物流管理008(編輯修改稿)
2025-03-02 11:12 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 類(lèi)似活動(dòng)的管理部門(mén)做 短期預(yù)測(cè) 。中長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)通常由其他部門(mén)提供給物流管理者。 ? “ 預(yù)測(cè)模型復(fù)雜程度的提高并不會(huì)增加預(yù)測(cè)的精度 ”。 ? 故下面只討論 三種 最基本的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。 指數(shù)平滑法 ? 短期預(yù)測(cè)中最有效的方法可能就是指數(shù)平滑法。該方法只需 很少的數(shù)據(jù)量 就可以連續(xù)使用。 ? 指數(shù)平滑法在同類(lèi)預(yù)測(cè)方法中被認(rèn)為是 最精確 的，當(dāng)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)生根本性變化時(shí)還可以進(jìn)行自我調(diào)整。 ? 指數(shù)平滑法是 移動(dòng)平均法 的一種，只是會(huì)給過(guò)去的觀測(cè)值不一樣的權(quán)重，較近期觀測(cè)值的權(quán)重比較遠(yuǎn)期觀測(cè)值的權(quán)重要大。 ? 下一次預(yù)測(cè)值 = α（實(shí)際需求值） +（ 1 α）（前期的預(yù)測(cè)值） 指數(shù)平滑法 ? “拉平”模型： Ft+1 = α At + (1α) Ft ? 式中 t — 本期的時(shí)間 α — 指數(shù)平滑系數(shù) ? At — 第 t 期的需求值 Ft — 第 t 期的預(yù)測(cè)值 ? Ft+1 — 對(duì)第 t+1，或下期的預(yù)測(cè)值 ? 注意：所有歷史因素的影響都包含在前期的預(yù)測(cè)值內(nèi)，這樣，在任何時(shí)候只需保有一個(gè)數(shù)字就代表了需求的歷史情況。 指數(shù)平滑法 ? 注意： ? 指數(shù)平滑系數(shù) α的選擇。 α值既代表預(yù)測(cè)模型對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的反應(yīng)速度，又決定預(yù)測(cè)模型修勻誤差的能力。 ?α值越大，對(duì)近期實(shí)際需求情況給的權(quán)數(shù)越大，模型就能越快的對(duì)時(shí)間序列的變化作出反應(yīng)。 ?α值越小，預(yù)測(cè)未來(lái)需求時(shí)給需求歷史數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)越大，在反應(yīng)需求水平根本性變化時(shí)需要的時(shí)滯就越長(zhǎng)。 指數(shù)平滑法 ? α值的范圍一般在 。 ? 如某些 異常情況 發(fā)生，如經(jīng)濟(jì)蕭條、促銷(xiāo)活動(dòng)、某些產(chǎn)品將退出生產(chǎn)線時(shí)，或在掌握很少的銷(xiāo)售歷史數(shù)據(jù)或根本沒(méi)有數(shù)據(jù)的情況下自動(dòng)啟動(dòng)預(yù)測(cè)程序時(shí)，短期內(nèi)預(yù)測(cè)者應(yīng)使用較高的 α值進(jìn)行預(yù)測(cè)。 ? 尋找合適的 α值的一個(gè)重要原則就是使得預(yù)測(cè)模型能夠跟蹤時(shí)間序列的重大變化 ，同時(shí)平衡隨機(jī)波動(dòng)。此時(shí) α將使預(yù)測(cè)誤差最小。 指數(shù)平滑法 ? 例：下列季度數(shù)據(jù)代表了某產(chǎn)品需求的時(shí)間序列。我們希望預(yù)測(cè)今年第三季度的需求。將去年四個(gè)季度的平均數(shù)作為以前的預(yù)測(cè)值。即： ? F0=（ 1200+700+900+1100） ∕4=975 ? 分別取 α的值為 、 ，我們從預(yù)測(cè)今年第一季度的需求開(kāi)始，繼續(xù)計(jì)算過(guò)程直到我們得到第三季度的預(yù)測(cè)需求。 指數(shù)平滑法 季 度 觀 察 值 預(yù) 測(cè) 值 α= α= α= 1 1200 975 975 975 2 700 3 900 4 1100 5 1400 6 1000 7 指數(shù)平滑法 ? 模型的校正： ? 隨機(jī)、水平發(fā)展，無(wú)趨勢(shì)或季節(jié)因素的時(shí)間序列，或者趨勢(shì)和季節(jié)性變化不很顯著的時(shí)間序列，使用指數(shù)平滑模型可以收到很好的效果。 ? 但是如果數(shù)據(jù)中有 明顯的趨勢(shì)和季節(jié)性特征 ，這類(lèi)模型的
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