（1）产品市场的规律性
产品市场是有规律性的，利用这些规律性可以预测市场的产品数量和产品价格。同时产品市场未来状态也具有不确定性，这意味着任何预测都是相对具体条件和在一定概率程度下成立。大专院校和专业咨询机构研究了很多预测方法，本文试图总结一些适用于企业经营管理中使用的简单方法。
进行市场预测需要首先判断产品是处于市场的启动期、成长期、还是成熟期，不同的时间区段可能需要采用不同的方法。波动的市场数据通常可以分解成三个分量，有基础需求和供给状态形成的主分量、由季节、文化习俗等因素形成的周期分量和由随机因素形成的干扰分量。尽管在企业中很少利用数字滤波技术分解这些分量，但是分量的概念有助于对预测方法和预测结果的理解。
（2）成熟期产品市场预测
成熟期市场预测方法有平均值计算、市场增减率计算、等增量预测等方法，由于属于比较简单的统计计算，再此从略。
本节介绍预测成熟期市场变化趋势的移动平均法（SMA）。移动平均法一般用来平滑时间序列的数据，同时也可以用来预测市场的变化趋势。移动平均法在股票分析中获得了广泛的应用。在项目中可以用来预测项目产品成熟市场的价格、数量变化趋势，其缺陷是只能预测“看跌”和“看涨”。
假设时间序列具有N个数值，分别为X1，X2…Xn。移动平均的数据窗口为k>0,第k次移动平均的数值定义如下:
y1=1/k(x1+x2…+xk)
y2=1/k(x2+x3+…+xk+1)
y3=1/k(x3+x4+…+xk+2)
yn-k+1=1/k(xn-k+1+xn-k+2+…+xn)
移动平均的时间序列具有n-k+1个平均值数据.
下例是某产品在10个月中的价格数据以及使用简单移动平均法(SMA)在K=2和K=3两种情况下的平滑数据。价格数据曲线与移动平均曲线之间有一个显著的规律，当价格曲线从移动平均曲线的上方变化到下方,跟随的是一个价格下降的低谷。每当价格曲线从移动平均曲线的下方变化到上方,跟随的是一个价格上升的高峰。
（３）成长期产品市场预测
相关回归预测是借助于容易取得的且对未来变化具有一定确定性的变量数据，利用数学回归方法建立该数据与市场数据的相关关系。根据已建立的相关关系来预测市场数据。根据相关关系的方式，有与单相关对应的一元回归预测，与复相关对应的多元回归预测，与一次函数对应的线性回归预测和与曲线函数对应的非线性回归预测。
在自然界中，各种现象与变量之间的关系可分为两大类,既函数关系与相关关系。相关关系本身不存在相互对应的确定关系。只有通过回归分析，在承认一定误差的条件下，才能确定相关关系的形态和性质。常用的回归分析有：
一元线性回归 Y=A0+A1x
多元线性回归 Y=A0+A1X1+A2X2+…AnXn
非线性回归 Y=F(X)
下面以深圳小汽车千人拥有量的预测来说明相关回归预测方法。与小汽车千人拥有量的相关因素指标有GDP、人均GDP、工业总产值、职工年平均货币工资，城乡居民储蓄存款余额、城乡居民人均可支配收入等。由于预测的小汽车保有量市场既有私人汽车，也有公用小汽车，选取人均GDP指标作为相关的经济指标。根据人均GDP与小汽车的千人拥有量的相关关系，预测出远期的小汽车千人拥有量。
根据对世界其他城市的数据分析，人均GDP与小汽车的千人拥有量各国家和城市的情况是不同的。尽管从常识上可以判断人均GDP的增长将带来小汽车千人拥有量的增长，但是由于各国对小汽车市场的税赋政策、价格控制和城市交通设施不同，例如对小汽车市场的各种税赋、牌照费用的征收和公路设施的建设等，造成了上述差异。
根据上述情况，在预测中需要找出深圳市
项目经理胜任力免费测评PMQ上线啦！快来测测你排多少名吧~
http://www.leadge.com/pmqhd/index.html
