【文章內(nèi)容簡介】 自變量和因變量 。 明確預(yù)測的具體目標(biāo)，也就確定了因變量。如預(yù)測具體目標(biāo)是下一年度的銷售量，那么銷售量 Y 就是因變量。通過市場調(diào)查和查閱資料，尋找與預(yù)測目標(biāo)的相關(guān)影響因素，即自變量，并從中選出主要的影響因素。 ② 建立回歸預(yù)測模型 。 依據(jù)自變量和因變量的歷史統(tǒng)計資料進行計算，在此基礎(chǔ)上建立回歸分析方程，即回 歸分析預(yù)測模型。 ③ 進行相關(guān)分析 。 回歸分析是對具有因果關(guān)系的影響因素（自變量）和預(yù)測對象（因變量）所進行的數(shù)理統(tǒng)計分析處理。只有當(dāng) 自變量 與因變量確實存在某種關(guān)系時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預(yù)測對象是否有關(guān)，相關(guān)程度如何，以及判斷這種相關(guān)程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關(guān)分析，一般要求出相關(guān)關(guān)系，以相關(guān)系數(shù)的大小來判斷自變量和因變量的相關(guān)的程度。 ④ 檢驗回歸預(yù)測模型，計算預(yù)測誤差 。 回歸預(yù) 測模型是否可用于實際預(yù)測，取決于對回歸預(yù)測模型的檢驗和對預(yù)測誤差的計算?；貧w方程只有通過各種檢驗，且預(yù)測誤差較小，才能將回歸方程作為預(yù)測模型進行預(yù)測。 ⑤ 計算并確定預(yù)測值 。 利用回歸預(yù)測模型計算預(yù)測值，并對預(yù)測值進行綜合分析，確定最后的預(yù)測值 。 正確應(yīng)用回歸分析預(yù)測時應(yīng)注意： ； ； 。 (2)博克斯一詹金斯法 博克斯一詹金斯法是一種針對劇烈震蕩的平穩(wěn)隨機時間序列進行短期預(yù)測的有效預(yù)測方法。該方法假定時間序列的 變化與自身過去的歷史數(shù)據(jù)有關(guān)，建立自相關(guān)的回歸模型以及它的變形： 移動平均模型，將模型外推做出預(yù)測。由于真實的時間序列不一定是平穩(wěn)的，可能是有線性增加趨勢或是循環(huán)變化，可以對原始的時間序列進行差分來解決趨勢與循環(huán)變化問題對建模的干擾。 博克斯一詹金斯法進行預(yù)測時，不僅考察了預(yù)測變量的過去值與當(dāng)期值，同時模型的過去擬合值產(chǎn)生的誤差也作為重要因素進入模型，這樣大大提高 了模型的精確度。實踐證明，博克斯一詹金斯法是一種精確度相當(dāng)高的短期預(yù)測方法。由于不需要對時間序山東交通學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 9 列的發(fā)展模式做先驗的假設(shè)，同時方法的本身保證了可通過反復(fù)識別修改，直至獲得滿意的模型，因而博克斯一詹金斯法適用于各種類型的時間序列預(yù)測數(shù)據(jù)。 但用博克斯一詹金斯法做模型識別時，需要大量的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而大量的經(jīng)濟資料數(shù)據(jù)往往難以收集。另外，應(yīng)用博克斯一詹金斯法建模時，通常采用逐次增加模型的階數(shù)來達到使模型通過檢驗的要求。但是提高了模型的階數(shù)，就要相應(yīng)地增加模型中的項數(shù)，對變量前的系數(shù)在經(jīng)濟意義上往往解釋不通，用于實 際，就可能對經(jīng)濟發(fā)展作出歪曲的描述。應(yīng)用博克斯一詹金斯法進行預(yù)測的前提假設(shè)是，一個時間序列的未來發(fā)展模式與其過去的模式是一致的，對短期的預(yù)測，往往可以滿足，但是對長期預(yù)測這一假設(shè)不符合實際。 (3)指數(shù)平滑法 指數(shù)平滑法 指數(shù)平滑法是生產(chǎn)預(yù)測中常用的一種方法。也用于中短期經(jīng)濟發(fā)展趨勢預(yù)測，所有預(yù)測方法中，指數(shù)平滑是用得最多的一種 。它 是由移動平均數(shù)發(fā)展形成的一種指數(shù)加權(quán)移動平均數(shù)，利用本期預(yù)測值和實際值資料，以平滑系數(shù)為加權(quán)因子，來計算指數(shù)平滑平均數(shù)。 也就是說指數(shù)平滑法是在移動平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種時間序列 分析預(yù)測法，它是通過計算指數(shù)平滑值，配合一定的時間序列預(yù)測模型對現(xiàn)象的未來進行預(yù)測。 一般 適用于觀察值具有趨勢變動和季節(jié)性變動的預(yù)測。 據(jù)平滑次數(shù)不同，指數(shù)平滑法分為：一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法和三次指數(shù)平滑法等。 指數(shù)平滑法主要優(yōu)點 有 ： ① 需要儲存的數(shù)據(jù)壓縮到最小限度。即儲存上期對本期的預(yù)測值就行了。 ② 對不斷延伸的固定平均數(shù)中，進行了合理加權(quán)。即對近期值給予比遠(yuǎn)期值更大的權(quán)數(shù)，符合外推預(yù)測的要求。 ③ 通過對平滑系數(shù)的控制 和正確確定初始值，可以適當(dāng)控制預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。 它的 主要缺點 有 ： ① 只局限于一個時間數(shù)列本身的外推預(yù)測 ， 而沒有考慮其他因素的影響。 ② 只適宜于近期預(yù)測，不能作遠(yuǎn)期預(yù)測。 ③ 未充分考慮數(shù)列中的長期趨勢和變動。 (4)趨勢外推法 趨勢外推法 是指 決定事物過去發(fā)展的因素，在很大程度上也決定該事物未來的發(fā)展，其變化不會太大 。 事物發(fā)展過程一般都是漸進式的變化，而不是跳躍式的變化 ， 掌握事物的發(fā)展規(guī)律，依據(jù)這種規(guī)律推導(dǎo)，就可以預(yù)測出它的未 來趨勢和狀態(tài)。 它 是根據(jù)過去和現(xiàn)在的發(fā)展趨勢推斷未來的一類方法的總稱，用于科技、經(jīng)濟和社會發(fā)展的預(yù)測，是情報研究法體系的重要部分。 它 的基本假設(shè)是未來系過去和現(xiàn)在連續(xù)發(fā)展的結(jié)果。 它包括 線性外推法 、 生長曲線法 、 指數(shù)曲線法 和 包絡(luò)曲線法 四 種。 趨勢外推法 主 要包括以下 6個步驟： ① 選擇預(yù)測參數(shù)； ② 收集必要的數(shù)據(jù)； ③ 擬合曲線； ④ 趨勢外推； ⑤ 預(yù)測說明； ⑥ 研究預(yù)測結(jié)果在制訂規(guī)劃和決策中的應(yīng)用。 趨勢外推法 的主要優(yōu)點是可以揭示事物發(fā)展的未來，并定量地估計其功能特性。它通常是利用變量的散點圖來擬合建立模型，并進行殘差分析，選擇標(biāo)準(zhǔn)誤差最小的模型劉沖：物流需求預(yù)測研究分析 10 作為預(yù)測模型。缺點是工作量過大，太費時。 (5)德爾菲法 德爾菲法依據(jù)系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即專家之間不得互相討論，不發(fā)生橫向聯(lián)系，只能與調(diào)查人員發(fā)生關(guān)系，通過多輪次調(diào)查專家對問卷所提問題的看法，經(jīng)過反復(fù)征詢、歸納、修改，最后匯總成專家基本一致的看法，作為預(yù)測的結(jié)果。這種方法具有廣泛的代表性，較為可靠。 而且 德爾罪法作為一種主觀、定性的方法，不僅可以用于預(yù)測領(lǐng)域，而且可以廣泛應(yīng)用于各種評價指標(biāo)體系的建立和具體指標(biāo)的確定過程。 德爾非法的具體實施步驟如下 ： ① 組成專家小組。按照課題所需要的知識范圍，確定專家。專家人數(shù)的多少，可根據(jù)預(yù)測課題的大小和涉及面的寬窄而定，一般不超過 20人。 ② 向所有專家提出所要預(yù)測的問題及有關(guān)要求，并附上有關(guān)這個問題的所有背景材料，同時請專家提出還需要什么材料。然后，由專家做書面答復(fù)。 ③ 各個專 家根據(jù)他們所收到的材料，提出自己的預(yù)測意見，并說明自己是怎樣利用這些材料并提出預(yù)測值的。 ④ 將各位專家第一次判斷意見匯總，列成圖表，進行對比，再分發(fā)給各位專家，讓專家比較自己同他人的不同意見，修改自己的意見和判斷。也可以把各位專家的意見加以整理，或請身份更高的其他專家加以評論，然后把這些意見再分送給各位專家，以便他們參考后修改自己的意見。 ⑤ 將所有專家的修改意見收集起來，匯總，再次分發(fā)給各位專家，以便做第二次修改。逐輪收集意見并為專家反饋信息是德 爾菲法的主要環(huán)節(jié)。收集意見和信息反饋一般要經(jīng)過三、四輪。在向?qū)＜疫M行反饋的時候，只給出各種意見，但并不說明發(fā)表各種意見的專家的具體姓名。這一過程重復(fù)進行，直到每一個專家不再改變自己的意見為止。 ⑥ 對專家的意見進行綜合處理。 德爾菲法的優(yōu)點在于： 可以 加快預(yù)測速度和節(jié)約預(yù)測費用 ； 可以 獲得各種不同但有價值的觀點和意見 ； 適用 于長期預(yù)測和對新產(chǎn)品的預(yù)測，在歷史資料不足或不可測因素較多時尤為適用。 德爾菲法的缺點在于： 對于 分地區(qū)的顧客群或產(chǎn)品的預(yù)測可能不可靠 ； 責(zé)任 比較分散 ； 專家 的意見有時可 能不完整或不切 合 實際 。 (6)情景預(yù)測法 情景預(yù)測法 是一種新興的預(yù)測法，由于它不受任何條件限制，應(yīng)用起來靈活，能充分調(diào)動預(yù)測人員的想象力，考慮較全面，有利于決策者更客觀地進行決策，在制定經(jīng)濟政策、公司戰(zhàn)略等方面有很好的應(yīng)用。但在應(yīng)用過程中一定要注意具體問題具體分析，同一個預(yù)測主題，遇有其所處環(huán)境不同，最終的情景可能會有很大的差異。 山東交通學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 11 一般方法是： ① 未來分析法； ② 目標(biāo)展開法； ③ 間隙分析法 (7)主觀概率法 主觀概率法是根據(jù) 薩維里原理，對無法用數(shù)據(jù)直接進行統(tǒng)計的教育現(xiàn)象和事物，按其有關(guān)條目的操作定義，主觀地對教育現(xiàn)象和事物的程度進行等級評價，然后將等級折算為數(shù)值，再進行一定程序統(tǒng)計的方法。 進行主觀概率統(tǒng)計時可分三級與四級程度評價，其方法是一樣的，而數(shù)值略有區(qū)別。三級程度評價一般分 A、 B、 C三等，四級程度評價則為 A、 B、 C、 D 四等。如學(xué)生對教師教學(xué)整體滿意程度，在三級程度評價時可分為非常滿意、滿意、不滿意三等，其賦值就是 4 、 1分；在四級程度評價時可分為非常滿意、滿意、基本滿意、不滿意四等，其賦值就是 1 分 [5]。 用主觀概率法有如下的步驟： ① 準(zhǔn)備相關(guān)資料； ② 編制主觀概率調(diào)查表； ③ 匯總整理； ④ 判斷預(yù)測。 其優(yōu)點是把大量原來不可直接測量的教育現(xiàn)象和事物，轉(zhuǎn)化為可測量與統(tǒng)計；而缺點是測出的數(shù)據(jù)沒有數(shù)理統(tǒng)計的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。 本章小結(jié) 本章 主要 介紹 了 物流 需求預(yù)測的相關(guān)概念、 需求預(yù)測總體概述以及幾種常用的預(yù)測方法： 回歸預(yù)測法 、 博克斯一詹金斯法 、 指數(shù)平滑法 、 德爾菲法 等， 并進行一定的優(yōu)缺點比較， 得 到對于物流預(yù)測的基本認(rèn)識 。劉沖：物流需求預(yù)測研究分析 12 3 物流需求 灰色預(yù)測法研究分析 通過第二章的研究我們可以看到，物流需求預(yù)測是一個復(fù)雜的過程，它首先要求我們在預(yù)測前要對預(yù)測的事物有明確的認(rèn)識，也就是不僅要了解預(yù)測事物的需求，而且要考慮其它很多的外部因素 。同時物流系統(tǒng)是一個復(fù)雜的經(jīng)濟系統(tǒng)，在沒有對物流市場需求特點和各種預(yù)測方法進行有效分析的前提下，盲目的采用一種或多種預(yù)測方法進行預(yù)測，其結(jié)果只能是預(yù)測精度不高或根本無法預(yù)測。這不僅要我們對預(yù)測的事件有一個整體的把握和研究，而且對各種方法的運用要熟練掌握。 本章將在以上研究的基礎(chǔ)上， 重點研究灰色預(yù)測法在物流需求預(yù)測中的應(yīng)用。 灰色預(yù)測法概述 顧名思義，灰色預(yù)測法是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預(yù)測的方法。這里又涉及到灰色系統(tǒng)的概念?；疑到y(tǒng)是介于白色系統(tǒng)和黑色系統(tǒng)之間的一種系統(tǒng)。白色系統(tǒng)是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部特征是完全已知的，即系統(tǒng)的信息是完全充分的。而黑色系統(tǒng)是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部信息對外界來說是一無所知的，只能通過它與外界的聯(lián)系來加以觀測研究。灰色系統(tǒng)內(nèi)的 一部分信息時未知的 ，另 一部分信息是已知的 ，系統(tǒng)內(nèi)各因素間具有不確定的關(guān)系。 灰色系統(tǒng)是由華中理工大學(xué)的鄧聚龍教授首先提出的。他提 出灰色預(yù)測是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預(yù)測的方法，是根據(jù)過去的及現(xiàn)在已知的或非確定的信息，建立一個從過去延伸到將來的灰色模型（ GREY MODEL 簡稱 GM），從而確定系統(tǒng)未來發(fā)展變化的趨勢，并為規(guī)劃、決策提供依據(jù) [6]。 灰色系統(tǒng)理論的研究 在近幾年 獲得迅猛的發(fā)展，其關(guān)聯(lián)分析與灰色預(yù)測思想與方法已廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、能源、交通、石油、地質(zhì)、氣象、水文、生態(tài)、環(huán)境、醫(yī)學(xué)、軍事、社會等領(lǐng)域，成功地解決了生產(chǎn)、生活和科學(xué)研究中的大量實際問題。作為一種獨具特色的新理論，灰色系統(tǒng)理論已為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界公認(rèn)為對 科學(xué)發(fā)展產(chǎn)生了巨大作用。 同時， 灰色系統(tǒng)理論還得到國際學(xué)者的認(rèn)同，目前，英國、美國、德國、日本、澳大利亞、加拿大、奧地利、俄羅斯、新加坡、臺灣、香港等國家和地區(qū)許多知名學(xué)者從事灰色系統(tǒng)理論的研究和應(yīng)用，并且涌現(xiàn)了一大批新的研究成果。海內(nèi)外 84 所高校開設(shè)了灰色系統(tǒng)理論方面的課程，數(shù)百名博士、碩士研究生運用灰色系統(tǒng)理論的思想方法開展科學(xué)研究，撰寫學(xué)位論文，國內(nèi)應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論完成重大科研課題 160 多項， 142項灰色系統(tǒng)理論及應(yīng)用成果獲得國家和省、部級獎勵，國際、國內(nèi) 201種學(xué)術(shù)期刊發(fā)表灰色系統(tǒng)論文，許多國際會議 把灰色系統(tǒng)列為討論專題。據(jù)不完全統(tǒng)計，近年來， SC工、 E ISTP 以及 MR(美國數(shù)學(xué)評論 )、 SA(英國科學(xué)文摘 )、 MA(德國數(shù)學(xué)文摘 )等國際權(quán)威性檢索雜志跟蹤我國學(xué)者的灰色系統(tǒng)論著 500 多次。德國還成立了灰色系統(tǒng)公司，專門搜集、翻譯灰色系統(tǒng)文獻，進行咨詢服務(wù)。短短幾年中，灰色系統(tǒng)理論以其強山東交通學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文） 13 大的生命力自立于科學(xué)之林，奠定了其作為一門新型橫斷學(xué)科的學(xué)術(shù)地位。在灰色系統(tǒng)理論的帶動下，相繼產(chǎn)生了“灰色水文學(xué)”、“灰色地質(zhì)學(xué)”、“灰色育種學(xué)”、“灰色醫(yī)學(xué)”、“灰色控制理論”、“灰色混沌理論”、“區(qū)域經(jīng)濟灰色系統(tǒng)分析 ”等一批新型交叉學(xué)科 [7]。 從現(xiàn)在發(fā)展的眼光看的話，灰色預(yù)測法也可以有其他的定義，但基本內(nèi)涵其實是萬變不離其宗，大致是一樣的。比如說以下兩個定義： (1)它是通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關(guān)聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。其用等時距觀測到的反應(yīng)預(yù)測對象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時刻的特征量，或達到某一特征量的時間。 (2)灰色預(yù)測是用等時距觀測到的反映預(yù)測對象 特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時刻的特征量，或達到某一特征量的時間。灰色建模通過處理灰信息來揭示系統(tǒng)內(nèi)部的運動規(guī)律，它利用系統(tǒng)信息，使概念量化，再進行模型優(yōu)化，從而充分利用系統(tǒng)信息，使雜亂無章的無序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適于微分方程建模的有序數(shù)列。 灰色系統(tǒng)具有對各種現(xiàn)象進行分析判斷的能力，對宏觀系統(tǒng)進行規(guī)劃與決策的功能?；疑到y(tǒng)理論的立足點是對系統(tǒng)的輸出序列進行研究，而不過多地涉及系統(tǒng)的輸入序列進行研究。另外，它對原始數(shù)據(jù)列長度的要求 不高?；疑到y(tǒng)理論以“部分信息已知、部分信息未知”的“小樣本”、 “ 貧信息”不確定性系統(tǒng)作為研究對象。它具有以下三個特點 [8]：