辽宁石油化工大学经济管理学院 李琦
物流需求预测中移动平均法应用分析
辽宁石油化工大学经济管理学院 李琦
本文首先说明了物流需求的相关概念,解释了物流需求预测的重要性。然后列举了分析时间序列方法中最常用的移动平均法的类型,详细介绍了分析线性趋势的主要方法:中心化移动平均法和二次移动平均法。
物流需求 物流需求预测 中心化移动平均法 二次移动平均法
物流需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和费用方面的要求,涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面。
从物流的发展规律来看,现代物流服务的需求包括量和质两个方面,即从物流规模和物流服务质量中综合反映出物流的总体水平。本文重点是对物流需求中的物流规模的预测做具体分析。由于货物运输是物流过程中实现位移的中心环节,用货物配送量的变化趋势来衡量社会物流规模的变化趋势是最接近实际的。
需求预测包括确定客户在未来某个时点所需要的产品数量及其伴随的服务。准确地了解产品需求将会是多少,对企业运作的所有方面—— 营销、生产和物流都很重要。对未来需求预测决定了营销策略、销售队伍配置、定价及市场调研活动。物流管理的需求预测决定了公司生产的每种产品有多少要运到企业所服务的各个市场。对于物流业也是如此,物流管理必须知道需求来自何方,从而可以将适当数量的产品投放或储存到各个市场区域。
物流需求预测,就是利用历史资料和市场信息,运用适当的方法和技巧,对未来的物流需求情况进行科学的分析、估算和推断。需求预测时企业制定战略计划、生产安排、销售计划,尤其是物流管理计划的重要依据,是企业物流管理中最重要的环节,也是物流工作的龙头。
(1)准确的预测可以提高客户满意度,提高企业的竞争力。对于物流业的公司来说,因为直接承担着供应商与消费产品市场之间的运输及其他联系的业务,所以只有提供较为准确的预测,才能在竞争中取得优势。
(2)准确的预测可以有效地安排生产。如果物流企业可以提供给供应商准确的预测,不仅可以提高其采购订单的满足感,而且有利于与供应商的长期合作。
(3)准确的预测可以减少企业的库存。任何企业的库存费用都是一笔可观的成本,有效减少库存的方法其根本目的就是让企业的产品及时、迅速的供应出去。需求预测的越准确,物流企业的货物越能够及时的运输出去,极大的减少企业的库存成本。
(4)准确的预测可以改善运输管理。物流配送中运输方式、运输时间及过程的安排都依靠需求的情况,如果需求预测准确,可以有效改善这些部分,从而减少运输成本,提高效率。
(5)准确的预测可以做出信息含量更高的定价,促销决策。
移动平均法是对时间序列进行趋势分析和预测的主要方法,现有的移动平均法包括简单移动平均法和加权移动平均法,这是最常见的两种分类方法;也有按照资料数据是否具有一定趋势,其中:不具有某种持续增长或下降趋势—— 一次移动平均、具有线性增长或下降趋势—— 二次移动平均、具有持续的曲线增长或下降趋势—— 三次移动平均的分类方法。
如果一个时间序列包含有长期趋势、季节变化、循环变化和随机变化等复杂因素时,中心化移动平均法通常在这个时候作为分析长期趋势时剔除其他因素影响的主要方法,“中心化”的含义就是将移动平均值放在时间间隔期中间位置上,这样更符合平均数的含义,在时间序列分析中应用也最为常见。
如果我们现在主要考虑数据资料呈现线性特征,那么二者在预测应用的时候有什么不同?计算过程有什么主要的区别呢?举例如下进行对比分析。
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某物流配送公司有最近20期配送的记录,如下:
表1 某物流配送公司20期的配送记录
用两种方法对该公司第21期做销售量预测。
两种方法的时间间隔均为5,为了比较出两种方法的特点,我们假定目前的时间序列不包含季节、循环变动,或者说只研究数据的线性特征。
N—— 移动平均数所取数据项数;Mt(1)为一次移动平均值,Mt(2)二次移动平均值。
根据数据预测出第21期销售量为53。
中心化数据后,重新规定时间序号t。则根据中心化移动平均值做相应的线性方程:
根据数据预测出第21期销售量为44.12。
上例中二次移动平均法的预测结果显然更加符合实际情况,主要因为物流公司销售量序列中前半段数据与后半段数据的线性趋势差别较大。
如果原有数据呈现的线性趋势越明显统一,则两者预测结果越接近;时间间隔的选择都很重要,并且两者都有滞后现象。对于滞后现象处理来说,“中心化”的处理更有合理。两种移动平均法主要的区别总结如下:
表2 两种方法计算过程的对比说明
(1)如果物流公司过去的资料不多或者公司的业务尚不稳定,又或者公司新开发了一笔新的业务,这个时候近期的数据对预测影响较大时,或者对公司的业务做近期的需求预测时可以考虑用二次移动平均法预测下一期的需求量。
(2)如果公司业务稳定,考虑到公司发展的前景规划的时候,必须重视长期趋势的作用,这个时候宜考虑中心化移动平均法预测分析。
(3)当时间序列有明显的季节趋势和周期变动时,只需要将时间间隔取相应的周期数即可。
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1005-5800(2011)01(b)-139-02