《仓储管理实务教学全套课件第二版 梁军)第九章物流需求预测》由会员分享，可在线阅读，更多相关《仓储管理实务教学全套课件第二版 梁军)第九章物流需求预测（47页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第九章 物流需求预测,学习目标,主要内容,思考练习,第九章 物流需求预测,学习目标,掌握物流需求预测的概念、作用和分类方法， 掌握常用的定性、定量预测方法，并会运用这些方法进行预测， 了解预测方法的评价与选择。,第九章 物流需求预测,主要内容,第一节 物流需求预测概述,第二节 定性预测方法,第三节 定量预测方法,第四节 预测方法的选择与评价,第一节 物流需求预测概述,一、物流需求预测的意义 预测，是指对时间上比现在更远的未来的事物 和情况进行推测和估计。,需求预测是指估计未来特定时间内，整个产品 或特定产品的需求数量与需求金额。,物流需求预测就是根据物流市场过去和现在的需求 状况以及影响物流市
2、场需求变化的因素之间的关系，利 用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的 科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋 势进行预测。,第一节 物流需求预测概述,二、物流需求预测的过程,预测结果将被如何使用？ 是否用于企业计划进入的市场？,预测是否需要体现对现金的控制？ 预测是否能满足指导生产及物流工作的要求?,（一）确定预测目标，明确预测对象,这一阶段工作的主要内容应围绕以下几个方面进行：,第一节 物流需求预测概述,二、物流需求预测的过程,一是收集信息，二是选择预测方法。,资料的收集，是建立预测模型、实现需求预测的前提条件。,一定要注意广泛性、适用性。,一定要进行鉴别和整理加工，鉴
3、别资料的真实性和可用程度，,（二）资料收集、整理和分析,第一节 物流需求预测概述,二、物流需求预测的过程,进入实际预测阶段，关键是选择合理的 预测方法，并建立相应的预测模型。,（四）调整需求预测的结果,预测出的结果都要根据实际情况进行适当的调整，使预测结果更加合理，与未来的实际结果更接近。,（三）初步预测将来的需求量,第一节 物流需求预测概述,三、物流需求预测的模式,第二节 定性预测方法,按预测的方法和性质划分，预测可分为定性预测和定量预测；,按时间或区间长短划分，预测可分为近期预 测、短期预测、中期预测和长期预测，,按技术方法划分，可分为时间系列数据预测、回归方程预测、理论曲线预测和模拟预测
4、等。,第二节 定性预测方法,一、集体意见预测法,集体意见预测法是依据预测者的经验和直觉，把个人或所有参与者的预测意见加权平均求出需求预测值的方法。,集中了集体的经验和智慧，简便易行，不需经过精确地设计即可迅速的预测，当预测资料不足而预测者的经验相当丰富的时候，采用这种方法最为合适。,第二节 定性预测方法,一、集体意见预测法,（一） 集体意见预测法的程序,（1）每位预测者提出个人的预测意见，如第i位预测者的三个预测值是F1i、F2i、F3i，,（2）根据达到最高、中间和最低值的概率，计算每一位预测者的意见平均值，即 Fi=PjFji （j=1，2，3）（i=1，2，n）,（3）根据预测者个人意见
5、的重要程度，给出不同权数，通过加权平均求得集体的预测意见， F=WiFi （i=1，2，n）,第二节 定性预测方法,二、经营人员意见预测法,第二节 定性预测方法,二、经营人员意见预测法,特点是：,（1）比较简单明了，容易进行；,（2）适应范围广，无论是大型还是中、小型企业，是经营工业品还是经营消费品都可以应用；,（3）对商品需求量、需求额和花色、品种、规格都可以进行预测，能比较切合实际地反映当地需求；,（4）可以按产品、区域、客户或经营人员来划分各种需求预测值，在实际使用中灵活主动。,第二节 定性预测方法,三、客户意见预测法,是通过征询客户的潜在需求或未来购买计划的情况，了解客户购买商品的活动
6、、变化及特征等，然后在收集意见的基础上分析市场变化，预测未来市场需求。,（一）客户意见预测法的操作,（二）客户意见预测法的效果及修正,第二节 定性预测方法,四、德尔菲预测法,（一）德尔菲预测法概述,德尔菲预测法又叫专家意见判断法或专家调查法，是采用匿名的方式，用表格或问卷的方法背对背地征求专家各自的预测意见，将得到的结果进行汇总整理，再随表格或问卷发给专家，进一步征求意见。这样经过几轮意见反馈，使专家的意见趋于集中和一致。对最后一轮预测意见进行整理分析，就得到预测结果。,第二节 定性预测方法,四、德尔菲预测法,（二）德尔菲预测法的步骤,1.设计、印制征询表格（或问卷）,（1）主题明确，中心突出
7、；,（2）语言简练，意思清楚；,（3）问题间有一定联系，便于专家思路连贯；,（4）问题有启发性，促进专家的创造性思维；,（5）问题内容要接近专家熟悉的领域，便于充分利用专家的意见；,（6）问题的答案便于量化处理；,（7）问题不宜太多和过于复杂。,第二节 定性预测方法,四、德尔菲预测法,（二）德尔菲预测法的步骤,2.选择专家,专家应当是对预测对象和预测问题有比较深入 的研究，知识渊博、经验丰富、思路开阔、富 于创造性和判断能力的人。,（1）自愿性。发挥专家的积极性、创造性。,（2）广泛性。选择专家一般应实行“三三制”。本单位、本部门专家1/3左右；有业务联系、关系密切的行业的专家占1/3；社会有
8、影响的知名人士占1/3。,第二节 定性预测方法,四、德尔菲预测法,（二）德尔菲预测法的步骤,2.选择专家,（3）规模适度。参加预测的专家不宜过多或过 少，每次选择专家的人数视组织者的情况而不 同，一般以10到50人之间为宜，重大问题可扩 大到100人以上。,第二节 定性预测方法,四、德尔菲预测法,（二）德尔菲预测法的步骤,3.反复征询专家意见,在35轮后，各位专家的意见渐趋一致。,4.整理最终意见，得到预测结果,对各位专家最后一轮的征询表格进行统计处理，即可得到预测结果。,第二节 定性预测方法,四、德尔菲预测法,（三）德尔菲预测法的特点,1.匿名性,2.反复沟通性,局限性,1、资料缺乏或不充分
9、时，专家难以回答；,2、有的专家不了解别的专家所提供预测资料的根据，在下一轮征询意见中会出现简单地向中位数靠拢的趋势；,3、反馈次数较多，有的专家不愿配合；,4、整个预测过程花费的时间长，费用较多。,第三节 定量预测方法,定量需求预测方法分为两大类：,（1）回归预测法。如果数据与时间的关系可以用一个解析函数来近似描述，而数据之间的关系可以用一种数学模型来近似描述，基于这种条件建立的预测方法称为回归预测法。即根据事物之间的因果关系来预测事物的发展和变化。,（2）时间序列预测法。它是根据市场需求的历史统计数据，预测需求的未来发展和变化。,第三节 定量预测方法,时间序列包含的三种因素,1发展趋势：市
10、场需求的一种长期变化趋势，可以是增长、下降或停滞等。其中增长的趋势可以是直线增长，也可能是指数增长（或称为递增趋势）。,2季节性波动：随季节的变化增加或减少，具有重复发生的规律。,3随机波动：是由多种因素综合作用的结果，它在需求预测中是一种干扰信息，应设法将其滤除掉。,第三节 定量预测方法,一、简单指数平滑法,设x0，x1，xn为对应时间t=0，1，n的时间序列观察值，xt+1为预测值，如果xt+1是利用下式求得的；,xt+1=xt+（xtxt）（t=1，2，n）,式中的称为平滑常数，其取值范围是 01。 简单指数平滑公式也可以改写成下面的形式： xt+1=xt+（1）xt,则称这种方法为简单
11、指数平滑法。,第三节 定量预测方法,二、多项式预测模型,（一）一次多项式预测模型 下述形式的预测模型，称为一次多项式预测模型。,xt+=a0+a1 式中，：向前预测的步数，通常可分别取=1，2，3，4，5（预测的步数越多，误差越大，故不宜取较大的值） xt+：第t+时刻的预测值； a0和a1为系数。,第三节 定量预测方法,a0和a1的估算公式,a0=2St1（x）St2（x） （97） a1=/St1（x）St2（x） （98） 式中，：指数平滑公式的平滑常数； =1-； St1（x）和St2（x）的计算公式为： St1（x）=xt+St11（x） （99）St2（x）=St1（x）+St12
12、（x） （910） 式（99）即简单（一阶）指数平滑公式； 式（910）称为二阶指数平滑公式。,第三节 定量预测方法,预测模型的递推公式,将式（97）至式（98）代入式（96）中，可以得到更便于递推计算的一次多项式预测模型：,xt+=a0+a1 =（2+/）St1（x）（1+/）St2（x） （911） 初值的选取：预测开始，即t=1时刻时，可以令St11（x）=x0，St12（x）=x1，xt=x1 由此引入的误差，经几步递推预测后会逐渐减小到可以忽略不计。,第三节 定量预测方法,温特斯预测公式,基于温特斯指数平滑模型的预测公式如下： Ft+m=（St+mTt）ItL+m （925） 式中，
13、m：要预测时刻距现在的时间间隔数。 预测开始时，首先利用第一年的数据，计算全年（12个月）的观察平均值x，即 x=（x1+x2+x12）/12 然后，令t=13，计算ItL的近似值： ItL=xtL/x，L=12，11，10，1。,第三节 定量预测方法,温特斯预测公式,在此基础上，重新从t=13开始，并令S12=x12；T12=0，由式（922）至式（924）递推计算St、Tt和It。,最后，按式（925）进行预测。,为了保证预测的准确性，应至少收集3年的历史数据。,第三节 定量预测方法,四、最小二乘法,假设对应时间t，有函数x(t)与之对应，而x(t)可以用一个m次多项式近似描述。假设有n个
14、观测数据x1，x2，xn，我们建立数学模型,xj=x(tj)+vj j=1，2，n (926) 其中：x(tj)=a0+a1tj+a2tj2+amtjm （927） xj是tj点的观测值，x(tj)是函数在tj点的取值，这里用多项式近似表示，vj是随机误差，也可统称为残差。,测量误差vj服从正态分布，其均值为0，样本方差为2，即符合条件：vjN(0，2) (928),第三节 定量预测方法,四、最小二乘法,用最小二乘法确定多项式系数，由(926)得 vj=xjx(tj)=xj(a0+a1tj+a2tj2+amtjm) j=1，2，n (929) 残差平方和为 Q=vj2=xj(a0+a1tj+a
15、2tj2+amtjm)2(930) 要求多项式系数，使残差平方和达到最小，可解方程组： na0+tja1+tjmam=xj tja0+tj2a1+tjm+1am=tjxj （931） tjma0+tjm+1a1+tjm+mam=tjmxj,第三节 定量预测方法,四、最小二乘法,这是关于a0，a1，am的线性方程组，用高斯消去法求解。把解出的系数值代入（927）式，便得出拟合多项曲线。,检查曲线与观测值的拟合程度，可以用样本方差的估计值S来衡量，进而可求出预测值的置信区间。S可用下式求出 S2=Q/(n-1) （932） 举一个例子说明最小二乘法的求解过程。,第三节 定量预测方法,五、数据合理性检验方法,为了预测，必须要有观测数据，然而观测数据中可能有不合理的数值（俗称野值），它将影响预测的精度。,简单的检验方法是直观检验，既以时间为横坐标，产量为纵坐标，把数据标在坐标图上，用手工做一条拟合直线，若发现偏差绝对值太大（大于平均值的3倍）的观测值既认为是“野值”。,第三节 定量预测方法,五、数据合理性检验方法,处理“野值”的方法，一是去掉野值，用剩余的数据进行预测计算；,在测量数据的实时处理中，数据是连续采集和处理，随机样本方差（S表示）可事先估计。当数据x0采集后，用前几个数据求一个拟合多项式，再计算出当前点的拟合预报值x（0）,当残值绝对值 x0x
