预测方法的分类
预测方法的分类
当存在多重共线性时，岭回归是一 种有效的线性回归方法，通过增加 一个惩罚项来避免过拟合。
时间序列分析
ARIMA模型
基于时间序列的自回归移动平 均模型，用于分析时间序列数 据，适用于有季节性和趋势性
的数据。
SARIMA模型
季节性ARIMA模型，适用于有 明显季节性的时间序列数据。
LSTM模型
长短期记忆模型，一种深度学 习模型，适用于具有复杂时间 依赖关系的长时间序列数据。
优点和限制
专家会议法可以促进知识共享和 集体智慧的发挥，但也可能受到 与会专家的主观意愿、权威效应 等因素的影响，导致预测结果不 够客观和准确。
类比预测法
基于相似性
类比预测法是通过比较当前问题与历 史案例的相似性，来获得预测结果的 一种方法。
类比关系的建立
在使用类比预测法时，需要找到与当 前问题尽可能相似的历史案例，并对 其进行分析和比较，以建立与当前问 题的类比关系。
适用场景
类比预测法适用于具有一定历史数据 和相似案例的领域，如金融、经济、 气象等，同时也需要考虑到实际情况 的差异和新情况的影响。
06
选择适合的预测方法
考虑数据类型和特征
01
02
03
定量数据
当数据以数值形式表示时 ，可以考虑使用回归分析 、时间序列分析等预测方 法。
定性数据
当数据以分类形式表示时 ，可以考虑使用分类预测 、聚类分析等预测方法。
循环神经网络(RNN)是一种适用于处 理序列数据的预测模型，如时间序列 、语音识别等。
要点二
隐藏层设计
RNN通过引入隐藏层，可以将当前时 刻的输入与前一时刻的隐藏状态共同 考虑，从而捕捉历史信息。
要点三
预测方法有哪些
预测方法有哪些
预测方法有多种，以下列举几种常见的预测方法：
1. 统计方法：通过对历史数据的统计分析和模型建立，来预测未来的趋势或结果。
例如，时间序列分析、回归分析等。
2. 机器学习方法：利用机器学习算法，通过对大量数据的学习和处理，来预测未来的事件。
例如，决策树、随机森林、神经网络等。
3. 模拟方法：通过建立某个系统的模型，并对模型进行模拟计算，来预测未来的发展情况。
例如，蒙特卡洛模拟、系统动力学模型等。
4. 案例分析方法：通过对类似问题或案例的分析，来预测未来的情况。
例如，借鉴已有的成功案例和失败案例，来预测类似问题的可能结果。
5. 专家判断方法：通过请教领域专家的意见和判断，来进行预测。
例如，专家访谈、专家问卷调查等。
需要注意的是，在撰写正式文章时，正文中不需要出现标题相同的文字。
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。
时间序列预测方法总结
时间序列预测方法总结时间序列预测在数据分析领域具有重要作用，旨在基于历史数据预测未来潜在情况。
利用时间序列分析技术，可以为经济分析、投资决策、运营管理等提供有价值的参考。
本文将对常用的时间序列预测方法进行总结，帮助更多读者更好地了解和掌握时间序列预测技术。
一、预测方法分类时间序列预测方法可划分为基于参数模型方法、基于聚类方法、基于分类方法和复杂网络方法。
1.于参数模型的方法参数模型的预测方法是基于过去观察到的时间序列数据，假定数据本身满足某种特定的函数形式，以此形式为基础构建预测模型的方法。
常用的参数模型有统计研究法、灰色预测法、指数平滑法等。
2.于聚类方法聚类是指将类似的数据根据其相似度进行集合归类，聚类预测方法便是将时间序列数据分为不同的聚类，对每个聚类构建不同的预测模型，根据模型预测未来的数据。
常用的聚类方法有K-means、层次聚类法以及基于密度的聚类法等。
3.于分类方法分类预测方法是指将时间序列数据根据其特征属性进行划分，并基于每种分类构建不同的预测模型。
常见的分类方法包括决策树、朴素贝叶斯和K近邻法等。
4.杂网络方法复杂网络方法是一类预测模型，其特点是利用深度学习技术构建复杂的模型网络，以便更好地捕获时间序列数据的复杂性。
复杂网络方法可以分为循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）、注意力机制（Attention）等几类。
二、预测方法优劣比较时间序列预测方法各有所长所短，在具体的应用环境下，要考虑多种因素来进行抉择。
1.数模型方法的优势参数模型的优点在于它的模型简单，模型参数易于调整，对于普通的时间序列数据能够取得较好的预测结果。
此外，该方法模型的训练和维护成本也比较低，适用于需要短期预测的场景。
2.类方法的优势聚类方法的优势在于它能够有效捕捉非线性数据的特征，在聚类数据比较多的情况下，能够比参数模型获取更准确的预测结果。
3.类方法的优劣分类方法的优点在于数据的特征易于抽取，能够构建准确的分类模型，对于特征明显的时间序列数据，其准确率比较高。
预测方法的分类
季节性分解
将时间序列分解为季节性成分和趋势成分 。
时间序列的统计模型
随机漫步模型
该模型认为时间序列是随机的，没 有明显的趋势和周期性。
线性回归模型
该模型用历史数据建立线性回归方 程，预测未来数据。
ARIMA模型
该模型是一种自回归移动平均模型 ，用于预测时间序列数据。
GARCH模型
该模型是一种广义自回归条件异方 差模型，用于预测金融时间序列数 据。
马尔科夫链预测法
步骤
1. 收集与预测对象相关的时间序列数据；
2. 确定状态转移矩阵，即每个状态转移到其他 状态的转移概率；
马尔科夫链预测法
3. 根据状态转移矩阵，计算未来的状态分布；
4. 根据状态分布，制定相应的应对策略。
06
比较与评估各种预测方法
预测方法的比较
定量预测与定性预测
定量预测基于数据和数学模型，而定 性预测基于经验和判断。
静态预测与动态预测
静态预测不考虑时间变化，而动态 预测考虑时间变化。
短期预测与长期预测
短期预测通常用于1-2年内的业务决 策，而长期预测用于5年或更长时间 的业务规划。
单变量预测与多变量预测
单变量预测基于单个变量，而多变 量预测涉及多个变量。
评估预测结果的方法
准确性评估
通过比较实际值与预测值的差异来评估准确性。
情景分析预测法
步骤 1. 分析影响预测对象的外部因素； 2. 根据因素可能的变化趋势，构建不同的情景；
情景分析预测法
3. 对每个情景进行概率分析，评估其发生的 可能性；
4. 根据每个情景的结果，制定相应的应对策 略。
类比推理预测法
定义
类比推理预测法是一种通过比较类似事物 或现象来推断未来趋势的方法。它基于历 史数据和经验，通过比较当前面临的问题 与以往类似问题，来推断未来的可能结果 。
(优选)预测分析方法
9
销售 550 560 540 570 600 580 620 610 630 量Qt
要求：1、用移动平均法预测10月份的销售量（假设观察期为3期） 2、用修正的移动平均法预测10月份的销售量（假设观察期为3期）
1、10月份的销售量预测=（620+610+630） / 3=620千克 2、上一个移动的平均值=（580+620+610）/3=603.33千克
基期与预测期的时间间隔
某一期的趋势值=该期销售量移动平均值 —上期销售量移动平均值 基期趋势值移动平均值=最后一个移动期趋势值之和 / 趋势值移动时期数 基期与预测期的时间间隔=（销售量移动时期数m+趋势值移动时期数s）
/2
基期的序数值=时间序列期数n — （销售量移动时期数m+趋势值移动时期
数s—2）/2
例题后继
加权平均法例题
例 已知：某公司1999年1—9月份产品的销售量资料如下： 资料
月份 1
2
3
4
5
6
7
销售 550 560 540 570 600 580 620 量Qt
单位：千克
8
9
610 630
要求：用加权平均法预测10月份的销售量 设： W1=1， W2=2， W3=3 10月份的销售量预测值=（620*1+610*2+630*3）/ （1+2+3）
销售量预测数（ Qn+1）=各期销售量之和/期数= ∑Qt / n
例 已知：某公司1999年1—9月份产品的销售量资料如下： 资料
月份 1
2
3
4
5
6
7
销售 550 560 540 570 600 580 620 量Qt
预测方法的分类
优点
季节性时间序列预测可以处理 具有季节性特征的数据，提高 预测的准确性。
缺点
季节性时间序列预测需要对数 据进行季节性周期的识别和分 析，对于非季节性数据可能不
适用。
02
因果分析预测方法
回归分析预测
线性回归分析
通过研究自变量和因变量之间的线性 关系，建立回归方程，预测因变量的 取值。
非线性回归分析
基于各部门之间的投入产出关系建立模型，用于分析各部门之间的经济技术联 系和产业结构。
动态投入产出模型
考虑时间因素对投入产出关系的影响，建立动态投入产出模型，用于预测未来 经济走势和产业结构变化。
03
定性预测方法
专家预测法
01
02
03
专家预测法定义
专家预测法是指利用专家 的知识和经验，对未来事 件或趋势进行判断和预测 的方法。
类比对象选择
选择与目标事件或事物类似的历史事 件或事物，确保它们具有可比性和相 关性。
数据收集与分析
收集类似事件或事物的历史数据和相 关信息，并进行比较和分析，找出它 们之间的规律和趋势。
预测结果
根据比较和分析结果，对目标事件或 事物的未来趋势进行判断和预测。
04
多元统计预测方法
主成分分析预测
降维技术
预测应用
03
通过对样本进行聚类，可以发现数据的分布规律和异常值，为
预测提供参考。
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预测方法的分类
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目录
• 时间序列预测方法 • 因果分析预测方法 • 定性预测方法 • 多元统计预测方法
01
时间序列预测方法
简单移动平均法
定义
简单移动平均法是一种基于时间序列数据计算平均值的方法。
预测方法的分类
预测方法的分类郑XX预测方法的分类由于预测的对象、目标、内容和期限不同,形成了多种多样的预测方法。
据不完全统计,目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。
1-1预测方法的分类体系1）按预测技术的差异性分类可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测技术，共五类。
2）按预测方法的客观性分类可分为主观预测方法和客观预测方法两类.前者主要依靠经验判断，后者主要借助数学模型。
3）按预测分析的途径分类可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析预测方法等.4）按采用模型的特点分类可分为经验预测模型和正规的预测模型.后者包括时间关系模型、因果关系模型、结构关系模型等。
1—2 常用的方法分类1）定性分析预测法定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。
定性预测优缺点定性预测的优点在于：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.定性预测的缺点是：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.2）定量分析预测法定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料,运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系,建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。
通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法.ⅰ时间序列分析预测法时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列,对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。
ⅱ因果分析预测法因果分析预测法是以因果性预测原理作指导，以分析预测目标同其他相关事件及现象之间的因果联系，对市场未来状态与发展趋势作出预测的定量分析方法定量预测优缺点定量预测的优点在于：注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料,较少受主观因素的影响。
预测方法的分类
SWOT分析法需要对企业内部和外部环境进行深入分析和研究，可能存在一定的复杂性和 难度，同时结果也可能受到主观因素的影响。
04
组合预测方法
集成学习法
平均法
将多个预测模型的输出结 果进行平均，得到最终的 预测结果。
加权平均法
根据每个预测模型的可信 度和准确性，对它们的输 出结果进行加权平均。
投票法
回归分析
01
线性回归
通过确定自变量和因变量之间的 关系，建立线性回归模型，以预 测因变量的取值。
多元回归
02
03
岭回归和Lasso回归
考虑多个自变量对因变量ຫໍສະໝຸດ 影响 ，建立多元回归模型，以更准确 地预测结果。
处理共线性数据的方法，通过正 则化技术提高模型的稳定性和预 测性能。
机器学习算法
01
02
03
定义
专家判断法是一种基于专家经验 和知识的预测方法，通过咨询或 访问具有相关领域专业知识的专 家，获取他们对未来趋势和发展
的判断。
优点
专家判断法能够充分利用专家的 专业知识和经验，对复杂问题进 行深入分析，提供较为准确和可
靠的预测结果。
缺点
专家判断法受到专家个人经验、 知识背景和主观因素的影响，可 能存在一定的偏差和不确定性。
多个预测模型对某个事件 进行投票预测，得票最多 的预测结果作为最终结果 。
混合模型法
神经网络
结合神经网络和统计学方法，构 建复杂的非线性模型进行预测。
支持向量机
基于统计学习理论，构建分类或回 归模型进行预测。
决策树
根据数据特征进行树状分类或回归 预测。
贝叶斯网络法
01
基于概率论和图论的贝叶斯网络 ，能够描述随机变量之间的依赖 关系，并用于预测未知变量的概 率分布。
预测方法的分类
预测方法的分类-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1预测方法的分类郑XX预测方法的分类由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。
据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。
1-1预测方法的分类体系1）按预测技术的差异性分类可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测技术，共五类。
2）按预测方法的客观性分类可分为主观预测方法和客观预测方法两类。
前者主要依靠经验判断，后者主要借助数学模型。
3）按预测分析的途径分类可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析预测方法等。
4）按采用模型的特点分类可分为经验预测模型和正规的预测模型。
后者包括时间关系模型、因果关系模型、结构关系模型等。
1-2 常用的方法分类1)定性分析预测法定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。
定性预测优缺点定性预测的优点在于：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。
定性预测的缺点是：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。
2)定量分析预测法定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。
通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。
ⅰ时间序列分析预测法时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。
ⅱ因果分析预测法因果分析预测法是以因果性预测原理作指导，以分析预测目标同其他相关事件及现象之间的因果联系，对市场未来状态与发展趋势作出预测的定量分析方法定量预测优缺点定量预测的优点在于：注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。
5种预测方法
5种预测方法
以下是五种预测方法：
1. 趋势分析法：通过分析过去的数据和趋势，预测未来的发展方向。
这种方法基于历史数据的连续性和趋势性，适用于具有明显趋势的情况。
2. 回归分析法：利用统计分析技术，建立自变量和因变量之间的关系模型，进而预测因变量的未来值。
这种方法常用于经济、市场和销售预测。
3. 德尔菲法：通过专家的意见和经验进行预测。
专家们匿名提出自己的预测，然后经过多轮反馈和修正，最终得出一致的预测结果。
4. 情景模拟法：通过构建不同的情景假设，预测在各种可能情况下的结果。
这种方法可以帮助决策者在不确定的环境下做出更明智的决策。
5. SWOT 分析法：对组织或项目的优势、劣势、机会和威胁进行分析，以预测其未来的发展潜力和可能面临的挑战。
这些预测方法各有优缺点，适用于不同的情境和预测需求。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法，或者结合多种方法进行综合预测，以提高预测的准确性和可靠性。
预测方法的分类
3
ARIMA模型的参数需要通过数据分析和检验来 确定，以保证模型的准确性和稳定性。
指数平滑
01
指数平滑法是一种简单的时间序列预测方法，适用于具有强烈 趋势的数据。
02
指数平滑法通过将过去数据按时间加权平均，并加上一个趋势
调整项，来预测未来值。
指数平滑法的关键是选择合适的平滑系数，以实现数据趋势的
03
随机森林
一种常见的Bagging方法，通过构建多个决 策树进行预测，并取平均值作为最终结果。
Boosting
要点一
基于权重的集成
通过赋予每个样本不同的权重，使得每个子模型都对之 前模型的错误有所改进。
要点二
AdaBoost、Gradient Boosting
常见的Boosting方法，通过迭代地增加之前错误分类 的样本权重，使得后续模型能够更好地关注这些样本。
02
基于时间序列的预测方法
时间序列平滑
移动平均法
通过计算时间序列数据的平均值来预测未来值。
指数平滑法
以不同的权重对数据进行加权平均，通过调整权重实现不同数据的重要程度 差异。
ARIMA模型
1
ARIMA模型是一种基于时间序列数据的统计模 型，用于预测未来的走势。
2
ARIMA模型包括自回归部分、差分部分和移动 平均部分，可以灵活地适应不同数据的特点。
基于神经网络的预测方法
前馈神经网络
简述
前馈神经网络是一种基础且重要的神经网络模型，它的结构简单 且易于理解。
结构特点
前馈神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，数据从输入层进 入，经过隐藏层的处理后，最终由输出层输出。
应用场景
前馈神经网络广泛应用于各种预测问题，如股票价格预测、天气 预报等。
第二章预测方法预测方法的分类第二...
图３．６随机模型程序流程图３．４．３小结与其他预测分析方法（如计量经济模型预测）相比，线性随机模型具有以Ｆ特点：ＡＲＩＭＡ模型预测只考虑预测序列本身历史数据的信息，几乎不直接考虑其他相关指标的信息。
ＡＲＩＭＡ方法不直接考虑其他相关经济变量的变化，不等于完全忽视这些因素的影响。
因为预测指标的历史数据正是在各种相关因素的宏观作用下形成的。
在一个较短的时期内，经济变量具有相对稳定性，因此，只要外推时间不长，利用预测指标历史数据进行预测也能够保证一定的预测精度。
因此它的第二个特点：即主要适用于短期预测。
由于ＡＲＩＭＡ预测模型不直接考虑其他相互因素的变动，只要掌握了必要的计算手段，该预测方法比较简明，适合用于进行指标数量不大，但预测频度较高的预测工作。
表５‘２稻谷产量指数平滑预测结果数据时间１９８３１９８４１９８５１９８６１９８７１９８８１９８９１９９０１９９１实际１５１．５０１９１．００１８４．１０１７５．１０２２３．ＯＯ２１５．７０１８２，４０２８９．４０３０６．３０值０Ｏ０ＯＯＯＯ０Ｏ预测１７１．２５１５３．４７１８７－２４１８４．４１１７６．０３２１８－３０２１５．９６１８５，７５２７９．０３值Ｏ气８１Ｏ６６时间１９９２１９９３１９９４１９９５１９９６１９９７１９９８１９９９２０００实际３０３．００２８９．００２９２．７０２９６．９０３４７．４０３７６．２０３８５．５０４０５．９０３７４．８０值００Ｏ００ＯＯ００预测３０３．５７３０３．０５２９０．４０２９２．４７２９６．４５３４２．３０３７２．８ｌ３８４．２３４０３．７３值４，６１７６ｌ１图５．７产量预测指数平滑模型图形结果图５．８产量预测指数平滑模型表格结果预测结果分析：从图形结果可以看出预测数据与实际数据基本拟合，但是有一定时问的滞后性。
由于指数平滑泫是从移动平均法的基础上发展而来的，移动平均法运用历史数据的移动平均来预测未来数据，本身就包含着这一滞后性。
预测方法的分类
基于案例的专家系统
总结词
基于案例的专家系统是一种使用过去类似案例的经验进行预测的方法。
详细描述
基于案例的专家系统通常由一组专家维护，这些专家具有相关的专业知识和经验 。这些系统会收集和存储过去的案例，并根据新的情境进行匹配和推荐，以预测 未来的趋势和结果。
专家系统的局限性
总结词
专家系统的局限性包括其依赖于专家的知识和经验，以及难 以更新和适应变化。
预测方法的分类
xx年xx月xx日
目 录
• 预测方法概述 • 时间序列分析 • 因果分析 • 统计模型预测 • 机器学习预测 • 专家系统预测 • 大数据预测方法
01
预测方法概述
定义与特点
预测方法是一种分析和推断技术，通过对过去和现在的数据 、信息和知识进行整理、分析和推断，以预测未来事件和趋 势。
3
线性回归模型可以通过最小二乘法进行估计， 以获得最佳拟合的参数。
Logistic回归模型
Logistic回归模型是一种用于预测二元或多元分类 结果的统计模型。
Logistic回归模型适用于因变量是二元或多元离散 变量的情况，并且假定误差项是独立且服从正态 分布的。
它试图通过建立一个逻辑函数来解释自变量和因 变量之间的关系。
详细描述
由于专家系统的预测是基于专家知识和经验的，因此它们可 能受到专家个人偏见和错误的影响。此外，当环境或情况发 生变化时，专家系统可能难以适应和更新，因为这需要重新 制定或调整规则和案例。
07
大数据预测方法
基于云计算的大数据预测
分布式存储与计算
云计算平台可以提供分布式存储和计算资源，将大规模 数据存储在云端，并通过分布式计算进行处理，以实现 快速、高效的数据分析。
经典预测方法
lxy xi x yi y xi yi nx y
i 1 i 1
n
n
于是
r
b lxy lxx
l xy l xx l yy
a y bx
year
1997 1998
x
350 400
y
10 11
xy
3500 4400
x2
122500 160000
20.07
25.57 26.02 26.55 27.08 28.08 29.08
10.05
9.8 10.05 9.95 12.03 15.02 16.05
12
13
230.5
250.8
30.15
31.05
17.08
18.58
式中：w1——第t-1期实际销售额的权重；w2——第t-2期实际销售 额的权重；wn——第t-n期实际销售额的权；n——预测的时期数； w1+ w2+…+ wn=1。
1a.移动平均法的优缺点
加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平 滑波动效果更好，消除不规则变动，但会使预 测值对数据实际变动更不敏感； 移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。由 于是平均值，预测值总是停留在过去的水平上 而无法预计会导致将来更高或更低的波动； 移动平均法要由大量的过去数据的记录； 准确程度，取决于求平均的期数。
某地区发电量与工、农业产值之间的关系
年序号 1 发电量y /108kWh 87.1 工业总产值x1 /亿元 12.05 农业总产值x2 /亿元 7.55
2
3 4
95.6
121.9 135.7
14.85
18.07 19.85
常用预测方法综述
常用预测方法综述
一、预测方法
（1）回归分析方法：因变量与一个或多个自变量之间存在线性关系。
（2）非线性方法（函数逼近、曲线拟合、插值）：因变量与一个或多个自变量之间存在非线性关系。
（3）微分方程（差分方程）：变量之间的关系由机理确定。
（4）灰色预测：具有发展趋势的序列的预测方法。
（5）指数平滑方法：去除序列中的一些随机波动以找出规律性。
（6）时间序列分析：
（7）ARIMA预测方法：自回归滑动平均混合模型。
二、预测的一般步骤
（1）筛选预测变量，选择主要因素作为预报因子（即自变量）。
（2）收集或计算数据。
（3）异常值处理：①剔出；②修补。
（4）绘图进行分析，观察规律，选择合适的预测模型进行预测。
（5）进行误差分析，分析预测的效果，对预测模型给出评价。
三、综合预测方法
根据实际情况可以综合采用多种预测方法组合进行预测。
如对序列X，先用灰色预测模型预测发展趋势Y，用X-Y得到平稳变化序列，再用ARIMA方法预测。
如对有震荡、规律性不强的序列先进行一次，两次或三次累加得到规律较强的序列，再用曲线进行拟合等。
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预测方法的分类
郑XX
预测方法的分类
由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。
据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。
1-1预测方法的分类体系
1）按预测技术的差异性分类
可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测
技术，共五类。
2）按预测方法的客观性分类
可分为主观预测方法和客观预测方法两类。
前者主要依靠经验判断，后者主要借
助数学模型。
3）按预测分析的途径分类
可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析
预测方法等。
4）按采用模型的特点分类
可分为经验预测模型和正规的预测模型。
后者包括时间关系模型、因果关系模
型、结构关系模型等。
1-2 常用的方法分类
1)定性分析预测法
定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。
定性预测优缺点
定性预测的优点在于：
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。
定性预测的缺点是：
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。
2)定量分析预测法
定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。
通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。
ⅰ时间序列分析预测法
时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。
ⅱ因果分析预测法
因果分析预测法是以因果性预测原理作指导，以分析预测目标同其他相关事件及现象之间的因果联系，对市场未来状态与发展趋势作出预测的定量分析方法
定量预测优缺点
定量预测的优点在于：
注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。
定量预测的缺点在于：
比较机械，不易处理有较大波动的资料，更难于事物预测的变化。
预测方法选择的影响因素
意义：选择合适的预测方法，对于提高预测精度，保证预测质量，有十分重要的意义。
影响预测方法选择的因素很多，在选择预测方法时应综合考虑。
2-1 预测的目标特性
*用于战略性决策，要求采用适于中长期预测的方法，但对其精度要求较低。
*用于战术性决策，要求适于中期和近期预测的方法，对其精度要求较高。
*用于业务性决策，要求采用适于近期和短期预测的方法，且要求预测精度高。
了解……
*战略决策
是解决全局性、长远性、战略性的重大决策问题的决策。
一般多由高层次决策者作出。
战略决策是企业经营成败的关键，它关系到企业生存和发展。
*战术决策
是为了实现战略决策、解决某一问题做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。
*业务决策
是企业内部在执行计划过程中，为提高生产效率和日常工作效率的决策。
其中包括：作业计划的制定，生产、质量、成本，以及日常性控制等方面的决策。
2-2 预测的时间期限
适用于近期与短期的预测方法：有移动平均法、指数平滑法、季节指数预测法、直观判断法等。
适用于１年以上的短期与中期的预测方法有：趋势外推法、回归分析法、经济计量模型预测法。
适用于５年以上长期预测的方法有：经验判断预测法、趋势分析预测法。
2-3 预测的精度要求
精度要求较高的预测方法有：
回归分析预测法、经济计量模型预测法等。
精度要求较低的预测方法有：
经验判断预测法、移动平均预测法、趋势外推预测法等。
2-4 预测的费用预算
预测方法的选择，既要达到精度的要求，满足预测的目标需要，还要尽可能节省费用。
即：既要有高的经济效率，也要实现高的经济效益。
用于预测的费用包括调研费用、数据处理费用、程序编制费用、专家咨询费用等。
费用预算较低的方法有：
经验判断预测法、时间序列分析预测法有及其他较简单的预测模型法。
费用预算较高的方法有：
经济计量模型预测法及大型的复杂的预测模型方法。
2-5 资料的完备程度与模型的难易程度
1）资料的完备程度
在诸多预测方法中，凡是需要建立数学模型的方法，对资料的完备程度要求较高，当资料不够完备时，可采用专家调查法等经验判断类预测方法。
2）模型的难易程度
在预测方法中，因果分析方法都需建立模型，其中有些方法的建模要求预测者有较坚实的预测基础理论和娴熟的数学应用技巧。
因此，预测人员的水平难以胜任复杂模型的预测方法时，则应选择较为简易的方法。
2-6 历史数据的变动趋势
在定量预测方法的选择中，必须以历史数据的变动趋势为依据。
在实际的应用中，通常使用的曲线预测模型有指数曲线（修正指数曲线）、线性模型、抛物曲线、龚珀兹曲线等。