數定義下列幾個參數：參數a的計算公式為“=INDEX(LINEST(C10:L10,C8:L9,true,true),1,1)”。參數b的計算公式為“=INDEX(LINEST(C10:L10,C8:L9，true,

16、true),1,2)”。參數c的計算公式為“=INDEX(LINEST(C10:L10,C8:L9，true,true),1,3)”。相關系數的計算公式為“=INDEX(LINEST(C10:L10,C8:L9,true,true),3,1)”。第二節 銷售預測模型的設計三、 趨勢分析模型的設計2.銷售預測模型多元回歸分析模型的應用（1）輸入歷史數據。根據歷史數據在單元格中建立模型，只要將企業各期的銷售量輸入或連接到趨勢分析基本數據區域，將廣告費或銷售人員數輸入自變量區域，與該歷史數據相對應的多元回歸方程便建立完成，即模型自動求出了參數a、b、c和相關系數。（2）判斷。企業財務人員可以根據相關

17、系數的值判斷該方程是否合理。若相關系數接近1，則說明銷售量和廣告費及銷售人員之間呈線性關系，故可以用此方程進行趨勢分析；否則，用該方程預測的結果將會不準確。（3）趨勢預測。在預計廣告費單元格中輸入預計的未來廣告費，則該模型立即計算出預計的銷售量。第二節 銷售預測模型的設計三、 趨勢分析模型的設計移動平均法是根據過去若干時期的銷售數據計算其平均數，并將計算平均數的時期不斷往后推移，每次只用最近的數據進行預測的銷售預測方法。第二節 銷售預測模型的設計四、 移動平均法【例8-1】某公司207年的銷售數據如圖8-4所示。試利用移動平均法其預測208年1月的銷售量。圖8-4 某公司207年的銷售數據具體

18、操作步驟如下：（1） 執行“文件”“選項”命令，打開“Excel選項”對話框，選擇“加載項”，選擇“分析工具庫”，單擊“轉到（G）”按鈕，單擊“確定”按鈕；打開“加載宏”對話框，勾選“分析工具”復選框，單擊“確定”按鈕；選擇“數據”選項卡，單擊“分析”組中的“數據分析”按鈕；打開“數據分析”對話框，在“分析工具”下拉列表框中選擇“移動平均”，再單擊“確定”按鈕，如圖85所示。第二節 銷售預測模型的設計四、 移動平均法圖8-5 “數據分析”對話框（2） 打開“移動平均”對話框，在“輸入區域”文本框中輸入“$B$3:$B$14”，在“間隔”文本框中輸入“4”，在“輸出區域”文本框中輸入“$C$3”

19、，勾選“圖表輸出”復選框，進行4期數值的移動平均計算，如圖8-6 所示。第二節 銷售預測模型的設計四、 移動平均法圖8-6 移動平均法（3） 運算結果輸出在C3:C14中，C14中為208年1月的銷售量，如圖8-7所示。第二節 銷售預測模型的設計四、 移動平均法圖8-7 移動平均法預測銷量PART03第三節 銷售決策概述銷售決策（營銷決策）是指對有關產品市場經營和銷售活動的目標、方針、策略等重大問題進行選擇和決斷的過程，而營銷策劃是在決策的選擇決斷之前的一種謀劃、構思、設計的思維過程。選擇與決斷的理智與否和正確與否的前提條件是要有經過科學策劃程序運作而生成的備選方案。沒有策劃方案，就沒有選擇，

20、也就沒有必要進行決策。可見，決策選擇和科學策劃相輔相成是市場營銷活動的基本保證。一、 銷售決策的概念第三節 銷售決策概述科學的銷售決策與傳統的經驗式決策相比，有以下幾個特征：二、 銷售決策的特點（3）決策內容的復雜性。（1）決策指導思想的科學性。（2）決策程序的完整性。（4）決策方法的多樣性。第三節 銷售決策概述銷售決策的實施是銷售過程中一個很重要的組成部分。在決策目標和決策方案確定之后，決策實施情況如何就成為能否實現決策目標的關鍵。決策的實施要有一套完整的實施辦法和要求，要有一定的實施程序，并要有一套與之相應的管理措施。1.實施的辦法和要求管理者在考慮決策實施的辦法和要求時，必須把握決策過程

21、中思維及操作上的特點，要注意以下幾個方面：三、 銷售決策的實施第三節 銷售決策概述 020301決策實施要具備全局性和整體性決策實施要具備應變性和創新性決策實施要具備計劃性和操作性2.實施決策的程序企業在實施決策方案時，在操作上有先后緩急及主次輕重之分，使之安排得當及彼此協調，就要有正確的實施程序。作為企業的決策者，首先，要把企業決策方案實施過程中的輕重緩急、主次先后搞清楚，做到心中有數；其次，就是具體安排要明確。3.對決策實施的管理對實施決策的管理，應堅持嚴格、有序、高效原則。三、 銷售決策的實施第三節 銷售決策概述4.決策風險回避的方法決策風險回避的方法有以下幾種：三、 銷售決策的實施第三

22、節 銷售決策概述羅列出可能的風險種類并擬訂應對措施。決策者要增強風險意識，使之貫徹到實施決策的過程中。全面、科學地利用信息，做好經營預測。1234增強經營靈活性，提高應變能力。銷售決策在實施的過程中有一個重要的環節，就是對決策實施進行監控。監控的目的是保證決策順利實施，使決策方案、決策目標得以順利實現。企業在實施決策過程中必須有效地進行監控，主要表現在以下幾個方面：四、 銷售決策實施過程的監控第三節 銷售決策概述（3）在企業中建立對決策實施過程進行監控的工作機構和系統。（1）決策者要提高對實施決策過程中實施監控的重要性和必要性的認識。（4）企業決策者和領導者要重視員工的意見與建議。（2）建立必

23、要的制度是決策實施過程中進行有效監控的保證。主要表現PART04第四節 銷售決策模型的設計第四節 銷售決策模型的設計企業市場營銷過程中一個重要的決策問題便是產品定價。而銷售利潤是企業管理者追求的一個重要目標，銷售利潤的高低與產品的定價有著重要的關聯。如果產品定價過高，那么單位產品的銷售利潤相應地也會增加，但是總的銷售量可能會減少，從而影響銷售利潤總額；相反，產品定價過低，雖然銷售量可能會大幅度地增加，但是因為單位產品的銷售利潤少，也會影響銷售利潤總額。第四節 銷售決策模型的設計【例8-2】某企業進行市場調研，對其新投入的產品針對不同的價格進行了市場銷售量預測。假設該產品全年固定成本為1 600

24、 000元，全年的生產能力為500 000臺，每臺產品的變動成本為30元。那么，該企業應對其產品如何定價？該企業的產品定價決策模型如圖8-8所示。圖8-8 產品定價決策模型第四節 銷售決策模型的設計具體操作步驟如下：（1） 利用Excel建立模型。 選中單元格B7，輸入“=B3”，然后向右拖動填充柄到I7復制公式，獲得對應的價格。 選中單元格B8，輸入“=B4”，然后向右拖動填充柄到I8復制公式，獲得對應預測的銷售量。 選中單元格B9，輸入“=B7*B8”，然后向右拖動填充柄到I9復制公式，獲得對應的銷售收入。 選中單元格B10，輸入“=B4*B5”，然后向右拖動填充柄到I10復制公式，獲得對

25、應的總變動成本。 選中單元格B11，輸入“=$G$5”，然后向右拖動填充柄到I11復制公式，獲得對應的固定成本。 選中單元格B12，輸入“=B10+B11”，然后向右拖動填充柄到I12復制公式，獲得對應的總成本。 選中單元格B13，輸入“=B9-B12”，然后向右拖動填充柄到I13復制公式，獲得對應的銷售利潤。第四節 銷售決策模型的設計 輸入以下相關計算公式：產品預測銷售定價的公式為“=INDEX(B7:I7,MATCH(MAX(B13:I13),B13:I13,0)”。產品預測銷售量的公式為“=INDEX(B8:I8,MATCH(MAX(B13:I13),B13:I13,0)”。預測銷售利潤

26、的公式為“=MAX(B13:I13)”。通過圖8-8可以看出，最大的銷售利潤為3 860 000元，對應的價格水平為56元，此時相對應的預測銷售量為210 000臺。第四節 銷售決策模型的設計（2） 產品定價決策模型中變量的圖表分析。 選擇B7:I13區域，在“插入”選項卡的“圖表”組中單擊“折線圖”按鈕，在展開的下拉菜單中選擇“帶有數據標記的折線圖”，單擊“確定”按鈕，結果如圖8-9所示。圖8-9 帶有數據標記的折線圖第四節 銷售決策模型的設計 刪除預測銷量、固定成本。右擊圖表水平坐標軸，從彈出的快捷菜單中選擇數據源，在打開的“選擇數據源”對話框中設置刪除“預測銷量”及“固定成本”，如圖8-10所示。圖8-10 刪除預測銷量及固定成本第四節 銷售決策模型的設計 刪除預測銷量及固定成本折線后的折線圖如圖8-11所示。圖8-11 修改后的數據源折線圖第四節 銷售