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物流需求預(yù)測方法介紹-wenkub

2023-01-26 23:08:54 本頁面
 

【正文】 ..332211 ntntttt ???? ...332211 最適合的預(yù)測期:短期。經(jīng)驗(yàn)法和試算法是選擇權(quán)重的最簡單的方法。 W1第 t1期實(shí)際銷售額的權(quán)重; At2,At3和 Atn分別表示前兩期、前三期直至前 n期的實(shí)際值 二、加權(quán)移動平均法 加權(quán)移動平均給固定跨越期限內(nèi)的每個變量值以相等的權(quán)重。簡單的移動平均的計(jì)算公式如下: Ft=(At1+At2+At3+…+At n)/n 式中: 時間序列預(yù)測法是基于歷史繼承性這一原則而進(jìn)行的預(yù)測,即短期內(nèi)某個事物的發(fā)展趨勢是其過去歷史的延伸。先請一組專家( 10~ 50人)獨(dú)立地對需要預(yù)測的問題提出意見,公司主持人把各人意見綜合,整理后又反饋給每個人,使他們有機(jī)會比較一下他人不同的意見。 ( 2) 計(jì)算各組的綜合評分和評價對象的總評分。 ? 根據(jù)指標(biāo)和等級評出分?jǐn)?shù)值。先制定出各項(xiàng)評價指標(biāo)統(tǒng)一的評價等級或分值范圍,然后制定出每項(xiàng)評價指標(biāo)每個等級的標(biāo)準(zhǔn),以便打分時掌握。 綜合評分法 ? 定義: 綜合評分法這一種方法是用于評價指標(biāo)無法用統(tǒng)一的量綱進(jìn)行定量分析的場合,而用無量綱的分?jǐn)?shù)進(jìn)行綜合評價。主要用于開發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品、新項(xiàng)目、研究發(fā)展戰(zhàn)略時采用。主要是聘請一些專家,他們根據(jù)自己長期對于市場發(fā)展規(guī)律的知識和經(jīng)驗(yàn),借助于其他產(chǎn)品進(jìn)行類比分析、現(xiàn)實(shí)條件分析、經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度分析等,就可能提出令人信服的預(yù)測結(jié)果來。 ? 綜合評分法是先分別按不同指標(biāo)的評價標(biāo)準(zhǔn)對各評價指標(biāo)進(jìn)行評分,然后采用加權(quán)相加,求得總分。這項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn),一般是定性與定量相結(jié)合,也可能是定量為主,也可以是定性為主,根據(jù)具體情況而定。評價者收集和指標(biāo)相關(guān)的資料,給評價對象打分,填入表格。 ( 3) 評價結(jié)果的運(yùn)用。如仍堅(jiān)持自己的意見,可進(jìn)一步說明理由,再寄給主持人。它注重研究事物發(fā)展變化的內(nèi)因。 Ft對下一期的預(yù)測值; 其原理是:歷史各期產(chǎn)品需求的數(shù)據(jù)信息對預(yù)測未來期內(nèi)的需求量的作用是不一樣的。 W2第 t2期實(shí)際銷售額的權(quán)重; 一般而言,最近期的數(shù)據(jù)最能預(yù)示未來的情況,因而權(quán)重應(yīng)大些。最新數(shù)據(jù)的權(quán)重高于早期數(shù)據(jù)。 a的值越接近于 0,預(yù)測對偏差的調(diào)整就越慢(即預(yù)測對時間序列做出了更大的平滑)。 111 ??? ?? ttt TSFAt 帶有需求趨勢和季節(jié)性需求校正的指數(shù)平滑法( Winter模型) 當(dāng)需求的時間序列中可觀察到既有趨勢變動特征又有季節(jié)性波動的特征時,使用帶有需求趨勢和季節(jié)性需求校正的指數(shù)平滑法較為合適。因此,在選擇模型時要非常慎重。由于市場現(xiàn)象一般是受多種因素的影響,而并不是僅僅受一個因素的影響。 u為隨機(jī)干擾項(xiàng),與 x無關(guān),它反映了 y被 x解釋的不確定性。 當(dāng) r0, 稱正線性相關(guān) , Xi上升 , Yi呈線性增加 。當(dāng)多個自變量與因變量之間是線性關(guān)系時,所進(jìn)行的回歸分析就是多元性回歸。 多元線性回歸的計(jì)算模型 ? 多元性回歸模型的參數(shù)估計(jì),同一元線性回歸方程一樣,也是在要求誤差平方和 ( )為最小的前提下,用最小二乘法求解參數(shù)。計(jì)算公式為: 其中, 估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差,即因變量 y的實(shí)際值與回歸方程求出的估計(jì)值之間的標(biāo)準(zhǔn)誤差,估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差越小,回歸方程擬合程度越程。 ( t檢驗(yàn)) 在一元線性回歸中,回歸系數(shù)
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