预测的分类

需求预测 预测分类及应用 预测的分类短期预测短期预测跨度可以是几周、几个月，最多为1年，物流管理中的运输车辆安排、人员调度等主要使用短期预测，它也是任何模式库存管理的关键。中期预测中期预测多为几个月，不超过3年，可用于预算安排等。长期预测长期预测多为3年以上，可用于物流设施的选址、物流战略的设计等。定性预测定性预测就是借助个人的判断、直觉和意见调查对未来作出趋势性的估计，属于主观性预测，精度较差，并且很难标准化。由于缺乏量化，定性分析常用于预测一般商业趋势或长时期内对某类产品或服务的潜在需求，主要为高层管理者使用。此外，因为定性预测对数据要求少，所以在历史数据稀少的新市场或新产品预测中，使用较多。定量预测定量预测方法主要有两大类：因果分析法和历史映射法。

因果分析法并不局限于定量预测。因果分析的前提条件是预测变量是由其他相关变量决定的。常见的回归和相关因素分析法就属于此种方法，它假定解释变量与预测变量之间呈某种函数关系，并根据历史数据建立回归模型，从而进行预测。理论上如果关系选择恰当，因果分析法可以帮助我们作出精确的预测，但现实生活中这种关系并不经常存在，即使有他们的关联程度也比较低，而且也很难判断在我们所关心的时段内，这种因果关系是否发生作用，所以，预测误差难以避免。

历史映射法是另一种定量预测方法。使用这种方法首先手中要有足够的历史数据以供分析，这些历史数据，或称时间序列，通常呈现出较为稳定的趋势和/或周期性特征，历史映射法理论上假定历史数据所呈现出的趋势和/或周期性特征将持续到未来，也就是说未来的数据也会呈现出同样的至少是类似的模式。根据这一原理进行预测的方法很多，如移动平均法、指数平滑法等。

定量预测适应了企业管理中量化未来需求的要求，在生产经营，尤其是物流管理领域起着重要作用。但由于远期预测误差过大，使得预测本身失去价值，所以定量预测法大多数用在近期预测上。