物流需求預(yù)測方法介紹-免費(fèi)閱讀
【正文】 動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的一個突出優(yōu)點(diǎn)是通過控制固定效應(yīng)較好地克服了變量遺漏問題，而且還較好地克服了反向因果性問題。 五、動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型 ? 面板數(shù)據(jù) （ panel data）也稱時間序列截面數(shù)據(jù)或混合數(shù)據(jù)，是指在時間序列上取多個截面在這些截面上同時選取樣本觀測值所構(gòu)成的樣本數(shù)據(jù)，也就是把截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)融合在一起的數(shù)據(jù)。 t檢驗(yàn)是分別檢驗(yàn)回歸模型中各個回歸系數(shù)是否具有顯著性，以便使模型中只保留那些對因變量有顯著影響的因素。以二線性回歸模型為例，求解回歸參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)方程組為 解此方程可求得 b0,b1,b2的數(shù)值。 當(dāng) r0， 稱負(fù)線性相關(guān) ， Xi上升 ， Yi呈線性減少 。所以應(yīng)用一元線性回歸分析預(yù)測法，必須對影響市場現(xiàn)象的多種因素做全面分析。在這里，使用如下等式來校正預(yù)測： 系統(tǒng)需求 =（需求水平 +需求趨勢） ╳ 季節(jié)性需求 在應(yīng)用此模型之前，又兩個條件要滿足 : ? 一、需求模型的季節(jié)性波動的高峰與低谷產(chǎn)生的原因必須已知，這些峰谷值必須在每個周期的同一時間出現(xiàn)。 特點(diǎn)：（ 1）短期預(yù)測中最有效的方法 （ 2）只需要得到很小的數(shù)據(jù)量就可以連續(xù)使用 （ 3）在同類預(yù)測法中被認(rèn)為是最精確的 （ 4）當(dāng)預(yù)測數(shù)據(jù)發(fā)生根本性變化時還可以進(jìn)行自我調(diào)整 （ 5）是加權(quán)移動平均法的一種，較近期觀測值的權(quán)重比較遠(yuǎn)期觀測值的權(quán)重要大 . 具體做法：上一期預(yù)測值加上時間序列該期實(shí)際與預(yù)測值差額的一定百分?jǐn)?shù)即得新的預(yù)測值。 Wn第 tn期實(shí)際銷售額的權(quán) n移動平均的時期個數(shù)； 主持人整理后再次反饋給每個人，如此重復(fù)三至五次后，一般可得出一個比較一致的意見。 ? 數(shù)據(jù)處理和評價(jià)：將專家填寫好的評分表匯總、統(tǒng)計(jì)、加權(quán)平均，求出最好的方案。其順序如下： ? 確定評價(jià)項(xiàng)目，即哪些指標(biāo)采取此法進(jìn)行評價(jià)。物流需求預(yù)測方法 主要內(nèi)容 ? 一 、 定性方法 ? ? 移動平均預(yù)測 ? 指數(shù)平滑預(yù)測 ? 趨勢預(yù)測 ? 建立移動平均模型和指數(shù)平滑模型 ? 移動平均模型 ? 指數(shù)平滑模型 ? Holt預(yù)測模型 ? 季節(jié)指數(shù)模型 專家意見法 ? 定義：是通過聽取專家意見來確定預(yù)測結(jié)果的方法。 ? 制定出評價(jià)等級和標(biāo)準(zhǔn)。 （ 1） 確定各單項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)得分。 選擇對象 發(fā)送調(diào)查表格 回收調(diào)查問卷并統(tǒng)計(jì)調(diào)查結(jié)果 預(yù)測結(jié)果 進(jìn)行新一輪的調(diào)查表格 統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分析評價(jià) 注意??！專家的選擇非常重要 執(zhí)行過程如圖 二、時間序列預(yù)測法 時間序列：指在一個給定的時期內(nèi)按照固定時間間隔（例如， 1小時、一周或一月等）把某種變量的數(shù)值依時間先后順序排列而成的序列。 At1前期實(shí)際值； n預(yù)測的時期數(shù)； W1+ W2+…+ Wn=1 在運(yùn)用加權(quán)平均法時，權(quán)重的選擇是一個應(yīng)該注意的問題。即 式中： Ft—— 第 t期的預(yù)測值； Ft1—— 第 t1期的預(yù)測值； a—— 平滑系數(shù)； At1—— 第 t1期的實(shí)際需求量或銷售量。 ? 二、季節(jié)性變化要比隨機(jī)波動大。只有當(dāng)諸多的影響因素中，確實(shí)存在一個對因變量影響作用明顯高于其他因素的
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