臺灣博碩士論文加值系統

銷售預測的精確有助於企業營運績效的提升，銷售預測的精確與否亦攸關整體供應鏈的效率。企業藉由可靠的預測將供應鏈的各種流程活動進行整合與管理，減少供應鏈上帶來的長鞭效應（Bullwhip Effect），從產銷協同作業使得供應鏈更加具彈性及靈活性，最終目的是期望能達成客戶滿意的服務水準。
本研究係以Z公司為研究對象，以計量方法下的迴歸分析找出最具顯著相關性的自變數並建立絕緣塗料產品銷售預測的迴歸模型，後續再對整體迴歸模型做顯著性檢定、共線性檢定、變異數分析及殘差分析，以評估預測模型的配適程度。
從研究結果顯示，此銷售預測模型可得知成本面因素並無顯著影響，而在經濟指數「台灣製造業銷售指數」；製造業採購經理人指數的「人力僱用數量指數」、「原物料價格指數」、「新增出口訂單指數」；下游應用市場因素「漆包線銷售量」是具顯著性，在迴歸模型中上述5項變數對絕緣塗料產品銷售量是具有解釋能力。


關鍵字：絕緣塗料、銷售預測、迴歸分析

The goal of the current thesis is to study how sales forecasts can predict and contributes to the improvement of business performance, and the data accuracy of sales forecasts relating to the overall efficiency of the its supply chain. The Z company integrates and manages various process activities within the supply chain through a reliable forecasting source, which can reduce the Bullwhip Effect brought by the supply chain, and makes the supply chain data more flexible and synergizing between production and market sales. The aim is to achieve a level of service that is satisfactory to the customer.
This research is based on Z company as the research subject. Using the regression analysis under the quantitative method which is used to define the most significant independent correlation variable and establishing its regression model from the sales forecast of insulating coating products, and then make a significant verification of the overall regression model. Utilizing significant test, collinearity test, ANOVA and residual analysis to conclude a predictive model.
The results of the study, can be seen that the cost side factor has no significant impact, but in the economic index "Taiwan Index of Producer’s shipment for Manufacturing"; the Manufacturing purchasing manager's index (PMI), "Employment Index", " Material Price Index” and “New Order Export Index”; the downstream application market factor “The sales of Enamelled Wires” is significant. Based on the analysis of the regression model, the above five variables have a significant impact on the sales volume for the insulating coating products.

Keywords: insulating coating, sales forecast, regression analysis

目錄
中文摘要 i
ABSTRACTii
誌謝 iv
目錄 v
圖目錄 viii
表目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 研究範圍 3
1.5 論文架構 4
第二章 文獻探討 6
2.1 預測的理論與方法 6
2.1.1 預測的理論 6
2.1.2 預測的方法 7
2.2 預測相關文獻 11
2.3 漆包線用絕緣塗料應用與產業發展 11
2.3.1 漆包線用絕緣塗料應用 17
2.3.2 漆包線用絕緣塗料產業發展 22
第三章 個案公司介紹 27
3.1 個案公司簡介 27
3.2 成長歷程 28
3.3 經營理念、企業願景與企業文化 30
3.4 主要產品 32
3.5 競爭策略 32
第四章 實證分析與討論 34
4.1 個案公司的問題現況 34
4.2 影響絕緣塗料產品銷售因素 35
4.3 建構銷售預測模型 37
4.3.1 初步的迴歸分析 37
4.3.2 迴歸模型的統計推論與假設檢定 39
4.4模型預測結果分析與比較 47
第五章 結論與建議 51
5.1 研究結論 51
5.2 個案公司的建議 52
5.3 後續研究建議 53
參考文獻 54
附錄 58
附錄一 2013年~2018年Z公司絕緣塗料產品銷售量（y） 58
附錄二 2013年~2018年Z公司絕緣塗料產品人員預測銷售量（y ̂_1） 59
附錄三 2013年~2018年國際原油價格-西德州（X1） 60
附錄四 2013年~2018年銅價（X2） 61
附錄五 2013年~2018年工業生產指數（X3） 62
附錄六 2013年~2018年製造業銷售量指數（X4） 63
附錄七 2013年~2018年海關出口值（X5） 64
附錄八 2013年~2018年失業率（X6） 65
附錄九 2013年~2018年平均匯率（X7） 66
附錄十 2013年~2018年新增訂單數量（X8） 67
附錄十一 2013年~2018年人力僱用數量（X9） 68
附錄十二 2013年~2018年供應商交貨時間（X10） 69
附錄十三 2013年~2018年現有原物料存貨水準（X11） 70
附錄十四 2013年~2018年客戶存貨（X12） 71
附錄十五 2013年~2018年原物料價格（X13） 72
附錄十六 2013年~2018年未完成訂單（X14） 73
附錄十七 2013年~2018年新增出口訂單（X15） 74
附錄十八 2013年~2018年進口原物料數量（X16） 75
附錄十九 2013年~2018年未來六個月景氣狀況（X17） 76
附錄二十 2013年~2018年發電機銷售量（X18） 77
附錄二十一 2013年~2018年電動機銷售量（X19） 78
附錄二十二 2013年~2018年電力變壓器銷售量（X20） 79
附錄二十三 2013年~2018年漆包線銷售量（X21） 80
附錄二十四 2013年~2018年家用電器銷售量（X22） 81
附錄二十五 2013年~2018年家用空調銷售銷售量（X23） 82
附錄二十六 2013年~2018年空氣及冷媒壓縮機銷售量（X24） 83
附錄二十七 2013年~2018年汽車銷售量（X25） 84

參考文獻
一、中文部份：
1.江志強（2011），台灣地區快速流通消費產品銷售預測模型分析研究-以聯華食品可樂果為例，國立中央大學，碩士論文。
2.何應欽（2013），作業管理，台北市，華泰文化事業股份有限公司。
3.余桂霖（2013），時間序列分析，台北市，五南圖書出版股份有限公司。
4.呂學慶（2002），台灣地區汽車市場銷售預測之探討，國立中央大學，碩士論文。
5.李國賐（2016），價格促銷、產品品質以及服務品質對消費者購買意願之影響/以台灣漆包線產業為例，國立成功大學，碩士論文。
6.林佑佩（2014），建構產品銷售預測模式-以文具頁為例，華夏技術學院，碩士論文。
7.林全錦（2017），台灣國產車銷售量與總體經濟因素之分析，國立中央大學，碩士論文。
8.吳素菁（2012），台灣馬達產業銷售預測模型之研究，國立高雄應用科技大學，碩士論文。
9.邱宏政（2012），台灣塗料產業策略群組的共演化，東海大學，碩士論文。
10.許凌倩（2012），IC封裝產品之銷售預測模型之研究-以公司Y為例，國立成功大學，碩士論文。
11.陳慧君（2007），台灣不鏽鋼品需求預測之研究，靜宜大學，碩士論文。
12.陳宏源（2016），台灣塗料產業的競爭策略分析，國立中央大學，碩士論文。
13.黃耀輝（2002），台灣鋼結構產銷供應鏈之市場結構與需求行為分析之研究，國立高雄第一科技大學，碩士論文。
14.翁越華（2010），總體經濟變數對台灣手錶銷售預測之研究，國立台北大學，碩士論文。
15.張嘉嘉（2013），影響漆包線需求量之相關因素探討-以台灣地區為例，國立成功大學，碩士論文。
16.詹志清（2006），台灣漆包線企業未來發展之分析-以F公司為例，國立中山大學，碩士論文。
17.鄧翰翔（2013），銅價格預測模型之研究，中原大學，碩士論文。
18.賴盈家（2012），以YAG雷射進行漆包線除漆加工製程之研究，國立高雄應用科技大學，碩士論文。
19.賈繼德（2009），台灣電力需求預測模型之探討-ARIMA模型及迴歸模型，東吳大學，碩士論文。
20.楊明德（2012），銷售預測之研究-以T公司花蓮營業處為例，國立東華大學，碩士論文。
21.謝宇（2013），迴歸分析，台北市，五南圖書出版股份有限公司。
22.蘇靖婷（2017），水平調整螺絲腳墊銷售預測之研究，國立雲林科技大學，碩士論文。
二、英文部份：
1.Armstrong, J. S., & Green, K. C. (2005). Demand forecasting: evidence-based methods (No. 24/05). Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics.
2.Armstrong, J. S. (Ed.) (2001). Principles of frecasting: a handbook for researchers and practitioners (Vol. 30). Springer Science & Business Media.
3.Bulusu, V., & Kim, H. (2015). Improving automotive battery sales forecast (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology).
4.Daniel, E., Ngozi, U. M., Njide, M. N., & Patrick, O. U. (2014). Application of Forecasting Methods for the Estimation of Production Demand. International Journal of Science, Engineering and Technology Research (IJSETR), 3(2), 184-202.
5.Egnell, J., & Hansson, L. (2013). Applicability and accuracy of quantitative forecasting models applied in actual firms-A case study at The Company (Doctoral dissertation, Chalmers University of Technology).
6.Gor, D. R. M. (2015). Industrial Statistics And Operational Management. Forecasting Techniques.
7.Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: principles and practice. OTexts.
8.Kurzak, L. (2012). Importance of forecasting in enterprise management. Advanced Logistic systems, 6(1), 173-182.
9.Koottatep, P., & Li, J. (2006). Promotional forecasting in the grocery retail business (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology).
10.Stevenson, W. J., & Sum, C. C. (2014). Operations management. McGraw-Hill Education.
11.Šečkute, L., & Pabedinskaite, A. (2003). Application of forecasting methods in business. Journal of Business Economics and Management, 4(2), 144-157.
12.Sharma, J. K. (2007). Business statistics. Pearson Education India.






三、 網站部分：
1. 經濟部能源局油價資訊管理與分析系統（2019），https://www2.moeaboe.gov.tw/oil102/oil2017/mewmain.asp。
2. 經濟部統計處（2019），https://www.moea.gov.tw/MNS/dos/home/Home.aspx。
3. 國發會景氣指標查詢系統（2019），https://index.ndc.gov.tw/n/zh_tw#/。
4. 中華民國中央銀行全球資訊網（2019），https://www.cbc.gov.tw/mp.asp。
5. London Metal Exchange（2019），https://www.lme.com/。
6. 太平洋電線電纜股份有限公司（2019），https://www.pewc.com.tw/tc/index.php。
7. 福保化學股份有限公司（2019），https://www.fupao.com/。