物流需求預測教材

1、第二章 物流需求預測本章主要內(nèi)容v第一節(jié) 物流需求預測概述物流需求分析物流需求預測的作用、特點、內(nèi)容、流程v第二節(jié) 常用預測方法簡介定性預測法定量預測法v第三節(jié) 宏觀物流需求預測v第四節(jié) 微觀物流需求預測v第五節(jié) 物流需求預測中的一些問題第一節(jié) 物流需求預測v本節(jié)主要內(nèi)容物流需求分析物流需求預測的作用物流需求預測特點物流需求預測內(nèi)容物流需求預測流程一、物流需求分析v什么是物流需求？v即指對物流服務的需求，具體說是指一定時期內(nèi)社會經(jīng)濟活動對生產(chǎn)、流通、消費領域的原材料、成品和半成品、商品以及廢舊物品、廢舊材料等的配置作用而產(chǎn)生的對物資在空間、時間和效率方面的要求，涉及運輸、庫存、包裝、裝卸搬運、

2、流通加工、配送以及與之相關的信息等物流活動的諸方面。 v不僅僅指具有支付能力的實際的物流需求，也應該包含潛在的物流市場需求。一、物流需求分析v物流需求量和物流需求結構 物流需求既有量的界定又有結構的界定 物流需求量就是物流活動中運輸、儲存、包裝、裝卸搬運和流通加工等物流作業(yè)量，這些量的總和構成了物流規(guī)模。物流需求結構可以從不同角度劃分 v從物流服務內(nèi)容上分，包括運輸、倉儲、包裝、裝卸搬運、流通加工、配送、信息服務等方面的需求。 v從物流服務的形態(tài)上分，包括有形的需求和無形的需求。 一、物流需求分析v物流需求的時間和空間特征 物流需求在何時、何地發(fā)生不同的物流系統(tǒng)有不同的物流需求模式不同的產(chǎn)品有

3、不同的物流需求模式v物流需求的獨立性與派生性 獨立需求的預測派生需求的預測一、物流需求分析v物流需求的層次從物流需求的內(nèi)容來看，v最基本的物流服務v擴展的物流服務v系統(tǒng)的物流服務 從物流需求的范圍來看v宏觀物流需求v微觀物流需求 一、物流需求分析v物流需求的量化量化描述和分析有利于更精確地掌握物流需求的變化規(guī)律 量化指標的選擇需要考慮：v絕對量和相對量絕對量描述物流需求能夠反映一定時期物流需求的規(guī)模相對量則能夠反映物流需求的某種變化規(guī)律在研究物流系統(tǒng)需求的量化分析時，絕對量和相對量的描述是互補的，二者缺一不可 v統(tǒng)一度量衡要全面地表示物流需求的內(nèi)容，并在不同的地區(qū)、不同的時期具有可比性，必須使

4、用統(tǒng)一的計量單位價值量 具體物流作業(yè)量的量化則要根據(jù)其作業(yè)性質(zhì)，賦予其特定的度量單位 v靜態(tài)分析與動態(tài)分析兼顧 二、物流需求預測的作用v物流需求分析的必要環(huán)節(jié)v改善物流管理 v為物流發(fā)展規(guī)劃和戰(zhàn)略提供依據(jù)三、物流需求預測的特點v預測內(nèi)容物流需求預測具有一定的獨立性 v預測周期微觀物流需求預測多為短期的、單項的需求預測 宏觀物流需求預測則具有長期性、綜合性v預測方法獨立的物流需求可以選擇適當?shù)慕y(tǒng)計預測方法進行預測派生的物流需求需要根據(jù)最終產(chǎn)品的需求推算四、物流需求預測的內(nèi)容 v根據(jù)物流需求預測的目的確定v在微觀環(huán)境下，通常需要預測物流活動中被組織流動的物資種類、數(shù)量、物流作業(yè)模式與范圍等，這是確

5、定物流系統(tǒng)的網(wǎng)絡布局、設備配置、作業(yè)方式的基本依據(jù)。v在宏觀環(huán)境下，需要對社會經(jīng)濟發(fā)展水平進行分析和預測，進而預測貨物流動對運輸基礎設施、物流園區(qū)、配送中心、倉儲設施等的需求，為國家和地區(qū)物流規(guī)劃提供數(shù)量依據(jù)。五、物流需求預測的流程 v與一般的預測流程基本相同確定預測的目標資料和情報的搜集與分析選擇預測方法進行預測分析評價提交預測報告確定預測目標資料和情報的搜集與分析預測分析評價提交預測報告第二節(jié)第二節(jié) 常用預測方法簡介常用預測方法簡介v本節(jié)主要內(nèi)容定性預測方法v定性預測法的特點v常用定性預測法定量預測法v定量預測法的特點v常用定量預測法一、定性預測法v定性預測法主要是利用直觀材料，依靠管理者

6、個人的經(jīng)驗和綜合分析能力，對未來的發(fā)展方向和趨勢做出推斷，其優(yōu)點是直觀簡單、適應性強。v常用的定性預測法德爾菲法頭腦風暴法主觀概率法市場調(diào)研小組共識（一）德爾菲法v又稱專家調(diào)查法。根據(jù)專業(yè)人員的直接經(jīng)驗，對研究的問題進行判斷、預測的一種方法。優(yōu)點v不受地區(qū)人員的限制，應用廣泛、費用較低。v可以分別對不同的專業(yè)人士進行調(diào)查，能夠得到各種不同的觀點和意見，通常在歷史資料不足或不可測因素較多時尤為適用，如我國第三方物流發(fā)展趨勢預測。缺點v預測結果取決于專家的學識、經(jīng)驗、心理狀態(tài)和對預測問題感興趣的程度，受主觀認識制約較強。 （一）德爾菲法v一般預測程序 第一步：明確預測目標，成立預測小組，準備預測問

7、題的背景材料。第二步：選擇專家、專業(yè)人員第三步：要求專家根據(jù)自己的知識和經(jīng)驗，對所預測事物的未來發(fā)展趨勢提出自己的預測，說明其依據(jù)和理由，并書面答復主持預測的單位。 第四步：預測小組對專家的預測意見進行歸納整理。 第五步：專家等人進行第二次預測，提出自己的修改意見及其依據(jù)和理由。 如此反復往返征詢、歸納、修改，一般經(jīng)過4-5次反饋，各位專家的意見就會基本趨向一致。 （二）其他定性預測方法（二）其他定性預測方法v主觀概率法主觀概率是指人對有關事件發(fā)生的可能性所做出的主觀量度，它應具有客觀概率的基本性質(zhì)。在主觀概率的基礎之上做出的預測就稱為主觀概率法 v市場調(diào)研 通過各種不同方法（發(fā)調(diào)查表、面談等

8、）對某一個關鍵的問題進行調(diào)查搜集數(shù)據(jù)，從而推斷該問題未來的發(fā)展趨勢。v小組共識召集由與被預測問題相關的人員，如中高層管理人員、銷售人員或顧客參加的會議，在會議上大家自由討論對該問題的看法和意見，從而得出比較一致的結論。 二、定量預測方法v定量預測方法需要有較為翔實的數(shù)據(jù)作為基礎，越是復雜的模型對數(shù)據(jù)的要求越高。 v常用定量預測方法時間序列預測法v指數(shù)平滑法v時間序列分解法v趨勢外推法vARMA法v灰色預測法v回歸預測法v一元線性回歸預測法v多元線性回歸預測法v非線性回歸預測法單指數(shù)平滑法 單指數(shù)平滑法是利用前一期的預測值 tF代替 ntx得到預測的通式，即 ：tttFxF)1 (1回總目錄回本

9、章目錄為第t-n期的實際觀察值。ntxv單指數(shù)平滑法是一種加權預測，權數(shù)為。它既不需要存儲全部歷史數(shù)據(jù)，也不需要存儲一組數(shù)據(jù)，從而可以大大減少數(shù)據(jù)存儲問題，甚至有時只需一個最新觀察值、最新預測值和值，就可以進行預測。霍爾特雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法v因為當趨勢存在時，單平滑值滯后于實際值，所以需要對趨勢進行平滑。111ttttSxSb 111ttttbSSbt mttFSbm 計算公式：（2.1）（2.2）（2.1）式是利用前一期的趨勢值1tb直接修正tS（2.2）式用來修正趨勢項tb，趨勢值用相鄰兩次平滑值之差來表示。（三）回歸預測法（三）回歸預測法v通過分析事物之間的相關關系和影響程度來進行預測

10、的方法，也稱為因果預測法。v基本思路把需要估計的量作為因變量，與其具有相關關系的量作為自變量，通過大量收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計學中回歸分析的方法，把變量之間的非確定性的相關關系轉(zhuǎn)化成某種函數(shù)表達式，運用自變量的數(shù)據(jù)來對因變量進行預測。v一元線性回歸預測（三）回歸預測法（三）回歸預測法v一元線性回歸預測當具有相關關系的兩個隨機變量數(shù)據(jù)分布大體上呈線性趨勢時，采用適當?shù)挠嬎惴椒?，找到兩者之間特定的經(jīng)驗公式，即一元線性回歸模型，然后根據(jù)自變量的變化，來預測因變量的發(fā)展變化?；貧w模型iiiuxbby10式中：b0，b1未知參數(shù)； ui 剩余殘差項 / 隨機擾動項。（三）回歸預測法（三）回歸預測法v假定條

11、件：變量之間存在線性相關關系，通?？刹捎蒙Ⅻc圖、相關分析等方法確定。ui是一個均值為0，方差為常數(shù)的隨機變量，各個 ui 間相互獨立，且與自變量 xi無關。v參數(shù)b0，b1的計算公式為：xbyb102221)()(xnxyxnyxxxyyxxbiiiiii（三）回歸預測法（三）回歸預測法v常用的檢驗指標標準誤差可用來衡量各種預測方法精確度的高低）相關系數(shù)衡量因變量與自變量的相關程度和方向可決系數(shù)衡量自變量對應變量的解釋程度）t檢驗檢驗回歸系數(shù)的顯著性F檢驗檢驗回歸方程的顯著性德賓沃森統(tǒng)計量（D-W統(tǒng)計量）檢驗剩余項ui的相互獨立性）等。（三）回歸預測法（三）回歸預測法v預測公式220)()(1

12、1xxxxnSEty置信區(qū)間（三）回歸預測法（三）回歸預測法v多元線性回歸預測基本原理與一元線性回歸預測相同注意問題v自變量的選擇逐步回歸v異方差加權最小二乘法v異常值與強影響點的處理檢驗v回歸方程的顯著性（t檢驗、F檢驗等）v多重共線性診斷：方差擴大因子法、特征根法、直觀判定消除：剔除不重要的解釋變量、增大樣本容量（三）回歸預測法（三）回歸預測法v非線性回歸預測 兩個因素之間的關系不是線性時，這時就需要選擇適當類型的曲線擬合實際情況模型選擇方法v根據(jù)掌握的理論知識或是經(jīng)驗予以確定v根據(jù)搜集的數(shù)據(jù)資料作散點圖，觀察得到適當?shù)那€來擬合因素之間的發(fā)展趨勢v常用的函數(shù)曲線有冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函

13、數(shù)、S型函數(shù)、拋物線等 參數(shù)估計v將非線性函數(shù)關系轉(zhuǎn)化成線性關系再用最小二乘法計算第三節(jié)第三節(jié) 宏觀物流需求預測宏觀物流需求預測v本節(jié)主要內(nèi)容宏觀物流需求分析 宏觀物流需求的預測方法 宏觀物流需求預測舉例 一、宏觀物流需求分析v什么是宏觀物流需求？國家或地區(qū)的物流需求是國家或地區(qū)物流規(guī)劃的前提，也是國家或地區(qū)物流規(guī)模的一個衡量指標。v宏觀物流需求的計量指標價值量貨幣形態(tài)計量的物流需求 v如庫存占用資金，貨物周轉(zhuǎn)額、社會物流成本等 v用于以物流項目規(guī)劃、投資為前提的物流需求預測實物量 物流的各功能性需求v如貨運量、貨運周轉(zhuǎn)量、庫存量、出入庫作業(yè)量等v用于以基礎設施設備的規(guī)劃設計為前提的物流需求預

14、測計量指標的選擇 v根據(jù)需求預測的目的明確物流需求的計量指標v實物量與價值量指標配合使用 一、宏觀物流需求分析v宏觀物流需求的影響因素產(chǎn)業(yè)結構、經(jīng)濟規(guī)模、人口數(shù)量、國民經(jīng)濟各部門的經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃、技術進步等都會對宏觀物流需求產(chǎn)生影響根據(jù)物流需求預測目的、可行性確定主要的影響因素二、宏觀物流需求的預測方法 v灰色預測、ARMA法、投入產(chǎn)出、計量經(jīng)濟模型、組合預測、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法都在相關文獻中有所應用。v注意定性分析與定量分析相結合三、宏觀物流需求預測舉例v例例 對云南省物流需求進行預測對云南省物流需求進行預測v物流需求的實物量預測云南省1994-2003年綜合貨運量和GDP年份GDP（億元）綜合貨

15、運量（萬噸）1994973.9737860.0019951206.6838400.0019961491.6242852.0019971644.2346782.0019981793.9048448.0019991855.7450781.0020001955.0952452.0020012074.7153198.6320022232.3255013.7020032465.2958664.10三、宏觀物流需求預測舉例v做折線圖v做云南省綜合貨運量對GDP的回歸分析云南省綜合貨運量與GDP的折線圖回歸統(tǒng)計Multiple R0.989268R Square0.978652Adjusted R Squa

16、re0.975983標準誤差1081.95觀測值10方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析14.29E+084.29E+08366.74235.73E-08殘差893649271170616總計94.39E+08 Coefficients標準誤差t StatP-valueIntercept21682.541438.76115.070283.72E-07X Variable 115.125630.78982919.150525.73E-08三、宏觀物流需求預測舉例v綜合貨運量對GDP的回歸預測模型為：v在已知GDP的預測值的情況下即可得到云南省綜合貨運量的預測值。GDP13.

17、1521682.54綜合貨運量第四節(jié) 微觀物流需求預測v本節(jié)主要內(nèi)容微觀物流需求分析 微觀物流需求的預測方法 微觀物流需求預測舉例 一、 微觀物流需求分析v什么是微觀物流需求微觀物流需求是指企業(yè)或組織層面的物流需求是企業(yè)進行物流業(yè)務組織的基礎，往往直接關系到企業(yè)各物流環(huán)節(jié)的運作 v 微觀物流需求分類供應物流需求生產(chǎn)物流需求 銷售物流需求 v微觀物流需求的計量 物流需求的預測應以實物量指標為主，并在此基礎上核算出價值量指標，以此來反映物流投入的總價值。二、微觀物流需求的預測方法v主要研究對象就是企業(yè)的市場需求v一般的企業(yè)市場需求的預測方法都可以使用v應首先對企業(yè)的物流需求進行全面的分析，確定物流

18、需求預測的重點環(huán)節(jié)，收集相關數(shù)據(jù)，選擇適當?shù)姆椒ㄟM行預測。v定量方法中較為常用的是時間序列預測分析三、微觀物流需求預測舉例v例 某企業(yè)產(chǎn)品需求預測 下表為按季度統(tǒng)計的某企業(yè)某種產(chǎn)品需求的時間序列，現(xiàn)希望預測第2年第三季度的該產(chǎn)品需求。表中數(shù)據(jù)單位為噸。 分析：本例數(shù)據(jù)點較少，因此考慮使用對數(shù)據(jù)要求不高的簡單指數(shù)平滑法進行預測。年份季度1234112007009001100214001000三、微觀物流需求預測舉例v假設=0.2，將第1年四個季度產(chǎn)品需求的平均數(shù)作為初始值，即初始值F0=975，則第2年1季度的預測值為v同理，可得到第2年2季度和3季度的預測值（練習）v存在的問題分析畫折線圖-產(chǎn)品需求有明顯的趨勢采取能夠反映趨勢變化的預測方法-霍爾特模型)(10009758 . 011