第六章 技术经济预测方法

1、第一节第一节 预测概述预测概述第二节第二节 定性预测方法定性预测方法第三节第三节 定量预测方法定量预测方法一、预测的概念预测的概念是对未来可能发生的情况的预计和推测。科学性：客观事物发展的惯性；随机现象的统计规律。二、预测的作用二、预测的作用1、预测是制定战略的基础。2、预测是制定计划的基础。3、预测是协调各部门工作的依据。4、有助于为尽快满足用户需求做好准备。 三、预测的三、预测的分类分类 1、按预测对象分 （1）科学预测：是对科学发展情况的预计和推测。 （2）技术预测：是对技术进步情况的预计和推测。 （3）经济预测：政府部门以及其它一些社会组织经常就未来的经济状况发展经济预测报告。 （4）

2、需求预测：不仅为企业给出了其产品在未来的一段时间里的需求期望水平，而且为企业的计划和控制决策提供了依据。 2、按时间分 （1）长期预测：是指对5年或5年以上的前景的预测。 （2）中期预测：指对一个季度以上两年以下的前景的预测。 （3）短期预测：指以日、周、旬、月 为单位，对一个季度以下的预测。3、按主客观因素所起的作用分 （1）定性预测：依靠人们的才干、知识、远见和判断力来推测未来的变化。 （2）定量预测：主要根据对历史资料的分析来推断未来的情况。 预测方法定性预测方法定量预测方法德尔菲法部门主管讨论法用户调查法销售人员意见汇总法因果模型时间序列模型时间序列平滑模型时间序列分解模型移动平均法一

3、次指数平滑法二次指数平滑法乘法模型加法模型四、四、影响需求预测的因素影响需求预测的因素 1、商业周期：从复苏到高潮到衰退到萧条, 周而复始。2、产品生命周期：任何成功的产品都有 导入期、成长期、成熟期和衰退期4个阶段。复苏高潮衰退萧条复苏导入期成长期成熟期衰退期五、预测一般步骤五、预测一般步骤 一、德尔菲法一、德尔菲法(Delghi method)(Delghi method)：专家调查法：专家调查法（1）挑选专家；（2）函询调查：向专家提出问题，要求书面答复；（3）汇集综合整理：将搜集来的专家意见整理；（4）再次函询：将整理的意见反馈给各专家，要求他们修正其预测，并说明修正理由；（5）最终预

4、测：循环3、4步，至3、4轮。优点：匿名性，避免群体压力现象，专家充分发表意见，且最后能统一。缺点：受主观因素影响，专家的选择没有明确的标准，预测结果的可靠性缺乏严格的科学分析，最后趋于一致的意见仍带有随大流的倾向。1、步骤：2、优缺点：一、德尔菲法一、德尔菲法(Delghi method)(Delghi method)：专家调查法：专家调查法3、三条原则：匿名性、反馈性、收敛性。1、部门主管集体讨论法2、用户调查法3、销售人员意见汇集法二、其他方法二、其他方法一、时间序列： 1、概念：按一定时间间隔和事件发生先后顺序排列起来的数据构成的序列。2、构成：假设：过去存在的变量间关系和相互作用机理

5、，今后仍存在并假设：过去存在的变量间关系和相互作用机理，今后仍存在并 继续发挥作用。继续发挥作用。1）趋势成分：引起原因（人口的变动，经济的增长，技术的进步，生产力的发展）。T（Trend)2）季节成分：每个年度内成规则性的重复波动形态。起因：季节性的气候变化和风俗习惯。S(Season)3）周期成分：经济成长过程中景气和不景气交替重复发生的波动情况。发展、繁荣、衰退、恢复。诱发因素：社会政治变动、战争、经济形势变化。C(Cycle)4）随机成分：不可控因素引起的，没有规则的上下波动。I（Irregularity)趋势成分季节成分周期成分随 机 波 动成分一、时间序列： 2、构成：一、时间序列

6、：2、构成：二、时间序列平滑模型二、时间序列平滑模型 tntiitAnSMA11)1(时间实销平均预测1月A12月A23月A3SMA3SMA34月A4SMA4SMA45月A5SMA5SMA51、简单移动平均（Simple moving average ） 简单移动平均值为：周周的的预预测测值值；第第1:1 tSMAt数数；：移移动动平平均均采采用用的的周周期期n周周期期的的实实际际需需求求。为为iAi:可消除由于随机成分的影响而导致的需求偏离平均水平月份实际销量（百台）n=312022132342421.3352522.6762724.0072625.3382526.0092626.00102

7、825.67112726.33122927.00 预测值同简单移动平均所选的时段长n有关，具有滞后性。n越大，对干扰的敏感性越低，预测的稳定性越好，滞后性越强，响应性就越差。 简单移动平均法对数据不分远近，同样对待。为了反映最近的趋势，可采用加权移动平均。2、 一次指数平滑法（Single exponential smoothingSingle exponential smoothing） 一次平滑指数值：一次平滑指数值： 二、时间序列平滑模型St+1为（t+1）期一次指数平滑预测值；Xt为t期实际值；为平滑系数，它表示赋予实际数据的权重（0 1）t+1预测值为第t期的实际值和t-1预测值的加

8、权和。tttSSX( )( )()1111StttXX)1(11)1 (2、 一次指数平滑法（Single exponential smoothingSingle exponential smoothing） 二、时间序列平滑模型用一次指数平滑法进行预测，当出现趋势时，预测值虽然可以描述实际值的变化形态，但预测值总是。当出现趋势时，取得到的预测值和实际值比较接近。一般来说， 一些，预测稳定性比较好；反之，其响应性就比较好。 而对的需求序列时，就要采取指数平滑法进行预测。 对于的情况，则要用指数平滑法。 三、时间序列分解模型三、时间序列分解模型 企图从时间序列之中找出各种成分，并在对各种成分单独

9、进展预测的基础上，综合处理各种成分的预测值，以得到最终的预测结果。1、概念2、假设：各种成分单独地作用于实践需求，而且过去和现在起作用的机制持续到未来。实际需求是以上几种因素共同作用的结果。3、模型加法模型：用各成分相乘的方法来求出需求估计值乘法模型：用各成分相乘的方法来求出需求估计值TFTSCITFTSCI四、因果模型四、因果模型（一）一元回归模型bxaYT22)(xxnYXXYnbnXbYaYT为一元线性回归预测值；为截距,为X为自变量X=0时的预测值；b为斜率；n为变量数；X为自变量的取值；Y为因变量的取值；四、因果模型四、因果模型衡量一元线性回归方法的偏差，可用两个指标：线性相关系数r

10、和标准差Syx 2222)()(YYnxxnYXXYnr22nYYSTyxr为正：正相关；为负，负相关。R越接近1，说明实际值与所作出的直线越接近。 Syx越小表示预测值与直线的距离接近。r r（二）多元线性回归（二）多元线性回归对于随机抽取的n组观测值kjniXYjii, 2 , 1 , 0, 2 , 1),(如果样本函数样本函数的参数估计值已经得到，则有： KikiiiiXXXY22110i=1,2n根据最小二乘原理最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解 0000210QQQQk其中2112)(niiiniiYYeQ2122110)(nikikiiiXXXY于是得到关于待估参数估计值

11、的正规方程组正规方程组： kiikikikiiiiikikiiiiiikikiiikikiiXYXXXXXYXXXXXYXXXXYXXX)()()()(221102222110112211022110 解该（k+1）个方程组成的线性代数方程组，即可得到(k+1)个待估参数的估计值, , ,jjk 012 。（三）季节变动分析与预测方法 季节变动是指现象受自然因素和社会因素的影响，在一年内随着季节的变化而产生的周期性变动。 季节变动分析要掌握至少三年的分月或分季资料，分析的方法有两种：一种是不考虑长期趋势影响的分析方法同月（季）平均法，一种是剔除长期趋势影响的分析方法趋势剔除法。 （一）同月（季）平均法o 同月（季）平均法是不考虑长期趋势影响的分析方法。 o 第一步：计算各年同月的平均数；o 第二步：计算三年内各月总平均数；o 第三步：将各年同月平均数分别除以全期月总平均数，得出季节比率；o 第四步：利用季节比率分析季节变动的特点和趋势，预测未来年份各月的发展水平。（二）趋势剔除法 o 第一步：采用长期趋势分析方法，计算每年各月（季）的趋势值