现代办公家具五金件的研究
摘要：随着时代的进步和科学技术的不断发展，现代办公家具出现各式各样的产品，五金件在满足基本连接功能之外，如何能够有更多的发展和设计来满足人们日益变化的工作需求，如何更合理化，如何更新颖化，如何更人性化，如何满足最大程度上的质量和外观上的要求便成了我们现今追求的新目标。五金件行业在中国还会有一个长足的进步和发展。开发设计者在产品造型创新、制造工艺、材料发展和防腐处理等技术工艺以及板式办公家具五金件连接的力学性能等方面的研究制造上需要投入更多的精力。
关键词：五金件；造型创新；技术工艺；力学性能
The research of modern office furniture hardware Abstract: With the era of progress and the continuous development of science and technology, modern office furniture in a wide range of products and hardware to meet the basic connectivity, how can we have more development and design to meet the growing demand for changes in the work , How to be More rationalized, more humane ways, how to meet the greatest extent on the quality and appearance of the requirements of today will become our pursuit of new targets. Hardware industry in China will have a great progress and development. The development of modeling innovation in product design, manufacturing processes, materials and the development of technology embalmed, and other plate furniture and hardware, such as connecting the mechanical properties of the study on the need to create more energy input.
Keyword: Hardware; Modeling innovation; Technical craft; Mechanical properties
目录
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1 绪论 (1)
1.1 研究背景 (1)
1.2 研究的基本目的 (1)
1.3 研究的意义 (2)
1.4 研究的方法和步骤 (2)
2 报童模型 (4)
2.1 报童模型的产生 (4)
2.2 报童模型的数学模型 (4)
2.3 报童模型的发展 (5)
2.4 报童模型未来进一步研究方向 (9)
3 市场需求预测 (10)
3.1 市场需求预测种类 (10)
3.1.1 商品层次 (10)
3.1.2 空间层次 (10)
3.1.3 时间层次 (11)
3.2 市场预测的步骤 (11)
3.2.1 明确预测目标 (12)
3.2.2 搜集资料 (12)
3.2.3 分析判断，建立预测模型 (13)
3.2.4 作出预测 (14)
4 温州鹏昌皮革有限公司 (16)
4.1 公司背景 (16)
4.2 公司面临的生产困境 (16)
5 基于报童模型的市场需求预测 (19)
5.1 需求预测 (19)
5.1.1 需求预测的表现形式 (19)
5.1.2 需求预测的建立 (19)
5.1.3 求解最优订购量 (23)
5.2 小结 (26)
6 绩效指标 (19)
6.1 前言 (28)
6.2 期望销售损失 (29)
6.3 期望销售 (29)
6.4 期望剩余库存 (30)
6.5 期望利润 (30)
6.6 订单完成率 (30)
6.7 存货满足概率和缺货概率 (31)
6.8 为达到目标达到订单完成率确定订购量的过程 (31)
6.9 为达到目标存货满足率确定订购量的过程 (32)
6.10 绩效指标计算步骤 (32)
6.10.1 期望销售损失 (32)
6.10.2 期望销售、期望剩余库存、期望利润和订单完成率 (32)
6.10.3 存货满足概率和缺货概率 (33)
6.10.4 为达到目标订单完成率确定订购量的过程 (33)
6.10.5 为达到目标存货满足率确定订购量的过程 (33)
6.11 小结 (34)
7 总结 (35)
附录1：标准正态分布函数表 (36)
参考文献 (38)
1 绪论
1.1 研究背景
在科学的管理方法和手段在管理实践中运用越来越多的今天，管理者同样需要考虑，怎样改进粗放的管理模式，才能提高企业的管理水平，从而提高企业的效益。
人们在生产活动或日常生活中往往把所需要的物资、食物或用品暂时储存起来，以备将来的使用或消费。同样，在企业里，也总是要生产或采购一定量的产品储存起来。这种储存物品的现象是为了解决供应（或生产）与需求（或消费）之间的不协调的一种手段。
不论是供应或是需求，都有两个基本问题要考虑：一个是量，即一次供应或需求是多少；另一个是期，也就是时机，即需要什么时候供应或采购。由于一个企业，一个生产单位往往要使用成千上万种不同的物资，并且这些物资的供应（需求）的量和时期往往不是均匀的，而具有随机性，这就使问题复杂化，需要人们去研究如何利用数学工具，将一个实际问题归结为一个数学模型，然后再求出最佳的量和时期的数值。
报童模型正是这样的一个模型。报童模型是有名的运筹学模型，是指易逝品经销商面对的市场需求不确定性较大，在销售期之前，经销商必须决定易逝品的订购量。最优的订购量要求经销商在库存过量和库存短缺之间确定平衡，以求获得最大利益。报童模型就是易逝品经销商面对随机需求时决定最优订购量的数学模型，同时，报童模型也是库存论的重要组成部分。报童问题源于19世纪80年代的银行业，直到20世纪50年代受二次世界大战的影响，库存论得到了长足的发展，报童问题引起关注并形成报童模型。报童模型本身并不复杂，但她是处理易逝品随机需求的有效方法，之后出现了大量基于报童模型的随机需求模型。应此，本文研究的是基于报童模型的市场需求预测。
1.2 研究的基本目的
对于任何一个企业来说，不管它的规模是大是小，它的最终目的只有一个——盈利。而且每个企业都在不断的改善自己的管理方法，提高企业的效益，以追求最大的利润和最小的损失。而对于易逝品的经销商言，这是有一定难度的。因为易逝品生产提前期较长，在销售期内，经销商一般没有机会再次订货、补充库存。为此，易逝品经销商为了获得最大利益，必须确定最优的订购量。适当的订购量可以满足顾客需求，获得利润；但过量的订货销售期末价值大为降低，造成一定的损失。
论文研究的目的正是为了易逝品经销商的这个生产困境。运用报童模型对企业进行全面的数据分析，根据企业的历史销售状况和目前企业的生产状况确定企业对产品的最优订购量。以求达
到减少原材料无谓的浪费、降低生产成本；减少库存量，提高仓库利用效率；提高订单完成率，获得最佳效益的目的。
1.3 研究的意义
企业管理者运用报童模型可以解决企业在生产过程中面临的生产决策问题。运用报童模型可以得出根据企业不同需求目的下的最优订购量，并得到最好的效益。例如，在要求达到一定订单完成率的目标下的最优订购量应该是多少，如果要求达到一定的目标存货满足率的目标下的最优订购量又应该是多少。
不仅如此，运用报童模型还可以得到各种的绩效衡量指标，诸如期望销售损失、期望销售、期望剩余库存、期望利润和订单完成率等各项指标。根据这些绩效指标能够节约企业的人员物资，提高企业的生产效率。通过对这些绩效指标的权衡，企业经理还可以确定降低少量的利润来大幅度提高客户服务水平。
1.4 研究的方法和步骤
本论文拟采用以下手段和方法：实证分析和规范分析相结合；对比论证；列事实、摆依据；理论和实践相结合；引用分析等方法。主要通过图书查询、网上浏览等方法来收集资料。拟运用经济学、企业管理学、运筹学等相关知识来撰写论文。
第一部分：绪论；第二部分：对报童模型的产生、发展过程以及报童模型概念、数学模型及其解答进行阐述；第三部分：对市场需求预测的概念及其方法进行详述，让读者了解什么是市场需求预测；第四、五部分：运用报童模型解决温州鹏昌皮革有限公司的生产困境；第六部分：进行各项绩效指标的分析；第七部分：结合上述例子的分析，发表自己的看法及建议。
具体步骤如下：
（1）运用报童模型建立市场需求预测的基本过程
步骤1：根据历史数据A/F值建立经验分布函数
步骤1.1：收集目标预测产品可参照的产品数据。
步骤1.2：计算每种产品的A/F值。
步骤1.3：将数据按A/F值的升序排列。
步骤2：求解需求大于等于或小于等于某一特定值Q的概率
步骤2.1：先计算Q相应的Z统计值。
。
步骤2.2：需求小于等于Q的概率为()z
步骤3：求解期望利润最大化的订购量
（2）期望销售损失
步骤1：计算对应于订购量Q 的z 统计值。
步骤2：查找z 的统计值，找到对应的标准正态分布下的()L z 。
步骤3：()L z σ=?期望销售损失。
步骤4：计算期望销售损失。
（3）期望销售、期望剩余库存、期望利润和订单完成率
步骤1：计算期望销售损失。
步骤2：计算所需的绩效度量。
（4）存货满足概率和缺货概率
步骤1：计算对应于订购量Q 的z 统计值。
步骤2：在标准正态分布函数表找到标准正态需求小于等于z 的概率?（z ）
。 步骤3：存货满足概率=?（z ），缺货概率=1?-（z ）
。 （5）为达到目标订单完成率确定订购量的过程
步骤1：计算()L z 。
步骤2：在标准正态损失函数表中找到()L z 对应的z 的统计值，如果()L z 落在两个值之间， 则选择较大的z 值。
步骤3：将选定的z 统转化为可以达到我们订单完成率目标值的订购量。
（6）为达到目标存货满足率确定订购量的过程
步骤1：在标准正态分布函数表中找到满足存货满足率的z 统计值。
步骤2：将选定的z 统计值转化为可以达到目标存货满足概率的订购量。
2 报童模型
2.1 报童模型的产生
一个报童从报刊发行处订报后零售，每卖出一份报纸可获利a 元，若订报后卖不出去，则退回发行处，每份报纸将要赔钱b 元。如果这个报童报纸订购量比当天报纸需求量多，那么他当天的盈利就会因退回报纸而支付的费用而减少；同样的，如果报童报纸订购量比当天报纸需求量少，那么他就无法获得因订购量不足而所应该获得的盈利。那么报童如何根据以往的卖报情况(每天卖出k 份的概率p)来推算出每天收益达到最大的订报量Z 。这就是经典的报童模型。
对于报童，为了使他的收益最大，他需要考虑今天他应该准备多少报纸为宜，对于报社，它也应考虑每期报纸的印数问题。在科学的管理方法和手段在管理实践中运用越来越多的今天，管理者同样需要考虑，怎样改进粗放的管理模式，才能提高企业的管理水平，从而提高企业的效益。在管理实践中，我们会发现，与报童问题类似的问题非常多，商业企业管理者常遇到的一个问题是商品的订货量问题。特别是诸如季节性商品的订货量问题，订货量太少，就会蒙受因销售不出去而遭受的损失。订货量太少，原本可以赚到的利润没有赚到，从某种意义上，这也是一种损失。怎样确定合理的订货量，确实是一个头痛的问题。我们应该看到，这个问题其实就是一个报童问题。我们完全可以使用报童问题的研究方法去解决它。
这样我们就可以将报童问题的研究方法运用到实践中，通过科学的调查、计算，把过去经验的管理方法，上升到科学的管理方法。
2.2 报童模型的数学模型
报童模型是有名的运筹学模型，是指易逝品经销商面对的市场需求不确定性较大，在销售期之前，经销商必须决定易逝品的订购量。由于易逝品生产提前期较长，在销售期内，经销商一般没有机会再次订货、补充库存。易逝品经销商为了获得最大利益，必须确定最优的订购量。适当的订购量可以满足顾客需求，获得利润；但过量的订货销售期末价值大为降低，造成一定的损失。最优的订购量要求经销商在库存过量和库存短缺之间确定平衡，以求获得最大利益。
假设对于易逝品经销商而言，单位采购成本为c ，销售价格为p ，销售期末未售出产品残值为v 。经销商面对的随机需求x ，随机变量x 的概率分布函数和概率密度函数分别为F(x)和f(x)。则经销商订购量为Q 时的期望利润函数为：
00
()(()(1()))()()Q Q
Q cQ p xf x dx F Q Q v Q x f x dx π=-++-+-??
()()()()()Q
p c Q p v xf x dx p v F Q Q =-+---?
将上面的等式进行分部积分，上面的利润函数则变形为：
()()()(()())()()Q
Q p c Q p v QF Q F x dx p v F Q Q π=-+----? （2.1）
因为分布函数的导数等于密度函数，即
()()dF x f x dx
= 式(1.1)对q 求一阶导数得:
(Q)()()(()()())()(()())d p c p v F Q Qf Q F Q p v F Q f Q Q dQ
π=-+-+---+ ()()()p c p v F Q =---
式(1.1)对q 求二阶导数得:
22()()()d Q p v f Q dQ
π=-- 因为二阶导数小于零，所以利润函数是凹的，令一阶导数为零，就可得到最优的订购量：
()()()()0d Q p c p v F Q dQ
π=---= 我们可以得到：
()p c F Q p v -=
- 因为0C c v =-，u C p c =-所以 0
()u u C F Q C C =
+ （2.2） 即满足上式的Q 为最优的订购量。 2.3 报童模型的发展
报童模型就是易逝品经销商面对随机需求时决定最优订购量的数学模型，同时，报童模型也是库存论的重要组成部分。报童问题源于19世纪80年代的银行业，直到20世纪50年代受二次世界大战的影响，库存论得到了长足的发展，报童问题引起关注并形成报童模型。报童模型本身并不
复杂，但她是处理易逝品随机需求的有效方法，之后出现了大量基于报童模型的随机需求模型。
在经典报童问题中，需求地是单一的。在文献[1]中苏欣，刘光洁将需求由单一地点改为多地点给出了数学模型，针对集中供货模型给出了带有预算费用的数学模型，求出了最佳订购量，使总平均收益达到最大，同时给出了最优开设店数，并对模型的灵敏度进行了分析[1]。
当前市场条件下,企业间的竞争通常只考虑库存竞争,而忽略了价格竞争。针对这一问题，Lau H.S在两个不同的目标函数下分析了经典的报童模型。第一个目标是最大化决策者的总利润的期望效用；第二个目标是最大化达到一定的利润水平的概率[2]。Agrawal V和Seshadri S研究了在报童环境中，当效用函数是递增的凹函数时，风险厌恶的零售商对定购数量和销售价格的最优决策[3]。他们的研究说明了对价格需求关系的不同假设可能会导致最优销售价格的不同性质。苏欣、林正华、杨丽,讨论带有预算费用约束的报童问题，建立了带有一般费用约束、缺货预算费用约束、商品处理预算费用约束的3种模型[4]，分别求出了最优解，使收益达到最大，并进行了模型的灵敏度分析。高尚在基于离散报童问题和连续报童问题的基础上，提出了价格有折扣的离散报童问题和价格有折扣的连续报童问题,并给出了各模型的解法及实例，对报童问题作了重要补充[5]。同样的，姚洪义,高云静也针对这一问题,在需求不确定且与价格具有相关性的前提下,建立了基于报童问
题的需求模型[6]。该模型面向包含多个企业的横向市场。同时,这些企业间采用联合定价/存货,并利用价格来竞争市场需求。分析了一个基于报童问题的定价博弈,通过增加不确定性延伸了需求模型。模型中各个企业通过自身的价格弹性影响自身的市场需求,同时也影响着其他企业的市场需求。
经典的报童模型解决在单周期、只订购一次货时，面临不确定型需求的情况下，如何确定最优订货量使得期望受益最大化的问题，是一个单周期订货问题。我们知道在经典的报童模型中，仅仅只需考虑订货量就可以，采购时间和到达时间都是被忽略了的。Holmstrom B 在文献[7]中推广了经典的报童问题，建立了一个带订货提前期决策的扩展报童模型。文章还考虑在实际问题中经常遇到“缺货惩罚”单价难以确定的问题，将经典报童模型中的“缺货惩罚”单价转化为一个平均缺货水平约束，那么就将无约束的经典报童模型推广为一个带约束的期望总费用的极小化优化模型。文章考虑了在需求函数服从正态分布的条件下，给出了最优解所满足的一个方程组，然后考虑了参数o,μ,β分别变化时，最优解的变化趋势，文章的结论对我们的管理决策有很大的指导意义。在实际工作中，零售商对市场的预测一般是随时间而变化的,那么订货时间也将是库存问题的决策变量，在这种情况下，蔡清波、鲁其辉、朱道立在文献[8]提出了一个推广报童问题模型，即预测精度随时间变化的报童问题模型。在此基础上，分析了零售商期望利润函数的性质，并且
与经典报童问题模型相比较，最后用几个简单的算例说明了模型及求解方法。李明琨、汪凯仁、方芳同样通过对基于时间量的问题研究，给出了报童问题新的模型与方法，并结合实例给出应用与解决方法[9]。
吴鹏从最基本的报童模型出发，考虑存在回收再制造活动情形下的最优生产量的决策问题，给出了生产量的最优决策，并将其与传统的报童模型做了比较[10]。结果表明回收再制造带来的成本降低将有可能带来总产量的增加和利润的提高。宋海涛、林正华、苏欣提出本质上拓展模型到可追加订购, 即允许销售商根据市场的实际需求量，再订购一次商品, 但再订购商品的成本比第一次订购价高[11]。由上述思想启发, 若订购量较大时, 经销商完全可以根据需求量的情况, 再降价销售一次商品, 如果再卖不出去, 则按残值处理。因此考虑带有二次订购和二次销售的报童问题, 求解一个订购量, 使新模型的收益达到最大。通过研究,发现新模型比经典报童模型或带有反馈生产的报童模型或一次订购二次销售的报童模型的收益均有较大的提高，并做了模型的灵敏度分析。
随着报童问题的深入与拓展更加引人关注，关于报童问题的研究已有许多成果，但以往人们在进行订购决策时，大多数是采用确定性的定量模型来描述问题, 即模型中的参数均假定为确定数值。但实际上有些参数，例如产品的需求量、订购价格、缺货罚金等，往往事先是无法精确给出的，一种解决方法是将这类参数看成是模糊参数。刘丽华、曾玲研究了模糊环境下可追加订购的报童问题。假设需求量、追加定购的价格等均为模糊变量，在本金有限制的条件下，以极大化收益为目标，建立一个模糊机会约束规划，并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合，给出一个混合智能算法来求解该模型，从而得到最优订购量及追加的最大定购量，并且给出了数值例子[12]。于春云、赵希男、彭艳东、潘德惠同样将模糊随机需求期望值理论引入对模糊随机需求模式下单周期库存优化问题研究，建立了模糊随机收益期望值最大化的单一产品模糊随机报童模型和多产品模糊随机规划报童模型，并根据遗传算法理论和计算机模糊随机变量模拟技术设计了求解模型的智能算法[13]。
报童模型还有其他方面的拓展研究。宋海涛、王秋月进行了三角分布下可追加订购的报童问题最优解。文中指出在经典报童问题中,订购是一次性的,这容易导致供货服务水平与无缺货风险贮存成本之间的矛盾[14]。笔者研究可追加订购的报童问题，把收益作为目标函数，在追加订购数量有限制的条件下,建立了数学模型。在假设需求满足三角分布下,讨论了最优解的具体求法。宋海涛、林正华提出二次降价销售模型, 在假设存在降价销售最大容量的条件下, 建立了模型, 并给出最优解[15]。在收益、服务水平等方面对此模型与经典报童模型进行了初步比较, 并对最优解
的灵敏度进行了分析。学者们在众多方面对经典的报童模型进行了扩展,Moutaz Khouja 将这些扩展方向分成了11个类别,详见表1。
表2.1 报童模型的方向及其内容
2.4 报童模型未来进一步研究方向
对于考虑回收的报童模型，存在很多继续扩展的方向。对于这些方向的完善可以使得对回收问题及其影响的理解更加深刻。
多周期是一个重要的拓展方向。首先需要对不同时间段之间新旧货物的转化做出合理的假设，接着考虑初期存在初始存货的情况下应该如何做出生产决策，然后考虑连续多个周期生产策略是否具有良好的结构和性质。这其中需要运用动态规划的方法，并且结果很有可能不是简单的某一固定值，而是使总产量与回收件的数量存在某种数量关系。
多个报童在回收问题上进行博弈也是一个重要的拓展方向。例如，Geraldo and J ayashankar M.和Savaskan 在此方向上已经取得很大的进展。
信息不完全的报童模型的一个重要的拓展方向。由于回收活动往往比采购活动的不确定性更大，并且往往不可控，因此信息的价值也更加显著。探讨此环境下的回收问题也变得更加有价值。
如果将定价与销售努力考虑进模型，那么决策的维度又增加了，并且也更加接近现实情形。回收环境下的多决策变量联合优化将会具有更大的挑战性。
多层级供应链是单个报童模型基础上的进一步研究。将研究的视角跨出单个决策者的范围，考虑上下游之间的关系以及供应链的整体表现，整合双边际、博弈、契约等方向的研究成果，扩展的空间很大。
3 市场需求预测
3.1 市场需求预测种类
在社会主义条件下，随着国民经济的发展和社会购买力的提高，市场需求不仅在数量上是不断增长的，同时在品种、花色、式样等方面也是不断变化的。为了充分发挥市场信息的反馈作用，从而使商业经营活动适应千变万变的市场需要，市场预测工作必须做到经常化和多样化。因此，要使市场预测及时反映市场发展变化的实际，就必须进行多种类型的市场预测[16]。
市场预测，从最终结果来说，就是预测市场需求量（从企业的角度来说，则就预测市场销售量）。但不论是市场需求还是销售，又都是具体的，一定地区、一定时间的需求或销售。
这样，根据经营管理的需要，市场预测就可以划分为商品层次、空间层次、时间层次三种类型，每种类型的预测又分为若干种，现分述如下。
3.1.1 商品层次
市场需求复杂多变，顾客对商品的需求范围越来越广泛。企业进行市场预测落实到商品的需求（销售）预测的种类也越来越多；同时，对品种需求预测也是多方面的。因此，商品层次按顾客需求的商品范围划分，市场预测分为单项商品预测、同类商品预测、分销消费对象的商品预测和商品总量预测。
（1）单项商品预测，是对某种品牌、质量、规格、花色、款式等具体商品市场需求的预测。比如，对25英寸彩电各种品牌的需求预测。单项商品预测是十分具体细微的。
（2）同类商品预测，是对某一类商品按其不同特征进行市场需求预测的。比如对绿色食品需求预测；对上海产地针织面料需求预测等等。商品分类及其特征选择可按生产经营管理具体信息要求来决定。一般按商品用途分类，如食品类、服装类、日用品类、纺织面料类等等。商品特征通常包括产地、原材料、质量等级等等。
（3）分消费对象的商品预测。包括两种情况：一是按某一消费对象（如青年工人、大专学生、中青年干部等）需要的各种商品进行预测；一是按不同消费对象所需求的某种商品的花色式样、规格进行的预测，如服装，不仅要分别对男装、女装、童装进行预测，还应按老年、中年、青年及胖、中、瘦体型分别进行预测。
商品总量预测，是对消费者所需求的各种商品总量进行预测。这类预测的目的是为实现
社会有支付能力的货币需求与商品供应做到总量上的平衡，以及为调节供求关系决策提供依据。
3.1.2 空间层次
商品预测的空间层次，即预测商品需求的地区范围。按空间层次、市场预测可分为全国性市
场预测、地区性市场预测、当地市场预测以及行业或企业市场占有率预测。
（1）全国性市场预测，是对全国统一市场需求的发展变化及其趋势的预测。目的是为指导企业生产经营发展方向，调节全国的商品产供销销关系，合理分配关系国计民生的重要商品提供依据。
（2）地区性市场预测，是对某地区或某经济区的市场需求及发展前景的预测。以便为该地区或该经济区安排生产、组织货源、指导消费提供信息，更好地满足地区市场的需要。
（3）当地市场预测，是对企业所在地（市、县）的市场需求及其发展趋势的预测。以便企业正确地确定经营的商品数量、品种结构、规格、质量等提供资料，生产经营适销对路的商品，满足市场上多种多样的需求。
（4）市场占有率预测，是在专业分工基础上，对某个市场范围内，本行业在市场销售总量（额）中所占比例及其弯化趋势，或本企业生产经营的某种商品在同行业、同一市场、同一种商品总销售量（额）中所占比重及其发展趋势的预测。市场占有率是反映一个行业或一个企业经营水平高低的重要经济指标。预测市场占有率，能力行业或企业了解其市场竞争地位，正确地规划发展目标，确定经营方案。
3.1.3 时间层次
进行市场预测所得出的市场需求量，必定属于一定时间内某地区对某商品的需求量，如果没有时间限制，这种市场预测就会失去它的意义。按照时间层次，市场预测可以分为短期预测、近期预测、中期预测和长期预测。
（1）短期预测，是以日、周、旬、月为时间单位，对一个季度内市场需求量的预测。它为企业确定短期内的生产经营任务和落实实施方案及措施提供依据。
（2）近期预测，是以月或季为时间单位，对季度内或年内的市场需求及其发展前景的预测。为制定季度计划、年度计划、组织货源，合理安排市场提供依据。
（3）中期预测，是以年为时间单位对1年以上3年或5年内的市场发展前景的预测。目的是为企业制定中期经营发展战略决策提供依据。
（4）长期预测，是以年为时间单位，对3年或5年以上的市场经济前景的预测。它是为制定长期发展规划提供依据。
3.2 市场预测的步骤
市场预测过程包括归纳、演绎（推断）两个阶段。归纳阶段：从确定预测目标入手，收集有关资料，经过对资料分析处理、提炼和概括，再用恰当的形式描述预测对象的基本规律。演绎（推
断）阶段：利用所归纳的基本演变规律，根据对未来条件的了解和分析，推测出预测对象在未来某个期间的可能水平及其必要的评价。整个预测过程大致有以下步骤：明确预测目标；搜集资料；分析判断，建立预测模型；做出预测。
3.2.1 明确预测目标
预测目标明确，预测工作才能做到有的放矢。预测目标的确定应根据经营管理的需要，服从决策的要求。确定预测目标包括确定预测范围、目标领域和预测的时间要求。通常要经过预测目标分析来确定。
（1）要了解决策的要求，确定本次预测空间层次、商品层次、时间层次属于哪一种类；应达到哪些要求，如预测结果的精度要求；拿出预测结果的最后期限等。
（2）开展目标分析。所谓目标分析，是运用系统观点，逐步把握目标和外部环境之间的依存关系。这样有益于辩明预测目标的主要变化特征和影响因素，在基本掌握预测目标变化机理的基础上，搜集资料，选择合适的预测方法。许多预测项目涉及的范围和因素是多方面的，因此，将总体目标逐步分解是必要的。在识别分解过程中，预测者和决策者需反复进行对话，在双方统一认识的基础上，明确预测对象的边界范围和预测目标的主体结构。
例如，我国为制定小轿车生产行业五年规划，开展小轿车发展前景活动。该项预测是全国性小轿车商品市场的长期预测。预测项目涉及市场需求预测、轿车生产化发展预测和影响因素预测三个子项目。而这三个子项目还可以根据所掌握的情况进一步分解。如，根据我国轿车市场的实际情况，轿车市场需求可分为家庭私人需求和社会集团需求两部分。社会集团需求又可分为企事业单位、旅游出租业、乡镇企业等细分市场。通过逐步分解，就能较容易地识别每个子市场需求及其主要影响因素。这样，将一个预测问题就明朗化了，通过对各子市场需求预测就能实现整个市场需求预测。当然，目标分析开始时，总是建立在人们先验知识基础上，在实际预测分析研究过程中，还可不断加以调整。
通过目标分析，明确了预测目标及研究的相关内容，也就为下面的资料搜集、预测方法选择指明了方向。
3.2.2 搜集资料
进行市场预测，必须占有充分的资料。预测所需的资料可以分为两类：一类是关于预测对象本身的历史和现实资料，如我国家庭私人历年来购买小轿车的统计资料、社会集团历年来的消费统计资料，如影响私人小轿车需求的人均收入水平统计资料、影响出租车需求的旅游业发展速度资料、影响企事业小轿车需求的国家干部用车标准政策资料，以及道路条件等等。
在市场预测中一般可以利用各种调查方式获取的第一手资料，也可以利用各种渠道获取的第二资料。搜集资料一定要注意广泛性、适用性。资料搜集不全面、不系统，会严重影响预测质量。但也不是说收集的资料越多越好，漫无目的地搜集资料一是会浪费时间、人力和资金；二是会因资料过多，缺乏重点，反而会给预测工作带来麻烦，降低预测质量。为此，对于搜集到的资料，一定要进行鉴别和整理加工，判断资料的真实性和可用程度，去掉那些不真实、与预测关系不密切、不能说明问题的资料。如果有些必需的资料不易取得，还可以通过诸如配额测算、比例测算、适用面测算等方法进行测算而得。
3.2.3 分析判断，建立预测模型
分析判断，是对搜集的资料进行综合分析，并经过判断、推理、概括，使感性认识上升为理性认识，由事物的现象深入到事物的本质，选择预测方法描述预测对象的基本演变规律。也就是说，这种分析判断是根据预测人员现有的知识，经验以及在对当前市场的了解水平下，对未来市场性质和程度一种估计和判断。市场预测的结果基本上也就就是依据分析判断，用模型描述的演变规律推断而得出的。所以，分析判断，建立预测模型也就成为关键性步骤。
（1）分析判断。市场预测分析判断的内容主要有下面几点。
分析观察期内市场影响因素同市场需求量的依存关系。在实际工作中，预测人员往往受时间、能力的限制，难以捕捉和分析太多的因素，而只能选择其主要的。如分析市场需求变化与国家政治经济形势和方针政策的依存关系；与社会商品购买力及其构成的变化或依存关系；与国家进出口贸易发展的依存关系；与同种或异种产品的适用性、花色、款式、成本、价格、竞争等变化的关系；与子体商品或母体商品市场需求的依存关系。
分析预测期的产供销关系。商品的产供销是一个有机的整体，预测期产供销关系及其变化的分析主要有：分析市场需求商品的品种、数量、结构及其流通渠道的发展变化；分析社会生产能力是否与市场需求总量相适应；分析各种生产企业生产的商品结构是否与消费结构相适应；分析原材料供应情况。
分析当前的消费心理、消费倾向及其发展变化趋势。主要分析随机收入的增加，广告促销顺行条件下人们的攀比心理、赶时髦心理以及与一定社会集团、社会阶层相适应的趋同心理、归属心理、表现自我价值的非趋同心理（商品的个性化）等等的变化对购买商品的数量、品种、花色、款式的影响关系。
在上述分析基础上，便可对市场商品供需关系本质有必要的了解，判断各种商品的社会供需差额，包括顺差和逆差；判断供需基本平衡的商品或有顺（逆）差的商品，它们反映的各种现象
的实际情况如何，以及判明它们的发展趋势。
（2）建立预测模型。在预测者做出上述判断后，通常为了进行量的估计，要选择预测方法建立预测模型。预测方法很多，每种预测方法对不同预测对象目标的有效性是不同的，如果预测方法选择不当，将会大大降低预测效果及其可靠性。因此，选择预测方法十分重要。
在选择预测方法，应该从以下三方面考虑。
首先，应服从于预测目标。即方法的选择应该满足经营管理决策对具体信息的要求。企业的战略决策、战术决策、日常业务决策的信息要求在预测对象范围、预测期长短、预测精度等方面是不同的，选用的预测方法也就不同。
其次，预测对象商品本身的特点。不同的预测对象商品，具有不同的属性和其内在的变化特点。如服装、儿童玩具、家用电器类商品，一旦被社会所接受，其发展速度相当迅速，但更新淘汰也很快。因此，采用趋延伸法外推要谨慎，而市场调查、类比法的预测效果则会好此。那些技术性强、投资大的消费类商品，往往自开发、中间试验直至全面生产进入市场需要经历一定的发展阶段，一旦被社会接受认可，更新淘汰过程也比较缓慢。它们的市场需求变化过程往往表现为发展期缓慢，成熟悉期较长而平稳，衰退期也得较迟。此时，在不同发展阶段可以依据事物发展的边疆性原则，采用趋势延伸法外推，或因果关系法外推进行中短期预测，不失为一种可行的方法。
再次，考虑预测时期现有的条件和基础。预测方法的选择必须建立在切实可行的基础上。各种新的预测方法层出不穷，在实际中还是要受数据资料、经费、人力、设备等方面条件制约，而实施有困难。往往面对实际条件，建立一个实用的预测模型为好。即在达到预测要求的情况下，预测模型越简单越好。因为，预测精度与模型的复杂性并不成正比。再者，简单的模型容易被决策者理解接受，对预测结果就可放心使用，再者，简单的模型容易被决策者理解接受，对预测结果就可放心使用，真正发挥预测价值。
总之，预测方法的选择取决于人们对预测对象发展过程规律的认识，而这种认识必须建立在系统分析和判断的基础上。对预测对象目标变化规律认识得越深刻，则选择的预测方法越有针对性，越能说明问题，预测质量也就越高。当然，结合具体情况，发挥各种方法的长处，将各种可行的预将方法和管理者的经验结合起来，相互补充，就更能恰当地提高预测精度。
3.2.4 作出预测
作出预测，是预测的最后一个阶段。它是在选择预测方法建立预测模型的基础上，根据对未来的了解分析，推测（或计算）预测目标的可能水平和发展趋势，进而作出分析与评估，得出最
终预测结论。
（1）利用预测模型推测或计算预测值。预测方法不同建立的预测模型也不同。总的来看预测模型有两类，一类是定性判断的现象之间的完全确定的函数关系模型。如某公司1995年商品库存量450万元，随着营业规律扩大，库存量也随之增大，每年约递增5%，平均每万元库存量需要面积14平方米，到1998年该公司所需仓库面积的预测模型为450×[1+5%]3 ×14，即该公司到1998年需要仓库面积约为7293平方米。另一类则是定性分析判断出现象之间的某种比较稳定的相关关系。例如，城乡居民收入和消费支出都是变量，但是收入变动与由此引起的乡居民收入和消费支出都是变量，但是收入变动与由此引起的消费支出变动之间的比例关系比较稳定，但这种比例关系的形式会随时期不同或地域不同而不同，对此只能用数学方法建立现象之间非完全确定的函数关系模型，即数学预测模型。时间序列分析法或回归分析法建立的都是数学预测模型。
（2）判断评价预测值的合理性，最后确定预测结论。利用预测模型推算或计算的结果（预测值）只是初步预测结果。由于市场系统的复杂性和随机性，以及调查资料不全，或知识与经验的不足等原因，预测值和实际情况总是存在一定的偏差。因此，对预测值应加以分析评价。通常办法有下面几种。
第一种，根据常识和经验，去检查、判断预测结果是否合理。
第二种，计算预测误差，看看存在的误差多大，是否超过预测要求。
第三种，分析正在形成的各种征兆、苗头反映的未来条件的变化，判断这些条件、影响因素的影响程度可能出现的变化。比如，有的影响因素影响程度可能由大变小；有的由小变大；有的还可能失去了影响；或有可能产生一些新的影响因素。所有这些变化，都可能导致预测目标今后出现新的发展趋势和发展速度。所以，不能认为预测模型的推算或计算结果就是最终预测值。
第四种，在条件允许情况下，采用多种预测方法进行预测，然后综合评价各种预测结果的可信程度。
总之，不宜简单地认为预测模型的预测值就是最后预测值，而要及时利用上述办法作出对比，推理判断，对预测初值作必要的调整，确定出最终的预测值。
从整个预测过程四个步骤介绍，说明预测的质量完全取决于预测者对所预测的对象事物及各种相关条件的熟悉程度，他们的知识面宽、观察能力、逻辑推理和分析判断的能力、估测能力和处理技巧等方面的差别，往往会得到质量相差很大的预测结论。市场预测既是一门科学，又是一门艺术。
4 温州鹏昌皮革有限公司
4.1 公司背景
温州鹏昌皮革有限公司的前身是平阳县鹏昌皮革服装场，隶属于浙江鹏昌皮革有限公司。2002年10月，由浙江鹏昌皮革有限公司析出，与台湾竞禾实业股份有限公司合资经营，组建成中外合资企业温州鹏昌皮革有限公司。2004年11月由练祖起、练祖鹏出资收购了原浙江鹏昌皮革有限公司在温州鹏昌皮革有限公司的全部股份。现在公司经营范围为：皮革、皮革制品及服装、手套、皮腰带等制造。
公司主导产品是猪皮服装及皮革服装、皮腰带、皮手套，从皮革制品到服装、手套实行一条龙流水线生产。其中头层、二层反绒服装革、仿山羊皮、耐水洗服装革等系列产品，全面达到GB-1872国家标准，堪与当今国际上同类产品相媲美。公司生产的皮革服装也相继被认定为温州名牌产品。产品远销东南亚、美国、俄罗斯及欧盟国家和地区。
公司现有职工650多人，其中科技人员和高层管理人员31人，技术力量雄厚。公司自有厂房占地面积20000平方米，建筑面积12000平方米。组建后，2003年销售额、出口交货值、税收、利润等各项指标大幅度飙升，被评为温州市出口贸易先进单位、县纳税大户、省农行AAA资信等级，荣获市、县明星企业称号，董事长练祖起被评为温州市百名优秀经理（厂长）。
这几年来，公司取得喜人的成绩：年平均工业总产值1.3亿元，年出口创汇224万美元，年平均利润额1201万元。
2007年，是新组建的温州鹏昌皮革有限公司的第五个年头，也是最为关键的一年。在这一年中，尽管受到皮革服装行业普遍疲软及人民币升值的压力下，但是，在当地党政机关大力支持下，全体员工奋勇拼搏，以创新求发展，以科学发展观为指导思想，建立一整套行之有效的产品质量检验体系，赢得国内外客商的好评。在2005年6月组建并投产皮带车间，追加投资200多万元皮带生产设备后，06年又继续开拓新产品，皮手套生产线也相继投产。由于质量上乘，业务蒸蒸日上，外贸订单纷至沓来。
鹏昌人遵循“质量是生命，顾客为中心，管理促效益，创新求发展。”的企业理念，一人为本、以诚信为荣，完善全方位的商品流通网络，把高质量的产品和最真诚的服务奉献给四海宾朋。
4.2 公司面临的生产困境
温州鹏昌皮革有限公司，是皮衣、皮带、皮手套的专业生产商、出口商。温州鹏昌皮革有限公司将一年分为四个销售季节：春季（2月到4月）、夏季（5月到7月）、秋季（8月到10月）、
定岗定编，你怎样预测人员需求量 金融危机下，如何让企业的生产经营更加高效?其中的一个措施就是在对未来人才需求进行相对准确预测的基础上，重新审定人员编制。那么，怎样的预测才更科学、更准确呢? 在为企业提供咨询服务的过程中，我们发现，不同行业、不同性质的企业在处理定岗定编、人员数量预测等方面的问题时，主要通过定性判断或“拍脑袋”的方式来解决，缺乏科学且定量化的手段作补充，结果应用往往差强人意。 网络型企业的特点及人员需求预测难题 A公司为一家民营城市燃气公司，企业处于高速发展阶段，在多个城市收购了子公司。由于历史原因，各子公司业务规模、员工人数等方面存在较大差异，有的子公司人员配置臃肿，而有的子公司因业务发展较快而产生岗位严重缺员的现象。总部对各单位人员配置数量缺乏统一标准，人力资源管理依据不足，这为公司进一步并购中的风险评估带来了很大困难。 B公司为一家超市连锁企业，公司正处于稳步发展阶段，下属十余家门店。一直令人力资源总监头痛的问题是：总部无数次开会讨论提出的门店定岗定编方案，一到执行就出问题，各门店都会找出很多理由证明自己人员不够用，而总部对门店的实际情况又缺乏了解，对门店提出的理由无法辨别，从而导致定岗定编方案迟迟不能落实。 C公司为一家电力行业的大型国企，在全国绝大部分省市都设有子公司。总部人力资源部要制订“十二五”人力资源战略规划，需要对“十二五”期间人员的需求数量进行预测。公司一直采用1990年制定的劳动定员标准来确定各子公司的人员数量，由于组织变革、技术进步等因素，原先的标准已不能适用“十二五”期间的人员需求预测，亟需对定员标准进行修订。 纵观上述三家企业，我们可以发现他们具有以下两大共同点： 第一，企业类型相似。以上三家企业都存在多个职能类似，且业务模式可复制的下属组织机构，其工作内容、业务流程、人员配置等方面的差异不大，我们将这类企业称之为“网络型企业”。通常，这类企业具有这样四个特点：一是业务内容基本相同，仅存在地区、规模等方面的差异；二是业务模式差异不大；三是业务流程差异不大，主要流程可以标准化；四是人员配置差异不大，对各类人员的数量、结构和质量要求基本相同。 第二，存在的问题雷同。A公司面临的问题是如何对已有或准备并购的公司的人员配置状况进行评估，做出合理的人员配置；B公司面临的问题是如何拿出让各门店都信服的定岗定编方案；C公司面临的问题是如何修订劳动定员标准，进行科学的人员需求预测。可见，问题的核心都可以归结为如何通过科学的技术方法，确定各单位、各岗位所需的合理人数。 一般而言，进行人员预测的方法主要有这样三种：一是组织分析法，即从整个组织的愿景和使命出发，梳理组织结构，根据具体的业务流程需要，确定所需岗位设置及人员配备；二是标杆对照法，即参照本行业典型企业现时的人员配置进行人员需求预测；三是劳动效率法，狭义上是指根据生产任务和员工的劳动效率以及出勤等因素来计算岗位人数，广义上是指考虑工作量和工作效率的相关性，来确定人员需求数量。其实，组织分析法和标杆对照法也都在一定程度中体现了劳动效率法的思想。 考虑到组织的复杂性以及定性分析的局限性，通常基于定量分析的劳动效率法是解决人员需求预测的最
人力需求预测之计算机模拟预测法 随着预测技术的提高，人们希望考虑进更多的因素、希望得出更精确的结果，开始求助于功能强大的计算机。计算机模拟预测法应运而生，考虑影响人力资源需求的种种因素，建立预测人力资源需求的模型，将这些影响因素在未来可能的数值输入计算机，最终得到相应的人力资源需求方案。 步骤： （1）寻找各种影响人力资源需求的因素； （2）分析这些因素之间的联系，分析这些因素与人力资源需求的联系； （3）借助计算机建立人力资源需求预测模型； （4）将未来各种因素可能出现的数值输入计算机，模拟未来的环境，计算机直接输出人力资源需求方法。 模型中应包括一些重要的数据，如生产单位产品需要的直接劳动工时、销售额等。如果包括的数据足够充分，除可预测出总人数外，还可预测出各个岗位需要的具体人数。 计算机模拟预测又被称之为在“虚拟的世界”里进行实验，在这个实验中，最主要的一些影响因素可归入生产计划和销售计划。输入不同的生产计划和销售计划，可以得出不同的人力资源需求方案，这一过程就像一个实验过程。因此，运用这一系统，可以很快地将生产计划、销售计划转化为对人员的需求。 计算机模拟预测法是人力资源需求预测中最复杂最精确的一种方法，综合考虑了各种因素对人员需求的影响。在电脑模拟的虚拟环境中，分析企业未来可能遇到的外部环境和可能出现的内部状况，从而最终得到人力资源需求方案。 一些企业已经开始利用计算机来建立人员需求预测系统，即是计算机化预测系统（computerized forecast）。虽然这种方法最精确、最科学，但是由于建立一个与现实接近的模拟环境很困难，并且要耗费大量的时间和金钱，因此也只有很少的一些企业在使用。 Key facts： A．模型中包括的因素比较多，要认清各种因素与人员需求的关系； B．建立模型时，常常会陷入追求数据完美的误区，而忽视了数据的真实意义； C．人员需求预测系统不仅可以预测人员需求，还可以通过不断地更换未来数据得出不同的人员需求方案，比较这些方案从而为企业的其它计划提供参考； D．当一些重要的关系变化后，要及时修正模型，这个工作需要专业人士完成，最好是由当初建立模型的团队完成。
报童卖报 国贸系报关班：王曦 法学系行政法务一班：何国泽 一、问题： 报童每天清晨从报社购进报纸零售，晚上将没有卖掉的报纸退回。设报纸每份的购进价为b ，零售价为a ，退回价为c ，假设a>b>c 。即报童售出一份报纸赚a-b ，退回一份赔b-c 。报童每天购进报纸太多，卖不完会赔钱；购进太少，不够卖会少挣钱。试为报童筹划一下每天购进报纸的数量，以获得最大收入。 二、模型分析： 购进量由需求量确定，需求量是随机的。假定报童已通过自己的经验或其他渠道掌握了需求量的随机规律，即在他的销受范围内每天报纸的需求量为 r 份的概率是f(r)(r=0,1,2…)有了f(r),a 和b,c 就可以建立关于购进量的优化模型。 三、模型建立： 假设每天购进量是n 份，需求量是随机的，r 可以小于，等于或大于n, ，所以报童每天的收入也是随机的。那么，作为优化模型的目标函数，不能取每天的收入，而取长期卖报（月，年）的日平均收入。从概率论大数定律的观点看，这相当于报童每天收入的期望值，简称平均收入。 记报童每天购进n 份报纸的平均收入为G(n), 如果这天的需求量r<=n, 则售出r 份，退回n-r 份；如果需求量人r>n,则r 份将全部售出。需求量为r 的概率是f(r),则 问题归结为在()c b a r f ,,,已知时，求n 是G(n)最大。 四、模型求解： 购进量n 都相当大，将r 视为连续变量便于分析和计算，这时概率f(r)转化为概率密度函数p(r) 计算 令0=dn dG 得dn dG ()()()()()()dr r p b a dr r p c b n np c a n n ??∞-+---=02 得到()()c b b a dr r p dr r p n n --=??∞ n 应满足上式。()10=?∞ dr r p 使报童日平均收入达到最大的购进量为 ()c a b a dr r p n --=?0 根据需求量的概率密度p(r)的图形可以确定购进量n 在图中用p1,p2分别
需求预测方法 常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法，基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法，基于人工智能技术的人工神经网络算法。归纳如图1： 图1：物资需求预测方法 一、 时间序列法 1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。 2.概况： 时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动，②季节变动，③循环变动，④不规则变动。 若以S t ，T t ，C t ，I t 表示时间序列的季节因素S t ，长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有 加法模型： 乘法模型： 混合模型： 时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化。 t t t t I S T x ++=t t t t I S T x ??=)() )t t t t t t t t I T S x b I T S x a +?=+?=
3.时间序列常用分析方法：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等 （1）移动平均法 ①简单移动平均法：将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值。该时间段根据要求取最近的。例如：5个月的需求量分别是10，12，32，12，38。预测第6个月的需求量。 =27。 可以选择使用3个月的数据作为依据。那么第6个月的预测量Q=32+12+38 3 ②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重。例如：上个例子，3个月的数据，可以按照远近分别赋权重0.2，0.3，0.5。那么第6个月的预测量Q=0.2×32+0.3×12+0.5×38=29（只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同，简单移动平均默认权重=1.） （2）指数平滑法 基本思想：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权数，新数据给予较大的权数，旧数据给予较小的权数。 指数平滑法的通用算法： 指数平滑法的基本公式：St=aYt+(1-a)St-1 式中， St--时间t的平滑值； Yt--时间t的实际值； St-1--时间t-1的平滑值； a--平滑常数，其取值范围为[0,1] 具体方法：一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑。 方法的选取：指数平滑方法的选用，一般可根据原数列散点图呈现的趋势来确定。当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。如呈现直线趋势，选用二次指数平滑法；若实际数据序列呈非线性递增趋势，采用三次指数平滑预测方法。如呈现抛物线趋势，选用三次指数平滑法。或者，当时间序列的数据经二次指数平滑处理后，仍有曲率时，应用三次指数平滑法。 （3）季节变动法 根据季节变动特征分为：水平型季节变动和长期趋势季节变动 ①水平型季节变动: 是指时间序列中各项数值的变化是围绕某一个水平值上下周期性的波动。若时间序列呈水平型季节变动，则意味着时间序列中不存在明显的长期趋势变动而仅有季节变动和不规则变动。
市场需求预测 所谓预测就是根据过去和现在已有的材料和知识来推测未来。把握事物变化的规律，有一定的难度，也具有一定的科学性。市场需求预测，就是对未来潜在市场需求量进行推断和估计。市场预测是对市场发展的未来趋势的科学预计、测算和判断，是在大量历史与现实依据的基础上，经过严密的分析、测算和判断来获得的。 市场指某一产品全部现实的和潜在的购买者的总和。潜在市场：指那些表明对某个市场上出售的商品有某种程度兴趣的顾客群体。有效市场：是由一群对某一产品有兴趣、有收入和通路的潜在市场顾客组成。合格有效市场：是指对在某个市场上出售的商品有兴趣、有收入和可取得该商品的合格的顾客群体。目标市场（又称为服务市场）：是公司决定要在合格有效市场上追求的那部分。渗透市场：是指那些已经买了这种公司产品的顾客群体。那么，什么是市场需求呢？科特勒在《市场营销管理》一书中所下的定义是：“一个产品的市场需求是指在一定的地理区域、一定的时期内、一定的营销环境和一定的营销计划下，特定顾客群体可能购买的产品总量”。 市场需求预测的类型：1.根据预测范围的不同，有宏观市场需求预测、行业需求预测和企业需求预测三种。宏观市场需求预测是从全社会商品销售或社会消费品零售的角度，对未来一定时期的市场需求总量的预测。行业需求预测是工商企业从合理组织生产和经营的角度出发，对未来一定时期具体市场对某类或某种商品的购买量的推测和估计。2.按照预测时间的长短，有长期预测、中期预测和短期预测之
分。长期预测是指对五年以上的市场环境变化及其对市场需求的影响的预测，有的可能包括整个产品生命周期或者更长时期；中期预测是指有关一年以上、五年以内的市场需求变动趋势和可能的市场形势的预测；短期预测是指一年以内的市场需求的预测。3.按预测方式的差异，市场需求预测可分为判断预测和计量预测。判断预测是指预测者主要依据自身的经验、直觉或者有关的知识，对未来一定时期市场需求变动趋势所进行的估计。计量预测，又叫定量预测，是依据已知的各种数据资料，利用预测模型，通过计算获得对未来一定时期市场需求水平预测值的预测方式。 市场需求预测的作用：为企业制定市场营销计划、进行市场营销决策提供依据，评价市场营销机会，选择目标市场，确定新产品开发及上市时机。 营销主管需要估计的有：总市场潜量，地区市场潜理，实际销售额，市场份额。总市场潜量：是在一定的时期内，在一定的行业营销努力水平和一定的环境条件下，一个行业全部公司所能获得的最大销量（数量或金额）。一个常用的估计方法是：Q= n×q×p（Q= 总市场潜量，n= 在一定的假设下，特定产品的购买者数量，q= 一个购买者的平均购买数量，p= 每一平均单位的价格）。地区市场潜量：公司需要估计各个不同城市、地区和国家的市场潜量，一种是主要用于为工业用户服务的厂商所采用的市场组合法，另一种是主要由为消费者服务的厂商所采用的多因素指数法（先识别影响市场需求潜量的因素，然后加权求和）。
实验一、需求预测模型 预测是用科学的方法预计、推断事物发展的必要性或可能性的行为，即根据过去和现在预计未来，由已知推断未知的过程。 预测分析的具体方法很多，概括起来主要有两种：定量预测法和定性预测法。定量预测法是在掌握与预测对象有关的各种要素的定量资料的基础上，运用现代数学方法进行数据处理，据以建立能够反映有关变量之间规律性联系的各类预测模型的方法体系。定量预测法又可分为时间系列预测法和因果关系预测法。定性预测法是由有关方面的专业人员根据个人经验和知识，结合预测对象的特点进行综合分析，对事物的未来状况和发展趋势做出推测的预测方法。它一般不需要进行复杂的定量分析，适用于缺乏完备的历史资料或有关变量之间缺乏明显的数量关系等情况下的预测。定性预测法又可分为德尔菲法、各部门主管集体讨论法、销售人员意见汇集法、消费市场调查法等。 定性预测法和定量预测法在实际应用中相互补充、相辅相成。定量分析法虽然较精确，但许多非计量因素无法考虑；定性分析法虽然可以将非计量因素考虑进去，但估计的准确性在很大程度上受预测人员的经验和素质的影响，难免产生预测结论因人而异，带有一定的主观随意性。因此，在实际工作中常常是二者结合，相互取长补短，以提高预测的准确性和预测结论的可信度。 不管何种机构，如果按照以下步骤进行预测，将会使自己的预测结果更加有效：⑴明确定预测目标；⑵将需求规划和预测结合起来；⑶识别影响需求预测的主要因素；⑷理解和识别顾客群；⑸决定采用适当的预测方法；⑹确定预测效果的评估方法和误差的测度方法。 通过上面的介绍，我们知道，需求预测的方法很多，而在本次实验中，我们主要训练学生如何使用Excel来完成定量预测法中时间序列预测法的计算和分析工作。 一、实验目的 1、掌握如何建立时间序列预测模型，并能根据不同的系统需求框架选择合适的预 测方法。 2、掌握如何用Excel完成时间序列预测模型的计算和数据分析工作，包括回归分 析、预测误差的测定。 二、实验内容 1、时间序列预测法的相关知识 任何预测方法的目的都是预测系统需求部分和估计随机需求部分。系统需求部分的数据在一般形式下包含有需求水平、需求趋势和季节性需求。它也可能表现为如下列方程所示的多种形式。 ○复合型：系统需求=需求水平×需求趋势×季节性需求 ○附加型：系统需求=需求水平+需求趋势+季节性需求 ○混合型：系统需求=（需求水平+需求趋势）×季节性需求 运用于既定预测的系统需求部分的具体形式，取决于需求的性质。针对每种形式，企业都可以采用静态法和适应法这两种方法。 下面我们将通过一个实例来阐述时间序列预测法中的静态法和适应法，在预测过程中，我们假定系统需求是混合型，即系统需求=（需求水平+需求趋势）×季节性需求。 2、引例 天然气在线公司利用现有的管道设施供应天然气，同时满足各个分销商的网上紧急订购需求。该公司自2003年第二季度成立以来，需求一直在增长。计划年度将从某给定年度的第二季度开始，并延续到下一年的第一季度。公司正在规划其必备的生产能力及从2006年第
关于报童问题的分析 摘要 本文讨论了单周期的随即贮存模型——报童问题。通过运用蒙特卡洛（MC ）算法、插值拟合等基本模型，运用概率论与数理统计的背景知识，得出每天报纸需求量的概率分布，建立报童收益模型，以达到报童最大收益为目的，使报童每天的进货量与需求量尽可能地吻合，以使损失最少，收益最大。 在问题一中，首先对题目中给出的报童159天的报纸需求量进行概率分布计算，得出报纸需求量的概率分布)(r f ，...2,1,0=r ，代入建立好的报童收益模型中求出平均收益的最大值7358.33)(=n MaxG ，n r r f = )(，200=n 。 在问题二中，即将第一问中的概率分布)(r f 转化为概率密度)(r p ，在Matlab 工具箱子CFtool 中计算得出此时概率密度为正态分布，将问题一模型中的求和转化为积分，通过对目标求导等手段分析得出每天的报纸进货量n 。其中 2 ) 98 .54)1.190(( )(--=x e r p ，=)(n G （ ） ，=n 关键词 随即贮存，概率分布，概率密度，平均收益
1、问题重述 1.１问题背景 在实际生产生活过程中，经常会遇到一些随时间、地点、背景不同而发生变化的事物，例如报纸的销售的问题。如果报纸的销售量小于需求量，则会给报童带来缺货损失，失去一部分潜在客户，一部分报纸失销（为简化计算，在本模型中我们忽略缺货损失）；如果报纸的销售量大于需求量，则会导致一部分报纸被退回报社，给报童造成一部分退货损失，减少盈利。所以在实际考虑中，应使报纸的购入量尽可能地吻合需求量，减少报童的损失，获得更大的盈利。 １.２报童获利途径 报童以每份0.3元的价格买进报纸，以0.5元的价格出售。当天销售不出去的报纸将以每份0.2元的价格退还报社。根据长期统计，假设已经得到了159天报纸需求量的情况。对现有数据分析，得出报童每天最佳买进报纸量，使报童的平均总收入最大。 １.３问题提出 现在需用数学建模解决以下问题： 问题1：若将据报纸需求量看作离散型分布，试根据给出统计数据，求出报纸需求量的分布律，并建立数学模型，确定报童每天买进报纸的数量，使报童的平均总收入最大？ 问题2：若将据报纸需求量看作连续型分布，试根据给出的统计数据，进行分布假设检验，确定该报纸需求量的分布，并建立数学模型，确定报童每天买进报纸的数量，使报童的平均总收入最大？ ２、模型假设 （１）假设报童在以后的日子里需求量概率分布概率密度遵循这159天的规律（２）假设不考虑缺货损失 （３）假设报童进报纸量达到一定数量后不会产生贮存等其他费用 （４）假设报童每天都能买进计算出来的应进报纸量 ３、符号说明 r报纸需求量 f报纸需求量概率分布（离散型） (r ) p报纸需求量概率密度（连续性） (r ) G报童每天购进n份报纸的平均收入 ) (n
浅析卷烟需求预测的基本方法当前，卷烟市场呈现“工、商、零”三维一体的新型格局，市场的卷烟货源投放来自于卷烟需求预测，卷烟需求预测工作的虚实影响到卷烟市场的货源满足率。作为最贴近市场、最了解市场、最熟悉客户的客户经理，我们无疑在卷烟市场需求预测方面占有举足轻重的地位，其预测准确率的高低直接关系到“按客户订单组织货源”的可行性及“卷烟市场营销上水平”的进程。 卷烟需求预测就是在卷烟市场调研和对卷烟销售历史数据分析的基础上，运用科学分析方法，对市场需求及未来变化趋势进行分析研究，从而预测未来市场需求和变化趋势的过程。卷烟需求预测一般分为定性预测法和定量预测法。定性预测法是利用对业务知识熟悉、具有丰富经验和较强的综合分析能力的业务人员或专家学者，根据卷烟销售历史资料和相关资料，对卷烟未来销售趋势做出性质上的判断和预测。 定量预测法则是利用销售历史资料，运用一定的数学分析方法和数学模型，找到数据或影响变量之间的规律性联系，以此对卷烟需求或销售的变化趋势做出定量的分析和预测。 卷烟是一种特殊消费商品，其销量以时间为序列，呈现一定的销售规律，但由于消费者的不确定因素，单靠定性或定量预测方法是不能准确预测其销量的。在实际工作中，往往是定性和定量分析和预测方法结合使用。以定性分析确定卷烟市场需求发展趋势，然后以定量预测方法确定数学模型，从而对卷烟市场需求和销售变化
情况做出准确和精确的判断和预测。下面，我将结合“镇巴辖区卷烟销售情况”，对现用的卷烟需求预测方法之“移动平均法”做以实例说明。一、现有方法介绍： <一）、方法说明： 移动平均预测法是一种重要的时间预测方法，它能反映数据的变化趋势，具有较好的修匀历史数据、消除随机波动影响的作用。对具有长期趋势变动和季节性变动的时间序列数据，经过移动平均调整后，可以消除不规律的变动，从而较好地揭示经济现象的长期发展趋势。<二）、计算公式： n y y y M n t t t t ---+++= K 211 注： 1 t M 为第t 期的移动平均值， t y 代表第t 期的实际销量，n 代表平均预测法的跨 度周期<通常取n=3、n=5） <三）、方法步骤： 见下表，以镇巴2018年5月份需求预测为例： 镇巴2018年5月份需求预测(移动平均法>
报童诀窍 一、问题： 报童每天清晨从报社购进报纸零售，晚上将没有卖掉的报纸退回。设报纸每份的购进价为b ，零售价为a ，退回价为c ，假设a>b>c 。即报童售出一份报纸赚a-b ，退回一份赔b-c 。报童每天购进报纸太多，卖不完会赔钱；购进太少，不够卖会少挣钱。试为报童筹划一下每天购进报纸的数量，以获得最大收入。 二、模型分析： 购进量由需求量确定，需求量是随机的。假定报童已通过自己的经验或其他渠道掌握了需求量的随机规律，即在他的销受范围内每天报纸的需求量为 r 份的概率是f(r)(r=0,1,2…)有了f(r),a 和b,c 就可以建立关于购进量的优化模型。 三、模型建立： 假设每天购进量是n 份，需求量是随机的，r 可以小于，等于或大于n, ，所以报童每天的收入也是随机的。那么，作为优化模型的目标函数，不能取每天的收入，而取长期卖报（月，年）的日平均收入。从概率论大数定律的观点看，这相当于报童每天收入的期望值，简称平均收入。 记报童每天购进n 份报纸的平均收入为G(n), 如果这天的需求量r<=n, 则售出r 份，退回n-r 份；如果需求量人r>n,则r 份将全部售出。需求量为r 的概率是f(r),则 ()()()()[]()()()∑∑=∞ +=-+----= n r n r r nf b a r f r n c b r b a n G 0 1 问题归结为在()c b a r f ,,,已知时，求n 是G(n)最大。 四、模型求解： 购进量n 都相当大，将r 视为连续变量便于分析和计算，这时概率f(r)转化为概率密度函数p(r) ()()()()[]()()()??∞ -+----= n n dr r np b a dr r p r n c b r b a n G 0 计算 ()()()()?-- -=n dr r p c b n np b a dn dG 0()()()()dr r p b a n np b a n ?∞ -+ -- 令0=dn dG 得 dn dG ()()()()()()dr r p b a dr r p c b n np c a n n ??∞-+---=0 2 得到 ()()c b b a dr r p dr r p n n --= ? ?∞ n 应满足上式。()10 =?∞ dr r p 使报童日平均收入达到最大的购进量为 ()c a b a dr r p n --= ? 根据需求量的概率密度p(r)的图形可以确定购进量n 在图中用p1,p2分别表示曲线p(r)下的
现代办公家具五金件的研究 摘要：随着时代的进步和科学技术的不断发展，现代办公家具出现各式各样的产品，五金件在满足基本连接功能之外，如何能够有更多的发展和设计来满足人们日益变化的工作需求，如何更合理化，如何更新颖化，如何更人性化，如何满足最大程度上的质量和外观上的要求便成了我们现今追求的新目标。五金件行业在中国还会有一个长足的进步和发展。开发设计者在产品造型创新、制造工艺、材料发展和防腐处理等技术工艺以及板式办公家具五金件连接的力学性能等方面的研究制造上需要投入更多的精力。 关键词：五金件；造型创新；技术工艺；力学性能
The research of modern office furniture hardware Abstract: With the era of progress and the continuous development of science and technology, modern office furniture in a wide range of products and hardware to meet the basic connectivity, how can we have more development and design to meet the growing demand for changes in the work , How to be More rationalized, more humane ways, how to meet the greatest extent on the quality and appearance of the requirements of today will become our pursuit of new targets. Hardware industry in China will have a great progress and development. The development of modeling innovation in product design, manufacturing processes, materials and the development of technology embalmed, and other plate furniture and hardware, such as connecting the mechanical properties of the study on the need to create more energy input. Keyword: Hardware; Modeling innovation; Technical craft; Mechanical properties
§2 报童问题模型 [问题的提出] 报童每天清晨从报社购进报纸零售，晚上将没有卖掉的报纸退回．设报纸每份的购进价为b，零售价为a，退回价为c，应该自然地假设为a>b>c．这就是说，报童售出一份报纸赚a-b，退回一份赔b-c．报童每天如果购进的报纸太少，不够卖的，会少赚钱；如果购进太多，卖不完，将要赔钱．请你为报童筹划一下，他应如何确定每天购进报纸的数量，以获得最大的收入． [问题的分析及假设] 众所周知，应该根据需求量确定购进量．需求量是随机的，假定报童已经通过自己的经验或其它的渠道掌握了需求量的随机规律，即在他的销售范围内每天报纸的需求量为r份的概率是) f．有了) (r r f和a，b，c， ,2,1,0 )( r ( 就可以建立关于购进量的优化模型了． 假设每天购进量为n份，因为需求量r是随机的，r可以小于n，等于n或大于n，致使报童每天的收入也是随机的，所以作为优化模型的目标函数，不能是报童每天的收入，而应该是他长期(几个月，一年)卖报的日平均收入．从概率论大数定律的观点看，这相当于报童每天收入的期望值，以下简称平均收入． [模型的建立及求解] 记报童每天购进n份报纸时的平均收入为G(n)，如果这天的需求量r≤n，则他售出r份，退回n-r份；如果这天的需求量r>n，则n份将全部售出．考虑到需求量为r的概率是) f，所以 (r 问题归结为在) f，a，b，c已知时，求n使G(n)最大． (r 通常需求量r的取值和购进量n都相当大，将r视为连续变量更便于分析和计算，这时概率) f转化为概率密度函数) (r (r p，(1)式变成 计算
令0=dn dG .得到 使报童日平均收入达到最大的购进量n 应满足(3)式．因为?∞ =01)(dr r p ，所以(3)式又可表为 根据需求量的概率密度)(r p 的图形很容易从(3)式确定购进量n ．在图2中用1P ，2P 分别表示曲线)(r p 下的两块面积，则(3)式可记作 因为当购进n 份报纸时，?=n dr r p P 01)(是需 求量r 不超过n 的概率，即卖不完的概率： ?∞=n dr r p P )(2是需求量r 超过n 的概率，即卖完 的概率，所以（3）式表明，购进的份数 应该使卖 不完和卖完的概率之比，恰好等于卖出一份赚的钱 a-b 与退回一份赔b-c 之比.显然，当报童与报社签订的合同使报童每份赚钱和赔钱之比越大时，报童购进的份数就应该越多.
人力资源需求预测 人力资源需求及其确定，这是人力资源规划的基础性概念。弄清这些概念的含义是很重要的。下面分别对它们作出解释。 ·人力资源需求。人们资源需求包括总量需求和个量需求，也包括数量、质量和结构等方面的需求。所谓总量需求，是指一个国家在某一阶段或时限内对人力资源的需求总量，这个总量可按照数量、质量和结构来分析和划分。所谓个量需求，则是指某一具体组织在某一具体阶段内对人力资源的需求量，同样可以按照数量、质量和结构来分析和划分。 ·人力资源需求的确定。人力资源需求的确定包括两个方面，即单个组织人力资源需求的确定和整个社会人力资源需求的确定。对一个组织而言，人力资源需求的确定与整个社会的需求确定是有所不同的，一般应用“边际生产率理论”来确定。该理论认为，企业对劳动力的需求的确定，不只是根据工厂生产产品的需要，还要根据对增加动力所花费的成本和期望所能增加收入之比较。这说明，由于增加动力所带来的利润大于为其所支付的成本，因而，只要劳动力的边际收（MPR）大于劳动力的边际成(MLC)，企业就会增加劳动生产率。边际生产率理论的核心是要把某种生产要素的边际收入同它的边际成本进行比，并且是以追求最大限度的利润为基本前提和出发点的。但是，这个主要适用于企业组织，而对于非物质生产组织来说，则很难使用这个理论来确定人力资源的需求。对于非物质生产部门而言，人力资源需求的确定一般取决于组织的性质、职能、规模及发展目标等因素。 一个国家，乃至整个社会人力资源无原则求的确定，一般应考虑：（1）确定一个国家人力资源无原则求的基础，即现有人力资源的投入状况。（2）根据一个国家未来发展的需要来确定人力资源的需求。（3）把国家对特殊人才的需求作为人力资源需求确定的依据之一。（4）充分考虑需求与人力资源供给的平衡问题。 人力资源需求预测具有如下特点： ·科学性。人力资源无原则求预测通常是根据以往的资料，按照一的科学程序，运用一定的科学方法及逻辑推理等手段，对人力资源未来发展的趋势作出的分析。预测所获取的有关未来事件的各种可能性的现象、结果和水平等信息，反映了人力资源与诸相关因素相互联系和制约关系，它基本上是人力资源发展的规律性的反映。 ·近似性。由于事物的发展并不是简单的重复，总要到各方面不断变化的因素的影响，这使得人力资源需求预测的结果总会与将来事件发生的实际结果存在一定的偏差，预测的数值仅仅是一个近似值，因此，预测具有近似性。 ·局限性。预测对象的许多因素往往受到外部各种因素变化的影响而带有一定的不确定性，并常常有随机性，这就使人力资源预测具有局限性。不仅如此，由于在建立预测模型时简化了一些因素和条件，致使预测结果往往不能表达事物发展的全貌。因此，预测的结果对事物性质的表达难免产生一定的局限性。 人力资源需求预测的原则 人力资源需求预测的活动不能忽略如下原则： ·科学性原则。坚持运用科学方法来实施预测。 ·实用性原则。从本组织的实际需要出发，考虑到本组织人力资源发展的合理速度、结构和规模，努力使预测既符合科学要求，又方法简便，易于操作，经济实用。 ·连贯性原则。把未来的发展同过去和现在联系起来。 ·相关性原则。人力资源需求时不时的变化像任何事物一样，也存在诸多相关的因素，诸如经济发展目标、组织发展的规模、可能的投入、政府的方针政策、社会及经济的发展等等。进行人力资源需求预测，不能不考虑诸种相关因素，诸如：
第23卷第4期2009年07月湖南大学学报(社会科学版 Journal of Hunan University(Social Sciences Vol.23,No.4 Jul.2009 汽车市场需求预测建模及其应用研究3 马超群,赵海龙 (湖南大学工商管理学院,湖南长沙410082 [摘要]采用指数增长模型和向量自回归VAR等模型对中国汽车普及进行预测分析。采用协整误差校正模型,分析2008年全球金融危机对中国汽车市场需求的影响。根据汽车普及存在相似性现象,提出了一种新的预测方法,对中国中长期汽车市场需求进行了预测。 [关键词]汽车;市场需求;预测模型 [中图分类号]F06.29[文献标识码]A[文章编号]1008— 1763(200904—0038—07 Research on the M odeli n g of Auto mobile De mand Forecasti n g and E mpi ri cal Analysis MA chao2qun,ZHAO hai2l ong (School of Business Ad m inistrati on,Hunan University,Changsha410082,China Abstract:I n this article,an exponential increasing model and a VAR model are adop ted t o f orecast and ana2 lyze the aut omobile popularizati on of China.A cointegrati on and err or correcti on model is adop ted t o analyze the i m2 pact of the gl
青岛高校信息有限公司 房地产需求预测数学模型设计 2017年1月12日
目录 1 房地产需求影响因素 (2) 2 模型建立 (2) 2.1 逐步回归分析 (2) 2.2 自回归移动平均算法 (3)
1 房地产需求影响因素 房地产种类很多，本文以商品住房为例，预测房地产需求。影响房地产需求的因素有很多，主要影响因素包括： 1、区域人口总数。区域住房总面积一定，人口总数越多，房产需求越大； 2、人均可支配收入。人均可支配收入体现居民的实际购买力，依此体现居 民购买住房的可能性； 3、区域生产总值。国民经济发展水平直接影响各行业的发展，经济水平的 提高必然带动房地产业自身的发展和其他行业对房地产的需求； 4、房地产价格。购房人群对房地产价格敏感，房地产价格是影响房地产需 求的主导因素之一； 5、贷款利率。银行贷款利率上调意味着购房成本增加，进而影响房地产需 求； 6、通货膨胀率。房地产是一种具有保值增值的可投资产品，通货膨胀率高 时，购房成为投资者规避通货膨胀风险的一种手段，影响房地产需求。 2 模型建立 建立房地产需求预测数学模型，预测模型可以采用逐步回归分析算法和时间序列分析的自回归移动平均法。 2.1 逐步回归分析 在第一节的因素分析中，各因素之间有可能存在一定的相关关系，当两个因素之间有一定相关关系时，可以解释为这两个因素反映房地产需求的信息有一定的重叠。 多重共线性检验可以将重复的或相关关系较强的变量删除，得到可能少的两两不相关的变量，而且这些变量在反映房地产需求信息方面尽可能保持原有的信息。 第一节的六个因素为影响房地产需求的六个变量，记为X1,X2,?,X6，使用其中一个变量，分别对另外五个变量做线性回归，若相关系数大于0.8，则存在较严重的多重共线性，剔除该变量，直到消除多重共线性，使用最小二乘估计
报童模型 某批发商准备订购一批圣诞树供圣诞节期间销售。该批发商对包括订货费在内的每棵圣诞树要支付$2,树的售价为$6。未售出的树只能按$1出售。如果他知道节日期间圣诞树需求量的概率分布，问该批发商应该订购多少树？ 一名报童以每份0.20元的价格从发行人那里订购报纸，然后以0.50元的价格售出。但是，他在订购第二天的报纸时不能确定实际的需求量，而根据以前的经验，他知道需求量具有均值为50份、标准差为12份的正态分布。那么，他应当订购多少份报纸呢？ 假定报童已53份报纸，而另一报贩愿以每份0.4元买入，有多少买多少。那么，报童应当卖给该报贩多少份报纸呢？ 基本思路：单周期库存问题决策侧重于定货批量，没有订货时间决策问题；订货量等于需求预测量；库存控制的关键：确定或估计需求量；预测误差的存在导致二种损失（成本）：欠储（机会）成本：需求量大于订货量导致缺货而造成的损失；超储（陈旧）成本：需求量小于订货量导致超储而造成的损失；机会成本或超储成本对最佳订货量的确定起决定性的作用。 （1）期望损失最小法 比较不同订货量下的期望损失，取期望损失最小的订货量作为最佳订货量。 已知：单位成本：C/件，单位售价：P/件，降价处理：S/件 则：单件机会成本：Cu=P – C 单件超储成本：Co=C-S 当订货量为Q时，期望损失为： 式中P(d)为实际需求量为d时的概率 某商店挂历需求的分布率： 已知，进价为C=50元/每份，售价P=80元/每份。降价处理S=30元/每份。求该商店应该进多少挂历为好。 （2）期望利润最大法 比较不同订货量下的期望利润，取期望利润最大的订货量作为最佳订货量。
已知：单位成本：C/件，单位售价：P/件，降价处理：S/件 则： 单件收益：Cu=P - C 单件超储成本：Co=C-S 当订货量为Q 时，期望利润为： 式中P(d)为实际需求量为d 时的概率 某商店挂历需求的分布率： （3）边际分析法 考虑：如果增加一个产品订货能使期望收益大于期望成本，那么就应该在原订货量的基础上追加一个产品的订货。 当增加到第D 个产品时，如果下式成立: D 为订货量，P(D)为需求量大于等于D 的概率 从满足需要的最小可能订货量开始，随着订货量的增加，P(D)便随之下降。在某一点上，P(D)可以使上式两个期望值相等，将此时的P(D)记为P*(D)，并称之为临界概率: 已知：单位成本：C/件，单位售价：P/件，降价处理：S/件 则： 单件机会成本：Cu=P - C 单件超储成本：Co=C-S 计算临界概率P （D*）： P （D*） Cu =[1-P （D*）] Co P D C P D C u o ()(())?>-?1P D C P D C P D C C C u o o u o ***()(())()?=-?=+1
PC纸杯案例讨论与分析 组员：陆佳宇韩丹丹李薇陈燕翟娜周青 云 2014/10/28 Tuesday VAIO
Pc纸杯公司市场需求预测案例讨论 背景资料 PC纸杯公司创立于1999年，位于素有九省通衢之称的武汉市，当时国家经济贸易委员会提出在2000年前淘汰一次性发泡塑料餐具的要求，公司现任董事长李总抓住机会创立了PC纸杯公司，并致力于纸杯等纸餐具的生产和销售。在市场一片欣欣向荣的同时，李总发现他的工作变得越来越不轻松了，虽然公司各个部门工作都很努力，但是他感到这种努力有时候并没有带来理想的结果上周销售部门报上来的报表显示5盎司和8盎司的冰激凌纸杯及16盎司的大饮料杯严重缺货，不得不追加生产，这样既影响了销售业绩也并不利与控制生产成本，而同时会计部门报告4盎司冰激凌纸杯和9盎司的饮料杯已经严重挤压，需要尽快处理。由于不能对纸杯的市场需求作出相对准确的预测，公司已经并且正在付出缺货和积压的代价。 下面我们就来探讨一下该如何使公司走出这一困境： 一、可以有哪些方式对PC纸杯公司的需求量进行预测 1定性预测法 定性预测是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和程度上的判断，然后，再通过一定形式综合各方面的的意见，作为预测未来的主要依据。定性预测在工程
实践申被广泛使用，无论是有意还是无意的。特别适合于对预测对象的数据资料（包括历史的和现实的）掌握不充分，或影响因素复杂：难以用数字描述，或对主要影响因素难以进行数量分析等情况。 德尔菲法：公司可以请专家就公司现状进行咨询； 部门主管集体讨论，召集所有部门、搜集相关资料进行讨论； 用户调查法，询问并记录销售商、用户等的意见、建议 销售人员意见汇集法，各地区的销售人员根据个人的判断或与地区有关部门交换意见并判断后作出预测 2、定量预测法 定量预测法又称为统计预测法，其主要特点是利用统计资料和数学模型来进行预测。然而，这并不意味着定量方法完全排除主观因素，相反，主观判断在定量方法中仍起着重要的作用，只不过它与定性方法相比，各种主观因素所起的作用小一些罢了。定量预测法可分为因果模型和时间序列模型，时间序列还可进一步细分。 时间序列平滑型（移动平均法、一次指数平滑法、二次指数平滑法） 时间序列分解型（乘法模型、加法模型） 综合上述方法，将PC纸杯公司的需求预测转化为定性问题，再通过讨论以及以往模型给定的数据确定产品的权重，最后由时间序列模型和因果关系模型两种主要的定量预测方
需求预测方法及模型总结 学院：交通运输工程学院 专业：交通工程 班级学号：071412127 学生姓名：刘学鹏 指导教师：秦丹丹 完成时间：2015-11-26
需求预测方法及模型总结 交通需求预测是交通规划中的核心内容之一。交通发展政策的制定、交通网络设计以及方案评价都与交通需求预测有密切的关系。现代交通规划理论中的交通需求预测习惯上被分为四个阶段，即交通产生预测、交通分布预测、交通方式分担预测及交通网络分配。下面就对交通需求预测的四阶段法以及其各自的模型进行总结。 一、交通生成预测 Ⅰ、增长率法 增长率法是根据预测对象（如客货运量、经济指标等）的预计增长速度进行预测的方法。 预测模型的一般形式为： Q t =Q （1+α）t 增长率法的关键在于确定增长率，但增长率随着选择年限及计算方法的不同而存在较大的差异。所以增长率法一般仅适用于增长率变化不大且增长趋势稳定的情况，其特点是计算简单，但预测结果粗略，较适用于近期预测。 Ⅱ、乘车系数法 乘车系数法又称为原单位发生率法，类似于城市交通预测中的类别发生率法，它用区域总人口与平均每人年度乘车次数来预测客运量。模型的形式为： Q t =P t β 乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测，各种偶然因素会使其发生较大波动。此外，人口、职业、年龄的变化也使系数很难符合一定规律。 Ⅲ、产值系数法 产值系数法是根据预测期国民经济指标值（如工农业总产值、社会总产值、国民收入等）和确定的每单位指标值所引起的货运量或客运量进行预测的方法。模型的形式为： Q t =M t β Ⅳ、弹性系数法 弹性系数法是通过研究单位社会经济指标产生的小区交通出行量，预测将来吸引、发生量的一种方法。此法是综合考虑我国经济发展水平和产业结构和发展