物流系統(tǒng)實用技術(shù)-物流系統(tǒng)預(yù)測

1、第3章 物流系統(tǒng)實用技術(shù) 3-1 物流系統(tǒng)預(yù)測主要內(nèi)容預(yù)測的相關(guān)知識判斷預(yù)測方法時間序列預(yù)測回歸分析預(yù)測11 預(yù)測技術(shù)概述2一. 預(yù)測的相關(guān)概念定義：預(yù)測就是對未來一些不確定的或未知事件的判斷或描述。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。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、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。原材料市場生產(chǎn)廠家配送中心用戶需求預(yù)測市場預(yù)測供應(yīng)預(yù)

2、測訂購預(yù)測訂單預(yù)測需求信息物流領(lǐng)域中的預(yù)測3二. 預(yù)測的作用預(yù)測的實質(zhì)掌握變化的原因；了解變化的狀態(tài)；從量的變化中找出因果關(guān)系；從變化中找出規(guī)律性的東西對未來進行判斷。 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。預(yù)測的作用預(yù)測是編制計劃的基礎(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。預(yù)測是決策的依據(jù) 決策的前提是預(yù)測，正確的決策取決于可靠的預(yù)測。4三. 預(yù)測的概念模型輸入需要處理的信息。（如市場的調(diào)研和收集的數(shù)據(jù)資料）擾動各種主客觀因素的影響。（隨機因素與偶然因素的影響）輸出預(yù)

3、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）預(yù)測概念模型5四. 預(yù)測的理論基礎(chǔ)1. 慣性原理（連續(xù)性原理）慣性: 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。事物的發(fā)展變化具有某種程度的持續(xù)性、連貫性。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。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。 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。(生產(chǎn)資料、消費資料) 62類推原理（因果關(guān)系原則）根據(jù)事物發(fā)

4、展變化的因果關(guān)系，推測事物未來的發(fā)展變化規(guī)律。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定的模式。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。四. 預(yù)測的理論基礎(chǔ)7五. 預(yù)測的步驟1. 預(yù)測的基本步驟82. 各步驟說明（1）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：明確為什么要預(yù)測；預(yù)測對象：對什么事物進行預(yù)測；預(yù)測期間：對哪個時期進行預(yù)測；（1年內(nèi)為短期，25年為中期，510年為長期）（2）收集、分析有關(guān)資料 包括影

5、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，以及各種影響因素在未來可能出現(xiàn)的情況。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）五. 預(yù)測的步驟9五. 預(yù)測的步驟（3）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。 選擇預(yù)測方法要考慮以下幾個因素：預(yù)測對象的特點；預(yù)測范圍；預(yù)測期限的長短；預(yù)測要求精度；占有數(shù)據(jù)資料的多寡、適應(yīng)性；企業(yè)愿為預(yù)測支付的費用的大?。黄髽I(yè)要求得到預(yù)測結(jié)果所

6、花時間的長短等。10（4）分析評價預(yù)測方法及預(yù)測結(jié)果分析預(yù)測誤差，對結(jié)果進行評估。（5）修正預(yù)測結(jié)果在誤差計算的基礎(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。（6）提交預(yù)測報告 預(yù)測報告的內(nèi)容包括：預(yù)測的主要過程；預(yù)測目標(biāo)、預(yù)測對象及預(yù)測要求；預(yù)測資料的收集方式、方法及其分析結(jié)果；闡述選擇預(yù)測方法的原因及建立模型的過程；對預(yù)測結(jié)果進行評價與修正的過程及結(jié)論；預(yù)測結(jié)論。 五. 預(yù)測的步驟11六. 預(yù)測技術(shù)分類預(yù)測技術(shù)的種類繁多，據(jù)統(tǒng)計有150多種。所有的預(yù)測技術(shù)可以分為三類：判斷預(yù)測技術(shù) (定性預(yù)測) 時間序列預(yù)測技術(shù)（定量預(yù)測）因果預(yù)測技術(shù)（定量預(yù)

7、測）12七. 評判預(yù)測方法優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)精確。能夠得到與所花費用相應(yīng)的精確度。彈性。能夠?qū)?jīng)濟環(huán)境的變化和生產(chǎn)方式的變化做出迅速的反應(yīng)和處理。信服。對任何人都具有說服力。耐用。能長期使用。簡便。簡易可行，任何人都能輕而易舉地用它求出預(yù)測值。132 判斷預(yù)測方法14一. 判斷預(yù)測方法簡介判斷預(yù)測就是在一種有組織的形式下，搜集個人對預(yù)測對象所作的判斷，進行綜合分析，得出預(yù)測結(jié)論的方法。判斷預(yù)測是一種定性預(yù)測方法。 特點適用于數(shù)據(jù)奇缺，或難于作定量分析時使用。預(yù)測簡單，容易實施。預(yù)測準(zhǔn)確度不高，容易受主觀因素的影響。一般用于中長期預(yù)測。 比如，新產(chǎn)品的銷售量預(yù)測；新技術(shù)的應(yīng)用前景等。 常用方法 德爾菲法

8、、主觀概率法、市場調(diào)查、歷史類比法等。15二. 部門負(fù)責(zé)人評判意見法預(yù)測方法召集企業(yè)相關(guān)部門居于第一線的專家或負(fù)責(zé)人，請他們對預(yù)測對象在未來某個時間內(nèi)的情況做出自己的估計。將所有人的估計結(jié)果交給業(yè)務(wù)部門進行分析，得出預(yù)測結(jié)論。特點簡便迅速。該方法包含了大量的主觀因素和個人因素，其預(yù)測的可信度，主要取決于預(yù)測人員的經(jīng)驗、知識和對情況的掌握。適用范圍產(chǎn)品選型、確定產(chǎn)品的發(fā)展方向等預(yù)測。16三. 銷售人員估計法預(yù)測方法制定銷售計劃時，讓銷售人員根據(jù)自己對市場和客戶的了解，提出自己的預(yù)測估計值。（每個人都獨立進行）將每個人的估計值，進行一定的數(shù)學(xué)處理（如算術(shù)平均、加權(quán)平均），然后作為預(yù)測值。特點簡單易

9、行，能對市場變化迅速做出反應(yīng)。預(yù)測中個人主觀因素的影響較大，特別是易受到預(yù)測者聲望的影響，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)較大誤差。例題 某公司對明年銷售量的預(yù)測 根據(jù)三個銷售員、兩位經(jīng)理的估計對明年的銷量作出預(yù)測。 171. 三個銷售人員估計值銷售員 甲銷售額概率銷售額概率最高10000.3300最可能7000.5350最低4000.280期望730銷售員 乙銷售額概率銷售額概率最高12000.2240最可能9000.6540最低6000.2120期望900銷售員 丙銷售額概率銷售額概率最高9000.2180最可能6000.5300最低3000.390期望570三. 銷售人員估計法182. 銷售人員估計值處

10、理 假設(shè)三個銷售人員預(yù)測的權(quán)重相同，取三者的平均值作為預(yù)測值（算術(shù)平均值），即： 銷售人員預(yù)測值=（730+900+570）/3=2200/3=733.3（單位）3. 兩位銷售經(jīng)理的預(yù)測及處理 （1）估計值：經(jīng)理甲：1000； 經(jīng)理乙：800 （2）假設(shè)估計結(jié)果的權(quán)重相同。取平均值，得到 經(jīng)理預(yù)測值=（1000+800）/2=900（單位） 4. 將經(jīng)理預(yù)測值與銷售人員預(yù)測值作加權(quán)平均，結(jié)果作為最終預(yù)測結(jié)果（因經(jīng)理是部門負(fù)責(zé)人，經(jīng)驗更豐富，意見的權(quán)威性大些，其預(yù)測值的比重可大一些，假設(shè)采取2:1加權(quán)），得到 明年銷售預(yù)測值（1733.3+9002）/3=844.4（單位） 三. 銷售人員估計法

11、19四. 德爾菲法（Delphi）德爾菲法（Delphi）簡介德爾菲法是由美國蘭德公司研提出的一種預(yù)測方法。德爾菲法也叫專家調(diào)查法。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，經(jīng)過客觀的分析，達到符合客觀規(guī)律的一致意見。預(yù)測方法確定預(yù)測課題并編制咨詢表。選擇參與預(yù)測的專家。進行四輪次左右的函詢與反饋。處理專家們的意見并給出預(yù)測結(jié)果。20四. 德爾菲法（Delphi）德爾菲法的具體步驟挑選專家。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。進行函詢。向選定的專家組成員發(fā)放預(yù)測問

12、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，提出個人獨立的預(yù)測結(jié)果。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)測。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。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。德爾菲法的特點優(yōu)點：簡明直觀，避免了專家會議的許多弊端。缺點：專家的選擇、函詢調(diào)查表的設(shè)計、答卷處理等難度較大。21五. 歷史類比法 預(yù)測方法 通過對類似產(chǎn)品、可替代產(chǎn)品、或國外同類產(chǎn)品發(fā)展規(guī)律的分析，來進行相關(guān)的預(yù)測。特點 缺少必要數(shù)

13、據(jù)資料的新生事物，但能找到可進行對比分析的產(chǎn)品。223 時間序列預(yù)測技術(shù)23一.時間序列預(yù)測的理論分析預(yù)測依據(jù) 事物發(fā)展變化主要受內(nèi)因的作用，事物過去、現(xiàn)在的狀態(tài)會持續(xù)到將來。（慣性原理、連續(xù)性原理）歷史數(shù)據(jù)的特征歷史數(shù)據(jù)中隱含著事物發(fā)展的基本規(guī)律。歷史數(shù)據(jù)同時又受多種隨機因素的影響而呈現(xiàn)出一定程度的波動性和不規(guī)則性；（不能直接從歷史數(shù)據(jù)得到未來的趨勢）預(yù)測的基本思想從歷史數(shù)據(jù)中揭示發(fā)展規(guī)律 通過對歷史數(shù)據(jù)進行平均或平滑，消除歷史數(shù)據(jù)中的部分隨機波動因素的影響，指示出隱含在事物中的某種基本規(guī)律，并以此預(yù)測未來。24二. 時間序列的概念時間(月份)1月2月3月4月5月6月7月8月9月銷量(萬臺)

14、2223252726232421?時間(年度)199619971998199920002001200220032004運輸量(噸)645650670660675678685686?某企業(yè)彩電銷售資料（1月8月）某物流公司962003年的貨物運輸量按月排列的銷量按年排列的運輸量時間序列，指觀測或記錄到的一組按時間順序排列的歷史數(shù)據(jù) （又叫時間數(shù)列）。25時間序列預(yù)測，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)測的方法。三. 時間序列預(yù)測技術(shù)及分類時間序列預(yù)測的分類26四. 常見時間序列銷售量（1） 水平變動趨勢時間27銷售量時間（2） 長期變動趨勢（上升）銷售量時間四. 常

15、見時間序列28銷售量時間（3） 長期變動趨勢（下降）銷售量時間四. 常見時間序列29銷售量時間（4） 季節(jié)變動趨勢四. 常見時間序列30銷售量時間（5） 周期變動趨勢四. 常見時間序列31預(yù)測指標(biāo)時間（6） 不規(guī)則變動趨勢四. 常見時間序列32準(zhǔn)確、完整的歷史數(shù)據(jù)資料時間序列所代表的時間周期必須一致時間序列中的各項數(shù)字的計算方法、計量單位、數(shù)據(jù)內(nèi)容必須一致。五. 時間序列預(yù)測應(yīng)注意的問題33六. 簡單平均法1. 算術(shù)平均法 把時間序列中的歷史數(shù)據(jù)進行算術(shù)平均，以平均數(shù)作為預(yù)測值。2. 加權(quán)平均法 對歷史數(shù)據(jù)給予不同的權(quán)數(shù)進行加權(quán)平均，以加權(quán)平均值作為預(yù)測值。3. 幾何平均 以歷史數(shù)據(jù)的幾何平均

16、值作為預(yù)測值。34七. 移動平均預(yù)測法以預(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?！捌骄?是取預(yù)測對象的時間序列中由遠(yuǎn)而近，按一定跨期的數(shù)據(jù)進行平均；“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。時間（月）123456789運輸量（噸）645650670660675678685686?某公司2003年18月的貨物運輸量351. 一次移動平均預(yù)測法式中：Mt(1) _t時刻的移動平均值 ， 上標(biāo) （1）代表一次移動平均； xi _時間序列代表的實際值； n _參與平均值

17、計算的實際值個數(shù)(跨期)時間（月）123456789運輸量(xi)（噸）645650670660675678685686?某公司2003年18月的貨物運輸量七. 移動平均預(yù)測法36 例題2 某物資企業(yè)統(tǒng)計了某年度1月至11月的鋼材實際銷售量，統(tǒng)計結(jié)果見表42，請用移動平均預(yù)測法預(yù)測其12月的鋼材銷售量。月份實際銷量(噸)移動平均數(shù)Mt(1)n=3n=6122400221900322600421400223005231002196762310022367725700225332241782340023967229679238002406723216102520024300234161125400

18、2413324049122480024433七. 移動平均預(yù)測法37計算結(jié)果圖表顯示從圖上可以看出：（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n值的增加，平均值的波動范圍越小。(修勻能力、抗干擾能力)（3）當(dāng)n值增大，移動平均值對時間序列變化的敏感性降低。38移動平均法對時間序列數(shù)據(jù)變化的抗干擾能力叫修勻能力。移動平均法對時間序列數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度叫敏感性。移動平均法的修勻能力與敏感性相互矛盾。當(dāng)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的敏感性降低。要根據(jù)時間序列的特點來確定n值的大小。n

19、值的一般選擇原則是：（1）由時間序列的數(shù)據(jù)點的多少而定。數(shù)據(jù)點多，n可以取得大一些；（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，n可以取得大一些；（3）趨勢平穩(wěn)并保持階梯性或周期性增長的n應(yīng)該取得小一些；七. 移動平均預(yù)測法39期序歷史數(shù)據(jù)一次平均n=3一次平均n=51102153204251553020635252074030258453530950403510554540（1）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)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。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)測值的影響，如果近期

20、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，可以采取二次移動平均方法。40期序歷史數(shù)據(jù)一次平均n=3二次平均n=311021532042515530206352574030208453525950403010554535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動平均值。啟示：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，可以先求出一次移動平均值與二次移動平均值之間的差值，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，得到接近實際情況的預(yù)測值。（二次移動平均預(yù)測法

21、的基本思想）412. 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)上，對有線性趨勢的時間序列所作的預(yù)測。步驟如下： （1）計算一次移動平均值 （2）計算二次移動平均值其中：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)測其中：七. 移動平均預(yù)測法42例題 某物資企業(yè)某年度1月至11月的鋼材實際銷售量，用二次移動平均預(yù)測法預(yù)測其12月的鋼材銷售量。月份實際銷售量一次平均數(shù)Mt(1) 二次平均數(shù)Mt(2) Mt(1)- Mt(2)atbt預(yù)測值yt+T取T=1(1

22、)(2)(3)(4)(5)=(3)-(4)(6)=(3)+(5)(7)=(8)=(6)+(7)*T12240022190032260042140022300523100219676231002236772570022533222113222285632223178823400239672228916782564516782732292380024067229561111251781111262891025200243002352277825078778258561125400241332411122241552224177122480024167633254336332606643移動平均預(yù)測

23、小結(jié) （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； （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； （3）需要較多的歷史數(shù)據(jù)，并且計算量較大。44八. 指數(shù)平滑法指數(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。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。 特點：計算簡單，需要的歷史數(shù)據(jù)較少思路：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(yuǎn)的歷史數(shù)據(jù)給予較小的權(quán)數(shù)。45一次指數(shù)平滑法計算公式式中：Ft+1(1)在t+1時刻的一次指數(shù)平滑值 (t時刻的下期預(yù)測值)； Ft(1)在t時刻的一次指數(shù)平滑值(t時

24、刻預(yù)測值)； xt 在t時刻的實際值； 平滑常數(shù)，規(guī)定01；八. 指數(shù)平滑法46 例題 某企業(yè)對某年度l11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12月份該物資的市場價格進行預(yù)測 解：設(shè)0.9，F(xiàn)1(1)x1 =200(假定)依次代入公式得到：月份市場價格xt預(yù)測值Ft(1)1200（200）21352003195141.54197189.75310196.76175298.77155187.48130158.29220132.810277211.311235270.912238.647（1）初始值F1(1)的確定方法由歷史數(shù)據(jù)得到（算術(shù)平均值、加權(quán)平均等）；定性預(yù)測估計。（2

25、）合理選取平滑系數(shù) 取值大小體現(xiàn)了不同時期數(shù)據(jù)在預(yù)測中所占的比例；48月份運輸量（萬噸）預(yù)測值=0.1=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例題 某物資企業(yè)2002年每

26、月的物資運輸量統(tǒng)計如下，用指數(shù)平滑法預(yù)測2003年一月份的運輸量（用不同的平滑常數(shù)）解：設(shè) F1(1)=(x1+x2+x3)=38, =0.1, 0.5, 0.9, 計算結(jié)果見下表： 49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。合理確定值，是用指數(shù)平滑模型的進行預(yù)測的關(guān)鍵。50下期預(yù)測值 本期實際值的一部分 十 本期預(yù)測值的一部分平滑系數(shù)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。越大，現(xiàn)實測定值在預(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。越小，歷史數(shù)據(jù)

27、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。的一般取值原則： (1)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)； (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，說明歷史狀況不能較好地反映現(xiàn)實，宜取較大的數(shù)值。 (3)時間序列雖有不規(guī)則擺動，但其長期趨勢較為平穩(wěn)時， 宜取小些，以強調(diào)重視總的演變趨勢； (4)時間序列擺動的頻率和振幅都較大，取值要大一些，以強調(diào)重視近期實際的變化狀態(tài)； (5)時間序列擺動的頻率相振幅較小，取值要小一些，以強調(diào)用歷史發(fā)展趨勢預(yù)測。 51時間序列預(yù)測法小結(jié)本節(jié)主要學(xué)習(xí)了兩種時間序列預(yù)測方法：移動平均方法和指數(shù)平滑

28、法。這兩種方法都采用“平滑”的方式來進行預(yù)測。 其基本思想都是通過對歷史數(shù)據(jù)的“平均”或“平滑”處理，“平滑掉”短期的不規(guī)則性，消除影響事物的隨機因素，揭示事物發(fā)展的規(guī)律。平滑的數(shù)據(jù)能夠反映事物的變化趨勢，在物流系統(tǒng)預(yù)測中是極其有用的預(yù)測方法。這二類預(yù)測法所用的數(shù)據(jù)量不多，對時間序列有較好的適用性，被廣泛應(yīng)用于市場資源量、采購量、需求量、銷售量及價格的預(yù)測中。524 回歸分析預(yù)測技術(shù)53一. 相關(guān)與回歸相關(guān)指的是一種因素的變化引起另外一種因素變化。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。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

29、態(tài)：有關(guān)系或無關(guān)系。比如，物資的需求與價格，物資的采購量與需求量，物資的采購成本與銷售利潤等，都可以用變量來表示。事物及其因素變量有關(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：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。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） 54一. 相關(guān)與回歸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)計的方法給出某種函數(shù)表達方式，這種用統(tǒng)計方法處

30、理變量間相關(guān)關(guān)系的方法就是回歸分析方法。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，并在此基礎(chǔ)上進行預(yù)測。55二. 回歸預(yù)測法回歸分析是一種對于變量間非確定性關(guān)系的統(tǒng)計分析法。預(yù)測步驟如下：確定預(yù)測變量可能的相關(guān)因素，并收集這些因素的統(tǒng)計資料；分析這些因素間是否存在相關(guān)關(guān)系；根據(jù)統(tǒng)計資料建立回歸模型，求出回歸方程；用回歸方程進行預(yù)測；對回歸方程進行統(tǒng)計檢驗，并給出預(yù)測精度估計值。分類一元線性回歸預(yù)測法多元線性回歸預(yù)測法非線性回歸預(yù)測法56三. 一元線性回歸預(yù)測法 例：為了預(yù)測汽車薄鋼板的年需求量，有關(guān)物資企

31、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： 序號年度汽車產(chǎn)量x（萬輛）薄鋼板消耗量y（噸）1198511.38182852198612.54199373198713.80217194198814.91302625198918.603039961990？一元線性回歸預(yù)測 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。57三. 一元線性回歸預(yù)測法例：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鐵路運輸距離x（公里）在途運輸時間y（小時）121052290733506448011549086730117780128850899201

32、51010101258三. 一元線性回歸預(yù)測法一元線性回歸預(yù)測法預(yù)測流程判斷變量間是否成線性趨勢。對n對觀察點數(shù)據(jù)（Xi,Yi）,選取直角坐標(biāo)系，繪制散點圖。分析變量間是否存在線性相關(guān)關(guān)系 求回歸方程：ya+bx，并進行預(yù)測檢驗相關(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F檢驗和R檢驗來進行。 式中59三. 一元線性回歸預(yù)測法例題：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)計資料估計供貨點位于1500公里時鋼材的在途運輸時間供貨工廠鐵路運輸距離x（公里）在途運輸時間y

33、（小時）12105229073350644801154908673011778012885089920151010101260三. 一元線性回歸預(yù)測法解：（1）判斷統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否有線性關(guān)系，作散點圖由散點圖得出運輸距離與運輸時間基本成線性關(guān)系61三. 一元線性回歸預(yù)測法（2）計算回歸系數(shù)供貨工廠運輸距離Xi(KM)運輸時間Yi(Hour)XiYiXi2Yi21210510504410025229072030841004933506210012250036448011528023040012154908392024010064673011803053290012177801293606084001

34、44885086800722500649920151380084640022510101012121201020100144求和61109564490445150099362三. 一元線性回歸預(yù)測法（3）代入運輸距離1500KM，得到運輸時間的預(yù)測值為： Y=4.019+0.00897*1500=17.474(小時)（4）相關(guān)性檢驗及預(yù)測誤差計算（略）63四. 多元線性回歸預(yù)測法多元線性回歸預(yù)測法是一元線性回歸預(yù)測法的延伸。多元線性回歸預(yù)測法研究一個因變量和兩個或兩個以上的自變量間的關(guān)系。因變量和每一個自變量之間為線性關(guān)系?；貧w方程回歸系數(shù)的計算（略）64五. 回歸效果分析1. 相關(guān)性檢驗用相

35、關(guān)系數(shù)r來描述變量間相互關(guān)系的密切程度。R的變化范圍：-1，1R=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. 回歸方程和回歸系數(shù)的顯著性檢驗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?；貧w方程的顯著性檢驗用F檢驗?；貧w系數(shù)的顯著性檢驗用t檢驗。65六. 平滑預(yù)測與回歸預(yù)測的比較平滑預(yù)測與回歸預(yù)測都是常用的預(yù)測技術(shù)，其區(qū)別如下：適用范圍不同平滑預(yù)測模型適用于時間序列；回歸模型既適用于時間序列，也適用于具有因果關(guān)系的非時間序列。預(yù)測期間不同平滑預(yù)測是一種對現(xiàn)有資料的外推，只適用于短期預(yù)測；回歸模型反映變量間的因果關(guān)系，適用于中短期預(yù)測。功能不同平滑模型通常只用于進行預(yù)測；回歸模型既用于預(yù)測，也可以用于結(jié)構(gòu)分析、政策評價等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不同回歸模型是根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理推導(dǎo)得出的，具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)基礎(chǔ)，并且可以對預(yù)測模型進行統(tǒng)計檢驗分析。而平滑模型則不能進行檢驗。665 預(yù)測結(jié)果分析67一. 預(yù)測誤差預(yù)測誤差：預(yù)測結(jié)果與實際情況的偏差。預(yù)測誤差分析：對預(yù)測誤差的計算、分析、反饋和調(diào)整過程，稱之為誤差分析。預(yù)測誤差分析的作用表明預(yù)測結(jié)果與實際情況的差異。通過誤差計算和分析產(chǎn)生誤差