物流需求預(yù)測

物流需求預(yù)測第1頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月本章將討論以下幾個方面的內(nèi)容：物流需求預(yù)測的概念物流需求預(yù)測的原則和類型物流需求預(yù)測的常用方法指數(shù)平滑預(yù)測法第2頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月物流需求預(yù)測的概念預(yù)測是指對未來不確定事件的預(yù)見和推測。物流需求，是指各類企、事業(yè)單位和個體消費(fèi)者在社會經(jīng)濟(jì)活動過程中，所伴隨產(chǎn)生的運(yùn)輸、倉儲、裝卸搬運(yùn)、配送等物流活動的需要情況。物流需求預(yù)測，就是利用歷史的資料和市場信息，對未來的物流需求狀況進(jìn)行科學(xué)地分析、估算和推斷，物流需求預(yù)測的意義在于指導(dǎo)和調(diào)節(jié)人們的物流管理活動，以便采取適當(dāng)?shù)牟呗院痛胧?，謀求最大的利益。第3頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月物流需求預(yù)測的原則慣性原則類推原則相關(guān)原則概率推斷原則定性、定量分析相結(jié)合原則第4頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月物流需求預(yù)測的類型按預(yù)測時間長短分類短期預(yù)測、近期預(yù)測、中期預(yù)測和長期預(yù)測

按預(yù)測的空間范圍分類宏觀預(yù)測、中觀預(yù)測和微觀預(yù)測

按預(yù)測的方法分類

定性預(yù)測和定量預(yù)測

第5頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月指數(shù)平滑預(yù)測法指數(shù)平滑法由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家布朗（Robert.G.Brown）于1959年在《庫存管理的統(tǒng)計預(yù)測》一書中首先提出，指數(shù)平滑法的基本思想是，根據(jù)實際值與預(yù)測值分別以不同權(quán)數(shù)，計算加權(quán)平均數(shù)作為下期的預(yù)測值。一次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法三次指數(shù)平滑法第6頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月一次指數(shù)平滑法是時間序列中時間t上的觀察值，樣本數(shù)為n，時間序列為，是第期的預(yù)測值。習(xí)慣上常用St表示平滑值，上面的式子可寫為：α為平滑常數(shù)

第7頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月二次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法又稱為雙重指數(shù)平滑法，它是以相同的平滑常數(shù)α

，在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次平滑。用表示一次指數(shù)平滑值，用表示二次指數(shù)平滑值

第8頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月布朗（Brown）單一參數(shù)線形指數(shù)平滑m——預(yù)測超前期數(shù)；

——待定參數(shù)。其中：

第9頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月三次指數(shù)平滑法三次指數(shù)平滑法又稱三重指數(shù)平滑。與二次指數(shù)平滑法一樣，三次指數(shù)平滑并不直接用平滑值作為預(yù)測值，而用平滑值建立預(yù)測模型，再用預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測。三次指數(shù)平滑一般用于非線形時間序列的預(yù)測。第10頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月布朗三次指數(shù)平滑預(yù)測

第11頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月實例分析

深圳市航空物流園區(qū)在規(guī)劃建設(shè)階段需要對園區(qū)總貨運(yùn)量進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，已知深圳機(jī)場1992~2000年9年的航空貨運(yùn)量歷史資料，利用指數(shù)平滑預(yù)測法，對深圳機(jī)場2001年～2005年航空總貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測。航空總貨運(yùn)量歷史數(shù)據(jù)表單位：萬噸年份199219931994199519961997199819992000貨運(yùn)量11512265903897350965622607297785789125202169064第12頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月采用三次指數(shù)平滑的方法經(jīng)過多次試算得到，當(dāng)a=0.63時相對誤差較小，計算情況如下表

三次指數(shù)平滑法（α=0.63）年份ytabcFt+m19921151211512.011512.011512.011512.019932659021011.117496.515282.225826.312298.11885.119943897332327.126839.822563.539025.515222.901755.540009.419955096544069.037694.232095.851220.214624.11125.556004.019966226055529.348930.342701.562498.613033.7536.766969.819977297766521.460012.753607.673133.611585.2150.176068.919988578978659.971760.565043.985742.412635.9265.284868.91999125202107981.594579.783651.4123856.734828.23585.698643.52000169064146463.5127266111128.1168568.446845.54233.7162270.5第13頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月最終預(yù)測結(jié)果入下表：

總貨運(yùn)量預(yù)測數(shù)據(jù)表單位：萬噸年份20012002200320042005預(yù)測值21.9627.9234.7242.3750.86第14頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月回歸分析預(yù)測法一般來說，回歸就是指研究自變量與因變量之間關(guān)系的分析方法。物流需求預(yù)測中，物流需求的多少受到多種因素的影響，可以通過在各相關(guān)影響因素間建立回歸預(yù)測模型來實現(xiàn)對物流量的預(yù)測。第15頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月回歸分析預(yù)測的基本問題變量間相關(guān)關(guān)系的定性分析變量因果關(guān)系的確定數(shù)學(xué)模型的選擇回歸方程與回歸系數(shù)的顯著性檢驗第16頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月一元回歸分析預(yù)測一元線性回歸方程的模型可表述為：為回歸方程的參數(shù)；未知參數(shù)是自變量，是因變量；為剩余殘差項或稱隨機(jī)擾動項。第17頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月參數(shù)估計線性回歸模型參數(shù)的估計方法通常有兩種①普通最小二乘法；②最大似然估計法。最小二乘法的中心思想是通過數(shù)學(xué)模型，配合一條較為理想的趨勢線，這條趨勢線必須滿足以下要求：①原數(shù)列的觀測值與模型估計值的離差平方和為最小；②原數(shù)列的觀測值與模型估計值的離差總和為0。第18頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月根據(jù)最小二乘法，各參數(shù)的計算方法為：第19頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月模型顯著性檢驗物流理論檢驗統(tǒng)計檢驗

相關(guān)系數(shù)檢驗

檢驗

檢驗

第20頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測點(diǎn)預(yù)測

將自變量的預(yù)測值代入回歸模型所得到的因變量的值，作為與相對應(yīng)的的預(yù)測值。區(qū)間預(yù)測

在顯著水平下，預(yù)測值的置信區(qū)間為：

第21頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月多元回歸分析預(yù)測多元回歸分析預(yù)測主要包括以下步驟：多元線性回歸因素分析多元線性回歸模型的建立多元線性回歸模型的檢驗利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測第22頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月實例分析深圳市航空物流園區(qū)在規(guī)劃建設(shè)階段需要對園區(qū)總貨運(yùn)量進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，而影響物流園區(qū)貨運(yùn)量的因素很多，其中可以量化的最主要因素包括深圳市國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）等。下面以深圳市GDP作為自變量，以深圳機(jī)場總貨運(yùn)量作為因變量進(jìn)行一元回歸分析。第23頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月

深圳市機(jī)場貨運(yùn)量與GDP數(shù)據(jù)表年份深圳機(jī)場貨運(yùn)量（噸）深圳市GDP（億元）199211512317.32199326590449.29199438973615.19199550965795.70199662260950.041997729771130.011998857891289.0219991252021436.0320001690641655.47第24頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月設(shè)深圳市GDP值為，深圳機(jī)場貨運(yùn)量為，繪制散點(diǎn)圖

第25頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月建立二次曲線模型：式中：為深圳市航空物流園區(qū)總貨運(yùn)量；為深圳市國內(nèi)生產(chǎn)總值；為回歸系數(shù)。第26頁，課件共28頁，創(chuàng)作于2023年2月利用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)計算，得到：回歸模型