[摘要] 戈珀资曲线法是预测产品销售量的专门方法, 主要探讨戈珀资曲线型模型法在服装销量预测中的应用。 [关键词] 戈珀资曲线法服装销量预测 随着商品经济的发展，市场竞争日趁激烈。服装业是一个时效性极强的行业，其产品种类繁多，变化迅速，使得企业对市场的预测非常困难。作为服装企业，要想在竞争中立足，生存发展，必须不断地进行市场调查和市场预测。市场预测的方法有很多，下面主要研究戈珀资曲线型模型法在服装销量预测中的应用。
一、戈珀资曲线模型的原理概述
生物界中的生物个体通常都会经历一个出生、成长、成熟和衰老的发展演变过程。描述这种演变过程的模型通常称作为成长曲线模型。这种现象在社会经济和科学技术领域同样存在,比如某项新产品的问世、发展、成熟和衰退。深入分析服装的销量变化规律可发现其同样具有成长曲线的特征，因此，可以运用成长曲线预测模型进行预测。由于这种模型是依据一定的演变理论为前提推导出来的，所以在某些情况下，往往能比简单时间序列法提供更加精确的时间预测。戈珀资曲线法是成长曲线预测法中的确一种。在计量预测分析法中，戈珀资曲线法是预测产品销售量的专门方法。它不但可以对产品的销售量进行预测，而且根据PLC(productlife circle产品生命周期）的原理，能够给出预测点在产品生命周期中所处的阶段，为今后采取适宜的市场营销策略奠定基础。
1函数形式由超越函数取对数得：.Iny=Ink+btIna
y：预测量；.t：时间；k：渐进线；a、b：模型参数，衰退期（00） 销售量加速下滑。
2通常我们可以用分组法求解戈柏兹曲线中的参数K，a，b,步骤如下：
（1）整理分组。选取N（N=3n）组研究数据。其中n是数据分成3组后，各组数据的个数。若起初N不等于3n，可以将较早期的所收集的历史统计数据数据去掉几个，使N=3n。
（2）式中的Y值用来代表预测对象对于各时序的数值，并将各Y值变换为对数。
（3）将第一组n个数据点的各?Y相加，求得∑Ⅰ；第二组n个数据点的各个?Y相加，求得∑Ⅱ；最后一组n个数据点的各?Y相加，求得∑Ⅲ。即：∑I＝Iny0+Iny1+Iny2；∑II=Iny3+Iny4+Iny5;∑III=Iny6+Iny7+Iny8。
（4）式中的 t值代表时序的顺序，取t1=0。
（5）将有关数据代入下列公式，计算戈珀资模型所需参数
（6）将上面所计算参数的值代入此模型Iny=Ink+btIna.即戈柏兹预测模型。
二、应用举例
１.预测问题的提出。某服装厂1996年～2005年服装销量的资料数据，如表所示：
表 服装销量的资料数据表
利用上表提供的历史资料数据，预测该服装厂2006年服装的销售量。
2.利用戈珀资曲线模型法进行预测。
(1)资料数据处理。由于利用此方法所需资料数据个数必须?足N=3n，(其中N―所有资料数据个数，n―每组资料数据个数)，由于1996年与2006年时间间隔最长，对预测结果影响最小，所以去掉1996年的数据。因此，此题中N=9，n=3。
(2)列表计算。
∑I＝Iny0+Iny1+Iny2=9.04，∑II=Iny3+Iny4+Iny5=10.33，∑III=Iny6+Iny7+Iny8=12.07。
(3)计算戈珀资模型所需参数。
戈珀资预测模型为Iny=Ink+btIna，将上面所计算参数的值代入此模型得:Iny=1.75+1.1481.10t。
(4)预测。对应于2006年度的t 值为9，当t=9时，Iny=1.75+1.141.109 = 4.44，查反对数表得：y=84.61。
所以，利用戈珀资模型法进行预测，得出该服装厂2006年服装的销售量1991预测值为84.61万件。
三、几点说明
1.使用该方法得到的预测结果是第3n年的预测销售量，在使用中应特别注意：令该年份前的第3n年（不含该年）t=0 。另外，增加各组数据个数n，有助于提高预测的精度。
2.戈珀资曲线法虽然是一个比较成熟的理论方法，但是在应用上也应考虑到产品替代因素以及其他市场需求因素，以提高预测的可靠性。由于资料有限，本文在这方面未做探讨。
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。