基于灰色理论的服装销售预测及库存优化研究

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1、ZSTUZhejiangSci-TechUniversity硕士专业学位论文ProfessionalMaster’sThesis中文论文题目:基于灰色理论的服装销售预测及库存优化研究英文论文题目：StudyonthesalesforecastingofclothingandinventoryproblembasedontheGreytheory专业学位类别：工程硕士专业学位专业学位领域：纺织工程作者姓名：孙利辉指导教师：韩曙光递交日期：2015年12月25日IIIIII摘要服装零售在我国商品批发零售业中占据支柱性的重要地位，对国民

2、经济的发展有着重大的推动作用。随着行业的不断发展与日渐成熟，服装行业经历了从总量扩张到结构转型的升级，服装生产由大批量、少批次转变成小批量、多批次。服装行业的这些变化不可避免地造成库存积压或缺货，为了合理解决这些问题，企业需要对服装进行销售预测，并基于预测结果进行合理的服装配货与调补货。基于预测结果制定的配货与调补货决策，能够提高企业的整体收益、提升企业品牌的知名度和改进企业的服务水平。本文在前人研究基础上，对各种预测方法进行系统性的研究学习，结合服装行业生命周期短，产品种类繁多，时尚性强，产品贬值风险大的特点，发现GM(1,1)

3、模型能够很好的解决服装行业由于行业特点带来的少数据问题。但GM(1,1)模型本身存在一定的缺陷，为了解决这个问题，本文对GM(1,1)模型的初始值及背景值进行优化,并引入已销售产品的影响因子、销售过程的干扰因子，建立改进GM(1,1)销售预测模型。本文基于改进GM(1,1)预测模型，建立服装配货模型，以服装品类为研究对象，根据产品已销售情况决定服装配货的品类以及各个品类的配货量。文中运用改进GM(1,1)模型对服装的销售动态进行合理的预测，在预测的基础上，结合行业本身的特点，建立了服装配货模型；结合配货模型对门店服装进行合理配货。

4、论文还结合实际算例说明依据销售预测制定的配货决策能够更好满足消费者的需求,更快地抢占市场份额，提高企业的服务水平,达到库存管理最优化。消费者在购买服装的过程中，时常会遇到服装缺货的现象，而在遇到缺货的情况，绝大部分消费者不会选择等待，而是选择替代服装或放弃购买该款服装。为了达到较高的消费满意度，获得更高收益，企业应尽量避免缺货现象的发生，在确保收益的基础上保持合适的库存量。为了解决缺货问题，本文基于服装的历史数据，运用改进GM(1,1)模型进行销售预测，结合销售预测结果和服装的库存量，同时考虑服装的调补费用，建立了服装调补货模型，

5、并对其合理性及普遍实用性进行说明。结合调补货模型，根据区域内畅销服装每周的销售情况，对区域内服装进行合理的调补货，可以提高企业的服务水平，使企业获得最大收益。IV为进一步说明模型的合理性与实用性，文中统计分析了2014年杭州某女装品牌某门店11月之后10周的销售数据，以每2周的销售数据作为统计单元，选取单裙、单裤、毛衫、羽绒服、连衣裙5个品类进行配货模型的算例验证。算例表明：在服装销量预测中运用改进GM(1,1)进行预测，取得预测效果较好，能够为企业的配货决策提供理论依据和技术支持；文中还采用杭州某服装品牌公司2015年5月初到6

6、月中旬的销售数据为样本，采用改进GM(1,1)模型对单款服装的销售量进行预测，结合预测值和库存值对产品进行调补货模型的算例验证。研究表明：基于服装销售预测的服装调补货模型有较好的普遍性与实用性，能够为企业对产品的调补货决策提供理论依据和技术支持。关键字：服装；改进GM(1,1)；销售预测；配货；调补货IIABSTRACTClothingretailoccupiesanimportantpositioninwholesaleandretailtradeinChinaandhasamajorroleinpromotingthedeve

7、lopmentoftheeconomy.Withthetextileandclothingindustrycontinuestodevelopandbecomemoremature,clothingmarkethasexperiencedsignificantchangefromexpandingthewholequantitytoupgradethestructurerestructuringandclothingproductionhaschangedfromhigh-volumeandlowfrequencytolow-vo

8、lumeandmulti-frequency.Thesechangeshavebroughtinventoryoverstockorout.Inordertosolvetheproblem,Clothingcompaniesneedtomakesa