面向库存管理的销售量预测模型及实证研究

摘要

库存管理在商业企业经营管理中发挥着重要的作用，它具有调节和维持各项经营活动顺畅进行的功能。在一定的规划期内，库存过高将大量占用企业运转资金、增加管理成本、并加大经营风险；而库存过低，不能满足顾客需求，影响企业信誉，从而导致客户流失、降低其竞争力。因此，库存管理一直为企业管理者们所重视。对销售出库量的预测能够大大提高库存管理的科学性，避免一些由于过高或过低库存给企业带来的损失，从而提高企业的经济效益。
　　 本文对前人在销售量预测方面的研究成果进行了认真的分析和总结，发现了传统的用于销售量预测的时间序列法、回归分析法、马尔柯夫法、神经网络法和卡尔曼滤波法等，均不同程度的存在信息需求量大，数值不稳定且对市场环境变化反应不敏感的缺陷。为了克服上述缺陷并在小样本情况下获得较准确的预测效果，我们使用了灰色GM(1，1)模型。在对库存管理和预测的基本原理进行描述的同时，对灰色模型的建模原理、原则和几种简单的灰色预测模型进行了阐述总结并在以上两点的工作基础上，提出了以灰色GM(1，1)模型为基础，结合残差时刻的灰灾变预测，建立了REM-GM(1，1)数值模型，及结合群预测的方法，对企业中的销售出库量进行了预测。最后，以河北保龙仓商业股份有限公司的库存数据为例进行检验(在运算过程中采用了Matlab语言编程工具)。经验证，表明该模型对企业的销售出库量的预测不论是单步预测还是多步远期预测，其预测精度与传统预测模型相比均有较大提高，且误差的波动较为稳定。