7、運營管理預測(編輯修改稿)
2025-02-12 11:50 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 1433 8 1700 1533 9 1300 1600 10 1700 1600 1367 11 1700 1567 1467 12 1500 1567 1500 13 2300 1633 1556 14 2300 1833 1644 15 2023 2033 1733 24 以 3周和 9周為移動步長的移動平均預測值和實際需求量 實際值 3 周 9 周 25 簡單移動平均法特點 ?簡單移動平均法預測值與所選的時段長 n 有關(guān)。 n 越大，對干擾的敏感性越低，預測的穩(wěn)定性越好，響應(yīng)性則越差。 ?簡單移動平均法對數(shù)據(jù)不分遠近，同樣對待。有時最近的趨勢反映了需求的趨勢，此時用加權(quán)移動平均法更合適。 26 加權(quán)移動平均法 ? Weighted Moving Average 加權(quán)移動平均法 – Simple moving average where weights are assigned to each time period in the average. The sum of all of the weights must equal one. – 為每一周期的數(shù)據(jù)賦予了一定權(quán)重值的簡單移動平均數(shù)。所有權(quán)重的總和必須等于一。 nt AwAwAwF ntnttttt ?????????? ?2211 Ft = 為第 t期的預測值； At1 = 為第 t1期的實際值； wt1 = 為第 t1期的實際數(shù)據(jù)的權(quán)重值 n = 為移動步長（即移動平均的時期區(qū)間數(shù)）。 27 加權(quán)移動平均法實例 ? 一家商場發(fā)現(xiàn)在某 4個月的期間內(nèi)，利用當月實際銷售額 40%，倒數(shù)第 2個月銷售額的 30%，倒數(shù)第 3個月銷售額的 20%和倒數(shù)第 4個月銷售額的 10%，可以推出其最佳預測結(jié)果。假設(shè)每月的實際銷售記錄為： ? 解答： ? 那么，第 5個月的銷售額的預測值為 ： 95+ 105+ 90+ 100= 第 1個月 第 2個月 第 3個月 第 4個月 第 5個月 100 90 105 95 ？ 28 加權(quán)移動平均法特點 ?當存在可察覺的趨勢時，可以用權(quán)數(shù)來強調(diào)最近數(shù)據(jù)。若對最近的數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重，則預測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的差別較簡單移動平均法要小。 ?加權(quán)移動平均法更能反映近期的變化，因為更接近當前的數(shù)據(jù)可以被賦予更大的權(quán)數(shù)。 ?近期數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)越大，則預測的響應(yīng)性就越好，但穩(wěn)定性越差；反之則預測的穩(wěn)定性越好，但響應(yīng)性越差。 ?權(quán)數(shù)的選擇帶有一定主觀性，沒有權(quán)數(shù)選擇的既定公式。 ?簡單移動平均法是加權(quán)移動平均法的特例。 29 小結(jié) ?移動平均法在為使預測保持穩(wěn)定而平衡掉需求的突然波動方面是有效的。 ?但有 3個問題： 加大 n數(shù)會使平滑波動效果（穩(wěn)定性）更好，但會使預測值對數(shù)據(jù)實際變動（響應(yīng)性）更不敏感； 移動平均值并不能總是很好地反映出需求的趨勢。由于是平均值，預測值總是停留在過去的水平上而無法預計會導致將來更高或更低水平的波動； 移動平均法需要大量歷史數(shù)據(jù)。 30 一次指數(shù)平滑法 ?一次指數(shù)平滑法是另一種形式（比較復雜）的加權(quán)移動平均法 ?加權(quán)移動平均法只考慮最近的 n個實際數(shù)據(jù)，指數(shù)平滑法則考慮所有的歷史數(shù)據(jù)，只不過近期實際數(shù)據(jù)的權(quán)重大，而遠期實際數(shù)據(jù)的權(quán)重小 ?一次指數(shù)平滑法只需要很少的歷史數(shù)據(jù) ?一次指數(shù)平滑法的預測公式： 新的預測 = 上期預測 + α（上期實際需求 上期預測值） 即下一期的預測是對上一期預測偏差的調(diào)整。 31 一次指數(shù)平滑法的實例 ?為說明該方法，假設(shè)所研究之產(chǎn)品的長期需求相對穩(wěn)定，平滑系數(shù) ?=。如果指數(shù)平滑是作為一項連續(xù)策略使用的，上一個月的預測值必然已知。假設(shè)上個月的預測值（ Ft1）為 1050個單位。如果實際需求為1000而不是 1050，那么本月的預測值應(yīng)為： ? Ft=Ft1+ ?（ At1Ft1） =1050+ （ 10001050）= ?由于平滑系數(shù)很小，所以新預測對誤差為 50單位的響應(yīng)僅使下月的預測值減少了 。 32 一次指數(shù)平滑的實例 ? 凱文開了一家餐館，每周開七天，賓客盈門，因此，他決定再開一家分店。過去凱文總是憑借自己的直覺預測每天的客流量。為了提高預測精度，凱文決定先比較移動步長為 3周的移動平均法、平滑系數(shù)分別為 ?=、 ?=。過去 3周的實際客流量及上一周的預測客流量如下表所示： 每天客流量 周 周日 周一 周二 周三 周四 周五 周六 實際量 上 3周 138 183 182 188 207 277 388 上 2周 143 194 191 200 213 292 401 上周 157 196 204 193 226 313 408 預測量 上周 155 191 192 198 204 286 396 33 一次指數(shù)平滑法的實例 ? ： ? 移動步長為 3周的移動平均法； ? 平滑系數(shù)為 ?=； ? 平滑系數(shù)為 ?=。 ? ： ? 請基于一周的數(shù)據(jù)評估一下三種預測方法，你將建議凱文采用哪種預測方法比較合適？ 周 每天客流量 周日 周一 周二 周三 周四 周五 周六 實際量 160 204 197 210 215 300 421 34 一次指數(shù)平滑法的實例 ? 解答： ? 用三種預測方法預測的
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