如何进行销售预测

1 销售预测应考虑的因素

销售预测是指估计未来特定时间内，整个产品或特定产品的销售数量与销售金额。

销售目标额，是销售计划的主题；而销售预测，又是决定销售目标额所不可或缺的判断资料，有时，甚至以销售预测的估计值，作为货币收入的目标额，因此，销售预测在销售计划中的地位，相当重要。

为了能正确预测未来可能的销售量，除了预测销售额以外，还要预测需求。销售预测，是预测企业在特定时间内的可能销售量；

而需求预测，则是预测整个市场业界；在特定时间内的需求量。所以，透过需求预测所获知的业界需求量，是预测的必要参考数字。

决定销售收入目标额以前，需参考销售预测与最高管理阶层及销售负责人的意见，由于预测时多多少少都含有个人的主观判断，所以，务需尽量求其客观。因为销售预测一旦掺杂浓厚的个人主观色彩，必然严重影响到销售预测的正确性。

销售预测主要以过去的销售实绩为核心，但随着时代的变迁，必然有所变化，故在决定销售目标额之前，必须考虑到内外环境各种因素，其主要因素有：

1.外界因素

（l）需求的动向

需求，是外界因素之中最重要的一项。如流行的趋势、爱好的转变、生活形态的变化、人口的移动等，均可成为产品（或服务）需求在质与量方面的影响因素，因此，非加以分析与预测不可。平时，就应尽量收集有关对象市场资料、市场调查机构资料、购买动机调查等统计资料，以掌握市场的需求动向。

（2）经济的变动

销售收入深受经济变动的影响，尤其近几年来石油等资源问题，更造成无法预测的影响因素，导致企业销售收入波动。故为正确预测，需特别注意资源问题的未来发展、政府及财经界对经济政策的见解、GNP、矿工业生产、经济增长率等动态。

（3）同业竞争的动向

销售额的高低、深受同业竞争者的影响，古人云“知己知彼，百战不殆”，为了生存，必须掌握党争对手在市场的所有活动，例如，其市场重心置于何处？产品的组合价格如何？促销与服务体系如

何？等等。切忌依赖业界资料！最好能亲自观察加以确认，或自销售活动中去把握。

（4）政府、消费者团体的动向

考虑政府的各种经济措施，以及站在消费者立场的各种问题。 2.内部因素

（1）营销活动政策

这是由于产品政策、价格政策、销售途径政策、广告及促销政策等等的变更，对销售额所产生的影响。

（2）销售政策

如变更市场管理内容、交易条件或付款条件、销售方法等的影响。 （3）业务员

销售活动，是一种以人为核心的活动，所以，人为因素对于销售额的实现，具有相当深远的影响力。

（4）生产状况

是否能与销售收入配合？以及今后是否有问题等。

2 销售预测的方法

销售预侧的方法有多种，可透过高度的统计手法求算，也可以凭直觉或经验求算；至于何者为佳？则无一定标准可循。但有一点需特别留意的，就是不要拘泥于某一种销售预测手法，而应视实际情况来加以预测。

利用预测方法预测什么呢？在时间方面，因长期与短期的不同而有别；在产品方面，因已有产品与新产品的不同而有异；在对象方面，也因企业预测与产业预测的不同而不同。

然而一般的所谓销售预测，多以已有产品的短期预测与有关企业的销售预测为主体。已有产品是指以现有的市场为对象，从过去——→现在——→未来可持续销售下去的产品而言，所以，该预测资料大多以过去的实绩为依据。

根据上述要点，销售预测的方法主要有以下几种： （1）主观的方法——推测法

①根据经营负责人意见的推测法。 ②根据推销员意见的推测法。

③根据顾客与客户意见的推测法。

（2）客观的方法——根据过去实绩的方法 ④时间数列分析法。 ⑤相关分析法

一、根据经营负责人意见的推测法

本法又称为经营者意见交换法，是一种自古以来的传统方式，至今仍被许多企业沿用。

此种方法本身极为单纯，是根据经营干部（经营者与销售管理者为中心）的经验与直觉、一个人或所有参与者的平均意见，而求出销售预测值的方法。

此种方法不需经过精确的设计，即可简单迅速地预测。所以，当预测的资料不足，而预测者的经验相当丰富的时候，采用这种方法是最适宜不过的了。

有人曾经利用这种方法，做过一次试验。那是某企业主管人员（科长以上）的聚会，与会者大约20名，主要目的是使每一位主管尝试预测下年度的销售额。

每人手中均有一份过去十年间的每年总销售数量表。由于所有与会者大多缺乏统计知识，所以都凭经验直觉预测。当每人的预测值都交齐后，先求出平均预测值。然后，再根据十年来的资料，以最小平方法的一次式与二次式，求算其预测值，……。令人惊讶的是，凭空推测的平均值，和一次式二次式测量的平均值，竟然不谋而合。

可知，经由经验与直觉的推测法，依然具有可信度，不可以一味地加以否定。当然，缺乏数值科学的证明，仍稍有不足，所以，最好能与统计双管齐下，以求更精确的预测值。

由于推测法是以个人的经验为基础，不如统计数字般令人信服，所以，所获得的预测值，也就难免令人置疑；再者，有关地域差别等细微部份的预测，更是困难重重，所以，有许多人士否定了推测法的价值。

其实，推测法仍有其存在价值，当无法依循时间数列分析法预测未来时，此种推测法，确可发挥丰富的经验与敏锐的直觉，而弥补了统计资料不足的遗憾。

二、根据推销员意见的推测法

推销员最接近消费者和用户，对商品是否畅销、滞销比较了解，对商品花色、品种、规格、式样的需求等都比较了解。所以，许多企业都通过听取销售人员的意见来推测市场需求。

这种方法是这样进行的，先让每个参与预测的推销员对下年度的销售的最高值、最可能值、最低值分别进行预测，算出一个概率值，最后再将不同人员的概率值求出平均销售预测值。具体预测计算方法如下表：

-61.

如果公司对三位销售人员意见的信赖程度是一样的，那么平均预测值为：

800670620696.7(单位)

3这种预测方法的特点是：

（1）比较简单明了，容易进行。

（2）推销员经常接近购买者，对购买者意向有较全面深刻的了解，对市场比其他人有更敏锐的洞察力。所作预测值可靠性较大，风险性较小。

（3）适应范围广，无论是大型企业还是中、小型企业，是工业品经营还是副食品经营都可以应用。

（4）对商品销售量、销售额和花色、品种、规格都可以进行预测，能比较切合实际地反映当地需求。

（5）销售人员直接参与公司预测，从而对公司上级下达的销售配额有较大的信心去完成。

（6）运用这种方法，也可以获得按产品、区域、顾客或销售人员来划分的各种销售预测值。

但是，一般情况下，根据推销员意见的预测必须经过进一步修正才能利用，这是因为：

（1）销售人员可能对宏观经济形势及公司的总体规划缺乏了解。 （2）销售人员受知识、能力或兴趣的影响，其判断总会有某种偏差，有时受情绪的影响，也可能估计过于乐观或过于悲观。

（3）有些销售人员为了能超额完成下年度的销售配额指标，获得奖励或升迁的机会，可能会故意压低预测数字。

这种方法虽然有一些不足之处，但还是被企业经常运用。因为销售人员过高或过低的预测偏差可能会相互抵销，预测总值仍可能比较理想。另外，有些预测偏差可以预先识别并及时得到纠正。

三、根据顾客或客户意见的推测法

这种预测方法是通过征询顾客或客户的潜在需求或未来购买商品计划的情况，了解顾客的购买商品活动、变化及特征等，然后在收集消费者意见的基础上，分析市场变化，预测未来市场需求。

运用这种方法不仅可以发挥预测组织人员的积极性，而且征询了消费者的意见，预测的客观性大大提高。这种方法主要用于预测市场需求情况和企业商品销售。

这种预测方法，可以采取多种形式进行。如可以在商品销售现场直接询问消费者的商品需求情况，了解他们准备购买商品的数量、时间，某类商品需求占总需求的比重等问题。也可以利用电话询问、邮

寄调查意见表，提出问题请顾客回答，将回收的意见进行整理、分类、总结，再按照典型情况推算整个市场未来需求的趋势。还可以采取直接访问的方式，到居民区或用户单位，询问他们对商品需求的要求，近期购买商品的计划，购买商品的数量、规格等。调查哪些用户或消费者，要依调查对象数量而定。如果调查对象数量较少，可以采用发征询意见表的方式全部调查；如果调查对象数量较多，可以采用随机抽样或选取典型的方式进行调查。

在预测实践中，这种方法常用于生产资料商品、中高档耐用消费品的销售预测。调查预测时，应注意取得被调查者的合作，要创造条件，解除调查对象的疑虑，使其能够真实地反映商品需求情况。要使这种调查预测比较有效必须要具备①使购买者的意向明确清晰；②购买意向真实可靠。

如某工厂生产某种型号的显像管，用户主要是全国各电视机厂家，为了了解产品销售前景，该厂运用征询用户意见法，预测未来五年该厂商品的市场需求量及本公司的可能销售量，以使企业制定生产规划，选择战略发展方向。

首先就要统制用户名单。根据用户的产值、需求量、购买数量、购买时间，设计并印制用户意见调查预测表格。表格不仅发给老客户，而且要发给潜在客户。然后对回收的调查表格信息进行认真分析，并对产品需求作统计汇总。

另外有一些生产资料商品以及像耐用消费者那样的生活资料商品的调查预测；因为数量过于庞大，就得采用抽样调查的方法。

耐用消费品调查预测表设计应包括购买者家庭人数、总收入、所在单位、已有耐用消费品（如自行车、冰箱、彩电等）的购买时间及数量、计划（再）购买的时间及数量等。表下应注明填写要求和注意事项，并强调为顾客保密。

将设计好的调查表发到调查对象手中（采用邮寄或直接发表的办法），填好后，预测人员将表按时回收（邮寄或直接下户收取）。

采用这种预测法，一般准确率较高。但观察两年以上的需求量情况，可靠性程度比短期预测要低一些。因为时间长，市场变化因素大，消费者不一定都按较长的购买商品计划安排，所以，预测结果可用其他方法预测对比进行修正，使预测更为精确。

四、时间数列分析法

在分析销售实际时，大家都懂得将销售实绩按照年或月的次序排列下来，以观察其变化轨迹。而所谓的时间数列分析法，正是以此种方式，分析销售量随时间而变化的动向，来预测未来数值的方法。

时间数列分析法，现已成为销售预测中，具代表性的方法，所以，

一般所称的销售预测，大多是指时间数列分析法。

随着时间的流逝，不仅企业的销售量会改变，市场销售量，以及整个业界的销售量与需求量，也会随着时间的消逝而变更；因此，时间数列分析法不只适用于销售预测，也适用于需求预测方面。

五、相关分析

诸事物彼此之间，均存在直接或间接的困果关系，同样的，销售量亦随某种变量的变化而变更。

例如：人口数一旦增加，则零售额必然提高；汽车数一提高，轮胎的销售也会随之增加……。相关分析，正是如此地掌握与销售（或需求量）之间存有重要因果关系的某种变量，透过统计方式，寻求二者间的关系，并藉以求算未来预测值的方法。此种预测方式与回归分析法相同。

一般而言，相关分析法多运用在行业需求量的预测方面，另外，亦可用在业界销售量的方面，但是，如果发现企业对市场缺乏影响力，就必以时间数列分析法为主体来预测销售。因此，若欲得知整个（大小企业）业界需求量的预测值，宜并用时间数列分析法与相关分析法。下面对这两种方法将作专门论述。

3 时间数列分析法

时间数列分析法，是销售预测不可或缺的基本方法；求算之时，首先按照年或月的次序，依序排列销售数量与销售额。

-65.

为了利于各位了解时间数列分析法，下面以图表、数字资料来表示。

首先准备一张万格纸，划上X轴（横轴）与y轴（纵轴），x轴表示年度或月次，y轴则表示销售数量或销售额，然后，再根据收集的销售实绩资料，画出线条图。表4－1的资料，转化为线条图的时候，就形成图4－1的情形。

-66.

制作时间数列图时，必须注意下列事项：

①制作线条图的用意，是在观察其趋势，所以，表示倾向线条的角度切忌过大，一般而言，最好不超过45度，直在15-25度之间。

②x轴与y两轴的刻度距离比例，直为一比零点五，即x轮的刻度，直为y轴的0.5倍。

③y轴销售数量或销售收入的刻度，由于目的仅在于观察其变化倾向，所以，当数轴较庞大时，可以不必自零刻度起。

④年与月的刻度，其距离间隔需相等。

观阅图4-1的线条图可知，整体而言，销售数量有速增的倾向，所以，可以按照图4－2的方式，在曲线上，划一条表示倾向的直线，即可视知整体的概略倾向。

-67.

将直线的趋势线与曲线的实绩线比较，即可以明显看出实绩线的凹凸变化，这些凹凸变化可视为经济变动等循环性要因中某件不规则变动要因所形成的。所谓不规则变动，如能源危机所导致的经济恐慌、天灾、人祸等等。有些商品（如啤酒、冰淇淋等），以月次表示时，销售金额可能因季节而大幅度增加（如夏季），所以，可增列一项季节性要因所导致的变动。

因此，时间数列分析的资料（销售实绩等），包含下列四种变动要因；而时间数列分析的目的，在于使四种变动，自实绩值中分离出去，而预测销售额。

（1）趋势变动（T=Trend Movements） （2）循环变动（C=Cycle Movements）。 （s）不规则变动（I=Irresular Movements）。 （4）季节变动（S=Seasonal Movements）。

销售实绩可说是上述四种变动下的产物，也就是说，每个月的销售金额内，均含有T、C、I、S四要因；而每年的销售额，则含有T、C、I三要素因。所以，若欲预估下年度的预测值，就需透过趋势变动分析，从实绩中分离出T要因，同时.为了观察预测值受何种循环变动影响起见，必须再分析循环变动。

另外，为了掌握每个月的变动要因，需借助季节变动分析，主要目的是为了求算季节指数，透过这些季节指数，再分配每个月的销售目标额。

4 趋势变动分析

趋势变动分析的主要目的，主要是获知过去——→现在的销售实绩趋势，借以估计未来的销售预测值。

趋势变动的形式，有上升和下降两种，此处是采用表4－1上升倾向资料。分析时，常用方法有以下四种：

（1）目测法。 （2）折半平均法。 （3）移动平均法。 （4）最小平方法。

一、目测法

这是一种凭视觉绘制趋势线（倾向线）的方法。首先，仍是利用

表4－１销售实绩资料，绘制实绩线，然后，再以目测的方式描绘一条误差完全相等的圆滑倾向线（如图4－3的虚线），如此即告完成，过程相当简单。

此时，如认为趋势是直线，就绘出直线趋势；如认为趋势形成曲线状况，则画出曲线倾向。本文暂以图4－3来表示直线倾向；由予倾向线与下年度（一九九三年）的交点为3，500，则可知下年度的预测值为3，500。

-69.

目测法是倾向变动分析之中最简单的，尤其是对于熟悉统计者，或是精通经营内容者而言，确实是相当简便的方法，如从这个角度而言，则目测法可以说是一种极具实务价值的方法。然而这种方法也有缺限，因为目测法的准确性因人而异，而且缺乏正确性的论据，所以，本法仅能用约略数的求法，至于精确的数值，仍需依赖最小平方法来求算。

二、折半平均法

折半平均法的简易度，仅次于目测法，二者不同之处，在于折半平均法是经过计算过程来绘制倾向线。

其计算次序如下：首先将资料年数平均分为二，如果资料年数是奇数者，则略去中间的那一年不计；其次，各求算出平均后的统计数，然后再依平均年数除之，求出平均值；最后，再将所求得的平均值，绘在方格纸上，连接二点成一直线（倾向线）即可，借以观察其趋势。

-70.

以表4－1为资料，采用折半平均法时，其求算过程如表4-2和图4-4。

三、移动平均法

移动平均法用于年次资料时，乃是求三年或五年的移动和；如用于月次资料，则求12个月的移动和。然后，再以年数（或月数）除之，算出移动平均值，借此来观察其趋势。在这里，暂以表4-3与图4-5，说明三年与五年的移动平均法。

采用三年移动平均法时，首先，求1984—1986连续三年的移动和与移动平均，其次，再求算1985－1987的移动和与移动平均，以下类推……

-71.

1984－1986最初三年的移动和为5134，移动平均是1711.3（5134÷3=1711.3）。接下来的三年移动和与移动平均值，各为6197与2065.7。同理，若采用五年移动平均法，则依次序求五年移动平均值

与移动和。

-72.

将所求的移动平均值，在座标图上作个圆点并连接它，于是形成一条弯曲度不大的曲线趋势图（或称倾向线），如图4-5虚线所示。此时，亦需绘出实绩线，以便两者对照而观察其趋势。

移动平均法有其优缺点。若采用三年移动平均法，则无法获得最初一年与最后一年的移动平均值；若采用五年移动平均值法，也无法获知前二年与后两年的移动平均值，这是它的一大缺点。但若连接各移动平均值，形成趋势线时，均较实绩线来得直，且变化幅度和缓，所以，依然便于掌握销售倾向。

四、最小平方法

以此方法求算趋势线，最符合销售实绩，所以，使用普遍。 最小平方法着重在计算方面，计算时，力求销售实绩值与计算结果数值差的平方和为最小，也就是说，求算最小误差平方和，所以这种方法称为最小平方法。本法的计算虽繁琐，但准确度确比其他方法都来得高，所以，多被用来计算销售趋势值。

最小平方法，可区分为直线式与曲线式二种，前者用于直线趋势线，而后者则用于曲线趋势线。

在着手进行最小平方法计算之际，首先需确认销售实绩线的性质，所以，宜先绘制实绩线。如其趋势属于直线性质，则使用直线计算式；如属于曲线性质，则采用曲线计算式，求出趋势值后，再借以估计来年的预测值。

直线与曲线的公式如下： -7

一次式是代表直线趋势；二次式代表二次曲线；三次式代表三次曲线；而指数式，则表示每年以固定的增长率递增时的曲线，换言之，是表示以复利方式增加的曲线；而最后二项公式，则代表增长曲线，主要应用在长时期预测方面。

上述六种公式中，最普遍而最基本的。是直线式。因唯有先熟悉直线式之后，方能轻易了解其他方式，尤其二次式、三次式与指数式，所以，我们首先介绍直线式的求法。直线式是以y=a＋bx表示，式中的y、a、b、x各代表如下：

X……代表时间，例如年、月。

y……代表随着时间而变化的数量。此处是表示销售数量与销售收入（销售额），亦可表示其他生产数量等。

a……代表趋势线与y轴相交处的值，即截路。

b……代表回归直线的斜率，即。每增加一单位时，所引起y的

增减数量。

此情况下，x与y代表自变数和因变数，而a与b则表示常数，所以，当采用直线式时（亦即一次式y=a＋bx），只要自销售实绩资料中，求出a与b值，并代入希望预测的年度x，如此即可求算该年度的倾向值y。求算y与b值时，可利用下列正规方程式：

-74-1.

上述方程式∑也是代表合计的意思，所以∑x=0，于是代表销售额的合计数；至于n则代表期间数（年数）。解此联立方程式，求算a与b值如下：

-74-2.

或a=Y-bX此时，可利用表4—1的资料，试作直线式的计算，求算∑y，∑x2,∑xy，的值，如表4-4。

计算时，无论n是奇数或偶数，均需使∑x=0，由于时间数列资料是按照时间的顺序排列，所以欲使∑X=0并不困难。举例来说，因年度与年度间的距离一致，放以x表示其值。

（1）n（年数）为奇数时

由于必须使主∑X=0，所以假设中间那一年为0，而决定x的值。这样，1984——1992年的X值可分别假定为-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4。

（2）n（年数）为偶数时

由于年数是偶数，所以，中央这处必须在二年之间，以此为0，并设前后两年度为-1与+1，如此一来，年度与年度的间隔，于是变为2，其x的值1983——1992可分别假定为-9、－7、－5、-3、－1、1、3、5、7、9。

利用上述公式，可以推定下年度的预测值。（以5代入x来算）。 -75.

最后再以下列的公式，计算直线式的趋势线：

y=a＋bx＝2，434＋218.7x（x=0：1988年，单位1年） 利用上述公式，可以推定下年度的预测值。（以5代入x来计算） -76.

y=a＋bx=2，434＋218.7x=2，444＋2187×5=3，536.9 上式表示，根据过去的趋势，推定下年度销售数量的预测值为3，536.9。

同理，将各年度的X值，代入该年度的直线式中，即可求出每年的趋势值，结果如表4－4所列的y1。根据趋势值绘出趋势线，并使之与销售实绩相比较，就形成图4－6的状况。

绘制趋势线并非难事，将任意两点（例如1984年与1992年） 的趋势值，记录在座标之上，并以直线连接即成。至此，不但可

自图4—6掌握销售数量的趋势，也可自直线式的趋势线中，透过最小平方法而求得最小误差平方和。关于这一点，只要你亲自试过目测法、折半平均法、最小平方法，就能有一深刻的认识。

附带提一下，利用直线式计算趋势线时，若b为正数，则形成由左下→右上的直线；若b为负数，则形成左上→右下的直线。

经过上述一连串作业所得的趋势值，虽然表示了趋势要因，而且也消除了循环、不规则的变动要因，然而在实际中，依然可能再产生循环或不规则的变动要因；故判断下年度的预测值时，需要考虑到这些因素。最小平方法中的直线式，由于计算简易，故为大多数人所采用，然而，如判断其趋势属曲线性质而非直线时，必需以曲线式来计算趋势值。现在就以曲线式中，最简单的二次式来说明。

若销售实绩增加率大致固定的话，宜采用指数式计算预测值，其计算原理大致与一次式相同，唯一不同的是将计算用的数值，改成对数。其方法如下：

y＝a.bx………logy=logb·x

若以loga=A，logh=B，logy=Y简化上述的公式，则形成下列的方程式：Y=A＋BX。

这时，即可参考一次式的计算过程，借以求算指数曲线。 二次式的公式如下： y=a+bx+cx2

式中，若c为正数，则其趋势线形成图4-7的A曲线；若C为负数，则形成B曲线。

欲求算公式中的a、b、c值，可用下述联立方程式算出： -78. -79. -80-1.

以年数值x代入二次式中，即可求出各年度的趋势值，然后再根据所求出的趋势值，绘出二次曲线。此时，亦应同时绘出实绩线，并借以比较并掌握其趋势。另外，也可绘制一条一次式的直线趋势线，以比较一次式与二次式的趋热线。如图4－8所承。

-80-2.

根据上述所求出的二次式，以5代入式中，即可推测下年度的销售预测值，如下：

y=2，5301＋2187×52－13×52=3，2986

二次式的预测值为3，298.6，而一次式的预测值为3，536.9，有时；亦可以二者的平均值，作为一九九三年的销售预测值。

5 循环变动分析

经济及工商业的盛衰，有周期性的循环变动，大凡各企业的活动，必含有这种循环性的变动，而用来掌握萧条期、繁荣期、萎缩期、复苏期等周期特征的，就是循环变动分析。

通常，年度销售实绩中，都包含有T、C、I三种变动要因，而循环变动分析主要是消除T、I、C中的T（趋势变动），由于趋势值就是T，所以，当用T除实绩值时，便可求出含有循环变动与不规则变动的指数，其公式如下：

循环指数(CI)实绩值TCI100%100% 趋势值T利用表4-1的销售实绩值，及直线趋势值，求算循环指数之时，

就形成表4—6的情况，至于图4-9是根据指数所绘制的循环变动线条图。

-81. -82.

此时，以趋势值为基数，求算百分数，所以，遂以100％线表示趋势线。而循环指数则以百分数来表示实绩对趋势的变动程度。

预测销售时，若估计未来仍能维持如图的循环形态，则下年度的预测值即可较趋势值高估些；所以，循环变动分析，可作为下年度预测值的判断参考，视情况如何而高估或低估。但不管如何，循环指数属于过去资料，谁也不敢保证未来能完全遵此循环状态，所以，估计将来的变动时，必需根据现在所能想到的各种经济与政治动向，而考虑本来的经济变动形态。

6 年计法

从事下年度的销售预测时，其预测值必然深受最近的过去的影响，因而，本节介绍一种使用今年、去年二年的月别销售实绩资料，以作为下年度销售预测的方法，称作年计法。

年计法的预测，是属于一种短期预测，将准备的资料予以加工性理，使之成为年计值（12个月移动和），最后再透过年计值加以预测。短期预测的方法不胜枚举，其中，以年计法优点最多，不但极易掌握销售趋势，而且仅需采用目测法，即可达成预测目的，尤其对于掌握月次单位的新趋势，更具效益；所以，实务上多用来观察销售趋势。

现在利用表4－7的资料，来作年计法的预测工作。以年计法预测时，只要具备两年的资料即可，但本节因考虑到其与月别分配的关系，所以，是以二年为主。另外，仍以表4－1为资料根源，利用1990，

1991，1992三年的销售数量，并使表4－7月别销售实绩与表4－1资料相一致。

首先，利用表4－7资料，求出年计值；年计值的求法，是以过去12个月份（包括当月）的销售实绩值，具体而言，是利用表4－8来求算年计值。

以表4－8而言，先将过去二年的各月销售实绩，填写在A、B列中，然后再依B－A=C之式，求C值；最后，再将每月的C值和E值（即1991年之合计数）累计，成为D值，而此E值加上每月C值的累计数，就是年计值。如此求算之后，可知1992年1月的年计值为2，965，亦即表示包括1992年1月的过去12个月的合计数，再具体来说，正是自1991年2月——1992年1月的合计数。

如此这般，将每月的年计值求出，而填写在D列中。表4—8可说是求算年计值的简易法，其求算原理来源如下：

1992年1月的年计值（1991年2月～1992年1月） =2，950－203＋218

=2，950＋（218－203）=2，950＋15=2，965 -8 -85.

一般来说，利用年计值所绘的线条，较月次数直线条振幅来得小，呈现一条近于平直的趋势线，此情形的主因，是由于年计值虽是以一年为期的值，但却以月次数字计算的缘故，年计值等于是月平均值的十二倍，含有趋势变动（T）及循环变动（C）要因，所以，利用年计值所绘的曲线，于是呈现振幅较小的趋势。

若欲根据表4－8的年计值，借以估计下年度预测值的话，则仅需求出下年度12个月份的趋势值即可。

其次，再介绍根据年计值而以最小平方法计算预测值的方法，计算之前，先以表4－9方式，求算出正式方程所需的各数值。由于所举之例属于直线式趋势，所以，仅作一次式的计算，而且由于n（月数）为偶数，所以X值亦按照偶数法决定。其计算结果如下：

a38,20111,1593,1843.4 b19.5 12572y=3,1844+19.5x(x=1,1992年7月，单位：半月)

若欲估计下年度的预测值，仅需以35的x值，代入上述公式即可（1993年12月之x值，按照表4－9之x值推算，恰为35），其预测值如下：y=3，184＋19.5（35）=3，865.9

前面所讲的是利用目测法与最小平方法估计下年度的预测值，由比例可知，当经营成长顺利且预测者惯用图表处理之时，不管用目测法或最小平方法，二者所得的预测值都不会有太大的差距；根据多数

人实验后统计，二者的误差范围，均在1％之内。

由此可知，若是为求准确度较高的预测值，则宜采用最小平方法来估算，但对于不习惯使用预测技法的人，仍以目测法较理想，但是由于目测法的精度因人而异，所以，无法普遍取得众人的认可，最后，还是需要以最小平方法来证明。放最小平方法可说是为了提高其他方法（包括目测法）的准确度而使用的。