（管理科学与工程专业论文）基于自组织建模的零售业销售量预测.pdf

摘要 随着零售业信息化水平的提高，销售数据的日益丰富，用传统的方法来分析这些海量数据中 的销售信息非常困难。因此，如何能找到更好的方法挖掘山销售数据中隐藏的销售预测信息是一 个非常重要而值得研究的课题。 零售业的预测活动的既有着一般预测的特征，也有自身的特点，本文从消费特征、销售量的 时序特征来看、影响销售的外部环境因素和内部因素，分析了零售业中销售预测和其他行业不同 的模式和特点。并基于上述分析提出，零售业预测技术应能满足处理大量数据能力强，非线形处 理能力强，应付快速响应等需要。 通过对预测方法的综述，分析了传统一些预测方法的优缺点，在此基础中，建立了基于g m d h ( g r o u p m e t h o d o f d a t a h a n d l i n g ) 方法的零售业销售预测模型，模型遵从自组织的原理，其结构 根据销售量数据深层信息的挖掘的情况自组织的形成，体现了最优复杂度的原理，既保证了一定 的预测精度，又使得模型在拟台能力与预测能力上达到了良好的平衡。 本文在m a t l a b 6 5 的环境下实现模型算法的全过程，设计了程序的主要模块，程序流程、 计算过程以及最后追溯模型表达式的算法过程。重点解决了模型的原始表达式的追溯问题，通过 两个关键点的实现，一是建立结构清晰的树状结构数组来记录模型关键节点信息：二是合理地利 用嵌套循环来一层层地向上追溯各层节点多项式的系数米克服这一难点。 通过对北京物美超市的单品销售量预测的实证研究，采用基于g m d h 法的销售量预测模型 进行预测，通过和多元回归法和b p 算法的对比分析，来说明模型的有效性和优越性。首先，基 于g m d h 的销售量预测模型作为自组织的建模方法，有效地减少了用户在建模过程的干预，降 低了操作者的知识经验等对建模的人为影响；其次，通过对比实验，模型在预测精度上也显现出 胜于多元回归和b p 算法的优势。 关键词：g m d h ，自组织，零售业，销售量预测，最优复杂度 a b s t r a c t a l o n gw i t ht h ea d v a n c e si nt h er e t a i l i n gi n f o r m a t i o n a l i z a t i o n ，i t sb e c o m i n gd i f f i c u l tt oe x c a v a t et h e s a l e si n f o r m a t i o nf r o mt h ed a t ao fi n c r e a s i n gg r e a tc a p a c i t yb yt r a d i t i o n a lm e t h o d s t h e r e f o r e ，av e r y i m p o r t a n ta n dw o r t h yt a s ki st of i n dab e t t e rm e t h o dt om i n et h ei n f o r m a t i o no ns a l e sf o e c a s t i n gh i d d e n i ns a l e sd a t a e x c e p tf o rt h ec h a r a c t e r i s t i co fn o r m a lf o r s c a s t i n g ，r e t a i l i n gs a l e sf o r e c a s t i n gh a si t so w nf e a t u r e f r o m t h et y p eo fc o n s u m p t i o n ，c h a r a c t e ro fs a l e s t i m es e r i e s ，i n f l u e n c i n gf a c t o r si n c l u d i n gi n n e ra n do u t e r a s p e c t s ，t h ep a t t e r no fr e t a i l i n gs a l e sf o r c a s t i n gh a sb e e na n a l y z e d ，w h i c hi sd i f f e r e df r i o mo t h e ri n d u s t r y b a s e do na b o v e m e n t i o n e da n a l y s i s ，r e t a i l i n gf o r e c a s t i n gt e c h n o l o g yi ss u p p o s e dl od e a lw i t hh u g ed a t a ， n o n l i n e a rd a t aa n ds a t i s f yt h er e q u i r e m e n to fq u i c kr e s p o n s es y s t e m t h m o g ht h es u m m a r i z a t i o no ff o r e c a s t i n gm e t h o d d ，t h i sp a p e rh a sa n a l y z e dt h e a d v a n t a g e sa n d d i s a d v a n t a g e so ft r a d i t i o n a lf o e c a s t i n gm e t h o d s ，b a n s eo ua b o v ea n a l y s i s ，d e v e l o p e dg m d ht y p es a l e s f o r e c a s t i n gm o d e l ，g r o u pm e t h o do fd a t ah a n d l i n g ( 6 m d 哪i sas e l f - o r g a n i z i n gm o d e l i n gm e t h o d a c c o r d i n gt od a t a ，i tc o u l dd e v e l o pt h eo p t i m a lc o m p l e xm o d e ls e l f - a d a p t i v e l y , w h i c hh a se x c e h e n t a b i l i t yo f g e n e r a l i z a t i o n m o d e la r g o r i t h mi sd e v e l o p e db a s e do nm a t l a b 6 5 t h em a i nm o d u l e s ，f l o wc h a r ia n dc a l c u l a t i o no f p r o g r a ma r ep r e s e n t e da sw e l la st h ea l g o r i t h mt or e t r i e v et h ee x p r e s s i o no fs p e c i f i cm o d e l t h e e x p r e s s i o nr e t r i e v ei sak e yp o i n t ，i ti ss o l v e db y1 e s t a b i l i s hd e n t r i f o m ls t r u c t u r ea r r a yt os t o r et h ek e y n o d e so fm o d e l ；2 ，e m p l o yn e s t i n gl o o pa p p r o p r i a t e l yt od a t eb a c kt h ec o e f f i c i e n to fn o d ep o l y n o m i a l a na n a l y s i sm o d e lo fw u m a l ta c t u a ls a l e sd a t ai sc r e a t e db a s e do nt h e s e l f - o r g a n i z i n gm o d e l i n g l e c h n 0 1 0 9 广m n c o m p a r e dw i t ht h em u l t i r e g r e s s i o nm e t h o da n dt h eb pa l g o r i t h m t h ef o r e c a s t i n g r e s u l tr e v e a l st h ee f f e c t i v e n e s sa n dp r e p o n d e r a n c eo fg m d h f i r s t l y , g m d hr e d u c e st h ei n t e r f e r e n c e o fu s e r se f f e c t i v e l y ；s e c o n d l y , c o m p a r e dw i t hr e f e r r e dm e t h o d s ，t h em o d e ls h o w sb e t t e ra b i l i t yo f f o r e c a s t i n g k e yw o r d s ：g m d h ，s e l f - o r g a n i z i n g ，r e t a i l i n g , s a l e sf o r e c a s t i n g ，o p t i m a lc o m p l e x i t y l i 独创性声明 y 93 8 18 9 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国农业大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名： 委荔 时间：侧年6 月8 日 关于论文使用授权的说明 本人完全了解中国农业大学有关保留、使用学位沧文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意中国农业大学可以用不同方式在不同 媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此协议) 研究生签名：夏磊 时间：卫。占年6 月f 日 导师签名：曼、鼍寸 盯冬杀 时间：2 ，。6 年占月孑日 中国农业大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 选题背景和意义 第一章绪论 销售量预测是预测活动中最常见的任务，也是管理决策的重要基础之一。企业对产品的销售 状况进行预测，以便加强对库存、销售队伍以及生产计划的管理，同时也为企业的战略决策( 比 如新生产线的增加，新市场的开拓等) 提供有力的支持。企业可以根据预测结果决定生产什么： 什么时候生产；在哪里生产。企业也会对投入要素的价格和可获得性进行预测，以便为生产决策 提供科学的依据。 近些年，随着社会的进步和信息技术的飞速发展，销售量预测的内容也得n t 极大的扩充。 不同的人从不同的角度来研究它。 从生产管理或经营管理者的角度来看，如何根据历史销售量数据预测未来的销售量对现代企 业非常关键。企业的一切活动都是围绕可能的销售定单而进行的。未来的销售决定了企业的物料、 劳力、设备等全部资源，一旦预测精度和及时性出现问题将会给企业造成巨大的损失。现有定量 预测方法主要采用移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等，以趋势及其变化为重点，依靠历史 数据，建立线性或非线性函数完成预测。但是，影响销售量的因素是十分复杂的，如产品的质量、 顾客的结构、季节性以及同类企业的竞争情况等。有些问题涉及的算法或规则是不可知的，很难 用以往线性或非线性函数来准确描述，获得精确的结果。再加上由于数据库技术的广泛应用及销 售数据的不断细化，有关销售量预测的数据集急剧增大，因此目前的预测活动呈现以下一些趋势： ( 1 ) 预测方法的复杂化，且大量其他学科，如系统动力学、混沌学、模糊数学的技术和分析工 具被引入进行预测；( 2 ) 信息技术、数据挖掘技术的应用等。 从资本市场的投资者角度来看，销售量预测也具有十分重要的意义。在资本市场上，投资者 都十分重视对象公司未来赢利能力的预测。但由于国内股票市场目前还不规范，上市公司存在利 润操作的嫌疑。而销售数字对公司赢余的影响是直接的，且相对来说较难受人为操控。所以销售 量预铡是对赢利预测的一个重要补充。 从供应链管理的角度来看，由于存在消费者需求被供应链各环节逐级放大的“牛鞭效应”， 即零售商根据对历史和现实销售情况的预测，确定一个较客观的订货量，但为了能应付客户需求 增加的变化，他们通常会将预测订货量进行一定的放大后向批发商订货，而批发商也出于同样的 考虑，会在其订货量的基础上再进行一定的放大后向分销中心订货就这样，虽然顾客需求量 并没有大的波动，但经过零售商、批发商和分销中心的订货放大后，订货量便一级一级地被放大 了。也就是说，供应链的信息流从末端( 最终客户) 向源端( 原始生产商) 传递时，需求信息的 波动会越来越大。 l e e 和c h e n 等学者研究了牛鞭效应的成因，有五个因素，即需求预测、订货问隔期、订货批 量、供应短缺录i 价格波动，其中需求预测是首要成因”。5 l 。不准确的销售预测，其谬误部分也会在 牛鞭效应传递过程被逐级放大到影响整个系统的准确运行，可见，对销售情况的准确预测是降低 牛鞭效应的首要途径：再有，就是降低订货批量，增加订货密度，这需要预测频度的更加细化。 从提高零售商和制造商的合作水平来看，零售商需要预测米达到两个基本的目标，一是维持 中国农业大学硕士学位论文 第一章绪论 合适的消费者服务水平，二是管理库存投资。通过对销售量的合理预测则是达到最小库存和满足 消费服务这两个目标平衡的关键所在。 零售业激烈的竞争要求零售商提高管理效率和尽可能的降低成本，这样的话，零售商往往要 求他们制造商达成快速响应的系统，存货管理的任务也部分地转嫁给制造商。 制造商和零售商之间实现快速响应最主要的问题在于准确高效的销售预测，这样制造商能对 生产能力和他们自己的库存做出合理的计划”1 。 实现零库存也是制造商耍达到的目标，这在原理上是可行的，随着要供应商店数量的增加， 制造商的安全库存水平也显著地提高了，并且用来管理计划程序的必要人工也增加了很多。很少 有制造商能系统地在商店级别上管理存货因为这需要供应商和零售商做到对各个商店销售量预 测的准确把握。 可见，零售商和制造商烈方要实现高效合理地管理存货，f ：且能够保持较高的顾客服务满意 水平，只能是通过精确的预测。凭借着e d i 以及实现和零售商间的信息和数据共享。实现在商店 的水平上的准确预测。 1 2 国内外研究现状和进展 1 2 1 预测方法分类 从实践的观点来看，人们可以用三种方法进行预测：主观判断( 定性) 的方法，客观判断( 定 量) 的方法，定性和定量相结合的方法。显然，在大多数严肃的预测活动中，很少是纯主观或纯 客观的，而是基于定性分析基础上的定量预测，也就是“艺术”和“科学”的统一，这种方法日 益受到人们的重视。 经济预测方法主要分为无参数非数学性经济预测方法、无参数数学性经济预测方法、常参数 经济预测方法和变参数经济预测方法四大类【”，见图1 1 。后三种预测方法都可以属于定量预测 方法。 其中。属于解析性随机方法的马尔可夫分析，条件概率方法，蒙特卡洛分析是常用的概率预 测方法；属于常参数随机型的经济计量模型分析，平稳随机序列( b - j 法) 基于对经济时间序列 过程建立自变量和因变量的关系模型来进行预测，这几种方法都是常用的建模预测的方法。 经济预测分类方法如下幽所示。 2 燃 恹 嚣 隧 臻 蜊 瓤 媳 螂 椒 一 郦 骚 蟋 吲 氯 诋 帐 燃 恹 嚣 隧 凑 列 辐 热 制 燃 椒 群 慝 螓 鼎 纂 抵 粘 燃 校 嚣 匿 蝽 吲 型 扑 鼎 蠼 椒 群 隧 蟋 毁j 划 扑 鼎 n 副 删 嚣 副 删 i 晷 刮 暑 鲤 副 删 嚣 燃 椒 嚣 骚 蟋 吲 型 睾 琏 螓 娶饕 阜嚣 己聪 剞妲璃曩娶滟臀 ；卜露 醛删妲嘲柱斟羚蒋牛霜燃 州妲姻坦斟埝臀牛露 辊匠懈漳需1 ；卜露 j i j 恒蜊* 靶辐睁粤辎长 牛嚣型寒也赢( b j 燃) 列蟋盎蚓掣副求$ 椒耳掌嬲 埋斟叵里椒燃 煺鲻燃 慕蘸蜒* 耐 寒 鲤 酬 删 馁 恻民旗兽裂垃 罂彬馨( 圈) 徊饔霜器如 琏柏殴世 糕唰彝蚶求嚣 鏖倒求$ 蟠烈求蜒 糕磐牛澳求$ 碟芒鏖褂钕燃 唧上二日* 求婆 籁剐划姆求睾 求帚辎* ( 略基) 柩旧籁寒隶辖 曹唇蝰幕求嚣 熊螺帽r 扑辎副 广鼎媾姆醢求车 十酬蟋鎏睬求s l - 划蟋怅嫱焱车 魁心末$ ( 基恃) 林鞋求s 靶蜷嶙螺求$ 妲确蜒测燃 器皋妲燃 妒搽拳担趟 糕 求 魍 椒 嚣 匿 嚣 蜊 h 三 团 军5椒嚣嚼副攀糕求 su辖求鲻忸二|( 物流 信息流 图2 - 1 整个供应链下的零售业销售预测活动 零售业内部管理需要销售预测 最小存货单位，全称为s t o c kk e e p i n gu n i t 。定义为保存库存控制的最小可啦位，例如纺织品中一个s k u 通常袭示规格、颜色 款式。 中国农业大学硕士学位论文 第二章零售业销售量预测问题界定 ( 1 ) 市场营销部门 市场营销部门通常考虑是给顾客提供何种商品或者商品系列。它通常体现在年度计划( 每 月或每季度更新该计划) 中对商品的营销活动。通常包括商品品类的改变、促销手段以及定价 等等，制定营销计划时需要销售预钡t l t 作将上述因素考虑进去。 ( 2 ) 销售部门 作为一项管理目职能，销售管理需要给销售人员定出销售量目标，并督促他们实现并超过 这一目标。所以就需要根据按照销售预测的情况来综合地安排销售任务。一般地，销售任务是 针对单类产品的，所以，销售部门需要产品层次上的销售预测。 ( 3 ) 财务和会计部门 财务和会计部门掌握着估计成本、利润和资金需求量的工作，这都需要建立在一定的销售 预测的基础之上。典型的利润计划多是一年期的，并且时间睦度可以从1 年到5 年不等，利润 预测一般是在整个企业和和部门层次上做出的。因此，财务对销售预测的层次多是在企业、部 门层面，在整个产品线层次上的。 ( 4 ) 采购部门 零售业不自行生产商品，或者有少量的店内生产，因此采购部门就相当于零售业的“生产 部门”，承担着商品的供应计划，采购部门需要销售量预测合理地安排定货批次和定货量。 ( 5 ) 物流部门 物流计划的时间范围主要分为长期和短期两种。对长期物流计划而言，在各地建立存货仓 库和购置运输设备需要长期的计划，长期的后勤物流计划就需要销售的远景预报。 短期的物流计划主要针对配送货物，也就是何时将何种货物送至何地，从而需要时间间隔 能短至天的销售预测来及时安排物流计划。 表2 - 1 各职能管理部门对销售预测的需求情况吲 2 1 4 目前零售业销售预测存在的问题 由供应商、零售商和消费者三者构成的供应链链条，在零售业中形成了一个不可分割的利 益共同体。零售业，尤其连锁零售业的这些特点使得这一行业较早就蹄入了信息化的进程。从 早期的p o s ( 收银系统) 、e d i ( 电子数据交换) ，到e r p 系统、b 1 ( 数据挖掘) 、w m s ( 仓库 1 2 中国农业大学硕士学位论文第二章零售业销售量预测问题界定 管理系统) 、m i s ( 信息管理系统) ，直至最新的r f i d ( 射频识别) 技术，这一系列的新老信息 技术伴随着零售业业的成蛙发展，见证了零售 亍业信息化的历程。如今，许多零售商已初步实 现了总部和各个分店的仓储、物流、收银系统的信息化，也能够对各个店铺的货品数量等数据 进行采集和统计。但是，信息化在零售业中是否能够充分体现效用? 信息是否能更好支持决策? 这些问题不同程度地困扰着连锁业的发展。 ( 1 ) 数据分析对零售业的重要性 数据是最基本的信息，零售业信息化的每一个阶段都离不开数据的采集和精女n - t - 。 随着竞争的升级加速，如何深度利用好企业数据信息更蚶的创造价值成为企业制胜的关 键，大、中型零售企业普遍关注数据挖掘。零售业行业的数据分为三类：供应商数据、商品数 据和客户数据。其中，商品数据的处理是连锁企业的核心。当个单品的销售数据通过收锭系 统体现出来后，如何将这些第一手数据也就是经过采集的数据利用起来，这会涉及许多管理方 法的问题。再比如，现在零售业推行的品类管理是快速消费领域中商品营运的一个基本方法， 也是一个理念。品类管理依托信息数据，同时又对信息化功能的提升和信息系统的建设起到推 动作用。可见，无论是数据采集，还是品类管理都是围绕商品数据展开的。 客户数据也是消费者数据。由于我国信用卡消费量不大，商店的积分卡数量也有限，零售 企业很难通过信用卡消费或积分 来掌握消费者的情况。而且，国内消费市场的忠诚度较低， 市场格局不稳定，因此，国内客户关系管理方案的现实意义不明显，c r m ( 客户关系管理) 实 施起来有一定难度。客户数据采集不够以及挖掘不够，是当前国内零售业信息化发展中突出的 一个瓶颈。 数据只有经过采集、统计、分析处理、总结后，并能够真正发挥决策性作用时，数据的管 理功能自然会体现出来，信息化带动零售业发展的作用也才能随之突显出来。 ( 2 ) 零售业信息数据需要深加工 我国零售业信息数据需要深加二 。目前，信息化在我国零售业的发展受到普遍关注的有两 个问题，一个问题是信息技术如何在企业中发挥更好的作用。零售业比如超市对信息技术的依 赖程度很高，最基本的要求是必须有收银系统，收银系统安装后相应会产生大量的数据。目前 的问题就在于这些数据没有得到充分的利用。对于投资人来讲，本来希望通过投入e r p 、b i 或w m s 等信息系统帮助企业进行决策，但是当投资人看到的数据仅仅是简单的销售数据后， 会认为信息化的投入与收效明显不成正比，其对信息化的下一阶段的投入决策会信心不足。由 于数据没有得到充分利用，信息部门提出的投资建议、改进意见等对投资人也难以有足够的说 服力。对于信息部门来讲，也认为投资人和营运部门对信息技术的重视程度也不够。时间一长 这种现象会引发投资人和信息部门彼此之间缺少信任感。由此引发出第二个问题，也是核心问 题，就是信息技术如何能够从数据搜集功能上升到成为管理工具。在当前的一些零售企业中， 信息技术人员对数据的挖掘和分析缺少理论知识和业务经验，即使有一定业务经验的信息技术 人员根据数据挖掘提出一些采购建议和销售预测，若营运部门也不采纳或不同步的话，也难以 把信息技术上升到管理的地位。因此，信息化如何更有效的实施和信息技术难以提升到管理的 作用，这两大问题是今天零售业中存在的普遍现象。 零售业信息化大体上按这样的阶段发展：即从d a t a ( 数据卜i n f o r m a t i o n ( 报表和销 售情况卜_ t e c h n o l o g y ( 技术l m a n a g e m e n t ( 管理) 我国大型零售业信息化正处 1 3 中国农业大学硕士学位论文 第二章零售业销售量预测问题界定 于第- - n 第三个阶段，也就是说，信息化实施者从基本的数据中提炼基本信息情况，得到商品 销售、财务和顾客的基本情况，能利用一定的基本分析技术处理数据，但处理数据的广度和深 度都有限，难以利用数据挖掘出更多的信息，从而也无法更有效地指导和实施管理。 ( 3 ) 销售预测活动中存在的问题 目前国内的销售预测活动还存在着以下一些问题： ( a ) 只注重形式，不注重实际应用； ( b ) 只注重数字，缺乏计划和模型； ( c ) 只注重预测将来的趋势，缺乏动态思维与突发事件准备； ( d ) 缺乏预测前的准备； ( e ) 缺乏外部环境的预测； ( f ) 缺乏预测与结果的比较，实际情况和目标的对照。 2 2 零售业销售特点及预测特点分析 作为最活跃的商品交易市场形式，零售业的销售预测一直是零售商生产经营中重要的管理 活动，近年来，大量电子和信息系统的使用，使得零售业的预测活动越来越呈现出自己独特的 趋势。 2 2 1 零售业商品消费特点 零售业销售商品的主要种类为“f m c g ”( f a s t m o v i n gc o n s u m e r g o o d s ) ，即快速周转消费品， 简称快速消费品，是指那些使用寿命较短，消费速度较快的商品，如食品、饮料、洗涤日化用 品等等。快速消费品是最贴近消费者的大众化商品，是老百姓的生活必需品。 由于绝大多数的快速消费品进入壁垒低，因此整个市场竞争相当激烈，激烈的市场竞争使 得f m c g 成为一个相对其他行业来说成熟度较高的一个行业。从营销学的角度来看，f m c g 属 于便利品，周转快，渠道分布广：绝大多数f m c g 产品生产内者众多，且产品同质性强，整个 行业基本处于自由竞争状态；同时，虽然f m c g 大多为生活必需品，但由于其品牌，促销，广 告等以及消费者偏好上存在或多或少的差别性，单个厂商的产品通常具有一定的价格弹性； f m c g 行业的促销方式明显领先于其他行业，这是由其行业中的激烈竞争导致的结果。 f m c g 具有如下消费特征： 首先，它属于便利品，消费者可以习惯性地就近购买。 其次，它是视觉化产品，消费者在购买时很容易受到卖场气氛的影响。 最后，快速消费品的品牌忠诚度不高，消费者很容易在同类产品中转换不同品牌。 2 2 2f m c g 销量数据的时序特征 ( 1 ) 时序特征分析 一般的商业及经济时间序列具有趋势性、季节性、循环性和不规则性这些特征中的一项或 1 4 中国农业大学硕士学位论文 第二章零售业销售量预测问题界定 多项。此外，还存在一些诸如异常值、条件异方差、非线性的特征。 图2 2 是一种f m c g 日销售量经过对数变换的时间序列，从图中可以看出，该快速消费品 有几个明显的异常观测点，因为数据是对每日的观测。因为数据点本身并没有像季度数据那样 做平均处理，所以数据显现出的异常观测值也高于一般的低频时序数据。 12 0 3 9 5 8 7 7 9 61 1 5 1 3 4 1 5 3 1 7 2 1 9 12 1 0 2 2 9 2 4 82 6 7 2 8 6 3 0 5 3 2 43 4 3 3 6 23 8 14 0 0 目2 - 2 某f m c g 日销售量对数序列 以往的模型对这些异常点的处理往往是采取某些方法加以消除，由于这一系列异常观测点 反映了销售过程中的多变时期，即特殊时划的销售过程，在短期销售预测中，是必须被考虑进 去的。 季节性和周期性表现不明显，涉及季节性的时间序列技术都需要至少两年的历史数据，这 样可以两个完整的周期模式，方可进行有效的预测，零售业商品的生命周期都不长，并且受超 市上下架政策调整的影响，所以难以跨度较长的时间序列，那么短期内其周期性趋势性表现得 就不明显。同样的，对于更长时间才能表现出的趋势性也是一样。 1471 01 31 61 92 2 2 5 2 83 13 43 74 04 34 6 4 95 25 5 5 8 图2 - 3 某f m c g 商品的周销售量数据 从周数据，见图2 - 3 ，也可以看出，频率更低的周数据走向趋势上虽然更清晰一些，但是序 列的随机性还是比较强，既难以看出明显的走向趋势，一年中的规律变动也不明显。 ( 2 ) f m c g 的数据生成过程( d g p ) 分析 一个稳定的销售系统，其销售过程可以视为一个数据生成过程，即服从某种概率法则的随 1 5 姗 剐 啪 啪 中国农业大学硕士学位论文第二章零售业销售量预测问题界定 机时间序列。这种概率法则可咀视为销售运动法则，它刻画了销售行为随时问演进的动态行为。 实际上销售的概率法则是未知的，我们仅仅能通过观察销售数据来推知，而这些数据是未知概 率法则的显现。我们进行预测的目的就是用观测到的数据推断真实数据生成过程，或者说销售 市场的概率法则。由此获得的知识可用来预测未来的市场行为。 对真实的数据生成过程的周期采样得到的样本数据，其一些频谱特性，由于采样周期的人 为选择，都会被弱化。一般采样闻隔周期越大，对真实的数据生成过程可能就偏离越远。采样 周期越短，越能把握原时间序列的包含的短周期成分。 销售时间序列的数据采样间隔当然希望越短越好，因为它更多地显现了未知概率法则。超 市的信息记录系统能做到记录下每笔销售数据发生的准确记录，这样的交易记录就达到了采样 极限。这样的数据属于甚高频数据。从样本信息来说是完全信息样本数据。其次的就是以小时 至以日为单位记录的高频数据。由于零售行为的一次销售交易量大多为个数，不像金融市场的 单笔交易都会引发股价的变动。所以甚高频数据对f m c g 销售用处不大。日交易记录是对零售 销售较为精细的刻画。 采样间隔较长的序列数据相比高频数据，从统计信息利用上看存在信息利用不完全充分的 问题，在作估计时，误差较之完全信息利用肯定大些。往往是波动度较小时，低频数据低估波 动度，波动度较大时低频数据高估波动度。因为采样间隔长的序列数据实际上是对低频统计数 据的加总，得到的数据有可能抹平数据生成过程中原本具有的大的波动性，一些异常观测值也 被抹去。 目前由于大量使用的电子结账系统，零售业，尤其是超市的销售记录往往都细化到了以小 时记的地步，以日或周为单位的高密度的统计使得像金融数据，如股价、汇率那样的高频时间 序列大量可用。由于f m c g 的统计周期紧密，即采样周期短，因此样本包含的信息量更为丰富， 对原数据生成过程的描述也更加准确。这样从信息利用的角度米看，采用日销售数据能尽量克 服时间序列分析中信息丢失的缺陷。 2 2 3 零售业销售及预测环境分析 从影响销售的外部环境因素来看，主要有经济、法律、社会等影响因索。 ( 1 ) 经济因素 经济因素是指影响产品销售业绩的一些经济指标的集合。由于存在大量经济因素如利率、 就业率、税率和通货膨胀率等。预测人员需要识别影响产品销售的主要经济变量，作为企业进 行产品销售预测时考虑的一个方面。 ( 2 ) 法律因素 政府私其他一些机构( 行业协会) 往往通过立法来影响产品大类。某些产品的吸g i 力会慢慢 下降，其根源在于一些法律会限制产品的营销能力或提高营销成本。比如，政府法规限定烟草 ： 业能够用来作为广告的媒体种类。另一方面，政府干预有时也可能帮助一些产品大类。比如， 目前当局政府对环境保护立法，刺激了环保节能产品的需求，这一类产品必将有良好的销售前 景。 每种产品大类都受到各不相同的立法的影响，所以不可能从总体上讨沧法规影响的程度。 1 6 中国农业大学硕士学位论文 第二章零售业销售量预测问题界定 因此预测人员应根据企业产品的具体情况来估计法律因素对产吊销售业绩的影响。 ( 3 ) 社会因素 影响产品销售的社会因素主要有人e l 因素和收入因素。人口统计特征的变化和收入水平变 化一般会引起商品需求量的变化，这种影响的大小一般与商品目标市场定位、商品价位有关。 ( 4 ) 预测环境的稳定性 如果要进行长期的预测，上述因素的考虑都是必不可少的，但这些因素的变化往往是长期 而缓慢的，预测的外部大环境的通常是比较稳定的，也是便于进行短期预测活动的先决条件。 本次研究的实证分析主要基于一家超市的选择一类f m c g 进行单品牌商品销售预测。那么，超 市的销售环境就首先要考虑的因素。 消费环境的相对稳定：在一定的时期内，一家大型的超市总是有其较为稳定的顾客流。也 就是说，在一段时期内，该超市附近，没有相类似竞争对手的出现；或者说，该超市附近有类 似的竞争对手，但二者对顾客的分流已相对稳定，彼此各有其较为稳定的顾客群。 同时，对一个商店的限定分析和对于本次需求预测研究是在零售水平上的性质是一致的。 消费者的购买行为具有相对的稳定性：对日常消费品来说，消费者的需求具有相对稳定性， 一是这类商品需求主要用于满足个人和家庭需求，需求量较为稳定。二是消费者对这类商品的 消费行为和模式就具有相对稳定性，比如，对日常消费品的采购有相对固定的地点、相对稳定 的时间间隔等等。 所以，消费环境的相对稳定，再加上消费者的购买行为具有相对的稳定性，这些稳定条件 成为预测得以实施的先决条件。在这种相对稳定的环境f ，就可以保证，异常变化的顾客流可 以被归结到随机影响当中去。 2 2 4 零售业销售预测的影响因素 影响销售的因素，主要有商品质量、价格、促销、竞争对手的情况等等。不同的业态，受 上述因素影响的程度也不同，影响零售业销售状况的因素主要有以下几条： ( 1 ) 价格 f m c g 一般是具有低需求价格弹性的商品。对于有多品牌的日用消费品而言，可以认为消 费者的品牌忠诚度较低，消费者在品牌间的转换受价格及促销因素的影响较大。 对于本研究而言，考察某一商品的日销售情况，对日常用品而言，价格变化可咀有如下几 种情况： ( a ) 波动型：该类商品价格伴随着促销活动，及周末等节假日，价格有一定幅度的下降， 总的来说，销售量受促销及价格一f 降影响的程度较大。 ( b ) 缓慢调整型：该类商品平时价格较为稳定，促销活动不频繁，一般以月或季度为单位， 价格在促销期间有下降调整。 ( c ) 稳定犁：这类商品在超市价格长期稳定。 对于第一类商品而言，价格变动经常作为促销的一种形式，对销售量有较强的相互影响作 用，而对于后两种商品而言，在超市中，价格不是影响销售变动的主要因素。 1 7 中国农业大学硕上学位论文 第二章零售业销售量预测问题界定 ( 2 ) 促销 超市内的促销手段多样，单对单品牌商品而言，主要有以一f 情况，专柜展示、广告宣传、 试尝试用括动、降价优惠等。对f m c g 而言，消费者在购买时很容易受到卖场气氛和促销因素 的影响，而当即做出一些购买决策。 同时，促销的安排灵活多样，经常和其他的因素结合影响产品销售。如促销和降价，和节 饭日相结台，影响销售。 ( 3 ) 购物时间 从周水平来看，超市的销售量在周末羽i 平常时间要有显著的不同，从更细的分解水平来看， 周- - n 周五，之中的特定某天可能有着与其它各天都不同的消费特征及消费水平，比如，因为 上班的消费者的采购大多发生在周末，那销售高峰过后的周一其销售可能会是一周里的一个 低谷。因此，在所考虑的外生因素里面，购物时间对顾客流量是有直接影响的，购物时间对于 销售量的影响来看，也主要缘于它先直接影响到顾客量。 ( 4 ) 节假日 消费者一般有假日购物的习惯，所以：1 了假1 3 一般都是大的消费日，因此一般销售量会有大 幅增加。 节假日促销活动的影响。厂家在：肯假日的促销活动一般很密集，都会通过价格战或者是各 种促销活动来吸引消费者。 从更细的角度来看，不同的节假日结合了我国风俗习惯，对某些相关商品的消费影响就特 别大，例如，端午的粽子，中秋节的月饼，这些商品的促销，甚至已经成为商家逢节必争的战 役。 ( 5 ) 季节因素 有些商品的需求具有明显的季节波动性，人们的购买行为明显受季节变化的影响。比如冷 饮类商品，往往在夏季比较畅销。 有些商品的供给具有明显的季：肖波动性，虽然人们可能总是有需求，但由于跨季供给会来 带很高成本，从而也影响了消费者的购买。比如草莓等一些时令性很强的生鲜商品。 因而进行这些商品的预测时，季节影响是需要考虑的重要因素。 ( 6 ) 产品生命周期 需求趋势往往要考虑产品的生命周期。比如产品处于成长蝴，那么其需求将增氏快速。处 于成熟期，其需求的增跃比较缓慢且稳定。主要在中长期预测中，会较多地考虑这种因素。 ( 7 ) 竞争因素 竞争因素包括竞争者的目标市场选择策略、定价策略、广告策略等。这些因素往往直接 影响竞争产品对顾客的吸引力间接影响了待研究产品未来销售业绩。 2 2 5 零售业预测活动的影响因素 一般来说，影响预测活动进行的主要有以一f 因素： ( 1 ) 预测人员 在这一指标中，衡量的更多的是人员的专业技能、知识、经验方面，包括预测人员对行业 1 8 中国农业大学硕士学位论文第二章零售业销售量预测问题界定 的经验和了解程度，统计知识和定量化分析的知识深度，理论应用的相关技术的熟练程度等。 ( 2 ) 预测的预算经费 预测活动正常进行所需要的财力安排，包括专职预测活动的人员工资，预测人员的培训费 用，建立和维护预测系统的费用。 ( 3 ) 预测技术和工具 预测使用的模型、技术，预测系统运行的软件环境和硬件环境，这些因素往往要依赖于企 业销售管理系统和所用数据库的运行环境。 ( 4 ) 预测所需准确性 该指标是要反映预测活动需要达到什么样的精度，反过来考虑，也就是不在不层次、时间 范围和时间间隔的预测误差会造成什么样的影响。从预测的任务角度要看，不断提高预测的精 度是预测活动本身的内在要求，但在实际的管理活动中，预测精度往往跟预测活动的成本成正 比方向变化，有时候会有这样的结论：提高预测精度带来的收益并不能补偿其产生的成本，包 括培训费用，新系统配备费用，技术费用等。所以在这种情况下，确定相对合理的预测精度是 零售企业预测活动的任务之一。 2 3 零售业销售预测需要技术的特点分析 基于上述分析，零售业销售预测技术的特征如f ： ( 1 ) 非线性处理能力强，对高频数据适应性强。目前记录间隔越来越密集的销售量数据表 现出复杂的非线性特性，传统的线性预测技术在目前高频，大量非线性数据上已经越来越力不 从心，新的预测技术需要有足够的复杂度，以便捕捉复杂系统中的：i 线性特点。 ( 2 ) 处理大量数据能力强。目前的零售业运用的数据库技术，使得海量的销售数据可以 使用，从中挖掘有用的信息需要能同步处理大量数据的技术 ( 3 ) 应付快速响应系统的要求。现在整合进整个企业供应链系统的预测系统越来越要满 足快速反应的要求，传统的一些预测方法或者不能满足预测精度的要求，或者建立和维护预测 模型时间长，且需要大量的经验利专业人员。需要的预测技术要能支持系统的快速响应，这都 要求预测方法在操作上简单，操作人员无需复杂的建模理论，预测方法的自适应能力强。 ( 4 ) 兼容性的要求。预测技术要能和企业原有的信息系统实现完好地对接。 ( 5 ) 预测精度的要求。 2 4 本章小结 ( 1 ) 销售量预测在企业经营预测系统中处于先导地位，它对指导利润预测、成本预测和资 金预测，进行经营决策，安排经营计划，组织生产等都起着重要的作用。对于零售业来讲，销 售量预测不仅仅是一个提山销售计划和目标的问题，还更多地通过影响库存、定货进而直接与 企业成本挂钩，通过影响顾客的满意度进而影响企业服务质量和形象。目前，我国零售业还存 在信息数据需要深加： 的问题，预测管理活动也存在着系列的问题。 ( 2 ) 零售业的预测活动的既有着一般预测的特征，也有自身的特点，从消费特征米看， 1 9 中国农业大学硕士学位论文 第二章零售业销售量预测问题界定 零售业主要销售商品为快速消费品；从销售量的时序特征来看，目前零售业的销售数据呈现出 高频，复杂非线性，异常值等特点；从影响销售的外部环境因素来看，经济、法律、社会因素 都在长期趋势上对某类商品的销售有着重要的影响；从影响销售的因素来看，价格，促销，购 物时间，顾客流量等影响因素在零售业中对销售的影响有着平u 其他行业不同的模式和特点。 ( 3 ) 综合上述的对零售业预测活动特点的分析，本文提出了零售业预测技术应能满足处理 大量数据能力强，非线形处理能力强，应付快速响应等需要。 中国农业_ 人学硕士学位论文 第三章销售量预测的自组织模型 第三章销售量预测的自组织模型 本章从自组织建模的思路人手，分析数据分群处理方法g m d h 方法的原理与一般策略， 在g m d h 多层迭代算法( m i a ) 的基础上探讨利用g m d h 方法建立销售量预测的自组织模 型。 3 1 自组织建模的思路 组织指按照一定目的、任务和形式加以编制。组织是一个过程，在系统科学中，系统的演 化是系统的一种主要行为，组织属于一类特殊的演化过程。同时组织过程所形成的结构也被称 为组织。组织过程和组织结构具有以下特点【l ，j ： ( 1 ) 组织结构相对于组织前的状态来讲，其有序程度增加，对称性降低； ( 2 ) 组织过程是系统发生质变的过程，是系统有序程度增加的过程。 可以将组织过程分为两类：他组织和自组织。“他组织”在系统之外有一个组织者，整个系 统的组织行为和做法按照组织者( 外界主体) 的目的、意愿进行，在组织者的设计、安排、协调 下，系统完成组织行为，实现组织结构。 自组织，是由耗散结果理论，协同学揭示的事物本身的演化规律。由大量相同子系统组成 的简单巨系统，在外界物质、能量、信息流的输入达到某个l 临界值时，即使没有外部具体指令， 系统内部大量子系统之间也会发生从互不相关，转变为协同共振。实现由最初的空间均匀不随 时间变化定态，向非均匀空间或者时间、空间结构的演化1 3 “。自组织系统演化动力来自系统内 部的两种相互作用：竞争和协同。子系统的竞争使系统趋于：昨平衡，而这正是系统自组织的首 要条件，子系统之间的协同则在非平衡条件下使子系统中的某些运动趋势联合起来并加以放大， 从而使之占据优势地位，支配系统整体的演化。例如蚂蚁、蜜蜂的社会组织，生物链组织等， 就是由系统“自发地”组织起来，形成一定的结构。 白组织是系统科学的一个重要概念，它是复杂系统演化时出现的一种现象。从系统论的观 点来说，“自组织”是指一个系统在内在机制的驱动下，自行从简单向复杂、从粗糙向细致方向 发展，不断地提高自身的复杂度和精细度的过程；从进化论的观点来说，“自组织”是指一个系 统在“遗传”、“变异”和“优胜劣汰”机制的作用下，其组织结构和运行模式不断地自我完善， 从而不断提高其对于环境的适应能力的过程。 自组织理论的基础是建立在人类生存历史中最古老的、最富有成效的试探法则选择学 说基础之上的。生物的遗传在不断地受到外界的制约并与周围的环境协调的过程中，物种逐步 地发生变化。在大批量进行育种的过程中，为了得到新的一代，每一次大批量淘汰的过程都应 该筛选出具有某些最好特性的，但还需要继续改进的那些生物，并利用这些生物继续育种。经 过一些阶段