预测决策法
管理学 第六章 预测与决策
管理学第六章预测与决策在管理学中，预测与决策是至关重要的环节，它们直接影响着组织的发展方向和运营成效。
预测，简单来说，就是对未来可能发生的情况进行估计和推测。
它就像是为组织前行点亮的一盏明灯，帮助管理者提前洞察未来的趋势和变化。
预测并非凭空想象，而是基于大量的数据收集和分析。
这些数据可能来自组织内部，如销售记录、生产报表等；也可能来自外部，如市场调研、行业报告、经济形势等。
通过对这些数据的整理和研究，运用合适的方法和模型，管理者能够对未来的市场需求、竞争态势、技术发展等方面做出相对准确的判断。
例如，如果一家企业想要推出一款新产品，就需要预测市场对该产品的接受程度、潜在的销售量以及可能的竞争对手反应。
这不仅有助于企业合理安排生产、制定营销策略，还能提前做好应对风险的准备。
然而，预测并非绝对准确，它受到多种因素的影响。
市场的不确定性、突发的社会事件、技术的快速变革等都可能使预测结果出现偏差。
所以，管理者在依靠预测的同时，也要保持一定的灵活性和应变能力。
决策，则是在预测的基础上，从多个备选方案中选择一个最优的行动方案。
决策的质量直接决定了组织的命运。
一个好的决策需要综合考虑多方面的因素。
首先是目标的明确。
管理者要清楚地知道组织想要达到什么样的结果，这是决策的出发点。
然后是对各种方案的详细评估。
每个方案的优缺点、可能带来的收益和风险都需要进行深入分析。
在决策过程中，信息的充分性至关重要。
如果缺乏关键信息，就可能导致决策失误。
同时，时间也是一个重要的考量因素。
有些决策需要迅速做出，以抓住转瞬即逝的机会；而有些决策则可以经过充分的讨论和研究，权衡利弊后再做决定。
决策还受到决策者个人的价值观、经验、风险偏好等因素的影响。
不同的管理者在面对相同的情况时，可能会做出不同的决策。
这就要求管理者在决策时要尽量客观、理性，避免个人偏见和情感因素的干扰。
比如，在面对一个投资项目时，有的管理者可能更看重短期的高回报，愿意承担较大的风险；而有的管理者可能更注重长期的稳定收益，选择相对保守的方案。
统计预测与决策教案
统计预测与决策教案时间：2005年9月管理预测与决策方法授课计划•定性预测方法•定量预测方法◆确定性方法回归分析预测方法时间序列平滑预测方法趋势外推预测方法马尔可夫预测与决策法◆不确定性方法灰色系统预测随机性决策分析模糊决策粗糙集理论第一章预测概述1.1 引言1. 预测的兴起预测于20世纪60-70年代在美国逐步兴起的预测：预测是指对事物的演化预先做出的科学推测。
广义的预测，既包括在同一时期根据已知事物推测未知事物的静态预测，也包括根据某一事物的历史和现状推测其未来的动态预测。
狭义的预测，仅指动态预测，也就是指对事物的未来演化预先做出的科学推测。
预测理论作为通用的方法论，既可以应用于研究自然现象，又可以应用于研究社会现象，如社会预测、人口预测、经济预测、政治预测、科技预测、军事预测、气象预测等。
2. 预测的作用正确的预测是进行科学决策的依据。
政府部门或企事业单位制定发展战略、编制计划以及日常管理决策，都需要以科学的预测工作为基础。
如“诸葛亮借东风、空城计”、以美国为首的多国部队实施的“沙漠风暴”，研究人员建立了热能转换模型，进行了一系列模拟计算。
因此，人们说第一次世界大战是化学战（火药），第二次世界大战是物理战（原子武器），而海湾战争是数学战，指的是这场战争在战前就已对战争的进程以及战争所涉及和影响的方方面面做出了科学预测。
制订经济计划的依据之一提高经济效益的手段之一提高管理水平的途径之一1.2 预测的基本原则1. 坚持正确的指导思想2. 坚持系统性原则预测者所研究的事物和自然界的其他事物一样，都有自己的过去、现在和将来，就是存在着一种纵的发展关系，因果关系，而这种因果关系要受某种规律的支配。
将事物作为一个互相作用和反作用的动态整体来研究，而且要将事物本身与周围的环境组合成一个系统综合体来研究。
例如：1943年全世界估计有三亿疟疾病患者，每年有300万人死亡，4500万人死于瘟疫，1945年后使用了DDT，十年内疟疾病的死亡率降低了二分之一，瘟疫病患者每年仅死亡几千人。
预测与决策
预测与决策一、名词解释1、统计预测：预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。
统计预测属于预测方法研究范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测，并计算概率置信区间。
2、德尔菲法：德尔菲法是根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法，也称专家调查法。
它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。
3、期望值：一个决策变量的期望值，就是它在不同自然状态下的损益值（或机会损益值）乘上相对应的发生概率之和。
4、乐观决策准则：这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大利益，在各最大利益中选取最大者，将其对应的方案作为最优方案。
这种决策准则的客观基础就是所谓的天时、地利和人和，决策者感到前途客观，有信心取得每一决策方案的最佳结果。
5、层次分析法：美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(T.L.Saaty)于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。
是对难于完全定量的复杂系统作出决策的模型和方法。
6、追踪决策：指在原方案的实施过程中，主客观情况发生重大变化或原方案存在重大失误时所进行的一种补救性决策。
7、回归预测法：是指成对的两个变量数据分不大体上呈直线趋势时，采用适当的计算方法，找到两者之间特定的经验公式，即一元线性回归模型，然后根据自变量的变化，来预测因变量发展变化的方法。
（一元线性回归预测法）8、领先指标法：通过将经济指标分为领先指标、同步指标和滞后指标，并根据这三类指标之间的关系进行分析预测。
领先指标法不仅可以预测经济的发展趋势，而且可以预测其转折点。
9、悲观决策准则：这种决策准则的客观依据是决策的系统功能欠佳，形势对决策者不利，所以，决策者没有理由希望获得最理想的结果。
统计学原理第10章统计预测与决策
这种模型适用于预测对象处于稳定 状态或没有明显的增减变动趋势的 情形。显然，该模型虽然简单，但 是它只能给出粗略的估计值。
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固定平均数预测模型
这种模型是把研究时期的各期观测值的
简单平均数，作为下一期的预测值。其 Nhomakorabea公式是：
y t1y1y2 tyt
yt t
该模型只适用于预测对象无明显增减变
主观概率法的操作步骤 （1）准备相关资料； （2）编制主观概率调查表； （3）汇总整理； （4）判断预测。
领先指标法
领先指标法就是通过将经济指标分为领 先指标，同步指标和滞后指标，并根据 这三类指标之间的关系进行分析预测。 领先指标法不仅可以预测经济的发展趋 势，而且可以预测其转折点。
二、领先指标法
三、常用的定性预测方法
（一）德尔菲法 （二）主观概率法 （三）领先指标法 （四）厂长（经理）评判意见法 （五）推销人员估计法 （六）情景预测法
德尔菲法
（一）德尔菲法 德尔菲法又称为专家意见法(Delphi Technique)，是根据 有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、 预测的一种方法，是专家调查法的一种。德尔菲法是 一种采用规定程序向一组专家进行调查，专家把对过 去历史资料的解释和对未来的分析判断有组织地集中 起来，取得尽量可靠的统一意见，对未来趋势进行预 测的方法。 这种方法是美国“思想库”兰德公司在本世纪四十年 代末期发展起来的。它具有比较系统的程序，适用于 长期趋势预测，特别适用于其它调研预测法做不到的 定量估算和概率估算的场合。
（2）加权移动平均数模型：
式中，
y t 1f1yt f1 f2 ytf 2 1 ffN N yt N 1
f1f2fN
《管理学》第4章 预测与决策
预测 与决 策
6．决策的方法
头脑风暴法 名义小组法 德尔菲法 确定型决策方法 风险型决策方法 不确定型决策方法
预测 与决 策
案例讨论 你对教材（《管理学——原 理与方法》第266－269页）中提 到的绍兴自行车厂的决策过程 有什么评价？
预测 与决 策
定性方法：依赖知识.经验.能力， 定性方法：依赖知识.经验.能力，主要解决复杂
等可能性准则
等可能性准则的想法是这样的，即 当决策人在决策过程中，不能肯定那种 状态容易或不容易出现时，便认为它们 出现的可能性(概率) 是相等的。如果有 n个自然状态，那么可认为每个自然状态 出现的概率相等，都是1/n；然后利用风 险型的决策办法，求出各策略的收益期 望值，并根据收益期望值的大小进行决 策，这个决策准则是法国数学家拉普拉 斯(Laplace)首先提出的，所以又叫拉普 拉斯准则。
（3）相关原理
含义：根据事物或现象之间的相关性进行推理和判断。 应用相关原理的条件：因果相关；直接相关（注意连 续因果关系）；紧密相关（注意相关度）。 演化方法：主观判断法，线性回归法。
预测 与决 策
（4）概率推断原理 ）
含义：根据事物发展变化的可能性进行推理和判断。 理论基础：概率论——大概率事件视作必然事件，小 概率事件视作不可能事件。 应用概率推断原理的条件：事物发展变化的可能性； 可以量化的可能性。 演化方法：主观判断法，数学模型法。
二、决策
1．决策的概念
简单地讲，决策是指管理者识别并解决问题以及利 简单地讲， 用机会的过程。 用机会的过程。 具体讲，决策是指管理者识别问题或发现机会，根 据确定的目标，在掌握和分析相对有限的相关信息 的基础上，拟定并评估各种方案，并从中选择相对 比较满意的方案的过程。 几个要点：（1）决策的主体是管理者；（2）决策 总是有目的的行为；（3）决策是一个过程；（4） 决策的依据是在成本收益分析基础上所掌握和处理 的相关信息；（5）决策总是要讲可行性的。
管理决策六种方法
管理决策六种方法
作为一名管理人员，决策是您不可或缺的工作。
而在进行决策时，有许多不同的方法可供选择。
以下是六种常见的管理决策方法。
1. 传统决策方法
传统决策方法涉及使用过去的数据、经验和假设来做出决策。
这种方法通常适用于已知的问题，可以通过数据和经验进行解决。
这种决策方法通常比较简单、直接，但可能会忽略变化和新情况。
2. 透明决策方法
透明决策方法涉及将决策过程公开化，让所有相关方都能够了解和参与到决策中。
这种决策方法的优点是可以增加透明度和信任，但可能会导致决策过程变得缓慢和冗长。
3. 创新决策方法
创新决策方法涉及寻找新的、创新的解决方案来解决问题。
这种方法需要创造性思维和开放的心态，可以带来新的想法和创新性的解决方案，但也可能会导致风险和失败。
4. 数据驱动决策方法
数据驱动决策方法涉及收集和分析数据来做出决策。
这种方法可以提供客观的、基于事实的决策，但也需要正确的数据和分析方法。
5. 预测决策方法
预测决策方法涉及使用预测技术，例如趋势分析或模型建立，来预测未来的情况以做出决策。
这种方法可以帮助管理人员预测未来的发展趋势，但也可能会有误差和不确定性。
6. 协商决策方法
协商决策方法涉及与相关方协商、讨论以共同制定决策。
这种方法可以增加参与度和共识，但也需要协商和合作的精神。
以上是六种常见的管理决策方法。
通过选择适合的方法，您可以更好地解决问题和做出正确的决策。
预测与决策分析方法
预测与决策分析方法在当今信息爆炸的时代，预测与决策分析方法成为了各种领域的重要工具。
无论是企业还是个人，准确预测未来趋势，并基于此做出明智决策，都能带来巨大的竞争优势。
本文将探讨一些常见的预测与决策分析方法，并探讨它们在实践中的应用。
首先，统计分析是一种常用的预测与决策分析方法。
通过收集大量的数据，并进行数据清洗和整理，统计分析可以揭示数据背后的规律和趋势。
例如，在市场调研中，可以通过统计分析来预测潜在顾客的需求和购买行为，帮助企业制定准确的市场营销策略。
另外，统计分析还可以应用于金融领域，通过对历史数据的分析，预测股票和债券的走势，帮助投资者做出明智的投资决策。
除了统计分析，机器学习也是一种强大的预测与决策分析方法。
机器学习通过对大规模数据进行自动学习和模式识别，可以构建准确的预测模型。
例如，在医疗领域，机器学习可以通过对患者的病历数据进行分析，预测其患某种疾病的概率，并帮助医生制定个性化的治疗方案。
此外，在电子商务中，机器学习还可以通过对用户行为数据的分析，预测用户的购买习惯和偏好，从而提供个性化的推荐服务。
另一种常见的预测与决策分析方法是模拟模型。
模拟模型通过建立系统的数学模型，并利用计算机来模拟系统的运行过程，从而预测系统未来的发展。
例如，在城市规划中，可以通过建立城市交通流量模型，模拟不同交通政策对交通拥堵情况的影响，帮助政府做出优化交通规划的决策。
此外，模拟模型还可以应用于供应链管理中，通过模拟不同的生产和物流策略，预测供应链的效益并优化决策。
除了以上几种方法，数据挖掘和人工智能技术也在预测与决策分析中扮演着重要的角色。
数据挖掘通过从海量数据中发现有价值的信息和模式，帮助决策者做出准确的决策。
而人工智能技术则通过模仿人类的思维和智能，自动进行决策分析和预测。
例如，在自然语言处理中，人工智能技术可以通过分析用户的语义和情感，预测用户的需求和行为，并为其提供智能化的服务。
总而言之，预测与决策分析方法在各行各业中都有广泛的应用。
管理会计的预测决策
管理会计的预测决策摘要管理会计是企业管理中至关重要的一部分，它通过对财务数据的分析和解释，帮助管理者做出决策。
其中，预测决策是管理会计的一个重要方面，它涉及到对未来可能发生的情况进行评估和预测，为企业的决策提供依据。
本文将就管理会计的预测决策进行探讨，包括预测的重要性、方法和挑战等方面。
1. 预测决策的重要性预测决策在管理会计中具有重要的作用，它能够帮助企业管理者对未来的经济环境和市场情况有一个清晰的了解，并据此做出相应的决策。
准确的预测可以帮助企业避免风险，优化资源配置，提高经营效率，从而实现长期的可持续发展。
2. 预测方法在管理会计中，有多种方法可以用来进行预测决策，常见的方法包括时间序列分析、回归分析、决策树等。
其中，时间序列分析是一种基于历史数据进行预测的方法，通过分析历史数据的趋势和周期性，来预测未来的发展趋势。
回归分析则是一种通过建立数学模型来预测变量之间的关系的方法，可以用来预测销售额、成本等重要指标。
决策树是一种基于树形结构进行决策的方法，可以帮助管理者理清不同决策方案之间的关系，做出最合适的决策。
3. 预测决策的挑战尽管预测决策在管理会计中具有重要的作用，但也面临着一些挑战。
其中，数据的质量和可靠性是一个重要的挑战，如果历史数据不准确或不完整，就会导致预测结果的不准确。
另外，外部环境的不确定性也是一个挑战，市场情况和竞争环境的变化可能会对预测结果产生影响，需要管理者及时调整决策。
结论管理会计的预测决策对企业管理具有重要的意义，通过准确的预测可以帮助企业管理者做出更加明智的决策，实现经营目标。
在今后的管理实践中，企业应该重视预测决策的重要性，结合不同的预测方法，克服挑战，提升管理会计的水平，为企业的发展提供坚实的基础。
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本章概要： 1. 预测的重要性 2. 讨论不同的预测方法 3. 时间序列 4. 计算预测的误差 5. 因果分析预测 6. 线性回归方法 7. 趋势外推法 8. 平均法、移动平均法、指数平滑法预测 9. 预测有季节性和特定趋势的时间序列
预测与决策
预测
目标
经理
资源
决策
实施
执行情况
预测方法分类
预测
判断预测法
定性方法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ定量方法
趋势外推法 因果分析法
历史数据
主要观点、信 息、讨论等
参数值
预测方法 初步预测
最终预测
其它因素
判断预测法
方法
个人见解 座谈会 市场调查 历史推断 德尔菲法
精确性 短期 中期 长期
差差差 轻差 轻差 差 很好 好 可以
差 稍好 稍好 较好 较好 较好
成本 低 低 高 中 稍高
6
52
12
8
67
13
11
79
14
13
97
15
14
100
16
12
93
SUM 116
877
18 预测值
19
20 137,468
C
X^2
225 169 196 100 36 64 121 169 196 144 1420
D
E
计算
0,983844
计算结果摘要
回归统计值
相关系数 0,991889
确定性系数 0,983844
Y
Y
Y
(a)r=+1
Y
X
(b)r接近于+1
X
(c)r逐渐变小
X
Y
Y
(d)r=0
X
(e)r接近于-1
X
(f)r=-1
X
确定性系数与相关系数 （SSE,Sum of squared errors)
实例2：
在过去的10个月中，一家钢铁厂的某部门用电量与钢产量有关，具体数据如下： 产量(百吨)150093
检验次数 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 残次品数目 92 86 81 72 67 59 53 43 32 24 12 如果海尔福特打算检验6次，产品中还会有多少残次品？如果检验20次呢？
确定性系数与相关系数 （SSE,Sum of squared errors)
Y
总SSE =Σ Y(i)-Y 2 解释SSE =Σ Y’(i)Y 2
100
截距a 18,97312
16 12
93
斜率b 5,924731
17
18 预测值
19 20 137,468
确定性系数与相关系数 （SSE,Sum of squared errors)
A
B
1
线性回归
2
3
观察值
4
X
Y
5 产量 用电6 （百吨）（）715105
8
13
99
9
14
102
10
10
83
11
因果分析预测，原因及其关系（预测值与其有关因素）
时间序列与预测误差
A
B
C
D
E
F
1 预测误差
2
3 观察期 需求 预测 误差 误差绝对数 误差平方
4
1 122 112 10
10
100
5
2 135 120 15
15
225
6
3 142 131 11
11
121
7
4 156 144 12
12
144
8
5 156 157 -1
A
B
C
D
E
F
1
线性回归
2
3
观察值
计算
4
5 产量 用电
计算结果摘要6 （百吨）（）715105
回归统计值
8
13
99
相关系数 0,983844
9
14
102
确定性系数 0,967948
10 10
83
调整的r2 0,963942
11
6
52
观察值个数 10
12
8
67
13 11
79
14 13
97
参数
15
14
未解释的
回归线（Y’） 总的
均值（Y）
解释的
r2 = 确定性系数 =
总的、解释的和未解释的偏离之间的关系X
解释的SSE 总的SSE
=
nΣ(X·Y)-ΣX·ΣY
nΣX2-(ΣX)2 · nΣY2-(ΣY)2
r = 相关系数 = +- 确定性系数
确定性系数与相关系数 （SSE,Sum of squared errors)
调整的r2 0,963942
观察值个数
10
参数 截距b 18,97312 斜率a 5,924731
20073864
Y(i)=a+bX(i)+E(i)
minE(i)2
求a、b最小= 法）
Y(X) = a+bX
nΣX·Y-(ΣX) ·(ΣY) b=
nΣX2+(ΣX)2
a = ΣY n
ΣX bn
=Y
bX
线性回归法
案例一：
海尔福特化工公司正在考虑改变产品检验的方法。他们做了一些不同检 验次数的实验，得到了相应的残次品数目数据。
(a) 画出散点图，观察电力消耗与产量之间的关系。 (b) 计算确定性系数和相关系数。 (c) 求出上述数据的最优拟合线，a和b的值各代表什么意义？ (d) 如果一个月要生产2000吨钢，该厂将需要多少电量？
用电 100 （百瓦）
80
60
40
20
2 4 6 8 10 12 14 产量（百吨）
确定性系数与相关系数 （SSE,Sum of squared errors)
误差平方均值= Σ
E(t) 2 n
=
Σ
2
D(t)―F(t) n
t—时间，D(t)—时间t的需求，F(t)—时间t的预测值
E(t)=D(t)―F(t)
误差
时间序列与预测误差
实例 1：
下面时间序列的预测误差是多少？ t 12 34 5 67 8
D(t) 122 135 142 156 156 161 169 177 F(t) 112 120 131 144 157 168 176 180
时间序列与预测误差
值
值
值
(a)常数序列 时间 值
(b)趋势序列 时间 值
©季节性序列 时间 值
(d)季节趋势序列 时间
(e)脉冲序列 时间 常见的时间序列图
(f)阶梯序列 时间
时间序列与预测误差
误差均值=
ΣE(t) n
=
Σ
D(t)―F(t) n
误差绝对均值= Σ
E(t) n
=
Σ
D(t)―F(t) n
1
1
9
6 161 168 -7
7
49
10
7 169 176 -7
7
49
11
8 177 180 -3
3
9
12
13 合计 1218 1188 30
66
698
时间序列与预测误差
2
3 观察期 需求 预测 误差 误差绝对数 误差平方
4
1 122 112 10
10
100
5
2 135 120 15
15
225
6
3 142 131 11
11
121
7
4 156 144 12
12
144
8
5 156 157 -1
1
1
9
6 161 168 -7
7
49
10
7 169 176 -7
7
49
11
8 177 180 -3
3
9
12
13 合计 1218 1188 30
66
698
14 均值 152,3 148,5 3,75
8,25 87,25
线性回归法