物流需求與預(yù)測(cè)概論-文庫(kù)吧資料
2024-10-28 19:56本頁(yè)面
【正文】 來(lái)年度物流量預(yù)測(cè)出以后，按照月度的分布規(guī)律求出未來(lái)年度各月的預(yù)測(cè)值。即：,?,3.2.4.細(xì)分與集成預(yù)測(cè)法,2）細(xì)分預(yù)測(cè)法 細(xì)分預(yù)測(cè)與集成法的預(yù)測(cè)過(guò)程相反，即先預(yù)測(cè)出整體系統(tǒng)的預(yù)測(cè)值，再依據(jù)合理標(biāo)準(zhǔn)求得各子系統(tǒng)預(yù)測(cè)值，如比重法和目標(biāo)比例系數(shù)法等。即通過(guò)適當(dāng)?shù)呢浳镱A(yù)測(cè)方法，確定預(yù)測(cè)期所有各發(fā)到地區(qū)之間的貨物流量，形成預(yù)測(cè)期貨物流量表。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用結(jié)果表明，該方法能夠反映事物的變化規(guī)律，預(yù)測(cè)的結(jié)果比較準(zhǔn)確。該方法在函數(shù)逼近、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐充分證明，通過(guò)該方法獲得的結(jié)果與實(shí)際結(jié)果非常接近，尤其在曲線擬合方面有很高的精度。其一般模型如下： 上式的意義就是通過(guò)回歸分析，建立第t年的值與第t1，t2，…，tp年的值的關(guān)系，通過(guò)這個(gè)關(guān)系來(lái)作前向預(yù)測(cè)，其實(shí)質(zhì)就是對(duì)事物發(fā)展特征曲線的擬合，并進(jìn)一步推知其未來(lái)的發(fā)展軌跡。馬爾柯夫市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)的一般步驟為：調(diào)查目前的市場(chǎng)占有率情況；調(diào)查消費(fèi)者的變動(dòng)情況；建立數(shù)學(xué)模型；預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)的占有率。,?,6）馬爾柯夫預(yù)測(cè)法,馬爾柯夫主要研究事物狀態(tài)轉(zhuǎn)移，他經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，一個(gè)系統(tǒng)的某些因素在轉(zhuǎn)移中第n次結(jié)果只受第n1次的結(jié)果的影響，只與當(dāng)前所處狀態(tài)有關(guān)，與其他無(wú)關(guān)。該預(yù)測(cè)方法具有以下特點(diǎn)： ①不需用大量樣本； ②預(yù)測(cè)精度較高； ③用累加生成擬合微分方程，符合能量系統(tǒng)的變化規(guī)律； ④可以進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。費(fèi)爾哈斯模型的表達(dá)式為： 費(fèi)爾哈斯模型的圖像是一條s型曲線，大體可分為三段，即緩慢增長(zhǎng)階段、快速增長(zhǎng)階段和平穩(wěn)階段，其中，平穩(wěn)階段的p=a/b可視為“飽和值”。,?,2）移動(dòng)平均法,一次移動(dòng)平均值的計(jì)算公式是： 二次移動(dòng)平均值的計(jì)算公式為： 二次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)模型的形式為：,?,3）指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法,一次指數(shù)平滑值的遞推計(jì)算公式為： 式中：α為平滑常數(shù)，0≤α≤1，一般取0.10.3。 1）增長(zhǎng)率法 2）移動(dòng)平均法 3）指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法 4）生長(zhǎng)曲線法 5）灰色預(yù)測(cè)方法 6）馬爾柯夫預(yù)測(cè)法 7）自回歸預(yù)測(cè)法 8）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法,?,1）增長(zhǎng)率法,增長(zhǎng)率法，指根據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象在過(guò)去的統(tǒng)計(jì)期內(nèi)的平均增長(zhǎng)率，類推未來(lái)某期預(yù)測(cè)值的一種簡(jiǎn)便算法。 4）編寫預(yù)測(cè)報(bào)告。 2）確定影響水平和變量。,* 情景分析法,?,情景分析法的主要缺點(diǎn)：是操作過(guò)程比較復(fù)雜，預(yù)測(cè)成本較高。 3）是一種認(rèn)同并發(fā)揮人的主觀能動(dòng)作用的預(yù)測(cè)方法。 情景分析法具有以下特點(diǎn)： 1）預(yù)測(cè)結(jié)果是多維的。 頭腦風(fēng)暴法的缺點(diǎn)是： 1）不能更廣泛地收集各方面的意見(jiàn)； 2）可能會(huì)出現(xiàn)少數(shù)人的正確意見(jiàn)屈服于多數(shù)人的錯(cuò)誤意見(jiàn)，或者大多數(shù)人受權(quán)威人士意見(jiàn)的左右。 3）對(duì)各種設(shè)想進(jìn)行歸類、比較和評(píng)價(jià)。 直接頭腦風(fēng)暴法一般按下列步驟實(shí)施： 1）確定與會(huì)專家的名單、人數(shù)和會(huì)議時(shí)間。 2）根據(jù)預(yù)測(cè)者對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果最高限、最可能值和最低限的估計(jì)以及對(duì)三種情況出現(xiàn)的概率的估計(jì)，計(jì)算每一位預(yù)測(cè)者的意見(jiàn)平均值Fi，其計(jì)算公式為：,* 集體意見(jiàn)法,?,3）根據(jù)每位預(yù)測(cè)者個(gè)人意見(jiàn)的重要程度Wi，通過(guò)加權(quán)平均，得出集體的意見(jiàn)F，其計(jì)算公式為：,式中，n表示預(yù)測(cè)者人數(shù)。其程序如下： 1）要求每一位預(yù)測(cè)者就預(yù)測(cè)結(jié)果的最高限、最低限和最可能的值加以判斷，并對(duì)這三種情況出現(xiàn)的概率進(jìn)行估計(jì)。 (2)橫向類推預(yù)測(cè)： 指在同一時(shí)期內(nèi)對(duì)某一地區(qū)某項(xiàng)產(chǎn)品的市場(chǎng)情況與其他地區(qū)的市場(chǎng)情況進(jìn)行比較，然后預(yù)測(cè)這個(gè)地區(qū)的未來(lái)市場(chǎng)情況。 (1)縱向類推預(yù)測(cè)： 通過(guò)將當(dāng)前的物流市場(chǎng)情況和歷史上曾經(jīng)發(fā)生過(guò)的類似情況進(jìn)行比較來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來(lái)情況的方法。 每輪調(diào)查完畢都需要對(duì)專家的意見(jiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理，然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)整理的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，如果結(jié)果顯示比較分散，則需重新設(shè)計(jì)調(diào)查表格，進(jìn)行新一輪的調(diào)查；如果專家的意見(jiàn)比較集中一致，則就得到了最終的結(jié)果。 專家的選擇非常重要。,3.定性預(yù)測(cè)方法,?,Delphi Method，又稱專家調(diào)查法，通過(guò)對(duì)專家背靠背的匿名征詢方式進(jìn)行預(yù)測(cè)。這種方法簡(jiǎn)單易行實(shí)用,適用于數(shù)據(jù)奇缺或難于作定量分析的情況。同樣地，物流管理必須知道需求來(lái)自何方，從而可以將適當(dāng)數(shù)量的產(chǎn)品投放或儲(chǔ)存到各個(gè)市場(chǎng)區(qū)域。銷售預(yù)測(cè)決定生產(chǎn)計(jì)劃、采購(gòu)和購(gòu)并策略以及工廠內(nèi)的庫(kù)存決策。準(zhǔn)確地了解產(chǎn)品需求將會(huì)是多少，對(duì)企業(yè)運(yùn)作的所有方面——營(yíng)銷、生產(chǎn)和物流都很重要。,物流需求預(yù)測(cè)步驟,?,167。 預(yù)測(cè)時(shí)，考慮各方面的情況。 3. 選擇合適的預(yù)測(cè)方法 對(duì)需求比較穩(wěn)定的產(chǎn)品，用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法；屬于趨勢(shì)型產(chǎn)品，用加權(quán)平均法、指數(shù)平均法和回歸分析法
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