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《物流系统工程》之项目四物流系统需求预测（一）系统预测1.预测对尚未发生或目前还不确切的事物进行预先的估计和推断，是现时对事物将要发生的结果进行的研究。系统的预测是以系统的变化为前提的。没有系统的变化，就不需要预测。系统预测对于长远规划的制定、重大战略决策以及提高系统的可靠性等，都具有极其重要的意义。预测方法的分类：由于预测对象、时间、范围、性质等的不同，按照不同的标准划分，预测技术可有多种不同的分类。2.按预测的时间长短分类(1)长期预测(2)中期预测(3)短期预测(4)近期预测按预测方法的性质分类(1)定性预测法(2)定量预测法①时间序列预测法②因果关系预测法3.系统预测的一般过程(1)确定预测目的：(2)资料收集和数据分析(3)选定预测方法，建立预测模型(4)模型检验与修正(5)预测实施与结果分析4.物流需求的特征（1）物流需求的时间特性和空间特性（2）物流需求的不规则性与规则性根据物流需求随时间变化的不同，需求的变动可能是规则性的，也可能是不规则的。其中规则性的变动包括三种情况:导致需求模式规则性变动的因素有长期趋势、季节性因素和随机性因素的影响。（3）物流需求的派生性与独立性对于独立需求的预测，适合应用统计预测方法。对于派生需求，适合利用因果关系模型进行需求预测。5.需求预测误差与需求汇聚(1)需求预测误差①短期预测比长期预测的误差更小②预测大范围需求比预测小范围需求的误差更小(2)物流需求汇聚①需求的时间汇聚②需求的空问汇聚（二）时间序列平滑预测法1.时间序列的定义某种统计指标数值按照时间先后顺序排列而成的数列时间序列预测方法是将一切影响数值变化的因素归结为“时间”因素进行综合描述，外推预测目标的未来值移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、自适应虑波法等。2.移动平均法基本思想是：根据时间序列信息，逐项推移。依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映数据序列的长期趋势。这个公式表明，当向前移动一个时期，就增加一个新近数据，去掉一个远期数据，得到一个新的平均数，逐期向前移动，所以称为移动平均法。由于移动平均可以平滑数据，消除周期变动和不规则变动的影响，使长期趋势显示出来，因而可以用于预测。其预测公式为：即以第t周期的一次移动平均数作为第t+1周期的预测值。当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直接用第t周期的一次移动平均数就可预测第t+1周期之值。但当时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。修正的方法是做二次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势。又称为趋势移动平均法。3.指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种方法，实质上是一种特殊的加权移动平均法。（1）一次指数平滑预测法一次指数平滑预测法是利用时间序列中本期的实际值与本期的预测值加权平均作为下一期的预测值。其基本公式为：（2）趋势校正（3）二次指数平滑预测法①计算时间序列的一次、二次指数平滑值二次指数平滑法的计算公式为：②建立二次指数平滑预测模型③利用预测模型进行预测（三）回归分析预测法1.回归分析预测法原理简介根据事物内部因素变化的因果关系来预测事物未来的发展趋势。实际上是估计因果关系模型中的参数值，建立因果关系的回归模型。2.回归分析预测过程(1)数据的直观分析和散点图描述。(2)建立线性回归方程(3)求解回归系数，得到回归模型(4)利用回归模型进行预测【例4-5】国内某地区近几年的货运量与国民生产总值的统计数据。据估计2015年的该地区国民生产总值是23000亿元，试估计该地区2015年社会货运总量是多少?3.回归模型检验及预测值的显著性检验完整的回归模型检验包括理论意义检验、一级检验和二级检验。理论意义检验主要检验回归参数估计值的符号和取值区间是否与有关学科理论或实践经验相符合。一级检验也称统计学检验，是利用统计学中的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性，包括拟合程度评价和显著性检验。二级检验是经济计量学检验，它是对标准线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验，具体包括序列相关检验、异方差性检验等。（1）回归模型拟合程度的评价样本回归方程的拟合程度取决于因变量与自变量的相关程度，可用相关系数反映。接上题：根据统计数据，检验货运总量与国民生产总值之间是否相关。它们之间的相关程度如何?解：将表（4-5）的数据代入公式(4-22)，计算得到相关系数r=0.9429，故货运总量与国民生产总值是高度线性相关的。（2）预测值的显著性检验预测值的准确性与总体的Y值的离散性有关系，如果总体Y值比较离散，预测的准确性就低，反之则高。可用样本观测值对回归方程的离散程度来表示总体值的离散程度，用剩余标准差公式计算：（四）季节性需求预测1.移动平均季节指数预测法原理季节性需求预测一般是以季节性指数为基础进行。时间序列的时间单位是季或月，其变动循环周期为4个月或12个月。移动平均季节指数法的基本原理和方法如下：(1)先利用移动平均法还原时间序列的趋势变动、季节性变动和不规则变动因子；(2)计算消除长期趋势变动和不规则变动后的反映季节变动情况的季节性指数；(3)应用趋势法预测时间序列的未来趋势值；(4)应用季节性指数对趋势值进行修正，得到考虑季节性变动的未来需求。2.季节性需求预测方法过程【例4-8】某公司过去5年按季度统计的某产品销售数据如表4-6所示。试用移动平均季节指数法预测今年各季度销售额。本章小结需求预测是为系统的规划、运营管理、决策等提供基础数据。包括预测目的确定、资料收集与分析、选定预测方法、建立预测模型、模型检验与修正、预测实施等一些列过程。首先要认识需求特征，根据特征选择预测方法。预测误差不可避免，可通过汇聚物流需求，减少误差，定量预测是系统规划决策的根本。【案例】SH公司区域物流需求预测分析一、背景简介湖北SH专用汽车有限责任公司是湖北省一家从事汽车底盘及专用车生产和销售的企业。公司具备年产3万辆各种专用车(重型卡车、中型卡车和轻型卡车)的能力。为进一步做大做强汽车产业，集团公司决定注资支持该公司推进“6万辆”整车战略发展项目，实现销售收入100亿元以上。西南川渝地区是SH公司传统的优势市场，整车需求量占公司产品总销售的50%。因此，在未来5年，把握该地域的市场份额对企业的发展至关重要。由于专用车属于大宗高价值产品，分销渠道建设宜短不宜长。目前，公司在川渝市场的产品分销主要通过分销商来实现。随着市场竞争的激烈，这种分销结构存在的局限性越来越明显：分销商为了获得更多产品数量的代理，往往夸大市场实际需求，“虚假需求”产品订单较多，导致公司承担了较高的库存成本和产品滞销风险；而在市场销售的高峰时段，又容易出现运力匮乏、整车物流效率低下等问题，最终影响了客户服务水平，导致企业利润下降。为此，公司决策层决定对川渝市场的分销网络进行重构，计划在西南地区建立1个大型区域分销中心，将一次分销和二次分销方式综合使用，提高公司在川渝地区商用车的整车物流服务水平。为了合理地确定分销中心的地理位置、规模以及吞吐能力，公司需要准确地把握未来几年目标市场的需求量。因此，公司需要对川渝地区的专用车需求量进行预测，为分销中心选址决策提供依据。二、公司产品销售历史数据(一)产品需求汇聚SH公司专用车产品在川渝地区主要的用户对象包括专业运输企业、个体运输者、特殊行业用户(如港口、矿山、国防等)。公司产品需求与地区的经济发展水平、人口规模、地理位置等因素密切相关。公司根据川渝地区各县市经济发展水平、人口及地理位置分布，对产品需求进行了空间汇聚，将川渝地区的产品市场进一步划分成5个区域：重庆市场为A区；成都、雅安、眉山以及泸州附近区域为B区；巴中、南充、广元、广安、达州、德阳、绵阳及附近地区为C区；西昌及攀枝花等地区D区；马尔康、甘孜藏族自治州等州市为E区。(二)历史数据统计根据上述市场分区，对该公司2001—2010年10年间各类产品在川渝地区各市场的实际销售数据进行收集整理，并分成重型卡车、中型卡车和轻型卡车三类产品进行统计，得到表4-12～表4-14的统计数据，为预测未来几年各类产品的需求量提供了数据基础。表4-122001-2010年重卡在5个区域市场的销售量（单位：辆）表4-132001-2010年中卡在5个区域市场的销售量（单位：辆）表4-142001-2010年轻卡在5个区域市场的销售量（单位：辆）问题讨论：1.针对案例企业进行分销网络设计的任务，试讨论合适的需求预测期限宜为多长。2.应用指数平滑法预测该公司在接下来的5～10年中，重卡、中卡和轻卡在5个区域的需求量。3.对重卡、中卡、轻卡三类产品进行汇总，然后再预测5个区域声场未来5～10年的需求总量。4.比较问题2和问题3的结果，讨论哪种预测结果更适合作为分销网络规划的依据。谢谢！