1、饭店经营预测方法学习要点：饭店经营预测的基本原则与程序饭店的定性预测方法 饭店预测的季节指数法回归分析预测法,预测是一门实用科学，并非凭空想象和主观臆断，它必须建立在市场调查和科学分析的基础之上。随着预测方法研究的迅速发展，目前运用于管理中的具体预测方法已达数百种之多，其中常用的预测方法也有20多种。我们选择一些适合于饭店经营预测的方法加以介绍，以期达到事半功倍之效。,第一节 预测的基本原理与定性预测方法一、预测的基本原理1预测的基本原理科学的预测一般有以下几种途径：一是因果分析，通过研究事物的形成原因来预测事物未来发展变化的必然结果；二是类比分析，如把单项技术的发展同饭店技术进步与技术创新下
2、的增长相类比，把正在发展中的事物同历史上的“先导事件”相类比等，通过类比分析预测事物的未来发展；三是统计分析，运用一系列数学方法，通过对事物过去和现在的数据资料进行分析，去伪存真，由表及里，揭示出历史数据背后的必然规律性，明确事物的未来发展趋势。,2预测的基本原则为保证预测工作的科学、有效，必须坚持以下几条基本原则：2.1坚持正确的指导思想。2.2坚持系统性原则。2.3坚持关联性原则。2.4坚持动态性原则。,3饭店经营预测分类3.1按方法分类经营预测的具体方法很多，根据不同的预测对象，可采用不同的方法。但可运用于饭店经营预测的可归为四大类。直观法。这是一种定性的预测方法。它主要依靠预测者的经验
3、和综合分析的能力来预测。外推法。外推法是一种定量的预测方法。这种方法主要是利用过去的资料来对未来进行预测。由于过去与未来之间有着必然的联系，而这种内在的必然性正是外推法赖以建立的基础。,因果法。有因必有果，有果乃有因。因果法就是一种强调通过分析事物变化的原因和后果，找出事物变化的原因和后果之间的联系规律，并以此规律进行定量的预测方法。随机法。在现实中，许多经济现象的变化并不是时间或其他因素的确定性函数，而是具有很大随机性。随机性预测法就是利用随机时间序列预测法和概率预测法来进行预测。,3.2按时间分类 预测时间的长短是预测者要充分考虑的一个问题。对不同的预测期，必须采用不同的预测方法以增加预测
4、的准确性。对饭店而言，预测期可分为：长期预测：预测期一般在5年或更长时间；中期预测：预测期一般在23年；短期预测：预测期一般在一年以内，以季、月计。3.3按内容分类饭店预测的内容应包括三个主要方面：社会需求量预测。客房出租率、市场占有率预测。发展趋势预测。,3.4按预测方法的性质分类定性预测定性预测是指预测者通过调查研究，凭自己的实践经验和理论、业务水平，对事物发展前景的性质、方向和程度做出判断进行预测的方法，也称为判断预测或调研预测。定量预测定量预测是指根据准确、及时、系统、全面的调查统计资料和信息，运用统计方法和数学模型，对事物未来发展的规模、水平、速度和比例关系的测定。定量预测与统计资料
5、、统计方法有密切关系。,3.5按预测时是否考虑时间因素分类静态预测静态预测是指不包括时间变动因素，对事物在同一时期的因果关系进行预测。动态预测动态预测是指包含时间变动因素，根据事物发展的历史和现状，对其未来发展前景做出的预测。,4预测的程序为了保证预测工作的顺利进行，以期取得应有的成效，预测程序如下：4.1明确预测任务，制定预测计划4.2收集、审核和整理资料4.3选择预测方法和建立数学模型4.4检验模型，进行预测4.5分析预测误差，评价预测结果4.6向决策者提交预测报告,二、定性预测方法 定性预测方法很多，我们着重介绍可直接用于饭店定性预测的市场调查法、专家意见法、经营管理人员意见法、消费者意
6、向调查法、推销员意见综合法和市场测试法。,1市场调查与市场调查预测法1.1市场调查市场调查预测是预测者在确定预测对象后，深入实际，直接进行市场调查研究，取得必要的市场信息，再根据经验和专业水平，对市场变化趋势进行预测。 市场调查就是将市场过去和目前对饭店产生影响的制约、机会等各方面的资料进行搜集、整理和分析的过程。市场调查可以分三个阶段进行。1.1.1准备阶段 准备阶段主要对饭店经营环境和内部管理的情况进行初步分析确定调查的方向、目的和要求确定要预测的内容及其所需要的各种相关资料。,1.1.2调查阶段调查阶段主要是搜集资料。组织抽样调查，在各具代表性的地区和人员中进行抽样调查。调查相关因素。1
7、.1.3处理阶段 即对调查所获得的信息进行整理分析。通过对调查所得信息的整理、分类、归纳，写出调查报告。调查报告必须注重客观性，切忌掺杂水分和盲目性推论。由于调查所得到的信息具有一定的时效性，随着时间的推移会发生变化，因此市场调查必须经常地进行。,1.1.4市场调查方法就市场调查的具体方法而言，饭店比较适用的市场调查方法主要有二种： 一是询问法。二是观察法。1.2市场调查预测法1.2.1经营人员意见法1.2.2消费者意向调查法1.2.3销售人员综合意见法1.2.4市场测试预测法,2专家意见法2.1头脑风暴法20世纪50年代起，头脑风暴法作为一种创造性的思维方法在预测中得到广泛应用。头脑风暴法主
8、要是组织专家参加积极的创造性思维。2.2德尔菲法,第二节 定量预测方法 定量预测方法是运用统计方法和数学模型进行预测的方法体系，其时间序列法、因果分析法和随机预测法中均有适合饭店经营预测的方法，我们摘取其中一些常用预测方法介绍如下。,一、时间序列预测法 时间序列就是把各种经济变量的历史数据按时间先后顺序排列起来的数列。时间序列预测法就是通过对时间序列及其影响因素的分析，找出其变化的规律，并运用数学模型进行预测。使用时间序列法时，预测人员应当记住，将来的情况和过去的情况相比会有变化，因此，预测的结果不可能绝对准确，但是通过研究历史上的销售规律性，我们可在一定程度上预见今后销售的发展趋势为预测提供
9、有用的信息。时间序列法的主要优点是客观，因为我们是根据历史数据来进行预测的。,时间序列分析通常包括对以下四个成分的分析： 趋势分析：指长期的发展或下降趋势。 季节性分析：指一年内的季节性变化，这种变化有一定程度的规律性。 周期性分析：指在几个阶段内在发展趋势中所表现出来的周期性波动，周期的长度和幅度是不规则的。 不确定因素分析：指无法预见的随机因素的干扰，如天气突变、自然灾害或突发事故的发生等影响销售的因素。这个成分最难预测。,时间序列预测方法很多，下面仅介绍最为常用的比率法、移动平均法、加权平均法、指数平滑法、季节指数法在饭店预测中的应用。1比率法 这种预测方法假定在前个时期发生的情况在不久
10、的将来仍然会发生。2移动平均法 此法假设较近的未来和较近过去与现在的关系密切，而与较远的过去关系不大。因此，移动平均法就用最近几期的实际值的平均数作为下一期的预测值，逐期移动，进行预测。此法适用于稳定型市场和年度预测。,3加权平均数法 移动平均法中将前几期数值对预测值的作用平均看待，不太合理，因为离预测值近的数据对预测值的影响较大，而离得远的(时间间隔较长的)数据影响也就较小。在预测中，我们可以采用“重近轻远”的方法来解决，给不同时间间隔的数值分别乘上不同的“权数”(比例数)，然后以加权平均数作为下期预测值。此法适用于稳定而略有变化的市场类型。4指数平滑法 指数平滑法即指数滑动平均法，也是一种
11、加权预测方法，它是移动平均数法的改进和发展，要求按等比级数加权。这种预测方法最大特点是可以通过人为的调节来获得不同的预测值。,5季节指数法 季节指数法要求先建立描述整个时间系列发展趋势的数学方程，再考虑季节变化时预测对象的影响，算出季节指数，最后将两者结合起来，得到描述总体发展趋势季节性变化的预测模型。此法适用于季节性市场，旅游业季节性变化大，饭店客房出租率的季节变化很大，采用此法预测的准确性高。 饭店产品销售受季节因素影响较大，尤其是客房，旅游旺季和淡季，销售额波动很大。运用季节指数法可以预测一年中各月、各季预测对象的波动程度，如接待人次、出租率、营业收入等。季节指数法又有不同的计算公式，下
12、面介绍平均季节指数及其在预测中的应用。 季节指数是显示一年中不同的时间阶段在全年预测值中所占的比例系数。,二、因果分析预测法 因果预测就是根据引起预测对象变化的原因，预测它的变化结果。因果分析法预测的基本过程一般都是先根据样本数据分析预测对象经济变量(因变量)与影响因素(自变量)之间的逻辑，据此选择合适的数学模型，再用样本数据确定模型中的参数，从而建立可用数学模型，模型经过检验便可用来进行实际预测。因果分析预测方法很多，我们着重介绍回归分析预测法和曲线预测法。,(一)回归分析预测法 回归分析为线性回归和非线性回归，非线性回归可通过变量变换转化成线性回归来处理，因为线性回归数学形式简单，便于处理
13、。线性回归又可分为一元线性回归和多元线性回归。 在运用因果法进行预测时，首先要确定变量之间的相关关系。变量之间的关系一般有两种： 确定性关系。如果变量之间的关系明确而且这种关系可以用一个数学公式来表示，则称为确定性关系。这个关系就是我们熟悉的函数关系。 相关关系。在很多情况下，两个变量之间有关系可是这种关系并不确定。如果两个变量之间存在着某种关系，但这种关系又不是确切的，并且无法通过一个已知变量的值准确地求出另一个变量的值，我们称这两个变量之间的关系为相关关系。称这两个变量为相关因素。,回归分析预测法就是分析和处理变量之间相关关系的一种方法。它要求：首先确定变量之间是否存在相关关系，其次求出相
14、关因素之间的相关公式(或称经验公式)，然后用所得经验公式进行1单因素预测 在回归分析预测方法中最简单和最基本的是线性回归。如果在预测中只考虑两个变量之间的关系，我们称之为一元线性回归。 一元线性理论回归模型为： y01x (44),相关系数（）的显著性检验： 由于线性回归方程讨论的是变量与变量之间的线性关系，所以我们可以用变量与之间的相关系数来检验回归方程的显著性。设（，），1，2，是（，）的组样本观测值，我们称 （428）,为与的简单相关系数，简称相关系数。相关系数表示和的线性关系的密切程度。相关系数的取值范围为1。的数值越趋近1，则相关程度越好。这时用直线进行预测的准确性越高。通常情况下，
15、当0.7时，我们认为这时与是呈直线状的，用直线方程进行预测是合理的。,一元线性回归的应用例3：某饭店近8年来销售收入与该市国民生产总值增长有密切关系，统计资料如表44所示。预计2005年该市生产总值达到700亿元。表44,每年某市的国民生产总值x与饭店销售收入y这一对数据可直角坐标系上表示出来。如图43所示，以x轴为国民生产总值，y轴表示饭店销售收入。 从图中散点图可以看出，这些点大致呈直线，可以用回归方程行预测。 计算过程如表45。,图43,表45 单位：yi（万）xi（亿）,n=8 =102875 =340 a1028.750.8965897340723.90952得预测方程： 2005年
16、某市国民生产总值700亿元，代入方程，则预测数 Y0572390952+08965897700 13515223(万元) 2005年该饭店销售收入将达到13515223元。,在例3中，我们考查了某饭店与某市国民生产总值之间具有线性相关关系，利用的是作图，以图示法来提示。实际上，以相关系数表示，才能给出一个准确的数量指标，并用这一数量指标来描述饭店销售收人与某市国民生产总值之间的相关程度。相关系数计算为： 将例3数据代入，解得r=0.996788，可见x与y的线性相式性很强。因此，用国民生产总值作相关因素进行预测是非常合适的。,但是，利用回归法线性方程进行预测就准确无误了吗?我们考查图43，可以
17、发现以实际数据描写的点并不全都在直线上，而是在直线附近。因此用直线方程进行预测必然会产生与实际数据并不一致的误差。考察直线方程的预测误差可以用标准离差(s)检验公式来进行。这是因为， 为实际值与预测值之差，实际上就是点到直线间的直线距离。为了说明方便，可以在 上、下作二条平行线，如图44所示。,图44,由图44可知， 之间为预测区间，这个区间可以进行人为得调节。由正态分布性质可知：预测值Y在 范围内得概率为68.3 范围内得概率为95.5 范围内得概率为99.7 （这里的概率是指预测值在这个预测区间的可能性）。由此亦可见，预测区间越大，则预测的准确性越大。,计算例3的s，将表45中数据代入标准
18、离差（s）检验公式，即： 12.538275 则 1326.4458（万元） 1376.5989（万元） 2005年饭店销售收入有95.5的可能性是在1326.44581376.5989万元之间。,2多因素预测 多元线性回归模型的数学形式和参数估计： 饭店经营要受到众多因素的影响。在进行经营预测时，只考虑因素是不够的，往往需要考虑多种因素对预测值的影响。在例3中，我们选取的因素是某市的国民生产总值的增长，事实上，影响饭店营业销售收入的还有该饭店所在城市急剧增长的旅游者，该城市旅游接待总人数的增长直接刺激着饭店的销售收入，因此，该市旅游接待总人数也是预测值的相关因素。在预测时，考虑的因素越多，预
19、测值越准确。,为了在预测中能考虑到多种因素的影响，我们可将一元线性回归预测模型。y01x 加以延伸，扩大自变量的个数，其数学公式如下：01x12x2x,多元线性回归的应用：以例3为例说明多因回归公式的应用。 影响例3中饭店销售收入的还有该饭店所在城市急剧增长的旅游者，根据历年统计资料从1997年至2004年底市旅游接待总人数依次为105万人次、112万人次、115万人次、121万人、128万人次、136万人次、143万人次、1 48万人次，预计2005年将达到15.5万人次。,预测2005年饭店的销售收入。 首先，根据影响饭店销售收入所直接依赖的有关因数确定n的数值。现在，我们需要考虑国民生产
20、总值与旅游接待总人次数这两个因素。若不再考虑其它确定性因素，则n2，预测方程为：,在确定确定性因素时，需事先检验一下每个因素与预测值之间的相关程度，即用单因素回归方程中求相关系数(r)的方法。如果相关系数接近于1的。则说明这一因素对预测值有较大影响，可将该因素作为变量Xi引入(46)式中。 根据表44资料，前文已测得饭店销售收入与国民生产总值的系数r10.996788，再求得饭店销售收入与旅游接待人次数的相关系数r2=0.9970697。由相关系数的性质可知。这两个因素对预测饭店销售收入都有很大影响，都要考虑。,其次，求出待定系数。从理论上讲，仍可采用最小二乘法求解。但实际上，在多因素情况下最
21、小二乘法甚为复杂。为此，可用解方程的方法求解。 在 等号两边分别同乘x1，x2(根据方程的性质，等式仍成立)，然后取统计量，可得下列方程组：,其中，x1为国民生产总值，x2为旅游接待总人次，y为已知的饭店销售收入。 可得n8，y=8230，x1=2720，x21008，x1y2961200，x1 x236003, x2y105256，x121106600，x221286.68代入方程中，即为求 的三元一次方程组。 解得 24905056 04136794 50718131,预测方程：y249.050560.4136794xl50.718131x2预测2005年饭店销售收入：x1700，x215
22、5 1324.7572（万元） 多因素回归预测较为准确，但计算比较复杂，一般需要在计算上进行。,(二)趋势曲线预测模型法 趋势曲线预测法是长期趋势预测的主要方法。它是根据时间序列的发展趋势，配合合适的曲线模型，外推预测未来的趋势值。线性回归预测也是一种曲线模型，即直线模型预测。但在实际问题中，变量之间的相关关系不一定是线性的，当变量之间存在着非线性关系时，就要采用适当的非线性曲线预测模型来进行预测。趋势曲线模型有多种类型，通常是根据散点图所呈现出的形状与常见的已知函数图形作比较，选择一条拟合散点图的曲线，通过适当的变量替换转化为线性回归问题来处理。常见的有双曲线型：指数曲线型、幂函数型、对数曲
23、线型、抛物线函数曲线等曲线预测模型。,阅读材料：酒店与旅行社的关系美国市场的实证研究编写说明： 旅行社是饭店客源的重要提供者，研究饭店与旅行社之间的关系不仅可以明晰饭店的客源所在，指明客源市场，更为重要的是可以帮助饭店经营者进行市场预测，提高饭店预测的准确性和精度。美国旅行社行业发达，饭店与旅行社之间的关系复杂，通过介绍其实证研究，不仅可以明确美国饭店与旅行社之间的关系，更为重要的是可以学习其实证研究方法。,思考题1饭店经营预测的基本原则有哪些？2饭店经营预测的程序是什么？3什么是头脑风暴法？头脑风暴法的核心是什么？4什么是德尔菲法？5如何利用季节指数法进行饭店经营预测与管理调控？6如何利用回归分析法进行饭店经营预测？7如何运用回归分析法进行饭店预测分析？,
