物资需求预测模型与应用研究

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摘要： 针对物资消耗特点，采用二次移动平均法研究物资需求预测问题，建立了预测模型，结合具体的实例研究了模型的应用，计算结果表明，预测的结果显示与实际情况相符，并且可以方便地预测物资的消耗量，利于合理控制库存量，制订订货计划，便于工程应用。

Abstract： According to materials consumption characteristic， double moving average law was adopted to study materials demand forecast problem. Then， forecast model was established， and the specific example was analyzed by the application of the model. The calculate result shows that the forecast result accords to the actual condition and can foresee the consumption of materials. The model is applicable and reasonable.

关键词： 需求预测；移动平均法；模型

Key words： demand forecast；moving average；model

中图分类号：E237 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）21-0028-02

0 引言

物资需求预测是影响航材供应和库存管理水平的重要因素[1]。为了避免盲目性，需要对航材进行科学合理的分类和估计，人们也越来越重视航材备件科学的预测与库存控制[2-5]。

对于清洗剂、油漆、油料、化工用品等消耗性物资随时间、任务、单位等的不同变动较大，难以用主成分分析法进行研究。本文考虑采用二次移动平均法进行需求预测，以解决工程应用问题。

1 物资需求预测模型

对于消耗性物资，由相关部门统计出各类物资历年发料数据，计算出年平均发料量Q。再统计出机队的总飞行小时数T。计算出每飞行小时的平均需求q=Q/T。再用q乘以本年度的总飞行小时数，计算出年度总的需求量。

二次移动平均法，又称二重移动平均法，是利用预测目标时间序列的一次移动平均值和二次移动平均值（即以一次移动平均值为时间序列，进行计算的二次移动平均值）的滞后偏差演变规律，从而建立起线性方程进行预测的方法，它适用于某些具有线性变动趋势的经济现象。

移动平均是根据时间序列资料，逐项推移，依次计算包含一定项数的平均数，以反映时间序列变化趋势的

方法。

设时间序列为y1，y2，…，yt，则简单移一次动平均公式为

M■■=■，t？叟N（1）

式中：Mt为t期的移动平均数，N为移动平均项数。

由式（1）可知

M■■=■，t？叟N（2）

二次移动平均为在一次移动平均的基础上再进行一次一次移动平均。

M■■=■，t？叟N（3）

由上式可知

M■■=■，t？叟N（4）

其线性方程为

yt+T=at+btT（5）

式中：

yt+T代表第（t+T）的预测值。

t代表一次和二次平均的当期，通常名之为本期。

以一次移动平均值，加上一次移动平均值与二次平均值之差，作为初步基本预测值的定义，可得参数。

at，bt——都是参数，at的含义为初始基本预测值，bt为滞后偏差的修正值。

可知，参数at，bt的计算公式为

at=2M■■-M■■（6）

bt=■（M■■-M■■）（7）

式中：

M■■——代表t期的一次移动平均值；

M■■——代表t期的二次移动平均值。

N代表移动平均的期数。

at，bt代入（5），可得

yt+T=（2M■■-M■■）+■（M■■-M■■）（8）

就可以算出t以后各期T的预测值。

2 实例分析

2.1 物资消耗数据 假设某单位1995年到2011年的某物资的平均每年的消耗情况，如表1（前两列）所示。

2.2 模型计算 计算步骤如下：

①根据历年实际消耗量，以n=5年为期，计算出一次移动平均值，如表中第四栏所示。

例如1999年为

M■■=■=104.2（9）

1999年之后的依次类推。

②根据一次移动平均值，算出二次移动平均值，如表中第五栏所示。二次移动平均在一定的基础上进行又一次一次移动平均。

例如2003年的二次移动平均数为

M■■=■=109.32（10）

③计算at的值

at=2M■■-M■■（11）

例如2011年

at=2M■■-M■■=2×180-157.16=202.84（12）

④计算bt的值

bt=■（M■■-M■■）=■（180-157.16）=11.42（13）

以各年的参数代入公式

yt+T=at+btT（14）

求出预测值，以T+1为下一期的预测值。

例如2012年为

yt+T=at+btT=202.84+11.42=214.26（15）

2.3 结果分析 以2003年为本期，如使用一次移动平均值进行预测下一年的化工品消耗为115.4，则滞后值为124-115.4=8.6约占■×100%=6.93%。

如使用二次移动平均值，简单的预测值为109.32，滞后14.68，而利用本文所推导的公式预测，则预测值为124.52，仅相差0.52，误差只有0.42%。可见，利用该公式预测是比较合理的。

3 结束语

二次移动平均法适用于某些具有线性变动趋势的经济现象，而物资类的消耗正符合这一规律，因此预测结果比较理想，预测的结果显示与实际情况相符，并且可以方便地预测物资的消耗量，利用于合理控制库存量，制订订货计划，便于工程应用。

参考文献：

[1]王瑞朝，王远达，卢永吉等.军用飞机备件供应保障流程分析.飞机设计，2009，29（2）：77-80.

[2]罗兵，熊中楷，杨秀苔.存货影响销售率且理论需求为线性时变函数时的EOQ模型.中国管理科学，2002，10（6）：66-71.

[3]Zaid T. Balkhi， Lakdere Benkherouf. On an inventorymodel for deteriorating items with stock dependent and time-varying demand rates. Computers & Operations Research. 2004，（31）：223.

[4]Jinn Tsair Teng， Chun-Tao Chang. Economic production quantity models for deteriorating items with price- and stock-dependent demand. Computers & Operations Research. 2005，（32）：297-308.

[5]Yong Wu Zhou， Shan-Lin Yang. A two warehouse inventory model for items with stock-level-dependent demand rate. Int. J. Production Economics， 2005，（95）：215-228.