本文是一篇管理论文，本论文改进了传统的季节趋势预测模型，且运用多个预测模型组合成一个预测模型体系对需求进行预测，通过跟踪信号模型来监测预测结果，确保得到合理的预测值。
第1章 绪论
1.1 研究背景
不管企业从事哪个行业，也不管企业生产何种产品或经营何种服务，通常为满足市场需要所提供的产品或服务都含有供货期、生产期和交货期。原材料供货期是为了完成生产或服务所需要的原材料、零部件从供应商运送至生产、加工者的手中的一定时间；生产期是由原材料、零部件在生产线变成成品所需要的一定时间；交货期是最后产成品运送至用户所需要的消费地点所需要的一定时间，但客户往往在做出购买行为决策后并不愿意等待，他们总是希望立即或者至少是在合理时间范围内收到所购买的产品，享受到所需要的服务。如果企业在生产经营过程种没有需求预测，总是等接收到客户订单后才了解到要生成什么和生成多少，然后开始组织生产，那么失销现象不可避免地就会大量发生。
因此，任何企业在经营过程中都有必要对所在的目标市场未来的需求做出预测，然后依据预测来规划生产能力、筹备资源要素等。企业按照需求预测是来制定未来战略规划，安排生产计划及组织销售计划，尤其是为做出供应链管理计划提供重要依据。从事标准品生产的企业会根据需求预测和生产节拍，生产一定量的产品作为安全库存以满足市场的需要，或者有一定数量的原材料和零配件库存来满足生产的需要来尽量缩短交货时间。而从事定制品生产的企业，如模具制造商等，或者个性化产品或服务的提供商，如理发店等，因为是按照订单来生产，所以一般不会有产成品库存，但也是需要根据需求预测，提前准备好相应的生产能力，包括生产工具和劳动力。
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1.2 研究的目的和意义
作为放射影像学操作中常用的药物之一得对比剂，也称为造影剂，使用在医学成像上来增加患者影像的对比度，以便帮助医生进行医疗诊断。根据造影原理的不同，对比剂主要分为用于电子计算机断层扫描成像CT（Computed Tomography）的X射线对比剂、用于磁共振成像MRI（Magnetic Resonance Imaging)的磁共振对比剂和用于超声检查US（Ultrasonics）的超声对比剂。X射线对比剂应用于X射线造影检查。利用碘不透X射线的特性，有机碘对比剂作为最常用的X射线对比剂，能在诊断的影像中增强人体正常组织与异常组织之间的差异，在影像检查中帮助医生发现并鉴定平扫时难以显现的病变，尤其是早期的、小的病变，以帮助医生做出更加可靠的诊断与治疗。
碘对比剂使用的第一个阶段出现在20世纪50年代，泛影酸作为X射线碘对比剂被发现并应用于临床，由此拉开了碘对比剂在临床上使用的序幕。但由于离子型对比剂不良反应发生率高在非离子型对比剂被发现而被非离子型对比剂取代[1]。多个非离子型对比剂先后于20世纪70年代至80年代被发现并应用于临床，非离子型单体对比剂的出现是对比剂使用的第二个阶段。至今多个非离子型单体依然是今天临床上的明星产品。非离子型二聚体对比剂的研制与临床应用被认为是对比剂使用的第三个阶段。
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第2章 需求预测理论概述与国内外文献综述
2.1 需求预测理论
需求预测就是运用合适的科学方法，通过充分利用公司过去的和现在的历史销售数据，考虑外部的市场环境、经济发展状况和顾客的需求，结合公司的市场策略和发展方向，通过定性或定量的方式预测未来一定时期内的发展趋势和估计需求量或者销售额，从而帮助企业制定战略规划、协调各部门制定相应的计划以及相互配合通力协作的一种理论和方法。作为企业探索未来市场需求变化的窗口，需求预测不仅为公司的战略规划和经验决策提供了依据，也为编制部门计划和日常运营提供了基础。在一般情况下，产品或服务的需求信息中都包括了六个因素：一段时间内平均需求、趋势性需求、季节性需求、周期性需求、随机变量以及自相关因素。尽管研究报导过的需求预测方法种类繁多，但可简单区分为定性预测与定量预测两大类。
2.1.1 定性预测
定性预测也叫做经验判断法，是预测主体依据个人的经验和分析判断，在公司过去的和现在的历史销售数据资料的基础上，对未来一定时期内的发展趋势做出估计和判断，对未来的需求量做出的预测。这种预测的效果，取决于预测主体对预测对象本质认识的程度。预测主体对市场调查的各种信息和公司现有的数据，要做到由浅入深、由表及里地透过各种现象探索到事物本质，才能找出事物发展的客观规律性，再从它的规律性中去预测未来。
（1） 专家调查法
专家调查法是以业内的专家作为调查的对象，通过函询或者其他方式，把拟定好的调查提纲和必要的背景材料发给他们来征询他们的意见。然后将他们的反馈意见整理归纳，根据他们的意见修改调查提纲再匿名发给他们，进行轮番征询意见。一般经过几轮后，各专家的不同意见会逐步趋于集中[6]。如果个别专家的意见与大部分的专家不一致时，可要求该专家做出相应的解释。专家对所调查问题的熟悉程度，以及调查提纲的质量是专家调查法能否取得理想效果的关键。在历史数据缺乏或新产品上市没有历史数据的前提等情形下，宜采用专家调查法。
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2.2 预测评价指标
预测误差，是指预测值与实际值之间的偏差程度。产品需求由诸多因素共同作用，这些因素复杂的难以用模型精确描述，因此预测会有误差。误差越大，说明预测精度低，预测结果差；反之亦然。误差可分为偏移误差和随机误差，前者在连续产生误差时出现，可能的原因是未包含正确的变量、趋势曲线不恰当或者存在其他的趋势等。随机误差为无法由预测模型解释的误差项。
预测误差的评价可分为两大类：一类是度量预测值与实际值的偏离程度，包括平均误差、平均绝对离差、平均绝对百分误差等；另一类是跟踪信号，是跟踪预测均值的波动是否跟实际需求波动步调保持一致。
跟踪信号有正负，正的表示预测少了，负的表示预测多了。一个好的跟踪信号，其游动误差较低且正负偏差差不多刚好抵消。也就示说，没有超出上下限的偏差是允许的，且正负项的偏差最好能够相互抵消，从而跟踪信号才能接近于0。预定的控制界限就是跟踪信号的上下限。为保证99.7%的分布水平，因此需要3个标准差（±3个标准差的分布为99.7%）。故而±3.75个平均绝对离差就是跟踪信号的上下限，也即|TS|>3.75，表示预测值超出了控制线。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。若预测值呈连续性的过高或过低，则指该预测为偏离预测。一旦跟踪信号超出上下限的范围，就需要分析是偶然因素还是系统因素导致。如果是前者，可以继续使用给预测模型进行预测，否则就需要重新评估其所用的预测方法。
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第3章 B公司X射线对比剂需求预测模型研究 ................. 17
3.1 B公司X射线对比剂在中国区的现状 .......................... 17
3.1.1 B公司现有预测模式介绍 ................................ 18
3.1.2 B公司现有预测评价指标 ................................ 19
第4章 需求预测实证研究 .................................. 43
4.1 二元线性回归模型的预测 .................................... 43
4.2 时间序列模型的预测........................................ 43
结论 ........................ 47
第4章 需求预测实证研究
4.1 二元线性回归模型的预测
利用构建的二元线性回归模型对品规A在2016年的销量进行预测。预计CT机器的市场保有量将到达16000台左右，X射线对比剂的市场份额将在今年企稳预计在15%左右。通过3.2节中的公式3.3：Y = -35407.560 + 1372.714X1+5.777X2，将X1=15，X2=16000代入式中，可以求出年预测销售额估计值为77615.15万元。利用SPSS软件的功能可以得到95%的置信区间为74278.06万元-80949.56万元。预计今年品规A的销售额占所有X射线对比剂销售额的比重仍然为60%，可得出品规A的预测销售额为46569.09万元，95%的置信区间为44566.836万元-48569.736万元。品规A的单价为270元/瓶，10瓶/盒，换算成年销量为172478瓶，95%的置信区间为165062瓶-179888瓶。
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结论
本论文研究的目标是在B企业现有销售数据的基础上，对B企业X射线对比剂品规A历年的销售数据进行分析整理和挖掘研究，建立几个优秀的需求预测模型，形成了一个预测模型体系，并利用这个预测模型体系来进行预测，同时对预测结果进行跟踪监控。从预测结果上看，预测模型的预测准确率相比于历史记录有了较大的提升，达到了本论文研究的目的。
综合以上几章的描述，本论文主要的研究工作可总结如下：
论文首先阐述了研究的目的和意义，对本论文要研究的产品X射线对比剂产品的发展、用途以及中国市场的发展与现状做了概述，对于要预测标的的大环境有了一定的理解，这有助于进一步了解线性回归中的显著性相关因素，以及整体研究的思路。
接着对与论文相关的预测基本理论和方法做了较为全面的概述，具体包括需求预测的概念和作用、预测的原理、类型和方法、以及预测的评价指标和信号跟踪模型，包括典型的时间序列预测模型和多元线性回归模型，这些内容为需求预测模型构建做了理论铺垫，并针对需求预测问题，做了国内外研究现状的综述。
然后，结合B公司X射线对比剂的历史销售额和品规A的历史销量记录，利用需求预测理论建立了多个需求预测模型，并对这些需求预测模型进行了评价。在评价结果的基础上，筛选出了其中几个预测误差较低、拟合效果较好的模型组合成预测模型体系，并为这些预测模型构建了各自的跟踪信号模型，来监测预测结果是否在规定的上下限范围内。再利用公司现有的评价指标对这些预测模型进行了计算，并把计算结果跟历史记录进行比较。从比较结果来看，运用这些预测模型得出的预测结果，其预测准确率相比于历史记录得到了显著的提升，其预测偏差相比于历史记录也显著性地变小了。最后运用这个预测模型体系对2016年的品规A的需求预测进行了实证研究，以验证模型的可行性。
参考文献（略）