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由于是进行季节因子分析，我们的假定是：如果没有季节因子和时间序列的作用，每个季度都应该是相同的销量，相同的季节销量×季节因子＋时间序列作用的销量＝预测值。这就需要我们对实际季节销量进行平均。（注意：本例中季节因子所取的季节跟实际季节相同，但是这并不表示一定要相同，可以有不同的起始点或不同的时间段划分，例如以农历新年为起始，以2个月或6周或任何其他时间段，关键是要符合实际情况，并且预测值能较好的于已有的实际值吻合）。 以2005年1月为起始，e列是1个季度的销量（这是由于我以3个月为时间段，而原始数据是1个月的值，需要汇总一下而已，如果给的原始数据跟你需要的时间段或起始点一致，可以直接应用）。 f列是每4个季度的平均值。 为什么还需要g列呢？ f列由于是4个季度的平均值，那么其值是落在第2.5、3.5、4.5、5.5、6.5季度（实际中不存在）这个时间段上的，g列经过移动平均（2.5+3.5）/2=3（下同）落实到实际季度上。（这里的实际是以我们前期自己的划分为标准的，跟现实季度没有什么关系，相同的原因只是我们的划分跟现实季度一致而已，切记！） 这下就应该明白e列/g列的含义了，e列是实际季节销量，g列是落实到实际季度的平均季度销量，相除得到的就是季节因子（季节不规则值）。 那么i列呢？ 我们发现对h列求和（h8），值不是4，由于得到的4个季节因子，值为4是我们进行下一步预测的必要条件，所以要用每个季节因子除以4个季节因子的和，这就是i列。 至此，季节因子得到。 ———————————————————————————— 得到消除季节因子后的销量，剩下的是时间序列问题。 通过最小二乘法，得出预测公式（这和excel中得到趋势线是一致的，只是我们得到更具体的值）。根据预测公式得到时间序列预测值，然后乘以季节因子，这样就得到将季节因子和时间序列考虑进去的预测值。 未完，因为还需要观察能否很好地预测，从而进行更改或修正。^_^ 如何判断是否很好地预测呢？或者说预测的是否让我们满意？ 我的看法是不要只根据主观判断，需要进行科学分析。 具体意见：根据以往的实际值和其对应的预测值，得到百分比差异。比如此例可以得到8个百分比差异值，据此进行分析和判断。 注意：新值需要不断加入，旧值需要不断剔除。因为我们相信距离我们更近的值更有代表性，当然要考虑行业或其他的因素，以确定前多少年（时间段）的值是值得参考的，是10年之前的所有值，还是2年之前的所有值，还是1年之前的？季节划分的起点和时间段怎么划分？ 还需要考虑公司政策的影响，例如价格政策，促销因素等等。 在出现预测值和实际值有较大或很大差异时要先慎重考虑是否有其他因素的影响，而后再去怀疑预测公式的正确性。当然，如果有确定的信念，就要毫不犹豫的否定预测公式！前提是充分思考，团队合作！ 这些就是管理的科学性和艺术性结合的具体体现。
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发表于 2007-5-20 02:21
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