第2章+物流需求預(yù)測.ppt

1、第二章 物流需求預(yù)測,本章將討論以下幾個方面的內(nèi)容：,物流需求預(yù)測的概念 物流需求預(yù)測的原則和類型 物流需求預(yù)測的常用方法 指數(shù)平滑預(yù)測法,物流需求預(yù)測的概念,預(yù)測是指對未來不確定事件的預(yù)見和推測。 物流需求，是指各類企、事業(yè)單位和個體消費(fèi)者在社會經(jīng)濟(jì)活動過程中，所伴隨產(chǎn)生的運(yùn)輸、倉儲、裝卸搬運(yùn)、配送等物流活動的需要情況。 物流需求預(yù)測，就是利用歷史的資料和市場信息，對未來的物流需求狀況進(jìn)行科學(xué)地分析、估算和推斷，物流需求預(yù)測的意義在于指導(dǎo)和調(diào)節(jié)人們的物流管理活動，以便采取適當(dāng)?shù)牟呗院痛胧?，謀求最大的利益。,物流需求預(yù)測的原則,慣性原則 類推原則 相關(guān)原則 概率推斷原則 定性、定量分析相結(jié)合原

2、則,物流需求預(yù)測的類型,按預(yù)測時間長短分類 短期預(yù)測、近期預(yù)測、中期預(yù)測和長期預(yù)測 按預(yù)測的空間范圍分類 宏觀預(yù)測、中觀預(yù)測和微觀預(yù)測 按預(yù)測的方法分類 定性預(yù)測和定量預(yù)測,指數(shù)平滑預(yù)測法,指數(shù)平滑法由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家布朗（Robert. G. Brown）于1959年在庫存管理的統(tǒng)計(jì)預(yù)測一書中首先提出，指數(shù)平滑法的基本思想是，根據(jù)實(shí)際值與預(yù)測值分別以不同權(quán)數(shù)，計(jì)算加權(quán)平均數(shù)作為下期的預(yù)測值。 一次指數(shù)平滑法 二次指數(shù)平滑法 三次指數(shù)平滑法,一次指數(shù)平滑法,是時間序列中時間t上的觀察值，樣本數(shù)為n，時間序列為 ， 是第 期的預(yù)測值。 習(xí)慣上常用St表示平滑值 ，上面的式子可寫為： 為平滑常數(shù),二次

3、指數(shù)平滑法,二次指數(shù)平滑法又稱為雙重指數(shù)平滑法，它是以相同的平滑常數(shù) ，在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次平滑。 用 表示一次指數(shù)平滑值，用 表示二次指數(shù)平滑值,布朗（Brown）單一參數(shù)線形指數(shù)平滑,m預(yù)測超前期數(shù)； 待定參數(shù)。 其中：,三次指數(shù)平滑法,三次指數(shù)平滑法又稱三重指數(shù)平滑。與二次指數(shù)平滑法一樣，三次指數(shù)平滑并不直接用平滑值作為預(yù)測值，而用平滑值建立預(yù)測模型，再用預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測。三次指數(shù)平滑一般用于非線形時間序列的預(yù)測 。,布朗三次指數(shù)平滑預(yù)測,實(shí)例分析,深圳市航空物流園區(qū)在規(guī)劃建設(shè)階段需要對園區(qū)總貨運(yùn)量進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，已知深圳機(jī)場19922000年9年的航空貨運(yùn)量歷史資料，利用指數(shù)

4、平滑預(yù)測法，對深圳機(jī)場2001年2005年航空總貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測。,航空總貨運(yùn)量歷史數(shù)據(jù)表 單位：萬噸,采用三次指數(shù)平滑的方法 經(jīng)過多次試算得到，當(dāng)a=0.63時相對誤差較小，計(jì)算情況如下表,最終預(yù)測結(jié)果入下表：,總貨運(yùn)量預(yù)測數(shù)據(jù)表 單位：萬噸,回歸分析預(yù)測法,一般來說，回歸就是指研究自變量與因變量之間關(guān)系的分析方法。物流需求預(yù)測中，物流需求的多少受到多種因素的影響，可以通過在各相關(guān)影響因素間建立回歸預(yù)測模型來實(shí)現(xiàn)對物流量的預(yù)測。,回歸分析預(yù)測的基本問題,變量間相關(guān)關(guān)系的定性分析 變量因果關(guān)系的確定 數(shù)學(xué)模型的選擇 回歸方程與回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn),一元回歸分析預(yù)測,一元線性回歸方程的模型可表述為

5、： 為回歸方程的參數(shù)； 未知參數(shù)是 自變量， 是因變量； 為剩余殘差項(xiàng)或稱隨機(jī)擾動項(xiàng)。,參數(shù)估計(jì),線性回歸模型參數(shù)的估計(jì)方法通常有兩種 普通最小二乘法； 最大似然估計(jì)法。 最小二乘法的中心思想是通過數(shù)學(xué)模型，配合一條較為理想的趨勢線，這條趨勢線必須滿足以下要求： 原數(shù)列的觀測值與模型估計(jì)值的離差平方和為最??； 原數(shù)列的觀測值與模型估計(jì)值的離差總和為0。,根據(jù)最小二乘法，各參數(shù)的計(jì)算方法為：,模型顯著性檢驗(yàn),物流理論檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn) 檢驗(yàn) 檢驗(yàn),利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測,點(diǎn)預(yù)測 將自變量的預(yù)測值 代入回歸模型所得到的因變量 的值 ，作為與 相對應(yīng)的 的預(yù)測值。 區(qū)間預(yù)測 在顯著水平 下，

6、預(yù)測值的 置信區(qū)間為：,多元回歸分析預(yù)測,多元回歸分析預(yù)測主要包括以下步驟： 多元線性回歸因素分析 多元線性回歸模型的建立 多元線性回歸模型的檢驗(yàn) 利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測,實(shí)例分析,深圳市航空物流園區(qū)在規(guī)劃建設(shè)階段需要對園區(qū)總貨運(yùn)量進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，而影響物流園區(qū)貨運(yùn)量的因素很多，其中可以量化的最主要因素包括深圳市國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）等。下面以深圳市GDP作為自變量，以深圳機(jī)場總貨運(yùn)量作為因變量進(jìn)行一元回歸分析。,深圳市機(jī)場貨運(yùn)量與GDP數(shù)據(jù)表,設(shè)深圳市GDP值為，深圳機(jī)場貨運(yùn)量為，繪制散點(diǎn)圖,建立二次曲線模型： 式中： 為深圳市航空物流園區(qū)總貨運(yùn)量； 為深圳市國內(nèi)生產(chǎn)總值； 為回歸系數(shù)。,利用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)計(jì)算，得到： 回歸模型：,根據(jù)深圳市“十五”及201