本研究使用自迴歸移動平均模型及長短期記憶神經網路模型進行預測，以預測我國國產啤酒銷售量，我國自民國91年加入WTO並取消菸酒專賣制度，轉而採用課徵菸酒稅及關稅之方式，導致國內啤酒進口量逐年增加，進而使得國產啤酒面臨激烈的市場競爭，其市場銷量的國產啤酒占比在20年內，大幅下降。由於啤酒銷量的波動受季節性、政策、經濟等因素影響，因此本研究建立國產啤酒銷售預測模型，藉由探討對於國產啤酒銷量預測之重要因素，以提高模型的預測能力，進而幫助本國企業優化生產及庫存管理，以制定市場推廣及銷售策略。
本研究採用ARIMA模型及LSTM模型以預測國產啤酒銷量，並探討使用國內生產毛額、內銷品酒類物價指數以及台北市平均溫度作為外部變數，對於模型的預測能力的影響。而研究中使用2002年至2015年的各月數據建立模型，並使用2016年至2022年的各月數據進行實證分析，並使用RMSE、MAPE及R2作為模型的預測能力評估標準。
研究結果顯示，同時使用國內生產毛額、內銷品酒類物價指數作為外部變數的LSTM模型預測能力表現最佳，其RMSE及MAPE最低、R2最高(88.39%)。然而，使用臺北市月平均溫度作為外部變數的LSTM模型表現相對較差。此外，SARIMA模型深受特殊事件影響，若排除特殊事件，其預測能力與單變量LSTM模型相近。
最後，於未來研究中應更全面選擇外部變數以提高模型之預測能力，並考慮更完善之地理區域的氣象變化以更準確判斷氣象對於模型之影響能力。此外，由於特殊事件會影響模型的預測能力，因此應更謹慎選擇模型。

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