物流需求分析3(2)
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任何事物的变化都不是孤立的，而是在与 其他事物的相互影响下发展的。事物之 间的相互影响常常表现为因果(原因与结 果)关系。
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物流需求分析3(2)
第一节 需求与预测概述
§ 五、预测的原则
❖预测总会有误差 ❖对一族或一组产品的需求预测比对单一产品
的需求预测更准确 ❖近期预测更准确
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•
Y——因变量或预测量；
•
a、b——回归系数。
•现有数据资料 Xi、Yi（i＝1，2，3，…，n），经整理，可得回归系
数a、b 为：
•公式简化
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•公式简化
物流需求分析3(2)
§ 三第、四物流节需求物预测流误需差 求预测方法
Ø 1. 产生误差的原因
¡（1）用于预测的信息与资料引起的误差。
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物流需求分析3(2)
第四节 物流需求预测方法
3.回归预测法
§ 下面将重点介绍一元线性回归预测法
§ 一元线性回归法也叫最小二乘法，它是用来处理 两个变量之间具有线性关系的一种方法。这种方
法的特点是：先根据 X、Y 现有的实际数据和统 计资料，把 X、Y 作为已知数，再寻找合适的 a、 b 回归系数，并根据回归系数来确定回归方程。
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物流需求分析3(2)
• 3.1
第三节 物流需求预测
图 物 流 需 求 预 测 过 程
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物流需求分析3(2)
第四节 物流需求预测方 法
§ 一、定性预测方法
¡1. 主管人员意见法 ¡2. 销售人员意见法 ¡3. 市场调查法 ¡4. 德尔菲法 ¡5. 类比法
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Ø 不平衡性 Ø 可转移性 Ø 弹性小 Ø 可化解性
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物流需求分析3(2)
第二节 物流供给与需求
§ 二、物流需求的内涵
Ø 1. 现代物流需求包括物流需求量和物流需求结 构两个方面
Ø 2. 物流系统的需求具有时间和空间特征 Ø 3. 对物流系统需求的分析应包括物流系统各作
业项目的分析 Ø 4. 物流需求同时包含独立需求和派生需求
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物流需求分析3(2)
第二节 物流供给与需求
§ 三、影响物流供给的因素
¡1. 物流服务价格 ¡2. 物流能力资源要素的供给状况和价格 ¡3. 国家政策 ¡4. 管理体制 ¡5. 物流技术和管理水平 ¡6. 自然环境 ¡7. 物流秩序
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物流需求分析3(2)
第二节 物流供给与需求
§ 四、影响物流需求的因素
¡1. 国民经济的规模和结构 ¡2. 物流价格 ¡3. 社会化大生产分工的深度 ¡4. 对外经济关系 ¡5. 企业管理水平，特别是库存管理技术高低 ¡6. 物流供给者的服务水平
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物流需求分析3(2)
第三节 物流需求预测
§一、物流需求预测概述
物流需求预测，就是指根据物流市场过 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， 应用适合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。
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物流需求分析3(2)
第二节 物流供给与需求
2. 物流供给的特点
Ø （1）物流供给只能以资源或能力要素的形式存储，而 不能以现实的产品储备待用。
Ø （2）供给结构的合理性对物流供给效能的发挥起决定 性作用。
Ø （3）供给弹性小。 Ø （4）短缺性。 Ø （5）替代性强。
3. 物流需求的特点
Ø 1. 需求的时间性和空间性 Ø 2. 需求的规律性 Ø 3. 需求模式的稳定性 Ø 4. 一次性需求和长期需求 Ø 5. 派生需求与独立需求
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物流需求分析3(2)
第一节 需求与预测概述
§ 二、需求的可预测性
▪ 有规律需求，具有高度可预测性。 ▪ 无规律需求，但数学统计特征持续、统一。 ▪ 无规律需求，且不可预测。
之和除以预测期数。其计算公式为：
•式中: At ——第t期的实际值；
• MAt+1——第 t＋1 期预测值；
•
n——移动平均的时间段数（n≤t）。
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物流需求分析3(2)
第四节 物流需求预测方法
（2）加权移动平均法 根据实际值距离预测期远近的不同，分别赋 予它们不同的权数，依次来提高预测的可 靠性。计算公式为 :
此方法是利用过去的数据资料，使用平滑指数来进行预 测的一种方法。
季节性预测 模型
此模型是对随季节变化而有较大需求波动的产品，利用 季节指数来预测其未来需求。
回归预测法
此方法就是找出预测对象（因变量）与影响预测对象的 各种因素（自变量）之间的关系，并建立相应的回归方 程式，然后代入自变量的数值，求得因变量方法。
•式中 Wt——第t期的权数值；
• 其他各字母含义同前。
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第四节 物流需求预测方法
2.指数平滑法
此方法是利用过去的数据资料，使用平滑指数来
进行预测的一种方法。对最近期的数据观察值
赋予最大的权重，而对以前各期的数据观察值
则顺序地赋予递减的权重，而不是给所有的数
据以同等的重要性。这样的处理显得较为合理，
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物流需求分析3(2)
第三节 物流需求预测
1. 物流市场需求的特征表现 § （1）季节性需求指产品的需求量随着季节的转换而发
生较大的变化。 § （2）周期性需求指产品的需求量随着时间的推移而呈
现周期性的变化 § （3）趋向性需求指产品的需求量随着时间的推移而朝
着某一个方向有规律地运动，没有出现较大的剧烈波动。 § （4）随机性需求指产品的需求量由于需求的偶然变动
然后利用已求得的回归方程，得出一条趋势变动 直线，并使此直线上的各点到实际资料对应点之 间的距离最小。从而使这条直线最能代表实际数
据的变动，并作为预测的依据。
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第四节 物流需求预测方法
3.回归预测法
•设X、Y 两变量满足趋势变动直线方程:
•Y＝a＋bX
•式中 X——自变量；
因为最近期的观察值已经包含了最多的未来情
况的信息。相对于移动平均法而言，指数平滑
法大大减少了对历史数•据或存储量的需求。其计
算公式为：
•式中 Ft——第期的预测值；
•
Ft-1——第t－1期的预测值；
• At-1 ——第期的实际值；
•
——平滑指数（0≤ ≤1）。
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物流需求分析3(2)
第四节 3.回归预测法 物流需求预测方法
4. 近期预测 近期预测的期限一般以周、旬为时间单位，主要是对企业内 部的各个环节进行预测
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物流需求分析3(2)
第二节 物流供给与需求
§ 一、物流供给与需求的定义和特点
Ø 1. 物流供给与需求的定义 Ø 物流供给:指在一定时期内社会能够向市场提供
有效物流服务的能力或资源，它包括量和质两 方面的内容。 Ø 物流需求:指在一定时期内社会能够通过市场交 换而消费的物流服务的数量。
物流需求分析3(2)
第四节 物流需求预测方法
▪ 二、定量预测方法
名称 朴素法 移动平均法 指数平滑法
解释
此方法就是假定下一期需求与本期相同。对需求比较稳 定的产品，这是一种最廉价，也最简单的预测方法。
此方法就是从时间序列的第一项数值开始，选取一定的 项数求得序列的平均数，这样就可以得到一个下期的预 测值。
物流需求分析3(2)
第一节 需求与预测概述
§ 六、预测的分类 1. 长期预测
长期预测的期限一般为五年或五年以上，主要是根据企业的 长远发展战略和市场的需求发展趋势进行预测分析。
2. 中期预测 中期预测的期限一般为一至三年左右，主要是围绕企业的经 营战略、新产品的研究与开发等方面进行预测。
3. 短期预测 短期预测期限一般以月为时间单位，大致三个月至一年。
3.1 所示。如果改变基准，使 n 值增加，从表中可以看出，
误差则相对增大（对干扰的敏感性降低）。
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物流需求分析3(2)
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第五节 物流需求预测实例 •表3.1 预 测 数 据 表
月 份 实际销售量 预测值（n＝3） 预测值（n＝4）
而呈现无规则的变化趋势。 2. 物流需求预测的作用 § （l）物流需求预测是物流管理的重要手段。 § （2）物流需求预测是制定物流发展战略目标的依据 § （3）物流需求预测是物流管理的重要环节。
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物流需求分析3(2)
第三节 物流需求预测
二、物流需求预测步骤
明确预测对象 收集相关的资料数据 选择合适的预测方法 预测与结果评价 提交预测报告
¡（2百度文库预测方法及预测参数引起的误差。
¡（3）预测期间的长短引起的误差
¡（4）预测者的主观判断引起的误差。
Ø 2. 误差的一般计算方法
¡（1）平均误差
¡（2）平均绝对误差
¡（3）相对误差平均值
¡（4）相对误差绝对值平均值。
¡（6）标准差
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¡（5）均方差
物流需求分析3(2)
第五节 物流需求预测实例
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物流需求分析3(2)
第一节 需求与预测概述
§ 三、预测的定义
❖所谓预测就是对未来状况的预想。日常生活里， 我们每天都要接触预测，如天气预报，股票走 势……预测几乎无处不在。
❖经济生活中，在制定多数经济计划之前，我们 也都会对未来一定时间内的社会环境状况进行 估计，对相关经济指标的走向进行判断，而这 种估计或判断也是预测。当然，现实中做出这 样的估计或判断有相当的难度，且估计的准确 性也参差不齐，但它们都是进行计划之前所必 须进行的步骤，是制定经济计划的前奏。
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物流需求分析3(2)
第四节 物流需求预测方法
1.移动平均法
❖ 此方法就是从时间序列的第一项数值开始，选取一定的项 数求得序列的平均数，这样就可以得到一个下期的预测值。 然后逐项移动，边移动边平均，在进行一次新预测时，必 须加进一个新数据和剔除一个最早的数据。这样进行下去， 就可以得到一个由移动平均数（即各期的预测值）组成的 新的时间序列。
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物流需求分析3(2)
第一节 需求与预测概述
▪ 四、预测的原理
名称 惯性原理 类推原理 相关原理
解释
客观事物的发展变化过程常常表现出它的 延续性，通常称这种表现为“惯性现 象”。客观事物运动惯性的大小，取决 于本身的动力和外界因素的制约程度。
类推预测的应用前提是寻找类似事物。通 过分析类似事物相互联系的规律，根据 已知某事物的变化特征，推断具有近似 特性的预测对象的未来状态，这就是所 谓的类推预测。
物流需求分析-3(2)
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2020/11/22
物流需求分析3(2)
大纲
•第一节 需求与预测概述 •第二节 物流供给与需求 •第三节 物流需求预测 •第四节 物流需求预测方法 •第五节 物流需求预测实例
•
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物流需求分析3(2)
第一节 需求与预测概述
§ 一、需求的定义和特性
一、简单移动平均法
▪ 例 3.1 某百货商店在 1999 年前三个月的风扇 实际销售量分别为 300、220、230 台，试用移 动平均法预测四月份的销售数量。
▪ 解 由式（3.1）可知，四月份的销售数量为：
•采用这种方法，我们以三个月为基准（n＝3），不断引
进新数据来消除偶然因素的影响，逐月预测的结果见表
§ 此方法就是找出预测对象（因变量）与影响预测对象的各 种因素（自变量）之间的关系，并建立相应的回归方程式， 然后代入自变量的数值，求得因变量的方法。回归预测法 是一个十分有用的预测方法，尤其适用于长期预测。主要 的不足在于，想要进行可靠的预测，就需要大量的数据资 料。
§ 在回归预测中，所选定的因变量是指需要求得预测结果的 那个变量，即预测对象。自变量则是指影响预测对象变化 的、与因变量有密切关系的变量。在实际操作中，选择一 个变量为因变量，而将其余的变量作为自变量，然后根据 有关的历史统计数据，研究测定因变量与自变量之间的关 系。根据这些变量之间的相互关系拟合一定的曲线，这条 曲线就叫做回归曲线，表达这条曲线的数学公式就叫做回 归方程式。
❖ 移动平均法的使用比较广泛，主要适用于这样一些情况： 数值的变化没有明显的上升或下降的趋势，比较平稳；没 有受到明显的季节性变化的影响。
• 移动平均法可分为简单移动平均法加权移动平均法
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物流需求分析3(2)
第四节 物流需求预测方法
（1）简单移动平均法
§ 在简单移动平均法中，将构成移动平均的各期数 据都看做是具有相同的作用。具体操作是将最近 几个时期的数据综合起来，它们的平均数就是下 一个时期的预测数。应用简单移动平均法进行预 测时，本期的预测值等于过去各期的实际发生量
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第一节 需求与预测概述
§ 五、预测的原则
❖预测总会有误差 ❖对一族或一组产品的需求预测比对单一产品
的需求预测更准确 ❖近期预测更准确
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•
Y——因变量或预测量；
•
a、b——回归系数。
•现有数据资料 Xi、Yi（i＝1，2，3，…，n），经整理，可得回归系
数a、b 为：
•公式简化
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•公式简化
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§ 三第、四物流节需求物预测流误需差 求预测方法
Ø 1. 产生误差的原因
¡（1）用于预测的信息与资料引起的误差。
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第四节 物流需求预测方法
3.回归预测法
§ 下面将重点介绍一元线性回归预测法
§ 一元线性回归法也叫最小二乘法，它是用来处理 两个变量之间具有线性关系的一种方法。这种方
法的特点是：先根据 X、Y 现有的实际数据和统 计资料，把 X、Y 作为已知数，再寻找合适的 a、 b 回归系数，并根据回归系数来确定回归方程。
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• 3.1
第三节 物流需求预测
图 物 流 需 求 预 测 过 程
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第四节 物流需求预测方 法
§ 一、定性预测方法
¡1. 主管人员意见法 ¡2. 销售人员意见法 ¡3. 市场调查法 ¡4. 德尔菲法 ¡5. 类比法
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Ø 不平衡性 Ø 可转移性 Ø 弹性小 Ø 可化解性
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第二节 物流供给与需求
§ 二、物流需求的内涵
Ø 1. 现代物流需求包括物流需求量和物流需求结 构两个方面
Ø 2. 物流系统的需求具有时间和空间特征 Ø 3. 对物流系统需求的分析应包括物流系统各作
业项目的分析 Ø 4. 物流需求同时包含独立需求和派生需求
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第二节 物流供给与需求
§ 三、影响物流供给的因素
¡1. 物流服务价格 ¡2. 物流能力资源要素的供给状况和价格 ¡3. 国家政策 ¡4. 管理体制 ¡5. 物流技术和管理水平 ¡6. 自然环境 ¡7. 物流秩序
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第二节 物流供给与需求
§ 四、影响物流需求的因素
¡1. 国民经济的规模和结构 ¡2. 物流价格 ¡3. 社会化大生产分工的深度 ¡4. 对外经济关系 ¡5. 企业管理水平，特别是库存管理技术高低 ¡6. 物流供给者的服务水平
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第三节 物流需求预测
§一、物流需求预测概述
物流需求预测，就是指根据物流市场过 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， 应用适合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。
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物流需求分析3(2)
第二节 物流供给与需求
2. 物流供给的特点
Ø （1）物流供给只能以资源或能力要素的形式存储，而 不能以现实的产品储备待用。
Ø （2）供给结构的合理性对物流供给效能的发挥起决定 性作用。
Ø （3）供给弹性小。 Ø （4）短缺性。 Ø （5）替代性强。
3. 物流需求的特点
Ø 1. 需求的时间性和空间性 Ø 2. 需求的规律性 Ø 3. 需求模式的稳定性 Ø 4. 一次性需求和长期需求 Ø 5. 派生需求与独立需求
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物流需求分析3(2)
第一节 需求与预测概述
§ 二、需求的可预测性
▪ 有规律需求，具有高度可预测性。 ▪ 无规律需求，但数学统计特征持续、统一。 ▪ 无规律需求，且不可预测。
之和除以预测期数。其计算公式为：
•式中: At ——第t期的实际值；
• MAt+1——第 t＋1 期预测值；
•
n——移动平均的时间段数（n≤t）。
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第四节 物流需求预测方法
（2）加权移动平均法 根据实际值距离预测期远近的不同，分别赋 予它们不同的权数，依次来提高预测的可 靠性。计算公式为 :
此方法是利用过去的数据资料，使用平滑指数来进行预 测的一种方法。
季节性预测 模型
此模型是对随季节变化而有较大需求波动的产品，利用 季节指数来预测其未来需求。
回归预测法
此方法就是找出预测对象（因变量）与影响预测对象的 各种因素（自变量）之间的关系，并建立相应的回归方 程式，然后代入自变量的数值，求得因变量方法。
•式中 Wt——第t期的权数值；
• 其他各字母含义同前。
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物流需求分析3(2)
第四节 物流需求预测方法
2.指数平滑法
此方法是利用过去的数据资料，使用平滑指数来
进行预测的一种方法。对最近期的数据观察值
赋予最大的权重，而对以前各期的数据观察值
则顺序地赋予递减的权重，而不是给所有的数
据以同等的重要性。这样的处理显得较为合理，
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第三节 物流需求预测
1. 物流市场需求的特征表现 § （1）季节性需求指产品的需求量随着季节的转换而发
生较大的变化。 § （2）周期性需求指产品的需求量随着时间的推移而呈
现周期性的变化 § （3）趋向性需求指产品的需求量随着时间的推移而朝
着某一个方向有规律地运动，没有出现较大的剧烈波动。 § （4）随机性需求指产品的需求量由于需求的偶然变动
然后利用已求得的回归方程，得出一条趋势变动 直线，并使此直线上的各点到实际资料对应点之 间的距离最小。从而使这条直线最能代表实际数
据的变动，并作为预测的依据。
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第四节 物流需求预测方法
3.回归预测法
•设X、Y 两变量满足趋势变动直线方程:
•Y＝a＋bX
•式中 X——自变量；
因为最近期的观察值已经包含了最多的未来情
况的信息。相对于移动平均法而言，指数平滑
法大大减少了对历史数•据或存储量的需求。其计
算公式为：
•式中 Ft——第期的预测值；
•
Ft-1——第t－1期的预测值；
• At-1 ——第期的实际值；
•
——平滑指数（0≤ ≤1）。
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第四节 3.回归预测法 物流需求预测方法
4. 近期预测 近期预测的期限一般以周、旬为时间单位，主要是对企业内 部的各个环节进行预测
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第二节 物流供给与需求
§ 一、物流供给与需求的定义和特点
Ø 1. 物流供给与需求的定义 Ø 物流供给:指在一定时期内社会能够向市场提供
有效物流服务的能力或资源，它包括量和质两 方面的内容。 Ø 物流需求:指在一定时期内社会能够通过市场交 换而消费的物流服务的数量。
物流需求分析3(2)
第四节 物流需求预测方法
▪ 二、定量预测方法
名称 朴素法 移动平均法 指数平滑法
解释
此方法就是假定下一期需求与本期相同。对需求比较稳 定的产品，这是一种最廉价，也最简单的预测方法。
此方法就是从时间序列的第一项数值开始，选取一定的 项数求得序列的平均数，这样就可以得到一个下期的预 测值。
物流需求分析3(2)
第一节 需求与预测概述
§ 六、预测的分类 1. 长期预测
长期预测的期限一般为五年或五年以上，主要是根据企业的 长远发展战略和市场的需求发展趋势进行预测分析。
2. 中期预测 中期预测的期限一般为一至三年左右，主要是围绕企业的经 营战略、新产品的研究与开发等方面进行预测。
3. 短期预测 短期预测期限一般以月为时间单位，大致三个月至一年。
3.1 所示。如果改变基准，使 n 值增加，从表中可以看出，
误差则相对增大（对干扰的敏感性降低）。
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第五节 物流需求预测实例 •表3.1 预 测 数 据 表
月 份 实际销售量 预测值（n＝3） 预测值（n＝4）
而呈现无规则的变化趋势。 2. 物流需求预测的作用 § （l）物流需求预测是物流管理的重要手段。 § （2）物流需求预测是制定物流发展战略目标的依据 § （3）物流需求预测是物流管理的重要环节。
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第三节 物流需求预测
二、物流需求预测步骤
明确预测对象 收集相关的资料数据 选择合适的预测方法 预测与结果评价 提交预测报告
¡（2百度文库预测方法及预测参数引起的误差。
¡（3）预测期间的长短引起的误差
¡（4）预测者的主观判断引起的误差。
Ø 2. 误差的一般计算方法
¡（1）平均误差
¡（2）平均绝对误差
¡（3）相对误差平均值
¡（4）相对误差绝对值平均值。
¡（6）标准差
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¡（5）均方差
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第五节 物流需求预测实例
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第一节 需求与预测概述
§ 三、预测的定义
❖所谓预测就是对未来状况的预想。日常生活里， 我们每天都要接触预测，如天气预报，股票走 势……预测几乎无处不在。
❖经济生活中，在制定多数经济计划之前，我们 也都会对未来一定时间内的社会环境状况进行 估计，对相关经济指标的走向进行判断，而这 种估计或判断也是预测。当然，现实中做出这 样的估计或判断有相当的难度，且估计的准确 性也参差不齐，但它们都是进行计划之前所必 须进行的步骤，是制定经济计划的前奏。
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第四节 物流需求预测方法
1.移动平均法
❖ 此方法就是从时间序列的第一项数值开始，选取一定的项 数求得序列的平均数，这样就可以得到一个下期的预测值。 然后逐项移动，边移动边平均，在进行一次新预测时，必 须加进一个新数据和剔除一个最早的数据。这样进行下去， 就可以得到一个由移动平均数（即各期的预测值）组成的 新的时间序列。
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第一节 需求与预测概述
▪ 四、预测的原理
名称 惯性原理 类推原理 相关原理
解释
客观事物的发展变化过程常常表现出它的 延续性，通常称这种表现为“惯性现 象”。客观事物运动惯性的大小，取决 于本身的动力和外界因素的制约程度。
类推预测的应用前提是寻找类似事物。通 过分析类似事物相互联系的规律，根据 已知某事物的变化特征，推断具有近似 特性的预测对象的未来状态，这就是所 谓的类推预测。
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大纲
•第一节 需求与预测概述 •第二节 物流供给与需求 •第三节 物流需求预测 •第四节 物流需求预测方法 •第五节 物流需求预测实例
•
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第一节 需求与预测概述
§ 一、需求的定义和特性
一、简单移动平均法
▪ 例 3.1 某百货商店在 1999 年前三个月的风扇 实际销售量分别为 300、220、230 台，试用移 动平均法预测四月份的销售数量。
▪ 解 由式（3.1）可知，四月份的销售数量为：
•采用这种方法，我们以三个月为基准（n＝3），不断引
进新数据来消除偶然因素的影响，逐月预测的结果见表
§ 此方法就是找出预测对象（因变量）与影响预测对象的各 种因素（自变量）之间的关系，并建立相应的回归方程式， 然后代入自变量的数值，求得因变量的方法。回归预测法 是一个十分有用的预测方法，尤其适用于长期预测。主要 的不足在于，想要进行可靠的预测，就需要大量的数据资 料。
§ 在回归预测中，所选定的因变量是指需要求得预测结果的 那个变量，即预测对象。自变量则是指影响预测对象变化 的、与因变量有密切关系的变量。在实际操作中，选择一 个变量为因变量，而将其余的变量作为自变量，然后根据 有关的历史统计数据，研究测定因变量与自变量之间的关 系。根据这些变量之间的相互关系拟合一定的曲线，这条 曲线就叫做回归曲线，表达这条曲线的数学公式就叫做回 归方程式。
❖ 移动平均法的使用比较广泛，主要适用于这样一些情况： 数值的变化没有明显的上升或下降的趋势，比较平稳；没 有受到明显的季节性变化的影响。
• 移动平均法可分为简单移动平均法加权移动平均法
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第四节 物流需求预测方法
（1）简单移动平均法
§ 在简单移动平均法中，将构成移动平均的各期数 据都看做是具有相同的作用。具体操作是将最近 几个时期的数据综合起来，它们的平均数就是下 一个时期的预测数。应用简单移动平均法进行预 测时，本期的预测值等于过去各期的实际发生量