基于灰色系统理论的物料采购预测模型

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1、基于灰色系统理论的物料采购预测模型平海(广东商学院工商管理学院广州510320)摘要:本文运用灰色系统理论,建立了物料采购的灰色预测模型,较详细地叙述了建模过程。以邯运集团的原材料采购业务为例,从以销售预测决定物料采购的角度出发,在对原料经销业务进行库存分析的基础上,利用原料经销的历史数据对未来时期的销售量进行预测,从对物料需求的预测结果来看,对历史实际值拟合的比较好,表明了模型具有较高的可靠性和实用性。关键词:灰色预测物料采购销售预测库存控制TheForecastModelofMaterialPu

2、rchasesBasedonGreySystematicTheoryPingHai(GuangdongUniversityofBusinessStudies,Guangzhou510320,China)Abstrct:Thispaperusesthegreysystematictheory,hassetupgreyforecastingmodelsofmaterialpurchases,hasnarratedthemodelingcourserelativelyindetail.Acasestudy

3、inHandantransportedGroupofmaterialpurchasesoperations,Salesforecastsinordertodecidethepointofviewofmaterialpurchases,basedoninventoryanalysisofrawmaterialsdistributionbusiness,makeuseofhistorydatatocarryoutaforecastonfutureperiodsalesvolume,Fromthepred

4、ictionresulttothematerialpurchasesdemand,itfitsthehistoricalactualvaluerelativelywell,whichshowstherelativelyhighdependabilityandpracticalityofthemodel.Keywords:greyforecastmaterialpurchaseSalesforecastinventorycontrol前言采购是供应链管理中至关重要的一个环节。据统计,生产型企业至少要用

5、销售额的50%来进行原材料、零部件的采购,而中国的工业企业中,各种物料的采购成本更是高达企业销售成本的70%[1],由此可见,采购是企业成本管理中“最有价值”的部分。成本的降低不仅意味着利润的提高,企业还可以利用这样的机会,降低产品价格以增强市场竞争力,从而提高整个企业的最终获利水平。物料价值占营业收入的比例随行业的不同而有很大差别,但是根据美国有关部门所公布的数据显示,在生产企业中,物料价值平均占销售额的52%,是其余成本的1.35倍(其余成本包括工资、奖金、运营费用、税金、利息和股利)[2]。而

6、在我国的企业中,各种物资的采购成本则占到企业销售额的70%,因此对于企业物料采购的研究是非常必要的[3]。物流预测是要估计未来的需求,用来指导存货定位,满足预期的顾客需求。1物料采购需求预测研究进展在研究集团物料采购的同时,有相当多的文献研究利用销售预测进行库存水平控制,以提高采购的准确率,降低采购成本和减少资金占用。王忠强、王志宏(1997)应用灰色预测法理论建立了煤炭需求预测模型,并对我国1996至2000年的煤炭需求量进行预测,结果是令人满意的[4]。邓惜潮(2003)利用统计的方法对影响企业

7、产品销量的因素进行了回归和相关分析[5]。陈日进(2004)着重对指数平滑法和时间序列法进行研究,并通过实例进行分析和比较,指出各自的优缺点[6]。黄裕凤(2006)指出没有科学的销售预测,便不会有企业正确的决策,更不会有企业最佳的经济效益。强调了销售预测在企业经营活动中的重要性,分析了预测时需要考虑的因素,详细介绍了销售预测中常用的方法[7]。应该指出的是,指数平滑法和时间序列法在销售预测中是最常用的方法,几乎所有关于销售预测的文献都有这两种方法的各种变形。戴胜利(2008)探讨了销售预测风险的形

8、成机理和传导机理,分析了各种销售预测方法的优缺点,认为适合企业的预测方法,就是最好的预测方法,就利益相关者的协调以及销售预测风险管理机制的构建做了探讨,以期为有效地管理销售预测风险提供理论依据[8]。在销售预测中使用的最多的是指数平滑法和时间序列法,这些方法需要大量的数据进行拟合,而且上述两种方法都是侧重于某一两个方面的影响因素,不能全面地考虑影响数据变动的不同因素。本文使用灰色预测理论进行销售预测,其特点是与其他方法相比精确度比较高,所需数据较少,而且能够综合考虑各

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