物流運(yùn)籌方法與工具（第3版）目錄

CONTENTS物流運(yùn)籌方法與工具概述物流決策分析物流資源配置規(guī)劃物流任務(wù)指派運(yùn)輸方案優(yōu)化運(yùn)輸路徑規(guī)劃物流項目計劃技術(shù)物流需求預(yù)測庫存水平控制模塊八模塊二模塊三模塊四模塊五模塊六模塊七模塊九模塊一模塊八物流需求預(yù)測

需求預(yù)測概述時間序列預(yù)測法回歸模型預(yù)測法季節(jié)性變動的預(yù)測應(yīng)用舉例單元三單元二單元一單元五單元四知識點(diǎn)本單元知識點(diǎn)了解預(yù)測的程序。理解產(chǎn)品或勞務(wù)的需求特性。了解對物流管理者有用的預(yù)測方法。理解時間序列、時間序列預(yù)測法的含義及其基本原理。掌握移動平均法和指數(shù)平滑法的計算步驟。理解變量間的相關(guān)關(guān)系及回歸預(yù)測模型法的基本原理。掌握一元線性回歸預(yù)測模型參數(shù)的計算步驟。能力點(diǎn)、素質(zhì)點(diǎn)能力點(diǎn)：能夠熟練地運(yùn)用移動平均法對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。能夠熟練地運(yùn)用指數(shù)平滑法對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。能夠運(yùn)用一元線性回歸預(yù)測模型對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。素質(zhì)點(diǎn)：1．提高信息資料的收集、處理、應(yīng)用等信息獲得能力。2．提高自覺認(rèn)識客觀規(guī)律意識，具有戰(zhàn)略眼光和應(yīng)變能力。運(yùn)力需求預(yù)測華順汽車運(yùn)輸公司必須決定每周所需的卡車和司機(jī)的數(shù)量。通常的做法是司機(jī)在星期一出發(fā)去取貨/送貨，在星期五回到出發(fā)點(diǎn)。對卡車的需求可由該周要運(yùn)送的貨物總量來決定；但為了制定計劃，必須提前一周得到有關(guān)數(shù)字。下表8-1給出的是過去10周的貨運(yùn)量：表8-1過去10周完成的貨運(yùn)量那么運(yùn)輸公司需要提前一周對下周要運(yùn)送的貨物總量做出預(yù)測，根據(jù)預(yù)測值運(yùn)輸公司就可以決定卡車的需求量，該預(yù)測值越精確，安排的卡車運(yùn)力就越節(jié)約。引導(dǎo)案例單元一需求預(yù)測概述一、預(yù)測的概念和程序二、需求的特性三、對物流運(yùn)作主管有用的預(yù)測方法預(yù)測就是對未來的不確定性的事件進(jìn)行估計或判斷。對未來一定時期內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營的商品或勞務(wù)做出估計或判斷，預(yù)測所要實現(xiàn)的任務(wù)。預(yù)測的概念和作用預(yù)測方法的分類定性預(yù)測。定量預(yù)測。一、預(yù)測的概念和程序預(yù)測的程序（1）確定預(yù)測目標(biāo)和預(yù)測周期。（2）選擇預(yù)測方法。（3）調(diào)查收集資料。（4）演繹或推論過程。一、預(yù)測的概念和程序二、需求的特性1．需求的時間和空間特征。需求的時間特性是指需求隨時間的變化而變化。需求的空間特性是指物流管理者必須知道需求量在何處發(fā)生、何時發(fā)生。2．規(guī)律性需求規(guī)律性需求模式一般可分為趨勢性、季節(jié)性和隨機(jī)性因素。3.獨(dú)立需求物流渠道中流動的產(chǎn)品需求，一種情況下來自許多客戶，這些客戶多數(shù)為獨(dú)立采購，采購量只構(gòu)成物流渠道中分撥總量的很少一部分。此時的需求被稱作為獨(dú)立需求。三、對物流運(yùn)作主管有用的預(yù)測方法1.時間序列預(yù)測法如果擁有相當(dāng)數(shù)量的歷史數(shù)據(jù)，時間序列的趨勢和季節(jié)性變化穩(wěn)定、明確，那么將這些數(shù)據(jù)映射到未來將是有效的短期預(yù)測方法。時間序列上移動平均的每一點(diǎn)都是一系列連續(xù)點(diǎn)的算術(shù)平均數(shù)或加權(quán)平均數(shù)。需要選擇若干數(shù)據(jù)點(diǎn)以消除季節(jié)性影響或不規(guī)律性或前兩者的共同影響。本法類似于移動平均法，只是對更近期的點(diǎn)給予更大的權(quán)數(shù)。在描述上，新的預(yù)測值等于舊的預(yù)測值加上過去預(yù)測誤差的一定比重。（1）移動平均法（2）指數(shù)平滑法三、對物流運(yùn)作主管有用的預(yù)測方法2.回歸模型預(yù)測法回歸模型預(yù)測是因果預(yù)測模型中的一種。因果預(yù)測模型的基本前提就是預(yù)測變量的水平取決于其他相關(guān)變量的水平。

如果已知客戶服務(wù)對銷售有積極影響，那么根據(jù)已知的客戶服務(wù)水平就可以推算出銷售水平。我們可以說服務(wù)和銷售是“因果”關(guān)系。因果模型在進(jìn)行中長期預(yù)測時會非常準(zhǔn)確。例如模塊八物流需求預(yù)測

需求預(yù)測概述時間序列預(yù)測法回歸模型預(yù)測法季節(jié)性變動的預(yù)測應(yīng)用舉例單元三單元一單元二單元五單元四知識點(diǎn)本單元知識點(diǎn)知道預(yù)測的程序。理解產(chǎn)品或勞務(wù)的需求特性。知道對物流管理者有用的預(yù)測方法。理解時間序列、時間序列分析法的含義及其基本原理。掌握移動平均法和指數(shù)平滑法的計算步驟。理解變量間的相關(guān)關(guān)系及回歸預(yù)測模型法的基本原理。掌握一元線性回歸預(yù)測模型參數(shù)的計算步驟。能力點(diǎn)、素質(zhì)點(diǎn)能力點(diǎn)：能夠熟練地運(yùn)用移動平均法對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。能夠熟練地運(yùn)用指數(shù)平滑法對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。能夠運(yùn)用一元線性回歸預(yù)測模型對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。素質(zhì)點(diǎn)：1．提高信息資料的收集、處理、應(yīng)用等信息獲得能力。2．提高自覺認(rèn)識客觀規(guī)律意識，具有戰(zhàn)略眼光和應(yīng)變能力。時間序列就是將歷史數(shù)據(jù)按時間順序排列的一組數(shù)字序列。時間序列分析法就是根據(jù)預(yù)測對象的這些數(shù)據(jù)，利用數(shù)理統(tǒng)計方法加以處理，來預(yù)測事物的發(fā)展趨勢。單元二時間序列預(yù)測法一、移動平均法二、指數(shù)平滑法一、移動平均法簡單移動平均數(shù)法實際上是一種算術(shù)平均數(shù)預(yù)測法。利用算術(shù)平均數(shù)進(jìn)行預(yù)測的公式為：=

——算術(shù)平均數(shù)；x1，x2，┅，xn

——n個已知的實際數(shù)據(jù)；n——采用的實際數(shù)據(jù)個數(shù)。式中：（一）簡單移動平均數(shù)預(yù)測法一、移動平均法例8-1某物流貨運(yùn)公司主營省際公路零擔(dān)業(yè)務(wù)，過去6個月的零擔(dān)業(yè)務(wù)對外報價（元/kg）為：1、1.1、1.1、1.2、1.2、1.3；則該公司對過去6個月對外報價進(jìn)行縱向比較，得出算術(shù)平均數(shù)如下：=1.15（元/kg）則這個縱向比較而得出的平均數(shù)，可以作為該公司決定第7個月的對外報價的定量預(yù)測指標(biāo)。=一、移動平均法例8-1中，若該公司總是按前6個月的對外報價的平均數(shù)來預(yù)測下個月的對外報價，那么第8個月的報價的預(yù)測值就是前第2個至第7個月的報價的平均數(shù)，而第9個月的報價預(yù)測值則是前第3至第8個月的報價的平均數(shù)，這種逐次往后移動一個月，以計算平均數(shù)的方法叫簡單移動平均數(shù)法，這種方法的通用計算公式如下：

式中：——t+1期的預(yù)測值；

xt，xt-1，xt-2，┅，xt-(n-1)——t期及t期以前相應(yīng)各期的實際值；n——所取的實際值的個數(shù)。=一、移動平均法例8-2某運(yùn)輸公司統(tǒng)計了自2011年以來，各年在本地區(qū)完成的貨運(yùn)量情況，其數(shù)據(jù)如表8-2所示：

表8-2某運(yùn)輸公司本地區(qū)貨運(yùn)量統(tǒng)計

單位：萬噸）年份201120122013201420152016貨運(yùn)量（xi）7.07.311.413.520.128.2（1）用算術(shù)平均法對2017年的貨運(yùn)量作出預(yù)測；（2）用移動平均法對2017年的貨運(yùn)量作出預(yù)測，設(shè)n=4。一、移動平均法對（1），算術(shù)平均法預(yù)測的計算過程如下：對（2），移動平均法預(yù)測的計算過程如下：==從上述計算結(jié)果可以看出移動平均數(shù)法要比算術(shù)平均數(shù)法有所改進(jìn)。一、移動平均法采用加權(quán)移動平均數(shù)法計算預(yù)測值的公式為：式中：Ft+1——t+1期的預(yù)測值；

xt，xt-1，xt-2，┅，xt-(n-1)——n個已知的實際數(shù)據(jù)；

wt，wt-I，wt-2，

┅，wt-(n-1)——對應(yīng)于實際數(shù)據(jù)所設(shè)定的權(quán)數(shù)；t+1，t，t-1，┅，t-(n-1)——順次往回推算的期數(shù)。（二）加權(quán)移動平均數(shù)預(yù)測法=一、移動平均法例8-3以例8-1報價問題為例，該公司前6個月的對外報價（元/kg）為：1、1.1、1.1、1.2、1.2、1.3。預(yù)測人員認(rèn)為采用加權(quán)移動平均數(shù)法預(yù)測的對外報價時，應(yīng)加大與預(yù)測期較近的實際數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)（即定性分析）。結(jié)果他們確定對外報價與權(quán)數(shù)之間的對應(yīng)關(guān)系如下：對外報價（元/kg）11.11.11.21.21.3設(shè)定的權(quán)數(shù)122334于是設(shè)定該公司第7個月零擔(dān)業(yè)務(wù)的對外報價預(yù)測值為：F7==1.19（元/kg）由于加大了近期對外報價的權(quán)數(shù)，預(yù)測值比較更接近于實際數(shù)據(jù)。指數(shù)平滑預(yù)測法的公式如下：式中：

，

——t+1、t期的預(yù)測值；

xt

——t期的實際值；α——指數(shù)平滑系數(shù)；et——

t期的實際值與預(yù)測值之間的誤差。二、指數(shù)平滑法例8-5下表8-4中的季度數(shù)據(jù)代表了某產(chǎn)品需求的時間序列。表8-4某產(chǎn)品需求的時間序列數(shù)據(jù)試預(yù)測今年第三季度的需求？假設(shè)α=0.2。我們將去年四個季度的平均數(shù)作為以前的預(yù)測值。這樣，F(xiàn)0=（1200+700+900+1100）/4=975。二、指數(shù)平滑法季度1234去年12007009001100今年14001000F3=？

依據(jù)（8-4）式，

今年第一季度的預(yù)測需求為：F1=0.2（1100）+（1-0.2）（975）=1000同理，今年第二季度、第三季度的預(yù)測需求為：F2=0.2（1400）+（1-0.2）（1000）=1080F3=0.2（1000）+（1-0.2）（1080）=1064二、指數(shù)平滑法例8-6接前述例8-2，（3）用指數(shù)平滑法對2017年的貨運(yùn)量作出預(yù)測，設(shè)平滑系數(shù)α=0.92，=7.0。對（3），指數(shù)平滑法預(yù)測的計算過程如下：同理依次求出各年的預(yù)測值，見表8-6所示。二、指數(shù)平滑法依據(jù)（8-4）式，

表8-6貨運(yùn)量需求的指數(shù)平滑預(yù)測法的預(yù)測結(jié)果

（單位：萬噸）二、指數(shù)平滑法年份201220132014201520162017貨運(yùn)量（xi）7.311.413.520.128.2

預(yù)測值（Fi）

7.2811.0713.3119.5627.51所以指數(shù)平滑法預(yù)測的2017年的貨運(yùn)量為27.51萬噸，從上述計算結(jié)果可以看出指數(shù)平滑又比移動平均數(shù)法有所改進(jìn)。

★關(guān)于指數(shù)平滑預(yù)測法的實踐應(yīng)用請看本章第五節(jié)應(yīng)用舉例。模塊八物流需求預(yù)測

需求預(yù)測概述時間序列預(yù)測法回歸模型預(yù)測法季節(jié)性變動的預(yù)測應(yīng)用舉例單元一單元二單元三單元五單元四知識點(diǎn)本單元知識點(diǎn)知道預(yù)測的程序。理解產(chǎn)品或勞務(wù)的需求特性。知道對物流管理者有用的預(yù)測方法。理解時間序列、時間序列分析法的含義及其基本原理。掌握移動平均法和指數(shù)平滑法的計算步驟。理解變量間的相關(guān)關(guān)系及回歸預(yù)測模型法的基本原理。掌握一元線性回歸預(yù)測模型參數(shù)的計算步驟。能力點(diǎn)、素質(zhì)點(diǎn)能力點(diǎn)：能夠熟練地運(yùn)用移動平均法對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。能夠熟練地運(yùn)用指數(shù)平滑法對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。能夠運(yùn)用一元線性回歸預(yù)測模型對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。素質(zhì)點(diǎn)：1．提高信息資料的收集、處理、應(yīng)用等信息獲得能力。2．提高自覺認(rèn)識客觀規(guī)律意識，具有戰(zhàn)略眼光和應(yīng)變能力?；貧w分析法就是依據(jù)事物發(fā)展的內(nèi)部因素變化的因果關(guān)系來預(yù)測事物未來的發(fā)展趨勢。又稱為回歸模型預(yù)測法，或因果法。它是研究變量間相互關(guān)系的一種定量預(yù)測方法。單元三回歸模型預(yù)測法一、一元線性回歸模型預(yù)測法二、二元線性回歸模型預(yù)測法三、回歸預(yù)測模型和平滑預(yù)測模型的比較一、一元線性回歸模型預(yù)測法一元線性回歸模型是描述一個自變量與一個因變量之間關(guān)系的模型，一般表達(dá)式為：式中：（一）一元線性回歸方程——回歸模型的參數(shù)——因變量——自變量一、一元線性回歸模型預(yù)測法

系數(shù)確定的原則是使預(yù)測值盡可能地接近實際值，應(yīng)用的方法是最小二乘法。（一）一元線性回歸方程最小二乘法是指：尋求使誤差平方總和為最小的配合趨勢線的方法?；颍烙嬎愎浪泓c(diǎn)和實際點(diǎn)間平方之和為最小，描繪配合趨勢線的方法。一、一元線性回歸模型預(yù)測法例8-7設(shè)某倉儲貨運(yùn)站點(diǎn)有一統(tǒng)計資料，共統(tǒng)計了最近6個月某貨品的進(jìn)價和售價數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)如表8-7所示：

表8-7倉庫貨品進(jìn)價、售價統(tǒng)計表

（單位：元/件）月次123456進(jìn)價（x）3528912售價（y）46391214設(shè)第7個月預(yù)計進(jìn)價為10元，試預(yù)測第7個月的售價。一、一元線性回歸模型預(yù)測法例8-7解：

（1）繪制數(shù)據(jù)散布圖和趨勢線。一、一元線性回歸模型預(yù)測法例8-7解：

（2）建一元線性回歸方程式。一、一元線性回歸模型預(yù)測法例8-7解：

通過運(yùn)用最小二乘法，使達(dá)到最小。一、一元線性回歸模型預(yù)測法例8-7解：

我們得到求解回歸參數(shù)系數(shù)的計算公式：一、一元線性回歸模型預(yù)測法例8-7解：

表8-8公式中所需要數(shù)據(jù)的計算（3）計算應(yīng)用。n（月次）xiyixiyiXi2134129256302532364489726459121088161214168144合計3948396327一、一元線性回歸模型預(yù)測法例8-7解：

將表8-8中的有關(guān)數(shù)字代入

系數(shù)的計算公式，得：解這個聯(lián)立方程后，得：所以求得的回歸方程式為：由于第7個月的預(yù)計進(jìn)價為10元，則預(yù)測該月的售價為：

一、一元線性回歸模型預(yù)測法模型建立后，還需要經(jīng)過各項檢驗，只有經(jīng)過檢驗之后的模型，才可應(yīng)用于預(yù)測。相關(guān)檢驗就是判定y與x的相關(guān)程度或兩者之間的線性關(guān)系的檢驗。這些特性或概念在數(shù)學(xué)上比較復(fù)雜，本節(jié)就不過多贅述。（二）確定相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行相關(guān)性檢驗預(yù)測未來的因變量y的實際值可能落入的置信區(qū)間?？紤]到數(shù)學(xué)計算的復(fù)雜和煩瑣，本節(jié)不再作深入介紹。（三）置信區(qū)間二元線性回歸模型的一般公式如下：二、二元線性回歸模型預(yù)測法通過運(yùn)用最小二乘法，可求得求解回歸參數(shù)

的公式：二、二元線性回歸模型預(yù)測法利用二元線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測時，計算相關(guān)系數(shù)與置信區(qū)間的方法，大致與一元線性回歸模型相同，不過計算工作量就要增加許多。三、回歸預(yù)測模型和平滑預(yù)測模型的比較適用范圍不同平滑預(yù)測模型只適用于時間序列，只適用于做短期預(yù)測?；貧w預(yù)測模型即適用于時間序列，也適用于具有因果關(guān)系的非時間序列，也適用做中期預(yù)測功能不同平滑預(yù)測模型只用于進(jìn)行預(yù)測回歸模型除了進(jìn)行預(yù)測外，還可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析、政策評價等根據(jù)不同回歸預(yù)測模型是根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理推導(dǎo)出來的，可對模型進(jìn)行檢驗。平滑預(yù)測模型則不能進(jìn)行檢驗三、回歸預(yù)測模型和平滑預(yù)測模型的比較平滑預(yù)測模型優(yōu)點(diǎn)在進(jìn)行時間序列預(yù)測時，平滑預(yù)測模型比回預(yù)測模型更簡單。權(quán)重系數(shù)不同平滑預(yù)測模型可以對數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)近賦予大小不同的權(quán)重系數(shù)，而回歸預(yù)測模型對于時間序列中的每一個數(shù)據(jù)點(diǎn)都給予同樣的重視。多數(shù)企業(yè)是常年生產(chǎn)，常年銷售。但有些企業(yè)的產(chǎn)品是季節(jié)性生產(chǎn)，如棉花、蔗糖加工等；有些企業(yè)的產(chǎn)品是常年生產(chǎn)，季節(jié)性消費(fèi)，如電風(fēng)扇、空調(diào)、應(yīng)時服裝等。也有些產(chǎn)品是季節(jié)性生產(chǎn)，季節(jié)性消費(fèi)。這些季節(jié)性的產(chǎn)量或銷量的變化將直接影響到對運(yùn)力、倉儲空間的需求量。單元四季節(jié)性變動的預(yù)測以在銷售和運(yùn)價上具有季節(jié)性波動的產(chǎn)品為例，我們在預(yù)測其銷售量和運(yùn)價時，應(yīng)綜合考慮兩種趨勢：1．季節(jié)性的變動趨勢。在需求旺季時，銷售量增大，運(yùn)價可能上揚(yáng)；在需求淡季時，情況可能相反。2.一般的變動趨勢。本年度的旺季可能會與上年度的旺季有所不同，這些不同不僅表現(xiàn)在銷售量的多少、運(yùn)價的高低上，而且會表現(xiàn)在品種、規(guī)格、花色的變動上。單元四季節(jié)性變動的預(yù)測單元四季節(jié)性變動的預(yù)測對定量預(yù)測來說，我們考慮以采用指數(shù)平滑預(yù)測法較好。指數(shù)平滑預(yù)測法的公式如下：是我們要預(yù)測的本年度某月份（例如是11月份）某產(chǎn)品的銷售量。則可以是本年度10月份該產(chǎn)品的銷售量，也可以是上年度11月份的銷售量的預(yù)測值。而xt可以是本年度10月份該產(chǎn)品的實際銷售量，也可以是上年度11月份該產(chǎn)品的實際銷售量。α這個平滑系數(shù)可以經(jīng)過對市場狀況的調(diào)查研究后，協(xié)商決定。模塊八物流需求預(yù)測

需求預(yù)測概述時間序列預(yù)測法回歸模型預(yù)測法季節(jié)性變動的預(yù)測應(yīng)用舉例單元三單元二單元五單元一單元四知識點(diǎn)本單元知識點(diǎn)知道預(yù)測的程序。理解產(chǎn)品或勞務(wù)的需求特性。知道對物流管理者有用的預(yù)測方法。理解時間序列、時間序列分析法的含義及其基本原理。掌握移動平均法和指數(shù)平滑法的計算步驟。理解變量間的相關(guān)關(guān)系及回歸預(yù)測模型法的基本原理。掌握一元線性回歸預(yù)測模型參數(shù)的計算步驟。能力點(diǎn)、素質(zhì)點(diǎn)能力點(diǎn)：能夠熟練地運(yùn)用移動平均法對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。能夠熟練地運(yùn)用指數(shù)平滑法對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。能夠運(yùn)用一元線性回歸預(yù)測模型對物流需求問題進(jìn)行預(yù)測。素質(zhì)點(diǎn)：1．提高信息資料的收集、處理、應(yīng)用等信息獲得能力。2．提高自覺認(rèn)識客觀規(guī)律意識，具有戰(zhàn)略眼光和應(yīng)變能力。單元五應(yīng)用舉例貨物運(yùn)輸需求量的預(yù)測單元五應(yīng)用舉例貨物運(yùn)輸需求量計劃是編制車輛計劃的基礎(chǔ)，而貨物運(yùn)輸需求量的多少與客戶企業(yè)的產(chǎn)品銷售量大小直接相關(guān)。北京易通汽車運(yùn)輸公司為編制來年的貨物運(yùn)輸需求量計劃，對它的長期合同客戶的來年產(chǎn)品銷售情況分別進(jìn)行了自己的預(yù)估，以便可以盡早地根據(jù)自己的運(yùn)力情況安排運(yùn)輸。該運(yùn)輸公司的一個合同客戶（木材公司）的產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)如表8-9所示，試估算：（1）3個月和4個月移動平均預(yù)測值；3個月加權(quán)移動平均預(yù)測值。（2）α=0.4時指數(shù)平滑預(yù)測值；α=0.7時指數(shù)平滑預(yù)測值；分析α=0.4和α=0.7二者的指數(shù)平滑預(yù)測的結(jié)果。單元五應(yīng)用舉例表8-9某木材公司1-12月份的銷售數(shù)據(jù)

（萬元）月份123456789101112銷售額101213161923263028181614（一）移動平均預(yù)測值和加權(quán)移動平均預(yù)測值的計算移動平均預(yù)測值的計算：表8-10某木材公司3個月和4個月移動平均值預(yù)測的銷售額

（萬元）月份實際銷售額3個月移動平均預(yù)測值4個月移動平均預(yù)測值110

212

313

416（10+12+13）÷3=11.67

519（12+13+16）÷3=13.67（10+12+13+16）÷4=12.75623（13+16+19）÷3=16.00（12+13+16+19）÷4=15.00726（16+19+23）÷3=19.33（13+16+19+23）÷4=17.75830（19+23+26）÷3=22.67（16+19+23+26）÷4=21.00928（23+26+30）÷3=26.33（19+23+26+30）÷4=24.501018（26+30+28）÷3=28.00（23+26+30+28）÷4=26.751116（30+28+18）÷3=25.33（26+30+28+18）÷4=25.501214（28+18+16）÷3=20.67（30+28+18+16）÷4=23.00（一）移動平均預(yù)測值和加權(quán)移動平均預(yù)測值的計算3個月、4個月的移動平均預(yù)測量低于正在增加的實際銷售量。這種反應(yīng)速度減慢的原因，主要受用作預(yù)測的前面月份銷售量的影響。結(jié)果分析：優(yōu)化辦法：為此，運(yùn)輸公司采用加權(quán)移動平均的方法，提高了預(yù)測值對實際銷售量的反應(yīng)速度。計算3個月加權(quán)移動平均值時，設(shè)定：對最近1個月的加權(quán)數(shù)等于前兩個月的加權(quán)數(shù)之和，對最近兩個月的加權(quán)數(shù)等于前1個月加權(quán)數(shù)的兩倍。（一）移動平均預(yù)測值和加權(quán)移動平均預(yù)測值的計算加權(quán)移動預(yù)測值的計算：表8-11某木材公司3個月加權(quán)移動平均值預(yù)測的銷售額

（萬元）月份實際銷售額3個月加權(quán)移動平均預(yù)測值110

212

313

416[（3×13）+(2×12)+10]÷6=12.17519[（3×16）+(2×13)+12]÷6=14.33623[（3×19）+(2×16)+13]÷6=17.00726[（3×23）+(2×19)+16]÷6=20.50830[（3×26）+(2×23)+19]÷6=23.83928[（3×30）+(2×26)+23]÷6=27.501018[（3×28）+(2×30)+26]÷6=28.331116[（3×18）+(2×28)+30]÷6=23.331214[（3×16）+(2×18)+28]÷6=18.67（一）移動平均預(yù)測值和加權(quán)移動平均預(yù)測值的計算用表8-11與表8-10相比較，我們發(fā)現(xiàn)對最近1個月的數(shù)據(jù)加權(quán)越重，就產(chǎn)生更精確的預(yù)測值。使用精確的加權(quán)數(shù)和確定預(yù)測中最佳周期的數(shù)據(jù)，是需要在預(yù)測過程中經(jīng)過多次實驗來決定的兩件事。必須注意，如果對最近1個月的加權(quán)太重，引起銷售預(yù)測模型隨機(jī)干擾反映太快，勢必會陷入預(yù)測的風(fēng)險中。加權(quán)移動預(yù)測值的計算：（二）指數(shù)平滑預(yù)測值的計算用指數(shù)平滑技術(shù)能消除用加權(quán)移動平均所帶來的某些預(yù)測計算上的缺點(diǎn)?，F(xiàn)取α=0.4，

經(jīng)測算，平滑預(yù)測結(jié)果如表8-12所示。月份(1)實際銷售額(2)上月實際銷售額(3)α(4)α×上月實際銷售額(3)×(4)(1-α)(5)上月銷售額預(yù)測值(6)(1-α)×上月銷售額預(yù)測值(5)×(6)本月銷售額預(yù)測值(3)×(4)+(5)×(6)110

212100.44.00.611（開始）6.610.6313120.44.80.610.66.411.2416130.45.20.611.26.711.9519160.46.40.611.97.113.5623190.47.60.613.58.115.7726230.49.20.615.79.418.6830260.410.40.618.611.221.6928300.412.00.621.613.025.01018280.411.20.625.015.026.21116180.47.20.626.215.722.91214160.46.40.622.913.720.1表8-12某木材公司產(chǎn)品銷售額指數(shù)平滑預(yù)測

（萬元）（二）指數(shù)平滑預(yù)測值的計算在表8-12中，計算了當(dāng)α=0.4時指數(shù)平滑預(yù)測的木材公司產(chǎn)品的銷售量。我們發(fā)現(xiàn)，這些月來的實際銷售量增加了。而預(yù)測銷售量增減的變化卻慢于實際的變化。此外，木材公司盡管9月份實際銷售量已降低下