需求預(yù)測完整版本

第二章需求預(yù)測5.1基本概念5.2定性預(yù)測5.3定量預(yù)測1§2.1基本概念一、預(yù)測的定義及分類定義：預(yù)測是指對未來不確定事件的推斷和測定，是研究未來不確定事件的理性表述，是對事物未來發(fā)展變化的趨向，以及對人們從事活動(dòng)所產(chǎn)生后果而做的估計(jì)和測定。分類：預(yù)測的類型有以下幾種：1.經(jīng)濟(jì)預(yù)測：通過對通貨膨脹率、貨幣比率等指標(biāo)預(yù)測未來經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。2.技術(shù)預(yù)測：對未來產(chǎn)品開發(fā)方向，以及工廠發(fā)展和制造技術(shù)發(fā)展方向的預(yù)測；3.需求預(yù)測。預(yù)測在未來一定時(shí)期內(nèi)對某產(chǎn)品需求的數(shù)量。與生產(chǎn)計(jì)劃直接相關(guān)的是需求預(yù)測。

2按市場預(yù)測的時(shí)間跨度可以將預(yù)測分為：長期預(yù)測：時(shí)間跨度通常為3年或3年以上，用于規(guī)劃新產(chǎn)品、生產(chǎn)系統(tǒng)的配置等。中期預(yù)測：通常從1個(gè)季度到3年，用于制訂銷售計(jì)劃和生產(chǎn)計(jì)劃。短期預(yù)測：通常少于3個(gè)月，是制訂主生產(chǎn)計(jì)劃的依據(jù)。3預(yù)測目的預(yù)測是整個(gè)生產(chǎn)計(jì)劃系統(tǒng)的重要輸入和依據(jù)，具體講，其重要性可以從以下幾個(gè)方面來考慮：①對于戰(zhàn)略決策部門而言，預(yù)測可以提供決策的依據(jù)；②對于生產(chǎn)計(jì)劃和控制部門而言，預(yù)測是企業(yè)編制生產(chǎn)計(jì)劃(綜合生產(chǎn)計(jì)劃和主生產(chǎn)計(jì)劃)的基礎(chǔ)。是生產(chǎn)計(jì)劃編制的主要輸入；③對于銷售部門而言，為補(bǔ)充銷售人員提供依據(jù)；④對于成本會(huì)計(jì)而言，預(yù)測可以為預(yù)算和成本控制提供依據(jù)；⑤對于采購部門而言，便于采購部門制訂準(zhǔn)確的采購計(jì)劃，以降低總的生產(chǎn)成本；⑥對于研發(fā)部門而言，新產(chǎn)品的預(yù)測可以為設(shè)計(jì)提供參考，根據(jù)對市場的預(yù)測進(jìn)行產(chǎn)品的開發(fā)，這樣的產(chǎn)品才會(huì)有市場，才會(huì)有競爭力。二、預(yù)測的目的和作用

4預(yù)測的作用需求預(yù)測的最核心作用是用于編制生產(chǎn)計(jì)劃。如圖2．1所示。長期預(yù)測是長期投資戰(zhàn)略計(jì)劃的預(yù)測，預(yù)測對象是投資對象品種的平均及最大需求量；中期預(yù)測是對現(xiàn)有產(chǎn)品年度總需求量的預(yù)測；短期預(yù)測是對每種產(chǎn)品的需求量的預(yù)測。

5從需求的角度講，任何一種產(chǎn)品都有獨(dú)立需求和相關(guān)需求之分。相關(guān)需求是指由對其他產(chǎn)品或服務(wù)的需求所導(dǎo)致的對某種產(chǎn)品或服務(wù)的需求。獨(dú)立需求是指產(chǎn)品的需求是由市場決定的，與其他產(chǎn)品服務(wù)的需求無關(guān)。有的產(chǎn)品可能既是獨(dú)立需求件，又是相關(guān)需求件，例如作為備件生產(chǎn)的產(chǎn)品即屬此種類型。

三、需求分析

6一般而言，預(yù)測遵循如下步驟：

(1)決定預(yù)測的目的和用途。

(2)根據(jù)企業(yè)不同的產(chǎn)品及其性質(zhì)分類。

(3)決定影響各類產(chǎn)品需求的因素及其重要性。

(4)收集所有可以利用的過去和現(xiàn)在的資料。

(5)分析資料。

(6)選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測方法或模型。

(7)計(jì)算并核實(shí)初步預(yù)測結(jié)果。

(8)考慮和設(shè)定無法預(yù)測的內(nèi)外因素。

(9)對(7)，(8)兩步進(jìn)行綜合考慮。判斷并得出結(jié)論，然后求出各類產(chǎn)品或地域性的需求預(yù)測。

(10)將預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于生產(chǎn)計(jì)劃中。

(11)根據(jù)實(shí)際發(fā)生的需求對預(yù)測進(jìn)行監(jiān)控。四、預(yù)測的一般步驟

7預(yù)測反饋控制修正系統(tǒng)如圖2．3所示。

8定性預(yù)測是一種主觀預(yù)測法，屬于主觀意識(shí)的判斷，估計(jì)和評(píng)價(jià)，即根據(jù)過去的資料，由各種層次的人員對未來的市場需求做一個(gè)估計(jì)。定性預(yù)測方法主要有：一般預(yù)測、市場調(diào)研、小組共識(shí)法、歷史類比、德爾菲(Delphi)法。§2.2定性預(yù)測

9一般預(yù)測方法也稱為銷售人員匯集意見法，通常由各地區(qū)的銷售人員，根據(jù)本人的判斷或與地區(qū)有關(guān)部門交換意見且判斷后逐層向上匯報(bào)，公司在獲得這些資料后進(jìn)行匯總，最后形成預(yù)測，此預(yù)測包含未來市場的產(chǎn)品發(fā)展方向和產(chǎn)品的銷售金額，銷售人員進(jìn)行判斷時(shí)也可把公司過去的實(shí)際銷售情況作為參考資料。一、一般預(yù)測方法10市場調(diào)研有時(shí)也可以稱為顧客期望法，通常是聘請第三方專業(yè)市場調(diào)研公司進(jìn)行預(yù)測，以此獲得顧客需求的詳細(xì)資料。市場調(diào)研主要用于新產(chǎn)品研發(fā)。二、市場調(diào)研

11通常由高級(jí)決策人員召集不同層次和不同部門的人員，包括銷售、市場、生產(chǎn)、工程、采購、財(cái)務(wù)、研發(fā)等部門的人員集體參與討論，提出預(yù)測值，將全部人員的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均而取得數(shù)據(jù)，認(rèn)為某些人的意見較為合理，則加大此類人的權(quán)重。三、小組共識(shí)

12當(dāng)預(yù)測一個(gè)新產(chǎn)品的未來市場需求時(shí)，會(huì)面臨歷史數(shù)據(jù)太少的問題。一種較好的方法是利用產(chǎn)品的相關(guān)性，以同類型產(chǎn)品作為類比模型，利用這種相關(guān)性進(jìn)行預(yù)測。四、歷史類比

13主要通過數(shù)輪專家的問卷調(diào)查，用一定的統(tǒng)計(jì)方法處理，得到大多數(shù)專家認(rèn)可的一種預(yù)測、決策方法。其基本步驟如下：

(1)選擇預(yù)測專家，預(yù)測專家應(yīng)具有不同背景。

(2)通過問卷(或E—mail)，將預(yù)測問題和相關(guān)資料寄給各位專家，征詢專家意見。

(3)匯總、歸納和整理各位專家預(yù)測的結(jié)果，附上新問題，再反饋給專家。

(4)再次匯總各位專家意見，提煉預(yù)測結(jié)果和條件，再度發(fā)給所有專家，進(jìn)一步征詢意見。

(5)如有必要，再次重復(fù)，直至所有專家意見趨于一致。五、德爾菲(Delphi)法

14定量預(yù)測方法有時(shí)間序列分析預(yù)測技術(shù)和因果預(yù)測兩種，時(shí)間序列分析預(yù)測技術(shù)：簡單移動(dòng)平均法、加權(quán)移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、線性回歸分析法和時(shí)間序列分解法等，因果預(yù)測是線性回歸的因果模型。時(shí)間序列分析預(yù)測技術(shù)是基于這樣一種觀念：與過去需求相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)可用于預(yù)測未來的需求。因果預(yù)測是基于這樣一種觀念：某些因素間存在著相互影響的關(guān)系。還有一種聚焦預(yù)測就是根據(jù)某些規(guī)則對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行試算，這些規(guī)則符合邏輯，將其歷史數(shù)據(jù)外推至未來的過程也易于理解。

§2.3定量預(yù)測

15將影響預(yù)測的因素分為以下幾個(gè)：1.平均需求：需求的平均值；2.需求的周期性：即歷史數(shù)據(jù)每隔一定周期重復(fù)發(fā)生的時(shí)間序列形式；3.趨勢性：是數(shù)據(jù)在一定時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)向上或向下的趨勢；4.季節(jié)性：考慮到數(shù)據(jù)存在季節(jié)性的影響；5.隨機(jī)性：是由偶然、非正常原因引起的數(shù)據(jù)變動(dòng)。一、影響因素分析

16在分析時(shí)，將多個(gè)預(yù)測因素分解，找出每一因素的影響，然后用乘法模型或加法模型計(jì)算預(yù)測結(jié)果。乘法模型為：預(yù)測結(jié)果=平均×趨勢×季節(jié)×周期×隨機(jī)加法模型為：預(yù)測結(jié)果=平均+趨勢+季節(jié)+周期+隨機(jī)171819趨勢性因素又可以分為以下4種典型的趨勢需求：線性趨勢——反映了數(shù)據(jù)呈連續(xù)的直線關(guān)系，如圖2.8(a)所示；S型趨勢——產(chǎn)品成長和成熟時(shí)期的需求，如圖2.8(b)所示；漸進(jìn)趨勢——以優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品大量投放市場時(shí)出現(xiàn)，如圖2.8(c)所示；指數(shù)增長——產(chǎn)品銷售勢頭特好的產(chǎn)品，如圖2.8(d)所示2021簡單移動(dòng)平均法是利用某段時(shí)間的實(shí)際需求平均值作為未來后續(xù)時(shí)段的預(yù)測值，它采用對產(chǎn)品需求的歷史數(shù)據(jù)逐點(diǎn)分段移動(dòng)的方法，當(dāng)產(chǎn)品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節(jié)性因素時(shí)，移動(dòng)平均法能有效地消除預(yù)測中的隨機(jī)波動(dòng)應(yīng)用簡單移動(dòng)平均法進(jìn)行預(yù)測時(shí)，首先應(yīng)確定所需的數(shù)據(jù)數(shù)量，即移動(dòng)平均的時(shí)期個(gè)數(shù)n，在n期中，每一期數(shù)據(jù)權(quán)重系數(shù)相等。因?yàn)槊恳淮纹骄缶耙苿?dòng)一期，將最舊的那個(gè)數(shù)據(jù)去掉再加入最新的一個(gè)數(shù)據(jù)，這種不斷移動(dòng)的預(yù)測方法叫做移動(dòng)平均法。

二、簡單移動(dòng)平均法

22簡單移動(dòng)平均的計(jì)算公式為：（例題2.1）23簡單移動(dòng)平均法的優(yōu)點(diǎn)在于簡單。缺點(diǎn)如下：①在出現(xiàn)周期性變動(dòng)時(shí)，預(yù)測值落后程度將視時(shí)期個(gè)數(shù)的不同而不同，實(shí)際銷售量的最大值和最小值用移動(dòng)平均法都無法達(dá)到；②預(yù)測值所產(chǎn)生的誤差及滯后，很大程度上取決于時(shí)期個(gè)數(shù)的選取，而時(shí)期個(gè)數(shù)究竟取多少比較合適也難以確定；③因考慮了各期權(quán)重系數(shù)均相等，往往會(huì)造成一定的誤差，通常越接近的時(shí)期應(yīng)該越能反映實(shí)際需求。24一般來講，比較新的數(shù)據(jù)與舊的數(shù)據(jù)相比，應(yīng)該更接近于預(yù)測值，考慮到這個(gè)因素，在簡單移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上，給新數(shù)據(jù)以較大的權(quán)重，這種做法和簡單移動(dòng)平均法相比更加準(zhǔn)確，這就形成了加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測方法。在加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測方法中，給各期的值賦予一定權(quán)重，并且其權(quán)重之和必須等于l。三、加權(quán)移動(dòng)平均法

25加權(quán)移動(dòng)平均預(yù)測方法公式例題2.226權(quán)重系數(shù)的確定：經(jīng)驗(yàn)法或試算法最近期的數(shù)據(jù)最能預(yù)示未來的情況，其權(quán)重應(yīng)大些；對季節(jié)性產(chǎn)品而言，季節(jié)權(quán)重系數(shù)要大。兩個(gè)原則：

1按原始指標(biāo)數(shù)值先后順序依次加大；如：n=5時(shí)權(quán)數(shù)為：0.1,0.15,0.2,0.25,0.32對移動(dòng)項(xiàng)中間位置的原始數(shù)值給予較大的權(quán)數(shù)，然后以它為中心左右依次遞減。如：0.15,0.25,0.3,0.2,0.127移動(dòng)平均法存在問題1需要大量歷史數(shù)據(jù)，n越大，數(shù)據(jù)越多；2n大時(shí)，平滑波動(dòng)的效果好，但預(yù)測值對數(shù)據(jù)實(shí)際變動(dòng)不敏感；3移動(dòng)平均值不能總是很好地反映出變化趨勢。28指數(shù)平滑法是利用平滑常數(shù)將數(shù)據(jù)序列的數(shù)量差異抽象化的原理，對歷史的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)修正，使修正后的數(shù)據(jù)信息排除異常數(shù)據(jù)的影響，從而顯示出預(yù)測對象變動(dòng)的基本趨勢。其優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在：①指數(shù)模型的精度非常高；②建立指數(shù)模型相對容易；③用戶能了解模型如何進(jìn)行；④使用模型無須過多計(jì)算；⑤由于所用的歷史數(shù)據(jù)有限，因而所需計(jì)算機(jī)內(nèi)存很??；⑥檢測模型執(zhí)行精度的運(yùn)算很容易。四、指數(shù)平滑法

291．一次指數(shù)平滑法一次指數(shù)平滑法是用于常數(shù)模式的預(yù)測(只需要3個(gè)數(shù)據(jù))，其計(jì)算公式為：（注意α取值大小說明什么的問題？）

30下面將式(2.5)展開，可知第t期的需求預(yù)測值

31實(shí)際需求值權(quán)重系數(shù)呈現(xiàn)指數(shù)遞減的趨勢，每一期權(quán)重系數(shù)比上期下降(1-α)，如表2.3所列。權(quán)重每次降低1-α，并且當(dāng)平滑常數(shù)取得較大時(shí)，權(quán)重系數(shù)降低得較快，反之，則降低得較慢。

32初始平滑值F1的確定若有且歷史數(shù)據(jù)較少時(shí)，則常以算術(shù)平均值作為初始平滑值；若有且歷史數(shù)據(jù)較多時(shí)，常以第1個(gè)值作為初始值以求簡單化；若無歷史數(shù)據(jù)，則可以主觀估計(jì)，并在開始時(shí)，考慮主觀估計(jì)的不準(zhǔn)確性，常取較高的平滑常數(shù)以使(1-α)t+1下降更快，削弱初始值的影響。33平滑常數(shù)α值的確定

α越大，說明預(yù)測越依賴近期的信息，反之，則表明預(yù)測更依賴于歷史信息。如果序列的長期發(fā)展趨勢比較穩(wěn)定，即產(chǎn)品的需求比較平穩(wěn)，那么，α值應(yīng)取得小一些；當(dāng)市場外部環(huán)境變化較大時(shí)，α值應(yīng)當(dāng)取得大一些；一般取值在0.01～0.3之間。對n期移動(dòng)平均法來講，若用指數(shù)平滑法，則其平滑常數(shù)可以利用下式計(jì)算得到：例題2.334當(dāng)時(shí)間序列呈非平滑趨勢——直線趨勢時(shí)，必須通過二次指數(shù)平滑來估計(jì)。二次指數(shù)平滑法是在一次平滑的基礎(chǔ)上，對所得到的時(shí)間序列再進(jìn)行一次指數(shù)平滑，這就是二次指數(shù)平滑，其計(jì)算公式為：在二次指數(shù)平滑法中，指數(shù)平滑常數(shù)的確定和一次指數(shù)平滑法確定的原則一致。初始值的確定取第一期的一次指數(shù)平滑值

2．二次指數(shù)平滑法35建立線性趨勢方程：例題2.436五、預(yù)測誤差分析

估算結(jié)果和實(shí)際情況必然存在著一定偏差，這個(gè)偏差就是預(yù)測誤差。

預(yù)測和實(shí)際需求之間總存在一種差異，設(shè)D為實(shí)際需求值，而F為預(yù)測值，預(yù)測誤差為e，則

e＝D-F

預(yù)測誤差通常是一個(gè)平均值為0的正態(tài)分布。

371.誤差分類誤差可分為隨機(jī)誤差和偏移誤差兩種。偏移誤差出現(xiàn)在連續(xù)產(chǎn)生錯(cuò)誤的時(shí)候，其來源有：沒有包含正確的變量；變量間的關(guān)系定義錯(cuò)誤；趨勢曲線不正確；季節(jié)性需求偏離正常軌跡；存在某些隱性趨勢等。隨機(jī)誤差可以定義為無法由預(yù)測模型解釋的誤差項(xiàng)。

382.誤差指標(biāo)方差（誤差平方和）平均絕對偏差(MAD)（預(yù)測誤差e的估計(jì)值）

39跟蹤信號(hào)(TS)

：通常用累計(jì)預(yù)測誤差和平均絕對偏差的比值計(jì)算，即例題2.540六、線性回歸分析

回歸可以定義為兩個(gè)或兩個(gè)以上相關(guān)變量之間的函數(shù)關(guān)系。線性回歸分析方法認(rèn)為變量間的函數(shù)關(guān)系是線性的。常用的線性回歸方程為：y=kx+c，其中x為自變量；y為因變量；k為直線的斜率；c為直線與縱軸的截距。該方法既可用于時(shí)間序列分析（因變量隨時(shí)間而變時(shí)），又可用于因果預(yù)測方法（某一變量隨另一變量而變時(shí)）。411．手?jǐn)M趨勢線

手?jǐn)M趨勢線方法是將已知的變量數(shù)據(jù)描于一個(gè)二維的圖形上，即描點(diǎn)，然后畫一條直線盡可能穿過所有的點(diǎn)，這條直線就是所要求的趨勢線。手?jǐn)M的線性回歸方程為：

422.最小二乘法

基本出發(fā)點(diǎn)是：保證各實(shí)際觀察值和趨勢線的垂直距離平方和為最小，如圖所示：43最小二乘法的目標(biāo)可以用下式描述：

k和c的計(jì)算公式為：44另外一種評(píng)價(jià)兩個(gè)變量之間關(guān)系的方法是計(jì)算相關(guān)系數(shù)

r和標(biāo)準(zhǔn)差Syx，計(jì)算公式為：當(dāng)r為正時(shí)，說明y和x為正相關(guān)，即y隨著x的增加而增加；r非常接近于1時(shí)，y和x為完全正相關(guān)；當(dāng)r為負(fù)時(shí)，說明y和x為負(fù)相關(guān)，即y隨著x的增加而減??；r非常接近于-l時(shí)，y和x為完全負(fù)相關(guān)。標(biāo)準(zhǔn)差則表明預(yù)測值與回歸直線的偏離程度。例2．645七、時(shí)間序列分解(找出趨勢和季節(jié)因素)

時(shí)間序列分解一般遵循以下5個(gè)步驟：(1)計(jì)算12個(gè)月中的中心移動(dòng)平均值。(2)利用實(shí)際需求和12個(gè)月中心移動(dòng)平均值的比例來估計(jì)季節(jié)因素和計(jì)算季節(jié)指數(shù)。(3)確定趨勢線方程。找一條線去描述非季節(jié)性的數(shù)據(jù)，這條線的截距及斜率提供了在估計(jì)趨勢因素時(shí)所需要的值。(4)預(yù)測未來。將步驟(3)中得到的線延伸至未來，提供了一個(gè)在沒有季節(jié)性的情況下將來的需求預(yù)測值。(5)將每一個(gè)不含季節(jié)性的預(yù)測乘上季節(jié)指數(shù)以獲得最后的預(yù)測。例題2.746八、因果預(yù)測

因果預(yù)測方法是認(rèn)為自變量和因變量之間存在因果關(guān)系。通過對變量間的關(guān)系進(jìn)行分析，進(jìn)而由自變量來確定因變量的需求預(yù)測方法就是因果預(yù)測。因果預(yù)測方法也是建立在對數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上的，由自變量和因變量的數(shù)據(jù)找出它們之間的因果關(guān)系。通常認(rèn)為這種因果關(guān)系是簡單的線性關(guān)系，可以通過前面所介紹的一元線性回歸分析方法找出。變量間的因果關(guān)系找到后，就可以建立統(tǒng)計(jì)模型對需求做預(yù)測。例題2.847調(diào)焦預(yù)測(FocusForecasting)，它是由美國五金供應(yīng)公司提出并加以應(yīng)用的，特別適用于有多項(xiàng)產(chǎn)品需要預(yù)測的情況。美國五金供應(yīng)公司是一家對美國幾千家生產(chǎn)五金產(chǎn)品的廠家存儲(chǔ)物料的合作團(tuán)體，它需要對烹飪器皿、雪鏟、螺母、螺栓、錐子、圣誕樹等多種產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)測。調(diào)焦預(yù)測不是一種技術(shù)，而是一個(gè)可以運(yùn)用多種預(yù)測技術(shù)的系統(tǒng)。它可以模擬并評(píng)估一系列不同的