摘要隨著經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)時(shí)代的到來,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,市場(chǎng)需求的不確定性大大增加。由于市場(chǎng)的波動(dòng)性,企業(yè)面對(duì)不斷變化且不能準(zhǔn)確預(yù)計(jì)的市場(chǎng)需求。怎樣才能把握住市場(chǎng)的脈搏,做好預(yù)測(cè)，取得良好的銷量、避免不必要的成本、盡快且迅速有效地滿足客戶要求,已經(jīng)成為了企業(yè)急待解決的問題。預(yù)測(cè)工作也是制定科學(xué)合理的銷售與市場(chǎng)計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃、物料需求計(jì)劃和采購計(jì)劃的前提和基礎(chǔ)。特別是對(duì)于處于競(jìng)爭(zhēng)激烈、變化迅速的行業(yè)的企業(yè)來說，尤其需要做好預(yù)測(cè)工作。云母類絕緣材料生產(chǎn)企業(yè)是傳統(tǒng)エ業(yè)行業(yè),其細(xì)分市場(chǎng)較廣,但是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、受國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)政策等環(huán)境影響較大、受國產(chǎn)化策略及國內(nèi)技術(shù)突破等威脅較大,因此必須結(jié)合分析企業(yè)所處環(huán)境的機(jī)遇挑戰(zhàn)和的優(yōu)劣勢(shì)來總結(jié)其所采取戰(zhàn)略。本文結(jié)合一家國外領(lǐng)先的云母類產(chǎn)品廠商的案例,SWOT分析總結(jié)其短時(shí)期內(nèi)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的最佳戰(zhàn)略為加強(qiáng)對(duì)需求預(yù)測(cè)管理的能力。通過需求預(yù)測(cè)理論的核心內(nèi)容研究其需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀和存在的問題，并提出了一系列具有針對(duì)性的改進(jìn)方案,以避免預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率普遍偏低導(dǎo)致庫存時(shí)而積壓、時(shí)而不足,提高需求預(yù)測(cè)的精確度為目的。首先,在ABC分類管理的基礎(chǔ)上,對(duì)不同重要性的產(chǎn)品采用差別管理的方式;接著,揀選AB類產(chǎn)品中主要的產(chǎn)品，以公司過去各期實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過建立各類適用的數(shù)據(jù)模型和方法（一-元線性回歸模型、趨勢(shì)與季節(jié)影響法、移動(dòng)平均法）,對(duì)未來各期需求情況進(jìn)行定量分析與預(yù)測(cè);然后,利用組合預(yù)測(cè)模型,針對(duì)A類產(chǎn)品進(jìn)行更為精確的定量分析以提高需求管理和庫存成本控制的效率;最后,為確保該企業(yè)需求預(yù)測(cè)工作準(zhǔn)確化、效率化、規(guī)范化、制度化、長(zhǎng)期穩(wěn)定地進(jìn)行下去,提出了一系列的保障措施:定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)相結(jié)合、加強(qiáng)預(yù)測(cè)人員培訓(xùn)、建立需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)。關(guān)鍵詞云母類產(chǎn)品ABC分類定量預(yù)測(cè)模型需求預(yù)測(cè)AbstractWiththearrivaloftheeconomicglobalizationandITera,marketcompetitionhasbecomeincreasinglyintenseandmarketdemanduncertaintyhasgreatlyincreased.Duetomarketfluctuation,companiesfaceconstantlychangingmarketdemandwhichcannotaccuratelypredict.Thus,howcancompaniesgraspthepulseofthemarket,makegoodprediction,achievegoodsales,avoidunnecessarycost,meetcustomerrequirementsquicklyandefficiently?Ithasbecomeaproblempressingfbrsolutionsfbrallcompanies.Demandforecastisalsothepremiseandfoundationformakingscientificandrationalmarketandsalesplan,productionplan,materialrequirementplanandprocurementplan.Especiallyforenterpriseswhichareinhighlycompetitive,rapidlychangingindustry,theyneedtomakebetterforecastthanothers.Micainsulationmaterialsproductionenterprisesbelongtothetraditionalindustrialsector,holdingabroadermarketsegments,butitsmarketcompetitionisintense,andit'sgreatlyinfluencedbyenvironmentsuchasnationaleconomicdevelopmentandindustrialpolicyandgreatlythreatenedbylocalizationstrategyanddomestictechnologicalbreakthrough,etc.Therefore,wehadbettertoanalyzetheopportunitiesandchallengesoftheindustriesofthecompanycombinedwithitsownstrengthsandweaknessestosummarizethebeststrategytotake.Inthispaper,wetakealeadingforeignmanufacturerofmicaproductsascase,conductSWOTanalysistosummarizethebeststrategytoimprovethemarketcompetitivenessintheshorttermistostrengthenthemanagementcapabilityofdemandforecasting.Throughthecorecontentofdemandforecastingtheory,thispaperstudiedthestatusquoandproblemsofitsdemandforecasting,andmadeaseriesofimprovementprograminordertoavoidthethecompany'sgenerallylowforecastingaccuracyrate,whichleadedtooverstockandinadequatestocknowandthen,alsoforthepurposeofimprovingtheaccuracyofitsdemandforecasting.First,basedonABCclassificationmanagement,adoptdifferentmanagementapproachfortheproductsofdifferentimportance.Then,selectthemainproductsfromtheABCclassifiedproducts,basedontheactualdataofeachhistoricalperiod,throughtheestablishmentofdifferenttypesofapplicabledatamodelsandmethods(linearregressionmodel,trendandseasonaleffectspredictionmethod,movingaveragemethod),makethequantitativedemandanalysisandforecastforfuturephases.Afterthat,usethecombinationforecastingmodelforClassAproductformoreaccuratequantitativeanalysisinordertoimprovedemandforecastmanagementandinventorycostcontrolefficiency.Finally,tomakesurethesalesforecastjobaccurate,efficient,standardized,systematized,andtoproceedwithlong-termstability,proposeaseriesofguaranteemeasures:combinequantitativewithqualitativeforecast,enhanceforecastingpersonneltraining,andestablishdemandforecastsystem.KeyWordsmicaproductsABCclassificationquantitativeforecastingmodelsdemandforecast目錄力, ????????????????????????????????????????????3TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"第一節(jié) 研究背景和意義 3\o"CurrentDocument"第二節(jié) 文獻(xiàn)綜述 2\o"CurrentDocument"第三節(jié) 研究?jī)?nèi)容和框架 6\o"CurrentDocument"第二章需求預(yù)測(cè)相關(guān)理論 7\o"CurrentDocument"第一節(jié) 需求預(yù)測(cè)理論闡述 7\o"CurrentDocument"ー、需求預(yù)測(cè)的概念 7\o"CurrentDocument"二、需求預(yù)測(cè)的特點(diǎn) 7\o"CurrentDocument"三、需求預(yù)測(cè)的作用 7\o"CurrentDocument"四、影響需求預(yù)測(cè)的因素 8\o"CurrentDocument"五、需求預(yù)測(cè)精確度評(píng)價(jià) 8\o"CurrentDocument"第二節(jié)需求預(yù)測(cè)相關(guān)方法概述 10\o"CurrentDocument"ー、定量預(yù)測(cè)方法 10二、定性預(yù)測(cè)方法 19\o"CurrentDocument"第三章云母類絕緣行業(yè)狀況 22\o"CurrentDocument"第一節(jié)行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì) 22\o"CurrentDocument"第二節(jié)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)狀況 23\o"CurrentDocument"ー、國際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況 23\o"CurrentDocument"二、國內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局 24\o"CurrentDocument"第四章C公司概況及其需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀和問題 25\o"CurrentDocument"第一節(jié)C公司概況 25\o"CurrentDocument"ー、C公司背景 25\o"CurrentDocument"二、C公司產(chǎn)品工藝流程 25\o"CurrentDocument"三、C公司組織結(jié)構(gòu) 26\o"CurrentDocument"四、C公司市場(chǎng)細(xì)分 26\o"CurrentDocument"第二節(jié)C公司SWO!分析及總結(jié) 26\o"CurrentDocument"第三節(jié)C公司需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀 27\o"CurrentDocument"第四節(jié)C公司需求預(yù)測(cè)的問題 28\o"CurrentDocument"第五章C公司需求預(yù)測(cè)的改進(jìn)方案 30\o"CurrentDocument"第一節(jié)ABC分類管理 30\o"CurrentDocument"第二節(jié)A類云母類產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法的改進(jìn) 32\o"CurrentDocument"ー、一元線性回歸模型預(yù)測(cè) 33\o"CurrentDocument"二、趨勢(shì)與季節(jié)影響法預(yù)測(cè) 35\o"CurrentDocument"第三節(jié)B類云母類產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法的改進(jìn) 39\o"CurrentDocument"ー、移動(dòng)平均法預(yù)測(cè) 40\o"CurrentDocument"第四節(jié)C公司云母類產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)總結(jié)及精度評(píng)價(jià) 41\o"CurrentDocument"ー、需求預(yù)測(cè)總結(jié) 41\o"CurrentDocument"二、需求預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià) 42\o"CurrentDocument"第五節(jié)提高需求預(yù)測(cè)精確度的科學(xué)量化方法 44\o"CurrentDocument"ー、趨勢(shì)和季節(jié)校正的指數(shù)平滑法（Winter模型）預(yù)測(cè) 45\o"CurrentDocument"二、最優(yōu)組合模型預(yù)測(cè) 48\o"CurrentDocument"第六章提高需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的保障措施 51\o"CurrentDocument"第一節(jié)定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)結(jié)合 51\o"CurrentDocument"第二節(jié)加強(qiáng)預(yù)測(cè)人員培訓(xùn) 53\o"CurrentDocument"第三節(jié)建立需求預(yù)測(cè)系統(tǒng) 55\o"CurrentDocument"第四節(jié)方案預(yù)期效果及評(píng)價(jià) 58\o"CurrentDocument"第七章總結(jié)與展望 61\o"CurrentDocument"ー、主要研究結(jié)論 61\o"CurrentDocument"二、創(chuàng)新點(diǎn) 62\o"CurrentDocument"三、研究的局限 62四、進(jìn)ー步研究的建議 63\o"CurrentDocument"參考文獻(xiàn) 64附錄 錯(cuò)誤!未定義書簽。致謝 錯(cuò)誤!未定義書簽。個(gè)人簡(jiǎn)歷及在學(xué)期間發(fā)表的研究成果 錯(cuò)誤!未定義書簽。第一章緒論第一節(jié)研究背景和意義美國著名的供應(yīng)鏈管理專家HauL.Lee教授2001年曾斷言:“21世紀(jì)創(chuàng)造供應(yīng)鏈價(jià)值最大化的武器將是基于需求的管理?！彼J(rèn)為:70年代是質(zhì)量管理的時(shí)代;80年代追求的是精益制造;90年代,企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)為供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng),快速反應(yīng)QR、有效客戶反應(yīng)ECR等以響應(yīng)時(shí)間和運(yùn)營(yíng)成本的改進(jìn)為目標(biāo)的策略是這個(gè)時(shí)代發(fā)展起來的一種供應(yīng)鏈管理戰(zhàn)略。時(shí)至21世紀(jì)的今天，需求管理已經(jīng)一躍成為企業(yè)持續(xù)成功的必要條件1。隨著全球化和信息技術(shù)時(shí)代的到來,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,市場(chǎng)需求的不確定性大大增加。由于市場(chǎng)的波動(dòng)性,企業(yè)面對(duì)不斷變化且不能準(zhǔn)確預(yù)計(jì)的市場(chǎng)需求。怎樣才能把握住市場(chǎng)的需求,做好預(yù)測(cè)工作是關(guān)鍵。如何獲得準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)以確保企業(yè)取得良好的銷量、避免不必要的成本、盡快且迅速有效地滿足客戶要求,已經(jīng)成為了企業(yè)急待解決的問題。云母類絕緣材料生產(chǎn)企業(yè)是傳統(tǒng)エ業(yè)行業(yè),其細(xì)分市場(chǎng)較廣,但是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、受國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)政策等環(huán)境影響較大、受競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手國產(chǎn)化策略及國內(nèi)技術(shù)突破等威脅較大,因此必須結(jié)合分析企業(yè)所處的綜合環(huán)境因素來總結(jié)其所采取的最佳競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略,并進(jìn)ー步進(jìn)行需求分析。C公司是創(chuàng)立于1929年的比利時(shí)絕緣公司,是世界領(lǐng)先的、以云母為基材的絕緣材料生產(chǎn)商,其各類云母類絕緣產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于高壓電機(jī)、電線電纜、汽車制造等領(lǐng)域。作為一家全球性經(jīng)營(yíng)企業(yè),在美國、捷克、馬來西亞、俄羅斯等國家先后建立了分廠,其銷售和服務(wù)網(wǎng)絡(luò)遍布世界各地?？墒?在需求管理上,C公司缺乏高度的思想認(rèn)識(shí),單憑銷售和高層管理人員直覺和經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)，并以此作為銷售計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃、采購計(jì)劃等的指導(dǎo),以致于C公司經(jīng)常無法準(zhǔn)確把握市場(chǎng)需求、呆滯庫存和缺貨問題時(shí)有發(fā)生。另外,自2008年起,隨著洪丹.供應(yīng)鏈管理下汽車制造企業(yè)生產(chǎn)性物料需求預(yù)測(cè)研究[D].武漢理工大學(xué).2007.11競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手不斷開展的國產(chǎn)化等戰(zhàn)略,低成本運(yùn)行,其在中國外資企業(yè)所占的市場(chǎng)份額逐年下降,下降到了在2012年只有2.69%的狀態(tài)。如圖1.1所示。圖1.1云母類絕緣產(chǎn)品國內(nèi)外資企業(yè)市場(chǎng)份額C公司目前賴以生存的優(yōu)勢(shì)只有領(lǐng)先的技術(shù)能力和穩(wěn)定的質(zhì)量,那么面臨逐漸下降的市場(chǎng)占有率,C公司將如何去面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，如何去降低自己的運(yùn)作成本來擴(kuò)大銷售呢?從外部環(huán)境來看,隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),人民生活水平不斷提高,發(fā)電機(jī)、電纜、汽車、新能源（風(fēng)能、核能）等行業(yè)迅猛發(fā)展,國內(nèi)云母類絕緣材料市場(chǎng)需求旺盛。然而，面臨激烈的外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,c公司迫切需要研究如何降低運(yùn)營(yíng)成本，研究如何比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更敏捷地把握住市場(chǎng)需求,更全面地提供便捷的服務(wù)以滿足顧客的需求,如何對(duì)公司進(jìn)行更科學(xué)有效的管理以維持可持續(xù)盈利性的增長(zhǎng)。從內(nèi)部環(huán)境來看,c公司云母類產(chǎn)品品種多樣，使得需求管理成為其運(yùn)營(yíng)管理的重點(diǎn)和難點(diǎn)。當(dāng)前C公司在云母類產(chǎn)品的銷售需求預(yù)測(cè)上存在著多方面的問題。一方面,產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法和手段落后,僅靠銷售人員的直覺和經(jīng)驗(yàn)來粗略地預(yù)測(cè)產(chǎn)品需求,具有一定的隨意性,缺乏科學(xué)方法。另一方面,C公司也面臨著諸多需求預(yù)測(cè)不準(zhǔn)致使計(jì)劃難達(dá)成以及諸多庫存管理方面的問題,致使企業(yè)庫存時(shí)而積壓嚴(yán)重,資金周轉(zhuǎn)不靈,增加企業(yè)財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān),影響獲利能力;或者庫存時(shí)而不夠,造成因物料短缺,而導(dǎo)致生產(chǎn)停線或丟失客戶訂單,降低客戶服務(wù)水平,從而影響整個(gè)企業(yè)未來的銷售和市場(chǎng)擴(kuò)大?；谝陨媳尘?為了避免預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率普遍偏低導(dǎo)致庫存時(shí)而積壓、時(shí)而不足、提高需求預(yù)測(cè)的精確度和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力為目的,研究如何把握住客戶未來各期的切實(shí)需求以指導(dǎo)銷售計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃、采購計(jì)劃被提上日程。第二節(jié)文獻(xiàn)綜述古人云:“凡事預(yù)則立,不預(yù)則廢”?！兑捉?jīng)》肯定了事物發(fā)展永無窮盡,預(yù)測(cè)事物發(fā)展到窮盡局面,便想到要加以變化以求通達(dá)和長(zhǎng)久,提出“窮則變,變則通”的樸素辨證法觀點(diǎn)。春秋后期大政治家范蠡運(yùn)用他的經(jīng)濟(jì)循環(huán)說,預(yù)測(cè)到市場(chǎng)需求勢(shì)必隨天時(shí)和氣候的變化而變動(dòng),因而提出了“水則資車,旱則資舟”的原則,說明做事要有個(gè)前瞻性。古希臘著名的寓言家伊索說:“世界上的成功者大多事先預(yù)見到事情的結(jié)局,隨后著手去做”。列寧說“神奇的預(yù)言是神話,科學(xué)的預(yù)言則是事實(shí)”2。自古以來,可以發(fā)現(xiàn)人們?cè)谒枷肷蠈?duì)預(yù)測(cè)都頗為重視。但是真正把預(yù)測(cè)作為科學(xué)實(shí)踐和研究對(duì)象是要從19世紀(jì)末開始,那時(shí)，隨著工業(yè)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,各種統(tǒng)計(jì)學(xué)的預(yù)測(cè)方法不斷應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中來,如:綜合經(jīng)濟(jì)指數(shù)法、趨勢(shì)外推法、常態(tài)偏離法等。上世紀(jì)30年代,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的興起不斷豐富了預(yù)測(cè)理論。隨著運(yùn)籌學(xué)、信息論、系統(tǒng)論和計(jì)算機(jī)的應(yīng)用和發(fā)展,70年代出現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法數(shù)學(xué)化、模型化、計(jì)算機(jī)化的熱潮,定量預(yù)測(cè)的理論獲得了不斷的豐富、目前為止,已經(jīng)出現(xiàn)了許多非常成熟的預(yù)測(cè)模型和方法。主要的定量預(yù)測(cè)方法有:時(shí)間序列預(yù)測(cè)法,包括算術(shù)平均法、移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、趨勢(shì)方程預(yù)測(cè)法、季節(jié)指數(shù)預(yù)測(cè)法、趨勢(shì)校正的指數(shù)平滑法（Holt模型）、趨勢(shì)和季節(jié)校正的指數(shù)平滑法（Winter模型）、灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)法等,還有回歸分析模型,包括一元線性回歸預(yù)測(cè)法、多元線性回歸預(yù)測(cè)法、非線性回歸預(yù)測(cè)法等;常用的定性方法有：主觀概率法、市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法、對(duì)比類推法、專家會(huì)議法、專家小組法（德爾菲法）、指標(biāo)判斷分析法、擴(kuò)散指數(shù)法等’。關(guān)于各種預(yù)測(cè)模型的研究文獻(xiàn)眾多,如Hamper的德爾菲法、RichardB.Chase的移動(dòng)平均法、R.GBrown的指數(shù)平滑法、JohnNeter的回歸模型、TimHill的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。從這些諸多研究文獻(xiàn)來看,目前對(duì)預(yù)測(cè)模型及方法的研究已非常成熟。目前國內(nèi)學(xué)者不僅關(guān)注預(yù)測(cè)理論的研究,而且都較為注重將理論與實(shí)際エ作甚至計(jì)算機(jī)軟件應(yīng)用結(jié)合。邢志強(qiáng)（2000）運(yùn)用指數(shù)平滑法對(duì)河北省信息產(chǎn)業(yè)規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測(cè)ニ何國華（2007）采用灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行區(qū)域物流需求預(yù)測(cè),為區(qū)域物流規(guī)劃和決策提供指導(dǎo)）杜利珍等（2011）運(yùn)用馬爾可夫Markov對(duì)商品車的市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè),并根據(jù)Markov預(yù)測(cè)法的步驟在Matlab7.0軟件平臺(tái)上開發(fā)2湯杰.郭秀穎.市場(chǎng)調(diào)な與預(yù)測(cè)[M].哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,2011.83何鵬.銷售預(yù)測(cè)模型在世紀(jì)達(dá)公司的應(yīng)用研究[D].中南大學(xué).2006.114羅洪群.王青華.市場(chǎng)調(diào)査與預(yù)測(cè)[M].清華大學(xué)出版社.2011.95邢志強(qiáng).指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)信息業(yè)實(shí)例分析[J].統(tǒng)計(jì)與預(yù)測(cè).2000（l）.P34-356何國華.區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)及灰色預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）.2008.1.Vol.7了一套商品車需求預(yù)測(cè)模塊7。雷仲敏等(2012)依據(jù)國內(nèi)1991-2010年天然橡膠消費(fèi)量、天然橡膠進(jìn)口金額、天然橡膠進(jìn)ロ量、輪胎銷售額等數(shù)據(jù),利用EVIEWS3.1軟件建立國內(nèi)基于回歸方程的天然橡膠需求、供給模型,并根據(jù)模型采用SAS9.0統(tǒng)計(jì)軟件運(yùn)用時(shí)間序列預(yù)測(cè)法分析并預(yù)測(cè)未來10年中國天然橡膠的需求趨勢(shì)、隨著預(yù)測(cè)模型的發(fā)展,組合預(yù)測(cè)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型正引起人們普遍關(guān)注。如果只運(yùn)用一種預(yù)測(cè)模型或方法,通常預(yù)測(cè)效果沒有使用幾種方法和模型的預(yù)測(cè)效果更為精準(zhǔn)。J.M.Bates和C.W.J.Granger首先于1969年提出了組合預(yù)測(cè)方法，國內(nèi)也成為綜合預(yù)測(cè)、結(jié)合預(yù)測(cè)或復(fù)合預(yù)測(cè)。其基本思想是對(duì)同一經(jīng)濟(jì)研究對(duì)象采用幾種不同的預(yù)測(cè)模型或方法,并對(duì)單項(xiàng)模型賦予適當(dāng)權(quán)重，通過綜合利用各種模型或方法所提供的信息來實(shí)現(xiàn)提高預(yù)測(cè)精度的目的。70年代起，組合預(yù)測(cè)開始備受關(guān)注;1989年,國際預(yù)測(cè)領(lǐng)域權(quán)威性預(yù)測(cè)期刊JournalofForecasting出版了組合預(yù)測(cè)專輯,充分體現(xiàn)了組合預(yù)測(cè)在預(yù)測(cè)研究領(lǐng)域中的重要性。我國學(xué)者自1984年開始研究組合預(yù)測(cè),研究成果主要發(fā)表在《預(yù)測(cè)》、《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》、《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》、《管理工程學(xué)報(bào)》等刊物。至目前為止,國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于組合預(yù)測(cè)主要提出以下一系列方法:最小方差法、卡爾曼濾波法、無約束最小二乘法、貝葉斯法、變權(quán)組合預(yù)測(cè)法、遞歸等權(quán)組合預(yù)測(cè)法、性能優(yōu)勢(shì)矩陣法,而理論研究和實(shí)踐應(yīng)用較多的是最小方差法及其擴(kuò)展。但是目前關(guān)于最小方差法的性質(zhì),組合結(jié)構(gòu)特征以及預(yù)測(cè)誤差平方和的取值范圍等研究仍然較少’。。以下是ー些國內(nèi)外學(xué)者的研究文獻(xiàn):CharlesW.Bischoff(1989)在文章宏觀經(jīng)濟(jì)組合預(yù)測(cè)中指出了運(yùn)用組合預(yù)測(cè)模型對(duì)GDP等宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)更為精確”。李金穎(2003)等嘗試將灰色理論運(yùn)用到組合預(yù)測(cè)方法中,對(duì)季節(jié)型灰色預(yù)測(cè)的殘差建立了自回歸模型,提出了非線性季節(jié)型電カ7杜利珍.王建陽.陶德馨.基于Markov的商品車需求預(yù)測(cè)及軟件實(shí)現(xiàn)[J].物流工程與管理.2011.VW.48青島科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院課題組.組長(zhǎng):雷仲敏.基于冋歸分析的國內(nèi)天然橡膠需求預(yù)測(cè)分析[J].青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版).2012.9.Vol.28.No.39J.M.BatesandC.WJ.Granger.TheCombinationofForecasts[J].OperationalResearchQuaterlyJ969,(20):451-468根羅建之.銷售預(yù)測(cè)模型在PSS公司多媒體音箱業(yè)務(wù)中的應(yīng)用和探索[D].上海交通大學(xué).200911CharlesW.Bischoff.TheCombinationofMacroeconomicForecasts[J]JournalofForecasting,1989(3)負(fù)荷灰色組合預(yù)測(cè)模型,并證明該組合預(yù)測(cè)方法得到了更精確的結(jié)果セ許輝,趙韓,梁平(2007)在文章家用汽車需求預(yù)測(cè)中分別采用灰色系統(tǒng)模型、指數(shù)曲線模型、增長(zhǎng)率模型,根據(jù)2004-2007年歷史數(shù)據(jù),建立單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,分別采用灰色系統(tǒng)模型、指數(shù)曲線模型、增長(zhǎng)率模型,對(duì)中國2008年家用汽車擁有量和需求量根據(jù)組合預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)セ1943年由W.S.McCuloch和W.Pitts首先提出神經(jīng)元的概念,拉開了對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的帷幕。Rosenblatt于1958年提出了著名的“知覺器”模型,指出了知覺過程具有統(tǒng)計(jì)分離性。1982年美國國家科學(xué)院的刊物上發(fā)表了著名的“Hopfield模型”及其理論,這是ー個(gè)非線形動(dòng)カ系統(tǒng)的理論模型,很快引起了各國學(xué)者的關(guān)注,產(chǎn)生一大批人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究隊(duì)伍。現(xiàn)階段,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)非常流行。Marya等(2002)通過采用!977年到1997年西班牙Andalusia的流動(dòng)人口的時(shí)間序列資料，比較了五種時(shí)間序列模型,經(jīng)過試驗(yàn)表明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果比某個(gè)時(shí)間序列模型得出的結(jié)果要好'我國學(xué)者孫冰(2003)在《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的預(yù)測(cè)》一文中,采用1992-2001年的工業(yè)總產(chǎn)值做試驗(yàn),結(jié)果證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中非線形經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,預(yù)測(cè)精度較高綜上所訴，目前針對(duì)需求預(yù)測(cè)的研究,理論成果頗多、數(shù)據(jù)模型也較為成熟。然而,如何有選擇的將眾多的理論方法運(yùn)用到實(shí)際企業(yè)管理實(shí)踐中,有待于進(jìn)ー步分析和研究,我們決不能生搬硬套任何預(yù)測(cè)模型,一定要結(jié)合本企業(yè)實(shí)際情況和歷史數(shù)據(jù),合理選擇模型,或者采用其他理想模型進(jìn)行組合預(yù)測(cè)，結(jié)合運(yùn)用定性預(yù)測(cè)加以修正,甚至通過采用預(yù)測(cè)系統(tǒng)并加強(qiáng)預(yù)測(cè)人員的培訓(xùn),以使預(yù)測(cè)結(jié)果更能符合本企業(yè)的實(shí)際,達(dá)到真正起到為企業(yè)管理計(jì)劃和決策服務(wù)的作用。12李金穎.牛東曉.非線性季節(jié)型電カ負(fù)荷灰色組合預(yù)測(cè)研究[J].電網(wǎng)技術(shù),2003,27(5):26-28”許輝,趙韓,梁平.家用汽車需求預(yù)測(cè)[J].中大管理研究.2007.Vol.2(3)14Marya-Dolores,Cubiles-de-la-Vega,RafealPino-Mejyas,AntonioPascual-AcostaandJoaquynMunoz-Garcya.BuildingnuetralnetworkforecastingmodelsfromtimeseriesARIMAmodels:Aprocedureandacomparativeanalysis[J].IntelligentDataAnalaysis,2002(6):53?6515孫冰.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)院).2003(1):82?84第三節(jié)研究?jī)?nèi)容和框架本文共分為七個(gè)部分來分析和論述:第一部分:緒論,概括介紹研究背景和意義、相關(guān)文獻(xiàn)綜述、以及研究?jī)?nèi)容和框架。第二部分:理論闡述,通過文獻(xiàn)研究對(duì)需求預(yù)測(cè)相關(guān)理論進(jìn)行介紹,重點(diǎn)介紹了需求預(yù)測(cè)的主要思想、定量和定性的預(yù)測(cè)方法,為后文作鋪墊。第三部分:運(yùn)用圖表統(tǒng)計(jì)對(duì)C公司所處云母類絕緣行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)狀況加以概況介紹。第四部分:案例導(dǎo)入,在介紹了c公司的背景、產(chǎn)品工藝流程、組織結(jié)構(gòu)和主要市場(chǎng)細(xì)分的基礎(chǔ)上,運(yùn)用SWOT分析總結(jié)了C公司短期內(nèi)加強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的最佳戰(zhàn)略是加強(qiáng)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)的管理。隨后結(jié)合C公司需求預(yù)測(cè)的實(shí)際情況,指出了其需求預(yù)測(cè)主要存在的問題。第五部分:對(duì)C公司需求預(yù)測(cè)提出改進(jìn)方案，首先在ABC分類的管理的基礎(chǔ)上,基于主要產(chǎn)品的歷史銷售數(shù)據(jù),利用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行需求預(yù)測(cè);然后提出針對(duì)A類主要產(chǎn)品可以進(jìn)ー步采用提高需求預(yù)測(cè)精確度的科學(xué)量化方法：Winter模型和最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型,以提高其預(yù)測(cè)精確度和加強(qiáng)需求管理和庫存成本控制效率。第六部分:提出了提高C公司云母類產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的一系列保障措施,并對(duì)改進(jìn)方案預(yù)期效果及評(píng)價(jià)作出總結(jié)。第七部分：全文總結(jié)與展望,介紹了本文的主要結(jié)論,指出本文的創(chuàng)新點(diǎn)和不足之處,并提出對(duì)未來研究的展望。研究?jī)?nèi)容架構(gòu)如圖!.2〇圖1.2研究?jī)?nèi)容架構(gòu)圖第二章需求預(yù)測(cè)相關(guān)理論第一節(jié)需求預(yù)測(cè)理論闡述一、需求預(yù)測(cè)的概念需求預(yù)測(cè)就是在對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研和歷史銷售數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,運(yùn)用預(yù)測(cè)模型和科學(xué)方法對(duì)市場(chǎng)需求進(jìn)行分析研究,對(duì)將來的需求量和發(fā)展趨勢(shì)作出估計(jì)和推測(cè)的過程,為生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)等決策提供依據(jù)16鄧冬婭.市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)定性模擬模型和系統(tǒng)研究16鄧冬婭.市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)定性模擬模型和系統(tǒng)研究[D].武漢:華中科技大學(xué).2004.31?王平.供應(yīng)鏈模式ド企業(yè)存貨管理問題分析及應(yīng)對(duì)策略叫.價(jià)值工程.2012.13:P221S楊振華.基于供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)的安全庫存優(yōu)化研究[D].天津大學(xué)管理學(xué)院.2008.5根據(jù)需求預(yù)測(cè)，企業(yè)能夠及時(shí)準(zhǔn)確地掌握市場(chǎng)需求的變化規(guī)律,抓住有利時(shí)機(jī),安排銷售和生產(chǎn)計(jì)劃,有效降低庫存量,為企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)利益”。需求預(yù)測(cè)不僅為企業(yè)給出了產(chǎn)品在未來一段時(shí)間里的需求期望水平,而且為企業(yè)的計(jì)劃和控制決策提供了依據(jù)。需求預(yù)測(cè)信息是整個(gè)供應(yīng)鏈的源頭,是整個(gè)供應(yīng)鏈信息的觸發(fā)點(diǎn)。二、需求預(yù)測(cè)的特點(diǎn)需求預(yù)測(cè)具有以下特點(diǎn):.需求預(yù)測(cè)通常會(huì)有一定誤差,由于客觀環(huán)境的變化和差異、預(yù)測(cè)主體的差異、預(yù)測(cè)對(duì)象的差異、預(yù)測(cè)模型和方法的差異,預(yù)測(cè)結(jié)果多少總會(huì)存在一定誤差。.短期預(yù)測(cè)比起長(zhǎng)期預(yù)測(cè)通常更為準(zhǔn)確,原因是影響長(zhǎng)期預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的因素更多。.組合預(yù)測(cè)通常比獨(dú)立預(yù)測(cè)準(zhǔn)確得多,也較為穩(wěn)定ゝ三、需求預(yù)測(cè)的作用需求預(yù)測(cè)的作用有以下幾方面:.生產(chǎn)方面:為確定生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)能力計(jì)劃、生產(chǎn)計(jì)劃及排程、物料需求計(jì)劃及采購計(jì)劃、庫存計(jì)劃和控制、選擇生產(chǎn)技術(shù)、設(shè)備、倉儲(chǔ)計(jì)劃等提供依據(jù)。.市場(chǎng)方面:為市場(chǎng)價(jià)格制定、銷售人員工作配置、促銷計(jì)劃、廣告預(yù)算、銷售和市場(chǎng)占有率計(jì)劃等提供依據(jù)。.財(cái)務(wù)方面:為廠方或設(shè)備投資計(jì)劃、預(yù)算計(jì)劃等提供依據(jù)。.人事方面:為勞動(dòng)カ計(jì)劃,雇傭或解雇計(jì)劃等提供依據(jù)。.項(xiàng)目方面:為項(xiàng)目評(píng)估提供依據(jù)。四、影響需求預(yù)測(cè)的因素■?個(gè)有效的預(yù)測(cè)需要考慮很多因素,對(duì)ー個(gè)企業(yè)管理者來說,以下有關(guān)需求預(yù)測(cè)的影響方面需要綜合考慮。.過去的需求記錄。.已知的目前需求（如手上已有的訂單量）。.現(xiàn)在和未來的宏觀環(huán)境（如政治及政策、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和技術(shù)發(fā)展水平、行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r）。.計(jì)劃的廣告或營(yíng)銷策略（如價(jià)格策略,促銷策略,產(chǎn)品組合策略等）。.替代品的市場(chǎng)狀況。.季節(jié)性因素.市場(chǎng)占有率或行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)狀況,競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品狀況和營(yíng)銷策略,已經(jīng)和將要作出的戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)調(diào)整。五、需求預(yù)測(cè)精確度評(píng)價(jià)需求預(yù)測(cè)精確度評(píng)價(jià)是進(jìn)行需求預(yù)測(cè)必不可少的…部分,實(shí)際上就是對(duì)預(yù)測(cè)方法或模型有效性的評(píng)價(jià)。當(dāng)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的偏差被控制在一定可被接受的范圍內(nèi)，這樣的預(yù)測(cè)方法或模型オ是有效的。這里介紹兒個(gè)主要指標(biāo)來對(duì)所獲得的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差估算,以評(píng)價(jià)該預(yù)測(cè)方法的合理性，若超出了允許的范圍,則應(yīng)考慮采用另外的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)相同預(yù)測(cè)對(duì)象采取不同的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),應(yīng)對(duì)每種方法所測(cè)得的預(yù)測(cè)值的誤差進(jìn)行測(cè)定,比較其大小,選擇預(yù)測(cè)誤差最小的預(yù)測(cè)值作為最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。（一）預(yù)測(cè)精確度分析預(yù)測(cè)誤差是指在一定的時(shí)間內(nèi)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的差異。具體誤差分析和精度測(cè)定包括以下幾個(gè)指標(biāo)及其計(jì)算公式:LE,離差,也稱為預(yù)測(cè)誤差0,是實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的差異。公式為:(2.1)MSE均方誤差,是對(duì)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間離差的平方值計(jì)算平均數(shù)。公式為: ，，(2.2)Z(A—月)(2.2)MSE=旦 nMAD平均絕對(duì)誤差,是預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之差的絕對(duì)值在一段時(shí)間內(nèi)的平均偏移值。公式為:之如一制 ⑵3）MAD=-^ nMAPE平均絕對(duì)百分誤差MAPE,是對(duì)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間離差的絕對(duì)值除以實(shí)際值的比值的相對(duì)數(shù)的百分?jǐn)?shù)計(jì)算的平均數(shù)。公式為:(2.4) ^xioo%(2.4)MAPE=~- n在實(shí)際應(yīng)用中,若該指標(biāo)越小,表明預(yù)測(cè)精度越高。若該指標(biāo)值大于10%（或15%）,則認(rèn)為誤差太大,預(yù)測(cè)值不能被采用吃式中:Atー實(shí)際值:Ftー預(yù)測(cè)值;n-預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。（二）預(yù)測(cè)監(jiān)控控制預(yù)測(cè)以確保預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的辦法是使用跟蹤信號(hào)。跟蹤信號(hào)（TrackingSignal）,也稱為路徑信號(hào),是偏差與平均絕對(duì)誤差的比值,是表示預(yù)測(cè)均值是否能與實(shí)際需求增長(zhǎng)或減少的變化步調(diào)保持一致的測(cè)量指標(biāo)咒計(jì)算公式為:"羅洪群.王青華.市場(chǎng)調(diào)査與預(yù)測(cè)[M].淸華大學(xué)出版社.2011.9.P197-19820約翰?加托納編.王海軍,馬士華譯.供應(yīng)鏈管理手冊(cè)[D].北京:電子工業(yè)出版社.2004.4(2.5)ビ呵ー屮,ヤMADtMADt(2.5)式中,Bias“偏差（也稱為RSFE預(yù)測(cè)誤差滾動(dòng)）等于離差累計(jì)。ー個(gè)理想的跟蹤信號(hào)是預(yù)測(cè)誤差移動(dòng)較小的信號(hào),這樣的跟蹤信號(hào)就在零附近正負(fù)晃動(dòng)。計(jì)算出跟蹤信號(hào)后,還需要確保它是在一定控制限之內(nèi)的。如果TS超過上下限,說明預(yù)測(cè)模型或方法存在問題,需要重新評(píng)估需求預(yù)測(cè)的模型或方法。喬治?普洛索和奧利弗?懷特,兩位庫存控制專家,建議控制限對(duì)于高庫存的貨物取±6倍MAD平均絕對(duì)誤差,對(duì)于低庫存的貨物取±8倍MAD平均絕對(duì)誤差セ也有一些研究資料認(rèn)為TS值一般在±6之內(nèi)都是可以接受的。第二節(jié)需求預(yù)測(cè)相關(guān)方法概述需求預(yù)測(cè)的方法主要分為定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)。將這兩大類方法結(jié)合,并采用計(jì)算機(jī)技術(shù),是預(yù)測(cè)方法發(fā)展的總趨勢(shì)。ー、定量預(yù)測(cè)方法定量預(yù)測(cè)是指在有充分的歷史數(shù)據(jù)資料的基礎(chǔ)上,通過建立數(shù)學(xué)模型,甚至結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù),對(duì)經(jīng)濟(jì)對(duì)象未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行數(shù)量方面的推測(cè)。在實(shí)際工作中,由于社會(huì)環(huán)境及經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象錯(cuò)綜復(fù)雜,把所有變動(dòng)因素都納入數(shù)學(xué)模型存在較高難度,再加上有些數(shù)據(jù)難以取得或取得數(shù)據(jù)成本過高,使定量預(yù)測(cè)的運(yùn)用也存在一定的局限性，定量預(yù)測(cè)法主要分為以下兩大類:.時(shí)間序列預(yù)測(cè)法。是一種考慮某經(jīng)濟(jì)變量隨時(shí)間發(fā)展的規(guī)律,并用該經(jīng)濟(jì)變量以往的歷史數(shù)據(jù)資料建立數(shù)學(xué)模型作外推的預(yù)測(cè)方法.回歸預(yù)測(cè)法。對(duì)于目標(biāo)變量（因變量）與其相關(guān)的ー個(gè)或若干個(gè)變量（自變量）之間的數(shù)量依存關(guān)系，用一個(gè)適當(dāng)?shù)幕貧w方程來表示，并由一個(gè)或若干個(gè)2,曹捷.“U”電子制造服務(wù)企業(yè)庫存管理優(yōu)化研究[D].上海交通大學(xué).201122何鵬.銷售預(yù)測(cè)模型在世紀(jì)達(dá)公司的應(yīng)用研究[D].中南大學(xué).2006.11自變量的未來值對(duì)預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量做出預(yù)測(cè),這就是回歸預(yù)測(cè)法。除了回歸方程的有效性,在回歸預(yù)測(cè)模型中,自變量的數(shù)值應(yīng)該是可控制的或比較容易預(yù)測(cè)的,這樣才能使回歸預(yù)測(cè)具有可行性。它不僅考慮了時(shí)間因素,亦考慮了變量之間的因果關(guān)系力主要的定量預(yù)測(cè)方法概括可以見圖2.1〇圖2.1定量預(yù)測(cè)方法分類與本研究相關(guān)的定量預(yù)測(cè)方法的簡(jiǎn)介如下:第一,算術(shù)平均法,也稱簡(jiǎn)單序時(shí)平均數(shù)法。就是以觀察期內(nèi)各期數(shù)據(jù)的算術(shù)平均數(shù)作為預(yù)測(cè)值的方法,這種方法基于“過去怎樣,今后也怎樣”的假設(shè),把近期和遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)等同化和平均化,因此,只能適合于現(xiàn)象的發(fā)展變化呈現(xiàn)水平趨勢(shì)或事物發(fā)展變化不大的趨勢(shì)預(yù)測(cè)。它的公式如下:(2.6)第二,移動(dòng)平均法。它是一種簡(jiǎn)單平滑預(yù)測(cè)技術(shù),是指采用逐項(xiàng)推進(jìn)的辦法,將時(shí)間序列中的若干項(xiàng)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均所得到的ー系列平均值,只利用最近兒期的平均值作為下期的預(yù)測(cè)值。這些平均值不僅能平滑數(shù)據(jù)、消除或減弱時(shí)間序列中的不規(guī)則變動(dòng)和周期變動(dòng)的影響,而且能反映現(xiàn)象的長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)。因此,它適用于中等穩(wěn)定的時(shí)間序列,且最后兒個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)下一個(gè)值具有相關(guān)性。移動(dòng)平均中所包含的數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)反映了時(shí)間序列的穩(wěn)定程度。設(shè)有一時(shí)間序列yl,y2,…,yt…,則按數(shù)據(jù)點(diǎn)的順序逐項(xiàng)遞進(jìn)求出N個(gè)數(shù)的平均數(shù),即可得到…次移動(dòng)平均數(shù)。它的公式如下：(2.7)23萬シ］(2.7)23姜寧.供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)和庫存控制研究一基于時(shí)尚鞋服零售企業(yè)的實(shí)證分析［D］.上海交通大學(xué).2012.12這個(gè)公式表明當(dāng)t向前移動(dòng)ー個(gè)時(shí)期,就增加一個(gè)新近數(shù)據(jù),去掉ー個(gè)遠(yuǎn)期數(shù)據(jù),得到ー個(gè)新的平均數(shù)。由于它不斷地“吐故納新”，逐期向前移動(dòng),所以稱為移動(dòng)平均法。這一公式適用于數(shù)值的變化沒有明顯的上升或下降的趨勢(shì)、比較平穩(wěn),沒有受到明顯的季節(jié)性變化影響的情況。第三,簡(jiǎn)單的線性回歸分析法。大千世界中,每ー種現(xiàn)象都不是孤立存在的,其發(fā)展總是與其它現(xiàn)象的發(fā)展變化相互依存、相互影響。對(duì)于變量之間的相關(guān)因果關(guān)系,若可以找到ー個(gè)適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)表達(dá)式（回歸方程）來近似地描述，我們就可以利用這種回歸方程由一個(gè)或ー些變量的未來值對(duì)預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量作出預(yù)測(cè)，這就是回歸預(yù)測(cè)。在回歸預(yù)測(cè)模型中,自變量的數(shù)值應(yīng)該是可控制的或比較容易預(yù)測(cè)的,這樣才能使得回歸預(yù)測(cè)具有可行性。簡(jiǎn)單的線性回歸分析法是假設(shè)只有一個(gè)自變量X而且與因變量丫和自變量X之間的數(shù)量變化關(guān)系呈近似線性關(guān)系,就可以建立一元線性回歸方程,由自變量X的值來預(yù)測(cè)因變量丫的值，就是一元線性回歸預(yù)測(cè)。它適用于分析ー個(gè)因變量與一個(gè)自變量之間呈現(xiàn)出近似線性關(guān)系的預(yù)測(cè)方法。?元線性回歸預(yù)測(cè)模型如下:y^a+bx, （2.8）ウー預(yù)測(cè)變量Xj.自變量b-直線斜率a-x=0時(shí)yc的值,即x-0時(shí)的Y軸截距（1）一元線性回歸方程參數(shù)的估計(jì)方法一最小二乘法最理想的回歸直線應(yīng)該盡可能從整體來看最接近各實(shí)際觀察點(diǎn),即散點(diǎn)圖中各點(diǎn)到回歸直線的垂直距離,即因變量的實(shí)際值（與相應(yīng)的回歸估計(jì)值?的離差整體來說為最小。由于離差有正有負(fù)，正負(fù)會(huì)相互抵消,通常采田加涮估與對(duì)應(yīng)估計(jì)值之間的離差平方總合來衡量全部數(shù)據(jù)總的離差大小。g⑵の直線滿足的條件是使離差平方總和達(dá)到最小，即:最小=ナ（X-ウ）'=￡［スー伍+姐）］ユ根據(jù)式(3.〇)的準(zhǔn)則來估計(jì)回歸方程的系數(shù)a和b的方法稱為最小二乘法或最小平方法。利用微機(jī)法求函數(shù)極值的原理,即可得到滿足式(2.11)的兩個(gè)正規(guī)方程:1>=〃。+リ> ⑵助ッノ,=セ七+9ビ解上述方程可以求得一元線性回歸方程參數(shù),計(jì)算公式如下:b=〃(Z盯ト①め①丫)〃①尤つー①江 ⑵IDa=丄_或者q=y-bxnn-所觀察數(shù)的個(gè)數(shù)(2)一元線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn)和估計(jì)效果首先,要對(duì)一元線性回歸方程進(jìn)行顯著性F檢驗(yàn)。它是根據(jù)方差分析的思想,將因變量觀測(cè)值的離差分解為回歸離差SSR和殘差SSE,檢驗(yàn)由于X的線性影響而引起的變差是否顯著。在滿足回歸方程的基本假設(shè)的情況下,若“乩カ=0”(Ho表示原假設(shè)プ表示斜率)成立,可證明，回歸平方和(SSR)、殘差平方和(SSE)除以隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ビ的總體方差。2所構(gòu)成的統(tǒng)計(jì)量分別服從自由度為1、(n-2)的％2分布,即有SSR/づ?/2⑴,sse/V?え25一2)。這兩個(gè)服從12分布的統(tǒng)計(jì)量相互獨(dú)立,因此,它們分別除以相應(yīng)自由度后的比值服從第一自由度為1、第二自由度為(n-2)的F分布。所有,對(duì)于“H幫=0”的檢驗(yàn)可采用如下的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:(SSRIめ11SSRF= ； r(l,n—2) z9.ワ、(55￡/o-2)/(?-2)SSE/(n-2) ⑵12)對(duì)于給定的顯著性水平a,查F分布表可得臨界值E(l,n-2)。需注意,只有當(dāng)SSR充分大時(shí)才能說明變量間線性相關(guān)性顯著，SSR越小說明變量間線性相關(guān)性越不顯著,所以這里的臨界值為E(l,n-2)。若F2F?,n-2),則拒絕Ho,表明變量間線性相關(guān)性顯著;反之,若F<R(l,n-2),則不能拒絕Ho,表明變量間線性相關(guān)性不顯著。上述檢驗(yàn)方法也成為一元線性回歸的方差分析，有關(guān)的計(jì)算結(jié)果可用方差分析表一目了然地展示出來,如表2.1所示。

表2.1一元線性回歸的方差分析表(ANOVA)離差來源平方和(SS)自由度(df)均方差(MS)F值同リ1ss/i=X(y,-y,)21SSR/1F一SSR一SSE/(n-2)殘差ssE=X(y.-y.rn-2SSE/(n-2)總體ssT=X(y,-y,)2n-1需注意,實(shí)質(zhì)上,在一元線性回歸分析中,F=t2,所以線性顯著性F檢驗(yàn)和其回歸系數(shù)t檢驗(yàn)是等價(jià)的。實(shí)際應(yīng)用中任選ー種檢驗(yàn)方法即可。其次，要進(jìn)行樣本回歸方程對(duì)樣本實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)劣程度進(jìn)行度量,即兩者的擬合度Rユ檢驗(yàn)。我們可用回歸平方和SSR在總離差平方和SST中所占比重來度量樣本回歸直線的擬合程度,這ー比重成為判定系數(shù)(或稱可決系數(shù)),一般用R2來表示，其計(jì)算公式為:M的取值范圍為〇</?2<1〇R2=l,表示所有樣本的觀測(cè)值的點(diǎn)都落在一條直線上,因變量丫的變異完全可由Y與X的線性關(guān)系解釋;R2越接近1,說明回歸方程對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合效果越好,反之,R2=0,則說明因變量丫的變異完全不能由丫與X的線性關(guān)系解釋，R2越接近〇,則說明樣本回歸擬合效果越差。最后,要進(jìn)行回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差Se檢驗(yàn),以保證其預(yù)測(cè)誤差在可允許范圍內(nèi)。利用樣本回歸方程得到的因變量預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值之間總是有??定估計(jì)誤差,即離差或殘差5。為了估計(jì)誤差大小的一般水平,可對(duì)所有觀測(cè)值的殘差的平方進(jìn)行平均,得到均方誤差MSE,其計(jì)算公式為:ナ3ーナ3ーウ)2MSE=^^〃一2SSE〃ー2(2.14)均方誤差MSE的平方根就是回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差，用Se表示,即有(2.15)回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差是有量綱的指標(biāo),要受因變量計(jì)量單位和數(shù)量級(jí)的影響。有時(shí),為了反映回歸方程的估計(jì)精度,可將回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差與因變量的樣本平均水平相比,計(jì)算回歸估計(jì)的相對(duì)誤差程度，該比率小于一定標(biāo)準(zhǔn),如パ/了＜10%或15%,即可認(rèn)為回歸估計(jì)效果比較滿意。第四,趨勢(shì)與季節(jié)影響預(yù)測(cè)法。根據(jù)經(jīng)濟(jì)事物每年重復(fù)出現(xiàn)的周期性季節(jié)變動(dòng)指數(shù),預(yù)測(cè)其季節(jié)性變動(dòng)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)的變化具有季節(jié)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng),適用于“無后效性”的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，適用于對(duì)發(fā)展具有線性趨勢(shì)或變幅度周期趨勢(shì)的現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果時(shí)間序列的發(fā)展趨勢(shì)呈水平趨勢(shì)且包含季節(jié)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng),此時(shí)季節(jié)指數(shù)S的計(jì)算可應(yīng)用同期平均法作為水平趨勢(shì)與季節(jié)變動(dòng)的綜合預(yù)測(cè)法。同期平均法的原理是:假定時(shí)間序列呈水平發(fā)展趨勢(shì),將多年的同期數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均以消除各個(gè)季節(jié)周期上的不規(guī)則變動(dòng),再將同期平均值與水平趨勢(shì)值對(duì)比,可得季節(jié)指數(shù)或稱季節(jié)因子,以此來表明季節(jié)變動(dòng)的規(guī)律。其季節(jié)指數(shù)Si計(jì)算公式如下:季節(jié)指數(shù)一同期平均數(shù)季ア指數(shù)一總平均數(shù) (2.16)如果時(shí)間序列的發(fā)展趨勢(shì)呈上升或下降趨勢(shì)且包含季節(jié)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng),則計(jì)算季節(jié)指數(shù)不宜采用上述同期平均法而應(yīng)采用趨勢(shì)剔除法作為非水平趨勢(shì)與季節(jié)變動(dòng)的綜合預(yù)測(cè)法。趨勢(shì)剔除法的原理是:假定時(shí)間序列有明顯的上升或下降趨勢(shì),首先計(jì)算出時(shí)間序列各期的趨勢(shì)值,然后從原序列中剔除趨勢(shì)成分,最后再通過平均的方法消除不規(guī)則變動(dòng),求得季節(jié)指數(shù)。最簡(jiǎn)便、常用的是移動(dòng)平均趨勢(shì)剔除法,即采用移動(dòng)平均法測(cè)定長(zhǎng)期趨勢(shì),再剔除長(zhǎng)期趨勢(shì)并通過同期平均的方法來計(jì)算季節(jié)指數(shù),移動(dòng)平均趨勢(shì)剔除法可較為方便地同時(shí)消除不規(guī)則變動(dòng)和季節(jié)變動(dòng)的影響,只反映出長(zhǎng)期趨勢(shì),它也適用于包含循環(huán)變動(dòng)的場(chǎng)合。第五,趨勢(shì)和季節(jié)校正的指數(shù)平滑法,又稱為Winter模型,是ー種基于動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的指數(shù)平滑法。指數(shù)平滑法是在移動(dòng)平均法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種預(yù)測(cè)方法,遵循“重近輕遠(yuǎn)”的原則給各期觀測(cè)值賦予不同的權(quán)值,采用遞推公式,便于連續(xù)計(jì)算,通過一系列指數(shù)平滑值來消除不規(guī)則變動(dòng),以反映時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)。適合

對(duì)發(fā)展趨勢(shì)不太穩(wěn)定、受季節(jié)性變化影響不大的現(xiàn)象進(jìn)行短中期預(yù)測(cè)?；镜闹笖?shù)平滑模型是利用本期的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的加權(quán)均值作為下一期的預(yù)測(cè)值。公式為:F川=a?須+(1-a)F,Ft+1-第t+1期的一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)值a?指數(shù)平滑系數(shù)Ft-第t期的預(yù)測(cè)值Xt-t期的實(shí)際值指數(shù)平滑系數(shù)。的選取有一定的主觀性。如果現(xiàn)象趨勢(shì)的變化很平緩,應(yīng)選擇較小的a;如果現(xiàn)象趨勢(shì)的變化比較劇烈,例如階梯式特征,或認(rèn)為隨機(jī)波動(dòng)成分較小,為了及時(shí)跟蹤現(xiàn)象的變化,消除數(shù)據(jù)時(shí)滯的不利影響,突出新數(shù)據(jù)的信息,應(yīng)選較大的ひ〇當(dāng)現(xiàn)象趨勢(shì)的季節(jié)性變化不明顯,一般宜采用基本的指數(shù)平滑模型;而當(dāng)時(shí)間序列的趨勢(shì)和季節(jié)性波動(dòng)都很明顯時(shí),并且通常需要滿足兩個(gè)前提條件:第.,季節(jié)性變化幅度明顯大于隨機(jī)性的波動(dòng);第二,需求出現(xiàn)季節(jié)性峰值和谷值的原因已知,且峰值和谷值在每年中出現(xiàn)時(shí)間是大致相同的,這時(shí)適合采用趨勢(shì)和季節(jié)校正的指數(shù)平滑法(Winter模型)來做預(yù)測(cè)。其運(yùn)算過程是假定需求的時(shí)期數(shù)為P.先利用靜態(tài)預(yù)測(cè)法對(duì)去季節(jié)性因素的需求、季節(jié)性因子作出預(yù)測(cè)，然后再校正各期的需求水平、需求趨勢(shì)、并求出各期的預(yù)測(cè)值。靜態(tài)預(yù)測(cè)法是??個(gè)ー個(gè)地把系統(tǒng)需求的三部分求出來，即需求水平、需求趨勢(shì)、季節(jié)性趨勢(shì),再進(jìn)行計(jì)算之,。其基本步驟是:(1)去除季節(jié)性趨勢(shì)的影響,并對(duì)剔出季節(jié)性趨勢(shì)影響的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,類似地把問題將為只有兩個(gè)變量：[Di-<”2)+D,t(p/2)+22Di]/2Pp為偶數(shù)Dtラ(sumisfromi=t+1-(p/2)tot-l+(p/2)) (2.18)ZDi/pp為奇數(shù)2524姜偉.M公司汽車整車銷售物流優(yōu)化研究[D].北京交通大學(xué).2011.1225龐建剛.基于實(shí)際算例的需求預(yù)測(cè)方法模型的選擇[J].統(tǒng)計(jì)與決策.2012年第22期.P31(sumisfromi=t-(p/2)tot+(p/2)),p/2取最小整數(shù)(2)計(jì)算各期平均季節(jié)性需求Sto平均季節(jié)性需求就是實(shí)際需求除以剔除季節(jié)性需求后的數(shù)據(jù)之間的比值之后再求各期的平均值。(3)根據(jù)冋歸方程,得到初始需求水平L0和需求趨勢(shì)TO。(4)計(jì)算各期預(yù)測(cè)值,其預(yù)測(cè)模型為:F,=(Lo+tXTo)XSt (2.19)而動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)之由趨勢(shì)和季節(jié)性校正的指數(shù)平滑模型(Winter模型)的預(yù)測(cè)方程為:Lt+i=a(Dt+)/St+i)+(l-a)(Lt+Tt) (2.20)1+1=6(し+|ーし)+(1-8)1 (2.21)St+p+i=Y(Dt+i/Lt+i)+(1-Y)St+i (2.22)Ft+1=(Lt+Tt)St+i (2.23)Ft+n=(L+nTt)St+n ⑵24)い需求水平Tー需求趨勢(shì)S-季節(jié)性因子a一水平平滑指數(shù)6ー趨勢(shì)平滑指數(shù)y-季節(jié)性因子平滑指數(shù)Winter法是預(yù)測(cè)在未來一定時(shí)期內(nèi)預(yù)測(cè)對(duì)象在數(shù)量上的演變特征不會(huì)脫離該對(duì)象過去的發(fā)展趨勢(shì),通過對(duì)不同時(shí)期歷史數(shù)據(jù)賦予不同權(quán)數(shù)來推測(cè)對(duì)象未來的發(fā)展趨勢(shì),即使預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)生根本性、巨大的變化時(shí),該數(shù)據(jù)仍可以進(jìn)行自我調(diào)整二它適用于預(yù)測(cè)表現(xiàn)出趨勢(shì)和季節(jié)性的時(shí)間序列,是準(zhǔn)確度很高的ー種動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法。第六,組合預(yù)測(cè)方法。是對(duì)同一個(gè)預(yù)測(cè)對(duì)象,采用兩種以上不同預(yù)測(cè)方法進(jìn)行組合的預(yù)測(cè),并對(duì)各個(gè)單項(xiàng)模型施以適當(dāng)權(quán)重，通過綜合利用各種方法所提供的信息,是提高預(yù)測(cè)精確度和穩(wěn)定性的有效方法。目前較常用的是通過使組合預(yù)測(cè)誤差平方和最小化的方法來確定單ー預(yù)測(cè)方法的最優(yōu)加權(quán)系數(shù)。26金華.FX公司庫存管理研究[D].西北大學(xué).2012.12.P39

設(shè)若對(duì)于某ー預(yù)測(cè)對(duì)象有m種預(yù)測(cè)方法,對(duì)n個(gè)時(shí)段進(jìn)行預(yù)測(cè),&為第i種預(yù)測(cè)方法對(duì)第t時(shí)段的預(yù)測(cè)誤差;Wi為第i種預(yù)測(cè)方法的加權(quán)系數(shù),滿足￡叱=1,Et為用組合預(yù)測(cè)方法對(duì)第t時(shí)段的預(yù)測(cè)誤差。用Z表示組合預(yù)測(cè)方法的誤差平方和,則:z=z=2ザ=（叫,w?,…,Wm）x，E,冃±EmtE2,±E1,記:叫卬=：記:叫卬=：2；E=ー嘖ェE：

f=l

“再

f=l型皿E"r=l…之E"Eh...±E2,Em,￡e4 之比,r=1 t-\貝リ:Z=WtEW (2.25)定義R為分量全為1的列向量,即R=(l,1,…，1ジ,由約束條件X叱=1可得: tRtW=1 (2.26)求解最優(yōu)組合的任務(wù)就是在式(2.26)的約束下,求加權(quán)系數(shù)向量W,使組合預(yù)測(cè)的誤差平方和Z達(dá)到極小。通過引入拉格朗日乘數(shù)及ー系列數(shù)學(xué)推導(dǎo),解出最優(yōu)加權(quán)系數(shù)向量為27：W=E'R (2.27)RtE'R27許輝,趙韓,梁平.家用汽車需求預(yù)測(cè)[J].中大管理研究.2007.Vol.2(3).P64-65式中,E“為E的逆矩陣,ビ為R的轉(zhuǎn)置矩陣另外,也可以通過求出矩陣E的伴隨矩陣的方法求出最優(yōu)組合模型的加權(quán)系數(shù)。計(jì)算方法為28：(1)先求出矩陣E的伴隨矩陣E*；(2)計(jì)算伴隨矩陣E*的第一行元素之和5,第二行元素之和d2,一直計(jì)算到最后?行的元素之和dm；(3)計(jì)算d=di+di+-?dm；，d二、定性預(yù)測(cè)方法定性預(yù)測(cè)法亦稱經(jīng)驗(yàn)判斷預(yù)測(cè)法,是指預(yù)測(cè)者根據(jù)歷史的與現(xiàn)實(shí)的觀察資料,依賴個(gè)人或集體豐富的經(jīng)驗(yàn)與智慧以及綜合分析能力,對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象未來的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和變化趨勢(shì)進(jìn)行數(shù)量方面的判斷或估計(jì)的預(yù)測(cè)方法，定性預(yù)測(cè)方法具有以下特點(diǎn):.靈活性強(qiáng)人們總是能隨著外界的變化而不斷進(jìn)行調(diào)整,并加以綜合分析,推理推斷。定性預(yù)測(cè)不僅能反映預(yù)測(cè)對(duì)象變化的一般規(guī)律,而且還能反映由于客觀條件發(fā)生突變所引起的預(yù)測(cè)對(duì)象的ー系列變化。.具有?定的科學(xué)性雖然定性預(yù)測(cè)主要來源于人們的客觀分析判斷,然而,人們的經(jīng)驗(yàn)智慧來自于大量的實(shí)踐,人們的知識(shí)來源于科學(xué)的總結(jié)。.簡(jiǎn)便易行定性預(yù)測(cè)主要依賴于人們豐富的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來分析判斷,不需要很深的數(shù)學(xué)知識(shí)和推斷,因而在實(shí)際工作中容易掌握,易于推廣。由于定性預(yù)測(cè)受預(yù)測(cè)人員主觀因素影響較大,適用于歷史數(shù)據(jù)資料缺乏,影響因素復(fù)雜,難以分清主次或?qū)χ饕绊懸蛩仉y以定量分析的場(chǎng)合。定性預(yù)測(cè)法包括市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法、專家會(huì)議法、德爾菲法、指標(biāo)判斷分析28唐小我.最優(yōu)組合預(yù)測(cè)的計(jì)算方法[J].中日管理工程國際會(huì)議,1991.10.P8-102,陳友玲.市場(chǎng)調(diào)查、預(yù)測(cè)與決策[M].機(jī)械工業(yè)出版社.2008.11第二章需求預(yù)測(cè)相關(guān)理論法、擴(kuò)散指數(shù)預(yù)測(cè)法、對(duì)比類推預(yù)測(cè)法、主觀概率預(yù)測(cè)法力主要定性預(yù)測(cè)方法的介紹如表2.2。表2.2幾種常見定性預(yù)測(cè)方法適用表預(yù)測(cè)方法因素與條件定性預(yù)測(cè)法市場(chǎng)調(diào)査預(yù)測(cè)法專家會(huì)議法（頭腦風(fēng)暴法）德爾菲法（專家評(píng)估法）對(duì)比類推法主觀概率法方法簡(jiǎn)介預(yù)測(cè)者深入實(shí)際進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)査研究,取得必要的經(jīng)濟(jì)信息,并根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)水平,對(duì)市場(chǎng)發(fā)展進(jìn)行分析判斷召集有關(guān)專家召開征詢意見會(huì),通過在會(huì)議上專家發(fā)表的意見,加以綜合，對(duì)某市場(chǎng)現(xiàn)象的未來情況作出預(yù)測(cè)的方法對(duì)受聘專?家小組進(jìn)行匿名調(diào)査,經(jīng)過多輪反饋綜合整理,對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析處理,其特點(diǎn)是匿名性、反饋性、集中性運(yùn)用事物發(fā)展的相似性原理，根據(jù)與預(yù)測(cè)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)或項(xiàng)目，對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象進(jìn)行推算若干名預(yù)測(cè)者利用各自的主觀概率對(duì)各種預(yù)測(cè)意見結(jié)果進(jìn)行集中整理，得出個(gè)人期望值，并求得綜合性預(yù)測(cè)結(jié)果的方法常用方法經(jīng)營(yíng)管理人員及銷售人員意見調(diào)査法;商品展銷會(huì)調(diào)査法:消費(fèi)者購買意向調(diào)査法由點(diǎn)向面推算法;比例推算預(yù)測(cè)法加權(quán)平均法；累計(jì)概率中位數(shù)法優(yōu)點(diǎn)接近市場(chǎng)，獲得較為準(zhǔn)確和完整的第一手資料集思廣益,對(duì)預(yù)測(cè)分析較為深入,快速得到預(yù)測(cè)結(jié)果,費(fèi)用和時(shí)間方面較為節(jié)省集思廣益，發(fā)揮專家集體智慧:有利于專家獨(dú)立思考，各抒己見:可以了解不同看法,相互交流;費(fèi)用較節(jié)省預(yù)測(cè)按某種數(shù)量之間的概率或比例，存在ー定數(shù)理依據(jù)綜合考慮較多結(jié)果的概率并綜合分析，比較全面30羅洪群.王青華.市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)[M].清華大學(xué)出版社.2011.9缺點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果不代表全局,不具有廣泛性.會(huì)受到參加人數(shù)和時(shí)間的限制、受權(quán)威性專家的主觀意見影響責(zé)任分散,適用于總額預(yù)測(cè),對(duì)于不同商品的銷售等預(yù)測(cè),其可靠程度較低;過程比較復(fù)雜,花費(fèi)時(shí)冋較長(zhǎng)當(dāng)環(huán)境條件變化或市場(chǎng)不穩(wěn)定情況下,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)不易準(zhǔn)確個(gè)人主觀估計(jì)概率的賦予有一定主觀性第三章云母類絕緣行業(yè)狀況第一節(jié)行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)云母類產(chǎn)品屬于絕緣材料。隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),人民生活水平不斷提高,發(fā)電機(jī)、電纜、汽車等下游行業(yè)發(fā)展迅速,國內(nèi)對(duì)云母類絕緣材料的需求旺盛,為此行業(yè)的發(fā)展提供良好機(jī)遇へ主要下游行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)有利于本行業(yè)未來持續(xù)健康發(fā)展，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:.電カ裝機(jī)容量穩(wěn)定增長(zhǎng)電カ行業(yè)是整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及人民生活水平的提高,社會(huì)對(duì)電カ的需求日趨增長(zhǎng)。中國電カ企業(yè)聯(lián)合會(huì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,我國電カ裝機(jī)容量快速增長(zhǎng),截至2012年底，全國電カ裝機(jī)總?cè)萘坷塾?jì)達(dá)到11.23億千瓦,同比增長(zhǎng)8.43%。2000-2012年我國電力裝機(jī)容量情況如下圖3.1所示。數(shù)據(jù)來源:中國電器エ業(yè)協(xié)會(huì)絕緣材料分會(huì)圖3.1我國電カ裝機(jī)容量增長(zhǎng)情況圖自“十一五”規(guī)劃(2006-2012年)以來,我國電機(jī)行業(yè)步入高速發(fā)展期。2005年發(fā)電機(jī)總裝機(jī)容量為5.1億KW；2009年,發(fā)電機(jī)總裝機(jī)容量已達(dá)8.74億KW；2011年,發(fā)電機(jī)總裝機(jī)容量已突破10億KW,每年以10%左右的增長(zhǎng)率發(fā)展。而高壓電機(jī)主要的絕緣材料是云母類產(chǎn)品，這給云母類產(chǎn)品的發(fā)展提供了很大的空間。.電線電纜行業(yè)面臨較大發(fā)展空間隨著國家消防委規(guī)范和監(jiān)督カ度的完善，國內(nèi)電纜用云母帶需求也由2005年的10噸增長(zhǎng)到2008年的105噸和2011年的192噸,未來城市化及物流交通”楊云峰.中國電氣絕緣材料市場(chǎng)分析[J].電器丄業(yè).2013.1運(yùn)輸業(yè)的不斷建設(shè),將使各種電カ、控制、儀器和信號(hào)電纜用云母帶面臨較大發(fā)展空間セ3?混合動(dòng)カ汽車市場(chǎng)已經(jīng)啟動(dòng)且空間巨大在混合動(dòng)カ汽車領(lǐng)域,絕緣材料主要應(yīng)用于汽車電機(jī)、電池等。隨著我國汽車保有量的快速增長(zhǎng),能源消耗和環(huán)境污染問題日益突出。而混合動(dòng)力汽車作為-種相對(duì)成熟的清潔節(jié)能汽車技術(shù),可以有效地減少汽車燃油消耗和尾氣排放。在“十一五”規(guī)劃中，我國已經(jīng)將混合動(dòng)カ汽車產(chǎn)業(yè)化作為汽車エ業(yè)重點(diǎn)發(fā)展方向,未來還將繼續(xù)加大政策扶持力度,這對(duì)于保持我國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展、緩解能源消耗、改善大氣環(huán)境具有重要戰(zhàn)略意義。為應(yīng)對(duì)國際金融的影響,國務(wù)院于2009年3月發(fā)布了《汽車產(chǎn)業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》,明確了電動(dòng)汽車產(chǎn)銷形成規(guī)模的規(guī)劃目標(biāo),目標(biāo)確定2009-2014年期間形成50萬輛純電動(dòng)、充氣式混合動(dòng)カ和普通型混合動(dòng)カ等新能源汽車產(chǎn)能,新能源汽車銷量占乘用車銷售總量的5%左右。由此可以給混合動(dòng)カ汽車用云母類產(chǎn)品帯來較大市場(chǎng)空間。第二節(jié)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)狀況ー、國際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況國外工業(yè)發(fā)達(dá)國家絕緣材料普遍較為先進(jìn),國外企業(yè)設(shè)備先進(jìn)，研發(fā)能力較強(qiáng),技術(shù)處于領(lǐng)先地位,尤其目前國外和國內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)的少膠云母帶的電氣性能差距較為懸殊，國外少膠帶不僅介電、電氣性能良好,而且繞包工藝性好,基本無掉粉、反粘現(xiàn)象,而目前國內(nèi)少膠帶的問題主要是熱態(tài)損耗增量較大、在應(yīng)用工藝性能上存在少膠帶柔軟性差、包帶時(shí)飛粉嚴(yán)重、機(jī)包時(shí)損傷大、透氣度較差、與浸漬樹脂的相容性較差等問題。但是國外企業(yè)制造成本處于較高水平,技術(shù)依賴國外,成本競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)支持和反應(yīng)時(shí)間上相對(duì)處于劣勢(shì);而國內(nèi)企業(yè)技術(shù)水平也在不斷提高,在國內(nèi)外資企業(yè)的市場(chǎng)份額也逐步增加。由國際電エ委員會(huì)公布的國外云母類絕緣材料行業(yè)主要制造商如下表3.1所示:表3.1國外云母類絕緣材料主要廠家32楊云峰.中國電氣絕緣材料市場(chǎng)分析[J].電器エ業(yè).2013.1二、國內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局中國絕緣材料行業(yè)經(jīng)過五十多年的發(fā)展,已形成一個(gè)產(chǎn)品齊全,配套完備,具有一定生產(chǎn)規(guī)模和科研實(shí)カ的工業(yè)體系。近年來中國絕緣材料市場(chǎng)發(fā)展十分迅速,行業(yè)前景良好。2008-2012年中國絕緣材料行業(yè)完成工業(yè)總產(chǎn)值情況如下圖3.2所示。數(shù)據(jù)來源:中國電器エ業(yè)協(xié)會(huì)絕緣材料分會(huì)圖3.2中國絕緣材料行業(yè)エ業(yè)總產(chǎn)值由中國電器エ業(yè)協(xié)會(huì)絕緣材料分會(huì)公布的中國大大小小絕緣材料生產(chǎn)企業(yè)有800多家，但大多數(shù)為小企業(yè)或微型企業(yè),他們生產(chǎn)ー個(gè)或兩個(gè)品種,規(guī)模不大，質(zhì)量較差,實(shí)カ較弱。其中真正上規(guī)模的企業(yè)有73家,占絕緣材料產(chǎn)值的78.1%,且他們都生產(chǎn)云母類產(chǎn)品。國內(nèi)較為知名的云母類絕緣廠商僅為13家左右。國內(nèi)占市場(chǎng)主導(dǎo)地位的主要云母類絕緣材料生產(chǎn)企業(yè)2012年的銷量和市場(chǎng)份額如下表3.2。表3.2國內(nèi)云母類絕緣材料主要廠家市場(chǎng)份額排名第四章C公司概況及其需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀和問題第一節(jié)C公司概況ー、C公司背景C公司是創(chuàng)立于1929年的比利時(shí)絕緣公司,是世界領(lǐng)先的、以云母為基材的絕緣材料生產(chǎn)商,其各類云母類絕緣產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于高壓電機(jī)、電線電纜、汽車制造等領(lǐng)域;C公司是EEIM（歐洲電氣絕緣制造商）機(jī)構(gòu)成員,產(chǎn)品得到國際各類阻燃和耐壓標(biāo)準(zhǔn)（IEC,UL）的廣泛認(rèn)可。C公司作為一家全球性經(jīng)營(yíng)企業(yè),在美國、捷克、馬來西亞、俄羅斯等國家先后建立了子公司,其銷售和服務(wù)網(wǎng)絡(luò)遍布世界各地（如圖4.Do圖4.1C公司全球工廠網(wǎng)絡(luò)圖二、c公司產(chǎn)品工藝流程云母是含Li、Na、K、Mg、Al、Zn、Fe、V等金屬元素并具有連續(xù)層狀結(jié)構(gòu)的含水鋁硅酸鹽族礦物的總稱。它分布于全世界具有古生代巖石之處,目前主要可得的礦藏位于印度、美洲大陸、南非馬達(dá)加斯加、俄羅斯、中國新疆。主要分為白云母和金（青）云母。白云母含鉀量較高,顏色較淡,機(jī)械力學(xué)強(qiáng)度和介電強(qiáng)度較金云母強(qiáng),主要用于電機(jī)用絕緣云母帶。金云母含鎂量較高,顏色較深,具有很高的耐高溫能力,可以達(dá)到耐1000。C的溫度,主要用于電纜用耐火云母帶。云母紙是一種紙狀的非金屬礦物材料，根據(jù)制漿エ藝的不同將其分為燉燒型云母紙（熟紙）和非燉燒型云母紙（生紙）,其生產(chǎn)過程包括粉碎、分級(jí)、制漿、抄造、成型、壓榨、烘干七個(gè)步驟。而云母類產(chǎn)品是由云母紙、膠粘劑（環(huán)氧、聚酯、有機(jī)硅樹脂膠等）、補(bǔ)強(qiáng)材料（玻璃布、無紡布、聚酯薄膜）經(jīng)烘培而制成,其工藝流程圖如圖4.2〇第四章C公司概況及其需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀和問題

圖4.2云母類產(chǎn)品工藝流程圖三、C公司組織結(jié)構(gòu)c公司在馬來西亞雪蘭莪州建立的工廠是服務(wù)于整個(gè)亞太區(qū)的總部,其云母產(chǎn)品的前端復(fù)合在比利時(shí)和捷克,后端分切加工和儲(chǔ)運(yùn)經(jīng)由馬來西亞エ廠來負(fù)責(zé)分銷、加工、存儲(chǔ)及補(bǔ)貨。C公司馬來西亞工廠的組織結(jié)構(gòu)如下圖4.3.組織結(jié)構(gòu)是直線制集權(quán)式結(jié)構(gòu):各部門地位平行、業(yè)務(wù)互相獨(dú)立。圖4.3C公司馬來西亞エ廠組織結(jié)構(gòu)圖銷售部按照區(qū)域劃分不同責(zé)任區(qū):北亞、東南亞、印度和中國。生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)部負(fù)責(zé)分切加工、質(zhì)量保證、倉儲(chǔ)物流等方面的工作。四、C公司市場(chǎng)細(xì)分C公司的云母類產(chǎn)品主要市場(chǎng)細(xì)分如下:.高壓電機(jī)用絕緣云母帶(electricaltape)；國內(nèi)代表客戶:上海ABB高壓電機(jī)有限公司.電纜用耐火云母帶(cabletape)；國內(nèi)代表客戶:赫科瑪電纜(上海)有限公司.汽車用云母板(micasheet)〇國內(nèi)代表客戶：青島東亞精密工業(yè)有限公司各個(gè)市場(chǎng)細(xì)分的銷售額占總銷售額比例如下圖4.4〇圖4.4C公司云母類產(chǎn)品市場(chǎng)細(xì)分銷售額比例第二節(jié)C公司SWOT分析及總結(jié)SWOT分析法是ー一種全面考慮企業(yè)內(nèi)部條件和外部環(huán)境各種因素,進(jìn)行綜合系統(tǒng)分析的方法,通過分析,可以清楚地看到企業(yè)在市場(chǎng)上的優(yōu)、劣勢(shì)和面對(duì)的機(jī)遇和威脅,以分析和采取適合自己的對(duì)策。C公司的SWOT分析如圖4.5。圖4.5C公司的SWOT分析通過SWOT分析,我們?yōu)镃公司可以得到各種戰(zhàn)略方案:（DSO戰(zhàn)略:通過SO（優(yōu)勢(shì)與機(jī)遇）戰(zhàn)略組合分析,得出的戰(zhàn)略方案是不斷進(jìn)行各種新產(chǎn)品開發(fā),持續(xù)保證產(chǎn)品的質(zhì)量。（2）W0戰(zhàn)略:通過W0（劣勢(shì)與機(jī)遇）戰(zhàn)略組合分析,得出的戰(zhàn)略方案是不斷加強(qiáng)對(duì)各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的調(diào)查和分析、縮短交貨周期、控制和降低管理和運(yùn)營(yíng)成本。（3）ST戰(zhàn)略：通過ST（優(yōu)勢(shì)與威脅）戰(zhàn)略組合分析,得出的戰(zhàn)略方案是考慮在國內(nèi)投資建廠或與國內(nèi)相關(guān)企業(yè)合資或技術(shù)合作以提高運(yùn)作優(yōu)勢(shì)和提高市場(chǎng)占有率、加強(qiáng)研發(fā)和改進(jìn)制造エ藝,提高質(zhì)量和進(jìn)行成本控制。（4）WT戰(zhàn)略：通過WT（劣勢(shì)與威脅）戰(zhàn)略組合分析,得出的戰(zhàn)略方案是深化市場(chǎng)需求的研究，強(qiáng)調(diào)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)成本控制及加強(qiáng)快速反應(yīng)。綜合以上分析，在市場(chǎng)銷售大環(huán)境下,SO戰(zhàn)略和ST戰(zhàn)略是需耗用較長(zhǎng)時(shí)期的對(duì)策,而我們研究W0戰(zhàn)略和WT戰(zhàn)略就可以在較短時(shí)期內(nèi)為C公司加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力,提高市場(chǎng)占有率找到重大突破，因此也較為迫切。而W0戰(zhàn)略和WT戰(zhàn)略主要注重的就是加強(qiáng)對(duì)市場(chǎng)需求的預(yù)測(cè)管理、運(yùn)營(yíng)成本控制和及時(shí)響應(yīng)客戶的能力,這是ー個(gè)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵途徑。第三節(jié)C公司需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀C公司的40余種云母類產(chǎn)品可分為五大類,其中上節(jié)所述的三類產(chǎn)品的銷售量相對(duì)比較穩(wěn)定,其余的兩類產(chǎn)品（工業(yè)爐和換向器用云母產(chǎn)品）訂單和出貨量不太穩(wěn)定。C公司目前的需求預(yù)測(cè)來自于銷售人員及客戶的預(yù)測(cè),其區(qū)域銷售負(fù)責(zé)人在會(huì)計(jì)年末為了制定下一年度的銷售預(yù)算,根據(jù)與客戶的溝通結(jié)果和自己主觀粗略的預(yù)測(cè),當(dāng)客戶給不出預(yù)測(cè)時(shí),對(duì)于所有產(chǎn)品都是基于“過去怎樣,今后也怎”李剛.東材科技發(fā)展戰(zhàn)略分析與研究[D].西南交通大學(xué).201234裴國林.菸于戰(zhàn)略與需求預(yù)測(cè)的庫存管理研究四?管理觀察.2012.10:Pl14-116第四章一c公司概況及其需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀和問題樣”的假設(shè),用簡(jiǎn)單的平均法或憑感覺推測(cè)下一年度的銷售,銷售人員把這種預(yù)測(cè)提交給生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)經(jīng)理,生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)經(jīng)理匯總整個(gè)亞太區(qū)的每個(gè)產(chǎn)品的需求數(shù)據(jù),并按照目前的訂單狀況和由各地區(qū)銷售負(fù)責(zé)人單純匯總后的需求預(yù)測(cè)來制定某種產(chǎn)品的年度主生產(chǎn)計(jì)劃、物料需求計(jì)劃及采購計(jì)劃。如圖4.6所示，這種需求預(yù)測(cè)方法和數(shù)據(jù)由于沒有進(jìn)行科學(xué)的分析，具有較大的盲目性,而且收集和匯總銷售預(yù)算或需求預(yù)測(cè)的頻率為一年一次,以至于企業(yè)無法把握住市場(chǎng)需求動(dòng)向。圖4.6C公司預(yù)測(cè)及計(jì)劃流程C公司馬來西亞分廠專門從事云母類產(chǎn)品的分切加工,根據(jù)客戶訂單量生產(chǎn)加工周期一般為2-5天,生產(chǎn)管理模式為MTO(MakeToOrder)訂單生產(chǎn)型,不預(yù)備任何成品或半成品庫存,只是當(dāng)收到最終客戶訂單后進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)整和排程,オ將原材料進(jìn)行加工分切、并進(jìn)行包裝出貨，日常工作中并沒有復(fù)雜的生產(chǎn)計(jì)劃和物料需求計(jì)劃(MRP),因此影響其庫存控制的關(guān)鍵因素是要對(duì)原材料