预测与决策分析方法
管理预测与决策方法
表 7.2.4 某企业 2005 年各季度产值计划完成情况
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
计划产值
120
130
160
180
实际产值
126
143
192
216
解产：值计划完成
105
110
120
120
平均每季度计划产值 b 120 130 160 180 147.5 4
平均每季度实际产值 a 126 143192 216 169.25 4
示，求该企业年平均钢材库存量。 表 7.2.3 某企业某年库存钢材
日期
年初
三月末
七月末
年底
钢材库存量（吨）
40
50
70
44
解：该企业年平均库存钢材量为：
Hale Waihona Puke 40 50 3 50 70 4 70 44 5
a 2
2
2
55 （吨）
3 4 5
2020/7/13
一、时间序列的水平分析指标
• 2．相对数或平均数时间序列时序平均数的计算
2020/7/13
二、时间序列的种类
时期序列 当绝对指标时间序列中每一指标数值反映的是某种现象在一
段时期内发展过程的结果或总量时，这种序列称为时期序列。 其主要特点是：
➢ 时期序列的各指标具有可加性； ➢ 时期序列中各指标数值大小与其所属时期长短有直接联系 ； ➢ 时期序列中的各指标是连续登记取得的 。
2020/7/13
第一节 时间序列的种类和编 制 时间序列的作用
在社会经济统计中，编制和分析时间序列具有重要的作用：
➢ 它为分析研究社会经济现象的发展速度、发展 趋势及变化规律，提供基本统计数据。
5预测与决策 ppt课件
决策的定义
广义的含义：决策是指一个过程（贯穿于管理的全过程）， 即
• 找出制定决策的理由（确定决策目标）
• 找到可能的行动方案
• 对诸行动方案进行评价和抉择
• 对于付诸实施的方案进行评价
正确决策的基本要求
• 把握问题的要害 • 明确决策目标 • 可行方案要有两个以上 • 综合评价决策方案 • 敢于冒风险 • 决策过程是学习过程
（0.7×40×3+0.7×(95×7－200) +0.3×30×10)-140＝ 359.5(万元)
计算结果表明，在三种方案中，方案3最好。
需要说明的是，在上面的计算过程中，我们没有考虑货币的时 间价值，这是为了使问题简化。但在实际中，多阶段决策通常 要考虑货币的时间价值。
决策的方法（续）
不确定型决策方法：在比较和选择活动方 案时，如果管理者不知道未来情况有多少 种，或虽知道有多少种，但不知道每种情 况发生的概率，则须采用不确定型决策方 法。常用的不确定型决策方法有小中取大 法、大中取大法和最小最大后悔值法等。
——风险型决策：在比较和选择活动方案时，如果未来 情况不止一种，管理者不知道到底哪种情况会发生， 但知道每种情况发生的概率。
——不确定型决策：在比较和选择活动方案时，如果管 理者不知道未来情况有多少种，或虽知道有多少种， 但不知道每种情况发生的概率。
决策的方法
➢ 主观决策方法 含义 特点
优点：方法灵活，通用性大，容易被一般主管人员接受， 而且特别适用于非程序化决策。
➢ 作用
（1）帮助人们认识和控制未来的不确定性，使对未来的无知减少到最低限度。 （2）使计划的预期目标与可能变化的环境和约束条件相互协调。 （3）事先估计计划事实后可能产生的效果。
市场预测与决策
营销情况有关的数据和调查结果。
或以科学的方法和手段收集消费者对产品的购买情况，包 括对商品的购买、消费动机等购买活动。
或根据市场预测的目的和要求，运用各种市场调查的方法， 有计划有组织地收集市场信息资料的过程。
市场调查的含义（广义）:
市场分析 销售分析
消费者研究
广告研究
重庆大学工业工程系 主讲：陈友玲
重庆大学工业工程系 主讲：陈友玲
2.2.3 访问调查法类型：
根据访问方式不同分：直接访问和间接访问 根据访问规程不同分：标准化访问和非标准化访问 根据访问内容传递方式分：
小组座谈法、深层访谈法、投影技法、个别面谈法 、 电话调查法、邮寄调查法、留置调查法、日记调查法 和德尔非法等
重庆大学工业工程系 主讲：陈友玲
l 接触媒体的渠道 l 此前所吸烟的品牌 l 家人对吸烟的态度 l 无提示所知香烟品牌
l 印象最深的烟草包装 l 对大红鹰的联想判断 l对若干包装的联想判断 l 对若干广告词/画面的联想
l 接触广告类型
l 印象最深的烟草广告 及内容
判断
l 背景资料（年龄、职业、 文化程度、收入构成）
重庆大学工业工程系 主讲：陈友玲
重庆大学工业工程系 主讲：陈友玲
第1章 市场调查概述
本章主要讨论四个问题： · 什么是市场调查，市场调查的含义、作用、类型 · 市场调查的程序，具体步骤 · 市场调查的方法
· 实地调查技巧
重庆大学工业工程系 主讲：陈友玲
1.1 市场调查的涵义:
市场调查的含义（狭义）： 是系统地设计，收集，分析并报告与公司面临的特定市场
2.1.4 文案调查资料的评估
资料由谁收集 为何目的收集 如何收集 什么内容 何时收集的
统计预测与决策知识点
统计预测与决策知识点统计预测与决策是一门关注如何在面对不确定性和风险的情况下做出最优决策的学科。
统计预测主要关注如何通过数学和统计模型来预测未来事件的发生概率和趋势，而决策则着重于如何在不同的决策选择之间进行评估和选择。
统计预测的知识点包括概率理论、统计回归、时间序列分析等。
首先，概率理论是统计预测的基础知识，它研究随机事件的发生概率。
概率可以通过统计数据的分析来估计，从而预测未来事件的发生概率。
其次，统计回归是一种预测模型，它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。
通过统计回归，可以根据已有的数据来预测未来的结果。
时间序列分析是另一个重要的统计预测方法，它通过对时间序列数据的分析来预测未来的趋势和模式。
时间序列分析涉及到平稳性和平稳过程的概念，以及自相关函数和滑动平均模型等分析方法。
通过时间序列分析，可以预测未来的时间序列数据并进行决策。
决策的知识点包括决策理论、决策分析和决策树等。
首先，决策理论研究如何在面临不确定性和风险的情况下做出最优决策。
它主要包括期望效用理论、风险偏好和不确定性预测等方面的内容。
其次，决策分析是一种将决策问题形式化为数学模型的方法。
通过决策分析，可以将决策问题分解为各种因素和变量，并通过数学模型进行定量分析和评估。
最后，决策树是一种图形化的决策模型，它使用树状结构来表示各种决策路径和可能的结果。
通过决策树，可以对不同的决策路径进行比较和选择，帮助决策者做出最优决策。
在实际应用中，统计预测与决策的知识点经常被应用于各种领域，例如金融、市场营销和生产管理等。
在金融方面，通过对历史数据的统计预测和决策分析，可以帮助投资者和金融机构做出风险管理和投资决策。
在市场营销中，通过对市场需求和竞争环境的统计预测和决策分析，可以帮助企业确定最佳的市场营销策略和定价策略。
在生产管理中，通过对供应链和生产流程的统计预测和决策分析，可以帮助企业提高效率和降低成本。
总结起来，统计预测与决策是一门涉及统计学、数学和决策理论的学科，它通过对数据的分析和数学模型的建立来预测未来事件的概率和趋势，并在不确定性和风险的情况下做出最优决策。
常用的预测方法
常用的预测方法讲述预测因果关系是统计学最重要的应用之一，为了更好地探索数据中隐藏信息，诸如回归分析、决策树分析、时间序列分析等常用的预测方法得到了广泛的应用。
一、回归分析回归分析是一种常见的预测方法，是用于研究定自变量与应变量之间相关关系的统计推断，从而预测应变量的趋势及结果。
如果自变量和应变量之间存在某种关联，则称这种关联具有某种回归效应，也称为“反应效应”。
简而言之，通过构建回归模型，我们可以预测应变量的变化，从而进一步实现对自变量的控制，从而达到预测的目的。
二、决策树分析决策树分析是一种以图形方式展示的分类方法，可以较为准确地分类和分析数据趋势，从而预测出因变量的趋势。
它是根据观察资料中的相关变量，以及它们之间的相互关系，结合现实经验，构建出一棵用来表示一组复杂决策问题的“决策树”，从而给出最优条件并最后获得决策结果的方法。
它在数据挖掘领域中应用最为广泛，适用于做出决策和未来趋势判断，因此在预测中发挥着不可替代的作用。
三、时间序列分析时间序列分析又称为时间序列模型，是统计分析中利用数据序列的规律性及相关特性进行分析的一种预测方法。
它可以更加直观地提出某一种事件的趋势以及未来的发展，从而更深入、更准确地分析数据趋势，预测未来变化，从而及早预防风险，提高预测准确性。
时间序列分析在经济预测、投资决策、市场营销等领域都有广泛的应用。
以上是常用的三种预测方法：回归分析、决策树分析和时间序列分析。
这三种预测方法可以很好地用于研究和预测因变量的趋势、回归效应及风险的及早预测。
以上三种预测方法的应用，可大大提高我们对相关课题的理解程度，让我们有效地利用资源，降低风险，实现可持续发展。
预测的常用方法有哪些
预测的常用方法有哪些预测是指通过对现有数据和情报的收集和分析，来预测未来事件、趋势或结果的方法。
在各个领域，预测都扮演着重要的角色，帮助人们做出明智的决策和规划。
下面将介绍常用的预测方法。
一、历史数据分析预测法历史数据分析预测法是通过对过去的数据进行统计和分析，来推测未来可能的发展趋势。
这种预测方法依赖于数据的准确性和完整性。
通过对历史数据的分析，可以发现其中的规律和模式，并用于预测未来的事件或变化。
二、趋势预测法趋势预测法是根据某个现象或指标的历史变化趋势，来预测未来的发展趋势。
这种方法适用于那些变化缓慢但有一定规律的情况。
通过对历史数据的趋势进行分析和建模，可以预测未来的变化趋势和规模。
三、专家判断法专家判断法是通过专家的意见和经验来进行预测。
专家根据他们的领域知识和经验，对未来可能出现的情况进行估计和预测。
这种方法常用于那些无法通过数据或模型来准确预测的情况，如政治、经济等领域。
四、模型和算法预测法模型和算法预测法是通过建立数学模型和应用算法，来进行预测。
这种方法需要基于大量的数据和合适的算法来建立模型，并通过对数据的分析和计算，来预测未来的情况。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型、机器学习等。
五、系统动力学预测法系统动力学预测法是一种基于系统动力学理论的预测方法。
系统动力学是研究系统各个组成部分之间相互关系和相互影响的一种方法。
通过建立动力学模型和模拟系统的运行，可以预测系统未来的变化和发展。
六、事件树分析预测法事件树分析预测法是一种基于事件树分析的预测方法。
事件树分析是一种系统的方法，用于分析和评估事件发生的可能性和后果。
通过对事件树的建模和分析，可以预测未来可能发生的事件以及事件的概率和影响程度。
七、模拟预测法模拟预测法是通过构建仿真模型，模拟和预测未来的情况。
这种方法适用于那些具有复杂性和不确定性的情况，通过对模型进行多次仿真，可以得到不同情况下的预测结果，并进行概率分析和决策。
财务预测在企业决策中的作用与方法
财务预测在企业决策中的作用与方法企业的财务预测是一项重要的管理工具，有助于企业在制定决策时做出明智和准确的选择。
通过对企业未来的财务情况进行预测，企业可以更好地规划和管理财务资源，以实现公司的长期目标。
本文将详细介绍财务预测在企业决策中的作用和方法。
一、财务预测的作用1. 可行性分析：财务预测可以评估企业计划的可行性，确定其是否值得投资。
通过模拟和分析不同情景下的财务数据，企业可以评估风险和回报，并做出相应的决策。
2. 决策支持：财务预测提供了一个基于数据的依据，为企业决策提供支持。
企业可以利用预测结果来评估不同决策对财务状况的影响，从而选择最有利的方案。
3. 资金管理：财务预测提供了对企业未来现金流情况的估计，帮助企业合理安排资金运作，预防资金紧缺或过剩的情况发生，提高资金利用效率。
4. 经营控制：财务预测可以帮助企业进行经营控制，及时发现和解决潜在的财务问题。
通过对财务数据进行监测和比较，企业可以发现异常情况并采取相应的对策，确保企业的财务状况保持在合理范围内。
二、财务预测的方法1. 历史数据分析：通过分析企业过去的财务数据，识别出可能的趋势和关联性，为未来的财务预测提供参考。
这包括对销售额、成本、利润和现金流等方面的分析。
2. 市场调研：通过调研市场的需求和竞争情况，预测未来的销售额和市场份额。
这可以通过采取定量和定性的方法来实现，如问卷调查、访谈等。
调研结果可以为财务预测提供一个可靠的基础。
3. 现金流预测：现金流是企业生存和发展的基石。
通过预测未来的现金流情况，企业可以更好地管理资金，避免资金漏洞或过剩。
现金流预测可以根据历史现金流的趋势、未来销售的预测和成本控制等因素来进行。
4. 成本预测：成本是企业经营的重要组成部分。
通过对成本的预测，企业可以评估和控制成本的变动，为决策提供一个可靠的依据。
成本预测可以涉及原材料、人工成本、设备维护和运输等各个方面。
5. 利润预测：通过对销售额和成本的预测，可以估计企业未来的利润情况。
市场预测模型与分析方法
市场预测模型与分析方法市场预测是企业和投资者在做决策时必须考虑的重要因素，因为成功的市场预测可以帮助他们赚取高额利润，而错误的市场预测则可能导致损失，甚至破产。
为了做出准确的市场预测，需要运用一些市场分析模型和方法。
以下是一些常用的市场预测模型和分析方法。
1. SWOT分析SWOT分析是一种简单、实用且灵活的市场预测方法。
SWOT代表着企业或投资者的优势、劣势、机会和威胁，这些因素都应该考虑到。
在SWOT分析中，企业或投资者可以对自身的产品、服务、业务模式、竞争优势等进行分析，同时也可以对市场发展趋势、行业竞争状况等进行分析，以便明确未来可能出现的机会和威胁。
2. 时间序列分析时间序列分析是一种基于历史数据进行预测的方法，这种方法适用于比较稳定的市场。
通过对历史数据进行统计分析和预测，可以对未来市场的走势进行预测。
时间序列分析的主要方法包括滑动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
利用这些方法，可以得到比较可靠的预测结果，同时还可以对预测结果的可靠性进行检验。
3. 基本面分析基本面分析是一种从经济和财务基础入手的市场预测方法。
它考虑了一家企业或一个行业的财务状况、经济环境、消费者需求等基本变量，以预测未来市场走势。
在对一家企业进行基本面分析的过程中，可以考虑公司的收益、收入、成本、利润率等财务数据，同时也可以考虑到行业的发展趋势、政策环境等因素。
4. 技术分析技术分析是一种对市场走势进行预测的方法，它主要依靠价格的历史走势和成交量等技术指标。
通过研究这些指标，可以帮助企业或投资者判断市场的趋势和是否适合进场或出场。
技术分析的方法包括趋势线分析、移动平均线分析、K线分析等。
这些方法对市场的短期波动相对比较敏感，可帮助投资者进行短期投资。
5. 市场需求分析市场需求分析是一种从消费者需求入手的市场预测方法。
它通过对目标消费者进行研究，了解他们的需求和购买习惯，以预测未来市场的需求。
在市场需求分析中，可以通过调研、问卷调查等方式了解消费者的需求和购买决策过程。
市场预测与分析
市场预测与分析市场预测与分析是指通过对市场现状和趋势进行研究和分析，预测市场未来的发展趋势和变化，以匡助企业制定有效的市场营销策略和决策。
本文将详细介绍市场预测与分析的方法和步骤，并结合实际案例进行说明。
一、市场预测方法1. 定性方法：定性方法主要是通过对市场环境、竞争对手、消费者需求等因素进行分析和判断，预测市场未来的发展趋势。
常用的定性方法包括SWOT分析、PESTEL分析、五力模型分析等。
2. 定量方法：定量方法是通过对历史数据和市场指标进行统计和分析，建立数学模型，预测市场未来的发展趋势。
常用的定量方法包括时间序列分析、回归分析、市场调研等。
二、市场分析步骤1. 采集市场数据：首先需要采集市场相关的数据，包括市场规模、市场份额、市场增长率、竞争对手情况等。
可以通过市场调研、行业报告、统计数据等渠道获取数据。
2. 分析市场现状：在采集到数据后，需要对市场现状进行分析，包括市场的发展趋势、市场的竞争格局、市场的消费者需求等。
可以使用SWOT分析、五力模型分析等工具进行分析。
3. 预测市场趋势：在分析市场现状的基础上，可以利用定性和定量方法预测市场未来的发展趋势。
通过对市场环境、竞争对手、消费者需求等因素进行分析和判断，可以预测市场的增长率、市场份额的变化等。
4. 制定市场策略：根据市场预测结果，企业可以制定相应的市场营销策略和决策。
例如，如果预测市场增长率较高，企业可以加大市场投入，扩大市场份额；如果预测市场竞争激烈，企业可以通过产品创新、差异化营销等方式提升竞争力。
三、市场预测与分析案例以某公司的市场预测与分析为例，该公司是一家生产和销售手机的企业。
1. 采集市场数据：该公司通过市场调研和行业报告采集到了市场规模、市场份额、竞争对手情况等数据。
根据数据显示，该市场的规模逐年增长，竞争对手众多。
2. 分析市场现状：通过对市场数据的分析，该公司发现市场增长率较高，但竞争激烈。
同时，消费者对手机的需求也在不断变化，对功能和外观的要求越来越高。
经济预测与决策方法
8.43
8.49
37.5% 50.0% 62.5%
D 7.50 8.50 8.75 8.70 8.25 9.35 9.30 9.20 9.20 8.75 9.50 9.10 8.84 75.0%
I 7.75 9.40 8.88 8.80 8.50 9.58 9.40 9.40 9.60 9.33 9.70 9.30 9.14 87.5%
是一种会议形式。这种会议形式使参加会议的人员能 够通过互相启发、互相刺激，产生创造性设想的连锁反 应，诱发出更多的创造性设想，达到作出集体预测设想 的目的。 特点：i)人 员——来自多个领域(10～15人)
ii)讨论的问题——具体而明确 iii)会议的原则——●不互相批判
●自由鸣放 ●欢迎提出各种方案 ●取长补短
下四分位数Q1(2001年)
中位数MD(2005年)
上四位数Q3(2006年)
§3.主观概率法
• 主观概率——指在一定的条件下，个人对某一事件在未 来发生或不发生可能性的估计，反映个人对未来事件的 主观判断和信任程度。
• 客观概率——是指某一随机事件经反复试验后出现的相 对次数，也就是对某一随机事件发生的可能性大小的客 观度量。
内信息
预测者
预测对象
理论、方法、手段
信息输出 预测结果
主体
客体
经济预测与决策方法
预测的基本原测
事物发展变化的主要特征和规律
•延续性——任何事物的发展不但是一个前进的过程，而且表现出顽强的重复倾向，过 去的行为不仅会影响到现在，耐用会影响将来，这个特点就是延续性，也 称慢性、稳定性。
•相关性——任何事物的发展都不是孤立的，不仅事物内部相关因素之间，现在因素与 将来因素之间存在某种依从关系，而且一种事物总是与其它事物的发展
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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。
无论是统计分析、机器学习、模拟模型，还是数据挖掘和人工智能技术，它们都能帮助我们预测未来，并做出明智的决策。
然而，在使用这些方法时，我们也需要注意方法的局限性和风险，以免因为错误的预测和决策而带来不良后果。
因此，在实践中，我们应当综合运用多种方法，并结合专业知识和经验来做出准确的预测和明智的决策。
只有这样，我们才能在不断变化的世界中保持竞争优势，实现个人和组织的长远发展。