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1、超市库存商品的需求预测
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摘要：超市中的库存管理就是对各种商品进行保管与控制，如果库存中的商品留存过多，则会造成资金的浪费，进而影响效益；如果库存中的商品留存过
2、少，当有顾客需要时不能有效的提供，影响企业信誉。因此，对于库存量的把握就成为了库存管理的关键。所以对库存商品的需求预测是非常必要的。文章用GM1,1模型对库存商品进行需求预测，并进行精度、关联度分析，得出了较准确的结论，对超市库存管理者具有指导意义。
关键词：库存商品；需求预测；GM1,1模型
中图分类号：F253.4文献标识码：A文章编号：1002-3100(2008)06-0043-02
Abstract:Thevariouscommoditiesarecontrolledandcustodiedintheinventorym
3、anagementofsupermarket,iftheinventoryofgoodsinexcessretained,itwillbeawasteoffundsandaffectefficiency;iftheinventoryofgoodsistoosmall,itwillaffectcorporate’scredibilitywhentheneedsofcustomerscannotbesatisfacted.There-foreitisimportantofgraspingtheamountofinventory.Sothestock’s
4、requirementpredictionisverynecessary.Inthispaper,weforecaststockcommoditiesinGM1,1modelandanalysisofaccuracyandcorrelation.Atlast,wecometoamorepreciseconclusion,soitwillhaveaguidingtothesupermarketinventorymanagers.
Keywords:stockcommodities;requirementprediction;greymodel1,
5、1
0引言
需求预测对库存管理具有指导意义，为库存决策提供了依据。因此需求预测在库存管理中占有重要的作用。我们这里选择了灰色预测方法来对库存商品需求量进行预测，它的基本观点认为：尽管客观系统的表象复杂，资料离乱，但它总是具有整体功能，因此蕴涵着内在的规律性。一切灰色序列都能通过某种生成来弱化其随机性，显现其规律性。随机过程可看作在一定的幅区、一定的时区内变化的灰色过程；将无规律或规律性较差的原始资料通过累加生成，弱化了部分随机干扰或噪音，使其变为较有规律的生成数列。由此建立的灰色模型，实际上是生成数列的模型。通过GM1,1模型获
6、得的数据序列，再经逆生成还原，最后得出可供使用的资料。
4实例计算
下面是以某超市雪碧在2000~2007年度5月份商品的出库量，数据如表1所示：
根据表1的数据计算可得到如下的结果，如表2所示：
同样据公式可得灰色关联度为0.616。
5结论
本文对灰色预测法在库存商品中的应用作了初步探讨，通过实例分析，表明该法具有较高的预测精度，且计算过程简单，可信度高，用来预测库存商品的需求是可行的。
参考文献：
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