销售预测机制建设说明书（初稿）起草人：杨柏松发货预测机制建设说明书第2页共19页目录1.目的......................................................................................................................................................32.预测技术的选择...................................................................................................................................33.固定模型时间序列技术建模...............................................................................................................64．回归分析............................................................................................................................................115．定性预测............................................................................................................................................126．销售预测机制管理............................................................................................................................137．成本风险............................................................................................................................................19发货预测机制建设说明书第3页共19页1.目的通过建立销售预测机制，实现预测物料的提前购买，以达到缩短交货周期，提高客户满意度，提升市场占有率的目的。2.预测技术的选择常见的预测技术分类是根据该技术是主观的还是统计分析的来划分，无论是分析内生数据（指使用历史的销售数据，而不考虑其他可能的影响因素），或者外生数据（指利用其他数据，比如价格、促销手段改变、竞争行为或者经济条件解释销售变化）。预测技术的这些特点引出了预测技术的三大类型：时间序列技术；回归分析（相关技术）；定性分析技术。下面我先对这三大预测技术类型做一个简单的介绍。时间序列分析技术一个显著的特点就是它们都是“内生性”的技术。时间序列分析技术考虑的仅仅是过去实际销售历史模式（即按照时间序列的销售量）。如果这种模式能被识别并且可以映射到将来，那么就有了我们的预测。无论采用何种时间序列技术，它们都是检验四种基本时序模式中的一种或几种，这几种基本模式是：水平（Level）、趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和噪音（Noise）。水平是销售历史的基准线，或者是没有趋势、季节性和噪音的情况下，销售应该表现出来的模式。趋势是销售连续增加或者减少，可以是直线或者曲线。季节性是销售增减重复出现的形态，通常是1年或者更短的时间内。噪音是随即的波动，或者是在销售历史数据中时间序列技术无法解释的部分。时间序列技术分为两种，一种是开放时间序列模型技术（OMTS），一种是固定模型时间序列技术（FMTS），其中因为OMTS技术非常复杂，而且相对于FMTS技术精确度并不会提高很多，所以尽管相关的学术研究很多，但是在现实的预测中很少应用。而FMTS技术通常比较简单，不需要太多的费用，并且要求数据量少，对于短期的（预测时间范围小于6个月），变化快且需要预测的项目多的销售预测，是一种简单且实用性好的技术。所以，我们选择了FMTS技术中应用最广泛的指数平滑法，作为我们建立定量预测模型的基础技术方法。相关（回归）分析是一项实用统计原理实现预测的技术，它试图建立销售和各种可能影响销售的外生变量（例如广告、产品质量、价格、物流服务质量或者经济情况等）之间的关系。通过分析过去的外生变量和销售数据以判断它们之间的关系强弱。例如价格上涨，销售量下降，表明发货预测机制建设说明书第4页共19页两者之间有强烈的负相关。如果一个强的相关性被发现了，那么就能用这个外生变量预测今后的销售量。合作、竞争因素以及经济情况等变量都能在相关分析预测中用到，从而使销售预测可以考虑到较广泛环境下的情形。相关分析还可以提供每个变量影响的统计估计值，因此，可以删除对模型预测贡献很少的变量。相关分析是可以使用的最有潜力提供精确预报...
