农业生产资料价格指数,预测供应链需求的三种方法的共同点和不同点

预测供应链需求的三种方法的共同点和不同点

1、指數平滑法以過去資料值的加權平均做為預測值农业生产资料价格指数，它是加權移動平均的特例。此時，我們只選擇一個權重，即最近資料值的權重，其他資料值的權重則可由模式依資料愈舊權重愈小的型態自動求得。

2、 迴歸分析是一項統計工具，通常被用來表示兩個或兩個變數以上計量變數間的關係，它可以從一群變數中預測某一變數所需要的資料，例如：某人知道市場中某產品的價格和需求量間的關係，他就可以藉迴歸分析從價格來預測需求量，或某工程師知道存放在倉庫中的某一種合成纖維原料的含水成份、及溼度之關係，則他可以藉由迴歸分析從含水成份，來預測纖維原料中的溼度，或以家庭收入來預測家庭在醫療方面的資出等。我們不能正確的預測某一特定學院的畢業生，在他畢業後十年中能賺多少錢，但由已知的資料中，我們可以預測所有學院的畢業生在畢業後十年中平均能賺取的金額，同樣地，我們可以運用已知的第一年商品需求資料，去預估第二年商品平均的需求量，這種運用一個已知的變數來預測一個變數的平均值的問題，稱為迴歸問題。

3、時間數列是由不同時間點上對同一變項的觀察結果組成，通常每隔一段時間固定觀察一次，因而能掌握資料的變化過程。因此也可以說這類資料是動態變化資料。時間數列的資料一般由下列四種變動要素組成：

• 趨勢變動 ( Trend )

• 循環變動 ( Cyclical fluctuations )

• 季節變動 ( Seasonal variations )

• 不規則變動 ( Irregular variations )

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