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1、第3章物流系统实用技术3 1物流系统预测 主要内容预测的相关知识判断预测方法时间序列预测回归分析预测 1预测技术概述 一 预测的相关概念 定义 预测就是对未来一些不确定的或未知事件的判断或描述 如社会预测 经济预测 科学预测 技术预测 军事预测 物流预测是根据客观事物过去和现在的发展规律 借助科学的方法和手段 对物流管理发展趋势和状况进行分析 描述 形成科学的假设和判断的一种科学理论 凡是影响物流系统活动的因素都是预测对象 例如 物流系统的人力 物力 财力 以及资源 销售 交通 国家的政策方针 经济发展的形势和自然条件等 都是预测的内容 原材料市场 生产厂家 配送中心 用户 需求预测 市场预测
2、 供应预测 订购预测 订单预测 需求信息 物流领域中的预测 二 预测的作用 预测的实质掌握变化的原因 了解变化的状态 从量的变化中找出因果关系 从变化中找出规律性的东西对未来进行判断 预测就是要从变化中 找出使事物发生变化的固有规律 寻找和研究各种变化的背景及其演变的逻辑关系 去揭示事物未来的面貌 对事物的未来做出判断 预测的作用预测是编制计划的基础物流系统的存储 运输等各项业务计划都是以预测资料为基础制定的 预测是决策的依据决策的前提是预测 正确的决策取决于可靠的预测 三 预测的概念模型 输入 需要处理的信息 如市场的调研和收集的数据资料 扰动 各种主客观因素的影响 随机因素与偶然因素的影响
3、 输出 预测的结果 即对未来目标的判断 该判断要经过主观努力的争取并接受客观实践的检验 如此不断循环 不断逼近 预测概念模型 四 预测的理论基础 1 惯性原理 连续性原理 惯性 指事物发展变化主要受内因的作用 事物的过去 现在的状态会持续到将来 事物的发展变化具有某种程度的持续性 连贯性 利用这一原则掌握事物变化的内在原因 就能根据已知推测未知 根据过去 现在推测未来 惯性原理 事物在其发展变化过程中 总有维持或延续原状态的趋向 事物的某些基本特征和性质将随时间的延续而维持下去 事物惯性的大小 取决于事物本身的动力和外界因素的作用 生产资料 消费资料 2 类推原理 因果关系原则 根据事物发展变
4、化的因果关系 推测事物未来的发展变化规律 事物的存在 发展和变化都受有关因素的影响和制约 事物的存在和变化都有 定的模式 特性相近的事物 在其变化发展过程中 常常有相似之处 于是可以假设在有些情况下 事物之间的发展变化具有类似的地方 依此进行类比 可以由先发事物的变化进程与状况 推测后发类似事物的发展变化 四 预测的理论基础 五 预测的步骤 1 预测的基本步骤 2 各步骤说明 1 确定预测目标预测目的 对象和预测期间 预测目的 明确为什么要预测 预测对象 对什么事物进行预测 预测期间 对哪个时期进行预测 1年内为短期 2 5年为中期 5 10年为长期 2 收集 分析有关资料包括影响预测对象的各
5、种资料 如预测对象本身发展的历史资料 对预测对象发展变化起作用的各种因素的资料 形成这些资料的历史背景 以及各种影响因素在未来可能出现的情况 预测必须占有大量的 系统的 适用于预测目标的资料 预测资料可以分为两类 纵向资料 预测对象的历史数据资料 横向资料 作用于预测对象的各种影响因素的数据资料 五 预测的步骤 五 预测的步骤 3 选择预测方法进行预测选择预测方法 建立预测模型 模型评估和利用模型进行预测 选择预测方法要考虑以下几个因素 预测对象的特点 预测范围 预测期限的长短 预测要求精度 占有数据资料的多寡 适应性 企业愿为预测支付的费用的大小 企业要求得到预测结果所花时间的长短等 4 分
6、析评价预测方法及预测结果分析预测误差 对结果进行评估 5 修正预测结果在误差计算的基础上 通过定性 定量分析 以及预测人员的知识和经验对结果进行修正 使之更加适用于实际情况 6 提交预测报告预测报告的内容包括 预测的主要过程 预测目标 预测对象及预测要求 预测资料的收集方式 方法及其分析结果 阐述选择预测方法的原因及建立模型的过程 对预测结果进行评价与修正的过程及结论 预测结论 五 预测的步骤 六 预测技术分类 预测技术的种类繁多 据统计有150多种 所有的预测技术可以分为三类 判断预测技术 定性预测 时间序列预测技术 定量预测 因果预测技术 定量预测 七 评判预测方法优劣的标准 精确 能够得
7、到与所花费用相应的精确度 弹性 能够对经济环境的变化和生产方式的变化做出迅速的反应和处理 信服 对任何人都具有说服力 耐用 能长期使用 简便 简易可行 任何人都能轻而易举地用它求出预测值 2判断预测方法 一 判断预测方法简介 判断预测就是在一种有组织的形式下 搜集个人对预测对象所作的判断 进行综合分析 得出预测结论的方法 判断预测是一种定性预测方法 特点适用于数据奇缺 或难于作定量分析时使用 预测简单 容易实施 预测准确度不高 容易受主观因素的影响 一般用于中长期预测 比如 新产品的销售量预测 新技术的应用前景等 常用方法德尔菲法 主观概率法 市场调查 历史类比法等 二 部门负责人评判意见法
8、预测方法召集企业相关部门居于第一线的专家或负责人 请他们对预测对象在未来某个时间内的情况做出自己的估计 将所有人的估计结果交给业务部门进行分析 得出预测结论 特点简便迅速 该方法包含了大量的主观因素和个人因素 其预测的可信度 主要取决于预测人员的经验 知识和对情况的掌握 适用范围产品选型 确定产品的发展方向等预测 三 销售人员估计法 预测方法制定销售计划时 让销售人员根据自己对市场和客户的了解 提出自己的预测估计值 每个人都独立进行 将每个人的估计值 进行一定的数学处理 如算术平均 加权平均 然后作为预测值 特点简单易行 能对市场变化迅速做出反应 预测中个人主观因素的影响较大 特别是易受到预测
9、者声望的影响 导致预测结果出现较大误差 例题某公司对明年销售量的预测根据三个销售员 两位经理的估计对明年的销量作出预测 1 三个销售人员估计值 三 销售人员估计法 2 销售人员估计值处理假设三个销售人员预测的权重相同 取三者的平均值作为预测值 算术平均值 即 销售人员预测值 730 900 570 3 2200 3 733 3 单位 3 两位销售经理的预测及处理 1 估计值 经理甲 1000 经理乙 800 2 假设估计结果的权重相同 取平均值 得到经理预测值 1000 800 2 900 单位 4 将经理预测值与销售人员预测值作加权平均 结果作为最终预测结果 因经理是部门负责人 经验更丰富
10、意见的权威性大些 其预测值的比重可大一些 假设采取2 1加权 得到明年销售预测值 1 733 3 900 2 3 844 4 单位 三 销售人员估计法 四 德尔菲法 Delphi 德尔菲法 Delphi 简介德尔菲法是由美国兰德公司研提出的一种预测方法 德尔菲法也叫专家调查法 该方法的主要思想 依靠专家小组背靠背的独立判断 来代替面对面的会议 使不同专家意见分歧的幅度和理由都能够表达出来 经过客观的分析 达到符合客观规律的一致意见 预测方法确定预测课题并编制咨询表 选择参与预测的专家 进行四轮次左右的函询与反馈 处理专家们的意见并给出预测结果 四 德尔菲法 Delphi 德尔菲法的具体步骤挑选
11、专家 聘请企业内 外若干专家 对所需预测的问题组成技术专家小组 但组内成员一般没有人是整个问题的专家 进行函询 向选定的专家组成员发放预测问卷和预测资料 要求专家们根据预测资料 针对预测目标 独立作出自己的回答 提出个人独立的预测结果 函询修正 将专家预测结果进行综合编辑 将不同的专家预测结果整理成新一轮预测的参考资料 把新的参考资料和修改后的预测问卷提供给专家做新一轮的分析和预测 经过多次的重复 直至问题能得到相对集中 意见能相对统一为止 得出预测结果 根据专家们提供的预测结果作出最终的预测结果 德尔菲法的特点优点 简明直观 避免了专家会议的许多弊端 缺点 专家的选择 函询调查表的设计 答卷
12、处理等难度较大 五 历史类比法 预测方法通过对类似产品 可替代产品 或国外同类产品发展规律的分析 来进行相关的预测 特点缺少必要数据资料的新生事物 但能找到可进行对比分析的产品 3时间序列预测技术 一 时间序列预测的理论分析 预测依据事物发展变化主要受内因的作用 事物过去 现在的状态会持续到将来 惯性原理 连续性原理 历史数据的特征历史数据中隐含着事物发展的基本规律 历史数据同时又受多种随机因素的影响而呈现出一定程度的波动性和不规则性 不能直接从历史数据得到未来的趋势 预测的基本思想 从历史数据中揭示发展规律通过对历史数据进行平均或平滑 消除历史数据中的部分随机波动因素的影响 指示出隐含在事物
13、中的某种基本规律 并以此预测未来 二 时间序列的概念 某企业彩电销售资料 1月 8月 某物流公司96 2003年的货物运输量 按月排列的销量 按年排列的运输量 时间序列 指观测或记录到的一组按时间顺序排列的历史数据 又叫时间数列 时间序列预测 根据预测对象的历史数据资料 按时间进程组成动态数列 进行分析 预测的方法 三 时间序列预测技术及分类 时间序列预测的分类 四 常见时间序列 销售量 1 水平变动趋势 时间 销售量 时间 2 长期变动趋势 上升 销售量 时间 四 常见时间序列 销售量 时间 3 长期变动趋势 下降 销售量 时间 四 常见时间序列 销售量 时间 4 季节变动趋势 四 常见时间
14、序列 销售量 时间 5 周期变动趋势 四 常见时间序列 预测指标 时间 6 不规则变动趋势 四 常见时间序列 准确 完整的历史数据资料时间序列所代表的时间周期必须一致时间序列中的各项数字的计算方法 计量单位 数据内容必须一致 五 时间序列预测应注意的问题 六 简单平均法 1 算术平均法把时间序列中的历史数据进行算术平均 以平均数作为预测值 2 加权平均法对历史数据给予不同的权数进行加权平均 以加权平均值作为预测值 3 几何平均以历史数据的几何平均值作为预测值 七 移动平均预测法 以预测对象最近一组历史数据的平均值直接或间接地作为预测值 平均 是取预测对象的时间序列中由远而近 按一定跨期的数据进
15、行平均 移动 是指参与平均值计算的实际数据随预测期的推进而不断更新 增加一个新值 同时剔除掉已参与平均计算的最陈旧的一个实际值 保证每次参与计算的实际值个数相同 某公司2003年1 8月的货物运输量 1 一次移动平均预测法 式中 Mt 1 t时刻的移动平均值 上标 1 代表一次移动平均 xi 时间序列代表的实际值 n 参与平均值计算的实际值个数 跨期 某公司2003年1 8月的货物运输量 七 移动平均预测法 例题2某物资企业统计了某年度1月至11月的钢材实际销售量 统计结果见表4 2 请用移动平均预测法预测其12月的钢材销售量 七 移动平均预测法 计算结果图表显示 从图上可以看出 1 用移动平
16、均法计算出的新数列的变化趋势与实际变化情况基本一致 2 新数列数据波动的范围变小了 并且随参与平均值计算的n值的增加 平均值的波动范围越小 修匀能力 抗干扰能力 3 当n值增大 移动平均值对时间序列变化的敏感性降低 移动平均法对时间序列数据变化的抗干扰能力叫修匀能力 移动平均法对时间序列数据变化的反应速度叫敏感性 移动平均法的修匀能力与敏感性相互矛盾 当n值增大 移动平均值的修匀能力增加 但同时移动平均值对时间序列变化的敏感性降低 要根据时间序列的特点来确定n值的大小 n值的一般选择原则是 1 由时间序列的数据点的多少而定 数据点多 n可以取得大一些 2 由时间序列的趋势而定 趋势平稳并基本保持水平状态的 n可以取得大一些 3 趋势平稳并保持阶梯性或周期性增长的n应该取得小一些 七 移动平均预测法 1 简便易于使用 2 一次移动平均法能较好地适应水平型历史数据的预测 但不适应带有明显上升或下降的斜坡型历史数据的预测 主要缺点 由于对分段内部的各数据同等对待 而没有强调近期数据对预测值的影响 如果近期内情况变化发展较快 利用一次移动平均预测会导致较大的误差 实际上 近期数据对预测值的影响
