以往建立銷售預測模式，是以銷售資料本身過去之變化情形為主，即只考慮外生變數 之綜合性影響，往往忽略了外生變數之重要性。然隨著社會結構的日趨複雜，外生變 數對銷售預測常有著牽一髮而動全身之影響力，因此在今日多元化的社會中，欲精準 地達成銷售預測目的。則需依賴外生變數之掌握，所以外生變數預測在銷售預測目外 可或缺的一環。本研究主要發展實務導向之外生變數預測，俾使企業電腦化之實際應 用。 方法上乃運用貝氏時間序列分解成長期趨勢，季節變動，循環變動及不規則變動後， 再融入專家之先驗知識，採用乘法模式進行外生變數預測，其中在估計長期趨勢時， 更運用了BOX-COX 轉換函數，移動平均法及加權最小平方法等；在融入專家之先驗知 識時，運用貝氏理論，計算樣本預測之間之關係篤差異，以求得更精準之預測。 為探討上述方法之可行性，實證方面以一個案公司之實際資料，假定各種特例情況， 逐一測定每一步驟之正確性及穩定性。 此結構乃一實務導向之外生變數預測，企業可將之電腦化，經由先驗訊息的融入，探 討廣告，促銷，相對價格籌之預測與規化；而且，本研究所獲之外生變數預測可輸入 內生變數預測系統，求得精確之銷售預測。