第5章 需求預測 (二) 適應性預測方法 對於適應性預測方法，水準、趨勢和季節性因素的估計都會因為觀測到的需求值而修正。 幾種適應性預測方法： 移動平均法 簡單指數平滑法 趨勢修正的指數平滑法（Holt 模式） 趨勢和季節性修正的指數平滑法（Winter 模式）
在第t 期時對第t＋l 期作預測可以下式表示： 適應性預測的基本公式 在第t 期時對第t＋l 期作預測可以下式表示： © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
移動平均法 (Moving Average Method) 當需求假設沒有明顯的趨勢和季節性因素時可使用。 N 期間移動平均：以最近N個期間的平均水準當成期間t 水準的估計值。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
所有用於未來期間需求的目前估計值是相同，且是以目前水準估計值來估算。 在觀察完第t＋1期的需求後，可以修正預測值如下： 例題：Ex.7-1。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
簡單指數平滑法 (Simple Exponential Smoothing Method) 當需求沒有明顯的趨勢或季節時使用。 水準L0的初始估計值可用所有歷史資料的平均值計算。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
現在對於所有未來期間的預測值都等於現在的水準預測值，且可表示如下： 在觀察到期間t＋1的需求Dt＋1之後，修正水準的估計值如下： 例題：Ex.7-2。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
趨勢修正的指數平滑法（Holt’s Model） 適用於當需求的系統部分有水準和趨勢的特性，而沒有季節性因素時。 利用求解需求 Dt 和時間週期 t 的線性迴歸式可以得到水準和趨勢的起始值如下式： 第t期未來期間的估計值可表示如下： © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
觀察第t期的需求後，修正水準和趨勢的估計值如下： α＝水準的平滑係數 β＝趨勢的平滑係數 例題：Ex.7-3。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
趨勢和季節性修正的指數平滑法（Winter Model） 當需求的系統部分假定有水準、趨勢和季節性因素時，適用於本方法。 假設需求的重複循環期數為 p。 一開始需要水準(L0)、趨勢(T0)和季節性因素(S1, . . ., SP)的起始估計值。使用在靜態性預測方法的程序可得到上述的起始估計值。 對於期間 t，對未來期間的預測可以下式表示： © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
在得到第t＋1期的需求觀測值後，修正水準、趨勢和季節性因素之估計值如下： α＝水準的平滑係數 β＝趨勢的平滑係數 γ＝季節性因素的平滑係數 例題：Ex.7-4。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
預測方法的適用範圍 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
預測誤差的衡量 預測誤差： 均方誤差(mean squared error, MSE)： 絕對誤差(absolute deviation)： 平均絕對誤差(mean absolute deviation, MAD)： © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
7.6 預測誤差的衡量（續） 平均絕對百分比誤差(mean absolute percentage error, MAPE)： 偏態(bias)：要判別是否預測方法持續高估或低估需求，可以使用預測誤差的總和去評估此偏態。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
追蹤指標(tracking signal, TS)：是偏態和MAD的比值。 TS值須在 ± 6 的範圍內，否則可以另外選擇一個新的預測方法。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
預測的風險管理 規劃未來時必須考量預測誤差的風險。 錯誤的預測會造成明顯的存貨、設施、運輸、外包、訂購，甚至資訊管理等資源的誤差分配。 有很多原因會造成預測的誤差，其中有些更是經常發生，所以要特別注意。 前置時間長、季節性因素、產品生命週期短、產品需求不穩定等。 有兩個策略可減緩預測的風險： 提升供應鏈的回應性。 利用機會整合需求。 © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
練習題: © 2011 台灣培生教育出版(Pearson Education Taiwan)
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