淺議報(bào)廢汽車回收量預(yù)測(cè)方法

摘 要： 本文以報(bào)廢汽車回收量為研究對(duì)象，將現(xiàn)有的一些預(yù)測(cè)方法加以分析。由于汽車產(chǎn)品的特殊性，最后建議馬爾可夫預(yù)測(cè)方法為較佳選擇，旨在為企業(yè)實(shí)施逆向物流或者報(bào)廢汽車回收量預(yù)測(cè)方面提供一定的參考意見。

關(guān)鍵詞： 報(bào)廢汽車 逆向物流 預(yù)測(cè)方法

汽車逆向物流的實(shí)施過程中，最為重要的問題即為報(bào)廢汽車回收量的預(yù)測(cè)，主要原因?yàn)椋孩倩厥樟渴盏胶芏辔粗蛩赜绊懀虎谟脕磉M(jìn)行預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，通常收到收集渠道和來源的影響；③不同的預(yù)測(cè)方法對(duì)于數(shù)據(jù)的要求不同，所以選擇一個(gè)合適的方法是較為困難的。

一、預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)述

預(yù)測(cè)方法主要分為定性的預(yù)測(cè)方法和定量的方法，其中定量的方法是建立在精確的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的，但是當(dāng)預(yù)測(cè)的對(duì)象是基于復(fù)雜的需求時(shí)，利用傳統(tǒng)的定量預(yù)測(cè)方法就無(wú)法獲得滿意的效果。定性的預(yù)測(cè)方法主要有德爾菲法，團(tuán)隊(duì)共識(shí)法、用戶調(diào)查法、個(gè)人意見法及歷史推論法等方法，它們的共同特點(diǎn)在于主觀性強(qiáng)，預(yù)測(cè)者或預(yù)測(cè)專家會(huì)由于成長(zhǎng)環(huán)境、教育背景、知識(shí)結(jié)構(gòu)以及價(jià)值觀等因素的不同而各異，不具有標(biāo)準(zhǔn)性。

相對(duì)于循環(huán)供應(yīng)鏈逆向過程中的回收量問題而言，比正向過程中的預(yù)測(cè)不穩(wěn)定性更大，逆向過程回收物回收范圍大，回收量隨機(jī)性也大，所以要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是更加困難的，對(duì)需求量的大小和時(shí)間有了很好的預(yù)測(cè)，再進(jìn)行企業(yè)循環(huán)供應(yīng)鏈的構(gòu)建就容易多了，對(duì)于實(shí)施企業(yè)戰(zhàn)略來說，目標(biāo)也明確多了。

時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的預(yù)測(cè)依據(jù)是事物未來發(fā)展趨勢(shì)主要依賴于其歷史發(fā)展趨勢(shì)，是一種穩(wěn)態(tài)的發(fā)展預(yù)測(cè)，比較適合預(yù)測(cè)那些波動(dòng)性不大，趨勢(shì)穩(wěn)定而明顯的情況，如一個(gè)地區(qū)長(zhǎng)期以來地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平趨勢(shì)。而在汽車產(chǎn)品回流量預(yù)測(cè)問題上，隨機(jī)因素比較多，產(chǎn)品更新?lián)Q代也比較快，并不呈現(xiàn)出嚴(yán)格意義上的穩(wěn)態(tài)趨勢(shì)，所以用時(shí)間序列預(yù)測(cè)法來預(yù)測(cè)汽車產(chǎn)品回流量準(zhǔn)確度不會(huì)太高。

因果分析預(yù)測(cè)法主要是依據(jù)預(yù)測(cè)量與被預(yù)測(cè)量之間地因果關(guān)系聯(lián)系來預(yù)測(cè)的，而逆向過程中汽車產(chǎn)品的回收影響因素很多，而且不同的影響因素很難確定其對(duì)回收結(jié)果的影響程度大小，采用因果分析預(yù)測(cè)法對(duì)汽車產(chǎn)品回流量進(jìn)行預(yù)測(cè)的主要困難是很難找準(zhǔn)找全因果關(guān)系并建立聯(lián)系函數(shù)。

考慮到汽車產(chǎn)品回收過程中的多不確定性，產(chǎn)品更新?lián)Q代快等特點(diǎn)，廢舊品的回收量用馬爾可夫預(yù)測(cè)法來預(yù)測(cè)，可以很好的消除其他預(yù)測(cè)模型的趨勢(shì)性特點(diǎn)，只與上一周期的銷售量有關(guān)，也能消除預(yù)測(cè)結(jié)果的單一依賴性，馬爾可夫分析最終結(jié)果只得出各種狀態(tài)的概率，比較符合實(shí)際應(yīng)用的需要。

二、馬爾可夫預(yù)測(cè)過程

馬爾可夫（Markov）預(yù)測(cè)法，就是一種預(yù)測(cè)事件發(fā)生的概率的方法。它是基于馬爾可夫鏈，根據(jù)事件的目前狀況預(yù)測(cè)其將來各個(gè)時(shí)刻（或時(shí)期）變動(dòng)狀況的一種預(yù)測(cè)方法。事物的發(fā)展?fàn)顟B(tài)總是隨著時(shí)間的推移而不斷變化的。在一般情況下，人們要了解事物未來的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，不但要看到事物現(xiàn)在的狀態(tài)，還要看到事物過去的狀態(tài)。馬爾可夫認(rèn)為，還存在另外一種情況，人們要了解事物未來的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，只須知道事物現(xiàn)在的狀態(tài)，而與事物以前的狀態(tài)毫無(wú)關(guān)系。

馬爾可夫過程的重要特征是無(wú)后效性。事物第n次出現(xiàn)的狀態(tài)，只與其第n-1次的狀態(tài)有關(guān)，它與以前的狀態(tài)無(wú)關(guān)即\"無(wú)后效性\"，是指過去對(duì)未來無(wú)后效，而不是指現(xiàn)在對(duì)未來無(wú)后效。馬爾可夫鏈?zhǔn)桥c馬爾可夫過程緊密相關(guān)的一個(gè)概念。馬爾可夫鏈指出事物系統(tǒng)的狀態(tài)由過去轉(zhuǎn)變到現(xiàn)在，再由現(xiàn)在轉(zhuǎn)變到將來，一環(huán)接一環(huán)像一根鏈條，而作為馬爾可夫鏈的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)將來是什么狀態(tài)，取什么值，只與現(xiàn)在的狀態(tài)、取值有關(guān)，而與它以前的狀態(tài)、取值無(wú)關(guān)。因此，運(yùn)用馬爾可夫鏈只需要知道最近或現(xiàn)在的動(dòng)態(tài)資料便可預(yù)測(cè)將來。馬爾可夫預(yù)測(cè)法就是應(yīng)用馬爾可夫鏈來預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來變化狀態(tài)。

馬爾可夫鏈的標(biāo)準(zhǔn)定義為：對(duì)任意的整數(shù)，n維離散隨機(jī)序列，在m+l時(shí)刻的狀態(tài)只與最近時(shí)刻m的狀態(tài)有關(guān)，而與之前m-1個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)無(wú)關(guān)，這樣的隨機(jī)序列稱為馬爾可夫鏈，簡(jiǎn)稱馬氏鏈。馬爾可夫過程作為一種重要的隨機(jī)過程，尤其是高階的馬爾可夫過程可以逼近任何可測(cè)過程。

三、基于馬爾可夫的汽車產(chǎn)品回收量預(yù)測(cè)模型

1.汽車產(chǎn)品回收量預(yù)測(cè)的假設(shè)條件。通過對(duì)產(chǎn)品在市場(chǎng)中所處狀態(tài)的分析，將產(chǎn)品在整個(gè)生命周期中的狀態(tài)分為以下六種：新產(chǎn)品（D1）、繼續(xù)使用產(chǎn)品（D2）、需返回客服中心進(jìn)行維修產(chǎn)品（D3）、需返回加工工廠進(jìn)行再加工產(chǎn)品（D4）、無(wú)故障退貨或產(chǎn)品需更新（D5）和報(bào)廢品（D6）。鑒于馬爾可夫鏈中對(duì)于目標(biāo)狀態(tài)無(wú)后效性的假設(shè)，本文假設(shè)市場(chǎng)中產(chǎn)品的所處的狀態(tài)只與上一周期的產(chǎn)品狀態(tài)有關(guān)，而與以前各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)上的狀態(tài)無(wú)關(guān)，進(jìn)而通過對(duì)市場(chǎng)上產(chǎn)品狀態(tài)的檢測(cè)和各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率的確定，來實(shí)現(xiàn)對(duì)下一監(jiān)測(cè)時(shí)間點(diǎn)上所需回收的各種不同狀態(tài)的產(chǎn)品的數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。下面利用基于馬爾可夫法對(duì)汽車產(chǎn)品進(jìn)行回收預(yù)測(cè)，先給出了一系列的模型假設(shè)：（1）每過時(shí)間t廠商對(duì)己經(jīng)進(jìn)入市場(chǎng)的該產(chǎn)品進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)，確定產(chǎn)品所處的狀態(tài)；（2）再制造不影響產(chǎn)品的使用周期，即產(chǎn)品還能使用多長(zhǎng)時(shí)間和加工以前使用了多長(zhǎng)時(shí)間無(wú)關(guān)；（3）處于某一狀態(tài)的產(chǎn)品下一期轉(zhuǎn)換到各種狀態(tài)的概率一定且通過歷史檢驗(yàn)己知；（4）市場(chǎng)中產(chǎn)品的所處的狀態(tài)只與上一周期的產(chǎn)品狀態(tài)有關(guān)，而與以前各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)上的狀態(tài)無(wú)關(guān)（即滿足馬爾可夫鏈的無(wú)后效性）；（5）每一監(jiān)測(cè)周期始點(diǎn)處，廠商將投放一批新出廠的產(chǎn)品，且考慮到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)因素，每隔一個(gè)周期廠商會(huì)進(jìn)行一次促銷，產(chǎn)品投入量會(huì)以某一比率增加。

2.馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的構(gòu)建。在上一節(jié)的假設(shè)前提下，建立馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，并根據(jù)需要對(duì)該矩陣模型進(jìn)行求解。

圖中Di表示產(chǎn)品所處的狀態(tài)，箭頭上的數(shù)字代指處于該狀態(tài)的產(chǎn)品可能在下一周期中轉(zhuǎn)移到其他各狀態(tài)的概率。

四、結(jié)語(yǔ)

馬爾可夫預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵在于確定各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率，一般從企業(yè)長(zhǎng)期收集的產(chǎn)品回收數(shù)據(jù)中總結(jié)提煉出各產(chǎn)品狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率，轉(zhuǎn)移概率與產(chǎn)品的工藝和質(zhì)量密切相關(guān)，這種概率在長(zhǎng)期內(nèi)應(yīng)該是穩(wěn)定的，所以采用馬爾可夫預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)如汽車產(chǎn)品這類技術(shù)成熟度比較高的產(chǎn)品回收是相當(dāng)有效的。