需求預(yù)測(cè)講述

需求預(yù)測(cè)講述第1頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月主要內(nèi)容2010/10/1

1需求預(yù)測(cè)概論2預(yù)測(cè)中的定性方法3預(yù)測(cè)中的定量方法4預(yù)測(cè)方法的選擇5生產(chǎn)管理決策主要內(nèi)容第2頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論預(yù)測(cè)的重要性2010/10/1瑪雅人（Mayan）中美洲地區(qū)和墨西哥印第安人的一支。又譯“馬亞人”,“馬雅人”公元前約2500年就已定居今墨西哥南部、危地馬拉、伯利茲以及薩爾瓦多和洪都拉斯的部分地區(qū)。約有200萬(wàn)人。屬蒙古人種美洲支。使用瑪雅語(yǔ)，屬印第安語(yǔ)系瑪雅-基切語(yǔ)族。分布在尤卡坦中部和北部，伯利茲、洪都拉斯南部及塔瓦斯科和恰帕斯的一部分，危地馬拉低地和高地及恰帕斯和薩爾瓦多的最南端。第3頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論預(yù)測(cè)的重要性2010/10/11：瑪雅文明的終結(jié)。也就是他自己的末日，自己預(yù)測(cè)到了。卻改變不了。（已實(shí)現(xiàn)）

2：汽車，飛機(jī)，火箭的出現(xiàn)時(shí)期。（已實(shí)現(xiàn)）

3：大魔頭（希特勒）的出生和死亡的大致時(shí)期。（已實(shí)現(xiàn)）毀滅性戰(zhàn)爭(zhēng)的爆發(fā)時(shí)期（一二戰(zhàn)）（已實(shí)現(xiàn)）。

5：2012年12月21日太陽(yáng)落下以后。第4頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論預(yù)測(cè)的重要性2010/10/1地球并非人類所有，人類卻是屬于地球所有地球?qū)⒃诘谖逄?yáng)紀(jì)迎向完全滅亡的結(jié)局在埃及的阿列基沙特亞市有一條歷史悠久的大街—勒比坦尼亞大街.發(fā)生的數(shù)十起新娘無(wú)故在大街上的小洞里失蹤;百摹大三角都是于這個(gè)空間有關(guān).還有瞬間轉(zhuǎn)移也是.我叫做精神空間.也就是我們靈魂的世界.我看過(guò)有一個(gè)未解之謎,說(shuō)有一個(gè)女的投胎了三次,還記得第一個(gè)母親,這是真的只是我一時(shí)想不起來(lái)在什么書(shū)上了,我們說(shuō)的鬼就是和這個(gè)空間有關(guān).

我叫做運(yùn)動(dòng)時(shí)間空間,時(shí)空穿越就是從這個(gè)空間里過(guò).夢(mèng)就是在4.5空間里,所以有的夢(mèng)可以預(yù)言的.瑪雅人有5個(gè)預(yù)言，前4個(gè)都實(shí)現(xiàn)了，最后一個(gè)就是世界末日，瑪雅人說(shuō)2012年12月21日的黑夜降臨以后，12月22日的黎明永遠(yuǎn)不會(huì)到來(lái)。第5頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論預(yù)測(cè)的重要性2010/10/1

企業(yè)編制長(zhǎng)期計(jì)劃的基礎(chǔ)為預(yù)算和成本控制提供依據(jù)為開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品提供信息為補(bǔ)充銷售人員提供依據(jù)是作出關(guān)鍵決策的基礎(chǔ)用于編制生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃第6頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論概念2010/10/1預(yù)測(cè)的概念是對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的情況的預(yù)計(jì)和推測(cè)?？茖W(xué)性：客觀事物發(fā)展的慣性；隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。第7頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論種類2010/10/1預(yù)測(cè)的種類（1）科學(xué)預(yù)測(cè)：是對(duì)科學(xué)發(fā)展情況的預(yù)計(jì)和推測(cè)。（2）技術(shù)預(yù)測(cè)：是對(duì)技術(shù)進(jìn)步情況的預(yù)計(jì)和推測(cè)。（3）經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)：是政府部門以及其它一些社會(huì)組織經(jīng)常就未來(lái)的經(jīng)濟(jì)狀況發(fā)展經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)報(bào)告。（4）需求預(yù)測(cè)：不僅為企業(yè)給出了其產(chǎn)品在未來(lái)的一段時(shí)間里的需求期望水平，而且為企業(yè)的計(jì)劃和控制決策提供了依據(jù)。（5）社會(huì)需求：是對(duì)社會(huì)未來(lái)的發(fā)展?fàn)顩r的預(yù)測(cè)和推測(cè)。第8頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論影響預(yù)測(cè)的因素2010/10/1影響預(yù)測(cè)的因素

1、商業(yè)周期：從復(fù)蘇到高潮到衰退到蕭條,周而復(fù)始。2、產(chǎn)品生命周期：任何成功的產(chǎn)品都有導(dǎo)入期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期4個(gè)階段。復(fù)蘇高潮衰退蕭條復(fù)蘇導(dǎo)入期成長(zhǎng)期成熟期衰退期第9頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論需求的構(gòu)成2010/10/1第10頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論典型的趨勢(shì)需求2010/10/1有四種典型的趨勢(shì)需求：（1）線性趨勢(shì)——反映了因果關(guān)系(或時(shí)間）的需求第11頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1有四種典型的趨勢(shì)需求：（2）S型趨勢(shì)——產(chǎn)品成長(zhǎng)并到達(dá)成熟時(shí)期的需求一、概論典型的趨勢(shì)需求第12頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1有四種典型的趨勢(shì)需求：（3）漸進(jìn)趨勢(shì)——以優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品大量投放市場(chǎng)時(shí)出現(xiàn)一、概論典型的趨勢(shì)需求第13頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1有四種典型的趨勢(shì)需求：（4）指數(shù)增長(zhǎng)——產(chǎn)品銷售勢(shì)頭特好的產(chǎn)品一、概論典型的趨勢(shì)需求第14頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一、概論步驟2010/10/1預(yù)測(cè)的步驟1、決定預(yù)測(cè)的目的和用途；2、對(duì)產(chǎn)品及其性質(zhì)分類；3、決定影響因素；4、收集分析資料；5、選擇預(yù)測(cè)方法和模型；6、計(jì)算并核實(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果；7、設(shè)定外在因素；8、求出預(yù)測(cè)值；9、應(yīng)用預(yù)測(cè)結(jié)果；10、預(yù)測(cè)監(jiān)控。

第15頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月定性預(yù)測(cè)定量預(yù)測(cè)仿真預(yù)測(cè)一、概論預(yù)測(cè)的分類2010/10/1長(zhǎng)期預(yù)測(cè)(五年或五年以上)中期預(yù)測(cè)(一個(gè)季度以上兩年以下)短期預(yù)測(cè)(一個(gè)季度一下)預(yù)測(cè)種類：按性質(zhì)分按時(shí)間分第16頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月預(yù)測(cè)方法定性預(yù)測(cè)方法定量預(yù)測(cè)方法德?tīng)柗品ú块T主管討論法用戶調(diào)查法銷售人員意見(jiàn)匯總法因果模型時(shí)間序列模型時(shí)間序列平滑模型時(shí)間序列分解模型移動(dòng)平均法一次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法乘法模型加法模型需求預(yù)測(cè)的分類2010/10/1第17頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1二、預(yù)測(cè)中的定性方法（1）德?tīng)柗品?/p>

Rand公司首創(chuàng)于20世紀(jì)40年代末，步驟如下：

首先，挑選專家，具體人數(shù)視預(yù)測(cè)課題大小而定。選擇具有代表性的專家（不同背景的人）為調(diào)查對(duì)象；第一輪函詢調(diào)查：通過(guò)問(wèn)卷（或E-mail），郵寄預(yù)測(cè)目標(biāo)背景材料，提出需要預(yù)測(cè)的具體項(xiàng)目。注：專家可以以各種方式回答，也可索取詳細(xì)資料，無(wú)任何框框。匯總專家結(jié)果，修改問(wèn)卷，再度發(fā)給專家；統(tǒng)一術(shù)語(yǔ)，統(tǒng)一口徑，統(tǒng)一描述。將結(jié)果反饋專家。第二輪函詢調(diào)查：①專家對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)的各有關(guān)事件發(fā)生的時(shí)間、空間、規(guī)模大小等提供具體預(yù)測(cè)，并說(shuō)明理由。

②主管單位整理分析資料，預(yù)測(cè)結(jié)果第三輪詢函調(diào)查：專家再次得到函詢綜合統(tǒng)計(jì)報(bào)告后，對(duì)預(yù)測(cè)單位提供的綜合意見(jiàn)和論據(jù)加以評(píng)價(jià)，修正原預(yù)測(cè)值經(jīng)3-4輪，預(yù)測(cè)主持者要求依據(jù)個(gè)專家提供的全部資料提出最后預(yù)測(cè)意見(jiàn)。第18頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1（1）德?tīng)柗品?/p>

原則：①匿名性②反饋性③收斂性優(yōu)點(diǎn)：①簡(jiǎn)明直觀②不隨大流，作出自己判斷

二、預(yù)測(cè)中的定性方法第19頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月（2）部門主管集體討論法

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由高級(jí)決策人員召集銷售、生產(chǎn)、采購(gòu)、財(cái)務(wù)、研究與開(kāi)發(fā)等各部門主管開(kāi)會(huì)討論。

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與會(huì)人員充分發(fā)表意見(jiàn)，提出預(yù)測(cè)值

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對(duì)各預(yù)測(cè)值進(jìn)行分析處理。2010/10/1（3）用戶調(diào)查法

—通常是對(duì)現(xiàn)實(shí)的或潛在的顧客所進(jìn)行的調(diào)查。

—市場(chǎng)調(diào)研主要用于對(duì)新產(chǎn)品或缺乏銷售記載的產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)測(cè)采用此法，了解對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品的評(píng)價(jià)了解顧客對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品的好惡，了解特定層次的顧客偏好以確定哪些商品具有競(jìng)爭(zhēng)性。

—數(shù)據(jù)收集方法有問(wèn)卷調(diào)查和上門訪談兩種。二、預(yù)測(cè)中的定性方法第20頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月（4）銷售人員意見(jiàn)匯總（基層意見(jiàn)法） 由各地的銷售人員根據(jù)其個(gè)人的判斷或與地區(qū)有關(guān)部門交換意見(jiàn)并判斷后所作出的預(yù)測(cè)。2010/10/1（5）歷史類比

預(yù)測(cè)某些新產(chǎn)品的需求時(shí)，如果有同類型產(chǎn)品可用來(lái)作為類比模型，那是最理想的情況。類比法可用于很多產(chǎn)品類型——互補(bǔ)產(chǎn)品，替代產(chǎn)品等競(jìng)爭(zhēng)性產(chǎn)品等。二、預(yù)測(cè)中的定性方法第21頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月時(shí)間序列趨勢(shì)成分季節(jié)成分周期成分隨機(jī)波動(dòng)成分2010/10/1三、預(yù)測(cè)中的定量方法第22頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月時(shí)間序列2010/10/1三、預(yù)測(cè)中的定量方法第23頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月（1）簡(jiǎn)單移動(dòng)平均（2）加權(quán)移動(dòng)平均法（3）指數(shù)平滑法（4）線性回歸分析（5）因果回歸模型（6）時(shí)間序列分解2010/10/1三、預(yù)測(cè)中的定量方法第24頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月（1）簡(jiǎn)單移動(dòng)平均(simplemovingaverage)

2010/10/1簡(jiǎn)單移動(dòng)平均適用場(chǎng)合：產(chǎn)品需求為突發(fā)增長(zhǎng)或下降，且不存在季節(jié)性因素時(shí)。移動(dòng)平均法能有效消除預(yù)測(cè)中的隨機(jī)波動(dòng)。選擇移動(dòng)平均的最佳區(qū)間很重要。其主要缺點(diǎn)是在于每一因素都必須以數(shù)據(jù)表示。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的計(jì)算公式為：SMAt+1:t周期末簡(jiǎn)單移動(dòng)平均值，可作為t+1周期的預(yù)測(cè)值A(chǔ)i:i周期的實(shí)際值；n:移動(dòng)平均采用的周期數(shù)第25頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1簡(jiǎn)單移動(dòng)平均簡(jiǎn)單移動(dòng)平均算例周次 需求 3周 9周12345678910111213141580014001000150015001300180017001300170017001500230023002000106713001333143315331600160015671567163318332033136714671500155616441733第26頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的各元素權(quán)重都相等，而加權(quán)移動(dòng)平均的權(quán)重值可以不同。當(dāng)然，其權(quán)重之和必須等于1。權(quán)重的選擇：經(jīng)驗(yàn)法和試算法是選擇權(quán)重的最簡(jiǎn)單的方法。一般而言，最近期的數(shù)據(jù)最能預(yù)示未來(lái)的情況，因而其權(quán)重應(yīng)大些。但是，其需求是季節(jié)性的，故權(quán)重也應(yīng)是季節(jié)性的，一般對(duì)季節(jié)性產(chǎn)品季節(jié)權(quán)重系數(shù)要大。由于加權(quán)移動(dòng)平均能區(qū)別對(duì)待歷史數(shù)據(jù)，因而在這方面要優(yōu)于簡(jiǎn)單移動(dòng)平均。2010/10/1加權(quán)移動(dòng)平均（2）加權(quán)移動(dòng)平均法(weightedmovingaverage)第27頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1加權(quán)移動(dòng)平均加權(quán)移動(dòng)平均法公式及算例計(jì)算公式計(jì)算實(shí)例一家百貨店發(fā)現(xiàn)在某4個(gè)月的期間內(nèi)，其最佳預(yù)測(cè)結(jié)果由當(dāng)月實(shí)際銷售額的40%，倒數(shù)第2個(gè)月銷售額的30%，倒數(shù)第3個(gè)月的20%和倒數(shù)第4個(gè)月的10%，其四個(gè)月的銷售額分別為100,90,105,95。第五個(gè)月的預(yù)測(cè)值為WMAt+1:為t周期末加權(quán)移動(dòng)平均值，作為t+1周期末的預(yù)測(cè)值A(chǔ)1a2a3…an為實(shí)際需求的權(quán)系數(shù)第28頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1指數(shù)平滑法（3）指數(shù)平滑法前兩種預(yù)測(cè)方法（簡(jiǎn)單移動(dòng)平均和加權(quán)移動(dòng)平均）中，主要點(diǎn)在于根據(jù)大量連續(xù)的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)，即隨著模型中新數(shù)據(jù)的增添及過(guò)期數(shù)據(jù)的剔除，新的預(yù)測(cè)結(jié)果就可以預(yù)測(cè)出來(lái)。有的情況下，最近期的情況遠(yuǎn)比較早期的更能預(yù)測(cè)未來(lái)。如果越遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)其重要性就越低，則指數(shù)平滑法就是邏輯性最強(qiáng)且最為簡(jiǎn)單的方法。第29頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1指數(shù)平滑法（3）指數(shù)平滑法一次指數(shù)平滑的平均值公式為：一次指數(shù)平滑的預(yù)測(cè)公式為：SFt+1為t+1期一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)值A(chǔ)t:為t期的預(yù)測(cè)值A(chǔ):平滑系數(shù)，權(quán)重（0≤a≤1）可以改寫(xiě)為：第30頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1指數(shù)平滑法之所以稱之為指數(shù)平滑是因?yàn)槊靠亢笠黄谄錂?quán)重就降低1-。例如，設(shè)=0.05，則各個(gè)時(shí)期的權(quán)重如下所示最近期的權(quán)重=（1-）00.0500最近期的權(quán)重=（1-）10.0475最近期的權(quán)重=（1-）20.0451最近期的權(quán)重=（1-）30.0429權(quán)重因子第31頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法算例：假設(shè)所研究的產(chǎn)品的長(zhǎng)期需求相對(duì)穩(wěn)定，平滑常數(shù)=0.05也較合適，并假設(shè)上個(gè)月的預(yù)測(cè)值（）為1050個(gè)單位，如果實(shí)際需求為1000而不是1050，那么本月的預(yù)測(cè)值為：由于平滑自相關(guān)很小，所以新預(yù)測(cè)值對(duì)誤差為50單位的響應(yīng)僅使得下月的預(yù)測(cè)值減少了2.5個(gè)單位。第32頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月——時(shí)期 ——某期實(shí)際需求——某期預(yù)測(cè)需求 ——時(shí)期總數(shù)2010/10/1預(yù)測(cè)誤差——誤差測(cè)量用來(lái)描述誤差程度的常用術(shù)語(yǔ)有標(biāo)準(zhǔn)差、均方差（或方差）和平均絕對(duì)偏差平均絕對(duì)偏差（MAD）簡(jiǎn)單明了并且可以獲得跟蹤信號(hào)，故再度受寵。MAD是預(yù)測(cè)誤差的平均值，用絕對(duì)值表示。與標(biāo)準(zhǔn)偏差一樣，MAD的優(yōu)點(diǎn)還在于它度量了觀測(cè)值與期望值的離差。在不考慮符號(hào)的情況下，MAD由實(shí)際需求和預(yù)測(cè)需求間的差異計(jì)算而得。它等于用絕對(duì)偏差總和除以數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)，以等式形式給出為：第33頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月線性回歸分析法2010/10/1

定義：兩個(gè)或兩個(gè)以上相關(guān)變量之間的函數(shù)關(guān)系。線性關(guān)系是指變量呈嚴(yán)格直線關(guān)系的一種特殊回歸形式。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)主要事件或綜合計(jì)劃的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)很有用用處：時(shí)間序列預(yù)測(cè)和因果預(yù)測(cè)中都用線性回歸。例子：手?jǐn)M回歸直線、最小二乘分析和模型分解。（4）線性回歸分析法局限性：假設(shè)歷史數(shù)據(jù)和未來(lái)預(yù)測(cè)值都在一條直線上。第34頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月方程2010/10/1（4）線性回歸分析法第35頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月手?jǐn)M趨勢(shì)線

例：某公司某產(chǎn)品過(guò)去3年12季度的銷售量如下表所示， 該企業(yè)希望預(yù)測(cè)第4季度的銷售情況：2010/10/1線性回歸分析法——手?jǐn)M趨勢(shì)線季度銷售量季度銷售量1 6002 15503 15504 15005 24006 31007 26008 29009 380010 450011 400012 4900第36頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月

y=a+bxa=400b=(4950-750)/(12-1)=382y=400+382x2010/10/1線性回歸分析法——手?jǐn)M趨勢(shì)線解：首先建立坐標(biāo)系統(tǒng)，取橫坐標(biāo)為季度，眾坐標(biāo)為銷售額，則將過(guò)去12個(gè)季度的銷售額對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)在坐標(biāo)系統(tǒng)中畫(huà)出，相應(yīng)散點(diǎn)圖，如圖所示，這就是回歸直線，下一步是確定截距a和斜率b。第37頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月設(shè)為實(shí)測(cè)值，y為公式值，則為誤差，令根據(jù)最小二乘法，則：2010/10/1最小二乘法最小二乘法OLS基本思想是試圖使各數(shù)據(jù)點(diǎn)與回歸直線上的相應(yīng)點(diǎn)間的垂直距離平方和最小手?jǐn)M趨勢(shì)線是根據(jù)圖中確定截距a和斜率b，而最小二乘法求解的公式為：得：令：第38頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1最小二乘法第39頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月根據(jù)最小二乘回歸的思想，可以計(jì)算出上例中a和b的值，最終得b=359.6，a=441.6，這表明x每變化1單位，y改變359.6單位。嚴(yán)格按上述方程計(jì)算，可以可以推廣到后一年的四個(gè)季度，下面的結(jié)果分別對(duì)應(yīng)第1，2，3，4季度：2010/10/1最小二乘法第40頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月因果預(yù)測(cè)2010/10/1年份新房屋（x平方碼）地毯銷量（y平方碼）1989 18 130001990 15 120001991 12 110001992 10 100001993 20 140001994 28 160001995 35 190001996 30 170001997 20 13000第41頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月因果預(yù)測(cè)2010/10/1方程：

y=7000+350x設(shè)1998年新建房為25，則

y=7000+350×25=15750碼第42頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月多元線性回歸模型設(shè)定設(shè)定數(shù)學(xué)形式（一般形式）：也成為k變量模型變量（1）Y名稱：因變量、被解釋變量、預(yù)測(cè)子、回歸子、響應(yīng)變量個(gè)數(shù)：一個(gè)（2）x2…xk名稱：自變量、解釋變量、刺激變量、控制變量個(gè)數(shù)：k-1個(gè)（x1=1）第43頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月多元回歸：

考慮多個(gè)變量，以及它們各自對(duì)問(wèn)題的影響。家具行業(yè)里：新結(jié)婚數(shù)、新建房屋數(shù)、可支的收入、趨勢(shì)……有關(guān)系，則

S=B+Bm(M)+Bh(H)+Bi(I)+Bt(T)式中：

S－每年總銷售量；

B－基本銷售額；

M－年中結(jié)婚數(shù)；

H－年中新造房屋數(shù)；

I－可供自由支配的收入；

T－趨勢(shì)多元回歸2010/10/1第44頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月四、預(yù)測(cè)方法的選擇預(yù)測(cè)可以做的事：

（1）新產(chǎn)品市場(chǎng)銷售（2）庫(kù)存量（3）人力資源（4）預(yù)算基本的就是市場(chǎng)銷售量。2010/10/1時(shí)間序列：（1）簡(jiǎn)單移動(dòng)（2）加權(quán)移動(dòng)（3）指數(shù)平滑線性回歸——趨勢(shì)項(xiàng)因果關(guān)系——一定要弄清楚確實(shí)的因果關(guān)系。第45頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月Herbig曾做過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，1000萬(wàn)到5億美元的企業(yè)

預(yù)測(cè)方法舉例用到的％重要性使用情況排列高層管理討論866 2.9銷售人員 68 5 2.2顧客調(diào)查 72 4.7 2.2時(shí)間序列 45 4.3 1.5加權(quán)平均 46 3.8 1.4指數(shù)平滑 36 2.8 0.9線性回歸 38 4.0 1.3多元回歸 35 3.6 1.0四預(yù)測(cè)方法的選擇2010/10/1第46頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月一.產(chǎn)品決策 一切機(jī)構(gòu)存在基礎(chǔ)：提供產(chǎn)品或服務(wù)。 最終維持：選擇，確定和設(shè)計(jì)產(chǎn)品。 新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和選擇，受下列因素影響：

（1）經(jīng)濟(jì)的改變；（2）家庭規(guī)?？s??；（3）工藝的改變；（4）政策，法律的改變；（5）其它變化；五、管理決策影響產(chǎn)品變化的因素2009/10/1第47頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月二.產(chǎn)品生命周期產(chǎn)品生命周期2010/10/1第48頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月三.新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的要求：

（1）快速響應(yīng)市場(chǎng)（2）降低產(chǎn)品的復(fù)雜性； （3）增加零部件標(biāo)準(zhǔn)化程度； （4）改善產(chǎn)品的功能； （5）提高產(chǎn)品使用舒適性，安全性，可靠性 （6）質(zhì)量魯棒性（robust）減少制造變異對(duì)性能影響。新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的要求2010/10/1第49頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月管理過(guò)程是決策過(guò)程決策方法：

多目標(biāo)優(yōu)化決策樹(shù)——多層決策簡(jiǎn)單決策——單層決策決策類型：

不確定決策風(fēng)險(xiǎn)決策——概率決策決策類型和方法2010/10/1第50頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月不確定決策

對(duì)未來(lái)情況難以預(yù)測(cè)，發(fā)生的概率也不清楚一般有三種決策方法：

（1）悲觀決策準(zhǔn)則

——從最不利中求較好的Maximin

（2）樂(lè)觀決策準(zhǔn)則

——從最好中求較好的Maximax

（3）平均輸出準(zhǔn)則

——從最好和最壞之差選擇最大者2010/10/1不確定決策第51頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月選擇自然態(tài)平均輸出市場(chǎng)好市場(chǎng)不好大車間200,000-180,00020,000小車間100,000-20,00080,000樂(lè)觀（大車間）悲觀（小車間）平均（小車間）2010/10/1不確定決策例例：某公司想生產(chǎn)一種儲(chǔ)貨架，做了預(yù)算：建大車間：市場(chǎng)好（全部貨出）贏利200,000元市場(chǎng)不好（賣不出）虧損180,0000元建小車間：市場(chǎng)好（全部貨出）贏利100,000元市場(chǎng)不好（賣不出）虧損20,000元第52頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月2010/10/1不確定決策例風(fēng)險(xiǎn)決策中的ＥＭＶ理論

ＥＭＶ（期望貨幣價(jià)值）理論即對(duì)各種方案可能發(fā)生的情況做出概率估計(jì)，再根據(jù)各種情況的收益值，應(yīng)用概率中的數(shù)學(xué)期望公式得出各種方案的期望貨幣價(jià)值。決策者可根據(jù)得到的期望貨幣價(jià)值的高低對(duì)方案選擇，并做出決策。

ＥＭＶ理論是早期人們進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)比較簡(jiǎn)單的一種數(shù)學(xué)方法，這種方法對(duì)決策可能發(fā)生的各種情況的概率數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求很高，而且僅僅根據(jù)ＥＭＶ最大的原則來(lái)做決策忽略了人們對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度，所以現(xiàn)在ＥＭＶ理論通常作為決策者初步?jīng)Q策時(shí)的一個(gè)參考標(biāo)準(zhǔn)。第53頁(yè)，課件共58頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月風(fēng)險(xiǎn)決策多種自然態(tài)出現(xiàn)，每種具有某種概率計(jì)算出期望贏利：例：上例假設(shè)各種自然態(tài)出現(xiàn)的概率均為0.5，對(duì)三種選擇的

EMV計(jì)算如下：

EMV（1）=200,000×0.5+(-180,000)×0.5=10,000元