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      GM(1,1)預(yù)測模型在產(chǎn)品銷售預(yù)測中的運(yùn)用

      2015-02-14 13:00:18江玉杰
      關(guān)鍵詞:銷售量后驗(yàn)礦泉水

      江玉杰

      (三江學(xué)院商學(xué)院,江蘇南京210000)

      GM(1,1)預(yù)測模型在產(chǎn)品銷售預(yù)測中的運(yùn)用

      江玉杰

      (三江學(xué)院商學(xué)院,江蘇南京210000)

      企業(yè)要想在同質(zhì)化市場上提高競爭力,必須及時地預(yù)測產(chǎn)品銷量,以便快速應(yīng)對市場變化?;诨疑到y(tǒng)理論的GM(1,1)預(yù)測模型具有對數(shù)據(jù)要求限制少、預(yù)測精度高等特性,特別適合產(chǎn)品銷量的預(yù)測。本文以FM公司礦泉水為例,詳細(xì)地闡述G(1,1)預(yù)測銷售量的全過程,這對相關(guān)人士具有重要的參考價值。

      GM(1,1)預(yù)測模型;銷售量預(yù)測;模型函數(shù);精度檢驗(yàn)

      當(dāng)今社會,消費(fèi)者的需求日益呈現(xiàn)個性化、多樣化、特殊化,使得同質(zhì)化市場的競爭更加激烈。因此,企業(yè)要想在同質(zhì)化市場上增強(qiáng)產(chǎn)品競爭力,在提高產(chǎn)品質(zhì)量、改進(jìn)產(chǎn)品包裝以及完善售后服務(wù)的同時,必須及時地把握市場變化,以便合理的規(guī)劃有限的人力、物力、財力,進(jìn)而提高企業(yè)的核心競爭力。而銷售預(yù)測是這一過程中重要的環(huán)節(jié)。銷售預(yù)測是指預(yù)測者根據(jù)以往的銷售情況以及所采用的預(yù)測模型對未來銷售情況所做的預(yù)測。其目的是通過銷售預(yù)測,實(shí)現(xiàn)以銷定產(chǎn)、及時生產(chǎn),降低交貨提前期、產(chǎn)品庫存率,提高交貨能力、服務(wù)水平。

      基于灰色系統(tǒng)理論的GM(1,1)預(yù)測模型是通過對原始時間序列進(jìn)行累加生成能夠把原先時間序列不顯著的變化趨勢轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂酗@著的變化趨勢,從而挖掘出時間序列的內(nèi)在規(guī)律,然后建立預(yù)測模型,最后通過累減還原進(jìn)行預(yù)測。現(xiàn)如今GM(1,1)預(yù)測模型在經(jīng)濟(jì)管理、環(huán)境科學(xué)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、圖像信息、航空航天等領(lǐng)域得到了廣泛的運(yùn)用,解決了許多過去難以解決的實(shí)際問題,展示了極為廣泛的應(yīng)用前景。

      本文運(yùn)用GM(1,1)預(yù)測模型詳細(xì)地闡述預(yù)測FM公司礦泉水未來年度銷售量的全過程,為初學(xué)者、預(yù)測者、決策者深入地理解G(1,1)預(yù)測模型原理具有重要的參考價值。

      1 GM(1,1)預(yù)測模型概述

      在GM(1,1)預(yù)測模型中,G是Grey縮寫,表示灰色;M是Model的縮寫,表示模型;(1,1)分別表示1階方程、1個變量。通常,GM(1,1)預(yù)測模型適用于時間序列無明顯趨勢,通過累加的方式可生成有明顯趨勢的時間序列情形。

      設(shè) 原 始 時 間 序 列 x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…x(0)(n)},其 1 次 累 加 生 成 序 列 為其中

      由于新生成序列x(1)一般近似地服從指數(shù)規(guī)律,GM(1,1)預(yù)測模型的白化形式的一階常微方程為:

      式中:a稱為發(fā)展灰數(shù),b稱為內(nèi)生控制灰數(shù),a、b均為待估參數(shù)。對于待估參數(shù)a、b,可采用最小二乘法求解,其估計(jì)值為:

      其中,數(shù)據(jù)矩陣B、數(shù)據(jù)向量Y由下面公式確定:

      2 礦泉水年度銷售量預(yù)測

      表1第3列所示數(shù)據(jù)是FM公司礦泉水近8年來的年度銷售量。該公司預(yù)測者需要根據(jù)近8年的數(shù)據(jù),預(yù)測出2015年、2016年的年度銷售量,以便及時地應(yīng)對礦泉水市場的變化、改進(jìn)礦泉水市場營銷策略。

      通常,運(yùn)用 G(1,1)預(yù)測模型建立預(yù)測函數(shù)時,需要進(jìn)行以下步驟:①數(shù)據(jù)檢驗(yàn)與處理;②建立模型函數(shù);③精度檢驗(yàn)及預(yù)測。

      2.1 數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)與處理

      為了保證 GM(1,1)建模的可行性,首先需要對已知數(shù)據(jù)進(jìn)行級比檢驗(yàn)。設(shè)原始時間序列x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…x(0)(n)},則計(jì)算序列的級比公式為:

      根據(jù)表1第3列數(shù)據(jù),可建立建立原始時間序列x(0),其表達(dá)式為:

      2.2 建立模型函數(shù)

      表1 FM公司礦泉水歷年銷售量單位:百萬瓶

      在構(gòu)建GM(1,1)時,需要采用累加方式對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理,使生成序列變成有規(guī)律的序列。累加方式就是通過序列間各時刻數(shù)據(jù)的依次累加得到新的數(shù)據(jù)與序列。累加前的序列稱為原始序列,累加后的序列稱為生成序列。根據(jù)表1第3列數(shù)據(jù),可得到基于FM礦泉水年銷售量的生成序列x(1),其表達(dá)式為:

      運(yùn)用最小二乘法求解待估參數(shù)a、b。將數(shù)據(jù)矩陣B、數(shù)據(jù)向量Y計(jì)算值代入公式一,可就得待估參數(shù)向量:

      2.3 精度檢驗(yàn)及預(yù)測

      2.3.1 精度檢驗(yàn)

      產(chǎn)品銷量預(yù)測就是借助于過去的數(shù)據(jù)去推斷、預(yù)測未來的銷售量?;诨疑碚摰?G(1,1)預(yù)測模型就是通過原始數(shù)據(jù)的處理和灰色模型的建立,發(fā)現(xiàn)、掌握系統(tǒng)發(fā)展規(guī)律,對系統(tǒng)未來狀態(tài)做出相對客觀的定量預(yù)測。因此,在建立起模型函數(shù)之后,必須檢驗(yàn)?zāi)P秃瘮?shù)的可信程度,根據(jù)需要進(jìn)行必要的修正。在模型函數(shù)精度未達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)前,不可進(jìn)行實(shí)際銷量預(yù)測。

      一般地,當(dāng)∣a∣≤2時,G(1,1)預(yù)測模型有意義。但隨著a的取值不同,模型預(yù)測效果也不同。通常,當(dāng)-0.3≤a≤2時,GM(1,1)預(yù)測模型可用于中長期預(yù)測;當(dāng)-0.5≤a<-0.3時,GM(1,1)預(yù)測模型可用于短期預(yù)測,中長期預(yù)測慎用;當(dāng)-0.8≤a<0.5時,用 GM(1,1)預(yù)測模型做短期預(yù)測應(yīng)十分謹(jǐn)慎;當(dāng)-1≤a<-0.8時,應(yīng)采用殘差修正GM(1,1)預(yù)測模型;當(dāng)-2≤a<-1時,不宜采用GM(1,1)預(yù)測模型。根據(jù)前文可知,F(xiàn)M公司礦泉水近8年銷售量的預(yù)測模型函數(shù)中a為-0.0861,使得所建模型可用于中長期預(yù)測。

      通常,檢驗(yàn)灰色 G(1,1)預(yù)測模型的精度的方法有4種,即殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)、級比偏差檢驗(yàn)以及后驗(yàn)差檢驗(yàn),而一般以殘差檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)應(yīng)用最為普遍。所以,本文針對FM公司礦泉水銷量所建的預(yù)測模型函數(shù)采用殘差檢驗(yàn)、后驗(yàn)差檢驗(yàn)兩種方法檢驗(yàn)其精度。

      殘差檢驗(yàn)就是以相對誤差占觀察值的比例大小來衡量模型函數(shù)的好壞,通常以相對殘差指標(biāo)來反映模型函數(shù)的預(yù)測精度。如果預(yù)測值與觀察值之間的誤差較大,則不能以此模型進(jìn)行預(yù)測,必須采用一定方式來提高模型函數(shù)精度。相對殘差計(jì)算公式:

      后驗(yàn)差檢驗(yàn)法是按照后驗(yàn)差比值C、小誤差概率P兩個指標(biāo)來評定模型精度等級。其等級標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。后驗(yàn)差比值C越小,則說明殘差序列方差小,原始序列數(shù)據(jù)方差大,此時殘差集中度高,擺動幅度?。恍≌`差概率P越大,則說明殘差與殘差算術(shù)平均數(shù)的絕對值小于給定值的點(diǎn)較多,所以C值越小、P值越大,其模型函數(shù)預(yù)測精度就越高。如果后驗(yàn)差檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn) GM(1,1)模型預(yù)測精度等級為不合格,那么可以進(jìn)行殘差修正的GM(1,1)模型。

      表2 殘差檢驗(yàn)精度表

      表3 預(yù)測精度等級表

      計(jì)算后驗(yàn)差比值C、小誤差概率P兩個指標(biāo)的步驟如下:

      第三步:計(jì)算后驗(yàn)差比值C、小誤差概率P

      顯然,根據(jù)計(jì)算結(jié)果可知,后驗(yàn)差比值C、小誤差概率P滿足預(yù)測精度一級標(biāo)準(zhǔn):P>0.95、C<0.35。因此可以認(rèn)為所建G(1,1)預(yù)測模型函數(shù)預(yù)測力強(qiáng)。

      2.3.2 預(yù)測銷售量

      基于模型函數(shù)通過精度檢驗(yàn),所建模型函數(shù)可用于外推預(yù)測。分別將k=9、k=10代入所建G(1,1)預(yù)測模型函數(shù):

      3 結(jié)論

      灰色理論是以“部分信息已知、部分信息未知”的小樣本、“貧信息”為研究對象,通過對部分已知信息的挖掘,提取有價值的信息,實(shí)現(xiàn)對研究對象發(fā)展規(guī)律的正確的把握。而GM(1,1)預(yù)測模型是灰色預(yù)測理論中最為核心的部分。由研究所建立的 GM(1,1)預(yù)測模型函數(shù)可知,F(xiàn)M公司礦泉水銷售量在中長期內(nèi)還會保證相對穩(wěn)定的增長速度。這樣預(yù)測結(jié)論對于FM公司的長期規(guī)劃具有重要的參考價值。

      [1]陳華友.組合預(yù)測方法有效性理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2008:28-32.

      [2]李家會.灰色預(yù)測模型在產(chǎn)品銷售預(yù)測中的應(yīng)用[J].科技信息,2014(11):93-94.

      [3]段鋒,楊芬.灰色預(yù)測模型的研究及應(yīng)用[J].湘南學(xué)院學(xué)報,2008(02):17-20

      (責(zé)任編輯:田犇)

      On the Application of GM (1,1)Prediction Model in Product Sales

      JIANG Yu-jie
      (Business School,Sanjiang University,Nanjing Jiangsu 210000,China)

      F272.1

      B

      1674-2346(2015)02-0036-06

      2015-01-30

      江玉杰,男。研究方向:市場營銷(物流管理)

      10.3969/j.issn.1674-2346.2015.02.008

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