预测和决策方法解析

预测和决策方法

一、预测方法

（一）预测的概念

1.预测的定义

预测是人们对未来要发生的事物进行的估计和推测，是根据过去的历史数据和现实的

客观条件，运用科学知识和手段探求人们所关心的客观事物的发展趋势，即根据过去和现

在判断未来，根据已知推测未知。

预测虽然是对未来进行的预计和推测，但是，它是根据客观事物的发展规律，综合考

虑历史和现实条件及环境的影响预计事物未来演变的规律和发展趋势，因此，预测是一门

科学的方法论。

2.预测的分类

预测是预测方法和手段的总称。由于客观事物的多样性和复杂性，导致预测的种类繁多，但总体上可按如下加以分类：

（1）按预测的方法分类，可分为定性预测和定量预测。定性预测是对预测对象进行定性分析时使用的方法。它是用定性的方法，研究、分析和确定未来事物发展的性质和发展

规律。定性预测的数据或结果，往往不是依据历史统计数据直接计算获取的，而是充分发

挥人的智慧、经验的作用，依据直观材料、人的实践和主观判断得到的预测结果。

定量预测是对预测对象进行定量分析时使用的方法。它是用定量的方法，研究、分析

和推测未来事物发展的程度及其结果。定量预测是建立在历史数据和资料以及目前的信息

基础上的预测，它往往不是主观判断，而是充分发挥历史数据的作用。因而，定量预测的

结果比定性预测更具科学性和精确性。

（2）按预测的时间分类，可分为长期预测、中期预测和短期预测。不同的预测目的决定着不同的预测期限。长期预测一般为10～15年；中期预测一般为5～10年；短期预测一般为1～5年或更短。由于时间越长，不确定性因素的影响越大，因而通常预测的期限越长，其预测的精度越差。短期预测较中期预测精确，中期预测较长期预测精确。在预测之前，

根据预测对象和要求正确选择预测期限是十分重要的。

（二）预测方法

1.定性预测方法

（1）专家调查法

这种方法是将专家的意见作为预测分析的对象，专家运用自己的知识和经验，通过对

过去和现在事物的分析，找出规律，然后对发展的趋势作出判断。最后，对专家的意见进

行整理、归纳、综合后得出预测结果。该方法又分为专家个人调查法和专家会议调查法两

种形式。

专家个人调查法的优点是专家可以不受外界的影响，没有心理和其他压力，使专家最

大限度地发挥个人的主动性和创造性，真实地反映专家的意见。但依靠专家个人判断会受

专家知识、经验、观念及占有资料等因素的影响，带有一定的片面性。

专家会议调查法就是组织一定人数的专家，采用会议座谈、集体讨论等形式的会议调

查方式；搜集所需的信息，然后通过汇总、分析和归纳形成比较一致的专家意见。与专家

个人调查法相比，其优点是：提供的信息量大；考虑的因素全面；通过交流思想，相互启发，有利于集思广益，预测的准确性高。其不足之处是参加会议的专家易受会议的各种心

理因素的影响。

（2）特尔菲法

某企业1998年1～12月销售资料（单位：万元）

∑x3300

2月275×(1+0.5%)＝277.8（万元）

3月275×(1+0.5%)＝279.1（万元）

4月275×(1+0.5%)＝280.5（万元）

5月275×(1+0.5%)＝281.9（万元）

6月275×(1+0.5%)＝283.4（万元）

∑

=i1x i

美国兰德公司首先将特尔菲法用于预测，它是专家会议调查法的一种发展。它是采取匿名的方式，通过几轮函询来征求专家的意见，然后将他们的意见综合、整理、归纳，再反馈给各位专家，供他们提出新论证时参考。反复多次逐步使意见趋向一致。

特尔菲法预测的步骤是：确定预测目标；制定调查表；搜集专家资料；选择专家人选及人数；确定调查时间及主持人；开展书面调查；整理专家意见；重复调查3～5次；最后综合专家意见，得出预测结论。

2.定量预测方法

（1）简单平均法

它是利用历史资料的平均数来预测未来值的简单方法。该法适用于经营业务简单，生产经营较正常，趋势发展较有规律的短期预测。其计算公式为：

x＝x1+x2+x3+L+x

n

n ＝

∑x

n

（2－1）

式中x——平均数，即预测值；

x——观察值，即各期实际发生值；

n——期间数。

【例2-1】某企业1998年1～12月销售资料如表所示。

根据该资料并按1999年全年增长率为6.618％，预测1999年1～6月的销售额。

【解】1998年平均月销售额＝

n ＝

12

＝275（万元）

令每月增长率为i，则有：

(1+i)12－1＝6.168％，解之，得月增长率为0.5％，则1999年1月至6月的销售额预测值为：

1月275×（1＋0.5％）＝276.4（万元）

2

3

4

5

6

（2）移动平均法

这种方法就是利用过去实际发生的数据求其平均值，但与上述方法的区别是在时间上往后移动一个周期，将此时求得的结果作为下个周期的预测值。其计算公式为：

M t+1＝x t+x t-1+L+x t-n+1

n

＝

n

n

（2－2）

某企业 1998 年 1～12 月销售资料 （单位：万元）

310 + 320 + 340 ∑

=i 1 ∑

w 某企业 1998 年 1～12 月销售资料

（单位：万元） + 320 ⨯ + 340 ⨯

+ + 310 ⨯ 1 2 3

式中 M t +1 ——移动平均值，即预测值；

x t ——第 t 期的观测值；

t ——期间数；

n ——分段数据点数。

以下表的数据为例，若取 1998 年 3 个月的销售量预测 1999 年 1～3 月移动平均的销售 额，不考虑增长率，则有

1 月

2 月

3 月 3 320 + 340 + 323 3 340 + 323 + 328 3

＝323（万元）

＝328（万元）

＝330（万元）

（3）加权移动平均法

由于数据越接近预测的时点，其值对预测值的影响越大；越远离预测的时点，其值对 预测值的影响越小。如果用权数反映数据之间的这种差异，则能使预测值的准确性提高， 将这种方法称之为加权移动平均法。其计算公式为： Y ＝

x 1w 1 + x 2 w 2 + L + x n w n

w 1 + w 2 + L + w n

＝ n x i w i n i i =1

（2－3）

式中 Y ——加权平均数，即预测值；

x i ——第 i 期的观测值；

w i ——第 i 期观测值的权重。

仍以下表资料为例。若数据个数为 3，10 月、11 月、12 月数据的权重分别为

1 6

、

2 6

、 3 6

，则预测 1999 年 1 月和 2 月的销售额为：

1 月

6 1 2

3 6 6 6

6

6 ＝328（万元）