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        基于時(shí)間預(yù)測模型下最優(yōu)印刷方案的研究

        2020-09-06 02:50:20吳佳琪郭明媚張迦南
        關(guān)鍵詞:多元回歸分析

        吳佳琪 郭明媚 張迦南

        【摘 ?要】本文研究出版社在運(yùn)營過程中遇到的圖書印量、圖書銷售量和圖書庫存之間如何協(xié)調(diào)的問題。針對不同類型的圖書提出最優(yōu)的印刷方案,以期獲得盡可能多的銷售收益。

        首先,本文對 A類圖書的需求和訂單規(guī)律進(jìn)行了研究。首先,運(yùn)用了多元線性回歸模型,以首次訂單需求量和年份為自變量,圖書訂單總數(shù)為因變量,通過首次訂單需求量來預(yù)測下個(gè)季度的訂單需求總量并給出最優(yōu)印刷方案。通過測算,2021 年秋或 2022 年春,A類各書的訂單總量預(yù)測值為:A1:162606冊;A2:152033冊;A3:37000冊;A4:27354冊;A5:179309 冊。

        然后為解決B類圖書滯銷庫存總體碼洋較大的問題,在降低庫存的前提下,

        給出下一年度的最優(yōu)印刷方案。采用時(shí)間預(yù)測模型——指數(shù)平滑法預(yù)測未來一年的圖書銷量,找到銷售量峰值所對應(yīng)的月份,并集中在主售月份分批次印刷,從而降低庫存,達(dá)到目的。

        最后對 C類圖書的特性分析以及前幾年銷售量進(jìn)行了研究。運(yùn)用時(shí)間預(yù)測模型——指數(shù)平滑法,畫出 C1-C9的銷售時(shí)間序列圖,考慮到 ?C類圖書的特性,銷售量包含的信息最多,故考慮累加銷售數(shù)量,得出累加銷售時(shí)間序列圖。計(jì)算出庫存量是否滿足未來一年市場的需求,確定是否需要重印,以及對出版社之前的重印方案進(jìn)行評價(jià)。

        【關(guān)鍵詞】多元回歸分析;時(shí)間預(yù)測模型;最優(yōu)印刷方案;滯銷書損失費(fèi)

        一,模型的建立與求解

        1.1利用多元線性回歸模型求解 ?A類圖書最優(yōu)印刷方案

        為解決 A類圖書滯銷帶來的損失以及重復(fù)印刷所帶來的版次費(fèi)的浪費(fèi),我們選取年度第一次訂單需求量和年份作為自變量,圖書訂單總數(shù)為因變量。由于有兩個(gè)自變量,故使用多元線性回歸分析模型。

        1.1.1 建立多元線性回歸模型

        此預(yù)測為下一季度訂單總量的預(yù)測,所用的首次訂單量為上一季度的首次訂單量,因?yàn)榭梢杂^察到,每年的首次訂單量浮動(dòng)不是很大,回歸方程系數(shù)很小,誤差較小,故直接使用上一年的首次訂單量進(jìn)行預(yù)測。出版社可以自行選擇提前印刷。

        1.1.2最優(yōu)印刷方案

        1.在收到首次訂單需求量時(shí),根據(jù)上述模型,預(yù)測出整個(gè)季度的總訂單量,并印刷。

        2.收到后續(xù)增補(bǔ)訂單后,不需印刷,直接發(fā)貨即可。

        3.直到實(shí)際訂單累計(jì)總量超過已印刷的預(yù)測值(庫存不足),開始下一版次的印刷。

        4.由于行業(yè)規(guī)定,對于第二次及以后的印刷,可以等到相應(yīng)增補(bǔ)訂單累計(jì)值達(dá)到2000冊左右,安排第二次印刷,或者等到訂單數(shù)量更多再印刷,由出版社自行決定。

        1.2利用時(shí)間預(yù)測模型——指數(shù)平滑法求解 ?B類圖書最優(yōu)印刷方案

        為解決滯銷庫存總體碼洋較大的問題,采用時(shí)間預(yù)測模型——指數(shù)平滑法,來預(yù)測未來一年的圖書銷量,找到銷售量峰值,集中在主售月份分批次印刷,從而降低庫存,達(dá)到目的。

        1.2.1模型的建立與求解

        第一步:序列總體獨(dú)立性質(zhì)檢驗(yàn)

        顯著性大于 0.05,說明不拒絕原假設(shè),序列總體獨(dú)立。R2=0.57,說明線性模型可以較好的擬合數(shù)據(jù)趨勢。

        第二步:序列的自相關(guān)性

        殘差的自相關(guān)軌和偏相關(guān)圖檢驗(yàn)的結(jié)果均在兩條直線之間,故序列是自相關(guān)性的。

        B1與B2的未來一年圖書銷量預(yù)測結(jié)果如下表所示:

        1.2.2最優(yōu)印刷方案

        對比預(yù)測銷量可知,B1的主售時(shí)間段為 ?4-8月,平均銷量為 ?15000本左右,而后月份主要為退貨情形,為滿足銷售需求,可以在主售月份分批次印刷。B2的退貨率遠(yuǎn)高于 B1,其主售月份為 9-10月份,故可在該兩個(gè)月份印刷。

        1.3利用時(shí)間預(yù)測模型——指數(shù)平滑法預(yù)測最佳重印方案

        應(yīng)用時(shí)間預(yù)測模型——指數(shù)平滑法,畫出 C1-C9的銷售時(shí)間序列圖??紤]到C類圖書的特性,銷售量包含的信息最多,故考慮累加銷售數(shù)量,得出累加銷售時(shí)間序列圖。計(jì)算出庫存量是否滿足未來一年市場的需求,確定是否需要重印,以及對出版社之前的重印方案進(jìn)行評價(jià)。

        1.3.1模型的建立與求解

        第一步:序列總體獨(dú)立性質(zhì)檢驗(yàn)

        顯著性大于 0.05,說明不拒絕原假設(shè),序列總體獨(dú)立。R2=0.587,說明線性模型可以較好的擬合數(shù)據(jù)趨勢。

        1.3.4方案判斷

        基于上述預(yù)測結(jié)果,對于 C類圖書印刷方案進(jìn)行判斷

        C1&C2&C6:上市銷售后 3 年預(yù)計(jì)銷售件數(shù)不到 ?10000 冊,但是進(jìn)行了 1 ?次重印,印刷件數(shù)總計(jì) 10000冊,超出市場需求,不需要重印。

        C3:上市銷售后 3年預(yù)計(jì)銷售件數(shù)約 ?18000件,但是進(jìn)行了 ?3次重印,印刷件數(shù)??傆?jì) 20000件,目前市場需求,不需要重印

        C4:上市銷售后 3年預(yù)計(jì)銷售件數(shù)約 ?7000件,目前進(jìn)行了 ? 2次重印,印刷件數(shù)。總計(jì) 11000件,目前滿足市場需求,不需要重印。

        C5:上市銷售后 3年預(yù)計(jì)銷售件數(shù)約 ?8000件,目前進(jìn)行了 ? 2次重印,印刷件數(shù)。總計(jì) ?13000 ?件,考慮滿足預(yù)期市場需求且目前該圖書呈現(xiàn)退貨的趨勢,不需要重印。

        C7:上市銷售后 3年預(yù)計(jì)銷售件數(shù)約 ?57000件,目前進(jìn)行了 ?6次重印,印刷件數(shù)??傆?jì) 70920件,滿足預(yù)期市場需求,不需要重印。

        C8:上市銷售后 3年預(yù)計(jì)銷售件數(shù)約 ?58000件,目前進(jìn)行了 ?5次重印,印刷件數(shù)??傆?jì) 75000件,滿足預(yù)期市場需求,不需要重印。

        C9:上市銷售后 3年預(yù)計(jì)銷售件數(shù)約 ?22000件,目前進(jìn)行了 ?3次重印,印刷件數(shù)??傆?jì) 25000件,滿足預(yù)期市場需求,不需要重印。

        二,模型評價(jià)

        2.1模型的優(yōu)點(diǎn)

        1、多元線性回歸基于首次訂單量,便于在每年開始印刷前對于預(yù)計(jì)訂單量進(jìn)行估計(jì),從而為印刷決策提供參考。

        2、時(shí)間序列模型可以對曾經(jīng)有過銷售記錄的圖書進(jìn)行銷售預(yù)測,無論是帶有季節(jié)趨勢(如高考輔導(dǎo)書,B類圖書),還是帶有線性趨勢(暢銷書,C類圖書)均可以較為準(zhǔn)確的預(yù)測銷售數(shù)量,從而為印刷次數(shù)及數(shù)量提供決策參考;

        3、模型簡潔,易于接受理解。

        2.2模型的缺點(diǎn)

        時(shí)間序列模型只能用于有一定銷售記錄的圖書,新上市的書籍只能參考同類在售書籍記錄,可能存在預(yù)測偏差。

        參考文獻(xiàn):

        [1]徐永川,余曉敏.圖書館數(shù)字化面臨的問題及對策[J]. 圖書館學(xué)刊,2003(01):8-9.

        [2]沈紅超.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究[D].無錫:江南大學(xué) 2009.

        [3]楊大川. 數(shù)據(jù)挖掘原理與應(yīng)用[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2007.

        [4]羅可,林睦綱,等. 數(shù)據(jù)挖掘中分類算法綜述[J].計(jì)算機(jī)工程,2005(1):3-5.

        [5]程秩. 常用預(yù)測方法及評價(jià)綜述[J]. 四川師范大學(xué)學(xué)報(bào),2002,15( 1):70 - ?73.

        作者簡介:

        吳佳琪,2000年3月23日出生,女,蒙古族,吉林省松原市,本科,統(tǒng)計(jì)學(xué)。

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