第三章需求預(yù)測第一節(jié)預(yù)測第二節(jié)定性預(yù)測方法第三節(jié)定量預(yù)測方法第四節(jié)預(yù)測監(jiān)控第一篇、緒論1第三章需求預(yù)測第一節(jié)預(yù)測第二節(jié)定性預(yù)一、預(yù)測的概念

是對未來可能發(fā)生的情況的預(yù)計和推測。科學(xué)性：客觀事物發(fā)展的慣性；隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性。第一節(jié)預(yù)測二、預(yù)測的作用1、預(yù)測是制定戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。2、預(yù)測是制定計劃的基礎(chǔ)。3、預(yù)測是協(xié)調(diào)各部門工作的依據(jù)。4、有助于為盡快滿足用戶需求做好準(zhǔn)備。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測2一、預(yù)測的概念第一節(jié)預(yù)測二、預(yù)測的作用1、預(yù)測是制定

三、預(yù)測的分類第一節(jié)預(yù)測（1）科學(xué)預(yù)測：是對科學(xué)發(fā)展情況的預(yù)計和推測。（2）技術(shù)預(yù)測：是對技術(shù)進(jìn)步情況的預(yù)計和推測。（3）經(jīng)濟預(yù)測：是政府部門以及其它一些社會組織經(jīng)常就未來的經(jīng)濟狀況發(fā)展經(jīng)濟預(yù)測報告。（4）需求預(yù)測：不僅為企業(yè)給出了其產(chǎn)品在未來的一段時間里的需求期望水平，而且為企業(yè)的計劃和控制決策提供了依據(jù)。（5）社會需求：是對社會未來的發(fā)展?fàn)顩r的預(yù)測和推測。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測3三、預(yù)測的分類第一節(jié)預(yù)測（1）科學(xué)預(yù)測：是對科

四、需求預(yù)測的分類第一節(jié)預(yù)測1、按時間分（1）長期預(yù)測：是指對5年或5年以上的需求前景的預(yù)測。（2）中期預(yù)測：是指對一個季度以上兩年以下的需求前景的預(yù)測。（3）短期預(yù)測：是指以日、周、旬、月為單位，對一個季度以下的預(yù)測。2、按主客觀因素所起的作用分（1）定性預(yù)測方法：依靠人們的才干、知識、遠(yuǎn)見和判斷力來推測未來的變化。（2）定量預(yù)測方法：主要根據(jù)對歷史資料的分析來推斷未來的需求。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測4四、需求預(yù)測的分類第一節(jié)預(yù)測1、按時間分2、按主客預(yù)測方法定性預(yù)測方法定量預(yù)測方法德爾菲法部門主管討論法用戶調(diào)查法銷售人員意見匯總法因果模型時間序列模型時間序列平滑模型時間序列分解模型移動平均法一次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法乘法模型加法模型第一節(jié)預(yù)測第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測

四、需求預(yù)測的分類5預(yù)測方法定性預(yù)測方法定量預(yù)測方法德爾菲法部門主管討論法用戶調(diào)五、影響需求預(yù)測的因素

第一節(jié)預(yù)測1、商業(yè)周期：從復(fù)蘇到高潮到衰退到蕭條,周而復(fù)始。2、產(chǎn)品生命周期：任何成功的產(chǎn)品都有導(dǎo)入期、成長期、成熟期和衰退期4個階段。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測復(fù)蘇高潮衰退蕭條復(fù)蘇導(dǎo)入期成長期成熟期衰退期6五、影響需求預(yù)測的因素第一節(jié)預(yù)測1、商業(yè)周六、預(yù)測一般步驟1、決定預(yù)測的目的和用途；2、對產(chǎn)品及其性質(zhì)分類；3、決定影響因素；4、收集分析資料；5、選擇預(yù)測方法和模型；6、計算并核實預(yù)測結(jié)果；7、設(shè)定外在因素；8、求出預(yù)測值；9、應(yīng)用預(yù)測結(jié)果；10、預(yù)測監(jiān)控。第一節(jié)預(yù)測第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測7六、預(yù)測一般步驟1、決定預(yù)測的目的和用途；第一節(jié)預(yù)測

第二節(jié)定性預(yù)測方法一、德爾菲法(Delghimethod)：專家調(diào)查法（1）挑選專家；（2）函詢調(diào)查：向?qū)＜姨岢鰡栴}，要求書面答復(fù)；（3）匯集綜合整理：將搜集來的專家意見整理；（4）再次函詢：將整理的意見反饋給各專家，要求他們修正其預(yù)測，并說明修正理由；（5）最終預(yù)測：循環(huán)3、4步，至3、4輪。優(yōu)點：匿名性，避免群體壓力現(xiàn)象，專家充分發(fā)表意見，且最后能統(tǒng)一。缺點：受主觀因素影響，專家的選擇沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測結(jié)果的可靠性缺乏嚴(yán)格的科學(xué)分析，最后趨于一致的意見仍帶有隨大流的傾向。1、步驟：2、優(yōu)缺點：第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測8第二節(jié)定性預(yù)測方法一、德爾菲法(Delghim第二節(jié)定性預(yù)測方法一、德爾菲法(Delghimethod)：專家調(diào)查法3、三條原則：匿名性、反饋性、收斂性。1、部門主管集體討論法2、用戶調(diào)查法3、銷售人員意見匯集法（略、自學(xué)）第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測二、其他方法9第二節(jié)定性預(yù)測方法一、德爾菲法(Delghimet一、時間序列：1、概念：按一定時間間隔和事件發(fā)生的先后順序排列起來的數(shù)據(jù)構(gòu)成的序列。2、構(gòu)成：第三節(jié)定量預(yù)測方法假設(shè)：過去存在的變量間關(guān)系和相互作用機理，今后仍存在并繼續(xù)發(fā)揮作用。1）趨勢成分：引起原因（人口的變動，經(jīng)濟的增長，技術(shù)的進(jìn)步，生產(chǎn)力的發(fā)展）。T（Trend)2）季節(jié)成分：每個年度內(nèi)成規(guī)則性的重復(fù)波動形態(tài)。起因：季節(jié)性的氣候變化和風(fēng)俗習(xí)慣。S(Season)3）周期成分：經(jīng)濟成長過程中景氣和不景氣交替重復(fù)發(fā)生的波動情況。發(fā)展、繁榮、衰退、恢復(fù)。誘發(fā)因素：社會政治變動、戰(zhàn)爭、經(jīng)濟形勢變化。C(Cycle)4）隨機成分：不可控因素引起的，沒有規(guī)則的上下波動。I（Irregularity)第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測10一、時間序列：第三節(jié)定量預(yù)測方法假設(shè)：過去存在的變量間第三節(jié)定量預(yù)測方法趨勢成分季節(jié)成分周期成分隨機波動成分第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測一、時間序列：

2、構(gòu)成：11第三節(jié)定量預(yù)測方法趨勢成分季節(jié)成分周期成分隨機波動成分第三節(jié)定量預(yù)測方法第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測一、時間序列：2、構(gòu)成：12第三節(jié)定量預(yù)測方法第一篇、緒論第三章、需求預(yù)測二、時間序列平滑模型時間實銷平均預(yù)測1月A12月A23月A3SMA3SMA34月A4SMA4SMA45月A5SMA5SMA5第三節(jié)定量預(yù)測方法1、簡單移動平均（Simplemovingaverage）簡單移動平均值為：可消除由于隨機成分的影響而導(dǎo)致的需求偏離平均水平第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測13二、時間序列平滑模型時間實銷平均預(yù)測1月A12月A23月A3第三節(jié)定量預(yù)測方法月份實際銷量（百臺）n=3n=412022132342421.3352522.6721.7562724.0023.3372625.3324.7582526.0025.5092626.0025.75102825.6726.00112726.3326.25122927.0026.50預(yù)測值同簡單移動平均所選的時段長n有關(guān)，具有滯后性。n越大，對干擾的敏感性越低，預(yù)測的穩(wěn)定性越好，滯后性越強，響應(yīng)性就越差。簡單移動平均法對數(shù)據(jù)不分遠(yuǎn)近，同樣對待。為了反映最近的趨勢，可采用加權(quán)移動平均。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測14第三節(jié)定量預(yù)測方法月份實際銷量（百臺）n=3n=412二、時間序列平滑模型第三節(jié)定量預(yù)測方法2、加權(quán)移動平均（Weightedmovingaverage）加權(quán)移動平均值為：為實際需求的權(quán)系數(shù)。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測15二、時間序列平滑模型第三節(jié)定量預(yù)測方法2、加權(quán)移動平均第三節(jié)定量預(yù)測方法月份實際銷量（百臺）n=3120221323424(0.5×20+1.0×21+1.5×23)/3=21.83525(0.5×21+1.0×23+1.5×24)/3=23.1762724.3372625.8382526.1792625.67102825.67112726.83122927.17若對最近的數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重，則預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的差別較簡單移動平均法的結(jié)果要小。近期數(shù)據(jù)的權(quán)重越大，則預(yù)測的穩(wěn)定性就越差，響應(yīng)性就越好。可以同時改變n和α。簡單移動平均和加權(quán)移動平均需要的數(shù)據(jù)量大，計算量非常大，當(dāng)產(chǎn)品很多時計算工作繁重。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測16第三節(jié)定量預(yù)測方法月份實際銷量（百臺）n=3120222、一次指數(shù)平滑法（Singleexponentialsmoothing）一次平滑指數(shù)值：二、時間序列平滑模型第三節(jié)定量預(yù)測方法SFt+1為（t+1）期一次指數(shù)平滑預(yù)測值；At為t期實際值；α為平滑系數(shù)，它表示賦予實際數(shù)據(jù)的權(quán)重（0≤α≤1）可以將上述公式中的SFt依次展開，得到書上65頁式3.6，從而將第t+1期的預(yù)測值看作前t期實測值的指數(shù)形式的加權(quán)和。t+1預(yù)測值為第t期的實際值和預(yù)測值的加權(quán)和。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測172、一次指數(shù)平滑法（Singleexponential2、一次指數(shù)平滑法（Singleexponentialsmoothing）二、時間序列平滑模型第三節(jié)定量預(yù)測方法用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測，當(dāng)出現(xiàn)趨勢時，預(yù)測值之雖然可以描述實際值的變化形態(tài)，但預(yù)測值總是滯后于實際值。當(dāng)出現(xiàn)趨勢時，取較大的α得到的預(yù)測值和實際值比較接近。一般來說，α選得小一些，預(yù)測穩(wěn)定性比較好；反之，其響應(yīng)性就比較好。面對有上升或下降趨勢的需求序列時，就要采取二次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測。對于出現(xiàn)趨勢并有季節(jié)性波動的情況，則要用三次指數(shù)平滑法。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測182、一次指數(shù)平滑法（Singleexponential

三、時間序列分解模型第三節(jié)定量預(yù)測方法企圖從時間序列之中找出各種成分，并在對各種成分單獨進(jìn)展預(yù)測的基礎(chǔ)上，綜合處理各種成分的預(yù)測值，以得到最終的預(yù)測結(jié)果。1、概念2、假設(shè)：各種成分單獨地作用于實踐需求，而且過去和現(xiàn)在起作用的機制持續(xù)到未來。實際需求是以上幾種因素共同作用的結(jié)果。3、模型加法模型：用各成分相乘的方法來求出需求估計值乘法模型：用各成分相乘的方法來求出需求估計值TF＝T·S·C·ITF＝T＋S＋C＋I(xiàn)第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測19三、時間序列分解模型第三節(jié)定量預(yù)測方法第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型例3.4有某旅游服務(wù)點過去3年各季度快餐的銷售記錄。試預(yù)測該公司未來一年各季度的銷售量解（1）求趨勢直線方程①用表3－6繪出曲線圖形；T=0時，a=10000份；t=12時，為12000份；b=(12000-10000)/12=167所以趨勢直線方程為：Tt=10000+167t三、時間序列分解模型②計算4個季度的移動平均值，標(biāo)在圖上；③利用目測法，讓直線穿過移動平均值，使數(shù)據(jù)分布在直線兩側(cè)；④得到趨勢直線方程。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測20第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型（2）估計季節(jié)系數(shù)季節(jié)系數(shù)：就是實際值A(chǔ)t與趨勢值Tt的比值的平均值，即At/Tt三、時間序列分解模型At由表3－6可以查到，Tt用趨勢直線方程可以計算得到。t123456789101112At/Tt1.161.010.850.991.131.000.821.001.100.950.871.01分別計算夏秋冬春的季節(jié)系數(shù)，得到SI（夏）＝1.15；SI（秋）＝1.00；SI（冬）＝0.85；SI（春）＝1.00；需要對這些系數(shù)進(jìn)行不斷地修正。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測21第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型三、時間序列分解模型（3）預(yù)測：選擇正確的t值和季節(jié)系數(shù)本例的t值分別為13，14，15，16，對應(yīng)的季節(jié)系數(shù)分別為SI（夏）,SI（秋）,SI（冬）,SI（春）夏季：（10000＋167×13）×1.15=13997秋季：（10000＋167×14）×1.00=12338冬季：（10000＋167×15）×0.85=10629春季：（10000＋167×16）×1.00=12672第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測22第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序四、因果模型（回歸模型、經(jīng)濟計量模型、投入產(chǎn)出模型）第三節(jié)定量預(yù)測方法一元回歸模型YT為一元線性回歸預(yù)測值；α為截距,為X為自變量X=0時的預(yù)測值；b為斜率；n為變量數(shù)；X為自變量的取值；Y為因變量的取值；第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測23四、因果模型（回歸模型、經(jīng)濟計量模型、投入產(chǎn)出模型）第三節(jié)四、因果模型（回歸模型、經(jīng)濟計量模型、投入產(chǎn)出模型）第三節(jié)定量預(yù)測方法衡量一元線性回歸方法的偏差，可用兩個指標(biāo)：線性相關(guān)系數(shù)r和標(biāo)準(zhǔn)差Syx

R為正：正相關(guān)；為負(fù)，負(fù)相關(guān)。R越接近1，說明實際值與所作出的直線越接近。Syx越小表示預(yù)測值與直線的距離接近。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測24四、因果模型（回歸模型、經(jīng)濟計量模型、投入產(chǎn)出模型）第三節(jié)一、預(yù)測精度測量第四節(jié)預(yù)測監(jiān)控評價預(yù)測精度的指標(biāo)：平均絕對偏差、平均平方誤差、平均預(yù)測誤差、平均絕對百分誤差。1、平均絕對偏差如果預(yù)測誤差為正態(tài)分布，MAD約等于0.8倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差，可較好地反映預(yù)測精度。預(yù)測誤差：是指預(yù)測值和實際值之間的差異。平均誤差：是評價預(yù)測精度、計算預(yù)測誤差的主要指標(biāo)。式中：At表示時段t的實際值；Ft表示時段t預(yù)測值；n是整個預(yù)測期內(nèi)的時段個數(shù)（或預(yù)測次數(shù)）。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測25一、預(yù)測精度測量第四節(jié)預(yù)測監(jiān)控評價預(yù)測精度的指標(biāo)：平均一、預(yù)測精度測量第四節(jié)預(yù)測監(jiān)控2、平均平方誤差3、平均預(yù)測誤差4、平均絕對百分誤差第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測26一、預(yù)測精度測量第四節(jié)預(yù)測監(jiān)控2、平均平方誤差3、平均二、預(yù)測監(jiān)控兩種方法（1）最近的實際值與預(yù)測值進(jìn)行比較，看偏差是否在可接受的范圍以內(nèi)。（2）應(yīng)用跟蹤信號（Trackingsignal，TS）跟蹤信號：預(yù)測誤差滾動和與平均絕對偏差的比值）一般可接受的控制范圍在±3之間，在這個界限內(nèi)可以繼續(xù)使用，否則重新選擇模型。1、預(yù)測的理論基礎(chǔ)是：一定形式的需求模式過去、現(xiàn)在和將來起著基本相同的作用。第四節(jié)預(yù)測監(jiān)控第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測27二、預(yù)測監(jiān)控兩種方法（1）最近的實際值與預(yù)測值進(jìn)行比較，看偏若預(yù)測模型仍然有效——TS應(yīng)該比較接近于零（TS在一定范圍內(nèi)）。

上限下限出界時間O圖3-9預(yù)測跟蹤信號第四節(jié)預(yù)測監(jiān)控第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測28若預(yù)測模型仍然有效——TS應(yīng)該比較接近于零（TS在一定范圍內(nèi)第三章需求預(yù)測第一節(jié)預(yù)測第二節(jié)定性預(yù)測方法第三節(jié)定量預(yù)測方法第四節(jié)預(yù)測監(jiān)控第一篇、緒論29第三章需求預(yù)測第一節(jié)預(yù)測第二節(jié)定性預(yù)一、預(yù)測的概念

是對未來可能發(fā)生的情況的預(yù)計和推測。科學(xué)性：客觀事物發(fā)展的慣性；隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性。第一節(jié)預(yù)測二、預(yù)測的作用1、預(yù)測是制定戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。2、預(yù)測是制定計劃的基礎(chǔ)。3、預(yù)測是協(xié)調(diào)各部門工作的依據(jù)。4、有助于為盡快滿足用戶需求做好準(zhǔn)備。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測30一、預(yù)測的概念第一節(jié)預(yù)測二、預(yù)測的作用1、預(yù)測是制定

三、預(yù)測的分類第一節(jié)預(yù)測（1）科學(xué)預(yù)測：是對科學(xué)發(fā)展情況的預(yù)計和推測。（2）技術(shù)預(yù)測：是對技術(shù)進(jìn)步情況的預(yù)計和推測。（3）經(jīng)濟預(yù)測：是政府部門以及其它一些社會組織經(jīng)常就未來的經(jīng)濟狀況發(fā)展經(jīng)濟預(yù)測報告。（4）需求預(yù)測：不僅為企業(yè)給出了其產(chǎn)品在未來的一段時間里的需求期望水平，而且為企業(yè)的計劃和控制決策提供了依據(jù)。（5）社會需求：是對社會未來的發(fā)展?fàn)顩r的預(yù)測和推測。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測31三、預(yù)測的分類第一節(jié)預(yù)測（1）科學(xué)預(yù)測：是對科

四、需求預(yù)測的分類第一節(jié)預(yù)測1、按時間分（1）長期預(yù)測：是指對5年或5年以上的需求前景的預(yù)測。（2）中期預(yù)測：是指對一個季度以上兩年以下的需求前景的預(yù)測。（3）短期預(yù)測：是指以日、周、旬、月為單位，對一個季度以下的預(yù)測。2、按主客觀因素所起的作用分（1）定性預(yù)測方法：依靠人們的才干、知識、遠(yuǎn)見和判斷力來推測未來的變化。（2）定量預(yù)測方法：主要根據(jù)對歷史資料的分析來推斷未來的需求。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測32四、需求預(yù)測的分類第一節(jié)預(yù)測1、按時間分2、按主客預(yù)測方法定性預(yù)測方法定量預(yù)測方法德爾菲法部門主管討論法用戶調(diào)查法銷售人員意見匯總法因果模型時間序列模型時間序列平滑模型時間序列分解模型移動平均法一次指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑法乘法模型加法模型第一節(jié)預(yù)測第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測

四、需求預(yù)測的分類33預(yù)測方法定性預(yù)測方法定量預(yù)測方法德爾菲法部門主管討論法用戶調(diào)五、影響需求預(yù)測的因素

第一節(jié)預(yù)測1、商業(yè)周期：從復(fù)蘇到高潮到衰退到蕭條,周而復(fù)始。2、產(chǎn)品生命周期：任何成功的產(chǎn)品都有導(dǎo)入期、成長期、成熟期和衰退期4個階段。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測復(fù)蘇高潮衰退蕭條復(fù)蘇導(dǎo)入期成長期成熟期衰退期34五、影響需求預(yù)測的因素第一節(jié)預(yù)測1、商業(yè)周六、預(yù)測一般步驟1、決定預(yù)測的目的和用途；2、對產(chǎn)品及其性質(zhì)分類；3、決定影響因素；4、收集分析資料；5、選擇預(yù)測方法和模型；6、計算并核實預(yù)測結(jié)果；7、設(shè)定外在因素；8、求出預(yù)測值；9、應(yīng)用預(yù)測結(jié)果；10、預(yù)測監(jiān)控。第一節(jié)預(yù)測第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測35六、預(yù)測一般步驟1、決定預(yù)測的目的和用途；第一節(jié)預(yù)測

第二節(jié)定性預(yù)測方法一、德爾菲法(Delghimethod)：專家調(diào)查法（1）挑選專家；（2）函詢調(diào)查：向?qū)＜姨岢鰡栴}，要求書面答復(fù)；（3）匯集綜合整理：將搜集來的專家意見整理；（4）再次函詢：將整理的意見反饋給各專家，要求他們修正其預(yù)測，并說明修正理由；（5）最終預(yù)測：循環(huán)3、4步，至3、4輪。優(yōu)點：匿名性，避免群體壓力現(xiàn)象，專家充分發(fā)表意見，且最后能統(tǒng)一。缺點：受主觀因素影響，專家的選擇沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測結(jié)果的可靠性缺乏嚴(yán)格的科學(xué)分析，最后趨于一致的意見仍帶有隨大流的傾向。1、步驟：2、優(yōu)缺點：第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測36第二節(jié)定性預(yù)測方法一、德爾菲法(Delghim第二節(jié)定性預(yù)測方法一、德爾菲法(Delghimethod)：專家調(diào)查法3、三條原則：匿名性、反饋性、收斂性。1、部門主管集體討論法2、用戶調(diào)查法3、銷售人員意見匯集法（略、自學(xué)）第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測二、其他方法37第二節(jié)定性預(yù)測方法一、德爾菲法(Delghimet一、時間序列：1、概念：按一定時間間隔和事件發(fā)生的先后順序排列起來的數(shù)據(jù)構(gòu)成的序列。2、構(gòu)成：第三節(jié)定量預(yù)測方法假設(shè)：過去存在的變量間關(guān)系和相互作用機理，今后仍存在并繼續(xù)發(fā)揮作用。1）趨勢成分：引起原因（人口的變動，經(jīng)濟的增長，技術(shù)的進(jìn)步，生產(chǎn)力的發(fā)展）。T（Trend)2）季節(jié)成分：每個年度內(nèi)成規(guī)則性的重復(fù)波動形態(tài)。起因：季節(jié)性的氣候變化和風(fēng)俗習(xí)慣。S(Season)3）周期成分：經(jīng)濟成長過程中景氣和不景氣交替重復(fù)發(fā)生的波動情況。發(fā)展、繁榮、衰退、恢復(fù)。誘發(fā)因素：社會政治變動、戰(zhàn)爭、經(jīng)濟形勢變化。C(Cycle)4）隨機成分：不可控因素引起的，沒有規(guī)則的上下波動。I（Irregularity)第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測38一、時間序列：第三節(jié)定量預(yù)測方法假設(shè)：過去存在的變量間第三節(jié)定量預(yù)測方法趨勢成分季節(jié)成分周期成分隨機波動成分第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測一、時間序列：

2、構(gòu)成：39第三節(jié)定量預(yù)測方法趨勢成分季節(jié)成分周期成分隨機波動成分第三節(jié)定量預(yù)測方法第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測一、時間序列：2、構(gòu)成：40第三節(jié)定量預(yù)測方法第一篇、緒論第三章、需求預(yù)測二、時間序列平滑模型時間實銷平均預(yù)測1月A12月A23月A3SMA3SMA34月A4SMA4SMA45月A5SMA5SMA5第三節(jié)定量預(yù)測方法1、簡單移動平均（Simplemovingaverage）簡單移動平均值為：可消除由于隨機成分的影響而導(dǎo)致的需求偏離平均水平第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測41二、時間序列平滑模型時間實銷平均預(yù)測1月A12月A23月A3第三節(jié)定量預(yù)測方法月份實際銷量（百臺）n=3n=412022132342421.3352522.6721.7562724.0023.3372625.3324.7582526.0025.5092626.0025.75102825.6726.00112726.3326.25122927.0026.50預(yù)測值同簡單移動平均所選的時段長n有關(guān)，具有滯后性。n越大，對干擾的敏感性越低，預(yù)測的穩(wěn)定性越好，滯后性越強，響應(yīng)性就越差。簡單移動平均法對數(shù)據(jù)不分遠(yuǎn)近，同樣對待。為了反映最近的趨勢，可采用加權(quán)移動平均。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測42第三節(jié)定量預(yù)測方法月份實際銷量（百臺）n=3n=412二、時間序列平滑模型第三節(jié)定量預(yù)測方法2、加權(quán)移動平均（Weightedmovingaverage）加權(quán)移動平均值為：為實際需求的權(quán)系數(shù)。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測43二、時間序列平滑模型第三節(jié)定量預(yù)測方法2、加權(quán)移動平均第三節(jié)定量預(yù)測方法月份實際銷量（百臺）n=3120221323424(0.5×20+1.0×21+1.5×23)/3=21.83525(0.5×21+1.0×23+1.5×24)/3=23.1762724.3372625.8382526.1792625.67102825.67112726.83122927.17若對最近的數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)重，則預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的差別較簡單移動平均法的結(jié)果要小。近期數(shù)據(jù)的權(quán)重越大，則預(yù)測的穩(wěn)定性就越差，響應(yīng)性就越好。可以同時改變n和α。簡單移動平均和加權(quán)移動平均需要的數(shù)據(jù)量大，計算量非常大，當(dāng)產(chǎn)品很多時計算工作繁重。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測44第三節(jié)定量預(yù)測方法月份實際銷量（百臺）n=3120222、一次指數(shù)平滑法（Singleexponentialsmoothing）一次平滑指數(shù)值：二、時間序列平滑模型第三節(jié)定量預(yù)測方法SFt+1為（t+1）期一次指數(shù)平滑預(yù)測值；At為t期實際值；α為平滑系數(shù)，它表示賦予實際數(shù)據(jù)的權(quán)重（0≤α≤1）可以將上述公式中的SFt依次展開，得到書上65頁式3.6，從而將第t+1期的預(yù)測值看作前t期實測值的指數(shù)形式的加權(quán)和。t+1預(yù)測值為第t期的實際值和預(yù)測值的加權(quán)和。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測452、一次指數(shù)平滑法（Singleexponential2、一次指數(shù)平滑法（Singleexponentialsmoothing）二、時間序列平滑模型第三節(jié)定量預(yù)測方法用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測，當(dāng)出現(xiàn)趨勢時，預(yù)測值之雖然可以描述實際值的變化形態(tài)，但預(yù)測值總是滯后于實際值。當(dāng)出現(xiàn)趨勢時，取較大的α得到的預(yù)測值和實際值比較接近。一般來說，α選得小一些，預(yù)測穩(wěn)定性比較好；反之，其響應(yīng)性就比較好。面對有上升或下降趨勢的需求序列時，就要采取二次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測。對于出現(xiàn)趨勢并有季節(jié)性波動的情況，則要用三次指數(shù)平滑法。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測462、一次指數(shù)平滑法（Singleexponential

三、時間序列分解模型第三節(jié)定量預(yù)測方法企圖從時間序列之中找出各種成分，并在對各種成分單獨進(jìn)展預(yù)測的基礎(chǔ)上，綜合處理各種成分的預(yù)測值，以得到最終的預(yù)測結(jié)果。1、概念2、假設(shè)：各種成分單獨地作用于實踐需求，而且過去和現(xiàn)在起作用的機制持續(xù)到未來。實際需求是以上幾種因素共同作用的結(jié)果。3、模型加法模型：用各成分相乘的方法來求出需求估計值乘法模型：用各成分相乘的方法來求出需求估計值TF＝T·S·C·ITF＝T＋S＋C＋I(xiàn)第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測47三、時間序列分解模型第三節(jié)定量預(yù)測方法第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型例3.4有某旅游服務(wù)點過去3年各季度快餐的銷售記錄。試預(yù)測該公司未來一年各季度的銷售量解（1）求趨勢直線方程①用表3－6繪出曲線圖形；T=0時，a=10000份；t=12時，為12000份；b=(12000-10000)/12=167所以趨勢直線方程為：Tt=10000+167t三、時間序列分解模型②計算4個季度的移動平均值，標(biāo)在圖上；③利用目測法，讓直線穿過移動平均值，使數(shù)據(jù)分布在直線兩側(cè)；④得到趨勢直線方程。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測48第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型（2）估計季節(jié)系數(shù)季節(jié)系數(shù)：就是實際值A(chǔ)t與趨勢值Tt的比值的平均值，即At/Tt三、時間序列分解模型At由表3－6可以查到，Tt用趨勢直線方程可以計算得到。t123456789101112At/Tt1.161.010.850.991.131.000.821.001.100.950.871.01分別計算夏秋冬春的季節(jié)系數(shù)，得到SI（夏）＝1.15；SI（秋）＝1.00；SI（冬）＝0.85；SI（春）＝1.00；需要對這些系數(shù)進(jìn)行不斷地修正。第一篇、緒論

第三章、需求預(yù)測49第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序第三節(jié)定量預(yù)測方法4、有線性趨勢、相等季節(jié)波動的時間序列分解模型三、時間序列分解模型（3）預(yù)測：選擇正確的t值和季節(jié)系數(shù)本例的t值分別為13，14，15，16