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由P160表6-3、表6-4可知：各月销售额的预测值与实 际值有较大的差异，即预测值总是滞后于实际值。当实际 值呈上升趋势时(1—8月)，预测值总是低于实际值；而当 实际值呈下降趋势时(8—12月)，预测值总是高于实际值。 但比较而言，当 α 取值较大时，预测值与实际值的误差要 小一些。 由此可见：在有趋势变动的情况下，采用一次指数平 滑法进行预测，会出现滞后现象，此时，必须采用二次指 数平滑法进行预测。而在出现季节性变动时，则必须采用 三次指数平滑法进行预测。
预测的种类：科学预测、技术预测、经济预测、需求预测、 军事预测、国际关系预测、社会预测等。
需求预测：对未来一段时间市场与顾客的需求进行的分析、 判断与计算。
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二、需求预测的重要性
“凡事预则立，不预则废” 。
做好需求预测，才能预先研判市场和客户的需求未来会发 生什么样的变化，以便及时调整经营策略和产品方向，调整营 销策略（产品、价格等）和竞争战略。 正确地预测未来的市场需求，是科学合理编制生产计划、 物料需求计划、劳动力需求计划、资金需求计划等的基础，是 进行新产品开发的依据。 影响需求的因素很多，要准确地预测未来的市场需求，是 比较困难的。
1 αi
i=t+1-n
αi Ai
t
αi 为第 i 周期实际需求的权数。 αt αt-1 αt-2 αt -(n-1) 。可取 αi = 1。
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例2：在例1中，当 n = 3 时，若取 α6 = 0.5， α5 = 0.3， α4 = 0.2，则7月份的销售预测值为： 0.3*12500 + 0.2*12600 = 12770 WMA7 = 0.5*13000 + 0.5 + 0.3 + 0.2 当 n = 4 时，若取 α6 = 0.4， α5 = 0.3，α4 = 0.2， α3 = 0.1，
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表 3-1 时间序列
月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际销量( 百台) 20.00 21.00 23.00 24.00 25.00 27.00 26.00 25.00 26.00 28.00 27.00 29.00
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第六章
需求预测
6.1 需求预测概述
6.2 定性分析预测
6.3 时间序列分析预测 6.4 因果关系分析预测 6.5 复合趋势分析预测 6.6 预测误差与预测监控
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第六章
§6.1
一、预测、需求预测
需求预测
需求预测概述
预测：是对未来可能发生的情况所作的预计与推测。是利 用系统的历史数据来推断未来。
汇 总 专 家 的 预 测 结 果 并 反 馈 给 专 家
第 三 轮 函 询 ， 专 家 重 新 进 行 预 测
如 一果 致所 ，有 即增 可加 形的 成预 预测 测意 结见 论基 本
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§6.3
时间序列分析法
时间序列是指在一个给定的时期内，按照固定的时间间 隔（日、周、月、季、年等），把某种变量的数值依发生的 时间先后顺序排列而成的序列。 这些变量的数值可能是销售量、收入、产量、需求量、 货（客）运量等。 基于时间序列的预测方法是通过过去的数据来推断未来。 一个时间序列的数据变动有趋势、季节、周期、随机等机制 情形。 常用的时间序列分析预测方法有简单移动平均法、加权 移动平均法、指数平滑法（一次、二次）等。
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四、二次指数平滑法（*）
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四、预测的分类
按主客观因素所起的作用
定性预测 定量预测 长期预测(三年以上)
按预测时间的长短
中期预测(一个季度至三年)
短期预测(一个季度以下)
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五、需求变动的模式
需 求
趋势变动
需 求
周期变动
时间 需 求
时间 需 求
SFt +1 = αAt + (1 – α)SFt = SFt + α ( At – SFt ) SFt+1 ：(t + 1)期的一次指数平滑预测值； At ：t期的实际值； α ：平滑系数，0 α 1； SFt ：t期的一次指数平滑预测值。
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SFt +1 = αAt+ (1– α)SFt = αAt + (1– α)[At-1 +(1-α)SFt -1] = αAt+α(1– α)At-1 +(1-α)2SFt -1 = αAt+α(1– α)At-1 +(1-α)2[At-2 +(1-α)SFt -2] = αAt+α(1– α)At-1 +(1-α)2At-2 +(1-α)3SFt -2 …… = αAt+α(1– α)At-1 +(1-α)2At-2 +…+(1-α)t-1A1 +(1-α)tSF1
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月 份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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表 6-3 某公司的月销售额一次指数平滑预测表( =0.4) 实际销售额 At ×上月实 上月预测销 (1- )×上 本月平滑 (千元) 销额(千元) 售额(千元) 月预测销售 预测销售 Ft+1 额(千元) 额(千元) 10.00 11.00 12.00 4.00 11.00 6.60 10.60 13.00 4.80 10.60 6.36 11.16 16.00 5.20 11.16 6.70 11.90 19.00 6.40 11.90 7.14 13.54 23.00 7.60 13.54 8.12 15.72 26.00 9.20 15.72 9.43 18.63 30.00 10.40 18.63 11.18 21.58 28.00 12.00 21.58 12.95 24.95 18.00 11.20 24.95 14.97 26.17 16.00 7.20 26.17 15.70 22.90 14.00 6.40 22.90 13.74 20.14 21
季节变动
带季节的趋势变动
时间 时间
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§6.2
定性预测方法
一、销售人员意见汇总法
由各地的营销主管 和销售业务员预测 本地区的需求量 汇总各地区 预测的需求量 参照其他因素 进行修正， 得出预测结果
优点：由销售一线的人员进行预测，预测结果有可信度， 且简单易行。 缺点：带有销售人员的主观偏见，容易出现高估或低估 的情况。
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三、德尔菲法
准 备 背 景 资 料 ， 提 出 预 测 项 目 预 测 组 织 者 挑 选 20 位 左 右 专 家 将 资 料
专 家 ， 首 轮 函 询
整 理 汇 总 各 专 家 意 见 并 反 馈 给 专 家
第 二 轮 函 询 ， 专 家 进 行 具 体 预 测
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二、加权移动平均法
分别为 Ai 取一个不同的权数 αi 。 αt At + αt-1 At-1 + ······· + αt -(n-1) At-(n-1) WMAt+1 = = αt + αt-1 + · · · · · · · + αt -(n-1)
12700
12725
12580
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由上例可知：采用简单移动平均法进行预测时，预测值 与所选的移动周期数有关。n 取得越大，预测的响应性就越 差，预测值与实际值的差距就可能越大。 n 取得越小，预测 的响应性就越好，预测值就越接近实际值。一般可以通过试 算的方法找出预测误差最小的所对应的n为最佳值。 另外，最近的数据反映了需求的趋势，对预测今后更有 说服力；而相对较前期的数据，对今后的影响要小一些。但 简单移动平均法对数据不分远近，同样对待。这是简单移动 平均法的不足。 用加权移动平均法进行预测，可以弥补这一不足。
则7月份的销售预测值为：
+ 0.2*12600 + 0.1*12800 WMA7 = 0.4*13000 + 0.3*12500 0.4 + 0.3 + 0.2 + 0.1
= 12750
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三、一次指数平滑法
一次指数平滑法是加权移动平均法的一种变形。
加权移动平均法只考虑最近几个时期的数据，指数平滑法 则考虑所有的历史数据，只不过近期的实际数据权重大，远期 的实际数据权重小。
n
=
1
n
i=t+1-n
Ai
t
SMAt+1 ：第t 周期末的移动平均值，即第t+1周期的预测值；
n：移动平均采用的时期（周期）数；
Ai ： 前期、前两期、前三期直至前n期的实际值。 适用场合：产品需求为不规则地增长或下降，趋势变化 不明显，且不存在季节性因素时。