预测的用途与预测的类型(ppt 34页).ppt

第 讲 需求预测 预测 是关于未来的描述预测用于帮助管理人员系统计划 产品服务的类型 设施配置 厂址选择实施计划 库存 劳动力 采购 生产进度 预测的用途 假定系统中存在因果关系过去 未来由于不确定性因素的存在使得预测很少准确无误对一组事物的预测比对单个事物预测准确当预测时间跨度增加时 预测精度将下降 好的预测方法的基本要素 预测进行的步骤 预测的类型 主观判断 主观意见时间序列 使用历史数据 认为将来和过去相似联合模型 基于自变量预测未来 主观预测 经理人员的意见与顾客直接接触人员的意见消费者调查其它预测方法德尔非法Delphimethod 时间序列预测 长期趋势 数据的长期移动季节性变动 数据短期规则变化不规则变动 异常情况引起的变动随机变动 各种可能性引起的变动 Ch10 7 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMgt3 e 需求变动的形式 需求 时间 趋势变动 随机变动 需求 时间 季节变动 需求 时间 需求 时间 周期变动 带季节性的趋势变动 简单易用基本上不需要成本不需要数据分析容易理解不能提供较高的精度能够作为衡量精度的标准 简单预测法 平稳时间序列数据F t A t 1 季节变动F t A t n 长期趋势数据F t A t 1 A t 1 A t 2 简单预测法应用 简单预测 平均方法 移动平均加权移动平均指数平滑法 简单移动平均 Ch10 14 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMgt3 e 加权移动平均 可调整和反映简单移动平均法中不同时期数据的影响 WMAn i 1 WiDi 此处 Wi 第i期的权重 其百分值在0 100之间 Wi 1 00 Ch10 15 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMgt3 e 加权移动平均之例 月份权重数据八月17 130九月33 110十月50 90十一月的预测 指数平滑法 假设 最近的观测具有最高的预测价值 因此在预测时 应该给更近的数据赋予更高的权重 Ft Ft 1 At 1 Ft 1 指数平滑法举例 选择平滑常数 线性趋势方程 b 直线斜率 线性趋势方程举例 线性趋势计算 Ch10 25 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMgt3 e 季节性调节 需求重复性地增加 减少使用季节因子来调节预测 Ch10 26 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMgt3 e 季节性调节之例 需求 1000件 季度 年1234总计199512 68 66 317 545 0199614 110 37 518 250 1199715 310 68 119 653 6总计42 029 521 955 3148 7Si0 280 200 150 37趋势直线y 40 97 4 30 x1998 第4年 的预测 40 97 4 30 4 58 17199816 2811 638 7321 53 SF1 S1 F5 0 28 58 17 16 28SF2 S2 F5 0 20 58 17 11 63SF3 S3 F5 0 15 58 17 8 73SF4 S4 F5 0 37 58 17 21 53 关联预测 有关的变量 预示这些量的值回归分析 用一条线去拟合一组点集最小二乘法 使线与点间的距离平方和最小 线性模型 Ch10 37 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMgt3 e 回归方法 研究两个或更多变量之间的关系因变量随自变量而变 Ch10 38 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMgt3 e 线性回归计算 y a bx此处 a 截距b 直线斜率x 自变量y 给定x时的预测值b a y bx此处 n 期数x x x的平均值ny y y的平均值n Ch10 39 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMgt3 e 线性回归之例 xyxyx2436 3145 216640 1240 636641 2247 236853 042464644 026436745 6319 249539 019525747 5332 54949346 72167 7311 Ch10 40 2000byPrentice HallIncRussell TaylorOperMg