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产品族层预测
产品组-调整的预测FORCE-DOWN1-20金字塔形预测中销售收入的应用1-21练习历史需求
产品 A 产品 B 区域 1 150区域 1 300 区域 2 300区域 2 450 单价 $4.50 单价$8.50
管理层已经决定，下一年的总需求将达到$10,000.
计算产品A和B分别在区域1和2的预计需求量。1-22定量技术 移动平均；
指数平滑；
回归分析；
适应性平滑；
图示法；
计量经济模型；
生命周期模型。1-23 移动平均预测方法优点
简单的计算方法
可以过滤随即变异
时间越长，需求越平滑
限制
如果存在需求趋势, 很难察觉；
移动平均相对趋势是滞后的1-24预测（新） = a x 实际需求 + (1- a) x 预测（老）
预测（新） =预测（老） + a X (实际需求 –预测（老） ）指数平滑提供了更新产品预测的常规方法；
对需求要素来说，a是一个权重因数；
适合相当稳定需求产品的预测；
适合短期预测；
滞后需求趋势，不能察觉趋势。1-251-26平滑因数 参照a因数的定义
决定了历史数据在预测中的权重；
调整预测对需求变化的反应度
范围 1-27平滑因数(Cont.)确定了预测过程中需要考虑的实际需求的期数（n）；
1.00 = 1 period
0.50 = 3 periods
0.29 = 6 periods
0.15 = 12 periods
0.10 = 19 periods0.1 低权重 –非常平滑
0.9 高权重 – 接近实际指数平滑因数a不同，预测需求的趋势变化实际销售1-281-29指数平滑（例子）预测（新）= 预测（老）+ 移动因数（a） x (实际销售 –预测（老））
例子 :预测（老）= 160, 实际= 200, a = 0.1
预测（新）= 160 + (0.1 x (200 – 160))
= 160 + (0.1 x 40) = 164
例子 :预测（老）= 160, 实际 = 200, a = 0.8
预测（新）= 160 + (0.8 x (200 – 160))
= 160 + (0.8 x 40) = 192
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