该企业当年商品销售额为150 万元。
预测人员根据上述资料。进行分析：企业经营食品、副食品为主，市场无激
烈波动现象，增长率起伏变化不大。这类商品多是人民生活必需品，受市场随机
因素影响较小。这类商品消费增长与国民生产总值增长和人民生活消费水平提高
有密切关系，因此考虑采用增长率实估法作判断预测。
参考企业前5 年商品销售额实际增长率在6 ％—8 ％之间，国民生产总值
未来5 年计划年增长率为7 ％。从这两个数据可以初步估计出企业销售额年
增长率在6 ％—8 ％之间，但是考虑到居民消费水平未来5 年年均递增4 ％—5
％之间，很可能使企业销售额增长率达不到高限，也由于国民经济和消费水平稳
步增长，企业管理水平不断提高，因此企业销售增长率不会降到下限6 ％。综合
各方面情况，企业在今后5 年商品销售额增长率可能在6 ％—8 ％之间，最可能
值为7 ％。根据上述情况，可作出该企业商品销售额的初步预测：S ＝150 ×
（l ＋7 ％）＝16O.5 （万元）
1 S ＝150 ×（1 ＋7 ％）2 ＝171.7 （万元）
2 S ＝150 ×（1 ＋7 ％）3 ＝183.7 （万元）
3 S ＝15×（1 十7 ％）4 ＝196.6 （万元）
4 S ＝15O ×（1 ＋7 ％）5 ＝210.4 （万元）
5 通过上例我门可以看出，应用增长率实估法进行预测，个人的经验十分重
要。收集资料要丰富，分析、判断才能准确。我们这里只是简单列举，实际的分
析过程要复杂得多。
3.复合指数法复合指数法又叫指数订正法。我们在预测市场商品资源、市场
容量、商品销售额、经济效果等具体内容时，可以采用增长率实估法预测，但是
增长率实估法对未来预测是抽象地得出增长率，在实际市场变化当中，增长率还
要受各种其它因素的影响，因此，需要进行订正，以提高预测的准确性。
增长率订正指数也是依靠预测经验和资料分析从市场实际因素中寻找，人口
增长率、国民收入增长率、居民货币收入增长率、消费支出结构变化等均可作为
指数修正增长率实估法预测。如上例增长率实估法预测中，未来5 年的企业销售
预测分别为：S ＝160.5 万元＝171.7 万元S 1 2 S ＝183. 7万元＝196.6 万元
S 3 4 S ＝210.4 万元5 现已知该地区人口未来5 年年增长率为13％，居民货币
收入增长率为5 ％，居民消费结构中食品、副食品支出比重下降3 ％。这三个指
标显然将影响企业商品销售的增长，有的是有利影响，如人口增长、货币收入增
长等：有的是不利影响，如食品、副食品支出比重下降。因此，需计算出三个指
数的复合指数，计算方法如下：人口增长率13％＝1.3 ％全指数：1O1.3 ％居民
货币收入增长率为5 ％全指数：105 ％消费支出结构下降3 ％全指数：97％（100
％－3 ％）
复合指数：（101.3 ％＋105 ％＋97％）÷3 ＝101.1 ％这就是修正增长率
实估法预测的复合指数。
上例预测订正结果如下：S ＝160.5 ×1O1.1 ％＝162.3 （万元）
1 S ＝171.7XI01. 1％＝173.（万元）6 2 3 S ＝183. 7X101. 1 ％＝185.
（万元）7 S ＝196.×101.16％＝198.8 （万元）
4 S ＝210.4 ×IO1 ；1 ％＝212.7 （万元）
5
这就是复合指数预测的初步结果。实际预测过程中，复合指数预测常和增长
率实估法及其它预测方法共同使用，应用范围和增长率实估法大致相似。
4.综合意见法综合意见法预测是由预测人员召集企业的管理者、业务方面的
专业人员，如销售人员、采购人员和职能部门人员。如会计、统计等，共同根据
已收集到的信息资料和每个人的经验，对未来市场作出判断预测，最后由预测组
织者把预测意见集中起来，用平均方法或加权平均法进行数学处理，得到初步的
市场预测结果。
企业的管理者、专业人员、业务人员在直接从事业务活动中，对市场有丰富
的感性认识和自身经验，利用他们的专业知识和对市场的亲身感受，可以作出较
为准确的判断预测。如果说，主观概率法、增长率实估法预测是依靠预测者个人
的经验，那么综合意见法预测则是集中了集体的经验和智慧所作出的预测。
综合意见法预测适用范围有商品生产发展和商品资源预测，市场容量、商品
销售预测，还有市场占有率、商品生命周期、商业网发展和经济效果预测等内容。
这个方法特别适合于企业预测。
如某企业为预测明年利润，邀请了企业内部管理人员、业务人员、职能专业
人员共同开动脑筋，发表预测意见。
管理人员单独采用主观慨率法预测明年利润的平均期望值为180 万元。
二、德尔菲法（专家意见法）
运用德尔菲法进行预测，其基本原理和要点是：①在有关领域内物色、确定
专家名单，向专家提出问题。问题要提得明确，并附上有关这个问题的各种背景
材料，请他们书面答复；②采取保密方式，各专家在回答有关问题时（即个人作
判断时），不要与其他专家交换意见；③将各专家第一次的判断意见集中起来列
表，不写姓名，再分发给各位专家，请他们参照别人的意见，修正或者肯定自己
的判断，并书面告知调查人员；④将反馈回来的各专家的肯定意见或修正意见，
置于另一修正表内，再分发给各位专家，以便专家们参照、比较，作第二次修正
；⑤专家们的意见几经反馈后，通常对所要预测问题的意见，渐趋一致。这个意
见或判断即可作为预测的基础。
德尔菲法的应用步骤为：建立预测领导小组；选择专家；反复反馈征询专家
意见；编写预测结果报告。
利用德尔菲法预测时，有时候遇到某事件或某方案的“完成时间”、“
重要性“或”可能性“等统计资料，可作如下处理：（1 ）对某事件”完成
时间“预测结果的统计处理。应采用”四分位法“
进行处理。例如，在预测我国高速公路要到哪一年才能达到全国等级公路的
50％时，专家们意见不一，有提出1995年的，有提出2000年的，也有提出2005年
的。几位专家提出的年限如下：1995年（1 人）、1996年（1 人）、1997年（1
人）、1998年（2 人）、1999年（1 人）、2000年（3 人）、20O1年（1 人）、
2005年（2 人）
调查者在处理此资料时，可将时间按顺序排列：1995、1996、1997、1998、
1999、2000、2001、（2002、2003、2004）
2005. 然后，在此数列中先取最中一位数字作“中分点”“冉在中分点以前
的数列中取一中点，称”下四分点“，另在中分点以后的数列中取一中点，称”
上四分点“。
在本例中，中分点是2000年；下四分点是1997～1998年之间：上四分点是2002
～2003年之间。如按5O％分配，中分点是25％，下四分点是12.5％，上四分点是
37.5％，即全国高速公路1997年终了可达全国等级公路的12.5％；200O年可达全
国等级公路的25％；2002年终了可达全国等级公路的37.5％，最终2005年可达全
国等级公路的50％。
（2 ）对某方案“重要性”预测结果的统计处理。可利用下式采取评分平均
法处理：
式中mj——对方案j 作出预测的专家数；Cij ——专家i 给方案j 打的分数。
例如，某经济区现要开发甲、乙两个城市。由于资金有限，只重点先开发一
个，然后再开发另一个。邀请10名专家，对甲、乙两城市的开发效益进行预测评
分，评分高者先开发，评分低者后开发。其评分结果如下：甲城市：76、74、82、
69、68、7O、75、84、85、76乙城市：77、73、78、82、64、68、72、66、80、
73 759代入上式：甲城市评分平均值＝ 10 733 乙城市评分平均值＝ 10 根据计
算结果，两者比较，自以先开发甲城市为宜。
（3 ）对某事件出现“可能性”预测结果的统计处理。先由专家对事件出现
的可能性进行概率预测，然后按以下公式处理：
m
Pi
i P ＝m
式中Pi——第i 个专家对该事件出现的预测概率值；m ——参加预测的专家
数。
例如，为了估计我国国产小轿车到达2000年，其外销量超过产量50％的概率
是多少？对邀请10位专家进行预测，专家们对世界轿车销售市场的形势、国产轿
车的特点及到达2000年国产轿车的产量等因素作如下概率预测：0.50（1 人）、
0.55（1 人）、0.60（3 人）、0.70（2 人）、0.75（1 人）、0. 80 （1 人）、
0.85（1 人）
概率的总值是：0.50 P＝ 10 10即2000年我国国产小轿车的外销量可超过产
量50％的概率是0.665.
三、相互影响分析法
相互影响分析法是在德尔菲法和主观概率法基础上发展起来的一种定定性预
测方法。它既可以从宏观上对多种商品的供需变化情况进行分析，又可从微观上
分析本企业商品在受到可相互替代商品的影响时原概率的变化，从而调整本企业
的产销安排。
应用相互影响分析法进行市场预测分析时，一般应按以下三个步骤进行工作
：1.确定各事件的影响关系相互影响分析法首先要确定一系列事件E （i ＝1 ，
2 ，m ， n）之间的相互关系。若其中的一个事件Em（1 ≤m ≤n ）发生，即Pm
＝1 时，确定Em对其余事件件Ei（i ＝1 ，2 ，n ；i ≠m ）的影响关系和影响
方向，列出相互影响矩阵（如表7.）。2 EMBED Word.Document.6 \s各事件在不
受相互影响时发生的概率Pi（i ＝1 ，2 ，m ， n），可用专家意见法或主观概
率法来确定，如P1＝0.8 ；p2＝0.5 ；P3＝0.2 继而就需研究Em对其余事件Ei的
影响关系和影响方向，这种关系和方向，可分为无影响（—）、正影响（↑）、
负影响（↓）三种情况。无影响表明E 事件不发生影响Pm原定的发生慨率不变；
正影响表明Ei事件的发生，将增大Em事件的发生慨率；负影响则表明Ei事件的发
生，将抑制Fm事件的发生慨率，甚至将使Em，事件不能发生。
明确了各事件间的影响关系和影响方向后。即可组成相互影响矩阵。
2.确定影响程度相互影响矩阵（一）表明了各事件的相互影响关系和影响方
向，但不能表明它们之间的影响程度。为了测定Pm在受到其他事件影响后概率变
化的大小，必须进一步来探索它们之间的影响程度。
探索各事件相互影响后Pi变化的大小，可借助专家会议或专家调查，运用主
观概率法来解决。常用方法有两种：（1 ）自由主观概率法。主观概率是专家对
某些事件相互影响程度的个人看法的量度。自由主观概率法则是由各位专家凭借
经验，自由发表意见，对各事件的相互影响程度提出主观概率，然后综合各位专
家意见，确定各事件的相互影响程度（S ）。以相互影响矩阵（一）为例，如请
8 位专家自由发表意见，形成以下的主观概率（见表7.3 ）：表7.3 各专家主观
概率表
综合各专家意见的公式为：P ＝∑Pi i＝1 N 综合各专家意见后，即可将综
合后的主观概率，作为各事件的相互影响程度，列出相互影响矩阵（二）（见表
7.）。4 表7.4 相互影响矩阵（二）
（2 ）定档主观概率法。定档主观概率法是在征询专家意见时，事先将各事
件相互影响的程度，分为一定的档次，并规定每一档次的影响程度。专家在回答
问题时，不必提出具体的主观概率，只需指出是某一档次的影响，即可综合出各
事件相互影响的影响程度。如，可对某一系列相关事件的相互影响程度分为七个
档次（见表7.5 ）。
如某专家认为E1事件对F2事件的影响，是小的负影响，则S1→2 的影
响程度即是－0.3 ，余此类推。综合专家们的意见后。按自由主观概率法的
同样程序，列出相互影响矩阵（二）。
这两种方法对专家们有不同的要求。自由主观概率法要求专家们心须提出具
体的主观概率。因此，被征询意见的专家必须详细了解各事件的相互影响的关系，
掌握较多的资料，才能提出具体的、不受约束的主观概率。定档主观概率法则不
要求专家们提出具体的主观概率，只要求专家指出影响程度的档次，即可确定影
响各事件的主观概率，所以，被征询意见的专家一般不需掌握大量资料，只要对
各事件的影响关系有基本了解后，即可指定影响档次，自然确定该档次的主观概
率。这两种方法，前者较开放，后者较收敛。
当资料很充分时，由专家自由提出主观概率，准确度要高于定档主观概率法。
3.计算影响值修正事件发生概率相互影响分析法的特点是要通过对各事件相
互影响的分析来修正事件的发生概率。因此，这一步骤是最终的加工整理和综合
分析过程。在计算影响值时，可用以下经验公式：1 1 1 P ＝P ±S 1 1 i Pi式
中：P 为事件E 不受其他事件影响时的原发生概率。
1 i P 为E 事件受其他事件影响后，应修正的概率。
1 i S 为事件E 对Em事件的影响程度，正影响以（＋）表示，负影响以（－）
i 表示。以相互影响矩阵（二）为例，各事件的影响值及应修正的慨率为：
P →1 0.8 ＋0.6 ×0.8 （1 －0.8 ）＝0.896 （P ←2 ）
2 i P →1 10.8－0.2 ×0.8 （1 －0.8 ）＝0.768 （P ←3 ）
3 l P →2 0.5 －0.1 ×0.5 （1 －0.5 ）＝0.475 （P ←1 ）
1 2 P →2 0.5 －0.2 ×0.5 （1 —0.5 ）＝0.45（P ←3 ）
3 2 P →3 0.2 ＋0.75×0.2 （1 －0.2 ）＝0.32（P ←1 ）
1 3 P →3 0.2 ＋0.4 ×0.2 （1 －0.2 ）＝0.264 （P ←2 ）
2 3 整事后出现以下区间：E 0.896 ←0.8 →0.768 E 0.5 ←0.475 →0.45
1 2 E 0.32←0.26→40.2 3对上述区间就需作出进一步定性分析，可视情况取平
均值或高区平均值、低区平均值作为修正后的该事件发生概率，也可在分析事件
发生的趋势后，直接以最高点或最低点作为修正后的概率。
现以微型轿车，全塑车身轿车、摩托车三个相互影响的产品为例，通过相互
影响分析来调整它们之间的发生概率。
这三种产品都是我国近几年开发的新产品。有关方面专家认为我国小型汽车
正处于发展时期，而微型汽车又曾是空白，发展趋势更猛，便于民用，认定其发
展概率为0.9 ；全塑车身轿车由于造价低，也适合民用，认定其发展概率为0.7
；摩托车已为用户所熟悉；认定其发展概率为0.8.但这三个产品又有替代的可能，
需要对它们进行相互影响分析后，来观察它们发生概率的变化，再做出发展决策。
经征询专家意见后，形成以下相互影响矩阵（见表7.6 ）。
表7.6 相互影响矩阵表
计算影响值：P →1 －0.90.3×0.9 （1 －0.9 ）＝0.873 （P ←2 ）
2 1 P →1 －0.90.2×0.9 （1 －0.9 ）＝0.882 （P ←3 ）
3 1 P →20.7＋0.6 ×0.7 （1 －0.7 ）＝0.826 （P ←1 ）
1 1 P →2 0.7 －0.1 ×0.7 （1 －0.7 ）＝0.679 （P ←3 ）
3 2 P →3 0.8 －0.2 ×0.8 （1 －0.8 ）＝0.768 （P ←1 ）
1 1 P →3 0.8 －0.4 ×0.8 （1 －0.8 ）＝0.736 （P ←2 ）
2 3 各事件的概率区间：E1 0. 9 ←0. 882→0.873 E 0.826 ←0 ，7 →0.679
2 E 0.8 ←0.768 →0.736 3 从相互影响分析所引起的发展概率的变化看，E1、
E3都是下调趋势，而E2将在E1的带动下有较高的增长趋势，同时也会出现与E3的
竞争。因此，对它们的原发生概率可作以下调整：0.9 E 原发生概率0.9 ，可调
整为0. 89 （）；1 2 0.826 E 原发生概率0.7 ，可调整为0. 75 （）；2 0.8
E 原发生概率0.8 ，可调整为0.77（）；3 2
囗随机抽样调查法随机抽样调查法是非全面市场调查中最重要的方法之一。
随机抽样调查，是指按随机原则从被研究总体中，抽取一部份单位进行研究，并
借以推断总体状况的方法。
在市场调查中，往往因被调查对象（如一般消费者、产品、销售网点等）
数目太大，使得全面调查在时间上、经济上浪费严重，甚至事实上办不到。
所以，抽样调查法在市场调查中得到了广泛的应用。
与其他调查方法比较，随机抽样调查法具有四个特点：（1 ）可保证调查结
果的客观性。因为随机抽样调查法抽取样本是依据随机原则，即：总体中每个单
位都有相同的根率被选作样本。因此随机抽样调查法从方法上避免了主观因素对
调查过程的影响。
（2 ）适用范围广。对于不必要、不可能或不允许进行全面调查的场合，如
破坏性产品质量调查等，都可使用随机抽样调查怯。
（3 ）节约费与时间。随机抽样调查使调查者避开了全面调查的繁杂工作，
从而节省了调查费用与调查时间。
（4 ）复核与修正全面调查的结果。随机抽佯调查法可以确定抽样误差，可
以计算可信度和可信区间。因此，该方法不仅可以作为一种独立的方法使用，而
且可以核对和修正全面调查的结果。
在市场调查中，这种方法常用于以下几个方面：一是某种或某类商品的社会
保有量及销售潜力的调查；三是一定的时间、地域的消费水平及消费构成的调查
；三是某地区商品生产结构及商品售构成的调查；四是产品寿命周
期调查；五是销售费用及效果调查；等等。
另外，在市场预测中，抽样调查可为其提供充分的数据资料。
在随机抽样调查中，按光取样本的方式不同，形成了不同的抽样方法。
常见的有以下五种方法：1.纯随机抽样法又称简单随机抽样法。即总体各单
位不作任何人为的处理（如：排队、分类等），用抽签法或乱数表法抽取所需的
样本单位。
这种方法简单易行，适用于市场范围不大，调查内容单一的情况。如：对某
一地区消费者收入水平的调查等。
2.机械抽样法又称等距抽样。采用这种方法，要先按某种标志将各单位顺序
排列编号，并随机确定第一个中选单位号码，然后按固定的间隔抽取所需的样本
单位。
这种方法适用于市场面有限的调查，但调查的内容可以较多。这种方法由于
经调查者排队、选择间隔距离，故样本的代表性受到了主观因素的干扰。
例如，调查某展销会消费者需求倾向，可按时间排队，每隔一定时问调查一
个参观者。这种情况，展销会的规模直接影响到调查范围和调查内容。
3.类型抽样法先按调查需要将总体各单位细分，然后按一定的比例或方式从
各组中随机抽取所需样本单位。
这种方法结合市场营销中市场细分化原则，可在较大的市场范围内调查较为
复杂的内容。该方法的应用可直接为企业制订市场营销策略提供重要依据。故引
起了个业的物殊重视。
这种方法抽取的样本代表性强。总体单位的划分是该方法的关键。
4.整群抽样调查法这样方法是按一定顺序和间隔每次从总体中抽取一群或一
批样本。
这种方法适用于调查总体单位数目庞大而集中的情况。
例如，对某些时间短、规模大的展销会、订货会进行调查时，机械抽样法往
往因抽取样本少而达不到要求的精度，或因间隔太短而增大抽样的工作量、增加
误差因素。这时可用整群抽样调查法。
5.分层抽样法先将总体划分为若干层次或级别，然后自上而下逐次抽样。
这种方法覆盖面大，调查范围广。国民经济管理部门和大型企业集团进行大
规模市场调查时，往往采用这种方法。
例如，调查某中型货运汽车在全国的保有量。可先抽取若干省区，再由选中
的省区选取若干县、市。这样，在选中的县、市进行实际调查，即可推算出该型
汽车在全国的拥有量。
上述抽样方法均可分为重复抽样和不重复抽样。重复抽样是指已被抽取的样
本单位重放回总体中参加下一次抽样。
不重复抽样是已被抽取的样本单位不再参加下一次抽样。
在市场调查中，这些方法即可单独使用，也可结合使用。
方法不同，误差的计算及可信程度的计算也不同。
例如，某行业有30个企业，欲预测该行业A 产品销售收入情况，已知：该行
业30个企业均生产A 产品。按随机原则，不重复抽取5 个样本。假设抽
取样本企业的A 产品产量及单位销价资料如表7.7.表7.7A产品产量及单位销
价资料表用列表法解（见表7.）8 表7.8 结果表样本企 X本年预计平 f预计产 x.f
x x 2 x 2 （x-）（x-）（x-） .f 业均售价元\ 件量（件）
1 379 385 145915 -4 7056 2716560
2 489 390 190710 26 676 263640
3 499 385 192115 36 1296 498960
4 492 310 152520 29 841 260710
5 464 310 143840 1 1 310
合计 - 1780 823860 3744236
∑xf 823860 X=∑f 1780∑f 1780 f= n 5
2
∑x 2 单价样本均方差S 1 ∑f 1780
2 2 ∑产量样本均方差S 2 n
不重复抽样：抽样误差
保证95％的可靠性。取t=2 本年A 产品的预测销售收入值为SP=.xf×30±t
б .бf=494840±83640 元误差±1.7 ％
囗情景法为了找出战略决策的基础，计划制订者和决策者经常采用一种中间
的方法。综合分析公司的未来环境，以代替仅凭对现实分析选择方案的方法，并
以这一设想作为战略决策的框架。但这种折衷有其局限性，因为：①设想可能是
矛盾的；②关于一些极端情况的假设的综合比最可能出现的情景设想的综合更为
合理；③一系列可能的发展对战略计划来说，比基于过去的趋势外推的折衷更重
要。
较为理想的方法是分析那些影响公司经营的主要因素的不同趋势，从现
实出发来制订规划。情景法正是提供了这种能力。
