第九章物流需求预测

1、第九章 物流需求预测第九章 物流需求预测掌握物流需求预测的概念、作用和分类方法，掌握常用的定性、定量预测方法，并会运用这些方法进行预测，了解预测方法的评价与选择。第九章 物流需求预测第一节 物流需求预测概述第二节 定性预测方法第三节 定量预测方法第四节 预测方法的选择与评价第一节 物流需求预测概述 一、物流需求预测的意义 预测，是指对时间上比现在更远的未来的事物和情况进行推测和估计。 需求预测是指估计未来特定时间内，整个产品 或特定产品的需求数量与需求金额。 物流需求预测就是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，应用合

2、适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。 第一节 物流需求预测概述 二、物流需求预测的过程 预测结果将被如何使用？ 是否用于企业计划进入的市场？ 预测是否需要体现对现金的控制？ 预测是否能满足指导生产及物流工作的要求?（一）确定预测目标，明确预测对象 这一阶段工作的主要内容应围绕以下几个方面进行：第一节 物流需求预测概述 二、物流需求预测的过程 一是收集信息，二是选择预测方法。资料的收集，是建立预测模型、实现需求预测的前提条件。一定要注意广泛性、适用性。一定要进行鉴别和整理加工，鉴别资料的真实性和可用程度，（二）资料收集、整理和分析第一节 物流需求预测概述 二、物流需求

3、预测的过程 进入实际预测阶段，关键是选择合理的预测方法，并建立相应的预测模型。（四）调整需求预测的结果 预测出的结果都要根据实际情况进行适当的调整，使预测结果更加合理，与未来的实际结果更接近。（三）初步预测将来的需求量第一节 物流需求预测概述 三、物流需求预测的模式 第二节 定性预测方法 按预测的方法和性质划分，预测可分为定性预测和定量预测；按时间或区间长短划分，预测可分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测，按技术方法划分，可分为时间系列数据预测、回归方程预测、理论曲线预测和模拟预测等。 第二节 定性预测方法 一、集体意见预测法 集体意见预测法是依据预测者的经验和直觉，把个人或所有参与者的

4、预测意见加权平均求出需求预测值的方法。 集中了集体的经验和智慧，简便易行，不需经过精确地设计即可迅速的预测，当预测资料不足而预测者的经验相当丰富的时候，采用这种方法最为合适。第二节 定性预测方法 一、集体意见预测法（一） 集体意见预测法的程序 （1）每位预测者提出个人的预测意见，如第i位预测者的三个预测值是F1i、F2i、F3i，（2）根据达到最高、中间和最低值的概率，计算每一位预测者的意见平均值，即 Fi=PjFji （j=1，2，3）（i=1，2，n）（3）根据预测者个人意见的重要程度，给出不同权数，通过加权平均求得集体的预测意见， F=WiFi （i=1，2，n）第二节 定性预测方法 二

5、、经营人员意见预测法 第二节 定性预测方法 二、经营人员意见预测法 特点是： （1）比较简单明了，容易进行；（2）适应范围广，无论是大型还是中、小型企业，是经营工业品还是经营消费品都可以应用；（3）对商品需求量、需求额和花色、品种、规格都可以进行预测，能比较切合实际地反映当地需求；（4）可以按产品、区域、客户或经营人员来划分各种需求预测值，在实际使用中灵活主动。 第二节 定性预测方法 三、客户意见预测法 是通过征询客户的潜在需求或未来购买计划的情况，了解客户购买商品的活动、变化及特征等，然后在收集意见的基础上分析市场变化，预测未来市场需求。 （一）客户意见预测法的操作 （二）客户意见预测法的效

6、果及修正第二节 定性预测方法 四、德尔菲预测法 （一）德尔菲预测法概述 德尔菲预测法又叫专家意见判断法或专家调查法，是采用匿名的方式，用表格或问卷的方法背对背地征求专家各自的预测意见，将得到的结果进行汇总整理，再随表格或问卷发给专家，进一步征求意见。这样经过几轮意见反馈，使专家的意见趋于集中和一致。对最后一轮预测意见进行整理分析，就得到预测结果。第二节 定性预测方法 四、德尔菲预测法 （二）德尔菲预测法的步骤1.设计、印制征询表格（或问卷）（1）主题明确，中心突出；（2）语言简练，意思清楚；（3）问题间有一定联系，便于专家思路连贯；（4）问题有启发性，促进专家的创造性思维；（5）问题内容要接近

7、专家熟悉的领域，便于充分利用专家的意见；（6）问题的答案便于量化处理；（7）问题不宜太多和过于复杂。第二节 定性预测方法 四、德尔菲预测法 （二）德尔菲预测法的步骤2.选择专家 专家应当是对预测对象和预测问题有比较深入的研究，知识渊博、经验丰富、思路开阔、富于创造性和判断能力的人。（1）自愿性。发挥专家的积极性、创造性。（2）广泛性。选择专家一般应实行“三三制”。本单位、本部门专家1/3左右；有业务联系、关系密切的行业的专家占1/3；社会有影响的知名人士占1/3。第二节 定性预测方法 四、德尔菲预测法 （二）德尔菲预测法的步骤2.选择专家 （3）规模适度。参加预测的专家不宜过多或过少，每次选择

8、专家的人数视组织者的情况而不同，一般以10到50人之间为宜，重大问题可扩大到100人以上。第二节 定性预测方法 四、德尔菲预测法 （二）德尔菲预测法的步骤3.反复征询专家意见 在35轮后，各位专家的意见渐趋一致。4.整理最终意见，得到预测结果对各位专家最后一轮的征询表格进行统计处理，即可得到预测结果。 第二节 定性预测方法 四、德尔菲预测法 （三）德尔菲预测法的特点 1.匿名性2.反复沟通性局限性1、资料缺乏或不充分时，专家难以回答；2、有的专家不了解别的专家所提供预测资料的根据，在下一轮征询意见中会出现简单地向中位数靠拢的趋势；3、反馈次数较多，有的专家不愿配合；4、整个预测过程花费的时间长

9、，费用较多。 第三节 定量预测方法 定量需求预测方法分为两大类：（1）回归预测法。如果数据与时间的关系可以用一个解析函数来近似描述，而数据之间的关系可以用一种数学模型来近似描述，基于这种条件建立的预测方法称为回归预测法。即根据事物之间的因果关系来预测事物的发展和变化。（2）时间序列预测法。它是根据市场需求的历史统计数据，预测需求的未来发展和变化。 第三节 定量预测方法 时间序列包含的三种因素 1发展趋势：市场需求的一种长期变化趋势，可以是增长、下降或停滞等。其中增长的趋势可以是直线增长，也可能是指数增长（或称为递增趋势）。2季节性波动：随季节的变化增加或减少，具有重复发生的规律。3随机波动：是

10、由多种因素综合作用的结果，它在需求预测中是一种干扰信息，应设法将其滤除掉。 第三节 定量预测方法 一、简单指数平滑法 设x0，x1，xn为对应时间t=0，1，n的时间序列观察值，x xt+1t+1为预测值，如果x xt+1t+1是利用下式求得的；x xt+1t+1=x xt t+（xtx xt t）（t=1，2，n）式中的称为平滑常数，其取值范围是01。简单指数平滑公式也可以改写成下面的形式： x xt+1t+1=xt+（1）x xt t 则称这种方法为简单指数平滑法。第三节 定量预测方法 二、多项式预测模型 （一）一次多项式预测模型下述形式的预测模型，称为一次多项式预测模型。 x xt+t+

11、=a0+a1式中，：向前预测的步数，通常可分别取=1，2，3，4，5（预测的步数越多，误差越大，故不宜取较大的值）x xt+t+：第t+时刻的预测值；a0和a1为系数。第三节 定量预测方法 a0和a1的估算公式 a0=2St1（x）St2（x） （97）a1=/St1（x）St2（x） （98）式中，：指数平滑公式的平滑常数； =1-；St1（x）和St2（x）的计算公式为：St1（x）=xt+St11（x） （99）St2（x）=St1（x）+St12（x） （910）式（99）即简单（一阶）指数平滑公式；式（910）称为二阶指数平滑公式。第三节 定量预测方法 预测模型的递推公式将式（97）

12、至式（98）代入式（96）中，可以得到更便于递推计算的一次多项式预测模型： x xt+t+=a0+a1=（2+/）St1（x）（1+/）St2（x） （911）初值的选取：预测开始，即t=1时刻时，可以令St11（x）=x0，St12（x）=x1，xt=x1由此引入的误差，经几步递推预测后会逐渐减小到可以忽略不计。第三节 定量预测方法 温特斯预测公式基于温特斯指数平滑模型的预测公式如下： Ft+m=（St+mTt）ItL+m （925）式中，m：要预测时刻距现在的时间间隔数。预测开始时，首先利用第一年的数据，计算全年（12个月）的观察平均值x，即 x=（x1+x2+x12）/12然后，令t=1

13、3，计算ItL的近似值： ItL=xtL/x，L=12，11，10，1。第三节 定量预测方法 温特斯预测公式在此基础上，重新从t=13开始，并令S12=x12；T12=0，由式（922）至式（924）递推计算St、Tt和It。最后，按式（925）进行预测。为了保证预测的准确性，应至少收集3年的历史数据。第三节 定量预测方法 四、最小二乘法 假设对应时间t，有函数x(t)与之对应，而x(t)可以用一个m次多项式近似描述。假设有n个观测数据x1，x2，xn，我们建立数学模型 xj=x(tj)+vj j=1，2，n (926)其中：x(tj)=a0+a1tj+a2tj2+amtjm （927）xj是

14、tj点的观测值，x(tj)是函数在tj点的取值，这里用多项式近似表示，vj是随机误差，也可统称为残差。测量误差vj服从正态分布，其均值为0，样本方差为2，即符合条件：vjN(0，2) (928)第三节 定量预测方法 四、最小二乘法 用最小二乘法确定多项式系数，由(926)得 vj=xjx(tj)=xj(a0+a1tj+a2tj2+amtjm) j=1，2，n (929)残差平方和为 Q=vj2=xj(a0+a1tj+a2tj2+amtjm)2(930)要求多项式系数，使残差平方和达到最小，可解方程组： na0+tja1+tjmam=xj tja0+tj2a1+tjm+1am=tjxj （931

15、） tjma0+tjm+1a1+tjm+mam=tjmxj第三节 定量预测方法 四、最小二乘法 这是关于a0，a1，am的线性方程组，用高斯消去法求解。把解出的系数值代入（927）式，便得出拟合多项曲线。检查曲线与观测值的拟合程度，可以用样本方差的估计值S来衡量，进而可求出预测值的置信区间。S可用下式求出 S2=Q/(n-1) （932）举一个例子说明最小二乘法的求解过程。第三节 定量预测方法 五、数据合理性检验方法 为了预测，必须要有观测数据，然而观测数据中可能有不合理的数值（俗称野值），它将影响预测的精度。 简单的检验方法是直观检验，既以时间为横坐标，产量为纵坐标，把数据标在坐标图上，用手

16、工做一条拟合直线，若发现偏差绝对值太大（大于平均值的3倍）的观测值既认为是“野值”。第三节 定量预测方法 五、数据合理性检验方法 处理“野值”的方法，一是去掉野值，用剩余的数据进行预测计算； 在测量数据的实时处理中，数据是连续采集和处理，随机样本方差（S表示）可事先估计。当数据x0采集后，用前几个数据求一个拟合多项式，再计算出当前点的拟合预报值x（0）,当残值绝对值 x0 x（0）3S时，认为数据合理，否则认为不合理，用拟合值代替之。 二是用拟合值代替之；三是用相邻的两个数据加权平均。第三节 定量预测方法 六、多项式及指数曲线模型 时间序列是指一组按时间位序排列的数据。对于确定型，常用的方法有

17、时间回归法、移动平均法、指数平均法和季节指数法等。时间序列预测技术可分为确定型和随机型两大类。第三节 定量预测方法 六、多项式及指数曲线模型 （一）用多项式拟合进行预测 再把预测时间t代入表达式，便可求出预测值。 第一种方法解正规方程组，得出拟合多项式系数，从而求出多项式的表达式。第三节 定量预测方法 六、多项式及指数曲线模型 （二）用预报权系数进行预测 适合于活动目标测量数据的实时处理和连续预报 另一种方法不需要每次预测都解正规方程组第三节 定量预测方法 六、多项式及指数曲线模型 （二）用预报权系数进行预测 1.预测模型对应时间t0,t1， ，tn,有数值x（t0）,x（t1）, x（tn）

18、,既x=x（t）是时间t的函数，假定x=x（t）可用一个m次多项式来描述，既有x（t）=a0+a1（ttn+r）+am（ttn+r）m （933）第三节 定量预测方法 六、多项式及指数曲线模型 （二）用预报权系数进行预测 1.预测模型现有对应于t0,t1， ，tn时刻的实际观测数据x0,x1, ,xn,求tn+r时刻的最佳估值。这里r为整数，当r0时，估值就是预测值，当r0时，估值就是经滤波的平滑值。第三节 定量预测方法 六、多项式及指数曲线模型 （二）用预报权系数进行预测 1.预测模型假定观测数据对应的时间间隔相等，既 t1=t0+jh, j=1,2，n （934）其中h为时间间隔。另外假定

19、vj=xjx（tj）,是服从正态分布的随机误差，根据最小二乘法原理可以导出，对应于tn+r时刻的最佳估值可以表示为 X（tn+r）=wkxk k=0，1，2，n（935）式中w0,w1, ,wn称为预报权系数，它与采样点数n+1,拟合多项式次数m,预报点数r有关。第四节 预测方法选择与评价 一、预测精度分析1、预测误差产生的原因（1）预测影响因素（或变量）分析不清。（2）预测模型方法选择不当。（3）所用数据资料信息不准。（4）随机误差。 第四节 预测方法选择与评价 一、预测精度分析2、预测误差的检验与评价 （1）预测标准误差：即用时期（T1，T2）的数据资料建立预测模型，所计算出的预测误差，也称为模拟预测误差。S=（ytyt）2/（T2T1）1/2 t=T1，T2预测标准误差是用于检验预测模型再现实际能力的指标，也是检验预测模型有效性，进行精度分析的重要指标。第四节 预测方法选择与评价 一、预测精度分析2、预测误差的检验与评价 （2）事后预测标准误差；即用时期（T2，T）的数据，通过用时期（T1，T2）数据建立的预测模型，所计算出的预测误差，称为事后预测标准误差。ST=（ytyt）2/（TT2）1/2 t=T2，T事后预测标准误差也是用于检验预测模型再