(二)定量預測法：

　　1. 時間序列預測法：上期銷售量法、算術平均法、移動平均數法。

　　時間序列分析法是把預測商品的一組實際銷售量統計數據按照時間順序排列，通過統計分析或建立數學模型進行外推的定量預測方法。這類方法以連貫性原理為依據，以假設事物過去和現在的發展變化趨勢會照樣延續到未來為前提條件，直接從時間序列從統計數據中找出事物發展的規律性，并據此外推預測目標的未來發展趨勢。

　　(1)上期銷售量法：直接以上期實際銷售量作為下一期銷售量的預測值。把上一期的實際銷售量作為下一期銷售量的預測值。公式：Ft=Dt-1

　　式中：Ft——第t期的預測銷售量；

　　Dt-1——第t-1期的實際銷售量，即上期實際銷售量。

　　這種方法是時間序列分析法的一種極端情況，只考慮最近一個時期的實際數據，忽略其他時期實際數據的影響。它的特征是反映需求變化最快，穩定性低。這種方法適用于實際需求變化幅度不大的情況。

　　(2)算術平均法： 以時間序列中各個時期的實際銷售量的算術平均值作為下一期的預測銷售量。公式：

　　(i=1，2，…，n)

　　式中：Ft——第t期的預測銷售量；

　　Di——第i期的實際銷售量；

　　n——實際銷售量時間序列數據的個數；

　　——連加符號。

　　(3)移動平均數法：包括一次移動平均數法和二次移動平均數法。

　　1)一次移動平均數法：即用過去m個周期實際銷售量的算術平均值作為下期銷售量的預測值。這種方法只選取了時間序列中最靠近預測期的一組數據，選取的數據個數(m)固定不變，而隨著預測期向前移動，每組數據的觀察期也向前移動。公式：

　　式中：Ft——第t期的預測銷售量；

　　Dt-i——第t-i期的實際銷售量；

　　m——移動平均所取實際銷售量的期數，簡稱為移動期數。

　　一次移動平均法是介于上期銷售量法和算術平均法之間的一種方法。

　　2)二次移動平均數法

　　二次移動平均數法是利用預測目標時間序列的一次移動平均值和二次移動平均值的滯后偏差演變規律建立起線性方程進行預測的方法。二次移動平均值是以一次移動平均值作為時間序列，再計算第二次的移動平均值，移動期數不變。二次移動平均數法的線性方程式為：

　　Y t T=at btT

　　a t=2Mt(1)-Mt(2)

　　b t=2(Mt(1)-Mt(2))/N-1

　　式中：t——目前所處的周期；

　　t T——要預測的某一周期；

　　a t——t期為起點的截矩(Yt)；

　　b t—— 一個周期的偏差值(即斜率)；

　　M t(1)——第t期的一次移動平均數；

　　M t(2)——第t期的二次移動平均數；

　　Y t T ——第t T期的預測值。

　　指數平滑法考慮了時間序列的全部數據，但對接近的數據給予較大的權數，對早期的數據給予遞減的權數。平滑系數α越大，越接近1，對近期數據加的權數越大，反映需求變化的靈敏度越高；反之，α越小，對需求變化反映的靈敏度就越差。和移動平均數法m值的選取方法一樣，指數平滑法α值的選取，可由預測者經驗判斷誤差，也可用試驗方法，先選用若干個α值對時間序列做實驗，并比較不同α之的預測誤差，選取誤差較小單的α值用于預測。