生產(chǎn)運作管理需求預測(文件)
【正文】 Y為因變量的取值； 定量預測方法序號 年份 汽車產(chǎn)量 x 薄鋼板消耗量 y1 1996 2 1997 3 1998 4 1999 5 2023 6 2023 7 2023 l (1) 數(shù)據(jù)的直觀分析及散點圖描述? y隨著 x的增加而增加，故變量 y與 x是相關的。l 例如產(chǎn)品價格。2季度 :(170+559)=831(+)/2=(+)/24季度300200220530225280335390(300/225)=3季度2季度? Tt=170+55*t趨勢值季度序號 t銷售量At4個季度銷售總量4個季度移動平均季度中點1 3002 2003 2204 530 1250 5 520 1470 6 420 1690 7 400 1870 8 700 2140 定量預測方法Step 2: 計算季節(jié)因子 時間 實際值 趨勢值 實際值 /趨勢值 季節(jié)因子97年 1季度2季度 520220Sl 企圖從時間序列之中找出各種成分，并在對各種成分單獨預測的基礎上，綜合處理各種成分的預測值，以得到最終的預測結果。l 一般來說， α選得小選得小 一些，預測穩(wěn)定性比較好；反之，其響應性就比較好。 含義：l 利用和預測期密切相關的近期實際數(shù)據(jù)資料，計算出其平均值作為下期預測值的方法。 例題： 定量預測方法月份 實際銷量（百臺） n=31 202 213 234 24 (20+21+23)/3=5 25 (21+23+24)/3=6 27 7 26 8 25 9 26 10 28 11 27 12 29 定量預測方法 定量預測方法161。 定量預測方法（二）加權移動加權平均法161。? 對管理者啟示？ 定性預測方法 l 描點繪圖，可以比較當 n=3,n=4時對預測結果的影響 ? 定性預測方法 l 管理者的任務161。誘因有政治，經(jīng)濟的變動 ,戰(zhàn)爭Irregularity,短期的 ,不可預測的因素 定性預測方法 趨勢成分 季節(jié)成分 周期成分 隨機波動成分 合成 定量預測方法三、時間序列平滑模型 ※ 適用范圍及原理 方法l 沒有明顯的趨勢、季節(jié)、周期影響的相對平穩(wěn)的時間序列l(wèi) 通過多期觀測數(shù)據(jù)取平均， 消除隨機成分 的影響；l 簡單移動平均 （ Simple moving average， SMA）l 加權移動平均 （ Weighted moving average， WMA）l 一次指數(shù)平滑 （ Simple Exponential smoothing）l 二次指數(shù)平滑 定量預測方法（一）簡單移動平均法161。161。 定量預測方法l 定量預測概述（ 前提假設、定義、分類 ）l 時間序列（ 定義、構成 ）l 時間序列平滑模型（ 作用、方法 ）l 時間序列分解模型l 因果關系模型（）l 預測模型的選擇161。l 預測值容易按地區(qū)、分支機構、銷售人員、產(chǎn)品等分開；重視銷售人員意見；取樣較多，預測結果較穩(wěn)定。 定義 優(yōu)缺點l 簡單易行、不需要準備歷史資料、匯集了各主管的經(jīng)驗與判斷；適用于缺乏足夠歷史資料情形；l 缺乏嚴格的科學性；與會人員相互影響；耽誤主管時間；無人對其正確性負責；結果
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