第2章-库存需求预测

1、库存管理 一、预测一、预测 二、定性预测方法二、定性预测方法 三、定量预测方法三、定量预测方法 四、预测监控四、预测监控 库存 让生活更放心2021-7-9 库存管理 库存 让生活更放心2021-7-9 库存管理 第一节 第二节 第四节 预测预测 预测及其分类预测及其分类 需求的性质需求的性质 影响需求预测的因素影响需求预测的因素 预测步骤及应注意的问题预测步骤及应注意的问题 小组共识、历史类比、小组共识、历史类比、 时间序列分析法时间序列分析法 季节性预测季节性预测 产生误差的原因产生误差的原因 误差精度测量、误差监控误差精度测量、误差监控 库存 让生活更放心 2021-7-9 市场调查市场

2、调查 德尔菲法德尔菲法 第三节 线性回归分析线性回归分析 库存管理 本章要回答 的问题 库存 让生活更放心2021-7-9 库存管理 我们为什么要预测？我们为什么要预测？-探索未知探索未知 在现实世界中，我们每个人都需要预测：想要深入分析未在现实世界中，我们每个人都需要预测：想要深入分析未 来、思考是否买股票、制定政策、提出新产品构想，或者来、思考是否买股票、制定政策、提出新产品构想，或者 只是计划一周的饭菜。这样的思考能让我们受益。只是计划一周的饭菜。这样的思考能让我们受益。 2021-7-9 交通交通 状况状况 住房住房 买卖买卖 . 食物食物 存储存储 天气天气 预报预报 预测预测 库存

3、管理 CPFRCPFR简介简介沃尔玛公司分析沃尔玛公司分析 CPFRCPFR（协同式供应链库存管理），也叫协同规划、预测与（协同式供应链库存管理），也叫协同规划、预测与 补货。是一种协同式的供应链库存管理技术，它在降低销售补货。是一种协同式的供应链库存管理技术，它在降低销售 商的存货量的同时，也增加了供应商的销售额。商的存货量的同时，也增加了供应商的销售额。 CPFRCPFR的形成始于沃尔玛所推动的的形成始于沃尔玛所推动的CFARCFAR，它是利用，它是利用InternetInternet 通过零售企业与生产企业的合作，共同做出商品预测，并在通过零售企业与生产企业的合作，共同做出商品预测，并在

4、 此基础上实行连续补货的系统。后来，在沃尔玛的不断推动此基础上实行连续补货的系统。后来，在沃尔玛的不断推动 之下，基于信息共享的之下，基于信息共享的CFARCFAR系统又正在向系统又正在向CPFRCPFR发展。该系发展。该系 统是在统是在19951995年，由沃尔玛与其年，由沃尔玛与其4 4家供应商联合成立了工作小家供应商联合成立了工作小 组，进行组，进行CPFRCPFR的研究和探索，的研究和探索，19981998年美国召开零售系统大年美国召开零售系统大 会时又加以倡导，目前实验的零售企业有沃尔玛、凯马特和会时又加以倡导，目前实验的零售企业有沃尔玛、凯马特和 威克曼斯，生产企业有威克曼斯，生产

5、企业有P&GP&G、金佰利、金佰利、HPHP等等7 7家企业，可以家企业，可以 说，这是目前供应链管理在信息共享方面的最新发展。说，这是目前供应链管理在信息共享方面的最新发展。 库存 让生活更放心 库存管理 CPFRCPFR简介简介沃尔玛公司分析沃尔玛公司分析 沃尔玛是采用协同计划、预测和补货（沃尔玛是采用协同计划、预测和补货（CPFRCPFR）的企业，通）的企业，通 过全盘管理、网络化运营的方式来管理供应链中的贸易伙伴过全盘管理、网络化运营的方式来管理供应链中的贸易伙伴 。CPFRCPFR帮助沃尔玛建立起一套针对每件商品的短期预测方帮助沃尔玛建立起一套针对每件商品的短期预测方 法，用来指导订

6、货。这种由相互协商确立的短期预测成为改法，用来指导订货。这种由相互协商确立的短期预测成为改 进需求管理的动力，实现了对供给和库存水平的更好控制。进需求管理的动力，实现了对供给和库存水平的更好控制。 CPFRCPFR项目的实施帮助沃尔玛和供应商节约了大量的库存维项目的实施帮助沃尔玛和供应商节约了大量的库存维 护成本，并促使沃尔玛逐步成为一个准时制系统。护成本，并促使沃尔玛逐步成为一个准时制系统。 沃尔玛实施了一个数据仓库项目，在一台中央服务器上汇沃尔玛实施了一个数据仓库项目，在一台中央服务器上汇 总历史数据并进行分析，从数据中更好地了解商业环境，并总历史数据并进行分析，从数据中更好地了解商业环境

7、，并 做出最好的决策。做出最好的决策。 库存 让生活更放心 库存管理 CPFRCPFR简介简介沃尔玛公司分析沃尔玛公司分析 例如，当沃尔玛的竞争对手开设了一家杂货商店，沃尔玛例如，当沃尔玛的竞争对手开设了一家杂货商店，沃尔玛 会努力去分析其设立对自身销售的影响。会努力去分析其设立对自身销售的影响。 预测过程从数据仓库开始。预测过程是这样运转的，沃尔预测过程从数据仓库开始。预测过程是这样运转的，沃尔 玛的买家提交一份初步的预测，这个数据会显示在华纳玛的买家提交一份初步的预测，这个数据会显示在华纳- -兰伯兰伯 特实施特实施CPFRCPFR的服务器上。的服务器上。 华纳华纳- -兰伯特的计划人员将

8、意见和建议分享给沃尔玛的计划兰伯特的计划人员将意见和建议分享给沃尔玛的计划 制定者。最后经协调统一的每件产品的预测结果用于华纳制定者。最后经协调统一的每件产品的预测结果用于华纳- -兰兰 伯特的生产和沃尔玛的仓库管理。沃尔玛和它的供应商使用伯特的生产和沃尔玛的仓库管理。沃尔玛和它的供应商使用 同样的系统。同样的系统。 库存 让生活更放心 库存管理 CPFRCPFR简介简介沃尔玛公司分析沃尔玛公司分析 数据挖掘软件发现一些有趣的事情。数据挖掘软件发现一些有趣的事情。 例如，每家商店的购买模式都十分不同，以及全年都保持例如，每家商店的购买模式都十分不同，以及全年都保持 较高库存的护齿产品和宠物食品

9、的销售模式也十分不同。这较高库存的护齿产品和宠物食品的销售模式也十分不同。这 一发现应用于沃尔玛的自动订货和供给系统。沃尔玛将一发现应用于沃尔玛的自动订货和供给系统。沃尔玛将7 7亿亿 种商品进行组合分析，实现了将正确的商品、在正确的时间种商品进行组合分析，实现了将正确的商品、在正确的时间 、以合适的价格运送到正确的商店，卖给顾客。沃尔玛不断、以合适的价格运送到正确的商店，卖给顾客。沃尔玛不断 提高预测的准确性，取得了零售行业内无法比拟的竞争优势提高预测的准确性，取得了零售行业内无法比拟的竞争优势 。 库存 让生活更放心 库存管理 人们对某一不确定的或未知事件做出的预人们对某一不确定的或未知事

10、件做出的预 计与推测。计与推测。 配送中心、工厂生产需用原料、机器制造配送中心、工厂生产需用原料、机器制造 厂中零件装配、商店库存合理性等厂中零件装配、商店库存合理性等 预测是科学艺术预测是科学艺术 需求预测的作用需求预测的作用 1.需求预测是库存管理的基础需求预测是库存管理的基础 2.需求预测是库存决策的依据需求预测是库存决策的依据 1.按主客观因素所起的作用分类：定量预按主客观因素所起的作用分类：定量预 测和定性预测测和定性预测 2.2、按预测时间的长短分类、按预测时间的长短分类：长期预测长期预测、 中期预测中期预测、短期预测短期预测 预测预测 什么是预什么是预 测测 预测的作预测的作 用

11、用 预测的分预测的分 类类 库存 让生活更放心2021-7-9 识记识记 库存管理 预测的分类预测的分类 1.按主客观因素所起的作用分类-定量预测和定性预测 定性预测方法也称主观预测方法，是预测者根据自己 掌握的实际情况、实践经验、专业水平，对事物的发展前 景作出的判断。 定性预测来源于不同的主观意见,包括德尔菲法、一般预 测、市场调研、小组共识、历史类比法等。 定量预测法-（统计预测法）利用统计资料和数学模型 来进行预测。1）时间序列分析法包括简单平均法、简单 移动平均、加权平均法、加权移动平均法、指数平滑 2）季节性预测 3）因果分析预测：回归分析、经济计量 模型、投入/产出 4）以计算机

12、为基础的动态模拟 2021-7-9 识记识记 库存管理 2、按预测时间的长短分类 长期预测 中期预测 短期预测 长期预测：5年或5年以上的需求所作的预测。 中期预测：对一个季度以上、两年以下的需求所 作的预测。 短期预测：以日、周、旬、月为单位，对一个季 度以下的需求前景所作的预测。 2021-7-9 识记识记 库存管理 是有效库存控制系统的关键是有效库存控制系统的关键 前提。前提。 1.数量。数量。2.时间。时间。3.频率。频率。 4.范围。范围。5.可预测性。可预测性。 1.商业周期。商业周期。2.产品生命周产品生命周 期。期。 需求需求 需求预测需求预测 需求的性需求的性 质质 影响需求

13、影响需求 预测的因预测的因 素素 库存 让生活更放心2021-7-9 简单应用简单应用 库存管理 需求预测内容需求预测内容 （一）数量 （二）时间 短期预测简单加权、加权平均、移动平均和指数拟合 中期预测曲线和指数平滑、基数序列等 长期预测简单回归等 （三）频率 快速需求物品 慢速需求物品 （四）范围需求数量的变化范围 （五）可预测性（趋势、季节性和随机性） 2021-7-9 识记识记 库存管理 影响需求预测的因素影响需求预测的因素 （一）商业周期 商业周期：也称经济周期、商业循环、景气循环， 它是指 经济运行中周期性出现的经济扩张与经济紧缩交替更迭、 循环往复的一种现象。 （二）产品生命周期

14、 导入期 成长期 成熟期 衰退期 2021-7-9 领会领会 库存管理 预测的一般步骤及应注意的问题预测的一般步骤及应注意的问题 （一）预测的一般步骤 确定预测的目的和用途 选择预测对象，分析决定、影响需求的因素及其重要性 决定预测的时间跨度-短期、中期还是长期 选择预测模型 收集预测所需的数据 考虑和设定无法预测的内外部因素 验证预测模型 判断并作出结论，然后做出需求预测 将判断结果进行实际应用 根据实际发生的需求对预测进行监控。 2021-7-9 领会领会 库存管理 预测应注意的问题预测应注意的问题 预测应注意的问题： 1.判断在预测中的作用 2.预测的精度和成本 3.预测的时间范围和更新

15、频率 4.稳定性与响应性 稳定性是指抗随机干扰、反应稳定需求的能力 响应性是指迅速反应需求变化的能力 2021-7-9 领会领会 库存管理 市场调查市场调查是通过各种不同的方法收集数据，运用市场是通过各种不同的方法收集数据，运用市场 调查获得的信息进行预测。调查获得的信息进行预测。这种方法在长期预测和新产品这种方法在长期预测和新产品 销售预测中经常被采用。销售预测中经常被采用。 市场调查法的优点市场调查法的优点 预测来源于顾客期望，较好地反映了市场预测来源于顾客期望，较好地反映了市场 需求情况需求情况 可以了解顾客对产品优缺点的看法可以了解顾客对产品优缺点的看法 库存 让生活更放心2021-7

16、-9 识记识记 库存管理第二节第二节 定性预测方法定性预测方法 市场调查法的缺点：市场调查法的缺点： 2021-7-9 很难获得顾客的通力合作很难获得顾客的通力合作 顾客期望不等于实际购买顾客期望不等于实际购买 由于对顾客知之不多，调查时需耗费较由于对顾客知之不多，调查时需耗费较 多的人力和时间多的人力和时间 库存管理 小组共识小组共识是采用会议上的自由讨论方法，达成小组共识。是采用会议上的自由讨论方法，达成小组共识。 这种的主要思想是认为群体讨论将得出比任何个人所能得到这种的主要思想是认为群体讨论将得出比任何个人所能得到 的更好的预测结果。的更好的预测结果。 参加讨论会议的人员是高级管理人员

17、、销售人员或顾客。参加讨论会议的人员是高级管理人员、销售人员或顾客。 库存 让生活更放心2021-7-9 优点优点 1.简单易行；简单易行； 2.不需要准备和统计历史资料；不需要准备和统计历史资料； 3.汇集了各主管的经验与判断；汇集了各主管的经验与判断； 4.如果缺乏足够历史资料，此法如果缺乏足够历史资料，此法 是一种有效途径。是一种有效途径。 缺点缺点 1.由于是各主管的主观意见，故由于是各主管的主观意见，故 预测结果缺乏严格的科学性；预测结果缺乏严格的科学性； 2.与会人员间容易相互影响；与会人员间容易相互影响； 3.因预测是集体讨论的结果，无因预测是集体讨论的结果，无 人对其正确性负责

18、；人对其正确性负责； 4.预测结果可能较难用于实际。预测结果可能较难用于实际。 领会领会 库存管理 用历史类比法进行预测是将所预测的对象和类似的产品用历史类比法进行预测是将所预测的对象和类似的产品 相联系，利用类似产品的历史数据进行预测。这种预测方法相联系，利用类似产品的历史数据进行预测。这种预测方法 在设计开发新产品时常被采用。在设计开发新产品时常被采用。 库存 让生活更放心2021-7-9 领会领会 库存管理 库存 让生活更放心2021-7-9 德尔菲法，是采用背对背的通信方式征询专家小组成德尔菲法，是采用背对背的通信方式征询专家小组成 员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意员的预

19、测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意 见趋于集中，最后做出符合市场未来发挥在那趋势的见趋于集中，最后做出符合市场未来发挥在那趋势的 预测结论。预测结论。 德尔菲法又名专家意见法，是依据系统的程序，采用德尔菲法又名专家意见法，是依据系统的程序，采用 匿名发表意见的方式，即团队成员之间不得互相讨论，匿名发表意见的方式，即团队成员之间不得互相讨论， 不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，以反复不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，以反复 的填写问卷，以集结问卷填写人的共识及搜集各方意的填写问卷，以集结问卷填写人的共识及搜集各方意 见，可用来构造团队沟通流程，应对复杂任务难题的见，可用来构造团

20、队沟通流程，应对复杂任务难题的 管理技术。管理技术。 简单应用简单应用 库存管理 缺点：专家的选择没有明确缺点：专家的选择没有明确 的标准，预测结果的可靠性的标准，预测结果的可靠性 缺乏严格的科学分析，最后缺乏严格的科学分析，最后 趋于一致的意见仍带有随大趋于一致的意见仍带有随大 流的倾向。流的倾向。 库存 让生活更放心2021-7-9 德尔菲法的步骤：德尔菲法的步骤： 1.1.挑选专家挑选专家 2.2.第一轮函询调查第一轮函询调查 3.3.第二轮函询调查第二轮函询调查 4.4.第三轮函询调查第三轮函询调查 5.5.预测结果集中或基本一致。预测结果集中或基本一致。 德尔菲法必须坚持的三条原则德

21、尔菲法必须坚持的三条原则 ： 1.1.匿名性匿名性 2.2.反馈性反馈性 3.3.收敛性收敛性 主要优点是简明直观，预测主要优点是简明直观，预测 结果可供计划人员参考，受结果可供计划人员参考，受 到计划人员的欢迎，变了专到计划人员的欢迎，变了专 家会议的许多弊端。家会议的许多弊端。 库存管理 例题例题 某企业研制一种新产品，为了预测这种新某企业研制一种新产品，为了预测这种新 产品一年的销售量，将不具名的征询发表产品一年的销售量，将不具名的征询发表 给给3 3位商店经理，位商店经理，5 5位了解此类产品的专家位了解此类产品的专家 和和5 5位销售人员，经过三轮反馈，他们的个位销售人员，经过三轮反

22、馈，他们的个 人判断如下表所示：人判断如下表所示： 2021-7-9 库存管理 专家组专家组 成员成员 第一轮意见第一轮意见第二轮意见第二轮意见第三轮意见第三轮意见 最低最低最可最可 能能 最高最高最低最低最可最可 能能 最高最高最低最低最可最可 能能 最高最高 A A252560608585252570708080252575758080 B B353550507575353550507575353550507575 C C505060607070404050506060505070707575 D D5 5121237379 9222247479 941414747 E E30305555

23、8585353550507070252550507575 F F404055558080353545457070252535356060 G G101025255555222235356060202035356060 H H151545456060202044446060222245456060 I I191922223131222228283434222228283434 J J202030304545222234344444222234344444 K K161622223131121225253131282837376262 L L2020353550502020353550502525

24、45455050 M M202035355555202035355555303050506060 合计合计338338595595782782 平均数平均数262646466060 单位：万件单位：万件 2021-7-9 库存管理 如何求最终预测值？如何求最终预测值？ 方法一：算数平均法方法一：算数平均法 综合预测值：综合预测值：（26+46+6026+46+60）/3 = 44/3 = 44（万件）（万件） 方法二：加权算数平均法方法二：加权算数平均法 根据经验，分别对最低销售量、最可能销售量和最高销售根据经验，分别对最低销售量、最可能销售量和最高销售 量分别赋予量分别赋予0.20.2、0.

25、50.5、0.30.3的权数，的权数， 综合预测值：综合预测值：26260.20.2+ +46460.5+600.5+600.3 = 46.20.3 = 46.2（万件）（万件） 方法三：中位数法方法三：中位数法 将第三次预测数据从小到大次序排列（几个相同数作为一将第三次预测数据从小到大次序排列（几个相同数作为一 个数）如下：个数）如下： 最低销售量：最低销售量：9 9、2020、2222、2525、2828、3030、3535、5050， 则中位数位于第四项与第五项之间：则中位数位于第四项与第五项之间： 中位数中位数= =（25+2825+28）/2=26.5/2=26.5（万件）（万件）

26、2021-7-9 库存管理 如何求最终预测值？如何求最终预测值？ 最可能销售量：最可能销售量：2828、3434、3535、3737、4141、4545、5050、7070、7575 ， 则中位数位于第五项，中位数为：则中位数位于第五项，中位数为：4141万件。万件。 最高销售量：最高销售量：3434、4444、4747、5050、6060、6262、7575、8080，则中，则中 位数位于第四项与第五项之间：位数位于第四项与第五项之间： 中位数中位数= =（50+6050+60）/2=55/2=55（万件）（万件） 采用加权算术平均法计算预测值为：采用加权算术平均法计算预测值为： 26.52

27、6.50.2 0.2 + + 41410.5 + 550.5 + 550.3 = 42.30.3 = 42.3（万件）（万件） 2021-7-9 库存管理 定量预测方法定量预测方法 定量预测方法：定量预测方法： 时间序列分析法时间序列分析法季节性预测季节性预测线性回归分析线性回归分析 1.简单平均法简单平均法 2.加权平均法加权平均法 3.简单移动平均法简单移动平均法 4.加权移动平均法加权移动平均法 5.指数平滑法指数平滑法 物品需求分布具有物品需求分布具有 季节性，常用的方季节性，常用的方 法有季节指数法和法有季节指数法和 基础序列法。基础序列法。 回归分析预测法是通过大量回归分析预测法是

28、通过大量 收集统计数据，在分析变量收集统计数据，在分析变量 间非确定性关系的基础上，间非确定性关系的基础上， 找出变量间的统计规律性，找出变量间的统计规律性， 并用数学方法把变量间的并用数学方法把变量间的 统计规律较好地表现出来，统计规律较好地表现出来， 以便进行预测。以便进行预测。 库存 让生活更放心2021-7-9 库存管理 简单平均法简单平均法 简单平均法简单平均法 是指将过去各数据之和除以数据总点数，求得算术平均数是指将过去各数据之和除以数据总点数，求得算术平均数 ，为预测值。，为预测值。 这种预测方法简单，当预测对象变化较小且无明显趋势时这种预测方法简单，当预测对象变化较小且无明显趋

29、势时 ，可采用此法进行短期预测。，可采用此法进行短期预测。 预测对象预测值预测对象预测值= =预测对象以往若干期历史数据之和预测对象以往若干期历史数据之和/ /期数期数 2021-7-9 n 1i i i n 1 DF Fi-预测值预测值 Di-i时段的需求数时段的需求数 据值据值 n-观测时段的个数观测时段的个数 优点：计算简便。优点：计算简便。 缺点：将预测对象的波动平均化缺点：将预测对象的波动平均化 了，因而不能反映预测对象的变了，因而不能反映预测对象的变 化趋势，所以该方法只适合对比化趋势，所以该方法只适合对比 较稳定的企业波动不大的预测对较稳定的企业波动不大的预测对 象使用。象使用。

30、 简单应用简单应用/重重 点点 库存管理 某企业某企业20162016年年1616月份的销售额见下表：要求预测月份的销售额见下表：要求预测 7 7月份的销售额（单位：万元）。月份的销售额（单位：万元）。 解：解： 销售额为销售额为= =（260+270+240+280+260+250260+270+240+280+260+250）/6/6 = 260 = 260（万元）（万元） 例题例题 月份月份1 12 23 34 45 56 6合计合计 销售销售 额额 26026027027024024028028026026025025015601560 2021-7-9 库存管理 加权平均法加权平均法

31、 加权算数平均法加权算数平均法 利用过去若干个按照时间顺序排列起来的同一变量的观测利用过去若干个按照时间顺序排列起来的同一变量的观测 值并以时间顺序数为权数，计算出观测值的加权算术平均值并以时间顺序数为权数，计算出观测值的加权算术平均 数，以这一数字作为预测未来期间该变量预测值的一种趋数，以这一数字作为预测未来期间该变量预测值的一种趋 势预测法。势预测法。 2021-7-9 n 1i i n 1i ii i w wD F Fi-预测值预测值 Di-i时段的需求数据值时段的需求数据值 wi-i时段的需求数据的权时段的需求数据的权 重值重值 一般越近的数据其权重也越大，一般越近的数据其权重也越大，

32、 反之，距离现在时间越远的数反之，距离现在时间越远的数 据权值也就越小，这与实际情据权值也就越小，这与实际情 况是基本吻合的。况是基本吻合的。 简单应用简单应用/重重 点点 库存管理 某企业某企业20162016年年1616月份的销售额见下表：要求预测月份的销售额见下表：要求预测 7 7月份的销售额（单位：万元）。月份的销售额（单位：万元）。 解：解： 销售额销售额= =（ 2602601+2701+2702+2402+2403+2803+2804+2604+2605+2505+2506 6） /1+2+3+4+5+6 = 5440/21 = 259/1+2+3+4+5+6 = 5440/21

33、 = 259（万元）（万元） 例题例题 月份月份1 12 23 34 45 56 6合计合计 权数权数1 12 23 34 45 56 62121 销售额销售额26026027027024024028028026026025025015601560 2021-7-9 库存管理 简单移动平均法简单移动平均法 简单移动平均法，是指对由移动期数的连续移动所形成的简单移动平均法，是指对由移动期数的连续移动所形成的 各组数据，使用算术平均法计算各组数据的移动平均值，并各组数据，使用算术平均法计算各组数据的移动平均值，并 将其作为下一期预测值。将其作为下一期预测值。 2021-7-9 n DDD F nt

34、tt t . 21 Di-i周期的实际需求数，周期的实际需求数，i=t-1， t-2，t-3,.，t-n； n-移动平均采用的周期数移动平均采用的周期数 Ft-t周期的预测值周期的预测值 优点：简单易行，容易掌握。优点：简单易行，容易掌握。 缺点：只是在处理水平型历史数据时才有缺点：只是在处理水平型历史数据时才有 效，每计算一次移动平均需要最近的效，每计算一次移动平均需要最近的n个观个观 测值。而在现实生活中，历史数据的类型测值。而在现实生活中，历史数据的类型 远比水平型复杂，这就大大限制了移动平远比水平型复杂，这就大大限制了移动平 均法的应用范围。均法的应用范围。 简单移动平均法的另一个主要

35、用途是对原简单移动平均法的另一个主要用途是对原 始数据进行预处理，以消除数据中的异常始数据进行预处理，以消除数据中的异常 因素或除去数据中的周期变动成分。因素或除去数据中的周期变动成分。 移动平均法只适用于短期预测，在大多数情移动平均法只适用于短期预测，在大多数情 况下只用于以月度或周为单位的近期预测。况下只用于以月度或周为单位的近期预测。 简单应用简单应用/重重 点点 库存管理 例题例题 例题：例题： 某商品在某商品在20200505年年1-121-12月份的销量如下表所示，请用简单移月份的销量如下表所示，请用简单移 动平均法预测动平均法预测20200606年第一季度该商场电视机销售量（取年

36、第一季度该商场电视机销售量（取n=3n=3 ）。）。 2021-7-9 月 份 t实际 销售 预测月份t实际销 售 预测 1 11 153537 77 738384444 2 22 246468 88 834344545 3 33 328289 99 958584141 4 44 43535424210101010 64644343 5 55 54848363611111111 45455252 6 66 65050373712121212 42425656 库存管理 例题例题 2021-7-9 库存管理 加权移动平均法加权移动平均法 加权移动平均法，是将简单移动平均数进行加权计算。弥加权移动

37、平均法，是将简单移动平均数进行加权计算。弥 补了简单移动平均法对数据不分远近，同样对待存在的不足补了简单移动平均法对数据不分远近，同样对待存在的不足 。 2021-7-9 用加权移动平均法求预测值，对近期用加权移动平均法求预测值，对近期 的趋势反映较敏感，但如果一组数据的趋势反映较敏感，但如果一组数据 有明显的季节性影响时，用加权移动有明显的季节性影响时，用加权移动 平均法所得到的预测值可能会出现偏平均法所得到的预测值可能会出现偏 差。因此，有明显的季节性变化因素差。因此，有明显的季节性变化因素 存在时，最好不要加权。存在时，最好不要加权。 nttttt DWDWDWF . 2211 1 1

38、n i i W 权重权重w1w2w3.wn 在确定权重时，近期值的权重较大，在确定权重时，近期值的权重较大， 远期值的权重较小。远期值的权重较小。 库存管理 例题例题 如上例中所示，运用加权移动平均法，将如上例中所示，运用加权移动平均法，将3 3期的权数分别期的权数分别 赋为：赋为：0.20.2、0.30.3、0.50.5，则：，则： 20062006年年1 1月份的销售量为：月份的销售量为： 20062006年年2 2月的份的销售量为：月的份的销售量为： 20062006年年3 3月份的销售量为：月份的销售量为： 20062006年第一季度的销售量为：年第一季度的销售量为：47+45+45=

39、13747+45+45=137（台）（台） 2021-7-9 )(47 3 140 3 5 . 1421455 . 064 5 . 115 . 0 5 . 115 . 0 121110 1 台 SSS Q )(45 3 135 3 5 . 1471425 . 045 5 . 115 . 0 5 . 115 . 0 11211 2 台 QSS Q )(45 3 5 .135 3 5 . 1451475 . 042 5 . 115 . 0 5 . 115 . 0 2112 3 台 QQS Q 库存管理 指数平滑法指数平滑法 指数平滑是根据以前的需求水平和预测水平的加权平均数指数平滑是根据以前的需求

40、水平和预测水平的加权平均数 估算的未来销售量为基础的。估算的未来销售量为基础的。 是一种特殊的加权移动平均法。是一种特殊的加权移动平均法。 计算迅速，无需大量历计算迅速，无需大量历 史数据，适合计算机化预测。史数据，适合计算机化预测。 2021-7-9 11 )1 ( ttt FDF Ft-为新一期的指数平滑预测值为新一期的指数平滑预测值 Ft-1-为上一期的预测值为上一期的预测值 t-1-为上一期的实际需求为上一期的实际需求 a-平滑常数（平滑常数（0a1） a决定了平滑水平以及对预测决定了平滑水平以及对预测 值和实际结果之间差异的响值和实际结果之间差异的响 应程度。平滑常数的值取决应程度。

41、平滑常数的值取决 于产品本身和管理者对良好于产品本身和管理者对良好 响应率内涵的理解。响应率内涵的理解。 nt n ttt DaDaDF )1 (.)1 ( 21 综合应用综合应用/重重 难点难点/本科本科 库存管理 指数平滑系数指数平滑系数的确定的确定 指数平滑法的计算中，关键是指数平滑法的计算中，关键是 的取值大小。一般来说，如果数据波动的取值大小。一般来说，如果数据波动 较大，较大， 值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数 据波动平稳，据波动平稳， 值应取小一些。值应取小一些。 经验判断法：经验判断法： 1 1、当时间

42、序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的 值，一般可在值，一般可在 0.050.050.200.20之间取值；之间取值； 2 2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的 值，常在值，常在 0.10.10.40.4之间取值；之间取值； 3 3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的 上升或下降趋势时，宜选择较大的上升或下降趋势时，宜选择较大的 值，如可在值，如可在0.60.60.80.8间选值，以使预间选值，以

43、使预 测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化； 4 4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型， 应取较大的值应取较大的值 ，在，在0.610.61之间。之间。 试算法。根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定试算法。根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定 的取值范围，然后取几个的取值范围，然后取几个 值进行试算，比较不同值进行试算，比较不同 值下的预测标准误差值下的预测标准误差 ，选取预测标准误差最小的，选取预测标准误差最小的 。 2021-7-9 库存管理 指数预测法的特

44、点指数预测法的特点 1.1.指数模型的精度很高；指数模型的精度很高； 2.2.建立指数模型相对容易；建立指数模型相对容易； 3.3.用户能了解模型如何运行；用户能了解模型如何运行； 4.4.适用模型无须过多的计算；适用模型无须过多的计算； 5.5.由于所用的历史数据有限，因而所需的计算机由于所用的历史数据有限，因而所需的计算机 内存很小内存很小 6.6.检测模型运算精度的计算比较容易。检测模型运算精度的计算比较容易。 2021-7-9 库存管理 某商品某商品2007-20152007-2015年的销售额如表所示，取年的销售额如表所示，取a=0.5a=0.5，用指，用指 数平滑法预测数平滑法预测

45、20162016年的销售额。（单位：万元）年的销售额。（单位：万元） 2021-7-9 年份200720082009201020112012201320142015 销售额销售额103010301100110011701170128012801340134013801380135013501420142014801480 解：选择解：选择2007年的实际值作为预测的初始值，当年的实际值作为预测的初始值，当a=0.5时，进行一次指数平滑的时，进行一次指数平滑的 结果如下：结果如下： 年份200720082009201020112012201320142015 销售额销售额103010301100

46、110011701170128012801340134013801380135013501420142014801480 年份2007200820092010201120122013201420152016 销售额销售额103010301100110011701170128012801340134013801380135013501420142014801480- - 平滑值平滑值10301030106510651082.51082.51181.31181.31260.61260.61320.31320.31335.21335.21377.61377.61428.81428.8 库存管理 季节

47、性预测季节性预测 季节指数法季节指数法 是以时间序列含有季节性周期变动的特征，计算描述该变是以时间序列含有季节性周期变动的特征，计算描述该变 动的季节变动指数的方法。统计中的季节指数预测法就是动的季节变动指数的方法。统计中的季节指数预测法就是 根据时间序列中的数据资料所呈现的季节变动规律性，对根据时间序列中的数据资料所呈现的季节变动规律性，对 预测目标未来状况作出预测的方法。预测目标未来状况作出预测的方法。 在市场销售中，一些商品如电风扇、冷饮、四季服装等往在市场销售中，一些商品如电风扇、冷饮、四季服装等往 往受季节影响而出现销售的淡季和旺季之分的季节性变动往受季节影响而出现销售的淡季和旺季之

48、分的季节性变动 规律。掌握了季节变动规律，就可以利用它来对季节性的规律。掌握了季节变动规律，就可以利用它来对季节性的 商品进行市场需求量的预测。商品进行市场需求量的预测。 利用季节指数预测法进行预测时，时间序列的时间单位或利用季节指数预测法进行预测时，时间序列的时间单位或 是季，或是月，变动循环周期为是季，或是月，变动循环周期为4 4季或是季或是1212个月。个月。 库存 让生活更放心2021-7-9 本科本科 库存管理 季节性预测季节性预测 运用季节指数进行预测，首先，要利用统计方法运用季节指数进行预测，首先，要利用统计方法 计算出预测目标的季节指数，以测定季节变动的计算出预测目标的季节指数，以测定季节变动的 规律性；然后，规律性；然后， 在已知季度的平均值的条件下，在已知季度的平均值的条件下， 预测未来某个月（季）的预测值。预测未来某个月（季）的预测值。