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第三章 需求預(yù)測(cè),第一節(jié) 預(yù)測(cè),,,,第二節(jié) 定性預(yù)測(cè)方法,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,第四節(jié) 預(yù)測(cè)監(jiān)控,,1,一、預(yù)測(cè)的概念 是對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的情況的預(yù)計(jì)和推測(cè)。 科學(xué)性：客觀事物發(fā)展的慣性； 隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。,第一節(jié) 預(yù)測(cè),二、預(yù)測(cè)的作用,1、預(yù)測(cè)是制定戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。,2、預(yù)測(cè)是制定計(jì)劃的基礎(chǔ)。,3、預(yù)測(cè)是協(xié)調(diào)各部門工作的依據(jù)。,4、有助于為盡快滿足用戶需求做好準(zhǔn)備。,,2,三、預(yù)測(cè)的分類,第一節(jié) 預(yù)測(cè),（1）科學(xué)預(yù)測(cè)：是對(duì)科學(xué)發(fā)展情況的預(yù)計(jì)和推測(cè)。 （2）技術(shù)預(yù)測(cè)：是對(duì)技術(shù)進(jìn)步 情況的預(yù)計(jì)和推測(cè)。 （3）經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)：是政府部門以及其它一些社會(huì)組織經(jīng)常就未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r作經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)報(bào)告。 （4）需求預(yù)測(cè)：不僅為企業(yè)給出了其產(chǎn)品在未來(lái)的一段時(shí)間里的需求期望水平，而且為企業(yè)的計(jì)劃和控制決策提供了依據(jù)。,,3,四、需求預(yù)測(cè)的分類,第一節(jié) 預(yù)測(cè),1、按時(shí)間分 （1）長(zhǎng)期預(yù)測(cè)：是指對(duì)5年或5年以上的需求前景的預(yù)測(cè)。 （2）中期預(yù)測(cè)：是指對(duì)一個(gè)季度以上兩年以下的需求前景的預(yù)測(cè)。 （3）短期預(yù)測(cè)：是指以日、周、旬、月 為單位，對(duì)一個(gè)季度以下的預(yù)測(cè)。,2、按主客觀因素所起的作用分 （1）定性預(yù)測(cè)方法：依靠人們的才干、知識(shí)、遠(yuǎn)見(jiàn)和判斷力來(lái)推測(cè)未來(lái)的變化。 （2）定量預(yù)測(cè)方法：主要根據(jù)對(duì)歷史資料的分析來(lái)推斷未來(lái)的需求。,,4,預(yù)測(cè)方法,定性預(yù)測(cè)方法,定量預(yù)測(cè)方法,德?tīng)柗品?部門主管討論法,用戶調(diào)查法,銷售人員意見(jiàn)匯總法,因果模型,時(shí)間序列模型,,,,,時(shí)間序列平滑模型,時(shí)間序列分解模型,,移動(dòng)平均法,一次指數(shù)平滑法,二次指數(shù)平滑法,,乘法模型,加法模型,第一節(jié) 預(yù)測(cè),,四、需求預(yù)測(cè)的分類,5,五、影響需求預(yù)測(cè)的因素,第一節(jié) 預(yù)測(cè),1、商業(yè)周期：從復(fù)蘇到高潮到衰退到蕭條, 周而復(fù)始。,2、產(chǎn)品生命周期：任何成功的產(chǎn)品都有 導(dǎo)入期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期4個(gè)階段。,,,復(fù)蘇,高潮,衰退,蕭條,復(fù)蘇,,導(dǎo)入期,成長(zhǎng)期,成熟期,衰退期,6,六、預(yù)測(cè)一般步驟,1、決定預(yù)測(cè)的目的和用途； 2、決定影響因素； 3、收集分析資料； 4、選擇預(yù)測(cè)方法和模型； 5、計(jì)算并核實(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果； 6、應(yīng)用預(yù)測(cè)結(jié)果； 7、預(yù)測(cè)監(jiān)控。,第一節(jié) 預(yù)測(cè),,7,,第二節(jié) 定性預(yù)測(cè)方法,一、德?tīng)柗品?Delghi method)：專家調(diào)查法,（1）挑選專家； （2）函詢調(diào)查：向?qū)＜姨岢鰡?wèn)題，要求書(shū)面答復(fù)； （3）匯集綜合整理：將搜集來(lái)的專家意見(jiàn)整理； （4）再次函詢：將整理的意見(jiàn)反饋給各專家，要求他們修正其預(yù)測(cè)，并說(shuō)明修正理由； （5）最終預(yù)測(cè)：循環(huán)3、4步，至3、4輪。,優(yōu)點(diǎn)：匿名性，避免群體壓力現(xiàn)象，專家充分發(fā)表意見(jiàn)，且最后能統(tǒng)一。,缺點(diǎn)：受主觀因素影響，專家的選擇沒(méi)有明確的標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性缺乏嚴(yán)格的科學(xué)分析，最后趨于一致的意見(jiàn)仍帶有隨大流的傾向。,1、步驟：,2、優(yōu)缺點(diǎn)：,,8,第二節(jié) 定性預(yù)測(cè)方法,一、德?tīng)柗品?Delghi method)：專家調(diào)查法,3、三條原則：,匿名性、反饋性、收斂性。,1、部門主管集體討論法 2、用戶調(diào)查法 3、銷售人員意見(jiàn)匯集法 （略、自學(xué)）,,二、其他方法,9,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,假設(shè)：過(guò)去存在的變量間關(guān)系和相互作用機(jī)理，今后仍存在并 繼續(xù)發(fā)揮作用。,,一、時(shí)間序列： 1、概念：按一定時(shí)間間隔和事件發(fā)生的先后順序排列起來(lái)的數(shù)據(jù)構(gòu)成 的序列。,10,趨勢(shì)(T),２ 時(shí)間序列構(gòu)成要素,時(shí)間序列的4個(gè)構(gòu)成要素,,,,,,,需求以一定的比率增加或減少的傾向,季節(jié)性變化 (S),在趨勢(shì)線上下變化 以一年為單位反復(fù)出現(xiàn),循環(huán)因素 (C),經(jīng)過(guò)一年以上的長(zhǎng)時(shí)間變化,需求 循環(huán)性的上下浮動(dòng),不規(guī)則變化 /偶然變化(I),說(shuō)不出原因的變化,不能預(yù)測(cè)和控制 (例如:戰(zhàn)爭(zhēng),地震…),預(yù)測(cè)用途與預(yù)測(cè)技術(shù),,,,,,需 求,時(shí)間序列模型,,,,,趨勢(shì),時(shí)間,,,,,,,季節(jié)性 變化,,,,,,,周期 因素,,,,,,不規(guī)則 變化,,,,11,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,,一、時(shí)間序列： 2、時(shí)間序列構(gòu)成要素：,12,一、時(shí)間序列： 2、時(shí)間序列構(gòu)成要素：,1）趨勢(shì)成分：引起原因（人口的變動(dòng)，經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，技術(shù)的進(jìn)步，生產(chǎn)力的發(fā)展）。T（Trend),2）季節(jié)成分：每個(gè)年度內(nèi)成規(guī)則性的重復(fù)波動(dòng)形態(tài)。起因：季節(jié)性的氣候變化和風(fēng)俗習(xí)慣。S(Season),3）周期成分：經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)過(guò)程中景氣和不景氣交替重復(fù)發(fā)生的波動(dòng)情況。發(fā)展、繁榮、衰退、恢復(fù)。誘發(fā)因素：社會(huì)政治變動(dòng)、戰(zhàn)爭(zhēng)、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化。C(Cycle),4）隨機(jī)成分：不可控因素引起的，沒(méi)有規(guī)則的上下波動(dòng)。I（Irregularity),13,二、時(shí)間序列平滑模型,,,,,,,,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,1、簡(jiǎn)單移動(dòng)平均（Simple moving average ）,簡(jiǎn)單移動(dòng)平均值為：,可消除由于隨機(jī)成分的影響而導(dǎo)致的需求偏離平均水平,,14,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,預(yù)測(cè)值同簡(jiǎn)單移動(dòng)平均所選的時(shí)段長(zhǎng)n有關(guān)，具有滯后性。n越大，對(duì)干擾的敏感性越低，預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性越好，滯后性越強(qiáng)，響應(yīng)性就越差。,簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法對(duì)數(shù)據(jù)不分遠(yuǎn)近，同樣對(duì)待。為了反映最近的趨勢(shì)，可采用加權(quán)移動(dòng)平均。,,15,二、時(shí)間序列平滑模型,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,2、加權(quán)移動(dòng)平均（Weighted moving average）,加權(quán)移動(dòng)平均值為：,為實(shí)際需求的權(quán)系數(shù)。,,16,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,若對(duì)最近的數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重，則預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的差別較簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法的結(jié)果要小。,近期數(shù)據(jù)的權(quán)重越大，則預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性就越差，響應(yīng)性就越好。,可以同時(shí)改變n和α。,簡(jiǎn)單移動(dòng)平均和加權(quán)移動(dòng)平均需要的數(shù)據(jù)量大，計(jì)算量非常大，當(dāng)產(chǎn)品很多時(shí)計(jì)算工作繁重。,,17,3、 一次指數(shù)平滑法（Single exponential smoothing） 一次平滑指數(shù)值：,二、時(shí)間序列平滑模型,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,SFt+1為（t+1）期一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)值；,At為t期實(shí)際值；,α為平滑系數(shù)，它表示賦予實(shí)際數(shù)據(jù)的權(quán)重（0≤α≤1）,可以將上述公式中的SFt依次展開(kāi)，得到書(shū)上65頁(yè)式3.6，從而將第t+1期的預(yù)測(cè)值看作前t期實(shí)測(cè)值的指數(shù)形式的加權(quán)和。,t+1預(yù)測(cè)值為第t期的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值的加權(quán)和。,,18,3、 一次指數(shù)平滑法（Single exponential smoothing）,二、時(shí)間序列平滑模型,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)，當(dāng)出現(xiàn)趨勢(shì)時(shí)，預(yù)測(cè)值之雖然可以描述實(shí)際值的變化形態(tài)，但預(yù)測(cè)值總是滯后于實(shí)際值。,當(dāng)出現(xiàn)趨勢(shì)時(shí)，取較大的α得到的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值比較接近。,一般來(lái)說(shuō)，α選得小一些，預(yù)測(cè)穩(wěn)定性比較好；反之，其響應(yīng)性就比較好。,面對(duì)有上升或下降趨勢(shì)的需求序列時(shí)，就要采取二次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)。 對(duì)于出現(xiàn)趨勢(shì)并有季節(jié)性波動(dòng)的情況，則要用三次指數(shù)平滑法。,,19,,三、時(shí)間序列分解模型,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,企圖從時(shí)間序列之中找出各種成分，并在對(duì)各種成分單獨(dú)進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，綜合處理各種成分的預(yù)測(cè)值，以得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。,1、概念,2、假設(shè)：各種成分單獨(dú)地作用于實(shí)踐需求，而且過(guò)去和現(xiàn)在起作用的機(jī)制持續(xù)到未來(lái)。,實(shí)際需求是以上幾種因素共同作用的結(jié)果。,3、模型,加法模型：用各成分相乘的方法來(lái)求出需求估計(jì)值,乘法模型：用各成分相乘的方法來(lái)求出需求估計(jì)值,TF＝T·S·C·I,TF＝T＋S＋C＋I(xiàn),,20,時(shí)間序列分解模型,,-通過(guò)分解時(shí)序列構(gòu)成要素(趨勢(shì),季節(jié),循環(huán),偶然)來(lái)預(yù)測(cè)需求 -實(shí)際上要掌握不規(guī)則的循環(huán)變化和偶然性因素是很困難的 因此一般更多的利用分解趨勢(shì)和季節(jié)因素的預(yù)測(cè)值 FITS (forecast including trend and seasonal) -趨勢(shì)和季節(jié)因素的結(jié)合形態(tài)有加法和乘法季節(jié)變化,,趨勢(shì) 分析法,加法季節(jié)變化,,FITS=趨勢(shì)+季節(jié)變化,乘法季節(jié)變化,,FITS=趨勢(shì)*季節(jié)變化,,,,a,Yt,t,0 1 2 3 4,,,,,,,a,Yt,t,0 1 2 3 4,,,,21,時(shí)間序列分解模型,,某一產(chǎn)品1994年實(shí)際需求為400個(gè),從季節(jié)看春天90,夏天150,秋天110,冬天50.假設(shè)此產(chǎn)品的年平均需求量以10%增長(zhǎng)時(shí),利用加法和乘法季節(jié)變化,求出1995年各季節(jié)需求預(yù)測(cè)值.,,實(shí)際需求(Yt),春 夏 秋 冬,90 150 110 50,季節(jié)變化幅度,90-100=-10 150-100=50 110-100=10 50-100=-50,,,,合計(jì) 400 440 440,季節(jié)指數(shù),90/100=0.9 150/100=1.5 110/100=1.1 50/100=0.5,加法變化幅度,110-10=100 110+50=160 110+10=120 110-50=60,乘法變化幅度,110*0.9=99 110*1.5=165 110*1.1=121 110*0.5=55,,1994,1995,,,,,,平均季節(jié)需求值(1994年)=400/4=100 平均季節(jié)需求預(yù)測(cè)值(1995年)=100*（1+10%）=110,22,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,4、有線性趨勢(shì)、相等季節(jié)波動(dòng)的時(shí)間序列分解模型,例3.4 有某旅游服務(wù)點(diǎn)過(guò)去3年各季度快餐的銷售記錄。試預(yù)測(cè)該公司未來(lái)一年各季度的銷售量,解（1）求趨勢(shì)直線方程,① 用表3－6繪出曲線圖形；,T=0時(shí)，a=10000份；t=12時(shí)，為12000份； b=(12000-10000)/12=167 所以趨勢(shì)直線方程為：Tt=10000+167t,三、時(shí)間序列分解模型,②計(jì)算4個(gè)季度的移動(dòng)平均值，標(biāo)在圖上；,③利用目測(cè)法，讓直線穿過(guò)移動(dòng)平均值，使數(shù)據(jù)分布在直線兩側(cè)；,④得到趨勢(shì)直線方程。,23,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,4、有線性趨勢(shì)、相等季節(jié)波動(dòng)的時(shí)間序列分解模型,（2）估計(jì)季節(jié)系數(shù),季節(jié)系數(shù)：就是實(shí)際值A(chǔ)t與趨勢(shì)值Tt的比值的平均值，即At/Tt,三、時(shí)間序列分解模型,At由表3－6可以查到，Tt用趨勢(shì)直線方程可以計(jì)算得到。,分別計(jì)算夏秋冬春的季節(jié)系數(shù)，得到,SI（夏）＝1.15；SI（秋）＝1.00；SI（冬）＝0.85；SI（春）＝1.00；,需要對(duì)這些系數(shù)進(jìn)行不斷地修正。,24,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,4、有線性趨勢(shì)、相等季節(jié)波動(dòng)的時(shí)間序列分解模型,三、時(shí)間序列分解模型,（3）預(yù)測(cè)：選擇正確的t值和季節(jié)系數(shù),本例的t值分別為13，14，15，16，對(duì)應(yīng)的季節(jié)系數(shù)分別為SI（夏）,SI（秋）,SI（冬）,SI（春）,夏季：（10000＋167×13）×1.15=13997,秋季：（10000＋167×14）×1.00=12338,冬季：（10000＋167×15）×0.85=10629,春季：（10000＋167×16）×1.00=12672,25,四、因果模型：除時(shí)間外，其他因素對(duì)需求的影響,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,一元回歸模型,YT為一元線性回歸預(yù)測(cè)值；,α為截距,為X為自變量X=0時(shí)的預(yù)測(cè)值；,b為斜率；,n為變量數(shù)；,X為自變量的取值；,Y為因變量的取值；,26,四、因果模型（回歸模型、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型、投入產(chǎn)出模型）,第三節(jié) 定量預(yù)測(cè)方法,衡量一元線性回歸方法的偏差，可用兩個(gè)指標(biāo)：線性相關(guān)系數(shù)r和標(biāo)準(zhǔn)差Syx,R為正：正相關(guān)；為負(fù)，負(fù)相關(guān)。R越接近1，說(shuō)明實(shí)際值與所作出的直線越接近。,Syx越小表示預(yù)測(cè)值與直線的距離接近。,27,,代入[公式],Y6 = 19+11*6 = 85,b=,,nΣtYt - (Σ Yt)(Σt),nΣt2 - (Σt)2,a =,,ΣYt - b(Σt),n,某一產(chǎn)品在過(guò)去5年中的需求如下:,,,年度,實(shí)際需求,90 91 92 93 94,30 40 60 50 80,,,年度,實(shí)際需求(Yt),90 91 92 93 94,30 40 60 50 80,為求出a,b值.先做如下表: 為計(jì)算方便把90年作為期間1,期間(t),1 2 3 4 5,t2,t Yt,1 4 9 16 25,30 80 180 200 400,,,,合計(jì) 15 260 55 890,= 19,= 11,Yt = a+bt = 19+11t,因此所求曲線是:,1995年為t=6,預(yù)測(cè)值Y6,見(jiàn)EXCEL計(jì)算,28,,,,年度,實(shí)際需求,89 90 91 92 93 94,62 79 86 94 107 120,,Jiang S Pizza店在過(guò)去6年中銷售額如下表顯出增長(zhǎng)趨勢(shì). 利用最小二乘法求出曲線,并畫出趨勢(shì)圖 利用曲線推算95年的銷售額,,作業(yè),29,Yt = 2.2+0.80X,作業(yè),LL電子為了預(yù)測(cè)TV的銷售額,隨機(jī)選定10個(gè)地區(qū),分析結(jié)果如下,人口數(shù)(單位:萬(wàn)名)和年銷售額(單位:百萬(wàn))之間成立如下線性回歸方程.,(1)變量和自變量是什么 (2)請(qǐng)預(yù)測(cè)人口為6萬(wàn)的城市年銷售額是多少.,30,一、預(yù)測(cè)精度測(cè)量,第四節(jié) 預(yù)測(cè)監(jiān)控,評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)精度的指標(biāo)：平均絕對(duì)偏差、平均平方誤差、平均預(yù)測(cè)誤差、平均絕對(duì)百分誤差。,1、平均絕對(duì)偏差,如果預(yù)測(cè)誤差為正態(tài)分布，MAD約等于0.8倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差，可較好地反映預(yù)測(cè)精度。,預(yù)測(cè)誤差：是指預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的差異。 平均誤差：是評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)精度、計(jì)算預(yù)測(cè)誤差的主要指標(biāo)。,式中：At 表示時(shí)段 t的實(shí)際值；Ft表示時(shí)段 t 預(yù)測(cè)值；n是整個(gè)預(yù)測(cè)期內(nèi)的時(shí)段個(gè)數(shù)（或預(yù)測(cè)次數(shù)）。,31,一、預(yù)測(cè)精度測(cè)量,第四節(jié) 預(yù)測(cè)監(jiān)控,2、平均平方誤差,3、平均預(yù)測(cè)誤差,4、平均絕對(duì)百分誤差,,32,二、預(yù)測(cè)監(jiān)控,兩種方法,（1）最近的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較，看偏差是否在可接受的范圍以內(nèi)。,（2）應(yīng)用跟蹤信號(hào)（Tracking signal，TS）,跟蹤信號(hào)：預(yù)測(cè)誤差滾動(dòng)和與平均絕對(duì)偏差的比值）,1、預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)是：一定形式的需求模式過(guò)去、現(xiàn)在和將來(lái)起著基本相同的作用。,第四節(jié) 預(yù)測(cè)監(jiān)控,,33,若預(yù)測(cè)模型仍然有效——TS應(yīng)該比較接近于零（TS在一定范圍內(nèi)）。,第四節(jié) 預(yù)測(cè)監(jiān)控,,34,作業(yè),P77 思考題：3，4，5 練習(xí)題：5 綜合題： 1 .對(duì)未來(lái)10年武漢市房?jī)r(jià)作預(yù)測(cè) 2 .對(duì)未來(lái)１０年工業(yè)工程畢業(yè)生就業(yè)率作預(yù)測(cè),35,1 .對(duì)未來(lái)10年武漢市房?jī)r(jià)作預(yù)測(cè),房?jī)r(jià)的構(gòu)成：地價(jià)，材料成本，人工成本，其他費(fèi)用，利潤(rùn) 經(jīng)濟(jì)周期 產(chǎn)品生命周期 通貨膨脹情況 政府宏觀調(diào)控：利率 歷史數(shù)據(jù),36,2 .對(duì)未來(lái)１０年工業(yè)工程畢業(yè)生就業(yè)率作預(yù)測(cè),就業(yè)率＝需求／供給 需求：經(jīng)濟(jì)發(fā)展 供給：高校招生 經(jīng)濟(jì)周期 產(chǎn)品生命周期 政府宏觀調(diào)控 歷史數(shù)據(jù)：國(guó)內(nèi)；國(guó)外,37,