当前课程知识点：工业生产管理概论 > 第九章 需求预测 > 第十节 季节性分析 > 季节性分析
在需求预测方法里边
另一类做法是做季节性的分析
我们在产能规划的那一讲
曾经跟大家讨论过
很多工业产品的客观市场需求
有显著的季节性特征
比如说家用的空调机
大家都知道
是夏天卖的多
冬天就几乎卖不出去了
在食品工业
比如冰淇淋
显然也是夏天卖的多
冬天就卖的比较少
当然也能卖出去一些
像服装鞋帽这些行业
也有显著的季节性
比如到夏天
T恤 裙子 凉鞋就会卖的比较多
而到了冬天
羽绒服 呢子大衣 长筒靴就会卖的比较多
所以这些产品都有显著的季节性
我们在做季节性分析的时候
有两种典型做法
一种叫加法模型
也就是说他认为需求量是在趋势性变化的基础上
再加上一个幅度不变的季节性的变化
就像这幅图画的这样
需求的总量在上升
季节性有一定的波动
但是每年的波动的幅度没有变化
这种情况在现实中其实是比较少的
而更多的情况就像下边的乘法模型所说的这样
需求量应该是趋势性的变化
乘以一个季节性的波动程度
所以这种情况就相当于在需求总量增长的同时
季节性的波动的幅度也是成比例地进行波动的
所以这样的话我们就可以采取
做季节因子分析的办法
首先把历史数据进行去季节化的处理
把季节波动性给它去掉
看看它增长的趋势到底是怎么样
或者下降的趋势是怎么样
我们就可以得到了一种没有季节性成分的
很清晰的图像
就把这个变化趋势给找出来了
然后再把季节特性给结合进来
进行预测
乘上对应的季节因子就可以了
我们举一个例子
有一个汽车停车场的管理员
他很想知道
在未来一周里边
每天来这停放的汽车的数量可能会有多少
他就把记录的过去三周的停车的数据
在这列了一个大表
然后他就想采取一个移动平均的办法
把每周从多到少的变化
这种季节性给它消除掉
为什么是取七天的一个移动平均
而不是五天或者三天
因为客观的规律告诉我们
应该是每隔七天
需求会有这种固定的周期性的波动
所以我们要取七天的移动平均
比如第一次
我们把第一周的这七天取了个平均
首先它的总和是503
取了平均之后就是71.86
但是大家想想
一二三四五六日这七天
对应的平均的时间点
可不应该放在礼拜天这个位置
应该放在什么位置
放在这七天的中心点
周四那去
所以我们再做一个中心化的处理
让它回到它原来应该呆的中心点这个地方
所以在周四这我们得到
中心化了的七天移动平均的数据是71.86
然后我们把71.86
跟星期四的真正的需求98辆做一个对比
98辆是71.86的1.36倍
这样的话我们就得到了
星期四这一天的季节性的因子
我们把这种做法做七天的移动平均
然后取平均值做中心化
再算出这个季节因子出来
从礼拜天一直做到第三周的礼拜天
这样的话我们就得到了一系列的
每天的季节因子是多少
当然因为取平均化的过程
前面三天的数据是没有的
最后三天的数据也没有
我们看看第一个有效的季节因子
是第一周的星期四1.36
星期五是1.27
一直做到最后一个第三周的星期四是1.33
我们看这里边星期四出现了三回
我们就可以把这三个星期四的季节因子
1.36 1.40 1.33来取个平均就是1.36
当然别的日子只出现过两回
比如星期一0.84
第二个是0.89
取个平均那就是0.87了
这样的话我们就可以把这一周里边
每一天的季节因子算出来
这时候停车场的管理员
如果想知道下一周每天的停车数量的话
它就可以把移动平均了之后的最后一个数72.14
乘以对应的星期一星期二
一直到星期天的季节因子
就得到了下周预计的来停车的数量
我们再回过头来看一下
这个做法的思路是什么
首先我们通过一整个季节周期的移动平均
把季节性给它去掉
得到了中心的平均的趋势
看到平均值
从71点几
70.86等等
一直到了72.14
平均值一直这么走下来的
然后我们得到了每一天的季节因子
然后再把相似的天数的季节因子取个平均
我们就得到了一星期之内
星期一星期二一直到星期天的季节因子
然后我们就可以拿这个来做预测
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