物流需求預測中移動平均法應用分析

遼寧石油化工大學經濟管理學院 李琦

物流需求預測中移動平均法應用分析

遼寧石油化工大學經濟管理學院 李琦

本文首先說明了物流需求的相關概念，解釋了物流需求預測的重要性。然后列舉了分析時間序列方法中最常用的移動平均法的類型，詳細介紹了分析線性趨勢的主要方法：中心化移動平均法和二次移動平均法。

物流需求 物流需求預測 中心化移動平均法 二次移動平均法

1 物流需求及預測的相關概念

1.1 物流需求

物流需求是指一定時期內社會經濟活動對生產、流通、消費領域的原材料、成品和半成品、商品以及廢舊物品、廢舊材料等的配置作用而產生的對物在空間、時間和費用方面的要求，涉及運輸、庫存、包裝、裝卸搬運、流通加工以及與之相關的信息需求等物流活動的諸方面。

從物流的發展規律來看，現代物流服務的需求包括量和質兩個方面，即從物流規模和物流服務質量中綜合反映出物流的總體水平。本文重點是對物流需求中的物流規模的預測做具體分析。由于貨物運輸是物流過程中實現位移的中心環節，用貨物配送量的變化趨勢來衡量社會物流規模的變化趨勢是最接近實際的。

1.2 物流需求預測

需求預測包括確定客戶在未來某個時點所需要的產品數量及其伴隨的服務。準確地了解產品需求將會是多少，對企業運作的所有方面—— 營銷、生產和物流都很重要。對未來需求預測決定了營銷策略、銷售隊伍配置、定價及市場調研活動。物流管理的需求預測決定了公司生產的每種產品有多少要運到企業所服務的各個市場。對于物流業也是如此，物流管理必須知道需求來自何方，從而可以將適當數量的產品投放或儲存到各個市場區域。

物流需求預測，就是利用歷史資料和市場信息，運用適當的方法和技巧，對未來的物流需求情況進行科學的分析、估算和推斷。需求預測時企業制定戰略計劃、生產安排、銷售計劃，尤其是物流管理計劃的重要依據，是企業物流管理中最重要的環節，也是物流工作的龍頭。

(1)準確的預測可以提高客戶滿意度，提高企業的競爭力。對于物流業的公司來說，因為直接承擔著供應商與消費產品市場之間的運輸及其他聯系的業務，所以只有提供較為準確的預測，才能在競爭中取得優勢。

(2)準確的預測可以有效地安排生產。如果物流企業可以提供給供應商準確的預測，不僅可以提高其采購訂單的滿足感，而且有利于與供應商的長期合作。

(3)準確的預測可以減少企業的庫存。任何企業的庫存費用都是一筆可觀的成本，有效減少庫存的方法其根本目的就是讓企業的產品及時、迅速的供應出去。需求預測的越準確，物流企業的貨物越能夠及時的運輸出去，極大的減少企業的庫存成本。

(4)準確的預測可以改善運輸管理。物流配送中運輸方式、運輸時間及過程的安排都依靠需求的情況，如果需求預測準確，可以有效改善這些部分，從而減少運輸成本，提高效率。

(5)準確的預測可以做出信息含量更高的定價，促銷決策。

2 引例

移動平均法是對時間序列進行趨勢分析和預測的主要方法，現有的移動平均法包括簡單移動平均法和加權移動平均法，這是最常見的兩種分類方法；也有按照資料數據是否具有一定趨勢，其中：不具有某種持續增長或下降趨勢—— 一次移動平均、具有線性增長或下降趨勢—— 二次移動平均、具有持續的曲線增長或下降趨勢—— 三次移動平均的分類方法。

如果一個時間序列包含有長期趨勢、季節變化、循環變化和隨機變化等復雜因素時，中心化移動平均法通常在這個時候作為分析長期趨勢時剔除其他因素影響的主要方法，“中心化”的含義就是將移動平均值放在時間間隔期中間位置上，這樣更符合平均數的含義，在時間序列分析中應用也最為常見。

如果我們現在主要考慮數據資料呈現線性特征，那么二者在預測應用的時候有什么不同？計算過程有什么主要的區別呢？舉例如下進行對比分析。

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某物流配送公司有最近20期配送的記錄，如下：

表1 某物流配送公司20期的配送記錄

用兩種方法對該公司第21期做銷售量預測。

兩種方法的時間間隔均為5，為了比較出兩種方法的特點，我們假定目前的時間序列不包含季節、循環變動，或者說只研究數據的線性特征。

2.1 二次移動平均法

N—— 移動平均數所取數據項數；Mt(1)為一次移動平均值，Mt(2)二次移動平均值。

根據數據預測出第21期銷售量為53。

2.2 中心化移動平均

中心化數據后，重新規定時間序號t。則根據中心化移動平均值做相應的線性方程：

根據數據預測出第21期銷售量為44.12。

3 結語

上例中二次移動平均法的預測結果顯然更加符合實際情況，主要因為物流公司銷售量序列中前半段數據與后半段數據的線性趨勢差別較大。

3.1 區別

如果原有數據呈現的線性趨勢越明顯統一，則兩者預測結果越接近；時間間隔的選擇都很重要，并且兩者都有滯后現象。對于滯后現象處理來說，“中心化”的處理更有合理。兩種移動平均法主要的區別總結如下：

表2 兩種方法計算過程的對比說明

3.2 物流需求預測的應用

(1)如果物流公司過去的資料不多或者公司的業務尚不穩定，又或者公司新開發了一筆新的業務，這個時候近期的數據對預測影響較大時，或者對公司的業務做近期的需求預測時可以考慮用二次移動平均法預測下一期的需求量。

(2)如果公司業務穩定，考慮到公司發展的前景規劃的時候，必須重視長期趨勢的作用，這個時候宜考慮中心化移動平均法預測分析。

(3)當時間序列有明顯的季節趨勢和周期變動時，只需要將時間間隔取相應的周期數即可。

[1]董肇君.系統工程與運籌學[M].北京:國防工業出版社,2007:104～105.

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[3]賈俊平等.統計學 [M]. 北京:中國人民大學出版社,2010: 398～405.

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1005-5800(2011)01(b)-139-02