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电子业销售预测之定量研究-以软性铜箔基板销售预测为例

【中文摘要】:本研究使用计量研究中最常使用于预测的廻归分析法,从相关文献及访谈的方式找出可能影响2Layer FCCL需求量的变数,并透过廻归分析找出各变数间的係数关係,藉以求得案例公司软性铜箔基板2Layer -D产品销售预测量的廻归模型。
  研究资料收集範围为案例T公司从2009/01/01~2013/06/30的每月销售资料,并整理相关

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资料彙总集合成54笔资料。依变数为2Layer-D产品销售量,自变数为2Layer-D月平均单价、2D-L月产量、原材:铜月平均採购单价、PI月平均採购单价、相依性产品CL销售量、关键客户每月盈收、全球经济成长率、IPHONE季销售量、平板电脑销售成长率、各销售地近三年GDP值及季节虚拟变数,依此来建立初步的廻归模型。
  本研究以SPSS软体,进行共线性检定及显着性(F test)检定,排除显着性不高的变数后,得到最终的多元廻归模型。并以案例公司的软性铜箔基材实际销售量套入最终多元廻归模型中试算,得到平均85%的高準确率,依此研究结果可得知影响2Layer –D市场需求量的相关重要变数,此外可透过此模型加上销售人员专业的判断,可获得较準

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确的销售预测量,以辅助管理者正确地掌握未来变化并做出决策。
【英文摘要】:This research applies the Regression Analysis, which is the commonly used for performing forecast in various areas, to predict the monthly sales of 2Layer FCC. From literature and interviews, we identify the dependent variables for 2Layer FCCL sales forecast. We then apply Regression Analysis to obtain the weight, of each variable and the correlation between variables. The resultant regression model is effective for the product sales forecast of 2Layer-D in our case company T.  
The research data was collected from monthly sales data of 2009/01/01~2013/06/31 of company T, thus comprising 54 records. The dependent variable is the product sales of 2Layer-D. The independent variables include the monthly average price of 2Layer-D, monthly supply of 2Layer-D -L, raw-materials, copper''s monthly average purchase price, PI''s monthly average purchase price, dependency product CL sales, pivotal/key customers monthly revenue/earnings, Global economic growth rate, IPHONE quarter sales, Tablet PC sales growth rate, and nearly 3 years of GDP for each sales region and seasonal virtual vari

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ables etc. Using this information, we establish a preliminary understanding using the Regression model.
This research is tested using the Co linearity and Significance tests (F test) available in SPSS software. The Significance of the initial model is not high, and we adjust the Regression model to obtain the final multiple Regression model. Using the real sales of company T, the final multiple Regression model possesses the accuracy of 85%. Thus, the study’s results show that the related variables affect the market demand of 2Layer-D, and this model can be applied by sales professionals to obtain more accurate sales forecast. It can also be used by counsel managers to make better changes as well as planning for the future to make better decisions.
【参考文献】:

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  • 来源:中山大学;作者:林珮安
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