需求預(yù)測(cè)基本概論

需求預(yù)測(cè)基本概論主要內(nèi)容2001/2/211需求預(yù)測(cè)概論2預(yù)測(cè)中的定性方法3預(yù)測(cè)中的定量方法4預(yù)測(cè)方法的選擇5生產(chǎn)管理決策主要內(nèi)容預(yù)測(cè)的重要性2001/2/21企業(yè)編制長(zhǎng)期方案的根底為預(yù)算和本錢(qián)控制提供依據(jù)為開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品提供信息為補(bǔ)充銷(xiāo)售人員提供依據(jù)是作出關(guān)鍵決策的根底用于編制生產(chǎn)作業(yè)方案典型的趨勢(shì)需求2001/2/21有四種典型的趨勢(shì)需求：〔1〕線性趨勢(shì)——反映了因果關(guān)系(或時(shí)間〕的需求典型的趨勢(shì)需求2001/2/21有四種典型的趨勢(shì)需求：〔2〕S型趨勢(shì)——產(chǎn)品成長(zhǎng)并到達(dá)成熟時(shí)期的需求典型的趨勢(shì)需求2001/2/21有四種典型的趨勢(shì)需求：〔4〕指數(shù)增長(zhǎng)——產(chǎn)品銷(xiāo)售勢(shì)頭特好的產(chǎn)品定性預(yù)測(cè)定量預(yù)測(cè)

仿真預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)的分類(lèi)2001/2/21長(zhǎng)期預(yù)測(cè)(數(shù)年至數(shù)十年)中期預(yù)測(cè)(一年至數(shù)年)短期預(yù)測(cè)(數(shù)日至一年)預(yù)測(cè)種類(lèi)：按性質(zhì)分按時(shí)間分〔1〕一般預(yù)測(cè)根本觀點(diǎn)：預(yù)測(cè)是基于來(lái)自低層經(jīng)驗(yàn)的逐步累加。假設(shè)前提：處于最低層的銷(xiāo)售人員，那些離顧客最近的、 最了解產(chǎn)品最終用途的人，最清楚產(chǎn)品未來(lái)的的需求。做法：由他們收集情報(bào)，然后逐級(jí)上報(bào)的做法。2001/2/21預(yù)測(cè)中的定性方法〔2〕市場(chǎng)調(diào)研—通常是聘請(qǐng)第三方專(zhuān)業(yè)市場(chǎng)調(diào)研公司進(jìn)行預(yù)測(cè)?！袌?chǎng)調(diào)研主要用于新產(chǎn)品研發(fā)，了解對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品的評(píng)價(jià)了解顧客對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品的好惡，了解特定層次的顧客偏好以確定哪些商品具有競(jìng)爭(zhēng)性。—數(shù)據(jù)收集方法有問(wèn)卷調(diào)查和上門(mén)訪談兩種。2001/2/21預(yù)測(cè)中的定性方法〔５〕德?tīng)柗品?Rand公司首創(chuàng)于50年代末，步驟如下：①選擇具有代表性的專(zhuān)家〔不同背景的人〕為調(diào)查對(duì)象；通過(guò)問(wèn)卷〔或E-mail〕，向?qū)＜姨幜私庑畔?；匯總專(zhuān)家結(jié)果，修改問(wèn)卷，再度發(fā)給專(zhuān)家；再次匯總，提煉預(yù)測(cè)結(jié)果和條件，再度發(fā)給所有專(zhuān)家；歸納專(zhuān)家意見(jiàn)，形成需求報(bào)告；如有必要，再重復(fù)④；〔1〕簡(jiǎn)單移動(dòng)平均〔2〕加權(quán)移動(dòng)平均法〔3〕指數(shù)平滑法〔4〕線性回歸分析〔5〕因果回歸模型〔6〕時(shí)間序列分解2001/2/21時(shí)間序列分析〔1〕簡(jiǎn)單移動(dòng)平均2001/2/21簡(jiǎn)單移動(dòng)平均適用場(chǎng)合：產(chǎn)品需求為突發(fā)增長(zhǎng)或下降，且不存在季節(jié)性因素時(shí)。移動(dòng)平均法能有效消除預(yù)測(cè)中的隨機(jī)波動(dòng)。選擇移動(dòng)平均的最正確區(qū)間很重要。其主要缺點(diǎn)是在于每一因素都必須以數(shù)據(jù)表示。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的計(jì)算公式為：——對(duì)下一期的預(yù)測(cè)值；——移動(dòng)平均的時(shí)期個(gè)數(shù)；——前期、前兩期、前三期直至前n期的實(shí)際值2001/2/21加權(quán)移動(dòng)平均加權(quán)移動(dòng)平均法公式及算例計(jì)算公式第t-1,t-2,t-3期實(shí)際銷(xiāo)售額的權(quán)重計(jì)算實(shí)例一家百貨店發(fā)現(xiàn)在某4個(gè)月的期間內(nèi)，其最正確預(yù)測(cè)結(jié)果由當(dāng)月實(shí)際銷(xiāo)售額的40%，倒數(shù)第2個(gè)月銷(xiāo)售額的30%，倒數(shù)第3個(gè)月的20%和倒數(shù)第4個(gè)月的10%，其四個(gè)月的銷(xiāo)售額分別為100,90,105,95。第五個(gè)月的預(yù)測(cè)值為2001/2/21指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法算例：假設(shè)所研究的產(chǎn)品的長(zhǎng)期需求相對(duì)穩(wěn)定，平滑常數(shù)=0.05也較適宜，并假設(shè)上個(gè)月的預(yù)測(cè)值〔〕為1050個(gè)單位，如果實(shí)際需求為1000而不是1050，那么本月的預(yù)測(cè)值為：由于平滑自相關(guān)很小，所以新預(yù)測(cè)值對(duì)誤差為50單位的響應(yīng)僅使得下月的預(yù)測(cè)值減少了2.5個(gè)單位。線性回歸分析法2001/2/21

定義：兩個(gè)或兩個(gè)以上相關(guān)變量之間的函數(shù)關(guān)系。線性關(guān)系是指變量呈嚴(yán)格直線關(guān)系的一種特殊回歸形式。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)主要事件或綜合方案的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)很有用用處：時(shí)間序列預(yù)測(cè)和因果預(yù)測(cè)中都用線性回歸。例子：手?jǐn)M回歸直線、最小二乘分析和模型分解?！?〕線性回歸分析法局限性：假設(shè)歷史數(shù)據(jù)和未來(lái)預(yù)測(cè)值都在一條直線上。設(shè)為實(shí)測(cè)值，y為公式值，那么為誤差，令根據(jù)最小二乘法，那么：2001/2/21最小二乘法最小二乘法根本思想是試圖使各數(shù)據(jù)點(diǎn)與回歸直線上的相應(yīng)點(diǎn)間的垂直距離平方和最小手?jǐn)M趨勢(shì)線是根據(jù)圖中確定截距a和斜率b，而最小二乘法求解的公式為：得：令：因果預(yù)測(cè)2001/2/21年份新房屋〔x平方碼〕地毯銷(xiāo)量〔y平方碼〕1989 18 130001990 15 120001991 12 110001992 10 100001993 20 140001994 28 160001995 35 190001996 30 170001997 20 13000因果預(yù)測(cè)2001/2/21方程：y=7000+350x設(shè)1998年新建房為25，那么y=7000+350×25=15750碼預(yù)測(cè)方法的選擇預(yù)測(cè)可以做的事：〔1〕新產(chǎn)品市場(chǎng)銷(xiāo)售〔2〕庫(kù)存量〔3〕人力資源〔4〕預(yù)算根本的就是市場(chǎng)銷(xiāo)售量。2001/2/21時(shí)間序列：〔1〕簡(jiǎn)單移動(dòng)〔2〕加權(quán)移動(dòng)〔3〕指數(shù)平滑線性回歸——趨勢(shì)項(xiàng)因果關(guān)系——一定要弄清楚確實(shí)的因果關(guān)系。一.產(chǎn)品決策 一切機(jī)構(gòu)存在根底：提供產(chǎn)品或效勞。 最終維持：選擇，確定和設(shè)計(jì)產(chǎn)品。 新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和選擇，受以下因素影響： 〔1〕經(jīng)濟(jì)的改變；〔2〕家庭規(guī)?？s??；〔3〕工藝的改變；〔4〕政策，法律的改變；〔5〕其它變化；影響產(chǎn)品變化的因素2001/2/21管理過(guò)程是決策過(guò)程決策方法：

多目標(biāo)優(yōu)化決策樹(shù)——多層決策簡(jiǎn)單決策——單層決策決策類(lèi)型：

不確定決策風(fēng)險(xiǎn)決策——概率決策決策類(lèi)型和方法2001/2/21選擇自然態(tài)平均輸出市場(chǎng)好市場(chǎng)不好大車(chē)間200,000-180,00020,000小車(chē)間100,000-20,00080,000樂(lè)觀〔大車(chē)間〕悲觀〔小車(chē)間〕平均〔小車(chē)間〕2001/2/21不確定決策例例：某公司想生產(chǎn)一種儲(chǔ)貨架，做了預(yù)算：建大車(chē)間：市場(chǎng)好〔全部貨出〕贏利200,000元市場(chǎng)不好〔賣(mài)不出〕虧損180,0000元建小車(chē)間：市場(chǎng)好〔全部貨出〕贏利100,000元市場(chǎng)不好〔賣(mài)不出〕虧損20,000元決策樹(shù)存在兩個(gè)以上的順序決策時(shí)，決策樹(shù)是個(gè)好方法。決策樹(shù)是一種形象化的圖示，決策因素還要計(jì)算。而前面講的EMV是一種較好的評(píng)判因素。步驟如下：〔1〕定義問(wèn)題；〔2〕畫(huà)決策樹(shù)；〔3〕決定每一種自然態(tài)出現(xiàn)的概率；〔4〕估算每一自然態(tài)和選擇的聯(lián)合的贏利；〔5〕計(jì)算EMV，解出。2001/2/21決策樹(shù)更復(fù)雜的模型〔多層決策〕上例沒(méi)有做過(guò)市場(chǎng)