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,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,Data, Model and Decisions,数据、模型与决策,Session 10,Forecasting,预测,Session Topics,Some Forecasting Applications,一些预测实际应用,Types of Forecasting,预测的类型,Demand Management,需求管理,Qualitative Forecasting Methods,定性预测方法,Quantitative Forecasting Methods,定量预测方法,Sales Forecasting,销售预测,实际应用,美力特黄铜制品公司（,Merit Brass,）,是一个家族所有的公司，供应管材、阀门及配件领域的上千种产品。,1990,年，公司提出了一个强调将管理科学方法应用于统计销售预测和成品库存管理（两项十分关键的活动）的现代化项目。这个项目使得顾客服务（以产品可获得率衡量）得到改进，同时费用大幅降低,这不是我们所需要的吗,？,想想,看！,Sales Forecasting,销售预测,实际应用,西班牙电力企业,，,Hidroelctrica,Espaol,，,开发并采用了一套管理科学模型来辅助管理水力发电的水库系统。这些模型是依靠对能源的需求（公司的销售）和水库流入量的预测来驱动的。一个复杂的统计预测模型被用来预测对能源的短期和长期的需求。一个水文预测模型提供了对水库流入量的预测,Sales Forecasting,销售预测,实际应用,航空公司现在非常依赖于在收取不看重价格的商务人员旅行支付的高额票价的同时向其他人提供折扣票价以填满座位。座位的数目在不同的运费等级上如何分配的决策对利润最大化来说是关键的。,美洲航空公司（,American Airlines,）,使用对每一种票价需求的统计预测来做出这项决策的,Spare Parts Demand Forecasting,备件需求的预测,实际应用,美洲航空公司（,American Airlines,）,使用一个基于计算机的称为旋转分配和计划系统（,Rotatable,Allocation and Planning System,，,RAPS,）,的系统来预测对旋转部件的需求，并帮助将这些部件分送到各个机场。这个统计预测使用了,18,个月的部件以及飞行小时的数据，以计划飞行小时为基础提前进行项目编制。,Forecasting Production Yields,合格品率的预测,实际应用,艾尔巴古微电子公司（,Albuquerque Microelectronics Operation,）,是,一个固定散热（,radiation-Hardened,）,芯片的专业制造商。生产芯片的第一个步骤晶片,制造,，有一个连续但不稳定的合格品率。对于一件产品其合格品率在最初的几批中会很小（,0,到,40%,），以后会逐步上升到较高水平（,35%,到,75%,）。于是一种针对于这种上升趋势的统计预测方法就被使用来预测合格品率,Forecasting Economic Trends,经济趋势预测,实际应用,美国劳工部（,US Department of Labor,）,与一家咨询公司签订了一项协议，开发,失业保险经济预测模型,（,UIEFM,），,这个模型现在已经被全国各州的就业安全机构所使用。通过对基本经济因素如失业率、工资水平、失业保险所覆盖的劳动力人数等的预计，,UIEFM,预测一个州要支付多少失业保险金。通过对州失业保险基金税收收入的预计，,UIEFM,还能够预测基金,10,年的收支,Forecasting Staffing Needs,雇员需求预测,实际应用,联合航空公司（,United Airlines,）,在它的,11,个预定处拥有超过,4000,名预定销售代理及支持人员，在,10,个最大的机场有大约,1000,名顾客服务代理人，一个计算机化的计划系统已被用来为这些雇员设计工作计划。尽管一些其他的管理科学技术（包括线性规划）也被应用于系统中，但是对雇员需求的统计预测仍是一个关键的部分。这个系统除了每年为公司节省超过,600,万美元的开支以外，还改进了顾客服务，减少了对直接人员的需求,Forecasting Staffing Needs,雇员需求预测,实际应用,L.L.Bean,是一家高档户外用品及服饰的主要零售商。超过,70%,的销售是通过在公司的呼叫中心下达订单后完成的。呼叫中心提供了两个,800,号码，一个用于下达订单，另一个用于询问和反映问题。每个公司的代理人都为应答这两个,800,电话中的一个而接受了训练。因此，不同的统计预测模型被用于对两个,800,号码的人员周需求量进行预测。经过精确改进的模型通过提高计划有效性每年为,L.L.Bean,公司节约了,30,万美元,组织预测变量,Interfaces,期号,Merit Brass Co.,最终产品的销售量,1993, 1/2,Hidroelctrica,Espaol,能源需求,1990, 1/2,American Airlines,不同等级座位的需求量,1992, 1/2,American Airlines,维修飞机的备件需求量,1989, 7/8,Albuquerque Microelectronics,晶片的合格率,1994, 3/4,U.S. Department of Labor,失业保险支付额,1988, 3/4,United Airlines,代理处和机场的需求,1986, 1/2,L.L.Bean,呼叫中心的人员需求,1995, 11/12,Some Applications of Forecasting Methods,预测方法的一些应用,5,Types of Forecasts,预测的类型,定性预测（,Qualitative,）,属于主观判断（,Judgmental),，,基于估计和评价,定量预测（,Quantitative,）,时间序列分析（,Time Series Analysis,）,因果分析（,Causal Relationships,）,仿真模拟（,Simulation,）,6,Components of Demand,需求的构成,1,2,3,4,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,年,销售量,销售趋势是怎样的？,7,Worth Noting Trends,值得注意的趋势,一段时期内的平均需求,（,Average Demand,）,需求趋势,（,A Trend,）,季节因素,（,Seasonal Element,）,周期因素,（,Cyclical Element,）,随机因素,（,Rand Variation,）,自相关,（,Autocorrelation,）,8,Qualitative Methods,定性方法,一般预测（,Grass Roots,）,市场调研（,Market Research,）,小组共识（,Panel Consensus,）,历史类比（,Historical Analogy,）,德尔菲,法（,Delphi Method,）,10,Delphi Method,德尔菲法,选择具有不同知识背景的参与专家,.,通过问卷调查（或电子邮件）从专家处获得预测信息,汇总调查结果，附加新的问题重新发给专家,再次汇总，提炼预测结果和条件，再次形成新问题,如有必要，重复前一步骤，将最终结果发给所有专家,12,Judgmental Forecasting In Firms,公司中的主观预测,预测技术,Low,Sales, $500M,经理意见,40.7%,39.6%,部门主管集体讨论,40.7%,41.6%,销售人员意见汇集,29.6%,35.4%,公司数目,27,48,Source: Nada Sanders and Karl,Mandrodt,(1994) “Practitioners Continue to Rely on Judgmental Forecasting Methods Instead of Quantitative Methods,”,Interfaces, vol. 24, no. 2, pp. 92-100.,13,Quantitative Forecasting In Firms,公司中的定量预测,预测技术,Low,Sales, $500M,移动平均,29.6%,29.2%,直线延展,14.8%,14.6%,天真预测,18.5%,14.6%,指数平滑,14.8%,20.8%,回归,22.2%,27.1%,仿真,3.7%,10.4%,经典分解,3.7%,8.3%,Box-Jenkins,3.7%,6.3%,公司数目,27,48,Source: Nada Sanders and Karl,Mandrodt,(1994) “Practitioners Continue to Rely on Judgmental Forecasting Methods Instead of Quantitative Methods,”,Interfaces, vol. 24, no. 2, pp. 92-100.,14,Time Series Analysis,时间序列分析,企业选用哪一种预测模型取决于：,预测的时间范围,能否获得相关数据,所需的预测精度,预测预算的规模,合适的预测人员,企业的柔性程度,15,Simple Moving Average,简单移动平均,F,t,:,对下一期的预测值,N :,移动平均的时期个数,A,t-I,:,前,I,期的实际值,Simple Moving Average,简单移动平均,Simple Moving Average,简单移动平均,20,Weighted Moving Average,加权移动平均,在前三期需求值,与各自权重的基,础上预测第四期,的需求,权重,:,t-1.5,t-2.3,t-3.2,21,Weighted Moving Average,加权移动平均,24,Exponential Smoothing,指数平滑,假设：,近期的数据比早期的数据更能够准确地预测未，,因此需要最近的数据的权重就要比以前的数据的,权重要大,F,t,= F,t-1,+,a,(A,t-1,- F,t-1,),25,用,a,=.10,和,a,=.60.,求,预测值,令,F,1,=D,1,Exponential Smoothing,指数平滑,Exponential Smoothing,指数平滑,27,Effect of,a,on Forecast,a,对预测的影响,30,Forecast Errors,预测误差,误差分为偏移误差和随机误差,偏移误差来源：未包含正确变量、变量间关系定义错误、趋势曲线不正确、季节性需求偏离正常轨道、存在某些隐式趋势,随机误差是无法有预测模型解释的误差项,Computer Club Warehouse,计算机俱乐部仓库,过去三年中每个季度,CCW,日接到的平均电话数,案例研究,Computer Club Warehouse,计算机俱乐部仓库,案例研究,这个电子表格记录了将,25%,规则应用于过去三,年来预测下一个季度的呼叫量,案例研究,Computer Club Warehouse,计算机俱乐部仓库,通过实际日平均呼叫量除以相应的季节性因子得到,CCW,问题的季节调整时间序列,案例研究,Computer Club Warehouse,计算机俱乐部仓库,季节调整时间序列,案例研究,Computer Club Warehouse,计算机俱乐部仓库,有季节调整的移动,平均方法应用,案例研究,Computer Club Warehouse,计算机俱乐部仓库,有季节调整的,指数平滑方法,案例研究,Computer Club Warehouse,计算机俱乐部仓库,趋势线显示了这个数量基本的向上的趋势,案例研究,Computer Club Warehouse,计算机俱乐部仓库,有季节调整的趋势性指数平滑方法,组织预测变量预测方法,Merit Brass Co.,最终产品的销售量指数平滑,Hidroelectrica,Espanol,能源需求,ARIMA,（,Box-Jenkins,）,American Airlines,不同等级座位的需求指数平滑,American Airlines,维修飞机备件的需求线性回归,Albuquerque Microelectronics,晶片的合格率指数平滑,U.S.Department of Labor,失业保险支付额线性回归,United Airlines,代表处和机场的需求,ARIMA,L.L.Bean,呼叫中心的人员需求,ARIMA,Forecasting in Practice,实践中的预测,Session Summary,本讲小结,小结,有关预测的一些企业的实际应用,需求的构成,预测的类型,各种定性预测方法,各种定量预测方法,总结,The End of Session 14,
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