需求預測方法

需求預測，是指估計未來一定時間內，整個產品或特定產品的需求量和需求金額。

需求預測方法大致分為定性預測法和定量預測法。

定性預測法是基於判斷、直覺和經驗判斷的方法，本質上來説是主觀的。包括德爾菲法、部門主管人員意見法、用户調查法、銷售人員意見法等。它們的不科學性使得它們很難標準化，準確性有待證實。

定量預測法是根據已掌握的比較完善的歷史統計數據，運用一定的數學方法進行科學的加工整理，藉以揭示有關變量之間的規律性聯繫，用於預測和推測未來發展變化情況的一類預測方法。可分為因果關係模型和時間序列模型兩大類。

時間序列是指按一定時間間隔，把某變量數值依發生先後順序排列起來的序列。這些數值可以是銷售數量、收入、利潤、產量、運量、事故量等。時間序列模型又可細分為時間序列平滑模型和時間序列分解模型。時間序列平滑模型有簡單移動平均法、加權移動平均法、一次指數平滑法、二次指數平滑法等，時間分解平滑模型有乘法模型、加法模型等。

時間序列只將時間作為唯一獨立變量，而將需求作為因變量。實際過程中，需求是由很多因素決定的，如產品服務的定價、政府規定、金融信息等，常見的因果模型有迴歸模型、經濟計量模型、投入產出模型。