2026年需求预测方法与误差分析试题含答案

2026年需求预测方法与误差分析试题含答案一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在服装行业进行短期需求预测时，最适合采用的方法是？A.时间序列分析法B.回归分析法C.机器学习预测模型D.专家判断法2.某家电企业预测2026年某款智能电视的需求量，历史数据呈现明显的季节性波动，应优先选择？A.ARIMA模型B.线性回归模型C.移动平均法D.指数平滑法3.在需求预测中，导致“随机误差”的主要原因是？A.模型选择不当B.数据缺失C.未考虑突发事件（如疫情、政策变动）D.回归系数不稳定4.某城市超市销售数据显示，周末需求量显著高于工作日，这种差异属于？A.系统性偏差B.随机波动C.季节性影响D.持续趋势5.在汽车行业，预测新能源汽车的销量时，最适合采用？A.简单移动平均法B.朴素预测法C.多元回归分析D.专家会议法6.某食品企业采用指数平滑法进行需求预测，平滑常数α=0.3，若上期预测值为1000件，实际销量为1100件，本期预测值为？A.1000件B.1030件C.1060件D.1090件7.在需求预测误差分析中，“偏倚误差”指的是？A.预测值与实际值的平均差异B.预测值系统性高于或低于实际值C.数据中的异常点影响D.模型参数不稳定8.某电商平台预测双十一期间某商品的需求量，实际销量远超预测，最可能的原因是？A.模型未考虑促销效应B.数据样本量不足C.季节性因素未调整D.随机扰动过大9.在服务业（如酒店业）进行需求预测时，需重点关注？A.长期趋势B.周期性波动C.突发事件影响D.回归系数显著性10.若预测误差的均方根误差（RMSE）为50，平均绝对误差（MAE）为40，说明？A.模型预测精度较高B.模型存在系统性偏差C.预测值波动较大D.数据质量较差二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.以下哪些属于需求预测中的常见误差来源？A.模型假设不成立B.数据采集错误C.未考虑竞争因素D.消费者行为突变E.预测周期过长2.在零售行业，影响需求预测准确性的因素包括？A.商家促销策略B.季节性消费习惯C.竞争对手动态D.宏观经济政策E.库存水平3.时间序列预测模型通常适用于哪些行业？A.电力行业B.航空业C.房地产业D.农产品批发E.时尚服饰业4.在需求预测误差分析中，以下哪些指标可用于评估模型性能？A.平均绝对误差（MAE）B.均方误差（MSE）C.决定系数（R²）D.预测偏差E.标准差5.某制造企业预测原材料需求时，需考虑哪些因素？A.产品生产计划B.原材料价格波动C.供应商交货周期D.库存周转率E.宏观经济衰退风险三、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述时间序列预测法的优缺点及其适用场景。2.什么是需求预测中的“偏倚误差”？如何减少该误差？3.在零售行业，如何利用季节性因素改进需求预测？4.简述均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）的区别及其应用场景。5.某家电企业发现预测误差较大，分析可能的原因并提出改进建议。四、计算题（共3题，每题10分，共30分）1.某超市销售数据如下表，请用简单移动平均法（M=3）预测第6周的销售量。|周次|销售量（件）|||--||1|200||2|220||3|210||4|230||5|240||6|?|2.某服装品牌采用指数平滑法预测销售额，α=0.4，上期预测值为800万元，实际销售额为850万元，请计算本期预测值。3.某汽车经销商预测2026年某车型销量，历史数据如下：|年份|销量（辆）|||||2021|12000||2022|13500||2023|15000||2024|16500|请用线性回归模型预测2025年销量，并计算预测误差（使用MAE）。五、论述题（1题，15分）结合中国家电行业的特点，分析如何综合运用多种需求预测方法以提高预测精度，并说明可能面临的挑战及应对策略。答案与解析一、单选题答案1.A2.A3.C4.C5.C6.B7.B8.A9.B10.A解析：1.服装行业需求波动快，时间序列法更适短期预测。3.随机误差源于不可控因素，如天气突变、消费者情绪等。4.季节性影响表现为周期性需求差异。6.指数平滑法公式：Fₜ₊₁=αDₜ+(1-α)Fₜ→0.3×1100+0.7×1000=1030。10.RMSE<MAE说明误差分布较集中，模型精度高。二、多选题答案1.ABCD2.ABCDE3.ABDE4.ABDE5.ABCDE解析：1.模型误差、数据误差、竞争与突发事件均影响预测。2.零售业受促销、季节、竞争、经济、库存多重因素影响。3.电力、航空、时尚行业数据规律性强，适合时间序列法。4.MAE、MSE、预测偏差用于误差评估，R²用于回归分析。三、简答题答案1.时间序列预测法-优点：简单易行，适用于数据规律性强行业（如电力、航空）。-缺点：未考虑外部因素（如政策、竞争），长期预测误差增大。-适用场景：短期预测，数据无突变行业。2.偏倚误差-定义：预测值系统性高于或低于实际值（如模型未考虑促销效应）。-减少：引入外部变量（如促销系数）、调整平滑常数α。3.零售业季节性预测-方法：按月份/周划分数据，用季节指数调整预测值（如春节销量提升30%）。-工具：ARIMA模型加入季节项（SARIMA）。4.RMSE与MAE-RMSE：对大误差敏感，适用于需严格控制极端偏差场景。-MAE：平滑处理异常值，适用于误差分布不均行业（如服务业）。5.家电企业误差分析-原因：促销未纳入模型、消费者偏好变化、竞争加剧。-改进：动态调整α值、引入机器学习模型（如LSTM）。四、计算题答案1.简单移动平均法预测值=(230+240+210)/3=220件2.指数平滑法预测值=0.4×850+0.6×800=830万元3.线性回归预测-回归方程：y=5000+2000x-2025预测值：y=5000+2000×2025-2021=18000辆-MAE=|18000-16500|/3=750辆五、论述题答案家电行业需求预测策略-方法组合：-短期（1-3个月）：指数平滑法（结合促销系数调整α）。-中期（6-12个月）：ARIMA（考虑季节性+节日因素）。