必威体育精装版库存管理预测的方法.ppt

LOGO 这里输入公司名称 * 移动平均法（Moving average method） 概述：是一种简单的平滑预测技术，基本思想根据时间序列，逐项推移，依次 计算包含一定项数的序时的平均数，以此进行预测的方法。 当一个企业购入原材料，如果原有材料单价a元，数量b，一次购入原材料实际单价a1元，数量b1，那么当发出原材料时，我们算发出成本的单价则为： (a*b+a1*b1)/(b1+b) 相似地，如果期间又有购入原材料，则在下次发出原材料时其发出成本是上次发出后所余的总额与现购的总额再求一次单价。这可以看作是一个移动的过程，所以叫移动平均法。 移动平均法（Moving average method） 特点及适用范围 1.当时间序列的数值由于受到周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件测发展趋势和走向（即趋势线），然后按趋势线分析预测序列的长期趋势。 2.产品需求既不快速增长，也不快速下降，且不存在季节因素时，可有效消除预测中的随机波动，非常有用 3.期数少，反映波动灵敏，预测误差大； 期数多，反映波动平滑，预测较准确。 4.其本身的计算方式，决定了它更适合于短期预测。 库存管理 上海海事大学 * 移动平均法（Moving average method） 分类：一次移动平均法 二次移动平均法 加权移动平均法 （一）一次移动平均法 式中 为第t期的一次移动平均数，作为下期t+1的预测值；n为期数（每一移动平均数的跨越期）；xt为前1期的观察值；xt―1为前第2期观察值；xt― n+1为前第n期观察值。 移动平均法（Moving average method） （二）二次移动平均法 式中： 为一次移动平均数； 为二次移动平均数； n为移动平均数的跨越期。其计算方法与一次移动平均法完全相同。 移动平均法（Moving average method） 移动平均法（Moving average method） （三）加权移动平均法 式中：Yn+1 为第n期的移动平均数；Yi——第i期实际值 ；Xi——第i期的权数（权数的和等于1）；n为本期数（即：移动平均数的跨越期）。 例:某公司1997年1～12月销售额的统计资料如下表所示，用移动平均法预测1998年1月的销售额。 案例分析 月份 销售额 1 33 2 34 3 37 4 34 5 41 6 44 7 50 8 46 9 47 10 52 11 45 12 55 1998年1月份 53.5 案例分析 第一步，计算相邻五个月的销售额平均数(按多少期计算平均数，要根据具体情况而定，期数少，则反映波动比较灵敏，但预测误差大；期数多，则反映波动平滑，预测较为精确)。如1～5月销售额的平均值为： 依次类推：求出 并填入表中。 第二步，计算相邻两个平均值的差，该差称为平均值的变动趋势，如 与 之差为： 38—35.8＝2.2依此类推，计算变动趋势值，填入表中。 第三步，计算相邻四期变化趋势之平均值，称为四期平均发展趋势，如前四期变动趋势的平均值为：(2.2+3.2+1.8+2.6)÷4=2.45依此类推，将数字填人表中。 案例分析 月份 销售额 五期平均数 变动趋势 四期平均发展趋势 1 33 2 34 3 37 35.8 +2.2 4 34 38.0 +3.2 +2.45 5 41 41.2 6 44 43.0 +1.8 +2.45 7 50 45.6 +2.6 +1.70 8 46 47.8 +2.2 9 47 48.0 +0.2 +1.50 10 52 49.0 +1.0 11 45 12 55 1998年1月份 53.5 第四步，预测1998年1月的销售额，最后5个月的平均月销售额为49万元，加上最后一期平均发展趋势1.5万元，所以1998年1月的预测值为： 49+3ⅹ1.5＝53.5(万元) (其中3ⅹ1.5，是因为预测期距平均月销售额为3个月，所以需要乘以3)。  主讲：徐申 指数平滑法概述 一、指数平滑法概述： 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。 简单的全期平均法是对