【正文】 算術平均值或加權平均值 作為初始值 F1。若收集到的時間序列數(shù)據(jù)個數(shù)較少或數(shù)據(jù)的可靠性較差時，可采用 定性預測的方法 選取 F1 ，一般常用 專家評估的方法 選取 F1。 回歸分析預測技術就是根據(jù)存在于現(xiàn)象之間的內(nèi)在因果關系和函數(shù)關系建立回歸模型的方法，用來從某一現(xiàn)象（自變量）的變動，來估計另一現(xiàn)象（因變量）的變化方向和程度，也就是從一種現(xiàn)象變化的因，來推測另一現(xiàn)象變化的果。 3. 回歸分析法可分為以下三個步驟：第一步：分析預測變量的影響因素，并找出主要影響因素。第二步：利用歷史數(shù)據(jù)建立預測變量與主要影響因素的回 歸方程。 其中， Y為預測； 為主要影響因素第三步：利用歷史數(shù)據(jù)對模型進行精度檢驗。 回歸分析預測法包括一元線性回歸預測法、多元線性回歸預測法和非線性回歸預測法等，以下分別介紹： 一元線性回歸法 一元回歸預測法是處理 ,X,Y兩個變量之間線性相關關系的一種用途很廣的方法。公式如下 式中， n為樣本容量，即數(shù)據(jù)點的個數(shù)； a， b為回歸參數(shù)； 為回歸剩余項，即不能由 X和 Y的線性關系來解釋的那部分剩余量。 多元線性回歸法多元線性回歸法 163。 多元線性回歸是用來判斷某些選定的變量和需求之間的關聯(lián)程度的統(tǒng)計技術。163。 處理一個因變量有兩個或兩個以上影響因素的相關關系進行預測的方法。在明確因變量與各自變量間存在線性相關關系的基礎上，給出適宜的線性回歸方程? 回歸模型： ?=b0+b1*x1+…+ b m*xm 163。 應用軟件： Excel SPSS SAS等四、物流管理者的特殊預測問題163。啟動：? 在沒有足夠的、用于預測的歷史數(shù)據(jù)的情況下預測新產(chǎn)品和服務，常用到的方法：? 將最初的預測任務交給營銷人員，直到積累一定的銷售歷史數(shù)據(jù)；? 由類似產(chǎn)品的需求模式進行估計；? 如使用指數(shù)平滑法預測，可將指數(shù)平滑系數(shù)定得高一點。不 規(guī) 律需求163。需求模式中的隨機波動非常大，使得趨勢和季節(jié)性特征非常模糊。本質上很難用數(shù)學方法準確預測不規(guī)律需求。三條建議：? 尋找導致需求不規(guī)律的明顯原因，利用這些因素預測。? 如果沒有找到需求偏移的原因，就不對這類產(chǎn)品或需求模式的變化迅速反應。? 由于不規(guī)律需求多發(fā)生在低需求產(chǎn)品上，因此預測精度并不是最重要，可多保有一些庫存來抵消預測的不精確。地區(qū)性預測163。預測的地理分解和匯總值得關注。163。物流管理者必須決定是否進行總量預測，并按地區(qū)（如工廠或倉庫的供貨范圍）分配，或者對某一地區(qū)單獨進行預測。地區(qū)性預測163。分解法 （ topdown approach）? 先對產(chǎn)品或服務的總需求進行預測，然后根據(jù)歷史的銷售模式把流量分攤到各個地點。這種方法對于穩(wěn)定的需求環(huán)境或者當需求水平在整個市場統(tǒng)一變化時，是一種集中化和適當?shù)念A測方法。163。匯總法 （ bottomup approach）? 在每個地點獨立地展開預測，將預測結果進行綜合。每次的預測都能更精確地跟蹤和考慮在特定市場內(nèi)的需求波動。經(jīng)常保持銷售紀錄。預測誤差163。未來物流需求的變化不可能完全重復過去，我們的預測與未來實際需求之間必然會有一定程度的 誤差 。163。預測誤差 指預測和實際需求水平接近的程度。? 預測誤差 =實際需求 預測需求163。最后要考慮的是要充分利用現(xiàn)有的預測方法。實際上，沒有哪個預測模型在所有的時間都是最好的。相反， 綜合幾個模型 的結果可能會使預測值更穩(wěn)定和準確。五、 靈活性和快速反應 預測問題的另一種解決方法163。坐等收到客戶 訂單 比任何預測都要好。163。如果供應鏈流程非常靈活，可以對需求做出 快速反應 ，就沒有必要進行預測。思考與討論163。以下企業(yè)的物流管理者在多大程度上對需求預測感興趣？為什么？? 食品廠? 飛機制造廠? 大型連鎖零售店? 醫(yī)院163。調(diào)研一企業(yè)，看其是否有進行物流需求預測？如果有的話，管理者使用什么方法來進行預測，你認為準確和適用嗎？如果不是，你會作出何種改進？第四節(jié) 物流系統(tǒng)設計評估163。 物流系統(tǒng)設計運行以后，企業(yè)要結合物流系統(tǒng)自身的特點 , 從不同角度設計符合實際情況的各種模型 , 定性和定量地衡量物流企業(yè)的發(fā)展水平 , 對于提高物流企業(yè)領導決策的科學性和準確性 , 特別是為研究制定物流企業(yè)發(fā)展計劃提供科學的、量化的依據(jù)。通過對物流系統(tǒng)進行綜合評估，有助于提高物流系統(tǒng)的運行效率與經(jīng)濟效益；有助于企業(yè)了解自身物流系統(tǒng)與同行業(yè)其他企業(yè)物流系統(tǒng)的優(yōu)勢與差距，為進一步完善物流系統(tǒng)提供依據(jù)。對物流系統(tǒng)進行方案評估的目的就是針對備選方案的經(jīng)濟、技術、操作等層面的可行性做出比較與評價，從而幫助決策者選擇最優(yōu)或最滿意的方案。主要的評估方法有程序評估法、因素評估法、綜合評價法等。一、 程序評估法163。 程序評估法著重于設計過程的評價，目的在于確保能夠得到正確且合乎基本條件的設計結果。程序評估法通過對物流系統(tǒng)設計的各個環(huán)節(jié)進行評估，以判別整個設計過程是否合理。二、因素評估法163。 因素評估法是針對方案建立一個完整的且具有邏輯架構的能夠衡量方案成效的評價指標體系，并依照指標屬性，將各指標因素分成不同的群組，進行綜合分析，對方案給予總效果評估，以作為決策者選擇的依據(jù)。 163。 優(yōu)缺點列舉法只是將每個方案的配置圖、物流動線、搬運距離、擴充彈性等相關優(yōu)缺點分別列舉互相比較。這種方法簡單且不太費時，但較不具說服力，常用于概略方案初步選擇階段。有時為了使本方法更趨準確，可對優(yōu)點的重要性及缺點的嚴重性進一步討論甚至用數(shù)值表示。163。 因素分析法是將物流系統(tǒng)設計按所欲完成的重要事項 目標因素，由規(guī)劃者與決策者共同討論列出，并設定各因素重要程度，權數(shù)比重可采百分比值或分數(shù)數(shù)值 (如 1～ 10)，其它每個因素再與這個因素作比較，而分別決定其權數(shù)值。接著，再逐一用每一個因素來評估比較各個方案，并決定每一方案各因素的評分數(shù)值 (如 0等 )，當其它各評估因素逐一評估完成后，再將因素權重與評估數(shù)值相乘合計后，選出最可被接受的方案。 163。 點評估法與因素分析法類似，都有考慮主客觀因素并計算方案的得分高低，作為方案取舍的根據(jù)。163。 層次分析法（ Analytic Hierarchy Process簡稱 AHP）是將評估有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的評價方法。 三、綜合評價方法163。 模糊數(shù)學是研究和處理模糊性現(xiàn)象的一種數(shù)學理論和方法。163。 數(shù)據(jù)包絡分析 (data envelopment analysis, DEA)是一個對多投入、多產(chǎn)出的多個決策單元的效率評價方法，數(shù)據(jù)包絡分析是運籌學的一個新的研究領域。它是 1986年由CHARNES和 COOPER創(chuàng)建的 .可廣泛使用于業(yè)績評價。