ERP沙盘模拟经营中的市场预测分析
在制定经营战略和销售策略时，必须以市场需求变化为依据，运用各种科学方法和手段对产品市场需求做出预测。市场预测方法有多种，本文试图运用时间序列来进行预测分析，为决策者提供前瞻性的预测信息。
一、引言
在市场经济环境中，提高产品市场销售量、扩大产品市场占有率是企业赖以生存和发展的基础，而市场需求直接影响到企业产品的销售。在沙盘模拟经营中，根据市场预测与本企业实际情况等等信息，制定本企业的发展战略，并在CEO的领导下制定具体的企业战略计划，进行经营管理。尤其在制定经营战略和销售策略时，必须以市场需求变化为依据，运用各种科学方法和手段对产品市场需求做出预测。市场预测方法有多种，本文试图运用时间序列来进行预测分析，为决策者提供前瞻性的预测信息。
二、 ERP沙盘模拟经营的概述
(1)ERP简介[2]
ERP(Enterprise Resource Planning，企业资源计划)最早是由美国著名的咨询公司加特纳公司(gartner group Inc.)于20世纪90年代初提出的，由MRP，MRPII发展而来，是现代先进管理思想及管理技术的集大成者，是基于信息技术而发展起来的现代企业管理模式。当时，ERP主要是在功能上对MRPⅡ有所扩展，在MRPⅡ的基础上增加了设备管理、质量管理、分销管理、固定资产管理、工资管理和人力资源管理。ERP的基本思想是将企业的制造流程看作是一条联结供应商、制造商、分销商和顾客的供应链，强调对供应链的整体管理，使制造过程更有效，使企业流程更加紧密地集成到一起，从而缩短从顾客订货到交货的时间，快速地满足市场需求。ERP致力于在企业经营管理的各个活动环节中，充分利用现代信息技术，建立信息网络系统，对企业的`物流、信息流、资金流、业务流进行集成和综合，实现企业资源的整体优化配置，提高企业管理水平和管理绩效，并最终提高企业的经济效益和竞争能力。
(2) 企业沙盘模拟经营简介
企业沙盘模拟经营以生产型企业为背景，以手工及电子沙盘工具为平台，一般是由6个组(即6个虚拟的企业)进行比赛，每个虚拟企业有5个主要角色：CEO、CFO、市场总监、生产总监、采购总监，也可以有财务助理和商业间谍。每组学生(即一个ERP团队的成员)扮演各自的角色根据一定的规则模拟企业6～8年的经营全过程，各个企业团队根据市场预测与本企业实际情况等等信息，制定本企业的企业战略与业务策略，并在CEO的领导下制定具体的企业战略计划，进行经营管理。ERP沙盘模拟经营包罗万象，它涉及的知识面非常的广泛，可以称得上是一门大综型的学科知识的运用。它需要管理学、会计学、营销学、领导学、生产运作学、物流等等方面的知识。
三、时间序列预测法的内涵
时间序列是指把历史统计资料按时间顺序排列起来得到的一组数据序列。时间序列预测法是将预测目标的历史数据按时间的顺序排列成为时间序列，然后分析他们随时间变化的发展趋势，外推预测目标的未来值。
时间序列预测法分析的应用基于如下的假设：各种成分单独地作用与实际需求，而且过去和现在起作用的机制将继续持续到未来。时间序列分析的类型有多种，在此只分析有线性趋势，相等的季节波动的类型应用于ERP沙盘模拟经营中。用这种分析进行预测的关键在于求出线性趋势方程(直线方程，设方程的一般式y=a+bx)和季节系数。
所谓的季节系数(seasonal index，SI)就是实际值At和趋势值Tt的比值的平均值。线性趋势方程的一般式为
Tt=a+bt
式中：Tt为t时刻的预测值
a， b为系数
四、时间序列分析法在ERP沙盘模拟经营市场预测中的应用
假设在ERP沙盘模拟经营中，经营前三年的订单状况(即销售情况)相关资料如下表1所示，根据该资料预测第四年的销售状况。
根据上述相关资料，可以进行如下的时间序列分析：
第一步，根据ERP沙盘模拟经营前三年销售情况的相关资料，绘制下表2所示。
第二步，求趋势直线方程。根据表2的数据绘出曲线图。
为求出趋势值直线，可采用最小二乘法。为了简单起见，在ERP沙盘模拟经营过程中，可以采用目测法。寻找一条直线，让它穿过移动平均值的中间，尽可能的是数据点分布在直线的两侧。此直线代表着趋势线，它与Y轴的截距为a，这里a=80。另一端，在t=12时，销售量为100。故b的值为
b=(100-80)/12 =16.7
由此可得到前三年销售情况的趋势直线方程：
Tt=80+16.7t
第三步，估算季节系数。例如对第一年的季度1，At/Tt= 80/81.67=0.98。以此类推，可以求出各个季度的At/Tt ，如表3所示。
第四步，求出平均季节系数，并进行预测。各季度的平均季节系数和第四年的预测销售量如表4所示。
例如春季的平均季节系数，因为季节1、5、9都是春季，SI(春)=(A1/T1+A5/T5+A9/T9)=(0.98+1.02+10.1) = 1，同理可得，SI(夏)=0.95，SI(秋)=0.96，SI(冬)=1。在进行预测时，一定要选择正确的t值和季节系数。在本例中，所需要预测的第四年的春夏秋冬各季度相对应的t值分别为13、14、15、16，相对应对季节系数分别为SI(春)、SI(夏)、SI(秋)、SI(冬)。
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