物流预测方法研究报告
物流需求预测
第二节 定性预测方法
四、德尔菲预测法 （一）德尔菲预测法概述
德尔菲预测法又叫专家意见判断法或专家调 查法，是采用匿名的方式，用表格或问卷的方法 背对背地征求专家各自的预测意见，将得到的结 果进行汇总整理，再随表格或问卷发给专家，进 一步征求意见。这样经过几轮意见反馈，使专家 的意见趋于集中和一致。对最后一轮预测意见进 行整理分析，就得到预测结果。
第三节 定量预测方法
定量需求预测方法分为两大类：
（1）回归预测法。如果数据与时间的关系可以用 一个解析函数来近似描述，而数据之间的关系可 以用一种数学模型来近似描述，基于这种条件建 立的预测方法称为回归预测法。即根据事物之间 的因果关系来预测事物的发展和变化。
（2）时间序列预测法。它是根据市场需求的历史 统计数据，预测需求的未来发展和变化。
第三节 定量预测方法
六、多项式及指数曲线模型 时间序列是指一组按时间位序排列的数据。
第一节 物流需求预测概述
一、物流需求预测的意义
预测，是指对时间上比现在更远的未来的事物 和情况进行推测和估计。
需求预测是指估计未来特定时间内，整个产品 或特定产品的需求数量与需求金额。
物流需求预测就是根据物流市场过去和现在的需求 状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利 用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的 科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋 势进行预测。
权数，通过加权平均求得集体的预测意见，
F=ΣWiFi
（i=1，2，…，n）
第二节 定性预测方法
二、经营人员意见预测法
第二节 定性预测方法
二、经营人员意见预测法 特点是：
（1）比较简单明了，容易进行；
（2）适应范围广，无论是大型还是中、小型企业， 是经营工业品还是经营消费品都可以应用； （3）对商品需求量、需求额和花色、品种、规格 都可以进行预测，能比较切合实际地反映当地需 求；
城区货运流量需求预测方法研究——以重庆市中心城区货运为例
城区货运流量需求预测方法研究——以重庆市中心城区货运为例摘要：通过分析重庆中心城区货运车辆出行特征，掌握中心城区货物的移动规律、货运出行的主要通道和货运车辆与客运车辆的关系，以物流枢纽、产业园以及专业市场为主要货运流量发生源，研究其货运流量生成方法，得到的货运流量情况可以为中心城区货运物流评估提供定量依据。
关键词：货运交通；物流枢纽；产业园；专业市场1 引言城市的货运交通发生吸引源主要来自物流枢纽、产业园以及专业市场等物流节点。
其中，物流枢纽是物流系统中的基础设施，物流的集中、中转、发送基地；产业园是由制造企业和服务企业形成的企业社区；专业市场是专门性商品批发市场，生产、销售某类商品的场所。
通过研究这三类物流点货运的交通产生情况，可以掌握城区货物的移动规律，为后续城区货运交通系统评估提供定量依据。
2货运特征分析通过对重庆中心城区部分物流枢纽、产业园以及城区隧道和对外道口的货运调查，分析城区货运特征，以此作为城区货运需求预测的基础。
2.1主要货运通道货车与客车关系在调查的对外道口中，货车占客货车总量比例平均为40%，货车占比最小的为成渝环线高速，最大的是渝遂高速，所占比例分别为32%和52%。
在调查的隧道中，货车占客货车总量比例平均为37%，货车占比最小的为真武山隧道，最大的是南泉隧道，所占比例分别为13%和52%。
在调查的桥梁中，货车占客货车总量比例平均为24%，货车占比最小的为石板坡长江大桥，最大的是马桑溪大桥，所占比例分别为1%和49%。
总体上，都市功能核心区桥梁的货车占比较低，城市外围桥梁的货车占比较高。
2.2物流节点满载率、空载率根据物流枢纽和产业园进出货车的满载率和空载率调查，物流枢纽进出货车满载率平均为69.62%，空载率平均为44.21%；产业园区进出货车满载率平均为68.39%，空载率平均为50.18%。
总体上，中心城区物流节点进出货车空载率较高，产业园区空载率超过一半。
2.3物流节点车型结构分析物流枢纽车型结构，通过对中心城区物流枢纽货运调查，得到进出物流枢纽不同货车车型的结构比例，在进出物流枢纽的货车中，集装箱货车与拖挂车占50%以上，小货车所占比例不到20%。
基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析
24Economic & TradE UpdaTE一、研究背景物流是指物品从供应地向接受地转移的实体流动过程。
在这个过程中，为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、储存、包装、装卸搬运、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。
现代物流是推动经济发展的重要服务业，我国物流业已经成为推动GDP增长和提高经济发展水平的关键产业。
在此背景下，为了持续稳定发展地区经济，优化地区产业结构，提升地区经济内涵，为政府和企业进行科学的目标和战略规划提供参考，很有必要对区域物流需求进行预测和分析。
大连作为东北亚的物流中心，现代物流业的发展挑战与机遇并存。
运用合理的方法对物流需求进行预测，对于大连市合理地规划物流产业和物流企业的发展，提高地区经济水平和减少不合理的投入，有着重要的作用和意义。
因此，物流预测已成为物流领域的重要研究内容之一，关于物流预测方法的研究也越来越显示出其重要性。
二、物流需求预测方法选取物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，并综合考虑影响物流市场需求变化的因素之间的关系，结合一定的技术方法和预测模型，对有基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析文/李 宁本文选取货运量作为物流需求水平的指标，结合Eviews软件通过多元线性回归方法进行预测，并通过大连市2002-2018年的统计数据进行了物流需求；多元线性回归；实证分析；流通经济关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
物流市场是个复杂开放的系统，受到国内外诸多因素的影响，如政治、经济、社会、环境等多方面综合因素。
国内外很多学者在此领域进行了多年的研究，将其它领域运用成熟的预测方法实践在物流需求预测上，并开发出多种模型和方法。
表1 2007-2018年大连市部分统计数据表注：表中，2017年，2018年人民币与美元的平均汇率为6.7518和6.6174，因此统计年鉴中年度进出口总额4132.2亿元和4701.4亿元折算为619.4亿美元和710.5亿美元。
物流系统规划与设计实验报告
重庆交通大学学生实验报告实验课程名称物流系统规划与设计开课实验室明德楼115、118学院2011 年级物流管理专业班3班学生姓名黄永恒学号************ 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期实验一：利用Excel预测与EIQ分析一、实验目的利用EXCEL软件作移动平均预测、指数平滑预测、线性回归预测和EIQ分析，让学生掌握简单的预测方法，熟练操作EXCEL软件二、实验环境多媒体计算机WindowsXP操作系统Excel三、实验内容1、已知某运输企业某年度1月至11月的货运量，用二次移动平均预测法预测其12月的货运量。
2、根据数据，利用一次指数平滑法和二次指数平滑法预测2012年的货运量。
3、根据下表数据，利用线性回归预测预测下表是某城市家庭10个月人均收入与人均消费的有关数据统计情况，请用线性回归预测法预测当人均月收入为4000美元时的人均消费情况。
要求：（1）写出回归方程；（2）计算相关系数R；（3）计算：估计参数a的标准差、估计参数b的标准差；（4）写出估计参数a、b的t检验值及其对应的p-value，说明是a、b否通过置信系数（1-α）=95%的t检验。
α为显著性水平（level of significance）；（5）计算s2的无偏估计量。
（6）计算当人均月收入为4000美元时的预测人均消费值，及其标准差。
4、利用季节比例法预测某厂商根据销售情况作购买量据测，将一年分为4个销售季节:A、B、C、D。
该厂掌握了三年的销售数据，为保证足够的采购和生产提前期，需要对2013年的需求情况作预测。
分别用季节指数（季节比重）和季节指数（趋势比率）预测5、某产品2007~2011年销量如下表所示，利用Winter’s 模型对该产品2012年销量进行预测。
要求：（1）根据模型，完成表格的计算。
（2）作出销量xt和预测值Ft的趋势图（3）改变平滑常数α、趋势指数β和季节指数γ的大小，观察图形变化。
港口集装箱物流需求量预测方法研究
【 ｓ ａｔ ａｅ ｎ ｔ ｒｃｃｌｅｐ ｒ ｎｅａ ｄｄｔ ａ ａ ｓ ， ｅａｔ ｌ ｐｔｆ ｗ ｒ ｈｔｔｅｐｒ ｃｎａ ｅ ｌｇ ｔ ｓ Ａｂｔ ｃ 】Ｂ ｓｄＯ ｅｐａｔ ａ ｘ ｅｉ ｃ ｎ ａ ｎ ｌ ｉ ｔ ｒｃ ｕ ｏ ａｄｔａ ｏ ｏｔｉ ｒ ｏｉｉ ｒ ｈ ｉ ｅ ａ ｙｓ ｈ ｉｅ ｒ ｈ ｔ ｎ ｓｃ
箱生成量与货物 装箱 率。③根据 未来 外 贸进 出 口发展 水平 、 外贸货物的适箱率 、 每亿 美元 外 贸额的集 装箱 生成 量 以及集
装箱的装箱率 ， 运用 多 因 素 动 态 相 关 分 析 法 预 测 未 来 本 地 区
有集装 箱码头位于霞 山港 区。码 头 ２个 １５万 吨级集装 箱泊 ． 位年设计通 过能力 ２ ０万 Ｔ Ｕ，０ ０年完成集装箱 吞叶量 ２ ． Ｅ ２１ ７３
× 。 Ｋ ， Ｋ × ｚ ＸＫ 单位为 Ｔ Ｕ， 中 为所在地区外 贸进 出 日金 Ｅ 式 额（ 单位为亿 美元 ） 为每亿美元集装箱 生成量 （ ， 单位 Ｔ Ｕ Ｅ／ 亿 美元 ）Ｋ 为适箱率 ， 为外贸货物装箱率 。 ，２ 港 门外 贸集装箱吞吐量 （ 即港 口外 贸集装箱 生成 量 ） ｒ
Ｔｈ ｓ ａ ｃ ｆ Ｐｏ ｔＣｏｎ ａｉ ｅ ｇ ｓｉ ｓ Ｄｅ ｎｄ Ｆｏ ｅ ａ ｔｎ ｅ ｈｏ ｅ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｒ ｔ ｎ ｒ Ｌｏ ｉｔｃ ｍａ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｍ ｔ ｄ
口 Ｋ ＡＮＧ ａ ｇ —ｑ ａ ＤＡＩ ｉ —ｓ ａｎ ， ＡＮＧ ｏ ， ＡＯ ｎ—ｂｎ‘ Ｇｕ ｎ ｕ ｎ 一， ｎ Ｊ ｈ 。Ｗ Ｔａ Ｘｌ Ｈａ ｉ
港 口集装箱 吞吐量 预测值 。
港 ｒ所 在地 区 外 贸 集 装 箱 生 成 量 预 测 公 式 为 ： 』 ：Ｖ
第05章 物流系统现状调查与预测
最低
期望值
500
0.3
150
680
【例5-2】某物流公司邀请三名统计员和两名计划员对 公司明年第一季度的营业收入额进行预测。三名统计员 的预测情况如表5-1所示；两名计划员预测的期望值分别 为950万元、750万元。根据过去经验，三名统计员之间 的判断能力不相上下，两名计划员之间的判断准确度也 基本相当；但是总体上讲，统计部门比计划部门的判断 准确性要更高一些。该公司明年第一季度的营业收入预 计是多少？
解： 取 N=3，计算 3 个月移动平均预测值，按下式进行预测：
ˆt 1 M t y
计算结果列入表 5-3 最后一行。实际数据及预测数据的折线如图 5-3 所示。 可见，实际销量的随机波动较大，经过移动平均后，随机波动明显减少，消 除了随机波动的干扰。 当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反 映实际情况，直接用第 t 周期的一次移动平均数就可预测第 t+1 周期之值。 但当时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后 偏差。因此，需要进行修正，修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二 次移动平均， 利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势， 然后才建立直线趋势的预测模型。这种方法又称为趋势移动平均法。
833.330.6+8500.4=840（万元）
物流中心物流量预测及实例分析
摘要： 目前 物 流 是 世 界 各 国 经 济发 展 的 一 个 热 点 和 新 增 长 ． 我 国 也 开 始 日益 重视 物 流 产 业 的发 展 ， 仍 处 于起 步 阶段 ． 流 中 ・ 流 量 最， 但 物 物 的 科 学预 测 对物 流 园 区 的建 设 规 模 等 一些 重 要 的决 策意 义 重 大。 本 文 阐述 了物 流 量 和 物 流 预 测 的概 念 ， 点 讨论 了物 流 中 心 物 流 量 预 测 的 思 重 路 。 以 南京 市 某物 流 中ｔ 为 实例 进 行 了预 测 ， 证 了该 思路 在 物 流 中・ 求量 预 测 中的 可 行 性 并 验 ０需 关 键 词 ： 流 中心 ： 流 量 预 测 ： 运 量 物 物 货
Ｔｈ ｅ ｃｉ ｎ ｏ ｇｓｉｓＡｍ ｏ ｎ ｎ ｅＰｒ ｄｉｔｏ ｆＬｏ ｉｔｃ ｕ ｔａ ｄ Ｅｘａ ｐ ｅＡｎ ｌｓｓ ｍ ｌ ａｙ ｉ Ｗａ ｌ ｎｇ ｉ ｎｇ
（ ｈ ｒｎ ｐ ｒ ｔ ｎ ｎ ｏ ｉ ｃ ｎ ｎ ｅｉｇ ｃ ｄ ｍ ｆ ｒｍｃＣ ｌ ｇ ｏ ａ Ｕ ｉ ｒｉ Ｎ ｎｉｇ ｈ ａ １０ ８ Ｔ ｅ ａ ｓｏ ｔ ｉ ｄＬ ｇ ｔｓ ｇ ｅｒ ａ ｅ ｙｏ ａ ｏ ｅｅｏ Ｈ ｈ ｉ ｎｖ ｓ ｙ ａｊ Ｃ ｉ ２ ０ ９ １ Ｔ ａｏ ａ ｓ Ｅｉ ｉ ｎ Ａ Ｔ ｌ ｆ ｅ ｔ ｎ ｎ
Ａｂｓｒ ｃ： ｗ ｄ ｙ ｈ ｏ ｉｔ ｓｉ ｅ ｏ ｎ ｈ ｃ ｎ ｍｉａ ｅ ｅｏ ｎ ｏ ｕ ｎ ｅ ｉｃｅ ｓｎ ｃ ｎ ｍｉａ ｏｅ ｏ ｈ ｌ ｃ ｕ ｔ ｅ ｎ ｔｅ ｔａ ｔＮｏ ａ ａ ｓ ｔｅ ｌｇｓｉ ｓ ｂ ｃ ｍｉｇ ｔｅ ｅ ｏ ｏ ｃ ｌｄ ｖ ｌｐｉｇ ｆｃ ｓ ａ ｄ ｎ ｗ ｎ ｒａ ｉｇ ｅ ｏ ｏ ｃ ｌｐ ｌ ｆｔｅ ａｌ ｏ ｎｒ ｓｉ ｈ ｃ ｉ
物流需求预测方法探析
物流需求预测方法探析引言在当今全球化的背景下，物流行业起着举足轻重的作用。
准确预测物流需求对于提高物流运营效率、降低成本、满足客户需求至关重要。
因此，物流需求预测成为物流企业重要的研究课题。
本文将探析物流需求预测的方法，包括定量预测方法和定性预测方法，并分析各种方法的优缺点。
定量预测方法定量预测方法是通过数理统计的手段，基于历史数据对未来物流需求进行预测。
以下是当前常用的定量预测方法：时间序列分析时间序列分析是一种广泛应用的定量预测方法，它基于历史数据的时间模式和趋势，通过数学统计方法来进行预测。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、季节性分解法等。
时间序列分析方法简单易行，适用于稳定的需求模式，但对于非线性和高度波动的需求很难进行较准确的预测。
回归分析回归分析是建立因变量和自变量之间的关系模型，并通过模型对未来的自变量做预测。
在物流需求预测中，可以将需求量作为因变量，时间、季节、经济指标等作为自变量。
回归分析方法能够综合考虑各种因素对需求的影响，但前提是需要有足够的历史数据和有效的自变量。
Grey模型Grey模型是由灰色系统理论发展而来的一种预测方法，它适用于缺乏数据或数据不完备的情况。
Grey模型通过建立灰色微分方程，对数据进行处理和分析，并利用已有数据预测未来的需求量。
相比于传统的定量预测方法，Grey模型具有更强的适应性，但对数据的质量要求较高。
定性预测方法定性预测方法是基于专家经验和主观判断的预测方法，它不依赖于历史数据，而是通过专家意见和市场调研等方式进行预测。
Delphi法Delphi法是一种通过多轮专家调查和意见征询的方法，通过反复的集体讨论和修改，达成一致的预测结论。
Delphi法能够通过专家的知识和经验，对物流需求的未来趋势进行预测。
然而，Delphi法存在依赖于专家个体的主观判断，结果可能受到个体因素的影响。
场景分析场景分析是一种通过构建不同的预测场景，对物流需求进行预测的方法。
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物流预测方法研究
报告
解析物流预测方法
解析物流预测方法
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发布时间: -11-3 来源:
引言
供应链管理专家们曾经预言:21世纪创造供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理。
70年代是质量管理的时代,TQM是人们最常提到的话题;80年代追求的是精益制造,JIT、柔性生产、零库存成为时代的主旋;90年代,全球化、产品生命周期的缩短和产业细分使企业间的竞争转为供应链间的竞争,库存、客户服务、响应时间和运营成本的改进是这个时代的目标。
时至今日,需求管理已经成为企业持续成功的必要条件,拥有好的需求预测的公司的抗风险性明显较高。
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,电子企业承受了由严重反差的需求预测而带来的库存压力,这让我们不得不反思一个问题:为什么在的下半年,电子行业的预测会如此看走眼呢?事实上,从执行主管到营销经理以及供应链计划者,每个人都对其它制造行业几个月前已经发出的销售急速下滑的警报视而不见,即使是高级的软件工具也没能对过高的需求预计给予警告。
为什么会这样呢?
答案是复杂的。
既有人为的因素--不愿意接受繁荣就此结束的事实,也有技术上的因素--许多公司实施的SCM(供应链管理)软件和
CRM(客户关系管理)软件发出的信号不强,或是根本没有信号。
更糟的是,很多使用这些工具的人缺乏进行长期预测的能力,因而只有从最近的趋势外推预测需求。
历史的悲剧会重演吗?药方似乎只有一个--运用需求管理创造公司价值。
这里的需求管理已不在是营销和计划部门简单的运用软件工具进行的短期预测,而是贯穿于整个供应链、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计这一系列领域的长期和短期的需求预测和管理。
第一步要做的是--改进短期生产进度安排和长期需求预测所需的服务平台。
1、需求预测平台
1.1 改进需求预测工具
时,很少有公司购买成套的供应链管理工具以有效地改进需求预测,许多公司还处于定单管理或运输管理自动化的早期阶段,供应链计划者常常使用已过时几个月的信息。
这些公司都觉得能够将制造的东西统统卖出去,或是她们产品的生命周期比她们做预测的时间段还短。
她们只是简单地将短期预测进行外推,即使有调整也是少量的,这就不可能预见到销售的下滑。
即便是现在,还有些客户完全依赖于与顾客的协作,收到的信息未加理解,或尚未弄清其
客户的预测方法就直接使用这样的信息。
很明显,企业对需求预测的忽视、落后的需求预测工具要为电子业的一败涂地负责。
软件供应商们分析说,由于客户不愿接受低调的预测,从而贻误了产能的调整。
当某些部件需求紧缺时,采购人员推迟下调部件需求预测,因为担心将来部件短缺会降低销售,使公司失去市场份额。
有些时候,这可能是合理的举动,因为风险隐藏于开拓新市场中。
但在有些情况下,这只是一厢情愿的作法。
另一方面,许多供应链计划软件并不能进行需求预测。
许多供应商只是开始将战略性预测所需的因果分析技术合并起来,这与短期的、详细的生产预测是不同的。
而且,尽管在分析最近或预测未来6~12个月的销售时,因果分析预测是需要的,公司能够借此准备投资资金和产能预测,但这一般是营销或财务部门的事,并没有引起生产计划者和采购者的很多注意。
需求计划者侧重于近阶段的预测,因为那是今天需要解决的问题,而且即刻能够减少库存。
好在供应链计划软件的出现已有时日,而且正日趋完善。
AMR调研公司估计,计划软件的销售达34.2亿美元,现已占供应链软件销售的51%,到将逐年递增26%。
这可是个好的征兆,相信随着电子制造企业对需求计划的重视和软件技术的提高,重蹈覆辙的可能性将降到最低点。
如今,供应链运作较好的公司正用专业计划和运行算法数据库替代电子表格,如Altera、Fairchild和东芝美国信息系统等,近来都从i2 技术公司那里购买了需求计划软件,以替代基于电子表格的计划系统。
比起实施前,差异就象是黑夜和白天。
比如,Altera公司现在有85%的预测是依赖于软件,只有15%使用人工计划进行决策。
结果,裸片存储从8.5周降到2.5周,成品库存周期从8周降到2周。
同样,供应链伙伴开始将其库存管理和计划系统,按照机器对机器的方式连接起来,以快速传递信息、作出反应。
库存管理的目标是根据需求和供应的历史变化而制定的,需求预测和生产进度安排要每日更新,而不是每月更新。
比如,Fairchild公司连续不断地更新需求预测,这样,供应链上的每个人都能使用最新信息。
1.2 短期需求预测
事实上,需求预测必须将短期需求预测或生产进度安排与长期战略性需求预测有机结合起来,才会真正地起作用。
短期预测是根据存储单位(SKU)水平做出的,它与销售、客户关系,以及依据预订库存或安排运输来实施计划的系统和软件等相互作用。