物流需求分析-3(2)-文庫吧資料
2025-01-11 23:08本頁面
【正文】 法 ? 例 ? 某百貨商店在 ?1999?年前三個月的風扇實際銷售量分別為 ?300、 2 230?臺，試用移動平均法預測四月份的銷售數(shù)量。 ?（ 3）預測期間的長短引起的誤差 ?（ 4）預測者的主觀判斷引起的誤差。 現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料 ?Xi、 Yi（ i＝ 1， 2， 3， ? ， n），經(jīng)整理，可得回歸系數(shù)a、 b?為： ?????? niinii XnbYna1111 ?????? ???????? niniiniiiniiniiniiiXXXnXYYXnb1 112111???niiYna11121niiiniin X YbnX?????公式簡化 公式簡化 第四節(jié) 物流需求預測方法 ? 三、物流需求預測誤差 ? 1. 產(chǎn)生誤差的原因 ?（ 1）用于預測的信息與資料引起的誤差。從而使這條直線最能代表實際數(shù)據(jù)的變動，并作為預測的依據(jù)。這種方法的特點是：先根據(jù) ?X、 Y?現(xiàn)有的實際數(shù)據(jù)和統(tǒng)計資料，把 ?X、 Y?作為已知數(shù)，再尋找合適的 ?a、 b?回歸系數(shù)，并根據(jù)回歸系數(shù)來確定回歸方程。根據(jù)這些變量之間的相互關系擬合一定的曲線，這條曲線就叫做回歸曲線，表達這條曲線的數(shù)學公式就叫做回歸方程式。自變量則是指影響預測對象變化的、與因變量有密切關系的變量。主要的不足在于，想要進行可靠的預測，就需要大量的數(shù)據(jù)資料。 ?? 第四節(jié) 物流需求預測方法 ? 此方法就是找出預測對象（因變量）與影響預測對象的各種因素（自變量）之間的關系，并建立相應的回歸方程式，然后代入自變量的數(shù)值，求得因變量的方法。相對于移動平均法而言，指數(shù)平滑法大大減少了對歷史數(shù)據(jù)存儲量的需求。對最近期的數(shù)據(jù)觀察值賦予最大的權重，而對以前各期的數(shù)據(jù)觀察值則順序地賦予遞減的權重，而不是給所有的數(shù)據(jù)以同等的重要性。計算公式為 : 1122111 ????????? ????? ntntttttttt AWAWAWAWMA ?式中 Wt—— 第 t期的權數(shù)值； 其他各字母含義同前。其計算公式為： )(1 1211 ????? ????? nttttt AAAAnMA ?式中 : At —— 第 t期的實際值； MAt+1—— 第 ?t＋ 1?期預測值； n—— 移動平均的時間段數(shù)（ n≤t ）。具體操作是將最近幾個時期的數(shù)據(jù)綜合起來，它們的平均數(shù)就是下一個時期的預測數(shù)。 ?移動平均法的使用比較廣泛，主要適用于這樣一些情況：數(shù)值的變化沒有明顯的上升或下降的趨勢，比較平穩(wěn)；沒有受到明顯的季節(jié)性變化的影響。然后逐項移動，邊移動邊平均，在進行一次新預測時，必須加進一個新數(shù)據(jù)和剔除一個最早的數(shù)據(jù)。 回歸預測法 此方法就是找出預測對象（因變量）與影響預測對象的各種因素（自變量）之間的關系，并建立相應的回歸方程式，然后代入自變量的數(shù)值，求得因變量方法。 指數(shù)平滑法 此方法是利用過去的數(shù)據(jù)資料，使用平滑指數(shù)來進行預測的一種方法。對需求比較穩(wěn)定的產(chǎn)品，這是一種最廉價，也最簡單的預測方法。 ? （ 2）物流需求預測是制定物流發(fā)展戰(zhàn)略目標的依據(jù) ? （ 3）物流需求預測是物流管理的重要環(huán)節(jié)。 ? （ 4）隨機性需求指產(chǎn)品的需求量由于需求的偶然變動而呈現(xiàn)無規(guī)則的變化趨勢。 第三節(jié) 物流需求預測 1. 物流市場需求的特征表現(xiàn) ? （ 1）季節(jié)性需求指產(chǎn)品的需求量隨著季節(jié)的轉換而發(fā)生較大的變化。 ? （ 5）替代性強。 ? （ 3）供給彈性小。 第二節(jié) 物流供給與需求 2. 物流供給的特點 ? （ 1）物流供給只能以資源或能力要素的形式存儲，而不能以現(xiàn)實的產(chǎn)品儲備待用。 4. 近期預測 近期預測的期限一般以周、旬為時間
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