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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,*,*,Chapter6 需求预测,1 概述,一、需求预测概念,是指用科学的方法，根据调查收集的资料，分析需求变化的规律，并据此判断需求变化趋势，为企业的计划和控制决策提供依据。,二、预测的共同特征,1、假设过去的状态将来仍然存在,如发生突发事件，必须放弃原来做出的预测,2、实际情况总与预期有所不同,3、对一组事件的预测比对单个事件的预测准确。,因为在不同事件之间产生的预测误差可相互抵消,4、预测的时间跨度长时，准确性就会降低。,11/23/2024,1,三、预测的步骤,1、明确预测的目的,2、确定时间跨度,3、选择预测方法,4、收集并分析相关数据,5、进行预测,6、对预测过程进行监控,11/23/2024,2,四、预测方法,1、定性预测方法,根据人的主观判断做出预测,2、定量预测方法,利用历史数据或建立数学模型进行预测,11/23/2024,3,2 定性预测方法,一、,主管人员意见法,优点：,综合不同管理者的经验，相互讨论、启发，得出的预测结果较全面。,11/23/2024,4,缺点：,少数服从多数,无休止地争论,易屈服于权威人士的意见,易受面子的影响,11/23/2024,5,二、德尔菲法,是采用匿名通信方式将所需预测的问题征询一定人数的专家意见，并经过多次信息交换，逐步取得比较一致的预测结果。,11/23/2024,6,德尔菲法的操作程序,组织者,邮寄,专家 第一轮 第二轮 第三轮 预测,结果 结果 结果 报告,书面,匿名,11/23/2024,7,德尔菲法的特点,匿名性,反馈性,收敛性,11/23/2024,8,三、用户调查法,通过信函、电话或访问的方式对现有的或潜在的顾客进行调查，了解他们对与本企业产品相关的产品及其特性的期望，再考虑本企业可能的市场占有率，然后对各种信息进行综合处理，即可得到所需的预测结果。,11/23/2024,9,四、销售人员意见汇集法,由各地区的销售人员根据其个人的判断或与地区有关部门（人士）交换意见并判断后做出预测。,11/23/2024,10,3、定量预测方法,一、时间序列预测法,以时间为独立变量，利用过去需求随时间变化的关系来估计未来的需求。,11/23/2024,11,1、移动平均法,此法假设事物在历史上较远期的状态对未来的影响较小，而近期的状态对未来的影响较大。所以在利用历史数据时，采用,分段平均、逐步推移的方式,来分析时间序列的趋势，取预测期最近一段时期的平均值作为预测值。,11/23/2024,12,简单移动平均法,Y,t+1,=M,t,Y,13,=22.3,月序,t,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,销售量,Y,t,10,15,8,20,10,16,18,20,22,24,20,26,M,t,n=3,_,_,11,14.3,12.7,15.3,14.7,18,20,22,22,22.3,11/23/2024,13,加权移动平均法（权数是3、2、1）,Y,t+1,=M,t,Y,13,=23.7,月序,t,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,销售量,Y,t,10,15,8,20,10,16,18,20,22,24,20,26,M,t,n=3,_,_,10.7,15.2,13,14.7,16,18.7,20.7,22.7,21.7,23.7,11/23/2024,14,2、指数平滑法,此法假设事物在历史上各个时期的状态对未来均有影响，只是影响程度不同，远期的影响要小些，近期的影响要大些。所以在预测时给近期的数据以较大的权数，给远期的数据以较小的权数。,S,t,=,Y,t,+(1-)S,t-1,Y,t+1,=S,t,11/23/2024,15,例子,月序,t,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,销售量,Y,t,10,15,8,20,10,16,18,20,22,24,20,26,S,t,=0.5,10.5,12.8,10.4,15.2,12.6,14.3,16.1,18.1,20,22,21,23.5,S,1,=,Y,1,+(1-)S,0,=0.510+0.5S,0,11/23/2024,16,S,0,（初始值）的取法：,当已知数据20个时，,S,0,=（Y,1,+Y,2,+Y,3,）/3,当已知数据20个时，,S,0,=Y,1,S,1,=,Y,1,+(1-)S,0,=0.510+0.5S,0,=0.510+0.5（10+15+8）,/3,=10.5,11/23/2024,17,S,t,=,Y,t,+(1-)S,t-1,S,2,=,Y,2,+(1-)S,1,S,3,=,Y,3,+(1-)S,2,S,4,=,Y,4,+(1-)S,3,S,12,=,Y,12,+(1-)S,11,Y,13,=S,12,11/23/2024,18,二、因果分析法（一元线性回归法）,因果分析法是利用变量（可以包括时间）之间的相关关系，通过一种变量的变化来预测另一种变量的未来变化。,11/23/2024,19,例子,H市有105万人，预测H市手表需求量,市名,人口（万人）,X,手表需求量（万只）,Y,XY,X,2,A,B,C,D,E,F,G,140,80,190,70,120,140,170,80,60,120,50,100,120,150,1120,4800,22800,3500,12000,16800,25500,19600,6400,36100,4900,14400,19600,28900,11/23/2024,20,11/23/2024,21,11/23/2024,22,某企业销售量如下，预测第8年的销量,t,Y,i,设个X,i,X,i,2,X,i,Y,i,1,2,3,4,5,6,7,160,170,190,180,195,196,198,-3,-2,-1,0,1,2,3,9,4,1,0,1,4,9,-480,-340,-190,0,195,392,594,1289,0,28,171,11/23/2024,23,取X,i,=0时，n为奇数，取X间隔为1，将 X=0置于中央,n为偶数，取X间隔为2，将X=-1，X=1置于中央,11/23/2024,24,习题,已知牛奶的销量与新生婴儿的数量相关。某牛奶场按历年的资料进行统计，婴儿出生数与牛奶销量如表所示。根据有关资料，已知下一年度新生婴儿数为24万人，预测下一年度牛奶的销量。,年度,1,2,3,4,5,婴儿出生数（万人）,8,10,12,15,20,牛奶销量（万瓶）,8.4,9,10,11.4,12.6,11/23/2024,25,
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