卷烟价格调整时的需求预测方法

黄久宁

(重庆市江北区烟草专卖局(分公司)，重庆 400025)

需求预测是对未来市场需求的整体分析与判断。对于烟草行业而言，需求预测的目的就是要以预测指导采购，采购支持订单，订单满足消费。管理经济学中也提出，要减少未来的不确定性，就必须进行预测。立足于市场，坚持以市场为导向，从市场实际出发，克服非市场因素，切实反映市场真实需求的科学预测是准确把握市场需求的有效手段，也是订单供货工作的基础。

一、需求预测现状分析

卷烟需求是消费者对卷烟品牌(规格)、数量和结构的消费需要，包括现实的需求和潜在的需求。卷烟需求预测是预测主体在一定的条件下，遵照一定的工作程序，运用定性、定量的预测方法，对未来一个时期内的卷烟需求所做的推测和判断。

目前重庆烟草行业采用的需求预测方法是由客户经理充当预测人员，在V3系统需求预测模块中选定可参考的月份数据，通过V3系统自动生成每个零售客户需求预测初始数据，再对客户所填报的品牌需求数量进行收集，通过收集到的需求数量，结合季节、需求、历史销量等变化，在V3系统中修正客户的需求预测初始数据后，提交客户部主任，为其提供基础信息依据。客户部主任再结合辖区内市场情况，对各单品(规格)或部分单品(规格)需求预测初始数据进行修正，形成需求预测数据后，提交公司需求预测小组。公司需求预测小组再结合辖区内市场情况，对各单品(规格)或部分单品(规格)需求预测数据进行修正，形成公司需求预测数据后，通过V3系统提交销售分公司采供部。不难看出，这一系列过程形成了从微观(基层零售客户需求预测)到宏观(全市范围需求预测)的需求预测体系，V3系统需求预测模块在整个需求预测工作中起到了基础和支撑的作用。

V3系统的需求预测模块采用平滑技术建立需求预测模型，通过调整指数平滑权重系数、移动平均天数、季节系数和访销日等各项数据，运用模型对下一期的需求数量进行预测。

二、需求预测相关问题

在实际工作中，V3系统需求预测模块将指数平滑系数、移动平均天数、季节系数和访销日结合起来做出的需求预测固然对于各系数独立预测产生的误差起到了校正的作用，但对他们各自预测的原理进行分析后，就不难发现其中存在的问题。

(一)季节系数

烟草行业需求预测系统中的季节系数，实际是采用趋势比率法，计算前三年各季度(或各月份)的平均值，再求出各季度(或各月份)平均值占年平均值的百分比，即为季节指数。然后根据公式:某季(或月)预测值 =全年预测值×季节指数，计算各季度(或各月份)的预测值。把季节变动引入预测模型，可以使短期预测能力显著提高。

(二)移动平均天数

移动平均数是一种最简单的平滑技术，就是选取一定数目的观察值，计算它们的平均值，并把这个平均值作为下一期的预测值。移动平均数可定义为:

(三)指数平滑

针对上述移动平均数的不足，V3需求预测模块中加入了指数平滑，在移动平均数的基础上为各观察值赋予不同的权重，于是得到公式:

这样一来，在需求预测系统中选择的移动平均天数就变成了公式(2)里的N了。

通过上述的需求预测原理分析，可以看出目前的需求预测模型有其科学的理论依据，但采用平滑技术进行预测时，通常会要求时间数据序列从一个时期到下一个时期变化缓慢，且没有明显的转折点。比如住房价格预测就是平滑技术的一个良好应用，但应用在汽油价格预测上效果就不太好了。这就说明，如果卷烟价格不变，卷烟销量保持自然增长，那么在日常需求预测中采用平滑技术是科学的。一旦卷烟价格发生变化，卷烟销量突然发生较大的改变，在销售数量上形成明显的转折点，那现用的预测模型就不太适用了。

举个例子来说明一下。

图1中显示，2011年10月至12月，在红河(硬甲)价格调整以前，某分公司需求预测模块对于三个品牌卷烟需求的预测值和实际销量差别不大。而在2012年1月，红河(硬甲)的统一批发价格由45.00元/条调整为54.00元/条。2012年1月至3月，三个品牌卷烟需求的模型预测值与实际销量的误差却突然增大，这就是因为红河(硬甲)价格上升，导致三个品牌卷烟销售数量形成明显转折点造成的。

遇到此类卷烟价格调整的特殊情况时，由于没有预测模型的帮助，许多客户经理在做月度需求预测时更多地凭借经验进行调整，而每一位客户经理的工作经验是不同的，人为地凭借经验进行需求调整缺乏科学依据，特别是价格调整后前三个月的预测数据，误差相对就比较明显，这些误差或许对于某一个片区来说没有太大的影响，但是对于某个区县乃至于整个重庆烟草行业来说，就不可忽视了。

图1 模型预测与实际销量对比

三、需求预测科学方法

在上述卷烟价格调整的情况下，如何能找到一种科学的预测方法来提高预测的准确率呢?可以从管理经济学涉及的需求弹性理论中找到答案［1］。

(一)交叉价格弹性预测法

何谓交叉价格弹性?交叉价格弹性衡量的是某一产品的价格发生变化时对另一个产品需求趋势的影响。

假设:

交叉价格弹性为EAB;

A产品的本期价格为PA，本期需求量为QA;

B产品的本期价格为PB，本期需求量为QB;

那么可以得到公式:

Δ代表的是变化值，也就是说ΔQB代表B产品需求量的变化值(本期需求量－上一期的需求量)，ΔPA代表A产品价格的变化值(本期价格－上一期的价格)。

当EAB＞0时，说明A和B两种产品为替代关系;

当EAB＜0时，说明A和B两种产品为互补关系;

当EAB=0时，说明A和B两种产品为独立关系;

替代关系就是指当产品A的价格上升(下降)时，产品B的需求量会随之增加(减少)，交叉价格弹性越大，替代关系越紧密;

互补关系就是指当产品A的价格上升(下降)时，产品B的需求量会随之减少(增加)。如:DVD录像机的价格下降，可能会使DVD光盘的需求大量增加;

独立关系就是指当产品A的价格上升(下降)时，产品B的需求量不会受其影响而发生变化。但在烟草行业的需求预测中，独立关系没有研究的价值，因为产品价格PA和需求量变化值ΔQB永远不会等于0。

运用这一公式，当某一品牌的卷烟价格发生变动时，可以很方便地找出其替代品牌和互补品牌，并在需求预测时对其需求量作出相应的调整。

举个例子来说明一下。

2012年1月1日，红河(硬甲)的统一批发价格由45.00元/条调整为54.00元/条。选取某分公司2011年1月和2012年1月的销售数据，将红河(硬甲)销售数量的变化同其他品牌卷烟销售数量的变化进行一下对比。

表1 卷烟销量对比

由于卷烟销售受季节影响较大，故选取同期数据做同比，未选择上期数据做环比。

首先利用表1中的数据来分别求出红河(硬甲)与黄山(硬一品)、红河(硬甲)与双喜(软国际)的交叉价格弹性EAB。

红河(硬甲)与黄山(硬一品)的交叉价格弹性为

EAB＞0时，说明红河(硬甲)与黄山(硬一品)为替代关系，也就是说，当红河(硬甲)的价格上升时，黄山(硬一品)的需求量会随之增加。

红河(硬甲)与双喜(软国际)的交叉价格弹性为

EAB＜0时，说明红河(硬甲)与双喜(软国际)为互补关系，也就是说，当红河(硬甲)的价格上升时，双喜(软国际)的需求量会随之减少。

那么用2012年2到5月的数据检验一下:

表2 卷烟销量增减表

由表2中不难看出，随着红河(硬甲)价格的提升，与红河(硬甲)成替代关系的黄山(硬一品)每月销售数量也大幅增加，而与红河(硬甲)成互补关系的双喜(软国际)每月销量却在不断减少。这充分说明，只要掌握了交叉价格弹性EAB的计算方法，通过EAB值的正负关系，结合相邻价位的卷烟品牌销量，就能分辨出与指定品牌卷烟有替代关系或互补关系的其他卷烟品牌，从而快速得出这些品牌未来的需求变化趋势。

(二)弧度交叉价格弹性预测法

那么如果A产品价格发生变化，B、C产品同为替代品，如何得知B、C产品各自需求量变化的大小呢?如果D、E产品同为A产品的互补品，又如何得知D、E产品各自需求量变化的大小呢?这里介绍一种弧度交叉价格弹性预测法。何谓弧度交叉价格弹性?弧度交叉价格弹性衡量的是某一产品的价格发生变化时对另一个产品需求量的影响。

假设:

弧度交叉价格弹性为Ex;

A产品原来的价格为PA1，新的价格为PA2;

B产品原来的需求量为QB1，新的需求量为QB2;

那么可以得到公式:

Δ代表的是变化值，也就是说ΔQB代表B产品需求量的变化值(QB2－QB1)，ΔPA代表A产品价格的变化值(PA2－PA1)。

同样举例说明一下。

红河(硬甲)与黄山(硬一品)为替代关系，与双喜(软国际)为互补关系。按照表1中的数据，可以计算如下。

红河(硬甲)与黄山(硬一品)的弧度交叉价格弹性为

这个结果说明，红河(硬甲)价格每上涨10%，作为替代品的黄山(硬一品)的需求量就上涨45.8%，而实际上红河(硬甲)价格从45元/条上升到54元/条，价格上涨了20%，所以黄山(硬一品)的需求量就会上涨91.6%。来检验一下。

红河(硬甲)与双喜(软国际)的弧度交叉价格弹性为

这个结果说明，红河(硬甲)价格每上涨10%，作为互补品的双喜(软国际)的需求量就下降3.9%，而实际上红河(硬甲)价格从45元/条上升到54元/条，价格上涨了20%，所以双喜(软国际)的需求量就会下降7.8%。来检验一下。

由表3、表4中的数据可见，使用弧度交叉价格弹性预测法预测出的2012年2至5月份黄山(硬一品)和双喜(软国际)需求量与实际销量之间的误差较小。有了2至5月份的预测值作为基础，在红河(硬甲)卷烟价格保持不变的前提下，6月份之后的需求预测工作便可使用V3系统需求预测模块进行常规的预测工作了。

表3 黄山(硬一品)预测值与实际销量对比

表4 双喜(软国际)预测值与实际销量对比

四、结论

交叉价格弹性预测法和弧度交叉价格弹性预测法的运用，弥补了V3系统需求预测模块在卷烟价格调整时的不足，通过固有公式寻找替代品牌和互补品牌，并有效预测这些品牌的需求趋势及数量，这将使得预测准确率大幅提升，准确地把握住市场需求，有力地保障订单供货工作的顺利开展。

［1］麦圭根，莫耶，哈里斯，等.管理经济学［M］.北京:机械工业出版社，2006.

［2］平狄克，鲁宾费尔德.微观经济学［M］.北京:中国人民大学出版社，2007.