运作管理-第四章预测.ppt

运作管理Operations Management 教学参考书 陈荣秋译：运作管理（第8版），中国人民大学出版社，2006 马士华,崔南方等编：生产运作管理，科学出版社，2005 第4章 预测 什么是预测？ 预测的时间范围 短期预测 这种预测也可以长达1年，但通常都少于3个月 可用于采购计划、工作进度安排、工人人数安排、工作分配和生产水平方面 中期预测 3个月到3年 销售计划、生产计划和预算、资金预算和各种运作计划 长期预测 大于等于3年 新产品计划、基建投资、选址和能力扩充、调研和发展 中长期与短期预测的不同点 中长期预测是用来解决更复杂的问题的，它支持管理者在产品、工厂设施和流程方面的规划决策。 短期预测所用到的方法通常与长期预测不同。 短期预测比长期预测更准确。 产品生命周期的影响 处于前两个阶段的产品所要求的预测的时间范围较之后两个阶段要长 在不同阶段调整预测方法，能更好地预测不同阶段的： 员工人数 库存水平 生产能力 产品生命周期 产品生命周期 预测的种类 经济预测 通过预测通货膨胀率、货币供给、住房兴建量等计划指标来分析经济周期。 技术预测 预测技术进步速度。 对新产品发展的影响 需求预测 预测对公司产品或服务的需求 预测的战略重要性 预测的七个步骤 确定预测的用途 选择预测对象 决定预测的时间范围 选择预测模型 收集预测所需的信息 做出预测 验证和执行预测结果 预测的现实 ! 预测方法 预测方法 定性预测法概述 部门主管集体讨论法 将高层主管或专家的意见放到一起，有时还结合统计模型。 德尔菲法 利用一组过程使专家作群体预测 定性预测法概述 销售人员意见综合法 基于每个销售人员对销售量的估计值而作出预测的方法 消费者市场调查法 询问消费者 部门主管集体讨论法 销售人员组合 德尔菲法 小组交流的过程，直到产生一致意见为止 三种参与者： 决策者 工作人员 回答者 消费者市场调查法 定量预测法概述 简单预测法 移动平均数法 指数平滑法 趋势外推法 线性回归 时间序列预测 一序列按时间排列的数据点 通过观察固定周期内的反馈数据获得 预测只从历史数据得来 假定影响过去和现在的因素继续影响未来 时间序列的成分 需求因素（趋势因素和季节因素） 趋势因素 持久的总体上升或下降 由收入、人口、年龄分布或文化观点等的变化引起的 典型地要持续几年时间 季节因素 在较短的周期后出现重复 受天气、习惯等的影响 周期在一年以内 循环因素 数据上下重复变化 受到商业周期、政治和经济等因素的影响 一个循环持续几年时间 经常存在因果和相关关系 随机因素 时间不定，杂乱， ‘剩余波动 受随机变量和不可预见事件的影响 周期短而没有重复性 简单预测法 移动平均数法 移动平均数是一系列的算术平均数 在市场需求在一段时期内保持平稳的前提下适用（没有趋势因素） 经常用来平滑数据中短期的不规则因素 提供一段时间内数据的总体印象 移动平均数法案例 移动平均数和实际需求图表 加权移动平均数 当趋势可以预计时适用 旧数据通常不是很重要 权重基于经验和直觉 加权移动平均数 移动平均法潜在的问题 加大n的值（周期的个数）可以较好地平滑掉干扰因素，但是使得模型对于实际数据中的变化缺乏敏感性。 移动平均数不能很好地反映趋势。 移动平均数法需要大量的历史数据记录。 移动平均数和加权移动平均数 指数平滑法 一种加权移动平均法 越近的数据权重越大 需要平滑系数 (?) 取0——1之间的值 主观选取 只需要少量的历史数据的记录 指数平滑法 指数平滑法案例 指数平滑法案例 指数平滑法案例 平滑系数的影响 不同 ?值的影响 选择 ? 值 误差的常用指标 误差的常见指标 预测误差的比较 预测误差的比较 预测误差的比较 预测误差的比较 预测误差的比较 二次指数平滑法 二次指数平滑法 二次指数平滑法案例 二次指数平滑法案例 二次指数平滑法案例 二次指数平滑法案例 二次指数平滑法案例 二次指数平滑法案例 趋势外推法 最小二乘法 最小二乘法 最小二乘法 最小二乘法 最小二乘法案例 最小二乘法案例 最小二乘法的注意事项 季节因素 计算季节指数案例 计算季节指数案例 计算季节指数案例 计算季节指数案例 计算季节指数案例 圣迭戈医院 圣迭戈医院 圣迭戈医院 相关预测方法 相关预测方法 相关预测案例 相关预测案例 相关预测案例 估计的标准差 估计的标准差 估计的标准差 估计的标准差 相关分析 两个变量之间的线性关系有多强? 相关性不描述变量之间的因果关系! 相关系数, 通常用 r表示, 描述了线性关系的程度或强度。 可以是 +1到 -1之间的任何值 相关系数 相关系数 相关分析 判定系数, 通常用 r2 表示, 是因变量 y 可以用回归方程解释的百分比。