需求預(yù)測方法PPT課件

1、市場分析市場分析需求預(yù)測需求預(yù)測訂單訂單生產(chǎn)計劃生產(chǎn)計劃MRP生產(chǎn)作業(yè)計劃生產(chǎn)作業(yè)計劃生產(chǎn)控制生產(chǎn)控制產(chǎn)品產(chǎn)品R&D項目及網(wǎng)絡(luò)計劃項目及網(wǎng)絡(luò)計劃 生產(chǎn)系統(tǒng)選址和布置生產(chǎn)系統(tǒng)選址和布置BPRJIT、LN、OPT等先進(jìn)生產(chǎn)方式等先進(jìn)生產(chǎn)方式質(zhì)量管理質(zhì)量管理設(shè)備管理設(shè)備管理庫存管理庫存管理第1頁/共45頁預(yù)測 預(yù)測是決策的基礎(chǔ)預(yù)測1）預(yù)測及其分類（1）預(yù)測：對未來可能發(fā)生的情況的預(yù)計與推測 不僅是長期的戰(zhàn)略性決策的重要輸入，也是短期的日常經(jīng)營活動的重要依據(jù)預(yù)測為編制各部門的計劃提供了基礎(chǔ)，使各部門能夠協(xié)調(diào)一致的開展工作 第2頁/共45頁（2）預(yù)測種類 預(yù)測預(yù)測科學(xué)預(yù)測科學(xué)預(yù)測技術(shù)預(yù)測技術(shù)預(yù)測

2、經(jīng)濟(jì)預(yù)測經(jīng)濟(jì)預(yù)測需求預(yù)測需求預(yù)測社會預(yù)測社會預(yù)測第3頁/共45頁2）影響需求預(yù)測的因素 產(chǎn)品生命周期產(chǎn)品生命周期競爭者的行為競爭者的行為商業(yè)周期商業(yè)周期顧客偏好顧客偏好隨機(jī)影響隨機(jī)影響顧客的購買行為顧客的購買行為時間時間輸出輸出 反饋反饋 企業(yè)努力企業(yè)努力輸入輸入 輸入輸入 廣廣告告推推銷銷努努力力商商業(yè)業(yè)信信譽(yù)譽(yù)產(chǎn)品產(chǎn)品或或服務(wù)服務(wù)的設(shè)計的設(shè)計信信用用政政策策產(chǎn)產(chǎn)品品質(zhì)質(zhì)量量第4頁/共45頁（1）商業(yè)周期 需需求求 復(fù)蘇復(fù)蘇 高漲高漲 衰退衰退 蕭條蕭條 時間時間第5頁/共45頁（2）產(chǎn)品生命周期 需需求求 導(dǎo) 入 期導(dǎo) 入 期 成 長 期成 長 期 成 熟 期成 熟 期 衰 退 期衰 退

3、期 時間時間第6頁/共45頁3）預(yù)測分類 第7頁/共45頁4）預(yù)測的一般步驟 第8頁/共45頁預(yù)測模型預(yù)測模型調(diào)整系數(shù)調(diào)整系數(shù)歷史數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)廠商廠商/產(chǎn)品數(shù)據(jù)預(yù)測產(chǎn)品數(shù)據(jù)預(yù)測公開信息公開信息深度訪談確認(rèn)數(shù)據(jù)深度訪談確認(rèn)數(shù)據(jù)預(yù)測模型預(yù)測模型當(dāng)年和未來三年的預(yù)測數(shù)據(jù)當(dāng)年和未來三年的預(yù)測數(shù)據(jù)某移動公司未來三年的預(yù)測流程圖某移動公司未來三年的預(yù)測流程圖第9頁/共45頁5）預(yù)測中應(yīng)注意的幾個問題（1）判斷在預(yù)測中的作用v選擇預(yù)測方法v辨別信息v取舍預(yù)測結(jié)果（2）預(yù)測精度與成本 第10頁/共45頁（3）預(yù)測的時間范圍和更新頻率（4）穩(wěn)定性和響應(yīng)性 定量模型的使用決策定量模型的使用決策第11頁/共45頁定

4、性預(yù)測方法 1）德爾菲法（專家調(diào)查法）（1）應(yīng)用過程 第12頁/共45頁（2）使用原則 匿名性 反饋性 收斂性2）部門主管人員意見法3）用戶調(diào)查法4）銷售人員意見法 第13頁/共45頁定量預(yù)測方法 時間序列模型1）時間序列的構(gòu)成（1）時間序列：按一定時間間隔，把某變量數(shù)值 依發(fā)生先后順序排列起來的序列。 這些數(shù)值可以是銷售數(shù)量、收入、利潤、產(chǎn)量、運(yùn)量、事故數(shù)等。（2）常見的時間序列的4種成分 趨勢成分 季節(jié)成分 周期成分隨機(jī)成分 第14頁/共45頁趨勢成分趨勢成分季節(jié)成分季節(jié)成分周期成分周期成分隨機(jī)成分隨機(jī)成分實際變化第15頁/共45頁2）時間序列平滑模型（1）簡單移動平均 例，某電子音響器材

5、公司SONY牌單放機(jī)的逐月銷售記錄如下表所示。取n=3，試用簡單移動平均法預(yù)測。解：由n=3，根據(jù)簡單移動平均計算公式可得數(shù)為移動平均采用的周期周期的實際需求為周期的預(yù)測值，可作為周期末簡單移動平均值為式中，niAttSMAAnSMAittntiit111113121ttttAAASMA第16頁/共45頁所以計算結(jié)果 月 份 實際銷量（百臺） n=3（百臺）12345678910111220.0021.0023.0024.0025.0027.0026.0025.0026.0028.0027.0029.00 21.33 22.67 24.00 25.33 26.00 26.00 25.67 26

6、.33 27.00第17頁/共45頁（2 2）加權(quán)移動平均如上例，取n=3n=3，1 1，2 2，3 3，試用加權(quán)移動平均法預(yù)測。解：由n=3n=3 根據(jù)簡單移動平均計算公式可得為實際需求的權(quán)系數(shù)周期的預(yù)測值，可作為周期末加權(quán)移動平均值為式中，nttntiintitttWMAAnWMA,.,11211113312211ttttAAAWMA第18頁/共45頁所以計算結(jié)果 月 份 實際銷量（百臺） n=3（百臺）12345678910111220.0021.0023.0024.0025.0027.0026.0025.0026.0028.0027.0029.00 21.83 23.17 24.33

7、25.83 26.17 25.67 25.67 26.83 27.17第19頁/共45頁（3 3）一次指數(shù)平滑法和移動平均法不同，一次指數(shù)平滑法考慮所有的歷史數(shù)據(jù)，只不過近期實際數(shù)據(jù)的權(quán)重大，遠(yuǎn)期實際數(shù)據(jù)的權(quán)重小計算公式 一次指數(shù)平滑平均值SASAt t的計算公式 若把t t期一次指數(shù)平滑平均值SASAt t作為t+1t+1期的一次指數(shù)平滑預(yù)測值SFSFt+1t+1，即一次平滑指數(shù)法的預(yù)測公式 11tttSAASA第20頁/共45頁例，某公司的月銷售額記錄如下表所示，試分別取和=0.7=0.7，SFSF1 1=11.00=11.00，計算一次指數(shù)平滑預(yù)測值 解：當(dāng)時 當(dāng)時 101111予實際數(shù)

8、據(jù)的權(quán)重為平滑系數(shù)，它表示賦期實際值為期一次指數(shù)平滑預(yù)測值為式中，tAttSFSFASFtttttttSFASF6 . 04 . 01tttSFASF3 . 07 . 01第21頁/共45頁一次指數(shù)平滑預(yù)測值如下第22頁/共45頁第23頁/共45頁不同權(quán)重計算結(jié)果比較如下1012141618202224262830123456789101112月份銷售額（千元）實際銷售額=0.4=0.7第24頁/共45頁3 3）時間序列分解模型（1 1）對于企業(yè)來說，實際需求值是趨勢的、季節(jié)的、周期的或隨機(jī)的多種成分共同作用的結(jié)果，只有對時間序列分解，才能找到這些信息（2 2）分解模型乘法模型 不規(guī)則的波動成

9、分周期性變化成分季節(jié)成分趨勢成分時間序列的預(yù)測值式中，ICSTTFICSTTF第25頁/共45頁加法模型 （3 3）幾種可能的時間序列類型 式中，符號含義同上ICSTTF無趨勢、無季節(jié)波動無趨勢、無季節(jié)波動無趨勢、有季節(jié)波動無趨勢、有季節(jié)波動第26頁/共45頁有線性趨勢、相等的季節(jié)波動有線性趨勢、相等的季節(jié)波動有線性趨勢、增大的季節(jié)波動有線性趨勢、增大的季節(jié)波動非線性趨勢、相等的季節(jié)波動非線性趨勢、相等的季節(jié)波動非線性趨勢、增大的季節(jié)波動非線性趨勢、增大的季節(jié)波動第27頁/共45頁例，下表是某旅游服務(wù)點過去三年各季度快餐的銷售記錄。試預(yù)測該公司未來一年各季度的銷售量 第28頁/共45頁（1 1

10、）根據(jù)最小二乘法 假設(shè)銷售量的變化服從趨勢 季度序號線性變化常量銷售量預(yù)測式中，tbaTtbaTtt,0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12季度序號季度序號t14000 13000 12000 11000 10000 9000 8000銷銷售售量量aTt第29頁/共45頁 求出：（2 2）估算季節(jié)系數(shù)SISI 夏季的季節(jié)系數(shù) 同樣 tTt1671000015. 1316. 113. 116. 13995511TATATASI（夏）00. 1,85. 000. 1（春）（冬），（秋）SISISI第30頁/共45頁（3 3）預(yù)測 第31頁/共45頁因果模型1 1）時間序列只將時間

11、作為唯一獨(dú)立變量，而將需求作為因變量。實際過程中，需求是由很多因素決定的，如產(chǎn)品或服務(wù)的定價、政府規(guī)定、金融信息等2 2）常見的因果模型回歸模型經(jīng)濟(jì)計量模型投入產(chǎn)出模型 第32頁/共45頁3 3）一元線性回歸模型（1 1）參數(shù)計算公式 因變量的取值自變量的取值變量數(shù)斜率時的預(yù)測值截距，為自變量一元線性回歸預(yù)測值式中，yxnbxaynxbyaxxnyxxynbbxayTT022第33頁/共45頁（2 2）相關(guān)性r r檢驗和標(biāo)準(zhǔn)差S Syxyx r r為正，說明y y與x x正相關(guān)，即x x增加，y y也增加；r r為負(fù)，說明y y與x x負(fù)相關(guān)，即x x增加，y y也減少；r r越接近1 1，說

12、明實際值與所做出的直線越接近S Syxyx越小表示預(yù)測值與直線的距離越接近222222nyySyynxxnyxxynrTyx第34頁/共45頁如上例，應(yīng)用一元線性回歸進(jìn)行預(yù)測 第35頁/共45頁xbxaynxbyaxxnyxxynbT183.16403.995603.995695 .5816418399209183.1645 .5825.44090 .992095 .585 .6547099222第36頁/共45頁預(yù)測誤差與監(jiān)控 預(yù)測精度測量1）預(yù)測誤差（1）預(yù)測誤差：預(yù)測值與實際值之間的差異（2）產(chǎn)生預(yù)測誤差的原因 忽略了重要的變量，或變量發(fā)生了大的變化，或新的變量出現(xiàn)，使得所采用的模型不適

13、當(dāng) 由于氣候或其他自然現(xiàn)象的嚴(yán)重變化，如大的自然災(zāi)害引起的不規(guī)則變化 預(yù)測方法應(yīng)用不當(dāng)或錯誤地解釋了預(yù)測結(jié)果隨機(jī)變量的存在是固有的 第37頁/共45頁（3 3）常用評價指標(biāo)平均絕對偏差平均平方誤差平均預(yù)測誤差平均絕對百分誤差 第38頁/共45頁2 2）平均絕對偏差（MADMAD）（1 1）定義：整個預(yù)測期內(nèi)每一次預(yù)測值與實際值 的絕對偏差（不分正負(fù)，只考慮偏差 量）的平均值，能夠較好的反映預(yù)測 的精度，但不容易衡量無偏性（2 2）計算公式 個數(shù)（或預(yù)測次數(shù)）整個預(yù)測期內(nèi)的時段的預(yù)測值時段的實際值時段式中，ntFtAnFAMADttnttt1第39頁/共45頁3 3）平均平方誤差（MSEMSE）（1 1）定義：對誤差的平方取平均值，能夠較好的 反映預(yù)測的精度，但無法衡量無偏性（2 2）計算公式式中符號意義同上nFAMSnttt12第40頁/共45頁4 4）平均預(yù)測誤差（MFEMFE）（1 1）定義：預(yù)測誤差的和的平均值，能夠很好的 衡量預(yù)測模型的無偏性，但不能反映 預(yù)測值偏離實際值的程度（2 2）計算公式 式中符號意義同上nFAMFEnttt1第41頁/共45頁5 5）平均絕對百分誤差（MAPEMAPE）如下例 式中符號意義同上nttttAFAnMAPE1100第