運(yùn)營管理預(yù)測

DAVISAQUILANOCHASE主講：張維存FOURTHEDITIONForecasting

預(yù)測?TheMcGraw-HillCompanies,Inc.,20031學(xué)習(xí)目的介紹預(yù)測的基本概念及其對企業(yè)管理的重要性。討論幾種常用的預(yù)測模型以及如何改善制造型企業(yè)與服務(wù)型企業(yè)的運(yùn)營績效。給出一個理解如何開發(fā)預(yù)測的框架。闡述了預(yù)測誤差的存在以及如何測量與估計(jì)預(yù)測誤差。2管理主題不論是在服務(wù)業(yè)還是在制造業(yè)中，作為一種商業(yè)工具，預(yù)測的重要性在近些年日益顯現(xiàn)。正如聯(lián)邦快遞公司那樣，經(jīng)理們現(xiàn)在使用各種預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測。從戰(zhàn)略、長期的角度來看，產(chǎn)品需求預(yù)測可以給管理層提供很多數(shù)據(jù)，用以支持他們擴(kuò)大生產(chǎn)能力的決策；同樣，顧客需求預(yù)測可以幫助服務(wù)經(jīng)理決定在什么地方設(shè)置零售點(diǎn)以最大化銷售額。對制造型企業(yè)而言，中期水平的需求預(yù)測是管理層決策流程中主要的輸入數(shù)據(jù)。例如，在決定正式員工和臨時員工的比例時，中期預(yù)測就起到非常重要的作用。精確的預(yù)測對于供應(yīng)鏈管理也十分重要，它可以決定合適的庫存水平。短期預(yù)測在服務(wù)業(yè)中特別重要，這里顧客的需求一般是未知的，而當(dāng)顧客有需求的時候，就應(yīng)有相應(yīng)的生產(chǎn)能力來滿足需求。需求可以提供給經(jīng)理們未來的信息，幫助他們有效地運(yùn)行企業(yè)，但是經(jīng)理們也應(yīng)意識到預(yù)測并非完美無缺。31、預(yù)測的分類-按預(yù)測時間的長短長期預(yù)測：對5年或5年以上的需求前景的預(yù)測 長期預(yù)測一般是利用市場調(diào)研、技術(shù)預(yù)測、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、人口統(tǒng)計(jì)等方法，加上綜合判斷來完成，其結(jié)果大多是定性的描述。長期預(yù)測是企業(yè)長期發(fā)展規(guī)劃、產(chǎn)品研究開發(fā)計(jì)劃、投資計(jì)劃、生產(chǎn)能力擴(kuò)充計(jì)劃的依據(jù)。中期預(yù)測：對一個季度以上、2年以下需求前景的預(yù)測 中期預(yù)測可以通過集體討論、時間序列法、回歸法、經(jīng)濟(jì)指數(shù)相關(guān)法等方法結(jié)合判斷而作出。它是制訂年度生產(chǎn)計(jì)劃、季度生產(chǎn)計(jì)劃、銷售計(jì)劃、生產(chǎn)與庫存預(yù)算、投資和現(xiàn)金預(yù)算的依據(jù)。短期預(yù)測：以日周旬月為單位對一個季度以下的需求前景的預(yù)測 短期預(yù)測可以利用趨勢外推、指數(shù)平滑等方法與判斷的有機(jī)結(jié)合來進(jìn)行。它是調(diào)整生產(chǎn)能力、采購、安排生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃等具體生產(chǎn)經(jīng)營活動的依據(jù)。41、預(yù)測的分類-按主客觀因素所起的作用定性預(yù)測方法：又稱主觀預(yù)測法，因?yàn)槠湟罁?jù)是來源不同的各種主觀意見。它簡單明了，不需要數(shù)學(xué)公式。包括：德爾菲法、部門主觀集體討論法、用戶調(diào)查法、銷售人員意見匯集法等。定量預(yù)測方法：又稱統(tǒng)計(jì)預(yù)測法，其主要特點(diǎn)是利用統(tǒng)計(jì)資料和數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行預(yù)測。定量預(yù)測法并不完全排除主觀因素?？煞譃椋阂蚬Ｐ秃蜁r間序列模型。5預(yù)測方法分類圖德爾菲法部門主觀集體討論法用戶調(diào)查法銷售人員意見匯集法因果模型時間序列模型預(yù)測方法定量預(yù)測方法定性預(yù)測方法時間序列平滑模型時間序列分解模型乘法模型加法模型移動平均法指數(shù)平滑法6兩類需求預(yù)測方法的應(yīng)用場合定性預(yù)測方法：模糊和已知數(shù)據(jù)很少的場合（如新產(chǎn)品、新技術(shù)的發(fā)展）與直覺或經(jīng)驗(yàn)有關(guān)的場合（如產(chǎn)品通過網(wǎng)絡(luò)的銷售量）定量預(yù)測方法：穩(wěn)定和已知很多歷史數(shù)據(jù)的場合（如現(xiàn)有產(chǎn)品、當(dāng)前技術(shù)的發(fā)展）與數(shù)學(xué)技巧有關(guān)（如彩電的銷售量）7預(yù)測方法的比較預(yù)測方法時間跨度模型復(fù)雜程度數(shù)據(jù)需求Ⅰ、定性方法德爾菲法長高低Ⅱ、時間序列分析移動平均法短較低低指數(shù)平滑法短低較低線性回歸分析長較高高Ⅲ、因果分析回歸分析長非常高高82、需求預(yù)測的一般步驟決定預(yù)測的用途——我們想達(dá)到什么目的？選擇預(yù)測對象決定預(yù)測的時間跨度——短期、中期、長期？收集預(yù)測所需的數(shù)據(jù)、加以分析選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測方法或模型計(jì)算并核實(shí)初步預(yù)測結(jié)果（驗(yàn)證預(yù)測模型）考慮和設(shè)定無法預(yù)測的內(nèi)外因素作出需求預(yù)測將預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于生產(chǎn)計(jì)劃中根據(jù)實(shí)際發(fā)生的需求對預(yù)測進(jìn)行監(jiān)控93、影響需求預(yù)測的因素商業(yè)周期產(chǎn)品生命周期競爭者的行為顧客偏好隨機(jī)影響……廣告促銷努力商業(yè)信譽(yù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)產(chǎn)品質(zhì)量信用政策……企業(yè)無法控制企業(yè)通過努力可以做到104、預(yù)測中中應(yīng)注意的的幾個問題題判斷在預(yù)測測中的作用用選擇預(yù)測方方法辨別信息取舍預(yù)測結(jié)結(jié)果預(yù)測精度與與成本預(yù)測的時間間范圍和更更新頻率預(yù)測精度費(fèi)用0總費(fèi)用預(yù)測成本經(jīng)營費(fèi)用11強(qiáng)調(diào)幾幾點(diǎn)很少有完美美的預(yù)測。。大多數(shù)預(yù)測測方法都假假定在被預(yù)預(yù)測系統(tǒng)中中存在某些些潛在的穩(wěn)穩(wěn)定性（即即假設(shè)在過過去發(fā)生的的某一事件件在將來仍仍然存在））。對一族產(chǎn)品品或產(chǎn)品集集合的預(yù)測測總比對單單個產(chǎn)品的的預(yù)測更為為準(zhǔn)確。短期預(yù)測比比長期預(yù)測測所處理的的不確定因因素小，因因此短期預(yù)預(yù)測更為準(zhǔn)準(zhǔn)確。125、定性預(yù)預(yù)測方法德爾菲法（（DelphiMethod）部門主管集集體討論法法（JuryofExecutives）用戶調(diào)查法法（Users’Expectation）銷售人員意意見匯集法法（FieldSalesForce）13德爾菲法（（DelphiMethod）又稱專家調(diào)調(diào)查法（S1:挑選專家；；S2:迭代函詢調(diào)調(diào)查；S3:最終預(yù)測意意見）簡單直觀避免了專家家會議的弊弊端（Group-think）適用資料不不全或不多多的情況專家的選擇擇沒有明確確的標(biāo)準(zhǔn)，，預(yù)測結(jié)果果的可靠性性缺乏嚴(yán)格格的科學(xué)分分析，最后后趨于一致致的意見仍仍帶有隨大大流的傾向向三原則：匿匿名性，反反饋性，收收斂性14部門主管集集體討論法法（JuryofExecutives）簡單易行，，可快速獲獲得預(yù)測結(jié)結(jié)果匯集了各主主管的經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)和判斷不需要準(zhǔn)備備和統(tǒng)計(jì)歷歷史資料各主管的主主觀意見，，預(yù)測結(jié)果果缺乏嚴(yán)格格的科學(xué)性性與會人員間間容易相互互影響因預(yù)測是集集體討論的的結(jié)果，故故無人對其其正確性負(fù)負(fù)責(zé)15用戶調(diào)查法法（Users’Expectation））預(yù)測來源于于顧客期望望，能較好好地反映市市場需求情情況有利于改進(jìn)進(jìn)產(chǎn)品，有有針對性地地開展促銷銷活動適用于對新新產(chǎn)品或缺缺乏銷售記記錄的產(chǎn)品品需求預(yù)測測很難獲得顧顧客的通力力合作顧客所說不不一定符合合顧客最終終實(shí)際所做做，因?yàn)轭欘櫩偷钠谕挡粩嘧冏兓M(fèi)時費(fèi)力16銷售人員意意見匯集法法（FieldSalesForce）又稱基層意意見法預(yù)測值很容容易按地區(qū)區(qū)、分支機(jī)機(jī)構(gòu)、銷售售人員、產(chǎn)產(chǎn)品等區(qū)分分開由于取樣較較多，預(yù)測測結(jié)構(gòu)較具具穩(wěn)定性由于銷售人人員的意見見受到重視視，增加了了其銷售信信心帶有銷售人人員的主觀觀偏見受地區(qū)局部部性的影響響，預(yù)測結(jié)結(jié)果精度較較差當(dāng)預(yù)測結(jié)果果作為銷售售人員未來來的銷售目目標(biāo)時，預(yù)預(yù)測值容易易被低估當(dāng)預(yù)測涉及及緊俏商品品時，預(yù)測測值容易被被高估176、定量預(yù)預(yù)測方法1、時間序列列模型：以以時間為獨(dú)獨(dú)立變量，，利用過去去需求隨時時間變化的的關(guān)系來預(yù)預(yù)測未來的的需求。包括：時間間序列平滑滑模型，時時間序列分分解模型2、因果關(guān)系系模型：利利用變量（（包括時間間，如廣告告投入vs銷量）之間間的相互關(guān)關(guān)系，通過過一種變量量的變化來來預(yù)測另一一種變量的的未來變化化。上述模型共共同隱含的的假設(shè)（前前提）：過過去存在的的變量之間間的關(guān)系和和相互作用用機(jī)理，今今后仍然存存在并繼續(xù)續(xù)發(fā)揮作用用。3、預(yù)測監(jiān)控控：通過預(yù)預(yù)測監(jiān)控來來檢驗(yàn)過去去起作用的的預(yù)測模型型是否仍然然有效。18時間序列列模型時間序列列的構(gòu)成成時間序列列平滑模模型移動平均均法（MA、WMA）指數(shù)平滑滑法（一一次）19時間序列列的構(gòu)成成趨勢成分分：數(shù)據(jù)隨隨著時間間的變化化表現(xiàn)出出一種趨趨向。它它按某種種規(guī)則穩(wěn)穩(wěn)步地上上升或下下降，或或停留在在某一水水平。季節(jié)成分分：在一年年里按通通常的頻頻率圍繞繞趨勢作作上下有有規(guī)則的的波動。。周期成分分：在較長長的時間間里（一一年以上上）圍繞繞趨勢作作有規(guī)則則的上下下波動。。這種波波動常被被稱作經(jīng)經(jīng)濟(jì)周期期。隨機(jī)成分分：由很多多不可控控因素引引起的、、沒有規(guī)規(guī)則的波波動。20時間序列列的構(gòu)成成需求單位數(shù)量趨勢季節(jié)性周期性誤差年21時間序列列平滑模模型移動平均均法（MovingAverage）（用一組組最近的的實(shí)際數(shù)數(shù)據(jù)值來來進(jìn)行預(yù)預(yù)測）簡單移動動平均法法（SMA）加權(quán)移動動平均法法（WMA）指數(shù)平滑滑法（ExponentialSmoothing）（考慮所所有的歷歷史數(shù)據(jù)據(jù)）一次指數(shù)數(shù)平滑法法由于隨機(jī)機(jī)成分的的影響而而導(dǎo)致需需求偏離離平均水水平時，，應(yīng)用時時間序列列平滑模模型，通通過對多多期觀測測數(shù)據(jù)平平均的辦辦法，可可以有效效地消除除或減少少隨機(jī)成成分的影影響，以以使預(yù)測測結(jié)果較較好地反反映平均均需求水水平。22簡單移動動平均法法如果產(chǎn)品品需求既既不快速速增長也也不快速速下降，，且不存存在季度度因素時時，簡單單移動平平均法能能有效地地消除預(yù)預(yù)測中的的隨機(jī)波波動。SimpleMovingAverage簡單移動動平均數(shù)數(shù)Averageoveragivennumberoftimeperiodsthatisupdatedbyreplacingthedataintheoldestperiodwiththatinthemostrecentperiod.給定時間間周期內(nèi)內(nèi)的平均均數(shù)，通通過用最最近周期期的數(shù)據(jù)據(jù)代替最最早周期期的數(shù)據(jù)據(jù)而得到到。Ft=為下一期期的預(yù)測測值；At-1=為前一期期的實(shí)際際值；n=為移動步步長（即即移動平平均的時時期區(qū)間間數(shù)）23以3周和9周為移動動步長的的簡單移移動平均均法實(shí)例例假設(shè)分別別以3周和9周為移動動步長利利用簡單單移動平平均預(yù)測測周需求求：以3周為移動動步長，，預(yù)測第第4周的需求求值為：（1000+1400+800）/3=1067以9周為移動動步長，，預(yù)測第第10周的需求求值為：（800+1400+……+1700+1300）/9=1367周需求預(yù)測-3周預(yù)測-9周1800214003100041500106751500130061300133371800143381700153391300160010170016001367111700156714671215001567150013230016331556142300183316441520002033173324以3周和9周為移動動步長的的移動平平均預(yù)測測值和實(shí)實(shí)際需求求量實(shí)際值3周9周25簡單移動動平均法法特點(diǎn)簡單移動動平均法法預(yù)測值值與所選選的時段段長n有關(guān)。n越大，對對干擾的的敏感性性越低，，預(yù)測的的穩(wěn)定性性越好，，響應(yīng)性性則越差差。簡單移動動平均法法對數(shù)據(jù)據(jù)不分遠(yuǎn)遠(yuǎn)近，同同樣對待待。有時時最近的的趨勢反反映了需需求的趨趨勢，此此時用加加權(quán)移動動平均法法更合適適。26加權(quán)移動動平均法法WeightedMovingAverage加權(quán)移動動平均法法Simplemovingaveragewhereweightsareassignedtoeachtimeperiodintheaverage.Thesumofalloftheweightsmustequalone.為每一周周期的數(shù)數(shù)據(jù)賦予予了一定定權(quán)重值值的簡單單移動平平均數(shù)。。所有權(quán)權(quán)重的總總和必須須等于一一。Ft=為第t期的預(yù)測測值；At-1=為第t-1期的實(shí)際際值；wt-1=為第t-1期的實(shí)際際數(shù)據(jù)的的權(quán)重值值n=為移動步步長（即即移動平平均的時時期區(qū)間間數(shù)）。。27加權(quán)移動動平均法法實(shí)例一家商場場發(fā)現(xiàn)在在某4個月的期期間內(nèi)，，利用當(dāng)當(dāng)月實(shí)際際銷售額額40%，倒數(shù)第第2個月銷售售額的30%，倒數(shù)第第3個月銷售售額的20%和倒數(shù)第第4個月銷售售額的10%，可以推推出其最最佳預(yù)測測結(jié)果。。假設(shè)每每月的實(shí)實(shí)際銷售售記錄為為：解答：那么，第第5個月的銷銷售額的的預(yù)測值值為：0.4××95+0.3×105+0.2×90+0.1×100=97.5第1個月第2個月第3個月第4個月第5個月1009010595？28加權(quán)移動動平均法法特點(diǎn)當(dāng)存在可可察覺的的趨勢時時，可以以用權(quán)數(shù)數(shù)來強(qiáng)調(diào)調(diào)最近數(shù)數(shù)據(jù)。若若對最近近的數(shù)據(jù)據(jù)賦予較較大的權(quán)權(quán)重，則則預(yù)測數(shù)數(shù)據(jù)與實(shí)實(shí)際數(shù)據(jù)據(jù)的差別別較簡單單移動平平均法要要小。加權(quán)移動動平均法法更能反反映近期期的變化化，因?yàn)闉楦咏?dāng)前的的數(shù)據(jù)可可以被賦賦予更大大的權(quán)數(shù)數(shù)。近期數(shù)據(jù)據(jù)的權(quán)數(shù)數(shù)越大，，則預(yù)測測的響應(yīng)應(yīng)性就越越好，但但穩(wěn)定性性越差；；反之則則預(yù)測的的穩(wěn)定性性越好，，但響應(yīng)應(yīng)性越差差。權(quán)數(shù)的選選擇帶有有一定主主觀性，，沒有權(quán)權(quán)數(shù)選擇擇的既定定公式。。簡單移動動平均法法是加權(quán)權(quán)移動平平均法的的特例。。29小結(jié)移動平均均法在為為使預(yù)測測保持穩(wěn)穩(wěn)定而平平衡掉需需求的突突然波動動方面是是有效的的。但有3個問題：：加大n數(shù)會使平平滑波動動效果（（穩(wěn)定性性）更好好，但會會使預(yù)測測值對數(shù)數(shù)據(jù)實(shí)際際變動（（響應(yīng)性性）更不不敏感；；移動平均均值并不不能總是是很好地地反映出出需求的的趨勢。。由于是是平均值值，預(yù)測測值總是是停留在在過去的的水平上上而無法法預(yù)計(jì)會會導(dǎo)致將將來更高高或更低低水平的的波動；；移動平均均法需要要大量歷歷史數(shù)據(jù)據(jù)。30一次指數(shù)數(shù)平滑法法一次指數(shù)數(shù)平滑法法是另一一種形式式（比較較復(fù)雜））的加權(quán)權(quán)移動平平均法加權(quán)移動動平均法法只考慮慮最近的的n個實(shí)際數(shù)數(shù)據(jù)，指指數(shù)平滑滑法則考考慮所有有的歷史史數(shù)據(jù)，，只不過過近期實(shí)實(shí)際數(shù)據(jù)據(jù)的權(quán)重重大，而而遠(yuǎn)期實(shí)實(shí)際數(shù)據(jù)據(jù)的權(quán)重重小一次指數(shù)數(shù)平滑法法只需要要很少的的歷史數(shù)數(shù)據(jù)一次指數(shù)數(shù)平滑法法的預(yù)測測公式：：新的預(yù)測測=上期預(yù)測測+α（上期實(shí)實(shí)際需求求-上期預(yù)測測值）即下一期期的預(yù)測測是對上上一期預(yù)預(yù)測偏差差的調(diào)整整。31一次指數(shù)數(shù)平滑法法的實(shí)例例為說明該該方法，，假設(shè)所所研究之之產(chǎn)品的的長期需需求相對對穩(wěn)定，，平滑系系數(shù)=0.05也較合適。如如果指數(shù)平滑滑是作為一項(xiàng)項(xiàng)連續(xù)策略使使用的，上一一個月的預(yù)測測值必然已知知。假設(shè)上個個月的預(yù)測值值（Ft-1）為1050個單位。如果果實(shí)際需求為為1000而不是1050，那么本月的的預(yù)測值應(yīng)為為：Ft=Ft-1+（At-1-Ft-1）=1050+0.05×（1000-1050）=1047.5由于平滑系數(shù)數(shù)很小，所以以新預(yù)測對誤誤差為50單位的響應(yīng)僅僅使下月的預(yù)預(yù)測值減少了了2.5個單位。32一次指數(shù)平滑滑的實(shí)例凱文開了一家家餐館，每周周開七天，賓賓客盈門，因因此，他決定定再開一家分分店。過去凱凱文總是憑借借自己的直覺覺預(yù)測每天的的客流量。為為了提高預(yù)測測精度，凱文文決定先比較較移動步長為為3周的移動平均均法、平滑系系數(shù)分別為=0.7、=0.3的指數(shù)平滑法法的預(yù)測精度度。過去3周的實(shí)際客流流量及上一周周的預(yù)測客流流量如下表所所示：每天客流量周周日周一周二周三周四周五周六實(shí)際量上3周138183182188207277388上2周143194191200213292401上周157196204193226313408預(yù)測量上周15519119219820428639633一次指數(shù)平滑滑法的實(shí)例A.用下列方法預(yù)預(yù)測下一周每每天的客流量量：移動步長為3周的移動平均均法；平滑系數(shù)為=0.7的指數(shù)平滑法法；平滑系數(shù)為=0.3的指數(shù)平滑法法。B.已知下一周每每天的實(shí)際客客流量如下表表所示：請基于一周的的數(shù)據(jù)評估一一下三種預(yù)測測方法，你將將建議凱文采采用哪種預(yù)測測方法比較合合適？周每天客流量周日周一周二周三周四周五周六實(shí)際量16020419721021530042134一次指數(shù)平滑滑法的實(shí)例解答：用三種預(yù)測方方法預(yù)測的結(jié)結(jié)果如下表所所示：用平均絕對偏偏差作為衡量量預(yù)測誤差的的標(biāo)準(zhǔn)，比較較三種預(yù)測方方法效果：每天客流量周日周一周二周三周四周五周六3周步長146191192194215294399=0.7156195200195219305404=0.3156193196197211294400MAD每天客流量平均偏差周日周一周二周三周四周五周六3周1413516062210.9=0.741031645178.27=0.341211446218.9335小結(jié)用一次指數(shù)平平滑法進(jìn)行預(yù)預(yù)測時，預(yù)測測值可以描述述實(shí)際值的變變化形態(tài)與趨趨勢，但預(yù)測測值總是滯后后于實(shí)際值：：當(dāng)實(shí)際值呈上上升趨勢時，，預(yù)測值總是是低于實(shí)際值值；當(dāng)實(shí)際值呈下下降趨勢時，，預(yù)測值總是是高于實(shí)際值值。比較不同的平平滑系數(shù)對預(yù)預(yù)測的影響，，當(dāng)出現(xiàn)趨勢勢時，取較大大的α得到的預(yù)測值值與實(shí)際值比比較接近（即即預(yù)測精度較較高）。預(yù)測值依賴于于平滑系數(shù)α的選擇。一般般而言：α較小則預(yù)測穩(wěn)穩(wěn)定性較好，，α較大則響應(yīng)性性較好。36因果關(guān)系模型型一元線性回歸歸模型數(shù)學(xué)模型偏差衡量指標(biāo)標(biāo)預(yù)測實(shí)例37一元線性回歸歸模型YT=a+bxYT為預(yù)測值，a為截距，b為斜率，n為自變量點(diǎn)數(shù)數(shù)，X為自變量值，，Y為因變量的值值，X為X的平均數(shù)，Y為Y的平均數(shù)。38最小二乘法回歸直線39偏差衡量指標(biāo)標(biāo)相關(guān)系數(shù)r（表示自變量量與因變量之之間的因果程程度）標(biāo)準(zhǔn)差syx（表示回歸預(yù)預(yù)測值的精確確程度）40相關(guān)示例(1)完全正相關(guān)(2)完全負(fù)相關(guān)(3)正相關(guān)(4)不相關(guān)41預(yù)測實(shí)例某公司近年來來的廣告投入入與產(chǎn)品銷售售額數(shù)據(jù)見下下表。試求出出這些數(shù)據(jù)的的回歸直線；；2003年公司計(jì)劃投投入廣告費(fèi)1千萬元，試預(yù)預(yù)測該年度的的銷售額。年份1990199219951998200020012002廣告投入(百萬元)1.02.03.04.05.06.07.0銷售額(百萬元)7479809010514212242求解以廣告費(fèi)為自自變量，銷售售額為因變量量求回歸直線線：年度廣告費(fèi)X(單位:百萬元)銷售額Y(單位:百萬元)X2XY19901.074.01.074.019922.079.04.0158.019953.080.09.0240.019984.090.016.0360.020005.0105.025.0525.020016.0142.036.0852.020027.0122.049.0854.0ΣX=28.0ΣY=692.0ΣX2=140.0ΣXY=3063.043求解442003年的的銷售額預(yù)測測Y2003=56.70+10.54××10.0=162.1（萬元）銷售額廣告費(fèi)實(shí)際銷售額回歸直線457、預(yù)測監(jiān)控控預(yù)測誤差誤差衡量指標(biāo)標(biāo)預(yù)測監(jiān)控467.1、預(yù)測測誤差預(yù)測誤差：是指預(yù)測值與與實(shí)際值之間間的差異。誤差有正負(fù)之之分：當(dāng)預(yù)測值大于于實(shí)際值時，，誤差為正；；反之為負(fù)。。預(yù)測模型最好好是無偏模型，即應(yīng)用該模模型時，正、、負(fù)誤差出現(xiàn)現(xiàn)的概率大致致相等。平均誤差：評價預(yù)測精度度的重要指標(biāo)標(biāo)，也是判斷斷預(yù)測模型能能否繼續(xù)使用用的重要標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)之一，還可可用于預(yù)測模模型優(yōu)劣比較較。477.2、預(yù)測測誤差衡量指指標(biāo)平均絕對偏差差（MAD:MeanAbsoluteDeviation）平均平平方誤誤差（（MSE:MeanSquareError）平均預(yù)預(yù)測誤誤差（（MFE:MeanForecastError）平均絕絕對百百分誤誤差（（MAPE:MeanAbsolutePercentageError）48平均絕絕對偏偏差（（MAD））指整個個預(yù)測測期內(nèi)內(nèi)每一一次預(yù)預(yù)測值值與實(shí)實(shí)際值值的絕絕對偏偏差的的平均均值，，即At——表示時時段t的實(shí)際際值Ft——表示時時段t的預(yù)測測值n——整個預(yù)預(yù)測期期內(nèi)的的時段段個數(shù)數(shù)（即即預(yù)測測次數(shù)數(shù)）MAD能較好好地反反映預(yù)預(yù)測的的精度度，但但不能能衡量量無偏偏性49平均平平方誤誤差（（MSE））對誤差差的平平方和和取平平均值值，即即MSE與MAD類似，，能較較好地地反映映預(yù)測測精度度，但但不能能衡量量無偏偏性50平均預(yù)預(yù)測誤誤差（（MFE））指預(yù)測測誤差差和的的平均均值，，即上式中中的分分子稱稱為““預(yù)測測誤差差滾動動和””（RSFE）。顯顯然，，如果果預(yù)測測模型型是無無偏的的，則則RSFE應(yīng)接近近于0，亦即即MFE應(yīng)接近近于0。MFE能夠很很好地地衡量量無偏偏性，，但不不能反反映預(yù)預(yù)測值值偏離離實(shí)際際值的的程度度。51平均絕絕對百百分誤誤差（（MAPE）任何一一種指指標(biāo)都都很難難全面面地評評價一一個預(yù)預(yù)測模模型，，在實(shí)實(shí)際應(yīng)應(yīng)用中中常將將它們們結(jié)合合起來來使用用。527.3、預(yù)預(yù)測監(jiān)監(jiān)控通過預(yù)測監(jiān)監(jiān)控來檢驗(yàn)驗(yàn)過去去起作作用的的預(yù)測測模型型是否否仍然然有效效檢驗(yàn)預(yù)預(yù)測模模型是是否有有效的的一個個簡單單方法法是將將最近近的實(shí)實(shí)際值值與預(yù)預(yù)測值值進(jìn)行行比較較，看看偏差是否在在可接接受的的范圍圍內(nèi)；；另一一中方方法是是應(yīng)用用跟蹤信信號（TS:TrackingSignal）所謂跟蹤信信號，是指指預(yù)測測誤差差滾動動和與與平均均絕對對偏差差的比比值，，即：：每當(dāng)實(shí)實(shí)際需需求發(fā)發(fā)生時時就計(jì)計(jì)算TS。只有有當(dāng)TS在一定定范圍圍內(nèi)時時則表表示該該預(yù)測測模型型仍然然有效效。53預(yù)測監(jiān)監(jiān)控圖圖只有當(dāng)當(dāng)TS在一定定范圍圍內(nèi)時時才表表示該該預(yù)測測模型型仍然然有效效。54總結(jié)預(yù)測是是對未未來可可能發(fā)發(fā)生的的情況況的預(yù)預(yù)計(jì)與與推測測預(yù)測基基于過過去、、立足足現(xiàn)在在、面面向未未來預(yù)測是是藝術(shù)術(shù)與科科學(xué)的的結(jié)合合時間序序列平平滑模模型：：移動動平均均法（（平穩(wěn)穩(wěn)），，指數(shù)數(shù)平滑滑法（（趨勢勢）基本假假設(shè)：：過去去存在在的變變量之之間的的關(guān)系系和相相互作作用機(jī)機(jī)理，，今后后仍然然存在在并繼繼續(xù)發(fā)發(fā)揮作作用。。559、靜靜夜夜四四無無鄰鄰，，荒荒居居舊舊業(yè)業(yè)貧貧。。。。1月月-231月-23Sunday,January1,202310、雨中黃黃葉樹，，燈下白白頭人。。。20:56:2120:56:2120:561/1/20238:56:21PM11、以我獨(dú)沈沈久，愧君君相見頻。。。1月-2320:56:2220:56Jan-2301-Jan-2312、故人江海海別，幾度度隔山川。。。20:56:2220:56:2220:56Sunday,January1,202313、乍見翻疑夢夢，相悲各問問年。。1月-231月-2320:56:2220:56:22January1,202314、他鄉(xiāng)生生白發(fā)，，舊國見見青山。。。01一一月20238:56:22下午午20:56:221月-2315、比比不不了了得得就就不不比比，，得得不不到到的的就就不不要要。。。。。。一月月238:56下下午午1月月-2320:56January1,202316、行動動出成成果，，工作作出財(cái)財(cái)富。。。2023/1/120:56:2220:56:2201January202317、做前，能能夠環(huán)視四四周；做時時，你只能能或者最好好沿著以腳腳為起點(diǎn)的的射線向前前。。8:56:22下下午8:56下下午20:56:221月-239、沒有失敗，，只有暫時停停止成功！。。1月-231月-23Sunday,January1,202310、很多事情努努力了未必有有結(jié)果，但是是不努力卻什什么改變也沒沒有。。20:56:2220:56:2220:561/1/20238:56:22PM11、成功就是是日復(fù)一日日那一點(diǎn)點(diǎn)點(diǎn)小小努力力的積累。。。1月-2320:56:2220:56Jan-2301-Jan-2312、世間成成事，不不求其絕絕對圓滿滿，留一一份不足足，可得得無限完完美。。。20:56:2220:56:2220:56Sunday,January1,202