(本科)第6章饭店经营预测与经营决策教学ppt课件.pptx
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1、(本科)第本科)第6章章 饭店经营预测与经营决饭店经营预测与经营决策教学策教学ppt课件课件第6章 饭店经营预测与经营决策 3 3目录6.1 饭店经营预测6.2 饭店经营决策4 4引例:天梦之床引例:天梦之床背景与情境: 威斯汀天梦之床是一个非凡的睡眠体验,自1999年8月起,全球超过40 000间威斯汀客房配备了50 000张天梦之床。这个3 000万美元的投资造就了无与伦比的客户满意度、媒体反响和消费者对此系列产品的青睐。“纵情于超凡睡眠体验,带回十层天梦的舒适。”天梦之床共18件套,包括定制的床垫保护垫、999根独立弹簧组成的特制床垫(弹簧床垫3层)。它不仅使整个床体体验更加舒适,独立弹
2、簧的设计减少了因人体翻动造成的睡眠困扰,真正做到酣然好梦。床单是80%纯棉-化纤组合以及特有的250支纱;还有适应不同气候、舒适无比的羽绒被单(由90%的优质白鹅绒和10%的白鹅毛组成的羽绒被和五个枕头及枕套)、两个超凡柔软的大型羽绒枕头(由50%的优质白鹅绒和50%的白鹅毛组成)、两个洁净、雪白的标准枕头(填满100%不过敏中空纤维、提供中度至坚实的睡眠支持),以及一个含100%不过敏中空纤维、配有条纹装饰的小枕头。问题:了推广品牌体验,威斯汀特别提供送货上门服务,让顾客自己的睡房也能拥有一套全白、豪华的天梦之床,无论晚上或白天,都能使其纵情于这现代的豪华享受,真正地让顾客把天梦带回家。问题
3、在于:威斯汀酒店的“天梦之床”能卖得动吗? (资料来源:根据威斯汀酒店网页资料整理而成。)5 5引例:天梦之床引例:天梦之床“天梦之床”是威斯汀的新产品,是饭店产品中的一个小产品,为了测试这一“天梦之床”的市场接受度,威斯汀运用了体验营销。饭店作为一个整体的产品,在投资与否的决策上,就不好直接采用体验营销,而只能运用科学的预测与决策方法。6 66.1 饭店经营预测7 76.1 饭店经营预测预测是指对未来发生的事实或不确定的事件作出分析和推断。进行预测的主预测是指对未来发生的事实或不确定的事件作出分析和推断。进行预测的主要目的是弄清那些对现实决策至关重要的不确定事件的发展趋势。要目的是弄清那些对
4、现实决策至关重要的不确定事件的发展趋势。饭店可以通过客源量的市场需求预测、市场趋势预测、市场占有率预测、市场容量预测和饭店的销售预测、营业收入与营业利润预测,损益分析预测等手段制定切合实际的经营计划,进行经营决策。预测的基本原理与定性预测方法p广义的预测,既包括同一时期根据已知事物推测未知事物的静态预测,也包括根据某一事物的历史和现状推测其未来的动态预测。p狭义的预测,仅指动态预测,也就是指对事物的未来演化预先作出的科学推测。p饭店的市场预测,既需要静态预测分析,更需要未来发展的动态预测。饭店的市场预测,既需要静态预测分析,更需要未来发展的动态预测。8 86.1 饭店经营预测预测的基本原则 坚
5、持正确的指导思想 坚持系统性原则 坚持关联性原则 坚持动态性原则预测的基本原理因果分析类比分析统计分析通过研究事物的形成原因通过研究事物的形成原因来预测事物未来发展变化来预测事物未来发展变化的必然结果的必然结果如把单项技术的发展同饭如把单项技术的发展同饭店技术进步与技术创新下店技术进步与技术创新下的增长相类比,把正在发的增长相类比,把正在发展中的事物同历史上的展中的事物同历史上的“先导事件先导事件”相类比等相类比等运用一系列数学方法,通运用一系列数学方法,通过对事物过去和现在的数过对事物过去和现在的数据资料进行分析,去伪存据资料进行分析,去伪存真,由表及里,揭示出历真,由表及里,揭示出历史数据
6、背后的必然规律性,史数据背后的必然规律性,明确事物的未来发展趋势明确事物的未来发展趋势6. 1.1.1 预测的基本原理9 96.1 饭店经营预测 【同步解析6-1】 解析提示: 首先,通过文献检索因果分析、类比分析与统计分析三种不同方法各自的优缺点; 然后,比较、分析因果分析、类比分析与统计分析三种不同方法在预测中的适用性; 最后,评价各自的适用范围。问题:问题:因果分析、类比分析与统计分析在预测中的运用,其科学性如何判断?10106.1 饭店经营预测6. 1.1.2 饭店经营预测分类按方法分类直观法外推法因果法随机法按时间分类长期:5年或更长中期:23年短期:1年以内按内容分类社会需求量预测
7、客房出租率、市场占有率发展趋势预测按预测方法的性质分类定性预测定量预测按预测时是否考虑时间因素分类静态预测动态预测11116.1 饭店经营预测6. 1.1.2 饭店经营预测分类 内部资料 反映该单位历年经济活动的统计资料、市场调查资料和分析研究资料 外部资料 包括政府的统计数据、经济数据,以及国外的经济信息和市场商情资料等 从饭店决策和管理的需要出发 根据预测任务制定的预测方案 当掌握的资料不够完备、准确程度较低时,可采用定性预测方法 当资料比较齐全、准确程度较高时,可采用定量预测方法 理论上合理 统计可靠性高 预测能力强 简单适用 分析预测值偏离实际值的程度及其产生的原因 以预测报告的形式将
8、预测评论会议确认的可以采纳的预测结果提交给决策者,其中应当说明假设前提、所用方法和预测结果合理性判断的依据等。预测程序预测程序12126.1 饭店经营预测定量预测方法是运用统计方法和数学模型进行预测的方法体系,其时间序列法、因果分析法和随机预测法中均有适合饭店经营预测的方法,我们摘取其中一些常用预测方法进行介绍。6.1.2 定量预测方法1.时间序列预测法趋势分析季节性分析周期性分析不确定因素分析2.季节指数法 先建立描述整个时间序列发展趋势的数学方程 再考虑季节变化时预测对象的影响,算出季节指数 将两者结合起来,得到描述总体发展趋势季节性变化预测模型13136.1 饭店经营预测 【同步解析6-
9、2】饭店产品有周期性吗饭店产品有周期性吗? 解析提示:所有产品都有其周期性,饭店的核心产品是服务,有形产品是客房、餐饮等。那么,饭店服务、饭店客房、餐饮等产品都有周期性吗?理解与讨论:从哲学的角度看,所有的一切都有其周期性,只是各有不同。饭店作为一种经营性企业,其经营的周期性也可以被界定。但是,饭店服务作为一种产品,其周期性就必须与服务的本质属性相联系,不能简单地一概而论。饭店客房、餐饮等有形产品的周期性,可以通过消费者的接受程度来判断。建议针对不同产品采用不同的分析方法。14146.1 饭店经营预测【业务链接6-1】平均季节指数计算 某饭店 2010年至2014年每年四个季度的客房出租率见表
10、61(1)、(2)、(3)列。 (1)(2)(3)(4)(5)(3)/(4)100%年季出租率四期移动平均数出租率与移动平均数之比201014627838566.5127.824576883.82201115268.7575.5628169.75116.1338970.5126.244607085.71201215070.2571.1728270117.1438870.5124.8246271.7586.41201315571.2577.1928071112.6838771.75121.2546571.590.91201415472.7574.2328573.25116.0438974.511
11、9.4647015156.1 饭店经营预测【业务链接6-1】平均季节指数计算根据表中数据作图如图61所示。可以看出图中折线起伏的波动相当大,很难看出发展趋势。通过计算(4)列的四期移动平均数,即用表61中(3)列的1、2、3、4季度的客房出租率之和除以4。如(4)列中第一行:(46788557)/4665第二行则将()列中出租率向下移动一行:(78855752)/468依次类推。需要注意的是,移动平均法的期数是由季节时间分段得出的,在此例中以季节分段,以一年的四个季节作四期滑动平均。若以两个月为季节时间,则一年分为六个时间段,移动平均为六期移动平均。时间分段也可按预测要求决定。由图61可见,通
12、过取移动平均数,使原波动幅度较大的折线转化为比较平滑的曲线。16166.1 饭店经营预测【业务链接6-1】平均季节指数计算表61中(5)列为一年中各季度的季节指数,其公式可表示为:季节指数=(实际出租率/移动平均数) 100%如2011年第3季度: (87/71.75)100%12125%如此计算,依次得出(5)列的数值。 将各年中同季度的季节指数进行排列,如表62。取平均季节指数:1季度: (7556711777197423)/474542季度: (11613117141126811604)/411553季度: (1278212624124821212511946)/5123924季度: (
13、8382857186419091)/486.71年12342010127828382201175561161312624857120127117117141248286412013771911268121259091201474231160411946在求得平均季节指数后,即四个平均季节指数相加:74.54115.5123.9286.714006717176.1 饭店经营预测【业务链接6-1】平均季节指数计算超过了总和值400,这是由于在一系列运算中,四舍五入的原因引起的(也可能小于400),要消除这一误差,只需将每个平均季节指数按比例缩小(或扩大)即可,将每个平均季节指数分别乘以400/(4
14、0067)09983278,求得平均季节指数如下: 1季度:74540998327874.415354 2季度:115 09983278115.30686 3季度:1239209983278123.71278 4季度:86710998327886.565004其四季的季节指数相加之和等于400。 平均季节指数求取后,即可利用平均季节指数得出每季度的预测值。 假设经过预测已知2015年全年的客房出租率为75%,则四个季度出租率的预测值为: 1季度:7574.41535455.8% 2季度:75115.30686=86.48 3季度:75123.7127892.79 4季度:7586.565004
15、64.92四个季度的客房出租率之和除以四季度的平均数恰好为75。18186.1 饭店经营预测【业务链接6-1】平均季节指数计算如果原始统计数据中包含了季节因素,如表6一1中的(3)列。由图61中折线可见其波动幅度很大,无法直接用于预测。对于这种问题,必须首先排除季节因素的影响。只需将每季度的实际出租率除以该季度的平均季节指数即可消除季节因素,如2014年四个季度值为: 1季度:5474.415354100%=72.56567 2季度:85115.30686100%73.71634 3季度:89123.71278100%71.94083 4季度:7086.565004100%80.86409这些
16、数据波动较小,即可用这些数据求取回归方程,用回归方程预测以后的预测值。但用这些数据预测所获得的预测值是不含有季节因素的。因此,在获得预测值后仍需分类乘以该季度的平均季节指数。平均季节指数还可用于计划值的划分、利润的分配等,只要已知全年的销售额或全年的计划,即可乘以季节指数予以分摊。19196.1 饭店经营预测3.因果分析预测法 根据引起预测对象变化的原因,预测它的变化结果 一般都是先根据样本数据分析预测对象经济变量(因变量)与影响因素(自变量)之间的逻辑,据此选择合适的数学模型,再用样本数据确定模型中的参数,从而建立可用数学模型,模型经过检验便可用来进行实际预测。回归分析预测法,通过对与预测对
17、象有联系的现象变动趋势的分析,推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法。 单因素预测:一元线性回归模型的数学形式和参数估计如果变量y和x之间的线性相关关系显著,利用观测数据(x1,y2)(x2,y2),(xn,yn)求出的一元线性回归模型为: y ya abx bx 就大致反映了变量y和x之间的变化规律,可以用回归方法进行预测。设这条直线的方程为:yabx用最小二乘法解方程,得 , 01yx1121()()()niiiniixxyyxx11niixxn11niiyyn,( )20206.1 饭店经营预测【业务链接6-2】 某饭店近8年来销售收入与该市国民生产总值增长有密切关系,统计资料如表6
18、3所示。预计2015年该市生产总值达到700亿元。 年20072008200920102011201220132014饭店销售收入(万元)8508909209701050112011801250某市国民生产总值(亿元)130180240290350430510590每年某市的国民生产总值x与饭店销售收入y这一对数据可在直角坐标系上表示出来,如图6-2所示, x轴表示国民生产总值,y轴表示饭店销售收入。 从图中散点图可以看出,这些点大致呈直线,可以用回归方程行预测。21216.1 饭店经营预测【业务链接6-2】计算过程如表64。年yixixiyixi2yi22007850130110500169
19、0072250020088901801602003240079210020099202402208005760084640020109702902813008410094090020111050350367500122500110250020121120430481600184900125440020131180510601800260100139240020141250590737500348100156250082302720296120011066008613700a1028.750.8965897340723.90952得预测方程:得预测方程:723.909520.8965897yx2
20、015年某市国民生产总值700亿元,代入方程,则预测数:Y05=72390952+08965897700 13515223(万元)2015年该饭店销售收入将达到13515223元。22226.1 饭店经营预测【业务链接6-3】相关系数以相关系数表示,才能给出一个准确的数量指标,并用这一数量指标来描述饭店销售收人与某市国民生产总值之间的相关程度。相关系数计算为:将同步示例62数据代入,解得r=0.996788,可见x与y的线性相式性很强。因此,用国民生产总值作相关因素进行预测是非常合适的。利用回归法线性方程进行预测就准确无误了吗利用回归法线性方程进行预测就准确无误了吗?考察直线方程的预测误差可以
21、用标准离差(s)检验公式来进行23236.1 饭店经营预测【业务链接6-3】相关系数由图63可知, 之间为预测区间,这个区间可以进行人为得调节。由正态分布性质可知:预测值Y在由此亦可见,预测区间越大,则预测的准确性越大。24246.1 饭店经营预测【业务链接6-4】计算同步示例62的s,将表64中数据代入标准离差(s)检验公式,即:2015年饭店销售收入有95.5的可能性是在1326.44581376.5989万元之间。25256.1 饭店经营预测3.因果分析预测法 根据引起预测对象变化的原因,预测它的变化结果 一般都是先根据样本数据分析预测对象经济变量(因变量)与影响因素(自变量)之间的逻辑
22、,据此选择合适的数学模型,再用样本数据确定模型中的参数,从而建立可用数学模型,模型经过检验便可用来进行实际预测。回归分析预测法,通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析,推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法。 单因素预测:一元线性回归模型的数学形式和参数估计如果变量y和x之间的线性相关关系显著,利用观测数据(x1,y2)(x2,y2),(xn,yn)求出的一元线性回归模型为: y ya abx bx 就大致反映了变量y和x之间的变化规律,可以用回归方法进行预测。设这条直线的方程为:yabx用最小二乘法解方程,得 , 01yx1121()()()niiiniixxyyxx11niixxn
23、11niiyyn,( ) 多因素预测:多元线性回归模型的数学形式和参数估计饭店经营要受到众多因素的影响。在进行经营预测时,只考虑因素是不够的,往往需要考虑多种因素对预测值的影响。在同步示例62中,我们选取的因素是某市的国民生产总值的增长,事实上,影响饭店营业销售收入的还有该饭店所在城市急剧增长的旅游者,该城市旅游接待总人数的增长直接刺激着饭店的销售收入,因此,该市旅游接待总人数也是预测值的相关因素。在预测时,考虑的因素越多,预测值越准确。26266.1 饭店经营预测为了在预测中能考虑到多种因素的影响,我们可将一元线性回归预测模型:y01x加以延伸,扩大自变量的个数,其数学公式如下:0 01 1
24、x x1 12 2x x2 2x x 影响业务链接62中饭店销售收入的还有该饭店所在城市急剧增长的旅游者,根据历年统计资料从2007年至2014年底市旅游接待总人数依次为105万人次、112万人次、115万人次、121万人、128万人次、136万人次、143万人次、1 48万人次,预计2015年将达到15.5万人次。 预测2015年饭店的销售收入。 首先,根据影响饭店销售收入所直接依赖的有关因数确定n的数值。需要考虑国民生产总值与旅游接待总人次数这两个因素。若不再考虑其它确定性因素,则n2,预测方程为:【业务链接6-5】12012yxx27276.1 饭店经营预测其次,求出 式中的待定系数 【
25、业务链接6-5】12012yxx其中,x1为国民生产总值,x2为旅游接待总人次,y为已知的饭店销售收入。1201201208230 82720100.82961200 2720110660036003105256 100.8360031286.68 28286.1 饭店经营预测预测方程:y249.050560.4136794xl50.718131x2预测2005年饭店销售收入: x1700,x2155 1324.7572(万元)回归预测法强调找出事物变化的原因,找出原因与结果之间的联系,并以此来预测未来。其最大优点是可以利用其他方面的资料(如政府部门公布的统计数字)。这种方法是经营预测中最常用
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