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[摘 要 ] 戈珀资曲线法是预测产品销售量的专门方法, 主要探讨戈珀资曲线型模型法在服装销量预测中的应用.
[关 键 词 ] 戈珀资曲线法服装销量预测
随着商品经济的发展,市场竞争日趁激烈.服装业是一个时效性极强的行业,其产品种类繁多,变化迅速,使得企业对市场的预测非常困难.作为服装企业,要想在竞争中立足,生存发展,必须不断地进行市场调查和市场预测.市场预测的方法有很多,下面主要研究戈珀资曲线型模型法在服装销量预测中的应用.
一、戈珀资曲线模型的原理概述
生物界中的生物个体通常都会经历一个出生、成长、成熟和衰老的发展演变过程.描述这种演变过程的模型通常称作为成长曲线模型.这种现象在社会经济和科学技术领域同样存在,比如某项新产品的问世、发展、成熟和衰退.深入分析服装的销量变化规律可发现其同样具有成长曲线的特征,因此,可以运用成长曲线预测模型进行预测.由于这种模型是依据一定的演变理论为前提推导出来的,所以在某些情况下,往往能比简单时间序列法提供更加精确的时间预测.戈珀资曲线法是成长曲线预测法中的确一种.在计量预测分析法中,戈珀资曲线法是预测产品销售量的专门方法.它不但可以对产品的销售量进行预测,而且根据PLC(productlife circle产品生命周期）的原理,能够给出预测点在产品生命周期中所处的阶段,为今后采取适宜的市场营销策略奠定基础.
1函数形式由超越函数取对数得：.Iny等于Ink+btIna
y：预测量；.t：时间；k：渐进线；a、b：模型参数,衰退期（0
2通常我们可以用分组法求解戈柏兹曲线中的参数K,a,b,步骤如下：
（1）整理分组.选取N（N等于3n）组研究数据.其中n是数据分成3组后,各组数据的个数.若起初N不等于3n,可以将较早期的所收集的历史统计数据数据去掉几个,使N等于3n.
（2）式中的Y值用来代表预测对象对于各时序的数值,并将各Y值变换为对数.
（3）将第一组n个数据点的各Y相加,求得∑Ⅰ；第二组n个数据点的各个Y相加,求得∑Ⅱ；最后一组n个数据点的各Y相加,求得∑Ⅲ.即：∑I＝Iny0+Iny1+Iny2；∑II等于Iny3+Iny4+Iny5,∑III等于Iny6+Iny7+Iny8.
（4）式中的 t值代表时序的顺序,取t1等于0.
（5）将有关数据代入下列公式,计算戈珀资模型所需参数
（6）将上面所计算参数的值代入此模型Iny等于Ink+btIna.即戈柏兹预测模型.
二、应用举例
１.预测问题的提出.某服装厂1996年～2005年服装销量的资料数据,如表所示：
表 服装销量的资料数据表
利用上表提供的历史资料数据,预测该服装厂2006年服装的销售量.
2.利用戈珀资曲线模型法进行预测.
(1)资料数据处理.由于利用此方法所需资料数据个数必须足N等于3n,(其中N―所有资料数据个数,n―每组资料数据个数),由于1996年与2006年时间间隔最长,对预测结果影响最小,所以去掉1996年的数据.因此,此题中N等于9,n等于3.
(2)列表计算.
∑I＝Iny0+Iny1+Iny2等于9.04,∑II等于Iny3+Iny4+Iny5等于10.33,∑III等于Iny6+Iny7+Iny8等于12.07.
(3)计算戈珀资模型所需参数.
戈珀资预测模型为Iny等于Ink+btIna,将上面所计算参数的值代入此模型得:Iny等于1.75+1.1481.10t.
(4)预测.对应于2006年度的t 值为9,当t等于9时,Iny等于1.75+1.141.109 等于 4.44,查反对数表得：y等于84.61.
所以,利用戈珀资模型法进行预测,得出该服装厂2006年服装的销售量1991预测值为84.61万件.
三、几点说明
1.使用该方法得到的预测结果是第3n年的预测销售量,在使用中应特别注意：令该年份前的第3n年（不含该年）t等于0 .另外,增加各组数据个数n,有助于提高预测的精度.
2.戈珀资曲线法虽然是一个比较成熟的理论方法,但是在应用上也应考虑到产品替代因素以及其他市场需求因素,以提高预测的可靠性.由于资料有限,本文在这方面未做探讨.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文.