預測的平均絕對誤差.ppt

生管報告：十一章 預測 指導教授 : 盧淵源 教授 M934011001洪貴燕 M934011026李佳玲 M934011023解怡倩 M934011028黃育章 M934011039李品熙 M934011030張永琦 M934011024張家瑜 預測的重要性 預測是公司長期規劃的基礎 財務領域 預算規劃、成本控制 行銷企劃 新產品企劃、獎勵銷售人員 生產管理 製程選擇、產能規劃、設備配置、 生產規劃排程與存貨 對預測的正確態度 不可能有完美的預測：不穩定的變數 從不同預測方法尋找共識 持續的檢查與更新變數 在合理範圍得到最佳預測方法 需求管理 目的 協調和控制所有的需求來源 需求來源 相依需求 需求來自於其他的產品或服務 獨立需求 需求不來自於其他產品 是預測的重點 積極應對 消極應對 預測類型 定性 主觀的 時間序列 依據過去的數據預測未來的需求 因果關係 需求與環境中許多要素有關 模擬 對未來情境在一個規範的假設下做預測 預測方法 需求的型態 某段時間的平均需求 趨勢 季節性 循環週期 隨機變異 自我相關性 任何一點的期望值是與他過去自己的值高度相關 等候線理論(waiting line theory) 影響需求的變化性 具有成長及季節性因素的產品需求 常見的趨勢類型 定性預測技巧草根預測法 ?草根預測法藉由連續的累加基層的資料 來建立預測值，它假設越接近顧客或最 終產品使用者的人，越瞭解它未來的需 要。 定性預測技巧市調法 ?公司常雇用專精於市場調查的外部公司， 來從事這類型的預測， 當公司要做產品 研究時最常使用此法。 ?收集資料的主要方式是問卷和訪談。 定性預測技巧專家意見法 ?三個臭皮匠勝過一個諸葛亮！ ?集合各種不同單位的人，比小群體更能 發展出可信靠的預測值，經由開放式會 議自由交換意見而來。 ?困難點：較低層員工會被較高管理階層 所壓制。 定性預測技巧歷史類推法 ?嘗試預測新產品需求時，由現有或同類 產品做為一種模式來類推。 ?互補產品﹑替代的競爭產品，及產品是 收入的函數時適用此種方法。 定性預測技巧Delphi法 ?對參與研究的個人採「匿名」方式！ ?步驟如下： 1.挑選參與者，以在不同領域中具備專業知識者佳。 2.經由問卷調查，由參與者獲取預測值。 3.綜合結果，再整理合適的新問題，並再發給參與者。 4.再次歸納，修正預測值和情境，並整理新的問題。 5.如有必要，重覆步驟4 ，將最後結論發給所有參與者。 定性預測技巧Delphi法 ?重覆三次後，通常能得到滿意的結果。 ?決定所需時間的因素： 1.參與人員的數目。 2.發展預測值需要牽涉多少變數。 3.回覆問卷的速度。 時間序列預測模式 依照過去資料來預測未來 選擇預測模型的取決條件 預測的時間範圍 資料的取得性 需要的準確度 預測的預算之多寡 合格人員的取得 其他像是公司的彈性及預測錯誤的影響 預測的時間範圍 企業界短期預測通常指三個月內，中期是三個月到二年，長期則是超過二年 短期模型為因應隨機變異且因短期改變而調整 像消費者對新產品的反應 中期預測對季節影響較有用 長期預測則可看出一般的趨勢，且在認定主要轉折點時特別有用 預測模型種類分析 簡單移動平均 使用過去的資料來預測未來的結果 使用時機： 產品的需求量並非快速的成長或下降 沒有季節因素的影響 有效去除不規律變異 取相鄰資料的中間值 三週及九週的簡單平均移動 實際需求與三週及九週的移動平均圖 加權移動平均法 附予每一個變數相對應的比重值，且比重的加總等於一 簡單移動平均法每一個元素的比重是一樣的 加權的法則也沒有一定的規則，通常使用： 經驗法 試誤法 指數平滑法 指數平滑法只需要三個資料 最近的預測結果 最近一期的實際需求 平滑常數alpha（α） 指數平滑法 被廣泛接受的原因 準確 建構指數平滑的模式很簡單 使用者可以理解它是如何運作的 運算簡易 因為使用很少的歷史資料，所以計算的儲存空間較少 驗證此法則的準確度也很簡單 平滑常數 平滑常數 決定了平準的程度及對預測資料和真實資料間之差值的反應速度 由所要預測產品的特性，以及管理者對較佳反應速度的認知來決定 生產標準的產品且相對的需求穩定 預測值和真實結果的誤差很小，可能只有5到10% 公司正值成長期 反應比例就要高些，可能在15到30% 趨勢效應 單一平滑指數有需求變化延緩的缺點 加入趨勢因素 調整式預測（Adaptive forecasting）：調整α值 指數預測結果較真實落後 加入趨勢調整因子δ來更正 調整式預測 選取適當的α值： 先決定兩個或兩個以上的α值，計算預測值與真實值之間的誤差，