定量预测与定性预测模型组合预测模型的应用

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经济预测的方法与模型

经济预测的方法与模型经济预测是指对未来经济活动的发展方向、发展水平和变化趋势的预期和估算。

它是经济决策的基础，也是制定经济发展战略和政策的前提。

在经济管理中，经济预测对于企业、国家和社会的发展都具有重要的意义。

一、经济预测的方法1.定性预测法定性预测是指根据经济理论、专业知识和经验，对未来经济活动的发展趋势和变化规律进行判断和推测的一种预测方法。

常用的定性预测方法有专家会议法、德尔菲法、主观概率法等。

定性预测的优点是简单易行、成本较低，缺点是主观性和片面性较强，预测结果的可信度较低。

2.定量预测法定量预测是根据历史数据和统计资料，运用数学方法进行计量分析，从而预测未来经济活动的发展方向和水平的一种方法。

常用的定量预测方法有回归分析法、时间序列法、灰色系统理论法等。

定量预测的优点是准确度高、可重复性强，缺点是需要大量的历史数据和统计资料，对于数据的收集和处理有一定的难度。

二、经济预测的模型1.生产函数模型生产函数是指描述生产过程中投入与产出之间关系的数学模型。

通过建立生产函数模型，可以对未来的经济增长趋势进行预测和分析。

常用的生产函数模型包括柯布-道格拉斯生产函数、超越对数生产函数等。

2.计量经济学模型计量经济学模型是一种基于统计学的数学模型，它通过建立回归方程，将经济指标与各种影响因素之间的关系进行量化分析，从而对未来的经济活动进行预测。

常用的计量经济学模型包括最小二乘回归模型、时间序列模型等。

3.人工智能模型人工智能模型是一种基于机器学习的方法，通过训练数据集，对未来经济活动进行预测。

常用的人工智能模型包括神经网络、支持向量机、决策树等。

人工智能模型的优点是准确度高、可解释性强，但缺点是需要大量的训练数据和复杂的算法实现。

三、应用举例以某企业的销售收入预测为例，说明经济预测的应用。

首先，根据历史销售数据和销售政策，建立生产函数模型；然后，使用计量经济学模型对未来的销售收入进行预测；最后，根据预测结果和企业实际情况，制定相应的销售策略和计划。

市场综合预测法的种类与特点

，从而产生的误差。
季节性指数修正
02
利用季节性指数对预测数据进行修正，以消除季节性因素的影
响。
移动平均法修正
03
利用移动平均法对数据进行平滑处理，以消除季节性因素的影
响。
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统计模型预测
ARIMA模型
一种基于时间序列数据的预测模型，包括自回归、移动平均和差分等组成部分，能够反映数据的
变化趋势和周期性变化。
GARCH模型
一种基于波动率的预测模型，用于预测金融市场的波动率变化。
LSTM模型
一种基于神经网络的预测模型，能够处理具有时序关系的数据，
如股票价格、语音识别等。
指数平滑法
利用历史数据的加权平均数作为预测值，权重根据时间间隔逐渐减小。
因果分析
01
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回归分析法
通过分析自变量与因变量之间的关系，建立回归模型，预测因变量的未来值。
协回归分析法
分析多个自变量之间的相关性，找出影响因变量的关键因素，建立回归模型。
灰色关联度分析法
通过分析自变量与因变量之间的灰色关联度，判断各因素对结果的影响程度。
Excel是一款常用的电子表格软件，具有强大的数据处理和分析功能，可用于市场预测中的数据处理、图表制作和模型构建。
SPSS
SPSS是一款专业的统计分析软件，提供多种统计分析和数据挖掘方法，可用于市场预测中的数据探索、描述性统计和推断性统计。
智能预测软件
预测模型库
智能预测软件通常集成了多种预测模型，如时间序列分析、回归分析、机器学习等，方便用户进行市场预测。
主观概率法
主观判断
主观概率法是一种基于个人主观判断的预测方法，根据个人的经验、知识和直觉进行概率判断。

定量预测

上可分为两类：一类是时序预测法。它是以一个指标本身的历史数据的变化趋势，去寻找市场的演变规律，作为预测的依据，即把未来作为过去历史的延伸。时序预测法包括平均平滑法、趋势外推法、季节变动预测法和马尔可夫时序预测法。另一种是因果分析法，它包括一元回归法、多元回归法和投入产出法。回归预测法是因果分析法中很重要的一种，它从一个指标与其他指标的历史和现实变化的相互关系中，探索它们之间的规律性，作为预测未来的依据。
比较
定性预测注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。但是定性预测易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。定量预测的优缺点：
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定量预测
数学模型
01 常用方法
03 优缺点 05 应用领域
目录
02 基本分类 04 比较
定量预测是使用一历史数据或因素变量来预测需求的数学模型。是根据已掌握的比较完备的历史统计数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整理，借以揭示有关变量之间的规律性，用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法。
缺点：比较机械，不易灵活掌握，对信息资料质量要求较高。进行定量预测，通常需要积累和掌握历史统计数据。如果把某种统计指标的数值，按时间先后顺序排列起来，以便于研究其发展变化的水平和速度。这种预测就是对时间序列进行加工整理和分析，利用数列所反映出来的客观变动过程、发展趋势和发展速度，进行外推和延伸，借以预测今后可能达到的水平。
时间序列中每一时期的数值，都是由很多不同因素同时发生作用后的综合反映。总的说来，这些因素可分为三大类：
第一，长期趋势。这是时间序列变量在较长时间内的总势态，即在长时间内连续不断地增长或下降的变动势态。它反映预测对象在长时期内的变动总趋势，这种变动趋势可能表现为向上发展，如劳动生产率提高，也可能表现为向下发展，如物料消耗的降低，也可能表现为向上发展转为向下发展，如物价变化。长期趋势往往是市场变化情况在数量上的反映，因此它是进行分析和预测的重点。

组合预测模型在铁路货运量预测中的应用

铁路货运量是指一定时期内以重量单位计算
的由铁路实际运输的货物数量，它是货运市场中重要的基础数据，其预测结果直接影响到铁路运输计划以及有关运输政策的制定。目前，铁路货运量预测的常用方法很多，主要包括定性３年９月
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Ｓｅｐ．，２０１３
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆ＥｃｏｎｏｍｙｉｎＡｒｅａｓ
组合预测模型在铁路货运量预测中的应用
王宁，徐志禹
（兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州７３００７０）
摘
要：货运量预测是铁路运输规划的基础，单一预测方法很难准确有效地进行运量预测。探讨组合模型在铁路货
运量预测中的应用，以全铁路货运量及社会经济发展状况为样本，对未来铁路货运量进行预测。实证预测结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息，从而提高模型预测精度，与单一模型相比，该方法具有较好的实用
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预测精度测定与预测评价

第十二章预测精度测定与预测评价基本内容一、预测精度的测定1 、预测精度的一般含义：是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣。

如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。

不过，对预测用户而言，过去的预测精度毫无价值，只有预测未来的精确度才是最重要的。

2 、测定预测精度的方法通常有：①平均误差和平均绝对误差；平均误差的公式为： ME =平均绝对误差的公式为： MAD =②平均相对误差和平均相对误差绝对值；平均相对误差的公式为： MPE = 1 n y i i n i=1 y i平均相对误差绝对值的公式为： MAPE = 1 n y i in i=1 y i ③预测误差的方差和标准差；n e i 21 n 预测误差的方差公式为： MSE = = n (y ii ) 2n e 2预测误差的标准差公式为： SDE = i=1 = n 3 、未来的可预测性① 未来的可预测性是影响预测效果好坏的重要因素，由于受各种因素的影响，经济现象的可预测性明显低于自然现象的可预测性。

在经济预测中，不同的经济现象的可预测性也存在极大的差别。

② 影响经济现象的可预测性的因素大致归类为：总体的大小；总体的同质性；需求弹性和竞争的激烈程度等。

4 、影响预测误差大小的因素经济现象变化模式或关系的存在是进行预测的前提条件，因此，模式或关系的识别错误；模式或关系的不确定性及模式或关系的变化性就成为影响预测误差的主要因素。

n 1 (y i i )2i二、定量预测方法预测实证研究表明，各类预测方法之间并不存在明显的优劣，只是不同方法具有各自不同的特点，如回归预测能解释预测对象变化原因、某些预测方法更适合特定预测对象的预测等。

选择预测方法除了考虑精度、成本和方法复杂性外，还要考虑预测环境、预测时期长短和用户等因素。

1 、大型模型的预测精度并不比小模型的预测精度高；没有任何一种预测方法或预测模型会在各种情况下都比其他方法或模型表现得更好。

铁路货运量的预测方法

铁路货运量的预测方法铁路货运量预测技术一般可以分为三大类，定性分析预测技术、定量分析预测技术以及两者相结合的综合预测技术。

定性预测分析技术，通常指那些凭经验判断的预测，一般是在缺少进行定量分析所必需的资料的情况下采用，侧重于研究推断预测对象未来发展的大体趋势和性质，其预测的精确度，主要取决于参与人员的专业知识和经验。

定量分析预测技术，是指以已经掌握的历史数据作为基础，建立适当的经济数学模型，对未来的运量做出测算的技术。

其特点是有明显的数量概念，侧重于研究测算对象的发展程度（包括数量、时间、相关因素的比值等）。

定量预测和定性预测，各有其长处和局限性，实际应用中往往需要把定量预测和定性预测方法相结合，即在定性分析的基础上进行定量预测，而定性预测也采用一定的定量预测分析方法，以提高预测结果的准确性。

因此，综合预测技术是货运量预测经常采用的方法。

1货运量的定性预测定性预测方法主要以专家为索取信息的对象，组织各方面专家运用专业方面的经验和知识，通过对过去和现在发生的问题进行综合分析，从中找出规律，对未来作出判断。

主要为专家预测法，该预测方法在缺乏足够的统计数据和原始资料的情况下，凭借专家的经验和判断能力，用系统的、逻辑的思维方法作出定量估价，从而预测未来。

该方法需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简单易行。

花费的时间少，是应用历史较久的一种方法，至今在各类预测方法中仍占重要地位。

但这种方法在很大程度上取决于专家的实践经验和专业水平，存在片面性、准确度不太高的缺点。

只能作为货运量预测的一种辅助方法。

1.1专家个人判断预测方法（个人头脑风暴法）专家个人判断预测方法就是以“专家”的“微观智能结构”通过创造性思维来获取未来信息。

即依靠专家对预测对象未来的发展趋势及状况所做的个人判断进行预测。

这是一种由来已久的预测方法，并在有关领域专家个人的实际工作中自发进行。

优点是可以最大限度地利用个人的创造能力，不受外界环境的影响，没有心理压力，并且组织工作简单，预测成本低。

论船舶交通流量及几种预测方法

论船舶交通流量及几种预测方法摘要：船舶交通流是指连续运行的海上船舶等交通工具的总和，对其进行定量描述的参数有船舶交通流方向、船舶交通流量、船舶交通流密度、船舶交通流宽度、船舶交通流速度等。

本文主要对船舶交通流量及其预测方法进行简单介绍.，并分析这几种方法特性，以便对船舶交通流提出较为系统的预测方法，更好的为船舶交通规划和调度管理提供依据。

标签：船舶交通流量；影响因素；预测方法1 船舶交通流量船舶交通流量是船舶交通流的一个反映尺度，是指单位时间（年/月/日/小时）内通过水域中的某一地点的所有的船舶艘数，船舶交通流量越大，该水域对应地点的交通规模就越大，也就越繁忙，并且在一定程度上船舶交通流量的大小能反映其所在水域交通的是否有序与拥堵状况.船舶交通量的调查研究是船舶交通规划中的重要组成部分，只有掌握了实时的交通流量数据信息，才能更准确地对未来的交通流量进行预测，为船舶交通规划设计与调度管理提供实时的更准确有效的依据。

船舶交通流量的统计通常按时均值、日均值、月均值、高峰时交通量、年最大小时交通量、年最大日交通量等，其中前三者分别表示时间段内小时、日、月的平均交通流量，后三者分别表示全天各小时交通量中最大的1个小时的交通流量、1年内各小时交通量中最大1个小时交通量、1年内各日交通流量中最大的1个日交通量.后面所用数据均为日到达量统计。

2 船舶交通流量预测及其影响因素船舶交通流量的预测具有提前的（预测性）、总是有误差的（非实际观测性）、在空间上可扩张与缩小的（选择性）等特点，它是一种可测性增量的研究，是一种艺术性色彩很浓的研究，同时，它的预测与水运经济有关，又不完全属于经济预测，它是一种有条件的微观预测。

船舶交通流量具有惯性原则、类推原则、相关性原则、概推断原则等，它的预测一般有直觉法、因果法、外推法等基本方法。

船舶交通流量的大小与多方面的因素有关，如社会经济发展水平、研究的交通流所处地域、当地的物产、货运市场等，其影响因素又有内因与外因之分。

市场调查与预测课件第五章定性、定量预测方法

单纯趋势判断预测法应用1
试用单纯趋势判断法单纯趋势判断法预测教育部是否在单纯趋势判断法 2005年增加对高校教育经费的投资？
分析：分析：
（1）确定目标投资。目标的趋势增加，不变，减少）（2）调查对象高校规模分为 A，B，C 三个等级，） A大，B中，C小。确定抽查样本数方法：抽查。 ①确定抽查样本数方法：普查、抽查？确定调查方法： ②确定调查方法：按分层比例抽样法。确定样本数： A =10；B的样本 ③确定样本数：选取A的样本数为 n1=10 B 数为 n2=8；C的样本数为 n3=5，总样本数为 n=n1+n2+n3=23 （3）确定权重）确定权重（Wi ）调查对象存在明显差异，例如， A学校学生8000名，B学校为5000名，C学校的学生为 2000名，若以C学校为标准则Wa=8000/2000=4, Wb=5000/2000=2.5,Wc=2000/2000=1。（4）如对高校经费投资问题调查汇总表3-6所示。
（1）根据三位经理对新产品的不同销售状态求出期望值： E甲 = 0 . 2 × 60000 + 0 . 6 × 55000 + 0 . 2 × 50000 = 55000
E乙 = 0 . 3 × 58000 + 0 . 5 × 54000 + 0 . 2 × 39000 = 52200 E 丙 = 0 . 1 × 62000 + 0 . 5 × 58000 + 0 . 4 × 50000 = 55200
3、预测结果整理步骤将专家们的预测结果按大小排列；（1）将专家们的预测结果按大小排列；（2）确定预测结果 ①中位数（最有可能发生的预测值）是用专家们预测结果的处于中间位置的预测数据中间位置的预测数据作为预测值。用公式表示为：作为预测值 N=n+1/2 当n是奇数时 n 其中， N=n/2和n/2+1 N=n/2和n/2+1之间，当n是偶数时 ②上四分位数（预测区间的下限）是用专家们预测结果的处于前1/4间的位置作为预 1/4间的位置作为预测区间下限。用公式表示为：测区间下限 N=n+1/4 当n是奇数时其中， N=n/4和n/4+1 N=n/4和n/4+1之间，当n是偶数时

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统计预测与决策
12统计柯欣童
冯春山,吴家春,蒋馥. 定性预测与定量预测的综合运用研究[J]. 东华大学学报(自然科学版),2004,03:114117. 文章思路：定性预测与定量预测综合运用的三种方法：定量修正定性定量包含定性定性修正定量通过具体的实例说明他们的应用，比较这3种方法最适用的情形
近代史上第一个定性与定量预测结合的范例[J]. 未来与发展,1982,04:40-42.
海王星的发现定性预测—关于未知行星存在的假说：梯丢斯数字序列之谜，推测可能存在位置天体定量预测—准确地引导了望远镜的目标追踪：从所获摄动的大小反求施力者，已知天体的质量轨道要素而确定其位置和大小最终：1864年9 月2 3 日晚 , 当柏林天文台的伽勒将望远镜瞄准了预言的天区时 , 发现了海王星。
组合预测法应用案例： [1]杨广喜. 经济预测中组合预测法的应用──关于单项预测模型的选取问题[J]. 统计与预测,1998,06:18-21. [2]林安东. 基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型及其应用[J]. 上海海运学院学报,2000,03:95-101.
经济预测中组合预测法的应用──关于单项预测模型的选取问题文章重点：如何从众多的已知预测模型选取最能发挥组合预测法特点的若干单项预测模型的问题一、选取单项预测模型的适宜性问题采用组合预测法有效提高预测精度的关键是确定合适的单项预测模型的权重。根据权重确定时的假设条件不同 , 构造出不同的组合预测模型。 yt= ∑ wiyit 将各单项预测模型进行非线性组合构造出非线性组合预测模型。广义加权对数平均组合预测模型: yt= exp [∑ wi ( lnyit) P ]1 / P 二、选取单项预测模型的多样性问题一般说来 , 如果方法是彼此分离的 , 或说模型间是独立的 , 则它们将各自包含一些有用的独立信息 ,对它们进行组合将产生较好的结果
经济预测中组合预测法的应用──关于单项预测模型的选取问题三、单项预测模型复杂程度及资料收集难易程度的适度性问题在其他单项预测模型不降低预测精度的情况下 , 仅一种或少数几种采用简单、资料较易取得而精度降低不多的模型 , 却会收到事半功倍的效果。四、单项预测模型数的最优选择问题最优组合预测方法预测误差平方和是否减少完全取决于新信息向量 α , 当新增加的第 n+ 1种方法所包含的信息已包含在其他种方法之中时 , 新增加的方法未能对减少组合预测方法的预测误差平方和作贡献 , 其提供的信息实际上是没有用的。从这个角度来讲 , 我们可以找到最优的 n值
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组合预测法一些新的应用：时间序列组合预测模型（PCA-BPNM）：即先利用主要成分分析方法对原输入变量的空间进行重构，然后借助于各成分对总体样本的贡献率来确定网络结构另外组合预测在电力负荷，销售，城市用水，工业经济，油气预测等各个领域中都有应用
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基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型及其应用
对 2000 ～ 2001 年上海港集装箱吞吐量进行了预测首先用三次指数平滑预测法和灰色预测法这两种单项预测法，令 e1 t为三次指数平滑预测法 t 时刻预测值的误差 , e2t为灰色预测法 t 时刻预测值的误差 e1 1 = - 6. 9 e1 2 = - 23. 2 e21 = 5. 7 e22 = - 20. 7取最优准则的折扣系数 a 为 0. 8 , a t = 0. 82- t( t = 1 , 2) 代入模型利用计算机计算得该线性规划的最优解 : w1=0.4524 w2=0. 5476 u1=0 u2=0 v1=0 v2 =21.8309 本组合预测模型的最优的非负权重向量 W＊ =(0. 452 4 , 0. 547 6) T , ∧yt = 0. 452 4 f1 t + 0. 547 6 f2t 其中 : f1 t为三次指数平滑预测法 t 时刻的预测值 ; f2 t 为灰色预测法 t 时刻的预测值
基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型及其应用
基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型 , 并应用灰色预测法和三次指数平滑预测法两种单项预测法建立上海港集装箱吞吐量的组合预测模型 , 并运用此模型对 2000 ～ 2001 年上海港集装箱吞吐量进行了预测。误差绝对值之加权和为 : S = ∑N at ｜et｜ = ∑N at ｜w 1 e1 t + w 2 e2t + …+ w memt ｜其中 : at 为折扣系数 ; et 为 t 时刻组合预测模型预测值的误差值。求出使 S 取得最小值的非负权重最优组合预测权重向量 W , 就是求解模型
案例讲解：以石油价格的预测为例
定量修正定性：首先根据2001年的石油价格预测2002 年1月石油的价格为16元建立回归模型y=3.15+0.86F 定量修正预测最终结果为16.91 定性修正定量：建立模型（自适应预期模型），定量预测的结果为21.95 定性预测修正：要修改修改理由:911事件造成石油价格波动调整幅度：预计石油价格继续走低，因此下调2元定量包含定性：定性预测和定量预测的权重分配按简单分配的原则，都为0.5.定性预测结果与定量预测结果加权平均即可。