生產(chǎn)戰(zhàn)略決策與市場預(yù)測-閱讀頁
2025-05-15 01:36本頁面
【正文】 測目標(biāo)相關(guān)的其他經(jīng)濟(jì)比率系數(shù) β1 β2 β3 調(diào)查得知： β1＝ 10％ ， 當(dāng)?shù)胤b占整個地區(qū)服裝銷售率 β2＝ 5％ ， 該服裝商場占當(dāng)?shù)胤b市場的占有率 β3＝ 20％ ， 商場兒童服裝占該商場服裝的銷售率 3． 進(jìn)行因果轉(zhuǎn)導(dǎo)法推算預(yù)測值 （ 億元 ） （ 明年 ） 某地區(qū)服裝銷售總額＝ 100 （ 1＋ 8％ ） ＝ 108 （明年）當(dāng)?shù)胤b銷售總額＝ 108 10％＝ （億元） （明年）某服裝商場的服裝銷售總額 ＝ 5%= （億元） （明年）某服裝商場的兒童服裝銷售總額 ＝ 20％＝ （億元） G（ 1＋ k） β1 β2 β3 =100 （ 1＋ 8％） 10％ 5％ 20％＝ （億元） ?y?167。 X（月份） 1 2 3 4 5 6 7 Y（數(shù)量） 290 310 315 320 325 337 345 1 7 281407 2 2 4 2289 1 9 77)( ??? ?? ?? ????? ? ?? XXn YXXYnb ??? ??? ?? n XbYa預(yù)測模型 Yt=a + =+ Y8月 = +*8= Y9月 = +*9= 167。 預(yù)測模型 ： TbMeY ????未項(xiàng)中值期數(shù)預(yù)測期數(shù)間隔期的項(xiàng)數(shù)變動趨勢差前期移動平均值本期移動平均值平均變動趨勢差變動趨勢差移動平均值期未項(xiàng)預(yù)測值?????????????:)(::.::.:)(:.:)(1___1TbnyybbMynYYnbbiieii 例：某廠 1－ 7月銷售量分別為 21， 24， 26， 19， 18， 22， 17噸，試用三項(xiàng)（期）移動平均法測預(yù) 9月的銷售值。 4 = － １、統(tǒng)計與計算表 利用模型進(jìn)行預(yù)測： 8月份銷售量的預(yù)測值 9月銷售量的預(yù)測值 )(6 6 6 )]68()1 6 6 6 [(198 噸?????????? TbMy e)()]69()1 6 6 6 [(199 噸?????????? TbMy e167。 線性回歸分析 —continued ? 計算結(jié)果 ? 直線對數(shù)據(jù)的擬合程度即估測標(biāo)準(zhǔn)差為 ： ? 估測標(biāo)準(zhǔn)差 ： 21 ()2niiiyxyYS n??? ??2 2 2 2( 6 0 0 8 0 1 . 3 ) ( 1 5 5 0 1 1 6 0 . 9 ) ( 1 5 0 0 1 5 2 0 . 5 ) ( 4 9 0 0 4 7 5 7 . 1 )10yxS? ? ? ? ? ? ? ??= 167。 將市場調(diào)查得到的實(shí)際銷售值按時間排列 計算季節(jié)指數(shù) Si 季節(jié)指數(shù) Qi 對應(yīng)某月的平均銷售量（ 1月 ） = （ 2月） = …… . Q 按月的全年平均銷售值 S ii ? 255023002100 ??? 8 7 936 2 4 4 1 02 2 4 0 02 0 8 5 0 ??? 計算各月的季節(jié)指數(shù)： 如： 1月份的季節(jié)指數(shù) 2月份的季節(jié)指數(shù) = 3月份的季節(jié)指數(shù) = …….. ??? S4 8 8 7 6 7 8 622 ??? S 用其它方法預(yù)測 2022年首項(xiàng)值（ 1月份的銷售量 Qt ） 用幾何平均預(yù)測法： )(2 8 1 02 1 0 02 5 5 02 5 5 0 21 噸??????? ?nOnnnt AAAXAQtQOAnAX： 預(yù)測值 ： 首項(xiàng) (2022年 1月份銷售值 ) ： 末 項(xiàng) (2022年 1月份銷售值 ) ：（ 2022－ 2022年 1月份） 平均發(fā)展速度 用季節(jié)指法預(yù)測各月的銷售量： 2022年 2月份銷售量 = 2022年 3月份銷售量 = …………… 2112? iiii SSQY ??（噸） 3 7 94 8 3 8 1 0 ??)( 3 8 30 4 8 3 7 9 噸??167。 第 3步 、根據(jù)消除需求季節(jié)性影響后代數(shù)據(jù)建立最小二乘回歸直線 ?22xy n x ybx n x? ? ????a y b x??2 7 7 9 .1 7y ?= = Y=a+bx=+ d d 第 4步 、消除季節(jié)性影響后的需求 ? 單位：件 （ 1） 時期（ x） （ 2） 季度 （ 3） 實(shí)際需求 （ y） （ 4） 每年同一季度 的平均值 （ 5） 季節(jié) 因子 （ 6） 消除季節(jié)性 影響后的需求（ yd） 列（ 3） 247。 第 3列和第 6列的累計總和都應(yīng)為 33 350件，表中出現(xiàn)的差異是由于小數(shù)取整的結(jié)果。 ? 第 5步、修正后的預(yù)測值 時期 x 預(yù)測季度 回歸直線給出的 Y值 季節(jié)因子 預(yù)測值（ Y 季節(jié)因子） 13 1 5 4 14 2 5 5 15 3 5 5 16 4 6 6 Y=a+bx=+ 167。這樣，導(dǎo)致 計劃 的執(zhí)行力度產(chǎn)生失效性，產(chǎn)生決策的“刻舟求劍”效應(yīng)。 衡量的指標(biāo)體系： nFAM A D tt? ?? ||（ 1）平均絕對 誤 差 平均預(yù)測誤差 nFAM F E tt? ?? )( MAD 用于度量預(yù)測的誤差程度 MFE 用于度量預(yù)測的偏移（離散）程度 實(shí)際值 預(yù)測值 實(shí)際值中線 2 、預(yù)測監(jiān)控 (Monitoring Forecasting) 生產(chǎn)管理中采用 跟蹤信號法 (Tracking signal) M A D?? Fo r e c a s t )( A c t u a ls ig n a l T r a c k in g可接受誤差范圍 上限 下限 一般講，制造加工業(yè)由于生產(chǎn)要求具有連續(xù)性、均衡性和生產(chǎn)彈性。計算：跟蹤信號。 月份 需求預(yù)測 實(shí)際值 1 1000 950 2 1000 1070 3 1000 1100 4 1000 960 5 1000 1090 6 1000 1050 3MAD 2MAD 1MAD TS 0 1MAD 2MAD 3MAD 跟蹤信號 解： 011???? ??nitt FAnM A D )(220)(1 M A DM A DFATSnitt??????制造加工業(yè)跟蹤信號的取值： ?2－ ?3MAD范圍內(nèi)為宜 ，那么，目前在生產(chǎn)運(yùn)作到第６個月 TS=（ MAD），說明：預(yù)測值與實(shí)際值的離散程度越來越大，已經(jīng)處于不可控制的范圍，應(yīng)該重新修訂預(yù)測值，否則對生產(chǎn)運(yùn)作計劃產(chǎn)生不利的影響。 1－ 11月銷售量分別為 1 1 1 2 2 1 2 2２ 3 35噸，試用 一元線性回歸預(yù)測法 預(yù)測 12月份產(chǎn)量。產(chǎn)品市場銷售價格 1500 （元 /噸） （ 1）確定大、中、小三種投資規(guī)模的盈虧
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