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跨境電商供應(yīng)鏈管理跨境電商供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)3.1跨境電商供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的概念及作用3.1.1供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的概念對(duì)最終顧客的產(chǎn)品需求進(jìn)行預(yù)測(cè)是所有供應(yīng)鏈規(guī)劃和運(yùn)作管理基礎(chǔ)。(1)需求的時(shí)間特性和空間特性(2)需求的系統(tǒng)性與隨機(jī)性觀察到的需求(O)=系統(tǒng)成分(S)+隨機(jī)成分(R)(3)需求的派生性與獨(dú)立性3.1.2供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的作用(1)為供應(yīng)鏈戰(zhàn)略決策提供參考(2)為供應(yīng)鏈運(yùn)作計(jì)劃提供依據(jù)(3)提高供應(yīng)鏈供需平衡匹配度(4)為庫(kù)存管理和控制提供重要信息3.2跨境電商供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的影響因素及其特點(diǎn)3.2.1供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的影響因素(1)過(guò)去的需求數(shù)據(jù)(2)產(chǎn)品的補(bǔ)貨提前期(3)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手采取的行動(dòng)以及流行趨勢(shì)(4)產(chǎn)品組合特征3.2.2供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的特點(diǎn)(1)預(yù)測(cè)通常是不準(zhǔn)確的,因此應(yīng)當(dāng)同時(shí)兼顧預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)誤差的度量。(2)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的精度往往比短期預(yù)測(cè)低。(3)綜合預(yù)測(cè)往往比分解預(yù)測(cè)更精確。(4)供應(yīng)鏈上游企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)的誤差要高于下游企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)的誤差。3.3供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的基本過(guò)程(1)識(shí)別預(yù)測(cè)目標(biāo)。(2)整合需求計(jì)劃和預(yù)測(cè)(3)明確預(yù)測(cè)范圍(4)選擇合適的預(yù)測(cè)方法、精度及模型(5)執(zhí)行預(yù)測(cè)(6)制定預(yù)測(cè)績(jī)效標(biāo)準(zhǔn)3.4定性預(yù)測(cè)方法3.4.1一般預(yù)測(cè)方法3.4.2市場(chǎng)調(diào)研3.4.3小組共識(shí)3.4.4德?tīng)柗品?.5時(shí)間序列定量預(yù)測(cè)方法3.5.1時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法概述(1)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)(2)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法分類:移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、ARIMA模型(3)時(shí)間序列預(yù)測(cè)成分乘法型:需求的系統(tǒng)成分=需求水平×需求趨勢(shì)×季節(jié)性因素加法型:需求的系統(tǒng)成分=需求水平+需求趨勢(shì)+季節(jié)性因素混合型:需求的系統(tǒng)成分=(需求水平+需求趨勢(shì))×季節(jié)性因素3.5.2不考慮趨勢(shì)和季節(jié)性因素的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法(1)簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法的計(jì)算公式為:3.5.2不考慮趨勢(shì)和季節(jié)性因素的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法(2)加權(quán)移動(dòng)平均法3.5.2不考慮趨勢(shì)和季節(jié)性因素的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法(3)一次指數(shù)平滑法3.5.3考慮趨勢(shì)和季節(jié)性因素的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法(1)趨勢(shì)和季節(jié)性因素不隨時(shí)間改變而改變的模型—靜態(tài)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法A估計(jì)需求水平和需求趨勢(shì)B估計(jì)季節(jié)性因素(2)僅有趨勢(shì)隨時(shí)間改變而改變的指數(shù)平滑法—Holt模型(2)僅有趨勢(shì)隨時(shí)間改變而改變的指數(shù)平滑法—Holt模型(3)趨勢(shì)和季節(jié)因素均隨時(shí)間改變而改變的指數(shù)平滑法—Winter模型(3)趨勢(shì)和季節(jié)因素均隨時(shí)間改變而改變的指數(shù)平滑法—Winter模型3.5.4ARIMA模型ARMA模型,全稱為自回歸移動(dòng)平均模型如果將時(shí)間序列經(jīng)過(guò)差分變換,則該模型通常被稱為ARIMA模型。差分自回歸移動(dòng)平均模型ARIMA(p,d,q)中的AR表示“自回歸”,p為回歸項(xiàng),MA表示“移動(dòng)平均”,q為移動(dòng)平均數(shù),d為將時(shí)間序列變平穩(wěn)時(shí)所做的差分次數(shù)。(1)ARIMA模型的建立(2)ARIMA模型的步驟模型的識(shí)別:通過(guò)對(duì)相關(guān)圖的分析,初步確定適合于給定樣本的ARIMA模型形式,即確定d、p、q的取值。模型參數(shù)的估計(jì)就是待初步確定模型形式后對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。診斷與檢驗(yàn)就是以樣本為基礎(chǔ)檢驗(yàn)擬合的模型,以求發(fā)現(xiàn)某些不妥之處。如果模型的某些參數(shù)估計(jì)值不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn),應(yīng)返回第一步再次對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別。如果上述兩個(gè)問(wèn)題都不存在,就可接受所建立的模型。3.6因果分析法因果分析法的基本前提是:某個(gè)特定產(chǎn)品未來(lái)的銷售要與一些其他變量的變化密切關(guān)聯(lián)。例如,銷售的變化可能與價(jià)格、廣告、促銷和商品供應(yīng)計(jì)劃的變化有關(guān)系,也可能與其他商品的銷量之間保持高度的相關(guān)性。因此,一旦可以量化這種相關(guān)性,就可以將其用于預(yù)測(cè)銷售。3.6.1歷史類比法類似法適用于很多產(chǎn)品類型,比如互補(bǔ)產(chǎn)品、替代產(chǎn)品、競(jìng)爭(zhēng)性產(chǎn)品或隨收入而變的產(chǎn)品等。利用歷史類比法可以獲得各相關(guān)因素對(duì)銷售的影響,不需要準(zhǔn)備歷史的數(shù)據(jù)。因此,在歷史數(shù)據(jù)沒(méi)有或者很少的情況下,用歷史類比法是很好的方法。但是,由于相關(guān)因素本身存在不確定性,并且是隨機(jī)的、動(dòng)態(tài)的,往往難以保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,需要一定的經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷相關(guān)系數(shù)及其權(quán)重,故這種預(yù)測(cè)方法對(duì)預(yù)測(cè)人員的要求比較高。3.6.2線性回歸法3.6.2線性回歸法3.7大數(shù)據(jù)與因果分析法的結(jié)合由于大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,我們現(xiàn)在很容易在海外電子商務(wù)平臺(tái)論壇、社區(qū)網(wǎng)站等獲取各種信息,通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用來(lái)進(jìn)行國(guó)外用戶數(shù)據(jù)的收集與分析,以因果分析方法為基礎(chǔ)進(jìn)行數(shù)據(jù)的解讀并提出商業(yè)化建議,為我國(guó)跨境電商在產(chǎn)品策略制定及其他相關(guān)領(lǐng)域提供一定的理論指導(dǎo),具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。3.7.1基本情況統(tǒng)計(jì)(1)產(chǎn)品基本特征分析(2)價(jià)格構(gòu)成分析(3)星級(jí)分布分析(4)評(píng)論量分布3.7.2變量選取及模型設(shè)計(jì)3.7.3樣本數(shù)據(jù)的采集與分析3.7.4結(jié)果檢驗(yàn)及分析3.7.4結(jié)果檢驗(yàn)及分析以評(píng)論量REV為被解釋變量的實(shí)證分析中,評(píng)論時(shí)間跨度(DAY)與評(píng)論量(REV)呈正相關(guān),說(shuō)明評(píng)論時(shí)間跨度越長(zhǎng),評(píng)論量越高;便攜性積極評(píng)論率(POR)與評(píng)論量(REV)呈正相關(guān),說(shuō)明消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品便攜性的認(rèn)可程度越高,商品產(chǎn)生的評(píng)論越多;價(jià)格積極評(píng)論率(PRI)與評(píng)論量(REV)呈正相關(guān),說(shuō)明消費(fèi)者對(duì)價(jià)格的評(píng)論認(rèn)可程度越高,商品的產(chǎn)生
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