三、定量預測方法

　　(一)時間序列預測法

　　時間序列分析法是把預測商品的一組實際銷售量統(tǒng)計數據按照時間順序排列，通過統(tǒng)計分析或建立數學模型進行外推的定量預測方法。這類方法以連貫性原理為依據。

　　1.上期銷售量法

　　直接以上期實際銷售量作為下一期銷售量的預測值。

　　把上一期的實際銷售量作為下一期銷售量的預測值。公式：

　　Ft=Dt-1

　　式中：Ft——第t期的預測銷售量;

　　Dt-1——第t-1期的實際銷售量，即上期實際銷售量。

　　特征：反映需求變化最快。靈敏性高，穩(wěn)定性小。

　　極端情況，只考慮最近一個時期的實際數據，忽略其他時期實際數據的影響。

　　適用于：實際需求變化幅度不大的情況。

　　2.算術平均法

　　將時間序列中各個時期的實際銷售量的算術平均值作為下一期的預測銷售量。

　　公式：

　　 (i=1,2,…,n)

　　式中：Ft——第t期的預測銷售量;

　　Di——第i期的實際銷售量;

　　n——實際銷售量時間序列數據的個數;

　　由于考慮了時間序列的全部數據，并且將所有數據平均。所以是時間序列分析法的另一種極端情況。

　　3.移動平均數法

　　(1)一次移動平均數法

　　即用過去m個周期實際銷售量的算術平均值作為下期銷售量的預測值。

　　(2)算數平均數法：f12=(10+20+……+110)/11=60

　　(3)一次移動平均數法：取m=4，用一次移動平均數法預測第12個月的銷售量:

　　f12=(D8+D9+D10+D11)/4=95。

　　m取1，用一次移動平均數法預測第12個月的銷售量:

　　f12=110/1=110

　　m取11，用一次移動平均數法預測第12個月的銷售量:

　　f12=(10+20+……+110)/11=60

　　m為1，即為上期銷售量法;m取時間序列的全部數據n，即為算術平均數法了。

　　移動期數m的選取，既要有足夠的期數，以抵消銷售量的隨機波動的影響;又不能過多，以盡量舍去那些早期的作用不大的數據。

　　在有明顯的趨勢形態(tài)中，預測量的變化就總要落后于實際銷售量的變化，在上升趨勢中預測量小于實際量，在下降趨勢中預測量大于實際量，出現的偏差為滯后偏差。

　　(2)二次移動平均數

　　二次移動平均數法是利用預測目標時間序列的一次移動平均值和二次移動平均值的滯后偏差演變規(guī)律建立起線性方程進行預測的方法。

　　二次移動平均值是以一次移動平均值作為時間序列，再計算第二次的移動平均值，移動期數不變。

　　二次移動平均數法的線性方程式為：

　　Yt+T=at+btT

　　at=2Mt(1)-Mt(2)

　　bt=2(Mt(1)-Mt(2))/N-1

　　式中：t——目前所處的周期;

　　t+T——要預測的某一周期;

　　at——t期為起點的截矩(Yt);

　　bt—— 一個周期的偏差值(即斜率);

　　Mt(1)——第t期的一次移動平均數;

　　Mt(2)——第t期的二次移動平均數。

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