張群生產(chǎn)與運作管理第三版ch需求預(yù)測與管理

生產(chǎn)與運作管理課程課件(2014下)

湖南工程學(xué)院管理學(xué)院

《生產(chǎn)與運作管理》課程組2作業(yè)計劃與控制314337

3693835310生產(chǎn)與運作管理課程目錄需求預(yù)測與管理新產(chǎn)品研究與開發(fā)設(shè)施選擇與布置工業(yè)設(shè)計與業(yè)務(wù)流程再造

流水生產(chǎn)線組織生產(chǎn)計劃與企業(yè)資源計劃概論

庫存控制設(shè)備管理1112313質(zhì)量管理新型生產(chǎn)運作方式供應(yīng)鏈及其管理主要參考書目教材：張群主編，生產(chǎn)與運作管理

（第三版），機械工業(yè)出版社，2014參考書：現(xiàn)代生產(chǎn)管理學(xué)（潘家軺曹德弼）現(xiàn)代生產(chǎn)與運作管理（陳志祥）生產(chǎn)與運作管理（馮根堯）生產(chǎn)與運作管理（劉麗文）MBA運作管理（孔慶善等）生產(chǎn)與運作管理——制造與服務(wù)（蔡斯等）運營管理（第三版）（麥克萊恩等）生產(chǎn)運作管理，陳榮秋，馬士華編著機械工業(yè)出版社2009運營管理學(xué)習(xí)指南與習(xí)題集:原書第2版(美)約瑟夫G.蒙克斯著機械工業(yè)出版社2005.1生產(chǎn)與運作管理，（美）威廉·J·史蒂文森，機械工業(yè)出版社運營管理(美)理查德B.蔡斯,F.羅伯特·雅各布斯,尼古拉斯J.阿奎拉諾著機械工業(yè)出版社2007生產(chǎn)與運作管理核心理論及習(xí)題集王晶編著機械工業(yè)出版社2007

第二章需求預(yù)測與管理引導(dǎo)案例：沃爾瑪?shù)念A(yù)測系統(tǒng)該系統(tǒng)所存儲的數(shù)據(jù)包括銷售情況、庫存狀況、在運貨物、市場統(tǒng)計數(shù)據(jù)、顧客統(tǒng)計數(shù)據(jù)、財務(wù)狀況、退貨商品以及供應(yīng)商績效等等。這些數(shù)據(jù)用于決策支持的三大方面，即:趨勢分析、庫存管理和增進對顧客的了解。數(shù)據(jù)分析能夠顯示出沃爾瑪三千多個零售分店中每家商店的個性特征。公司的經(jīng)理們將以此為依據(jù)確定該商店的商品配比和貨架陳列分布。沃爾瑪公司開發(fā)了一套需求預(yù)測的應(yīng)用程序，該程序從每一家商店的每一種商品著手，計算出該商品季度銷售量的大致情況。這套計算機系統(tǒng)存儲了一年中售出的十萬種商品的銷售數(shù)據(jù)信息，并能預(yù)測出每家商店可能需要的商品種類。目前，沃爾瑪正在進行所謂的"市場籃子"(market-basket)分析。公司收集的數(shù)據(jù)來源于顧客每次購買的所有商品，從而使公司能就顧客的采購模式及其間的聯(lián)系進行分析。這一數(shù)據(jù)庫在網(wǎng)上由其各零售商店的經(jīng)理和供應(yīng)商們共享。本章結(jié)構(gòu)4生產(chǎn)與運作的基本概念123第一節(jié)需求預(yù)測的重要性第二節(jié)需求預(yù)測的過程和方法第三節(jié)需求預(yù)測誤差第四節(jié)需求管理第一節(jié)需求預(yù)測的重要性需求預(yù)測的重要性企業(yè)經(jīng)營層根據(jù)預(yù)測進行戰(zhàn)略選擇生產(chǎn)計劃人員根據(jù)預(yù)測制定生產(chǎn)計劃市場營銷專家根據(jù)預(yù)測調(diào)整營銷策略財務(wù)部門需要根據(jù)需求預(yù)測來籌資、預(yù)算和決算研究開發(fā)人員根據(jù)預(yù)測開發(fā)新技術(shù)和產(chǎn)品人力資源管理部門根據(jù)預(yù)測募集員工，制定工作和薪酬標準需求預(yù)測的的對象：最最終產(chǎn)品，，或作為配配件向市場場銷售的零零部件企業(yè)預(yù)測類類別：長期期、中期、、短期長期需求預(yù)預(yù)測：是指指為了進行行長期投資資決策對未未來較長時時期市場需需求發(fā)展方方向進行的的預(yù)測。5-10年。內(nèi)容：：新需求、、新技術(shù)、、新產(chǎn)品、、新市場等等。中期需求預(yù)預(yù)測：是指指對未來一一個季度至至2年內(nèi)需求變變動的預(yù)測測。用于：：制定總生生產(chǎn)計劃、、銷售計劃劃、資金預(yù)預(yù)算等。短期需求預(yù)預(yù)測：對較較短期間（（一個季度度內(nèi)）內(nèi)的的需求變動動進行預(yù)測測。用于：：制定作業(yè)業(yè)計劃、進進行作業(yè)控控制等。進行需求預(yù)預(yù)測時，首首先要分析析需求變化化的趨勢，，然后分析析季節(jié)性變變化因素和和周期性變變化因素，，再根據(jù)可可能影響最最終預(yù)測結(jié)結(jié)果的其他他因素進行行必要的調(diào)調(diào)整，確定定最終預(yù)測測結(jié)果。第二節(jié)需需求預(yù)測的的過程和方方法一、需求預(yù)預(yù)測的過程程確定預(yù)測目目標確定預(yù)測對對象確定預(yù)測期期間收集數(shù)據(jù)資資料選擇預(yù)測方方法實施預(yù)測預(yù)測結(jié)果應(yīng)應(yīng)用二、需求預(yù)預(yù)測的方法法定性預(yù)測方方法：1．德爾菲法法:即專家調(diào)查查法2.用戶調(diào)查法法:信函、電話話或訪問，，現(xiàn)實或潛潛在客戶3.部門主管討討論法高層集體討討論4.銷售人員集集中法銷售人員預(yù)預(yù)測的綜合合以書刊經(jīng)銷銷商專著銷銷售量進行行預(yù)測為例例該經(jīng)銷商首首先選擇若若干書店經(jīng)經(jīng)理、書評評家、讀者者、編審、、銷售代表表和海外公公司經(jīng)理組組成專家小組。將該專著和和一些相應(yīng)應(yīng)的背景材材料發(fā)給各各位專家，，要求大家家給出專著著最低銷售量量、最可能能銷售量和和最高銷售售量三個數(shù)字，，同時說明明自己作出出判斷的主主要理由。。將專家們的的意見收集集起來，歸歸納整理后后返回給各各位專家，，然后要求求專家們參參考他人的的意見對自自己的預(yù)測測重新考慮慮。很多專家在在第二次預(yù)預(yù)測中都做做了不同程程度的修正正。重復(fù)進進行，在第第三次預(yù)測測中，大多多數(shù)專家又又一次修改改了自己的的看法。第第四次預(yù)測測時，所有有專家都不不再修改自自己的意意見。因此，專家家意見收集集過程在第第四次后停停止，最終終結(jié)果為最最低銷售量量26萬冊，最高高銷售量60萬冊，而最最可能銷售售量46萬冊。1.德爾菲法(專家調(diào)查法法)適用范圍步驟一般用于長期預(yù)測和對新產(chǎn)品的預(yù)預(yù)測，在歷史資資料不足或或不可測因因素較多時時尤為適用用。挑選專家：20人左右；專專家間無聯(lián)聯(lián)系函詢調(diào)查：寄背景資料料和預(yù)測內(nèi)內(nèi)容；匯集整理：統(tǒng)一相同事事件、結(jié)論論，剔除分分散、次要要事件，用用術(shù)語準確確描述再次函詢：整理意見反反饋給專家家，要求其其修正預(yù)測測，并說明明理由；最終預(yù)測：循環(huán)3、4步，至3、4輪。預(yù)測的的主持人要要求各位專專家家根據(jù)提供供的全部預(yù)預(yù)測資料，，提出最后后的預(yù)測意意見，若這這些意見收收斂或基本本一致，即即可以此為為根據(jù)做出出判斷。優(yōu)缺點簡單直觀、、預(yù)測結(jié)果果價值較高高，避免專專家會議缺缺點；專家選擇標標準的確定定；對預(yù)測測結(jié)果缺乏乏嚴格的科科學(xué)分析；；最后后趨于一致致。原則匿名性：彼此間不受受權(quán)威、資資歷等影響響。反饋性：提供充分反反饋收斂性：相對收斂、、趨向一致致。注意明明顯不同意意見案例一某商業(yè)公司司要從外地地購進一批批新產(chǎn)品，，該產(chǎn)品在在本地還沒沒有銷售記記錄。于是是，該公司司成立調(diào)查查領(lǐng)導(dǎo)小組組，并聘請請經(jīng)理、商商品專家和和推銷員等等9位專家，預(yù)測測全年可能的的銷量。首先先將產(chǎn)品的樣樣品、特點和和用途作詳細細介紹，并將將同類產(chǎn)品的的價格和銷售售情況作介紹紹，發(fā)給書面面意見書，讓讓他們提出個個人的判斷。。經(jīng)過3次反饋，得出出結(jié)果如表所所示。專家意見反饋饋綜合表單單位：臺臺3.2定性預(yù)測方法法專家意見反饋饋綜合表單單位：臺臺2.用戶調(diào)查法適用于新產(chǎn)品品。銷售人員員通過信函、、電話或拜訪訪的方式對現(xiàn)現(xiàn)有的或潛在在的顧客進行行調(diào)查，了解解他們對與本本企業(yè)產(chǎn)品相相關(guān)的產(chǎn)品及及其特性的期期望，再考慮慮本企業(yè)可能能的市場占有有率，然后對對各種信息進進行綜合處理理，即可得到到所需的預(yù)測測結(jié)果。優(yōu)點：較好地地反應(yīng)了市場場需求情況，，可以了解顧顧客對產(chǎn)品的的看法，掌握握產(chǎn)品需求信信息缺點：很難獲獲得顧客通力力合作，顧客客期望不等于于實際購買，，調(diào)查需要耗耗費較多人力力和時間某砂輪廠在商商品展銷、定定貨會上發(fā)放放調(diào)查表進行行磨具銷售量量的調(diào)查預(yù)測測為例，來說說明這種預(yù)測測方法的基本本內(nèi)容。其調(diào)調(diào)查表中的基基本項目見表表：磨具需求情況況調(diào)查表用戶單位名稱所屬地區(qū)部門省市（地縣）部人數(shù)規(guī)模主要生產(chǎn)品種請您回答下列問題（在回答欄中寫明或劃“”；若不好回答，可寫“？”）問題回答1、貴單位現(xiàn)有多少磨削設(shè)備磨削機床______;砂輪機____臺;其他_______2、貴單位最近增添磨削設(shè)備嗎?今年下半年：不增；減少；增加____臺；不情楚明年：不增；減少；增加____臺；不清楚3、貴單位認為我廠產(chǎn)品在哪些方面有缺點？服務(wù)方面有什么問題？質(zhì)量；品種；規(guī)格；包裝；按合同期交貨；技術(shù)服務(wù)；其他______4、您估計您單位明年對我廠磨具需求量方面會有變化嗎？不變；增加；減少；不清楚；（這僅是征求您個人的看法，不作定貨依據(jù)。）5、有變化的話，您估計百分比有多大？1%~5%；6%~10%；11%~15%；16%~20%6、您估計您單位明年對我廠磨具的需求，在規(guī)格和品種方面有變化嗎？不變；有改變；增加；減少；不清楚7、具體變化的情況能告訴我們嗎？可能增加的規(guī)格和品種是_____可能減少的規(guī)格和品種是_____8、您單位目前需要我廠幫助解決哪些問題？品種選擇；磨具的使用方法；磨具配套砂輪；其他______9、貴單位對我廠有哪些意見和要求？謝謝您的回答。請將此表于___月___日之前填完送回。甲地區(qū)有80萬戶，該地區(qū)區(qū)某電視機廠廠通過抽樣調(diào)調(diào)查向1000個家庭提問：：“在未來一一年內(nèi)打算買買臺彩電嗎？？”答案有六六種不同的選選擇，調(diào)查結(jié)結(jié)果如下表。。請問該地區(qū)區(qū)年度對彩電電的預(yù)測需求求量為多少？？選擇答案名稱肯定不買不太可能有點可能很有可能非常可能肯定購買概率（P）0.000.200.400.600.801.00家庭數(shù)（X）400501502001001001000個家庭對彩電電需求量的期期望值0*400+0.2*50+0.4*150+0.6*200+0.8*100+1*100=370該地區(qū)彩電需需求量800000*370/1000=296000預(yù)測年度企業(yè)業(yè)彩電銷售量量推算表目標市場代號預(yù)測年度市場需求量（萬臺）企業(yè)市場占有率銷售量預(yù)測值（萬臺）（1）（2）（3）（4）=（2）*（3）1（甲地區(qū)）2345629.6014.8011.107.3919.433.660.400.200.120.100.070.0511.482.961.330.741.360.18合計————18.41以書刊經(jīng)銷商商專著銷售量量進行預(yù)測為為例，召集營營銷部門等各各部門領(lǐng)導(dǎo)人人員集體討論論進行預(yù)測。。優(yōu)點是：1）預(yù)測簡單、、經(jīng)濟易行；；2）不需要準備備和統(tǒng)計歷史史資料；3）匯集了各主主管的豐富經(jīng)經(jīng)驗與聰明才才智；4）如果市場情情況發(fā)生變化化，可以立即即進行修正。。3.部門主管討論論法部門主管討論論法不足之處處是：1）個別人（權(quán)權(quán)威）的觀點點可能左右其其他人發(fā)表意意見；2）預(yù)測的責(zé)任任分散，會導(dǎo)導(dǎo)致管理者發(fā)發(fā)表的意見過過于草率。這種方法常用用于制定長期期規(guī)劃以及開開發(fā)新產(chǎn)品預(yù)預(yù)測。以書刊經(jīng)銷商商專著銷售量量進行預(yù)測為為例，首先讓讓各區(qū)域負責(zé)責(zé)該專著的銷銷售員進行預(yù)預(yù)測，最后把把各區(qū)域的預(yù)預(yù)測數(shù)據(jù)匯總總。優(yōu)點:銷售人員直接接接觸客戶,預(yù)測時易得出出比較符合實實際的結(jié)果。。缺點:受銷售人員個個人偏見的影影響。4．銷售人員集集中法銷售人員意見見綜合法是集集合銷售人員員的預(yù)測方案案，加以歸納納、分析、判判斷，確定企企業(yè)的預(yù)測方方案的一種預(yù)預(yù)測方法。銷售人員意見見綜合法首先先由企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)導(dǎo)根據(jù)經(jīng)營的的需要，向全全部銷售人員員介紹預(yù)測的的市場形勢，，提供有關(guān)資資料確定預(yù)測測期限；然后后銷售人員根根據(jù)企業(yè)要求求提出各自的的預(yù)測方案；；最后進行綜綜合分析判斷斷，確定企業(yè)業(yè)的銷售預(yù)測測值。銷售人員意見見綜合法對短短期市場預(yù)測測效果較好。。預(yù)測方法制定銷售計劃劃時，讓銷售售人員根據(jù)自自己對市場和和客戶的了解解，提出自己己的預(yù)測估計計值。（每個個人都獨立進進行）將每個人的估估計值，進行行一定的數(shù)學(xué)學(xué)處理（如算算術(shù)平均、加加權(quán)平均），，然后作為預(yù)預(yù)測值。特點簡單易行，能能對市場變化化迅速做出反反應(yīng)。預(yù)測中個人主主觀因素的影影響較大，特特別是易受到到預(yù)測者聲望望的影響，導(dǎo)導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果果出現(xiàn)較大誤誤差。例題某某公司對明年年銷售量的預(yù)預(yù)測根據(jù)三個銷售售員、兩位經(jīng)經(jīng)理的估計對對明年的銷量量作出預(yù)測。。1.三個銷售人員員估計值銷售員甲銷售額概率銷售額×概率最高10000.3300最可能7000.5350最低4000.280期望730銷售員乙銷售額概率銷售額×概率最高12000.2240最可能9000.6540最低6000.2120期望900銷售員丙銷售額概率銷售額×概率最高9000.2180最可能6000.5300最低3000.390期望5702.銷售人員估計計值處理假設(shè)三個銷售人員員預(yù)測的權(quán)重重相同，取三三者的平均值值作為預(yù)測值值（算術(shù)平均均值），即：：銷售人員預(yù)測測值=(730+900+570)/3=2200/3=733.3(單位)3.兩位銷售經(jīng)理理的預(yù)測及處處理（1）估計值：經(jīng)經(jīng)理甲：1000；經(jīng)理乙乙：800（2）假設(shè)估計結(jié)果的權(quán)權(quán)重相同。取取平均值，得得到經(jīng)理預(yù)測值=（1000+800）/2=900（單位）4.將經(jīng)理預(yù)測值值與銷售人員員預(yù)測值作加加權(quán)平均，結(jié)結(jié)果作為最終終預(yù)測結(jié)果（（因經(jīng)理是部部門負責(zé)人，，經(jīng)驗更豐富富，意見的權(quán)權(quán)威性大些，，其預(yù)測值的的比重可大一一些，假設(shè)采取2:1加權(quán)），得到到明年銷售預(yù)測測值＝（1×733.3+900×2）/3=844.4（單位）定量預(yù)測方法法:用數(shù)學(xué)模型表表示需求與各各種變量之間間的關(guān)系。前提：變量與與需求的關(guān)系系今后仍然保保持不變。常用的有：時間序列：用過去的需求求和時間的關(guān)關(guān)系來預(yù)測未未來的需求。。因果模型：用過去的資料料揭示變量和和需求的關(guān)系系，進而預(yù)測測未來的需求求。時間序列模型型時間序列（TimeSeries）：按一定的時間間間隔和事件件發(fā)生的先后后順序?qū)⑺帐占臄?shù)據(jù)排排列起來所得得到的序列。。時間序列的構(gòu)構(gòu)成：趨勢成分：隨隨時間的推推移而表現(xiàn)出出的一種傾向向（上升、下下降、平穩(wěn)））。季節(jié)成分：特特定周期時時間里有規(guī)則則的波動。如如：每天有二次交交通高峰；每周周末，影影院的客流量量較大；某些產(chǎn)品的季季節(jié)性需求變變化等。周期成分：較較長時間里里（一般為數(shù)數(shù)十年）有規(guī)規(guī)則的波動。。隨機成分：沒沒有規(guī)則的的上下波動。。趨勢成分季節(jié)成分周期期成成分分隨機機成成分分Trend，長期期變變化化趨趨勢勢，，如如人人口口結(jié)結(jié)構(gòu)構(gòu),顧客客喜喜好好,技術(shù)術(shù)Season，1年內(nèi)內(nèi)規(guī)規(guī)則則性性的的重重復(fù)復(fù)波波動動，，起起因因是是季季節(jié)節(jié)變變化化或或風(fēng)風(fēng)俗俗習(xí)習(xí)慣慣Cycle,經(jīng)濟濟成成長長過過程程中中景景氣氣和和不不景景氣氣交交替替重重復(fù)復(fù)發(fā)發(fā)生生。。誘誘因因有有政政治治，，經(jīng)經(jīng)濟濟的的變變動動,戰(zhàn)爭爭Irregularity,短期期的的,不可可預(yù)預(yù)測測的的因因素素1.簡單單移移動動平平均均法法時間間序序列列，，其其一一次次移移動動平平均均數(shù)數(shù)計計算算公公式式為為xt———第t時期期的的時時間間序序列列值值Mt(1)———第t時期期的的時時序序數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)的的一一次次移移動動平平均均數(shù)數(shù)N———每一一時時段段的的時時序序數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)數(shù)數(shù)目目結(jié)果：N越大、預(yù)預(yù)測值越越平滑，，對干擾擾的靈敏敏性越低低，預(yù)測測值的響響應(yīng)性也也就越小小。應(yīng)用：長長期趨勢勢的預(yù)測測。優(yōu)點：便便于計算算，易于于理解。。缺點：移移動平均均時沒有有考慮不不同時期期對近期期預(yù)測的的影響程程度不同同。2.加權(quán)移動動平均數(shù)數(shù)法：對對各期時時序數(shù)據(jù)據(jù)給以不不同的權(quán)權(quán)數(shù)。一次加權(quán)權(quán)移動平平均數(shù)為為加權(quán)系數(shù)數(shù)滿足下下式例：一家家百貨商商店發(fā)現(xiàn)現(xiàn)，在為為期4個月的期期間，最最好的預(yù)預(yù)測辦法法是使用用上月銷銷售量的的40%,兩月前銷銷售量的的30%，3月前銷售售量的20%，以及4個月前銷銷售量的的10%。如實際際銷售數(shù)數(shù)據(jù)：第1月100第2月90第3月105第4月95第5月？？請請預(yù)測第5月銷售量量：0.40*95+0.30*105+0.20*90+0.10*100=97.5假設(shè)第5個月的實實際銷售售量是110，請預(yù)測測第6個月的銷銷售量？？結(jié)果：預(yù)預(yù)測值的的響應(yīng)性性較好，，其結(jié)果果與和N的取值有有關(guān)。3.指數(shù)平滑滑法一次指數(shù)數(shù)平滑法法計算公公式為式中St(1)——第t期的一次次指數(shù)平平滑數(shù)值值α——加權(quán)系數(shù)數(shù)xt——第t時期的數(shù)數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)據(jù)的每個個增量都都會減少少（1-α）。如α=0.05，不同時時期的權(quán)權(quán)重如下下：最近一期期的權(quán)重重=α（1-α）0=0.0500上一期的的權(quán)重=α（1-α）1=0.0475上兩期的的權(quán)重=α（1-α）2=0.0451上三期的的權(quán)重=α（1-α）3=0.0429結(jié)果：一一次指數(shù)數(shù)平滑預(yù)預(yù)測值依依賴于平平滑常數(shù)數(shù)的選擇，，一般來來言，越大，預(yù)預(yù)測值的的響應(yīng)性性越大，，選得小些些，則穩(wěn)穩(wěn)定性較較大。4.一元線性性回歸法法設(shè)X、Y兩變量滿滿足趨勢勢變動直直線方程程:Y=a+bXa、b估計值如如下：回歸模型型模型中自自變量個個數(shù)：一一元回歸歸分析和和多元回回歸分析析；變量之間間的關(guān)系系：線性性回歸和和非線性性回歸。。一元線性性回歸模模型：YT為一元線性回歸預(yù)測值；α為截距,為X為自變量X=0時的預(yù)測值；b為斜率；n為變量數(shù)；X為自變量的取值；Y為因變量的取值；序號年份汽車產(chǎn)量x薄鋼板消耗量y1199613.9819.1802199713.5219.9373199812.5420.2194199914.9129.2625200018.6030.3996200124.432.3887200228.840.245(1)數(shù)據(jù)的直直觀分析析及散點點圖描述述y隨著x的增加而而增加，，故變量量y與x是相關(guān)的的。以x為橫坐標標，y為縱坐標標，可畫畫出兩者者的散點點圖。(2)建立一元元線性回回歸方程程，設(shè)y=a+bx(3)利用最小小二乘法法求解回回歸系數(shù)數(shù)，得到到回歸模模型。y=6.249+1.167x(4)利用模型型進行預(yù)預(yù)測預(yù)預(yù)測測值＝45.927千噸影響需求求預(yù)測的的因素：：1.商業(yè)周期：從從復(fù)蘇到高潮潮到衰退到蕭蕭條,周而復(fù)始。2.產(chǎn)品生命周期期：任何成功功的產(chǎn)品都有有導(dǎo)入期、、成長期、成成熟期和衰退退期4個階段。復(fù)蘇高潮衰退蕭條復(fù)蘇導(dǎo)入期成長期成熟期衰退期3.季節(jié)周期：不不同季節(jié)需求求變化較大的的產(chǎn)品呈現(xiàn)出出的規(guī)律。預(yù)測中應(yīng)注意意的問題（一）判斷在在預(yù)測中的作作用（二）預(yù)測精精度與成本（三）預(yù)測的的時間范圍和和更新頻率（四）穩(wěn)定性性與響應(yīng)性第三節(jié)需求求預(yù)測誤差預(yù)測誤差是指指在給定的時時間間隔內(nèi)實實際值與預(yù)測測值之間的差差異，反映預(yù)預(yù)測精度。評價方法：平均誤差和平平均絕對誤差差平均相對誤差差和平均相對對誤差絕對值值預(yù)測誤差的方方差和標準差差一、預(yù)測誤差差（forecasterror）1、含義：預(yù)測值與實際際值之間的偏偏差：At-Ft,無偏模型（unbiasedmodel）：正負概率率大致相等；；2、計算方法：平均絕對偏差差（meanabsolutedeviation,MAD）平均平方誤差差（meansquarederror,MSE）平均預(yù)測誤差差（meanforecasterror,MFE）……….平均絕對百分分誤差注意：反映預(yù)測精度度衡量無偏性預(yù)測誤差滾動動和Runningsumofforecasterrors，RSFEMAD和MSE用于度量預(yù)測測誤差的大小小MFE用于度量預(yù)測測的無偏性預(yù)測值實際值實際值中線練習(xí)：試計算MAD,MSE,MFE,MAPE實際值120130110140110130預(yù)測值125125125125125125二、預(yù)測監(jiān)控控（monitoringandcontrollingforecasts）1、作用：預(yù)測檢驗預(yù)測模型型是否有效：：2、方法：偏差（實際值－預(yù)測測值）：是否在可接受受的范圍之內(nèi)內(nèi)；跟蹤信號法(Trackingsignal)跟蹤信號：誤誤差代數(shù)和與與MAD的比值可接受誤差范范圍上限下限 控制界限MAD數(shù)標準偏差相關(guān)數(shù)落在控制界內(nèi)點數(shù)的百分比10.79857.04821.59688.9463 2.39498.334例：月份需求預(yù)測實際值偏差(A-F)|A-F||A-F|MADTS11000950-50-50505050-1.00210001070702070120600.3331000110010012010022073.31.6441000960-408040260651.205100010909017090350702.40610001050502205040066.73.30

3MAD2MAD1MADTS0-1MAD-2MAD-3MAD補充：用EXCEL求解1、移動平均分析析工具——數(shù)據(jù)分析（加加載宏，分析析數(shù)據(jù)庫）——移動平均2、指數(shù)平滑分析析：工具——數(shù)據(jù)分析——指數(shù)平滑工具——數(shù)據(jù)分析——回歸＝index(linest(y,x),true,false)3、回歸分析：思考題課后題目思考題課后題目思考題課后題目3.3定量預(yù)測方法法練習(xí)：年份季節(jié)序列t實際值A(chǔ)t200112343623854323412002567838240949838720039101112473513582474200413141516544582681557利用過去4年的歷史銷售售數(shù)據(jù)預(yù)測未未來一年的情情況。請為PC紙杯公司設(shè)計計出更優(yōu)秀的的需求預(yù)測方方案①確定預(yù)測目目的：估計pc紙杯公司未來來兩年的需求求預(yù)測②確定預(yù)測的的時間范圍：：十年內(nèi)的歷歷史數(shù)據(jù)（1997~2002年）③選擇預(yù)測方方法：時間序序列分解模型型④收集和分析析數(shù)據(jù)（如下下表）⑤準備預(yù)測，，得出預(yù)測值值⑥對預(yù)測進行行監(jiān)控年份季度季度序號銷售量兩個季度銷售總量兩個季度移動平均季度中點19974—10月131.49

11—3月210.8742.3621.181.519984—10月33343.8721.942.511—3月412.3345.3322.673.519994—10月537.5549.8824.944.511—3月614.7352.2826.145.520004—10月747.7262.4531.236.511—3月817.4864.232.17.520014—10月948.0765.5532.788.511—3月1017.6865.7533.889.520024—10月1154.8972.5736.2910.511—3月1217.0771.9635.9811.51.求趨勢直線方方程:根據(jù)散點圖得得到代表趨勢勢的直線，它它與Y軸的截距a等于20，t=12時，季度移動動平均等于35，所以b=（35-20）/12=1.25，所以由此得得出趨勢直線線方程為：Tt=20+1.25t

2.估計季度系數(shù)數(shù):T123456789101112Tt21.2522.5023.7525.0026.2527.5028.7530.0031.2532.5033.7535.00At31.4910.8733.0012.3337.5514.7347.7217.4848.0717.6854.8917.07At/Tt1.480.481.390.491.430.541.660.581.540.551.630.49SI(4-10月）=（A1/T1+A3/T3+A5/T5+A7/T7+A9/T9+A11/T11)/6=1.5200/T10+A12/T12)/6=0.523.預(yù)測:2003年：