第四章--物流系统预测

1 第4章物流系统预测 主要内容预测的相关知识判断预测方法时间序列预测回归分析预测 2 一 预测的相关概念 定义 预测就是对未来一些不确定的或未知事件的判断或描述 如社会预测 经济预测 科学预测 技术预测 军事预测 物流预测是根据客观事物过去和现在的发展规律 借助科学的方法和手段 对物流管理发展趋势和状况进行分析 描述 形成科学的假设和判断的一种科学理论 凡是影响物流系统活动的因素都是预测对象 例如 物流系统的人力 物力 财力 以及资源 销售 交通 国家的政策方针 经济发展的形势和自然条件等 都是预测的内容 原材料市场 生产厂家 配送中心 用户 需求预测 市场预测 供应预测 订购预测 订单预测 需求信息 物流领域中的预测 3 二 预测的作用 预测的实质掌握变化的原因 了解变化的状态 从量的变化中找出因果关系 从变化中找出规律性的东西对未来进行判断 预测就是要从变化中 找出使事物发生变化的固有规律 寻找和研究各种变化的背景及其演变的逻辑关系 去揭示事物未来的面貌 对事物的未来做出判断 预测的作用预测是编制计划的基础物流系统的存储 运输等各项业务计划都是以预测资料为基础制定的 预测是决策的依据决策的前提是预测 正确的决策取决于可靠的预测 4 三 预测的概念模型 输入 需要处理的信息 如市场的调研和收集的数据资料 扰动 各种主客观因素的影响 随机因素与偶然因素的影响 输出 预测的结果 即对未来目标的判断 该判断要经过主观努力的争取并接受客观实践的检验 如此不断循环 不断逼近 预测概念模型 5 四 预测的理论基础 1 惯性原理 连续性原理 惯性 指事物发展变化主要受内因的作用 事物的过去 现在的状态会持续到将来 事物的发展变化具有某种程度的持续性 连贯性 利用这一原则掌握事物变化的内在原因 就能根据已知推测未知 根据过去 现在推测未来 惯性原理 事物在其发展变化过程中 总有维持或延续原状态的趋向 事物的某些基本特征和性质将随时间的延续而维持下去 事物惯性的大小 取决于事物本身的动力和外界因素的作用 生产资料 消费资料 6 2 类推原理 因果关系原则 根据事物发展变化的因果关系 推测事物未来的发展变化规律 事物的存在 发展和变化都受有关因素的影响和制约 事物的存在和变化都有 定的模式 特性相近的事物 在其变化发展过程中 常常有相似之处 于是可以假设在有些情况下 事物之间的发展变化具有类似的地方 依此进行类比 可以由先发事物的变化进程与状况 推测后发类似事物的发展变化 四 预测的理论基础 7 五 预测的步骤 1 预测的基本步骤 8 2 各步骤说明 1 确定预测目标预测目的 对象和预测期间 预测目的 明确为什么要预测 预测对象 对什么事物进行预测 预测期间 对哪个时期进行预测 1年内为短期 2 5年为中期 5 10年为长期 2 收集 分析有关资料包括影响预测对象的各种资料 如预测对象本身发展的历史资料 对预测对象发展变化起作用的各种因素的资料 形成这些资料的历史背景 以及各种影响因素在未来可能出现的情况 预测必须占有大量的 系统的 适用于预测目标的资料 预测资料可以分为两类 纵向资料 预测对象的历史数据资料 横向资料 作用于预测对象的各种影响因素的数据资料 五 预测的步骤 9 五 预测的步骤 3 选择预测方法进行预测选择预测方法 建立预测模型 模型评估和利用模型进行预测 选择预测方法要考虑以下几个因素 预测对象的特点 预测范围 预测期限的长短 预测要求精度 占有数据资料的多寡 适应性 企业愿为预测支付的费用的大小 企业要求得到预测结果所花时间的长短等 10 4 分析评价预测方法及预测结果分析预测误差 对结果进行评估 5 修正预测结果在误差计算的基础上 通过定性 定量分析 以及预测人员的知识和经验对结果进行修正 使之更加适用于实际情况 6 提交预测报告预测报告的内容包括 预测的主要过程 预测目标 预测对象及预测要求 预测资料的收集方式 方法及其分析结果 阐述选择预测方法的原因及建立模型的过程 对预测结果进行评价与修正的过程及结论 预测结论 五 预测的步骤 11 六 预测技术分类 预测技术的种类繁多 据统计有150多种 所有的预测技术可以分为三类 判断预测技术 定性预测 时间序列预测技术 定量预测 因果预测技术 定量预测 12 七 评判预测方法优劣的标准 精确 能够得到与所花费用相应的精确度 弹性 能够对经济环境的变化和生产方式的变化做出迅速的反应和处理 信服 对任何人都具有说服力 耐用 能长期使用 简便 简易可行 任何人都能轻而易举地用它求出预测值 13 4 2判断预测方法 14 一 判断预测方法简介 判断预测就是在一种有组织的形式下 搜集个人对预测对象所作的判断 进行综合分析 得出预测结论的方法 判断预测是一种定性预测方法 特点适用于数据奇缺 或难于作定量分析时使用 预测简单 容易实施 预测准确度不高 容易受主观因素的影响 一般用于中长期预测 比如 新产品的销售量预测 新技术的应用前景等 常用方法德尔菲法 主观概率法 市场调查 历史类比法等 15 二 部门负责人评判意见法 预测方法召集企业相关部门居于第一线的专家或负责人 请他们对预测对象在未来某个时间内的情况做出自己的估计 将所有人的估计结果交给业务部门进行分析 得出预测结论 特点简便迅速 该方法包含了大量的主观因素和个人因素 其预测的可信度 主要取决于预测人员的经验 知识和对情况的掌握 适用范围产品选型 确定产品的发展方向等预测 16 三 销售人员估计法 预测方法制定销售计划时 让销售人员根据自己对市场和客户的了解 提出自己的预测估计值 每个人都独立进行 将每个人的估计值 进行一定的数学处理 如算术平均 加权平均 然后作为预测值 特点简单易行 能对市场变化迅速做出反应 预测中个人主观因素的影响较大 特别是易受到预测者声望的影响 导致预测结果出现较大误差 例题某公司对明年销售量的预测根据三个销售员 两位经理的估计对明年的销量作出预测 17 4 3时间序列预测技术 18 一 时间序列预测的理论分析 预测依据事物发展变化主要受内因的作用 事物过去 现在的状态会持续到将来 惯性原理 连续性原理 历史数据的特征历史数据中隐含着事物发展的基本规律 历史数据同时又受多种随机因素的影响而呈现出一定程度的波动性和不规则性 不能直接从历史数据得到未来的趋势 预测的基本思想 从历史数据中揭示发展规律通过对历史数据进行平均或平滑 消除历史数据中的部分随机波动因素的影响 指示出隐含在事物中的某种基本规律 并以此预测未来 19 二 时间序列的概念 某企业彩电销售资料 1月 8月 某物流公司96 2003年的货物运输量 按月排列的销量 按年排列的运输量 时间序列 指观测或记录到的一组按时间顺序排列的历史数据 又叫时间数列 20 时间序列预测 根据预测对象的历史数据资料 按时间进程组成动态数列 进行分析 预测的方法 三 时间序列预测技术及分类 时间序列预测的分类 21 四 常见时间序列 销售量 1 水平变动趋势 时间 22 销售量 时间 2 长期变动趋势 上升 销售量 时间 四 常见时间序列 23 销售量 时间 3 长期变动趋势 下降 销售量 时间 四 常见时间序列 24 销售量 时间 4 季节变动趋势 四 常见时间序列 25 销售量 时间 5 周期变动趋势 四 常见时间序列 26 预测指标 时间 6 不规则变动趋势 四 常见时间序列 27 准确 完整的历史数据资料时间序列所代表的时间周期必须一致时间序列中的各项数字的计算方法 计量单位 数据内容必须一致 五 时间序列预测应注意的问题 28 六 简单平均法 1 算术平均法把时间序列中的历史数据进行算术平均 以平均数作为预测值 增量算术平均法 2 加权平均法对历史数据给予不同的权数进行加权平均 以加权平均值作为预测值 3 几何平均以历史数据的几何平均值作为预测值 29 七 移动平均预测法 以预测对象最近一组历史数据的平均值直接或间接地作为预测值 平均 是取预测对象的时间序列中由远而近 按一定跨期的数据进行平均 移动 是指参与平均值计算的实际数据随预测期的推进而不断更新 增加一个新值 同时剔除掉已参与平均计算的最陈旧的一个实际值 保证每次参与计算的实际值个数相同 某公司2003年1 8月的货物运输量 30 1 一次移动平均预测法以本期 t期 移动平均值作为下期 t 1期 的预测值 式中 Mt 1 t时刻的移动平均值 上标 1 代表一次移动平均 xi 时间序列代表的实际值 n 参与平均值计算的实际值个数 跨期 某公司2003年1 8月的货物运输量 七 移动平均预测法 31 例题2某物资企业统计了某年度1月至11月的钢材实际销售量 统计结果见表4 2 请用移动平均预测法预测其12月的钢材销售量 七 移动平均预测法 32 计算结果图表显示 从图上可以看出 1 用移动平均法计算出的新数列的变化趋势与实际变化情况基本一致 2 新数列数据波动的范围变小了 并且随参与平均值计算的n值的增加 平均值的波动范围越小 修匀能力 抗干扰能力 3 当n值增大 移动平均值对时间序列变化的敏感性降低 33 移动平均法对时间序列数据变化的抗干扰能力叫修匀能力 移动平均法对时间序列数据变化的反应速度叫敏感性 移动平均法的修匀能力与敏感性相互矛盾 当n值增大 移动平均值的修匀能力增加 但同时移动平均值对时间序列变化的敏感性降低 要根据时间序列的特点来确定n值的大小 n值的一般选择原则是 1 由时间序列的数据点的多少而定 数据点多 n可以取得大一些 2 由时间序列的趋势而定 趋势平稳并基本保持水平状态的 n可以取得大一些 3 趋势平稳并保持阶梯性或周期性增长的n应该取得小一些 七 移动平均预测法 1 简便易于使用 2 一次移动平均法能较好地适应水平型历史数据的预测 但不适应带有明显上升或下降的斜坡型历史数据的预测 主要缺点 由于对分段内部的各数据同等对待 而没有强调近期数据对预测值的影响 如果近期内情况变化发展较快 利用一次移动平均预测会导致较大的误差 实际上 近期数据对预测值的影响一般更大 为了减少这种误差 可以采取二次移动平均方法 35 从图上可以看出 一次移动平均值滞后于历史数据 而二次移动平均值又落后于一次移动平均值 启示 根据历史数据 一次移动平均值 二次移动平均值三者间的滞后关系 可以先求出一次移动平均值与二次移动平均值之间的差值 然后将此差值加到一次移动平均值上 再考虑其趋势变动值 得到接近实际情况的预测值 二次移动平均预测法的基本思想 36 2 二次移动平均预测法二次移动平均预测法是在求得一次移动平均数 二次移动平均数的基础上 对有线性趋势的时间序列所作的预测 步骤如下 1 计算一次移动平均值 2 计算二次移动平均值 其中 Mt 1 t时刻的一次移动平均值Mt 2 t时刻的二次移动平均值 n 参与二次平均计算的一次移动平均值的个数 3 对有线性趋势的时间序列做预测 其中 七 移动平均预测法 例题某物资企业某年度1月至11月的钢材实际销售量 用二次移动平均预测法预测其12月的钢材销售量 38 移动平均预测小结 1 在外界环境变化较少的情况下 移动平均法是一种有效的预测方法 2 短期预测效果很好 适用于需求 销售预测 库存管理预测等 3 需要较多的历史数据 并且计算量较大 39 八 指数平滑法 指数平滑预测法 是在移动平均预测法的基础上发展起来的一种特殊的加权平均预测法 包括一次指数平滑预测法 二次指数平滑预测法和高次指数平滑法 特点 计算简单 需要的历史数据较少思路 对离预测期较近的历史数据给予较大的权数 离预测期较远的历史数据给予较小的权数 40 一次指数平滑法计算公式 式中 Ft 1 1 在t 1时刻的一次指数平滑值 t时刻的下期预测值 Ft 1 在t时刻的一次指数平滑值 t时刻预测值 xt 在t时刻的实际值 平滑常数 规定0 1 八 指数平滑法 例题某企业对某年度l 11月某种物资的价格情况进行了统计 用一次指数平滑法对该年12月份该物资的市场价格进行预测解 设 0 9 F1 1 x1 200 假定 依次代入公式得到 42 1 初始值F1 1 的确定方法由历史数据得到 算术平均值 加权平均等 定性预测估计 2 合理选取平滑系数 取值大小体现了不同时期数据在预测中所占的比例 例题某物资企业2002年每月的物资运输量统计如下 用指数平滑法预测2003年一月份的运输量 用不同的平滑常数 解 设F1 1 x1 x2 x3 38 0 1 0 5 0 9 计算结果见下表 44 由上图可知 值越大 近期数据对预测值的影响越大 模型灵敏度越高 值越小 近期数据对预测值的影响越小 消除了随机波动性 只反映长期的大致发展趋势 合理确定 值 是用指数平滑模型的进行预测的关键 下期预测值 本期实际值的一部分十本期预测值的一部分平滑系数 的大小则表明了新 老数据在下期预测计算中的比重 越大 现实测定值在预测中占的比重就越大 这就越能体现预测对象当前的变化趋势而忽视它的历史趋势 越小 历史数据在预测中占的比重就越大 这就越能反映预测对象的历史演变趋势而忽视了当前的变化 的一般取值原则 1 初始值的准确性小时 宜取大些 以强调重视现实状态 2 初始数据中 只有一部分与预测值拟合较好而大部分不好时 说明历史状况不能较好地反映现实 宜取较大的数值 3 时间序列虽有不规则摆动 但其长期趋势较为平稳时 宜取小些 以强调重视总的演变趋势 4 时间序列摆动的频率和振幅都较大 取值要大一些 以强调重视近期实际的变化状态 5 时间序列摆动的频率相振幅较小 取值要小一些 以强调用历史发展趋势预测 46 时间序列预测法小结 本节主要学习了两种时间序列预测方法 移动平均方法和指数平滑法 这两种方法都采用 平滑 的方式来进行预测 其基本思想都是通过对历史数据的 平均 或 平滑 处理 平滑掉 短期的不规则性 消除影响事物的随机因素 揭示事物发展的规律 平滑的数据能够反映事物的变化趋势 在物流系统预测中是极其有用的预测方法 这二类预测法所用的数据量不多 对时间序列有较好的适用性 被广泛应用于市场资源量 采购量 需求量 销售量及价格的预测中 47 六 平滑预测与回归预测的比较 平滑预测与回归预测都是常用的预测技术 其区别如下 适用范围不同平滑预测模型适用于时间序列 回归模型既适用于时间序列 也适用于具有因果关系的非时间序列 预测期间不同平滑预测是一种对现有资料的外推 只适用于短期预测 回归模型反映变量间的因果关系 适用于中短期预测 功能不同平滑模型通常只用于进行预测 回归模型既用于预测 也可以用于结构分析 政策评价等数学基础不同回归模型是根据统计学原理推导得出的 具有严谨的数学基础 并且可以对预测模型进行统计检验分析 而平滑模型则不能进行检验 48 4 5预测结果分析 49 一 预测误差 预测误差 预测结果与实际情况的偏差 预测误差分析 对预测误差的计算 分析 反馈和调整过程 称之为误差分析 预测误差分析的作用表明预测结果与实际情况的差异 通过误差计算和分析产生误差的原因 从而检验 比较和评价预测方法的有效性及其优劣 将预测误差作为反馈信号提供给预测者 作为调整改进预测方法的依据 从中选择出最佳预测方法及预测结果 式中 xi 第i时刻的实际值 x i 第i时刻的预测值 ei 第i时刻的预测误差值 50 二 误差产生的原因 1 用于预测的信息与资料本身引起的误差由于预测的信息与资料是通过市场调查得到的 其质量优劣对预测的结果有直接的影响 因此 对信息与资料的一般要求是全面 完整 真实可靠 2 预测方法及预测参数引起的误差预测是对实际过程的近似描述 预测中使用的参数是对真实参数的近似 为了获得较好的预测结果 人们通常采用多种预测方法或多个预测参数进行多次预测计算 然后用综合评价方法找到最佳的预测方法和确定预测参数 3 预测期间的长短引起的误差预测是根据已知的历史及现实而对未来进行描述 但未来是不确定的 影响未来的环境和条件也会与历史及现实有所不同 如果差异很大而预测过程中没有估计到 就必然会产生误差 4 预测者的主观因素引起的误差无论是预测目标的制定 信息与资料的收集整理 还是预测方法的选择 预测参数的确定以及对预测结果的分析 都需要有预测者的主观判断 要减少这种误差 要求预测者具备广泛的知识 丰富的经验 敏锐的观察能力和思考能力以及精确的判断能力 51 三 预测误差计算 1 根据误差的定义进行计算 式中 xi 第i时刻的实际值 x i 第i时刻的预测值 ei 第i时刻的预测误差值 2 平均误差几