第六章 需求预测资料
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需求预测

第四季度的SR值分别是:1.003、1.067、1.206、1.275、 1.116。
然后后按季度分别计算平均比率以便剔除随机变动(R)的影响, 而该平均比率称为季节性因子(S_1)。例:对于第一季度的计算: (1.263+1.367+1.467+1.222+1.348)/5=1.333 4。依次类推计算第 二、三、四季度的s1分别得:1.33 4、0.908 6、0.625 6、1.153 4。(5)对季节性因子(S1)进行调整,调整后的季节性因子(用S2表 示)。
采用线性回归方程来预测,但是由于前两年的数值是下降的, 后四年的数值是上升的,因此,使得该回归方程的拟合度不是很好。 但是,这种影响程度会随着t的增加而减弱,最终不会影响预测的 精确度,因为总趋势是上升的。,采用时间序列分解法预测时,由 于前两年的数值有下降的趋势,而拟合的是上升趋势的线性回归方 程,因此,用该方法预测短期(1-2年)的销售额不准确,通过附图 可以看出。
例:第一季度的S2计算:1.333 40-0.005 25=1.328 15, 其中0.00525=(1.333 4+0.908 6+0.625 6+1.153 4-4)/5。 同样,第二、三、四季度的S2分别是:0.903 35、0.620 35、1.148 15。上述(1)、(2)、(3)、(4)、(5)的计算结果 如上表。
1.用4季度移动平均法确定季节性指数[4,P463]。其 基本原理是用移动平均法来度量趋势和周期性组合 (TC)。这种做法可以消除季节性和随机变动的影响, 即S和I。做法如下:(1)计算时间序列中的4季度移 动平均值(TC_1),例:(500+350+250+400)/4=375。 (2)对4季度移动平均值再求其移动平均值的中 点值(TC_2),例:(375+362.5/2=368.75)。 计算真实销售额(3)计算真实销售额(Y_1)与移 动平均值(TC_2)的比率,这个比率实际上表示的季 节性和随机变动综合作用的部分即SI=Q/TC。
航空运输需求预测参考模板范本

➢ 运输需求函数: Q=f(P,I,Y)
Q,运输需求
I1<I2<I3
Q,运输需求量; P,运者收入水平; Y,其他因素,如服务水平、消费者偏好
P,运输价格
第六章 航空运输需求预测
➢ 运输供给函数:
Qs = g(P,X) Q,运输供给
Qs,运输供给量;
P,运输价格; X,市场化程度;
航空运输需求预测
第一节 概 述
➢ 机场的新建、改扩建的目的是为了满足未来航 空运输需求,因而机场的建设规模取决于未来航 空业务量,未来航空业务量的预测是机场规划、 设计的基础。
飞行区设计、航站楼设计、机场与城市之间 的交通设计的决定因素
第六章 航空运输需求预测
➢ 未来航空业务量的预测有两类:定性、定量 ➢ 定性预测用于判断性预测和没有足够信息资料 的中长期预测;定量预测分为宏观和微观预测。 ➢ 宏观定量预测:机场规划阶段初期,需考量机场在
第六章 航空运输需求预测
第四节 定量预测方法
➢ 趋势外推法:通过对历史数据的分析,找到其变化的规
律,进而外推得到未来量。预测模型:线性模型,指数模 型,S形成长模型。 ➢ 份额分析法:研究某一预测对象与更易预测且精度较高 的另一预测对象之间的比例关系,利用另一对象的预测结 果,推出所需求结果。GDP/人均收入/全国航空旅客周转量 ➢ 计量经济模型法:分为整体模型(大量的社会资料、整 理分析)和局部模型 ➢ 再预测方法:平均预测数/最高/最低预测数/全距
第六章 航空运输需求预测
2.4 运输需求的增长趋势
➢ 货运需求:专业分工发展->企业活动空间的扩 大->更大的运输需求
➢ 客运需求:国民经济发展->收入水平提高->居 住、生活、工作方式的选择->到更远的地方工 作、旅游、居住->更大的客运需求
第六章需求预测

生产与运作管理
湖北汽车工业学院经济管理学院
由P160表6-3、表6-4可知:各月销售额的预测值与实 际值有较大的差异,即预测值总是滞后于实际值。当实际 值呈上升趋势时(1—8月),预测值总是低于实际值;而当 实际值呈下降趋势时(8—12月),预测值总是高于实际值。 但比较而言,当 α 取值较大时,预测值与实际值的误差要 小一些。 由此可见:在有趋势变动的情况下,采用一次指数平 滑法进行预测,会出现滞后现象,此时,必须采用二次指 数平滑法进行预测。而在出现季节性变动时,则必须采用 三次指数平滑法进行预测。
预测的种类:科学预测、技术预测、经济预测、需求预测、 军事预测、国际关系预测、社会预测等。
需求预测:对未来一段时间市场与顾客的需求进行的分析、 判断与计算。
2
Hale Waihona Puke 生产与运作管理湖北汽车工业学院经济管理学院
二、需求预测的重要性
“凡事预则立,不预则废” 。
做好需求预测,才能预先研判市场和客户的需求未来会发 生什么样的变化,以便及时调整经营策略和产品方向,调整营 销策略(产品、价格等)和竞争战略。 正确地预测未来的市场需求,是科学合理编制生产计划、 物料需求计划、劳动力需求计划、资金需求计划等的基础,是 进行新产品开发的依据。 影响需求的因素很多,要准确地预测未来的市场需求,是 比较困难的。
1 αi
i=t+1-n
αi Ai
t
αi 为第 i 周期实际需求的权数。 αt αt-1 αt-2 αt -(n-1) 。可取 αi = 1。
生产与运作管理
湖北汽车工业学院经济管理学院
例2:在例1中,当 n = 3 时,若取 α6 = 0.5, α5 = 0.3, α4 = 0.2,则7月份的销售预测值为: 0.3*12500 + 0.2*12600 = 12770 WMA7 = 0.5*13000 + 0.5 + 0.3 + 0.2 当 n = 4 时,若取 α6 = 0.4, α5 = 0.3,α4 = 0.2, α3 = 0.1,
需求预测

2
21.00
3
23.00
4
24.00
5
25.00
6
27.00
7
26.00
8
25.00
9
26.00
10
28.00
11
27.00
12
29.00
预测方法
时间序列的构成:
趋势成分:随时间的推移而表现出的一种倾向(上 升、下降、平稳)。
季节成分:特定周期时间里有规则的波动如:
➢每天有二次交通高峰; ➢每周周末,影院的客流量较大; ➢某些产品的季节性需求变化等。
预测方法
表 4 某公司的月销售额一次指数平滑预测表(α=0.7)
月 实际销 α×上月 上月预测销 (1-α)×上 本月平滑预
份 售额 实际销售 售额(千元) 月预测销售 测销售额
(千元) 额(千元)
额(千元) (千元)
1 10.00
11.00
2 12.00 7.00
11.00
3.30
10.30
3 13.00 8.40
27.00
26.50
预测方法
结果: N 越大,预测值越平滑,对干扰的 灵敏性越低,预测值的响应性也就越小。
例:
某电器公司电子原器件周销售值记录如下表所 示。取N=3和N=9。
试用简单平均法预测第16周的预测值。 解:
计算见下表。 N=3和N=9第16周的预测值分别为:
SMA16=(2300+2300+2000)/3=2200 SMA16 =(1300+…….+2000)/9=1956
例 1 某电子音响器材公司 SONY 牌CD机 的逐月销售量记录(如表 1 所示),取 n=3 和 n=4 ,试用简单移动平均法进行预 测。
第六章-需求预测《运营管理》ppt课件

稳定性及响应性
• 稳定性: – 指抗拒随机干扰,反应稳定需求的能力。 – 稳定性好的方法有利于消除或减少随机因素的影响,适应于受随 机因素影响较大的预测问题。
• 响应性: – 指迅速反应需求变化的能力。 – 响应性好的方法能及时跟上实际需求的变化,适合于受随机因素 影响小的预测问题。
• 目标相互矛盾
关于简单移动平均方法的疑问
Week 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12
F Demand 650 t 678
=•
AQ以tu-31e周+st或ioA6n周t:-为2 移+n动A平t-均3 +区..间.+有A何t-n
720
差别?
785
859
920
850
758
892
920
789
844
Week 1 2 3 4 5 6 7 8 9
wi =1
i=1
加权移动平均实例
Week 1 2 3 4
Demand 650 678 720
Forecast 693.4
F4 = 0.5(720)+0.3(678)+0.2(650)=693.4
Exponential Smoothing 指数平滑
• 假设: 近期的数据比早期的数据更能够准确地预测未来, 因此 需要最近的数据的权重就要比以前的数据的权重要大。
892 842.67 815.33
920 833.33 844.00
789 856.67 866.50
844 867.00 854.83
移动平均区间与稳定性及响应 性
950 900 850 800 750 700 650 600
6 需求预测

F F (A F )
在1月,一个汽车销售商预测2月的需求为 142辆福特野马车。2月的实际需求为152辆。 利用管理者选定的平滑系数α=0.20,我们可 以根据指数平滑法的公式预测出3月的需求。 新预测值(3月的需求) =142+0.2×(153-142)=144.2 即3月的需求是144辆左右。
第六章
需求预测
目的和要求
理解需求的含义 了解影响需求变动的因素 理解预测的含义 了解预测的种类、时间范围 掌握预测的方法
需求与需求量
需求:消费者在某一时间内的每一价格水平上 对某种商品愿意并且能够购买的数量。 需求量:消费者在某一时间内的某一特定价格 水平上对某种商品愿意并且能够购买的数量。 需求的条件: (1)购买欲望;(2)购买能力。 需求量的条件: (1)购买欲望;(2)购买能力;(3)时间单 位。
当趋势或类型可以预计时,可以通过权重来 强调近期数值。这样做使预测技术能够更快 地响应变化,因为周期越近权重也就越大。 权重的选择有一定随意性,没有固定的公式 来决定,所以决定权重需要经验。
简单移动平均数法和加权移动平均数法都能有 效地平滑需求中偶然因素的影响,实现平稳预 测。但是,移动平均数法有三个缺点: 1.加大n的值(周期的个数)可以较好地平滑掉干 扰因素,但是使得模型对于实际数据中的变化 缺乏敏感性。 2.移动平均数不能很好地反映趋势。因为它是 平均数,所以它停留在过去水平气不能预测出 趋势的升高和降低水平。这也就是它滞后于实 际值。 3.移动平均法需要大量的历史数据记录。
图中可见,移动平均数法的滞后现 象。简单和加权平均数法中从4月 开始的预测值都滞后于实际需求值。 尽管如此,通常加权移动平均数法 能够较快地反映出需求的变化。
需求预测

Y
X
22
时间序列分析法(Time series)
时间序列分析法是基于需求的历史资料
可以用来预测未来的需求。这类方法适合于
需求环境稳定,基本需求模式没有发生明显
变化。时间序列分析法是使用时最简单的定 量分析预测方法。
23
时间序列分析
Prediction
based exclusively on previously observed Values
31
加权移动平均法
Ft = w 1 A t -1 + w 2 A t - 2 + w 3 A t -3 + ...+ w n A t - n
•使用加权移动平均法首先需要设 定各期的权重
Week 1 2 3 4 Demand 650 678 720
•以3期的加权移动平均法进行预测 Weights: t-1 0.5 t-2 0.3 t-3 0.2
时间
销售
销售额 60 80 100
A random demand pattern with both trend and seasonal elements.
8
不规律需求
15 10
销售
销售额
5 0 0 2 4 时间 6 8 10
9
Lumpy demand: demand having a high variance around mean demand level.
定量预测方法 (objective)
销售人员意见法 市场调查法
因果分析法 Y=f(X1, X2, …, Xn) 时间序列分析法 Yt =f(Yt-1, Yt-2,…, Yt-n)
X
22
时间序列分析法(Time series)
时间序列分析法是基于需求的历史资料
可以用来预测未来的需求。这类方法适合于
需求环境稳定,基本需求模式没有发生明显
变化。时间序列分析法是使用时最简单的定 量分析预测方法。
23
时间序列分析
Prediction
based exclusively on previously observed Values
31
加权移动平均法
Ft = w 1 A t -1 + w 2 A t - 2 + w 3 A t -3 + ...+ w n A t - n
•使用加权移动平均法首先需要设 定各期的权重
Week 1 2 3 4 Demand 650 678 720
•以3期的加权移动平均法进行预测 Weights: t-1 0.5 t-2 0.3 t-3 0.2
时间
销售
销售额 60 80 100
A random demand pattern with both trend and seasonal elements.
8
不规律需求
15 10
销售
销售额
5 0 0 2 4 时间 6 8 10
9
Lumpy demand: demand having a high variance around mean demand level.
定量预测方法 (objective)
销售人员意见法 市场调查法
因果分析法 Y=f(X1, X2, …, Xn) 时间序列分析法 Yt =f(Yt-1, Yt-2,…, Yt-n)
第六讲 需求预测

优点:较好反应了市 优点:易分区进行预 优点:简单易行;不需 优点:简明扼要,预 场变化;能了解顾客 测;增加了销售人员 统计历年的资料;汇集 德尔菲法的三原则: 测结果可供计划人员 对产品优缺点的看法; 的信心;预测结果较 了各主管的经验与判断; 参考;适用范围比较 有利于改进完善开发 一是匿名性 稳定 适用范围比较广 广;避免了崇拜 新产品 二是反馈性 缺点:带有主观偏见; 缺点:缺乏严格的科学 缺点:预测结果缺乏 缺点:难获得顾客的 预测结果不易正确; 性;与会人员会相互影 三是收敛性 严格的科学分析;专 通力合作;顾客期望 预测值易被低估或高 响;耽误了各主管的时 家无统一标准 不等于购买,且期望 估 间;责任不明确;结果 易发生变化;需花费 不易用于实际目的 较多的人力和时间
需求预测
社会预测
6.1.2 影响需求预测的因素
产品生 命周期 顾客的购 买行为
竞争者 的行为
商业 周期
企业不 可控
随机影响
顾客偏好
输 入
输出 反馈
广告
时间
需求
产品 产品 推销 信用 商业 或服 质量 努力 政策 信誉 务的 设计
企业努力
企业 可控
6.1.3 预测分类
按预测时间长短可分为: 长期预测(LONG-RANGE FORECAST) 5年或5年以上 中期预测(INTERMEDIATE-RANGE FORECAST)3个 月到2年 短期预测(SHORT-RANGE FORECAST)日周旬月,季 度一下
6.1.3 预测分类
定量预 测方法 预测 方法
因果 模型
移动平均法 时间序列 平滑模型 一次指数平滑法 二次指数平滑法 乘法模型 加法模型
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it 1
<例>实际需求如下
月(t)
1 234 5
实际需求(At) 100 90 105 95 ?
加权值为4月0.4,3月份0.3,2月份0.2,1月份0.1时 在最近的资料中赋予大
5月的需求预测值F5是
的加权值,使能够赶上
F5=0.4*95+0.3*105+0.2*90 +0.1*100 =97.5
(一)判断在预测中的作用
1、判断在选择预测方法中的作用; 2、判断在辨别信息中的作用; 3、判断在取舍预测结果时的作用;
(二)预测精度与成本 (三)预测的时间范围和更新频率
(四)稳定性与响应性
Delphi法
第二节 定性预测方法
选择对象专家团提问/答案整理/反馈(3-4回)最终结果 不确定性大或没有过去资料的情况 时间和费用是大的缺点 为设备,新产品,市场战略的长期预测或技术预测
适合于库存生产(计划生产),订货生产
最近开发数学统计技术
确保生产能力,原材料及制定有关经营战略的必须因素
*预测的类型
对象
科学预测:对科学发展情况的预计与推测 技术预测:预测技术进步率,开发新产品/新制造技术,由技订领域专家去执行 经济预测:预测经济状况,制定中长期经营计划,由经济专家去执行 需求预测:预测产品及服务的需求,决策生产 社会预测:对社会未来的发展状况的预计和推测
Ft+1 = At+At-1+……+At+1-N N
t:期间, Ft+1:t+1的预测值, At:t的实际需求, N:移动平均期间
<例> 移动平均期间为4个月,实际需求为如下时
月(t)
1 2 34 5
实际需求(At) 4 3 4 5 ? 5月的需求预测值F5为
5+4+3+4 16
F5 = 4
= =4 4
实际需求变化
如果,5月的实际需求为110时,6月的需求预测值是
F6 = 0.4*110+0.3*95+0.2*105+0.1*90 = 102.5
(一)时间序列平滑模型
2、指数平滑法
一次指数 利用指数减少的加权值,给最近的资料赋予大比重,过去的资料 平滑法 赋予小比重后预测未来需求;
即需求预测值是最近期间的实际需求乘上a的加权值,对最近的需 求预测值乘上(1-a)的加权值后加权平均的数据;
考虑预测的稳定性和需求变化 的反映度选择移动平均期间
*移动平均期间越长,偶然因素损 失越多,但对实际需求变化反映慢
如果,5月的实际需求为5时,6月的需求预测值是
5+4+3+5 17
F6=
=
= 4.25
4
4
表 6-1 简单移动平均法预测
月份 实际销量(百台)
n=3( 百台)
1
20.00
2
21.00
3
(一)时间序列平滑模型
1、移动平均法
加权移动 平均法
在用于预测之前N期间资料值乘上合为1的加权值,求出移动平均 *简单移动平均的情况,在N期间的各资料值乘上同一的1/N的加权值
[公式] Ft+1=WtAt+Wt-1At-1+……+Wt+1-NAt+1-N
tN
Ft+1:t+1的预测值,At:t的实际需求,Wt:赋予t的加权值, Wi 1
模 型 代表方法:时间序列平滑法(移动平均法,指数平滑法), 时间序 列分解法
短期,中期预测
因果 从过去的资料中找出与需求有密切联系的变量,分析变量与需求的因果关系
模型 有利于预测需求模式的转换点或根本变化
代表方法:回归分析,计量经济模型,投入-产出模型,先导指标法, Simulation模型。
中长期预测
期间
短期预测:6个月以内,月别/周别/日别 中期预测:6个月-2年 长期预测:2年以上
二、影响需求预测的因素
商业周期 恢复/繁荣/后退/萧条4局面 产品周期 投入期/成长期/成熟期(稳定期)/衰退期的产品寿命周期(life cycle)
耐久材料与消费材料/服务之间的差异 其它因素 广告,促销活动,质量,信誉,竞争公司,顾客的信赖
历史类推法 追踪类似产品在过去市场中需求的成长过程 类推 属于新产品,以前没有资料的情况
*其它定性技术:Scenario分析法,trend外插法…
第三节 定量预测方法
• 一、时间序列模型 • 二、因果模型
(一)时间序列平滑模型
1、移动平均法
简单移动 平均法
[公式]
没有季节性变化或急剧的增加/减少趋势,偶然变化起重要作用时 通过移动平均消除偶然变化 对预测期间前一定期间的需求做为简单的平均值
23.00
4
24.00
21.33
5
25.00
22.67
6
27.00
24.00
7
26.00
25.33
8
25.00
26.00
9
26.00
26.00
10
28.00
25.67
11
27.00
26.33
12
29.00
27.00
n=4( 百台)
21.75 23.33 24.75 25.50 25.75 26.00 26.25 26.50
<图1>产品寿命周期的各阶段
销
售
量
成熟期
(稳定期)
成长期 投入期
衰退期
时间
பைடு நூலகம்
三.需求预测方法
1、类型
定性方法 由个人的主观/判断,或综合多数意见后预测需求 过去的资料不充分或不可信赖时
代表方法:Delphi方法,用户调查方法,主管人员意见法,销售人员意见汇集法, 历史类推法
中长期预测
定量方法 时系列 过去的需求模式一直持续到未来的假设下,分析过去资料投影未来
*时系列:随时间变化的某现象以一定的时间间隔观察读取的一系列观测值(如:日别/ 周别销售额,月别销售量…)有趋势,季节因素,循环等模式.
四、预测的一般步骤
“预测”
6 对预测进行监控 5 准备预测 4 收集和分析数据 3 选择预测的方法 2 确定预测的时间范围 1 确定预测的目的
五、预测中应注意的几个问题
第六章 需求预测
• 第一节 • 第二节 • 第三节 • 第四节
预测 定性预测方法 定量预测方法 预测监控
第一节 预测
• 一、预测及其分类 • 二、影响需求预测的因素 • 三、需求预测的方法 • 四、预测的一般步骤 • 五、预测中应注意的几个问题
一、预测及其分类
预测作用
各种生产决策时的基资料
过去依赖于预测者的经验/主观判断
选专家
背景材料 预测项目
专家团 20人
①自由意见 ②具体预测
综合整理、 统一描述
③修正预测
反馈
主管人员意见法 各部门主管开会综合意见预测值
用户调查法
对调查内容的假设消费者调查(调查表/面谈/电话)验证假设 定性技术中时间和费用是最大的缺点 预测比较正确的优点
销售人员意见汇集法 经销商/销售员自由交换意见预测值