电子课件第1章 物流需求预测.pdf

第1章物流需求预测 CHAPTER 内容提要  物流需求预测的含义，预测是指从已知事件测定未知事件。  时间序列预测法（算术平均法、加权平均法、移动平均法、 指数平滑法）。  相关因素预测法（一元线性回归法、多元线性回归法等）。  预测方法在Excel 2003中的具体实现。  预测理论作为通用的方法论，既可以应用于研究自 然现象，又可以应用于研究社会现象。将预测理论和 方法与具体领域的实际相结合，就形成了预测学科的 各个分支，如社会预测、人口预测、经济预测、政治 预测、科技预测、军事预测、气象预测等。  本章内容仅讨论定量分析预测方法。  在定量分析预测中应用比较广泛的有时间序列预测 法（包括算术平均法、加权平均法、移动平均法、指 数平滑法、最小二乘法等）和相关因素预测法（包括 一元线性回归法、多元线性回归法等）。 1.1 时间序列预测法 序列又称时间数列，是指观察或记录到的一组按时间顺序 排列的数据。例如，某段时间内，某类产品产量的统计数 据；某企业产品销售量、利润、成本的历史统计数据；某 地区人均收入的历史统计数据等。  时间序列预测方法，假设预测对象的变化仅与时间有关。 根据它的变化特征，以惯性原理推测其未来状态。事实 上，预测对象与外部因素有着密切而复杂的联系。时间序 列中的每一个数据都反映了当时许多因素综合作用的结 果。整个时间序列则反映了外部因素综合作用下预测对象 的变化过程。因此，预测对象仅与时间有关的假设，是对 外部因素复杂作用的简化，从而使预测的研究更为直接和 简便。  时间序列预测方法分为确定性方法和随机性方 法两类。随机性时间序列预测方法是研究由随机过 程产生的时间序列的预测问题。本教材仅介绍确定 性时间序列预测方法。现实中的时间序列的变化受 许多因素的影响，有些起着长期的、决定性的作 用，使时间序列的变化呈现出某种趋势和一定的规 律性；有些则起着短期的、非决定性的作用，使时 间序列的变化呈现出某种不规则性。时间序列的变 动情况大体可分解为以下四种。 （1）趋势变化。趋势变化指现象随时间变化朝着一定方 向呈现出持续稳定地上升、下降或平稳的趋势。 （2）周期变化。周期变化（季节变化）指现象受季节性 影响，按某一固定周期呈现波动变化。 （3）循环变动。循环变动指现象按不固定的周期呈现波 动变化。 （4）随机变动。随机变动指现象受偶然因素的影响而呈 现出不规则波动 1.2 平均数预测法 平均数预测法是最简单的定量预测 方法，它只在时间序列主要表现为随机 变动时采用。下面我们具体介绍算术平 均数和加权平均数两种预测方法。 1.2.1 算术平均数预测法 设有时间序列如表1.1所示，对应于时间 时间序列的数据为： 表1.1 时间序列数据 时间（t ） 1 2 3 … n 观察值 y 1 y 2 y 3 … y n （yt ） 设算术平均数为，其计算公式为 y 1 y 2 y n n y t 1 n y  y t n t 1 n n t 1 （1-1） 式中： y ——算术平均数； y ——第t周期的实际值； t t —— 时间下标变量，表示周期序号；