如何预估营业额

如何预估营业额
如何预估营业额

连锁经营是现代商业最为主要的经营业态,几乎占到整个商业的80%以上。全国有大型连锁卖场6000余家,小型连锁超市和各类专卖店更是不计其数。他们的经营发展就在开店扩张中不断壮大,其成功的关键是选址开店。但是严酷的事实就是有40%以上的商店是不能盈利而被迫关闭,使企业的经营利润也在门店的开关中消耗殆尽,企业急需一个对新门店的评估标准,来决定是否开店。但传统的选址评估理论因其广泛的适应性而缺乏专用性,加上众多不可估计的因素,使其误差巨大而不具备实用遗阱。本人在从事连锁经营市场管理工作中,认真研究了企业经营中的门店盈利水平和条件分析,提出了营业额预估数学模型化的概念,是选址开店成为可以量化计算来评判,供企业正确的决策提供科学的依据,从而大大降低了因开店失败而造成的损失,让企业的可持续化扩张步入良性发展的轨道。

一、预估数学模型创意的由来

连锁经营理论中有一套商圈分析的营业额估计方式:营业额=户(人)数*入店率*客单价。但他没有提供具体的入户确认,入店率和客单价的合适的计算方式,其中关键的入店率是依据经验得出的数字,更无法顾及最为重要的行业、品牌、规模、定位、地域文化消费习惯等不确定的门店所特有的因素,使得营业额估计方式就停留在“名副其实”的估计之上。为此我对经营的数十家门店分别进行了营销分析,并对周边商圈进行评估,从中分析总结出一个门店的销售业绩完全取决于行业、品牌和商圈,众多不可计量的影响因素也可以在现实销售数据中反映出来,换言之,对于扩张门店的销售额预估完全可以从已有门店的销售分析来推算。为了建立这个独一无二的计算公式,我就对此研究做出计划:

1、罗列和筛选所有影响销售的因素,并把他们分为可计量和不可计量两类,进行变量分析;

2、在已有门店里选择12个有代表性(区域、销售——好中差,)的门店,分别进行商圈调研和销售分析;

3、运用信息数理统计的原理,进行变量关联度分析和多元线性回归方程拟合,得到一入店率的计算公式;

4、利用推出的入店率计算公式,配合实际客单价组合成“销售额预估的数学模型”。

5、利用“销售额预估的数学模型”,对老门店进行调研和数学模型计算,把数学模型的预估和实际进行比对,进一步修正数学模型;

6、对初步选择的准新门店的商圈进行市场调研,把变量代入数学模型,计算出准新门店的销售额,从而评估开店的盈亏平衡点,决定是否开店。

因为预估数学模型是由已存在的门店的实际销售和环境数据计算而得,因此它充分涵盖了不可量化因素对销售的影响,也充分体现了可量化数据对销售的影响,是预估成为本品牌特有且契合实际销售的一个销售额预估数学模型。

二、变量分析与选择调研

销售额预估的关键是要计算入店率、客单价和商圈人数。其中客单价完全可以计算、精确时可以依据消费水平分级计量。影响门店销售业绩,也就是入店率和商圈人数的因素有很多,不可量化因素有行业特性、品牌定位、消费习惯、门店口交通情况、同行业竞争情况;量化的相关因素有:1、营业时间内人流量。2、人流量在商圈居民比例。3、过路人比例。4、商圈内居民户数。5、商圈内居民家庭人口数。6、商圈内居民家庭收入。我通过对以上因素进行关联度分析,最后拟合计算方程式。

三,多元线性回归方程拟和过程

(一)列举影响购买率因素

综合考虑已完成的12家门店的调查结果,及回归模型对自变量的要求,初步决定将每日的人流量、人流中居民的比例、人流中过路人的比例、人流中工作人口的比例、商圈内的竞争情况、商圈内的交通情况、商圈内居民户数、居民每户的平均人口数、居民每户的平均家庭

月收入等九个因素作为自变量,其中商圈内的竞争情况、商圈内的交通情况为非数值变量,需转化为数值变量。以入店购买率为因变量。将各因素的数值罗列如下:

为了精确计算商圈人数,就必须确定商圈范围。我们就对入店购买消费者的居住地调查,发现70%的消费者距门店500米以内,还和小区的大门方向、竞争品牌的距离等有关系,为此我们在调查时充分考虑这些情况,以充分提高精确度。

6.商圈内的竞争情况

商圈内的竞争情况拟从以下八个角度考虑,并将其数量化。

知名度:〉我品牌—— 1,〈我品牌——0

店面积:》我品牌—— 1,〈我品牌——0

平均单价:》我品牌—— 1,〈我品牌——0

促销活动:有——1,无——0

新产品:有——1,无——0

店内环境:好——2,相同——1,差——0

店外环境:好——2,相同——1,差——0

店外广告:有——1,无——0

统计计算:A店:0(无竞争);B店:16;C店:23;D店:8。

7.商圈内交通情况

根据公交站点的数量为其参数。

统计计算:A店:1;B店:11;C店:5;D店:4。

8.居民户数

统计计算:A店:6500;B店:5300;C店:;D店:4800。

9.家庭人口

统计计算:A店:3.39;B店:3.24;C店:3.29;D店:3.38。

10.家庭收入

统计计算:A店:2160;B店:2380;C店:3010;D店:2280。

偏相关分析

把以上原始数据建立数据库,利用统计分析软件SPSS的Correlate模块中的Partial Correlate 对上述各因素与购买率之间的关系进行偏相关分析,确定回归方程的自变量,剔除相关程度低的变量。运行结果如下:

通过偏相关分析,将所有自变量按照与购买率的相关性大小分为进入自变量和剔除自变量两种。本模型的进入自变量是人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人口和家庭收入,它们将作为回归方程的自变量。由于工作人口比例、竞争度、居民户数与购买率的相关性不大,被剔除于回归方程之外。

以人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人口和家庭收入为自变量重新建立数据库:

建立多元线性回归方程

利用统计分析软件SPSS的Regression模块中的Linear分模块对数据库进行多元线性回归分析,结果如下:

对于模型1来说,选入的自变量——人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人口和家庭收入与因变量购买率的多元线性回归的可决系数R2为0.983,多元线性回归复相关系数是0.991,校正R2为0.962,标准误0.。

R2为多元线性回归的可决系数,是描述回归方程式优劣的统计量,一般说来,如果所有的观测量都落到回归线上,那么R2等于1;如果自变量与因变量之间没有回归关系,那么R2等于0。本模型中的R2较大,说明由人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人口和家庭收入估计购买率所提供的信息充分,因为非回归的剩余因素导致的误差很小。R2等于0.983说明购买率变化的98.3%为人流量、居民比例、过路人比例、交通系数、家庭人口和家庭收入所影响。

标准误是描述实际值与预测值之间的误差变异程度的综合指标。本模型中的标准误的计算方法是根据回归方程式预测的购买率与实际购买率之差的平方的算术平均数的开平方正根。

B表示回归系数,constant表示常数项,std.error表示标准误差,beta表示标准化回归系数,它由B1Xs/Sy所得(其中B1是回归系数,Xs为自变量标准差,Sy为因变量的标准差)

由此可以得到购买率的回归方程:

购买率%=-160.523+1.149*10-5*人流量-0.472居民比例

-5.463过路人比例+0.866交通系数+45.674家庭人口+3.175*10*-3*家庭收入

置信度检验和误差分析

1、置信度检验

用F检验回归方程显著性的方法称为方差分析。F检验是建立在总变差分解基础上进行的。我们将因变量y的离差平方和Lyy=∑(yi-y)2 称为总平方和,即总变差,在本模型中是实际购买率与实际购买率算术平均数的差的平方和,用Total表示。它由两部分组成,一是估计购买率与实际购买率算术平均数的离差平方和,称为回归平方和,即回归变差,用Regression 表示,而是实际购买率与估计购买率的离差平方和,称为剩余变差或偶然变差,用Residual 表示。

本模型中总变差为10.196,回归变差为10.022,剩余变差为0.174。df是它们的自由度,Mean Square是它们的均方,其值为总变差除以自由度。

Sig.表示回归方程的显著性,即回归方程拟和实际情况的可信度,数值为1-a。在本模型中,由于a-0,所以可信度——1。具体为多少可以进行F检验。

对回归方程的置信度进行F检验,因为47.877=F〉F0.001(6,5)=28.84所以回归方程具有99.9%的置信概率。

2、误差分析

在Model Summary(模型概述)表中,我们已得到回归方程的标准误a为0.0,它表明当用上述回归方程来预测购买率时,实际购买率落在{预测购买率+-0.0}区间内的概率0.6826,实际购买率落在{预测购买率+-2a}区间内的概率0.9545。实际购买率在{预测购买率+-3a}区间内的概率0.9975。

3、数据变量的相关性

回归方程中有6个自变量,用帕尔逊相关性检验,结果:6个自变量不是独立变量,而是彼此相关,互相制约,这和现实情况一致的,就如交通系数大,过路人比例肯定高,反之就不对了。

4、从数理统计的理论来说,样本量要达到30个以上,但在实际情况可适当减少

(二)门店人流量的计量

为了确保精度,我们充分考虑了一周内每天的差异,选择周四、五和六的营业时间内的人流量进行统计(>12H)然后计算平均数。

(三)客单价

客单价的计算我们采取依据商圈的收入水平和商圈的性质(商业区、半商业和居民区)设定

为三级。因为不同的收入水平的地区客单价有较大的差异。

四、准门店评估流程及销售额预估

(一)准门店评估流程

根据公司发展规划,有门店开发部提供房门店产信息,按“新门店信息评估”进行评分,主要从以下几个方面:

1、门店原来经营项目,经营状况,转让原因。

2、店面信息:地址、面积、长宽比例、朝向、租金、租期、租金递增率、电力容量等。

3、周边情况:同行业商店、销售状况、距离、店貌、店牌视觉效果、周边办公楼状况、周边小区状况等。

初评合格后提交总经理审核,经审核通过的准门店,市场部就开始安排评估调研。

有调研公司评估调研所有6个自变量——1、营业时间内人流量。2、人流量在商圈居民比例。

3、过路人比例。

4、商圈内居民户数。

5、商圈内居民家庭人口数。

6、商圈内居民家庭收入。通过3-6天的全面调查,除去异常数据,得到完整的相关平均数据。

(二)销售额预估模型

利用得到的相关基础数据,开始计算销售额预估需要的三要素:

1、入店购买率%=-160.523+1.149*10-5*人流量-0.472居民比例

-5.463过路人比例+0.866交通系数+45.674家庭人口+3.175*10*-3*家庭收入

2、门前人流量=∑N天人流量÷N 。

3、客单价=∑N人购买金额÷N。

预估月销量MS=30*人流量*入店购买率*客单价

(三)销售额预估判断

得到预估月销量MS以后,根据财务成本核算得到盈亏平衡点需要的最低月销量MSp,

如果MS大于MSp:准门店就可以开张;

如果MS小于MSp:准门店就可以放弃;

如果MS等于MSp:就看区域发展前景,有良好发展趋势就开张,已经成熟了就放弃。

在判断过程中我们还需要考虑一些企业特殊的因素,如我们企业产品中特别价格产品的对客单价的影响,加以修正,以得到更正确的判断。

通过这次市场开发过程的优化创意策划,我们认真进行了本数学预估模型的应用,在我们品牌的新门店开发中发挥了良好的作用,其正确率达到95%,其关键是数学模型具有专有性,它充分反映了企业的特性和品牌的影响力。它把许多不可量化和不确定因素包容在基础系数中,让销售额预估真正成为科学的计算,科学的推算。

营业额预估系统手册

营业额预估; ?是对未来的预测,关键问题是我们餐厅的营业额是多少?下个月呢,明年 呢? 预测过程的原理是,以过去作为一个好的起点对将来的状况进行预估。换句话说,这家餐厅过去的营业额是将来营业额的良好反映。当然,很多因素会使营业额出现增长或下降的情况。预估的艺术就是了解这些因素并以为基础加以调整。 学习目标 通过本单元的学习,你将能够: ●描述营业额预估对餐厅的排班,营业额和产品的供应的影响。 ●指出影响营业额预估的特殊因素。 ●每日追踪影响交易数量和营业额的因素。 ●制作及调整营业额预估。 ?营业额预估的重要性 餐厅经理进行有效的营业额预估是很重要的。它直接影响着顾客满意度和餐厅利 润。营业额预估也影响着人员排班和餐厅经理需要订货的库存量。 准确的营业额预估是餐厅营运顺畅的核心所在。 营业额预估是许多管理计划活动的基本来源。根据他们的营业额预估,餐厅经理 制定出 ●排班计划 ●订货数量 ●产品生产计划 ●身边开启时间计划 ●………. 如果预估准确的话,一千都会因此而准确。 顾客,服务员,经理会因为期望得到满足而感到高兴。如果预估错误的话,一切相关的计划和排班会出现错误。顾客,服务员和经理都会感到有压力和不开心。订货数量和产品生产计划都得到相应的调整。 预估偏低 为说明不正确的营业额预估造成的影响,我们用了一个超过预算20%的例子,预估偏低虽然不同但同样带来负面影响。首先,考虑人员预估偏低所产生的影响。当餐厅经理预估偏低时,制定的排班计划不能保证足够的员工准备产品和服务顾客。坚果是; ●食品质量差 没有足够的人员,员工和经理也许不能按标准制作产品 ●服务质量差 因为没有足够的员工来满足顾客的需求,服务会很慢。 ●营业额和利润减少 如果这样下去,顾客会去别处享用更好的服务和产品。因而营业额和利润会下降。 接下来,看看对库存的影响。当餐厅经理预估偏低时。他们的订货数量可能不足。 餐厅没有足够的原料和用品来满足顾客的需求,其结果是:令顾客不满意,顾客 会去别的地方或者点的东西并不是他们最想要的产品。不管怎样,他们都会很失 望。

数学建模报告公司的销售额预测汇编

公司的销售额预测 一、问题重述 某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量,下表给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据(单位:百万元) (1)画出数据的散点图,观察用线性回归模型拟合是否合适. (2)建立公司销售额对全行业的回归模型,并用DW检验诊断随机误差项的自相关性. (3)建立消除了随机误差项自相关性之后的回归模型. 二、问题分析与假设 销售收入预测的方法主要有时间序列法、因果分析法和本量利分析法等. 时间序列法,是按照时间的顺序,通过对过去几期实际数据的计算分析,确定预测期产品销售收入的预测值. 表1 的数据是以时间顺序为序列的,称为时间序列.由于公司销售额和行业销售额等经济变量均有一定的滞后性,因此,在这样的时间序列数据中,同一变量的顺序观测值之间出现相关现象是很自然的.然而,一旦数据中存在这种自相关序列,如果仍采用普通的回归

模型直接处理,将会出现不良后果,其观测也会失去意义,为此,我们必须先来检验数据是否存在自相关,一旦存在,就要考虑自相关关系,建立新的模型. 定义与符号说明 三、模型建立与求解 一、基本统计回归模型建立 以行业销售额t x 为自变量、以公司销售额t y 为因变量的散点图,其中1,220t = 图1 t y 对t x 的散点图 从图1可以看出,随着行业销售额的增加,公司销售额也增加,而且两者有很强的线性关系,因此可以建立线性回归模型 01t t t y x ββε=++,t ε为随机误差 ()1 假设t ε与t x 是相互独立的,且t ε服从均值为零的正态分布. 由表1的数据以及上述线性回归模型的假设,进行数据处理,得到回归系数估计值及其置信区间和检验统计量,见表2.

如何预估营业额

连锁经营是现代商业最为主要的经营业态,几乎占到整个商业的80%以上。全国有大型连锁卖场6000余家,小型连锁超市和各类专卖店更是不计其数。他们的经营发展就在开店扩张中不断壮大,其成功的关键是选址开店。但是严酷的事实就是有40%以上的商店是不能盈利而被迫关闭,使企业的经营利润也在门店的开关中消耗殆尽,企业急需一个对新门店的评估标准,来决定是否开店。但传统的选址评估理论因其广泛的适应性而缺乏专用性,加上众多不可估计的因素,使其误差巨大而不具备实用遗阱。本人在从事连锁经营市场管理工作中,认真研究了企业经营中的门店盈利水平和条件分析,提出了营业额预估数学模型化的概念,是选址开店成为可以量化计算来评判,供企业正确的决策提供科学的依据,从而大大降低了因开店失败而造成的损失,让企业的可持续化扩张步入良性发展的轨道。 一、预估数学模型创意的由来 连锁经营理论中有一套商圈分析的营业额估计方式:营业额=户(人)数*入店率*客单价。但他没有提供具体的入户确认,入店率和客单价的合适的计算方式,其中关键的入店率是依据经验得出的数字,更无法顾及最为重要的行业、品牌、规模、定位、地域文化消费习惯等不确定的门店所特有的因素,使得营业额估计方式就停留在“名副其实”的估计之上。为此我对经营的数十家门店分别进行了营销分析,并对周边商圈进行评估,从中分析总结出一个门店的销售业绩完全取决于行业、品牌和商圈,众多不可计量的影响因素也可以在现实销售数据中反映出来,换言之,对于扩张门店的销售额预估完全可以从已有门店的销售分析来推算。为了建立这个独一无二的计算公式,我就对此研究做出计划: 1、罗列和筛选所有影响销售的因素,并把他们分为可计量和不可计量两类,进行变量分析; 2、在已有门店里选择12个有代表性(区域、销售——好中差,)的门店,分别进行商圈调研和销售分析; 3、运用信息数理统计的原理,进行变量关联度分析和多元线性回归方程拟合,得到一入店率的计算公式; 4、利用推出的入店率计算公式,配合实际客单价组合成“销售额预估的数学模型”。 5、利用“销售额预估的数学模型”,对老门店进行调研和数学模型计算,把数学模型的预估和实际进行比对,进一步修正数学模型; 6、对初步选择的准新门店的商圈进行市场调研,把变量代入数学模型,计算出准新门店的销售额,从而评估开店的盈亏平衡点,决定是否开店。 因为预估数学模型是由已存在的门店的实际销售和环境数据计算而得,因此它充分涵盖了不可量化因素对销售的影响,也充分体现了可量化数据对销售的影响,是预估成为本品牌特有且契合实际销售的一个销售额预估数学模型。 二、变量分析与选择调研 销售额预估的关键是要计算入店率、客单价和商圈人数。其中客单价完全可以计算、精确时可以依据消费水平分级计量。影响门店销售业绩,也就是入店率和商圈人数的因素有很多,不可量化因素有行业特性、品牌定位、消费习惯、门店口交通情况、同行业竞争情况;量化的相关因素有:1、营业时间内人流量。2、人流量在商圈居民比例。3、过路人比例。4、商圈内居民户数。5、商圈内居民家庭人口数。6、商圈内居民家庭收入。我通过对以上因素进行关联度分析,最后拟合计算方程式。 三,多元线性回归方程拟和过程 (一)列举影响购买率因素 综合考虑已完成的12家门店的调查结果,及回归模型对自变量的要求,初步决定将每日的人流量、人流中居民的比例、人流中过路人的比例、人流中工作人口的比例、商圈内的竞争情况、商圈内的交通情况、商圈内居民户数、居民每户的平均人口数、居民每户的平均家庭

某公司十年营业收入分析与预测.doc

某公司十年营业收入分析与预测 一、问题的提出 企业领导者掌握了企业的信息,怎样对企业的前景进行预测是很重要的,精确的预测会让企业老板作出最优决策使企业合理减少不必要的损失和使企业价值达到最大化,预测则是根据以往的数据对将来某个时间的情况定量,通常用的是时间序列预测方法,不同的方法相对于不同特征的时间序列数据,选择怎样的预测方法才能做最合适的预测呢?此外,我们还需要研究哪项指标起着最主要的作用。 二、教学目的 (一)通过本案例的学习使学生认识时间数列分析方法在企业实际发展过程应用的必要性和可能性。 (二)本案例将时间数列的基本方法进行了应用,结合企业实际情况对长期趋势进行移动平均并预测进行了相关分析和预测,采用不同的方法,根据约束条件,你认为那种方法更合适? (三)通过本案例的学习,让学生掌握spss软件在时间序列分析中的应用,对统计的分析软件spss或EKCEL在统计中的应用有一个初步的了解。 (四)通过本案例的学习,有助于提高学生分析问题的能力。 三、教学要求 学生必须掌握时间数列的基本理论知识; 学生必须在理论知识学习的基础上对时间序列预测方法有一定的了解; 学生必须在理论知识学习的基础对数据进行初步的推断,具备一定的数据处理能力; 在提出问题的时候,学生可以根据自己的主管判断选择不同的预测方法,比较不同方法的异同;

学生可以根据最后的结果,撰写分析报告,阐明自己的观点,对企业的实际问题提出自己测意见和建议。 四、数据介绍 表1.某企业2005-2014年企业营业收入 年份停车住宿房费合计(元)2005 1122960 2140370 3505300 6768630 2006 1168620 1943311 3311956 6423887 2007 1474819 2614068 4134807 8223694 2008 2208176 2987663 4796570 9992409 2009 1973700 2122918 5294148 9350766 2010 1928360 1882410 6787205 10597975 2011 1813422 1918000 10689531 14420953 2012 2223396 1994929 10432589 14650914 2013 3436559 1387910 10209340 15033809 2014 3249106 1104245 10816483 15169834 合计20443598 19947194 69490445 109881237 上表是陕西省某企业2005年-2014年企业营业收入,营业收入包括三个部分:停车、住宿和房费。10年时间房费收入占企业营业收入的50%-70%,且企业营业收入随着时间的推移,不断的上升,说明企业发展较好。 五、数据分析及预测 (一)相关分析 包括相关分析与回归分析。相关分析是对两个对等的经济数列,用数学方法测定一个反映它们之间变动的联系程度和联系方向的抽象化数值,即相关系数。回归分析是在两个或两个以上有联系的经济数列中,确定一个为因变量数列,其他为自变量数列,为它们配合一定的数学模型(见经济计量分析),并用统计方法(如常用的最小平方法)估计模型参数,得出回归方程,作为根据自变量值估计因变量值的依据。一个因变量与一个自变量回归,称单回归;一个因变量与两

作业公司的销售额预测

公司的销售额预测 摘要 在现代经济活动中,预测公司销售额是指导企业经营决策的重要因素,是至关重要的一部分.通过销售预测可以加强计划性,减少盲目性,取得较好的经济效益. 销售收入预测的方法主要有时间序列法、因果分析法和本量利分析法等. 时间序列法,是按照时间的顺序,通过对过去几期实际数据的计算分析,确定 预测期产品销售收入的预测值. 由于公司销售额和行业销售额等经济变量均有一定的滞后性,因此,在这样的时间序列数据中,同一变量的顺序观测值之间出现相关现象是很自然的.然而,一 旦数据中存在这种自相关序列,如果仍采用普通的回归模型直接处理,将会出现不良后果,其观测也会失去意义,为此,我们必须先来检验数据是否存在自相关,一旦 存在,就要考虑自相关关系,建立新的模型. 文章运用M ATLAB软件中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对某商品的季度销售额做了预测分析,得到了较高的预测精度,在实际应用中预测值的准确对于指导商家的战略决策起着重要作用. 关键词时间序列回归分析D W 检验

问题重述与分析 一、背景分析 在现代经济活动中,预测公司销售额是指导企业经营决策的重要因素,是至关重要的一部分.所谓销售收入预测是企业根据过去的销售情况,结合对市场未来需求的调查,对预测期产品销售收入所进行的预计和测算,用以指导企业经营决策和产销活动.通过销售预测可以加强计划性,减少盲目性,取得较好的经济效益. 二、问题重述 某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量,表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据(单位:百万 (1)画出数据的散点图,观察用线性回归模型拟合是否合适. (2)建立公司销售额对全行业的回归模型,并用DW检验诊断随机误差项的自相关性. (3) 建立消除了随机误差项自相关性之后的回归模型. 三、问题分析 销售收入预测的方法主要有时间序列法、因果分析法和本量利分析法等. 时间序列法,是按照时间的顺序,通过对过去几期实际数据的计算分析,确定 预测期产品销售收入的预测值. 表1 的数据是以时间顺序为序列的,称为时间序列.由于公司销售额和行业销售额等经济变量均有一定的滞后性,因此,在这样的时间序列数据中,同一变量的 顺序观测值之间出现相关现象是很自然的.然而,一旦数据中存在这种自相关序列,如果仍采用普通的回归模型直接处理,将会出现不良后果,其观测也会失去意义, 为此,我们必须先来检验数据是否存在自相关,一旦存在,就要考虑自相关关系,建

营业额分析1

餐厅营业分析工作计划 餐厅运营分析需要通过每日、周、月、年四个分档的营业数据分析,准确得知营业收入情况、营业支出情况、就餐人数变化、人均消费变化、菜品销售变化、阶段性消费变化等。 通过以上分析,可随时掌握餐厅每日营业、支出情况,并以此为依据,作出每月成本核算、每月营业额预估计划,将餐厅的收入、支出两大项做到有据可依,明确餐厅经营标准。 以上分析报表以三种形式体现,表格式、曲线图式、饼图式,做到清晰明了,不可人为复杂化。具体操作如下: 一、每日营业分析: 1、每日营业收入分析;每日分析主要需关注实际现金收入,当日折扣额,实际就餐人数,人均消费额,当日毛利率这五大项,通过数据记录明确每日经营情况。并在每月制作月度收入曲线图。 目的:通过记录每日营业额随时掌握餐厅收入情况,并在发生变化时第一时间作出应变。同时记录1-3个月后,掌握每月收入平均值,即可按照比例设定下月营业额,做为餐厅营业核算基础。 2、每日支出项目分析;每日分析主要需关注所有支出项目,发票使用额,礼品发放额,当日水使用吨数,当日电使用度数,当日燃料使用数量,当日领用原材料金额,当日收银台临时支出金额这三大项,通过记录明确每日支出项目。并在每月制作月度总支出曲线图。 目的:每日支出项可通过记录1-3个月后,即可掌握每月支出平均值,做为成本预算依据,每月核定下发下月成本项目标准,并在超、降出现时明确原因以改进。 附表:(表格后附,附表一) 二、每周营业分析: 1、记录餐厅※大类菜品项目销售情况,并以此为依据,定期分析改进菜品。 2、记录费用支出情况,核定是否符合当月费用预算。 3、记录一周就餐人数变化。 目的:通过记录菜品销售数据,确认每周菜品销售情况;费用控制情况;就餐人数变化情况。并随时作出调整改进。 附表:1.(表格后附,附表二) 2.(作出本周经营情况分析报告) 3.※大类分项; 三、每月营业分析: 1、每月分析可分为两大项,一为当月营收、支出日曲线图;二为月度记录表格,以年为记录单位,

销售额预测分析报告

销售额预测分析报告 一、模型选择 预测是重要的统计技术,对于领导层进行科学决策具有不可替代的支撑作用。 常用的预测方法包括定性预测法、传统时间序列预测(如移动平均预测、指数平滑预测)、现代时间序列预测(如ARIMA模型)、灰色预测(GM)、线性回归预测、非线性曲线预测、马尔可夫预测等方法。 综合考量方法简捷性、科学性原则,我选择ARIMA模型预测、GM(1,1)模型预测两种方法进行预测,并将结果相互比对,权衡取舍,从而选择最佳的预测结果。 二ARIMA模型预测 (一)预测软件选择----R软件 ARIMA模型预测,可实现的软件较多,如SPSS、SAS、Eviews、R等。使用R软件建模预测的优点是:第一,R是世最强大、最有前景的软件,已经成为美国的主流。第二,R是免费软件。而SPSS、SAS、Eviews正版软件极为昂贵,盗版存在侵权问题,可以引起法律纠纷。第三、R软件可以将程序保存为一个程序文件,略加修改便可用于其它数据的建模预测,便于方法的推广。 (二)指标和数据 指标是销售量(x),样本区间是1964-2013年,保存文本文件data.txt中。 (三)预测的具体步骤 1、准备工作 (1)下载安装R软件 目前最新版本是R3.1.2,发布日期是2014-10-31,下载地址是https://www.360docs.net/doc/a31603319.html,/。我使用的是R3.1.1。 (2)把数据文件data.txt文件复制“我的文档”①。 (3)把data.txt文件读入R软件,并起个名字。具体操作是:打开R软件,输入(输入每一行后,回车): data=read.table("data.txt",header=T) data #查看数据② 回车表示执行。完成上面操作后,R窗口会显示: (4)把销售额(x)转化为时间序列格式 x=ts(x,start=1964) ①我的文档是默认的工作目录,也可以修改自定义工作目录。 ②#后的提示语句是给自己看的,并不影响R运行

公司销售额预测模型

数学模型 姓名: 学号: 专业班级: 学院: 指导老师: 联系方式:

公司销售额预测最优模型 摘要 首先,运用MATLAB 软件对公司销售额与行业销售额作散点图预测其之间的相关关系,由散点图,我得到其具有显著地线性关系,故假设建立线性模型(1);第二,运用Eviews 、SPSS 软件,采用OLS 进行估计方程,并进行拟合优度检验与D.W.检验,我得到随机误差项t ε具有正相关性;第三,模型的改进。根据一般经济变量均有一定的滞后性,因此,我加入公司销售额与行业销售额滞后一期的自变量,改进为自相关模型,并重复第二部操作,最终,我得到随机误差项t u 不在存在自相关性。因而,我得到公司销售额最优模型: 110.2560.7810.1630.124t t t t y y x x --=-++- 关键词:公司销售额预测、普通最小二乘法、拟合优度检验、D.W.检验、线性相关

一、问题重述 某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额,下表给出了1977-1996年公司销售额和行业销售额的分季度数据(单位:百万元) (1)画出数据的散点图,观察用线性回归模型拟合是否合适。 (2)建立公司销售额对全行业销售额的回归模型,并用D.W.检验诊断随机误差项的自相关性。 (3)建立消除了随机误差项自相关性后的回归模型。 二、问题提出 某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额,给出了1977-1996年公司销售额和行业销售额的数据如(表一)。 表一 三、符号说明 y----------------------------------------------------------公司销售额 t x----------------------------------------------------------行业销售额 t ----------------------------------------------------------随机误差项 t 四、问题分析 根据表一数据,运用MATLAB软件作公司销售额y与行业销售额x的散点图(如图一):

案例一、德尔菲法预测产品的未来销售量

案例一、德尔菲法预测产品的未来销售量 一、 相关背景和数据 某公司研制出一种新产品,现在市场上还没有相似产品出现,因此没有历史数据可以获得。但公司需要对可能的销售量作出预测,以决定产量。于是该公司成立专家小组,并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家,预测全年可能的销售量。8位专家通过对新产品的特点、用途进行了介绍,以及人们的消费能力和消费倾向作了深入调查,提出了个人判断,经过三次反馈得到结果如下表所示。 单位:(千件) 二、分析过程和预测结果 (1)在预测时,最终一次判断是综合前几次的反馈做出的,因此一般取后一次判断为依据。则如果按照9位专家第三次的平均值计算,则预测这个新产品的平均销售量为: 415570770 585()3 ++=千件 (2)将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测平均销售量为: 5700.504150.207700.30599()?+?+?=千件 (3)用中位数计算,可将第三次判断按预测值高低排列如下: 最低销售量: 300 370 400 500 550 最可能销售量: 410 500 600 700 750 最高销售量: 600 610 650 750 800 900 中间项的计算公式为 n 1(n )2 +=项数

最低销售量的中位数为第三项,即400。 最可能销售量的中位数为第三项,即600。 最高销售量的中位数为第三、第四项的平均数,即700。 将可最能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测平均销售量为: ?+?+?=台 12000.508000.2015500.301225() 需要说明的是,如果数据分布的偏态较大,一般使用中位数,以免受个别偏大或偏小的判断值得影响;如果数据分布的偏态比较小,一般使用平均数,以便考虑到每个判断值的影响。

如何预估营业额

连锁经营就是现代商业最为主要的经营业态,几乎占到整个商业的80%以上。全国有大型连锁卖场6000余家,小型连锁超市与各类专卖店更就是不计其数。她们的经营发展就在开店扩张中不断壮大,其成功的关键就是选址开店。但就是严酷的事实就就是有40%以上的商店就是不能盈利而被迫关闭,使企业的经营利润也在门店的开关中消耗殆尽,企业急需一个对新门店的评估标准,来决定就是否开店。但传统的选址评估理论因其广泛的适应性而缺乏专用性,加上众多不可估计的因素,使其误差巨大而不具备实用遗阱。本人在从事连锁经营市场管理工作中,认真研究了企业经营中的门店盈利水平与条件分析,提出了营业额预估数学模型化的概念,就是选址开店成为可以量化计算来评判,供企业正确的决策提供科学的依据,从而大大降低了因开店失败而造成的损失,让企业的可持续化扩张步入良性发展的轨道。 一、预估数学模型创意的由来 连锁经营理论中有一套商圈分析的营业额估计方式:营业额=户(人)数*入店率*客单价。但她没有提供具体的入户确认,入店率与客单价的合适的计算方式,其中关键的入店率就是依据经验得出的数字,更无法顾及最为重要的行业、品牌、规模、定位、地域文化消费习惯等不确定的门店所特有的因素,使得营业额估计方式就停留在“名副其实”的估计之上。为此我对经营的数十家门店分别进行了营销分析,并对周边商圈进行评估,从中分析总结出一个门店的销售业绩完全取决于行业、品牌与商圈,众多不可计量的影响因素也可以在现实销售数据中反映出来,换言之,对于扩张门店的销售额预估完全可以从已有门店的销售分析来推算。为了建立这个独一无二的计算公式,我就对此研究做出计划: 1、罗列与筛选所有影响销售的因素,并把她们分为可计量与不可计量两类,进行变量分析; 2、在已有门店里选择12个有代表性(区域、销售——好中差,)的门店,分别进行商圈调研与销售分析; 3、运用信息数理统计的原理,进行变量关联度分析与多元线性回归方程拟合,得到一入店率的计算公式; 4、利用推出的入店率计算公式,配合实际客单价组合成“销售额预估的数学模型”。 5、利用“销售额预估的数学模型”,对老门店进行调研与数学模型计算,把数学模型的预估与实际进行比对,进一步修正数学模型; 6、对初步选择的准新门店的商圈进行市场调研,把变量代入数学模型,计算出准新门店的销售额,从而评估开店的盈亏平衡点,决定就是否开店。 因为预估数学模型就是由已存在的门店的实际销售与环境数据计算而得,因此它充分涵盖了不可量化因素对销售的影响,也充分体现了可量化数据对销售的影响,就是预估成为本品牌特有且契合实际销售的一个销售额预估数学模型。 二、变量分析与选择调研 销售额预估的关键就是要计算入店率、客单价与商圈人数。其中客单价完全可以计算、精确时可以依据消费水平分级计量。影响门店销售业绩,也就就是入店率与商圈人数的因素有很多,不可量化因素有行业特性、品牌定位、消费习惯、门店口交通情况、同行业竞争情况;量化的相关因素有:1、营业时间内人流量。2、人流量在商圈居民比例。3、过路人比例。4、商圈内居民户数。5、商圈内居民家庭人口数。6、商圈内居民家庭收入。我通过对以上因素进行关联度分析,最后拟合计算方程式。 三,多元线性回归方程拟与过程 (一) 列举影响购买率因素 综合考虑已完成的12家门店的调查结果,及回归模型对自变量的要求,初步决定将每日的人流量、人流中居民的比例、人流中过路人的比例、人流中工作人口的比例、商圈内的竞争情况、商圈内的交通情况、商圈内居民户数、居民每户的平均人口数、居民每户的平均家庭月

销售收入预测

销售收入预测 什么是销售收入预测 销售收入预测是企业根据过去的销售情况,结合对市场未来需求的调查,对预测期产品销售收入所进行的预计和测算,用以指导企业经营决策和产销活动。通过销售预测可以加强计划性,减少盲目性,取得较好的经济效益。 销售收入预测与预算的关系 预测和预算是两个性质不同但是存在密切联系的范畴,预测的结果是得到预测值,预算的目的是得到预算表,前者是一个数学范畴,后者是财务范畴。前者给后者提供技术支持,为后者目标的实现提供基本素材。 销售收入预测的基础工作 要做好销售收入才预测,首先须做好相关的基础工作。销售收入预测的基础工作主要包括以下几个方面:1、确定预测对象预测对象即预测的具体要素。销售收入的预测对象主要有销售数量、销售结构和销售单价等。由于预测对象不同,其所需资料以及运用的具体方法也不尽相同。因此,为使预测工作能够有效进行,首先需确定预测对象。2、明确预测时间预测时间包括实施预测的时间和预测期涵盖的时间两个方面。一般而言,实施预测的时间通常应安排在编制销售计划之前,以便能为计划编制提供依据。预测期涵盖时间则需根据预测目的确定,若预测的目的在于编制年度计划和年度盈余预测,则预测期的涵盖时间通常为一年;若预测的目的在于评估企业销售的发展趋势,则预测期的涵盖时间应相对较长,如3年、5年等。此外,在确定预测期的涵盖期间时,还应考虑环境的稳定性和资料的充分性。若环境稳定、资料充分,则涵盖期间可相对较多,反之则不宜太多,以确保预测的相对准确性和可靠性。3、搜集相关资料销售收入预测的相关资料包括:(1)历史资料,即企业的历史产量、销量、结构、价格等。(2)潜力资料,主要包括且的内部能力及外部企业开拓能力两个方面。(3)环境变化预测资料,包括企业内部环境的变化预测和外部市场环境的变化预测两个方面。 销售收入预测的步骤 预测一般应按下列步骤进行:①预测销售收入。销售收入预测是企业收益预测的关键,以企业经营战略分析、会计分析、财务分析为基础,并要注意与企业的以往表现、行业的历史情况相符合,从统计分析来看,很少有企业能较长期的在增长率上超过竞争者,并且大多数企业在较长期后销售增长率与行业增长率相接近。如果企业增长率高于行业平均水平很多,持续时间较长,就要注意进行合理性检验。这些

公司盈利预测表

盈利预测表 (预测期间:200Ⅹ-1-1至200Ⅹ-12-31) 编制单位:×××××股份有限公司金额单位:万元

法定代表人:主管会计工作的负责人:会计机构负责人:

盈利预测表附注 预测期间:200Ⅹ-1-1至200Ⅹ-12-31 本公司盈利预测报告的编制遵循了慎重性原则,但盈利预测所依据的各种假设具有不确定性,投资者进行投资决策时不应过分依靠该项资料。 第一部分盈利预测基准 依照经具有证券相关业务许可证的注册会计师审计的本公司前3年实际经营业绩及公司200×年度的生产经营能力、投资打算和生产经营打算,在充分考虑了国内市场变化趋势,本着实事求是,稳健性的原则,编制了本公司200×年度的盈利预测,编制所依据的会计政策及采纳的计算方法同国家现行法律、法规、会计准则及公司一贯采纳的会计政策一致。 本公司备考盈利预测报告是依照本公司与xxx公司签订的资产置换方案,假设资产置换方案完成后的公司架构自200×年1月1日已存在,并以业经xx会计师事务所有限责任公司审计的拟置入本公司的xx公司持有的xx有限责任公司、xx有限公司、xx有限公司的权益性资产近三年及200×年1月的经营业绩为基础,结合本公司与xx签订的资产置换协议置换后留下的资产、负债以及相关业务所产生的损益为编制基准,按可比性原则模拟编制的。

该盈利预测是以本公司对预测期间经营条件、经营环境、金融与税收政策和市场情况等方面的合理假设为前提,以公司预测期间已签订的销售合同、生产经营打算、营销打算、投资打算、原材料及工时消耗定额和费用预算等为依据,在充分考虑本公司的经营条件、经营环境、以后进展打算以及下列各项假设的前提下,采取较稳健的原则编制的。编制所依据的会计政策与本公司实际采纳的会计政策相一致。 第二部分盈利预测差不多假设 一、我国股份制企业的有关法律、法规、政策无重大变化。 二、公司所从事的行业和产品市场状况不发生重大变化。 三、公司生产经营不受原材料严峻短缺和成本重大变化不利阻碍。 四、国家现行利率、汇率无重大改变。 五、公司目前执行的税负、税率政策不变。 六、无其他不可抗拒的因素及不可预见因素所造成的重大不利阻碍。 第三部分盈利预测讲明 一、公司概况 (一)公司差不多情况: (二)开发能力和销售打算: 二、要紧会计政策、会计可能和合并会计报表的编制方法 编制财务报告所采纳的重要会计政策和会计可能变更的内容和缘故,及其对公司财务状况、经营成果和现金流量的阻碍。

德尔菲法预测案例-产品销售量

案例 德尔菲法预测产品的未来销售量 一、 相关背景和数据 某公司研制出一种新产品,现在市场上还没有相似产品出现,因此没有历史数据可以获得。但公司需要对可能的销售量作出预测,以决定产量。于是该公司成立专家小组,并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家,预测全年可能的销售量。8位专家通过对新产品的特点、用途进行了介绍,以及人们的消费能力和消费倾向作了深入调查,提出了个人判断,经过三次反馈得到结果如下表所示。 二、分析过程和预测结果 (1)在预测时,最终一次判断是综合前几次的反馈做出的,因此一般取后一次判断为依据。则如果按照9位专家第三次的平均值计算,则预测这个新产品的平均销售量为: 415570770 585()3 ++=千件 (2)将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测平均销售量为: 5700.504150.207700.30599()?+?+?=千件 (3)用中位数计算,可将第三次判断按预测值高低排列如下: 最低销售量: 300 370 400 500 550 最可能销售量: 410 500 600 700 750 最高销售量: 600 610 650 750 800 900 中间项的计算公式为 n 1 (n )2 +=项数

最低销售量的中位数为第三项,即400。 最可能销售量的中位数为第三项,即600。 最高销售量的中位数为第三、第四项的平均数,即700。 将可最能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测平均销售量为: ?+?+?=台 12000.508000.2015500.301225() 需要说明的是,如果数据分布的偏态较大,一般使用中位数,以免受个别偏大或偏小的判断值得影响;如果数据分布的偏态比较小,一般使用平均数,以便考虑到每个判断值的影响。

营业收入预测及计划

【课题】营业收入预测及计划 【教材版本】 张海林.中等职业教育国家规划教材——财务管理(第三版).北京:高等教育出版社,2008.11 张海林.中等职业教育国家规划教材配套教学用书——财务管理教学参考书(第三版).北京:高等教育出版社,2008.11 张海林.中等职业教育国家规划教材配套教学用书——财务管理习题集(第三版).北京:高等教育出版社,2009.1 【教学目标】 通过本节内容的学习,要求了解营业收入预测的基本含义和意义,掌握营业收入预测的具体方法。 【教学重点、难点】 教学重点:营业收入的预测。 教学难点:营业收入预测方法中的时间序列法、量本利法。 【教学媒体及教学方法】 利用学校多媒体设备,根据教学需要自制课件,采用讲授法、列表法、举例法、练习法等相结合。 【课时安排】 3课时(135分钟)。 【教学过程】 一、导入(10分钟) 复习第二节商品价格的概念及影响因素,商品价格的分类,商品价格的定价技巧。练习商品价格的制定。 二、新授课(125分钟) (一)营业收入预测 教师分析讲解: 1.概念 营业收入预测是指以市场调查研究为基础,运用一定的方法,结合企业历史销售资料和市场供求状况及发展趋势,对企业未来一定期间的可以实现的营业收入进行预计和测算。 教师强调: 营业收入预测必须在调查研究的基础上进行的,而且要有一定的历史资料才可以预测。 教师分析讲解,并板书: 2.意义

(1)是市场经济的客观要求。 (2)是编制营业收入计划的依据。 (3)是“以需定产”的前提。 (4)是实现企业利润的基础。 3.方法 营业收入预测包括商品销售量预测和商品价格预测两部分。本节主要学习销售量预测,而且销售量预测是营业收入预测的核心问题。 (1)时间序列预测法。 学生回忆复习: 在高二第一学期曾经学过《统计学原理》,计算平均数时基本方法有简单算术平均数和加权算术平均数。 学生板书两个公式表达式: X= 教师分析讲解: 营业收入预测就是利用统计学原理公式计算: ·简单平均法预测计划期销售量,是以过去若干时期销售量之和除以期数。 ·加权平均法预测计划期销售量,是以过去若干时期销售量分别乘其权数之和除以权数之和。 教师强调: 权数一般用1、2、3、4、5等数字表示,离预测期近的权数大些,离预测期远的权数小些。 举例:教材例4、5。 (2)量本利分析预测法。 量本利分析预测法是指根据企业生产产品的产量、成本费用、利润三者之间的关系,进行综合分析,预测企业产品销售额的方法。这种方法不仅是销售量预测的方法,而且也是目标利润,商品销售单价的预测方法。要掌握该方法,首先应该理解收入、成本费用、利润的关系。 销售收入=成本费用+利润 利润=0时,销售收入=成本费用,为保本销售。 利润>0时,为目标利润的销售。 销售收入=销售单价×销售数量=P×x 成本费用=固定成本+变动成本=a+bx 则上述关系可以表述为: P×x=a+bx+TP (其中TP为目标利润)

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