物流需求预测教材.pptx

第二章 物流需求预测本章主要内容v第一节 物流需求预测概述物流需求分析物流需求预测的作用、特点、内容、流程v第二节 常用预测方法简介定性预测法定量预测法v第三节 宏观物流需求预测v第四节 微观物流需求预测v第五节 物流需求预测中的一些问题第一节 物流需求预测v本节主要内容物流需求分析物流需求预测的作用物流需求预测特点物流需求预测内容物流需求预测流程一、物流需求分析v什么是物流需求？v即指对物流服务的需求，具体说是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物资在空间、时间和效率方面的要求，涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工、配送以及与之相关的信息等物流活动的诸方面。v不仅仅指具有支付能力的实际的物流需求，也应该包含潜在的物流市场需求。一、物流需求分析v物流需求量和物流需求结构 物流需求既有量的界定又有结构的界定 物流需求量就是物流活动中运输、储存、包装、装卸搬运和流通加工等物流作业量，这些量的总和构成了物流规模。物流需求结构可以从不同角度划分 v从物流服务内容上分，包括运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等方面的需求。v从物流服务的形态上分，包括有形的需求和无形的需求。一、物流需求分析v物流需求的时间和空间特征 物流需求在何时、何地发生不同的物流系统有不同的物流需求模式不同的产品有不同的物流需求模式v物流需求的独立性与派生性 独立需求的预测派生需求的预测一、物流需求分析v物流需求的层次从物流需求的内容来看，v最基本的物流服务v扩展的物流服务v系统的物流服务 从物流需求的范围来看v宏观物流需求v微观物流需求 一、物流需求分析v物流需求的量化量化描述和分析有利于更精确地掌握物流需求的变化规律 量化指标的选择需要考虑：v绝对量和相对量绝对量描述物流需求能够反映一定时期物流需求的规模相对量则能够反映物流需求的某种变化规律在研究物流系统需求的量化分析时，绝对量和相对量的描述是互补的，二者缺一不可 v统一度量衡要全面地表示物流需求的内容，并在不同的地区、不同的时期具有可比性，必须使用统一的计量单位价值量 具体物流作业量的量化则要根据其作业性质，赋予其特定的度量单位 v静态分析与动态分析兼顾 二、物流需求预测的作用v物流需求分析的必要环节v改善物流管理 v为物流发展规划和战略提供依据三、物流需求预测的特点v预测内容物流需求预测具有一定的独立性 v预测周期微观物流需求预测多为短期的、单项的需求预测 宏观物流需求预测则具有长期性、综合性v预测方法独立的物流需求可以选择适当的统计预测方法进行预测派生的物流需求需要根据最终产品的需求推算四、物流需求预测的内容 v根据物流需求预测的目的确定v在微观环境下，通常需要预测物流活动中被组织流动的物资种类、数量、物流作业模式与范围等，这是确定物流系统的网络布局、设备配置、作业方式的基本依据。v在宏观环境下，需要对社会经济发展水平进行分析和预测，进而预测货物流动对运输基础设施、物流园区、配送中心、仓储设施等的需求，为国家和地区物流规划提供数量依据。五、物流需求预测的流程 v与一般的预测流程基本相同确定预测的目标资料和情报的搜集与分析选择预测方法进行预测分析评价提交预测报告确定预测目标资料和情报的搜集与分析预测分析评价提交预测报告第二节第二节 常用预测方法简介常用预测方法简介v本节主要内容定性预测方法v定性预测法的特点v常用定性预测法定量预测法v定量预测法的特点v常用定量预测法一、定性预测法v定性预测法主要是利用直观材料，依靠管理者个人的经验和综合分析能力，对未来的发展方向和趋势做出推断，其优点是直观简单、适应性强。v常用的定性预测法德尔菲法头脑风暴法主观概率法市场调研小组共识（一）德尔菲法v又称专家调查法。根据专业人员的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法。优点v不受地区人员的限制，应用广泛、费用较低。v可以分别对不同的专业人士进行调查，能够得到各种不同的观点和意见，通常在历史资料不足或不可测因素较多时尤为适用，如我国第三方物流发展趋势预测。缺点v预测结果取决于专家的学识、经验、心理状态和对预测问题感兴趣的程度，受主观认识制约较强。（一）德尔菲法v一般预测程序 第一步：明确预测目标，成立预测小组，准备预测问题的背景材料。第二步：选择专家、专业人员第三步：要求专家根据自己的知识和经验，对所预测事物的未来发展趋势提出自己的预测，说明其依据和理由，并书面答复主持预测的单位。第四步：预测小组对专家的预测意见进行归纳整理。第五步：专家等人进行第二次预测，提出自己的修改意见及其依据和理由。如此反复往返征询、归纳、修改，一般经过4-5次反馈，各位专家的意见就会基本趋向一致。（二）其他定性预测方法（二）其他定性预测方法v主观概率法主观概率是指人对有关事件发生的可能性所做出的主观量度，它应具有客观概率的基本性质。在主观概率的基础之上做出的预测就称为主观概率法 v市场调研 通过各种不同方法（发调查表、面谈等）对某一个关键的问题进行调查搜集数据，从而推断该问题未来的发展趋势。v小组共识召集由与被预测问题相关的人员，如中高层管理人员、销售人员或顾客参加的会议，在会议上大家自由讨论对该问题的看法和意见，从而得出比较一致的结论。二、定量预测方法v定量预测方法需要有较为翔实的数据作为基础，越是复杂的模型对数据的要求越高。v常用定量预测方法时间序列预测法v指数平滑法v时间序列分解法v趋势外推法vARMA法v灰色预测法v回归预测法v一元线性回归预测法v多元线性回归预测法v非线性回归预测法单指数平滑法 单指数平滑法是利用前一期的预测值 代替 得到预测的通式，即：回总目录回本章目录为第t-n期的实际观察值。v单指数平滑法是一种加权预测，权数为。它既不需要存储全部历史数据，也不需要存储一组数据，从而可以大大减少数据存储问题，甚至有时只需一个最新观察值、最新预测值和值，就可以进行预测。霍尔特双参数线性指数平滑法v因为当趋势存在时，单平滑值滞后于实际值，所以需要对趋势进行平滑。计算公式：（2.1）（2.2）（2.1）式是利用前一期的趋势值直接修正（2.2）式用来修正趋势项，趋势值用相邻两次平滑值之差来表示。（三）回归预测法（三）回归预测法v通过分析事物之间的相关关系和影响程度来进行预测的方法，也称为因果预测法。v基本思路把需要估计的量作为因变量，与其具有相关关系的量作为自变量，通过大量收集统计数据，运用统计学中回归分析的方法，把变量之间的非确定性的相关关系转化成某种函数表达式，运用自变量的数据来对因变量进行预测。v一元线性回归预测（三）回归预测法（三）回归预测法v一元线性回归预测当具有相关关系的两个随机变量数据分布大体上呈线性趋势时，采用适当的计算方法，找到两者之间特定的经验公式，即一元线性回归模型，然后根据自变量的变化，来预测因变量的发展变化。回归模型式中：b0，b1未知参数；ui 剩余残差项/随机扰动项。（三）回归预测法（三）回归预测法v假定条件：变量之间存在线性相关关系，通常可采用散点图、相关分析等方法确定。ui是一个均值为0，方差为常数的随机变量，各个 ui 间相互独立，且与自变量 xi无关。v参数b0，b1的计算公式为：（三）回归预测法（三）回归预测法v常用的检验指标标准误差可用来衡量各种预测方法精确度的高低）相关系数衡量因变量与自变量的相关程度和方向可决系数衡量自变量对应变量的解释程度）t检验检验回归系数的显著性F检验检验回归方程的显著性德宾沃森统计量（D-W统计量）检验剩余项ui的相互独立性）等。（三）回归预测法（三）回归预测法v预测公式（三）回归预测法（三）回归预测法v多元线性回归预测基本原理与一元线性回归预测相同注意问题v自变量的选择逐步回归v异方差加权最小二乘法v异常值与强影响点的处理检验v回归方程的显著性（t检验、F检验等）v多重共线性诊断：方差扩大因子法、特征根法、直观判定消除：剔除不重要的解释变量、增大样本容量（三）回归预测法（三）回归预测法v非线性回归预测 两个因素之间的关系不是线性时，这时就需要选择适当类型的曲线拟合实际情况模型选择方法v根据掌握的理论知识或是经验予以确定v根据搜集的数据资料作散点图，观察得到适当的曲线来拟合因素之间的发展趋势v常用的函数曲线有幂函数、指数函数、对数函数、S型函数、抛物线等 参数估计v将非线性函数关系转化成线性关系再用最小二乘法计算第三节第三节 宏观物流需求预测宏观物流需求预测v本节主要内容宏观物流需求分析 宏观物流需求的预测方法 宏观物流需求预测举例 一、宏观物流需求分析v什么是宏观物流需求？国家或地区的物流需求是国家或地区物流规划的前提，也是国家或地区物流规模的一个衡量指标。v宏观物流需求的计量指标价值量货币形态计量的物流需求 v如库存占用资金，货物周转额、社会物流成本等 v用于以物流项目规划、投资为前提的物流需求预测实物量 物流的各功能性需求v如货运量、货运周转量、库存量、出入库作业量等v用于以基础设施设备的规划设计为前提的物流需求预测计量指标的选择 v根据需求预测的目的明确物流需求的计量指标v实物量与价值量指标配合使用 一、宏观物流需求分析v宏观物流需求的影响因素产业结构、经济规模、人口数量、国民经济各部门的经济发展规划、技术进步等都会对宏观物流需求产生影响根据物流需求预测目的、可行性确定主要的影响因素二、宏观物流需求的预测方法 v灰色预测、ARMA法、投入产出、计量经济模型、组合预测、神经网络等方法都在相关文献中有所应用。v注意定性分析与定量分析相结合三、宏观物流需求预测举例v例例 对云南省物流需求进行预测对云南省物流需求进行预测v物流需求的实物量预测云南省1994-2003年综合货运量和GDP年份GDP（亿元）综合货运量（万吨）1994973.9737860.0019951206.6838400.0019961491.6242852.0019971644.2346782.0019981793.9048448.0019991855.7450781.0020001955.0952452.0020012074.7153198.6320022232.3255013.7020032465.2958664.10三、宏观物流需求预测举例v做折线图v做云南省综合货运量对GDP的回归分析云南省综合货运量与GDP的折线图回归统计Multiple R0.989268R Square0.978652Adjusted R Square0.975983标准误差1081.95观测值10方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析14.29E+084.29E+08366.74235.73E-08残差893649271170616总计94.39E+08 Coefficients标准误差t StatP-valueIntercept21682.541438.76115.070283.72E-07X Variable 115.125630.78982919.150525.73E-08三、宏观物流需求预测举例v综合货运量对GDP的回归预测模型为：v在已知GDP的预测值的情况下即可得到云南省综合货运量的预测值。第四节 微观物流需求预测v本节主要内容微观物流需求分析 微观物流需求的预测方法 微观物流需求预测举例 一、微观物流需求分析v什么是微观物流需求微观物流需求是指企业或组织层面的物流需求是企业进行物流业务组织的基础，往往直接关系到企业各物流环节的运作 v 微观物流需求分类供应物流需求生产物流需求 销售物流需求 v微观物流需求的计量 物流需求的预测应以实物量指标为主，并在此基础上核算出价值量指标，以此来反映物流投入的总价值。二、微观物流需求的预测方法v主要研究对象就是企业的市场需求v一般的企业市场需求的预测方法都可以使用v应首先对企业的物流需求进行全面的分析，确定物流需求预测的重点环节，收集相关数据，选择适当的方法进行预测。v定量方法中较为常用的是时间序列预测分析三、微观物流需求预测举例v例 某企业产品需求预测 下表为按季度统计的某企业某种产品需求的时间序列，现希望预测第2年第三季度的该产品需求。表中数据单位为吨。分析：本例数据点较少，因此考虑使用对数据要求不高的简单指数平滑法进行预测。年份季度1234112007009001100214001000三、微观物流需求预测举例v假设=0.2，将第1年四个季度产品需求的平均数作为初始值，即初始值F0=975，则第2年1季度的预测值为v同理，可得到第2年2季度和3季度的预测值（练习）v存在的问题分析画折线图-产品需求有明显的趋势采取能够反映趋势变化的预测方法-霍尔特模型v假设v则，第2年第1季度的预测值为：v同理，可算出第2年第2季度和第3季度的预测值分别为1117.05和1118吨。第五节 物流需求预测中的一些问题 v数据缺乏 通过各种可能渠道搜集相关数据，如专业人士的分析、政府相关的政策、具有一定类比性的统计数据。v新产品或服务的物流需求预测 加强物流系统的反应速度 利用同类产品的需求模式估计新产品的销售情况 调整模型参数来对变化做出响应v异常需求的处理 分析导致需求异常的关键原因，利用这些因素对不规律产品的需求进行单独预测。采用较为简单、平稳的方法进行预测，如基本的指数平滑法，同时取较小的平滑系数，避免对异常变化做出过快的反应。五、物流需求预测中的一些问题v汇总预测与分解预测 对每一地区单独进行预测，再根据需要汇总；对需求进行总量预测，然后按地区（如工厂或仓库供货范围）分配；注意牛鞭效应所产生的放大效果；两种方式没有明显的优劣。v建立快速反应的物流系统弥补预测误差预测存在误差如果物流需求是规律的，按预测的需求水平组织供给是首选的做法 快速反应的物流系统，能够提高对需求的反应速度