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《生產(chǎn)與運作管理預測方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第二章預測方法內(nèi)容提要–預測的意義–預測的步驟–預測的主要方法簡介–預測結(jié)果的評價方法2002年7月16日星期二1預測方法(Predictormodel)?預測的意義–是生產(chǎn)運作決策的基礎(chǔ)–預測主要根據(jù)市場行為做出的–所做出的預測結(jié)果由生產(chǎn)運作部門使用?預測的要素–時滯性、穩(wěn)定性–精度、可靠性–易于理解，便于使用2002年7月16日星期二2預測方法(Predictormodel)?預測的步驟–明確預測的目的?從而判斷所需信息的詳細程度,…….–確定預測跨度?預測的跨度越大，精度越底–收集并分析有關(guān)數(shù)據(jù)–進行預測–預測的主要方法簡介–監(jiān)控評價預測結(jié)果2
2、002年7月16日星期二3預測方法(Predictormodel)?預測方法–基于主觀判斷和個人意見的預測方法?真知灼見…….–基于時間序列數(shù)據(jù)的預測方法?依靠變量之間表現(xiàn)出來的因果關(guān)系預測?假設(shè)未來與過去（歷史數(shù)據(jù)）相關(guān)–聯(lián)合預測方法?通過建立數(shù)學模型來分析這些變量的關(guān)系2002年7月16日星期二4基于時間序列的預測方法?平均法–簡單預測?任何一個時期的預測值，為上一個時刻的實際值–滑動平均?任何一個時期的預測值，為前幾個時刻的實際值的均值nnMAn?(?Ai)/nMAn?(??iAi)/n(加權(quán))i?1i?1–指數(shù)平滑法下期預測值=上期預測值+平
3、滑常數(shù)*(上期實際值-上期預測值)F?F??(A?F)ii?1i?1i?12002年7月16日星期二5基于時間序列的預測方法?平均法—例如：實際α=0.10α=0.40簡單預測滑動平時期需求預測值偏差預測值偏差結(jié)果均(n=3)142------24042-242-242-34341.81.241.21.840-44041.92-1.9241.92-1.924341.754141.73-0.7341.15-0.15404163941.66-2.6641.09-2.094141.374641.394.6140.255.75394084441.852.15
4、42.551.45464294542.072.9343.131.874443103842.35-4.3543.88-5.884545114041.92-1.9241.53-1.533842.31241.7340.9240412002年7月16日星期二6基于時間序列的預測方法?平均法—例如：47454341實際值39預測I37預測II351234567891011122002年7月16日星期二7基于時間序列的預測方法?平均法—例如：4745434139實際值37簡單351234567891011122002年7月16日星期二8基于時間序列的預測方法?平
5、均法—例如：47454341實際值39預測II37平滑351234567891011122002年7月16日星期二9基于時間序列的預測方法?具有線性增長趨勢的預報方法y?a?bty?a?btyttn?ty??t?yb?22n?t?(?t)t?y?b?ta?y?bt?n2002年7月16日星期二10基于時間序列的預測方法?具有線性增長趨勢的預報方法—例如某計算機廠商最近10周計算機的銷量如下表：周次(t)銷售臺數(shù)(y)ty170070027241448372021604728291257403700674244527758530687506000977
6、06930107757750合計7407413582002年7月16日星期二11基于時間序列的預測方法?具有線性增長趨勢的預報方法—例如某計算機廠商最近10周計算機的銷量如下表：8007807607407207006806601234567891011122002年7月16日星期二12基于時間序列的預測方法?具有線性增長趨勢的預報方法—例如某計算機廠商最近10周計算機的銷量如下表：800780預測值760740a?699.40720b?7.517006806601234567891011122002年7月16日星期二13基于時間序列的預測方法?具有季
7、節(jié)變動趨勢的預報方法–季節(jié)系數(shù)修正預測結(jié)果一家玩具廠，需要預測玩具熊在第15期（6月份）和第16期（7月份）的銷量，已知可以用線性趨勢模型y(t)=124+7.5t來預測。且季節(jié)系數(shù)為：Q1=1.2，Q2=1.1，Q3=0.75，Q4=0.95，那么第15，16期的需求預測為：第15期：t=15，在第二個季節(jié)y15=y(15)*Q2=(124+7.5*15)*1.1=236.5*1.1=260.15第16期：t=16，在第三個季節(jié)y15=y(16)*Q3=(124+7.5*16)*0.75=244.0*0.75=183.002002年7月16日星期二
8、14基于時間序列的預測方法?具有季節(jié)變動趨勢的預報方法–季節(jié)系數(shù)的計算方法—實例分析某停車廠經(jīng)理統(tǒng)計了大約三
