案例分享：如何用灰色预测模型做市场趋势预测

今天小编来分享一个关于采用灰色预测模型方法来进行市场预测的案例，有兴趣的各位看官一起来看一下吧~

案例：某品牌市场部根据已知的该品类整个市场过去的总体销售额情况，想对未来该品类市场销售规模进行一个预测，并希望得到未来 2 年的销售额大概数值和走向。 ( 首要前提是预估或假设外在影响条件不变，只考虑系统内扰动 )

2012 年至 2019 年的销售额数据具体如下：

单位：千万元

这个案例中当时所采用灰色预测的方法，该模型 GM ( 1,1 ) 是用求解微积分方程的方式进行预测：

预测模型一般形式为：

具体过程如下：

Step 1：采用原序列级比检验：

这个检测模型是否可以采用灰色预测模型，虽然模型对数据要求不高，但是满足这个原序列级比检验也是一种对模型精度的保证。可以理解为：满足原序列级比检验，模型精度就有保证，预测值就较准确。

原序列级比检验公式：

通过原序列级比检验，发现：

符合建立要求，且保证模型精度相对比较准确。

Step2：因数据满足灰色预测模型的要求，通过代码进行建模预测，就可以得到我们想要的数据结果啦~这里就不具体显示编码啦~

Step3：对得到的模型预测结果进行检验和分析。

单位：千万元

平均相对误差：

设残差方差为：

原序列方差为：

属于精度好。

总体来看，灰色预测模型仅仅用了简单 3 步，模型精度较好，可以得到比较优秀的预测结果。