《物流預(yù)測技術(shù)》PPT課件.ppt

1,第八章 物流預(yù)測技術(shù),第一節(jié) 物流預(yù)測概述 第二節(jié) 物流預(yù)測方法 第三節(jié) 物流預(yù)測的結(jié)果處理 第八章 作業(yè),2,第一節(jié) 物流預(yù)測概述,一、預(yù)測的作用與意義 二、預(yù)測的原理 三、物流預(yù)測的影響因素 四、物流預(yù)測的分類,3,一、預(yù)測的概念與意義,所謂預(yù)測，就是人們在充分調(diào)查研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)事物以往發(fā)展的客觀規(guī)律性和當(dāng)前出現(xiàn)的各種可能性，運用科學(xué)的知識、方法和手段，對事物未來發(fā)展趨勢和狀態(tài)預(yù)先做出科學(xué)的估計和評價。 預(yù)測是決策的依據(jù)。無論是物流產(chǎn)業(yè)的宏觀決策，還是物流企業(yè)的規(guī)劃和經(jīng)營決策，都需要以正確的預(yù)測為前提。,4,二、預(yù)測的原理,1.可知性原理 2.可能性原理 3.可控性原理 4.系統(tǒng)性原理 5.連續(xù)性原理 6.類推性原理 7.因果性原理 8.相關(guān)原理 9.反饋性原理 10.可檢性原理 11.經(jīng)濟(jì)性原理,5,三、物流預(yù)測的影響因素,1. 國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展規(guī)模和速度。 2. 經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變動。 3. 基本建設(shè)的規(guī)模。 4. 運輸結(jié)構(gòu)的變動。,6,三、物流預(yù)測的影響因素,有利于物流預(yù)測的因素包括： 1.大宗貨物或大流量物流一般來說相對穩(wěn)定。 2.大宗貨物的發(fā)送和到達(dá)比較集中。 3.一些重要物資的產(chǎn)運系數(shù)(運量與生產(chǎn)量的比率)在短期內(nèi)比較穩(wěn)定。 4.主要貨流的平均運程相對穩(wěn)定，其變動規(guī)律也可以探求。 5.現(xiàn)代統(tǒng)計制度可以提供相當(dāng)部分預(yù)測所需要的基礎(chǔ)資料。 6.一些物資的需求和生產(chǎn)也有其自身規(guī)律，從而為物流預(yù)測提供有價值信息。 7.企業(yè)可以積累物流預(yù)測的許多資料。,7,四、物流預(yù)測的分類,（1）按預(yù)測的主體，物流預(yù)測可以分為宏觀預(yù)測和微觀預(yù)測。 （2）按預(yù)測的內(nèi)容，物流預(yù)測可以分為物流需求預(yù)測和物流供給預(yù)測。 （3）按預(yù)測的時間，物流預(yù)測可分為短期預(yù)測、中期預(yù)測和長期預(yù)測。 （4）按預(yù)測內(nèi)容的項目，物流預(yù)測可分為單項預(yù)測和綜合預(yù)測。,8,第二節(jié) 物流預(yù)測方法,一、定性預(yù)測方法 二、定量預(yù)測方法,9,一、定性預(yù)測方法,定性預(yù)測是指建立在經(jīng)驗、邏輯思維和推理基礎(chǔ)上的預(yù)測 1.直接歸納法 2.集體意見法 3.頭腦風(fēng)暴法 4.德爾菲法 5.情景分析法,10,1.直接歸納法,直接歸納預(yù)測法的程序與步驟圖,11,2.集體意見法,集體意見法是把預(yù)測者的個人預(yù)測通過加權(quán)平均而匯集成集體預(yù)測的方法。其程序如下： 1）要求每一位預(yù)測者就預(yù)測結(jié)果的最高限、最低限和最可能的值加以判斷，并對這三種情況出現(xiàn)的概率進(jìn)行估計。例如，第i位預(yù)測者得出的預(yù)測結(jié)果如下：最高限為F1i，其出現(xiàn)的概率為P1i；最可能的值為F2i，其出現(xiàn)的概率為P2i；最低限為F3i，其出現(xiàn)的概率為P3i。 2）根據(jù)預(yù)測者對預(yù)測結(jié)果最高限、最可能值和最低限的估計以及對三種情況出現(xiàn)的概率的估計，計算每一位預(yù)測者的意見平均值Fi，其計算公式為：,12,2.集體意見法,3）根據(jù)每位預(yù)測者個人意見的重要程度Wi，通過加權(quán)平均，得出集體的意見F，其計算公式為：,式中，n表示預(yù)測者人數(shù)。,13,3.頭腦風(fēng)暴法,又稱專家會議法、集思廣益法，是指預(yù)測者邀請有關(guān)專家以開討論會的方式，向?qū)＜耀@取有關(guān)預(yù)測對象的信息，經(jīng)歸納、分析、判斷和推算，預(yù)測事物未來發(fā)展變化趨勢的一種預(yù)測方法。 直接頭腦風(fēng)暴法一般按下列步驟實施： 1）確定與會專家的名單、人數(shù)和會議時間。 2）召開專家討論會。 3）對各種設(shè)想進(jìn)行歸類、比較和評價。,14,3.頭腦風(fēng)暴法,頭腦風(fēng)暴法的優(yōu)點是： 1）能較全面地考慮到事件發(fā)生的可能性，從而達(dá)到預(yù)測的目標(biāo)； 2）簡單易行，節(jié)省時間。 頭腦風(fēng)暴法的缺點是： 1）不能更廣泛地收集各方面的意見； 2）可能會出現(xiàn)少數(shù)人的正確意見屈服于多數(shù)人的錯誤意見，或者大多數(shù)人受權(quán)威人士意見的左右。,15,4.德爾菲法,德爾菲法是以匿名的方式，通過輪番征詢專家意見，最終得出預(yù)測結(jié)果的一種經(jīng)驗意見綜合預(yù)測方法。德爾菲法是定性預(yù)測方法中最重要、最有效的一種方法。 德爾菲法具有以下特點： （1）匿名性。 （2）反饋性。 （3）集思廣益。 （4）趨同性。 德爾菲法一般按下列步驟實施： 1）準(zhǔn)備階段。主要完成兩方面的工作：擬定征詢意見表和選定征詢對象。 2）輪番征詢階段。一般情況下，專家意見經(jīng)過三至四輪征詢，就會基本趨于一致。,16,4.德爾菲法,3）做出預(yù)測結(jié)論階段。該階段，最重要的工作是用一定的統(tǒng)計方法對專家的意見做出統(tǒng)計歸納處理。常用的統(tǒng)計處理方法有：中位數(shù)和上下四分位數(shù)法、算數(shù)平均統(tǒng)計處理法等。 德爾菲法的優(yōu)點表現(xiàn)在： 1）既能充分發(fā)揮每個專家的經(jīng)驗和判斷能力，又能將個人的意見有效地綜合為集體意見； 2）簡單易行，且可靠性好。 德爾菲法的缺點表現(xiàn)在： 1）預(yù)測需要的時間較長； 2）主要憑專家的主觀判斷，缺乏客觀標(biāo)準(zhǔn)。 該方法適用于沒有足夠信息資料的中、長期經(jīng)濟(jì)預(yù)測與科技預(yù)測，還可用于決策和技術(shù)咨詢等方面。,17,5.情景分析法,又稱構(gòu)思分析法、前景分析法，該方法是根據(jù)事物發(fā)展趨勢的多樣性，通過對預(yù)測對象系統(tǒng)內(nèi)外相關(guān)問題的系統(tǒng)分析，設(shè)計出多種可能的未來前景，然后，用象撰寫電影劇本一樣的手法，對事物發(fā)展態(tài)勢做出自始至終的情景和畫面的描述。 情景分析法具有以下特點： 1）預(yù)測結(jié)果是多維的。 2）是一種系統(tǒng)預(yù)測方法。 3）是一種認(rèn)同并發(fā)揮人的主觀能動作用的預(yù)測方法。 4）是一種定性分析與定量分析相互嵌入，以定性分析為主的綜合性預(yù)測方法。,18,5.情景分析法,情景分析法的主要缺點：是操作過程比較復(fù)雜，預(yù)測成本較高。 情景分析法的實施步驟包括以下幾個方面： 1）明確預(yù)測問題，作好必要準(zhǔn)備。 2）確定影響水平和變量。 3）構(gòu)造情景。 4）編寫預(yù)測報告。,19,二、定量預(yù)測方法,1時間序列預(yù)測法 2因果預(yù)測法 3. 產(chǎn)銷平衡法 4. 細(xì)分與集成預(yù)測法 5. 組合預(yù)測法,20,1時間序列預(yù)測法,通過時間序列分析事物過去的變化規(guī)律，并推斷事物的未來發(fā)展趨勢，稱為時間序列預(yù)測法。 1）增長率法 2）移動平均法 3）指數(shù)平滑預(yù)測法 4）生長曲線法 5）灰色預(yù)測方法 6）馬爾柯夫預(yù)測法 7）自回歸預(yù)測法 8）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法,21,1）增長率法,增長率法，指根據(jù)預(yù)測對象在過去的統(tǒng)計期內(nèi)的平均增長率，類推未來某期預(yù)測值的一種簡便算法。 該預(yù)測方法一般用于增長率變化不大，或預(yù)計過去的增長趨勢在預(yù)測期內(nèi)仍將繼續(xù)的場合。,22,2）移動平均法,一次移動平均值的計算公式是： 二次移動平均值的計算公式為： 二次移動平均預(yù)測模型的形式為：,23,3）指數(shù)平滑預(yù)測法,一次指數(shù)平滑值的遞推計算公式為： 式中：為平滑常數(shù)，01，一般取0.1-0.3。 二次指數(shù)平滑值的遞推計算公式為： 二次指數(shù)平滑預(yù)測模型的形式為：,24,4）生長曲線法,最著名的費爾哈斯模型。費爾哈斯模型的表達(dá)式為： 費爾哈斯模型的圖像是一條s型曲線，大體可分為三段，即緩慢增長階段、快速增長階段和平穩(wěn)階段，其中，平穩(wěn)階段的p=a/b可視為“飽和值”。,25,5）灰色預(yù)測方法,灰色預(yù)測方法一般利用時序列數(shù)據(jù)，通過建立GM（1，1）模型進(jìn)行預(yù)測。該預(yù)測方法具有以下特點： 不需用大量樣本； 預(yù)測精度較高； 用累加生成擬合微分方程，符合能量系統(tǒng)的變化規(guī)律； 可以進(jìn)行長期預(yù)測。 用GM（1,1）模型進(jìn)行灰色預(yù)測的步驟是： 對原始時序列數(shù)據(jù)x(0)（t），t=1，2，做一次累加生成，得新的數(shù)列x(1)（t），t=1，2，其中：,26,5）灰色預(yù)測方法,利用一次累加生成數(shù)列擬合微分方程，得參數(shù)a和u； 解上述微分方程得時間響應(yīng)函數(shù)：,27,5）灰色預(yù)測方法,對時間響應(yīng)函數(shù)求導(dǎo)還原得預(yù)測方程： 利用歷史數(shù)據(jù)對預(yù)測模型進(jìn)行精度檢驗； 通過預(yù)測方程進(jìn)行預(yù)測。,28,6）馬爾柯夫預(yù)測法,馬爾柯夫主要研究事物狀態(tài)轉(zhuǎn)移，他經(jīng)過多次試驗發(fā)現(xiàn)，一個系統(tǒng)的某些因素在轉(zhuǎn)移中第n次結(jié)果只受第n-1次的結(jié)果的影響，只與當(dāng)前所處狀態(tài)有關(guān)，與其他無關(guān)。其遞推公式為： 經(jīng)常使用馬爾柯夫預(yù)測法對市場占有率進(jìn)行預(yù)測。馬爾柯夫市場占有率預(yù)測的一般步驟為：調(diào)查目前的市場占有率情況；調(diào)查消費者的變動情況；建立數(shù)學(xué)模型；預(yù)測未來市場的占有率。,29,7）自回歸預(yù)測法,自回歸預(yù)測法的原理為：時間序列的觀察值之間往往是高度相關(guān)的。其一般模型如下： 上式的意義就是通過回歸分析，建立第t年的值與第t-1，t-2，t-p年的值的關(guān)系，通過這個關(guān)系來作前向預(yù)測，其實質(zhì)就是對事物發(fā)展特征曲線的擬合，并進(jìn)一步推知其未來的發(fā)展軌跡。,30,8）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是反向傳播網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用。該方法在函數(shù)逼近、模式識別、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域的應(yīng)用實踐充分證明，通過該方法獲得的結(jié)果與實際結(jié)果非常接近，尤其在曲線擬合方面有很高的精度。 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立數(shù)學(xué)模型，擬合歷史數(shù)據(jù)的變化曲線，再用擬合結(jié)果對數(shù)據(jù)未來的發(fā)展曲線做出預(yù)報，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在預(yù)測中的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的應(yīng)用結(jié)果表明，該方法能夠反映事物的變化規(guī)律，預(yù)測的結(jié)果比較準(zhǔn)確。,31,2因果預(yù)測法,1）比例系數(shù)法 2）回歸分析預(yù)測法 3）彈性系數(shù)法 4）系統(tǒng)動力學(xué)預(yù)測法,32,1）比例系數(shù)法,（1）產(chǎn)值系數(shù)法 產(chǎn)值系數(shù)法是根據(jù)預(yù)測期國民經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和確立的每單位指標(biāo)所引起的物流數(shù)量去預(yù)測總物流數(shù)量的方法。其計算公式為： （2）產(chǎn)運系數(shù)法 產(chǎn)運系數(shù)法是根據(jù)某種貨物的物流數(shù)量隨其生產(chǎn)總量發(fā)生變化的規(guī)律性，預(yù)測物流數(shù)量的方法。產(chǎn)運系數(shù)的計算公式為： 按產(chǎn)運系數(shù)法計算該貨物預(yù)測發(fā)送量的公式為：,33,2）回歸分析預(yù)測法,回歸預(yù)測方法是利用因素之間的因果關(guān)系，通過建立回歸方程進(jìn)行預(yù)測。該方法具有預(yù)測精度較高、使用方便、可以進(jìn)行長期預(yù)測等特點，適用于物流量預(yù)測。 回歸預(yù)測方法的步驟是： 分析預(yù)測變量的影響因素，并找出主要的影響因素； 利用歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測變量與主要影響因素的回歸方程 Y=f（X1，X2.），式中Y為預(yù)測變量，X1，X2，.為主要影響因素； 利用歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行精度檢驗； 利用預(yù)測期各影響因素的指標(biāo)值，代入回歸方程進(jìn)行預(yù)測。,34,2）回歸分析預(yù)測法,（1）一元線性回歸預(yù)測法 （2）多元線性回歸預(yù)測法 （3）非線性回歸預(yù)測問題,35,（1）一元線性回歸預(yù)測法,如果預(yù)測對象Y與相關(guān)變量X之間存在線性關(guān)系，那么這種關(guān)系可以用下式表示： 式中，Yt表示Y的歷史數(shù)據(jù)；Xt表示X的歷史數(shù)據(jù)；a、b為待定參數(shù)，斜率b又稱回歸系數(shù)；et表示隨機誤差。 可采用如下的一元回歸模型來反映Y與X之間的確定關(guān)系：,36,（2）多元線性回歸預(yù)測法,假定y與一組變量x1，x2 ，xm 之間存在線性相關(guān)關(guān)系，即： 可用矩陣法求回歸方程的參數(shù)，并進(jìn)行顯著性檢驗。,37,（3）非線性回歸預(yù)測問題,一元非線性回歸預(yù)測法 一元非線性回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)形式是： 式中，回歸系數(shù)b0、b1、bk的求解方法為： 設(shè)X2=X2，X3=X3，Xk=Xk，則上式可寫成： Y= b0+b1X+b2X2+bkXk 這樣，就把一元k次回歸方程變成了k元一次線性回歸方程。利用多元線性回歸預(yù)測方程的回歸系數(shù)求解方法可求得有關(guān)參數(shù)。,38,（3）非線性回歸預(yù)測問題, 多元非線性回歸預(yù)測法 多元非線性回歸方程的代表形式為： 對上式兩邊取對數(shù)，得 設(shè)Y=lgY，a=lga，Xj=lgXj（j=1，2，k），則得到： 把Y，X1，X2，Xk當(dāng)作原始數(shù)據(jù)，利用多元線性回歸預(yù)測方程的回歸系數(shù)求解方法，求得a， b1，b2，bk，然后代入原方程，即可得多元非線性回歸方程。,39,（3）非線性回歸預(yù)測問題, 特殊形式的非線性回歸預(yù)測方法 對于一種特殊的曲線函數(shù) Y=1/（b0+ b1X1+ b2X2） 設(shè)Y=1/Y，則 Y= b0+ b1X1+ b2X2 這樣，只要把Y，X1，X2當(dāng)作原始數(shù)據(jù)，利用二元線性回歸預(yù)測方法，求出回歸系數(shù)b0 、b1 、b2，代入原式，即得多元非線性預(yù)測模型。,40,3）彈性系數(shù)法,其數(shù)學(xué)模型為：,41,4）系統(tǒng)動力學(xué)預(yù)測法,系統(tǒng)動力學(xué)將系統(tǒng)論、控制論和組織理論三者結(jié)合起來，為模擬復(fù)雜的非線性多回路反饋系統(tǒng)建立起一種有指導(dǎo)意義的哲學(xué)思想和一套描述方法。 系統(tǒng)動力學(xué)預(yù)測法具有以下特點： 善于解決高階、非線性的復(fù)雜問題； 善于處理反饋性系統(tǒng)； 善于對政策的描述和對未來情景的描述，即將定性因素納入定量模型。 系統(tǒng)動力學(xué)模型的建模步驟包括： （1）因果關(guān)系分析。 （2）系統(tǒng)流圖設(shè)計。 （3）結(jié)構(gòu)方程式設(shè)計。 （4）參數(shù)估計。 （5）結(jié)果分析。,42,3.產(chǎn)銷平衡法,利用產(chǎn)銷平衡法，可以研究各地區(qū)間的貨物交流問題。即通過適當(dāng)?shù)呢浳镱A(yù)測方法，確定預(yù)測期所有各發(fā)到地區(qū)之間的貨物流量，形成預(yù)測期貨物流量表。,43,4.細(xì)分與集成預(yù)測法,1）集成預(yù)測法 集成預(yù)測法是分別單獨地預(yù)測各個系統(tǒng)的預(yù)測值，然后加總求和而得到整體系統(tǒng)預(yù)測值的一種方法。即：,44,4.細(xì)分與集成預(yù)測法,2）細(xì)分預(yù)測法 細(xì)分預(yù)測與集成法的預(yù)測過程相反，即先預(yù)測出整體系統(tǒng)的預(yù)測值，再依據(jù)合理標(biāo)準(zhǔn)求得各子系統(tǒng)預(yù)測值，如比重法和目標(biāo)比例系數(shù)法等。 比重法是在總物流運量已用某種方法預(yù)測，進(jìn)而估算其中部分物流運量的方法。 月度比例系數(shù)法是根據(jù)過去數(shù)年的月度物流統(tǒng)計資料，計算出平均每個月的物流數(shù)量在年度物流總量中所占的比例，進(jìn)而在未來年度物流量預(yù)測出以后，按照月度的分布規(guī)律求出未來年度各月的預(yù)測值。,45,5.組合預(yù)測法,組合預(yù)測法是將幾種預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重進(jìn)行加權(quán)平均的一種預(yù)測方法。 1）等權(quán)平均法 設(shè)fi（i=1，2，K）為第i個模型預(yù)測值，如果用fc代表組合預(yù)測值，則等權(quán)平均預(yù)測法得到的組合預(yù)測值為：,46,5.組合預(yù)測法,2）方差協(xié)方差法 設(shè)K個預(yù)測方法的無偏預(yù)測值分別為f1，f2，fK，各自預(yù)測誤差的方差分別為11，22，KK。一般情況下，不同預(yù)測方法的誤差之間是不相關(guān)的，則K種預(yù)測方法的組合預(yù)測值為： eit為第i種預(yù)測方法第t個樣本的預(yù)測誤差， yt為第t個樣本的實際值，為用i種預(yù)測方法得到的第t個樣本的預(yù)測值，n為樣本容量。,47,第三節(jié) 物流預(yù)測的結(jié)果處理,一、組合預(yù)測與預(yù)測結(jié)果的組合處理 二、預(yù)測實踐中應(yīng)注意的幾個問題,48,一、組合預(yù)測與預(yù)測結(jié)果的組合處理,對同一預(yù)測對象采用多種途徑預(yù)測的方法，叫做組合預(yù)測方法。其思想就是認(rèn)為任何一種預(yù)測方法都只能部分地反映預(yù)測對象未來發(fā)展的變化規(guī)律，只有采用多種預(yù)測途徑進(jìn)行預(yù)測，才能更全面地反映事物發(fā)展的未來變化。,49,二、預(yù)測實踐中應(yīng)注意的幾個問題,1預(yù)測結(jié)果的可信度 各種模型中，只有回歸模型提供了可信度結(jié)論。 2預(yù)測方案 實際預(yù)測活動中應(yīng)盡量給出多個預(yù)測方案，避免因單方案造成決策的剛性。 3擬合度與精度 擬合度是指預(yù)測模型對歷史觀察值的模擬程度。對既定的歷史數(shù)據(jù)總可以找到擬合程