第六章 需求预测资料
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需求预测
第四季度的SR值分别是：1.003、1.067、1.206、1.275、 1.116。
然后后按季度分别计算平均比率以便剔除随机变动(R)的影响， 而该平均比率称为季节性因子(S_1)。例：对于第一季度的计算： (1.263+1.367+1.467+1.222+1.348)／5=1.333 4。依次类推计算第 二、三、四季度的s1分别得：1.33 4、0.908 6、0.625 6、1.153 4。(5)对季节性因子(S1)进行调整，调整后的季节性因子(用S2表 示)。
采用线性回归方程来预测，但是由于前两年的数值是下降的， 后四年的数值是上升的，因此，使得该回归方程的拟合度不是很好。 但是，这种影响程度会随着t的增加而减弱，最终不会影响预测的 精确度，因为总趋势是上升的。，采用时间序列分解法预测时，由 于前两年的数值有下降的趋势，而拟合的是上升趋势的线性回归方 程，因此，用该方法预测短期(1-2年)的销售额不准确，通过附图 可以看出。
例：第一季度的S2计算：1.333 40-0.005 25=1.328 15， 其中0.00525=(1.333 4+0.908 6+0.625 6+1.153 4-4)/5。 同样，第二、三、四季度的S2分别是：0.903 35、0.620 35、1.148 15。上述(1)、(2)、(3)、(4)、(5)的计算结果 如上表。
1.用4季度移动平均法确定季节性指数[4,P463]。其 基本原理是用移动平均法来度量趋势和周期性组合 (TC)。这种做法可以消除季节性和随机变动的影响， 即S和I。做法如下：(1)计算时间序列中的4季度移 动平均值(TC_1)，例：(500+350+250+400)／4=375。 (2)对4季度移动平均值再求其移动平均值的中 点值(TC_2)，例：(375+362.5/2=368.75)。 计算真实销售额(3)计算真实销售额(Y_1)与移 动平均值(TC_2)的比率，这个比率实际上表示的季 节性和随机变动综合作用的部分即SI=Q/TC。
航空运输需求预测参考模板范本
➢ 运输需求函数： Q=f（P，I，Y）
Q，运输需求
I1<I2<I3
Q，运输需求量； P，运者收入水平； Y，其他因素，如服务水平、消费者偏好
P，运输价格
第六章 航空运输需求预测
➢ 运输供给函数：
Qs = g（P，X） Q，运输供给
Qs，运输供给量；
P，运输价格； X，市场化程度；
航空运输需求预测
第一节 概 述
➢ 机场的新建、改扩建的目的是为了满足未来航 空运输需求，因而机场的建设规模取决于未来航 空业务量，未来航空业务量的预测是机场规划、 设计的基础。
飞行区设计、航站楼设计、机场与城市之间 的交通设计的决定因素
第六章 航空运输需求预测
➢ 未来航空业务量的预测有两类：定性、定量 ➢ 定性预测用于判断性预测和没有足够信息资料 的中长期预测；定量预测分为宏观和微观预测。 ➢ 宏观定量预测：机场规划阶段初期，需考量机场在
第六章 航空运输需求预测
第四节 定量预测方法
➢ 趋势外推法：通过对历史数据的分析，找到其变化的规
律，进而外推得到未来量。预测模型：线性模型，指数模 型，S形成长模型。 ➢ 份额分析法：研究某一预测对象与更易预测且精度较高 的另一预测对象之间的比例关系，利用另一对象的预测结 果，推出所需求结果。GDP/人均收入/全国航空旅客周转量 ➢ 计量经济模型法：分为整体模型（大量的社会资料、整 理分析）和局部模型 ➢ 再预测方法：平均预测数/最高/最低预测数/全距
第六章 航空运输需求预测
2.4 运输需求的增长趋势
➢ 货运需求：专业分工发展->企业活动空间的扩 大->更大的运输需求
➢ 客运需求：国民经济发展->收入水平提高->居 住、生活、工作方式的选择->到更远的地方工 作、旅游、居住->更大的客运需求
第六章需求预测
生产与运作管理
湖北汽车工业学院经济管理学院
由P160表6-3、表6-4可知：各月销售额的预测值与实 际值有较大的差异，即预测值总是滞后于实际值。当实际 值呈上升趋势时(1—8月)，预测值总是低于实际值；而当 实际值呈下降趋势时(8—12月)，预测值总是高于实际值。 但比较而言，当 α 取值较大时，预测值与实际值的误差要 小一些。 由此可见：在有趋势变动的情况下，采用一次指数平 滑法进行预测，会出现滞后现象，此时，必须采用二次指 数平滑法进行预测。而在出现季节性变动时，则必须采用 三次指数平滑法进行预测。
预测的种类：科学预测、技术预测、经济预测、需求预测、 军事预测、国际关系预测、社会预测等。
需求预测：对未来一段时间市场与顾客的需求进行的分析、 判断与计算。
2
Hale Waihona Puke 生产与运作管理湖北汽车工业学院经济管理学院
二、需求预测的重要性
“凡事预则立，不预则废” 。
做好需求预测，才能预先研判市场和客户的需求未来会发 生什么样的变化，以便及时调整经营策略和产品方向，调整营 销策略（产品、价格等）和竞争战略。 正确地预测未来的市场需求，是科学合理编制生产计划、 物料需求计划、劳动力需求计划、资金需求计划等的基础，是 进行新产品开发的依据。 影响需求的因素很多，要准确地预测未来的市场需求，是 比较困难的。
1 αi
i=t+1-n
αi Ai
t
αi 为第 i 周期实际需求的权数。 αt αt-1 αt-2 αt -(n-1) 。可取 αi = 1。
生产与运作管理
湖北汽车工业学院经济管理学院
例2：在例1中，当 n = 3 时，若取 α6 = 0.5， α5 = 0.3， α4 = 0.2，则7月份的销售预测值为： 0.3*12500 + 0.2*12600 = 12770 WMA7 = 0.5*13000 + 0.5 + 0.3 + 0.2 当 n = 4 时，若取 α6 = 0.4， α5 = 0.3，α4 = 0.2， α3 = 0.1，
需求预测
2
21.00
3
23.00
4
24.00
5
25.00
6
27.00
7
26.00
8
25.00
9
26.00
10
28.00
11
27.00
12
29.00
预测方法
时间序列的构成：
趋势成分：随时间的推移而表现出的一种倾向（上 升、下降、平稳）。
季节成分：特定周期时间里有规则的波动如：
➢每天有二次交通高峰； ➢每周周末，影院的客流量较大； ➢某些产品的季节性需求变化等。
预测方法
表 4 某公司的月销售额一次指数平滑预测表(α=0.7)
月 实际销 α×上月 上月预测销 (1-α)×上 本月平滑预
份 售额 实际销售 售额(千元) 月预测销售 测销售额
(千元) 额(千元)
额(千元) (千元)
1 10.00
11.00
2 12.00 7.00
11.00
3.30
10.30
3 13.00 8.40
27.00
26.50
预测方法
结果： N 越大,预测值越平滑，对干扰的 灵敏性越低，预测值的响应性也就越小。
例：
某电器公司电子原器件周销售值记录如下表所 示。取N=3和N=9。
试用简单平均法预测第16周的预测值。 解：
计算见下表。 N=3和N=9第16周的预测值分别为：
SMA16=（2300+2300+2000）/3=2200 SMA16 =（1300+…….+2000）/9=1956
例 1 某电子音响器材公司 SONY 牌CD机 的逐月销售量记录（如表 1 所示），取 n=3 和 n=4 ，试用简单移动平均法进行预 测。
第六章-需求预测《运营管理》ppt课件
稳定性及响应性
• 稳定性： – 指抗拒随机干扰，反应稳定需求的能力。 – 稳定性好的方法有利于消除或减少随机因素的影响，适应于受随 机因素影响较大的预测问题。
• 响应性： – 指迅速反应需求变化的能力。 – 响应性好的方法能及时跟上实际需求的变化，适合于受随机因素 影响小的预测问题。
• 目标相互矛盾
关于简单移动平均方法的疑问
Week 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12
F Demand 650 t 678
=•
AQ以tu-31e周+st或ioA6n周t:-为2 移+n动A平t-均3 +区..间.+有A何t-n
720
差别？
785
859
920
850
758
892
920
789
844
Week 1 2 3 4 5 6 7 8 9
wi =1
i=1
加权移动平均实例
Week 1 2 3 4
Demand 650 678 720
Forecast 693.4
F4 = 0.5(720)+0.3(678)+0.2(650)=693.4
Exponential Smoothing 指数平滑
• 假设： 近期的数据比早期的数据更能够准确地预测未来， 因此 需要最近的数据的权重就要比以前的数据的权重要大。
892 842.67 815.33
920 833.33 844.00
789 856.67 866.50
844 867.00 854.83
移动平均区间与稳定性及响应 性
950 900 850 800 750 700 650 600
6 需求预测
F F (A F )
在1月，一个汽车销售商预测2月的需求为 142辆福特野马车。2月的实际需求为152辆。 利用管理者选定的平滑系数α=0.20，我们可 以根据指数平滑法的公式预测出3月的需求。 新预测值（3月的需求） =142+0.2×(153-142)=144.2 即3月的需求是144辆左右。
第六章
需求预测
目的和要求
理解需求的含义 了解影响需求变动的因素 理解预测的含义 了解预测的种类、时间范围 掌握预测的方法
需求与需求量
需求：消费者在某一时间内的每一价格水平上 对某种商品愿意并且能够购买的数量。 需求量：消费者在某一时间内的某一特定价格 水平上对某种商品愿意并且能够购买的数量。 需求的条件： （1）购买欲望；（2）购买能力。 需求量的条件： （1）购买欲望；（2）购买能力；（3）时间单 位。
当趋势或类型可以预计时，可以通过权重来 强调近期数值。这样做使预测技术能够更快 地响应变化，因为周期越近权重也就越大。 权重的选择有一定随意性，没有固定的公式 来决定，所以决定权重需要经验。
简单移动平均数法和加权移动平均数法都能有 效地平滑需求中偶然因素的影响，实现平稳预 测。但是，移动平均数法有三个缺点: 1.加大n的值(周期的个数)可以较好地平滑掉干 扰因素，但是使得模型对于实际数据中的变化 缺乏敏感性。 2.移动平均数不能很好地反映趋势。因为它是 平均数，所以它停留在过去水平气不能预测出 趋势的升高和降低水平。这也就是它滞后于实 际值。 3.移动平均法需要大量的历史数据记录。
图中可见，移动平均数法的滞后现 象。简单和加权平均数法中从4月 开始的预测值都滞后于实际需求值。 尽管如此，通常加权移动平均数法 能够较快地反映出需求的变化。
需求预测
Y
X
22
时间序列分析法(Time series)
时间序列分析法是基于需求的历史资料
可以用来预测未来的需求。这类方法适合于
需求环境稳定，基本需求模式没有发生明显
变化。时间序列分析法是使用时最简单的定 量分析预测方法。
23
时间序列分析
Prediction
based exclusively on previously observed Values
31
加权移动平均法
Ft = w 1 A t -1 + w 2 A t - 2 + w 3 A t -3 + ...+ w n A t - n
•使用加权移动平均法首先需要设 定各期的权重
Week 1 2 3 4 Demand 650 678 720
•以3期的加权移动平均法进行预测 Weights: t-1 0.5 t-2 0.3 t-3 0.2
时间
销售
销售额 60 80 100
A random demand pattern with both trend and seasonal elements.
8
不规律需求
15 10
销售
销售额
5 0 0 2 4 时间 6 8 10
9
Lumpy demand: demand having a high variance around mean demand level.
定量预测方法 (objective)
销售人员意见法 市场调查法
因果分析法 Y=f(X1, X2, …, Xn) 时间序列分析法 Yt =f(Yt-1, Yt-2,…, Yt-n)
X
22
时间序列分析法(Time series)
时间序列分析法是基于需求的历史资料
可以用来预测未来的需求。这类方法适合于
需求环境稳定，基本需求模式没有发生明显
变化。时间序列分析法是使用时最简单的定 量分析预测方法。
23
时间序列分析
Prediction
based exclusively on previously observed Values
31
加权移动平均法
Ft = w 1 A t -1 + w 2 A t - 2 + w 3 A t -3 + ...+ w n A t - n
•使用加权移动平均法首先需要设 定各期的权重
Week 1 2 3 4 Demand 650 678 720
•以3期的加权移动平均法进行预测 Weights: t-1 0.5 t-2 0.3 t-3 0.2
时间
销售
销售额 60 80 100
A random demand pattern with both trend and seasonal elements.
8
不规律需求
15 10
销售
销售额
5 0 0 2 4 时间 6 8 10
9
Lumpy demand: demand having a high variance around mean demand level.
定量预测方法 (objective)
销售人员意见法 市场调查法
因果分析法 Y=f(X1, X2, …, Xn) 时间序列分析法 Yt =f(Yt-1, Yt-2,…, Yt-n)
第六讲 需求预测
优点：较好反应了市 优点：易分区进行预 优点：简单易行；不需 优点：简明扼要，预 场变化；能了解顾客 测；增加了销售人员 统计历年的资料；汇集 德尔菲法的三原则： 测结果可供计划人员 对产品优缺点的看法； 的信心；预测结果较 了各主管的经验与判断； 参考；适用范围比较 有利于改进完善开发 一是匿名性 稳定 适用范围比较广 广；避免了崇拜 新产品 二是反馈性 缺点：带有主观偏见； 缺点：缺乏严格的科学 缺点：预测结果缺乏 缺点：难获得顾客的 预测结果不易正确； 性；与会人员会相互影 三是收敛性 严格的科学分析；专 通力合作；顾客期望 预测值易被低估或高 响；耽误了各主管的时 家无统一标准 不等于购买，且期望 估 间；责任不明确；结果 易发生变化；需花费 不易用于实际目的 较多的人力和时间
需求预测
社会预测
6.1.2 影响需求预测的因素
产品生 命周期 顾客的购 买行为
竞争者 的行为
商业 周期
企业不 可控
随机影响
顾客偏好
输 入
输出 反馈
广告
时间
需求
产品 产品 推销 信用 商业 或服 质量 努力 政策 信誉 务的 设计
企业努力
企业 可控
6.1.3 预测分类
按预测时间长短可分为： 长期预测（LONG-RANGE FORECAST） 5年或5年以上 中期预测（INTERMEDIATE-RANGE FORECAST）3个 月到2年 短期预测（SHORT-RANGE FORECAST）日周旬月，季 度一下
6.1.3 预测分类
定量预 测方法 预测 方法
因果 模型
移动平均法 时间序列 平滑模型 一次指数平滑法 二次指数平滑法 乘法模型 加法模型
需求预测基础知识
需求预测基础知识需求预测为库存管理提供了基础信息，而在一个时间段内的实际需求=潜在需求模式+需求的随机干扰；预测就是获得潜在模式的过程。
通常需求预测有两种：定性预测和定量预测。
随着计算机管理软件的普及，越来越多的企业使用软件来做需求预测，计算机软件是非常好的预测工具，使用定量预测的越来越多。
一般预测中，应该包括三个影响因素：1、需求的基础量【这个基础量相对稳定，可以作为预测的基础量】，这个基础量可以是最近一个时间序列的实际值，也可以是最近几个时间序列需求的平均值；2、需求变化趋势：需求总有一个变化的趋势，或者随着时间序列增加，或者随着时间序列减少，或者维持不变；3、需求变化的季节性：具有周期性的特点。
综合考虑三个因素来获得未来的预测。
定量的需求预测也需要获得基础数据源，为了预测，需要确定以下信息：1、预测模型；2、预测模型的参数；3、销售量的历史数据。
通过选择预测模型、模型参数和历史数据，来保证需求预测一下能力：1、准确、误差小；2、无偏差，避免过高或过低的估计需求数量；3、能够对需求的变化，提出预警，以保证当需求变化过大时，能够提醒操作者关注；4、将预测中，由偶然因素引起的需求变化影响从历史数据中刨除；5、能够及时满足需求；6、节约成本。
▪预测流程：1、确定时间序列【按月预测、按周预测，还是按天预测】。
因为由偶然因素引起的需求波动，正负偏差随机，时间序列跨度越大，偶然因素引起的波动在需求总量所占的比例会越低【时间序列越长，预测准确性越高】。
2、根据时间序列收集并汇总历史数据，由于历史销量中，存在干扰因素而引起的需求波动，需要将这些干扰因素去掉，这些干扰因素本来不属于需求模式变化，未来的需求模式中也不应包含这些因素带来的影响。
3、根据历史需求趋势，选择合适的预测方法，移动平均，一阶平滑指数、二阶平滑指数、线性回归等方法经常用于预测中；通常还要考虑周期变化的季节因素，增加季节变化的调节因子。
在计算机软件、计算能力、数据等不断发展完善的条件下，可以利用计算机来选择需求与预测偏差最小的预测方法。
生产运作管理-6需求预测
25.33
26.00 26.00 25.67 26.33 27.00
SMA特点：
• 简单移动平均法预测值与所选的时段长 n 有 关。n 越大，对干扰的敏感性越低，预测的 稳定性越好，响应性则越差。 • 简单移动平均法对数据不分远近，同样对待 。有时最近的趋势反映了需求的趋势，此时 用加权移动平均法更合适。
Delphi法的适用范围
• 难以借助精确的分析技术处理，但建立在集体基础上 的直观判断可以给出某些有用的结果。 • 面对一个庞大复杂的问题，专家们以往没有交流思想 的历史，因为他们的经验与专业代表着不同的背景。 • 专家人数多，面对面交流思想的方法效率很低。 • 时间与费用的限制不能经常开会商讨。 • 专家之间分歧隔阂严重或出于其他原因不宜面对面交 换思想。 • 避免权威作用，防止“乐队效应”，也就是随大流倾 向。
2.部门主管集体讨论法（Jury of Executives）
• • • • • • 简单易行，可快速获得预测结果。 汇集了各主管的经验和判断。 不需要准备和统计历史资料。 主观意见，预测结果缺乏严格的科学性。 与会人员间容易相互影响。 因预测是集体讨论的结果，故无人对其正确性 负责。
3.市场调研法
• 指数平滑法（Exponential Smoothing）
（考虑所有的历史数据） 一次指数平滑法 二次指数平滑法
由于随机成分的影响而导致需求偏离平均水平时， 应用时间序列平滑模型，通过对多期观测数据平均的 办法，可以有效地消除或减少随机成分的影响，以使 预测结果较好地反映平均需求水平。
• 单纯法（ Naï ve Forecasts）
B.加权移动平均法预测
月份 1 实际销量(百台) 20.00 预测销量(百台)（n=3）
需求预测 ppt课件
1.3 预测分类（续）
• 按主客观因素所起的作用分
–定性预测方法 • 主观判断、不需要数学公式 • 预测依据：各种主观意见
–定量预测方法 • 利用统计资料和数学模型进行预测 • 主观判断仍然重要
• 预测 方法
定性 预测 方法
定量 预测 方法
德尔菲法 部门主管讨论法 用户调查法 销售人员意见汇集法
• 需求预测与企业生产经营活动关系最密切。
1.2 影响需求预测的因素
输入
商业周期
顾客偏好 随机影响
竞争者的行为
产品生命周期
输出
顾客的购买行 为
时间
需求
反馈 企业努力
广告 推销努力 商业信誉 产品或服 务的设计 信用政策 产品质量
1.3 预测分类
• 按预测时间长短分
–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。
第六章 需求预测 Demand Forecasting
本章内容
第一节 预测 第二节 定性预测方法 第三节 定量预测方法 第三节 预测误差及监控
第一节 预测
1.1 预测及其种类 1.2 影响需求预测的因素 1.3 预测分类 1.4 预测的一般步骤 1.5 预测中应该注意的问题
I see that you will get an A this semester.
• 判断在预测中的作用 • 基于销售的预测需要修正 • 兼顾预测精度和成本 • 预测的时间范围和更新频率 • 稳定性与响应性－预测方法的两个基本要求
–稳定性：抗拒随机干扰、反映稳定需求的能力。适用 于受随机因素影响大的预测问题。
–响应性：迅速反映需求变化的能力，适用于受随机因 素影响小的预测问题。
[理学]第6章需求预测资料讲解
![[理学]第6章需求预测资料讲解](https://img.taocdn.com/s3/m/5caa8617cd7931b765ce0508763231126edb7788.png)
季节成分：一年里按通常的频率 围绕趋势上下有规则的波动
周期成分：较长时间里有规则的 上下波动
随机成分：由很多不可控因素引 起的，没有规则的上下波动
第一节 预测
二、时间序列平滑模型
通过多期数据的平均来消除和减少随机成分的影响 可预测结果较好的反映平均需求水平
时间序列平滑模型
简单移动平均
加权移动平均
指数平滑
345 500 725 390 550 775 415 570 770
第二节 定性预测方法
预测结论
平均值预测： 预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585
加权平均预测： 将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均
，则预测平均销售量为：570*0.5+415*0.2+770*0.3=599 中位数预测：
很难获得顾客的通力合作；顾客期望不等于实际 购买，而且期望容易发生变化；调查时需要耗费 较多的人力和时间
第二节 定性预测方法
四、销售人员意见汇集法
定义 优点 缺点
由各地区的销售人员根据个人的判断或与地区有 关部门交换意见并判断后做出预测。
预测值容易按照地区、分支机构、产品等区分； 销售人员的意见受到尊重，增加其销售信心；由 于取样较多，预测结果具稳定性
第一节 预测
五、预测中应注意的几个问题
（一）判断在预测中起着十分重要的作用
（二）预测精度与成本
❖精度越高，所需花费的成
费
本越高，但对实际生产经营
用
总成本
指导作用越大，有利于降低
生产经营成本。
预测成本
❖不存在百分之百准确的预
经营费用 测方法
周期成分：较长时间里有规则的 上下波动
随机成分：由很多不可控因素引 起的，没有规则的上下波动
第一节 预测
二、时间序列平滑模型
通过多期数据的平均来消除和减少随机成分的影响 可预测结果较好的反映平均需求水平
时间序列平滑模型
简单移动平均
加权移动平均
指数平滑
345 500 725 390 550 775 415 570 770
第二节 定性预测方法
预测结论
平均值预测： 预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585
加权平均预测： 将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均
，则预测平均销售量为：570*0.5+415*0.2+770*0.3=599 中位数预测：
很难获得顾客的通力合作；顾客期望不等于实际 购买，而且期望容易发生变化；调查时需要耗费 较多的人力和时间
第二节 定性预测方法
四、销售人员意见汇集法
定义 优点 缺点
由各地区的销售人员根据个人的判断或与地区有 关部门交换意见并判断后做出预测。
预测值容易按照地区、分支机构、产品等区分； 销售人员的意见受到尊重，增加其销售信心；由 于取样较多，预测结果具稳定性
第一节 预测
五、预测中应注意的几个问题
（一）判断在预测中起着十分重要的作用
（二）预测精度与成本
❖精度越高，所需花费的成
费
本越高，但对实际生产经营
用
总成本
指导作用越大，有利于降低
生产经营成本。
预测成本
❖不存在百分之百准确的预
经营费用 测方法
生产运作管理_需求预测
3.3
定量预测方法
趋势，如人口结构,顾 客喜好,技术
2、成份
趋势因素
Trend，长期变化
Season，1年内规则 季节成分
性的重复波动，起因是 季节变化或风俗习惯
Cycle,经济成长过程 周期成分
中景气和不景气交替 重复发生。诱因有政 治，经济的变动,战争
随机波动
短期的,不可预测的 因素
Irregularity,
3.2
定性预测方法
案例二
某纺织厂厂长召集主管销售、财务、计划和生产等部门 的负责人，对下一年度某种纺织品的销售前景作出估计。 几个部门负责人的初步判断，如表4－2所示。
3.2
定性预测方法
三、用户调查法
1、适用范围
新产品或缺乏销售记录的产品的需求预测
2、步骤
销售人员进行现实的或潜在的顾客进行调查 本企业可能市场占有率 各种信息综合处理
中期预测(Intermediate-range Forecast)
1/4-5 年的需求前景。它是制订年度生产计划、季度生 产计划的依据。
短期预测(Short-range Forecast)
<1/4年的需求前景，以日、周、旬、月为单位。是采购、 安排生产作业计划等具体生产经营活动的依据。
6.1
6 对预测进行监控
5 计算预测结果
4 确定需求影响因素，收集和分析数据 3 选择预测的方法 2 确定预测的时间范围
1 确定预测的目的
6.1
预测
预测方法选择 信息辨别 预测结果取舍
五、预测中应注意的问题△
1、判断在预测中的作用
2、预测精度与成本
在选择预测方法时，显然要在成本与精度之 间进行权衡。选择方法时要注意：不存在百分之百准确的预测方法，因而不 要为了预测的绝对准确而白费心机；就任何一个预测问题而言，存在精度比 较合理的最低费用区间。
第六章 需求预测
第六章需求预测6.1 预测6.2 定性预测方法6.3 定量预测方法6.4 预测误差与监控预测的定义及分类⏹预测是对未来可能发生的事件的预计和推测。
⏹根据预测内容的不同，分为：经济预测、技术预测、社会发展预测和市场需求预测；⏹根据预测时间的长短，分为：长期预测、中期预测和短期预测；⏹根据预测方法的不同，分为：定性预测和定量预测。
预测的一般程序✓确定预测的目的和用途，它决定了预测的详细程度、准确性、预测费用✓确定预测时间覆盖范围，明确是长期预测还是短期预测✓选择预测方法或模型✓收集和分析供预测用的数据，做好预测的准备工作✓计算并分析预测结果✓将预测结果用于实际生产计划中，并对预测进行监控需求管理需求管理的概念需求管理是企业生产计划与控制系统衔接市场、工厂、仓库和客户之间的桥梁。
需要管理需完成以下工作：✓预测顾客需求、输入订单、进行产品决策✓与顾客协商交货期、确认订单状态、订单变更的沟通✓确定需求的各种来源：包括服务性零部件需求、内部需求、促销库存和其他渠道库存需求定性预测方法✓高层主管集体讨论法✓销售人员意见征集法✓用户意见调查法✓专家调查法定量预测方法⏹简单移动平均法简单移动平均法就是利用近期的实际数值通过求算术平均值预测未来值，其计算公式为式中，Ai表示第i期的实际值，MAi+1表示预测值，n表示移动平均的时间段数，i=t-n+1,…t-1 ,t。
简单移动平均法的预测结果与n大小有关。
n越大，对干扰的敏感性越低，预测值的响应性越差，稳定性越好。
⏹一次指数平滑法一次指数平滑法是一种加权平均的计算方法，它的计算公式可表述如下。
设:Ft表示t期的预测值，Ft-1表示第t-1期的预测值，At－1表示第t-1期的实际值，表示平滑指数，则一次指数平滑法的计算公式为：或平滑指数越小，预测的稳定性越好，平滑指数越大，预测值对实际值的变化越敏感，响应性越好。
季节性预测模型有的产品随季节的变化而有很大的波动，此时就不宜采用各种平均计算方法进行预测，而应选用计算季节指数的方法来预测。
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it 1
<例>实际需求如下
月（t）
1 234 5
实际需求（At） 100 90 105 95 ？
加权值为4月0.4,3月份0.3,2月份0.2,1月份0.1时 在最近的资料中赋予大
5月的需求预测值F5是
的加权值,使能够赶上
F5=0.4*95+0.3*105+0.2*90 +0.1*100 =97.5
（一）判断在预测中的作用
1、判断在选择预测方法中的作用； 2、判断在辨别信息中的作用； 3、判断在取舍预测结果时的作用；
（二）预测精度与成本 （三）预测的时间范围和更新频率
（四）稳定性与响应性
Delphi法
第二节 定性预测方法
选择对象专家团提问/答案整理/反馈(3-4回)最终结果 不确定性大或没有过去资料的情况 时间和费用是大的缺点 为设备,新产品,市场战略的长期预测或技术预测
适合于库存生产(计划生产),订货生产
最近开发数学统计技术
确保生产能力,原材料及制定有关经营战略的必须因素
*预测的类型
对象
科学预测：对科学发展情况的预计与推测 技术预测:预测技术进步率,开发新产品/新制造技术,由技订领域专家去执行 经济预测:预测经济状况,制定中长期经营计划,由经济专家去执行 需求预测:预测产品及服务的需求,决策生产 社会预测：对社会未来的发展状况的预计和推测
Ft+1 = At+At-1+……+At+1-N N
t:期间, Ft+1:t+1的预测值, At:t的实际需求, N:移动平均期间
<例> 移动平均期间为4个月,实际需求为如下时
月(t)
1 2 34 5
实际需求(At) 4 3 4 5 ? 5月的需求预测值F5为
5+4+3+4 16
F5 = 4
= =4 4
实际需求变化
如果,5月的实际需求为110时,6月的需求预测值是
F6 = 0.4*110+0.3*95+0.2*105+0.1*90 = 102.5
（一）时间序列平滑模型
2、指数平滑法
一次指数 利用指数减少的加权值,给最近的资料赋予大比重,过去的资料 平滑法 赋予小比重后预测未来需求；
即需求预测值是最近期间的实际需求乘上a的加权值,对最近的需 求预测值乘上(1-a)的加权值后加权平均的数据；
考虑预测的稳定性和需求变化 的反映度选择移动平均期间
*移动平均期间越长,偶然因素损 失越多,但对实际需求变化反映慢
如果,5月的实际需求为5时,6月的需求预测值是
5+4+3+5 17
F6=
=
= 4.25
4
4
表 6-1 简单移动平均法预测
月份 实际销量(百台)
n=3( 百台)
1
20.00
2
21.00
3
（一）时间序列平滑模型
1、移动平均法
加权移动 平均法
在用于预测之前N期间资料值乘上合为1的加权值,求出移动平均 *简单移动平均的情况,在N期间的各资料值乘上同一的1/N的加权值
[公式] Ft+1=WtAt+Wt-1At-1+……+Wt+1-NAt+1-N
tN
Ft+1:t+1的预测值，At:t的实际需求，Wt:赋予t的加权值， Wi 1
模 型 代表方法:时间序列平滑法（移动平均法,指数平滑法）, 时间序 列分解法
短期,中期预测
因果 从过去的资料中找出与需求有密切联系的变量,分析变量与需求的因果关系
模型 有利于预测需求模式的转换点或根本变化
代表方法:回归分析,计量经济模型,投入-产出模型,先导指标法, Simulation模型。
中长期预测
期间
短期预测:6个月以内,月别/周别/日别 中期预测:6个月-2年 长期预测:2年以上
二、影响需求预测的因素
商业周期 恢复/繁荣/后退/萧条4局面 产品周期 投入期/成长期/成熟期(稳定期)/衰退期的产品寿命周期(life cycle)
耐久材料与消费材料/服务之间的差异 其它因素 广告,促销活动,质量,信誉,竞争公司,顾客的信赖
历史类推法 追踪类似产品在过去市场中需求的成长过程 类推 属于新产品,以前没有资料的情况
*其它定性技术:Scenario分析法,trend外插法…
第三节 定量预测方法
• 一、时间序列模型 • 二、因果模型
（一）时间序列平滑模型
1、移动平均法
简单移动 平均法
[公式]
没有季节性变化或急剧的增加/减少趋势,偶然变化起重要作用时 通过移动平均消除偶然变化 对预测期间前一定期间的需求做为简单的平均值
23.00
4
24.00
21.33
5
25.00
22.67
6
27.00
24.00
7
26.00
25.33
8
25.00
26.00
9
26.00
26.00
10
28.00
25.67
11
27.00
26.33
12
29.00
27.00
n=4( 百台)
21.75 23.33 24.75 25.50 25.75 26.00 26.25 26.50
<图1>产品寿命周期的各阶段
销
售
量
成熟期
(稳定期)
成长期 投入期
衰退期
时间
பைடு நூலகம்
三.需求预测方法
1、类型
定性方法 由个人的主观/判断,或综合多数意见后预测需求 过去的资料不充分或不可信赖时
代表方法:Delphi方法,用户调查方法,主管人员意见法,销售人员意见汇集法， 历史类推法
中长期预测
定量方法 时系列 过去的需求模式一直持续到未来的假设下,分析过去资料投影未来
*时系列:随时间变化的某现象以一定的时间间隔观察读取的一系列观测值(如:日别/ 周别销售额,月别销售量…)有趋势,季节因素,循环等模式.
四、预测的一般步骤
“预测”
6 对预测进行监控 5 准备预测 4 收集和分析数据 3 选择预测的方法 2 确定预测的时间范围 1 确定预测的目的
五、预测中应注意的几个问题
第六章 需求预测
• 第一节 • 第二节 • 第三节 • 第四节
预测 定性预测方法 定量预测方法 预测监控
第一节 预测
• 一、预测及其分类 • 二、影响需求预测的因素 • 三、需求预测的方法 • 四、预测的一般步骤 • 五、预测中应注意的几个问题
一、预测及其分类
预测作用
各种生产决策时的基资料
过去依赖于预测者的经验/主观判断
选专家
背景材料 预测项目
专家团 20人
①自由意见 ②具体预测
综合整理、 统一描述
③修正预测
反馈
主管人员意见法 各部门主管开会综合意见预测值
用户调查法
对调查内容的假设消费者调查(调查表/面谈/电话)验证假设 定性技术中时间和费用是最大的缺点 预测比较正确的优点
销售人员意见汇集法 经销商/销售员自由交换意见预测值