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文档简介
byAnnLanders,Promisetodosomething.youvealwayswantedtodobutcouldntfindthetime.”,Agoodlaughcanbebetterthananymedicine.Laughtheloudestwhenthejokeisonyou.,望月怀远张九龄,第02章需求预测与管理,2.1需求预测的重要性2.2需求预测的过程和方法2.3需求预测误差2.4需求管理,预测:FORECAST:Astatementaboutthefuturevalueofavariableofinterestsuchasdemand.ForecastsaffectdecisionsandactivitiesthroughoutanorganizationAccounting,financeHumanresourcesMarketingMISOperationsProduct/servicedesign,UsesofForecasts,重要意义对高层:是战略选择的依据对中层:制定各专项计划的依据,2.1需求预测的重要性,预测:是对未来变量如需求量大小的表述。,企业战略规划1.企业战略2.企业战略规划过程企业战略类型1.企业总体战略2.竞争战略3.职能战略,对高层:是战略选择的依据,1.企业战略和企业战略规划企业战略是指企业在竞争环境中,为赢得竞争优势,实现企业经营目标和使命,而着眼于长远,适应企业内外形势而做出的企业总体发展规划。企业战略规划是规划企业未来长期目标,并制定实施计划的过程。包括:对各种为实现组织目标和使命方案的拟定、评价以及实施方案选择,可以分为战略分析、战略选择、战略实施三个方面。其具体程序见图。,2.企业战略规划过程,企业总体战略,含义:企业总体战略是确定企业的发展方向和目标,明确企业应该进入或退出哪些领域,选择或放弃哪些业务。类型:稳定战略、发展战略和撤退战略。稳定战略又称防御型战略。发展战略又称进攻性战略、增长型战略。包括:新领域进入战略、一体化战略和多元化战略。撤退战略也称为退却性战略,是指退出没有发展或者发展潜力很小的业的战略,包括:紧缩战略、转向战略和放弃战略。,企业竞争战略,含义:企业竞争战略是确定开发哪些产品,进入哪些市场,如何与竞争者展开有效竞争等。类型:成本领先战略差别化战略重点集中战略,预测的基本特征总是根据过去的数据或经验推断未来因随机性因素,预测总会有一定的误差(对一组事件)群体预测的精度高于单个事件的预测预测的精度随时间跨度的增加而降低,Assumescausalsystempast=futureForecastsrarelyperfectbecauseofrandomnessForecastsmoreaccurateforgroupsvs.individualsForecastaccuracydecreasesastimehorizonincreases,需求预测的类型,Table2.1,需求的构成,1,2,3,4,销售量,年,变化趋势,需求平均值,实际需求,Figure2.1,ElementsofaGoodForecast,第02章需求预测与管理,2.1需求预测的重要性2.2需求预测的过程和方法2.3需求预测误差2.4需求管理,需求预测的过程确定需求预测的目标确定需求预测的对象确定预测时间收集数据资料选择预测方法实施预测预测结果应用,2.2需求预测的过程和方法,StepsintheForecastingProcess,需求预测的方法定性方法营销人员的预测经营者的预测专业咨询机构的市场调研历史类比法和德尔菲法定量方法时间序列分析法回归分析法,Table2.2,德尔菲法-定性预测,含义:德尔菲法是采用匿名函询的方法,通过一系列简明的调查征询表向专家进行调查,并通过有控制的反馈,取得尽可能一致的意见,对预测对象的未来做出推断。特点匿名性、反馈性和收敛性。,德尔菲法的预测步骤,(1)组成调查工作组。(2)选择专家。(3)函询调查。(4)调查结果分析整理。,德尔菲法的优缺点与适用范围,优点:是简单易行,用途广泛,费用较低,在大多数情况下,可以得到比较准确的预测结果。不足:在于其预测是建立在专家主观判断的基础上的,专家的学识、兴趣和心理状态对预测结果影响较大,从而使预测结论不够稳定;采用函询方式调查,信息交流受到限制,缺少思想交流沟通;在综合整理数据时,容易忽视少数人的意见,而且提供的数据资料存在组织者的主观影响。,德尔菲法的优缺点与适用范围,适用在四个方面:缺乏足够的资料;作长远规划或大趋势预测;影响预测事件的因素太多;主观因素对预测事件的影响较大。,定量预测延伸预测法,含义:延伸预测方法是根据市场各种变量的历史数据的变化规律,对未来进行预测的定量预测方法,主要用于具有时间序列关系的数据预测。应用条件:预测变量的过去、现在和将来的客观条件基本保持不变,历史数据揭示的规律可以延续到未来。预测变量的发展过程是渐变的,而不是跳跃式的或大起大落的。,延伸预测法的种类,移动平均法:简单移动平均法、加权移动平均法指数平滑法:一次指数平滑法成长曲线法季节波动模型,简单移动平均法,含义:简单移动平均法是以过去某一段时间的数据平均值作为将来某时期预测值的一种方法。该方法对过去若干历史数据求算术平均数,并把该数据作为以后时期的预测值。公式:,式中,Ft+1是t+1时刻的预测值;n是计算移动平均值时所使用的历史数据的数目,即移动时段的长度。,定量预测延伸预测法,简单移动平均法的优缺点和应用范围,优点:简单易行,容易掌握。缺点:只有在处理水平型历史数据时才有效,应用范围有限。应用范围:适用于短期预测,在大多数情况下只适用于以月度或周为单位的近期预测。,简单移动平均法,MA3,MA5,Figure2.2,加权移动平均法,wnwn-1w2w1;w1+w2+wn=1,指数平滑法,F3=F2+(A2-F2)41.8=42+0.1(40-42),Figure2.4,定量预测因果分析法,因果预测方法是通过寻找变量之间的因果关系,分析自变量对因变量的影响程度,进而对未来进行预测的方法,主要用于存在关联关系的数据预测。回归分析法:1.相关系数,2.一元线性回归基本公式弹性系数法消费系数法,回归分析法相关系数,相关系数描述两个变量之间的线性相关关系的密切程度的数量指标,用R表示。,xi、yi分别是自变量x和因变量y的观察值,R的取值与相关关系,R的取值在1和1之间,有以下几种情况:(1)当R=1时,变量x和y完全正相关;(2)当R=1时,变量x和y完全负相关;(3)当0R1时,变量x和y正相关;(4)当-1R0时,变量x和y负相关;(5)当R=0时,变量x和y没有线性关系。在计算出R值后,可以查相关关系数检验表。在自由度为n2(n为样本容量)和显著性水平下,若R大于临界值,则变量x和y之间的线性关系成立;否则,两个变量不存在线性关系。,一元线性回归基本公式,如果预测对象与主要影响因素之间存在线性关系,将预测对象作为因变量y,将主要影响因素作为自变量x,对于每组可以观察到的变量x、y的数值xi、yi,它们之间的关系可以用一元回归模型表示为:,a、b是描述x和y之间关系的系数;a是回归常数;b是回归系数;e是误差项或回归余项。,回归分析法,Figure2.5,CommonNonlinearTrends,Figure2.6,Figure2.3,第02章需求预测与管理,2.1需求预测的重要性2.2需求预测的过程和方法2.3需求预测误差2.4需求管理,平均绝对误差:,2.3需求预测误差,均方差:,跟踪信号:,Dt:第t期的实际需求量;Ft:第t期的需求预测值;n:期数,第02章需求预测与管理,2.1需求预测的重要性2.2需求预测的过程和方法2.3需求预测误差2.4需求管理,平衡需求与生产能力的具体措施调节生产能力利用外部资源设置库存和延期交货信息化手段价格调控,2.4需求管理,SourcesofForecasterrors,ModelmaybeinadequateIrregularvariationsIncorrectuseofforecastingtechnique,ChoosingaForecastingTechnique,Nosingletec
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