生產(chǎn)與運(yùn)作管理之預(yù)測

1、安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系1 本章結(jié)構(gòu) 預(yù)測的基本概念預(yù)測的基本概念3.1 定性預(yù)測方法定性預(yù)測方法 3.2 定量預(yù)測方法定量預(yù)測方法 3.3 預(yù)測的誤差與監(jiān)控預(yù)測的誤差與監(jiān)控 3.4 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系2 n預(yù)測及其作用預(yù)測及其作用 n預(yù)測的分類預(yù)測的分類 n預(yù)測的一般步驟預(yù)測的一般步驟 n影響需求預(yù)測的因素影響需求預(yù)測的因素 n預(yù)測中應(yīng)注意的幾個問題預(yù)測中應(yīng)注意的幾個問題 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系3 1. 1. 預(yù)測及其作用預(yù)測及其作用 n預(yù)測是對未來可能發(fā)生的情況的預(yù)計與推測。預(yù)測是對未來可能發(fā)生的情況的預(yù)計與推測。 n預(yù)測是一門藝術(shù)，一門科學(xué)，它包括采集歷史數(shù)據(jù)并

2、用預(yù)測是一門藝術(shù)，一門科學(xué)，它包括采集歷史數(shù)據(jù)并用 某種數(shù)學(xué)模型來外推于將來，它也可以是對未來的主觀某種數(shù)學(xué)模型來外推于將來，它也可以是對未來的主觀 或直覺的預(yù)期，它還可以是上述的綜合?；蛑庇X的預(yù)期，它還可以是上述的綜合。 “ “凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢”。預(yù)測為人們提供了即將發(fā)。預(yù)測為人們提供了即將發(fā) 生的情況的信息，增加了成功的機(jī)會。生的情況的信息，增加了成功的機(jī)會。 n但預(yù)測不是一門精確的科學(xué)，它是科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合。但預(yù)測不是一門精確的科學(xué)，它是科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合。 預(yù)測離不開測定的數(shù)據(jù)，也離不開人們的經(jīng)驗(yàn)和判斷。預(yù)測離不開測定的數(shù)據(jù)，也離不開人們的經(jīng)驗(yàn)和判斷。 n不能因?yàn)?/p>

3、預(yù)測的失誤而否定預(yù)測。不能因?yàn)轭A(yù)測的失誤而否定預(yù)測。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系4 1. 1. 預(yù)測及其作用預(yù)測及其作用 n預(yù)測的作用預(yù)測的作用 幫助管理者設(shè)計生產(chǎn)運(yùn)作系統(tǒng)幫助管理者設(shè)計生產(chǎn)運(yùn)作系統(tǒng) n生產(chǎn)什么產(chǎn)品，提供何種服務(wù)生產(chǎn)什么產(chǎn)品，提供何種服務(wù) n在何處建立生產(chǎn)在何處建立生產(chǎn)/ /服務(wù)設(shè)施服務(wù)設(shè)施 幫助管理者對系統(tǒng)的使用進(jìn)行計劃幫助管理者對系統(tǒng)的使用進(jìn)行計劃 n今年生產(chǎn)什么，生產(chǎn)多少今年生產(chǎn)什么，生產(chǎn)多少 n如何利用現(xiàn)有設(shè)施提供滿意服務(wù)如何利用現(xiàn)有設(shè)施提供滿意服務(wù) 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系5 2.預(yù)測的分類 (1) 按預(yù)測時間的長短 n長期預(yù)測：對長期預(yù)測：對5 5年或年或

4、5 5年以上的需求前景的預(yù)測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)計等方法，加上綜合判斷來完成，其結(jié)果大多是定性口統(tǒng)計等方法，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 劃、投資計劃的依據(jù)。劃、投資計劃的依據(jù)。 n中期預(yù)測：對一個季度以上、中期預(yù)測：對一個季度以上、2 2年以下需求前景年以下需求前景 的預(yù)測的預(yù)測 中期預(yù)測可通過集體討論、中期預(yù)測可通過集體討論、時間序列法、回歸法、時間序列法、回歸法、經(jīng)濟(jì)指經(jīng)

5、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)計劃、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)計劃、 季度生產(chǎn)計劃、銷售計劃、生產(chǎn)與庫存預(yù)算、投資和現(xiàn)金季度生產(chǎn)計劃、銷售計劃、生產(chǎn)與庫存預(yù)算、投資和現(xiàn)金 預(yù)算的依據(jù)預(yù)算的依據(jù) 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系6 2.預(yù)測的分類 (1) 按預(yù)測時間的長短 n短期預(yù)測：以日周旬月為單位對一個季度短期預(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)測以下的需求前景的預(yù)測 短期預(yù)測可以利用短期預(yù)測可以利用趨勢外推、指數(shù)平滑等趨勢外推、指數(shù)平滑等方法與方法與 判斷的有機(jī)結(jié)合來進(jìn)行。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

6、劃等它是調(diào)整生產(chǎn)能力、采購、安排生產(chǎn)作業(yè)計劃等 具體生產(chǎn)經(jīng)營活動的依據(jù)。具體生產(chǎn)經(jīng)營活動的依據(jù)。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系7 (2) 按主客觀因素所起的作用 n定性(qualitative)預(yù)測 德爾菲法 部門主管集體討論法 用戶調(diào)查法 銷售人員意見匯總法 n定量預(yù)測 時間序列分析 因果關(guān)系模型 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系8 預(yù)測方法預(yù)測方法 定性預(yù)測方法定性預(yù)測方法定量預(yù)測方法定量預(yù)測方法 Delphi法法 用戶期望調(diào)查法用戶期望調(diào)查法 部門主管討論法部門主管討論法 銷售人員意見匯集法銷售人員意見匯集法 因果模型因果模型 時間序時間序 列模型列模型 移動平均法移動平均法 加權(quán)移動平

7、均法加權(quán)移動平均法 指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法 乘法模型乘法模型 加法模型加法模型 時間序列時間序列 平滑模型平滑模型 時間序列時間序列 分解模型分解模型 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系9 3、預(yù)測的步驟 1 1 確定預(yù)測的目的確定預(yù)測的目的 2 2 確定預(yù)測的時間范圍確定預(yù)測的時間范圍 3 3 選擇預(yù)測的方法選擇預(yù)測的方法 4 4 收集和分析數(shù)據(jù)收集和分析數(shù)據(jù) 5 5 準(zhǔn)備預(yù)測準(zhǔn)備預(yù)測 6 6 對預(yù)測進(jìn)行監(jiān)控對預(yù)測進(jìn)行監(jiān)控 “預(yù)測預(yù)測” 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系10 4.4.需求預(yù)測的影響因素有哪些？需求預(yù)測的影響因素有哪些？ n產(chǎn)品生命周期產(chǎn)品生命周期 n顧客偏好顧客偏好 n競爭者的行為競

8、爭者的行為 n商業(yè)周期商業(yè)周期 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系11 n判斷在預(yù)測中的作用判斷在預(yù)測中的作用 選擇預(yù)測方法選擇預(yù)測方法 辨別信息辨別信息 取舍預(yù)測結(jié)果取舍預(yù)測結(jié)果 n預(yù)測精度與成本預(yù)測精度與成本 n預(yù)測的穩(wěn)定性與響應(yīng)性預(yù)測的穩(wěn)定性與響應(yīng)性 （抗隨機(jī)干擾（抗隨機(jī)干擾vsvs反映需求反映需求 變化）變化） n預(yù)測的時間范圍和更新頻預(yù)測的時間范圍和更新頻 率（不同的預(yù)測方法有不率（不同的預(yù)測方法有不 同的時間范圍；此外，時同的時間范圍；此外，時 間范圍越大，預(yù)測結(jié)果越間范圍越大，預(yù)測結(jié)果越 不準(zhǔn)確）不準(zhǔn)確） 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系12 n德爾菲法（德爾菲法（Delphi Met

9、hodDelphi Method） n部門主管集體討論法（部門主管集體討論法（Jury of ExecutivesJury of Executives） n用戶調(diào)查法（用戶調(diào)查法（Users ExpectationUsers Expectation） n銷售人員意見匯集法（銷售人員意見匯集法（Field Sales ForceField Sales Force） 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系13 n美國蘭德公司于美國蘭德公司于2020世紀(jì)世紀(jì)4040年代發(fā)明并用于技術(shù)預(yù)測年代發(fā)明并用于技術(shù)預(yù)測 n DelphiDelphi是古希臘傳說中的一座城市，因有阿波羅神殿而是古希臘傳說中的一座城市，因

10、有阿波羅神殿而 出名。傳說眾神每年都要到該城聚會，以占卜未來出名。傳說眾神每年都要到該城聚會，以占卜未來 n 從上世紀(jì)從上世紀(jì)4040年代至年代至7070年代初，德爾菲法在各類預(yù)測中的年代初，德爾菲法在各類預(yù)測中的 應(yīng)用比重由應(yīng)用比重由20.8%20.8%增加到增加到24.224.2 n方法的本質(zhì)是利用專家的知識、經(jīng)驗(yàn)、智慧等帶有很大方法的本質(zhì)是利用專家的知識、經(jīng)驗(yàn)、智慧等帶有很大 模糊性的無法量化的信息，通過模糊性的無法量化的信息，通過通信的方式通信的方式進(jìn)行信息交進(jìn)行信息交 換，逐步地取得一致的意見，達(dá)到預(yù)測的目的換，逐步地取得一致的意見，達(dá)到預(yù)測的目的 1.德爾菲法（Delphi Met

11、hod） 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系14 n又稱專家調(diào)查法又稱專家調(diào)查法 其主要步驟包括：其主要步驟包括：S1S1- -挑選專家；挑選專家；S2S2- -迭代函詢調(diào)查迭代函詢調(diào)查 （一般三至四輪）；（一般三至四輪）；S3S3- -最終預(yù)測意見最終預(yù)測意見 優(yōu)點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)： 簡單直觀簡單直觀 避免了專家會議的弊端避免了專家會議的弊端防止防止“樂隊效應(yīng)樂隊效應(yīng)”，也就是，也就是 隨大流傾向隨大流傾向 適用資料不全或不多的情況適用資料不全或不多的情況 缺點(diǎn)：缺點(diǎn)：專家的選擇沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測結(jié)果的可靠專家的選擇沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測結(jié)果的可靠 性缺乏嚴(yán)格的科學(xué)分析性缺乏嚴(yán)格的科學(xué)分析 n三原則：匿名

12、性，反饋性，收斂性三原則：匿名性，反饋性，收斂性 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系15 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系16 1 1 根據(jù)歷年農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的銷售實(shí)績， 手扶拖拉機(jī)是該公司的拳頭產(chǎn)品，因此，按照“ABC 分析法”的原理，把手扶拖拉機(jī)作為主要預(yù)測對象。 2 2 對1990年手扶拖拉機(jī)需求趨勢做出預(yù) 測，這要求預(yù)測參與者必須要有豐富的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，掌 握大量的市場信息，同時要有一定的表達(dá)能力。另一 方面，為了取得比較全面的信息，確定以全省87個地 區(qū)、縣農(nóng)機(jī)公司的業(yè)務(wù)經(jīng)理組成預(yù)測專家小組。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系17 n3 3 n為了使專家在預(yù)測過程中能全面了解有關(guān)手扶拖 拉機(jī)的歷史和現(xiàn)

13、狀，使預(yù)測更加準(zhǔn)確，預(yù)測組織 者準(zhǔn)備了有關(guān)的北京材料，主要有： n（1）1980-1989年全省手扶拖拉機(jī)歷史銷量和 逐年的增長率，本把各年的銷量用表格和曲線圖 兩種形式直觀表達(dá)出來，使預(yù)測者一目了然。 n（2）根據(jù)組織者掌握的信息，列出了1990年對手 扶拖拉機(jī)的銷售有利的影響因素（四個方面）和 不利的影響因素（五個方面）。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系18 根據(jù)預(yù)測對象的要求設(shè)計咨詢表。 因預(yù)測主題比較單一，調(diào)查表較為簡單，如表1 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系19 在1990年初，預(yù)測組織者把背景材料 和調(diào)查表寄給了87位預(yù)測專家，在規(guī)定的時間內(nèi)有59位 專家寄回了調(diào)查表，回收率為68

14、%。預(yù)測組織者將調(diào)查 表進(jìn)行了匯總統(tǒng)計分析（見表2），又將影響因素進(jìn)行 了綜合（有利因素七個方面，不利因素九個方面）。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系20 預(yù)測組織者把上輪的預(yù)測結(jié)果的綜合資料以及 第二輪的調(diào)查表寄給了專家（第一輪回答的59位）。第二輪調(diào) 查咨詢表的內(nèi)容和形式與第一輪的完全相同。在回答的時間內(nèi)， 有44位專家寄回了第二輪調(diào)查表，回收率為75%。預(yù)測組織者 將第二輪的調(diào)查表匯總統(tǒng)計（見表3）?？紤]到專家的以及已 基本趨于一致，結(jié)果比較明朗，就不再進(jìn)行第三輪征詢，就此 結(jié)束這次預(yù)測工作。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系21 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系22 因輪番征詢僅進(jìn)行了兩輪

15、，故第二輪的 專家意見即作為預(yù)測的最終結(jié)果。該預(yù)測對象屬數(shù)量預(yù)測， 在此采用算術(shù)平均法進(jìn)行處理。取各組距中的中值為各組的 代表值（如31-40%的中值為35%），則： 5% 4 15% 155% 2 45% 3 35% 5 25% 11 15% 8 5% 539 20.64% 升降幅度中值 專家人數(shù) 平均升降幅度 總?cè)藬?shù)（剔除不能確定數(shù)值專家人數(shù)） 上述結(jié)果表明：1990年手扶拖拉機(jī)市場需求量可能比1989 年下降20.64%。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系23 nABC分類法是由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家維爾弗雷多帕累托首 創(chuàng)的。 n1879年，帕累托在研究個人收入的分布狀態(tài)時，發(fā)現(xiàn)少 數(shù)人的收入占全

16、部人收入的大部分，而多數(shù)人的收入?yún)s 只占一小部分，他將這一關(guān)系用圖表示出來，就是著名 的帕累托圖。 n該分析方法的核心思想是在決定一個事物的眾多因素中 分清主次，識別出少數(shù)的但對事物起決定作用的關(guān)鍵因 素和多數(shù)的但對事物影響較少的次要因素。 n后來，帕累托法被不斷應(yīng)用于管理的各個方面。1951年， 管理學(xué)家戴克（HFDickie）將其應(yīng)用于庫存管理， 命名為ABC法。1951年1956年，約瑟夫朱蘭將ABC法 引入質(zhì)量管理，用于質(zhì)量問題的分析，被稱為排列圖。 1963年，彼得德魯克（ PFDrucker）將這一方法 推廣到全部社會現(xiàn)象，使ABC法成為企業(yè)提高效益的普 遍應(yīng)用的管理方法。 安徽工

17、業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系24 2.部門主管集體討論法 （Jury of Executives） n簡單易行，可快速獲得預(yù)測結(jié)果簡單易行，可快速獲得預(yù)測結(jié)果 n匯集了各主管的經(jīng)驗(yàn)和判斷匯集了各主管的經(jīng)驗(yàn)和判斷 n不需要準(zhǔn)備和統(tǒng)計歷史資料不需要準(zhǔn)備和統(tǒng)計歷史資料 n各主管的主觀意見，預(yù)測結(jié)果缺乏嚴(yán)格的科學(xué)性各主管的主觀意見，預(yù)測結(jié)果缺乏嚴(yán)格的科學(xué)性 n與會人員間容易相互影響與會人員間容易相互影響 n因預(yù)測是集體討論的結(jié)果，故無人對其正確性負(fù)責(zé)因預(yù)測是集體討論的結(jié)果，故無人對其正確性負(fù)責(zé) 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系25 3.用戶調(diào)查法（市場調(diào)研法） 這一方法調(diào)查消費(fèi)者或潛在消費(fèi)者的購買計劃這一方

18、法調(diào)查消費(fèi)者或潛在消費(fèi)者的購買計劃 n預(yù)測來源于顧客期望，能較好地反映市場需求情況預(yù)測來源于顧客期望，能較好地反映市場需求情況 n了解產(chǎn)品的缺點(diǎn)，有利于改進(jìn)產(chǎn)品，有針對性地開展了解產(chǎn)品的缺點(diǎn)，有利于改進(jìn)產(chǎn)品，有針對性地開展 促銷活動促銷活動 n適用于對新產(chǎn)品或缺乏銷售記錄的產(chǎn)品需求預(yù)測適用于對新產(chǎn)品或缺乏銷售記錄的產(chǎn)品需求預(yù)測 缺點(diǎn)：缺點(diǎn)： n很難獲得顧客的通力合作很難獲得顧客的通力合作 n顧客所說不一定符合顧客最終實(shí)際所做，因?yàn)轭櫩偷念櫩退f不一定符合顧客最終實(shí)際所做，因?yàn)轭櫩偷?期望值不斷變化期望值不斷變化 n費(fèi)時費(fèi)力費(fèi)時費(fèi)力 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系26 4.銷售人員意見匯集法 每

19、一銷售人員對他所在地區(qū)的銷售額作出估計。然后每一銷售人員對他所在地區(qū)的銷售額作出估計。然后 將各地區(qū)預(yù)測匯集形成最終的預(yù)測結(jié)果。將各地區(qū)預(yù)測匯集形成最終的預(yù)測結(jié)果。 n預(yù)測值很容易按地區(qū)、分支機(jī)構(gòu)、銷售人員、產(chǎn)品預(yù)測值很容易按地區(qū)、分支機(jī)構(gòu)、銷售人員、產(chǎn)品 等區(qū)分開等區(qū)分開 n由于銷售人員的意見受到重視，增加了其銷售信心由于銷售人員的意見受到重視，增加了其銷售信心 n帶有銷售人員的主觀偏見帶有銷售人員的主觀偏見 n當(dāng)預(yù)測結(jié)果作為銷售人員未來的銷售目標(biāo)時，預(yù)測當(dāng)預(yù)測結(jié)果作為銷售人員未來的銷售目標(biāo)時，預(yù)測 值容易被低估值容易被低估 n當(dāng)預(yù)測涉及緊俏商品時，預(yù)測值容易被高估當(dāng)預(yù)測涉及緊俏商品時，預(yù)測

20、值容易被高估 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系27 （一）時間序列分析（一）時間序列分析 （二）因果關(guān)系模型（二）因果關(guān)系模型 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系28 （一）時間序列分析一）時間序列分析：以時間為獨(dú)立變量，利用過 去需求隨時間變化的關(guān)系來預(yù)測未來的需求。 包括：時間序列平滑模型，時間序列分解模型 （二）因果關(guān)系模型（二）因果關(guān)系模型：利用變量（包括時間）之間 的相互關(guān)系，通過一種或幾種變量的變化來預(yù)測 另一種變量的未來變化，常見的有線性回歸模型 上述模型共同隱含的假設(shè)（前提）：過去存在的 變量之間的關(guān)系和相互作用機(jī)理，今后仍然存在 并繼續(xù)發(fā)揮作用。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系29

21、 n時間序列的構(gòu)成時間序列的構(gòu)成 n時間序列平滑模型時間序列平滑模型 移動平均法（移動平均法（MAMA、WMAWMA） 指數(shù)平滑法（一次、二次）指數(shù)平滑法（一次、二次） n時間序列分解模型時間序列分解模型 （一）時間序列分析 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系30 1 1 時間序列的構(gòu)成時間序列的構(gòu)成 u 時間序列時間序列 所謂時間序列是指按一定時間間隔和事件發(fā)生的所謂時間序列是指按一定時間間隔和事件發(fā)生的 先后順序排列起來的數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)列。先后順序排列起來的數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)列。 月份月份1 12 23 34 45 56 67 78 89 9 銷量銷量 萬臺萬臺 2020232322222121242

22、41919282827272626 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系31 1.時間序列的構(gòu)成 n時間序列的變化受多種因素的影響，概括 而言，可將影響時間序列的因素分解為四 種：長期趨勢（T）、季節(jié)變動（S）、周 期變動（C）和隨機(jī)變動（I） 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系32 1.時間序列的構(gòu)成 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系33 n趨勢成分趨勢成分：反映時間序列在一個較長時間內(nèi)的 體現(xiàn)發(fā)展方向，數(shù)據(jù)隨著時間的變化表現(xiàn)出一種 趨向。 n這種隨著時間發(fā)生的漸變通常是由于性能、生產(chǎn) 力、人口數(shù)量、人口特點(diǎn)及顧客喜好等長期因素 造成的 n趨勢可能是增長也可能是下降的、可以是線性的 也可以是非線性的 安

23、徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系34 n季節(jié)成分：指數(shù)據(jù)自身經(jīng)過一定周期的小 時、天數(shù)、周數(shù)、月數(shù)或季數(shù)（此即季節(jié) 性叫法的由來，即季節(jié)分為春、秋、冬、 夏）不斷重復(fù)的形式。 n特點(diǎn)是在短時間內(nèi)重復(fù)地周期性地上升或 下降 n如冷飲、天然氣年使用量、比薩送貨高峰 （周末）、百貨的交易量（晚間） 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系35 n周期成分周期成分：數(shù)據(jù)序列中中長時間（：數(shù)據(jù)序列中中長時間（每隔幾年）重 復(fù)發(fā)生的形式，圍繞趨勢上下起伏不定的波動。 n一般與經(jīng)濟(jì)周期有關(guān)，也稱為循環(huán)變動，如股市 在牛市和熊市間的移動 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系36 n隨機(jī)成分隨機(jī)成分：由很多偶然、非經(jīng)常原因及不可控

24、因素 引起的、沒有規(guī)則的波動。 n隨機(jī)變動是由短期、未預(yù)料到的以及不再發(fā)生的因 素導(dǎo)致的，是不可預(yù)測的 n由于隨機(jī)因素的存在，預(yù)測從來不會是百分之百精 確的 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系37 Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 Demand for product or service Trend component Actual demand line Random variation Seasonal peaks Cyclic component 時間序列的構(gòu)成 Product demands for 4 yours: 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系38 n乘法模型：

25、乘法模型：TF = TS C I n加法模型：加法模型：TF = T+S+C+I n其中：其中： n TF 時間序列的預(yù)測值；時間序列的預(yù)測值； T 時間序列中的趨勢成分；時間序列中的趨勢成分； S 時間序列中的季節(jié)成分；時間序列中的季節(jié)成分； C 時間序列中的周期性變化成分；時間序列中的周期性變化成分； I 時間序列中的不規(guī)則的波動成分。時間序列中的不規(guī)則的波動成分。 第三節(jié)第三節(jié) 時間序列預(yù)測概述時間序列預(yù)測概述 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系39 n對于時間序列的四種成分，一般只討論趨勢和 季節(jié)成分。 n隨機(jī)成分的影響由于無法預(yù)測，不在討論之列。 n周期成分也因需要長期的歷史數(shù)據(jù)而被忽略

26、。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系40 2.時間序列平滑模型 n移動平均法（移動平均法（Moving AverageMoving Average） （用一組最近的實(shí)際數(shù)據(jù)值來進(jìn)行預(yù)測）（用一組最近的實(shí)際數(shù)據(jù)值來進(jìn)行預(yù)測） 簡單移動平均法（簡單移動平均法（simple moving average, SMAsimple moving average, SMA） 加權(quán)移動平均法（加權(quán)移動平均法（weighted moving average, WMAweighted moving average, WMA） n指數(shù)平滑法（指數(shù)平滑法（Exponential SmoothingExponential

27、 Smoothing） （考慮所有的歷史數(shù)據(jù)）（考慮所有的歷史數(shù)據(jù)） 一次指數(shù)平滑法一次指數(shù)平滑法 二次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法 “移動”體現(xiàn)在：每出現(xiàn)一個 新的觀察值，就要減去一個最 早的觀察值，在加上最新的觀 察值，計算均值 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系41 n n 前 期需求總和 簡單移動平均值 nAAAA nAiSMA tntntnt t nti t / ).( 2)1(1)1(1 1 1 （1 1）簡單移動平均法）簡單移動平均法 SMAt+1 可作為t+1周期的預(yù)測值，Ai為i周期的實(shí)際 需求，n為移動平均采用的周期數(shù) 1.1.移動平均法移動平均法 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系4

28、2 舉例 n某公司產(chǎn)品的逐月銷售量記錄如下。取某公司產(chǎn)品的逐月銷售量記錄如下。取n n=3=3, , 試用移動平均法進(jìn)行預(yù)測。試用移動平均法進(jìn)行預(yù)測。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系43 A.簡單移動平均法預(yù)測 月份月份實(shí)際銷量（百臺）實(shí)際銷量（百臺）預(yù)測銷量（預(yù)測銷量（n=3） 120.00 221.00 323.00 424.0021.33 525.0022.67 627.0024.00 726.0025.33 825.0026.00 926.0026.00 1028.0025.67 1127.0026.33 1229.0027.00 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系44 舉例 n某公司產(chǎn)品

29、的逐周銷售量某公司產(chǎn)品的逐周銷售量記錄如下。取記錄如下。取 n=3及及n=6，試用簡單移動，試用簡單移動平均法進(jìn)行預(yù)平均法進(jìn)行預(yù) 測。測。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系45 計算移動平均預(yù)測值計算移動平均預(yù)測值: F4=(720+678+650)/3 =682.67 F7=(920+859+785 +720+678+650)/6 =768.67 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系46 n描點(diǎn)繪圖，可以比較當(dāng)描點(diǎn)繪圖，可以比較當(dāng)n=3,n=6n=3,n=6時對預(yù)測結(jié)時對預(yù)測結(jié) 果的影響果的影響? ? 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系47 n對于簡單移動平均預(yù)測方法，關(guān)鍵是選擇移動時間對于簡單移動平均

30、預(yù)測方法，關(guān)鍵是選擇移動時間 區(qū)間的大小，即區(qū)間的大小，即n n的大小。的大小。 nn n的大小的選擇與預(yù)測者要求的適應(yīng)性有關(guān)。如果的大小的選擇與預(yù)測者要求的適應(yīng)性有關(guān)。如果 管理者追求穩(wěn)定性管理者追求穩(wěn)定性n n的值應(yīng)該選擇大一些，如果管的值應(yīng)該選擇大一些，如果管 理者的目標(biāo)是體現(xiàn)響應(yīng)性，則應(yīng)選擇小一點(diǎn)的理者的目標(biāo)是體現(xiàn)響應(yīng)性，則應(yīng)選擇小一點(diǎn)的n n。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系48 SMA特點(diǎn)： n簡單移動平均法預(yù)測值與所選的時段長簡單移動平均法預(yù)測值與所選的時段長 n n 有有 關(guān)。關(guān)。n n 越大，對干擾的敏感性越低，預(yù)測的越大，對干擾的敏感性越低，預(yù)測的 穩(wěn)定性越好，響應(yīng)性則越差

31、。穩(wěn)定性越好，響應(yīng)性則越差。 n簡單移動平均法對數(shù)據(jù)不分遠(yuǎn)近，同樣對待。簡單移動平均法對數(shù)據(jù)不分遠(yuǎn)近，同樣對待。 有時最近的趨勢反映了需求的趨勢，此時用有時最近的趨勢反映了需求的趨勢，此時用 加權(quán)移動平均法更合適。加權(quán)移動平均法更合適。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系49 （2）加權(quán)移動平均法 nAAAA nAiWMA tnntntnt t nti ntit / ).( 2)1(31)1(211 1 1 權(quán)數(shù) 期需求）第期權(quán)數(shù)（第 加權(quán)移動平均數(shù) nn 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系50 舉例 n某公司產(chǎn)品的逐月銷售量記錄如下。取某公司產(chǎn)品的逐月銷售量記錄如下。取n n=3=3, , 試用移動

32、平均法進(jìn)行預(yù)測。試用移動平均法進(jìn)行預(yù)測。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系51 B.加權(quán)移動平均法預(yù)測 月份實(shí)際銷量(百臺)預(yù)測銷量(百臺)（n=3） 120.00 221.00 323.00 424.0021.83 525.0023.17 627.0024.33 726.0025.83 825.0026.17 926.0025.67 1028.0025.67 1127.0026.83 1229.0027.17 5 . 1, 0 . 1, 5 . 0321 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系52 WMAWMA特點(diǎn)：特點(diǎn)： n當(dāng)存在可察覺的趨勢時，可以用權(quán)數(shù)來強(qiáng)調(diào)最近數(shù)當(dāng)存在可察覺的趨勢時，可以用權(quán)數(shù)

33、來強(qiáng)調(diào)最近數(shù) 據(jù)。對最近的數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重，則預(yù)測數(shù)據(jù)與據(jù)。對最近的數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重，則預(yù)測數(shù)據(jù)與 實(shí)際數(shù)據(jù)的差別較簡單移動平均法要小。實(shí)際數(shù)據(jù)的差別較簡單移動平均法要小。 n加權(quán)移動平均法更能反映近期的變化，因?yàn)楦咏訖?quán)移動平均法更能反映近期的變化，因?yàn)楦咏?當(dāng)前的數(shù)據(jù)可以被賦予更大的權(quán)數(shù)。當(dāng)前的數(shù)據(jù)可以被賦予更大的權(quán)數(shù)。 n近期數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)越大，則預(yù)測的響應(yīng)性就越好，但近期數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)越大，則預(yù)測的響應(yīng)性就越好，但 穩(wěn)定性越差；反之則預(yù)測的穩(wěn)定性越好，但響應(yīng)性穩(wěn)定性越差；反之則預(yù)測的穩(wěn)定性越好，但響應(yīng)性 越差。越差。 n權(quán)數(shù)的選擇帶有一定主觀性，沒有權(quán)數(shù)選擇的既定權(quán)數(shù)的選擇帶有一定主觀

34、性，沒有權(quán)數(shù)選擇的既定 公式。公式。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系53 移動平均法總結(jié)移動平均法總結(jié) n簡單和加權(quán)平均法在為使預(yù)測保持穩(wěn)定而“平衡” 掉需求的突然波動方面是有效的。 n但移動平均法有3個問題： n第一，加大n數(shù)（平均法的期數(shù)）會使平滑波動效果 更好，但會使預(yù)測值對數(shù)據(jù)實(shí)際變動更不敏感； n第二，移動平均值并不能總是很好地反映出趨勢。 由于是平均值，預(yù)測值總是停留在過去的水平上； n第三，平均移動法要有大量過去數(shù)據(jù)的記錄，即計 算移動平均值必須有n個觀察值，預(yù)測大量的數(shù)值時， 就必須存儲大量的數(shù)據(jù)，指數(shù)平滑可以彌補(bǔ)這一不 足，因?yàn)橹笖?shù)平滑模型只需要兩個數(shù)值。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)

35、院工業(yè)工程系54 SMA與WMA預(yù)測值的比較(滯后性) 時間序列存在趨勢時， 移動平均法存在滯后 性。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系55 2.指數(shù)平滑法 n一次指數(shù)平滑法（一次指數(shù)平滑法（Single Exponential Single Exponential SmoothingSmoothing） n二次指數(shù)平滑法（二次指數(shù)平滑法（Double Exponential Double Exponential SmoothingSmoothing） 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系56 A.一次指數(shù)平滑法 一次指數(shù)平滑法是另一種形式的加權(quán)移動平均法，加權(quán)移一次指數(shù)平滑法是另一種形式的加權(quán)移動平

36、均法，加權(quán)移 動平均法只考慮最近的動平均法只考慮最近的n n個實(shí)際數(shù)據(jù)，一次指數(shù)平滑法則考個實(shí)際數(shù)據(jù)，一次指數(shù)平滑法則考 慮了所有的歷史數(shù)據(jù)。一次指數(shù)平滑平均值慮了所有的歷史數(shù)據(jù)。一次指數(shù)平滑平均值SAt計算公式：計算公式： SAt = At + (1 ) SAt-1 若把若把t t期一次指數(shù)平滑平均值期一次指數(shù)平滑平均值SAt作為作為t+1t+1期的一次指數(shù)期的一次指數(shù) 平滑預(yù)測值平滑預(yù)測值SFt+1 ，則一次指數(shù)平滑法的預(yù)測公式：，則一次指數(shù)平滑法的預(yù)測公式： SFt+1 = At + (1 ) SFt ，也可表示為：也可表示為： SFt+1 = SFt + (At SFt) 新的預(yù)測新的

37、預(yù)測= = 上期預(yù)測上期預(yù)測 + + ( (上期實(shí)際需求上期實(shí)際需求- -上期預(yù)測值）上期預(yù)測值） 即下一期的預(yù)測是對上一期預(yù)測偏差的調(diào)整。其中即下一期的預(yù)測是對上一期預(yù)測偏差的調(diào)整。其中為權(quán)為權(quán) 數(shù)或稱平滑系數(shù)，由預(yù)測者選擇，范圍為數(shù)或稱平滑系數(shù)，由預(yù)測者選擇，范圍為0-1.0-1. 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系57 移動平均法必須連續(xù)利用大量的歷史數(shù)據(jù)。隨著移動平均法必須連續(xù)利用大量的歷史數(shù)據(jù)。隨著 模型中新數(shù)據(jù)的添加，過期的數(shù)據(jù)就要不斷的剔除。模型中新數(shù)據(jù)的添加，過期的數(shù)據(jù)就要不斷的剔除。 在某些情況下，最近發(fā)生的情況遠(yuǎn)比較為久遠(yuǎn)在某些情況下，最近發(fā)生的情況遠(yuǎn)比較為久遠(yuǎn) 的情況更能預(yù)測

38、未來，如果這一前提正確的情況更能預(yù)測未來，如果這一前提正確假設(shè)假設(shè) 數(shù)據(jù)越遠(yuǎn)離當(dāng)前其重要性就降低，一次指數(shù)平滑就數(shù)據(jù)越遠(yuǎn)離當(dāng)前其重要性就降低，一次指數(shù)平滑就 是邏輯性最強(qiáng)且最為簡單的方法。是邏輯性最強(qiáng)且最為簡單的方法。 指數(shù)平滑模型只需要三個數(shù)據(jù)就可預(yù)測未來： 最新觀察值、最新預(yù)測值和加權(quán)系數(shù)，可以大大減 少數(shù)據(jù)存儲的問題。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系58 預(yù)測公式預(yù)測公式 SFt+1 = SFt + (At SFt) = At +(1) SFt 其中： SFt+1 = 新一期的預(yù)測值 SFt = 上一期的預(yù)測值 At = 上一期的實(shí)際值 = 平滑系數(shù)（ 0 1） 遞推公式遞推公式： SF

39、t+1 = At +(1) SFt =At+(1-)At-1+(1-)2At-2 +(1-)t-1A1+ (1-)tSF1 1 11011 0 (1)(1)=A t jt tj j ASF （式中，SF =SA ,可以事先給定或令SF） 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系59 （1 1） = 0 = 0 SFSFt+ t+1 1 = = SF SF1 1 = = A A1 1 即對近期的數(shù)據(jù)都加上即對近期的數(shù)據(jù)都加上0 0權(quán)數(shù)，只考慮最早的數(shù)據(jù)權(quán)數(shù)，只考慮最早的數(shù)據(jù) （2 2） = = 1 1 SFSFt+ t+1 1 = = A At t = = A At t 即所有比即所有比t t期更早的、所

40、有歷史數(shù)據(jù)都加上期更早的、所有歷史數(shù)據(jù)都加上0 0權(quán)數(shù)、權(quán)數(shù)、 全部消去全部消去 這些權(quán)數(shù)和為1，盡管該時間序列回溯n期，但越是過 去的數(shù)據(jù)，其重要性隨著的增加越來越小，的增加越來越小，如兩種 極端情況： 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系60 n下表有助于說明這個概念。例如當(dāng)下表有助于說明這個概念。例如當(dāng)=0.5=0.5時，我們會發(fā)現(xiàn)時，我們會發(fā)現(xiàn) 對下一期預(yù)測基本上是以最近對下一期預(yù)測基本上是以最近3-43-4期實(shí)際需求為根據(jù)作出的；期實(shí)際需求為根據(jù)作出的； 當(dāng)當(dāng)=0.1=0.1時，其對最近數(shù)據(jù)加上很小的權(quán)數(shù)，從而將過去時，其對最近數(shù)據(jù)加上很小的權(quán)數(shù)，從而將過去 多期（大約多期（大約1919期

41、）的需求都考慮進(jìn)去（小期）的需求都考慮進(jìn)去（小- -強(qiáng)，穩(wěn)定性；大強(qiáng)，穩(wěn)定性；大 - -強(qiáng)強(qiáng) 響應(yīng)性；取舍）響應(yīng)性；取舍） 平滑 系數(shù) 加權(quán)數(shù)于 前第1期前第2期前第3期前第4期前第5期 (1-(1-) )(1-(1-) )2 2(1-(1-) )3 3(1-(1-) )4 4 =0.1=0.10.10.090.0810.0730.066 =0.5=0.50.50.250.1250.0630.031 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系61 舉例 SFt+1 = At +(1-) SFt 月份月份實(shí)際銷量（百臺）實(shí)際銷量（百臺） (Ai) 預(yù)測銷量預(yù)測銷量(=0.4) (SFi) 預(yù)測銷量預(yù)測銷量(

42、=0.7) (SFi) 110.0011.00(給定給定)11.00 (給定給定) 212.0010.6010.30 313.0011.1611.49 416.0011.9012.55 519.0013.5414.97 623.0015.7217.79 726.0018.6321.44 830.0021.5824.63 928.0024.9528.39 1018.0026.1728.12 1116.0022.9021.04 1214.0020.1417.51 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系62 =0.4和=0.7時的預(yù)測值比較 0 5 10 15 20 25 30 35 1月 2月 3月 4月

43、 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 實(shí)際值當(dāng)=0.4時當(dāng)=0.7時 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系63 小結(jié) n用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測時，預(yù)測值可以描述實(shí)際用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測時，預(yù)測值可以描述實(shí)際 值的變化形態(tài)與趨勢，但預(yù)測值總是滯后于實(shí)際值：值的變化形態(tài)與趨勢，但預(yù)測值總是滯后于實(shí)際值： 當(dāng)實(shí)際值呈上升趨勢時，預(yù)測值總是低于實(shí)際值；當(dāng)實(shí)際值呈上升趨勢時，預(yù)測值總是低于實(shí)際值； 當(dāng)實(shí)際值呈下降趨勢時，預(yù)測值總是高于實(shí)際值。當(dāng)實(shí)際值呈下降趨勢時，預(yù)測值總是高于實(shí)際值。 n預(yù)測值依賴于平滑系數(shù)預(yù)測值依賴于平滑系數(shù)的選擇。一般而言：的選擇。一般而言：較小較小 則預(yù)測穩(wěn)定性

44、較好，則預(yù)測穩(wěn)定性較好， 較大則響應(yīng)性較好。較大則響應(yīng)性較好。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系64 B.二次指數(shù)平滑法 n如前所述，在有趨勢的情況下，用一次指數(shù)平滑法預(yù)測如前所述，在有趨勢的情況下，用一次指數(shù)平滑法預(yù)測 會出現(xiàn)滯后現(xiàn)象會出現(xiàn)滯后現(xiàn)象, ,即如同任意一種移動平均法一樣，一即如同任意一種移動平均法一樣，一 次指數(shù)平滑也無法反映趨勢次指數(shù)平滑也無法反映趨勢 n面對有上升或下降趨勢的需求序列時，采用二次指數(shù)平面對有上升或下降趨勢的需求序列時，采用二次指數(shù)平 滑法進(jìn)行預(yù)測?；ㄟM(jìn)行預(yù)測。 n二次指數(shù)平滑法也叫二次指數(shù)平滑法也叫趨勢調(diào)整指數(shù)平滑法趨勢調(diào)整指數(shù)平滑法，因?yàn)樵摲椒?，因?yàn)樵摲椒?

45、先用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測（得到基數(shù)預(yù)測值），然先用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測（得到基數(shù)預(yù)測值），然 后用趨勢滯后值（正或負(fù)）進(jìn)行調(diào)整，即：后用趨勢滯后值（正或負(fù)）進(jìn)行調(diào)整，即： n 最終預(yù)測值最終預(yù)測值( (DFDFt t) = ) = 基數(shù)預(yù)測值基數(shù)預(yù)測值( (SFSFt t) + ) + 趨勢校正趨勢校正( (T Tt t) ) n其中：其中： SFSFt t 為第為第t t期的一次指數(shù)平滑法預(yù)測值期的一次指數(shù)平滑法預(yù)測值 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系65 預(yù)測公式 DFt = SFt + Tt 其中：其中： SFSFt t 為第為第t t期的一次指數(shù)平滑法預(yù)測值期的一次指數(shù)平滑法預(yù)測值

46、SFSFt t = A = At- t-1 1 + +(1 (1) ) SF SFt- t-1 1 ( (SF SF0 0事先給定）事先給定） T Tt t = = ( (SFSFt tSFSFt- t-1 1) )+ +(1 (1 ) )T Tt- t-1 1 ( ( 為趨勢平滑系數(shù) 為趨勢平滑系數(shù), ,T T0 0事事 先給定）先給定） 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系66 預(yù)測基本步驟 步驟步驟1 1：計算第：計算第t t期的一次指數(shù)平滑預(yù)測值期的一次指數(shù)平滑預(yù)測值SFSFt t ； 步驟步驟2 2：用：用T Tt t = = ( (SFSFt tSFSFt- t-1 1) )+ +(1

47、(1 ) )T Tt- t-1 1計算 計算趨勢；趨勢； 步驟步驟3 3：計算趨勢調(diào)整后的二次指數(shù)平滑預(yù)測值：計算趨勢調(diào)整后的二次指數(shù)平滑預(yù)測值DFDFt t DFDFt t = SF = SFt t + T + Tt t 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系67 案例：生產(chǎn)與作業(yè)管理教程JAY HEizer 96 n一家位于波特蘭的大公司用指數(shù)平滑法預(yù)測對污染控 制設(shè)備的需求。很明顯它有一個上升的趨勢 月份需求月份 需求 112626 217731 320832 419936 524 指定平滑系數(shù)=0.2 =0.2 =0.4。假定1月份的預(yù)測值為11件 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系68 二次指數(shù)

48、平滑預(yù)測法舉例二次指數(shù)平滑預(yù)測法舉例（ = = 0.20.2 , , = = 0.40.4） 月份月份實(shí)際需求實(shí)際需求 （ At ） 一次預(yù)測一次預(yù)測 (SFt) 趨勢趨勢 （ Tt ） 二次預(yù)測二次預(yù)測 （ DFt ） 11211 (給定)0.0(給定) - 21711.200.0811.28 32012.360.5112.87 41913.890.9214.81 52414.910.9615.87 62616.731.3018.03 73118.581.5220.10 83221.071.9122.98 93623.252.0225.27 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系69 預(yù)測與實(shí)際需求

49、對比圖 0 10 20 30 40 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 實(shí)際需求一次預(yù)測值二次預(yù)測值 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系70 指數(shù)平滑法小結(jié) n二次指數(shù)平滑預(yù)測的結(jié)果比一次指數(shù)平滑預(yù)測的結(jié)二次指數(shù)平滑預(yù)測的結(jié)果比一次指數(shù)平滑預(yù)測的結(jié) 果在有趨勢存在的情況下，與實(shí)際值更為接近，且果在有趨勢存在的情況下，與實(shí)際值更為接近，且 滯后要小。滯后要小。 n二次指數(shù)平滑預(yù)測的結(jié)果與二次指數(shù)平滑預(yù)測的結(jié)果與 和和 的取值有關(guān)。的取值有關(guān)。 和和 越大，則預(yù)測的響應(yīng)性越好；反之則穩(wěn)定性越好。越大，則預(yù)測的響應(yīng)性越好；反之則穩(wěn)定性越好。 n總之，總之， 影響二次預(yù)測的基數(shù)，影響二次

50、預(yù)測的基數(shù)， 影響預(yù)測值的上影響預(yù)測值的上 升或下降的速度。升或下降的速度。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系71 3.時間序列分解模型 實(shí)際需求是由實(shí)際需求是由T T、S S、C C、I I共同作用的結(jié)果，時共同作用的結(jié)果，時 間序列分解模型試圖從時間序列里找出各種因素，間序列分解模型試圖從時間序列里找出各種因素， 并在對各種因素進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測的基礎(chǔ)上，綜合處理并在對各種因素進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測的基礎(chǔ)上，綜合處理 各種成分的預(yù)測值，以得到最終的預(yù)測結(jié)果，可以各種成分的預(yù)測值，以得到最終的預(yù)測結(jié)果，可以 認(rèn)為時間序列認(rèn)為時間序列TFTF是這四個因素綜合作用的結(jié)果，即是這四個因素綜合作用的結(jié)果，即 TF=f

51、TF=f（T T，S S，C C，I I） 時間序列的分解模型很多，常用的有：時間序列的分解模型很多，常用的有： 乘法模型：乘法模型：TF = TTF = TS S C C I I 加法模型：加法模型：TF = T+S+C+ITF = T+S+C+I 相對而言，相對而言，乘法模型應(yīng)用的較為廣泛。乘法模型應(yīng)用的較為廣泛。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系72 識別趨勢和季節(jié)性因素相對容易，但確定周期和隨 機(jī)性因素卻相當(dāng)困難 當(dāng)需求同時包含季節(jié)因素和趨勢效應(yīng)時，兩者的 作用關(guān)系如何？ 幾種可能的時間序列類型：幾種可能的時間序列類型： 有線性趨勢、相等的季節(jié)波動 有線性趨勢、放大的季節(jié)波動 非線性趨勢

52、、相等的季節(jié)波動 非線性趨勢、放大的季節(jié)波動 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系73 有線性趨勢、相等的季節(jié)波動有線性趨勢、相等的季節(jié)波動有線性趨勢、增大的季節(jié)波動有線性趨勢、增大的季節(jié)波動 非線性趨勢、相等的季節(jié)波動非線性趨勢、相等的季節(jié)波動非線性趨勢、增大的季節(jié)波動非線性趨勢、增大的季節(jié)波動 幾種時間序列類型的圖示幾種時間序列類型的圖示 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系74 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系75 n例：下表是某旅游服務(wù)點(diǎn)過去三年各季度的銷售記錄，例：下表是某旅游服務(wù)點(diǎn)過去三年各季度的銷售記錄， 試預(yù)測該公司未來一年各季度的銷售量，原始數(shù)據(jù)：試預(yù)測該公司未來一年各季度的銷售量，原始數(shù)

53、據(jù)： 過過去去三三年年快快餐餐銷銷售售記記錄錄 季季度度 季季度度序序號號 t t銷銷售售量量 A At t 夏夏 秋秋 冬冬 春春 夏夏 秋秋 冬冬 春春 夏夏 秋秋 冬冬 春春 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 1 10 0 1 11 1 1 12 2 1 11 1, ,8 80 00 0 1 10 0, ,4 40 04 4 8 8, ,9 92 25 5 1 10 0, ,6 60 00 0 1 12 2, ,2 28 85 5 1 11 1, ,0 00 09 9 9 9, ,2 21 13 3 1 11 1, ,2 28 86 6 1 13 3

54、, ,3 35 50 0 1 11 1, ,2 27 70 0 1 10 0, ,2 26 66 6 1 12 2, ,1 13 38 8 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系76 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系77 XbY n XbY a XnX YXnXY XXn YXXYn b 2 2 22 )( 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系78 季節(jié)季節(jié)序號t銷售量At 夏111800 秋210404 冬38925 春410600 夏512285 秋611009 冬79213 春811286 夏913350 秋1011270 冬1110266 春1212138 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系79 nT(t

55、)= 10000 + 167 t 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系80 n計算季節(jié)系數(shù)計算季節(jié)系數(shù)： n各周期內(nèi)相應(yīng)實(shí)際值與趨勢值的比值的平均值。各周期內(nèi)相應(yīng)實(shí)際值與趨勢值的比值的平均值。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系81 計算預(yù)測值：計算預(yù)測值： 預(yù)測值預(yù)測值= =趨勢預(yù)測值趨勢預(yù)測值季節(jié)系數(shù)季節(jié)系數(shù) 未 來 一 年 的 夏 秋 冬 春 各 季 對 應(yīng) 的未 來 一 年 的 夏 秋 冬 春 各 季 對 應(yīng) 的 t t 值 分 別 為值 分 別 為 13,14,15,16, 13,14,15,16, 預(yù)測銷售量分別為預(yù)測銷售量分別為: : 夏季:(10,000+16713)1.15=13,99

56、7 (份) 秋季:(10,000+16714)1.00=12,338 (份) 冬季:(10,000+16715)0.85=10,629 (份) 春季:(10,000+16716)1.00=12,672 (份) 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系82 （二）因果關(guān)系模型 在時間序列模型中，它將需求作為因變量，將在時間序列模型中，它將需求作為因變量，將 時間作為唯一的自變量時間作為唯一的自變量。這種做法雖簡單，但忽略。這種做法雖簡單，但忽略 了其它影響需求的因素，如政府規(guī)劃、廣告費(fèi)的支了其它影響需求的因素，如政府規(guī)劃、廣告費(fèi)的支 出等，而因果模型則有效克服時間序列模型的這一出等，而因果模型則有效克服時

57、間序列模型的這一 缺點(diǎn)，它通過對一些與需求（如書包）有關(guān)的影響缺點(diǎn)，它通過對一些與需求（如書包）有關(guān)的影響 因素（學(xué)齡兒童數(shù)）的計算來預(yù)測需求因素（學(xué)齡兒童數(shù)）的計算來預(yù)測需求 由于反映需求及其影響因素之間因果關(guān)系的數(shù)由于反映需求及其影響因素之間因果關(guān)系的數(shù) 學(xué)模型不同，因果模型又分為學(xué)模型不同，因果模型又分為回歸模型、回歸模型、經(jīng)濟(jì)計量經(jīng)濟(jì)計量 模型、投入產(chǎn)出模型等。模型、投入產(chǎn)出模型等。本課只介紹一元線性回歸本課只介紹一元線性回歸 模型預(yù)測方法。模型預(yù)測方法。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系83 （二）因果關(guān)系模型 回歸分 析 投入 產(chǎn)出模 型 先行指 標(biāo) 計量經(jīng) 濟(jì)模型 與時間序列中的最

58、小二乘法相似，但可以包括 多元變量?；貧w分析的基礎(chǔ)是其他事件的發(fā)生影 響了預(yù)測結(jié)果。 關(guān)注每一家企業(yè)對其他企業(yè)及政府的銷售情況， 給出由于另一家企業(yè)的采購變化導(dǎo)致的某一生存 企業(yè)預(yù)測銷量的變化情況。 統(tǒng)計那些與所預(yù)測的序列呈同方向變動，但其 變動發(fā)生在所預(yù)測的序列變動之前的統(tǒng)計數(shù)據(jù)； 例如，汽油價格的上漲預(yù)示著未來大型轎車銷量 的下降。 試圖用一組相互聯(lián)系的方程來描述經(jīng)濟(jì)中的某 些因素。 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系84 1.一元線性回歸模型 YT = a + bx XbY n XbY a XnX YXnXY XXn YXXYn b 2 2 22 )( 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系85 最

59、小二乘法的原理最小二乘法的原理 na、b 應(yīng)使回歸估計值與觀察值的離差平方和最小，即 必須使得 22 11 2 ()() 0 2()0 2()0 nn ii Qyyyabx Qab Q yabx a Q yabx x b anbxy axbxxy 最小 根據(jù)微積分中極值原理，必須使 對 、 的一階偏導(dǎo)數(shù)值為 ，即 整理得方程組： 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系86 222 2 () nxyxyxynxy b nxx xnx YbX aYbX n 可得：可得： 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系87 最小二乘法回歸直線 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系88 3.預(yù)測實(shí)例 某公司近年來的廣告投入與產(chǎn)品銷

60、售額數(shù)據(jù)見下表。試 求出這些數(shù)據(jù)的回歸直線；2003年公司計劃投入廣告費(fèi) 1千萬元，試預(yù)測該年度的銷售額。 年份1990199219951998200020012002 廣告投入 (百萬元) 1.02.03.04.05.06.07.0 銷售額 (百萬元) 74798090105142122 安徽工業(yè)大學(xué)管工學(xué)院工業(yè)工程系89 求解： n以廣告費(fèi)為自變量，銷售額為因變量求回歸直線：以廣告費(fèi)為自變量，銷售額為因變量求回歸直線： 年度廣告費(fèi)廣告費(fèi)X (單位單位:百萬元百萬元) 銷售額銷售額Y (單位單位:百萬元百萬元) X2XY 19901.074.01.074.0 19922.079.04.015