[理學]第6章需求預測(編輯修改稿)
2025-03-20 12:46 本頁面
【文章內容簡介】 定量預測方法 （一）簡單移動平均 （ Simple Moving Average） SMAt+1=(At+At1+… +AtN+1)/N 預測值 =前 N次實際需求量的平均值 例子：某企業(yè) 3月的銷量分別為為 21和 22百臺，利用前三個月的銷量數(shù)據(jù)，應用簡單移動平均法預測 4月份的銷量 SMA4=(A1+A2+A3)/3 =(20+21+22)/3=21 第三節(jié) 定量預測方法 （一）簡單移動平均 （ Simple Moving Average） SMAt+1=(At+At1+… +AtN+1)/N 預測值 =前 N次實際需求量的平均值 N越大，預測的穩(wěn)定性越好，響應性越差 第三節(jié) 定量預測方法 （二）加權移動平均 （ Weighted Moving Average） WMAt+1=(atAt+at12At1+… +atN+1AtN+1)/N 預測值 =前 N次實際需求量的加權平均值 at 、 at1 、 …… 、 atN+1 是對實際需求的權系數(shù) 且 (at + at1 + …… + atN+1 )/N =1 第三節(jié) 定量預測方法 （二）加權移動平均 （ Weighted Moving Average） WMAt+1=(atAt+at12At1+… +atN+1AtN+1)/N 預測值 =前 N次實際需求量的加權平均值 例子：某企業(yè) 3月的銷量分別為為 21和 22百臺，利用前三個月的銷量數(shù)據(jù)，應用加權移動平均法預測 4月份的銷量。因為最近的數(shù)據(jù)更能反映需求的趨勢，所以 3月的權重為分別為 、 、 WMA4=(a1A1+a22A2+a3A3)/3=(20*+21*+22*)/3=64 第三節(jié) 定量預測方法 （二）加權移動平均 （ Weighted Moving Average） WMAt+1=(atAt+at12At1+… +atN+1AtN+1)/N 預測值 =前 N次實際需求量的加權平均值 ?近期數(shù)據(jù)的權重越大，則預測的穩(wěn)定性越差，響應性就越好 ?近期數(shù)據(jù)的權重越小，則預測的穩(wěn)定性越好，響應性越差 第三節(jié) 定量預測方法 （三）一次指數(shù)平滑法 （ Single expoial smoothing） SFt+1 =aAt+(1a) SFt 預測值 =a*上期的實際需求量 +（ 1a） *上期預測值 a為平滑系數(shù) ， 它表示賦予實際數(shù)據(jù)的權重 （ 0≤a≤ 1） 例子：某企業(yè) 1月的銷售額為 10千元，設 a=，對 1月銷量的預測值為 11，應用一次指數(shù)平滑法，預測 2月份的銷量 SF2 =aA1+(1a) SF1=*10+*11= 一次指數(shù)平滑預測值如下 第三節(jié) 定量預測方法 第三節(jié) 定量預測方法 一次指數(shù)平滑預測值如下 不同權重計算結果比較如下 10121416182022242628301 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12月份銷售額（千元）實際銷售額 α = α =第三節(jié) 定量預測方法 ?一次指數(shù)平滑預測值依賴于平滑常數(shù) ?的選擇 ?一般來言， ?選得小些，則預測值的平穩(wěn)性好；反之， ?越大，預測值的波動性越大，響應性越好 ?如果實際需求穩(wěn)定， ?的值應該選擇小一些；如果實際需求波動較大，則應選擇大一點的 ?。 ?如果存在趨勢，一次指數(shù)平滑預測會存在滯后現(xiàn)象。 第三節(jié) 定量預測方法 三、時間序列分解模型 時間序列分解模型企圖從時間序列值中找出 各種成分，并在對各種成分單獨進行預測的 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 第三節(jié) 定量預測方法 三、時間序列分解模型 乘法模型 TF= T*S*C*I 加法模型 TF= T+S+C+I 第三節(jié) 定量預測方法 —不規(guī)則的波動成分——周期性變化成分——季節(jié)成分——趨勢成分——時間序列的預測值—式中，ICSTTF（ 3） 幾種時間序列類型 無趨勢 、 無季節(jié)波動 無趨勢 、 有季節(jié)波動 第三節(jié) 定量預測方法 有線性趨勢 、 相等的季節(jié)波動 有線性趨勢 、 增大的季節(jié)波動 非線性趨勢 、 相等的季節(jié)波動 非線性趨勢 、 增大的季節(jié)波動 第三節(jié) 定量預測方法 主要討論線性季節(jié)模型 ?線性變化趨勢與季節(jié)性變化趨勢共同作用的結果 第三節(jié) 定量預測方法 —季度序號——線性變化常量——銷售量預測—式中，tbaTtbaTtt,???? 預測值 =趨勢預測值 ⅹ 季節(jié)系數(shù) 例：某旅游服務點過去三年各季度快餐的銷售記錄如右側表格。 試預測該公司未來一年各季度的銷售量 過去三年快餐銷售記錄 季度 季度序號 t 銷售量 A t 夏 秋 冬 春 夏 秋 冬 春 夏 秋 冬 春 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 1 , 8 0 0 1 0 , 4 0 4 8 , 9 2 5 1 0 , 6 0 0 1 2 , 2 8 5 1 1 , 0 0 9 9 , 2 1 3 1 1 , 2 8 6 1 3 , 3 5 0 1 1 , 2 7 0 1 0 , 2 6 6 1 2 , 1 3 8 第三節(jié) 定量預測方法 ?求趨勢直線方程 ： y = a + b t y為趨勢預測值， t為季節(jié)序號， a、 b為常數(shù)。 可用作圖法或最小二乘法求出 a、 b 第三節(jié) 定量預測方法 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 季度序號 t 14000 13000 12022 11000 10000 9000 8000 銷售量 第三節(jié) 定量預測方
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