2026年需求預(yù)測(cè)方法與誤差分析試題含答案一、單選題（共10題，每題2分，共20分）1.在服裝行業(yè)進(jìn)行短期需求預(yù)測(cè)時(shí)，最適合采用的方法是？A.時(shí)間序列分析法B.回歸分析法C.機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型D.專家判斷法2.某家電企業(yè)預(yù)測(cè)2026年某款智能電視的需求量，歷史數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動(dòng)，應(yīng)優(yōu)先選擇？A.ARIMA模型B.線性回歸模型C.移動(dòng)平均法D.指數(shù)平滑法3.在需求預(yù)測(cè)中，導(dǎo)致“隨機(jī)誤差”的主要原因是？A.模型選擇不當(dāng)B.數(shù)據(jù)缺失C.未考慮突發(fā)事件（如疫情、政策變動(dòng)）D.回歸系數(shù)不穩(wěn)定4.某城市超市銷售數(shù)據(jù)顯示，周末需求量顯著高于工作日，這種差異屬于？A.系統(tǒng)性偏差B.隨機(jī)波動(dòng)C.季節(jié)性影響D.持續(xù)趨勢(shì)5.在汽車行業(yè)，預(yù)測(cè)新能源汽車的銷量時(shí)，最適合采用？A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法B.樸素預(yù)測(cè)法C.多元回歸分析D.專家會(huì)議法6.某食品企業(yè)采用指數(shù)平滑法進(jìn)行需求預(yù)測(cè)，平滑常數(shù)α=0.3，若上期預(yù)測(cè)值為1000件，實(shí)際銷量為1100件，本期預(yù)測(cè)值為？A.1000件B.1030件C.1060件D.1090件7.在需求預(yù)測(cè)誤差分析中，“偏倚誤差”指的是？A.預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的平均差異B.預(yù)測(cè)值系統(tǒng)性高于或低于實(shí)際值C.數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)影響D.模型參數(shù)不穩(wěn)定8.某電商平臺(tái)預(yù)測(cè)雙十一期間某商品的需求量，實(shí)際銷量遠(yuǎn)超預(yù)測(cè)，最可能的原因是？A.模型未考慮促銷效應(yīng)B.數(shù)據(jù)樣本量不足C.季節(jié)性因素未調(diào)整D.隨機(jī)擾動(dòng)過(guò)大9.在服務(wù)業(yè)（如酒店業(yè)）進(jìn)行需求預(yù)測(cè)時(shí)，需重點(diǎn)關(guān)注？A.長(zhǎng)期趨勢(shì)B.周期性波動(dòng)C.突發(fā)事件影響D.回歸系數(shù)顯著性10.若預(yù)測(cè)誤差的均方根誤差（RMSE）為50，平均絕對(duì)誤差（MAE）為40，說(shuō)明？A.模型預(yù)測(cè)精度較高B.模型存在系統(tǒng)性偏差C.預(yù)測(cè)值波動(dòng)較大D.數(shù)據(jù)質(zhì)量較差二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.以下哪些屬于需求預(yù)測(cè)中的常見(jiàn)誤差來(lái)源？A.模型假設(shè)不成立B.數(shù)據(jù)采集錯(cuò)誤C.未考慮競(jìng)爭(zhēng)因素D.消費(fèi)者行為突變E.預(yù)測(cè)周期過(guò)長(zhǎng)2.在零售行業(yè)，影響需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的因素包括？A.商家促銷策略B.季節(jié)性消費(fèi)習(xí)慣C.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)態(tài)D.宏觀經(jīng)濟(jì)政策E.庫(kù)存水平3.時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型通常適用于哪些行業(yè)？A.電力行業(yè)B.航空業(yè)C.房地產(chǎn)業(yè)D.農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)E.時(shí)尚服飾業(yè)4.在需求預(yù)測(cè)誤差分析中，以下哪些指標(biāo)可用于評(píng)估模型性能？A.平均絕對(duì)誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.預(yù)測(cè)偏差E.標(biāo)準(zhǔn)差5.某制造企業(yè)預(yù)測(cè)原材料需求時(shí)，需考慮哪些因素？A.產(chǎn)品生產(chǎn)計(jì)劃B.原材料價(jià)格波動(dòng)C.供應(yīng)商交貨周期D.庫(kù)存周轉(zhuǎn)率E.宏觀經(jīng)濟(jì)衰退風(fēng)險(xiǎn)三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分，共25分）1.簡(jiǎn)述時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的優(yōu)缺點(diǎn)及其適用場(chǎng)景。2.什么是需求預(yù)測(cè)中的“偏倚誤差”？如何減少該誤差？3.在零售行業(yè)，如何利用季節(jié)性因素改進(jìn)需求預(yù)測(cè)？4.簡(jiǎn)述均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）的區(qū)別及其應(yīng)用場(chǎng)景。5.某家電企業(yè)發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)誤差較大，分析可能的原因并提出改進(jìn)建議。四、計(jì)算題（共3題，每題10分，共30分）1.某超市銷售數(shù)據(jù)如下表，請(qǐng)用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法（M=3）預(yù)測(cè)第6周的銷售量。|周次|銷售量（件）|||--||1|200||2|220||3|210||4|230||5|240||6|?|2.某服裝品牌采用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)銷售額，α=0.4，上期預(yù)測(cè)值為800萬(wàn)元，實(shí)際銷售額為850萬(wàn)元，請(qǐng)計(jì)算本期預(yù)測(cè)值。3.某汽車經(jīng)銷商預(yù)測(cè)2026年某車型銷量，歷史數(shù)據(jù)如下：|年份|銷量（輛）|||||2021|12000||2022|13500||2023|15000||2024|16500|請(qǐng)用線性回歸模型預(yù)測(cè)2025年銷量，并計(jì)算預(yù)測(cè)誤差（使用MAE）。五、論述題（1題，15分）結(jié)合中國(guó)家電行業(yè)的特點(diǎn)，分析如何綜合運(yùn)用多種需求預(yù)測(cè)方法以提高預(yù)測(cè)精度，并說(shuō)明可能面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略。答案與解析一、單選題答案1.A2.A3.C4.C5.C6.B7.B8.A9.B10.A解析：1.服裝行業(yè)需求波動(dòng)快，時(shí)間序列法更適短期預(yù)測(cè)。3.隨機(jī)誤差源于不可控因素，如天氣突變、消費(fèi)者情緒等。4.季節(jié)性影響表現(xiàn)為周期性需求差異。6.指數(shù)平滑法公式：F???=αD?+(1-α)F?→0.3×1100+0.7×1000=1030。10.RMSE<MAE說(shuō)明誤差分布較集中，模型精度高。二、多選題答案1.ABCD2.ABCDE3.ABDE4.ABDE5.ABCDE解析：1.模型誤差、數(shù)據(jù)誤差、競(jìng)爭(zhēng)與突發(fā)事件均影響預(yù)測(cè)。2.零售業(yè)受促銷、季節(jié)、競(jìng)爭(zhēng)、經(jīng)濟(jì)、庫(kù)存多重因素影響。3.電力、航空、時(shí)尚行業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)律性強(qiáng)，適合時(shí)間序列法。4.MAE、MSE、預(yù)測(cè)偏差用于誤差評(píng)估，R2用于回歸分析。三、簡(jiǎn)答題答案1.時(shí)間序列預(yù)測(cè)法-優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易行，適用于數(shù)據(jù)規(guī)律性強(qiáng)行業(yè)（如電力、航空）。-缺點(diǎn)：未考慮外部因素（如政策、競(jìng)爭(zhēng)），長(zhǎng)期預(yù)測(cè)誤差增大。-適用場(chǎng)景：短期預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)無(wú)突變行業(yè)。2.偏倚誤差-定義：預(yù)測(cè)值系統(tǒng)性高于或低于實(shí)際值（如模型未考慮促銷效應(yīng)）。-減少：引入外部變量（如促銷系數(shù)）、調(diào)整平滑常數(shù)α。3.零售業(yè)季節(jié)性預(yù)測(cè)-方法：按月份/周劃分?jǐn)?shù)據(jù)，用季節(jié)指數(shù)調(diào)整預(yù)測(cè)值（如春節(jié)銷量提升30%）。-工具：ARIMA模型加入季節(jié)項(xiàng)（SARIMA）。4.RMSE與MAE-RMSE：對(duì)大誤差敏感，適用于需嚴(yán)格控制極端偏差場(chǎng)景。-MAE：平滑處理異常值，適用于誤差分布不均行業(yè)（如服務(wù)業(yè)）。5.家電企業(yè)誤差分析-原因：促銷未納入模型、消費(fèi)者偏好變化、競(jìng)爭(zhēng)加劇。-改進(jìn)：動(dòng)態(tài)調(diào)整α值、引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如LSTM）。四、計(jì)算題答案1.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)值=(230+240+210)/3=220件2.指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)值=0.4×850+0.6×800=830萬(wàn)元3.線性回歸預(yù)測(cè)-回歸方程：y=5000+2000x-2025預(yù)測(cè)值：y=5000+2000×2025-2021=18000輛-MAE=|18000-16500|/3=750輛五、論述題答案家電行業(yè)需求預(yù)測(cè)策略-方法組合：-短期（1-3個(gè)月）：指數(shù)平滑法（結(jié)合促銷系數(shù)調(diào)整α）。-中期（6-12個(gè)月）：ARIMA（考慮季節(jié)性+節(jié)日因素）。