第3章需求预测和决策(ppt 44页)
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预测与决策概论ppt课件
第六阶段，方案的选优与实施。经过分析与评估，各种 方案的优劣比较完成之后，就可以进行最终的选优决策。 决策方案的选优方法包括：经验判断法、数学分析法、模 拟实验法等等。不论采用哪种方法，都要将定性分析和定 量分析相结合，选取最合理的决策方案；进入实施阶段， 应建立信息反馈系统，对实施情况进行追踪验证，对偏离 决策目标的情况，应及时取得信息，以便采取措施加以解 决，最终实现决策的预定目标。
编辑课件
4
9 决策概论
查与预测是决策的基础，决策是根据调查及预测结果做出的 决断。在充满竞争的市场中，管理者、决策者往往对事物发 展所导致的结果捉摸不透，对情况和信息掌握不足，而摆在 面前的又有很多行动方案可供选择。这时决策就是决定选择 哪一种行动方案。
决策是由目标出发做出选择，并以此指挥行动，而行动 产生的相应结果贯穿于事物发展的整个过程。可以说，科学 的决策起着由目标到达结果中间的媒介作用，决策是否科学， 小至影响到经济发展的速度和效益，大到决定经济发展的成 败，它对于宏、微观经济健康、持续地发展具有重要的作用。 因此，决策是管理活动的核心，好的决策与组织长期的成功 高度相关。那么什么是好的决策呢？所谓好的决策是在一定 背景和约束条件下，能够实现目标或超越目标的决策。换句 话来说，如果我们在环境的限制下，达到了目标，
编辑课件
7
9 决策概论
1）基于方法的决策类型
按照决策所用方法的性质，决策可分为定性决策与定量 决策。其中定性决策重在对决策质的把握。而定量决策是 决策者使用统计方法或数学模型，对能用数量表现决策目 标和未来行动的问题作出决定。实践中为了提高决策的科 学性，常将定性决策和定量决策方法相结合。
2）基于决策程序的决策类型 按照决策问题的性质，决策可以分为完全规范化决策、 部分规范化决策和非规范化决策。 完全规范化决策是指决策过程已经有了规范的程序， 包括决策的模型、数学参数名称和参数数量，以及明确的 评价标准等，只要外部环境因素基本不变这些规范化的程 序就可重复用于解决同类问题，完全不受决策者个人主观 看法的影响。
编辑课件
4
9 决策概论
查与预测是决策的基础，决策是根据调查及预测结果做出的 决断。在充满竞争的市场中，管理者、决策者往往对事物发 展所导致的结果捉摸不透，对情况和信息掌握不足，而摆在 面前的又有很多行动方案可供选择。这时决策就是决定选择 哪一种行动方案。
决策是由目标出发做出选择，并以此指挥行动，而行动 产生的相应结果贯穿于事物发展的整个过程。可以说，科学 的决策起着由目标到达结果中间的媒介作用，决策是否科学， 小至影响到经济发展的速度和效益，大到决定经济发展的成 败，它对于宏、微观经济健康、持续地发展具有重要的作用。 因此，决策是管理活动的核心，好的决策与组织长期的成功 高度相关。那么什么是好的决策呢？所谓好的决策是在一定 背景和约束条件下，能够实现目标或超越目标的决策。换句 话来说，如果我们在环境的限制下，达到了目标，
编辑课件
7
9 决策概论
1）基于方法的决策类型
按照决策所用方法的性质，决策可分为定性决策与定量 决策。其中定性决策重在对决策质的把握。而定量决策是 决策者使用统计方法或数学模型，对能用数量表现决策目 标和未来行动的问题作出决定。实践中为了提高决策的科 学性，常将定性决策和定量决策方法相结合。
2）基于决策程序的决策类型 按照决策问题的性质，决策可以分为完全规范化决策、 部分规范化决策和非规范化决策。 完全规范化决策是指决策过程已经有了规范的程序， 包括决策的模型、数学参数名称和参数数量，以及明确的 评价标准等，只要外部环境因素基本不变这些规范化的程 序就可重复用于解决同类问题，完全不受决策者个人主观 看法的影响。
第3章-需求预测PPT课件
• 顾客偏好
• 竞争者的行为
• 广告
• 设计
• 质量
• 商业周期 ……
.
14
3.1.2 预测分类（续）
• 按时间分
–长期预测(Long-range Forecast)
对5年或5年以上的需求前景的预测。它是企业长期
发展规划的依据。
–中期预测(Intermediate-range Forecast)
中期预测是指对一个季度以上两年以下的需求前景
引起无规则的波动
.
30
趋势成分
季节成分
周期成分
随机波动成分
.
31
3.3 定量预测方法（续）
• 移动平均法
–简单移动平均（Simple moving average，SMA）
– 加权移动平均（Weighted moving average，WMA）
– 指数平滑法（Exponential smoothing）
.
34
2、加权平均
▪依据：不同时期的历史数据对未来的影响是不同的。
▪特点：此法对上述事实有一个合理的处理。
x ① 预测模型：
n1
xiwi
wi
w i 为权数，一般取自然数为多，且满足以下条件：
w nw n 1w n 2 w 1
② 适用范围：水平型数据模式
③ 举例计算：
3月 4月 5月 6月 7月
(0.5×20+1×21+1.5×23)/3=21.83
25.00
23.17
27.00
24.33
26.00
25.83
25.00
26.17
26.00
25.67
28.00
第三 需求估计和需求预测PPT课件
6 450.94 49.62
代入式(3—5)，得：
4350 (505.958.267) 8532.7
所以，拟合观察数据的回归方程应为：
y 8532.7 505.95x
16
第16页/共22页
第2节 需求预测
17
第17页/共22页
德尔菲法
一种背靠背征求专家意见的调查方法
18
第18页/共22页
8
统计法（回归分析法）
四个步骤 1. 确定自变量 2. 取得观察数据
3. 选择回归方程的形y式 1x1 2x2 …n xn
（1）线性函数：
函数特性：①Q边 际X需1求Y 量2 Z是3 常数；②可用最小二乘
法估计参数。 （2）幂函数： 函数特性：①每个变量的弹性是常数，等于它的指
数；②可转化为线性关系，仍可用最小二乘法估计参数。 8 第8页/共22页
xi yi
36 735 29 898 26 875 39 160 37 642 24 750
xi 2
yi 2
62.41 98.01 156.25 79.21 34.81 20.25
21 622 500 9 120 400 4 622 500 19 360 000 40 704 400 30 250 000
指数平滑法
预测模型：
Ft1 WAt (1 w)Ft
19
第19页/共22页
表3 —8
时间 （年/季）
2003/1 2003/2 2003/3 2003/4 2004/1 2004/2 2004/3 2004/4 2005/1 2005/2 2005/3 2005/4 2006/1
实际销售量 （万件）
1.9 1.7 1.4 1.5 1.8 1.6 1.6 1.9 2.3 2.7 2.3 2.1 0.7
需求预测PPT课件
回收调查问卷并 统计调查结果
统计结果的 分析评价
预测结果
进行新一 轮的调查
表格
34
德尔菲法应用案例
某公司研制出一种新兴产品，现在市场 上还没有相似产品出现，因此没有历史 数据可以获得。公司需要对可能的销售 量做出预测，以决定产量。于是该公司 成立专家小组，并聘请业务经理、市场 专家和销售人员等8位专家，预测全年可 能的销售量。8位专家提出个人判断，经 过三次反馈得到结果如下表所示。
量
最低 销售量
最可 能
销售 量
最高 销
售量
最低 销
售量
最可 能
销售 量
最高 销售
量
6 300 500 750 300 500 750 300 600 750
7 250 300 400 250 400 500 400 500 600
8 260 300 500 350 400 600 370 410 610
这种方法常常被人们结合其它预测方法加以利用。
42
主观概率法
是一种以个人经验为主，对专家的意见进行分 析评定而预测的方法。分别征求一些专家的意 见，然后根据个人的经验，对专家的不同意见 的可靠性进行评定（可以用百分比表示，也就 是“主观概率”），然后对专家的意见加以综 合，以使预测值更加切合实际。
43
磷的，您是否同意？ 4-7. 为了减少环境污染，所有洗衣粉都应该是无
磷的，为此洗衣粉的价格将提高20%，您是 否同意？ 当将隐含的假设明确表达出来时，应答者的回答 会有所变化
31
5、预测中应注意的几个问题 （1）判断在预测中的作用 ❖ 选择预测方法 ❖ 辨别信息
❖ 取舍预测结果 （2）预测精度与成本
预测模型
第三章需求估计
.
..
..
.
上述需求曲线的弹性是不同的， 据此做价格决策会出现偏差。
根据不同时间的价格和销售量估计需求曲线， 须具备的条件：
需求曲线没有移动，只是供给曲线移动（观察的数 据是市场供求的均衡结果） 有足够的资料确定需求曲线和供给曲线是如何位移 的，将前者的位移和后者的位移区分开来 市场调查
2、变量遗漏 、 如果有的变量被遗漏了，回归分析的结果就可能产生 误导。 例：假定职业棒球手的薪水（S）取决于该棒球手在 该赛季里三振出局（strike out ）的次数K。棒球手三 振出局的次数越多，他的薪水就越低，因此估计的回 归系数应当是负值。 根据150个棒球手的数据，估计出的回归方程为： S= -484.42+15.54K R2=0.44 这一结果是荒谬的，表明棒球手三振出局的次数越多， 薪水就越高。
第三章 需求估计
需求估计 需求预测
需求估计的意义
如果厂商要实现其股东财富最大化 的目标，那么对一种商品或服务的 经验估计就是必不可少的。没有对 厂商面对的需求函数、生产函数和 成本函数的准确估计，厂商无法制 定出使利润最大化的价格和产量决 策。
需求信息的来源
市场调查
消费者调查
对消费者进行抽样，询问他们对产品的态度
4、估计回归参数 、
假定需求函数（回归方程） 的形式为一元线性方程：
y = α + βx
假定观察数据有：
）（x （x1,y1）（ 2,y2） …（xn,yn） （
· · ·
yi
ui
y = α + βx
·
当x=xi时，y的估计值为 ∧ yi与 y i 的离差为ui。 用最小二乘法求参数α和β， 就是要使离差的平方和 n ui2 最小，这时回归方程 ∑ i =1 能最好地拟合观察数据。
需求预测中的定性方法(ppt 44页)
季度
1 2 3 4 5 6
销售量
600 1550 1550 1500 2400 3100
季度
7
8 9 10 11 12
销售量
2600
2900 3800 4500 4000 4900
线性回归分析法——手拟趋势线 2001/2/2
1
解：首先建立坐标系统，取横坐标为季度，众坐标为销售额，则将过去
12个季度的销售额对应的数据点在坐标系统中画出，相应散点图，如图所 示，这就是回归直线，下一步是确定截距a和斜率b。
F t —— 对下一期的预测值； n—— 移动平均的时期个数；
At1,At2,At3,Atn —— 前期、前两期、前三期直至前n期的实际值
简单移动平均
2001/2/2 1
简单移动平均算例
周次
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
需求
800 1400 1000 1500 1500 1300 1800 1700 1300 1700 1700 1500 2300 2300 2000
由于平滑自相关很小，所以新预测值对误差为50单位的响应仅 使得下月的预测值减少了2.5个单位。
指数平滑法
2001/2/2 1
用来描述误差程度的常用术语有标准差、均方差（或方差） 和平均绝对偏差
平均绝对偏差（MAD）简单明了并且可以获得跟踪信号，故再 度受宠。MAD是预测误差的平均值，用绝对值表示。与标准偏 差一样，MAD的优点还在于它度量了观测值与期望值的离差。
新房屋（x平方码） 18 15 12 10 20 28 35 30 20
因果预测
地毯销量（y平方码） 13000 12000 11000 10000 14000 16000 19000 17000 13000
第三章 决策与决策过程——管理学(马工程)ppt课件
因，这样才能考虑采取什么措施，选择哪种行动方案。可以通过尝试 性地询问来发掘问题的原因。
一、决策过程
（三）确定目标 找到问题及其原因之后，应该分析问题的各个构成要素，明确各
构成要素的相互关系并确定重点，以找到本次决策所要达到的目的， 即确定目标。
一、决策过程
（四）制定备选方案
明确了解决问题要达到的目标后，决策者要找出约束条件下的多 个可行方案，并对每个行动方案的潜在结果进行预测。
三、决策的准则
示例： R/元
销售量S/件 0 1000 2000 3000 4000
0
0
0
0
0
0
产量 1000 -10
20
20
20
20
Q/件
2000 3000
-20 -30
10 0
40 30
40 60
40 60
4000 -40 -10
20
50
80
按照乐观准则，决策者将找出每个可行方案的最大值，然后选出 各个最大值中的最大值即80元，这个最大值对应的方案即产量为4000 件的方案是最满意方案。
三、决策的准则
示例：
根据条件，有五种备选方案，分别为每天生产0件、1 000件、2 000件、 3 000件、4 000件，问题的关键在于计算出每种方案的收入。由于每一种方 案又面对五种可能的市场需求，所以每种可行方案共有五种可能的收益。
设产量为Q，销量为S，收益为R，则： 当Q＞S时，R=S×（0.05-0.03）-（Q-S）×0.01； 当Q≤S时，R=Q×（0.05-0.03）。 计算结果如下：
有一个方案，就没有选择的余地，也就无所谓决策。决策要求提供可 以相互替代的两个以上的方案。
一、决策过程
（三）确定目标 找到问题及其原因之后，应该分析问题的各个构成要素，明确各
构成要素的相互关系并确定重点，以找到本次决策所要达到的目的， 即确定目标。
一、决策过程
（四）制定备选方案
明确了解决问题要达到的目标后，决策者要找出约束条件下的多 个可行方案，并对每个行动方案的潜在结果进行预测。
三、决策的准则
示例： R/元
销售量S/件 0 1000 2000 3000 4000
0
0
0
0
0
0
产量 1000 -10
20
20
20
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Q/件
2000 3000
-20 -30
10 0
40 30
40 60
40 60
4000 -40 -10
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按照乐观准则，决策者将找出每个可行方案的最大值，然后选出 各个最大值中的最大值即80元，这个最大值对应的方案即产量为4000 件的方案是最满意方案。
三、决策的准则
示例：
根据条件，有五种备选方案，分别为每天生产0件、1 000件、2 000件、 3 000件、4 000件，问题的关键在于计算出每种方案的收入。由于每一种方 案又面对五种可能的市场需求，所以每种可行方案共有五种可能的收益。
设产量为Q，销量为S，收益为R，则： 当Q＞S时，R=S×（0.05-0.03）-（Q-S）×0.01； 当Q≤S时，R=Q×（0.05-0.03）。 计算结果如下：
有一个方案，就没有选择的余地，也就无所谓决策。决策要求提供可 以相互替代的两个以上的方案。
需求预测的分析方法(ppt 44页)
短
中
周
月
长
季度
计划范围
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213 17 21 26 30 34 39 43 47 52 65 78 91 104
时区 （周数）
1-38
Visual
数据准备和收集
销售数据记录和预测数据的周 期相同（天，周，月）；
监控需求，而不是销售和出货； 记录异常需求的环境详情； 记录需求时要分单独的客户群
优点
简单的计算方法 可以过滤随即变异 时间越长，需求越平滑
限制
如果存在需求趋势, 很难察觉； 移动平均相对趋势是滞后的
1-24
Visual
指数平滑
预测（新） = a x 实际需求 + (1- a) x 预测（老） 预测（新） =预测（老） + a X (实际需求 –预测（老） ）
1-5
Visual
通用的预测技术
定性技术
– 基于知觉和评估 – 专家意见 – 信息汇总
• 关注客户的团体 • 专家团体 • 智囊团 • 调查研究团体
– 应用
• 市场调研 • 定量调查设计的基础
1-6
Visual
通用的预测技术（Cont.）
定量技术
– 基于数据关联的计算； – 历史需求是未来需求的一个很好的指示器； – 依靠数学公式； – 例子:
• 移动平均 • 指数平滑 • 回归分析 • 时间序列
1-7
Visual
预测数据来源
内部—基于公司历史数据； 外部—基于公司外部的信息。
1-8
Visual
外部因素
S – 社会（Social） T – 技术（Technology） E – 环境规则（Environmental regulations） E – 经济（Economic） E – 人的观念（Ergonomics） P – 政治（Political）
《预测与决策》PPT课件
预测方法选择应考虑的因素
预测期限 数据的散布形式 模型的适用范围 预测费用 预测精确度 预测人员的素质
预测方法(1)
定量方法 定性方法 定量与定性相结合
预测方法 (2)
定量方法：
是一种数理统计的预测方法，是建 立在统计学、数学、系统论、控制论、 信息论、运筹学、计量经济学等学科基 础上，运用数学模型进行预测的方法。
7
5
7
7 4 7 199
NissanAlima
8
5
7
9
7 7 218
Toyota Camry 6
7
10 10 7 7 244
Volks passat
4
7
5
4 10 8 179
六、决策方案的选择标准
决策方案的选择标准标准： 经济价值 技术价值 社会价值 生态价值
七、决策的行为
个人因素
个人对问题的感知方式； 个人的价值观；
固定成本(a)是指成本总额在一定时期和一定业务量范 围内不受业务量增减变动影响而固定不变的，如固定 资产折旧费、差旅费、办公费等。
总成本＝固定成本＋变动成本＝固定成本＋单位变动 成本×业务量
量本利分析法（盈亏分析法2）
π π 量本利分析的基本方程式： ＝ｐＸ－ｂＸ－ａ，当 ＝０
时，则: Ｘ（保本销售量）＝ａ／（ｐ－ｂ） ｐＸ（保本销售额）＝ｐ×保本销售量＝ｐａ／（ｐ－ｂ）
A1新建 A2扩建 A3改建
0 5 35
20 0 10 40 10 ☆0
（三）其他方法
边际分析法 成本效益分析法（IIR、NPV） 经验法 实验法
边际分析法
边际成本＝边际收益 MR=MC
价
格 MR MC
3需求分析与预测.ppt
维修配件
• 取决于故障的可预测性 • 若可预测，且供应商稳定，按JIT组织 • 供应不稳定，随机库存决策 • 关键：寻找备件磨损规律和故障规律
产成品
• MTO (Make To Order)：库存数量少，只存 储以往订货量较大的产成品
• MTS (Make To Stock) ：须持有存货，以应 对市场需求
• 市场需求规律：顾客到达规律、顾客需求 数量规律、零星/批量
2、独立需求
• 与其他产品的库存无关，独立于其他 • 指那些随机的，企业自身不能控制而是由
市场所决定的需求 • 不确定：数量、时间
相关需求
• 与其他产品的需求有着内在关联，根据这 种关联，可以精确计算需求量和需求时间
• 例如：汽车、轮胎、发动机、电视机
一、库存需求类型
• 原材料、零部件 • 维修配件 • 产成品 • 独立需求 • 相关需求 • 单周期 • 多周期
1、原材料、零部件
• 与产品生产计划和供应有关 • 生产计划不确定，供应商不稳定，就必须
组织库存 • 生产计划确定不变，供应商供货稳定，或
者供应商频繁稳定小批量供货，按JIT生产 • 需求量按MRP方法计算
② 零部件寿命是不确定的，备件需求具有随机性、 不确定性。有些备件需求量少，设备运行中却又 至关重要。
③ 备件库存水平很大程度上是如何使用和如何维护 设备的函数。维修活动有时会取消或延期。
2、备件寿命分布函数类型
① 指数分布 ② 威布尔分布 ③ 正态分布 ④ 对数正态分布
① 指数分布
• 指数分布是最常用的故障分布。统计规律显示， 许多电子设备和较复杂的机械设备在使用期内其 故障大多数服从指数分布。电路的短路、机械结 构的缺陷损坏所造成的故障，也都服从指数分布。
第三章 预测与决策
三、决策的理性限制及其应付
(一)决策的满意性原则 最优决策往只是理论上的幻想，因为它要求： ①决策者了解与组织活动有关的全部信息； ②决策者能正确地辨识全部信息的有用性，了解其价值，并能
据此制定出没有疏漏的行动方案； ③决策者能够准确地计算每个方案在未来的执行结果。 然而，这些条件是难以具备的。
第三章 预测与决策
第一节 预测 一、预测的概念与特征 二、预测的类型 三、预测的程序 四、预测的准确度 五、预测的方法
第二节 决策 一、决策的概念和类型 二、决策的程序和影响因素 三、决策的理性限制及其应付 四、集体决策与个人决策 五、决策的基本方法
重点在组织与环境 小，重点在组织内部 策，重点是对日
特点 的关系，解决组织 资源的有效利用，解 常作业进行有效
做什么；高层管理 决如何做；中层
的组织，解决具
者
体怎样做；基层
2、按决策的可靠性分类，有确定型决策、风险 型决策和不确定型决策。
（1）确定型决策是指每一种可供选择方案所需 要的条件已知，对每一方案实施的后果也能计算 确定，可在比较中作出肯定择优的决策。
间一般在五年以上的预测。它属于战 略预测。 2、中期预测。中期预测是指预测时 间从一年到五年的预测。 3、短期预测。短期预测是指预测时 间在一年以内的预测，一般是一周、 一个月或几个月。 (三)按照预测的方法不同分类 1、定性预测。 2、定量预测。
三、预测的程序
确定预测 目标
收集预测 资料
因此，根据目前的认识确定未来的行动总是有一定 风险的，也就是说，各行动方案在未来的实施结果 通常是不确定的。在方案的数量有限、执行结果不 确定的条件下，人们难以作出最优选择，只能根据 已知的全部条件，加上人们的主观判断，作出相对 满意的选择。
最新文档-3.需求预测-PPT精品文档
牛鞭效应的示意图
学习目标
1.掌握预测的概念、作用及分类； 2.掌握定性预测方法。 3.掌握定量预测方法。 4.掌握预测偏差与监控
3.1 预测( Forcasting) 3.1.1 预测及其分类
预测 对未来可能发生的情况的预计与推测。 ——未来的不确定性和变化； ——预测的准确性。
分类 科学预测：对科学发展情况的预计和推测 技术预测：对技术进步情况的预计和推测 经济预测：国际货币基金组织的《世界经济展望》 （IMF World Economic Outlook (WEO)） 需求预测：与企业生产经营活动最密切 社会预测：对社会未来发展状况的预计和推测
中国：较远的时代多以政权的更替、自然灾害和外敌 入侵等外生变量来表述；近年来，我们的政府和经济 学家们不断地用权威的商业周期指标如就业、收入、 产出、消费等来推导中国经济的运行模式并据此制定 宏观政策或解读变化。
3.1 预测( Forcasting) 3.1.2 影响需求预测的因素
产品生命周期
2.应注意的几个问题
判断在预测中的作用
选择预测方法中的作用
辨别信息中的作用
费用
取舍预测结果时的作用
预测精度与成本
预测的时间范围和更新频率
稳定性与响应性
总费用
预测成本
经营费用
预测精度
3.2 定性预测方法 3.2.1 德尔菲法
又称专家调查法，是20世纪 40 年代末期由美国兰德公司首先提 出的一种调查预测方法。 选择专家团，具体人数视预测课题的大小而定，一般问题需 20 人
第3章 需求预测
需求是经济运行的基点。如果需求预测错误，就有 投资的风险。
3.1 预测( Forcasting) 3.2 定性预测方法 3.3 定量预测方法 3.4 预测监控
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单一指数平滑的公式为：
F t F t 1 A t 1 F t 1
Ft、Ft1 第t期和第t-1期的指数平滑预测值；
At 1 第t-1期的实际需求；平滑常数。
指数平滑法
F t F t 1 A t 1 F t 1 A t 1 ( 1 ) F t 1 ( 1 )A t 2 1 2 F t 2 1 A t 2 ...
简单移动平均
（2）加权移动平均法
简单移动平均的各元素权重都相等，而加权移动平均 的权重值可以不同。当然，其权重之和必须等于1。
权重的选择：
经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而 言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而其权重 应大些。但是，其需求是季节性的，故权重也应是季 节性的，一般对季节性产品季节权重系数要大。由于 加权移动平均能区别对待历史数据，因而在这方面要 优于简单移动平均。
预测中的定性方法
（1）简单移动平均 （2）加权移动平均法 （3）指数平滑法 （4）线性回归分析 （5）因果回归模型 （6）时间序列分解
时间序列分析
（1）简单移动平均
适用场合：产品需求为突发增长或下降，且不存在季节性 因素时。移动平均法能有效消除预测中的随机波动。选择 移动平均的最佳区间很重要。 其主要缺点是在于每一因素都必须以数据表示。
需求
800 1400 1000 1500 1500 1300 1800 1700 1300 1700 1700 1500 2300 2300 2000
3周
9周
1067 1300 1333 1433 1533 1600 1600 1567 1567 1633 1833 2033
1367 1467 1500 1556 1644 1733
简单移动平均的计算公式为：
F t A t 1 A t 2 A n t 3 A t n
F t —— 对下一期的预测值； n—— 移动平均的时期个数；
At1,At2,At3,Atn —— 前期、前两期、前三期直至前n期的实际值
简单移动平均
简单移动平均算例
周次
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
预测中的定性方法
（3）小组共识
由不同层次的人员在会上自由讨论。这种方法缺点在于 低层人员往往易受当前市场营销的左右，不敢与领导相 背。对于重要决策，如引进流水线等，由高层人员讨论。
（4）历史类比
预测某些新产品的需求时，如果有同类型产品可 用来作为类比模型，那是最理想的情况。 类比法可用于很多产品类型——互补产品，替代产品等 竞争性产品等。
按时 间分
长期预测(数年至数十年) 中期预测(一年至数年) 短期预测(数日至一年)
预测的分类
（1）一般预测 （2）市场调研 （3）小组共识法 （4）历史类比 （5）德尔菲法
预测中的定性方法
（1）一般预测
基本观点：预测是基于来自低层经验的逐步累加。 假设前提：处于最低层的销售人员，那些离顾客最近的、
指数平滑法算例：
假设所研究的产品的长期需求相对稳定，平滑常数=0.05也 较合适，并假设上个月的预测值（ Ft ）1为1050个单位，如 果实际需求为1000而不是1050，那么本月的预测值为：
主要内容
1 需求预测概论 2 预测中的定性方法 3 预测中的定量方法 4 预测方法的选择 5 生产管理决策
主要内容
企业编制长期计划的基础 为预算和成本控制提供依据 为开发新产品提供信息 为补充销售人员提供依据 是作出关键决策的基础 用于编制生产作业计划
预测的重要性
需求的构成
有四种典型的趋势需求： （1）线性趋势——反映了因果关系(或时间）的需求
预测中的定性方法
（５）德尔菲法 Rand公司首创于50年代末，步骤如下： ① 选择具有代表性的专家（不同背景的人）为调查对象；
② 通过问卷（或E-mail），向专家处了解信息； ③ 汇总专家结果，修改问卷，再度发给专家； ④ 再次汇总，提炼预测结果和条件，再度发给所有专家； ⑤ 归纳专家意见，形成需求报告； ⑥ 如有必要，再重复④；
之所以称之为指数平滑是因为每靠后一期其权重就降低 1- 。例如，设=0.05，则各个时期的权重如下所示
最近期的权重= （1- ）0 最近期的权重= （1- ）1 最近期的权重= （1- ）2 最近期的权重= （1- ）3
0.0500 0.0475 0.0451 0.0429
权重因子
指数平滑法
典型的趋势需求
有四种典型的趋势需求： （2）S型趋势——产品成长并到达成熟时期的需求
典型的趋势需求
有四种典型的趋势需求： （3）渐进趋势——以优质产品大量投放市场时出现
典型的趋势需求
有四种典型的趋势需求： （4）指数增长——产品销售势头特好的产品
典型的趋势需求
预测种类：
按性 质分
定性预测 定量预测 仿真预测
加权移动平均
加权移动平均法公1 w 2 A t 2 w 3 A t 3 w n A t n
n
wi 1
i
w 1w 2w 3
w1、w2、w3 第t-1,t-2,t-3期实际销售额的权重
计算实例
一家百货店发现在某4个月的期间内，其最佳预 测结果由当月实际销售额的40%，倒数第2个 月销售额的30%，倒数第3个月的20%和倒数 第4个月的10%，其四个月的销售额分别为 100,90,105,95。第五个月的预测值为
最了解产品最终用途的人，最清楚产品未来的 的需求。
做法： 由他们收集情报，然后逐级上报的做法。
（2）市场调研
— 通常是聘请第三方专业市场调研公司进行预测。 — 市场调研主要用于新产品研发，了解对现有产品的评价
了解顾客对现有产品的好恶，了解特定层次的顾客偏好 以确定哪些商品具有竞争性。
— 数据收集方法有问卷调查和上门访谈两种。
F 5 0 .4 9 0 5 0. 1 3 0 0 0 .2 5 0 9.0 1 0 100
9.5 7
加权移动平均
（3）指数平滑法
前两种预测方法（简单移动平均和加权移动平均）中，主要点 在于根据大量连续的历史数据预测未来，即随着模型中新数据 的增添及过期数据的剔除，新的预测结果就可以预测出来。有 的情况下，最近期的情况远比较早期的更能预测未来。如果越 远的数据其重要性就越低，则指数平滑法就是逻辑性最强且最 为简单的方法。
F t F t 1 A t 1 F t 1
Ft、Ft1 第t期和第t-1期的指数平滑预测值；
At 1 第t-1期的实际需求；平滑常数。
指数平滑法
F t F t 1 A t 1 F t 1 A t 1 ( 1 ) F t 1 ( 1 )A t 2 1 2 F t 2 1 A t 2 ...
简单移动平均
（2）加权移动平均法
简单移动平均的各元素权重都相等，而加权移动平均 的权重值可以不同。当然，其权重之和必须等于1。
权重的选择：
经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而 言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而其权重 应大些。但是，其需求是季节性的，故权重也应是季 节性的，一般对季节性产品季节权重系数要大。由于 加权移动平均能区别对待历史数据，因而在这方面要 优于简单移动平均。
预测中的定性方法
（1）简单移动平均 （2）加权移动平均法 （3）指数平滑法 （4）线性回归分析 （5）因果回归模型 （6）时间序列分解
时间序列分析
（1）简单移动平均
适用场合：产品需求为突发增长或下降，且不存在季节性 因素时。移动平均法能有效消除预测中的随机波动。选择 移动平均的最佳区间很重要。 其主要缺点是在于每一因素都必须以数据表示。
需求
800 1400 1000 1500 1500 1300 1800 1700 1300 1700 1700 1500 2300 2300 2000
3周
9周
1067 1300 1333 1433 1533 1600 1600 1567 1567 1633 1833 2033
1367 1467 1500 1556 1644 1733
简单移动平均的计算公式为：
F t A t 1 A t 2 A n t 3 A t n
F t —— 对下一期的预测值； n—— 移动平均的时期个数；
At1,At2,At3,Atn —— 前期、前两期、前三期直至前n期的实际值
简单移动平均
简单移动平均算例
周次
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
预测中的定性方法
（3）小组共识
由不同层次的人员在会上自由讨论。这种方法缺点在于 低层人员往往易受当前市场营销的左右，不敢与领导相 背。对于重要决策，如引进流水线等，由高层人员讨论。
（4）历史类比
预测某些新产品的需求时，如果有同类型产品可 用来作为类比模型，那是最理想的情况。 类比法可用于很多产品类型——互补产品，替代产品等 竞争性产品等。
按时 间分
长期预测(数年至数十年) 中期预测(一年至数年) 短期预测(数日至一年)
预测的分类
（1）一般预测 （2）市场调研 （3）小组共识法 （4）历史类比 （5）德尔菲法
预测中的定性方法
（1）一般预测
基本观点：预测是基于来自低层经验的逐步累加。 假设前提：处于最低层的销售人员，那些离顾客最近的、
指数平滑法算例：
假设所研究的产品的长期需求相对稳定，平滑常数=0.05也 较合适，并假设上个月的预测值（ Ft ）1为1050个单位，如 果实际需求为1000而不是1050，那么本月的预测值为：
主要内容
1 需求预测概论 2 预测中的定性方法 3 预测中的定量方法 4 预测方法的选择 5 生产管理决策
主要内容
企业编制长期计划的基础 为预算和成本控制提供依据 为开发新产品提供信息 为补充销售人员提供依据 是作出关键决策的基础 用于编制生产作业计划
预测的重要性
需求的构成
有四种典型的趋势需求： （1）线性趋势——反映了因果关系(或时间）的需求
预测中的定性方法
（５）德尔菲法 Rand公司首创于50年代末，步骤如下： ① 选择具有代表性的专家（不同背景的人）为调查对象；
② 通过问卷（或E-mail），向专家处了解信息； ③ 汇总专家结果，修改问卷，再度发给专家； ④ 再次汇总，提炼预测结果和条件，再度发给所有专家； ⑤ 归纳专家意见，形成需求报告； ⑥ 如有必要，再重复④；
之所以称之为指数平滑是因为每靠后一期其权重就降低 1- 。例如，设=0.05，则各个时期的权重如下所示
最近期的权重= （1- ）0 最近期的权重= （1- ）1 最近期的权重= （1- ）2 最近期的权重= （1- ）3
0.0500 0.0475 0.0451 0.0429
权重因子
指数平滑法
典型的趋势需求
有四种典型的趋势需求： （2）S型趋势——产品成长并到达成熟时期的需求
典型的趋势需求
有四种典型的趋势需求： （3）渐进趋势——以优质产品大量投放市场时出现
典型的趋势需求
有四种典型的趋势需求： （4）指数增长——产品销售势头特好的产品
典型的趋势需求
预测种类：
按性 质分
定性预测 定量预测 仿真预测
加权移动平均
加权移动平均法公1 w 2 A t 2 w 3 A t 3 w n A t n
n
wi 1
i
w 1w 2w 3
w1、w2、w3 第t-1,t-2,t-3期实际销售额的权重
计算实例
一家百货店发现在某4个月的期间内，其最佳预 测结果由当月实际销售额的40%，倒数第2个 月销售额的30%，倒数第3个月的20%和倒数 第4个月的10%，其四个月的销售额分别为 100,90,105,95。第五个月的预测值为
最了解产品最终用途的人，最清楚产品未来的 的需求。
做法： 由他们收集情报，然后逐级上报的做法。
（2）市场调研
— 通常是聘请第三方专业市场调研公司进行预测。 — 市场调研主要用于新产品研发，了解对现有产品的评价
了解顾客对现有产品的好恶，了解特定层次的顾客偏好 以确定哪些商品具有竞争性。
— 数据收集方法有问卷调查和上门访谈两种。
F 5 0 .4 9 0 5 0. 1 3 0 0 0 .2 5 0 9.0 1 0 100
9.5 7
加权移动平均
（3）指数平滑法
前两种预测方法（简单移动平均和加权移动平均）中，主要点 在于根据大量连续的历史数据预测未来，即随着模型中新数据 的增添及过期数据的剔除，新的预测结果就可以预测出来。有 的情况下，最近期的情况远比较早期的更能预测未来。如果越 远的数据其重要性就越低，则指数平滑法就是逻辑性最强且最 为简单的方法。