预测方法
需求预测方法
24.33
26.00
25.83
25.00
26.17
26.00
25.67
28.00
25.67
27.00
26.83
29.00
27.17
• 加权系数和n的取值不同，预测值的稳定性 和响应性不同。
• n越大，预测的稳定性越好，响应性越差； n越小，预测的稳定性越差，响应性越好。
• 近期数据的权重越大，预测的稳定性越差， 响应性越好。近期数据的权重越小，预测 的稳定性越好，响应性越差。
（2）加权平均法
（Weighted average method）
权数的设置原则：单调递增，远小近大 设置方法： 1、根据各期时间数列的自然数列法 销售量预测数： Q = 2、饱和权数法，单调递增，且
例：某公司1——9月份销售量资料如下，（单位： 公斤）。求：用算术及加权平均法分别预测10月 份的销售量。
一、定性预测方法
定性预测法是那些利用判断、直觉、 调查或比较分析对未来做出定性估 计的方法。包括客户意见推测法、 经营人员意见推测法、专家意见推 测法等。它们的不科学性使得它们 很难标准化，准确性有待证实。
1、德尔菲法
德尔菲法又叫专家调查法，一般由10 到 20位专家背靠背独立对某一对象进行预 测，由预测单位对专家的意见结果进行综 合处理，如果结果不符合需求，进行再次 反馈修正。经过三到四轮，预测的结果基 本趋于一致，预测单位即可做出预测判断。
2、客户意见推测法
通过征询客户的潜在需求或未来购买 计划的情况，了解客户购买商品的活动、 变化及特征等，然后在收集意见的基础上 分析市场变化，预测未来市场需求。运用 这种方法预测的客观性大大提高。
3、部门主管集体讨论法
销售预测的五种方法
销售预测的五种方法
1、均值预测法：根据销售历史记录中的数据，求出一个平均值，作为未来某一时期的预测值。
2、移动平均方法：选取一定的历史期数，以此期数的销售总量为基础，求出总量的移动平均值，然后将这个移动平均值作为预测的基础。
3、指数平滑法：将历史数据依次赋予不同的权重，经过平滑处理之后，即可得到未来销售量的预测值。
4、回归分析法：根据销售历史记录中的数据，对所有变量进行回归分析，得出回归方程，用以预测未来的销售量。
5、复合法：将前面的几种方法相结合，根据具体情况，综合考虑，从而得出最准确的预测结果。
管理学预测的方法
管理学预测的方法
管理学预测的方法可以通过以下几种途径实现：
1. 趋势分析：管理学中的预测方法之一是通过分析已有的数据和趋势来预测未来的发展方向。
这可以通过数据收集和分析，然后使用统计方法进行预测。
2. 场景分析：管理学中的另一种预测方法是通过构建不同的场景和情景来预测未来的可能发展。
这可以通过建立多个可能性和潜在变数的假设来实现。
3. 专家判断：管理学中常用的一个预测方法是通过专家的判断和意见来预测未来的发展。
这可以通过专家面对面的访谈、问卷调查或专家团队的讨论来实现。
4. 模型建立：管理学中还可以使用数学模型和仿真模拟来预测未来的发展。
这需要根据已有的数据和概念，建立适当的数学模型或仿真模型，然后通过模型来进行预测。
5. 投票和共识：在管理学中，预测可以通过团队中的投票和共识来实现。
这需要团队成员对未来发展的看法进行投票或达成共识，然后根据投票结果或共识来进行预测。
需要注意的是，预测方法的选择应该根据具体情况和预测目标进行合理选择和结合使用，以提高预测的准确性和可靠性。
大数据的预测方法
大数据的预测方法
大数据的预测方法包括以下几种：
1. 基于统计和机器学习的方法：通过对大量的历史数据进行分析和建模，使用统计学方法（如回归分析、时间序列分析等）和机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）进行预测。
这种方法适用于已有的历史数据较多且规律明显的情况。
2. 基于数据挖掘的方法：通过挖掘大数据中隐藏的模式和关联规则，发现变量之间的相互作用，从而进行预测。
这种方法适用于数据关系复杂、规律不明显的情况。
3. 基于深度学习的方法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络模型进行特征提取和变量关系建模，并通过反向传播算法进行模型训练和预测。
这种方法适用于数据规模庞大、特征复杂的情况。
4. 基于时间序列分析的方法：对于时间序列数据，可以使用时间序列分析方法进行预测，包括自回归模型（AR模型）、移动平均模型（MA模型）、自回归移动平均模型（ARMA模型）和自回归积分移动平均模型（ARIMA模型）等。
5. 基于复杂网络分析的方法：对于具有网络结构的数据，可以使用复杂网络分析方法进行预测，包括网络拓扑特征分析、传播动力学模型、社区发现等。
不同的预测方法适用于不同类型的数据和问题，需要根据具体情况选择合适的预测方法。
简述预测的概念及其种类
简述预测的概念及其种类预测是根据已有的信息和数据，对未来可能发生的情况、趋势或结果进行估计和预测的过程。
预测通常基于历史数据、统计分析、模型建立和推断等方法。
预测可以分为多种类型，以下是其中几种常见的预测类型：1.时间序列预测：时间序列预测是对时间序列数据中未来观测值进行预测。
它通过分析和建模过去的数据模式、趋势和季节性等特征来估计未来的变化。
常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
2.回归分析：回归分析用于探索变量之间的关系，并根据这些关系进行预测。
它通过拟合一个数学模型来预测一个或多个因变量的值，基于已知的自变量的值。
回归分析可以通过线性回归、多项式回归和逻辑回归等方法进行。
3.机器学习预测：机器学习预测是利用机器学习算法和模型进行预测。
它根据输入的训练数据学习模式，并利用学到的模型对未知数据进行预测。
机器学习预测包括分类、回归、聚类和深度学习等方法。
4.判别分析：判别分析是根据样本的特征信息，将样本分到已知类别中的预测方法。
通过分析样本的属性特征，构建一个判定准则，从而将未知样本分配到预定义类别中。
常见的判别分析方法包括线性判别分析和支持向量机等。
5.场景分析和情景模拟：场景分析预测将未来发展分解为多个可能发生的情景或场景，进行不同情景下的预测和评估。
情景模拟则是在特定情景下进行模型模拟和预测，以评估不同决策方案或政策对未来的影响。
这些预测类型根据不同的数据特点、问题类型和预测目标选择合适的方法。
预测方法应该根据具体问题的需求和数据的特性进行选择和应用，以提供准确、可靠的预测结果。
需求预测的方法有哪些
需求预测的方法有哪些需求预测是指利用历史数据和统计方法来预测未来市场的需求情况。
通过需求预测，企业可以更好地制定采购计划、生产计划和销售策略，降低库存成本，提高生产效率，增强市场竞争力。
需求预测的方法多种多样，可以根据具体的情况选用不同的方法来进行预测。
下面将介绍一些常见的需求预测方法。
1. 趋势分析法趋势分析法是一种常见的需求预测方法，它基于历史数据中的趋势来预测未来的需求。
这种方法适用于需求变化比较平稳的产品。
通过对历史数据进行分析，可以发现产品的需求趋势，进而预测未来的需求情况。
趋势分析法通常使用数学模型来进行预测，如线性回归、指数平滑等。
2. 季节性分析法季节性分析法是一种针对季节性需求变化的预测方法。
许多产品的销量在不同季节会有明显的变化，因此需要通过季节性分析来预测未来的需求。
这种方法通常通过对历史数据进行季节性调整，然后再进行趋势分析来预测未来的需求情况。
3. 历史法历史法是一种简单直接的需求预测方法，它基于历史数据来进行预测。
通过分析历史数据的变化情况，可以预测未来需求的趋势和规律。
历史法适用于产品需求比较稳定，且没有太多外部因素影响的情况。
4. 调查法调查法是一种通过调查受访者的意见和观点来进行需求预测的方法。
这种方法通常适用于新产品的需求预测，通过市场调查和消费者调研来获取未来需求的信息，从而进行预测。
调查法能够更加直观地了解消费者的需求，但其结果受到访调者的主观因素影响较大。
5. 场景法场景法是一种通过构建不同的市场场景来对需求进行预测的方法。
这种方法通常适用于对未来不确定性较大的市场情况进行预测。
通过构建不同的市场情景，可以对未来需求进行多种可能性的预测，进而制定相应的应对策略。
6. 统计预测法统计预测法是一种基于统计学方法进行需求预测的方法，如时间序列分析、回归分析等。
通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来的需求情况。
这种方法通常需要借助统计软件进行分析和建模，能够更加客观地对未来需求进行预测。
常见的预测方法
常见的预测方法一、外推法这是利用过去的资料来预测未来状态的方法。
它是基于这样的认识：承认事物发展的延续性，同时考虑到事物发展中随机因素的影响和干扰。
其最大优点是简单易行，只要有有关过去情况的可靠资料就可对未来做出预测。
其缺点是撇开了从因果关系上去分析过去与未来之间的联系，因而长期预测的可靠性不高。
外推法在短期和近期预测中用的较多。
其中常用的一种方法是时间序列法。
时间序列法是按时间将过去统计得到的数据排列起来，看它的发展趋势。
时间序列最重要的特征是它的数据具有不规则性。
为了尽可能减少偶然因素的影响，一般采用移动算术平均法和指数滑动平均法。
1．移动算术平均法。
移动算术平均法是假设未来的状况与较近时期有关，而与更早的时期关系不大。
一般情况下，如果考虑到过去几个月的数据，则取前几个月的平均值。
2．指数滑动平均法。
指数滑动平均法只利用过去较近的一部分时间序列。
当时间序列已表现出某种规律性趋势时，预测就必须考虑这些趋势的意义，因此要采用指数滑动平均法。
指数滑动平均法是对整个时间序列进行加权平均，其中的指数为0～1之间的小数，一般取0.7～0.8左右。
二、因果法因果法是研究变量之间因果关系的一种定量方法。
变量之间的因果关系通常有两类：一类是确定性关系，也称函数关系；另一类是不确定性关系，也称相关关系。
因果法就是要找到变量之间的因果关系，据此预测未来。
1．回归分析法。
没有因果关系的预测只是形式上的一种预测，而找出因果关系的预测才是本质的预测。
回归分析法就是从事物变化的因果关系出发来进行的一种预测方法，不仅剔除了不相关的因素，并且对相关的紧密程度加以综合考虑，因而其预测的可靠性较高。
回归分析的做法是：首先进行定性分析，确定有哪些可能的相关因素，然后收集这些因素的统计资料，应用最小二乘法求出各因素（各变量）之间的相关系数和回归方程。
根据这个方程就可预测未来。
在技术预测中，多元回归分析很有价值。
2．计量经济学方法。
经济计量预测方法是伴随着电子计算机的出现,从20世纪50年代逐步兴起的,并于20世纪60年代获得了广泛的成功。
时间序列预测的方法
时间序列预测的方法时间序列是指按一定时间间隔有序地组织起来的数值序列。
它的特点是包含了时间因素，即每个数据点有一个时间戳与之对应。
在时间序列预测中，我们希望通过已有的时间序列数据，来预测未来的数值。
时间序列预测的方法有很多种，以下是其中几种常见的方法：1. 简单平均法：这是最简单的时间序列预测方法。
它根据历史数据的平均值来预测未来值。
通过计算所有历史数据的平均值，然后将这个平均值作为未来值的预测结果。
这种方法没有考虑到数据的趋势和季节性变化。
2. 移动平均法：移动平均法是在简单平均法的基础上进行改进的方法。
它考虑到了数据的趋势性。
移动平均法通过计算一个滑动窗口（如过去几个月或几个季度）内的数据的平均值，并将这个平均值作为未来值的预测结果。
这种方法可以消除数据的随机波动，但不能处理季节性变化。
3. 线性回归法：线性回归法是一种较为常用的时间序列预测方法。
它利用变量之间的线性关系来进行预测。
线性回归法通过建立一个线性回归模型，来拟合已有的时间序列数据。
然后使用这个模型来预测未来的数值。
这种方法能够考虑到数据的趋势性和季节性变化。
4. 指数平滑法：指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法。
它假设未来的数值是过去数据的加权平均值。
指数平滑法根据数据的权重分配方式可以分为简单指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。
这种方法较为简单，适用于数据变动较小的时间序列。
5. ARIMA模型：ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型是一种经典的时间序列预测方法。
它能够处理多种数据变化模式，包括趋势性和季节性。
ARIMA模型通过对数据的自回归、差分和移动平均进行建模，来拟合时间序列数据。
然后使用这个模型进行预测。
以上是时间序列预测的几种常见方法，不同的方法适用于不同的时间序列数据特点。
在选择方法时，需要根据数据的特点和预测的目标来进行选择。
此外，还需要注意数据的质量和数量，确保数据的稳定性和充分性，以提高预测的准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
指数平滑法指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗、认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。
也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。
也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。
其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
编辑本段基本公式指数平滑法的基本公式是：St=ayt+(1-a)St-1 式中，St--时间t的平滑值；yt--时间t的实际值；St-1--时间t-1的平滑值；a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；由该公式可知：1.St是yt和St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt和St-1对St的影响程度，当a取1时，St= yt；当a取0时，St= St-1。
2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。
其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。
指数平滑常数取值至关重要。
平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。
平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a越接近于0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。
由此，当时间数列相对平稳时，可取较大的a；当时间数列波动较大时，应取较小的a，以不忽略远期实际值的影响。
生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。
3.尽管St包含有全期数据的影响，但实际计算时，仅需要两个数值，即yt和St-1，再加上一个常数a，这就使指数滑动平均具逐期递推性质，从而给预测带来了极大的方便。
4.根据公式S1=ay1+(1-a)S0，当欲用指数平滑法时才开始收集数据，则不存在y0。
无从产生S0，自然无法据指数平滑公式求出S1，指数平滑法定义S1为初始值。
初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。
如果能够找到y1以前的历史资料，那么，初始值S1的确定是不成问题的。
数据较少时可用全期平均、移动平均法；数据较多时，可用最小二乘法。
但不能使用指数平滑法本身确定初始值，因为数据必会枯竭。
如果仅有从y1开始的数据，那么确定初始值的方法有：1）取S1等于y1；2）待积累若干数据后，取S1等于前面若干数据的简单算术平均数，如：S1=（y1+ y2+y3）/3等等。
预测公式据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
一次指数平滑预测当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。
其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'--t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St ；yt--t期的实际值；yt'--t期的预测值，即上期的平滑值St-1 。
该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。
可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。
一次指数平滑法一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。
如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。
同时，对于市场预测来说，还应根据中长期趋势变动和季节性变动情况的不同而取不同的阿尔法值，一般来说，应按以下情况处理：1.如果观察值的长期趋势变动接近稳定的常数，应取居中阿尔法值(一般取0.6—0.4)使观察值在指数平滑中具有大小接近的权数；2.如果观察值呈现明显的季节性变动时，则宜取较大的阿尔法值(一般取0.6一0.9)，使近期观察在指数平滑值中具有较大作用，从而使近期观察值能迅速反映在未来的预测值中；3.如果观察值的长期趋势变动较缓慢，则宜取较小的e值(一般取0.1—0.4)，使远期观察值的特征也能反映在指数平滑值中。
在确定预测值时，还应加以修正，在指数平滑值S，的基础上再加一个趋势值b，因而，原来指数平滑公式也应加一个b。
指数平滑系数α的确定指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α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，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断，当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；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α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
销售预算中的具体应用以某软件公司A为例，给出2000-2005年的历史销售资料，将数据代入指数平滑模型，预测2006年的销售额，作为销售预算编制的基础。
根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6,0.8分别测试。
经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。
根据偏差平方的均值（MSE）最小，即各期实际值与预测值差的平方和除以总期数，以最小值来确定α的取值的标准，经测算当α=0.6时，MSE1=1445.4；当α=0.8时，MSE2=10783.7；当α=0.5时，MSE3=1906.1。
因此选择α=0.6来预测2006年4个季度的销售额。
放在最近的资料。
均方误差均方误差（Mean Squared Error, MSE）在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。
对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。
标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。
设n个测量值的误差为ε1、ε2……εn，则这组测量值的标准误差σ等于：数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。
MSE是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度移动平均法移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。
移动平均法适用于即期预测。
当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。
移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：简单移动平均和加权移动平均。
方法分类还分为一次移动平均法和二次移动平均法两种。
一、简单移动平均法简单移动平均的各元素的权重都相等。
简单的移动平均的计算公式如下：Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n式中，Ft--对下一期的预测值；n--移动平均的时期个数；At-1--前期实际值；At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
二、加权移动平均法加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。
其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。
除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。
加权移动平均法的计算公式如下：Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n式中，w1--第t-1期实际销售额的权重；w2--第t-2期实际销售额的权重；wn--第t-n期实际销售额的权重；n--预测的时期数；w1+ w2+…+ wn=1在运用加权平均法时，权重的选择是一个应该注意的问题。
经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。
一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。
例如，根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。
但是，如果数据时季节性的，则权重也应是季节性的。
编辑本段存在问题使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。
但移动平均法运用时也存在着如下问题：1、加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感；2、移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。
由于是平均值，预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动；3、移动平均法要由大量的过去数据的记录。
4、它通过引进愈来愈期的新数据，不断修改平均值，以之作为预测值。
移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。
主要特点1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数N越大，对数列的修匀作用越强。
2. 移动平均时距项数N为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数N为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。
3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数N应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数N应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。