采购需求的定量预测方法课件.ppt
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1、采购需求的定量预测方法2022-3-2212022-3-222选用教材选用教材l出出 版版 社:社:清华大学出版社清华大学出版社l1I S B N:97873022943202022-3-223案例导入案例导入l飞达自行车有限公司在2010年末收集汇总了 “十一五”期间公司各年的生产经营相关数据资料,根据这些数据资料,可知生产销售自行车时需要投入一定的广告费用以扩大销售量。已知该公司“十一五”期间各年对飞达牌自行车的广告费用投入(单位:万元)与自行车各年销售量(单位:千辆)的对应数据历史资料如下表所示。假定其他条件不变,请预测“十二五”期间各年当广告费用投入分别为7、9、10、15和18万元时
2、的飞达牌自行车的销售量,以便企业安排生产和经营。2022-3-224公司“十一五”期间各年数据资料及“十二五”各年销售预测期间“十一五”各年“十二五”各年年份2006200720082009201020112012201320142015广告投入/万元2345679101518销售量/千辆55.56892022-3-225采购需求的定量预测方法采购需求的定量预测方法一一时间序列分析方法时间序列分析方法二二季节性指数法季节性指数法三三一元线性回归分析一元线性回归分析2022-3-226一、时间序列分析方法一、时间序列分析方法l 1.算术平均法算术平均法l利用一定时期数据的平均值作为下一时期的预测
3、值。l (i=1,2,3,n)l 2.移动平均法移动平均法l当需求模式可能呈现某种趋势时,在进行预测时需要更注重使用最近的需求数据。l (i=1,2,3,t) t为移动资料期数,一般取35l 3.加权平均法加权平均法l不同时期的数据有不同的重要性,赋予不同的权重。l Wi为权重(权数之和为1),Di为实际值l Wi为权重(权数之和不为1),Di为实际值niinDF1tiitDF1nnDWDWDWF.2211nnnWWWDWDWDWF.2122112022-3-227 例例1:周1234 5实际需求量/kg140156184170 165预测需求量/kg某物品的需求量数据如下表所示,要求:某物品
4、的需求量数据如下表所示,要求:(1) 用算术平均法预测第用算术平均法预测第6周的需求量。周的需求量。(2) 用移动平均法预测第用移动平均法预测第6周的需求量周的需求量(t分别取值分别取值3和和4)。(3) 用加权平均法预测第用加权平均法预测第6周的需求量。提示,前周的需求量。提示,前5周对应的权重赋值有周对应的权重赋值有两种,两种,0.1、0.1、0.2、0.3、0.3;1、2、3、4、5。2022-3-228解:解:(1) 算术平均法求解如下。算术平均法求解如下。F6=(140+156+184+170+165)/5=163(kg)(2) 移动平均法求解如下。移动平均法求解如下。F6=(184
5、+170+165)/3=173(kg) (t=3)F6=(156+184+170+165)/4=168.75(kg) (t=4)(3) 加权平均法求解如下。加权平均法求解如下。F6=1400.1+1560.1+1840.2+1700.3+1650.3=166.9(kg)F6=(1401+1562+1843+1704+1655)/(1+2+3+4+5)167(kg)2022-3-229 4.指数平滑法指数平滑法l在前几种预测方法中,一个主要问题是必须有大量的连续的历史数据。随着模型中新数据的增加以及过期数据的删除,新的数据结果就计算出来了。若是最近期的数据比早期的数据更能预测未来,则指数平滑法是
6、逻辑性最强且最为简单的方法。l 指数平滑法是一种特殊的加权平均法,其公式为:l lFt-某期的预测值;lDt-1-紧前期的实际值;lFt-1-紧前期的预测值;l-平滑系数或称加权系数,01(的取值最好在0.10.3之间)。l 值越大,下期预测值越接近紧前期实际值,值为1,下期预测值等于紧前期实际值;相反,值越小,下期预测值越偏离紧前期实际值。对指数平滑法的实际运用见下表,设=0.1。11111)1 ()(ttttttFDFDFF或2022-3-2210例例2:指数平滑法预测实例表:指数平滑法预测实例表年份该年的预测值Ft (万元)该年的实际值Dt(万元)200540442006F2006=0.
7、144+(1-0.1)40=40.4502007F2007=0.150+(1-0.1)40.4=41.36452008F2008=0.145+(1-0.1)41.36=41.7602009F2009=0.160+(1-0.1)41.72=43.55552010F2010=0.155+(1-0.1)43.55=44.70702022-3-2211二、季节性指数法二、季节性指数法l是历史数据综合在一起,并计算出不同季节(或时段如周、月)周期性变化的趋势,即每一时段的预测量占整个周期总量的比例,并利用整个比例数进行预测。2022-3-2212例3:时段第1年第2年第3年3年总和占全年%第4年预测值第
8、1季度125140183第2季度270245295第3季度186174190第4季度8496102总计已知某产品前3年的需求数据,见下表。从数据中可以看出该产品需求呈季节性,现预测其下一年每个季度的需求量。 2022-3-2213解:解:u思路1.l 利用各年度每季度数据直接预测第4年各季度需求量(如可用加权法(0.2,0.2,0.6)见表中倒数第2列数据。u思路2.l 先预测第4年需求总量,再用各季度比例系数计算各季度需求量,即季节性指数法。l(1)先用加权法预测出第4年需求总量lF4=6650.2+6550.2+7700.6=726l(2)再计算出各季度比例系数,见表中倒数第3列数字l(3
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