第六章 需求预测资料
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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
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
选专家
背景材料 预测项目
专家团 20人
①自由意ห้องสมุดไป่ตู้ 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
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
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
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
<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
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
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
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；
（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
（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
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
*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
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
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
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
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
选专家
背景材料 预测项目
专家团 20人
①自由意ห้องสมุดไป่ตู้ 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
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
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
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
<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
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
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
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；
（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
（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
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
*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
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
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