基于灰色理论的服装销售预测及库存优化研究

发布时间：2017-05-01 16:13

  本文关键词：基于灰色理论的服装销售预测及库存优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：服装零售在我国商品批发零售业中占据支柱性的重要地位,对国民经济的发展有着重大的推动作用。随着行业的不断发展与日渐成熟,服装行业经历了从总量扩张到结构转型的升级,服装生产由大批量、少批次转变成小批量、多批次。服装行业的这些变化不可避免地造成库存积压或缺货,为了合理解决这些问题,企业需要对服装进行销售预测,并基于预测结果进行合理的服装配货与调补货。基于预测结果制定的配货与调补货决策,能够提高企业的整体收益、提升企业品牌的知名度和改进企业的服务水平。本文在前人研究基础上,对各种预测方法进行系统性的研究学习,结合服装行业生命周期短,产品种类繁多,时尚性强,产品贬值风险大的特点,发现GM(1,1)模型能够很好的解决服装行业由于行业特点带来的少数据问题。但GM(1,1)模型本身存在一定的缺陷,为了解决这个问题,本文对GM(1,1)模型的初始值及背景值进行优化,并引入已销售产品的影响因子、销售过程的干扰因子,建立改进GM(1,1)销售预测模型。本文基于改进GM(1,1)预测模型,建立服装配货模型,以服装品类为研究对象,根据产品已销售情况决定服装配货的品类以及各个品类的配货量。文中运用改进GM(1,1)模型对服装的销售动态进行合理的预测,在预测的基础上,结合行业本身的特点,建立了服装配货模型;结合配货模型对门店服装进行合理配货。论文还结合实际算例说明依据销售预测制定的配货决策能够更好满足消费者的需求,更快地抢占市场份额,提高企业的服务水平,达到库存管理最优化。消费者在购买服装的过程中,时常会遇到服装缺货的现象,而在遇到缺货的情况,绝大部分消费者不会选择等待,而是选择替代服装或放弃购买该款服装。为了达到较高的消费满意度,获得更高收益,企业应尽量避免缺货现象的发生,在确保收益的基础上保持合适的库存量。为了解决缺货问题,本文基于服装的历史数据,运用改进GM(1,1)模型进行销售预测,结合销售预测结果和服装的库存量,同时考虑服装的调补费用,建立了服装调补货模型,并对其合理性及普遍实用性进行说明。结合调补货模型,根据区域内畅销服装每周的销售情况,对区域内服装进行合理的调补货,可以提高企业的服务水平,使企业获得最大收益。为进一步说明模型的合理性与实用性,文中统计分析了2014年杭州某女装品牌某门店11月之后10周的销售数据,以每2周的销售数据作为统计单元,选取单裙、单裤、毛衫、羽绒服、连衣裙5个品类进行配货模型的算例验证。算例表明:在服装销量预测中运用改进GM(1,1)进行预测,取得预测效果较好,能够为企业的配货决策提供理论依据和技术支持;文中还采用杭州某服装品牌公司2015年5月初到6月中旬的销售数据为样本,采用改进GM(1,1)模型对单款服装的销售量进行预测,结合预测值和库存值对产品进行调补货模型的算例验证。研究表明:基于服装销售预测的服装调补货模型有较好的普遍性与实用性,能够为企业对产品的调补货决策提供理论依据和技术支持。
【关键词】：服装 改进GM(1 1) 销售预测 配货 调补货
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.2;F224
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意义11
• 1.3 研究内容和方法11-14
• 1.3.1 研究内容11-12
• 1.3.2 研究方法12-13
• 1.3.3 研究框架13-14
• 1.4 研究的创新点与重难点14-15
• 1.4.1 研究创新点14
• 1.4.2 研究重难点14-15
• 第2章 相关理论综述15-29
• 2.1 服装销售预测的国内外研究现状综述15-21
• 2.1.1 相关预测方法15-17
• 2.1.2 服装销售预测的研究现状17-21
• 2.2 灰色理论21-25
• 2.2.1 GM(1，，1)模型的建模条件21
• 2.2.2 GM(1，1)建模与检验21-25
• 2.3 GM(1,1)模型的适用范围25-26
• 2.4 GM(1,1)模型的优化26-28
• 2.4.1 GM(1,1)模型初始值的优化26
• 2.4.2 GM(1,1)模型背景值的优化26-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 基于改进GM(1,1)的服装配货决策模型构建29-33
• 3.1 研究背景29
• 3.2 问题描述29
• 3.3 符号说明29-30
• 3.4 改进GM(1，1)模型构建30-31
• 3.4.1 原始数据的预处理30
• 3.4.2 改进GM(1，1)模型构建30-31
• 3.5 改进GM(1,1)模型的检验31-32
• 3.6 本章小结32-33
• 第4章 基于改进GM(1，1)的服装调补货决策模型构建33-38
• 4.1 研究背景33
• 4.2 问题描述33
• 4.3 符号说明33-34
• 4.4 基于销售预测的服装调补货模型构建34-37
• 4.4.1 模型的建立35-36
• 4.4.2 模型的合理性分析36-37
• 4.5 本章小结37-38
• 第5章 模型实例验证38-49
• 5.1 基于改进GM(1，1)配货决策研究的模型实现38-42
• 5.1.1 数据的预处理38-39
• 5.1.2 基于改进GM(1,1)配货决策实例验证39-41
• 5.1.3 模型性能检验及分析41-42
• 5.2 基于销售预测的服装调补货决策模型实现42-48
• 5.2.1 数据的预处理42-46
• 5.2.1.1 进行调补货决策研究的对象选择42-43
• 5.2.1.2 数据整理43-46
• 5.2.2 服装调补货决策模型实例验证46-48
• 5.3 本章小结48-49
• 第6章 结论与展望49-51
• 6.1 结论49
• 6.2 展望49-51
• 参考文献51-55
• 致谢55-56
• 附录56-59
• 攻读学位期间发表论文59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 常丽霞;高卫东;潘如如;刘建立;;灰色GM(1,1)模型在国际春夏女装流行色色相预测中的应用[J];纺织学报;2015年04期

2 张细香;马卫民;刘建勋;;采用基因库构建的季节性服装需求预测[J];纺织学报;2014年05期

3 刘思峰;曾波;刘解放;谢乃明;;GM(1,1)模型的几种基本形式及其适用范围研究[J];系统工程与电子技术;2014年03期

4 梁玉英;;浅析服装企业库存管理问题[J];中国管理信息化;2012年05期

5 张小飞;张效丽;;基于傅里叶模型的服装出口分析及预测[J];山东纺织经济;2012年01期

6 毛健;赵红东;姚婧婧;;人工神经网络的发展及应用[J];电子设计工程;2011年24期

7 龙兴超;宁晓玲;蒋尔国;;市场调研法在野生中药资源调研中的运用[J];中国现代中药;2010年12期

8 朱莉思;王朝晖;刘巍然;;基于生命周期的季节型服装需求销售预测[J];东华大学学报(社会科学版);2010年01期

9 吴志明;李熠;;服装流行色的色彩意向灰色预测[J];纺织学报;2009年04期

10 高亚爽;蒋晓文;;基于马尔可夫链的服装销售预测模型的研究[J];国际纺织导报;2008年11期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 刘思峰;邓聚龙;;GM(1,1)模型的适用范围[A];全国青年管理科学与系统科学论文集第5卷[C];1999年

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 甘露;极限学习机的研究与应用[D];西安电子科技大学;2014年

2 李春蕾;服装价格促销的应用和效益分析[D];苏州大学;2010年

3 王东;复合移动均线技术在波段操作中的系统性运用研究[D];昆明理工大学;2007年

  本文关键词：基于灰色理论的服装销售预测及库存优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：339251