2009-7-30 董千里：物流市场营销学 1
第 5章 物流市场需求调查与预测
5.1 物流市场的类型
5.2 物流市场调查
5.3 物流市场预测
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学习要点
⑴ 物流市场的分类，物流市场调查，
物流市场调查的程序
⑵物流市场调查所用的方法和技术
⑶物流市场预测的涵义，物流市场预测的程序，市场预测常用方法
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5.1 物流市场的类型
5.1.1按物流的范畴对市场进行划分
5.1.2根据作用领域对市场进行划分
5.1.3根据发展的历史进程对市场进行划分
5.1.4根据提供服务的主体对市场进行划分
5.1.5根据物流流向对市场进行划分
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按物流的范畴可将市场分为社会物流市场和企业物流市场
⑴ 社会物流属于宏观范畴，包括设备制造、
运输、仓储、装卸包装、配送、信息服务等，公共物流贯穿其中；
⑵企业物流属于微观物流的范畴，包括生产物流、供应物流、销售物流、回收物流和废弃物流市场等。
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根据作用的领域的不同，物流市场分为生产领域的物流市场和流通领域的物流市场
⑴ 生产领域的物流贯穿生产的整个过程。生产的全过程从原材料的采购开始，便要求有相应的供应物流活动，即采购生产所需的材料；在生产的各工艺流程之间，需要原材料、半成品的物流过程，即所谓的生产物流；部分余料、可重复利用的物资的回收，就是所谓的回收物流；废弃物的处理则需要废弃物流
⑵流通领域的物流主要是指销售物流。在当今买方市场条件下，销售物流活动带有极强的服务性，以满足买方的需求，最终实现销售。在这种市场前提下，销售往往以送达用户并经过售后服务才算终止，因此企业销售物流的特点便是通过包装、送货、配送等一系列物流实现销售
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根据发展的历史进程，将物流市场分为传统物流、综合物流和现代物流市场
⑴ 传统物流的主要精力集中在仓储和库存的管理和派送上，而有时又把主要精力放在仓储和运输方面，以弥补在时间和空间上的差异。
⑵综合物流不仅提供运输服务，还包括许多协调工作，是对整个供应链的管理，如对陆运、仓储部门等一些分销商的管理，还包括订单处理、采购等内容。由于很多精力放在供应链管理上，责任更大，管理也更复杂，这是与传统物流的区别。
⑶现代物流是为了满足消费者需要而进行的从起点到终点的原材料、中间过程库存、最终产品和相关信息有效流动及储存计划、
实现和控制管理的过程。它强调了从起点到终点的过程，提高了物流的标准和要求，是各国物流的发展方向。国际上大型物流公司认为现代物流有两个重要功能：能够管理不同货物的流通质量；
开发信息和通讯系统，通过网络建立商务联系，直接从客户处获得订单。
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根据提供服务的主体不同，将物流市场分为服务物流市场和生产企业内部物流市场
⑴ 服务物流市场也就是第三方物流市场。是指由物流劳务的供方、需方之外的第三方去完成物流服务的动作模式。第三方就是提供物流交易双方的部分或全部物流功能的外部服务提供者。
⑵企业内部物流市场。是指一个生产企业从原材料进厂后，经过多道工序加工成零件，然后零件组装成部件，最后组装成成品出厂，这种企业内部物资的流动称为企业内部物流
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按物流的流向不同，物流市场还可以分为内向物流和外向物流市场
⑴ 内向物流是企业从生产资料供应商进货所引发的产品流动，即企业从市场采购的过程。
⑵外向物流是从企业到消费者之间的产品流动，
即企业将产品送达市场并完成与消费者交换的过程。
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5.2 物流市场调查
5.2.1物流市场调查的意义和内容
5.2.2物流市场调查的程序
5.2.3物流市场调查常用方法返回 5.1
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从大的方面，我们可以将名目繁多的调查分为两个大类，其一是物流资源的调查，其二是市场需求的调查
物流资源调查
市场环境调查
物流基础设施装备调查
物流从业人员调查
信息技术资源的需求调查
物流市场需求调查
市场需求调查
客户资源调查
产品和价格调查
物流流量和流向调查
竞争情报调查与收集
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物流市场调查的程序
⒈ 确定问题和调查的项目
⒉制定营销调查计划
⒊收集信息
⒋数据分析
⒌得出结论
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物流市场调查常用方法
询问法
观察法
实验法
问卷调查法
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询问法是通过向人们询问他们的知识、态度、偏好和购买行为来收集第一手数据的方法询问法四种调查方式优缺点比较人员调查 电话调查 邮寄调查 网上调查优点灵活性强,拒答率低,质量好,适用范围广信息反馈快,
费用低,辐射范围广空间范围广,被调查者有宽裕的时间准备,匿名性好辐射范围广,速度快,反馈及时,
匿名性好,费用低廉缺点费用较高,对调查者要求较高,
匿名性差,周期长内容缺乏深度,
目标对象随机性大,缺乏准确性问卷回收率低,
周期长,时效性差样本局限性大,
缺乏准确性和真实性
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观察法
观察法是通过观察相关的人，行为和情景来收集一手数据的一种调查方法，是指通过观察正在进行的某一特定的营销过程，来解决某一营销研究问题。观察时采用的手段可以是机械观察、电子观察、人员观察等。
调查人员直接观察或采用各种仪器（如使用录音机、照相机、摄影机或某些特定的仪器）间接观察被调查者的行为或现场事实的一种收集资料的调查方法
观察法能客观地获得准确性较高的第一手资料，
但调查面较窄，花费时间较长。
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实验法
实验法是指先在较小范围内进行实验，取得数据资料后然后再研究决定是否大规模推广的一种市场调查方法。
通常的做法是通过选择几组调查对象，对不同的组施加不同的影响，控制相关的变量，最后检查各组反应的差异，来获得数据的一种调查方法。
实验法是比较科学的调查方法，比较准确，但所花费用较高，时间也较长。
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问卷设计技术
营销调查问卷应包括以下基本要素：开场白、调查的问题、
被调查的情况和编号 。
在具体设计问卷时应注意以下几点：
①问卷开始时，必须说明调查的目的，并感谢被调查者的合作。
②问卷简单明了，含义清楚，不使用语意模糊的问句。
③不要问难以回忆的问题。
④问卷提问中所采用的措辞或语气不能带有某种倾向或暗示。
⑤问卷要简短。问题最好能在 15分钟内回答，以免被调查者产生厌烦情绪。
在调查中，问卷形式有两种类型。一种是封闭式，另一种是开放式 。
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5.3 物流市场预测
5.3.1物流市场预测的涵义和特点
5.3.2物流市场预测程序
5.3.3物流需求预测方法返回 5.2
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5.3.1物流市场预测的涵义和特点
物流市场营销预测就是物流企业根据历史统计资料和市场调查获得的市场信息，对市场供求变化等因素进行细致的分析研究，运用科学的方法或技术，对市场营销活动及其影响因素的未来发展状况和变化趋势进行预计和推测。
市场营销预测是市场调查的继续和发展，是市场营销决策的基础和前提，也是计划和决策的重要组成部分。
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5.3.2物流市场预测程序
⒈ 确定预测目的，制定预测计划
⒉搜集、审核和整理资料
⒊选择预测方法
⒋进行预测
⒌分析、评价预测结果
⒍写出预测报告
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5.3.3物流需求预测方法
⒈ 定性法 （ Qualitative Method）定性法是那些利用判断、直觉、调查或比较分析对未来做出定性估计的方法。
⒉ 历史映射法 (Historical Projection Method)该方法的基本前提就是未来的时间模式将会重复过去，至少大部分重复过去的模式。
⒊ 因果法 (Casual Method)因果预测模型的基本前提就是预测变量的水平取决于其他相关变量的水平。
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⒈ 定性法（ Qualitative Method）
影响预测的相关信息通常是非量化的、模糊的、主观的。
当我们试图预测新产品成功与否，政府政策是否变动或新技术的影响时，定性法可能是唯一的方法。
中期到长期的预测更多选用此方法。主要有以下几种,
⑴ 专家会议法
⑵德尔菲法
⑶销售人员意见法
⑷管理人员预测法
⑸群众评议法
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⑴ 专家会议法
该方法的基础是假设几个专家能够比一个人预测得更好。预测时没有秘密，且鼓励沟通。有时候，预测会受社会因素的影响，不能反映真正的一致意见。
采用开调查会的方式，将有关专家召集在一起，向他们提出要预测的题目，让他们通过讨论作出判断。
优点包括效率高，费用较低，一般能很快取得一定的结论。其不足就是由于大家面对面的讨论，使一些与会者常常因迷信权威而不能讲出自己的观点，这很可能会使一些更好的想法被遗漏或被忽视。此外，若每一位专家都固执己见，不肯放弃自己的观点，难以统一意见，也会导致效率降低。
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⑵ 德尔菲法
鉴于传统的专家会议法的局限性，在 20世纪 40
年代由美国的兰德公司（ RAND）发展了一种新型的专家预测方法，即德尔菲法（ Delphi
Method）
德尔菲法的特点是以一定顺序的问卷询问一组专家，对一份问卷的回答将用来制作下一个问卷。这样，仅由某些专家掌握的任何信息都会传递给其他专家，使得所有专家都掌握所有的预测信息。该方法剔除掉了跟随多数意见的跟风效应。
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⑶ 销售人员意见法
销售人员意见法即预测者召集有经验的销售人员对顾客的购买量、市场供求变化的趋势、竞争对手动向等问题进行预测，然后对预测结果进行综合的预测。
这种方法的优点是简便易行，节省时间和费用，效率较高。但销售人员对市场走向的预测容易受个人对市场的偏见以及主观因素的影响。由于受以上不利因素的影响，预测结果往往会出现偏差，因此必须给予一定的修正。
在产品价格、需求量、市场需求变化趋势以及竞争对手动向等方面进行预测时，将此法配合于其他方法，
可使预测结果更准确。
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⑷ 管理人员预测法
管理人员预测法可有两种形式：一是管理人员根据自己的知识、经验和已掌握的信息，凭借逻辑推理或直觉进行预测；另一种形式是高级管理者召集下级有关管理人员举行会议，听取他们对预测问题的看法。在此基础上，高级管理人员对大家提出的意见进行综合、
分析，然后依据自己的判断得出预测结果。
此法简单易行，对时间和费用的要求较少，若能发挥管理人员的集体智慧，预测结果也有一定的可靠性。
日常性的预测大都可以采用这种方法进行。
但此方法过于依赖管理人员的主观判断，极易受管理人员的知识、经验和主观因素影响，若使用不当，易造成重大决策失误。
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⑸ 群众评议法。
不同的人由于知识、经验、岗位等的不同，使他们对问题的认识千差万别，也各有千秋。
将要预测的问题告知有关的人员、部门，甚至间接相关的人员、部门，或者顾客，请他们根据自己所掌握的资料和经验发表意见。然后将大家的意见综合起来，但因所预测的问题往往与他们息息相关，所以更能激发他们的积极性和创造性，并经常能从他们那里得到一些真知灼见。
群众评论的最大优点就是做到最大程度的集思广益。
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⒉ 历史映射法 (Historical Projection Method)
随着新数据的获得，这类模型可以跟踪变化，
因此他们可以随趋势和季节性模式的变化而调整。
如果变化急剧，那么模型只有在变化发生之后都会呈现出来。正因如此，人们认为这些模型的映射滞后于时间序列的根本性变化，很难在转折点出现之前发出信号。如果预测是短期的，
那么这一局限性并不严重，除非变化特别剧烈。
历史映射法中应用较广泛的方法有算术平均法、
加权平均法、移动平均法、指数平滑法、最小二乘法等。
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指数平滑法
下一期预测值 =α（实际需求值） +（ 1-α）（前期的预测值）
其中,α是权数，通常称作指数平滑系数，它的值介于 0和 1之间。
α值越大，对近期需求情况给的权数越大,模型就能越快地对时间序列的变化做出反应。但 α过大可能使得预测过于“神经质”，会跟踪时间序列的随机波动，而不是根本性变化。 α越小，预测未来需求时给需求历史数据的权数越大，在反应需求水平根本变化时需要的时滞就越长。如果 α值很低，预测结果会非常“平稳”，不太可能受时间序列随机因素的严重干扰。
上述内容用可用公式表达：
1 (1 )t t tF A F
(5-1)
式中,At — 第期的需求值；
Ft — 第 t期的预测值；
Ft+1 — 对第 t+1期，或下期的预测值。
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校正趋势
基本的指数平滑模型适用于趋势和季节性变化不是很明显的时间序列。如果数据中有明显的趋势和季节性特征，这类模型的内在滞后性就会造成令人无法接受的预测误差。所以我们对有趋势的数据要用校正过的公式。
t + 1 t t tS = A + ( 1 - ) ( S + T )
t + 1 t + 1 t t T = ( S - S ) + ( 1 - ) T
t + 1 t + 1 t + 1F = S + T
(5-2)
(5-3)
(5-4)
式中：
Ft+1—— 第 t+1 期校正趋势后的预测；
St—— 第 t期的最初预测；
Tt—— 第 t期的趋势；
β—— 趋势平滑系数。
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校正趋势和季节性因素
⑴ 需求模式的季节性高峰和低谷产生的原因必须已知，这些高峰和低价必须在每年的同一时间出现。
⑵季节性变化要比随机波动（或“噪音”）大。
1 ( / ) ( 1 ) ( )t t t L t tS A I S T
11( ) ( 1 )t t t tT S S T
( / ) ( 1 )t t t t LI A S I
11()t t tF S T
(5-5)
(5-6)
(5-7)
(5-8)
式中,Ft+1—— 第 t+1期校正趋势和季节性因素后的预测值；
γ—— 季节性指数基础上的平滑系数；
It—— 第 t期的季节性指数；
L—— 一个完整季节的期间。
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⒊ 因果法 (Casual Method)
因果预测模型的基本前提就是预测变量的水平取决于其他相关变量的水平。
因果模型有很多不同形式：统计形式，如回归和计量经济模型；
描述形式，如投入 -产出模型，生命周期模型和计算机模拟模型。
每种模型都从历史数据模式中建立预测变量和被预测变量的联系，
从而有效地进行预测。
在因果法中，我们主要介绍一下回归分析法。
回归分析法的基本步骤是：
⑴进行定性分析，以确定与预测对象有因果关系的因素；
⑵收集、整理有关因素的资料；
⑶计算变量间的相关系数并确定回归方程；
⑷利用回归方程进行预测。
回归分析法有两种情况，凡是求一个变量对另外一个变量的回归问题分析，即为 一元回归分析法 ；而一个变量对多个变量的回归问题分析，即为 多元回归分析法 。
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式中,xi—— 自变量第 i期的实 际值；
yi—— 因变量第 i期的实际值；
n—— 时间序列的项数；
x,y—— 分别是 xi,yi的平均数。
一元线性回归预测法
如果预测对象与相关变量之间存在线性关系，那么这种关系可以用以下公式表示：
t t ty a b x e
(5-9)
式中,x—— 自变量；
y—— 因变量（即预测变量）；
a,b—— 回归系数。
通过最小平方法可以计算回归系数 a,b。
其计算公式如右：
11
2
11
nn
i i i
ii
nn
ii
ii
x y x y
b
x x x
a y b x
(5-10)
(5-11)
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多元线性回归预测法
如果预测对象 y与一组相关变量 x1,x2,…,xm之间存在线性关系，那么这种关系可以用以下公式表示：
1 1 2 2 mmy a b x b x b x e
(5-12)
式中,e—— 随机误差项；
a,bi—— 未知参数；
m —— 自变量的个数。
公式中的参数可用最小二乘法求得。以二元回归方程为例，将公式（ 5-12）中的 m取 2，就有：
1 1 2 2y a b x b x
运用最小二乘法，可求得如下标准方程：
1 1 2 2y n a b x b x
21 1 1 1 2 1 2x y a x b x b x x
22 2 1 1 2 2 2x y a x b x x b x
解此方程组，就可求得 a,b1,b2，进而就可以写出预测方程进行预测了。
(5-13)
(5-14)
(5-15)
(5-16)
第 5章 物流市场需求调查与预测
5.1 物流市场的类型
5.2 物流市场调查
5.3 物流市场预测
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学习要点
⑴ 物流市场的分类，物流市场调查，
物流市场调查的程序
⑵物流市场调查所用的方法和技术
⑶物流市场预测的涵义，物流市场预测的程序，市场预测常用方法
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5.1 物流市场的类型
5.1.1按物流的范畴对市场进行划分
5.1.2根据作用领域对市场进行划分
5.1.3根据发展的历史进程对市场进行划分
5.1.4根据提供服务的主体对市场进行划分
5.1.5根据物流流向对市场进行划分
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按物流的范畴可将市场分为社会物流市场和企业物流市场
⑴ 社会物流属于宏观范畴，包括设备制造、
运输、仓储、装卸包装、配送、信息服务等，公共物流贯穿其中；
⑵企业物流属于微观物流的范畴，包括生产物流、供应物流、销售物流、回收物流和废弃物流市场等。
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根据作用的领域的不同，物流市场分为生产领域的物流市场和流通领域的物流市场
⑴ 生产领域的物流贯穿生产的整个过程。生产的全过程从原材料的采购开始，便要求有相应的供应物流活动，即采购生产所需的材料；在生产的各工艺流程之间，需要原材料、半成品的物流过程，即所谓的生产物流；部分余料、可重复利用的物资的回收，就是所谓的回收物流；废弃物的处理则需要废弃物流
⑵流通领域的物流主要是指销售物流。在当今买方市场条件下，销售物流活动带有极强的服务性，以满足买方的需求，最终实现销售。在这种市场前提下，销售往往以送达用户并经过售后服务才算终止，因此企业销售物流的特点便是通过包装、送货、配送等一系列物流实现销售
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根据发展的历史进程，将物流市场分为传统物流、综合物流和现代物流市场
⑴ 传统物流的主要精力集中在仓储和库存的管理和派送上，而有时又把主要精力放在仓储和运输方面，以弥补在时间和空间上的差异。
⑵综合物流不仅提供运输服务，还包括许多协调工作，是对整个供应链的管理，如对陆运、仓储部门等一些分销商的管理，还包括订单处理、采购等内容。由于很多精力放在供应链管理上，责任更大，管理也更复杂，这是与传统物流的区别。
⑶现代物流是为了满足消费者需要而进行的从起点到终点的原材料、中间过程库存、最终产品和相关信息有效流动及储存计划、
实现和控制管理的过程。它强调了从起点到终点的过程，提高了物流的标准和要求，是各国物流的发展方向。国际上大型物流公司认为现代物流有两个重要功能：能够管理不同货物的流通质量；
开发信息和通讯系统，通过网络建立商务联系，直接从客户处获得订单。
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根据提供服务的主体不同，将物流市场分为服务物流市场和生产企业内部物流市场
⑴ 服务物流市场也就是第三方物流市场。是指由物流劳务的供方、需方之外的第三方去完成物流服务的动作模式。第三方就是提供物流交易双方的部分或全部物流功能的外部服务提供者。
⑵企业内部物流市场。是指一个生产企业从原材料进厂后，经过多道工序加工成零件，然后零件组装成部件，最后组装成成品出厂，这种企业内部物资的流动称为企业内部物流
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按物流的流向不同，物流市场还可以分为内向物流和外向物流市场
⑴ 内向物流是企业从生产资料供应商进货所引发的产品流动，即企业从市场采购的过程。
⑵外向物流是从企业到消费者之间的产品流动，
即企业将产品送达市场并完成与消费者交换的过程。
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5.2 物流市场调查
5.2.1物流市场调查的意义和内容
5.2.2物流市场调查的程序
5.2.3物流市场调查常用方法返回 5.1
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从大的方面，我们可以将名目繁多的调查分为两个大类，其一是物流资源的调查，其二是市场需求的调查
物流资源调查
市场环境调查
物流基础设施装备调查
物流从业人员调查
信息技术资源的需求调查
物流市场需求调查
市场需求调查
客户资源调查
产品和价格调查
物流流量和流向调查
竞争情报调查与收集
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物流市场调查的程序
⒈ 确定问题和调查的项目
⒉制定营销调查计划
⒊收集信息
⒋数据分析
⒌得出结论
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物流市场调查常用方法
询问法
观察法
实验法
问卷调查法
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询问法是通过向人们询问他们的知识、态度、偏好和购买行为来收集第一手数据的方法询问法四种调查方式优缺点比较人员调查 电话调查 邮寄调查 网上调查优点灵活性强,拒答率低,质量好,适用范围广信息反馈快,
费用低,辐射范围广空间范围广,被调查者有宽裕的时间准备,匿名性好辐射范围广,速度快,反馈及时,
匿名性好,费用低廉缺点费用较高,对调查者要求较高,
匿名性差,周期长内容缺乏深度,
目标对象随机性大,缺乏准确性问卷回收率低,
周期长,时效性差样本局限性大,
缺乏准确性和真实性
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观察法
观察法是通过观察相关的人，行为和情景来收集一手数据的一种调查方法，是指通过观察正在进行的某一特定的营销过程，来解决某一营销研究问题。观察时采用的手段可以是机械观察、电子观察、人员观察等。
调查人员直接观察或采用各种仪器（如使用录音机、照相机、摄影机或某些特定的仪器）间接观察被调查者的行为或现场事实的一种收集资料的调查方法
观察法能客观地获得准确性较高的第一手资料，
但调查面较窄，花费时间较长。
2009-7-30 董千里：物流市场营销学 15
实验法
实验法是指先在较小范围内进行实验，取得数据资料后然后再研究决定是否大规模推广的一种市场调查方法。
通常的做法是通过选择几组调查对象，对不同的组施加不同的影响，控制相关的变量，最后检查各组反应的差异，来获得数据的一种调查方法。
实验法是比较科学的调查方法，比较准确，但所花费用较高，时间也较长。
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问卷设计技术
营销调查问卷应包括以下基本要素：开场白、调查的问题、
被调查的情况和编号 。
在具体设计问卷时应注意以下几点：
①问卷开始时，必须说明调查的目的，并感谢被调查者的合作。
②问卷简单明了，含义清楚，不使用语意模糊的问句。
③不要问难以回忆的问题。
④问卷提问中所采用的措辞或语气不能带有某种倾向或暗示。
⑤问卷要简短。问题最好能在 15分钟内回答，以免被调查者产生厌烦情绪。
在调查中，问卷形式有两种类型。一种是封闭式，另一种是开放式 。
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5.3 物流市场预测
5.3.1物流市场预测的涵义和特点
5.3.2物流市场预测程序
5.3.3物流需求预测方法返回 5.2
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5.3.1物流市场预测的涵义和特点
物流市场营销预测就是物流企业根据历史统计资料和市场调查获得的市场信息，对市场供求变化等因素进行细致的分析研究，运用科学的方法或技术，对市场营销活动及其影响因素的未来发展状况和变化趋势进行预计和推测。
市场营销预测是市场调查的继续和发展，是市场营销决策的基础和前提，也是计划和决策的重要组成部分。
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5.3.2物流市场预测程序
⒈ 确定预测目的，制定预测计划
⒉搜集、审核和整理资料
⒊选择预测方法
⒋进行预测
⒌分析、评价预测结果
⒍写出预测报告
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5.3.3物流需求预测方法
⒈ 定性法 （ Qualitative Method）定性法是那些利用判断、直觉、调查或比较分析对未来做出定性估计的方法。
⒉ 历史映射法 (Historical Projection Method)该方法的基本前提就是未来的时间模式将会重复过去，至少大部分重复过去的模式。
⒊ 因果法 (Casual Method)因果预测模型的基本前提就是预测变量的水平取决于其他相关变量的水平。
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⒈ 定性法（ Qualitative Method）
影响预测的相关信息通常是非量化的、模糊的、主观的。
当我们试图预测新产品成功与否，政府政策是否变动或新技术的影响时，定性法可能是唯一的方法。
中期到长期的预测更多选用此方法。主要有以下几种,
⑴ 专家会议法
⑵德尔菲法
⑶销售人员意见法
⑷管理人员预测法
⑸群众评议法
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⑴ 专家会议法
该方法的基础是假设几个专家能够比一个人预测得更好。预测时没有秘密，且鼓励沟通。有时候，预测会受社会因素的影响，不能反映真正的一致意见。
采用开调查会的方式，将有关专家召集在一起，向他们提出要预测的题目，让他们通过讨论作出判断。
优点包括效率高，费用较低，一般能很快取得一定的结论。其不足就是由于大家面对面的讨论，使一些与会者常常因迷信权威而不能讲出自己的观点，这很可能会使一些更好的想法被遗漏或被忽视。此外，若每一位专家都固执己见，不肯放弃自己的观点，难以统一意见，也会导致效率降低。
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⑵ 德尔菲法
鉴于传统的专家会议法的局限性，在 20世纪 40
年代由美国的兰德公司（ RAND）发展了一种新型的专家预测方法，即德尔菲法（ Delphi
Method）
德尔菲法的特点是以一定顺序的问卷询问一组专家，对一份问卷的回答将用来制作下一个问卷。这样，仅由某些专家掌握的任何信息都会传递给其他专家，使得所有专家都掌握所有的预测信息。该方法剔除掉了跟随多数意见的跟风效应。
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⑶ 销售人员意见法
销售人员意见法即预测者召集有经验的销售人员对顾客的购买量、市场供求变化的趋势、竞争对手动向等问题进行预测，然后对预测结果进行综合的预测。
这种方法的优点是简便易行，节省时间和费用，效率较高。但销售人员对市场走向的预测容易受个人对市场的偏见以及主观因素的影响。由于受以上不利因素的影响，预测结果往往会出现偏差，因此必须给予一定的修正。
在产品价格、需求量、市场需求变化趋势以及竞争对手动向等方面进行预测时，将此法配合于其他方法，
可使预测结果更准确。
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⑷ 管理人员预测法
管理人员预测法可有两种形式：一是管理人员根据自己的知识、经验和已掌握的信息，凭借逻辑推理或直觉进行预测；另一种形式是高级管理者召集下级有关管理人员举行会议，听取他们对预测问题的看法。在此基础上，高级管理人员对大家提出的意见进行综合、
分析，然后依据自己的判断得出预测结果。
此法简单易行，对时间和费用的要求较少，若能发挥管理人员的集体智慧，预测结果也有一定的可靠性。
日常性的预测大都可以采用这种方法进行。
但此方法过于依赖管理人员的主观判断，极易受管理人员的知识、经验和主观因素影响，若使用不当，易造成重大决策失误。
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⑸ 群众评议法。
不同的人由于知识、经验、岗位等的不同，使他们对问题的认识千差万别，也各有千秋。
将要预测的问题告知有关的人员、部门，甚至间接相关的人员、部门，或者顾客，请他们根据自己所掌握的资料和经验发表意见。然后将大家的意见综合起来，但因所预测的问题往往与他们息息相关，所以更能激发他们的积极性和创造性，并经常能从他们那里得到一些真知灼见。
群众评论的最大优点就是做到最大程度的集思广益。
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⒉ 历史映射法 (Historical Projection Method)
随着新数据的获得，这类模型可以跟踪变化，
因此他们可以随趋势和季节性模式的变化而调整。
如果变化急剧，那么模型只有在变化发生之后都会呈现出来。正因如此，人们认为这些模型的映射滞后于时间序列的根本性变化，很难在转折点出现之前发出信号。如果预测是短期的，
那么这一局限性并不严重，除非变化特别剧烈。
历史映射法中应用较广泛的方法有算术平均法、
加权平均法、移动平均法、指数平滑法、最小二乘法等。
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指数平滑法
下一期预测值 =α（实际需求值） +（ 1-α）（前期的预测值）
其中,α是权数，通常称作指数平滑系数，它的值介于 0和 1之间。
α值越大，对近期需求情况给的权数越大,模型就能越快地对时间序列的变化做出反应。但 α过大可能使得预测过于“神经质”，会跟踪时间序列的随机波动，而不是根本性变化。 α越小，预测未来需求时给需求历史数据的权数越大，在反应需求水平根本变化时需要的时滞就越长。如果 α值很低，预测结果会非常“平稳”，不太可能受时间序列随机因素的严重干扰。
上述内容用可用公式表达：
1 (1 )t t tF A F
(5-1)
式中,At — 第期的需求值；
Ft — 第 t期的预测值；
Ft+1 — 对第 t+1期，或下期的预测值。
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校正趋势
基本的指数平滑模型适用于趋势和季节性变化不是很明显的时间序列。如果数据中有明显的趋势和季节性特征，这类模型的内在滞后性就会造成令人无法接受的预测误差。所以我们对有趋势的数据要用校正过的公式。
t + 1 t t tS = A + ( 1 - ) ( S + T )
t + 1 t + 1 t t T = ( S - S ) + ( 1 - ) T
t + 1 t + 1 t + 1F = S + T
(5-2)
(5-3)
(5-4)
式中：
Ft+1—— 第 t+1 期校正趋势后的预测；
St—— 第 t期的最初预测；
Tt—— 第 t期的趋势；
β—— 趋势平滑系数。
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校正趋势和季节性因素
⑴ 需求模式的季节性高峰和低谷产生的原因必须已知，这些高峰和低价必须在每年的同一时间出现。
⑵季节性变化要比随机波动（或“噪音”）大。
1 ( / ) ( 1 ) ( )t t t L t tS A I S T
11( ) ( 1 )t t t tT S S T
( / ) ( 1 )t t t t LI A S I
11()t t tF S T
(5-5)
(5-6)
(5-7)
(5-8)
式中,Ft+1—— 第 t+1期校正趋势和季节性因素后的预测值；
γ—— 季节性指数基础上的平滑系数；
It—— 第 t期的季节性指数；
L—— 一个完整季节的期间。
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⒊ 因果法 (Casual Method)
因果预测模型的基本前提就是预测变量的水平取决于其他相关变量的水平。
因果模型有很多不同形式：统计形式，如回归和计量经济模型；
描述形式，如投入 -产出模型，生命周期模型和计算机模拟模型。
每种模型都从历史数据模式中建立预测变量和被预测变量的联系，
从而有效地进行预测。
在因果法中，我们主要介绍一下回归分析法。
回归分析法的基本步骤是：
⑴进行定性分析，以确定与预测对象有因果关系的因素；
⑵收集、整理有关因素的资料；
⑶计算变量间的相关系数并确定回归方程；
⑷利用回归方程进行预测。
回归分析法有两种情况，凡是求一个变量对另外一个变量的回归问题分析，即为 一元回归分析法 ；而一个变量对多个变量的回归问题分析，即为 多元回归分析法 。
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式中,xi—— 自变量第 i期的实 际值；
yi—— 因变量第 i期的实际值；
n—— 时间序列的项数；
x,y—— 分别是 xi,yi的平均数。
一元线性回归预测法
如果预测对象与相关变量之间存在线性关系，那么这种关系可以用以下公式表示：
t t ty a b x e
(5-9)
式中,x—— 自变量；
y—— 因变量（即预测变量）；
a,b—— 回归系数。
通过最小平方法可以计算回归系数 a,b。
其计算公式如右：
11
2
11
nn
i i i
ii
nn
ii
ii
x y x y
b
x x x
a y b x
(5-10)
(5-11)
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多元线性回归预测法
如果预测对象 y与一组相关变量 x1,x2,…,xm之间存在线性关系，那么这种关系可以用以下公式表示：
1 1 2 2 mmy a b x b x b x e
(5-12)
式中,e—— 随机误差项；
a,bi—— 未知参数；
m —— 自变量的个数。
公式中的参数可用最小二乘法求得。以二元回归方程为例，将公式（ 5-12）中的 m取 2，就有：
1 1 2 2y a b x b x
运用最小二乘法，可求得如下标准方程：
1 1 2 2y n a b x b x
21 1 1 1 2 1 2x y a x b x b x x
22 2 1 1 2 2 2x y a x b x x b x
解此方程组，就可求得 a,b1,b2，进而就可以写出预测方程进行预测了。
(5-13)
(5-14)
(5-15)
(5-16)
