物流預(yù)測技術(shù)及其應(yīng)用

1、1第第4 4章章 物流預(yù)測技術(shù)及其應(yīng)用物流預(yù)測技術(shù)及其應(yīng)用包裝與印刷工程學(xué)院包裝與印刷工程學(xué)院 李光李光物流工程與管理物流工程與管理2本章內(nèi)容本章內(nèi)容q4 4.1 .1 物流預(yù)測技術(shù)概述物流預(yù)測技術(shù)概述q4 4.2 .2 定性預(yù)測方法及其應(yīng)用定性預(yù)測方法及其應(yīng)用q4 4.3 .3 定量預(yù)測方法及其應(yīng)用定量預(yù)測方法及其應(yīng)用34 4.1 .1 物流預(yù)測技術(shù)概述物流預(yù)測技術(shù)概述q4.1.1 物流預(yù)測的概念及實質(zhì)物流預(yù)測的概念及實質(zhì)q4.1.2 物流預(yù)測的分類物流預(yù)測的分類q4.1.3 物流預(yù)測的步驟物流預(yù)測的步驟44.1.1 4.1.1 物流預(yù)測的概念及實質(zhì)物流預(yù)測的概念及實質(zhì)q預(yù)測預(yù)測就是對未來一

2、些不確定的或未知事件的推斷或估計。就是對未來一些不確定的或未知事件的推斷或估計。v 如社會預(yù)測、經(jīng)濟預(yù)測、科學(xué)預(yù)測、技術(shù)預(yù)測、軍事預(yù)測如社會預(yù)測、經(jīng)濟預(yù)測、科學(xué)預(yù)測、技術(shù)預(yù)測、軍事預(yù)測q物流預(yù)測物流預(yù)測是根據(jù)客觀事物過去和現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律，借助科是根據(jù)客觀事物過去和現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律，借助科學(xué)的方法和手段，對物流管理發(fā)展趨勢和狀況進行分析、學(xué)的方法和手段，對物流管理發(fā)展趨勢和狀況進行分析、描述，形成科學(xué)的假設(shè)和判斷的一種科學(xué)理論。描述，形成科學(xué)的假設(shè)和判斷的一種科學(xué)理論。v 凡是影響物流系統(tǒng)活動的因素都是預(yù)測對象。例如，物流系統(tǒng)的人凡是影響物流系統(tǒng)活動的因素都是預(yù)測對象。例如，物流系統(tǒng)的人力、物力、

3、財力、以及資源、銷售、交通，國家的政策方針，經(jīng)濟力、物力、財力、以及資源、銷售、交通，國家的政策方針，經(jīng)濟發(fā)展的形勢和自然條件等，都是預(yù)測的內(nèi)容。發(fā)展的形勢和自然條件等，都是預(yù)測的內(nèi)容。原材料原材料市場市場生產(chǎn)生產(chǎn)廠家廠家配送配送中心中心用戶用戶需求預(yù)測需求預(yù)測市場預(yù)測市場預(yù)測供應(yīng)預(yù)測供應(yīng)預(yù)測訂購預(yù)測訂購預(yù)測訂單預(yù)測訂單預(yù)測需求信息需求信息物流領(lǐng)域中的預(yù)測物流領(lǐng)域中的預(yù)測5系統(tǒng)預(yù)測的實質(zhì)系統(tǒng)預(yù)測的實質(zhì)q系統(tǒng)預(yù)測的實質(zhì)系統(tǒng)預(yù)測的實質(zhì)v 分析使系統(tǒng)變化的原因；分析使系統(tǒng)變化的原因；v 探究系統(tǒng)發(fā)展變化的規(guī)律；探究系統(tǒng)發(fā)展變化的規(guī)律；v 從量的變化中找出因果關(guān)系；從量的變化中找出因果關(guān)系；v 根據(jù)系

4、統(tǒng)的過去和現(xiàn)在對未來進行判斷。根據(jù)系統(tǒng)的過去和現(xiàn)在對未來進行判斷。 預(yù)測就預(yù)測就是要從變化中，找出使事物發(fā)生變化的固有規(guī)律，尋找和研究各種變化是要從變化中，找出使事物發(fā)生變化的固有規(guī)律，尋找和研究各種變化的背景及其演變的邏輯關(guān)系，去揭示事物未來的面貌，對事物的未來做出判斷。的背景及其演變的邏輯關(guān)系，去揭示事物未來的面貌，對事物的未來做出判斷。q系統(tǒng)預(yù)測的作用系統(tǒng)預(yù)測的作用v系統(tǒng)預(yù)測是編制系統(tǒng)計劃的基礎(chǔ)系統(tǒng)預(yù)測是編制系統(tǒng)計劃的基礎(chǔ) 物流系統(tǒng)的存儲、運輸?shù)雀黜棙I(yè)務(wù)計劃都是以預(yù)測資料為基礎(chǔ)制定的。物流系統(tǒng)的存儲、運輸?shù)雀黜棙I(yè)務(wù)計劃都是以預(yù)測資料為基礎(chǔ)制定的。v系統(tǒng)預(yù)測是系統(tǒng)決策的依據(jù)系統(tǒng)預(yù)測是系統(tǒng)決

5、策的依據(jù) 決策的前提是預(yù)測，正確的決策取決于可靠的預(yù)測。決策的前提是預(yù)測，正確的決策取決于可靠的預(yù)測。6系統(tǒng)預(yù)測的概念模型系統(tǒng)預(yù)測的概念模型q輸入輸入需要處理的信息。需要處理的信息。（如市場的調(diào)研和收集的數(shù)據(jù)資料）（如市場的調(diào)研和收集的數(shù)據(jù)資料）q擾動擾動各種主客觀因素的影響。各種主客觀因素的影響。（隨機因素與偶然因素的影響）（隨機因素與偶然因素的影響）q輸出輸出預(yù)測的結(jié)果，即對未來目標(biāo)的判斷。預(yù)測的結(jié)果，即對未來目標(biāo)的判斷。（該判斷要經(jīng)過主觀努（該判斷要經(jīng)過主觀努力的爭取并接受客觀實踐的檢驗，如此不斷循環(huán)，不斷逼近）力的爭取并接受客觀實踐的檢驗，如此不斷循環(huán)，不斷逼近）系統(tǒng)預(yù)測概念模型系統(tǒng)預(yù)

6、測概念模型7系統(tǒng)預(yù)測的理論基礎(chǔ)系統(tǒng)預(yù)測的理論基礎(chǔ)（1 1）慣性原理（連續(xù)性原理）慣性原理（連續(xù)性原理）q慣性慣性: : 指事物發(fā)展變化主要受內(nèi)因的作用，事物的過去，指事物發(fā)展變化主要受內(nèi)因的作用，事物的過去，現(xiàn)在的狀態(tài)會持續(xù)到將來?，F(xiàn)在的狀態(tài)會持續(xù)到將來。v 事物的發(fā)展變化具有某種程度的持續(xù)性、連貫性。事物的發(fā)展變化具有某種程度的持續(xù)性、連貫性。v 利用這一原則掌握事物變化的內(nèi)在原因，就能根據(jù)已知推測未知，利用這一原則掌握事物變化的內(nèi)在原因，就能根據(jù)已知推測未知，根據(jù)過去、現(xiàn)在推測未來。根據(jù)過去、現(xiàn)在推測未來。q慣性原理慣性原理: : 事物在其發(fā)展變化過程中，總有維持或延續(xù)原事物在其發(fā)展變化過

7、程中，總有維持或延續(xù)原狀態(tài)的趨向，事物的某些基本特征和性質(zhì)將隨時間的延續(xù)狀態(tài)的趨向，事物的某些基本特征和性質(zhì)將隨時間的延續(xù)而維持下去。而維持下去。v 事物慣性的大小，取決于事物本身的動力和外界因素的作用。事物慣性的大小，取決于事物本身的動力和外界因素的作用。8（2 2）類推原理（因果關(guān)系原則）類推原理（因果關(guān)系原則）q根據(jù)事物發(fā)展變化的因果關(guān)系，推測事物未來的發(fā)展變化根據(jù)事物發(fā)展變化的因果關(guān)系，推測事物未來的發(fā)展變化規(guī)律。規(guī)律。v 事物的存在、發(fā)展和變化都受有關(guān)因素的影響和制約，事物的存在事物的存在、發(fā)展和變化都受有關(guān)因素的影響和制約，事物的存在和變化都有一定的模式。和變化都有一定的模式。v

8、特性相近的事物，在其變化發(fā)展過程中，常常有相似之處。于是可特性相近的事物，在其變化發(fā)展過程中，常常有相似之處。于是可以假設(shè)在有些情況下、事物之間的發(fā)展變化具有類似的地方，依此以假設(shè)在有些情況下、事物之間的發(fā)展變化具有類似的地方，依此進行類比，可以由先發(fā)事物的變化進程與狀況，推測后發(fā)類似事物進行類比，可以由先發(fā)事物的變化進程與狀況，推測后發(fā)類似事物的發(fā)展變化。的發(fā)展變化。9（1 1）按）按預(yù)測的時間跨度預(yù)測的時間跨度，分為短期預(yù)測、近期預(yù)測、中期，分為短期預(yù)測、近期預(yù)測、中期預(yù)測和長期預(yù)測。其中預(yù)測和長期預(yù)測。其中“短期短期”、“近期近期”、“中期中期”、“長期長期”包括的具體時間長度是相對的。

9、包括的具體時間長度是相對的。（2 2）按）按預(yù)測的空間范圍預(yù)測的空間范圍，分為國內(nèi)物流市場預(yù)測和國際物，分為國內(nèi)物流市場預(yù)測和國際物流市場預(yù)測。流市場預(yù)測。（3 3）按）按物流服務(wù)的供求關(guān)系物流服務(wù)的供求關(guān)系，分為物流服務(wù)的需求預(yù)測和，分為物流服務(wù)的需求預(yù)測和物流服務(wù)的供給預(yù)測。物流服務(wù)的供給預(yù)測。（4 4）按）按預(yù)測的性質(zhì)預(yù)測的性質(zhì)，分為，分為定性定性預(yù)測和定量預(yù)測。預(yù)測和定量預(yù)測。4 4.1.2 .1.2 物流預(yù)測的分類物流預(yù)測的分類10q預(yù)測技術(shù)的種類繁多，據(jù)統(tǒng)計有預(yù)測技術(shù)的種類繁多，據(jù)統(tǒng)計有150150多種。多種。q所有的預(yù)測技術(shù)可以分為三類：所有的預(yù)測技術(shù)可以分為三類：v判斷預(yù)測技術(shù)

10、判斷預(yù)測技術(shù) ( (定性預(yù)測定性預(yù)測) ) v時間序列預(yù)測技術(shù)（定量預(yù)測）時間序列預(yù)測技術(shù)（定量預(yù)測）v因果預(yù)測技術(shù)（定量預(yù)測）因果預(yù)測技術(shù)（定量預(yù)測）預(yù)測方法詳細分類見下圖：預(yù)測方法詳細分類見下圖：11預(yù)測方法分類預(yù)測方法分類124.1.3 4.1.3 物流預(yù)測的步驟物流預(yù)測的步驟1. 1. 預(yù)測的基本步驟預(yù)測的基本步驟132. 2. 各步驟說明各步驟說明（1 1）確定預(yù)測目標(biāo)）確定預(yù)測目標(biāo) 預(yù)測目的、對象和預(yù)測期間。預(yù)測目的、對象和預(yù)測期間。 v 預(yù)測目的：明確為什么要預(yù)測；預(yù)測目的：明確為什么要預(yù)測；v 預(yù)測對象：對什么事物進行預(yù)測；預(yù)測對象：對什么事物進行預(yù)測；v 預(yù)測期間：對哪個時期

11、進行預(yù)測；（預(yù)測期間：對哪個時期進行預(yù)測；（1 1年內(nèi)為短期，年內(nèi)為短期，25年為中期，年為中期，510年為長期）年為長期）（2 2）收集、分析有關(guān)資料）收集、分析有關(guān)資料 包括影響預(yù)測對象的各種資料，如預(yù)測對象本身發(fā)展的歷史資料，對預(yù)測包括影響預(yù)測對象的各種資料，如預(yù)測對象本身發(fā)展的歷史資料，對預(yù)測對象發(fā)展變化起作用的各種因素的資料，形成這些資料的歷史背景，以及各對象發(fā)展變化起作用的各種因素的資料，形成這些資料的歷史背景，以及各種影響因素在未來可能出現(xiàn)的情況。種影響因素在未來可能出現(xiàn)的情況。v 預(yù)測必須占有大量的、系統(tǒng)的、適用于預(yù)測目標(biāo)的資料；預(yù)測必須占有大量的、系統(tǒng)的、適用于預(yù)測目標(biāo)的資料

12、；v 預(yù)測資料可以分為兩類：預(yù)測資料可以分為兩類： 縱向資料（預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)資料） 橫向資料（作用于預(yù)測對象的各種影響因素的數(shù)據(jù)資料）14（3 3）選擇預(yù)測方法進行預(yù)測）選擇預(yù)測方法進行預(yù)測 選擇預(yù)測方法，建立預(yù)測模型、模型評估和利用模型進行預(yù)測，考選擇預(yù)測方法，建立預(yù)測模型、模型評估和利用模型進行預(yù)測，考慮以下幾個因素：慮以下幾個因素：v 預(yù)測對象的特點；預(yù)測對象的特點；v 預(yù)測范圍；預(yù)測范圍；v 預(yù)測期限的長短；預(yù)測期限的長短；v 預(yù)測要求精度；預(yù)測要求精度；v 占有數(shù)據(jù)資料的多寡、適應(yīng)性；占有數(shù)據(jù)資料的多寡、適應(yīng)性；v 企業(yè)愿為預(yù)測支付的費用的大?。黄髽I(yè)愿為預(yù)測支付的費用的大?。籿

13、企業(yè)要求得到預(yù)測結(jié)果所花時間的長短等。企業(yè)要求得到預(yù)測結(jié)果所花時間的長短等。15（4 4）分析評價預(yù)測方法及預(yù)測結(jié)果）分析評價預(yù)測方法及預(yù)測結(jié)果v 分析預(yù)測誤差，對結(jié)果進行評估。分析預(yù)測誤差，對結(jié)果進行評估。（5 5）修正預(yù)測結(jié)果）修正預(yù)測結(jié)果v 在誤差計算的基礎(chǔ)上，通過定性、定量分析，以及預(yù)測人員的知識和經(jīng)在誤差計算的基礎(chǔ)上，通過定性、定量分析，以及預(yù)測人員的知識和經(jīng)驗對結(jié)果進行修正，使之更加適用于實際情況。驗對結(jié)果進行修正，使之更加適用于實際情況。（6 6）提交預(yù)測報告）提交預(yù)測報告 預(yù)測報告的內(nèi)容包括預(yù)測報告的內(nèi)容包括：v 預(yù)測的主要過程；預(yù)測的主要過程；v 預(yù)測目標(biāo)、預(yù)測對象及預(yù)測要求

14、；預(yù)測目標(biāo)、預(yù)測對象及預(yù)測要求；v 預(yù)測資料的收集方式、方法及其分析結(jié)果；預(yù)測資料的收集方式、方法及其分析結(jié)果；v 闡述選擇預(yù)測方法的原因及建立模型的過程；闡述選擇預(yù)測方法的原因及建立模型的過程；v 對預(yù)測結(jié)果進行評價與修正的過程及結(jié)論；對預(yù)測結(jié)果進行評價與修正的過程及結(jié)論；v 預(yù)測結(jié)論。預(yù)測結(jié)論。 164.1.4 4.1.4 物流需求預(yù)測的特征物流需求預(yù)測的特征1. 需求的需求的時間特性時間特性和和空間特性空間特性物流物流需求具有時間特性需求具有時間特性：即需求是隨時間而變化的。：即需求是隨時間而變化的。原因原因：由于銷售的增長或下降、需求模式的季節(jié)性變化以及：由于銷售的增長或下降、需求模式

15、的季節(jié)性變化以及多種因素導(dǎo)致的一般性波動。多種因素導(dǎo)致的一般性波動。物流具有空間維度：物流具有空間維度：即需求量在何處發(fā)生或需求的空間位置如何。即需求量在何處發(fā)生或需求的空間位置如何。2. 需求的需求的不規(guī)則性不規(guī)則性和和規(guī)則性規(guī)則性物流物流需求的變動可能是規(guī)則性的，也可能是不規(guī)則的。需求的變動可能是規(guī)則性的，也可能是不規(guī)則的。3. 需求的需求的派生性派生性和和獨立性獨立性17（1） 水平性發(fā)展的需求水平性發(fā)展的需求需需求求量量時間時間需求規(guī)則性變動的幾種情況：需求規(guī)則性變動的幾種情況： 隨機性需求、無趨勢或季節(jié)性因素隨機性需求、無趨勢或季節(jié)性因素18（2） 上升變動趨勢的需求上升變動趨勢的需

16、求需需求求量量時間時間需需求求量量時間時間 隨機性需求，呈上升趨勢，無季節(jié)性因素隨機性需求，呈上升趨勢，無季節(jié)性因素19（3） 下降變動趨勢的需求下降變動趨勢的需求需需求求量量時間時間需需求求量量時間時間 隨機性需求，呈下降趨勢，無季節(jié)性因素隨機性需求，呈下降趨勢，無季節(jié)性因素20（4） 季節(jié)性或周期性變動趨勢的需求季節(jié)性或周期性變動趨勢的需求需需求求量量時間時間需需求求量量時間時間 隨機性需求，有周期趨勢和季節(jié)性因素隨機性需求，有周期趨勢和季節(jié)性因素21（5）不規(guī)則變動的需求）不規(guī)則變動的需求需需求求水水平平時間時間224 4. .2 2 定性預(yù)測方法及其應(yīng)用定性預(yù)測方法及其應(yīng)用1.德爾菲法

17、（德爾菲法（Delphi）2.主觀概率法主觀概率法3.領(lǐng)先指標(biāo)法領(lǐng)先指標(biāo)法231. 1. 德爾菲法（德爾菲法（DelphiDelphi）q德爾菲法德爾菲法（Delphi）簡介簡介v 德爾菲法是由美國蘭德公司最先提出的一種預(yù)測方法。德爾菲法是由美國蘭德公司最先提出的一種預(yù)測方法。v 德爾菲法也叫專家調(diào)查法。德爾菲法也叫專家調(diào)查法。v 該方法的主要思想：依靠專家小組背靠背的獨立判斷，來代替面該方法的主要思想：依靠專家小組背靠背的獨立判斷，來代替面對面的會議，使不同專家意見分歧的幅度和理由都能夠表達出來，對面的會議，使不同專家意見分歧的幅度和理由都能夠表達出來，經(jīng)過客觀的分析，達到符合客觀規(guī)律的一致

18、意見。經(jīng)過客觀的分析，達到符合客觀規(guī)律的一致意見。q預(yù)測過程預(yù)測過程v 確定預(yù)測課題并編制咨詢表。確定預(yù)測課題并編制咨詢表。v 選擇參與預(yù)測的專家（一般以選擇參與預(yù)測的專家（一般以10-50人為宜人為宜）。）。v 進行四輪次左右的函詢與反饋。進行四輪次左右的函詢與反饋。v 處理專家們的意見并給出預(yù)測結(jié)果。處理專家們的意見并給出預(yù)測結(jié)果。24q德爾菲法的關(guān)鍵步驟德爾菲法的關(guān)鍵步驟v 挑選專家。聘請企業(yè)內(nèi)、外若干專家，對所需預(yù)測的問題組成技術(shù)挑選專家。聘請企業(yè)內(nèi)、外若干專家，對所需預(yù)測的問題組成技術(shù)專家小組，但組內(nèi)成員一般沒有人是整個問題的專家。專家小組，但組內(nèi)成員一般沒有人是整個問題的專家。v

19、進行函詢。向選定的專家組成員發(fā)放預(yù)測問卷和預(yù)測資料，要求專進行函詢。向選定的專家組成員發(fā)放預(yù)測問卷和預(yù)測資料，要求專家們根據(jù)預(yù)測資料，針對預(yù)測目標(biāo)，獨立作出自己的回答，提出個家們根據(jù)預(yù)測資料，針對預(yù)測目標(biāo)，獨立作出自己的回答，提出個人獨立的預(yù)測結(jié)果。人獨立的預(yù)測結(jié)果。v 函詢修正。函詢修正。 將專家預(yù)測結(jié)果進行綜合編輯，將不同的專家預(yù)測結(jié)果整理成新一輪將專家預(yù)測結(jié)果進行綜合編輯，將不同的專家預(yù)測結(jié)果整理成新一輪預(yù)測的參考資料。預(yù)測的參考資料。 把新的參考資料和修改后的預(yù)測問卷提供給專家做新一輪的分析和預(yù)把新的參考資料和修改后的預(yù)測問卷提供給專家做新一輪的分析和預(yù)測。測。 經(jīng)過多次的重復(fù)，直至問

20、題能得到相對集中、意見能相對統(tǒng)一為止。經(jīng)過多次的重復(fù)，直至問題能得到相對集中、意見能相對統(tǒng)一為止。v 得出預(yù)測結(jié)果。根據(jù)專家們提供的預(yù)測結(jié)果作出最終的預(yù)測結(jié)果。得出預(yù)測結(jié)果。根據(jù)專家們提供的預(yù)測結(jié)果作出最終的預(yù)測結(jié)果。q德爾菲法的特點德爾菲法的特點v 匿名性、反饋性、統(tǒng)計性匿名性、反饋性、統(tǒng)計性252. 2. 主觀概率法主觀概率法 q 主觀概率的概念主觀概率的概念 在一定條件下，人們對某一事件在未來發(fā)生或不發(fā)生可能性的估計，在一定條件下，人們對某一事件在未來發(fā)生或不發(fā)生可能性的估計，反映個人對未來事件的主觀判斷和信任程度。反映個人對未來事件的主觀判斷和信任程度。簡單地說，主觀概率就是憑經(jīng)驗或預(yù)

21、感而估算出來的概率。簡單地說，主觀概率就是憑經(jīng)驗或預(yù)感而估算出來的概率。主觀概率同客觀概率一樣，必須符合概率論的基本公理：主觀概率同客觀概率一樣，必須符合概率論的基本公理：.)3 , 2 , 1(110ippii主觀概率與客觀概率的根本區(qū)別在于：客觀概率具有可檢驗性，主觀概率與客觀概率的根本區(qū)別在于：客觀概率具有可檢驗性，主觀概率則不具有這種可檢驗性。主觀概率與個人知識、工作經(jīng)主觀概率則不具有這種可檢驗性。主觀概率與個人知識、工作經(jīng)驗、判斷能力等都有密切的關(guān)系。驗、判斷能力等都有密切的關(guān)系。 q 主觀概率法預(yù)測主觀概率法預(yù)測 主觀概率法預(yù)測是指利用主觀概率對各種預(yù)測意見進行集中整理，主觀概率法

22、預(yù)測是指利用主觀概率對各種預(yù)測意見進行集中整理，得出綜合性預(yù)測結(jié)果的方法。得出綜合性預(yù)測結(jié)果的方法。 常用的主觀概率法有常用的主觀概率法有主觀概率加權(quán)平均法主觀概率加權(quán)平均法和和累計概率中位數(shù)法累計概率中位數(shù)法。26主觀概率加權(quán)平均法主觀概率加權(quán)平均法 該方法以主觀概率為權(quán)數(shù)，對各種預(yù)測意見進行加權(quán)平均，從而該方法以主觀概率為權(quán)數(shù)，對各種預(yù)測意見進行加權(quán)平均，從而求得綜合性預(yù)測結(jié)果。求得綜合性預(yù)測結(jié)果。1.1.確定確定主觀概率主觀概率根據(jù)過去預(yù)測的準(zhǔn)確程度確定各種可能情況的主觀概率。根據(jù)過去預(yù)測的準(zhǔn)確程度確定各種可能情況的主觀概率。2.2.計算綜合預(yù)測值計算綜合預(yù)測值 具體分兩步進行：具體分兩

23、步進行：Step1：以主觀概率為權(quán)重，計算個人預(yù)測的期望值；以主觀概率為權(quán)重，計算個人預(yù)測的期望值；Step2：根據(jù)每人判斷預(yù)測的準(zhǔn)確程度確定每人的主觀概率，以此根據(jù)每人判斷預(yù)測的準(zhǔn)確程度確定每人的主觀概率，以此為權(quán)數(shù)，計算各期望值的平均數(shù)。為權(quán)數(shù)，計算各期望值的平均數(shù)。3.3.計算平均偏差程度，校正預(yù)測結(jié)果計算平均偏差程度，校正預(yù)測結(jié)果 先將過去若干季度的實際數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)對比，計算比先將過去若干季度的實際數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)對比，計算比率、平均比率和平均偏差程度；然后校正預(yù)測結(jié)果。率、平均比率和平均偏差程度；然后校正預(yù)測結(jié)果。27例例4-1：某公司邀請甲、乙、丙三名統(tǒng)計員和另外兩名計劃員對公司：

24、某公司邀請甲、乙、丙三名統(tǒng)計員和另外兩名計劃員對公司明年第一季度的銷售額進行預(yù)測，三名統(tǒng)計員的預(yù)測情況如下表所示；明年第一季度的銷售額進行預(yù)測，三名統(tǒng)計員的預(yù)測情況如下表所示；兩名計劃員預(yù)測的期望值分別為兩名計劃員預(yù)測的期望值分別為950萬元、萬元、750萬元。根據(jù)過去經(jīng)驗，萬元。根據(jù)過去經(jīng)驗，三名統(tǒng)計員之間的判斷能力不相上下，兩名計劃員之間的判斷準(zhǔn)確度三名統(tǒng)計員之間的判斷能力不相上下，兩名計劃員之間的判斷準(zhǔn)確度也基本相當(dāng)；但是總體上講，統(tǒng)計部門比計劃部門的判斷準(zhǔn)確性要更也基本相當(dāng)；但是總體上講，統(tǒng)計部門比計劃部門的判斷準(zhǔn)確性要更高一些。該公司明年第一季度的銷售額預(yù)計是多少？高一些。該公司明年

25、第一季度的銷售額預(yù)計是多少？統(tǒng)計員統(tǒng)計員估計估計銷售額（萬元）銷售額（萬元）主觀概率主觀概率甲甲最高銷售最高銷售最可能銷售最可能銷售最低銷售最低銷售10008006000.30.50.2乙乙最高銷售最高銷售最可能銷售最可能銷售最低銷售最低銷售120010008000.20.60.2丙丙最高銷售最高銷售最可能銷售最可能銷售最低銷售最低銷售9007005000.20.50.328求解求解：（1）以主觀概率為權(quán)重，計算三名統(tǒng)計員的預(yù)測值：）以主觀概率為權(quán)重，計算三名統(tǒng)計員的預(yù)測值：甲甲：10000.3+8000.5+6000.2=820（萬元）（萬元）乙乙：12000.2+10000.6+8000.

26、2=1000（萬元）（萬元）丙丙：9000.2+7000.5+5000.3=680（萬元）（萬元）（2）計算三名統(tǒng)計員預(yù)測的平均銷售額：）計算三名統(tǒng)計員預(yù)測的平均銷售額：（820+1000+680）3=833.33（萬元）（萬元）（3）計算兩名計劃員預(yù)測的平均銷售額：）計算兩名計劃員預(yù)測的平均銷售額：9500.5+7500.5=850（萬元）（萬元）（4）計算統(tǒng)計員和計劃員預(yù)測的平均銷售額：）計算統(tǒng)計員和計劃員預(yù)測的平均銷售額：833.330.6+8500.4=840（萬元）（萬元）（5）校正預(yù)測結(jié)果：）校正預(yù)測結(jié)果：8400.98=823.2（萬元）（萬元）29 領(lǐng)先指標(biāo)法的特點領(lǐng)先指標(biāo)法的

27、特點：不但可以預(yù)測經(jīng)濟的發(fā)展趨勢，而且可以：不但可以預(yù)測經(jīng)濟的發(fā)展趨勢，而且可以預(yù)測其轉(zhuǎn)折點。預(yù)測其轉(zhuǎn)折點。 領(lǐng)先指標(biāo)法領(lǐng)先指標(biāo)法又稱為先導(dǎo)指標(biāo)法，又稱為先導(dǎo)指標(biāo)法，就是將各種經(jīng)濟指標(biāo)分為三種類就是將各種經(jīng)濟指標(biāo)分為三種類型：領(lǐng)先指標(biāo)、同步指標(biāo)和滯后指標(biāo)，通過領(lǐng)先指標(biāo)型：領(lǐng)先指標(biāo)、同步指標(biāo)和滯后指標(biāo)，通過領(lǐng)先指標(biāo)預(yù)測同步指標(biāo)或預(yù)測同步指標(biāo)或滯后指標(biāo)。滯后指標(biāo)。3. 3. 領(lǐng)先指標(biāo)法領(lǐng)先指標(biāo)法 （2）畫出領(lǐng)先指標(biāo)、同）畫出領(lǐng)先指標(biāo)、同步指標(biāo)和滯后指標(biāo)的時步指標(biāo)和滯后指標(biāo)的時間序列圖，如圖所示：間序列圖，如圖所示：領(lǐng)先指標(biāo)法的預(yù)測步驟領(lǐng)先指標(biāo)法的預(yù)測步驟：（1 1）根據(jù)預(yù)測指標(biāo)找出領(lǐng)先指標(biāo)）根據(jù)預(yù)

28、測指標(biāo)找出領(lǐng)先指標(biāo)（3 3）進行預(yù)測）進行預(yù)測304 4. .3 3 定量預(yù)測方法及其應(yīng)用定量預(yù)測方法及其應(yīng)用q4.3.1 時間序列預(yù)測法及其應(yīng)用時間序列預(yù)測法及其應(yīng)用q4.3.2 回歸預(yù)測法及其應(yīng)用回歸預(yù)測法及其應(yīng)用q4.3.3 預(yù)測誤差分析預(yù)測誤差分析31時間序列的概念：時間序列的概念：時間時間(月份月份)1月月2月月3月月4月月5月月6月月7月月8月月9月月銷量銷量(萬臺萬臺)2223252726232421?時間時間(年度年度)200120022003200420052006200720082009運輸量運輸量(噸噸)645650670660675678685686?某企業(yè)產(chǎn)品銷售資料

29、某企業(yè)產(chǎn)品銷售資料（1月8月）某物流公司某物流公司20012008年的貨物運輸量年的貨物運輸量按月排列的銷量按月排列的銷量按年排列的運輸量按年排列的運輸量時間序列時間序列，指觀測或記錄到的一組按時間順序排列的歷史數(shù)據(jù)，指觀測或記錄到的一組按時間順序排列的歷史數(shù)據(jù) 。4.3.1 4.3.1 時間序列預(yù)測法及其應(yīng)用時間序列預(yù)測法及其應(yīng)用32時間序列預(yù)測時間序列預(yù)測q時間序列預(yù)測時間序列預(yù)測：根據(jù)預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)資料，：根據(jù)預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)資料，按時間進程組成動態(tài)數(shù)列，進行分析、預(yù)測的方按時間進程組成動態(tài)數(shù)列，進行分析、預(yù)測的方法。法。q常用的方法有：移動平均法、指數(shù)平滑法常用的方法有：移動平均

30、法、指數(shù)平滑法 。331. 1. 移動平均預(yù)測法移動平均預(yù)測法q以預(yù)測對象最近一組歷史數(shù)據(jù)的平均值直接或間接地作為預(yù)測值。以預(yù)測對象最近一組歷史數(shù)據(jù)的平均值直接或間接地作為預(yù)測值。q“平均平均” 是取預(yù)測對象的時間序列中由遠而近，按一定跨期的數(shù)是取預(yù)測對象的時間序列中由遠而近，按一定跨期的數(shù)據(jù)進行平均；據(jù)進行平均；q“移動移動” 是指參與平均值計算的實際數(shù)據(jù)隨預(yù)測期的推進而不斷是指參與平均值計算的實際數(shù)據(jù)隨預(yù)測期的推進而不斷更新。增加一個新值，同時剔除掉已參與平均計算的最陳舊的一個更新。增加一個新值，同時剔除掉已參與平均計算的最陳舊的一個實際值，保證每次參與計算的實際值個數(shù)相同。實際值，保證每

31、次參與計算的實際值個數(shù)相同。時間時間（月）（月）123456789運輸量運輸量（噸）（噸）645650670660675678685686?某公司某公司2003年年18月的貨物運輸量月的貨物運輸量341 1） 一次移動平均預(yù)測法一次移動平均預(yù)測法 以本期（以本期（t t期）移動平均值作為下期（期）移動平均值作為下期（t+1t+1期）的預(yù)測值。期）的預(yù)測值。式中：式中：Mt(1) t時刻的移動平均值時刻的移動平均值 ，上標(biāo)，上標(biāo)(1)代表一次移動平均；代表一次移動平均； yi 時間序列代表的實際值；時間序列代表的實際值； N 參與平均值計算的實際值個數(shù)參與平均值計算的實際值個數(shù)(跨期跨期)NtN

32、yyyMNtttt,.11(4-1)35例例4-2：某物資企業(yè)某物資企業(yè)統(tǒng)計了某年度統(tǒng)計了某年度1月至月至11月的鋼材實際銷售月的鋼材實際銷售量，統(tǒng)計結(jié)果見表，量，統(tǒng)計結(jié)果見表，請用移動平均預(yù)測法請用移動平均預(yù)測法預(yù)測其預(yù)測其12月的鋼材銷月的鋼材銷售量。售量。月份月份實際銷量實際銷量(噸噸)移動平均數(shù)移動平均數(shù)Mt(1)n=3n=6122400221900322600421400223005231002196762310022367725700225332241782340023967229679238002406723216102520024300234161125400241332404

33、912248002443336計算結(jié)果圖表顯示計算結(jié)果圖表顯示從圖上可以看出從圖上可以看出：（1）用移動平均法計算出的新數(shù)列的變化趨勢與實際變化情況基本）用移動平均法計算出的新數(shù)列的變化趨勢與實際變化情況基本一致；一致；（2）新數(shù)列數(shù)據(jù)波動的范圍變小了，并且隨參與平均值計算的）新數(shù)列數(shù)據(jù)波動的范圍變小了，并且隨參與平均值計算的n值的值的增加，平均值的波動范圍越小。增加，平均值的波動范圍越小。(修勻能力、抗干擾能力修勻能力、抗干擾能力)（3）當(dāng)）當(dāng)n值增大，移動平均值對時間序列變化的敏感性降低。值增大，移動平均值對時間序列變化的敏感性降低。37q移動平均法對時間序列數(shù)據(jù)變化的移動平均法對時間序列

34、數(shù)據(jù)變化的抗干擾能力叫抗干擾能力叫修勻能力修勻能力。q移動平均法對時間序列數(shù)據(jù)變化的移動平均法對時間序列數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度叫反應(yīng)速度叫敏感性敏感性。q移動平均法的修勻能力與敏感性相互矛盾。移動平均法的修勻能力與敏感性相互矛盾。v 當(dāng)當(dāng)n n值增大，移動平均值的修勻能力增加，但同時移動平均值對時間序列變化值增大，移動平均值的修勻能力增加，但同時移動平均值對時間序列變化的敏感性降低。的敏感性降低。v 要根據(jù)時間序列的特點來確定要根據(jù)時間序列的特點來確定n n值的大小。值的大小。qn n值的一般選擇原則是：值的一般選擇原則是：v （1 1）由時間序列的數(shù)據(jù)點的多少而定。數(shù)據(jù)點多，）由時間序列的數(shù)據(jù)點

35、的多少而定。數(shù)據(jù)點多，n n可以取得大一些；可以取得大一些；v （2 2）由時間序列的趨勢而定。趨勢平穩(wěn)并基本保持水平狀態(tài)的，）由時間序列的趨勢而定。趨勢平穩(wěn)并基本保持水平狀態(tài)的，n n可以取得可以取得大一些；大一些；v （3 3）趨勢平穩(wěn)并保持階梯性或周期性增長的）趨勢平穩(wěn)并保持階梯性或周期性增長的n n應(yīng)該取得小一些。應(yīng)該取得小一些。期期序序歷史歷史數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)一次一次平均平均n=3一次一次平均平均n=51102153204251553020635252074030258453530950403510554540（1）簡便易于使用；）簡便易于使用；（2）一次移動平均法能較好地適應(yīng)水平型歷史數(shù)據(jù)

36、）一次移動平均法能較好地適應(yīng)水平型歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測，但不適應(yīng)帶有明顯上升或下降的斜坡型的預(yù)測，但不適應(yīng)帶有明顯上升或下降的斜坡型歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測。歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測。主要缺點：主要缺點：由于對分段內(nèi)部的各數(shù)據(jù)同等對待，而沒有強調(diào)近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影由于對分段內(nèi)部的各數(shù)據(jù)同等對待，而沒有強調(diào)近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影響，如果近期內(nèi)情況變化發(fā)展較快，利用一次移動平均預(yù)測會導(dǎo)致較大的誤差。響，如果近期內(nèi)情況變化發(fā)展較快，利用一次移動平均預(yù)測會導(dǎo)致較大的誤差。 實際上，近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影響一般更大，為了減少這種誤差，可以采取二次移實際上，近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影響一般更大，為了減少這種誤差，可以采取二次移動平均方法。

37、動平均方法。39期期序序歷史歷史數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)一次一次平均平均n=3二次二次平均平均n=311021532042515530206352574030208453525950403010554535從圖上可以看出，一次移動平均值滯后于歷從圖上可以看出，一次移動平均值滯后于歷史數(shù)據(jù)，而二次移動平均值又落后于一次移史數(shù)據(jù)，而二次移動平均值又落后于一次移動平均值。動平均值。啟示啟示：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、一次移動平均值、二：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、一次移動平均值、二次移動平均值三者間的滯后關(guān)系，可以先求次移動平均值三者間的滯后關(guān)系，可以先求出一次移動平均值與二次移動平均值之間的出一次移動平均值與二次移動平均值之間的差值，然后

38、將此差值加到一次移動平均值上差值，然后將此差值加到一次移動平均值上，再考慮其趨勢變動值，得到接近實際情況，再考慮其趨勢變動值，得到接近實際情況的預(yù)測值。（的預(yù)測值。（二次移動平均預(yù)測法的基本思二次移動平均預(yù)測法的基本思想）想）402 2）二次移動平均預(yù)測法）二次移動平均預(yù)測法二次移動平均預(yù)測法是在求得一次移動平均數(shù)、二次移動平均數(shù)的基礎(chǔ)二次移動平均預(yù)測法是在求得一次移動平均數(shù)、二次移動平均數(shù)的基礎(chǔ)上，對有線性趨勢的時間序列所作的預(yù)測。步驟如下：上，對有線性趨勢的時間序列所作的預(yù)測。步驟如下： （1 1）計算一次移動平均值）計算一次移動平均值 （2 2）計算二次移動平均值）計算二次移動平均值)2

39、4()1()1(2)1(1)2( nMMMMntttt其中：Mt(1) t時刻的一次移動平均值 Mt(2) t時刻的二次移動平均值； n 參與二次平均計算的一次移動平均值的個數(shù)（3）對有線性趨勢的時間序列做預(yù)測對有線性趨勢的時間序列做預(yù)測)34( TbayttTt)54(12)44(2:)2()1()2()1(:ttttttTtMMnbMMaTy預(yù)測期與本期的間距；預(yù)測期的預(yù)測值；其中：例例4-3：某物資企業(yè)某年度某物資企業(yè)某年度1 1月至月至1111月的鋼材實際銷售量，用二次移動平均月的鋼材實際銷售量，用二次移動平均預(yù)測法預(yù)測其預(yù)測法預(yù)測其1212月的鋼材銷售量。月的鋼材銷售量。月月份份實際

40、實際銷售量銷售量一次平均數(shù)一次平均數(shù)Mt(1) 二次平均數(shù)二次平均數(shù)Mt(2) Mt(1)- Mt(2)atbt預(yù)測值預(yù)測值yt+T取取T=1(1)(2)(3)(4)(5)=(3)-(4)(6)=(3)+(5)(7)=(8)=(6)+(7)*T1224002219003226004214002230052310021967623100223677257002253322211322228563222317882340023967222891678256451678273229238002406722956111125178111126289102520024300235227782507877

41、8258561125400241332411122241552224177122480024167633254336332606642移動平均預(yù)測小結(jié)：移動平均預(yù)測小結(jié)： （1 1）在外界環(huán)境變化較少的情況下，移動平均法是一種有效的預(yù)測方法；）在外界環(huán)境變化較少的情況下，移動平均法是一種有效的預(yù)測方法； （2 2）短期預(yù)測效果很好。適用于需求、銷售預(yù)測、庫存管理預(yù)測等；）短期預(yù)測效果很好。適用于需求、銷售預(yù)測、庫存管理預(yù)測等； （3 3）需要較多的歷史數(shù)據(jù)，并且計算量較大。）需要較多的歷史數(shù)據(jù)，并且計算量較大。432. 2. 指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法q指數(shù)平滑預(yù)測法，是在移動平均預(yù)測法的基礎(chǔ)上發(fā)展

42、起來指數(shù)平滑預(yù)測法，是在移動平均預(yù)測法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種特殊的加權(quán)平均預(yù)測法。的一種特殊的加權(quán)平均預(yù)測法。q包括一次指數(shù)平滑預(yù)測法，二次指數(shù)平滑預(yù)測法和高次指數(shù)平滑法。包括一次指數(shù)平滑預(yù)測法，二次指數(shù)平滑預(yù)測法和高次指數(shù)平滑法。 q特點：計算簡單，需要的歷史數(shù)據(jù)較少特點：計算簡單，需要的歷史數(shù)據(jù)較少q思路：對離預(yù)測期較近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù)，離預(yù)思路：對離預(yù)測期較近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù)，離預(yù)測期較遠的歷史數(shù)據(jù)給予較小的權(quán)數(shù)。測期較遠的歷史數(shù)據(jù)給予較小的權(quán)數(shù)。44一次指數(shù)平滑法計算公式一次指數(shù)平滑法計算公式式中：式中：Ft+1(1) 在在t+1t+1時刻的一次指數(shù)平滑值時刻的一次指數(shù)

43、平滑值(t(t時刻的下期預(yù)測值時刻的下期預(yù)測值) )； Ft(1) 在在t t時刻的一次指數(shù)平滑值時刻的一次指數(shù)平滑值(t(t時刻預(yù)測值時刻預(yù)測值) )； xt 在在t t時刻的實際值；時刻的實際值； 平滑常數(shù)，規(guī)定平滑常數(shù)，規(guī)定0011；下期預(yù)測值下期預(yù)測值 本期本期實際值實際值的一部分的一部分 十十 本期本期預(yù)測值預(yù)測值的一部分的一部分)1()1(11tttFxF1 1）一次指數(shù)平滑預(yù)測法）一次指數(shù)平滑預(yù)測法 例例4-4：某企業(yè)對某年度某企業(yè)對某年度l11l11月某種物資的價格情況進行了統(tǒng)計，用一月某種物資的價格情況進行了統(tǒng)計，用一次指數(shù)平滑法對該年次指數(shù)平滑法對該年1212月份該物資的市

44、場價格進行預(yù)測月份該物資的市場價格進行預(yù)測 解：設(shè)解：設(shè)0.9，F(xiàn)1(1)x1 =200(假定假定)依次代入公式得到：依次代入公式得到：2002001 . 02009 . 0)1 ()1(11)1(2FxF5 .1412001 . 01359 . 0)1 ()1(22)1(3FxF月份月份市場價格市場價格xt預(yù)測值預(yù)測值Ft(1)1200（200）21352003195141.54197189.75310196.76175298.77155187.48130158.29220132.810277211.311235270.912238.6月份月份運輸量運輸量（萬噸）（萬噸）預(yù)測值預(yù)測值=0.1

45、=0.5=0.9151（38）（38）（38）23539.344.549.732838.8739.7536.4743237.7833.8828.8554837.232.9431.6965438.2840.4746.3775239.8547.2453.2484841.0749.6252.1294247.7648.8148.41104641.7845.4142.64114442.245.7145.66124742.3844.8644.17142.8445.9346.72例例4-54-5：某某物資企業(yè)物資企業(yè)20022002年每月的物資運輸量統(tǒng)計如下，用指數(shù)平滑法預(yù)測年每月的物資運輸量統(tǒng)計如下，用指

46、數(shù)平滑法預(yù)測20032003年一月份的運輸量（用不同的平滑常數(shù)）年一月份的運輸量（用不同的平滑常數(shù)）解：設(shè)解：設(shè) F F1 1(1)(1)=(x1+x2+x3)=38, =(x1+x2+x3)=38, =0.1, 0.5, 0.9, =0.1, 0.5, 0.9, 計算結(jié)果見下表：計算結(jié)果見下表： 47由上圖可知：由上圖可知：值越大，近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影響越大，模型靈敏度越高；值越大，近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影響越大，模型靈敏度越高；值越小，近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影響越小，消除了隨機波動性，只反映長期值越小，近期數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影響越小，消除了隨機波動性，只反映長期的大致發(fā)展趨勢。的大致發(fā)展趨勢。合理確定

47、合理確定值，是用指數(shù)平滑模型的進行預(yù)測的關(guān)鍵。值，是用指數(shù)平滑模型的進行預(yù)測的關(guān)鍵。48q平滑系數(shù)平滑系數(shù)的的大小則表明了新、老數(shù)據(jù)在下期預(yù)測計算中的比重。大小則表明了新、老數(shù)據(jù)在下期預(yù)測計算中的比重。v 越大，實際值在預(yù)測中占的比重就越大，這就越能體現(xiàn)預(yù)測對象當(dāng)前的變越大，實際值在預(yù)測中占的比重就越大，這就越能體現(xiàn)預(yù)測對象當(dāng)前的變化趨勢而忽視它的歷史趨勢?；厔荻鲆曀臍v史趨勢。v 越小，歷史數(shù)據(jù)在預(yù)測中占的比重就越大，這就越能反映預(yù)測對象的歷史越小，歷史數(shù)據(jù)在預(yù)測中占的比重就越大，這就越能反映預(yù)測對象的歷史演變趨勢而忽視了當(dāng)前的變化。演變趨勢而忽視了當(dāng)前的變化。q的一般取值原則：的一般取

48、值原則：v (1)(1)初始值的準(zhǔn)確性小時，初始值的準(zhǔn)確性小時，宜取大些，以強調(diào)重視現(xiàn)實狀態(tài)；宜取大些，以強調(diào)重視現(xiàn)實狀態(tài)；v (2)(2)初始數(shù)據(jù)中，只有一部分與預(yù)測值擬合較好而大部分不好時，說明歷史狀初始數(shù)據(jù)中，只有一部分與預(yù)測值擬合較好而大部分不好時，說明歷史狀況不能較好地反映現(xiàn)實，況不能較好地反映現(xiàn)實，宜取較大的數(shù)值。宜取較大的數(shù)值。v (3)(3)時間序列雖有不規(guī)則波動，但其長期趨勢較為平穩(wěn)時，時間序列雖有不規(guī)則波動，但其長期趨勢較為平穩(wěn)時，宜取小些，以強宜取小些，以強調(diào)重視總的演變趨勢；調(diào)重視總的演變趨勢；v (4)(4)時間序列波動的頻率和振幅都較大，時間序列波動的頻率和振幅都較

49、大，取值要大一些，以強調(diào)重視近期實取值要大一些，以強調(diào)重視近期實際的變化狀態(tài)；際的變化狀態(tài)；v (5)(5)時間序列波動的頻率和振幅較小，時間序列波動的頻率和振幅較小，取值要小一些，以強調(diào)用歷史發(fā)展趨取值要小一些，以強調(diào)用歷史發(fā)展趨勢預(yù)測。勢預(yù)測。 )1()1(11tttFxF49 二次指數(shù)平滑法解決了一次指數(shù)平滑法存在的兩個問題： 一是解決了一次指數(shù)平滑不能用于明顯趨勢變動的市場現(xiàn)象的預(yù)測； 二是解決了一次指數(shù)平滑只能向未來預(yù)測一期的局限性。2 2）二次指數(shù)平滑法）二次指數(shù)平滑法50（1）二次指數(shù)平滑法的計算公式 平滑系數(shù)。期的二次指數(shù)平滑值；第期的一次指數(shù)平滑值；第ttSSSSSttttt

50、)2()1()2(11)2()1 (51期向后推移期數(shù)；由期預(yù)測值；第tTTtTYSSbSSabaYTtttttttiiTt)2()1()2()1(1;2（2）二次指數(shù)平滑法的數(shù)學(xué)預(yù)測模型524.3.2 4.3.2 回歸預(yù)測法及其應(yīng)用回歸預(yù)測法及其應(yīng)用q事物之間或事物的各因素之間只處于兩種狀態(tài)：有關(guān)系或無關(guān)系。事物之間或事物的各因素之間只處于兩種狀態(tài)：有關(guān)系或無關(guān)系。q如果把事物或事物的各因素用最能反映其本質(zhì)特征的變量來表示，那如果把事物或事物的各因素用最能反映其本質(zhì)特征的變量來表示，那么這些變量之間也只能存在兩種狀態(tài)：有關(guān)系或無關(guān)系。么這些變量之間也只能存在兩種狀態(tài)：有關(guān)系或無關(guān)系。事物及其

51、因素變量有關(guān)系無關(guān)系確定性關(guān)系非確定性關(guān)系特征提取確定性關(guān)系確定性關(guān)系：指一個變量可以被一個或若干個其他變量按一定規(guī)律唯一確：指一個變量可以被一個或若干個其他變量按一定規(guī)律唯一確定，也就是說變量之間的關(guān)系能用確定的數(shù)學(xué)公式來反映，即函數(shù)關(guān)系。定，也就是說變量之間的關(guān)系能用確定的數(shù)學(xué)公式來反映，即函數(shù)關(guān)系。非確定性關(guān)系非確定性關(guān)系：變量之間存在著某種關(guān)系，但這種關(guān)系具有不確定性，這：變量之間存在著某種關(guān)系，但這種關(guān)系具有不確定性，這種關(guān)系叫做非確定性關(guān)系，即相關(guān)關(guān)系。（種關(guān)系叫做非確定性關(guān)系，即相關(guān)關(guān)系。（大多數(shù)事物之間是這種關(guān)系大多數(shù)事物之間是這種關(guān)系） 53q變量間非確定性的相關(guān)關(guān)系不能用精

52、確的函數(shù)關(guān)系式唯一地表達，但變量間非確定性的相關(guān)關(guān)系不能用精確的函數(shù)關(guān)系式唯一地表達，但在統(tǒng)計學(xué)意義上，它們之間的相關(guān)關(guān)系可以通過統(tǒng)計的方法給出某種在統(tǒng)計學(xué)意義上，它們之間的相關(guān)關(guān)系可以通過統(tǒng)計的方法給出某種函數(shù)表達方式，這種用統(tǒng)計方法處理變量間相關(guān)關(guān)系的方法就是函數(shù)表達方式，這種用統(tǒng)計方法處理變量間相關(guān)關(guān)系的方法就是回歸回歸分析方法分析方法。q回歸分析預(yù)測法回歸分析預(yù)測法是通過收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在分析變量間非確定性關(guān)系的是通過收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在分析變量間非確定性關(guān)系的基礎(chǔ)上，找出變量間的統(tǒng)計規(guī)律性，并用數(shù)學(xué)方法把變量間的統(tǒng)計規(guī)基礎(chǔ)上，找出變量間的統(tǒng)計規(guī)律性，并用數(shù)學(xué)方法把變量間的統(tǒng)計規(guī)律表現(xiàn)出來，

53、并在此基礎(chǔ)上進行預(yù)測。律表現(xiàn)出來，并在此基礎(chǔ)上進行預(yù)測。541. 1. 一元線性回歸預(yù)測法一元線性回歸預(yù)測法 例例4-6：為了預(yù)測汽車薄鋼板的年需求量，有關(guān)物資企業(yè)研究并收集了發(fā)為了預(yù)測汽車薄鋼板的年需求量，有關(guān)物資企業(yè)研究并收集了發(fā)達國家汽車制造業(yè)近幾年間的汽車產(chǎn)量與薄鋼板消耗量的數(shù)據(jù)，見表：達國家汽車制造業(yè)近幾年間的汽車產(chǎn)量與薄鋼板消耗量的數(shù)據(jù)，見表： 序號序號年度年度汽車產(chǎn)量汽車產(chǎn)量x x（萬輛）（萬輛）薄鋼板消耗量薄鋼板消耗量y y（噸）（噸）1198511.38182852198612.54199373198713.80217194198814.91302625198918.6030

54、39961990？汽車產(chǎn)量與薄鋼板消耗量的關(guān)系（散點圖）1000015000200002500030000350004000045000101214161820汽車產(chǎn)量x薄鋼板需求量yq一元線性回歸預(yù)測一元線性回歸預(yù)測 變量間是線性相關(guān)關(guān)系。變量間是線性相關(guān)關(guān)系。只有一個自變量（影響因素），一個因變量。只有一個自變量（影響因素），一個因變量。55例例4-7：某公司預(yù)備購入鋼材，根據(jù)統(tǒng)計資料估計鋼材在途運輸時間。某公司預(yù)備購入鋼材，根據(jù)統(tǒng)計資料估計鋼材在途運輸時間。供貨工廠供貨工廠鐵路運輸距離鐵路運輸距離x x（公里）（公里）在途運輸時間在途運輸時間y y（小時）（小時）121052290733

55、506448011549086730117780128850899201510101012運輸時間與運輸距離的關(guān)系0246810121416020040060080010001200運輸距離x運輸時間y56q一元線性回歸預(yù)測法預(yù)測流程一元線性回歸預(yù)測法預(yù)測流程v 判斷變量間是否成線性趨勢。對判斷變量間是否成線性趨勢。對n n對觀察點數(shù)據(jù)（對觀察點數(shù)據(jù)（X Xi i,Y,Yi i）, ,選取直角坐標(biāo)系，選取直角坐標(biāo)系，繪制散點圖。繪制散點圖。v 分析變量間是否存在線性相關(guān)關(guān)系分析變量間是否存在線性相關(guān)關(guān)系 v 求回歸方程：求回歸方程：y ya+bxa+bx，并進行預(yù)測，并進行預(yù)測v 檢驗相關(guān)性檢

56、驗相關(guān)性 散點圖只能表示兩個變量之間是否線性相關(guān)，而不能表示變量的線性相關(guān)程度到散點圖只能表示兩個變量之間是否線性相關(guān)，而不能表示變量的線性相關(guān)程度到底有多大。底有多大。 對兩個變量的線性相關(guān)性的檢驗可以通過數(shù)理統(tǒng)計中的對兩個變量的線性相關(guān)性的檢驗可以通過數(shù)理統(tǒng)計中的F檢驗和檢驗和R檢驗檢驗來進行。來進行。 iiiiiynyxnxxnxyxnyxbxbya1122式中一元線性回歸模型一元線性回歸模型57q例例4-84-8：某公司預(yù)備購入鋼材，下表是一些供貨點的路程某公司預(yù)備購入鋼材，下表是一些供貨點的路程及運輸時間的統(tǒng)計資料，要求根據(jù)提供的統(tǒng)計資料估計供及運輸時間的統(tǒng)計資料，要求根據(jù)提供的統(tǒng)計

57、資料估計供貨點位于貨點位于15001500公里時鋼材的在途運輸時間公里時鋼材的在途運輸時間供貨工廠供貨工廠鐵路運輸距離鐵路運輸距離x x（公里）（公里）在途運輸時間在途運輸時間y y（小時）（小時）1 12102105 52 22902907 73 33503506 64 448048011115 54904908 86 673073011117 778078012128 88508508 89 99209201515101010101010121258解：解：（1 1）判斷統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否有線性關(guān)系，作散點圖）判斷統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否有線性關(guān)系，作散點圖運輸時間與運輸距離的關(guān)系0246810121416

58、020040060080010001200運輸距離x運輸時間y由散點圖得出運輸距離與運輸時間基本成線性關(guān)系由散點圖得出運輸距離與運輸時間基本成線性關(guān)系59（2 2）計算回歸系數(shù)）計算回歸系數(shù)供貨工廠供貨工廠運輸距離運輸距離Xi(KM)運輸時間運輸時間Yi(Hour)XiYiXi2Yi21210510504410025229072030841004933506210012250036448011528023040012154908392024010064673011803053290012177801293606084001448850868007225006499201513800846400

59、22510101012121201020100144求和求和6110956449044515009935 . 91095611106110nyYnxXii60（3）代入運輸距離）代入運輸距離1500KM，得到運輸時間的預(yù)測值為：，得到運輸時間的預(yù)測值為： Y=4.019+0.00897*1500=17.474(小時小時)（4）相關(guān)性檢驗及預(yù)測誤差計算（略）相關(guān)性檢驗及預(yù)測誤差計算（略）x.yXbYaXnxYXnyxbniiniii0089700194:019. 461100897. 05 . 900897. 0611104451500)5 . 961110(64490)(21221回歸方程為6

60、1回歸預(yù)測顯著性檢驗回歸預(yù)測顯著性檢驗（1 1）相關(guān)性檢驗）相關(guān)性檢驗v 用相關(guān)系數(shù)用相關(guān)系數(shù) R R 描述變量間相互關(guān)系的密切程度。描述變量間相互關(guān)系的密切程度。均值，相關(guān)系數(shù)：:)()()(22yxyyxxyyxxRiiiiR的變化范圍：-1，1；R=0，表示零相關(guān)（不相關(guān)）；R=+1或R=-1，表示完全相關(guān)；R越接近于正負(fù)1，表示相關(guān)程度越強。（2 2）回歸方程和回歸系數(shù)的顯著性檢驗）回歸方程和回歸系數(shù)的顯著性檢驗v 用顯著性檢驗來考察回歸方程能否揭示變量間的數(shù)量規(guī)律，即判用顯著性檢驗來考察回歸方程能否揭示變量間的數(shù)量規(guī)律，即判斷回歸方程的擬合程度如何。斷回歸方程的擬合程度如何?；貧w方程