季节性因素对供需计划预测与误差的影响

[摘 要]文章借对货物供需计划的年度Excel数据进行深入研究，并通过建立回归模型，预测未来数值流，加以季节层次的变量因素的考察，研究了预测值与实际值之间由于季节因子的存在和其强弱性的影响所带来的误差大小范围，以数形结合的方式更加说明了季节变动下预测值的规律和区间范围的波动。

[关键词]季节性规律;库存管理;数据建模;供需预测;供应链模式

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.06.015

1 引言

随着我国经济发展水平的提高和人们收入的增长，人们对咖啡消费的需求越来越高，未来人们越来越习惯在咖啡馆消费。由于商品的供需层面存在着某些季节性变化特点，即随着季节的转换商品供给或需求的增减趋势相对固定，这些商品的价格也因此帶有季节性波动特性，故此将这种波动特性称为季节性波动规律。X咖啡店在供应链方面具有一定的运营优势，就在于供需计划上的误差控制与预测预警。供需计划受季节因素影响较大，节假日的咖啡销量会明显升高，而温度和湿度的变化对成品咖啡制品的储存和运输上都具有一定的影响，雨季容易在交通运输方面构成延时和储运方面的误差，对于供需计划的制订也造成了一定的干扰。

2 理论分析与研究假设

在目前的供应链模型研究中，主流理论选择的是回归模型的建立，包括逻辑变量和数值型变量两种方式，在对供应链质量管理的绩效研究中，大部分采用的中介效应为研究方法阐述了供应链质量管理中的三大要素之间的正向促进作用的高低，知道在谈论变量的调节与相互作用的时候，选择中介模型可以量化其作用机制，且同时以AMOS结构图的方式把所有中介变量和直接变量表现在一起。但是文章由于研究对象是季节性的误差与预测，更加倾向于线性回归的预测，数据为时间序列的连续性特点，采用的是VBA的数据工具箱，假设已知2018年和2019年的实际销量，且各个月份之间数据不会缺失，就可以得到回归方程，并且季度值采用加总求和的方式来得到每季度供应的实际需求，从而得到了根据平均水平得到季节性因素，继而向下研究。而通过季节性因子的去除进行的预测中，可以进一步地计算实际与预测的误差，供以制订供销计划，在这个过程中，笔者运用了跟踪信号的理论。跟踪信号是对预测的平均值是否与需求的真实上升或下降变化保持一致的测定。若该预测值呈连续性的过高或者过低，则指该预测为偏离预测。在计算跟踪信号的值阈是在（-2，2）之间的过程中，可以得到的是预测模型值并不会比实际数值的平均值大很多，也就是预测基本有效，供销计划是不需要进行调节的。

3 研究设计

3.1 样本选取

通过X咖啡店提供的运营计划，截取到了2018—2019年1—12月的货品仓储情况，通过整理，将咖啡伴侣和咖啡产品的总量累计，得到的是2018年度和2019年度月度的产品销售额，利用线性回归的形式对该时间序列以年为单位分组回归，得到以下结果。

因此，说明了销售额随时间的推移是具有递增的趋势的，即有时间趋势项影响下的销售额需要进一步分析。

此外，还得到了通过回归方程预测变量得到的对应年份数列，部分如下：

知道时间序列的分解，常常归纳在5个因素上，包括趋势、季节性、周期性、自相关性和随机性，在文章的研究中，仅考虑时间趋势项的季节性因素，通过历年相同时期的比较，来研究季节量的固定趋势因素。假定季节变动因子是一种相乘式的季节变动，其公式为：包含趋势和季节性的预测=趋势×季节因子。

基于之前对季度数据的归类和计算，可以得到一组关于销售数量和季节之间的数组，同样经由时间序列的回归可以得到季度为单位的预测值，该预测值可以通过趋势方程推导而出，在这里选择用除法，将实际值与趋势值做比值，并且通过了两年中同一季节的平均值计算出不同季节的季节因子。

3.1.1 变量定义

模型的关键变量为时期、季度、实际需求、季节性因素和去季节因素需求，模型计算的目标是得到2020年包含趋势和季节因子的预测值，通过数据整理得到回归系数的计算方法如下：

3.1.2 模型构建

根据X咖啡店的运营计划，2020年的预测值几乎与2019年的情况持平，在经历了七个月的销量统计的过程中，又已知了实际值，在这个过程中运用简单的移动平均的方法平均绝对离差MAD，预测误差的连续总和RSFE和跟踪信号TS，从对MAD的理解上，得知跟踪信号在（-2，2）之间尚属正常，超出了绝对值2就出现了实际需求和预测需求的偏差。

4 季节性趋势的中介效应

4.1 变量控制

定价类促销和季节性战略因素影响供需计划效用水平，季卡VIP销售等促销策略会使库存水平受到一些波动，而供需计划需要实时根据库存管理的状况来针对性地调整。季节性因素可能会带来的问题，不仅仅是选购人群愿意付出购买力，也是战略运营的需要引导市场的必然性选择，因此变量、因变量选择的是供需计划的效用水平，自变量则为库存管理的水平。

控制可能影响人群购买力的季节性变动因素和由于战略运营策略带来的其他外因要素，笔者只关注可能存在的中介效应进行研究，分析中介变量如何作用于直接效应是本研究的重点之一。根据以往研究，下表列举了过往研究得出的其他指标，主要的要素包括定价类促销、团购、时间段抢购，节假日促销，VIP优惠，存储湿度，存储温度这七个为一组中介变量，另外还有劳动力时间柔性，季节性劳动力，专用设施与柔性设施的使用，转包合同，季节性增加产品柔性，进军国际市场等战略要素。

4.2 数据结果

文章研究的是自变量库存管理水平，与因变量供需计划效用水平在可能的中介因素季节性促销计划的6项指标的中介效应下的作用关系。中介效应是协方差分析来进行，设置其中一个作为因变量，其他归到协变量里，因为X为分类变量，Y为连续变量，设定的所有中介因子都是的作用非完全中介作用，以PROCESS控件分析中介效应，得到的结果解读：

（1）模型摘要：采用模型4.Y为连续变量，X为分类变量，M为连续变量，样本量为421个。

（2）效应结果，X对供需计划效用水平的总效应为2.4516，95%CI：1.5412～3.3620，P=0.000<0.05，因此X-供需计划效用水平存在直接效应，X-供需计划效用水平的间接效应为1.9538，95%CI：0.9717～2.9360。因此这个模型显示，库存管理水平对供需计划要素对季节性促销计划因素的影响模型为间接中介模型。

在同样的X和Y下，选取季节性战略因素等6项作为中介变量，X对Y的总效应为2.4516，95%CI： 1.5412～3.3620，P=0.0000<0.05，因此M-季节性战略因素存在直接效应，M-季节性战略因素的间接效应为0.2203，95%CI：1.4444～ 3.3332.因此M-季节性战略因素不存在中介效应。

那到底是如何解释模型的实际意义的呢？

根据数据显示，在季节性促销指标中R2数值越大，显示的相关程度越大，因此得到了如下结论，首先，根据旺季运营部门设置的团购计划会对供需计划效用因素有着极大影响，且人们具有共同的购买意向，能够使得团购策略作用于库存管理的积极性得到提升，但是存储温度要素的不良情况对于供需计划效用的影响力并不明显。也就是说，库存的温度可以在库存管理过程中极快地得到调节，供需计划效用水平不易受到仓库温度影响。其次，供需计划平衡上，各类型的供应链环节计划会由于正确的进度计划、仓储管理、物流运输和库存容量计算的准确操作而得到提升，而且程度比起其他促销手段对库存管理水平的激励要有效的多。排在后面的影响因素为季卡VIP和节假日促销，但是这些因素都是正向影响因变量的，但是影响程度不是非常巨大。再来看库存湿度，其虽然能够作用于供需计划效用，但是影响程度仍然不显著，因为平时的管理较为正规，仓库的湿度和温度都能够准确地根据咖啡品种的需要得到保护。

5 供应链下库存管理水平的季节性因素

5.1 从成本角度看季节性因素的作用力

已知咖啡产品的单位售价为100元，单位成本保持50元不变，每一单位未售出的产品残值为20元。在供需计划周期内的每个品类的期望需求为350～400包，至少能售出35包，但是不可能卖出量每一品种超过400包，低估需求的成本会导致利润损失，即Cn=100-50=50（元/包），高估需求的成本也就是当产品不得不以残值出售时的损失，即Co=100-20=80（元/包），未售出的最佳概率为P≤Cn/（Co+Cn）=0.385。

根据上面的分析数据，对应的是285包。因此最小成本出现在订购量为285包的时候。现在又知道在第三季度单位咖啡产品库存成本是库存价值的15%，采购部门每次采购需要花费250元，这里指每包原材料的制作费用，咖啡制造厂出品的最低采购量选择为上面的285包上浮安全库存的25%，即356单位。已知的订购数量与价格浮动的关系为订购数量在95～110包之间单价为100元，订购数量为110～200包之间为75元，订购数量超过了200包单价为65元。所以以最低单位成本计算出在每个价格初始点的经济订购模型，以合适的订购量得到的数额为：

Q（90）= （2×356×250）/（0.15×65）=135（不可行）

这时候算出的EOQ自相矛盾，因此采取临界点500进行计算：

Q（130）= 2×328×50/（0.15×75）=120.7（可行）

因此算到这里发现，在第三季度实际订货量的数额为121包左右，可是供需计划给出的最小成本的订货量为285包，这就意味着会有一定的库存积压，因此在第三季度会受到季节性因素的很大制约。任何的季节促销打折，以及运输和需求变化都会影响到企业供需计划最终得到的盈利数据。

5.2 供应链人力分配计划分析

根据X咖啡公司的库存数据，以及入库和出库甘特图可以计算出以下的内容，由X咖啡公司的作业计划可知，在仓库负责相关工作的一共4人。可是目前根据已有的每日员工调度情况的统计结果，不难发现，除了在货物贴标签，货物上架方面目前人手盈余之外，其他项目都是紧缺人力，因此存在项目人力分布不均衡的问题。

6 结论和建议

6.1 在季节性影响较强烈时增加旺季促销计划

根据上面分析，咖啡产品在第三、四季度的季节因子数较大，也就是说供需计划中的需求量与计划采购量受到这方面的影响较大，一方面，第三、四季度的节假日较多，且天气原因更多的顾客愿意自己储存咖啡，促销活动也频繁地出现在这些季节，对于咖啡的储存来说第三、四季度的天气也较为稳定，湿度和温度适合咖啡的收获和分装保存，出货量较大，更加具有资本来进行促销，经营成本随大量出货而降低，从采购方来说这是一个利好消息，而对于库存管理频繁的促销计划也要求对入库和出库的相关商品分类要实时统计，增加促销计划有利于销售获利，也顺应了文章研究所得到的季节性的规律，但是同时要求要把频繁出货和库存周转率高的货物正确地安排在仓库，盘点库存并梳理树立正确的应急预案。

6.2 第三季度尤其要加强人力资源库存管理调度效率

根据上面获取的数据，发现库存管理的人员数量较低，也就是说，这4位员工每个人担负着多个职能，该仓库存储的主要为咖啡产品，对外供给量较大，由此抽样的仓库情况可以反映一个大的问题，那就是仓库工人的人员调配容易在工作量较大的情况下混乱，有些工序上的人较多，有些就较少，故而存在着问题。库存和仓储的过程需要通力协作，但是正确地分配人力，进行工作调度控制，这是不管经营的是哪个产品都要注意的点，因此笔者建议对该仓库实施人员再分配，多分配相應的员工，使得更多工序上不会出现缺人手的结果。

6.3 预防库存积压在季节性影响下的负面影响

文章通过核算成本收益的最小订货量和最佳订货量，发现目前的情况是与理论值向左的问题，这也就说明了成本和收益在第三季度受到了较为严重的冲击，这部分冲击能概括为季节性变动，一开始公司按照收益和以往情况核算得到了不含季节趋势的最佳订货量，按照这一个订货量一直对应着自己的库存管理，可是这就导致了在季节性变动较强的时候库存有较多的压货，从而进一步提升了成本，因此笔者建议在第三、四季度适当减小库存积压，从供需计划上再做文章，即可有所改善。

6.4 供需计划不能完全依靠营销战略来调节自身问题

中介效应分析中，可以读出这样的信息，那就是供需计划与营销战略的方向制定不存在立竿见影就有所优化的因果关系，将营销战略的各个因子作为中介变量的结果发现它们并不相关，这是因为库存与购买情况有关，每购买一个产品，库存就会下降一个，而营销战略是一个周期产物，供需计划的制订依据要首先根据自身的时间段，遵守精益生产的步骤进行盘点。要根据季节变化得到的规律，结合季节促销和生产情况，在直接相关的环节上进行收和放。当真正营销战略的结果作用于供需计划链中的某一端时，才进行相应的调整。

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[基金项目]广州市高校第十批教育教学改革研究项目（项目编号：2019JG219）;广州市属高校科研项目“基于大数据分析的城市网络形象评价模型构建与实证研究”（项目编号：1201620633）。

[作者简介]谭中利（1979—），男，大学讲师，物流师，经濟学士，研究方向：仓储与配送管理、供应链管理。