Chapter9物流系統(tǒng)預測1

1、第11講 物流系統(tǒng)預測主要內容預測的相關知識判斷預測方法時間序列預測回歸分析預測1預測技術概述2一. 預測的相關概念定義：預測就是對未來一些不確定的或未知事件的判斷或描述。如社會預測、經(jīng)濟預測、科學預測、技術預測、軍事預測物流預測是根據(jù)客觀事物過去和現(xiàn)在的開展規(guī)律,借助科學的方法和手段,對物流管理開展趨勢和狀況進行分析、描述,形成科學的假設和判斷的一種科學理論。但凡影響物流系統(tǒng)活動的因素都是預測對象。例如,物流系統(tǒng)的人力、物力、財力、以及資源、銷售、交通,國家的政策方針,經(jīng)濟開展的形勢和自然條件等,都是預測的內容。原材料市場生產廠家配送中心用戶需求預測市場預測供給預測訂購預測訂單預測需求信息物

2、流領域中的預測3物流預測的分類 物流預測的范圍較廣,根據(jù)預測的角度、目的、內容和其它特性,可以將物流預測分為不同的類別。 物流預測包括宏觀預測與微觀預測。 從物流效勞的供求關系看,物流預測的內容包括物流效勞的需求預測和物流效勞的供給預測。 從預測的時間長度來看,物流預測可分為短期預測、中期預測和長期預測。 從預測的內容工程看,物流預測又可分為單項預測和綜合預測 。4二. 預測的作用預測的實質掌握變化的原因；了解變化的狀態(tài)；從量的變化中找出因果關系；從變化中找出規(guī)律性的東西對未來進行判斷。 預測就是要從變化中,找出使事物發(fā)生變化的固有規(guī)律,尋找和研究各種變化的背景及其演變的邏輯關系,去揭示事物未

3、來的面貌,對事物的未來做出判斷。預測的作用預測是編制方案的根底 物流系統(tǒng)的存儲、運輸?shù)雀黜棙I(yè)務方案都是以預測資料為根底制定的。預測是決策的依據(jù) 決策的前提是預測,正確的決策取決于可靠的預測。5三. 預測的概念模型輸入需要處理的信息。（如市場的調研和收集的數(shù)據(jù)資料）擾動各種主客觀因素的影響。（隨機因素與偶然因素的影響）輸出預測的結果,即對未來目標的判斷。（該判斷要經(jīng)過主觀努力的爭取并接受客觀實踐的檢驗,如此不斷循環(huán),不斷逼近）預測概念模型6四. 預測的理論根底1. 慣性原理（連續(xù)性原理）慣性: 指事物開展變化主要受內因的作用,事物的過去,現(xiàn)在的狀態(tài)會持續(xù)到將來。事物的開展變化具有某種程度的持續(xù)性

4、、連貫性。利用這一原則掌握事物變化的內在原因,就能根據(jù)已知推測未知,根據(jù)過去、現(xiàn)在推測未來。慣性原理: 事物在其開展變化過程中,總有維持或延續(xù)原狀態(tài)的趨向,事物的某些根本特征和性質將隨時間的延續(xù)而維持下去。 事物慣性的大小,取決于事物本身的動力和外界因素的作用。(生產資料、消費資料) 72類推原理（因果關系原則）根據(jù)事物開展變化的因果關系,推測事物未來的開展變化規(guī)律。事物的存在、開展和變化都受有關因素的影響和制約,事物的存在和變化都有定的模式。特性相近的事物,在其變化開展過程中,常常有相似之處。于是可以假設在有些情況下、事物之間的開展變化具有類似的地方,依此進行類比,可以由先發(fā)事物的變化進程與

5、狀況,推測后發(fā)類似事物的開展變化。四. 預測的理論根底8五. 預測的步驟1. 預測的根本步驟92. 各步驟說明（1）確定預測目標 預測目的、對象和預測期間。 預測目的：明確為什么要預測；預測對象：對什么事物進行預測；預測期間：對哪個時期進行預測；（1年內為短期,25年為中期,510年為長期）（2）收集、分析有關資料 包括影響預測對象的各種資料,如預測對象本身開展的歷史資料,對預測對象開展變化起作用的各種因素的資料,形成這些資料的歷史背景,以及各種影響因素在未來可能出現(xiàn)的情況。預測必須占有大量的、系統(tǒng)的、適用于預測目標的資料；預測資料可以分為兩類：縱向資料（預測對象的歷史數(shù)據(jù)資料）橫向資料（作用

6、于預測對象的各種影響因素的數(shù)據(jù)資料）五. 預測的步驟10五. 預測的步驟（3）選擇預測方法進行預測 選擇預測方法,建立預測模型、模型評估和利用模型進行預測。 選擇預測方法要考慮以下幾個因素：預測對象的特點；預測范圍；預測期限的長短；預測要求精度；占有數(shù)據(jù)資料的多寡、適應性；企業(yè)愿為預測支付的費用的大??；企業(yè)要求得到預測結果所花時間的長短等。11（4）分析評價預測方法及預測結果分析預測誤差,對結果進行評估。（5）修正預測結果在誤差計算的根底上,通過定性、定量分析,以及預測人員的知識和經(jīng)驗對結果進行修正,使之更加適用于實際情況。（6）提交預測報告 預測報告的內容包括：預測的主要過程；預測目標、預測

7、對象及預測要求；預測資料的收集方式、方法及其分析結果；闡述選擇預測方法的原因及建立模型的過程；對預測結果進行評價與修正的過程及結論；預測結論。 五. 預測的步驟12六. 預測技術分類預測技術的種類繁多,據(jù)統(tǒng)計有150多種。所有的預測技術可以分為三類：判斷預測技術 (定性預測) 時間序列預測技術（定量預測）因果預測技術（定量預測）13物流預測方法 現(xiàn)有的各類預測方法多達百種。但總體上看,預測方法可分為： 定性預測方法 定量預測方法 遞推型模型（如移動平均數(shù)法、指數(shù)平滑法等）連續(xù)模型（如增長率計算法、灰色預測法等）統(tǒng)計學模型（如回歸分析法、馬爾可夫預測法等） 14二、物流系統(tǒng)定性預測方法 定性預測

8、是指建立在經(jīng)驗、邏輯思維和推理的根底上的預測。定性預測主要通過社會調查,采用少量的數(shù)據(jù)和直觀材料結合人們的經(jīng)驗加以綜合分析,對預測對象作出判斷和預測。 定性預測的方法主要包括：一般調查法、集體意見法、頭腦風暴法、德爾菲法、情景分析法、類推法、主觀概率法和關系樹法等。15（一）直觀歸納法 為了做好調查和預測工作,正式的調查預測通常按以下工作程序進行：調查準備階段,首先要確立調查目的和指導思想,然后成立調查課題小組或領導小組,在此根底上,確定調查方法并制定相應的調查問題和相關表格；調查實施階段,在實地調查時,及時處理調查中的新情況；調查總結階段,整理調查資料,提交調查報告。在整個調查工作中應注意調

9、查工作的工作質量。16（二）集體意見法 集體意見法是把預測者的個人預測通過加權平均而聚集成集體預測的方法。（1）要求每一位預測者就預測結果的最高限、最低限和最可能的值加以判斷,并對這三種情況出現(xiàn)的概率進行估計。（2）根據(jù)預測者對預測結果最高限、最可能值和最底限的估計,以及對3種情況出現(xiàn)概率的估計,計算每一位預測者的意見平均值。（3）根據(jù)每位預測者個人意見的重要程度Wi,通過加權平均,得出集體的意見。 17（三）頭腦風暴法 頭腦風暴法又稱專家會議法、集思廣益法,是指預測者邀請有關專家以開討論會的方式,向專家獲取有關預測對象的信息,經(jīng)歸納、分析、判斷和推算,預測事物未來開展變化趨勢的一種預測方法。

10、 采用頭腦風暴法進行預測時,邀請的專家通常包括：方法論學者,即預測領域的專家；設想產生者,即所討論問題的專家；分析者,即討論問題領域的高級專家；演繹者,即具有興旺的思維推斷能力的專家。 18（四）德爾菲法 德爾菲法是以匿名的方式,通過輪番征求專家意見,最終得出預測結果的一種經(jīng)驗意見綜合預測方法。德爾菲法是定性預測方法中最重要、最有效的一種方法,它不僅可用于短期預測,而且也可用于中、長期預測,尤其是當預測中缺乏必要的歷史數(shù)據(jù),應用其它預測方法有困難時,采用德爾菲法預測能得到較好的效果。 19德爾菲法一般按以下步驟實施： （1）準備階段：該階段主要完成兩方面的工作：擬定征詢意見表和選定征詢對象。（

11、2）輪番征詢階段：通過反復地征詢專家意見來實現(xiàn)的。 （3）做出預測結論階段：常用的統(tǒng)計處理方法有：中位數(shù)和上下四分位數(shù)法、算術平均統(tǒng)計處理法等。 20【例71】下面通過一個實例說明德爾菲法的應用。 某公路部門準備將原有的一段普通公路改造為高速公路,為進行該工程的經(jīng)濟評價,需要對該公路今后假設干年的車流量作預測。采用德爾菲法進行預測,具體過程如下。（1）提出問題：用德爾菲法預測該公路今后第五年的日均車流量。（2）邀請專家：邀請了4位經(jīng)濟學家、3位研究人員、4位領導人員、6位業(yè)務管理人員、3位用戶代表,發(fā)放意見征詢表,要求每個人對該公路今后第五年的日均車流量進行預測。（3）意見匯總、整理、計算、分

12、析,經(jīng)過三輪的意見反響,得到該公路車輛流量的預測統(tǒng)計情況如表所示。（4）根據(jù)統(tǒng)計表,采用適當?shù)挠嬎惴椒ǖ贸鲱A測結果。21表71 公路車流量的預測統(tǒng)計表（百輛）22解：方法一：用平均數(shù)計算。 公路車流量預測結果=3440/20=172（百輛）=17200輛方法二：用中位數(shù)計算。 首先把20位專家的第三輪預測意見從小到大依次排列,從而得以下數(shù)列：110,112,130,136,140,140,140,148,150,150,160,164,180,180,200,200,200,220,280,300。則中位數(shù)為第十個數(shù)和第十一個數(shù)的平均數(shù)=（150+160）/2=155（百輛）,即公路車流量預測

13、結果為15500輛。23（五）情景分析法 該方法是根據(jù)事物開展趨勢的多樣性,通過對預測對象系統(tǒng)內外相關問題的系統(tǒng)分析,設計出多種可能的未來前景,然后,用像撰寫電影劇本一樣的手法,對事物開展態(tài)勢做出自始至終的情景和畫面的描述。對事物所有可能的未來趨勢的描述,其分析結果主要包括3局部內容：事物未來可能發(fā)生態(tài)勢確實定；各態(tài)勢特點及其發(fā)生可能性的描述；各態(tài)勢開展路徑分析。 24七. 評判預測方法優(yōu)劣的標準精確。能夠得到與所花費用相應的精確度。彈性。能夠對經(jīng)濟環(huán)境的變化和生產方式的變化做出迅速的反響和處理。信服。對任何人都具有說服力。耐用。能長期使用。簡便。簡易可行,任何人都能輕而易舉地用它求出預測值。

14、254.2 判斷預測方法26一. 判斷預測方法簡介判斷預測就是在一種有組織的形式下,搜集個人對預測對象所作的判斷,進行綜合分析,得出預測結論的方法。判斷預測是一種定性預測方法。 特點適用于數(shù)據(jù)奇缺,或難于作定量分析時使用。預測簡單,容易實施。預測準確度不高,容易受主觀因素的影響。一般用于中長期預測。 比方,新產品的銷售量預測；新技術的應用前景等。 常用方法 德爾菲法、主觀概率法、市場調查、歷史類比法等。27二. 部門負責人評判意見法預測方法召集企業(yè)相關部門居于第一線的專家或負責人,請他們對預測對象在未來某個時間內的情況做出自己的估計。將所有人的估計結果交給業(yè)務部門進行分析,得出預測結論。特點簡

15、便迅速。該方法包含了大量的主觀因素和個人因素,其預測的可信度,主要取決于預測人員的經(jīng)驗、知識和對情況的掌握。適用范圍產品選型、確定產品的開展方向等預測。28三. 銷售人員估計法預測方法制定銷售方案時,讓銷售人員根據(jù)自己對市場和客戶的了解,提出自己的預測估計值。（每個人都獨立進行）將每個人的估計值,進行一定的數(shù)學處理（如算術平均、加權平均）,然后作為預測值。特點簡單易行,能對市場變化迅速做出反響。預測中個人主觀因素的影響較大,特別是易受到預測者聲望的影響,導致預測結果出現(xiàn)較大誤差。例題 某公司對明年銷售量的預測 根據(jù)三個銷售員、兩位經(jīng)理的估計對明年的銷量作出預測。 291. 三個銷售人員估計值三

16、. 銷售人員估計法302. 銷售人員估計值處理 假設三個銷售人員預測的權重相同,取三者的平均值作為預測值（算術平均值）,即： 銷售人員預測值=（730+900+570）/3=2200/3=733.3（單位）3. 兩位銷售經(jīng)理的預測及處理 （1）估計值：經(jīng)理甲：1000； 經(jīng)理乙：800 （2）假設估計結果的權重相同。取平均值,得到 經(jīng)理預測值=（1000+800）/2=900（單位） 4. 將經(jīng)理預測值與銷售人員預測值作加權平均,結果作為最終預測結果（因經(jīng)理是部門負責人,經(jīng)驗更豐富,意見的權威性大些,其預測值的比重可大一些,假設采取2:1加權）,得到 明年銷售預測值（1733.3+9002）/

17、3=844.4（單位） 三. 銷售人員估計法31四. 德爾菲法（Delphi）德爾菲法（Delphi）簡介德爾菲法是由美國蘭德公司研提出的一種預測方法。德爾菲法也叫專家調查法。該方法的主要思想：依靠專家小組背靠背的獨立判斷,來代替面對面的會議,使不同專家意見分歧的幅度和理由都能夠表達出來,經(jīng)過客觀的分析,到達符合客觀規(guī)律的一致意見。預測方法確定預測課題并編制咨詢表。選擇參與預測的專家。進行四輪次左右的函詢與反響。處理專家們的意見并給出預測結果。32四. 德爾菲法（Delphi）德爾菲法的具體步驟挑選專家。聘請企業(yè)內、外假設干專家,對所需預測的問題組成技術專家小組,但組內成員一般沒有人是整個問題

18、的專家。進行函詢。向選定的專家組成員發(fā)放預測問卷和預測資料,要求專家們根據(jù)預測資料,針對預測目標,獨立作出自己的答復,提出個人獨立的預測結果。函詢修正。將專家預測結果進行綜合編輯,將不同的專家預測結果整理成新一輪預測的參考資料。把新的參考資料和修改后的預測問卷提供給專家做新一輪的分析和預測。經(jīng)過屢次的重復,直至問題能得到相對集中、意見能相對統(tǒng)一為止。得出預測結果。根據(jù)專家們提供的預測結果作出最終的預測結果。德爾菲法的特點優(yōu)點：簡明直觀,防止了專家會議的許多弊端。缺點：專家的選擇、函詢調查表的設計、答卷處理等難度較大。33五. 歷史類比法 預測方法 通過對類似產品、可替代產品、或國外同類產品開展

19、規(guī)律的分析,來進行相關的預測。特點 缺少必要數(shù)據(jù)資料的新生事物,但能找到可進行比照分析的產品。344.3 時間序列預測技術35一.時間序列預測的理論分析預測依據(jù) 事物開展變化主要受內因的作用,事物過去、現(xiàn)在的狀態(tài)會持續(xù)到將來。（慣性原理、連續(xù)性原理）歷史數(shù)據(jù)的特征歷史數(shù)據(jù)中隱含著事物開展的根本規(guī)律。歷史數(shù)據(jù)同時又受多種隨機因素的影響而呈現(xiàn)出一定程度的波動性和不規(guī)則性；（不能直接從歷史數(shù)據(jù)得到未來的趨勢）預測的根本思想從歷史數(shù)據(jù)中揭示開展規(guī)律 通過對歷史數(shù)據(jù)進行平均或平滑,消除歷史數(shù)據(jù)中的局部隨機波動因素的影響,指示出隱含在事物中的某種根本規(guī)律,并以此預測未來。36二. 時間序列的概念時間(月份

20、)1月2月3月4月5月6月7月8月9月銷量(萬臺)2223252726232421?時間(年度)199619971998199920002001200220032004運輸量(噸)645650670660675678685686?某企業(yè)彩電銷售資料（1月8月）某物流公司962003年的貨物運輸量按月排列的銷量按年排列的運輸量時間序列,指觀測或記錄到的一組按時間順序排列的歷史數(shù)據(jù) （又叫時間數(shù)列）。37時間序列預測,根據(jù)預測對象的歷史數(shù)據(jù)資料,按時間進程組成動態(tài)數(shù)列,進行分析,預測的方法。三. 時間序列預測技術及分類時間序列預測的分類38四. 常見時間序列銷售量（1） 水平變動趨勢時間39404

21、142銷售量時間（5） 周期變動趨勢四. 常見時間序列43預測指標時間（6） 不規(guī)則變動趨勢四. 常見時間序列44準確、完整的歷史數(shù)據(jù)資料時間序列所代表的時間周期必須一致時間序列中的各項數(shù)字的計算方法、計量單位、數(shù)據(jù)內容必須一致。五. 時間序列預測應注意的問題45六. 簡單平均法1. 算術平均法 把時間序列中的歷史數(shù)據(jù)進行算術平均,以平均數(shù)作為預測值。 增量算術平均法。2. 加權平均法 對歷史數(shù)據(jù)給予不同的權數(shù)進行加權平均,以加權平均值作為預測值。3. 幾何平均 以歷史數(shù)據(jù)的幾何平均值作為預測值。46七. 移動平均預測法以預測對象最近一組歷史數(shù)據(jù)的平均值直接或間接地作為預測值?！捌骄?是取預測

22、對象的時間序列中由遠而近,按一定跨期的數(shù)據(jù)進行平均；“移動 是指參與平均值計算的實際數(shù)據(jù)隨預測期的推進而不斷更新。增加一個新值,同時剔除掉已參與平均計算的最陳舊的一個實際值,保證每次參與計算的實際值個數(shù)相同。時間（月）123456789運輸量（噸）645650670660675678685686?某公司2003年18月的貨物運輸量471. 一次移動平均預測法 以本期（t期）移動平均值作為下期（t+1期）的預測值。式中：Mt(1) _t時刻的移動平均值 , 上標 （1）代表一次移動平均； xi _時間序列代表的實際值； n _參與平均值計算的實際值個數(shù)(跨期)時間（月）123456789運輸量(

23、xi)（噸）645650670660675678685686?某公司2003年18月的貨物運輸量七. 移動平均預測法48 例題2 某物資企業(yè)統(tǒng)計了某年度1月至11月的鋼材實際銷售量,統(tǒng)計結果見表42,請用移動平均預測法預測其12月的鋼材銷售量。七. 移動平均預測法49計算結果圖表顯示從圖上可以看出：（1）用移動平均法計算出的新數(shù)列的變化趨勢與實際變化情況根本一致；（2）新數(shù)列數(shù)據(jù)波動的范圍變小了,并且隨參與平均值計算的n值的增加,平均值的波動范圍越小。(修勻能力、抗干擾能力)（3）當n值增大,移動平均值對時間序列變化的敏感性降低。50移動平均法對時間序列數(shù)據(jù)變化的抗干擾能力叫修勻能力。移動平均

24、法對時間序列數(shù)據(jù)變化的反響速度叫敏感性。移動平均法的修勻能力與敏感性相互矛盾。當n值增大,移動平均值的修勻能力增加,但同時移動平均值對時間序列變化的敏感性降低。要根據(jù)時間序列的特點來確定n值的大小。n值的一般選擇原則是：（1）由時間序列的數(shù)據(jù)點的多少而定。數(shù)據(jù)點多,n可以取得大一些；（2）由時間序列的趨勢而定。趨勢平穩(wěn)并根本保持水平狀態(tài)的,n可以取得大一些；（3）趨勢平穩(wěn)并保持階梯性或周期性增長的n應該取得小一些；七. 移動平均預測法51（1）簡便易于使用；（2）一次移動平均法能較好地適應水平型歷史數(shù)據(jù)的預測,但不適應帶有明顯上升或下降的斜坡型歷史數(shù)據(jù)的預測。主要缺點：由于對分段內部的各數(shù)據(jù)同

25、等對待,而沒有強調近期數(shù)據(jù)對預測值的影響,如果近期內情況變化開展較快,利用一次移動平均預測會導致較大的誤差。 實際上,近期數(shù)據(jù)對預測值的影響一般更大,為了減少這種誤差,可以采取二次移動平均方法。52從圖上可以看出,一次移動平均值滯后于歷史數(shù)據(jù),而二次移動平均值又落后于一次移動平均值。啟示：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、一次移動平均值、二次移動平均值三者間的滯后關系,可以先求出一次移動平均值與二次移動平均值之間的差值,然后將此差值加到一次移動平均值上,再考慮其趨勢變動值,得到接近實際情況的預測值。（二次移動平均預測法的根本思想）532. 二次移動平均預測法二次移動平均預測法是在求得一次移動平均數(shù)、二次移動平均數(shù)

26、的根底上,對有線性趨勢的時間序列所作的預測。步驟如下： （1）計算一次移動平均值 （2）計算二次移動平均值其中：Mt(1) t時刻的一次移動平均值 Mt(2)t時刻的二次移動平均值； n：參與二次平均計算的一次移動平均值的個數(shù)（3）對有線性趨勢的時間序列做預測其中：七. 移動平均預測法54例題 某物資企業(yè)某年度1月至11月的鋼材實際銷售量,用二次移動平均預測法預測其12月的鋼材銷售量。55移動平均預測小結 （1）在外界環(huán)境變化較少的情況下,移動平均法是一種有效的預測方法； （2）短期預測效果很好。適用于需求、銷售預測、庫存管理預測等； （3）需要較多的歷史數(shù)據(jù),并且計算量較大。56八. 指數(shù)平

27、滑法指數(shù)平滑預測法,是在移動平均預測法的根底上開展起來的一種特殊的加權平均預測法。包括一次指數(shù)平滑預測法,二次指數(shù)平滑預測法和高次指數(shù)平滑法。 特點：計算簡單,需要的歷史數(shù)據(jù)較少思路：對離預測期較近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權數(shù),離預測期較遠的歷史數(shù)據(jù)給予較小的權數(shù)。57一次指數(shù)平滑法計算公式式中：Ft+1(1)在t+1時刻的一次指數(shù)平滑值 (t時刻的下期預測值)； Ft(1)在t時刻的一次指數(shù)平滑值(t時刻預測值)； xt 在t時刻的實際值； 平滑常數(shù),規(guī)定01；八. 指數(shù)平滑法58 例題 某企業(yè)對某年度l11月某種物資的價格情況進行了統(tǒng)計,用一次指數(shù)平滑法對該年12月份該物資的市場價格進行預測

28、解：設0.9,F1(1)x1 =200(假定)依次代入公式得到：59（1）初始值F1(1)確實定方法由歷史數(shù)據(jù)得到（算術平均值、加權平均等）；定性預測估計。（2）合理選取平滑系數(shù) 取值大小折射出了了不同時期數(shù)據(jù)在預測中所占的比例；60例題 某物資企業(yè)2002年每月的物資運輸量統(tǒng)計如下,用指數(shù)平滑法預測2003年一月份的運輸量（用不同的平滑常數(shù)）解：設 F1(1)=(x1+x2+x3)=38, =0.1, 0.5, 0.9, 計算結果見下表： 61由上圖可知：值越大,近期數(shù)據(jù)對預測值的影響越大,模型靈敏度越高；值越小,近期數(shù)據(jù)對預測值的影響越小,消除了隨機波動性,只反映長期的大致開展趨勢。合理確

29、定值,是用指數(shù)平滑模型的進行預測的關鍵。62下期預測值 本期實際值的一局部 十 本期預測值的一局部平滑系數(shù)的大小則說明了新、老數(shù)據(jù)在下期預測計算中的比重。越大,現(xiàn)實測定值在預測中占的比重就越大,這就越能折射出了預測對象當前的變化趨勢而無視它的歷史趨勢。越小,歷史數(shù)據(jù)在預測中占的比重就越大,這就越能反映預測對象的歷史演變趨勢而無視了當前的變化。的一般取值原則： (1)初始值的準確性小時, 宜取大些,以強調重視現(xiàn)實狀態(tài)； (2)初始數(shù)據(jù)中,只有一局部與預測值擬合較好而大局部不好時,說明歷史狀況不能較好地反映現(xiàn)實,宜取較大的數(shù)值。 (3)時間序列雖有不規(guī)則擺動,但其長期趨勢較為平穩(wěn)時, 宜取小些,以

30、強調重視總的演變趨勢； (4)時間序列擺動的頻率和振幅都較大,取值要大一些,以強調重視近期實際的變化狀態(tài)； (5)時間序列擺動的頻率相振幅較小,取值要小一些,以強調用歷史開展趨勢預測。 63時間序列預測法小結本節(jié)主要學習了兩種時間序列預測方法：移動平均方法和指數(shù)平滑法。這兩種方法都采用“平滑的方式來進行預測。 其根本思想都是通過對歷史數(shù)據(jù)的“平均或“平滑處理,“平滑掉短期的不規(guī)則性,消除影響事物的隨機因素,揭示事物開展的規(guī)律。平滑的數(shù)據(jù)能夠反映事物的變化趨勢,在物流系統(tǒng)預測中是極其有用的預測方法。這二類預測法所用的數(shù)據(jù)量不多,對時間序列有較好的適用性,被廣泛應用于市場資源量、采購量、需求量、銷

31、售量及價格的預測中。644.4 回歸分析預測技術65一. 相關與回歸相關指的是一種因素的變化引起另外一種因素變化。事物之間或事物的各因素之間只處于兩種狀態(tài)：有關系或無關系。如果把事物或事物的各因素用最能反映其本質特征的變量來表示,那么這些變量之間也只能存在兩種狀態(tài)：有關系或無關系。比方,物資的需求與價格,物資的采購量與需求量,物資的采購本錢與銷售利潤等,都可以用變量來表示。事物及其因素變量有關系無關系確定性關系非確定性關系特征提取確定性關系：指一個變量可以被一個或假設干個其他變量按一定規(guī)律唯一確定,也就是說變量之間的關系能用確定的數(shù)學公式來反映,即函數(shù)關系。非確定性關系：變量之間存在著某種關系

32、,但這種關系具有不確定性,這種關系叫做非確定性關系,即相關關系。（大多數(shù)事物之間是這種關系） 66一. 相關與回歸變量間非確定性的相關關系不能用精確的函數(shù)關系式唯一地表達,但在統(tǒng)計學意義上,它們之間的相關關系可以通過統(tǒng)計的方法給出某種函數(shù)表達方式,這種用統(tǒng)計方法處理變量間相關關系的方法就是回歸分析方法?；貧w分析預測法是通過收集統(tǒng)計數(shù)據(jù),在分析變量間非確定性關系的根底上,找出變量間的統(tǒng)計規(guī)律性,并用數(shù)學方法把變量間的統(tǒng)計規(guī)律表現(xiàn)出來,并在此根底上進行預測。67二. 回歸預測法回歸分析是一種對于變量間非確定性關系的統(tǒng)計分析法。預測步驟如下：確定預測變量可能的相關因素,并收集這些因素的統(tǒng)計資料；分析

33、這些因素間是否存在相關關系；根據(jù)統(tǒng)計資料建立回歸模型,求出回歸方程；用回歸方程進行預測；對回歸方程進行統(tǒng)計檢驗,并給出預測精度估計值。分類一元線性回歸預測法多元線性回歸預測法非線性回歸預測法68三. 一元線性回歸預測法 例：為了預測汽車薄鋼板的年需求量,有關物資企業(yè)研究并收集了興旺國家汽車制造業(yè)近幾年間的汽車產量與薄鋼板消耗量的數(shù)據(jù),見表： 一元線性回歸預測 變量間是線性相關關系。只有一個自變量（影響因素）,一個因變量。69三. 一元線性回歸預測法例：某公司預備購入鋼材,根據(jù)統(tǒng)計資料估計鋼材在途運輸時間供貨工廠鐵路運輸距離x（公里）在途運輸時間y（小時）12105229073350644801

34、154908673011778012885089920151010101270三. 一元線性回歸預測法一元線性回歸預測法預測流程判斷變量間是否成線性趨勢。對n對觀察點數(shù)據(jù)（Xi,Yi）,選取直角坐標系,繪制散點圖。分析變量間是否存在線性相關關系 求回歸方程：ya+bx,并進行預測檢驗相關性散點圖只能表示兩個變量之間是否線性相關,而不能表示變量的線性相關程度到底有多大。對兩個變量的線性相關性的檢驗可以通過數(shù)理統(tǒng)計中的F檢驗和R檢驗來進行。 式中71三. 一元線性回歸預測法例題：某公司預備購入鋼材,下表是一些供貨點的路程及運輸時間的統(tǒng)計資料,要求根據(jù)提供的統(tǒng)計資料估計供貨點位于1500公里時鋼材的

35、在途運輸時間供貨工廠鐵路運輸距離x（公里）在途運輸時間y（小時）12105229073350644801154908673011778012885089920151010101272三. 一元線性回歸預測法解：（1）判斷統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否有線性關系,作散點圖由散點圖得出運輸距離與運輸時間根本成線性關系73三. 一元線性回歸預測法（2）計算回歸系數(shù)74三. 一元線性回歸預測法（3）代入運輸距離1500KM,得到運輸時間的預測值為： Y=4.019+0.00897*1500=17.474(小時)（4）相關性檢驗及預測誤差計算（略）75四. 多元線性回歸預測法多元線性回歸預測法是一元線性回歸預測法的延伸。

36、多元線性回歸預測法研究一個因變量和兩個或兩個以上的自變量間的關系。因變量和每一個自變量之間為線性關系。回歸方程回歸系數(shù)的計算（略）76五. 回歸效果分析1. 相關性檢驗用相關系數(shù)r來描述變量間相互關系的密切程度。R的變化范圍：-1,1R=0,表示零相關（不相關）R=+1或R=-1表示完全相關R越接近于正負1表示相關程度越強2. 回歸方程和回歸系數(shù)的顯著性檢驗用顯著性檢驗來考察回歸方程能否揭示變量間的數(shù)量規(guī)律,即判斷回歸方程的擬合程度如何?；貧w方程的顯著性檢驗用F檢驗?；貧w系數(shù)的顯著性檢驗用t檢驗。77六. 平滑預測與回歸預測的比較平滑預測與回歸預測都是常用的預測技術,其區(qū)別如下：適用范圍不同平

37、滑預測模型適用于時間序列；回歸模型既適用于時間序列,也適用于具有因果關系的非時間序列。預測期間不同平滑預測是一種對現(xiàn)有資料的外推,只適用于短期預測；回歸模型反映變量間的因果關系,適用于中短期預測。功能不同平滑模型通常只用于進行預測；回歸模型既用于預測,也可以用于結構分析、政策評價等數(shù)學根底不同回歸模型是根據(jù)統(tǒng)計學原理推導得出的,具有嚴謹?shù)臄?shù)學根底,并且可以對預測模型進行統(tǒng)計檢驗分析。而平滑模型則不能進行檢驗。784.5 預測結果分析79一. 預測誤差預測誤差：預測結果與實際情況的偏差。預測誤差分析：對預測誤差的計算、分析、反響和調整過程,稱之為誤差分析。預測誤差分析的作用說明預測結果與實際情況的差異。通過誤差計算和分析產生誤差的原因,從而檢驗、比較和評價預測方法的有效性及其優(yōu)劣。將預測誤差作為反響信號提供給預測者,作為調整改進預測方法的依據(jù),從中選擇出最正確預測方法及預測結果式中：xi第i時刻的實際值；xi 第i時刻的預測值； ei第i時刻的預測誤差值。80二. 誤差產生的原因1用于預測的信息與資料本身引起的誤差 由于預測的信息與資料是通過市場調查得到的,其質量優(yōu)劣對預測的結果有直接的影響。