运营管理原理-需求预则(ppt 28页).ppt

1.第3章需求预测，第1节预测，第2节定性预测方法，第3节定量预测方法，第4节预测监控，第1节介绍，第2节1。预测的概念是预测和推测未来可能发生的情况。科学性：客观发展的惯性；随机现象的统计规律性。第一节预测，第二节预测的作用，1、预测是制定战略的基础。预测是制定计划的基础。预测是协调各部门工作的基础。尽快做好满足用户需求的准备是有帮助的。(1)科学预测：是对科学发展的预测和推测。(2)技术预测：是对技术进步的预测和推测。(3)经济预测：是政府部门和其他社会组织经常对未来经济形势进行的经济预测报告。(4)需求预测：它不仅给企业未来产品的预期需求水平，而且为企业的计划和控制决策提供依据。(5)社会需求：是对社会未来发展的预测和预测。第一章，引言第3章，需求预测，第4、4章，需求预测的分类，第1节预测，第1节，按时间点(1)长期预测：指对5年或以上需求前景的预测。(2)中期预测：指超过一个季度但不足两年的需求前景预测。(3)短期预测：指以日、周、旬、月为单位的不足一个季度的预测。根据主客观因素所起的作用(1)定性预测方法：人们依靠自己的才能、知识、远见和判断来预测未来的变化。(2)定量预测法：主要根据历史数据分析推断未来需求。第一章，引言第3章，需求预测，5，预测方法，定性预测方法，定量预测方法，德尔菲法，部门负责人讨论法，用户调查法，销售人员意见汇总法，因果模型，时间序列模型、时间序列平滑模型，时间序列分解模型，移动平均法，主要指数平滑法，次要指数平滑法，乘法模型，加法模型，第1节预测，第一章，引言第3章，需求预测，4，需求预测分类，6，5，影响需求预测的因素，第1节预测，1，商业周期：从复苏到高潮到衰退2.产品生命周期：任何成功的产品都有四个阶段：引进、成长、成熟和衰退。第3章，需求预测，复苏，高潮，衰退，萧条，复苏，导入期，成长期，成熟期，衰退，7，6，预测的一般步骤，1，确定预测的目的和用途；2.产品及其特性的分类；3.决定因素；4.收集和分析数据；5.选择预测方法和模型；6.计算并验证预测结果；7.设定外部因素；8.计算预测值；9.应用预测结果；10.预测和监测。第1节预测，第1节介绍，第3章需求预测，第8节定性预测方法，第1节。德尔格法：专家调查法，(1)专家遴选；(2)询问：向专家提问并要求书面回答；(3)收集整理：整理收集的专家意见；(4)进一步询问：将整理后的意见反馈给专家，要求他们修改预测，并说明修改原因；(5)最终预测：循环3或4步至3或4轮。优点：匿名，避免群体压力现象，专家充分表达意见，最后可以统一。缺点：受主观因素影响，专家的选择没有明确的标准，预测结果的可靠性缺乏严格的科学分析，最终的共识仍倾向于跟随趋势。1，步骤：2，优点和缺点：第1章，引言，第3章，需求预测，第9节，第2节定性预测方法：1，德尔格法：专家调查法，3，三个原则：匿名性，反馈性和收敛性。1、部门负责人集体讨论法2、用户调查法3、销售人员意见收集法(略、自学法)、第一章、引言章3、需求预测法2、其他方法10、1、时间序列：1、概念：按照一定的时间间隔和数据序列中的事件顺序。2.成分：第三节定量预测方法假设过去存在的变量之间的关系和相互作用机制将继续存在并在未来继续发挥作用。1)趋势成分：原因(人口变化、经济增长、技术进步、生产力发展)。趋势，季节构成：每年反复波动的规律。原因：季节性气候变化和习俗。周期构成：经济增长过程中交替和反复出现的波动。发展，繁荣，衰退，复苏。诱发因素：社会和政治变化、战争和经济形势的变化。循环，4)随机成分：由不可控因素引起，无规则波动。一(规律性)，第一篇文章，导言第3章，需求预测，11，第3节定量预测方法，第一篇文章，导言第3章，需求预测，1，时间序列：2，成分：12，第3节定量预测方法，第一篇文章，导言第3章，需求预测，1，时间序列：2，成分：13，2，时间序列平滑模型，第3节定量预测方法，1。简单移动平均。简单的移动平均线是：它可以消除由于随机因素的影响而导致的需求偏离平均水平。第一章，绪论第三章，需求预测，第十四章，第三节定量预测方法。预测值与通过简单移动平均选择的时间段N相关，并且具有滞后性。N越大，对干扰的敏感度越低，预测的稳定性越好，滞后越强，响应性越差。简单的移动平均法对数据一视同仁，不考虑距离。为了反映最近的趋势，可以使用加权移动平均线。第一章，绪论第三章，需求预测，15，2，时间序列平滑模型，第三节定量预测方法，2，加权移动平均法(加权移动平均法)，加权移动平均法是：是实际需求的加权系数。第一章，引言第3章，需求预测，第16节，第3节定量预测方法，如果最近的数据被赋予较大的权重，预测数据和实际数据之间的差异就小于简单移动平均法。最近数据的权重越大，预测的稳定性越差，响应性越好。N和可以同时改变。简单移动平均和加权移动平均需要大量的数据和大量的计算，这在有许多产品的情况下是繁重的。第一章，绪论第三章，需求预测，17，2，一次指数平滑指数值：2，时间序列平滑模型，第三节定量预测方法，SFt 1为一次指数平滑预测值(t1)；At是t周期的实际值；是平滑系数，表示实际数据的权重(01)。上述公式中的SFt可依次展开，得到本书第65页的公式3.6，因此t 1期的预测值可视为前一个t1期测量值的指数形式的加权和。t 1预测值是t期的实际值和预测值的加权和。第一章，绪论第三章，需求预测，18，2，单指数平滑，2，时间序列平滑模型，第三节定量预测方法采用第一指数平滑法进行预测。当趋势出现时，预测值可以描述实际值的变化形式，但预测值总是滞后于实际值。当有趋势时，取较大的得到的预测值接近实际值。一般来说，选择得越小，预测稳定性越好。相反，它的反应性更好。面对有上升或下降趋势的需求序列，有必要采用二次指数平滑法进行预测。当存在趋势和季节波动时，应使用三次指数平滑法。第一章，绪论第三章，需求预测，第19、3节，时间序列分解模型，第三节定量预测方法，试图从时间序列中找出各个组成部分，并在各个组成部分的个别进度预测的基础上，综合处理各个组成部分的预测值，得到最终的预测结果。1.概念2。假设：每个组成部分根据实际需要独立行动，过去和现在起作用的机制将延续到未来。实际需求是上述因素综合作用的结果。3，模型，加法模型：用各分量的乘法得到需求估计，乘法模型：用各分量的乘法得到需求估计，TF=TSCI，TF=T . S . C . I，第一章，绪论，第三章，需求预测，20，第三节定量预测方法，4，具有线性趋势和等季节性波动的时间序列分解模型，例3.4有一个旅游服务点过去3年各季度快餐的销售记录。尝试预测公司下一年每个季度的销售额，并求解(1)趋势线性方程，(1)用表3-6绘制曲线图。当T=0时，a=10000份；当t=12时，12，000份；B=(12，000-10，000)/12=167，所以趋势的线性方程是TT=10，000，167 t，3。时间序列分解模型，2。计算4个季度的移动平均数，并在图表上标出；(3)采用目测法，让直线通过移动平均线，将数据分布在直线的两侧；(4)得到趋势线性方程。第一章，引言第3章，需求预测，21节，第3节定量预测方法，4，具有线性趋势和相等季节波动的时间序列分解模型，(2)估计季节系数，季节系数：是实际值at与趋势值Tt之比的平均值，即At/Tt，3，时间序列分解模型，At可从表3-6中找到，Tt可由趋势线性方程计算。分别计算了夏季、秋季、冬季和春季的季节系数，得到了SI(夏季)=1.15。SI(秋季)=1.00；国际单位制(冬季)=0.85；SI(弹簧)=1.00；这些系数需要不断修正。在这种情况下，T值分别为13、14、15、16，相应的季节系数为SI(夏季)、SI(秋季)、SI(冬季)、SI(春季)。夏季：(10000 16713) 1.15=13997，秋季：(10000 16714) 1.00=12338，冬季：(10000 16715) 0.85=10629，春季：(10000 16716) 1.00=12672，第一章，绪论第3章，需求预测，23，4，因果模型(回归模型，计量模型，投入产出模型)，23，4是截距，X是自变量X=0时的预测值；b是斜率；n是变量的数量；x是自变量的值；y是因变量的值；第一章，绪论第三章，需求预测，24，4，因果模型(回归模型，计量经济模型，投入产出模型)，第三节定量预测方法，衡量线性回归方法的偏差，可以用两个指标：线性相关系数R和标准差Syx，R为正：正相关；是负相关的。R越接近1，实际值越接近直线。较小的Syx意味着预测值和直线之间的距离很近。第一章，绪论第三章，需求预测，25，1，预测精度测量，第四节预测监控，预测精度指标评价：平均绝对偏差，平均平方误差，平均预测误差，平均绝对百分比误差。1.平均绝对偏差。如果预测误差为正态分布，则MAD等于标准差的0.8倍，可以更好地反映预测精度。预测误差：指预测值与实际值之间的差值。平均误差：是评价预测精度和计算预测误差的主要指标。其中：At代表时间段t的实际值；Ft代表时间段t的预测值；n是整个预测周期中的周期数(或预测次数)。第一章，引言第3章，需求预测，26，1，预测准确度测量，第4节预测监控，2，平均平方误差，3，平均预测误差，4，平均绝对百分比误差，第一章，引言第3章，需求预测，27，2，预测监控，两种方法，(1)将最新实际值与预测值进行比较，以查