《需求预测》实验报告.doc

教育部使用信息技术工具改造运作管理课程项目资助 需求预测教育部使用信息技术工具改造项目运作管理Operations management模块：需求预测目录第一部分：建模基础（理论基础）3引言3教学目的3基本知识要求3教学需要时间4模型背景:4模型描述4模型数据4第二步部分 计算操作5打开软件5Step 1: 题目5Step 2: 题目6Step 3: 题目7Step n: 题目7第三部分 总结与习题7题目：如“需求预测计算/模型/方法”使用说明第一部分：建模基础引言 需求预测是根据企业过去和现在的需求状况以及影响市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。 精确的需求预测可以促进企业信息系统和生产设施能力的计划和协调。并且通过需求预测可以确定产品是如何在供应链的各个节点企业中间分配的。为明确责任，衡量需求预测的效果，开展需求预测需要建立一套包括组织、程序、动机以及人事等方面的完善的预测的行政管理体制，以支持预测活动的顺利开展，在此基础上选择预测技术，实施预测过程并对其过程实行有效监控教学目的： 理解市场需求预测的基本原理，掌握定量预测方法的计算步骤；.能够根据实际情况合理选用预测方法，对产品或服务的需求进行估计，为其它的运作管理提供充足的数据支持。 基本知识要求1、确定需求性质 经预测的需求可以分为从属需求和独立需求。从属需求具有垂直顺序特征，如采购和制造情况，零部件的采购为了装配成制成品，此时零部件的需求取决于制成品的装配计划。水平从属需求是一种特别情况，需求的项目并非完成制造过程所需要，而有可能是完成营销过程所需要，如在每个装运项目中包括了附属物、促销项目或经营者手册等，那么对附属物的需求预测就取决于装运项目的计划。因此，对如零部件等的从属需求的预测可直接通过基本项目的需求估计来确定而无需分别进行预测。 独立需求预测则是两个项目的需求毫无关系，如对洗衣机的需求有可能对洗衣粉的需求无关，洗衣粉的预测对改善洗衣机预测将不起任何作用。这类项目主要包括大多数最终消费品和工业物资，必须单独预测。 2、确定预测目标 明确预测的目标是进行有效预测的前提。有了明确具体的预测目标，才能有的放矢的收集资料，否则就无法确定调查什么，向谁调查，更谈不上怎样进行预测。并且预测目标的确定应尽量明细化、数量化，以利于预测工作的顺利开展。 3、确定预测内容，收集资料进行初步分析 预测内容即影响需求的因素，一般包括：某时期的基本需求水平、季节因素、趋势值、周期因素、促销因素以及不规则因素六个方面。预测者必须认识到不同因素对需求所具有的潜在影响，并能适当的予以处理，对于特定项目具有重大意义的成分必须予以识别、分析并与适当的预测技术相结合。 某时期的基本需求水平是以整个展延时间内的平均值表示的，是对没有季节因素、周期因素和促销因素等成分的项目的适当预测。 季节因素通常建立在年度基础上，对消费零售层而言，在某几个季度，某物品的需求量较大，而在另几个季度，需求量较小的规律运动。而对批发层次而言，这种季节因素先于消费需求大约一个季度。 趋势值是指在一个展延的时期内，定期销售的长期一般运动。它可以为正、为负或不确定方向，人口或消费类型的变化决定趋势值的增减，销售量随时间而增加是正的趋势值，反之，则为负的趋势值。而通常情况下，由于人们消费习惯的变化，趋势方向会改变许多次。 周期因素如商业周期，一般来说，每隔35年就有一次经济从衰退到扩张的波动，许多大宗商品需求就与商业周期联系紧密。 促销因素，在某些行业，厂商的市场营销活动会引发需求波动，对销售量具有很大影响。促销期间销售量增加，此后随着利用促销逐渐售出库存后销售量下降。从预测的角度，有规则的促销因素类似季节因素，而不规则的促销因素则必须对它进行跟踪并结合时期进行分析。 不规则因素，是随机的或无法预测的因素。在展开一项预测的过程中，其目标是要通过跟踪和预计其他因素，使随机因素降低到最小程度。 在了解预测内容的基础上，根据预测目标收集资料进行初步分析，观察资料结构及其性质，并以此作为选择适当预测方法的依据。 4、选择预测方法 在需求预测中有两种基本方法，即定性分析和定量分析。定性分析如专家法由预测者根据所掌握的资料进行数据分析，凭借其专业知识和经验进行预测，这种方法多在掌握资料不够全面，预测准确度要求不搞时使用，在更多情况下，使用的是建立数学模型的方法，一般包括时间序列建模和相关性建模两种方法。这种预测相对经验判断法更准确一些。对于这些方法将在后面进行具体介绍。 5、计算并做出预测 以预测目标为导向，根据选定的预测方法，利用掌握的资料，就可以具体研究，进行定性或定量分析，预测物流的需求状况。 6、分析预测误差 根据现实的资料对未来进行预测，其中产生误差是难免的。误差的大小反映预测的准确程度，如果预测误差过大,其预测结果就会偏离实际太远，从而失去参考价值。因此对预测可能出现的误差进行分析是十分必要的，一方面要分析误差产生的原因，另一方面要检查预测方法的合理性。总之要使预测误差降到最小。教学需要时间一般需要三个课时讲解求解方法，可根据具体情况增加上机操作实习2课时的时间，以让学生充分掌握需求预测的方法和过程。模型背景: 预测有很多方法，主要的是以时间序列为基础的定量分析应用最广泛。它把需要预测的对象分为系统需求与随机需求两部分，随机需求很难估算，一般是预测系统需求。并且把系统需求分为需求水平、需求趋势与季节需求三部分来进行计算，如图1所示。剔除季节性需求影响后的需求（含需求水平与需求趋势）实际需求 图1 系统需求的构成示意图系统需求可能表现为如下三种构成形式：1、 复合型：系统需求需求水平需求趋势季节性需求2、 附加型：系统需求需求水平+需求趋势+季节性需求3、 混合型：系统需求（需求水平+需求趋势）季节性需求模型描述本章介绍主要为定量分析方法，其中包括静态方法和适应性预测法，而适应性预测法又包括移动平均法、单一指数平滑法、需求趋势修正的指数平滑法（Holt模型）、需求趋势和季节性趋势修正后的指数平滑（W inter模型）。1、 静态法：一个一个地把系统需求的三个部分求出来，即需求水平、需求趋势、季节性趋势。基本步骤：（1）确定系统需求的形式：复合、附加或混合型；（2）去除季节性趋势的影响，类似把问题降为只有两个变量； （1）（3）根据系统需求的形式对没有季节性趋势影响的数据进行回归分析，得到需求水平与需求趋势的值；（4）计算季节性需求。季节性需求就是实际需求与剔除季节性需求后的数据之间的比率。 2、适应性预测法（1）移动平均法当需求没有可观测的需求趋势和季节性需求时，应用移动平均法，将最近N期的需求平均值作为T期的需求水平，这里N表示几期平均。n Lt= (Dt+Dt-1+Dt-2+.+Dt-N+1)/t,式中Dt为t期的需求 （2）n Ft+1 =Ltn 当观测完t+1期后n Lt+1= (Dt+1+Dt+Dt-1+.+Dt-N+2)/t （3）n Ft+2 =Lt+1（2）单一指数平滑法当需求没有可观测的需求趋势和季节性需求时，可应用单一指数平滑法，对需求水平的最初预测可认为是所有数据的平均值。指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。 指数平滑法是一种特殊的加权平均法，对本期观察值和本期预测值赋予不同的权重，求得下一期预测值的方法。 一次指数平滑法公式如下： （4） 为t+1期的指数平滑趋势预测值； 为t期的指数平滑趋势预测值； 为t期实际观察值； 为权重系数， 在（1）中，最后一个又可以写成如下 （5） 于是我们把（2）代入（1）式中，得 （6）（3）Holt模型在需求Dt和时间t之间进行线性回归，我们就得到了对需求水平和需求趋势的初始预测。由于在Holt模型中假设需求有趋势但没有季节变动，在需求和时间之间进行线性回归是合适的。也就是说，需求和时间是线性关系。由回归分析，我们得到初始需求水平L0，初始需求趋势T0。在t期，需求水平Lt和需求趋势Tt给定，对未来需求的预测可表示如下： 和 （7）观测完t期的需求后，我们对需求水平和需求趋势做如下修正： （8） （9）这里的a是需求水平的平滑常数，0a1,是需求趋势的平滑常数，01。在每一次的修正中，修正过的预测值（需求水平或需求趋势）是观测值和过去预测值的加权平均数（4）Winter模型假定需求的时期数为P，先利用静态方法许需求水平、需求趋势和季节性需求的预测。在t期，用下式计算未来各期预测值。 （10） （11）而对于t+1期的观测需求，我们对需求水平、需求趋势和季节性需求的预测作如下的修正： （12） （13） （14）3、预测误差每需求都有系统与随机需求部分，误差的作用之一方面是看是否准确地预测了系统需求，另一方面误差反映的是意外事件，可用来辅助决策。主要有以下一些误差参数：平均方差(mean squared error,MSE)，表示误差的离散程度 （15）绝对离差(absolute deviation) （16）平均绝对离差(mean absolute deviation,MAD), （17）平均百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE) （18）偏差(bias) （19） 路径信号（TS）是偏差与平均绝对离差的比值 （20）算例说明一、基本数据表1某天然气公司每季度需求量年份季度时期t需求量（Dt）19981998199819991999199919992000200020002000200123412341234112345678910111280001300023000340001000018000230003800012000130003200041000二、静态法1、预测需求水平和需求趋势图2 算例每季度需求变化由图2可以看出数据有明显的季节性变化，假定需求为混合型的即：混合型：系统需求（需求水平+需求趋势）季节性需求那么第一步的工作就是去除季节性影响，求取需求水平和需求趋势，由于一周期内的时期数为偶数，由式（1）可求得去除季节性影响后的数据。并且从t-(p/2)，可知当从3开始计算，如下式，可得时期t需求量Dt剔除季节性需求数据由回归式重算剔除季节性需求季节性需求St1843918000189630.42213000194870.6732300019750200111.1543400020625205351.6651000021250210590.4761800021750215830.8372300022500221071.0483800022125226311.6891200022625231550.52101300024125236790.551132000242031.321241000247271.66表2 剔除季节性需求后的数据 注：由于四舍五入计算会产生不同的结果对此数据进行回归分析，即可得到需求水平和需求趋势，如表2。 再由（15）式重新计算剔除季节性需求后的需求数据。2、预测季节性需求得到数据如表2最后一列所示。然后把每一周期的同序次的季节性需求求和、平均，就可得到每一季节性需求的大小。S1(S1+S5+S9)/3(0.42+0.47+0.52)/3=0.47S2=(S2+S6+S10)/3=0.68S3=( S3+S7+S11)/31.17S( S4+S8+S12)/31.663、预测下一周期数据F13(18439+13524)0.4711910F14(18439+14524)0.6817614F15(18439+15524)1.1730786F16(18439+16524)1.6644642三、适应性方法1、移动平均法选取4期的需求进行移动平均， 即N4,则L4 （D4+D3+D2+D1）/4=19500,则F5L4,其它类同并见EXCEL表。2、单一指数平滑法 选取平滑指数a=0.1，最初预测需求水平L0可由正式求取 ，并且第1期的需求预测F1L0则第一期预测需求水平等于：L1=aD1+(1-a)L0=0.18000+0.922083=20674则第2期的需求预测F2L1。其它数据类似求取，详见EXCEL表。当计算到第12期时，再没有可观测的需求量，则12期后的需求预测值等于t期的需求预测。3、Holt模型（需求趋势修正的指数平滑法）对需求和时间进行线性回归，得到，F112015+154913564分别取需求水平的平滑指数a和需求趋势的平滑指数等于0.1和0.2，L1aDt+(1-a)(L0+T0)=0.18000+0.913564=13008T1=(L1-L0)+(1-) T0 =0.2(13008-12015)+0.81549=1438则第二期的需求预测值F2等于：F2L1+T113008+143813564其它期的计算类同，且L1230443，T121541当计算到12期时，不再有新的需求观测值，则此时的需求水平和需求趋势可作为未来各项预测的量。F1330443+154131984F1430443+2154133526 F1530443+3154135067 F1630443+41541366094、Winter模型（需求趋势和季节性需求修正后的指数平滑）首先由静态法求取需求水平、需求趋势和季节性需求，分别等于：L018439，T0524,S1=0.47,S2=0.68,S3=1.17,S4=1.66由式（10）可得第1 期的需求预测，F1(L0+T0)S1=(18439+524)0.47=8913假定平滑常数a=0.1，=0.2,=0.1，由指数修正的式（12-14），可以得到第1期的修正预测需求水平和需求趋势，以及第5期的季节性需求。0.47这样，可求得F2（18769+485）0.68=13093依次类推，可求得L12=24959,T12=560,S13=0.47,S14=0.68.S15=1.17,S16=1.66,有F13(24959+560)0.47=12033F14(24959+560)0.68=17711F15(24959+560)1.17=31221F16(24959+560)1.66=45185四、结果比较 预测方法MADMAPE(%)TS的变动范围移动平均法9719 49 -1.52 2.21 单一指数平滑法10208 59 -1.38 2.25 Holt模型883652 -2.15 2.00 Winter模型1545 9 -3.62 3.00 四种方法的路径信号（TS）均在可接受范围内，且以Winter模型的预测误差最小，故对于本算命，应当选用Winter模型进行预测。计算操作1、打开Excel，输入基本数据2、静态法由前述方法在excel中进行计算，得到无季节性需求的数据后，按“工具”菜单数据分析回归，得到回归方程。进入界面选择数据和输出区域，即得到回归结果。结果如下回归方程的系数3