基于量化分析的产品销售预测研究

秦秋玲，吴延红

(山东华宇工学院 基础教学部，山东 德州 253500)

销量预测一直是重要的研究课题，准确的销量预测[1]能够指导决策者对企业营销做出合理决策。人们对销量预测做出了大量研究，方法很多，包括线性回归、自回归移动平均法(ARMA)、灰色系统理论等。采用曲线拟合方法对产品销售总额和均值[2]进行预测，以得出合理的预测结果。

1 基于量化分析的产品销售预测

1.1 面粉及酵母的开票总金额和均值预测

通过对某公司2020年3月—2021年5月的面粉及酵母的销售情况进行数据整理，得到面粉及酵母的开票总金额和均值如表1和表2。

为了分析数据特点，通过Matlab做出数据的散点图和折线图，如图1和图2。

曲线拟合可以有效得到拟合函数，研究变量之间的函数关系和走势。利用表1数据，运用傅里叶曲线拟合方法得到如下拟合函数：

其中系数如下：

a0=1.396×108,a1=1.179×107,b1=-3.29×106,a2=-3.519×106,b2=7.535×106

a3=5.556×106,b3=-6.883×106,a4=1.98×106,b4=-4.96×106,a5=-6.931×106

b5=2.676×106,ω=0.484 8

运用以上拟合函数预测得出2021年开票总金额数据如表3。

表1 面粉及酵母开票总金额Tab.1 Total invoiced amount of flour and yeast

续表1

表2 面粉及酵母开票金额均值Tab.2 Mean value of invoiced amount of flour and yeast

图1 2020—2021开票总金额趋势Fig.1 Trend of total invoiced amount from 2020 to 2021

图2 2020—2021开票总金额均值趋势Fig.2 Trend of the total invoiced mean value from 2020 to 2021

表3 2021年6—12月开票总金额Tab.3 Total invoiced amount from June to December, 2021

利用表2数据，运用傅里叶曲线拟合方法得到如下拟合函数：

其中系数如下：

a0=3.379×104,a1=1 147,b1=560.7,a2=-1 033,b2=1 002,

a3=-1 339,b3=129.7,ω=0.377 4。

通过以上拟合函数预测得出2021年6—12月的开票总金额均值如表4。

表4 2021年6—12月开票总金额均值Tab.4 Total invoiced mean value from June to December, 2021

1.2 其他产品的开票总金额和均值预测

利用相同的方法，通过对该公司2020年3月—2021年5月其他产品的销售情况进行数据整理，得到其他产品的理货金额和均值，如表5。

表5 其他产品理货金额Tab.5 Tally amount of other products

利用Matlab作图，如图3。

利用Matlab曲线拟合得到如下的拟合函数：

其中系数如下：

a0=1.085×108,a1=1.402×107,b1=1.29×107,a2=-2.361×106,b2=9.532×106,

a3=1.751×106,b3=-2.461×107,ω=2.546。

利用以上拟合函数预测得到2021年6—12月的其他产品理货金额如表6。

图3 2020—2021年理货金额趋势Fig.3 Trend of tally amount from 2020 to 2021

表6 2021年6—12月理货金额Tab.6 Tally amount from June to December, 2021

2 结语

产品销量预测是一项非常重要的工作，公司能够通过销量预测对生产、经营、投入等方面做出合理决策。通过对某公司现有数据进行整理分析，重点考虑产品总金额和均值，运用傅里叶曲线拟合方法，拟合得出了相应的函数关系，并预测得出了相应的数据，此数据将为后续营销方案的设计和实施奠定基础。