PDF《案例：进入量产后,预测怎么做？》

180 究竟意味着什 么,谁也说不清.不过 不怕不识货,就怕货比货 ,在比较不同预测方法时,这一参数却非常 有用――均方差越小,表明预测模型越准确.所以,均方误差也是优化预测模型的重要考量.比 如在这个案例中,我们就是以均方误差最小为目标,建立指数平滑模型,利用初始数据,确定最 优的平滑系数 α 为0.97.

4 Forecasting Methods and Applications,作者 Spyros Makridakis, Steven C. Wheelwright, Rob J. Hyndman,Wiley 出版,第三版,2018 年重印.

5 英语的全称是 Mean Absolute Percentage Error,直译就是绝对误差百分比的平均值.

6 英语的全称是 Mean Square Error,直译就是误差平方的均值. 第5页(共12 页) 值得注意的是,一个目标优化了,并不意味着另一个目标也优化.比如绝对误差百分比的平 均值最小时,平均绝对误差、均方差等并不一定最小. 让我们再看一下累计误差.累计误差可帮助判断预测模型是否有系统性偏差.理想情况下, 一个数据模型会有时候高估,有时候低估,残差会部分互相抵消,累计值会较小,如果不是零的 话.在本案例的指数平滑法模型中,大多预测值是高于实际值的,累计误差也体现为过剩,而且 持续增加,呈现失控情形(如图 2).背后的原因呢,是因为该快消品的需求呈现明显的下降趋 势,简单的指数平滑法并不是最佳的预测方法――简单指数平滑法最适合于没有趋势、没有周期 性的平缓情形. 图2:累计误差反映了系统性偏差 在指数平滑模型中,最优的平滑系数是 0.97,很接近 1,近乎用上期的实际........