需求预测的方法和决策

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 ...
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。
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。
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
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；
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。
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
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、
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
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
需求预测和决策
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Hale Waihona Puke Baidu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
加权移动平均
加权移动平均法公式及算例
计算公式
F t w 1 A t 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
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。