基于統計學方法的收發存報表數據預估分析
——以河南安陽鋼鐵集團公司為例

河南安陽鋼鐵集團公司 郭成江

基于統計學方法的收發存報表數據預估分析
——以河南安陽鋼鐵集團公司為例

河南安陽鋼鐵集團公司 郭成江

收發存報表是等量時間間隔內的收貨、發貨、存貨數量的匯總，是生產經營活動數量化的直觀反映，報表對生產經營管理起著非常重要的作用。統計預測就是根據已知的統計資料，建立相關數學模型，對社會經濟現象的發展前景進行預估。統計預測作為運用統計資料分析研究問題的重要工具，在整個統計工作中有著重要地位，在整個社會經濟管理過程也具有十分重要的作用。

一、問題的提出

在生產經營管理實踐中，當需要預測未來某一時段的生產數量時，經常要參考一些統計報表，如收發存報表，并采用定性的分析方法預估，定性的方法主觀性強，預估的得到的數據與實際數據相差較大。而采用定量的分析方法，對有關的收發存報表數據進行分析，可以比較準確地預估未來某一時段的生產數量，為企業制訂生產計劃提供科學依據。本文，筆者以河南安陽鋼鐵集團公司為例，以某一時段生產經營中的鐵路貨車收發存報表數據為依據，采用統計學的相關方法，對第10周的存車數C10′和發車數F10′進行預估，以期對同行有所參考。

二、收發存報表預測數學模型的建立

1.河南安陽鋼鐵集團公司在某段時間內的鐵路貨車收發存報表見表1。

表1 某段時間內的鐵路貨車收發存報表

B，F，C分別表示報車數值、發車數值、存車數值。選取的統計時段為10周。

上表數據存在如下數量關系：Fn＝ Bn＋Cn－1－Cn（n為統計時段，n＝0，1，2，…，10），如第三周的發車數F3＝B3＋C2－C3＝707＋273－291＝ 689。表中數據符合下述條件：數據產生的時間是連續的，時間間隔相等；本期發車數Fn產生于本期的報車數 Bn和相鄰兩期的存車數差Cn－11－Cn； Cn－1是已知的。若Cn的數值得到確定，就能確定出本期發車數Fn。

2.假設預測對象為Cn′，Cn′是要得到的第n期的存車數量。采用算術移動平均法來預測當期的存車數Cn′，期數t的選擇上，可取t＝ 3或t＝ 4等等，這里選取t＝ 3，即

根據式（1），隨機選取第6期C6′，得出第6期的存車數C6′＝（C3＋C4＋C5）/ 3＝ （291＋411＋364）/ 3＝ 355車。同上，可以算出當n＝ 4，5，6，7周時的預測存車數分別是288，325，355，425。

經過與n＝ 4，5，6，7周時的實際存車數Cn比較，可以看出差異較大，需要對預測數值進行修正，設修正值為λ＝Cn/Cn′，計算出的Cn′，Cn，λ值見表2。

表2 Cn′，Cn，λ預測數值

取λ的平均值作為修正系數i，即i＝ （1.43＋1.12＋1.41）/3＝ 1.32，修正后的存車數為Cn′′，即Cn′′＝ 1.32Cn′，其具體數值見表3。

表3 修正后的Cn′′值

3.經過以上的推演，就可以得到第n周的火車發車預測數學模型：

三、預測數學模型的驗證比較

1.根據預測模型，得到當n＝ 4，5，6，7周時的預測發車數數值Fn′，并與實際發車數數值Fn比較。比較結果見表4。

表4 Fn′和Fn數值比較

由表4可知，第7 周的預測數值與實際發生數值基本接近。

2.運用上述相同的方法，可以求出第8周的預測發車數數值F8′：修正系數i以5，6，7期的Cn′，Cn，λ值確定，得出i＝ 1.30，求出F8′＝ 904；第9周的預測發車數數值F9′：修正系數i以6，7，8期Cn′，Cn，λ確定，得出i＝ 1.29，求出F9′＝ 1307；第10周的預測發車數數值F10′：修正系數i以7，8，9周的Cn′，Cn，λ值確定，得出i＝ 1.29， 求出C10′′＝ 801，F10′＝ 912。

四、預測數學模型的適用范圍

該模型適用于時間上具有連續性的收發存報表的數量（值）預測，使用時可以根據需要選取合適的期數t，得出的預測數值適時與實際數值相互驗證，差距較大時，要分析原因，及時進行校正，以便與生產實際相吻合。

五、結論

通過上述方法對收發存報表進行分析，建立生產數值的預測數學模型，用定量的預測數值指導生產實踐，把報表統計工作從總結歷史資料的傳統領域擴大到面向未來的領域。這不僅加強了報表統計資料的應用和統計分析工作，也使統計工作同現實的結合更加緊密，豐富了統計工作的內容。

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