張群生產(chǎn)與運(yùn)作管理第三版chp2需求預(yù)測(cè)與管理(編輯修改稿)
2025-01-18 18:38 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 意見綜合法是集合銷售人員的預(yù)測(cè)方案，加以歸納、分析、判斷，確定企業(yè)的預(yù)測(cè)方案的一種預(yù)測(cè)方法。o 銷售人員意見綜合法首先由企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)根據(jù)經(jīng)營(yíng)的需要，向全部銷售人員介紹預(yù)測(cè)的市場(chǎng)形勢(shì)，提供有關(guān)資料確定預(yù)測(cè)期限；然后銷售人員根據(jù)企業(yè)要求提出各自的預(yù)測(cè)方案；最后進(jìn)行綜合分析判斷，確定企業(yè)的銷售預(yù)測(cè)值。o 銷售人員意見綜合法對(duì)短期市場(chǎng)預(yù)測(cè)效果較好。o 預(yù)測(cè)方法n 制定銷售計(jì)劃時(shí)，讓銷售人員根據(jù)自己對(duì)市場(chǎng)和客戶的了解，提出自己的預(yù)測(cè)估計(jì)值。（每個(gè)人都獨(dú)立進(jìn)行）n 將每個(gè)人的估計(jì)值，進(jìn)行一定的數(shù)學(xué)處理（如算術(shù)平均、加權(quán)平均），然后作為預(yù)測(cè)值。o 特點(diǎn)n 簡(jiǎn)單易行，能對(duì)市場(chǎng)變化迅速做出反應(yīng)。n 預(yù)測(cè)中個(gè)人主觀因素的影響較大，特別是易受到預(yù)測(cè)者聲望的影響，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)較大誤差。例題 某公司對(duì)明年銷售量的預(yù)測(cè) 根據(jù)三個(gè)銷售員、兩位經(jīng)理的估計(jì)對(duì)明年的銷量作出預(yù)測(cè)。 1. 三個(gè)銷售人員估計(jì)值銷售員 甲 銷售額 概率 銷售額 概率最高 1000 300最可能 700 350最低 400 80期望 730銷售員 乙 銷售額 概率 銷售額 概率最高 1200 240最可能 900 540最低 600 120期望 900銷售員 丙 銷售額 概率 銷售額 概率最高 900 180最可能 600 300最低 300 90期望 5702. 銷售人員估計(jì)值處理 假設(shè) 三個(gè)銷售人員預(yù)測(cè)的權(quán)重相同，取三者的平均值作為預(yù)測(cè)值（算術(shù)平均值），即： 銷售人員預(yù)測(cè)值 =(730+900+570)/3=2200/3=(單位 )3. 兩位銷售經(jīng)理的預(yù)測(cè)及處理 （ 1）估計(jì)值：經(jīng)理甲： 1000； 經(jīng)理乙： 800 （ 2） 假設(shè) 估計(jì)結(jié)果的權(quán)重相同。取平均值，得到 經(jīng)理預(yù)測(cè)值 =（ 1000+800） /2=900（單位） 4. 將經(jīng)理預(yù)測(cè)值與銷售人員預(yù)測(cè)值作加權(quán)平均，結(jié)果作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果（因經(jīng)理是部門負(fù)責(zé)人，經(jīng)驗(yàn)更豐富，意見的權(quán)威性大些，其預(yù)測(cè)值的比重可大一些， 假設(shè) 采取 2:1加權(quán)），得到 明年銷售預(yù)測(cè)值 ＝（ 1+9002） /3=（單位） 定量預(yù)測(cè)方法 :o 用數(shù)學(xué)模型表示需求與各種變量之間的關(guān)系。o 前提：變量與需求的關(guān)系今后仍然保持不變。o 常用的有：n 時(shí)間序列 ： 用過(guò)去的需求和時(shí)間的關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的需求。n 因果模型： 用過(guò)去的資料揭示變量和需求的關(guān)系，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)的需求。 時(shí)間序列模型o 時(shí)間序列 （ Time Series）： 按一定的時(shí)間間隔和事件發(fā)生的先后順序?qū)⑺占臄?shù)據(jù)排列起來(lái)所得到的序列。o 時(shí)間序列的構(gòu)成：n 趨勢(shì)成分： 隨時(shí)間的推移而表現(xiàn)出的一種傾向（上升、下降、平穩(wěn)）。n 季節(jié)成分： 特定周期時(shí)間里有規(guī)則的波動(dòng)。如：n 每天有二次交通高峰；n 每周周末，影院的客流量較大；n 某些產(chǎn)品的季節(jié)性需求變化等。n 周期成分： 較長(zhǎng)時(shí)間里（一般為數(shù)十年）有規(guī)則的波動(dòng)。n 隨機(jī)成分： 沒(méi)有規(guī)則的上下波動(dòng)。趨勢(shì)成分季節(jié)成分周期成分隨機(jī)成分Trend， 長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，如人口結(jié)構(gòu) ,顧客喜好 ,技術(shù)Season， 1年內(nèi)規(guī)則性的重復(fù)波動(dòng)，起因是季節(jié)變化或風(fēng)俗習(xí)慣Cycle,經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)過(guò)程中景氣和不景氣交替重復(fù)發(fā)生。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 時(shí)間序列，其一次移動(dòng)平均數(shù)計(jì)算公式為 xt—— 第 t時(shí)期的時(shí)間序列值Mt(1)—— 第 t時(shí)期的時(shí)序數(shù)據(jù)的一次移動(dòng)平均數(shù)N—— 每一時(shí)段的時(shí)序數(shù)據(jù)數(shù)目 o 結(jié)果： N越大、預(yù)測(cè)值越平滑，對(duì)干擾的靈敏性越低，預(yù)測(cè)值的響應(yīng)性也就越小。應(yīng)用：長(zhǎng)期趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。優(yōu)點(diǎn)：便于計(jì)算，易于理解。缺點(diǎn)：移動(dòng)平均時(shí)沒(méi)有考慮不同時(shí)期對(duì)近期預(yù)測(cè)的影響程度不同。 ：對(duì)各期時(shí)序數(shù)據(jù)給以不同的權(quán)數(shù)。 一次加權(quán)移動(dòng)平均數(shù)為 加權(quán)系數(shù)滿足下式 例：一家百貨商店發(fā)現(xiàn)，在為期 4個(gè)月的期間，最好的預(yù)測(cè)辦法是使用上月銷售量的 40%,兩月前銷售量的 30%， 3月前銷售量的 20%，以及 4個(gè)月前銷售量的 10%。如實(shí)際銷售數(shù)據(jù)：第 1月 100第 2月 90第 3月 105第 4月 95第 5月 ？ 請(qǐng)預(yù)測(cè)第 5月銷售量：*95+*105+*90+0.10*100=假設(shè)第 5個(gè)月的實(shí)際銷售量是 110，請(qǐng)預(yù)測(cè)第 6個(gè)月的銷售量？o 結(jié)果：預(yù)測(cè)值的響應(yīng)性較好，其結(jié)果與 ?和 N的取值有關(guān)。一次指數(shù)平滑法計(jì)算公式為式中 St(1)—— 第 t期的一次指數(shù)平滑數(shù)值 α —— 加權(quán)系數(shù) xt—— 第 t時(shí)期的數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)的每個(gè)增量都會(huì)減少（ 1α）。如 α=，不同時(shí)期的權(quán)重如下：最近一期的權(quán)重 = α（ 1α） 0=上一期的權(quán)重 = α（ 1α） 1=上兩期的權(quán)重 = α（ 1α） 2=上三期的權(quán)重 = α（ 1α） 3=o 結(jié)果：一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)值依賴于平滑常數(shù) ?的選擇，一般來(lái)言，?越大，預(yù)測(cè)值的響應(yīng)性越大， ?選得小些，則穩(wěn)定性較大。 設(shè) X、 Y兩變量滿足趨勢(shì)變動(dòng)直線方程:Y=a+bX a、 b估計(jì)值如下： 回歸模型o 模型中自變量個(gè)數(shù)：一元回歸分析和多元回歸分析；o 變量之間
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