运营管理-第六讲 需求预测.pdf

第六讲需求预测Demand Forecastingi家提要、预测的基本概念二、定性预测方法 三、定量预测方法华东理工大学商学院华东理工大学商学院3 HMWW Capacity Challenge demand information system challenge,(DIS Challenge)/Does it provide the demand information in the detail needed to make it useful?足够详细/Do they arrive in a timely fashion and in the most useful format?及时有用/Does the system tap the best sources of information as inputs to the forecasting process?最好的信息来源/Is the forecast reasonably accurate-especially when the pattern of demand is changing?准确、动态/Does the process understand the sources of uncertainty?理解不 确定(需兼、技术、生产、社会不确定)华东理工大学商学院4SOME STRATEGIC ISSUES Should the demand forecasts be based on history or are there better inputs for predicting future events?历史信息或是其他输 入？How much detail is necessary to serve the needs of the firms internal customers?详细程度 What are the best sources of information?intrinsic data,i.e”data from the same phenomenon,or extrinsic data?最好的信息、源 Should the demand forecasting business process be centralized at the corporate level or done on a decentralized basis within the business units?预测过程集中化还是分布化华东理工大学商学院5 Generic data on the well-being of global,national,or business sector of the economies.Industry specific data often provides more useful inputs.Situation specific data may provide the most meaningful input to the operations planning process.华东理工大学商学院6h l什么是预测?Forecast,Predict,Prophesy预测是对未来可能发生的情况的预计与推测。华东理工大学商学院7“A forecast is an objective estimate of future demand attained by projecting a pattern of events of the past into the future.*“A prediction is a subjective estimate of what events will happen in the future,based on extrapolating or interpreting data that occurred in the past.”*David F.Ross,Distribution Planning and Control.Chapman&Hall,New York,1995,p.212.华东理工大学商学院 8需求预测the business process that attempts to estimate sales and the use of products so that they can be purchased,stocked,or manufactured in appropriate quantities in advance to support the firm fs value adding activities.华东理工大学商学院9demand managementa business process that seeks to coordinate and/or influence the pattern of demand arrivals to achieve a mutually satisfying sales transaction.demand trackinga business process that systematically records what has just happened.华东理工大学商学院10pattern recognitionNobel Prize winner,Herbert Simonthe more relevant patterns at your disposal,the better your decisions will be.“*Makridakis,S.9 and S.C.Wheelwright.Forecasting Methods for Management.5 th ed.New York:John Wiley&Sons,1989.华东理工大学商学院ii Doing something quickly to capitalize on this knowledge before the competition can.Doing something to correct the patterns if they have an adverse impact on the firms well being.Making,use of patterns to enhance the ongoing decision-making processes-such as demand forecasting.华东理工大学商学院12?、预测的种类（宏观）r _科学预测：对科学发展情况的预计与推测。如门捷列夫元 素周期表技术预测：对技术进步情况的预计与推测。如能源技术经济预测：对经济发展情况的预计与推测。社会预测：对社会未来发展状况的预计与推测。如人口预 测、环境预测、社会制度等需求预测:需求预测不仅为企业给出了其产品在未来的一 段时间里的需求期望水平，而且为企业的计划与控制决 策提供依据。华东理工大学商学院 13T需求预测的种类（按预测时间的长短）r _长期预测：对5年或5年以上的需求前景的预测长期预测一般是利用市场调研、技术预测、经济预测、人口统计等方 法，加上综合判断来完成，其结果大多是定性的描述。长期预测是企 业长期发展规划、产品研究开发计划、投资计划、生产能力扩充计划 的依据。中期预测：对一个季度以上、2年以下需求前景的预测中期预测可以通过集体讨论、时间序列法、回归法、经济指数相关法 等方法结合判断而作出。它是制订年度生产计划、季度生产计划、销 售计划、生产与库存预算、投资和现金预算的依据。短期预测：以日周旬月为单位对一个季度以下的需求前景的预测短期预测可以利用趋势外推、指数平滑等方法与判断的有机结合来进 行。它是调整生产能力、采购、安排生产作业计划等具体生产经营活 动的依据。华东理工大学商学院14需求预测的种类（按主客观因素所起的作用）定性预测方法：又称主观预测法，因为其依据是来源 不同的各种主观意见。它简单明了，不需要数学公 式。包括：德尔菲法、部门主观集体讨论法、用户 调查法、销售人员意见汇集法等。定量预测方法：又称统计预测法，其主要特点是利用 统计资料和数学模型来进行预测。定量预测法并不 完全排除主观因素。可分为：因果模型和时间序列 模型。华东理工大学商学院 15预测方法分类图定性预 测方法一德力、非法一部门主观集体讨论法用户调查法销售人员意见汇集法预测 方法一因果模型定量预 测方时间序列 模型时间序列 r平滑模型L时间序列 分解模型移动平均法-指数平滑法乘法模型-加法模型华东理工大学商学院16两类需求预测方法的应用场合r _定性预测方法：1.模糊和已知数据很少的场合（如新产品、新技术的发展）2.与直觉或经验有关的场合（如产品通过网络的销售量）定量预测方法：1.稳定和已知很多历史数据的场合（如现有产品、当前技 术的发展）2.与数学技巧有关（如彩电的销售量）华东理工大学商学院17*、需求预测的一般步骤 广1.Identify the internal customer and decision-making processes that the forecast will support.What is to be forecasted?What level of detail is needed to support the decision making process?Within reason,when does the user need this information?2.Identify the likely sources of the best data inputs.3.Select forecasting techniques that will most effectively transform available data into timely,reliable forecast information over the most appropriate planning horizon.4.Apply the proposed technique to gathered data for the appropriate business process.State assumptions explicitly in writing.5.Monitor the performance of the forecasting process,as for any continuous-improvement or quality-management process.Periodic reviews of the basic assumptions that underlie forecasts help to keep the process for future forecasts on target.华东理工大学商学院18Basic Forecasting ProcessFeedback。华东理工大学商学院19，4、影响需求预测的因素商业周期 产品生命周期 竞争者的行为 顾客偏好随机影响广告促销努力 商业信誉 产品设计 产品质量 信用政策企业无法 控前企业通过 努力可以 做到华东理工大学商学院20判断在预测中的作用/选择预测方法/辨别信息/取舍预测结果/预测精度与成本/预测的稳定性与响应性（抗随机干扰VS反映 需求变化）预测的时间范围和更新频率华东理工大学商学院21*虽调几点W_很少有完美的预测。大多数预测方法都假定在被预测系统中存在某些潜在的 稳定性（即假设在过去发生的某一事件在将来仍然存 在）。对一族产品或产品集合的预测总比对单个产品的预测更 为准确。短期预测比长期预测所处理的不确定因素小，因此短期 预测更为准确。华东理工大学商学院22德尔菲法(Delphi Method)部门主管集体讨论法(Jury of Executives)用户调查法(Users，Expectation)销售人员意见汇集法(Field Sales Force)华东理工大学商学院23/1.德尔菲法(Delphi Method)r _美国兰德公司于20世纪40年代发明并用于技术预测Delphi是古希腊传说中的一座城市，因有阿波罗神殿而出名。传说众神每年都要到该城聚会，以占卜未来从40年代至70年代初，德尔菲法在各类预测中的应用比重由20.8%增力口至！|24.2%方法的本质是利用专家的知识、经验、智慧等带有很大模糊 性的无法量化的信息，通过通信的方式进行信息交换，逐 步地取得一致的意见，达到预测的目的华东理工大学商学院24又称专家调查法(57:挑选专家；S2:迭代函询调查；S3:最终预测意见)简单直观避免了专家会议的弊端(Groupthink)适用资料不全或不多的情况专家的选择没有明确的标准，预测结果的可靠性缺乏严 格的科学分析，最后趋于一致的意见仍带有随大流的，顷向/二原则：匿名性，反馈性,收性,/D汹叫akersSal es wM be 45,即45)华东理工大学商学院25领导小组的成立和专家的选择预测领导小组不仅负责拟定预测主题，编制预测 事件一览表，以及对结果进行分析和处理，更重 要的是负责专家的选择什么是专家？怎样选择专家？选择什么样的专家？选择多少专家？专家的地域分布、专业分布？专 家的分组？华东理工大学商学院26经过四轮预测，专家的意见一般相当协调。美国制造工程学会和密执安大学分别组织125名和150名 专家对生产管理技术和生产装配技术进行预测，四 轮后的预测结果相当接近，持不同意见的人仅占20华东理工大学商学蔽627Delphi法的数据处理一上下四分位法首先对专家的预测结果进行升序排序XW x2 wWXn-上下四分点涵义。图示如下：50%25%25%_入_/、Xi 下四分点中位数上四分点 xn华东理工大学商学院28上下Ui分位法方法思路与步骤思路选取中位数为预测代表值，计算上下四分点(X下，X上)，作 为预测区间，此区间出现可能性为50%处理步骤(1)先设XI、X2,Xn为从小到大依次排列的m位 专家的n个预测值序列(nm)(2)计算中位数XK+1n=2k+l（奇）（XK+XK+1）/2 n=2k（偶）华东理工大学商学院29(3)求上下四分位数，记作X下、X上X下=x中一 1/2(X中一xp=1/2(X中+xpX上=*中+1/2(X0X中)=1/2(X中+XQ例：设9位专家对某地2000年农业总产值预测 如下(单位：亿元)X1X2X3X4X5X6X7X8x9212223242526272829X中=25（亿）奇数X=（X中+Xn）/2=（29+25）/2=27（亿）*下=（X中+%）/2=（25+21）/2=23（亿）华东理工大学商学院30Delphi法应遵循的几个原则（1）向专家充分解释说明Delphi法/避免专家不了解或者曲解Delphi法问题要集中/问题要集中并有针对性不要过于分散避免组合事件/如果一个事件中的部分是专家同意的，而另一部 分是不同意的，则很难答复避免含糊不清的用语/使用准确的专业术语，避免“普遍”、“正常”等模糊用语华东理工大学商学院31Delphi法应遵循的几个原则（2）领导意见不应强加于调查表中,领导小组不要提前下结论调查表要简化问题的数量要限制适当支付报酬考虑对结果处理的工作量 考虑轮间时间间隔华东理工大学商学院32Delphi法的适用范围上想 事交倾 础思景的面流 基普到对大 体交的低不面随 集有同很办宜是 在亲率为不就 立往着效成因也 麋以表法讨原，鲁们代方商他”，的家业的会其应 理用专专想开于效 处有，与思常出队 术些矍流经或乐 要问经交得重“析出的的面使严止 楚希对制阂防 联鲁面限隔，确可大为，的歧用 精断庞因多用分作 个，数费间威 借观一史人与之想权 以直对历家间家思免 难的面的专时专换避向华东理工大学商学院332.部门主管集体讨论法(Jury of Executives)简单易行，可快速获得预测结果汇集了各主管的经验和判断不需要准备和统计历史资料各主管的主观意见，预测结果缺乏严格的科学性与会人员间容易相互影响因预测是集体讨论的结果，故无人对其正确性负责华东理工大学商学院343.用户调查法(Users Expectation)预测来源于顾客期望，能较好地反映市场需求情况 有利于改进产品，有针对性地开展促销活动 适用于对新产品或缺乏销售记录的产品需求预测 很难获得顾客的通力合作顾客所说不一定符合顾客最终实际所做，因为顾客的期望值 不断变化费时费力THowmany hours will you use the35华东理工大学商学院4.销售人员意见汇集法(Field Sales Force)又称基层意见法预测值很容易按地区、分支机构、销售人员、产品等区分 开由于取样较多，预测结构较具稳定性由于销售人员的意见受到重视，增加了其销售信心带有销售人员的主观偏见受地区局部性的影响，预测结果精度较差当预测结果作为销售人员未来的销售目标时，预测值容易 被低估当预测涉及紧俏商品时，预测值容易被高估 _华东理工大学商学院1定量预测方法（一）时间序列模型（二）因果关系模型（三）预测监控华东理工大学商学院37时间序列是按一定的时间间隔，把某种变量的 数值依发生的先后顺序排列起来的序列。（一）时间序列模型：以时间为独立变量，利用过去需求随 时间变化的关系来预测未来的需求。包括：时间序列平滑模型，时间序列分解模型（二）因果关系模型：利用变量（包括时间，如广告投入VS 销量）之间的相互关系，通过一种变量的变化来预测另一 种变量的未来变化。上述模型共同隐含的假设（前提）：过去存在的变量之间 的关系和相互作用机理，今后仍然存在并继续发挥作用。（三）预测监控：通过预测监控来检验过去起作用的预测模 型是否仍然有效。华东理工大学商学院 38，（一）时间序列模型W_时间序列的构成时间序列平滑模型移动平均法（MA、WMA）指数平滑法（一次、二次）时间序列分解模型华东理工大学商学院39/1、时间序列的构成华东理工大学商学院40/1、时间序列的构成趋势成分:数据随着时间的变化表现出一种趋向（由于人口、技术等原因）。它按某种规则稳步地上升或下降，或停留在 某一水平。Response华东理工大学商学院41/1、时间序列的构成季节成分:在一年里按通常的频率围绕趋势作上下有规则 的波动（由于天气、顾客等原因）。Response华东理工大学商学院42，1、时间序列的构成r _周期成分:在较长的时间里（一年以上）围绕趋势作有规则的上下波动。这种波动常被称作经济周期。ResponseMo”Qtr”Yl华东理工大学商学院43时间序列的构成广随机成分:由很多不可控因素引起的、没有规则的波动。华东理工大学商学院 44h时间序列曲线及其构成示例3J3.CS x o t n p o x d xoj P U B U i a华东理工大学商学院452、时间序列平滑模型朴素法(Naive Method)移动平均法(Moving Average)(用一组最近的实际数据值来进行预测)/简单移动平均法(SMA)/加权移动平均法(WMA)指数平滑法(Exponential Smoothing)(考虑所有的历史数据)/一次指数平滑法/二次指数平滑法由于随机成分的影响而导致需求偏离平均水平时,应用时间序列平滑模型，通过对多期观测数据平均的 办法，可以有效地消除或减少随机成分的影响，以使 预测结果较好地反映平均需求水平。华东理工大学商学院46歹(1)简单移动平均法广移动平均数=工前期需求总和SMAt+Ai Ini=t+l-n/二(4+i-+/+i-)+i+4+i-)+2+4)/、-y-,共项为移动平均采用的周期数华东理工大学商学院 47(2)加权移动平均法加权移动平均数=第飞窜期需求,z权数WMAt+=fa t+Ai ni=t+l-n/=34+1-+2,（/+1-）+i+3,（/+1-）+2+aA）/n共修项%为实际需求的加权系数华东理工大学商学院48例_某公司产品的逐月销售量记录如下。取=3,试用移动平 均法进行预测。华东理工大学商学院 49简单移动平均法预测r _月份实际销*(百台)预测销量(n=3)120.00 221.00、SMA4EA1+A2+A3)/3=2.33323.00 424.00、21.33525.00、22.67627.00、24.00726.00 125.33825.00：26.00926.00 126.001028.00Ar 25.671127.0026.331227.00华东理工大学商学院50SMA特点:简单移动平均法预测值与所选的时段长n有关。n越大，对干扰的敏感性越低，预测的稳定性越好，响应性则越差。简单移动平均法对数据不分远近，同样对待。有时最 近的趋势反映了需求的趋势，此时用加权移动平均 法更合适。华东理工大学商学院51B.加权移动平均法预测月份实际销量（百台）预测销量（百台）5=3）120.00 cxi 05a2=1.0,=1.5221.00WMA4=(0.5A1+A2+1.5A3)/3=21.83323.00 J、424.0021.83525.0023.17627.0024.33726.0025.83825.0026.17926.0025.671028.0025.671127.0026.831229.0027.17华东理工大学商学院52华东理工大学商学院5335302520151050Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Montl i华东理工大学商学院54WMA特点:当存在可察觉的趋势时，可以用权数来强调最近数据。若对 最近的数据赋予较大的权重，则预测数据与实际数据的差 别较简单移动平均法要小。加权移动平均法更能反映近期的变化，因为更接近当前的数 据可以被赋予更大的权数。近期数据的权数越大，则预测的响应性就越好，但稳定性越 差；反之则预测的稳定性越好，但响应性越差。权数的选择带有一定主观性，没有权数选择的既定公式。MA是WMA的特例。华东理工大学商学院55，小结移动平均法在为使预测保持稳定而平衡掉需求的突然波 动方面是有效的。但有3个问题：X加大数会使平滑波动效果（稳定性）更好，但会使预测值对数据实际变动（响应性）更不敏感；X移动平均值并不能总是很好地反映出需求 的趋势。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 高或更低水平的波动；X移动平均法需要大量历史数据。华东理工大学商学院 56(3)指数平滑法一次指数平滑法(Single Exponential Smoothing)二次指数平滑法(Double Exponential Smoothing)华东理工大学商学院57次指数平滑法r _一次指数平滑法是另一种形式（比较复杂）的加权移动平均 法加权移动平均法只考虑最近的九个实际数据，指数平滑法则 考虑所有的历史数据，只不过近期实际数据的权重大，而 远期实际数据的权重小一次指数平滑法只需要很少的历史数据一次指数平滑法的预测公式：新的预测=上期预测+。（上期实际需求-上期预测值）即下一期的预测是对上一期预测偏差的调整。华东理工大学商学院58测公式广SFt+1=SFt+a(At-SFJ=aAt+(l-a)SFt其中：ST%二新一期的预测值SFt二上一期的预测值At二上一期的实际值a二平滑系数(0=11.20SF3=aA2+(l-a)SF2=0.242+(1。2)57=02x17+(1=0.2)=12.36T2=SFrSFP)T.=0.4(11.20-11)+0=0.08，3以5玛6歹2)+(1力，2=0.4(12.36-11.20)+(1-0.4)x 0.08=0.5 1华东理工大学商学院67测与实际需求对比图r _一 实际需求T 次预测值 二次预测值华东理工大学商学院68二次指数平滑预测的结果比一次指数平滑预测的结果在有趋势 存在的情况下，与实际值更为接近，且滞后要小。二次指数平滑预测的结果与洲幽取值有关。谢然大，则 预测的响应性越好；反之则稳定性越好。趋势平滑系数燃取值与。类似：更大的愿值表明更强调趋势 的最近变化；小的碑值则给予最近的趋势变动更小的权重,从而倾向于将当前的趋势平滑掉。总之，。影响二次预测的基数，影响预测值的上升或下降的 速度。华东理工大学商学院69k时间序列分解模型r _乘法模型：TF=TSCI加法模型：TF=T+S+C+I其中：TF时间序列的预测值；T时间序列中的趋势成分；S时间序列中的季节成分；C 时间序列中的周期性变化成分；I 时间序列中的不规则的波动成分。华东理工大学商学院70，几种可能的时间序列类型F*_无趋势、无季节波动 无趋势、有季节波动有线性趋势、有线性趋势、非线性趋势、非线性趋势、相等的季节波动 放大的季节波动 相等的季节波动 放大的季节波动华东理工大学商学院71,:主要试论线性季节模型-线性变化趋势与季节性变化趋势共同作用的 结果。-预测值二趋势预测值X季节系数华东理工大学商学院72k原始数据:w_过去三年快餐销售记录季度季度序号t销售量L111,800210,40438,925410,600512,285611,00979,213811,286913,3501011,2701110,2661212,138华东理工大学商学院73求趋势直线方程：y=a+b ty为趋势预测值，t为季节序号，a、b为常数。可用作图法或最小二乘法求出a、bo华东理工大学商学院74钙季节序号t销售量At夏111800秋210404冬38925春410600夏512285秋611009冬79213春811286夏913350秋1011270冬1110266春1212138华东理工大学商学院75T(t)=10000+16 7 t华东理工大学商学院76Al/Tl=11800/10167=1.16计算季节系数：I _各周期内相应实际值与臀二 冬季：冬0,000+167X15）X0.85=10,629（份）A春季:（10,000+167X 16）X 1.00=12,672（份）华东理工大学商学院78（二）因果关系模型回归分与时间序列中的最小二乘法相似，但可以包括多析兀变量。回归分析的基础是其他事件的发生影响了预测结果。投入/关注每一家企业对其他企业及政府的销售情况，产出模给出由于另一家企业的采购变化导致的某一生存企业型预测销量的变化情况。先行指统计那些与所预测的序列呈同方向变动，但其变动标发生在所预测的序列变动之前的统计数据；例如，汽油价格的上涨预示着未来大型轿车销量的下降。试图用一组相互联系的方程来描述经济中的某些因济模型素。华东理工大学商学院79（二）因果关系模型元线性回归模型1.数学模型2.偏差衡量指标3.预测实例华东理工大学商学院80、-元线性回归模型r _YT=a+bx打打-nXY b=EH-(x)2=x2-y-炽x-a=-=Y-bX丫7为预测值，。为截距，6为斜率，为自变量点数,式为自变量值，y为因变量的值，X为x的平均数，丁为丫的平均数。华东理工大学商学院81W最小二乘法9回归直线hLeast SquaresS.1 W A华东理工大学商学院82，2、偏差衡量指标 广相关系数（表示自变量与因变量之间的因果程度）丁二。一江丫/（X）2 仙歹一切 丫沟标准差%（表示回归预测值的精确程度）华东理工大学商学院83h相关系数，的数值范围Perfect Negative ConelationNo Conelation VPerfect Positive Conelatio nV-L00+1.0十.5Increasing degiee of negative conelationInci easing degree of positive conelation华东理工大学商学院84h相关示例(1)完全正相关(2)完全负相关r=0r=.89(3)正相关(4)不相关华东理工大学商学院853、预测实例某公司近年来的广告投入与产品销售额数据见下表。试 求出这些数据的回归直线；2003年公司计划投入广告 费1千万元，试预测该年度的销售额。年份1990199219951998200020012002广告投入（白万兀）1.02.03.04.05.06.07.0销售钾（白万兀）74798090105142122华东理工大学商学院86求解：广以广告费为自变量，销售额为因变量求回归直线:年度广告（单位:白力兀）销售额匚（单位:白力兀）X2XY19901.074.01.074.019922.079.04.0158.019953.080.09.0240.019984.090.016.0360.020005.0105.025.0525.020016.0142.036.0852.020027.0122.049.0854.0ZX=28.0ZY=692.0XX2=140.0ZXY=3063.0华东理工大学商学院 87心 二冬二4.。n 7=%2=98.86 n 7b _ XY-nXY _ 3063-7x4,0 x98,86Z/-版”140.0-7x4.02a=Y-bX=9S.S6-10.54x4.0=56.70回归直线：y=56.70+10.54%10.54华东理工大学商学院88，2003年的销售额预测:广告费华东理工大学商学院89最小二乘回归分解1）将时间序列分解为各组成分量:找出季节性成分；去除需求的季节性因素；找出趋势成分。2）预测每个成分的未来值：将趋势成分投影到未来；用季节成分乘以趋势成分。华东理工大学商学院90华东Y=5 5 4.9+342.2x91时期(x)季度实际需 求(y)每年相 同季度 的平均去处季 节因素 影响的 需求(yj 列3/列5X2x*yd1|l6002II15503m4IV15005|124006II31007m8IV29009II380010II450011m12IV4900（三）预测监控预测误差 误差衡量指标 预测监控华东理工大学商学院92预测误差r _预测误差：是指预测值与实际值之间的差异。误差有正负之分：当预测值大于实际值时，误差为负；反之为正。预测模型最好是无偏模型，即应用该模型时，正、负误 差出现的概率大致相等。平均误差：评价预测精度的重要指标，也是判断预测模 型能否继续使用的重要标准之一，还可用于预测模型 优劣比较。华东理工大学商学院93,、预测误差衡量指标r _平均绝对偏差(MAD:Mean Absolute Deviation)平均平方误差(MSE:Mean Square Error)平均预测误差(MFE:Mean Forecast Error)平均绝对百分误差(MAPE:Mean AbsolutePercentage Error)华东理工大学商学院94（1）平均绝对偏差（MAD）指整个预测期内每一次预测值与实际值的绝对偏差的平均值即 nMAD=-nAt一表示时段，的实际值Ft一表示时段，的预测值n整个预测期内的时段个数（即预测次数）MAD能较好地反映预测的精度，但不能衡量无偏性华东理工大学商学院95(1)平均绝对偏差(MAD)华东理工大学商学院96(2)平均平方误差(MSE)对误差的平方和取平均值，即n9(44)2MSE=3-nMSE与MAD类似，能较好地反映预测精度，但不能衡量无 偏性华东理工大学商学院97（3）平均预测误差（MFE）指预测误差和的平均值，即上式中的分子称为“预测误差滚动和（RSFE）。显然，如果预测模型是无偏的，则RSFE应接近于0,亦即MFE 应接近于0。MFE能够很好地衡量无偏性，但不能反映预测值偏离实际 值的程度。华东理工大学商学院98(4)平均绝对百分误差(MAPE)MAPE100 nn任何一种指标都很难全面地评价一个预测模型，在实际 应用中常将它们结合起来使用。华东理工大学商学院99h 3、预测监控广通过预测监控来检验过去起作用的预测模型是否仍然有效检验预测模型是否有效的一个简单方法是将最近的实际值与 预测值进行比较，看偏差是否在可接受的范围内；另一中 方法是应用跟踪信号(TS:Tracking Signal)所谓跟踪信号，是指预测误差滚动和与平均绝对偏差的比值,每当实际需求发生时就计算”。只有当年在一定范围内 时则表示该预测模型仍然有效。华东理工大学商学院100叶预测监控图F只有当呼一定范围内时才表示该预测模型仍然有效。Lower control limitUpper contiol limitSignal exceeded limitTracking sigpal*Yceptnble i nnge,to 、yvte Time大批量存货采用4MAD,对小批量存货采用8MA2。(Geoie Plossl,Oliver Wight)。一个MAD近似于0.8个标准差。华东理工大学商学院 101h预测跟踪信号华东理工大学商学院102他 F*_自适应平滑(adaptive smoothing)聚焦预测(focus forecasting):允许试验各种试验模型:两个原则非常复杂的预测模型不一定总比简单的 强；不存在能适用于所有产品或服务预测的单个技 术计算机在预测中的作用OIBM 的 IMPACT SAS SPSS STORM、QSB等。华东理工大学商学院103总结预测是对未来可能发生的情况的预计与推测预测基于过去、立足现在、面向未来预测是艺术与科学的结合时间序列平滑模型：移动平均法（平稳），指数平滑法（趋势）基本假设：过去存在的变量之间的关系和相互作用机理,今后仍然存在并继续发挥作用。华东理工大学商学院104习题1.销售量将达410台。用a=0.3的指数平 滑法做19921996 年预测。年份预测199145041019924951993518199456319955841996?*华东理工大学商学院105习题2.一个特定的模型用 于预测某产品的需 求情况。预测值和 实际需求如表所示,试用MAD、MAPE 和跟踪信号对预测 模型进行评价。月份实际需求 预测需求107006601176084012780750179083528509103950890华东理工大学商学院106习题月份实际需求预测需求实际偏差累计偏差绝对偏差1070066040404011760840-80-40801278075030-10301790835-45-55452850910-60-11560395089060-5560总计-55315华东理工大学商学院107乍业w_1.解释协作计划、预测及补货(collaborative planning,forecasting,and replenishment)2.用Excel工具进行预测及分析。完成”预测1.X1S”根据Excel的指数平滑和移动平均工具，自拟题目给出 一个实例。华东理工大学商学院108