随着经济的高速发展,基于企业竞争力的研究已成为管理科学研究的前沿,在提高服务质量、增加顾客满意度的基础上降低库存成本是提高企业竞争力的重要手段,因此库存控制已成为提高企业竞争力的关键因素。作为直接面向末端消费群体的零售业,其库存管理水平的高低不仅直接影响着零售企业的竞争力,同时也影响着上游企业的生产决策,因此零售业库存控制已成为整个供应链上非常重要的环节,而库存控制的关键是对未来需求的准确预测。论文完成了样本数据的准备、不同类型商品的分析、并针对不同类型的商品分别建立了与之适应的库存控制模型,通过库存控制模型对未来需求的准确预测,消除了零售企业高库存现象,降低了库存成本,提高了顾客服务水平。首先,介绍了零售业库存控制的相关概念,指出了零售业的范畴、传统零售业库存控制存在的问题及问题解决的方案;阐述了相关技术及其在库存控制中的应用;对国内外零售业库存控制研究现状进行了综述。其次,通过聚类分析将零售企业中的商品分为三类——节日性商品、季节性商品、随机需求商品,并对每种商品的需求特点进行了细致地分析,根据分析结果研究每类商品适用的库存需求预测模型。节日性商品结合其特点采用了灰色理论模型GM(1,1)进行预测,而且得到不错的预测效果;季节性商品则采用了BP神经网络和灰色理论模型GM(1,1)组合的方法进行预测,在提高模型通用性的基础上,得到了满意的预测结果;随机需求商品采用了移动平均、ARIMA模型、灰色理论模型GM(1,1)进行预测,将其中和实际销售拟合最好、误差最小的模型作为该类商品的预测模型。