基于决策支持系统的卷烟需求预测模型优化研究

［摘 要］本文以时间序列预测法中的指数平滑法为主要研究方法，提出了基于决策支持系统的预测模型，并对该方法进行了优化，该方法对于决策支持系统的卷烟需求预测有着重要的参考价值。

［关键词］指数平滑法；优化；指数平滑；预测

［中图分类号］C934 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）10-0064-01

1 卷烟需求预测模型

1.1 卷烟需求预测方法

卷烟需求预测的方法分为很多种，这里主要讨论的是时间序列预测法中的指数平滑法。指数平滑法是对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法，该方法是加权平均的一种特殊形式，观察值时间越远，其权数也跟着呈现指数的下降。指数平滑法和所有的时间序列分析一样，都基于下边两个基本假设：①决定事物过去发展的因素，在很大程度上仍决定事物的未来发展。这些因素作用的机理和数量关系是不变的或变化不大。②未来发展的过程属于渐进过程，不是跳跃式的变化，即促使社会经济现象不规则波动的因素，是不稳定的短期起作用的因素，它对社会经济现象只产生局部的偶然影响。指数平滑法的主要目标，是根据过去经济现象逐期增减变动的数量或比率，研究经济发展变化的规律性，预测未来发展的趋势。模型法即数学模型法，就是用一个或一组数学方程(包括代数方程、微分方程或差分方程等)来表示所预测事物随时间变化的形式或客观事物之间的关系，来计算事物未来的变化与状态，达到预测的目的。指数平滑法的数学模型很多，对数学模型的选用，既要分析有关预测对象的历史数据，还要分析其未来发展的趋势过程。主要研究的问题有：

①预测参数是单调递增还是单调递减，是有一个还是几个极值，极值是稳定的还是周期变动的；

②预测参数的极值是极大还是极小；

③决定预测对象发展过程的函数有无拐点；

④描述预测对象的函数是否具有对称性；

⑤预测对象的发展过程在时间上是否有明显的限制等。

1.2 卷烟需求初期预测模型的建立

在一个较长的时期里，从卷烟产品的特性、卷烟消费者特性及居民人均可支配收入的角度进行分析时，我们提出如下假设：从长期统计来看，由于消费对象的相对稳定，卷烟消费的年总量从长期看应当服从线性规律。(如果成立，可使用线性回归对后期数据进行预测)如果这个假设成立，那么从长期来看其需求预测应符合采用指数平滑法的前提。“指数平滑”分析工具基于前期预测值根据平滑公式得出相应的新预测值，并修正前期预测值的误差。此工具将使用平滑常数α，其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。0.2~0.3的数值可作为合理的平滑常数。这些数值表明本次预测应将前期预测值的误差调整20%~30%。大一些的常数导致快一些的响应但会生成不可靠的预测。小一些的常数会导致预测值长期的延迟。

但是在对某地区卷烟销售和需求实地的课题调研中我们发现，在使用“指数平滑”分析工具对不同平滑常数α取值后，通过比较各误差平方和后发现α大于等于0.7时预测的效果较好，但是用一次指数平滑进行预测时，一般α取值不大于0.5。若α大于0.5才能接近实际值，通常说明序列有某种趋势或波动过大，一般不适合用指数平滑法进行预测。同时在对某些连续年份内的需求量和实际供给量数据进行了线性回归方程的拟合优度检验和相关性分析后我们发现，方程拟合程度不高，信度不足，需求量和供给量之间相关性较不明显。于是进行原因分析。

出现这样的情况最根本的原因是卷烟产品在生产和销售过程中，其产品特性决定了不可能完全满足市场的真实需求，因为一方面卷烟原材料的资源有限性和国家出于国际公约的要求对卷烟产量的限制，决定了卷烟企业不能无限制地根据市场需求增加产量来绝对满足市场需要；另一方面是卷烟价格的定价不属于类似其他日常消费品的弹性定价，不能主要用产品价格来控制需求，于是出现了某些产品的供不应求。同时，销售公司在进行产品配售中的方法，使得零售户会放大需求，以期获得更多的产品配额，于是数据进一步地趋向“虚假”，这样的“虚假”不是数据本身的虚假，而是不能真实反映供需的假象数据。

基于以上原因，数据不能真实反映供需，但是长期趋势和卷烟特性(替代性不强)决定了可以通过优化“指数平滑法”来寻找一个尽可能科学的方法来对卷烟产品进行需求预测。

1.3 优化“指数平滑法”

我们初期在采用“指数平滑法”进行预测时，出现了一些无法克服的困难，其中有数据本身的问题，也有外向数据引入获取需要时间积累的问题，但是“指数平滑法”这一方法本身是在卷烟预测中较优的方法，在烟草公司下发的“卷烟产品需求预测客户经理指导手册”中是指导客户经理进行产品需求预测的首选方法。因此，我们对此方法进行一定程度的优化调整，以期满足预测需要。

首先我们结合“马尔科夫链”中的公式思想对公式进行推导说明。我们知道，“指数平滑法”中，对α取值的不同，说明了对历史数据和当前数据侧重比重的不同，其下期预测值的获取应当满足如下公式：

通过上述分析可知：优化的指数平滑法是把预测值看做是历史数据的线性和，其系数为马尔可夫系列。在实际的应用中，即使某些产品数据不完整，比如12个月的数据只有10个月的情况，仍可以通过对存在数据所对应的当期与历史同期数据采用这一方法。这一方法的可靠性不低于单纯的“指数平滑法”，还体现在可以对月、周数据均能计算预测，因而可以用于对单一品牌卷烟的需求预测。

在优化此方法后，我们通过对某地区的实际连续年份需求和供给数据进行分析后预测了下一年卷烟产品的各项需求数据，预测值与实际值的总误差在20%以内，符合方程拟合优度的大于等于80%的要求，方程通过了检验。

2 结 论

在对烟草公司进行调研时，市场部的反映是用“指数平滑法”对卷烟进行需求预测并以此制订计划时误差太大，认为这个写进指导手册的方法存在问题，我们通过实证分析后发现，这个方法本身是可用的，进行优化以后就更加符合实际情况。当然，由于课题原因，我们只能获取某一地区的数据，并进行了分析和验证，样本数不足导致实证缺乏广普性，是本研究结论的一个缺陷，这有待于今后有机会获取大量样本后继续进行研究。

［作者简介］孙永河(1978―)，男，汉，山西人，昆明理工大学讲师，博士，研究方向：管理科学与工程。