時間序列技術(shù)類型及方法
時間序列技術(shù)包括分析歷史數(shù)據(jù)類型和動態(tài)的各種方法，根據(jù)具體特征，可以使用各 種變化復(fù)雜的技術(shù)。
移動平均 移動平均預(yù)測法使用近時期銷售量的平均數(shù)。該平均數(shù)可以包含任何目的的前期時間。常見的是一期、二期、三期、四期和十二期。一期移動平均通過 上一期銷售量預(yù)計產(chǎn)生下一期的預(yù)測。十二期的移動平均諸如每月使用的是前十二期的平 均數(shù)。每一次可以得到一個新時期的實際數(shù)據(jù)。用它來替代老一個時期的數(shù)據(jù)。因此， 包括在平均數(shù)里的時期次數(shù)被看作是個常數(shù)。
盡管移動平均數(shù)很容易計算但它們有幾個限制，其中重要的是，他們對變化反應(yīng)遲 鈍或行動遲緩。而且必須維持和更新大量的歷史數(shù)據(jù)來計算預(yù)測。如果歷史的銷售量變化 很大，就不能靠平均數(shù)或平均值來做出有效的預(yù)測。除了基本成分，移動平均數(shù)不考慮前 面所討論的預(yù)測成分。
為了部分地克服以上缺陷，引入了加權(quán)移動平均，以此作為一種更精確的方法。該權(quán) 數(shù)更強調(diào)新的觀測數(shù)值。指數(shù)平滑代表了加權(quán)移動平均的一種形式。
指數(shù)平滑 指數(shù)平滑是根據(jù)以前的需求水平和預(yù)測水平的加權(quán)平均數(shù)估算的未來銷售量為基礎(chǔ)的。新的預(yù)測是因以往預(yù)測與實際實現(xiàn)的銷售量之間的差別，而形成的預(yù)測的增加部分的函數(shù)。
指數(shù)平滑的主要優(yōu)點在于它可以快速計算新的預(yù)測，無需大量的歷史記錄和更新資 料。因此，指數(shù)平滑高度適用于計算機化的預(yù)測。根據(jù)平滑常數(shù)的值，它還有可能監(jiān)督和 改變技術(shù)敏感性。
使用指數(shù)平滑法的關(guān)鍵在于選擇恰當(dāng)?shù)陌柊l(fā)因素。如果使用的因素為 員，實際上是 將近時期的物流需求量用做下一時期的預(yù)測值。如果使用非常低的值，例如 園郾園員，產(chǎn)生 的預(yù)測效果是將預(yù)測下降到幾乎是一種簡單移動平均。大的阿爾發(fā)因素使預(yù)測對變化非常 敏感，因而具有高度的敏感性；而小的阿爾發(fā)因素則對變動反應(yīng)遲緩，因此對隨機波動的 反應(yīng)減到低限度。因此，指數(shù)平滑并不排除需要通過判斷做出決策。在選擇阿爾發(fā)因素 的值時，預(yù)測者面臨著排除隨機波動，讓預(yù)測對需求變化做出充分反應(yīng)之間的優(yōu)選問題。
外延平滑 外延平滑可以外延到包括趨勢值和季節(jié)波動等要考慮的因素。這類技術(shù)分別被稱作趨勢指數(shù)平滑和季節(jié)性指數(shù)平滑。 外延指數(shù)平滑在能夠識別這些成分的具體數(shù)值時，便結(jié)合進了趨勢和季節(jié)的影響。外延平滑的計算類似于基本平滑模型的計算，除非存在三種成分和三種平滑常數(shù)來表現(xiàn)基本 趨勢和季節(jié)成分。
類似于基本指數(shù)平滑，外延平滑可以用低限度的記錄保存，迅速地計算新的預(yù)測。 做出反應(yīng)的技術(shù)能力取決于平滑常數(shù)值。較高的數(shù)值提供快速的反應(yīng)，但會導(dǎo)致過度反 應(yīng)。外延技術(shù)的主要特點是，它們直接考慮趨勢值和季節(jié)因素成分。雖然這肯定是一種優(yōu) 點，但它也是一種弱點。外延技術(shù)常常被認(rèn)為過分敏感，因為人們沒有能力正確地細(xì)分每 一項預(yù)測成分。這種過于敏感的反應(yīng)會產(chǎn)生預(yù)測精度的問題。
適應(yīng)性平滑 適應(yīng)性平滑對阿爾法因素的有效性進行定期考察。阿爾法因素可以在每一次預(yù)測結(jié)束時進行考察，以便確定能產(chǎn)生完美預(yù)測的精確數(shù)值。一旦得到確定，
杭州防水補漏工程用于產(chǎn)生預(yù)測的阿爾發(fā)因素就相應(yīng)被調(diào)整到將會產(chǎn)生精確預(yù)測的一個數(shù)值。于是，管理上 的判斷部分地被一種系統(tǒng)而又一致的阿爾法因素更新方法所取代。
更復(fù)雜的適應(yīng)性平滑法還包括了一種自動跟蹤信號，以控制誤差。當(dāng)誤差過大而啟動 信號時，該常數(shù)就自動增加，使預(yù)測對近期的平滑做出更大的反應(yīng)。如果近期的物流需求 量變動較大時，所增加的反應(yīng)將會減少預(yù)測的誤差。隨著預(yù)測誤差的減少，跟蹤信號會自 動地將平滑常數(shù)返回到其原始數(shù)值上去。
適應(yīng)性平滑技術(shù)可以對當(dāng)前形勢的敏感性進行調(diào)整。雖然適應(yīng)性技術(shù)被用來對誤差做 出系統(tǒng)化調(diào)整，但缺點是，它們有時反應(yīng)過度，把隨機誤差解釋成為趨勢值或季節(jié)因素。 這種誤解會進一步加大以后預(yù)測的誤差。
