【正文】 的庫(kù)房保管貨物、由自己的工人進(jìn)行包裝、裝卸等等費(fèi)用都沒(méi)列入物流費(fèi)用科目?jī)?nèi)。5．降低物流成本的主要途徑（ 1）統(tǒng)進(jìn)分銷(xiāo)，連鎖經(jīng)營(yíng)（ 2）較快物流速度，擴(kuò)大物流量（ 3）減少資金周轉(zhuǎn)環(huán)節(jié) （ 4）采用先進(jìn)、合理的物流技術(shù) （ 5）改善物流管理，加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)核算 二、物流績(jī)效分析1． 績(jī)效評(píng)價(jià) 績(jī)效評(píng)價(jià)是對(duì)業(yè)績(jī)和效率的一種事后的評(píng)估與度量以及事前的控制與指導(dǎo)，從而判斷是否完成了預(yù)定的任務(wù)、完成的水平、取得的效益和所付出的代價(jià)。可以說(shuō)， 評(píng)價(jià)貫穿于規(guī)劃決策過(guò)程的每一步。 靜態(tài)評(píng)價(jià) 完成如下工作：物流系統(tǒng)（包括運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)、物流節(jié)點(diǎn)和信息絡(luò)）的建設(shè)水平、布局質(zhì)量、數(shù)量規(guī)模和容量大小，分析整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的幾何拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、聯(lián)結(jié)質(zhì)量、覆蓋密度和物流吞吐能力等等性能。 國(guó)民經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的目標(biāo) 是對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)與設(shè)施的經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行分析，以確定物流網(wǎng)絡(luò)與設(shè)施消耗社會(huì)資源的真實(shí)價(jià)值。? 有些影響屬于描述性的，有些可以在方案的技術(shù)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中得到反映，有些則可通過(guò)專(zhuān)家調(diào)查和民意測(cè)驗(yàn)以及項(xiàng)目實(shí)施后的 “ 后評(píng)價(jià) ” 來(lái)考慮。目標(biāo)也是分層次的，可分為總目標(biāo)和具體目標(biāo)。 權(quán)重具有隨機(jī)性與模糊性，它是一個(gè)模糊隨機(jī)量 。 對(duì)每項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，均需規(guī)定計(jì)算方法，并對(duì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)作恰當(dāng)?shù)恼f(shuō)明。評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合方法? 層次分析法? 模糊評(píng)價(jià)法 層析分析法 步驟： 層次分析法的基本原理 : 層次分析法根據(jù)問(wèn)題的性質(zhì)和要達(dá)到的總目標(biāo)，將問(wèn)題分解為不同的組成因素，并按照因素間的相互關(guān)聯(lián)影響以及隸屬關(guān)系將因素按不同層次聚集組合，形成一個(gè) 多層次 的分析結(jié)構(gòu)模型，從而最終使問(wèn)題歸結(jié)為最低層 (供決策的方案、措施等 )相對(duì)于最高層 (總目標(biāo) )的 相對(duì)重要權(quán)值 的確定或相對(duì)優(yōu)劣次序的排定。故則該特征值對(duì)應(yīng)的歸一化特征向量故最后的決策 應(yīng)為去桂林 。p 物流需求預(yù)測(cè)：物流需求預(yù)測(cè)是對(duì)未來(lái)物流需求發(fā)展趨勢(shì)的估計(jì)。物流需求預(yù)測(cè)是制定物流 產(chǎn)業(yè)政策、企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和管理決策 的依據(jù)60物流需求分析預(yù)測(cè)的內(nèi)容p 社會(huì)物流需求分析預(yù)測(cè)1. 系統(tǒng)的輻射范圍（目標(biāo)市場(chǎng)）2. 服務(wù)需求結(jié)構(gòu)（為系統(tǒng)功能定位提供依據(jù)）3. 物流需求總量及流向p 企業(yè)物流需求預(yù)測(cè)基于產(chǎn)品需求（客戶(hù)需求）獲得，相對(duì)較為具體1. 產(chǎn)品銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)2. 產(chǎn)品市場(chǎng)分析預(yù)測(cè)3. 原材料市場(chǎng)分析預(yù)測(cè)61物流需求預(yù)測(cè)的期限物流需求期限一般來(lái)說(shuō)可分為短期、中期和長(zhǎng)期，但是對(duì)于不同的預(yù)測(cè)主體來(lái)說(shuō)，這三種期限具體的時(shí)間長(zhǎng)度是不一樣的。其中經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是決定物流需求的根本因素。p 宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)政策和管理體制宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)政策和管理體制是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大環(huán)境，這種環(huán)境因素的變化必然影響系統(tǒng)的變化。p 物流供給水平 物流的供給水平也在一定程度上拉動(dòng)或抑制需求。聚類(lèi)的關(guān)鍵是需要根據(jù)特定的特征值定義相似性測(cè)度。定量分析法對(duì)可量化的資料進(jìn)行整理、歸納、統(tǒng)計(jì)、匯總，制作成各種圖表，通過(guò)對(duì)圖表的分析，為系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)提供參考依據(jù)。神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò)預(yù)測(cè) 模型 人工智能 BP模型；灰色 預(yù)測(cè) 模型 84二、典型定性預(yù)測(cè)方法（ 2）p 德?tīng)柗疲?Delphi）專(zhuān)家預(yù)測(cè)法其預(yù)測(cè)大體過(guò)程是：第一步：明確預(yù)測(cè)目標(biāo)，成立預(yù)測(cè)小組，準(zhǔn)備預(yù)測(cè)問(wèn)題的背景材料。 如此反復(fù)往返征詢(xún)、歸納、修改，一般經(jīng)過(guò) 45次反饋 ，各位專(zhuān)家的意見(jiàn)就會(huì)基本趨向一致。時(shí)間序列法主要使用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型作為預(yù)測(cè)工具。新的時(shí)間序列把原數(shù)列中的某些不規(guī)則變動(dòng)，特別是周期性變動(dòng)加以修正，從而呈現(xiàn)出長(zhǎng)期變動(dòng)的基本趨勢(shì)。－第 t期的二次移動(dòng)平均值；Xt－第 t期的觀(guān)測(cè)值；n— 移動(dòng)距離移動(dòng)平均法最適合的預(yù)測(cè)期：短期 。p 權(quán)重取值對(duì)于接近預(yù)測(cè)期的觀(guān)察值給予較大的權(quán)數(shù)值，對(duì)于距離預(yù)測(cè)期較遠(yuǎn)的觀(guān)察值相應(yīng)給予較小的權(quán)數(shù)值，以不同的權(quán)數(shù)值，調(diào)節(jié)各觀(guān)察值對(duì)預(yù)測(cè)值所起的作用，使預(yù)測(cè)值能更近似地反映市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。 最新數(shù)據(jù)的權(quán)重高于早期數(shù)據(jù)。+ ?(At1?Ft 所有歷史因數(shù)的影響都包含在前期的預(yù)測(cè)值內(nèi)，任何時(shí)刻只需保有一個(gè)數(shù)字就代表了需求的歷史情況。 （ Dt－ Ft） α 趨近于 1，新預(yù)測(cè)值將包含一個(gè)相當(dāng)大的調(diào)整，即用前期預(yù)測(cè)中產(chǎn)生的誤差進(jìn)行調(diào)整； α 趨近于 0，新預(yù)測(cè)值就沒(méi)有用前次預(yù)測(cè)的誤差作多大調(diào)整。＋ ?如果管理者的目標(biāo)是體現(xiàn)響應(yīng)性，則應(yīng)選擇大一點(diǎn)的 ?99例 2：一次指數(shù)平滑法p 某產(chǎn)品月銷(xiāo)售量見(jiàn)表，預(yù)測(cè) 12月份銷(xiāo)售量月份 需求量 觀(guān)測(cè)值 指數(shù)平滑 值 Stα＝ α＝ α＝ 1 20232 1350 2023 20233 1950 1935 16754 1975 1937 18135 3100 1940 18946 1750 2056 24977 1550 2026 21238 1300 1978 18379 2200 1910 156810 2775 1939 188411 2350 2023 233012 2056 234020231415189719672987187415821328211327092386100例 2：一次指數(shù)平滑法誤 差比 較權(quán) 數(shù)誤 差 絕對(duì)誤 差 誤 差平方總 平均 總 平均 總 平均α＝ 551 55 4771 477 3431255 343126α＝ 674 67 5688 569 4338332 433833α＝ － 423 － 42 6127 613 5034081 503408通 過(guò)檢 核，我 們 看出 α取較小的值比取較大的值更能給出較好的結(jié)果，也就是說(shuō)在該數(shù)列中平滑值比近期值對(duì)預(yù)測(cè)起更大的作用。 平均增長(zhǎng)率模型（適用于數(shù)列增值率基本穩(wěn)定的需求）i:預(yù)測(cè)對(duì)象歷史年的平均增長(zhǎng)率；增長(zhǎng)率趨勢(shì)模型（適用于數(shù)列增長(zhǎng)率具有趨勢(shì)性的需求）103四、因果法p 因果法：系統(tǒng)變量之間存在某種因果關(guān)系，找出影響某種結(jié)果的一個(gè)或幾個(gè)因素，建立起他們之間的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)自變量的變化推求預(yù)測(cè)目標(biāo)的結(jié)果。105比例系數(shù)法（ 2）p產(chǎn)值系數(shù)法 產(chǎn)值系數(shù)法是根據(jù)預(yù)測(cè)期國(guó)民經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、社會(huì)總產(chǎn)值、國(guó)民生產(chǎn)總值等）和確定的每單位指標(biāo)所引起的預(yù)測(cè)目標(biāo)（物流量）的變化來(lái)預(yù)測(cè)總數(shù)量的方法。公式為： 式中 NT+L—— 預(yù)測(cè)期某貨種的年產(chǎn)量； α—— 某年的產(chǎn)運(yùn)系數(shù)。p 方法：n 根據(jù)選擇自變量的個(gè)數(shù)可分為一元回歸和多元回歸108回歸分析一元線(xiàn)性回歸式中 A， B回歸系數(shù)，一般用最小二乘法獲得：p 多元線(xiàn)性回歸109回歸分析p回歸模型的檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù) r反映因變量和自變量直接的相關(guān)性其中0|r|≤:y 與 x之間微弱線(xiàn)性相關(guān)；|r|≤:y 與 x之間低度線(xiàn)性相關(guān)；|r|≤:y 與 x之間顯著線(xiàn)性相關(guān)； |r |≤1:y 與 x之間高度線(xiàn)性相關(guān)；一元線(xiàn)性回歸模型?Yt 一元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)值；?a 截距?b 斜率 .Ytbx024 x yn x2 ( x) 2a=a(15)5 (2499)225 1