【正文】 　 100001993 20 140001994 28 160001995 35 190001996 30 　　　　 170001997 20 13000因果分析因果分析 方程：y = 7000 + 350x設(shè) 1998年新建房為25，則 y =7000 + 350 25 = 15750碼u線 性回 歸預測 法是運用一個自 變 量 x（它不再是時間 ） 進 行 預測 的方法， 設(shè)預測 的因 變 量仍 為 。一般地，主要變量間無因果關(guān)系，但在某些間接情況下，一些主要變量可能暗含了另一些可能事件。單一指數(shù)平滑的公式為：指數(shù)平滑法之所以稱之為指數(shù)平滑是因為每靠前一期其權(quán)重就降低 1 ? 。假設(shè)越遠當期其重要性就越低，如果這一前提正確，則指數(shù)平滑法就是邏輯性最強且最為簡單的方法。隨著模型中新數(shù)據(jù)的增添及過期數(shù)據(jù)的剔除，新的預測結(jié)果就可以預測出來。加權(quán)移動平均法公式及算例計算公式第 t1,t2,t3期實際銷售額的權(quán)重計算實例 一家百貨店發(fā)現(xiàn)在某 4個月的期間內(nèi)，其最佳預測結(jié)果由當月實際銷售額的 40%，倒數(shù)第 2個月銷售額的 30%，倒數(shù)第 3個月的 20%和倒數(shù)第 4個月的 10%，其四個月的銷售額分別為100,90,105,95。但是，其數(shù)據(jù)是季節(jié)性的，故權(quán)重也應(yīng)是季節(jié)性的，一般對季節(jié)性產(chǎn)品季節(jié)權(quán)重系數(shù)要大。權(quán)重的選擇：經(jīng)驗法和試算法是選擇權(quán)重的最簡單的方法。簡單移動平均的計算公式為：—— 對下一期的預測值； —— 移動平均的時期個數(shù)；—— 前期、前兩期、前三期直至前 n期的實際值簡單移動平均算例周次 需求 3周 9周12345678910111213141580014001000150015001300180017001300170017001500230023002023106713001333143315331600160015671567163318332033136714671500155616441733加權(quán)移動平均法簡單移動平均的各元素權(quán)重都相等，而加權(quán)移動平均的權(quán)重值可以不同。選擇移動平均的最佳區(qū)間很重要。時間 序列及其構(gòu)成產(chǎn) 品 或 服 務(wù) 需 求季 節(jié) 高峰 趨勢實際 需求曲線平均需求隨機波 動時間u統(tǒng)計 學上 時間 序列有兩種一般形式。偶然、非 經(jīng) 常原因引起的數(shù)據(jù) 變動 。它可以沒有固定的周期。在 較長 的 時間 （ 1年以上） 圍繞趨勢 作有 規(guī) 律的上下波 動 。隨季 節(jié) 的 變 化增加或減少，具有重復 發(fā) 生的 規(guī) 律。需求的 變 化 趨勢 ，數(shù)據(jù)可以是一段 時間 的逐 漸 向上、向下或平 穩(wěn) 的移動 。時間序列預測方法u 時間 序列分解。將第二 輪 初步所得 預測結(jié) 果制定成第三 輪 函 詢 表 發(fā)給專 家， 請 其提出 評 價意 見 和理由，寄回。收到專 家回復后 進 行 統(tǒng)計 分析，將分析整理 結(jié) 果再反 饋給專 家。將第一 輪 表的 統(tǒng)計結(jié) 果和第二 輪 函 詢 表 發(fā)給專 家。它所列 預測 事件的 預測 目 標 更加集中和明確，表述也更準確。 發(fā)給專 家 預測 主 題 及相 應(yīng) 的 預測 事件表， 請 其在一定期限內(nèi)將 應(yīng)答寄回。u 其次 進 行 輪 番征 詢 工作。 ④ 排序性 預測 。 ② 預測 事件的相 對結(jié) 構(gòu)比重。 3編 制 預測 事件一 覽 表。參加 預測 的 專 家愈多， 預測 精度將愈高。其次是自愿性。 2選擇專 家。德爾菲法的基本程序u 首先成立 預測 小 組 。 專 家意 見經(jīng)過 多 輪 征 詢 反 饋 后，意 見趨 向一致。 發(fā) 函征 詢 意 見 至少要 經(jīng)過 兩 輪 ， 預測 當事人 應(yīng)將上一 輪專 家的意 見匯總統(tǒng)計 ，將其作 為 反 饋 信息在下一 輪征 詢時 告知各位 專 家參考。采用匿名函 詢 方式，參加 預測 的 專 家互不了解，因而 發(fā) 表 觀 點、修正自己的意 見 均 較 自由。 對 于那些缺少 歷 史和 現(xiàn)實資 料的 預測 尤 為實用。 赫 爾默博士于 上 世 紀 40年代末首 創(chuàng) 的。 預測過 程中要關(guān)注兩個 “ 分析和 處 理 ” ：一是 對 收集到的資 料 進 行分析和 處 理；二是 對 利用模型求得的 預測結(jié) 果 進 行分析和處 理。預測方法的種類預測方法定性預測定量預測德爾菲法部門主管意見法用戶調(diào)查法銷售人員意見匯集法因果模型時間序列模型時間序列平滑模型時間序列分解模型乘法模型加法模型簡單移動和加權(quán)移動平均法一次和二次指數(shù)平滑法預測的基本步驟1確定 預測 的目的和用途； 2根據(jù)企 業(yè) 不同的 產(chǎn) 品及其性 質(zhì) 分 類 ，并 選擇預測對 象； 3決定影響 產(chǎn) 品需求的因素及其重要性； 4收集和分析可利用的 過 去和 現(xiàn) 在的 資 料； 5決定 預測 的 時間 跨度，并 選擇 適當?shù)?預測 方法和模型； 6計 算并核 實 初步 預測結(jié) 果； 7評 定企 業(yè) 的內(nèi)部和外部因素； 8對預測結(jié) 果 進 行 綜 合分析、估 計預測誤 差、修正 預測值 ； 9將 預測結(jié) 果 應(yīng) 用于生 產(chǎn)計 劃工作中； 10根據(jù) 實際發(fā) 生的需求 對預測進 行 監(jiān) 控。它根據(jù)事物之 間 的因果關(guān)系來 預測 事物的 發(fā) 展和 變 化。正常情況下，由于市 場 需求一般具有隨 時間連續(xù)變 化的特征，故 時間 序列 預測 法通常能收到 較 好的效果。 u 時間 序列 預測 方法。u 定量 預測 方法 – 定量 預測 是通 過 使用 歷 史數(shù)據(jù)或因素 變量來建立數(shù)學模型而 進 行 預測 工作的，如回 歸 分析法、平滑 預測 法等。 這 些 預測 決定企 業(yè) 的生 產(chǎn) 、生 產(chǎn) 能力及 計 劃體系，并使企 業(yè) 的 財務(wù) 、 營銷 、人事做相 應(yīng)變動 。 – 技技 術(shù)預測術(shù)預測 ，通 過預測 與新 產(chǎn) 品開 發(fā) 有關(guān)的新技 術(shù) 、新材料、新工 藝 的 發(fā) 展 趨勢 及其他重要技 術(shù) 指 標 來推斷技 術(shù)進 步可能給 企 業(yè)帶 來的 發(fā) 展機遇。 u預測結(jié) 果的準確性或可信度會隨著期限的延 長 而降低，也就是 說 短期 預測 往往要比中 長 期 預測 要精確些。故 應(yīng)對預測結(jié) 果作必要的修正。 u 系系 統(tǒng)統(tǒng) 性原理性原理 ： 任何一個企 業(yè) 的 經(jīng)營 活 動 都是在社會的大系 統(tǒng) 中 進 行的。 u類類 推性原理推性原理 ： 社會、企 業(yè) 乃至家庭，其 經(jīng)濟 活 動 都具有一定的模式，存在著 許 多相似、 類 同的演 變規(guī) 律。預測原理u 可可 測測 性原理性原理 ： 從理 論 上 講 ，世界上一切事物的運 動 與 變化都是有 規(guī) 律的，因而是可以 預測 的。預測為 企 業(yè)編 制 計 劃、 協(xié)調(diào) 內(nèi)部各 項 活 動 提供了 堅實 基 礎(chǔ) 。桂林電子工業(yè)學院管理系第四章第四章 需求預測與生產(chǎn)計劃需求預測與生產(chǎn)計劃主要內(nèi)容需求預測生產(chǎn)能力測定綜合計劃主生產(chǎn)計劃物料需求計劃桂林電子工業(yè)學院管理系第一節(jié)第一節(jié) 需求預測需求預測預測 的作用預測 是 對 未來可能 發(fā) 生的事件的 預計 與推斷。預測 不 僅 是 長 期的 戰(zhàn) 略性決策的重要 輸 入，也是短期的日常運作的重要基 礎(chǔ) 。需求 預測 直接影響著企 業(yè) 生 產(chǎn) 與運作中的 計 劃和決策。 u連續(xù)連續(xù) 性原理性原理 ： 事物在 發(fā) 展 過 程中，常常是隨著 時間 的推移而呈 現(xiàn) 出 貫 甚至 連續(xù)變 化的 趨勢 。 u 相關(guān)性原理相關(guān)性原理 ： 事物之 間 或構(gòu)成一種事物的各種因素之 間，存在著或大或小的相互影響、相互制 約 、相互促 進 的關(guān)系。由于各子系 統(tǒng) 是互相 聯(lián) 系、互相影響的，因此其它子系 統(tǒng) 中 變 量的 變 化常常 對 需求 預測產(chǎn) 生一些影響。影響需求的因素及相互關(guān)系廣告需求質(zhì) 量銷 售努力 信用政策服 務(wù) 信譽產(chǎn) 品和服務(wù) 的 設(shè)計企 業(yè)輸 入輸 出商 業(yè) 周期產(chǎn) 品 生命 周期時間顧客 購買 計劃競 爭者 的努力 與價格顧 客 偏好隨機 變動企 業(yè) 的努力反饋預測類型u預測 按 時間 跨度來分，通?？煞?為 短期 預測 、中期 預測 和 長 期 預測 。 u 在 規(guī) 劃未來 業(yè)務(wù) 方面企 業(yè) 使用三種 類 型的 預測 ： – 經(jīng)濟預測經(jīng)濟預測 ，通 過預測 通 貨 膨 脹 率、 貨幣 供 給 、 經(jīng)濟 增 長 率及其他有關(guān)指 標 來 預測經(jīng)濟 周期。 – 需求需求 預測預測 ，即企 業(yè)產(chǎn) 品與服 務(wù) 的需求 預測 ，如 產(chǎn) 品 銷 售量、市 場 占有率及 對產(chǎn) 品品種、花色、 規(guī) 格、價格的需求 變 化 趨勢 等。預測的方法u 定性 預測 方法 – 定性 預測 主要運用 經(jīng)驗 的或事理的分析判斷方法， 對 未來可能出現(xiàn) 的情況作出估計 ，但并非不運用數(shù)據(jù)，只是不使用成套的數(shù)學模型； u 定性 預測 方法常用的主要有 用戶調(diào)查 法、 銷售人員意見匯集 法、專 家 評 估法（德爾 菲法）。 u 定量 預測 方法主要有移 動 平均法、指數(shù)平滑法、 趨勢 外推法、回 歸 分析法等， 這 些方法可 歸為 兩 類 ：一 類 是 時間 序列 預測 方法，另一 類 是因果 預測 方法。它是假定將來是 過 去的函數(shù)，即用市 場 需求的 歷 史 統(tǒng)計 數(shù)據(jù)， 預測需求的未來 發(fā) 展和 變 化。 u 因果 預測 方法。如商品房 銷 售 預測 的因果模型可包括廣告 預 算、 競 爭 對 手的價格、家庭平均收入水平等因素。 ? 資 料是基 礎(chǔ) 和出 發(fā) 點， 預測 技 術(shù) 的 應(yīng) 用是核心，分析 則貫 穿于 預測的全 過 程。德爾菲（ Delphi）法u 德 爾 菲法是美國 蘭 德公司（ RAND Corporation）奧拉夫 它是定性 預測 方法中最重要、最有效的一種方法， 應(yīng) 用十分廣泛，可用于 預測 市 場 需求、商品供求 變 化、 產(chǎn) 品成本與價格、市 場 占有率、 產(chǎn) 品壽命周期等方面。 u 特點： （ 1） 匿名性。 （ 2） 反 饋 性。 （ 3） 收 斂 性。用 統(tǒng)計 方法加以整理，即可得 預測結(jié) 果。任 務(wù) 是： 1確定 預測 主 題 。 選擇時 要注意三個 問題 ：首先是廣泛性。最后是人數(shù)要適度。一般以 2050人 為 宜。有： ① 預測 某事件 實現(xiàn) 的 時間 。 ③ 選擇 性 預測 。 ⑤ 簡 明 詢問 。一般采用三 輪 制，按以下步 驟進 行： – 第一 輪 。 預測 小 組 在 對應(yīng) 答 結(jié) 果整理、 統(tǒng)計 和分析的基 礎(chǔ) 上，制定第二 輪函 詢 表。 – 第二 輪 。 請專 家提出或修改自己的 預測 ，并 說 明理由，也可以 對 第一 輪統(tǒng)計結(jié) 果提出 質(zhì) 疑。 – 第三 輪 。 – 最后是 應(yīng) 答 結(jié) 果的最 終處 理。一個典型的 時間 序列可包含四種因素： – 趨勢 。 – 季 節(jié) 。 – 周期。 這 種波 動被稱作 經(jīng)濟 周期。 – 隨機。它 們 沒有可 識別 的形式。 一種形式是乘法模型： 需求 =趨勢 季 節(jié) 周期 隨機另一種形式是加法模型： 需求 =趨勢 +季 節(jié) +周期 +隨機 時間組織形式簡單移動平均法當產(chǎn)品需求既不快增長也不快下降，且不存在季節(jié)性因素時，移動平均法能有效消除預測中的隨機波動。其主要缺點是在于若區(qū)間周期太長，則太復雜。當然，其權(quán)重之和必須等于 1。一般而言，最近期的數(shù)據(jù)最能預示未來的情況，因而其權(quán)重應(yīng)大些。由于加權(quán)移動平均能區(qū)別對待歷史數(shù)據(jù)，因而在這方面要優(yōu)于簡單移動平均。第五個月的預測值為指數(shù)平滑法前兩種預測方法（簡單移動平均和加權(quán)移動平均）中，一個主要的問題是必須有大量連續(xù)的歷史數(shù)據(jù)。有的情況下，最近期的情況遠比較早期的更能預測未來。第 t期和第 t1期的指數(shù)平滑預測值；第