基于时间序列和PERT的啤酒销售预测方法研究

　　（2）对选定的管理人员和销售人员进行访问，得出各自的销售预测值（见表4）。
　　（3）由公式（1）得出各个人员预测值的期望值（见表5）。
　　（4）根据公式（2），分别计算管理人员和销售人员的期望值。公司可以根据实际情况，按照管理人员和销售人员预测能力分别赋予不同的权数Wj。在本案例中笔者根据该企业的实际情况和公司总经理的意见分别赋予管理人员和销售人员的权数为：
　　A∶B∶C=3∶4∶3，D∶E∶F=4 ∶3∶3。企业也可以根据实际情况赋予管理人员和销售人员不同的权数（见表6）。
　　（5）根据公式（2），综合管理人员和销售人员的预测值。此时的权数Wj（j=1，2）反映管理人员和销售人员在总体的差异性。笔者考虑管理人员掌握信息较多、较全面，同时考虑到该企业的实际情况，因此赋予管理人员的权数为6，销售人员权数为4。预测结果如下（见表7）。
　　3.3 综合时间序列模型和PERT模型得出综合预测值
　　（1）企业可以根据实际的情况，赋予时间序列预测和PERT预测合适的权数，对下年度月度销售额进行预测。在本案例中，笔者研究啤酒销售的特点，同时请教啤酒行业的专家和学者，分别赋予时间序列权数为4，PERT预测权数为6。
　　（2）从而根据公式（2）计算出该企业2010年某城市1~4月的销售预测值，见表8。
　　4 结 论
　　①时间序列预测法基于历史的销售数据，运用数学模型，对未来销售作出的预测，有效地克服了预测的主观性，而PERT预测法规范了销售预测操作流程，通过销售管理人员和销售人员的经验判断，在一定程度上实现了对销售偶然性的预测。笔者综合两个模型的优点，实现了必然性和偶然性的有机结合，有效的模拟了啤酒销售的特点，用完全量化的数据有效地避免了企业人员对历史数据的主观判断。同时通过啤酒企业销售数据作为分析的案例，证明了其可行性和有效性。②企业运用此模型预测需要有效地确定各个权重的系数，权数是用来衡量总体中各单位标志值在总体中作用大小的数值，体现了各组单位数占总体单位数的比重大小。权重系数的合适与否直接关系到销售预测的准确度，企业根据自身情况和历史经验确定不同的权数。③啤酒销售存在很多可控因素和不可控因素，企业要提高预测的准确性，必须综合考虑历史数据和市场特点，同时分清主次因素，灵活运用模型，从而获得准确的预测结果。
　　
　　参考文献：
　　［1］菲利普•莱文•凯勒，梅清豪译.营销管理［M］.上海：上海人民出版社，2006.
　　［2］陶靖轩.经济预测与决策［M］.北京：中国计量出版社，2008.?