第2章-庫存需求預測

第二章庫存需求預測一、預測二、定性預測方法三、定量預測方法四、預測監(jiān)控庫存讓生活更放心2023/2/3學習目標 1、預測及其分類； 2、影響需求預測的因素； 3、預測步驟及應注意的問題； 4、需求的性質； 5、定性預測方法； 6、定量預測方法； 7、產生誤差的原因； 8、誤差精度測量； 9、預測模型誤差監(jiān)控；

庫存讓生活更放心2023/2/3定量預測方法預測監(jiān)控定性預測方法第一節(jié)第二節(jié)第四節(jié)預測預測及其分類需求的性質影響需求預測的因素預測步驟及應注意的問題小組共識、歷史類比、時間序列分析法季節(jié)性預測產生誤差的原因誤差精度測量、誤差監(jiān)控庫存讓生活更放心2023/2/3市場調查德爾菲法第三節(jié)線性回歸分析預測可以分為哪些類型？本章要回答的問題預測的一般步驟是什么？什么是時間序列預測？什么是定性預測方法？何時適用？誤差產生的原因是什么？庫存讓生活更放心2023/2/3我們?yōu)槭裁匆A測？----探索未知在現(xiàn)實世界中，我們每個人都需要預測：想要深入分析未來、思考是否買股票、制定政策、提出新產品構想，或者只是計劃一周的飯菜。這樣的思考能讓我們受益。2023/2/3交通狀況住房買賣…….食物存儲天氣預報預測CPFR簡介——沃爾瑪公司分析CPFR（協(xié)同式供應鏈庫存管理），也叫協(xié)同規(guī)劃、預測與補貨。是一種協(xié)同式的供應鏈庫存管理技術，它在降低銷售商的存貨量的同時，也增加了供應商的銷售額。CPFR的形成始于沃爾瑪所推動的CFAR，它是利用Internet通過零售企業(yè)與生產企業(yè)的合作，共同做出商品預測，并在此基礎上實行連續(xù)補貨的系統(tǒng)。后來，在沃爾瑪?shù)牟粩嗤苿又?，基于信息共享的CFAR系統(tǒng)又正在向CPFR發(fā)展。該系統(tǒng)是在1995年，由沃爾瑪與其4家供應商聯(lián)合成立了工作小組，進行CPFR的研究和探索，1998年美國召開零售系統(tǒng)大會時又加以倡導，目前實驗的零售企業(yè)有沃爾瑪、凱馬特和威克曼斯，生產企業(yè)有P&G、金佰利、HP等7家企業(yè)，可以說，這是目前供應鏈管理在信息共享方面的最新發(fā)展。庫存讓生活更放心CPFR簡介——沃爾瑪公司分析沃爾瑪是采用協(xié)同計劃、預測和補貨（CPFR）的企業(yè)，通過全盤管理、網絡化運營的方式來管理供應鏈中的貿易伙伴。CPFR幫助沃爾瑪建立起一套針對每件商品的短期預測方法，用來指導訂貨。這種由相互協(xié)商確立的短期預測成為改進需求管理的動力，實現(xiàn)了對供給和庫存水平的更好控制。CPFR項目的實施幫助沃爾瑪和供應商節(jié)約了大量的庫存維護成本，并促使沃爾瑪逐步成為一個準時制系統(tǒng)。沃爾瑪實施了一個數(shù)據倉庫項目，在一臺中央服務器上匯總歷史數(shù)據并進行分析，從數(shù)據中更好地了解商業(yè)環(huán)境，并做出最好的決策。庫存讓生活更放心CPFR簡介——沃爾瑪公司分析例如，當沃爾瑪?shù)母偁帉κ珠_設了一家雜貨商店，沃爾瑪會努力去分析其設立對自身銷售的影響。預測過程從數(shù)據倉庫開始。預測過程是這樣運轉的，沃爾瑪?shù)馁I家提交一份初步的預測，這個數(shù)據會顯示在華納-蘭伯特實施CPFR的服務器上。華納-蘭伯特的計劃人員將意見和建議分享給沃爾瑪?shù)挠媱澲贫ㄕ?。最后經協(xié)調統(tǒng)一的每件產品的預測結果用于華納-蘭伯特的生產和沃爾瑪?shù)膫}庫管理。沃爾瑪和它的供應商使用同樣的系統(tǒng)。庫存讓生活更放心CPFR簡介——沃爾瑪公司分析數(shù)據挖掘軟件發(fā)現(xiàn)一些有趣的事情。例如，每家商店的購買模式都十分不同，以及全年都保持較高庫存的護齒產品和寵物食品的銷售模式也十分不同。這一發(fā)現(xiàn)應用于沃爾瑪?shù)淖詣佑嗀浐凸┙o系統(tǒng)。沃爾瑪將7億種商品進行組合分析，實現(xiàn)了將正確的商品、在正確的時間、以合適的價格運送到正確的商店，賣給顧客。沃爾瑪不斷提高預測的準確性，取得了零售行業(yè)內無法比擬的競爭優(yōu)勢。庫存讓生活更放心第二章第一節(jié)預測人們對某一不確定的或未知事件做出的預計與推測。配送中心、工廠生產需用原料、機器制造廠中零件裝配、商店庫存合理性等預測是科學＋藝術需求預測的作用1.需求預測是庫存管理的基礎2.需求預測是庫存決策的依據1.按主客觀因素所起的作用分類：定量預測和定性預測2.2、按預測時間的長短分類：長期預測、中期預測、短期預測預測什么是預測預測的作用預測的分類預測及其類型庫存讓生活更放心2023/2/3識記預測的分類1.按主客觀因素所起的作用分類----定量預測和定性預測定性預測方法——也稱主觀預測方法，是預測者根據自己掌握的實際情況、實踐經驗、專業(yè)水平，對事物的發(fā)展前景作出的判斷。定性預測來源于不同的主觀意見,包括德爾菲法、一般預測、市場調研、小組共識、歷史類比法等。定量預測法----（統(tǒng)計預測法）利用統(tǒng)計資料和數(shù)學模型來進行預測。1）時間序列分析法包括簡單平均法、簡單移動平均、加權平均法、加權移動平均法、指數(shù)平滑2）季節(jié)性預測3）因果分析預測：回歸分析、經濟計量模型、投入/產出4）以計算機為基礎的動態(tài)模擬2023/2/3識記預測的分類2、按預測時間的長短分類長期預測中期預測短期預測長期預測：5年或5年以上的需求所作的預測。中期預測：對一個季度以上、兩年以下的需求所作的預測。短期預測：以日、周、旬、月為單位，對一個季度以下的需求前景所作的預測。2023/2/3識記第二章是有效庫存控制系統(tǒng)的關鍵前提。1.數(shù)量。2.時間。3.頻率。4.范圍。5.可預測性。1.商業(yè)周期。2.產品生命周期。需求需求預測需求的性質影響需求預測的因素第一節(jié)預測需求的性質庫存讓生活更放心2023/2/3簡單應用需求預測內容（一）數(shù)量（二）時間短期預測—簡單加權、加權平均、移動平均和指數(shù)擬合中期預測—曲線和指數(shù)平滑、基數(shù)序列等長期預測—簡單回歸等（三）頻率快速需求物品慢速需求物品（四）范圍——需求數(shù)量的變化范圍（五）可預測性（趨勢、季節(jié)性和隨機性）2023/2/3識記影響需求預測的因素（一）商業(yè)周期商業(yè)周期：也稱經濟周期、商業(yè)循環(huán)、景氣循環(huán)，它是指經濟運行中周期性出現(xiàn)的經濟擴張與經濟緊縮交替更迭、循環(huán)往復的一種現(xiàn)象。（二）產品生命周期導入期成長期成熟期衰退期2023/2/3領會預測的一般步驟及應注意的問題（一）預測的一般步驟①確定預測的目的和用途②選擇預測對象，分析決定、影響需求的因素及其重要性③決定預測的時間跨度-短期、中期還是長期④選擇預測模型⑤收集預測所需的數(shù)據⑥考慮和設定無法預測的內外部因素⑦驗證預測模型⑧判斷并作出結論，然后做出需求預測⑨將判斷結果進行實際應用⑩根據實際發(fā)生的需求對預測進行監(jiān)控。2023/2/3領會預測應注意的問題預測應注意的問題：1.判斷在預測中的作用2.預測的精度和成本3.預測的時間范圍和更新頻率4.穩(wěn)定性與響應性穩(wěn)定性是指抗隨機干擾、反應穩(wěn)定需求的能力響應性是指迅速反應需求變化的能力2023/2/3領會第二章第二節(jié)定性預測方法市場調查

市場調查是通過各種不同的方法收集數(shù)據，運用市場調查獲得的信息進行預測。這種方法在長期預測和新產品銷售預測中經常被采用。市場調查法的優(yōu)點預測來源于顧客期望，較好地反映了市場需求情況可以了解顧客對產品優(yōu)缺點的看法庫存讓生活更放心2023/2/3識記第二節(jié)定性預測方法

市場調查法的缺點：2023/2/3市場調查①很難獲得顧客的通力合作②顧客期望不等于實際購買③由于對顧客知之不多，調查時需耗費較多的人力和時間第二章第二節(jié)定性預測方法小組共識

小組共識是采用會議上的自由討論方法，達成小組共識。這種的主要思想是認為群體討論將得出比任何個人所能得到的更好的預測結果。參加討論會議的人員是高級管理人員、銷售人員或顧客。庫存讓生活更放心2023/2/3優(yōu)點1.簡單易行；2.不需要準備和統(tǒng)計歷史資料；3.匯集了各主管的經驗與判斷；4.如果缺乏足夠歷史資料，此法是一種有效途徑。缺點1.由于是各主管的主觀意見，故預測結果缺乏嚴格的科學性；2.與會人員間容易相互影響；3.因預測是集體討論的結果，無人對其正確性負責；4.預測結果可能較難用于實際。領會第二章第二節(jié)定性預測方法歷史類比

用歷史類比法進行預測是將所預測的對象和類似的產品相聯(lián)系，利用類似產品的歷史數(shù)據進行預測。這種預測方法在設計開發(fā)新產品時常被采用。庫存讓生活更放心2023/2/3領會第二章第二節(jié)定性預測方法德爾菲法庫存讓生活更放心2023/2/3德爾菲法，是采用背對背的通信方式征詢專家小組成員的預測意見，經過幾輪征詢，使專家小組的預測意見趨于集中，最后做出符合市場未來發(fā)揮在那趨勢的預測結論。德爾菲法又名專家意見法，是依據系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即團隊成員之間不得互相討論，不發(fā)生橫向聯(lián)系，只能與調查人員發(fā)生關系，以反復的填寫問卷，以集結問卷填寫人的共識及搜集各方意見，可用來構造團隊溝通流程，應對復雜任務難題的管理技術。簡單應用缺點：專家的選擇沒有明確的標準，預測結果的可靠性缺乏嚴格的科學分析，最后趨于一致的意見仍帶有隨大流的傾向。第二章第二節(jié)定性預測方法德爾菲法庫存讓生活更放心2023/2/3德爾菲法的步驟：1.挑選專家2.第一輪函詢調查3.第二輪函詢調查4.第三輪函詢調查5.預測結果集中或基本一致。德爾菲法必須堅持的三條原則：1.匿名性2.反饋性3.收斂性主要優(yōu)點是簡明直觀，預測結果可供計劃人員參考，受到計劃人員的歡迎，變了專家會議的許多弊端。例題某企業(yè)研制一種新產品，為了預測這種新產品一年的銷售量，將不具名的征詢發(fā)表給3位商店經理，5位了解此類產品的專家和5位銷售人員，經過三輪反饋，他們的個人判斷如下表所示：2023/2/3專家組成員第一輪意見第二輪意見第三輪意見最低最可能最高最低最可能最高最低最可能最高A256085257080257580B355075355075355075C506070405060507075D512379224794147E305585355070255075F405580354570253560G102555223560203560H154560204460224560I192231222834222834J203045223444223444K162231122531283762L203550203550254550M203555203555305060合計338595782平均數(shù)264660單位：萬件2023/2/3如何求最終預測值？？？？方法一：算數(shù)平均法綜合預測值：（26+46+60）/3=44（萬件）方法二：加權算數(shù)平均法根據經驗，分別對最低銷售量、最可能銷售量和最高銷售量分別賦予0.2、0.5、0.3的權數(shù)，綜合預測值：26×0.2+46×0.5+60×0.3=46.2（萬件）方法三：中位數(shù)法將第三次預測數(shù)據從小到大次序排列（幾個相同數(shù)作為一個數(shù)）如下：最低銷售量：9、20、22、25、28、30、35、50，則中位數(shù)位于第四項與第五項之間：中位數(shù)=（25+28）/2=26.5（萬件）2023/2/3如何求最終預測值？？？？最可能銷售量：28、34、35、37、41、45、50、70、75，則中位數(shù)位于第五項，中位數(shù)為：41萬件。最高銷售量：34、44、47、50、60、62、75、80，則中位數(shù)位于第四項與第五項之間：中位數(shù)=（50+60）/2=55（萬件）采用加權算術平均法計算預測值為：26.5×0.2+41×0.5+55×0.3=42.3（萬件）2023/2/3定量預測方法定量預測方法：時間序列分析法季節(jié)性預測線性回歸分析1.簡單平均法2.加權平均法3.簡單移動平均法4.加權移動平均法5.指數(shù)平滑法物品需求分布具有季節(jié)性，常用的方法有季節(jié)指數(shù)法和基礎序列法?；貧w分析預測法是通過大量收集統(tǒng)計數(shù)據，在分析變量間非確定性關系的基礎上，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)律較好地表現(xiàn)出來，以便進行預測。庫存讓生活更放心2023/2/3簡單平均法簡單平均法是指將過去各數(shù)據之和除以數(shù)據總點數(shù)，求得算術平均數(shù)，為預測值。這種預測方法簡單，當預測對象變化較小且無明顯趨勢時，可采用此法進行短期預測。預測對象預測值=預測對象以往若干期歷史數(shù)據之和/期數(shù)2023/2/3Fi----預測值Di----i時段的需求數(shù)據值n----觀測時段的個數(shù)優(yōu)點：計算簡便。缺點：將預測對象的波動平均化了，因而不能反映預測對象的變化趨勢，所以該方法只適合對比較穩(wěn)定的企業(yè)波動不大的預測對象使用。簡單應用/重點某企業(yè)2016年1—6月份的銷售額見下表：要求預測7月份的銷售額（單位：萬元）。解：銷售額為=（260+270+240+280+260+250）/6=260（萬元）例題月份123456合計銷售額26027024028026025015602023/2/3加權平均法加權算數(shù)平均法利用過去若干個按照時間順序排列起來的同一變量的觀測值并以時間順序數(shù)為權數(shù)，計算出觀測值的加權算術平均數(shù)，以這一數(shù)字作為預測未來期間該變量預測值的一種趨勢預測法。2023/2/3Fi----預測值Di----i時段的需求數(shù)據值wi----i時段的需求數(shù)據的權重值一般越近的數(shù)據其權重也越大，反之，距離現(xiàn)在時間越遠的數(shù)據權值也就越小，這與實際情況是基本吻合的。簡單應用/重點某企業(yè)2016年1—6月份的銷售額見下表：要求預測7月份的銷售額（單位：萬元）。解：銷售額=（260×1+270×2+240×3+280×4+260×5+250×6）/1+2+3+4+5+6=5440/21=259（萬元）例題月份123456合計權數(shù)12345621銷售額26027024028026025015602023/2/3簡單移動平均法簡單移動平均法，是指對由移動期數(shù)的連續(xù)移動所形成的各組數(shù)據，使用算術平均法計算各組數(shù)據的移動平均值，并將其作為下一期預測值。2023/2/3Di----i周期的實際需求數(shù)，i=t-1，t-2，t-3,...，t-n；n----移動平均采用的周期數(shù)Ft----t周期的預測值優(yōu)點：簡單易行，容易掌握。缺點：只是在處理水平型歷史數(shù)據時才有效，每計算一次移動平均需要最近的n個觀測值。而在現(xiàn)實生活中，歷史數(shù)據的類型遠比水平型復雜，這就大大限制了移動平均法的應用范圍。簡單移動平均法的另一個主要用途是對原始數(shù)據進行預處理，以消除數(shù)據中的異常因素或除去數(shù)據中的周期變動成分。移動平均法只適用于短期預測，在大多數(shù)情況下只用于以月度或周為單位的近期預測。簡單應用/重點例題例題：某商品在2005年1-12月份的銷量如下表所示，請用簡單移動平均法預測2006年第一季度該商場電視機銷售量（取n=3）。2023/2/3月份t實際銷售預測月份t實際銷售預測115377384422468834453328995841443542101064435548361111455266503712124256例題2023/2/3加權移動平均法加權移動平均法，是將簡單移動平均數(shù)進行加權計算。彌補了簡單移動平均法對數(shù)據不分遠近，同樣對待存在的不足。2023/2/3用加權移動平均法求預測值，對近期的趨勢反映較敏感，但如果一組數(shù)據有明顯的季節(jié)性影響時，用加權移動平均法所得到的預測值可能會出現(xiàn)偏差。因此，有明顯的季節(jié)性變化因素存在時，最好不要加權。權重w1>w2>w3>...>wn在確定權重時，近期值的權重較大，遠期值的權重較小。例題如上例中所示，運用加權移動平均法，將3期的權數(shù)分別賦為：0.2、0.3、0.5，則：2006年1月份的銷售量為：2006年2月的份的銷售量為：2006年3月份的銷售量為：2006年第一季度的銷售量為：47+45+45=137（臺）2023/2/3指數(shù)平滑法指數(shù)平滑是根據以前的需求水平和預測水平的加權平均數(shù)估算的未來銷售量為基礎的。是一種特殊的加權移動平均法。計算迅速，無需大量歷史數(shù)據，適合計算機化預測。2023/2/3Ft--為新一期的指數(shù)平滑預測值Ft-1--為上一期的預測值t-1--為上一期的實際需求a--平滑常數(shù)（0≦a≦1）a決定了平滑水平以及對預測值和實際結果之間差異的響應程度。平滑常數(shù)的值取決于產品本身和管理者對良好響應率內涵的理解。綜合應用/重難點/本科指數(shù)平滑系數(shù)α的確定指數(shù)平滑法的計算中，關鍵是α的取值大小。一般來說，如果數(shù)據波動較大，α值應取大一些，可以增加近期數(shù)據對預測結果的影響。如果數(shù)據波動平穩(wěn)，α值應取小一些。經驗判斷法：1、當時間序列呈現(xiàn)較穩(wěn)定的水平趨勢時，應選較小的α值，一般可在0.05～0.20之間取值；2、當時間序列有波動，但長期趨勢變化不大時，可選稍大的α值，常在0.1～0.4之間取值；3、當時間序列波動很大，長期趨勢變化幅度較大，呈現(xiàn)明顯且迅速的上升或下降趨勢時，宜選擇較大的α值，如可在0.6～0.8間選值，以使預測模型靈敏度高些，能迅速跟上數(shù)據的變化；4、當時間序列數(shù)據是上升（或下降）的發(fā)展趨勢類型，α應取較大的值，在0.6~1之間。試算法。根據具體時間序列情況，參照經驗判斷法，來大致確定額定的取值范圍，然后取幾個α值進行試算，比較不同α值下的預測標準誤差，選取預測標準誤差最小的α。2023/2/3指數(shù)預測法的特點1.指數(shù)模型的精度很高；2.建立指數(shù)模型相對容易；3.用戶能了解模型如何運行；4.適用模型無須過多的計算；5.由于所用的歷史數(shù)據有限，因而所需的計算機內存很小6.檢測模型運算精度的計算比較容易。2023/2/3某商品2007-2015年的銷售額如表所示，取a=0.5，用指數(shù)平滑法預測2016年的銷售額。（單位：萬元）2023/2/3年份200720082009201020112012201320142015銷售額103011001170128013401380135014201480解：選擇2007年的實際值作為預測的初始值，當a=0.5時，進行一次指數(shù)平滑的結果如下：年份200720082009201020112012201320142015銷售額103011001170128013401380135014201480年份2007200820092010201120122013201420152016銷售額103011001170128013401380135014201480-平滑值103010651082.51181.31260.61320.31335.21377.61428.8季節(jié)性預測

季節(jié)指數(shù)法是以時間序列含有季節(jié)性周期變動的特征，計算描述該變動的季節(jié)變動指數(shù)的方法。統(tǒng)計中的季節(jié)指數(shù)預測法就是根據時間序列中的數(shù)據資料所呈現(xiàn)的季節(jié)變動規(guī)律性，對預測目標未來狀況作出預測的方法。在市場銷售中，一些商品如電風扇、冷飲、四季服裝等往往受季節(jié)影響而出現(xiàn)銷售的淡季和旺季之分的季節(jié)性變動規(guī)律。掌握了季節(jié)變動規(guī)律，就可以利用它來對季節(jié)性的商品進行市場需求量的預測。利用季節(jié)指數(shù)預測法進行預測時，時間序列的時間單位或是季，或是月，變動循環(huán)周期為4季或是12個月。庫存讓生活更放心2023/2/3本科季節(jié)性預測運用季節(jié)指數(shù)進行預測，首先，要利用統(tǒng)計方法計算出預測目標的季節(jié)指數(shù)，以測定季節(jié)變動的規(guī)律性；然后，在已知季度的平均值的