預(yù)測的分類
需求預(yù)測 預(yù)測分類及應(yīng)用 預(yù)測的分類短期預(yù)測短期預(yù)測跨度可以是幾周、幾個(gè)月，最多為1年，物流管理中的運(yùn)輸車輛安排、人員調(diào)度等主要使用短期預(yù)測，它也是任何模式庫存管理的關(guān)鍵。中期預(yù)測中期預(yù)測多為幾個(gè)月，不超過3年，可用于預(yù)算安排等。長期預(yù)測長期預(yù)測多為3年以上，可用于物流設(shè)施的選址、物流戰(zhàn)略的設(shè)計(jì)等。定性預(yù)測定性預(yù)測就是借助個(gè)人的判斷、直覺和意見調(diào)查對未來作出趨勢性的估計(jì)，屬于主觀性預(yù)測，精度較差，并且很難標(biāo)準(zhǔn)化。由于缺乏量化，定性分析常用于預(yù)測一般商業(yè)趨勢或長時(shí)期內(nèi)對某類產(chǎn)品或服務(wù)的潛在需求，主要為高層管理者使用。此外，因?yàn)槎ㄐ灶A(yù)測對數(shù)據(jù)要求少，所以在歷史數(shù)據(jù)稀少的新市場或新產(chǎn)品預(yù)測中，使用較多。定量預(yù)測定量預(yù)測方法主要有兩大類：因果分析法和歷史映射法。
因果分析法并不局限于定量預(yù)測。因果分析的前提條件是預(yù)測變量是由其他相關(guān)變量決定的。常見的回歸和相關(guān)因素分析法就屬于此種方法，它假定解釋變量與預(yù)測變量之間呈某種函數(shù)關(guān)系，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立回歸模型，從而進(jìn)行預(yù)測。理論上如果關(guān)系選擇恰當(dāng)，因果分析法可以幫助我們作出精確的預(yù)測，但現(xiàn)實(shí)生活中這種關(guān)系并不經(jīng)常存在，即使有他們的關(guān)聯(lián)程度也比較低，而且也很難判斷在我們所關(guān)心的時(shí)段內(nèi)，這種因果關(guān)系是否發(fā)生作用，所以，預(yù)測誤差難以避免。
歷史映射法是另一種定量預(yù)測方法。使用這種方法首先手中要有足夠的歷史數(shù)據(jù)以供分析，這些歷史數(shù)據(jù)，或稱時(shí)間序列，通常呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的趨勢和/或周期性特征，歷史映射法理論上假定歷史數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的趨勢和/或周期性特征將持續(xù)到未來，也就是說未來的數(shù)據(jù)也會呈現(xiàn)出同樣的至少是類似的模式。根據(jù)這一原理進(jìn)行預(yù)測的方法很多，如移動平均法、指數(shù)平滑法等。
定量預(yù)測適應(yīng)了企業(yè)管理中量化未來需求的要求，在生產(chǎn)經(jīng)營，尤其是物流管理領(lǐng)域起著重要作用。但由于遠(yuǎn)期預(yù)測誤差過大，使得預(yù)測本身失去價(jià)值，所以定量預(yù)測法大多數(shù)用在近期預(yù)測上。
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