三、定量预测方法

　　(一)时间序列预测法

　　时间序列分析法是把预测商品的一组实际销售量统计数据按照时间顺序排列，通过统计分析或建立数学模型进行外推的定量预测方法。这类方法以连贯性原理为依据。

　　1.上期销售量法

　　直接以上期实际销售量作为下一期销售量的预测值。

　　把上一期的实际销售量作为下一期销售量的预测值。公式：

　　Ft=Dt-1

　　式中：Ft——第t期的预测销售量;

　　Dt-1——第t-1期的实际销售量，即上期实际销售量。

　　特征：反映需求变化最快。灵敏性高，稳定性小。

　　极端情况，只考虑最近一个时期的实际数据，忽略其他时期实际数据的影响。

　　适用于：实际需求变化幅度不大的情况。

　　2.算术平均法

　　将时间序列中各个时期的实际销售量的算术平均值作为下一期的预测销售量。

　　公式：

　　 (i=1,2,…,n)

　　式中：Ft——第t期的预测销售量;

　　Di——第i期的实际销售量;

　　n——实际销售量时间序列数据的个数;

　　由于考虑了时间序列的全部数据，并且将所有数据平均。所以是时间序列分析法的另一种极端情况。

　　3.移动平均数法

　　(1)一次移动平均数法

　　即用过去m个周期实际销售量的算术平均值作为下期销售量的预测值。

　　(2)算数平均数法：f12=(10+20+……+110)/11=60

　　(3)一次移动平均数法：取m=4，用一次移动平均数法预测第12个月的销售量:

　　f12=(D8+D9+D10+D11)/4=95。

　　m取1，用一次移动平均数法预测第12个月的销售量:

　　f12=110/1=110

　　m取11，用一次移动平均数法预测第12个月的销售量:

　　f12=(10+20+……+110)/11=60

　　m为1，即为上期销售量法;m取时间序列的全部数据n，即为算术平均数法了。

　　移动期数m的选取，既要有足够的期数，以抵消销售量的随机波动的影响;又不能过多，以尽量舍去那些早期的作用不大的数据。

　　在有明显的趋势形态中，预测量的变化就总要落后于实际销售量的变化，在上升趋势中预测量小于实际量，在下降趋势中预测量大于实际量，出现的偏差为滞后偏差。

　　(2)二次移动平均数

　　二次移动平均数法是利用预测目标时间序列的一次移动平均值和二次移动平均值的滞后偏差演变规律建立起线性方程进行预测的方法。

　　二次移动平均值是以一次移动平均值作为时间序列，再计算第二次的移动平均值，移动期数不变。

　　二次移动平均数法的线性方程式为：

　　Yt+T=at+btT

　　at=2Mt(1)-Mt(2)

　　bt=2(Mt(1)-Mt(2))/N-1

　　式中：t——目前所处的周期;

　　t+T——要预测的某一周期;

　　at——t期为起点的截矩(Yt);

　　bt—— 一个周期的偏差值(即斜率);

　　Mt(1)——第t期的一次移动平均数;

　　Mt(2)——第t期的二次移动平均数。

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