如何分解卷烟销售市场计划

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划如何分解卷烟销售市场计划　　卷烟销售量预测暨目标任务分解方案　　卷烟销售量预测暨目标任务分解方案　　一、实施本项目的背景及目的　　中国的烟草行业具有行政上的专卖性和生产上的计划性，是我国有别于其他行业的一类特殊行业。随着我国加入WTO后，由于外烟关税的降低和其他有关开放烟草行业条款的逐步兑现，我国烟草行业面对的竞争日益激烈。自XX年以来，我国烟草行业实行“按订单组织货源”的工作，虽取得了成效，但仍存在市场需求信息预测的不准

2、确、考虑需求变动情况相对滞后等问题，出现所辖机构面对目标任务及分解暗自叫苦的现象。　　如何根据市场需求安排生产、仓储、销售等营销活动需了解卷烟市场未来的销售量，通过对卷烟销量预测模型研究有助于主管部门制定政策、合理安排生产、仓储、销售等经营活动具有指导意义和应用价值，有利于公司据此合理安排生产销售计划，提高经营效率，节约各类经济成本。在对XXX烟草公司ＸＸ年销量预测的基础上，提出科学合理的卷烟销售目标任务分解方案，供市公司将销售任务科学合理地分解到所辖分公司。　　二、文献综述目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行

3、业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　在国内，有关卷烟销量预测模型的研究有很多，不同的研究人员提出了不同的预测模型。大量文献研究表明，卷烟销售的时间序　　列具有整体趋势变动性和季节波动性的二重趋势变化特点。　　向美英、何利力的趋势比率模型：在基于卷烟销售时间序列特点的基础上，以湖南烟草营销系统中的XX-XX年芙蓉王品牌销售季度数据为例，采用趋势比率模型对卷烟销售量进行预测，结果表明对既有趋

4、势，又有季节因素及随机因素的卷烟销售时间序列，趋势比率模型能很好的对企业卷烟销量进行科学的预测，而且对于波动不大，趋势线近似直线的时间序列，预测精度比较高。但此模型是有缺点的，其一般适用于时间序列波动不大、趋势线近似直线的数据序列。　　罗彪、闫维维、万亮(XX)的乘法模型：以某省XX-XX年卷烟销量月度数据为例，引入虚拟变量，把对卷烟销售量有着重要影响的农历传统节日进行虚拟化，采用时间序列分解法中的乘法模型进行预测，结果表明引入虚拟变量的时间序列分解模型更能贴切地拟合卷烟月销量变化的规律和趋势,并能具体测量出传统节日对卷烟销量的影响

5、程度，而且能够显著地提高预测的准确性。同时，在进行实际的预测时，可根据需要对虚拟变量进行设定，以对与卷烟销量有关的其他方面的预测工作起到较好的借鉴作用。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　蔡萍萍、吴铮、王光武、何利力的中国传统节日影响卷烟销量的预测模型：利用杭州市所有零售公司XX-XX年春节和中秋节利群的实际销量数据，采用灰色理论

6、模型GM对受传统节日影响的卷烟销量进行预测。该模型的预测精度很高，能较好地拟合时间序列的趋势性部分，但　　对于周期波动性，其预测精度明显降低。　　席玮的灰色模型：利用安徽省XX-XX年春节卷烟销量数据，采用“求差”的思想建立灰色模型来对卷烟销量进行预测，间接预测无波动规律的销量数据的策略是可行的。得出除了卷烟销售量数据的周期性和季节性特点外，其时间序列一般是非线性的结论。席玮再使用人工神经网络模型：利用XX-XX年月销量数据，采用聚类分析、灰色关联度和人工神经网络模型来对卷烟销量进行预测，结果表明基于人工神经网络的卷烟销量预测模型对

7、非新年期间月份销量预测的效果较好。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　关雷的神经网络模型：以内蒙古鄂尔多斯烟草公司XX-XX年上半年的季度销售量数据为依据，先利用聚类分析对该公司的客户在经营额度和营销量上进行类别划分，针对不同类别客户分别建立不同类型的神经网络模型进行预测，结果表明预测效果比较符合客观实际。但是，聚类分析、灰色关联

8、分析和人工神经网络模型一般适用于数据量较大的情形，而且神经网络模型常常会忽略非平稳数据并会忽视序列的整体增长趋势，使其预测结果普遍低于实际观测值。　　罗艳辉、吕永贵、李斌的ARMA模型：利用云南省某烟草公司某地区XX-XX年的月度卷烟