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文檔簡介

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

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