物流系统预测讲义

物流系统工程——第4章物流系统预测物1流系统预测讲义第1页第11讲 物流系统预测主要内容预测相关知识判断预测方法时间序列预测回归分析预测物流系统工程——第4章物流系统预测物2流系统预测讲义第2页预测技术概述物流系统工程——第4章物流系统预测一. 预测相关概念原材料市场生产厂家配送中心用户需求预测物3流系统预测讲义第3页市场预测供给预测订购预测订单预测需求信息物流领域中预测❏定义：预测就是对未来一些不确定或未知事件判断或描述。如社会预测、经济预测、科学预测、技术预测、军事预测……❏物流预测是依据客观事物过去和现在发展规律，借助科学方法和伎俩，对物流管剪发展趋势和情况进行分析、描述，形成科学假设和判断一个科学理论。凡是影响物流系统活动原因都是预测对象。比如，物流系统人力、物力、财力、以及资源、销售、交通，国家政策方针，经济发展形势和自然条件等，都是预测内容。物流系统工程——第4章物流系统预测物4流系统预测讲义第4页物流预测分类物流预测范围较广，依据预测角度、目标、内容和其它特征，能够将物流预测分为不一样类别。❏物流预测包含宏观预测与微观预测。❏从物流服务供求关系看，物流预测内容包含物流服务需求预测和物流服务供给预测。❏从预测时间长度来看，物流预测可分为短期预测、中期预测和长久预测。❏从预测内容项目看，物流预测又可分为单项预测和综合预测。物流系统工程——第4章物流系统预测物5流系统预测讲义第5页二.预测作用❏预测实质掌握改变原因；了解改变状态；从量改变中找出因果关系；从改变中找出规律性东西对未来进行判断。预测就是要从改变中，找出使事物发生改变固有规律，寻找和研究各种改变背景及其演变逻辑关系，去揭示事物未来面貌，对事物未来做出判断。❏预测作用·预测是编制计划基础物流系统存放、运输等各项业务计划都是以预测资料为基础制订。·预测是决议依据决议前提是预测，正确决议取决于可靠预测。物流系统工程——第4章物流系统预测三.预测概念模型物6流系统预测讲义第6页预测概念模型❏输入——需要处理信息。（如市场调研和搜集数据资料）❏扰动——各种主客观原因影响。（随机原因与偶然原因影响）❏输出——预测结果，即对未来目标判断。（该判断要经过主观努力争取并接收客观实践检验，如此不停循环，不停迫近）物流系统工程——第4章物流系统预测物7流系统预测讲义第7页四.预测理论基础1. 惯性原理（连续性原理）❏惯性:指事物发展改变主要受内因作用，事物过去，现在状态会连续到未来。·事物发展改变含有某种程度连续性、连贯性。·利用这一标准掌握事物改变内在原因，就能依据已知推测未知，依据过去、现在推测未来。❏惯性原理:事物在其发展改变过程中，总有维持或延续原状态趋向，事物一些基本特征和性质将随时间延续而维持下去。事物惯性大小，取决于事物本身动力和外界原因作用。(生产资料、消费资料)物流系统工程——第4章物流系统预测物8流系统预测讲义第8页2．类推原理（因果关系标准）❏依据事物发展改变因果关系，推测事物未来发展改变规律。·事物存在、发展和改变都受相关原因影响和制约，事物存在和改变都有—定模式。·特征相近事物，在其改变发展过程中，经常有相同之处。于是能够假设在有些情况下、事物之间发展改变含有类似地方，依此进行类比，能够由先发事物改变进程与情况，推测后发类似事物发展改变。四.预测理论基础物流系统工程——第4章物流系统预测五.预测步骤物9流系统预测讲义第9页1.预测基本步骤物流系统工程——第4章物流系统预测物1流0系统预测讲义第10页2.各步骤说明确定预测目标预测目标、对象和预测期间。预测目标：明确为何要预测；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~为长久）搜集、分析相关资料包含影响预测对象各种资料，如预测对象本身发展历史资料，对预测对象发展改变起作用各种原因资料，形成这些资料历史背景，以及各种影响原因在未来可能出现情况。预测必须占有大量、系统、适适合用于预测目标资料；预测资料能够分为两类：纵向资料（预测对象历史数据资料）横向资料（作用于预测对象各种影响原因数据资料）五.预测步骤物流系统工程——第4章物流系统预测物1流0系统预测讲义第11页五.预测步骤（3）选择预测方法进行预测选择预测方法，建立预测模型、模型评定和利用模型进行预测。选择预测方法要考虑以下几个原因：预测对象特点；预测范围；预测期限长短；预测要求精度；占有数据资料多寡、适应性；企业愿为预测支付费用大小；企业要求得到预测结果所花时间长短等。物流系统工程——第4章物流系统预测物1流2系统预测讲义第12页分析评价预测方法及预测结果分析预测误差，对结果进行评定。修正预测结果在误差计算基础上，经过定性、定量分析，以及预测人员知识和经验对结果进行修正，使之愈加适适合用于实际情况。提交预测汇报

预测汇报内容包含：预测主要过程；预测目标、预测对象及预测要求；预测资料搜集方式、方法及其分析结果；阐述选择预测方法原因及建立模型过程；对预测结果进行评价与修正过程及结论；预测结论。五.预测步骤物流系统工程——第4章物流系统预测物1流3系统预测讲义第13页六. 预测技术分类❏预测技术种类繁多，据统计有150各种。❏全部预测技术能够分为三类：·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）物流系统工程——第4章物流系统预测物流预测方法现有各类预测方法多达百种。但总体上看，预测方法可分为：定性预测方法定量预测方法递推型模型（如移动平均数法、指数平滑法等）连续模型（如增加率计算法、灰色预测法等）统计学模型（如回归分析法、马尔可夫预测法等）物1流4系统预测讲义第13页物流系统工程——第4章物流系统预测物1流5系统预测讲义第13页二、物流系统定性预测方法定性预测是指建立在经验、逻辑思维和推理基础上预测。定性预测主要经过社会调查，采取少许数据和直观材料结合人们经验加以综合分析，对预测对象作出判断和预测。定性预测方法主要包含：普通调查法、集体意见法、头脑风暴法、德尔菲法、情景分析法、类推法、主观概率法和关系树法等。物流系统工程——第4章物流系统预测物1流6系统预测讲义第13页（一）直观归纳法为了做好调查和预测工作，正式调查预测通常按以下工作程序进行：调查准备阶段，首先要确立调查目标和指导思想，然后成立调查课题小组或领导小组，在此基础上，确定调查方法并制订对应调查问题和相关表格；调查实施阶段，在实地调查时，及时处理调查中新情况；调查总结阶段，整理调查资料，提交调查汇报。在整个调查工作中应注意调查工作工作质量。物流系统工程——第4章物流系统预测物1流7系统预测讲义第13页（二）集体意见法集体意见法是把预测者个人预测经过加权平均而聚集成集体预测方法。要求每一位预测者就预测结果最高限、最低限和最可能值加以判断，并对这三种情况出现概率进行预计。依据预测者对预测结果最高限、最可能值和最底限预计，以及对3种情况出现概率预计，计算每一位预测者意见平均值。依据每位预测者个人意见主要程度Wi，经过加权平均，得出集体意见。物流系统工程——第4章物流系统预测物1流8系统预测讲义第13页（三）头脑风暴法头脑风暴法又称教授会议法、集思广益法，是指预测者邀请相关教授以开讨论会方式，向教授

获取相关预测对象信息，经归纳、分析、判断和

推算，预测事物未来发展改变趋势一个预测方法。采取头脑风暴法进行预测时，邀请教授通常包含：①方法论学者，即预测领域教授；②构想产生者，即所讨论问题教授；③分析者，即讨论问题领域高级教授；④演绎者，即含有发达思维推断能力教授。物流系统工程——第4章物流系统预测物1流9系统预测讲义第13页（四）德尔菲法德尔菲法是以匿名方式，经过轮番征讨教授意

见，最终得出预测结果一个经验意见综合预测方法。德尔菲法是定性预测方法中最主要、最有效一个方

法，它不但可用于短期预测，而且也可用于中、长

久预测，尤其是当预测中缺乏必要历史数据，应用

其它预测方法有困难时，采取德尔菲法预测能得到

很好效果。物流系统工程——第4章物流系统预测德尔菲法普通按以下步骤实施：物2流0系统预测讲义第20页准备阶段：该阶段主要完成两方面工作：确 定咨询意见表和选定咨询对象。轮番咨询阶段：经过重复地咨询教授意见来 实现。做出预测结论阶段：惯用统计处理方法有： 中位数和上下四分位数法、算术平均统计处 理法等。物流系统工程——第4章物流系统预测物2流0系统预测讲义第21页【例7—1】下面经过一个实例说明德尔菲法应用。某公路部门准备将原有一段普通公路改造为高速公路，为进行该工程经济评价，需要对该公路今后若干年车流量作预测。采取德尔菲法进行预测，详细过程以下。提出问题：用德尔菲法预测该公路今后第五年日均车流量。邀请教授：邀请了4位经济学家、3位研究人员、4位领导人员、6位业务管理人员、3位用户代表，发放意见咨询表，要求每个人对该公路今后第五年日均车流量进行预测。意见汇总、整理、计算、分析，经过三轮意见反馈，得到该公路车辆流量预测统计情况如表所表示。依据统计表，采取适当计算方法得出预测结果。物流系统工程——第4章物流系统预测表7－1公路车流量预测统计表（百辆）物2流2系统教授第一轮意见第二轮意见第三轮意见经济学家A240280300经济学家B200200200经济学家C240200280经济学家D4888164研究人员A220200200研究人员B220180140研究人员C100140140领导人员A180176180领导人员B88112112领导人员C120136136领导人员D88100148业务管理人员A140140180业务管理人员B140140200业务管理人员C130140140业务管理人员D140130130业务管理人员E160160160业务管理人员F150140150用户代表A70100110用户代表B预测讲义250220220第22页用户代表C140150150物流系统工程——第4章物流系统预测物2流3系统预测讲义第23页解：方法一：用平均数计算。公路车流量预测结果=3440/20=172（百辆）=17200辆❏方法二：用中位数计算。首先把20位教授第三轮预测意见从小到大依次排列，从而得以下数列：110，112，130，136，140，140，140，148，150，150，160，164，180，180，200，200，200，220，280，300。则中位数为第十个数和第十一个数平均数=（150+160）/2=155（百辆），即公路车流量预测结果为15500辆。物流系统工程——第4章物流系统预测物2流4系统预测讲义第24页（五）情景分析法该方法是依据事物发展趋势多样性，经过对预测对象系统内外相关问题系统分析，设计出各种可能未来前景，然后，用像撰写电影剧本一样手法，对事物发展态势做出自始至终情景和画面描述。对事物全部可能未来趋势描述，其分析结果主要包含3部分内容：事物未来可能发生态势确实定；各态势特点及其发生可能性描述；各态势发展路径分析。物流系统工程——第4章物流系统预测物2流5系统预测讲义第24页七.评判预测方法优劣标准❏准确。能够得到与所花费用对应准确度。❏弹性。能够对经济环境改变和生产方式改变做出快速反应和处理。❏信服。对任何人都含有说服力。❏耐用。能长久使用。❏简便。简易可行，任何人都能轻而易举地用它求出预测值。物流系统工程——第4章物流系统预测物2流6系统预测讲义第24页4.2

判断预测方法物流系统工程——第4章物流系统预测物2流7系统预测讲义第24页一.判断预测方法介绍❏判断预测就是在一个有组织形式下，搜集个人对预测对象所作判断，进行综合分析，得出预测结论方法。判断预测是一个定性预测方法。❏特点适适合用于数据奇缺，或难于作定量分析时使用。预测简单，轻易实施。预测准确度不高，轻易受主观原因影响。普通用于中长久预测。比如，新产品销售量预测；新技术应用前景等。❏惯用方法德尔菲法、主观概率法、市场调查、历史类比法等。物流系统工程——第4章物流系统预测物2流8系统预测讲义第24页二. 部门责任人评判意见法❏预测方法召集企业相关部门居于第一线教授或责任人，请他们对预测对象在未来某个时间内情况做出自己预计。将全部些人预计结果交给业务部门进行分析，得出预测结论。❏特点简便快速。该方法包含了大量主观原因和个人原因，其预测可信度，主要取决于预测人员经验、知识和对情况掌握。❏适用范围产品选型、确定产品发展方向等预测。物流系统工程——第4章物流系统预测物2流9系统预测讲义第24页三. 销售人员预计法❏预测方法制订销售计划时，让销售人员依据自己对市场和客户了解，提出自己预测预计值。（每个人都独立进行）将每个人预计值，进行一定数学处理（如算术平均、加权平均），然后作为预测值。❏特点简单易行，能对市场改变快速做出反应。预测中个人主观原因影响较大，尤其是易受到预测者声望影响，造成预测结果出现较大误差。例题 某企业对明年销售量预测依据三个销售员、两位经理预计对明年销量作出预测。物流系统工程——第4章物流系统预测1. 三个销售人员预计值销售员甲销售额概率销售额×概率最高10000.3300最可能7000.5350最低4000.280期望730销售员乙销售额概率销售额×概率最高12000.2240最可能9000.6540最低6000.2120期望900三. 销售人员预计法物3流0系统预销售员丙销售额概率销售额×概率最高9000.2180最可能6000.5300最低3000.390测讲义

期望570

第30页物流系统工程——第4章物流系统预测物3流1系统预测讲义第31页销售人员预计值处理假设三个销售人员预测权重相同，取三者平均值作为预测值（算术平均值），即：销售人员预测值=（730+900+570）/3=2200/3=733.3（单位）两位销售经理预测及处理（1）预计值：经理甲：1000；经理乙：800（2）假设预计结果权重相同。取平均值，得到经理预测值=（1000+800）/2=900（单位）将经理预测值与销售人员预测值作加权平均，结果作为最终预测结果（因经理是部门责任人，经验更丰富，意见权威性大些，其预测值比重可大一些，假设采取2:1加权），得到明年销售预测值＝（1×733.3+900×2）/3=844.4（单位）三. 销售人员预计法物流系统工程——第4章物流系统预测物3流2系统预测讲义第2页四. 德尔菲法（Delphi）❏德尔菲法（Delphi）介绍德尔菲法是由美国兰德企业研提出一个预测方法。德尔菲法也叫教授调查法。该方法主要思想：依靠教授小组背靠背独立判断，来代替面对面会议，使不一样教授意见分歧幅度和理由都能够表示出来，经过客观分析，抵达符合客观规律一致意见。❏预测方法确定预测课题并编制咨询表。选择参加预测教授。进行四轮次左右函询与反馈。处理教授们意见并给出预测结果。物流系统工程——第4章物流系统预测物3流3系统预测讲义第3页四. 德尔菲法（Delphi）❏德尔菲法详细步骤挑选教授。聘请企业内、外若干教授，对所需预测问题组成技术教授小组，但组内组员普通没有些人是整个问题教授。进行函询。向选定教授组组员发放预测问卷和预测资料，要讨教授们依据预测资料，针对预测目标，独立作出自己回答，提出个人独立预测结果。函询修正。将教授预测结果进行综合编辑，将不一样教授预测结果整理成新一轮预测参考资料。把新参考资料和修改后预测问卷提供给教授做新一轮分析和预测。经过一再重复，直至问题能得到相对集中、意见能相对统一为止。得出预测结果。依据教授们提供预测结果作出最终预测结果。❏德尔菲法特点优点：简明直观，预防了教授会议许多弊端。缺点：教授选择、函询调查表设计、答卷处理等难度较大。物流系统工程——第4章物流系统预测物3流4系统预测讲义第4页五. 历史类比法❏预测方法经过对类似产品、可替换产品、或国外同类产品发展规律分析，来进行相关预测。❏特点缺乏必要数据资料新生事物，但能找到可进行对比分析产品。物流系统工程——第4章物流系统预测物3流5系统预测讲义第5页4.3

时间序列预测技术物流系统工程——第4章物流系统预测物3流6系统预测讲义第6页一.时间序列预测理论分析❏预测依据事物发展改变主要受内因作用，事物过去、现在状态会连续到未来。（惯性原理、连续性原理）❏历史数据特征历史数据中隐含着事物发展基本规律。历史数据同时又受各种随机原因影响而展现出一定程度波动性和不规则性；（不能直接从历史数据得到未来趋势）❏预测基本思想——从历史数据中揭示发展规律经过对历史数据进行平均或平滑，消除历史数据中部分随机波动原因影响，指示出隐含在事物中某种基本规律，并以此预测未来。物流系统工程——第4章物流系统预测二. 时间序列概念某企业彩电销售资料（1月~8月）某物流企业96~年货物运输量时间(月份)1月2月3月4月5月6月7月8月9月销量(万台)222325按月27排列销26量232421?时间(年度)1996199719981999运输量(吨)645650670按年660排列运675输量678685686?物3流7系统预测讲义第7页时间序列，指观察或统计到一组按时间次序排列历史数据（又叫时间数列）。物流系统工程——第4章物流系统预测时间序列预测，依据预测对象历史数据资料，按时间进程组成动态数列，进行分析，预测方法。三. 时间序列预测技术及分类物3流8系统预测讲义第8页时间序列预测分类物流系统工程——第4章物流系统预测四. 常见时间序列销售量（1）水平变动趋势时间物3流9系统预测讲义第9页物流系统工程——第4章物流系统预测物4流0系统预测讲义第40页物流系统工程——第4章物流系统预测物4流0系统预测讲义第41页物流系统工程——第4章物流系统预测物4流2系统预测讲义第42页物流系统工程——第4章物流系统预测销售量时间物4流3系统预测讲义第3页（5）周期变动趋势四. 常见时间序列物流系统工程——第4章物流系统预测预测指标时间物4流4系统预测讲义第4页（6）不规则变动趋势四. 常见时间序列物流系统工程——第4章物流系统预测物4流5系统预测讲义第5页❏准确、完整历史数据资料❏时间序列所代表时间周期必须一致❏时间序列中各项数字计算方法、计量单位、数据内容必须一致。五. 时间序列预测应注意问题物流系统工程——第4章物流系统预测物4流6系统预测讲义第6页六. 简单平均法算术平均法把时间序列中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。加权平均法对历史数据给予不一样权数进行加权平均，以加权平均值作为预测值。几何平均以历史数据几何平均值作为预测值。物流系统工程——第4章物流系统预测七.移动平均预测法❏以预测对象最近一组历史数据平均值直接或间接地作为预测值。是取预测对象时间序列中由远而近，按一定跨期数据进行❏“平均”平均；❏“移动”是指参加平均值计算实际数据随预测期推进而不停更新。时间（月）123456789运输量（吨）645650670660675678685686?增加一个新值，同时剔除掉已参加平均计算最陈旧一个实际值，确保每次参加计算实际值个数相同。某企业年1~8月货物运输量物4流7系统预测讲义第7页物流系统工程——第4章物流系统预测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）预测值。时间（月）123456789运输量(xi)（吨）645650670660675678685686?式中：Mt(1)

t时刻移动平均值，上标（1）代表一次移动平均；xi

时间序列代表实际值；n

参加平均值计算实际值个数(跨期)某企业年1~8月货物运输量七.移动平均预测法物4流8系统预测讲义第8页物流系统工程——第4章物流系统预测例题2某物资企业统计了某年度1月至11月钢材实际销售量，统计结果见表4—2，请用移动平均预测法预测其12月钢材销售量。月份实际销量(吨)移动平均数M

(1)tn=3n=61224002219003226004214002230052310021967623100223677257002253322417823400239672296792380024067232161025200243002341611254002413324049122480024433七.移动平均预测法物4流9系统预测讲义第9页物流系统工程——第4章物流系统预测计算结果图表显示物5流0系统预测讲义第50页从图上能够看出：用移动平均法计算出新数列改变趋势与实际改变情况基本一致；新数列数据波动范围变小了，而且随参加平均值计算n值增加，平均值波动范围越小。(修匀能力、抗干扰能力)当n值增大，移动平均值对时间序列改变敏感性降低。物流系统工程——第4章物流系统预测物5流0系统预测讲义第51页移动平均法对时间序列数据改变抗干扰能力叫修匀能力。移动平均法对时间序列数据改变反应速度叫敏感性。❏移动平均法修匀能力与敏感性相互矛盾。当n值增大，移动平均值修匀能力增加，但同时移动平均值对时间序列改变敏感性降低。要依据时间序列特点来确定n值大小。❏n值普通选择标准是：由时间序列数据点多少而定。数据点多，n能够取得大一些；由时间序列趋势而定。趋势平稳并基本保持水平状态，

n能够取得大一些；趋势平稳并保持阶梯性或周期性增加n应该取得小一些；七.移动平均预测法期序历史数据一次平均n=3一次平均n=51102153204251553020635252074030258453530950403510554540简便易于使用；一次移动平均法能很好地适应水平型历史数据预测，但不适应带有显著上升或下降斜坡型历史数据预测。主要缺点：因为对分段内部各数据同等对待，而没有强调近期数据对预测值影响，假如近期内情况改变发展较快，利用一次移动平均预测会造成较大误差。实际上，近期数据对预测值影响普通更大，为了降低这种误差，能够采取二次移动平均方法。物5流2系统预测讲义第52页物流系统工程——第4章物流系统预测期序历史数据一次平均n=3二次平均n=311021532042515530206352574030208453525950403010554535从图上能够看出，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：依据历史数据、一次移动平均值、二次移动平均值三者间滞后关系，能够先求出一次移动平均值与二次移动平均值之间差值，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，得到靠近实际情况预测值。（二次移动平均预测法基本思想）物5流3系统预测讲义第53页物流系统工程——第4章物流系统预测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、二次移动平均数基础上，对有线性趋势时间序列所作预测。步骤以下：计算一次移动平均值计算二次移动平均值t其中：M

(1)——t时刻一次移动平均值M

(2)——t时刻二次移动平均值；tn：——参加二次平均计算一次移动平均值个数（3）对有线性趋势时间序列做预测其中：物5流4系统预测讲义第53页七.移动平均预测法例题某物资企业某年度1月至11月钢材实际销售量，用二次移动平均预测法预测其12月钢材销售量。物5流5月份实际销售量一次平均数M

(1)t二次平均数M

(2)tM

(1)-

M

(2)t

tatbt预测值yt+T取T=1(1)(2)(3)(4)(5)=(3)-(4)(6)=(3)+(5)(7)=(8)=(6)+(7)*T12240022190032260042140022300523100219676231002236772570022533222113222285632223178823400239672228916782564516782732292380024067229561111251781111262891025200243002352277825078778258561125400241332411122241552224177系统预测12讲义248002416763325433633第55页26066物流系统工程——第4章物流系统预测移动平均预测小结在外界环境改变较少情况下，移动平均法是一个有效预测方法；短期预测效果很好。适适合用于需求、销售预测、库存管理预测等；需要较多历史数据，而且计算量较大。物5流6系统预测讲义第56页物流系统工程——第4章物流系统预测物5流7系统预测讲义第57页八. 指数平滑法❏指数平滑预测法，是在移动平均预测法基础上发展起来一个特殊加权平均预测法。❏包含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，需要历史数据较少❏思绪：对离预测期较近历史数据给予较大权数，离预测期较远历史数据给予较小权数。物流系统工程——第4章物流系统预测一次指数平滑法计算公式t+1式中：F

(1)——在t+1时刻一次指数平滑值(t时刻下期预测值)；F

(1)——在t时刻一次指数平滑值(t时刻预测值)；txt

——在t时刻实际值；——平滑常数，要求0<

<1；八. 指数平滑法物5流8系统预测讲义第57页例题

某企业对某年度l—11月某种物资价格情况进行了统计，用一次指数平滑法对该年12月份该物资市场价格进行预测解：设

＝0.9，F

(1)＝x

=200(假定)1

1依次代入公式得到：月份市场价格xt预测值F

(1)t1200（200）21352003195141.54197189.75310196.76175298.77155187.48130158.29220132.810277211.311235270.912238.6第59页物5流9系统预测讲义物流系统工程——第4章物流系统预测（1）初始值F1

确实定方法(1)·由历史数据得到（算术平均值、加权平均等）；·定性预测预计。（2）合理选取平滑系数取值大小表示了不一样时期数据在预测中所占百分比；物6流0系统预测讲义第60页月份运输量（万吨）预测值=0.1=0.5=0.9151（38）（38）（38）23539.344.549.732838.8739.7536.4743237.7833.8828.8554837.232.9431.6965438.2840.4746.3775239.8547.2453.2484841.0749.6252.1294247.7648.8148.41104641.7845.4142.64114442.245.7145.66124742.3844.8644.17预测讲义

142.8445.9346.72

第6例题某物资企业年每个月物资运输量统计以下，用指数平滑法预测20一月份运输量（用不一样平滑常数）解：设F1(1)=(x1+x2+x3)=38,

=0.1,

0.5,

0.9,

计算结果见下表：物6流1系统1页物流系统工程——第4章物流系统预测由上图可知：值越大，近期数据对预测值影响越大，模型灵敏度越高；值越小，近期数据对预测值影响越小，消除了随机波动性，只反应长久大致发展趋势。合理确定

值，是用指数平滑模型进行预测关键。物6流2系统预测讲义第62页下期预测值

＝本期实际值一部分十本期预测值一部分平滑系数

大小则表明了新、老数据在下期预测计算中比重。越大，现实测定值在预测中占比重就越大，这就越能表示预测对象当前改变趋势而忽略它历史趋势。越小，历史数据在预测中占比重就越大，这就越能反应预测对象历史演变趋势而忽略了当前改变。普通取值标准：初始值准确性小时，

宜取大些，以强调重视现实状态；初始数据中，只有一部分与预测值拟合很好而大部分不好时，说明历史情况不能很好地反应现实，

宜取较大数值。时间序列虽有不规则摆动，但其长久趋势较为平稳时，

宜取小些，以强调重视总演变趋势；时间序列摆动频率和振幅都较大，

取值要大一些，以强调重视近期实际改变状态；时间序列摆动频率相振幅较小，

取值要小一些，以强调用历史发展趋势预测。物6流3系统预测讲义第3页物流系统工程——第4章物流系统预测物6流4系统预测讲义第4页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。这两种方法都采取“平滑”方式来进行预测。❏其基本思想都是经过对历史数据“平均”或“平滑”处理，“平滑掉”短期不规则性，消除影响事物随机原因，揭示事物发展规律。❏平滑数据能够反应事物改变趋势，在物流系统预测中是极其有用预测方法。❏这二类预测法所用数据量不多，对时间序列有很好适用性，被广泛应用于市场资源量、采购量、需求量、销售量及价格预测中。物流系统工程——第4章物流系统预测物6流5系统预测讲义第5页4.4回归分析预测技术物流系统工程——第4章物流系统预测一. 相关与回归事物及其原因变量❏相关指是一个原因改变引发另外一个原因改变。❏事物之间或事物各原因之间只处于两种状态：相关系或无关系。❏假如把事物或事物各原因用最能反应其本质特征变量来表示，那么这些变量之间也只能存在两种状态：相关系或无关系。·

比如，物资需求与价格，物资采购量与需求量，物资采购成本与销售利润等，都能够用变量来表示。无关系确定性关系特征提取物6流6系统预测讲义第6页相关系非确定性关系确定性关系：指一个变量能够被一个或若干个其它变量按一定规律唯一确定，也就是说变量之间关系能用确定数学公式来反应，即函数关系。非确定性关系：变量之间存在着某种关系，但这种关系含有不确定性，这种关系叫做非确定性关系，即相关关系。（大多数事物之间是这种关系）物流系统工程——第4章物流系统预测物6流7系统预测讲义第7页一. 相关与回归❏变量间非确定性相关关系不能用准确函数关系式唯一地表示，但在统计学意义上，它们之间相关关系能够经过统计方法给出某种函数表示方式，这种用统计方法处理变量间相关关系方法就是回归分析方法。❏回归分析预测法是经过搜集统计数据，在分析变量间非确定性关系基础上，找出变量间统计规律性，并用数学方法把变量间统计规律表现出来，并在此基础上进行预测。物流系统工程——第4章物流系统预测物6流8系统预测讲义第8页二.回归预测法❏回归分析是一个对于变量间非确定性关系统计分析法。预测步骤以下：·确定预测变量可能相关原因，并搜集这些原因统计资料；·分析这些原因间是否存在相关关系；·依据统计资料建立回归模型，求出回归方程；·用回归方程进行预测；·对回归方程进行统计检验，并给出预测精度预计值。❏分类·一元线性回归预测法·多元线性回归预测法·非线性回归预测法物流系统工程——第4章物流系统预测三.一元线性回归预测法❏一元线性回归预测变量间是线性相关关系。只有一个自变量（影响原因），一个因变量。例：为了预测汽车薄钢板年需求量，相关物资企业研究并搜集了发达国家汽车制造业近几年间汽车产量与薄钢板消耗量数据，见表：物6流9系序号年度汽车产量x（万辆）薄钢板消耗量y（吨）1198511.38182852198612.54199373198713.80217194198814.91302625198918.6030399统预测6讲义1990？第69页物流系统工程——第4章物流系统预测三.一元线性回归预测法例：某企业预备购入钢材，依据统计资料预计钢材在途运输时间供货工厂铁路运输距离x（公里）在途运输时间y（小时）121052290733506448011549086730117780128850899201510101012物7流0系统预测讲义第70页物流系统工程——第4章物流系统预测三.一元线性回归预测法检验相关性散点图只能表示两个变量之间是否线性相关，而不能表示变量线性相关程度到底有多大。对两个变量线性相关性检验能够经过数理统计中F检验和R检验来进行。❏一元线性回归预测法预测流程判断变量间是否成线性趋势。对n对观察点数据（Xi,Yi）,选取直角坐标系，绘制散点图。分析变量间是否存在线性相关关系求回归方程：y＝a+bx，并进行预测式中物7流0系统预测讲义第71页物流系统工程——第4章物流系统预测物7流2系统预测讲义第72页三.一元线性回归预测法❏例题：某企业预备购入钢材，下表是一些供货点旅程及运输时间统计资料，要求依据提供统计资料预计供货点位于1500公里时钢材在途运输时间供货工厂铁路运输距离x（公里）在途运输时间y（小时）121052290733506448011549086730117780128850899201510101012物流系统工程——第4章物流系统预测三.一元线性回归预测法解：（1）判断统计数据是否有线性关系，作散点图由散点图得出运输距离与运输时间基本成线性关系物7流3系统预测讲义第73页物流系统工程——第4章物流系统预测三.一元线性回归预测法（2）计算回归系数供货工厂运输距离Xi(KM)运输时间Yi(Hour)XiYiX

2iY

2i12105105044100252290720308410049335062100122500364480115280230400121549083920240100646730118030532900121778012936060840014488508680072250064992015138008464002251010101212120100144求和611095644904451500993物7流4系统预测讲义第73页物流系统工程——第4章物流系统预测三.一元线性回归预测法代入运输距离1500KM，得到运输时间预测值为：

Y=4.019+0.00897*1500=17.474(小时)相关性检验及预测误差计算（略）物7流5系统预测讲义第73页物流系统工程——第4章物流系统预测四.多元线性回归预测法❏多元线性回归预测法是一元线性回归预测法延伸。❏多元线性回归预测法研究一个因变量和两个或两个以上自变量间关系。❏因变量和每一个自变量之间为线性关系。❏回归方程❏回归系数计算（略）物7流6系统预测讲义第73页物流系统工程——第4章物流系统预测五.回归效果分析1.相关性检验·

用相关系数r来描述变量间相互关系亲密程度。R改变范围：[-1，1]R=0，表示零相关（不相关）R=+1或R=-1表示完全相关R越靠近于正负1表示相关程度越强回归方程和回归系数显著性检验用显著性检验来考查回归方程能否揭示变量间数量规律，即判断回归方程拟合程度怎样。回归方程显著性检验用F检验。回归系数显著性检验用t检验。物7流7系统预测讲义第73页物流系统工程——第4章物流系统预测物7流8系统预测讲义第73页六.平滑预测与回归预测比较❏平滑预测与回归预测都是惯用预测技术，其区分以下：适用范围不一样平滑预测模型适适合用于时间序列；回归模型既适适合用于时间序列，也适适合用于含有因果关系非时间序列。预测期间不一样平滑预测是一个对现有资料外推，只适适合用于短期预测；回归模型反应变量间因果关系，适适合用于中短期预测。功效不一样平滑模型通常只用于进行预测；回归模型既用于预测，也能够用于结构分析、政策评价等数学基础不一样回归模型是依据统计学原理推导得出，含有严谨数学基础，而且能够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。物流系统工程——第4章物流系统预测物7流9系统预测讲义第73页4.5预测结果分析物流系统工程——第4章物流系统预测一.预测误差❏预测误差：预测结果与实际情况偏差。i物8流0系统预测讲