最新2019-5-需求预测-PPT课件

预测Forecasting邱灿华同济大学经济与管理学院Qiucanhua,TongjiUniversitySessionTopicsSomeForecastingApplications一些预测实际应用TypesofForecasting预测的类型DemandManagement需求管理QualitativeForecastingMethods定性预测方法QuantitativeForecastingMethods定量预测方法Qiucanhua,TongjiUniversitySalesForecasting销售预测美力特黄铜制品公司（MeritBrass）是一个家族所有的公司，供应管材、阀门及配件领域的上千种产品。1990年，公司提出了一个强调将管理科学方法应用于统计销售预测和成品库存管理（两项十分关键的活动）的现代化项目。这个项目使得顾客服务（以产品可获得率衡量）得到改进，同时费用大幅降低。这不是我们所需要的吗？想想看Qiucanhua,TongjiUniversitySalesForecasting销售预测西班牙电力企业，HidroeléctricaEspañol，开发并采用了一套管理科学模型来辅助管理水力发电的水库系统。这些模型是依靠对能源的需求（公司的销售）和水库流入量的预测来驱动的。一个复杂的统计预测模型被用来预测对能源的短期和长期的需求。一个水文预测模型提供了对水库流入量的预测Qiucanhua,TongjiUniversitySalesForecasting销售预测航空公司现在非常依赖于在收取不看重价格的商务人员旅行支付的高额票价的同时向其他人提供折扣票价以填满座位。座位的数目在不同的运费等级上如何分配的决策对利润最大化来说是关键的。美洲航空公司（AmericanAirlines）使用对每一种票价需求的统计预测来做出这项决策的。Qiucanhua,TongjiUniversitySparePartsDemandForecasting备件需求的预测美洲航空公司（AmericanAirlines）使用一个基于计算机的称为旋转分配和计划系统（RotatableAllocationandPlanningSystem，RAPS）的系统来预测对旋转部件的需求，并帮助将这些部件分送到各个机场。这个统计预测使用了18个月的部件以及飞行小时的数据，以计划飞行小时为基础提前进行项目编制。Qiucanhua,TongjiUniversityForecastingProductionYields合格品率的预测艾尔巴古微电子公司（AlbuquerqueMicroelectronicsOperation）是一个固定散热（radiation-Hardened）芯片的专业制造商。生产芯片的第一个步骤晶片制造，有一个连续但不稳定的合格品率。对于一件产品其合格品率在最初的几批中会很小（0到40%），以后会逐步上升到较高水平（35%到75%）。于是一种针对于这种上升趋势的统计预测方法就被使用来预测合格品率Qiucanhua,TongjiUniversityForecastingEconomicTrends经济趋势预测美国劳工部（USDepartmentofLabor）与一家咨询公司签订了一项协议，开发失业保险经济预测模型（UIEFM），这个模型现在已经被全国各州的就业安全机构所使用。通过对基本经济因素如失业率、工资水平、失业保险所覆盖的劳动力人数等的预计，UIEFM预测一个州要支付多少失业保险金。通过对州失业保险基金税收收入的预计，UIEFM还能够预测基金10年的收支Qiucanhua,TongjiUniversityForecastingStaffingNeeds雇员需求预测联合航空公司（UnitedAirlines）在它的11个预定处拥有超过4000名预定销售代理及支持人员，在10个最大的机场有大约1000名顾客服务代理人，一个计算机化的计划系统已被用来为这些雇员设计工作计划。尽管一些其他的管理科学技术（包括线性规划）也被应用于系统中，但是对雇员需求的统计预测仍是一个关键的部分。这个系统除了每年为公司节省超过600万美元的开支以外，还改进了顾客服务，减少了对直接人员的需求Qiucanhua,TongjiUniversityForecastingStaffingNeeds雇员需求预测实际应用L.L.Bean是一家高档户外用品及服饰的主要零售商。超过70%的销售是通过在公司的呼叫中心下达订单后完成的。呼叫中心提供了两个800号码，一个用于下达订单，另一个用于询问和反映问题。每个公司的代理人都为应答这两个800电话中的一个而接受了训练。因此，不同的统计预测模型被用于对两个800号码的人员周需求量进行预测。经过精确改进的模型通过提高计划有效性每年为L.L.Bean公司节约了30万美元Qiucanhua,TongjiUniversityTypesofForecasts预测的分类科学预测技术预测经济预测需求预测社会预测Qiucanhua,TongjiUniversityTypesofForecasts预测的分类长期预测中期预测短期预测Qiucanhua,TongjiUniversityTypesofForecasts预测的分类定性预测（Qualitative）属于主观判断（Judgmental)，基于估计和评价定量预测（Quantitative）时间序列分析（TimeSeriesAnalysis）因果分析（CausalRelationships）仿真模拟（Simulation）Qiucanhua,TongjiUniversityQualitativeMethods定性方法一般预测（GrassRoots）市场调研（MarketResearch）小组共识（PanelConsensus）历史类比（HistoricalAnalogy）德尔菲法（DelphiMethod）Qiucanhua,TongjiUniversityDelphiMethod德尔菲法选择具有不同知识背景的参与专家；通过问卷调查（或电子邮件）从专家处获得预测信息汇总调查结果；附加新的问题重新发给专家；再次汇总，提炼预测结果和条件；再次形成新问题；如有必要，重复前一步骤，将最终结果发给所有专家。Qiucanhua,TongjiUniversity需求的构成一段时期内的平均需求（AverageDemand）需求趋势（ATrend）季节因素（SeasonalElement）周期因素（CyclicalElement）随机因素（RandVariation）自相关（Autocorrelation）Qiucanhua,TongjiUniversity需求的构成Qiucanhua,TongjiUniversityTimeSeriesAnalysis时间序列分析企业选用哪一种预测模型取决于：预测的时间范围能否获得相关数据所需的预测精度预测预算的规模合适的预测人员企业的柔性程度Qiucanhua,TongjiUniversitySimpleMovingAverage简单移动平均Thesimplemovingaveragemodelassumesanaverageisagoodestimatoroffuturebehavior.Theformulaforthesimplemovingaverageis:F=A+A+A+...+Antt-1t-2t-3t-nFt=ForecastforthecomingperiodN=NumberofperiodstobeaveragedAt-1=Actualoccurrenceinthepastperiodforupto“n”periodsQiucanhua,TongjiUniversitySimpleMovingAverageProblemWeekDemand165026783720478558596920785087589892109201178912844F=A+A+A+...+Antt-1t-2t-3t-nQuestion:Whatarethe3-weekand6-weekmovingaverageforecastsfordemand?Assumeyouonlyhave3weeksand6weeksofactualdemanddatafortherespectiveforecastsWeekDemand3-Week6-Week1650267837204785682.675859727.676920788.007850854.67768.678758876.33802.009892842.67815.3310920833.33844.0011789856.67866.5012844867.00854.83F4=(650+678+720)/3=682.67F7=(650+678+720+785+859+920)/6=768.67Calculatingthemovingaveragesgivesus:Qiucanhua,TongjiUniversity移动平均区间与稳定性及响应性600650700750800850900950123456789101112Demand3-Week6-weekQiucanhua,TongjiUniversity稳定性及响应性稳定性：指抗拒随机干扰，反应稳定需求的能力。稳定性好的方法有利于消除或减少随机因素的影响，适应于受随机因素影响较大的预测问题。响应性：指迅速反应需求变化的能力。响应性好的方法能及时跟上实际需求的变化，适合于受随机因素影响小的预测问题。目标相互矛盾Qiucanhua,TongjiUniversityWeightedMovingAverage加权移动平均Whilethemovingaverageformulaimpliesanequalweightbeingplacedoneachvaluethatisbeingaveraged,theweightedmovingaveragepermitsanunequalweightingonpriortimeperiods.Theformulaforthemovingaverageis:F=wA+wA+wA+...+wAt1t-12t-23t-3nt-nwt=weightgiventotimeperiod“t”occurrence.(Weightsmustaddtoone.)w=1ii=1nQiucanhua,TongjiUniversityWeightedMovingAverageProblemDataWeights:t-1.5t-2.3t-3.2WeekDemand1650267837204Question:Giventheweeklydemandandweights,whatistheforecastforthe4thperiodorWeek4?Notethattheweightsplacemoreemphasisonthemostrecentdata,thatistimeperiod“t-1”.Qiucanhua,TongjiUniversityWeightedMovingAverageProblemSolutionWeekDemandForecast1650267837204693.4F4=0.5(720)+0.3(678)+0.2(650)=693.4Qiucanhua,TongjiUniversityExponentialSmoothing指数平滑假设：近期的数据比早期的数据更能够准确地预测未来，因此需要最近的数据的权重就要比以前的数据的权重要大。Ft=Ft-1+a(At-1-Ft-1)=aAt-1+(1-a)Ft-1预测值=a(上期值)+(1-a)(上次预测值)asmoothingconstant平滑常数Ftt期一次指数平滑预测值；At