物流需求预测

第二节 定性预测方法
四、德尔菲预测法 （一）德尔菲预测法概述
德尔菲预测法又叫专家意见判断法或专家调 查法，是采用匿名的方式，用表格或问卷的方法 背对背地征求专家各自的预测意见，将得到的结 果进行汇总整理，再随表格或问卷发给专家，进 一步征求意见。这样经过几轮意见反馈，使专家 的意见趋于集中和一致。对最后一轮预测意见进 行整理分析，就得到预测结果。
第三节 定量预测方法
定量需求预测方法分为两大类：
（1）回归预测法。如果数据与时间的关系可以用 一个解析函数来近似描述，而数据之间的关系可 以用一种数学模型来近似描述，基于这种条件建 立的预测方法称为回归预测法。即根据事物之间 的因果关系来预测事物的发展和变化。
（2）时间序列预测法。它是根据市场需求的历史 统计数据，预测需求的未来发展和变化。
第三节 定量预测方法
六、多项式及指数曲线模型 时间序列是指一组按时间位序排列的数据。
第一节 物流需求预测概述
一、物流需求预测的意义
预测，是指对时间上比现在更远的未来的事物 和情况进行推测和估计。
需求预测是指估计未来特定时间内，整个产品 或特定产品的需求数量与需求金额。
物流需求预测就是根据物流市场过去和现在的需求 状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利 用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的 科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋 势进行预测。
权数，通过加权平均求得集体的预测意见，
F=ΣWiFi
（i=1，2，…，n）
第二节 定性预测方法
二、经营人员意见预测法
第二节 定性预测方法
二、经营人员意见预测法 特点是：
（1）比较简单明了，容易进行；
（2）适应范围广，无论是大型还是中、小型企业， 是经营工业品还是经营消费品都可以应用； （3）对商品需求量、需求额和花色、品种、规格 都可以进行预测，能比较切合实际地反映当地需 求；
第一节 物流需求预测概述
二、物流需求预测的过程
（一）确定预测目标，明确预测对象 这一阶段工作的主要内容应围绕以下几个
方面进行：
预测结果将被如何使用？ 是否用于企业计划进入的市场？ 预测是否需要体现对现金的控制？ 预测是否能满足指导生产及物流工作的要求?
第一节 物流需求预测概述
二、物流需求预测的过程 （二）资料收集、整理和分析
第二节 定性预测方法
四、德尔菲预测法 （二）德尔菲预测法的步骤
2.选择专家 专家应当是对预测对象和预测问题有比较深入 的研究，知识渊博、经验丰富、思路开阔、富 于创造性和判断能力的人。
（1）自愿性。发挥专家的积极性、创造性。
（ 2）广泛性。选择专家一般应实行“三三 制”。本单位、本部门专家 1/3左右；有业务 联系、关系密切的行业的专家占 1/3；社会有 影响的知名人士占1/3。
第三节 定量预测方法
一、简单指数平滑法
设x0，x1，…，xn为对应时间 t=0，1，…，n的时 间序列观察值， xt+1为预测值，如果 xt+1是利用下 式求得的； xt+1 =xt+α（xt－xt）（t=1，2，…，n）
则称这种方法为简单指数平滑法。
式中的α称为平滑常数，其取值范围是 0＜α＜1。 简单指数平滑公式也可以改写成下面的形式：
第二节 定性预测方法
一、集体意见预测法
集体意见预测法是依据预测者的经验和直觉， 把个人或所有参与者的预测意见加权平均求出需 求预测值的方法。
集中了集体的经验和智慧，简便易行，不需 经过精确地设计即可迅速的预测，当预测资料不 足而预测者的经验相当丰富的时候，采用这种方 法最为合适。
第二节 定性预测方法
Hale Waihona Puke 第三节 定量预测方法a0和a1的估算公式
a0=2St1（x）－St2（x）
（9—7）
a1=α/β[S t1（x）－St2（x）]
（9—8）
式中，α：指数平滑公式的平滑常数；
β=1-α；
St1（x）和St2（x）的计算公式为：
St1 （x） =αxt+βSt－ 11 （ x ）
（9—9）
St2（x）=αSt1（x）+βSt－12（x） （9—10）
第二节 定性预测方法
四、德尔菲预测法 （二）德尔菲预测法的步骤
1.设计、印制征询表格（或问卷）
（1）主题明确，中心突出； （2）语言简练，意思清楚； （3）问题间有一定联系，便于专家思路连贯； （4）问题有启发性，促进专家的创造性思维； （5）问题内容要接近专家熟悉的领域，便于 充分利用专家的意见； （6）问题的答案便于量化处理； （7）问题不宜太多和过于复杂。
第三节 定量预测方法
温特斯预测公式
基于温特斯指数平滑模型的预测公式如下：
Ft+m=（St+mTt）It－L+m
（9—25）
式中，m：要预测时刻距现在的时间间隔数。
预测开始时，首先利用第一年的数据，计算全年
（12个月）的观察平均值x，即
x=（x1+x2+…+x12）/12 然后，令t=13，计算It－L的近似值：
It－L=xt－L/x，L=12，11，10，…，1。
第三节 定量预测方法
温特斯预测公式
在此基础上，重新从 t=13开始，并令 S12=x12 ； T12=0，由式（9—22）至式（9—24）递推计算 St、 Tt和It。 最后，按式（9—25）进行预测。 为了保证预测的准确性，应至少收集 3年的历史 数据。
第二节 定性预测方法
四、德尔菲预测法 （二）德尔菲预测法的步骤
2.选择专家 （3）规模适度。参加预测的专家不宜过多或过 少，每次选择专家的人数视组织者的情况而不 同，一般以10到50人之间为宜，重大问题可扩 大到100人以上。
第二节 定性预测方法
四、德尔菲预测法 （二）德尔菲预测法的步骤
3.反复征询专家意见
第三节 定量预测方法
五、数据合理性检验方法
为了预测，必须要有观测数据，然而观测数 据中可能有不合理的数值（俗称野值），它将影 响预测的精度。
简单的检验方法是直观检验，既以时间为横 坐标，产量为纵坐标，把数据标在坐标图上，用 手工做一条拟合直线，若发现偏差绝对值太大 （大于平均值的 3倍）的观测值既认为是“野 值”。
一是收集信息，二是选择预测方法。 资料的收集，是建立预测模型、实现需求预测 的前提条件。 一定要注意广泛性、适用性。 一定要进行鉴别和整理加工，鉴别资料的真 实性和可用程度，
第一节 物流需求预测概述
二、物流需求预测的过程 （三）初步预测将来的需求量
进入实际预测阶段，关键是选择合理的 预测方法，并建立相应的预测模型。
xt+1=αxt+（1－α）xt
第三节 定量预测方法
二、多项式预测模型
（一）一次多项式预测模型 下述形式的预测模型，称为一次多项式预测模型。
xt+τ =a0+a1τ 式中，τ：向前预测的步数，通常τ可分别取 τ=1，2，3，4，5（预测的步数越多，误差越大， 故τ不宜取较大的值） xt+τ：第t+τ时刻的预测值； a0和a1为系数。
第三节 定量预测方法
四、最小二乘法
这是关于 a0，a1，…， am的线性方程组，用高斯 消去法求解。把解出的系数值代入（ 9—27）式， 便得出拟合多项曲线。
检查曲线与观测值的拟合程度，可以用样本方差
的估计值S来衡量，进而可求出预测值的置信区间。
S可用下式求出
S2=Q/(n-1)
（9—32）
举一个例子说明最小二乘法的求解过程。
第三节 定量预测方法
四、最小二乘法
假设对应时间 t，有函数 x(t)与之对应，而 x(t) 可以用一个m次多项式近似描述。假设有 n个观测 数据x1，x2，…，xn，我们建立数学模型
xj=x(tj)+vj (9—26)
j=1 ， 2 ， … ， n
其中： x(tj)=a0+a1tj+a2tj2+…+amtjm （9—27） xj是tj点的观测值， x(tj)是函数在tj点的取值， 这里用多项式近似表示， vj是随机误差，也可 统称为残差。
第三节 定量预测方法
时间序列包含的三种因素
1．发展趋势：市场需求的一种长期变化趋势，可 以是增长、下降或停滞等。其中增长的趋势可以 是直线增长，也可能是指数增长（或称为递增趋 势）。
2．季节性波动：随季节的变化增加或减少，具有 重复发生的规律。
3．随机波动：是由多种因素综合作用的结果，它 在需求预测中是一种干扰信息，应设法将其滤除 掉。
测差量为误σ差2，v即j服符从合正条态件分：布vj，～其N(均0，值σ为2)
0，样本方 (9—28)
第三节 定量预测方法
四、最小二乘法
用最小二乘法确定多项式系数，由(9—26)得 vj=xj － x(tj)=xj － (a0+a1tj+a2tj2+…+amtjm)
j=1 ， 2 ， … ， n (9—29) 残差平方和为
第九章 物流需求预测 学习目标 主要内容 思考练习
第九章 物流需求预测
学习目标
掌握物流需求预测的概念、作用和分类方法， 掌握常用的定性、定量预测方法，并会运用这 些方法进行预测，
了解预测方法的评价与选择。
第九章 物流需求预测
主要内容
第一节 物流需求预测概述 第二节 定性预测方法 第三节 定量预测方法 第四节 预测方法的选择与评价
（四）调整需求预测的结果 预测出的结果都要根据实际情况进行适
当的调整，使预测结果更加合理，与未来的 实际结果更接近。
第一节 物流需求预测概述
三、物流需求预测的模式
第二节 定性预测方法