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1、第4章 系统规划现状调研与需求预测,本章主要内容（重点问题）：物流系统规划现状调研概述 现状调研资料的收集与分析 物流需求特征分析 物流需求预测的方法,4.1 物流系统规划现状调研概述,4.1.1 物流系统现状调研的主要内容 物流服务需求调研 物流资源状况调研 物流服务的竞争状况调研 社会经济发展状况调研 物流技术状况调研,确定问题和调研目标阶段 制定调研计划阶段 收集原始资料与现状信息阶段 分析原始资料与现状信息阶段 提交现状调研报告阶段,4.1.2 现状调研工作的程序,4.2 现状调研资料的收集与分析,4.2.1 现状调研资料收集的方法 访谈调查 发问卷或调查表调查 查找历史资料 现场调查
2、,4.2.2 现状调研资料的整理 调研资料准确性分析 调研资料的分类汇总 4.2.3现状调研资料分析的方法 定性分析主要采用通过专家进行推理分析的方法； 定量分析主要有频数与频率分析、相关分析、回归分析、因子分析等等。,4.3 物流需求特征分析,4.3.1 物流需求预测的重要性 物流需求预测是制定物流发展战略目标的依据 物流需求预测是设计物流管理策略的重要手段 4.3.2 物流需求预测的困难性 需求的不确定性 物流的需求不仅表现在量的多少，还表现在空间分布、时间分布的特征，显得更加复杂 需求预测需要有大量基础数据信息支持，而现在往往是基础统计资料不足，而且统计口径存在缺陷，由于历史的原因，对物
3、流的范畴的定义不统一，物流量的数据的计算会出现重复与交叉现象,将降低预测的细节程度与缩短预测周期这两种措施结合起来处理需求预测问题将能大大提高预测的精度。,物流需求的空间和时间特征 规律性需求 需求模式一般可分为趋势（Trend）、季节性（Seasonal）和随机性（Random） 不规律性需求 派生性需求与独立需求,4.3.3 物流需求的特征,1.大宗货物或大流量物流一般来说相对稳定。 2.大宗货物的发送和到达比较集中。 3.一些重要物资的产运系数(运量与生产量的比率)在短期内比较稳定。 4.主要货流的平均运程相对稳定，其变动规律也可以探求。 5.现代统计制度可以提供相当部分预测所需要的基础
4、资料。 6.一些物资的需求和生产也有其自身规律，从而为物流预测提供有价值信息。 7.企业可以积累物流预测的许多资料。,有利于物流预测的因素包括：,基本类型：定性预测、时间序列分析、因果联系和模拟。,4.4 预测方法,4.4.1 定性方法,（1）一般预测逐步累加来自低层的数据。（2）市场调研问卷调查和上门访谈。（3）小组共识（4）历史类比（5）头脑风暴法邀请专家讨论。（6）情景分析法所有可能未来进行描述。（7）德尔菲法专家组包括不同知识背景。,德尔菲法是以匿名的方式，通过轮番征询专家意见，最终得出预测结果的一种经验意见综合预测方法。德尔菲法是定性预测方法中最重要、最有效的一种方法。 德尔菲法具有
5、以下特点： （1）匿名性。 （2）反馈性。 （3）集思广益。 （4）趋同性。 德尔菲法一般按下列步骤实施： 1）准备阶段。主要完成两方面的工作：拟定征询意见表和选定征询对象。 2）轮番征询阶段。一般情况下，专家意见经过三至四轮征询，就会基本趋于一致。,德尔菲法,3）做出预测结论阶段。该阶段，最重要的工作是用一定的统计方法对专家的意见做出统计归纳处理。常用的统计处理方法有：中位数和上下四分位数法、算数平均统计处理法等。 德尔菲法的优点表现在： 1）既能充分发挥每个专家的经验和判断能力，又能将个人的意见有效地综合为集体意见； 2）简单易行，且可靠性好。 德尔菲法的缺点表现在： 1）预测需要的时间较
6、长； 2）主要凭专家的主观判断，缺乏客观标准。该方法适用于没有足够信息资料的中、长期经济预测与科技预测，还可用于决策和技术咨询等方面。,把注意力集中在历史模式和模式的变化上来产生预测。观测或记录到的一组按时间顺序排列的数据，通过适当的模型形式和模型参数建立预测模型，运用惯性原理外推。适合短期预测。,4.4.2 时间序列分析,回归预测，通过统计方法给出某种函数关系表达式。适合中短期预测。,4.4.3 因果分析,4.4.4 预测模型的选择1）预测的时间范围2）能否获得相关数据3）所需要的预测精度4）预测预算的规模等5) 合格的预测人员,1）注意各类模型的适用范围2）定量与定性方法结合3）注意预测精
7、度4）做敏感性分析,4.4.5 预测的注意事项,4.5 预测模型,4.5.1 简单移动平均在实际应用中，采用通过移动平均的方法对时间序列进行平滑处理，在平滑后的时间序列基础上对系统进行预测。Fi=(A t-1+ A t-2+ + A t-n)/n能有效地消除预测中的随机波动，但涉及数据多时会非常复杂。,4.5.2 加权移动平均,Fi=w1A t-1+ w2A t-2+ + wnA t-nw1+w2+ +wn =1权重选择,重视近期数据，每靠前一个数据，权重就下 降（1- ） 。在零售企业、批发公司和服务代理等制订订货清单时广泛使用。 但与移动平均一样，预测滞后于需求变化。,4.5.3 指数平滑
8、法,Ft= Ft-1 + （ A t-1 - Ft-1 ） 为平滑常数，决定了平滑水平以及预测值与实际结果之间差异的响应速度。需求稳定的产品值较小，成长速度快则值大，强调近期成长经验的重要性。,趋势修正值,4.5.4 回归分析模型,通过统计方法给出某种函数表达式。,y=ax+b a,b为回归系数，由最小二乘法求得。 两个变量之间应该是线形相关关系相关性检验,1）一元线形回归模型,相关性检验回归方程显著性检验回归系数显著性检验剩余项的自相关检验标准误差置信区间,回归统计检验,利用变量代换，将其转换为线形回归问题。几种常用的非线形回归变换,2）非线形回归问题,多个因素同时作用于一个变量。y=b0
9、+b1x1+b2x2+bnxn,3）多元线形回归模型,时间序列包含一个或多个需求量分量：趋势、季节性、周期性、自相关性和随机性。,4.5.5 时间序列分解,4.5.6 因果预测事件之间的因果关系。,聚焦预测方法论预测规则示例可能包括：（1）过去未来三个月内的销售量是未来三个月内的可能销量。（2）去年某三个月内的销量是今年同期的可能销量（可解释为季节效应）。（3）未来三个月内的销量可能可能比过去同期增长10%。（4）未来三个月的销量可能比去年同期增长20%。（5）今年某前三个月的销量的变化率（与去年同期相比）等于其后三个月销量的变化率。,4.5.7 聚焦预测,对于同一预测问题，多个不同预测模型的
10、线性组合在一定条件下能有效地改善模型的拟合能力和提高预测精度。,4.5.9 组合预测,4.6 预测实践中应注意的几个问题,1）预测结果的可信度各种模型中，只有回归模型提供了可信度结论。 2）预测方案实际预测活动中应尽量给出多个预测方案，避免因单方案造成决策的刚性。 3）拟合度与精度拟合度是指预测模型对历史观察值的模拟程度。对既定的历史数据总可以找到拟合程度很高的模型，但拟合度高并不一定表示预测结果准确。预测准确性的高低属于精度问题。拟合度好，不一定精度也高。,4）预测的期限预测按预测时间可分为长期预测和中短期预测。对短期预测较好的模型，不一定对长期预测也较好；反之亦然。 5）预测模型预测模型有
11、复杂化、多因素化的趋势，这种发展趋势一般有利于提高预测的精度，因为这包括了更多因素的影响，但对这些因素的未来值也不易判断。 6）数据处理与模型调整如果某个模型的预测误差较大，人们通常采取对原始数据进行平滑处理和修改模型的方法去解决。这种对原始数据进行平滑处理的方法实际上是在回避矛盾。,7）实际与想象很多预测人员在预测活动开始时就对预测对象的未来发展作了想象，并以此想象来不断地修正预测结果。这在对中间预测值进行取舍、组合时，会产生导致错误的影响。 8）预测的复杂性预测总是在假定未来的发展是和现在已知或过去发生的事物有关的基础上进行的，但又不是简单的数学方程式推断。预测无法回避社会经济发展中同时带
12、有规律性和偶然性的矛盾。 9）经济预测是一门科学，又是一门艺术作为一门科学，是因为经济运动是有规律的，并且人们已经初步掌握了一些规律，做出过许多成功的预测；作为一门艺 术，是因为人们对经济规律的认识还很不充分，预测的方法 也很不完善。,1）社会经济预测国民生产总值及其构成社会总产值及其构成国民收入社会商品零售总额工农业总产值及人均指标人口发展水平（总量、构成及流动性）土地利用状况,2. 交通运输需求预测的内容,例：某市人口预测回归模型。（人口总量增长回归预测模型）Y=a+b(X-X0)+c(X-X0)2Y人口总数 X公元年 X0起始年根据其1970年以来历年的 人口总数统计值，得到回归参数a,
13、b,c。回归模型为：Y=148.84+3.7169(X-1970)0.0920 (X-1970)2,客运量预测 人口数量及其构成情况 地区政治、经济地位和发展水平 国民经济发展水平及国民收入水平 名胜古迹、风景区等分布 城镇工业布局及卫星城的分布 其他,2）运量预测客运量预测和货运量预测,国民经济发展规模和速度 经济结构，特别是工业内部的结构 能源设施建设布局 冶金工业发展规模、速度和布局 基本建设投资、房建工程数量等,货运量预测,例：某地2005年，2006年连续两年的生活用煤的月运输量如表所示。试预测2007年7月和2008年1月的生活用煤运输量。,1、散点分析：总趋势是增长的，有季节变化
14、。 2、Y=a+bt 最小二乘求的回归方程 : Y=48.8540.611t 3、得出各月趋势Yi,iY/Y ,Y 7/07=(48.854+0.611*31)*0.89=60.388,Y 1/08=(48.854+0.611*37)*1.175=83.967,3）OD流预测反应交通需求在空间上的变化。,4）交通量预测交通量：一定时间内通过道路某一地点的车辆数量。年平均日交通量最大小时交通量临界点小时交通量,4.7.2 OD流预测,OD流指起点（Origin)到终点（Destination)的交通流量。N个起点和N个终点，可以有N*N个OD流，构成了一个N*N的矩阵，成为OD流矩阵，一般记为Q
15、。OD流矩阵从交通流的数量、流向、空间分布等方面全面地描述出交通运输的需求。其估算方法一般有调查法和计算法两种。,基于OD调查的OD流估算方法基于OD调查的OD流估算方法是在OD调查的基础上，采用数学模型对交通发生量、交通吸引量、OD流等进行预算估算。 OD调查,O,D,交通发生量和交通吸引量预测,交通发生量预测出行发生量qi* = qij影响因素：区域总体发展水平与布局，地理位置、职业结构、年龄结构等。,回归预测模型：qi* = Pi (Mi + Ii ) Pi为i区的白天人口Mi为人均商品销售额Ii为i区工业产品出厂额,j,出行吸引量q*j = qij,i,交通吸引量预测,到达该区的交通总
16、量。影响因素：面积，地理位置、土地利用情况、开发程度等。,OD流预测增长系数法均衡增长率方法、平均增长率发放。 重力模式法假设OD流与O点的交通发生量和D点的交通吸引量成正比。 产运系数法,例题：某地区划分为3个交通小区，其现状OD矩阵及各个小区之间的运行时间分别如表所示。经预测，第二年3个小区的交通发生量分别为160，280，400万辆/年，预测第二年该地区产生的OD流。本题中，假设交通阻抗用运行时间表示。,表 三小区OD流现状（万辆/年）、运行时间（小时）,重力模型法公式,i,j=1,2n,由题意可知，q1*(t+1)=160， q2*(t+1)=280， q3*(t+1)=400 现状OD矩阵：,现状交通吸引量为：V1(t)=80, V2(t)=140, V3(t)=100 交通阻抗：,
