生產(chǎn)運(yùn)作管理需求預(yù)測(cè)(文件)
【正文】 Y為因變量的取值； 定量預(yù)測(cè)方法序號(hào) 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(diǎn)圖描述? y隨著 x的增加而增加，故變量 y與 x是相關(guān)的。l 例如產(chǎn)品價(jià)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(shì)值季度序號(hào) t銷售量At4個(gè)季度銷售總量4個(gè)季度移動(dòng)平均季度中點(diǎn)1 3002 2003 2204 530 1250 5 520 1470 6 420 1690 7 400 1870 8 700 2140 定量預(yù)測(cè)方法Step 2: 計(jì)算季節(jié)因子 時(shí)間 實(shí)際值 趨勢(shì)值 實(shí)際值 /趨勢(shì)值 季節(jié)因子97年 1季度2季度 520220Sl 企圖從時(shí)間序列之中找出各種成分，并在對(duì)各種成分單獨(dú)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，綜合處理各種成分的預(yù)測(cè)值，以得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。l 一般來說， α選得小選得小 一些，預(yù)測(cè)穩(wěn)定性比較好；反之，其響應(yīng)性就比較好。 含義：l 利用和預(yù)測(cè)期密切相關(guān)的近期實(shí)際數(shù)據(jù)資料，計(jì)算出其平均值作為下期預(yù)測(cè)值的方法。 例題： 定量預(yù)測(cè)方法月份 實(shí)際銷量（百臺(tái)） 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(yù)測(cè)方法 定量預(yù)測(cè)方法161。 定量預(yù)測(cè)方法（二）加權(quán)移動(dòng)加權(quán)平均法161。? 對(duì)管理者啟示？ 定性預(yù)測(cè)方法 l 描點(diǎn)繪圖，可以比較當(dāng) n=3,n=4時(shí)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響 ? 定性預(yù)測(cè)方法 l 管理者的任務(wù)161。誘因有政治，經(jīng)濟(jì)的變動(dòng) ,戰(zhàn)爭(zhēng)Irregularity,短期的 ,不可預(yù)測(cè)的因素 定性預(yù)測(cè)方法 趨勢(shì)成分 季節(jié)成分 周期成分 隨機(jī)波動(dòng)成分 合成 定量預(yù)測(cè)方法三、時(shí)間序列平滑模型 ※ 適用范圍及原理 方法l 沒有明顯的趨勢(shì)、季節(jié)、周期影響的相對(duì)平穩(wěn)的時(shí)間序列l(wèi) 通過多期觀測(cè)數(shù)據(jù)取平均， 消除隨機(jī)成分 的影響；l 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均 （ Simple moving average， SMA）l 加權(quán)移動(dòng)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(yù)測(cè)方法（一）簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法161。161。 定量預(yù)測(cè)方法l 定量預(yù)測(cè)概述（ 前提假設(shè)、定義、分類 ）l 時(shí)間序列（ 定義、構(gòu)成 ）l 時(shí)間序列平滑模型（ 作用、方法 ）l 時(shí)間序列分解模型l 因果關(guān)系模型（）l 預(yù)測(cè)模型的選擇161。l 預(yù)測(cè)值容易按地區(qū)、分支機(jī)構(gòu)、銷售人員、產(chǎn)品等分開；重視銷售人員意見；取樣較多，預(yù)測(cè)結(jié)果較穩(wěn)定。 定義 優(yōu)缺點(diǎn)l 簡(jiǎn)單易行、不需要準(zhǔn)備歷史資料、匯集了各主管的經(jīng)驗(yàn)與判斷；適用于缺乏足夠歷史資料情形；l 缺乏嚴(yán)格的科學(xué)性；與會(huì)人員相互影響；耽誤主管時(shí)間；無人對(duì)其正確性負(fù)責(zé)；結(jié)果
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