預測的分類

需求預測 預測分類及應用 預測的分類短期預測短期預測跨度可以是幾周、幾個月，最多為1年，物流管理中的運輸車輛安排、人員調(diào)度等主要使用短期預測，它也是任何模式庫存管理的關鍵。中期預測中期預測多為幾個月，不超過3年，可用于預算安排等。長期預測長期預測多為3年以上，可用于物流設施的選址、物流戰(zhàn)略的設計等。定性預測定性預測就是借助個人的判斷、直覺和意見調(diào)查對未來作出趨勢性的估計，屬于主觀性預測，精度較差，并且很難標準化。由于缺乏量化，定性分析常用于預測一般商業(yè)趨勢或長時期內(nèi)對某類產(chǎn)品或服務的潛在需求，主要為高層管理者使用。此外，因為定性預測對數(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)品預測中，使用較多。定量預測定量預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測。因果分析的前提條件是預測變量是由其他相關變量決定的。常見的回歸和相關因素分析法就屬于此種方法，它假定解釋變量與預測變量之間呈某種函數(shù)關系，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立回歸模型，從而進行預測。理論上如果關系選擇恰當，因果分析法可以幫助我們作出精確的預測，但現(xiàn)實生活中這種關系并不經(jīng)常存在，即使有他們的關聯(lián)程度也比較低，而且也很難判斷在我們所關心的時段內(nèi)，這種因果關系是否發(fā)生作用，所以，預測誤差難以避免。

歷史映射法是另一種定量預測方法。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)這一原理進行預測的方法很多，如移動平均法、指數(shù)平滑法等。

定量預測適應了企業(yè)管理中量化未來需求的要求，在生產(chǎn)經(jīng)營，尤其是物流管理領域起著重要作用。但由于遠期預測誤差過大，使得預測本身失去價值，所以定量預測法大多數(shù)用在近期預測上。