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文檔簡介
1、第三章 物流需求預測 大 綱 第三節(jié) 物流需求預測第一節(jié) 需求與預測概述第二節(jié) 物流供應與需求第四節(jié) 物流需求預測方法第五節(jié) 物流需求預測實例第一節(jié) 需求與預測概述一、需求的定義和特性1. 需求的時間性和空間性2. 需求的規(guī)律性3. 需求方式的穩(wěn)定性4. 一次性需求和長期需求5. 派生需求與獨立需求第一節(jié) 需求與預測概述二、需求的可預測性有規(guī)律需求,具有高度可預測性。無規(guī)律需求,但數(shù)學統(tǒng)計特征繼續(xù)、一致。無規(guī)律需求,且不可預測。第一節(jié) 需求與預測概述三、預測的定義所謂預測就是對未來情況的料想。日常生活里,我們每天都要接觸預測,如天氣預告,股票走勢預測幾乎無處不在。經(jīng)濟生活中,在制定多數(shù)經(jīng)濟方案
2、之前,我們也都會對未來一定時間內(nèi)的社會環(huán)境情況進展估計,對相關經(jīng)濟目的的走向進展判別,而這種估計或判別也是預測。當然,現(xiàn)實中做出這樣的估計或判別有相當?shù)碾y度,且估計的準確性也參差不齊,但它們都是進展方案之前所必需進展的步驟,是制定經(jīng)濟方案的前奏。 第一節(jié) 需求與預測概述四、預測的原理名稱解釋慣性原理 客觀事物的發(fā)展變化過程常常表現(xiàn)出它的延續(xù)性,通常稱這種表現(xiàn)為“慣性現(xiàn)象”??陀^事物運動慣性的大小,取決于本身的動力和外界因素的制約程度。 類推原理 類推預測的應用前提是尋找類似事物。通過分析類似事物相互聯(lián)系的規(guī)律,根據(jù)已知某事物的變化特征,推斷具有近似特性的預測對象的未來狀態(tài),這就是所謂的類推預測
3、。相關原理 任何事物的變化都不是孤立的,而是在與其他事物的相互影響下發(fā)展的。事物之間的相互影響常常表現(xiàn)為因果(原因與結果)關系。 第一節(jié) 需求與預測概述五、預測的原那么預測總會有誤差對一族或一組產(chǎn)品的需求預測比對單一產(chǎn)品的需求預測更準確近期預測更準確 第一節(jié) 需求與預測概述六、預測的分類1. 長期預測 長期預測的期限普通為五年或五年以上,主要是根據(jù)企業(yè)的長久開展戰(zhàn)略和市場的需求開展趨勢進展預測分析。 2. 中期預測 中期預測的期限普通為一至三年左右,主要是圍繞企業(yè)的運營戰(zhàn)略、新產(chǎn)品的研討與開發(fā)等方面進展預測。 3. 短期預測 短期預測期限普通以月為時間單位,大致三個月至一年。 4. 近期預測
4、近期預測的期限普通以周、旬為時間單位,主要是對企業(yè)內(nèi)部的各個環(huán)節(jié)進展預測 第二節(jié) 物流供應與需求一、物流供應與需求的定義和特點1. 物流供應與需求的定義物流供應:指在一定時期內(nèi)社會可以向市場提供有效物流效力的才干或資源,它包括量和質(zhì)兩方面的內(nèi)容。物流需求:指在一定時期內(nèi)社會可以經(jīng)過市場交換而消費的物流效力的數(shù)量。第二節(jié) 物流供應與需求2. 物流供應的特點1物流供應只能以資源或才干要素的方式存儲,而不能以現(xiàn)實的產(chǎn)品貯藏待用。2供應構造的合理性對物流供應效能的發(fā)揚起決議性作用。3供應彈性小。4短缺性。5替代性強。3. 物流需求的特點不平衡性可轉移性彈性小可化解性第二節(jié) 物流供應與需求二、物流需求的
5、內(nèi)涵1. 現(xiàn)代物流需求包括物流需求量和物流需求構造兩個方面2. 物流系統(tǒng)的需求具有時間和空間特征3. 對物流系統(tǒng)需求的分析應包括物流系統(tǒng)各作業(yè)工程的分析4. 物流需求同時包含獨立需求和派生需求第二節(jié) 物流供應與需求三、影響物流供應的要素1. 物流效力價錢2. 物流才干資源要素的供應情況和價錢3. 國家政策4. 管理體制5. 物流技術和管理程度6. 自然環(huán)境7. 物流次序第二節(jié) 物流供應與需求四、影響物流需求的要素1. 國民經(jīng)濟的規(guī)模和構造2. 物流價錢3. 社會化大消費分工的深度4. 對外經(jīng)濟關系5. 企業(yè)管理程度,特別是庫存管理技術高低6. 物流供應者的效力程度第三節(jié) 物流需求預測一、物流需
6、求預測概述 物流需求預測,就是指根據(jù)物流市場過去和如今的需求情況,以及影響物流市場需求變化的要素之間的關系,利用一定的閱歷判別、技術方法和預測模型,運用適宜的科學方法對有關反映市場需求目的的變化以及開展的趨勢進展預測。 第三節(jié) 物流需求預測1. 物流市場需求的特征表現(xiàn)1季節(jié)性需求指產(chǎn)品的需求量隨著季節(jié)的轉換而發(fā)生較大的變化。2周期性需求指產(chǎn)品的需求量隨著時間的推移而呈現(xiàn)周期性的變化3趨向性需求指產(chǎn)品的需求量隨著時間的推移而朝著某一個方向有規(guī)律地運動,沒有出現(xiàn)較大的猛烈動搖。4隨機性需求指產(chǎn)品的需求量由于需求的偶爾變動而呈現(xiàn)無規(guī)那么的變化趨勢。2. 物流需求預測的作用l物流需求預測是物流管理的重
7、要手段。2物流需求預測是制定物流開展戰(zhàn)略目的的根據(jù)3物流需求預測是物流管理的重要環(huán)節(jié)。第三節(jié) 物流需求預測二、物流需求預測步驟明確預測對象搜集相關的資料數(shù)據(jù)選擇適宜的預測方法 預測與結果評價提交預測報告第三節(jié) 物流需求預測圖3.1 物流需求預測過程第四節(jié) 物流需求預測方法一、定性預測方法1. 主管人員意見法2. 銷售人員意見法3. 市場調(diào)查法4. 德爾菲法5. 類比法第四節(jié) 物流需求預測方法二、定量預測方法名稱解釋樸素法 此方法就是假定下一期需求與本期相同。對需求比較穩(wěn)定的產(chǎn)品,這是一種最廉價,也最簡單的預測方法。移動平均法 此方法就是從時間序列的第一項數(shù)值開始,選取一定的項數(shù)求得序列的平均數(shù)
8、,這樣就可以得到一個下期的預測值。指數(shù)平滑法 此方法是利用過去的數(shù)據(jù)資料,使用平滑指數(shù)來進行預測的一種方法。 季節(jié)性預測模型 此模型是對隨季節(jié)變化而有較大需求波動的產(chǎn)品,利用季節(jié)指數(shù)來預測其未來需求?;貧w預測法 此方法就是找出預測對象(因變量)與影響預測對象的各種因素(自變量)之間的關系,并建立相應的回歸方程式,然后代入自變量的數(shù)值,求得因變量方法。第四節(jié) 物流需求預測方法1.挪動平均法此方法就是從時間序列的第一項數(shù)值開場,選取一定的項數(shù)求得序列的平均數(shù),這樣就可以得到一個下期的預測值。然后逐項挪動,邊挪動邊平均,在進展一次新預測時,必需加進一個新數(shù)據(jù)和剔除一個最早的數(shù)據(jù)。這樣進展下去,就可以
9、得到一個由挪動平均數(shù)即各期的預測值組成的新的時間序列。挪動平均法的運用比較廣泛,主要適用于這樣一些情況:數(shù)值的變化沒有明顯的上升或下降的趨勢,比較平穩(wěn);沒有遭到明顯的季節(jié)性變化的影響。挪動平均法可分為簡單挪動平均法加權挪動平均法第四節(jié) 物流需求預測方法1簡單挪動平均法在簡單挪動平均法中,將構成挪動平均的各期數(shù)據(jù)都看做是具有一樣的作用。詳細操作是將最近幾個時期的數(shù)據(jù)綜合起來,它們的平均數(shù)就是下一個時期的預測數(shù)。運用簡單挪動平均法進展預測時,本期的預測值等于過去各期的實踐發(fā)生量之和除以預測期數(shù)。其計算公式為: 式中: At 第t期的實踐值; MAt+1第t1期預測值; n挪動平均的時間段數(shù)nt。第
10、四節(jié) 物流需求預測方法2加權挪動平均法 根據(jù)實踐值間隔預測期遠近的不同,分別賦予它們不同的權數(shù),依次來提高預測的可靠性。計算公式為 :式中 Wt第t期的權數(shù)值; 其他各字母含義同前。第四節(jié) 物流需求預測方法2.指數(shù)平滑法 此方法是利用過去的數(shù)據(jù)資料,運用平滑指數(shù)來進展預測的一種方法。對最近期的數(shù)據(jù)察看值賦予最大的權重,而對以前各期的數(shù)據(jù)察看值那么順序地賦予遞減的權重,而不是給一切的數(shù)據(jù)以同等的重要性。這樣的處置顯得較為合理,由于最近期的察看值曾經(jīng)包含了最多的未來情況的信息。相對于挪動平均法而言,指數(shù)平滑法大大減少了對歷史數(shù)據(jù)存儲量的需求。其計算公式為:或式中 Ft第期的預測值; Ft-1第t1
11、期的預測值; At-1 第期的實踐值; 平滑指數(shù)0 1。第四節(jié) 物流需求預測方法3.回歸預測法此方法就是找出預測對象因變量與影響預測對象的各種要素自變量之間的關系,并建立相應的回歸方程式,然后代入自變量的數(shù)值,求得因變量的方法?;貧w預測法是一個非常有用的預測方法,尤其適用于長期預測。主要的缺乏在于,想要進展可靠的預測,就需求大量的數(shù)據(jù)資料。在回歸預測中,所選定的因變量是指需求求得預測結果的那個變量,即預測對象。自變量那么是指影響預測對象變化的、與因變量有親密關系的變量。在實踐操作中,選擇一個變量為因變量,而將其他的變量作為自變量,然后根據(jù)有關的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù),研討測定因變量與自變量之間的關系。根
12、據(jù)這些變量之間的相互關系擬合一定的曲線,這條曲線就叫做回歸曲線,表達這條曲線的數(shù)學公式就叫做回歸方程式。第四節(jié) 物流需求預測方法3.回歸預測法下面將重點引見一元線性回歸預測法一元線性回歸法也叫最小二乘法,它是用來處置兩個變量之間具有線性關系的一種方法。這種方法的特點是:先根據(jù)X、Y現(xiàn)有的實踐數(shù)據(jù)和統(tǒng)計資料,把X、Y作為知數(shù),再尋覓適宜的a、b回歸系數(shù),并根據(jù)回歸系數(shù)來確定回歸方程。然后利用已求得的回歸方程,得出一條趨勢變動直線,并使此直線上的各點到實踐資料對應點之間的間隔最小。從而使這條直線最能代表實踐數(shù)據(jù)的變動,并作為預測的根據(jù)。 第四節(jié) 物流需求預測方法3.回歸預測法設X、Y兩變量滿足趨勢
13、變動直線方程:YabX式中 X自變量; Y因變量或預丈量; a、b回歸系數(shù)?,F(xiàn)有數(shù)據(jù)資料Xi、Yii1,2,3,n,經(jīng)整理,可得回歸系數(shù)a、b為:公式簡化公式簡化第四節(jié) 物流需求預測方法三、物流需求預測誤差1. 產(chǎn)生誤差的緣由1用于預測的信息與資料引起的誤差。2預測方法及預測參數(shù)引起的誤差。3預測期間的長短引起的誤差4預測者的客觀判別引起的誤差。2. 誤差的普通計算方法1平均誤差2平均絕對誤差3相對誤差平均值4相對誤差絕對值平均值。6規(guī)范差5均方差第五節(jié) 物流需求預測實例一、簡單挪動平均法例3.1 某百貨商店在1999年前三個月的風扇實踐銷售量分別為300、220、230臺,試用挪動平均法預測
14、四月份的銷售數(shù)量。解 由式3.1可知,四月份的銷售數(shù)量為:采用這種方法,我們以三個月為基準n3,不斷引進新數(shù)據(jù)來消除偶爾要素的影響,逐月預測的結果見表3.1所示。假設改動基準,使n值添加,從表中可以看出,誤差那么相對增大對干擾的敏感性降低。第五節(jié) 物流需求預測實例月 份實際銷售量預測值(n3)預測值(n4)130022203230422025052402242436260230228724024023882502472409260250248102702502531128026025512310270265表3.1 預 測 數(shù) 據(jù) 表第五節(jié) 物流需求預測實例二、加權挪動平均法例3.2 根據(jù)例3
15、.1試用加權挪動平均法預測四月份的銷售數(shù)量。解 首先,根據(jù)實踐值間隔預測期遠近的不同,分別賦予各月的權數(shù)為0.2、0.3、0.5,由式3.2可知,四月份的銷售數(shù)量為: 以三個月為基準,逐月預測的結果見表3.2所示。從中不難看出,與簡單挪動平均法的預測結果相比,這種方法的準確性要相對高一些。 第五節(jié) 物流需求預測實例月 份實際銷售量簡單移動平均法加權移動平均法130022203230422025024152402242236260230232724024024682502472469260250249102702502531128026026312310270273表3.2 預 測 數(shù) 據(jù) 表第
16、五節(jié) 物流需求預測實例三、一次指數(shù)平滑法例3.3 根據(jù)例3.1,試用一次指數(shù)平滑法預測四月份的銷售數(shù)量。解 由式3.3可知: 平滑指數(shù)分別取0.6和0.4,計算結果見表3.3。第五節(jié) 物流需求預測實例月 份實際銷售量加權移動平均法=0.6)=0.4)130022203230422024123023052402232242266260232234232724024625024482502462442439260249248246102702532552521128026326425912310273274267表3.3 計 算 結 果 表第五節(jié) 物流需求預測實例四、季節(jié)性預測模型例3.4 某公司
17、廚具2003年四個季度的銷售數(shù)量分別為300、200、220、530套;2004年四個季度的銷售數(shù)量分別為520、420、400、700套,具有較大的動搖性。試利用季節(jié)指數(shù)來預測其2005年各個季度的需求量。解 首先利用最小二乘法或其他方法求出趨勢方程,得到:然后,利用趨勢方程計算2003、2004年各個季度的歷史數(shù)據(jù),并將之與實踐值進展比較,得出它們各自的季節(jié)指數(shù),如表3.4所示。第五節(jié) 物流需求預測實例序號年度季度實際銷售量趨勢方程計算值實際值/趨勢值12003一3002251.332二2002800.713三2203350.664四5303901.3652004一5204451.176二
18、4205000.847三4005550.728四7006101.1592005一10二11三12四表3.4 季 節(jié) 指 數(shù) 表第五節(jié) 物流需求預測實例根據(jù)表3.4的計算結果,可求出用于預測的季節(jié)指數(shù)如下:一季度: (1.33+1.17)/21.25二季度: (0.710.84)/20.78三季度: (0.660.72)/20.69四季度: (1.361.15)/21.26最后,利用季節(jié)指數(shù)將趨勢方程進展修正,預測未來2005年的需求量:一季度: (170559)1.26831二季度: (1705510)0.78562三季度: (1705511)0.69535四季度: (1705512)1.261046第五節(jié) 物流需求預測實例五、回歸分析例3.5 某公司維修時間千小時與費用萬元的資料如表3.6所示。試預測其下一年度維修時間添加到140千小時時的維修費用。解 根據(jù)式3.4,為方便起見,采用表格計算方式,如表3.6所示。那么回歸系數(shù)為: 第五節(jié) 物流需求預測實例年 度時 間(xi)費 用(yi)1993 4 4 16 161994 6 6 36 361995 10 8 100 801996 20 13 400 2601997 30 16 900 4801998 40 17 1600 6801999 50 19 2500 9502000 60 25 3
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