需求預(yù)測 需求預(yù)測方法 定量預(yù)測的五個方法樸素法樸素法是假定下一期需求與本期相同，對需求比較穩(wěn)定的產(chǎn)品的一種最廉價、最簡單的預(yù)測方法。移動平均法移動平均法是指把過去若干期的平均需求量當(dāng)做未來期的需求量，使用平均數(shù)計算的方法。該方法計算量小，模型簡單。
（1）簡單移動平均法就是以過去若干期的算術(shù)平均值作為未來期的預(yù)測值。但需大量歷史數(shù)據(jù)。
（2）加權(quán)移動平均法則需要對以往各期的觀測值賦予權(quán)重，權(quán)重可通過對歷史數(shù)據(jù)分析后獲得。指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法使用起來比較簡單，而且精度較好，基本表達式為：
Fn 1=Fn ×（An-Fn）
式中，F(xiàn)n 1為第n 1期預(yù)測值；
Fn為第n期預(yù)測值；
An為第n期觀測值，或第n期實際需求量（發(fā)生量）；
為參數(shù)，又稱指數(shù)平滑系數(shù)， 小，則預(yù)測結(jié)果對最新動態(tài)的反映越不敏感，表明模型較看重歷史信息。預(yù)測中使用以前期的預(yù)測值和觀測值，再確定的參數(shù) ，就可以完成預(yù)測。（續(xù)）
需求預(yù)測 需求預(yù)測方法 定量預(yù)測的五個方法回歸分析法回歸分析法是指通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，試圖找到需要預(yù)測的需求量與某些變量之間的關(guān)聯(lián)程度，建立回歸方程，從而進行預(yù)測的方法。
根據(jù)統(tǒng)計規(guī)律，樣本量越大，統(tǒng)計分析的結(jié)果越可靠。因此，回歸分析法往往需要大量的歷史數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。
現(xiàn)代管理者往往借助統(tǒng)計分析軟件，如SPSS、SARS，來完成回歸分析。
影響需求的因素很多，各因子之間的內(nèi)在聯(lián)系異常復(fù)雜。預(yù)測者會利用多個有相互依賴關(guān)系的回歸模型組成回歸方程組或者經(jīng)濟計量模型，用來推算或預(yù)測需求量。時間序列分析法時間序列分析法是一種常見的預(yù)測方法。通過考察需求隨時間波動的規(guī)律，包括變化的趨勢性（指由于消費習(xí)慣、人口總量或構(gòu)成變化等因素而引起的需求量的長期變化）、季節(jié)性（指需求隨時間而呈現(xiàn)出的周而復(fù)始的淡旺季交替現(xiàn)象）等，而對未來需求進行預(yù)測。
移動平均法和指數(shù)平滑法也是時間序列分析，但二者大大減少了對歷史數(shù)據(jù)存儲量的需求。
通常所指的時間序列分析往往指更加復(fù)雜的模型分析。
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