建筑工程经济与企业管理 第四章-技术经济预测与决策

第四章技术经济预测与决策建筑工程经济与企业管理第一节技术经济预测方法第二节技术经济决策方法主要内容一、概述1.预测的基本概念（1）预测：指根据过去和现在的实际资料，运用科学的理论和方法推测未来的发展趋势。（2）技术经济预测：指以准确的调查统计资料和技术经济信息为依据，从技术经济现象的历史、现状和其内在规律性出发，运用科学的方法，对技术经济现象发展变化前景的测定。第一节技术经济预测方法2.技术经济预测的分类（1）按预测对象的范围划分，可分为宏观技术经济预测和微观技术经济预测。

（2）按预测对象的时间界限划分，可分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测。（3）按预测的方法划分，可分为定性预测和定量预测。定量预测又可分为因果预测和时间系列预测两种。一、概述3.技术经济预测的原理（1）惯性原理技术经济系统的规模与范围，规模愈大，范围愈广，其惯性就愈大；技术经济系统的“年龄”，年龄越轻，其内在结构及外部联系就越不稳定，从而惯性也就较小。（2）类推原则利用类推原则，可以由历史推断未来，由国外推断国内，由局部推断整体。

一、概述（3）相关原理（因果关系）是否具有相关性；相关性在预测期内是否会发生较大的变化。（4）概率推断原理技术经济变量呈随机变化的形式。为了对这种具有不确定性结果的预测对象给出较确定的结论，就需要应用概率推断的原则。一、概述确定预测目的，制定预测计划搜集、分析和整理资料选择预测方法，建立预测模型搜集、分析和整理资料进行预测计算、分析预测误差，评价预测成果修正数学模型，提高预测质量4.预测的程序一、概述（一）专家调查法1.德尔菲法挑选专家组成专家小组设计并分发调查表专家提出预测意见

处理调查意见做出预测报告

意见统一？否是二、定性预测方法2.集合意见法挑选专家组成专家小组专家发表意见

专家意见排序和优选做出预测报告

意见是否统一？否是二、定性预测方法对专家意见的处理方法（1）对数量答案的处理（序列的中位数）当n为奇数时当n为偶数时二、定性预测方法（2）对排序答案的处理（计分法）第1名记m分，第2名记m-1分，……，最后一名记1分。设第j个专家对第i个项目计分为xij排序方法：以总分决定排序（3）对择一答案的处理选择一个最为可能的结果时，采用概率最大者。

二、定性预测方法（4）对专家预测能力的加权若每个专家的预测结果为Xi，其权为Wi，则n个专家预测值的加权平均值为：回归分析又分为线性回归分析和非线性回归分析。

（一）回归预测法主要步骤为：（1）确定目标（因变量）与影响因素（自变量）之间的数学关系式；（2）分析影响因素与预测目标之间关系的强弱和影响程度；（3）分析预测结果的误差范围和精度。三、定量预测方法回归预测法的适用范围回归预测法，是以数理统计原理为基础的，因此理论上是比较严密的。回归预测法基于模型满足经典假设：随机误差项的期望值为零；随机误差相具有齐次方差；随机误差项相互独立；随机误差项服从正态分布；解释变量为随机变量，且相互独立；模型关系已识别，变量关系已确定。（一）回归预测法1.一元线性回归分析（1）预测模型及参数估计设x为自变量、y为因变量（xi，yi），如果发现数据点具有线性趋势，则可表示a、b是回归系数，e是残差项，也称为回归余项（一）回归预测法预测值：根据最小二乘法原理预测值与实际值的误差的绝对值为：（一）回归预测法即回归预测模型为：（一）回归预测法例1：试根据1985～2003年的国民生产总值和社会消费品零售总额（见表4.1，P132～133），建立国民生产总值x与社会消费品总额y的回归模型。2.列表计算：解：1.将（xi,yi)绘于坐标图中如下：案例分析xyx2y2xy7780430560528400185330253349290093804950879844002450250046431000109205820119246400338724006355440013853744019190560955353600103066320156778101245768329656262011269993771740082553027600006814502514363700019580939838337640088322404184012840239381089457302784411867923626078057231380122379847044001497441693839970604380016053191844000025769880970312140057733205983333099289424277604118918433467795246144596162025605848996166870613074772268435590851984720546649200710479679553291536328679809849897409231920860982054311356732858916969388225255475129089404341537993075216116642740930534148129593337595920314048914133840253606601135102398409111048535040416737099214189204578116694458421361748963621014889645349486348∑＝960044378297727484495501080544657127986754901案例分析

国民生产总值中社会消费品零售总额的预测模型为：

案例分析（2）相关性检验（一）回归预测法当R在[-1，0]时，二者呈负相关当R在[0，1]时，二者呈正相关当|R|=1时，因变量和自变量完全相关当R=0，不存在线性相关关系通常认为R＞0.75时，x与y高度相关，R＞0.5则可判断x与y相关2.曲线拟合转化为线性回归可以通过一定的数学变换，转化为线性回归问题转化为线性回归问题等式两边取对数，转化为线性回归问题等式两边取对数，转化为线性回归问题（一）回归预测法（1）概念：若某事件随时间t变化的规律，可以用t的某种确定的函数关系来描述，这类事件序列称为确定性时间序列，以时间t为自变量建立的函数模型称为确定性时间序列模型。（2）方法：确定性时间序列模型中最简单的一类是滑动模型预测法。（二）确定性时间序列模型1.移动平均法（1）简单移动平均法设时间序列为yi(i=1,2,…,n),yi为第i期的实际值（观察值），N为移动平均的项数，Mt为第t期的移动平均值:该方法适用于长期趋势变化不大，短期有波动的时间序列资料。（二）确定性时间序列模型（2）加权移动平均法加权平均法对不同时期的实际值给予不同的权来进行平均的。以W1、W2、…、WN分别作为实际值yt、yt-1、…、yt-N+1的权，则第t期的加权平均值为：（二）确定性时间序列模型序号年份合同完成额（亿元）三年移动平均三年加权平均119962.5--219972.8--319982.4--419992.92.562.555200032.72.72620013.22.772.87720023.13.033.08820033.33.073.12表4-4某建筑企业合同完成额统计表例3.某建筑企业，从1996年至2003年完成合同额如表4-4所示，试预测2004年的合同完成额。案例分析解：考虑移动平均项数N＝3。按简单移动平均法预测2004年的合同完成额为：按加权移动平均法预测2004年的合同完成额为：案例分析2.一次指数平滑法一次指数平滑法也称简单指数平滑法。分别对近期数据和远期数据给予不同的权重，也称平滑系数。St——第t周期的一次指数平滑值，也是下期预测值。yt——第t周期的实际观察值。St-1——第t-1周期的一次平滑值。式中：α——平滑系数，（二）确定性时间序列模型注意：1）关于初始值S0，一般取前几年的平均值（数据较多时）或简单取S0=y1（数据较少时）。2）关于平滑系数。一般时间系列为稳定的长期趋势时，取较小（0.05~0.2)，当时间系列具有较强的线性变化趋势时，取较大值（0.3~0.7）。（二）确定性时间序列模型

序号

年份合同完成额（亿元）

平滑值119962.5S1=2.5219972.8S2=0.3×2.8+0.7×2.50＝2.59319982.4S3=0.3×2.4+0.7×2.59＝2.53419992.9S3=0.3×2.9+0.7×2.53＝2.64520003.0S3=0.3×3.0+0.7×2.64＝2.75620013.2S3=0.3×3.2+0.7×2.75＝2.89720023.1S3=0.3×3.1+0.7×2.89＝2.95820033.3S3=0.3×3.3+0.7×2.95＝3.06所以，2004年合同完成额的预测值为：某建筑企业合同完成额一次指数平滑法计算表例4.用一次指数平滑法计算例3。解：选取α＝0.3，计算各期的平滑值，其计算结果见表4.5。案例分析3.二次指数平滑法（线性指数平滑法）它是对一次指数平滑法的结果再进行一次平滑。因而可用于作较长期的预测，如中期预测等。（二）确定性时间序列模型例5用二次指数平滑法预测2004年和2005年的合同完成额，数据同例4。解：取α＝0.3，计算过程为：其余类推，计算结果见表。案例分析3.190.0803.2462.8723.0593.3200383.140.0703.1182.7922.9553.1200272.920.0733.0642.7222.8933.2200162.750.0482.8752.6492.7623.0200052.530.0262.7202.6002.6602.9199942.68-0.0072.5402.5742.5572.4199832.530.0182.6662.5822.6242.819972--0.0062.5342.5642.5492.519961btat合同完成额年份序号表4.6某建筑企业合同完成额二次指数平滑法计算表2004、2005年合同完成额的预测值为：案例分析第二节技术经济决策方法针对各种不同的自然状态，从多个不同的行动方案中选定一个最佳方案加以实施的过程就称为决策。一、决策问题构成的条件（1）有明确目标，如收益最大或损失最小等；（2）存在两个或两个以上不以决策者无法控制的自然状态θj；（3）存在两个或两个以上可供选择的行动方案Ai；（4）在各种自然状态下，不同行动方案将导致不同的结果，而其损益值是可以计算出来的αij；（5）决策者对各种自然状态的发生，有的可以肯定（确定型决策）；有的不能肯定，也无法知道其发生的概率p(θj)（非确定型决策）；有的虽不能肯定哪种自然状态发生，但决策者可以预先估计或计算出其发生的概率p(θj)（风险型决策）一、决策问题构成的条件二、决策的分类战略决策和战术决策程序化决策和非程序化决策确定型决策、风险型决策、不确定型决策定性决策与定量决策其他:单目标决策和多目标决策;长期决策和短期决策;单级决策和多级决策，等等。

三、决策的基本原则1．最优化原则2．系统原则3．信息准全原则4．可行性原则5．集团决策原则第二节技术经济决策方法方法：在确定的自然状态下分别计算各个行动方案的损益值，然后选择一最佳方案即可。很多确定型决策问题要用到运筹学或其他数学方法并借助计算机的帮助才能得以解决。确定型决策问题的方法较多，如盈亏分析法、微分极值法、线性规划法等等四、确定型决策指自然状态是否发生不能肯定，但知道各自然状态可能发生的概率的情况下的决策。自然状态发生的概率为p(θj)

决策准则：期望值准则、最大可能性准则、合理性准则。

五、风险型决策1.期望值准则决策准则为:P(θj)为自然状态θj发生的概率；Ai为行动方案；αij为方案Ai在θj状态下的损益值所对应的行动方案Ak五、风险型决策例4.2.2某施工队下个季度要进行混凝土浇筑施工，每完成1m3混凝土可收入20元。计划由商品混凝土搅拌站供应混凝土，合同规定，按预定计划供应的混凝土，若施工队少要1m3则应赔偿商品混凝土搅拌站10元损失。已知去年同期施工浇筑混凝土的日完成量数字（见表），而今年下季度日完成量数字尚不能确切估计。问如何与商品混凝土搅拌站签订混凝土供应合同才能使施工队收益最大？去年同期日完成浇筑量的天数日完成浇筑量(m3)100110120130日完成浇筑量的天数1836279案例分析解：（1）首先，确定各日完成浇筑量的概率，如下表：

日完成浇筑量的概率日完成浇筑量(m3)100110120130日完成浇筑量的天数1836279日完成浇筑量的概率18/90=0.236/90=0.427/90=0.39/90=0.1（2）根据统计资料，确定合同方案。行动方案A1：计划日供应混凝土100m3；行动方案A2：计划日供应混凝土110m3；行动方案A3：计划日供应混凝土120m3；行动方案A4：计划日供应混凝土130m3；案例分析（3）根据每天可能完成的混凝土浇筑量，计算不同行动方案的收益值。表4.2.3各行动方案的收益期望值计算表

自然状态方案日完成混凝土浇筑量（m3）收益期望值1001101201300.20.40.30.1A120002000200020002000A219002200220022002140A318002100240024002160A417002000230026002090案例分析（4）计算各方案的收益期望值如对A3方案，其收益期望值为：

同理，可求得其他方案的收益期望值，见上表。（5）决策将以上四个方案的收益期望值进行比较可知，方案A3的收益期望值最大，因而选择日订货量为120m3为最佳。

案例分析2.最大可能性准则以自然状态中发生概率最大的一个为依据，选择在这种状态下收益值为最大的方案作为最优方案。当某一自然状态发生的可能性较其他自然状态发生的可能性大得多时，采用此法较为合理和简便。以上例为例，查看表4.2.3，各自然状态中以日完成混凝土浇筑量为110m3时的概率0.4为最大，以此为依据，知方案A2对应的收益值最大（2200元），故选择方案A2为最优方案。五、风险型决策3.“合理性”准则当知道有n个可能出现的自然状态，当难以确切估计各自然状态出现的概率时，“合理”假定各自然状态出现的概率相等，则各自然状态出现的概率为1/n，以此为依据来计算各方案的收益期望值，选择收益期望值为最大的方案为最优方案的方法就是合理性准则。五、风险型决策Hurwicz法（也称大中取大法）决策者总是根据最好的客观条件选择方案，采取行动。其决策过程为：（1）求出方案i在不同自然状态下的最大损益值（2）求出所有方案的最大损益值的最大值其最大损益值所对应的方案即为决策方案。六、非确定型决策从表中可以看出，选择对应的方案A3。各方案在各种市场状态下的收益值(单位：100万元)例4.4某公司欲投资5000万元开发某类新产品。该公司将市场性态分为3类：N1代表较大的市场需求，N2代表中等程度的市场需求，N3代表较小的市场需求。同时，该公司提出了三个行动方案，分别为A1、A2、A3。其收益见下表所示。案例分析2.Wald法，也称小中取大法决策者总是根据最坏的客观条件选择方案，采取行动。（1）求出方案i在不同自然状态下的最小损益值（2）求出所有方案的最小损益值的最大值其最小损益值的最大值所对应的方案即为决策方案。六、非确定型决策例2，按此准则计算上例。见下表：从上表看出，应用此准则进行决策时，应选择方案A2。可以看出，采用此准则进行决策时，决策者的出发点是尽可能地缩小最大可能的损失。因而该法显得较为消极。适用于小型企业或对损失非常敏感的企业。案例分析3.Savage法，也称最小最大后悔值法以将来后悔值最小为原则来进行方案的择优选择。所谓后悔值就是在每一自然状态下，各方案的最大损益值与其他方案的损益值之差。（1）求出后悔值表。自然状态j下方案i的后悔值为：（2）求出各方案对应的最大后悔值（3）求出最小最大后悔值对应的方案即为选择方案。

六、非确定型决策（2）根据上表的计算结果，选择方案A2。例3.按此准则计算上例。（1）后悔值的计算，见下表。案例分析1.决策树的画法七、决策树法2.损益值计算和决策准则（1）损益期望值的计算：（2）决策准则：3.应用例题

七、决策树法例4.2.5某建筑企业拟投标A或B工程，鉴于自身力量，只能选择一个工程投标。无论投标哪个工程，均可采用两种策略，根据以往的资料，投高标的中标机会为0.25，投低标的中标机会为0.5。中标后对应的损益情况如表4-14所示。若其投标未中标，则经济损失为50万元。试进行决策。表4-14各方案损益值投标方案效果估计发生的概率相应的损益值（万元）投A工程高标乐观0.35000一般0.51000悲观0.2-1000投A工程低标乐观0.24000一般0.6500悲观0.2-2500投B工程高标乐观0.37000一般0.54000悲观0.2-2000投B工程低标乐观0.35000一般0.62000悲观0.1-3000案例分析解：（1）绘出决策树。案例分析（2）计算（从右向左，按节点计算）（3）决策：从图中看出应投B工程，使用低标策略。节点计算过程期望损益值95000×0.3+1000×0.5-1000×0.21800104000×0.2+500×0.6-2500×0.2600117000×0.3+4000×0.5-2000×0.23700125000×0.3+4000×0.6-3000×0.1360051800×0.25-50×0.75412.56600×0.5-50×0.527573700×0.25-50×0.75887.583600×0.5-50×0.51775案例分析表4-16各方案损益情况表（单位：万元/