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1、教学 目标知识目标：熟悉趋势分析法、移动平均法、LI NEST函数；掌握直线回归分析建模；多元回归分析模型建 模；产品定价决策建模能力目标：能够运用直线回归模型、多元回归分析模型和产品定价决策模型进行经济决策素质目标：培养同学对销售预测和销售决策模型的构建教学重占.T-. /、销售预测和销售决策模型的构建教学 难点多元回归分析模型和产品定价决策建模教学 手段理论讲授 实例演练 小组讨论、协作教学 学时4教学 内容与 教学过 程设计注 释第八章销售预测和销售决策模型的构建R理论知识第一节销售预测概述一、销售预测的概念销售计划的中心任务之一就是销售预测。无论企业的规模大小、销售人员的多少，销售 预
2、测都会影响包括计划、预算和销售额确定在内的销售管理的各方面工作。销售预测是指对未来特定时间内，全部产品或特定产品的销售数量与销售金额的估计。 销售预测是在充分考虑未来各种影响因素的基础上，结合本企业的销售实绩，通过一定的分 析方法提出切实可行的销售目标。二、销售预测的影响因素尽管销售预测十分重要，但进行高质量的销售预测却并非易事。在进行预测和选择最合 适的预测方法之前，了解对销售预测产生影响的各种因素是非常重要的。一般来讲，企业在进行销售预测时应考虑以下两大类因素：(-)销售预测的外部因素1 .需求动向需求是外界因素中最重要的一项，如流行趋势、爱好变化、生活形态变化、人口流动等 均可成为产品或
3、服务需求的质与量方面的影响因素，因此，必须加以分析与预测。企业应尽 量收集有关对象的市场资料、市场调查机构资料、购买动机调查等统计资料，以掌握市场的 需求动向。2 .经济变动销售收入深受经济变动的影响，经济因素是影响商品销售的重要因素。为了提高销售预 测的准确性，企业应特别关注商品市场中的供应和需求情况。尤其近几年来科技、信息快速 开展，更带来无法预测的影响因素，导致企业销售收入波动。因此，为了正确预测，企业需 特别注意资源问题的未来开展、政府及财经界对经济政策的见解以及基础工业、加工业生产、 经济增长率等指标变动情况，尤其要关注突发事件对经济的影响。3 .同业竞争动向销售额的高低深受同业竞争
4、者的影响。古人云“知己知彼，百战不殆”。为了生存，企 业必须掌握对手在市场的所有活动。例如，竞争对手的目标市场、产品价格、促销与服务措 施等。4 .政府、消费者团体的动向同学分组讨论销 售预测的影响因 素，并举例说明有 哪些影响。模型的设计原理 及应用。价格阮) ，预测稍量 T-销售收入 T-总变动本钱 T一固定本钱 总本钱一销售利润在翻开的“选择数据源”对话框中删除预测销量及固定本钱，如图8-10所示。应的总本钱。选取单元格B13,输入“二B9-B12”，然后向右拖动填充柄，复制公式到H3,获得对 应的销售利润。相关计算公式为产品预测销售定价二 INDEX (B7:17, MATCH (MA
5、X (B13:113), B13:113, 0)产品预测销售量二INDEX(B8:18, MATCH (MAX(B13:113), B13:113, 0)预测销售利润二MAX (B13任13)通过图8-9可以看出最大的销售利润为3 860 000元，对应的价格水平为56元，此时相对应的预测销售量为210 000台。(2)产品定价决策模型中变量的图表分析。选中B7:I13,在“插入”选项卡的“图表”组中单击“折线图”按钮，在展开的下 拉菜单中选择“带有数据标记的折线图”，结果如图8-9所示。20000000180000008000000600000040000002000000 01234567
6、8图8-9带有数据标记的折线图 删除预测销量、固定本钱。右击图表水平坐标轴，从弹出的快捷菜单中选择数据源,图8-10删除预测销量及固定本钱 删除预测销量及固定本钱展示图，结果如图8T1所示。价格阮）*稍售收入）（总变动本钱一-总本钱销售利润价格阮）*稍售收入）（总变动本钱一-总本钱销售利润图8-L1修改数据源折线图 修改水平轴为价格，选择数据源，单击“编辑”按钮，选择$B$7:$I$7,如图8T2 所示。图8-12修改水平轴 修改水平轴为价格，取得最终在最大销售利润情况下，产品定价决策模型的图表分析, 如图8-13所示。价格（元）销售收入T-总变动本钱-*总本钱-H稍售利润价格（元）销售收入T
7、-总变动本钱-*总本钱-H稍售利润图8-13销售利润最大化的产品定价决策R小结X1 .销售计划的中心任务之一就是销售预测。企业在进行销售预测时应考虑销售预测的外 部因素和销售预测的内部因素。2 . Excel的数据分析工具库提供了两种统计观察分析工具，即趋势分析法和移动平均法， 可直接用于销售预测。趋势分析法是根据的历史资料拟合一条曲线，使这条曲线能反映 符合本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线对要求的未来某一点估计出该时刻的预测 值。趋势分析法中常用的LINEST预测函数既可以用于直线回归分析也可以用于曲线回归分 析。移动平均法是根据过去假设干时期的销售数据计算其平均数，并将计算平均数的
8、时期不断 往后推移，每次只用最近假设干的数据进行预测的销售预测方法。3 .企业市场营销过程中一个重要的决策问题便是产品定价。而销售利润那么是企业管理者 追求的一个重要目标，因此销售利润的高低与产品的定价有着重要的关联。如果产品定价过 高，那么单位产品的销售利润相应地也会增加，但是总的销售量可能会减少，从而影响产品 的销售利润总额；相反产品定价过低，虽然销售可能会大幅度的增加，但是因为单位产品的 销售利润少，也会影响销售利润总额。感谢您的支持与使用如果内容侵权请联系删除仅供教学交流使用企业必须考虑政府的各种经济政策、方案措施以及消费者团体所提出的各种要求等。（二）销售预测的内部因素1 .营销策略
9、市场定位、产品政策、价格政策、渠道政策、广告及促销政策等的变更对销售额所产生 的影响。2 .销售政策考虑变更管理内容、交易条件或付款条件、销售方法等对销售额产生的影响。3 .销售人员销售活动是一种以人为核心的活动，所以人为因素对销售额的实现具有相当深远的影响 力，这是企业不能忽略的。4 .生产状况生产状况是指货源是否充足，能否保证销售需要等。三、销售预测的作用销售预测作用分以下几点：（1）通过销售预测，可以调动销售人员的积极性，促使产品尽早实现销售，以完成使用 价值向价值的转变。（2）企业可以以销定产，根据销售预测资料，安排生产，防止产品积压。（3）能合理有效管理产品库存，经过预测可对产品设立
10、库存预警，对生产进度的安排具 有指导意义。（4）经过销售预测后，可对产品的补货安排进行提供参考数据。四、销售预测的程序1 .确定预测目标明确目的，是开展预测工作的第一步，因为预测的目的不同，预测的内容和工程、所需 要的资料和所运用的方法都会有所不同。明确预测目标，就是根据经营活动存在的问题，拟 定预测的工程，制定预测工作计划，编制预算，调配力量，组织实施，以保证预测工作有计 划、有节奏地进行。2 .销售预测的收集分析在预测目标确定以后，为满足预测工作的要求，必须收集与预测目标有关的资料。所收 集到的资料的充足与可靠程度对预测结果的准确度具有重要的影响。理解销售预测的 程序。企业对提供的资料必须
11、进行分析并满足以下几个条件：（1）资料的针对性，即所提供的资料必须与预期目标的要求一致。（2）资料的真实性，即所提供的资料必须是从实际中得来的，并加以核实的资料。（3）资料的完整性。资料的完整性直接影响到销售预测工作的进行，所以，必须采取各 种方法以保证得到完整的资料，。（4）资料的可比性。对于同一种资料，来源不同，统计口径不同，差异也可能很大。所 以，企业在收集资料时，必须对所得到的资料进行分析、如剔除一些随机事件造成的资料不 真实性，对不具备可比性的资料通过分析进行调整等，以防止资料本身原因对预测结果带来 的误差。3 .选择预测方法根据预测的目标以及各种预测方法的适用条件和性能，选择出合适
12、的预测方法。有时可 以运用多种预测方法来预测同一目标。预测方法的选用是否恰当，将直接影响到预测的精确 性和可靠性。运用预测方法的核心是建立描述、概括研究对象特征和变化规律的模型，根据 模型进行计算或者处理，即可得到预测结果。4 .预测分析和修正分析判断是对调查的资料进行综合分析，并通过判断、推理，使感性认识上升为理 性认识，从事物的现象深入到事物的本质，从而预计市场未来的开展变化趋势。在分析评判 的基础上，通常还要根据最新信息对原预测结果进行评估和修正。5 .编写预测报告对预测结果进行检验、评价之后，应编写预测报告。一般要求预测结果简单明了，并要 求对预测过程、预测指标、资料来源等做出简明的解
13、释和论证。报告应及时传递给决策者， 以便决策之用。第二节销售预测模型的设计销售预测是应用历史销售资料及其他相关数据，采用适合的方法，对未来一定时期产品 的销售数量、销售状态及其变化趋势提前进行预测。Excel的数据分析工具库提供了两种统 计观察分析工具，即趋势分析法和移动平均法，可直接用于销售预测。一、趋势分析法掌握销售预测模 型的设计方法，分 组讨论不同方法 的适用条件。趋势分析法称为趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，是迄今为止研究最多，也是最为 流行的定量预测方法。它是根据的历史资料拟合一条曲线，使这条曲线能反映符合本身 的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线对要求的未来某一点估计出该时刻的
14、预测值。1 .直线回归趋势法直线回归趋势法是运用最小平方法进行预测，用直线斜率来表示增长趋势的一种外推预 测方法。直线回归趋势法又称直线趋势预测法、线性趋势预测法，是对观察期的时间序列资 料表现为接近一条直线，表现为近似直线的上升和下降时采用的一种预测方法。该方法的关 键是求得趋势直线，以利用趋势直线的延伸求得预测值。直线回归趋势法是假设所要预测的变量与时间之间成线性函数关系，并以此为基础预测 未来。因此，分析人员采用这种方法时，应先计算相关系数，以判别变量与时间之间是否基 本上存在线性关系。只有存在线性关系时、才能采用这种方法进行预测。相关计算公式为片 a+b式中，a为直线在Y轴上的截距系数
15、；b为直线斜率系数，反映年平均增长率；V为销售预测 趋势值；为时间。根据最小平方法原理，先计算预测趋势值的总和，即上a+b 1 式中，为年份。再计算W的总和，即止为简化计算，XX取0。假设为奇数，那么取X的间隔为1,将上0置于资料期的中央一期; 假设为偶数，那么取才的间隔为2,将上一1与上1置于资料中央的上下两期。当工后0时，上述两式分别变为：E六a由此推算出a、b的值为a二 V / nb=S/K/ E/片+ (STK/ E/) X这样就得到了销售预测的直线方程，并可以根据上述相关系数判断该方程是否合理。假设 相关系数接近L那么说明时间和销售量之间成线性关系，故可以据此方程进行趋势预测；否 那
16、么，那么说明该方程预测的结果不准确。2 .曲线回归趋势法曲线回归趋势法是根据过去假设干期间销售量的实际历史资料，确定可以反映销售量增减变化曲线的方程，并将此曲线延伸，进而求出销售预测值的预测方法。相关计算公式为六a#b+C根据曲线方程和一组年期历史销售量的实际历史资料，可以计算出a、b、c和相关系数， 这样就得到了销售预测的曲线方程并进行趋势预测。然而，在手工条件下，曲线方程的计算 非常复杂，因而必须借助计算机才能使该方法得以广泛应用。二、预测函数（-）LI NEST用于直线回归分析LINEST函数使用最小二乘法对数据进行最正确直线拟合，并返回描述此直线的数组。 函数返回数值必须以数组公式的形
17、式输入。LINEST函数还可返回附加回归统计值。直线的公式为Y=a/b或者Y二aia2+.+ b （如果有多个区域的值）式中，因变量Y是自变量乃的函数值。a值是与每个x值相对应的系数，b为常量。注意y、x和a可以是向量。LINEST函数返回的数组为 瓜，an-i, , a., bo LINEST函 数还可返回附加回归统计值。1 .语法与功能语法：LINEST（known_y，s, known_x，s, const, stats）功能：找出直线回归方程Y二a#b最适合预测数据的直线回归系数与统计量，并返回该系 数与统计量。2 .参数说明Known_y，s是关系表达式Y=a/b中的可选Y值的集合。
18、如果数组known_y，s在单独一行中，那么known_x，s的每一行被视为一个独立的变量。如 果数组known_y，s在单独一列中，那么known_x，s的每一列被视为一个独立的变量。Known_x，s是关系表达式Y二ab中的可选乃值的集合。数组known_x，s可以包含 一组或多组变量。如果只用到一个变量，只要known_ys和known_xs维数相同，它们就可以是任何形状 的区域。如果用到多个变量，那么known_y，s必须为向量（必须为一行或一列）。如果省略 known_xs,那么假设该数组为1, 2, 3, .,其大小与known_ys相同。理解预测函数的 语法与功能、参数 说明。C
19、onst为一逻辑值，用于指定是否将常量b强制设为0。如果const为TRUE或省略，b 将按正常计算。如果const为FALSE, b将被设为0,并同时调整勿值，使产勿为Stats为一逻辑值，指定是否返回附加回归统计值。如果stats为TRUE,那么LINEST函数 返回附加回归统计值，这时返回的数组为风,b； sen ai, sen a2, sen an, . , seb； r2, sey； F, df;ssreg, ssresido如果stats为FALSE或省略，那么LINEST函数只返回系数a和常量b。例如，a参数是数组中第一行、第一列的元素，因此,a参数的计算公式为二INDEX（LI
20、NESTU 变量单元区域，变量单元区域，true, true）, 1, 1） ob参数是数组中第一行、第二列的元素，因此，b参数的计算公式为二INDEX（LINEST（V变 量单元区域,才变量单元区域,true, true）, 1, 2） oR2参数是数组中第三行、第一列的元素，因此，R2参数的计算公式为二INDEX（LINEST（Y 变量单元区域，1变量单元区域，true, true）, 3, 1） o（二）LINEST用于曲线回归分析LINEST既可以用于直线回归分析，也可以用于曲线回归分析。因为它也能找出多元回归 方程+&4+b最适合预测数据的多元回归系数与统计量，并返回该系数与统计 量
21、。对于曲线方程：Y=ab/+C把才设置为1,把y设置为期，经过变形，曲线方程为六 axl+b 嵬+c3 .用于多元回归分析的LINEST语法及功能语法：LINEST(known_y，s, known_x，s, const, stats)功能：找出直线回归方程片a屈+a?x2+a”;m+b最适合预测数据的曲线回归系数与统 计量，并返回该系数与统计量。4 .参数说明Known_y，s是关系表达式产ax+b中的可选y值的集合。如果数组known_y，s在单独一行中，那么known_x，s的每一行被视为一个独立的变量。如 果数组known_y，s在单独一列中，那么known_x，s的每一列被视为一个独
22、立的变量。Known_x，s是关系表达式尸ax+b中的可选x值的集合。Const为一逻辑值，用于指定是否将常量b强制设为0。如果const为TRUE或省略，b 将正常计算。如果const为FALSE, b将被设为0,并同时调整a值，使尸ax。Stats为一逻辑值，指定是否返回附加回归统计值。例如，2参数是数组中第一行、第一列元素，因此a参数的计算公式为二INDEX(LINEST(Y 变量单元区域，X变量单元区域,true, true), 1, 1) o电参数是数组中第一行、第二列元素，因此a2参数的计算公式为二INDEX (LINEST (Y变量 单元区域,X变量单元区域,true, true
23、) ,1,2)。an参数是数组中第一行、第n列元素，因此an参数的计算公式为=INDEX(LINEST(Y变量 单元区域，X变量单元区域,true, true), 1, n) ob参数是数组中第一行、第n+1列元素，因此b参数的计算公式为二INDEX(LINEST(Y变量 单元区域,X变量单元区域，true, true), 1, n+1) oN参数是数组中第三行、第一列元素，因此R2参数的计算公式为二INDEX(LINEST(Y变量单元区域，X变量单元区域,true, true), 3, 1) o三、趋势分析模型设计(-)直线回归分析模型设计直线回归分析模型如图8-2所示。ABCDEFGHIj
24、K J12直线回归分析模型34应收账款(Y)=a*销售收入(X) +b5abRA260.146920.961年份123456789108销售收入_x195002200023500205002550028500320003000038000440009应收账款Y330040004500350042004500520047006110700010预计应收账款3449380340153591429847225217493460666914图8-2直线回归分析模型以图8-2为例，讲 解直线回归分析 模型的设计原理。1 .建立预测模型企业过去假设干应收账款与销售收入的关系可用以下直线回归方程表示：应收账
25、款二a销售收入5 +b只要求出a、b和相关系数，就可得到直线应收账款预测模型。用LINEST函数定义以下三个参数：参数 a 的计算公式为二INDEX(LINEST(B9:K9, B8:K8, true, true), 1, 1) o参数 b 的计算公式为二INDEX (LINEST (B9:K9, B8 :K8, true, true) ,1,2)。相关系数的计算公式为二INDEX(LINEST(B9:K9, B8:K8, true, true), 3, 1) o2 .应收账款预测模型直线回归分析模型的应用(1)输入历史数据。根据历史数据在单元格中建立模型，只要将企业各期的应收账款输 入或连接
26、到趋势分析基本数据区域，将销售收入输入自变量区域，与该历史数据相对应的直线回归方程便建立完成，即模型自动求出了参数a、b和相关系数。(2)判断。企业财务人员可以根据相关系数的值判断该方程是否合理。假设相关系数接近 1,那么说明销售收入和应收账款之间呈线性关系，故可以用此方程进行趋势分析；否那么，那么说 明用该方程预测的结果将不准确。(3)趋势预测。在预计销售收入单元格中输入未来的销售收入量，那么该模型立即计算出 预计的应收账款。(二)多元回归分析模型设计多元回归分析模型如图8-3所示。1AECDEFGHIjKL2多元回归分析模型34模型：销售量(Y) =a*Xl + b*X2 + c5abcR
27、A26271.24117.8722313.87 0.878217月份123456789108广告费(XI)51015202530353032359销售员数(X2)14916253649648110010销售量(Y)2950022000235002250035500385004200040000480005400011预计销售量23788254982744329625320423469437583379954054143594图8-3多元回归分析模型以图8-3为例,讲 解多元回归分析 模型的设计原理。1 .建立预测模型企业过去假设干销售量与广告费及销售人员数量之间的关系可用以下多元回归方程表示：
28、 销售量(刀二a广告费(用)+bX销售员数(M) +c只要求出a、b、c和相关系数，就可得到多元销售预测模型。用LINEST函数定义以下几个参数：参数 a 的计算公式为二INDEX(LINEST(CIO:L10, C8:L9, true, true), 1, 1) o参数 b 的计算公式为二INDEX(LINEST(CIO:LIO, C8:L9, true, true), 1, 2) o参数 c 的计算公式为二INDEX(LINEST(CIO:LIO, C8:L9, true, true), 1, 3) o相关系数的计算公式为二INDEX(LINEST(C1O:L1O, C8:L9, true
29、, true), 3, 1) o2 .销售预测模型一一多元回归分析模型的应用(1)输入历史数据。根据历史数据在单元格中建立模型，只要将企业各期的销售量输入 或连接到趋势分析基本数据区域，将广告费或销售员数输入自变量区域，与该历史数据相对 应的多元回归方程便建立完成，即模型自动求出了参数a、b、c和相关系数。(2)判断。企业财务人员可以根据相关系数的值判断该方程是否合理。假设相关系数接近 L那么说明销售量和广告费及销售人员之间呈线性关系，故可以用次方程进行趋势分析；否那么, 用该方程预测的结果将会不准确。(3)趋势预测。在预计广告费单元格中输入未来的广告费，那么该模型立即计算出预计的 销售量。四
30、、移动平均法移动平均法是根据过去假设干时期的销售数据计算其平均数，并将计算平均数的时期不断 往后推移，每次只用最近假设干的数据进行预测的销售预测方法。【例8-3某公司20X7年的销售数据如图8-4所示。试利用移动平均法预测20义8年 1月的销售量。AB1历史数据2月份错售量（台）315600426700537800645600756700863400977800108740011973001210670013118900141210000图8-4 20X7年的销售数据具体操作步骤如下：（1）执行“文件” 一 “Excel选项”命令，翻开加载项，选择分析工具库，翻开“数据 分析”对话框，如图8-
31、5所示。在“分析工具”下拉列表框中选择“移动平均”,再单击“确 定”按钮。验：平均值的成对二样本分析分析工具（A）数据分听帮助国）肖 取确定以图8-4、图8-5、 图86图8-7为 例，讲解移动平均 法的原理与应用。图8-5 “数据分析”对话框（2）翻开“移动平均”对话框，在“输入区域”中输入“$B$3:$B$14” ,在“间隔”中 输入“4”，在“输出区域”中输入“$C$3”，勾选“图表输出”，进行4期数值的移动平均 计算，如图8-6所示。图8-6移动平均法（3）运算结果输出在C3:C14中，C14中为20X8年1月的销售量，如图8-7所示。ABCDEFGHIJ1历史数据预测过程2月份箱售量
32、（台）n=43156004267005378006456006425150007567006700j 100005000 48634005875一实际值J N 丁hl /97780058750-10874006325丁贝决贝且123456789 10 11 1211973006475救据点1210670073001311890075751412100008225图8-7移动平均法预测销量第三节销售决策概述一、销售决策的概念销售决策（营销决策）是指对有关产品市场经营和销售活动的目标、方针、策略等重大 问题进行选择和决断的过程，而营销筹划是在决策的选择决断之前的一种谋划、构思、设计 的思维过程。选
33、择与决断的理智与否和正确与否的前提保证条件是要有经过科学筹划程序运 作而生成的备选方案。没有筹划方案，就没有选择，也就没有必要进行筹划。可见，决策选 择和科学筹划相辅相成是市场营销活动的基本保证。二、销售决策的特点科学的销售决策与传统的经验式决策相比，有以下几个特征：（1）决策指导思想的科学性。（2）决策程序的完整性。（3）决策内容的复杂性。（4）决策方法的多样性。三、销售决策的实施销售决策的实施是销售过程中一个很重要的组成局部。在决策目标和决策方案确定之后, 决策实施情况如何就成为能否实现决策的关键。决策在实施过程中，要有一套完整的实施办 法和要求，要有一定的实施程序，并要有一套与之相应的管
34、理措施。1 .实施的方法和要求管理者在考虑决策实施的方法和要求时，必须把握决策过程中思维上及操作上的特点， 要抓好以下几个方面：（1）决策实施要具备全局性和整体性。（2）决策实施要具备计划性和操作性。（3）决策实施要具备应变性和创新性。2 .实施决策的程序企业在实施方案时，在操作上有先后缓急及主次轻重之分，如何使之安排得当及彼此协 调，就需要有正确的实施程序。作为企业的决策者，首先要把企业决策方案实施过程中的轻 重缓急、主次先后搞清楚，做到心中有数，其次就是具体安排要明确。3 .对决策实施的管理对实施决策的管理，应坚持严格、有序、高效原那么。四、决策风险回避的方法决策风险回避的方法有以下几种：
35、（1）罗列出可能的风险种类并拟订应对措施。（2）全面科学地利用信息，做好经营预测。（3）增强经营灵活性，提高应变能力。（4）决策者增强风险意识，使之贯彻到实施决策的过程中。五、决策实施过程的监控经营决策在实施过程中有一个重要的环节，就是对决策实施监控。监控的目的是保证决 策顺利实施，使决策方案、决策目标得以顺利实现。企业在实施决策过程中必须有效地进行 监控，主要表现在以下几个方面：（1）决策者要提高对实施决策过程中实施监控的重要性和必要性的认识。（2）建立必要的制度是决策实施过程中进行有效监控的保证。（3）在企业中建立对决策实施过程进行监控的工作机构和系统。（4）企业决策者和领导者要重视员工的
36、意见和建议。第四节 销售决策模型设计企业市场营销过程中一个重要的决策问题便是产品定价。而销售利润那么是企业管理者追 求的一个重要目标，因此销售利润的高低与产品的定价有着重要的关联。如果产品定价过高，那么单位产品的销售利润相应地也会增加，但是总的销售量可能会 减少，从而影响产品的销售利润总额；相反产品定价过低，虽然销售可能会大幅度的增加， 但是因为单位产品的销售利润少，也会影响销售利润总额。【例8-4某企业进行市场调研，对其新投入的产品，针对不同的价格进行了市场销售量 预测。假设该产品全年固定本钱为1 600 000元，全年的生产能力为500 000台，每台产品 的变动本钱为30元。产品定价决策
37、模型如图8-8所示。那么，该企业应对其产品如何定价？1ABCDEFGHI1产品定价决策模型23价格（元）50554556454038354预测销售量（台）2000001200002300002100002200003200003400005000005变动本钱（元）30固定本钱（元）160000067价格（元）50554556454038358预测销量2000001200002300002100002200003200003400005000009销售收入1000000066000001035000011760000990000012800000129200001750000010总变动本钱6
38、00000036000006900000630000066000009600000102000001500000011固定本钱1600000160000016000001600000160000016000001600000160000012总本钱7600000520000085000007900000820000011200000118000001660000013销售利润240000014000001850000386000017000001600000112000090000014产品预冽销售定价5615产品物测销售量21000016预测销售利润386000017图8-8产品定价决策模型
39、（1）利用Excel建立模型。选取单元格B7,输入“二B3”，然后向右拖动填充柄，复制公式到17,获得对应的价 格。选取单元格B8,输入JB4”，然后向右拖动填充柄，复制公式到18,获得对应预测 的销售量。 选取单元格B9,输入“二B7*B8”，然后向右拖动填充柄，复制公式到19,获得对应的 销售收入。以图8-8、图8-9、 图 8-10、图 8-11、 图8-12为例，讲 解产品定价决策选取单元格B10,输入“二B4*B5”，然后向右拖动填充柄，复制公式到H0,获得对应 的总变动本钱。选取单元格BH,输入“二$G$5”，然后向右拖动填充柄，复制公式到H1,获得对应 的固定本钱。 选取单元格B12,输入“二B10+B11”，然后向右拖动填充柄，复制公式到H2,获得对