第8章 定量预测方法
定量预测方法
定量预测方法定量预测方法是运用统计方法和数学模型进行预测的方法体系，其时间序列法、因果分析法和随机预测法中均有适合饭店经营预测的方法，我们摘取其中一些常用预测方法介绍如下。
一、时间序列预测法时间序列就是把各种经济变量的历史数据按时间先后顺序排列起来的数列。
时间序列预测法就是通过对时间序列及其影响因素的分析，找出其变化的规律，并运用数学模型进行预测。
使用时间序列法时，预测人员应当记住，将来的情况和过去的情况相比会有变化，因此，预测的结果不可能绝对准确，但是通过研究历史上的销售规律性，我们可在一定程度上预见今后销售的发展趋势．为预测提供有用的信息。
时间序列法的主要优点是客观，因为我们是根据历史数据来进行预测的。
时间序列分析通常包括对以下四个成分的分析： ①趋势分析：指长期的发展或下降趋势。
②季节性分析：指一年内的季节性变化，这种变化有一定程度的规律性。
③周期性分析：指在几个阶段内在发展趋势中所表现出来的周期性波动，周期的长度和幅度是不规则的。
④不确定因素分析：指无法预见的随机因素的干扰，如天气突变、自然灾害或突发事故的发生等影响销售的因素。
这个成分最难预测。
时间序列预测方法很多，下面仅介绍最为常用的比率法、移动平均法、加权平均法、指数平滑法、季节指数法在饭店预测中的应用。
1．比率法这种预测方法假定在前个时期发生的情况在不久的将来仍然会发生。
这一预测方法的公今年的营业收入式是：明年的营业收入＝今年的营业收入×去年的营业收入假定今年某饭店的营业收入为5300万元，去年的营业收入为4600万元，那么，使用比率法，明年的营业收入则可预测为：明年的营业收入＝5300万元×（5300万元/4600万元）＝6106.5217（万元）这是一种简单的预测方法，不需要很多数据资料和统计方法，如果发展趋势稳定，或者各个时期的变化比较一致，这种方法在短期预测中可获得相当准确的结果。
2．移动平均法此法假设较近的未来和较近过去与现在的关系密切，而与较远的过去关系不大。
时间序列预测的常用方法与优缺点
l 当数据项在6~10时，取3项加权平均，在序列的首尾两
端求得近期和远期两点坐标
。
l 将坐标点代入到预测模型，有：
8.5.4 直线趋势预测模型（3）
l 例 观察年份
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
时8
3
5.13
l 时间序列预测法也叫历史延伸法或外推法。 l 时间序列预测法的基本特点是：
假定事物的过去趋势会延伸到未来； 预测所依据的数据具有不规则性； 撇开了市场发展之间的因果关系。
8.1.2 时间序列预测的原理与依据
l 时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来 的一组观察值或记录值。构成时间序列的要素有两个： 其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。实际数 据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变 化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的 特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行 有效地预测。
1558
8.3 移动平均数预测
l 移动平均法根据时间序列逐项移动，依次计算包含一定 项数的平均数，形成平均数时间序列，并据此对预测对 象进行预测。
l 移动平均可以消除或减少时间序列数据受偶然性因素干 扰而产生的随机变动影响。
l 移动平均法在短期预测中较准确，长期预测中效果较差 。
l 移动平均法可以分为： 一次移动平均法 二次移动平均法
4
5.81
5
6.94
6
7.36
7
8.13
8
8.56
9
8.91
合计
权数w 1 2 3
合计
1 2 3
wx 4.40 9.56 15.39 29.35
定性预测方法
成立 预测小组
作出预测 结果
调整预测 结果
综合处理 得到最终 预测结果
第八章 定性预测方法
例8-1 P11405
集体经验判断案例
某企业为使下一年度的销售计划制订更为科学，组织了 一次销售预测，由经理主持，参与预测的有供销处、财务 处、计划处、信息处四处长，他们的预测估计如下表所示。
例如对销售处长而言，其预测期望值为：
第八章 定性预测方法
20
例8-4： P150（对运动衣裤的消费偏好预测）
某针织品经营公司请专家对2004年以后运动衣裤进行预测。 在下列项目：品牌、价格、式样、吸汗、耐穿中，选择影响销 售的3个主要项目，并按重要性排序。
评分标准规定为：第一为给3分，第二位给2分，第三位给1 分。第三轮专家征询意见为：赞成“品牌”排第一位的专家有 61人（专家总数为82人），赞成“品牌”排第二位的有13人， 赞成“品牌”排第三位的有1人。
5
地区类推法
• 依据地区或国家曾经发生过的事件进行类推。同一产品在 不同地区有领先滞后的时差，可以根据领先地区的市场情
况类推滞后的市场。
• 例如，家电市场。总是先进入城市家庭，然后再进入农村 市场。
• 例如，预测我国轿车市场需求发展时，可以根据日本、巴 西等国家的情况，对轿车的价格、人均GDP、以及轿车消 费特征之间的关系进行分析。一般而言，轿车价格与人均 GDP之比达到2～3时，轿车开始进入私人家庭消费，当达 到1.4左右时，轿车需求进入高速发展时期，逐渐普及。 根据我国的实际情况加以修正，就可已对我国的轿车市场 发展做出准确的预测。
第八章 定性预测方法
市场预测主要分定性预测方法和定量预测方法两大类。本章主要探讨前者。 定性预测方法是，依赖预测人员丰富的经验和知识以及综合分析能力， 对预测对象的未来发展前景作出性质和程度上的估计和推测。
定量预测的方法有哪些
定量预测的方法有哪些
定量预测的方法有以下几种：
1. 时间序列分析：通过对一系列时间序列数据的分析和建模，预测未来的趋势和变化。
2. 回归分析：通过建立因变量和一个或多个自变量之间的数学关系模型，进行预测。
回归分析可以用于预测连续型数据。
3. 神经网络模型：利用神经网络的模式识别和学习能力，建立模型并预测未知数据。
4. 时间序列分解：将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，然后分别进行预测。
5. 面板数据模型：对包含多个个体或单位的面板数据进行分析和建模，预测未来的变化。
6. 时间序列聚类：对相似的时间序列数据进行聚类分析，以预测未来的类别和趋势。
7. 自回归移动平均模型（ARMA）：通过将时间序列数据表示为自回归和移动平
均过程的组合，进行预测。
8. 指数平滑法：通过对时间序列数据进行指数平滑计算，来预测未来的趋势和变化。
9. 非线性回归模型：将因变量和自变量之间的关系模型化为非线性函数，进行预测。
10. 卡尔曼滤波器：利用卡尔曼滤波器的状态估计能力，根据已知的测量数据和系统模型，进行未来状态的预测。
《工程经济学》第8章 市场调查与预测方法
图8.7 对数函数图形
●6)立方抛物线
●7)皮尔曲线
图8.8 立方抛物线图形
● 1)戈伯兹曲线预测模型
图8.9 皮尔曲线图形
图8.10 戈伯兹曲线图形
图8.11 逻辑曲线图形
●2)逻辑曲线预测模型 ●逻辑曲线的数学模型为
● (3)多元线性回归预测法 ● 1)建立多元线性回归方程
● 2)计算回归系数
图8.1 预测程序
●8.1.4 预测方法的选择 ●(1)预测的时间范围 ●(2)数据的趋势规律 ●(3)预测精确度 ●(4)预测费用 ●(5)模型的优选 ●(6)适用性 ●8.1.5 预测组织的建构
图8.2 建立预测系统的程序
●8.2 定性预测方法 ●8.2.1 市场调查法 ●(1)市场调查的原则 ●1)目的性 ●2)可靠性 ●3)计划性 ●4)时间性 ●1)用户要求方面的情报 ●2)销售方面的情报 ●3)科学技术方面的情报 ●4)制造和供应方面的情报 ●5)成本方面的情报
工程经济学
第8章 市场调查与预测方法
●8.1 技术经济预测概述 ●8.1.1 预测的基本概念 ●预测是指对事物未来的推测，是根据已知事件
通过科学分析，对事物的未来作出科学的估计。 ●预测与计划是具有不同职能的两个概念。 ●在技术经济工作中，经常要对各种技术方案在
实践之前进行分析和评价，而分析和评价时采 用的数据许多都要来自预测。
●3)相关检验 ● ●4)F检验
●5)t检验
●6)求置信区间
●8.3.2 移动平均法 ●移动平均法是通过时间序列分析进行预测的一种简便
方法。 ●(1)一次移动平均 ●1)一次移动平均值的计算及其在预测中的应用
图8.12 基本的数据模式
●把计算所得的各个移动平均值绘于图8.13中，得 到两条代表数据演变过程和发展趋势的分析线。
定量预测方法
定量预测⽅法（⼆）定量预测⽅法定量预测法，⼜称分析计算法或统计预测法。
它是在占有⽐较完整的历史资料的基础上，通过数据的整理分析，运⽤⼀定的模型或公式对预测对象的未来发展趋势做出定量测算的⼀种⽅法。
定量预测有很多种，按照处理资料的不同，可分为时间序列法和因果分析法。
1、时间序列法时间序列法，⼜称历史延伸法或外推法。
这种⽅法是将⼀经济变量，如销售额等历史数据，按照时间顺序加以排列，然后运⽤⼀定的数学⽅法使其向外延伸，预计市场的未来变化趋势，确定未来的预测值。
它在应⽤于短期预测时效果较好。
时间序列法的具体做法很多，这⾥主要介绍⼏种常⽤的⽅法。
（1）移动平均法移动平均法是在简单平均法的基础上发展起来的。
它不是按照时间序列各期的全部数据来描述趋势，⽽是运⽤靠近预测期前N 项数据的平均值来预测未来时期值。
随着时间的推移，计算平均值所⽤的各个时期也是向后移动的。
移动平均法⼜可以分为⼀次移动平均法和⼆次移动平均法。
⼀次移动平均法是通过⼀次移动平均进⾏预测值的计算。
⼀次移动平均数的计算公式如下：其中：M t(1)--第t期的⼀次移动平均数，作为t+1期的预测值；Xi --第i期的资料数据；N--移动平均的期数。
若时间序列的各项数据经过移动平均后仍不能充分反映时间序列线性趋势，也就是当⼀次移动平均值在N项内还有较⼤曲折时，就不能产⽣精确的结果，应求⼆次移动平均数。
⼆次移动平均法，就是在⼀次移动平均求出变动趋势值的基础上，再对其变动趋势进⾏移动平均，求出移动平均值，以此进⾏预测。
⼆次移动平均数的计算公式如下：式中：Mt(2)--第t期的⼆次移动平均数，作为t+1期的预测值；Mi(1)--第i 期⼀次移动平均数；N--移动平均的期数。
应⽤移动平均法时，移动期数N应灵活取⽤。
⼀般来说，当N取较⼤时，其灵活性降低，对外界波动反映也较慢；当 N取较⼩时，则对外界波动反映快，但是容易把外界的偶然波动误认为发展趋势。
所以 N 的选取是⽤好移动平均法的关键。
《定量预测方法》课件
分享优化模型性能的方法，包括参数调整和特征选择。
3 交叉验证
说明如何使用交叉验证来评估模型的泛化能力和稳定性。
案例分析及应用
销售预测
通过一个实际案例，展示如何 使用定量预测方法来预测销售 趋势和需求量。
股市预测
分享使用定量预测方法进行股 市预测的策略和技巧。
天气预报
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课程介绍
通过介绍定量预测方法的基本概念和应用领域，帮助您理解该课程的重要性 和目标。
定量预测的意义
探讨定量预测在实现业务目标、制定战略决策和优化资源分配方面的重要作用。
基本假设
解释定量预测中常用的基本假设，包括线性关系、稳定性和预测误差的随机性。
常用模型及其原理
移动平均模型
讲解移动平均模型的原理和优点，以及如何应用于定量预测。
指数平滑模型
介绍指数平滑模型的原理和适用场景，并分享实际案例。
回归分析模型
阐述回归分析模型的原理和局限性，以及如何选择合适的自变量。
数据收集与处理
1
数据收集
指导您如何收集可靠、准确的数据，并探讨数据来源和质量的重要性。
2
数据处理
介绍数据清洗、转化和归一化的步骤，以确保数据可用于预测建模。
3
特征工程
解释如何从原始数据中提取有用的特征，以提高预测模型的性能。
模型评估及优化
1 模型评估
介绍常用的评估指标，例如均方误差和平均绝对误差，并讨论模型性能的解释。
第章 系统预测
定性预测是一种直观预测，主要根据预测者掌握的实际情 况、经验水平和对系统发展的判断能力来预测某个事件或某些 事件集合发生的可能性。
*
北京物资学院信息学院
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8.2 定性预测
第章 系统预测.ppt
本章主要内容
8.1 概述 8.2 定性预测 8.3 定量预测 8.4 时间序列分析预测 8.5 灰色预测
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第8章 系统预测
8.1 概述 8.2 定性预测 8.3 定量预测 8.4 时间序列分析预测 8.5 灰色预测
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8.1 概述
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8.2 定性预测
8.2.2 德尔菲法
德尔菲法一般的过程为：
选择熟悉与所预测问题相关的领域的专家10到15人（对于 重大预测问题，可适当增加人数），采用通信往来的方式与专 家们建立联系，将预测问题的目标和任务告诉专家并提供所掌 握的初步资料和数据，然后将专家关于预测分析的意见进行整 理、综合、归纳，再以第一轮预测结果的形式匿名反映至各位 专家进行第二轮征求意见，供他们分析判断，提出新的论证结 果，如此经过多轮反复论证调查，各专家的意见逐轮趋向一致 ，结论的可信性也大大增加。
在专家选择的过程中，不仅要注意选择精通技术、有一定 声望、有代表性的专家，同时还需要选择边缘学科、社会学和 经济学方面的专家。
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8.2 定性预测
8.2.2 德尔菲法
3. 调查表的设计
（1）调查表的设计调查表要简化，一般根据实际预测问 题的要求编制。
《定量预测》课件
01 总结词
02 详细描述
03 适用场景
04 优点
05 缺点
随机森林是一种集成学习 算法，通过构建多个决策 树并综合它们的预测结果 来提高预测精度。
随机森林由多个决策树组 成，每个决策树在随机选 取的数据子集上独立进行 训练。在预测阶段，随机 森林将每个决策树的预测 结果进行综合，以提高预 测准确率。
季节性检验
检验时间序列是否存在季节性特征，如周期性波动。常用的季节性检验方法有 季节性自相关图和季节性K-L散度等。
时间序列的季节性检验
季节性自相关图
通过绘制自相关图来观察时间序列的季节性特征，自相关图可以 反映不同滞后期之间的相关性。
季节性K-L散度
比较时间序列在不同滞后期上的K-L散度值，如果散度值存在显著 差异，则说明存在季节性特征。
决策树预测方法利用树 形结构将数据集划分为 若干个子集，每个子集 具有相似的属性值。通 过递归地构建树，决策 树能够预测新数据的分 类或回归结果。
决策树适用于分类和回 归问题，尤其在处理具 有大量特征的数据集时 表现良好。
易于理解和实现，能够 处理非线性关系，对数 据缺失不敏感。
容易过拟合，对噪声数 据敏感，对连续型特征 的处理不够灵活。
线性回归分析适用于因变量与自变量之间存在线性关系的场景，并且自变量对因变 量的影响是线性的。
多元线性回归分析
多元线性回归分析是一种处理多个自变量对因变 量影响的线性回归分析方法。
它通过引入多个自变量并建立它们与因变量之间 的线性关系来预测因变量的值。
多元线性回归分析可以揭示多个自变量对因变量 的共同影响，并帮助预测未来趋势。
适用于处理复杂、非线性 、高维度的数据预测问题 。
能够自动提取特征，处理 非线性问题，具有强大的 泛化能力。
第八章定性预测法
第一节定性预测法的含义及特点一、定性预测的含义1、定性预测的概念依靠预测者的专门知识和经验，来分析判断事物未来发展的趋势，称为定性预测。
它要求在充分利用已知信息的基础上，发挥预测者的主观判断力。
定性预测适合预测那些模糊的、无法计量的社会经济现象，并通常由预测者集体来进行。
集体预测是定性预测的重要内容，能集中多数人的智慧，克服个人的主观片面性。
2、定性预测的优缺点定性预测方法简便，易于掌握，而且时间快，费用省，因此得到广泛采用。
特别是进行多因素综合分析时，采用定性预测方法，效果更加显著。
但是，定性预测方法缺乏数量分析，主观因素的作用较大，预测的准确度难免受到影响。
因此，在采用定性预测方法时，应尽可能结合定量分析方法，使预测过程更科学，预测结果更准确。
优点：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。
简单、迅速、省时省费用。
缺点：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，从而容易受人的知识、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做数量上的精确描述。
二、定性预测法的含义及特点1、定性预测法的含义：定性预测法是按照预测要求，参与预测的有关人员依据自己的经验知识，在个人判断基础上提出预测意见，再综合大家意见，做出市场预测的方法。
2、定性预测法的特点：（1）定性预测法与定量预测法的依据不同。
定量预测法的主要依据是市场未来的发展变化趋势，是其过去和现在的延伸。
定性预测法是在没有或很少市场资料的条件下，依据预测者的实践经验和综合分析判断能力，对市场未来的发展变化做出预测。
它所注重的是预测者的判断分析能力。
（2）定性预测法具有广泛的适用性。
与定量预测法相比，定性预测法比较容易掌握。
它不要求预测者具有较高的数学知识水平，容易被预测者接受。
定性预测法还具有费用低、时效性高的特点，这对于市场预测中费用有限或时间比较短的情况十分有利。
（3）定性预测法具有较强的灵活性。
中职教育-《道路交通安全》课件：第8章 交通事故预测与交通安全评价(张卫华 主编 人民交通出版社).ppt
交通事故预测与交通安全评价
第一节 道路交通事故预测方法 01
第二节 道路交通事故预测方法 02
1
Section Ⅰ Section Ⅱ Section Ⅲ
§ 8-1 道路交通事故预测方法
一、概述
交通事故预测是对未来有可能发生的事故做出估计和推测，它是通过对交通 事故的过去和现在状态的系统探讨，并考虑其相关因素的变化，分析未来事故的 危险程度和发展趋势，而做出对交通事故未来状态描述的过程，以便能及早采取 措施进行防治。
1
Section Ⅰ Section Ⅱ Section Ⅲ
§ 8-1 道路交通事故预测方法
（2）汇总整理。将被调查者填写的调查表和简单的文字加以整理，把文字说 明整理成有说明力的条文。
（3）分析判断。根据汇总表可以得出以下结论： ①交通事故起数最低为14.41万起； ②交通事故起数最高为19.21万起； ③取累计概率为50%的交通事故起数17.27万起为预测值； ④取误差为±1万起，预测区间为16.27～18.27万起； ⑤预测区间16.27～18.27万起，相当于从25%～75%的范围，发生概率为0.750.25=0.5，即交通事故起数在16.27～18.27万起的可能性为50%。
a
x y x2 ( x)2 n x2
y
55 2913 385 588 552 10 385
80.2
b
x y n xy ( x)2 n x2
55 588 10 2913 552 10 385
3.89
因此回归直线方程为：
Y 80.2 3.89x
1
Section Ⅰ Section Ⅱ Section Ⅲ
§ 8-1 道路交通事故预测方法
第8章 定量预测方法
6 5 S 25 4 S 4 3 S
1 2 3 t t t
2 St(1) 2St(2) St(3) ct 2(1 ) 2
【例8-3】以某省公路旅客周转量(万人公里)为 预测对象,应用三次指数平滑法进行预测。历史 数据见下表所示
8.1.2指数平滑预测法
1.一次指数平滑法 设预测对象第 t 期的观察值为 yt,并设原始时间 序列为{y1,y2…,yk },令第t期的一次指数平滑值 为St(1)。则一次指数平滑值的递推计算公式为：
1 St1 yt 1 St1
在计算St(1)时,可令S0(1) =y1
at 2S t(1) S t( 2) 2 60.5 58.5 62.5
0.3 (1) ( 2) S t S t 1 0.3 (60.5 58.5) 0.856 bt 1
T=5(对应2010年)
ˆ y t 5 a b T 62.5 0.856 5 66 .8(万元 ) t t
(3)递推计算公式
X t X t 1 X t n 1 Mt n
X t [ X t 1 X t n 1 X t n ] X t n n
X t X t 1 X t n 1 X t n X t n n n n
X t X t n M t 1 n n
表明由一次移动平均法得出的每一个新预测值是 对前一个预测值的修正
这修正包括加上最新观测值减去最早观测值 n越大，平滑效果越好：当随机性显著时，n大对 每一个新期值修正量不大
(4)优点
计算量少
移动平均法能较好地反映时间序列的趋势及其变 化
定量预测方法
一、算术平均-1、简单算术平均法-预测模型-Σx-尤n+1=l-n+1期的的预测值
2、加叔算术平均法-预测模型：-Xn+1-∑xw-W;为权数，一般取自然数为多，且满足以下条件：-W>W>W-2...>W
二、几何平均-1、概念：几何平均数是一个统计的概念，某一变量的几何-平均值定义为：-Xa=名名=mx
三加权移动平均法-冬1、含义-水-对观察值分别给予不同的权数，按不同权-数求得移动平均值，并以最后的移动平 值-为基础确定预测值的方法-冬加权移动平均法既可以用于一次移动平均，-也可以用于二次移动平均。
2、公式-F:=-WX,+W:X,1+∧+W:X,-+1-∑W
第三节指数平滑法-移动平均法存在着以下不足：-①丢失历史数据。-②对历史数据平等对待。
二时间序列的构成因素-1、长期趋势-1水平型（平稳）-y↑-①无倾向性-②生活必需品-2趋势型（上升或下降 y↑-线性趋势-非线性趋势
2、循环变动-y-T周期不同-A-T>1年-t-水平型周期变动模式-趋势型周期变动模式-3、季节变动-4、 机变动
t;时序分析预测法一以连续性原理为基础，为综合变量-yy2.......t2......-y=ft->回归分 预测法一相关性原理为基础-y=fx...x
二、时间序列概述-一时间序列分析预测法的含义-1、时间序列-将某个经济变量的观测值，按时间先后顺序排列-所 成的数据-2、时间序列分析预测法-根据某个经济变量的时间序列，依据惯性原理，-通过统计分析或建立数学模型进 趋势外推，以对-该经济变量的未来可能值做出定量预测的方法-3、分类-确定性时间序列分析预测法-随机性时间序 分析预测法
四预测步骤-1选择初始值和加权系数-2计算各期的平滑指数值-3实际预测-+1=S1
定量预测方法概念及组成
第一讲定量预测方法概念及组成文字教材时间序列预测法1、时间序列预测法概念把预测对象的观察值按照时间先后顺序排列起来，构成的序列称为时间序列。
通过时间序列分析事物过去的变化规律，并推断事物的未来发展趋势，这就是时间序列预测法。
2、时间序列预测法原理一方面承认事物发展的延续性，通过对过去时间序列的数据进行统计分析，推测事物未来发展的趋势；另一方面，充分考虑事物发展因偶然因素影响而产生的随机性波动，对历史数据进行统计分析时，用加权平均等方法进行适当处理，进行趋势预测。
时间序列预测法具有简单易行、便于掌握、能够充分利用原时间序列的各项数据及适于短期预测的特点。
3、常用的时间序列预测方法常用的时间序列预测方法有：增长率法、移动平均法、指数平滑法、灰色预测法、马尔柯夫预测法、自回归预测法、神经网络预测法等。
1）增长率法增长率法是指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率，类推未来某期预测值的一种简便预测方法。
一般用于对增长率变化不大或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的预测对象。
2)移动平均法移动平均法是取预测对象最近一组实际值的平均值作为预测值的方法。
所谓“平均”是指求算术平均值，所谓“移动”是指参与平均的实际值随预测期的推进而不断更新，且每次参与平均的实际值个数相同。
3)指数平滑法指数平滑法实质上是一种加权移动平均法，它给近期观察值以较大的权数，给远期观察值以较小的权数。
该方法能巧妙利用历史数据信息，并能提供良好的短期预测精度。
4)灰色预测法灰色预测法一般利用时间序列数据，通过建立GM（1，1）模型进行预测。
该预测方法具有以下特点：①不需用大量样本；②预测精度较高；③用累加生成拟合微分方程，符合能量系统的变化规律；④可以进行长期预测。
5) 马尔柯夫预测法马尔柯夫方法主要用于研究事物的状态转移。
该方法认为一个系统的某些因素在转移中第n次结果只受第n-1次的结果的影响，即只与当前所处状态有关，与其他无关。
定量预测的四种方法有哪些
定量预测的四种方法有哪些
定量预测的四种方法包括：
1. 时间序列分析：基于历史数据的模型，通过分析数据的趋势、季节性和周期性等特征，进行预测。
常用的时间序列模型包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
2. 回归分析：通过统计方法建立一个预测模型，将影响因素（自变量）与预测目标（因变量）进行定量关系建模。
常用的回归模型有线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
3. 人工神经网络：基于神经网络的模型，模拟人脑的学习和记忆能力，通过调整网络的权重和阈值，进行模式识别和预测。
常用的神经网络模型有前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
4. 机器学习方法：利用机器学习算法，通过学习训练数据集中的模式，建立一个预测模型。
常用的机器学习方法包括决策树、支持向量机、随机森林和深度学习等。
定量预测方法
定量预测方法定量预测方法是指通过数学模型和统计分析来预测未来的趋势和结果。
在商业、金融、科学研究等领域，定量预测方法被广泛应用，能够帮助决策者做出更加准确的决策。
本文将介绍几种常见的定量预测方法，包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种常见的定量预测方法，它基于历史数据，通过分析时间序列的趋势、季节性和周期性，来预测未来的数值。
时间序列分析通常包括平稳性检验、自相关性检验、白噪声检验等步骤。
通过构建合适的时间序列模型，可以对未来的数据进行预测，例如ARIMA模型、季节性模型等。
另一种常见的定量预测方法是回归分析。
回归分析是通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测未来的结果。
在实际应用中，回归分析可以分为简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等不同类型。
通过对历史数据的回归分析，可以得到自变量和因变量之间的函数关系，从而进行未来数值的预测。
除了时间序列分析和回归分析，指数平滑法也是一种常用的定量预测方法。
指数平滑法通过对历史数据进行加权平均，来预测未来的趋势。
指数平滑法通常包括简单指数平滑、双重指数平滑、三重指数平滑等不同类型。
这些方法可以根据历史数据的特点，对未来的数据进行平滑预测，具有一定的准确性和实用性。
在实际应用中，选择合适的定量预测方法需要根据具体问题的特点和数据的性质来决定。
比如，对于具有趋势和季节性的数据，可以选择时间序列分析；对于自变量和因变量之间存在线性关系的数据，可以选择回归分析；对于需要进行平滑预测的数据，可以选择指数平滑法。
在选择方法的同时，还需要考虑模型的稳定性、预测精度和计算效率等因素。
总之，定量预测方法是一种重要的决策工具，能够帮助决策者对未来进行有效的预测。
通过合理选择和应用定量预测方法，可以提高决策的准确性和效率，为企业和组织的发展提供有力支持。
希望本文介绍的定量预测方法能够对读者有所帮助，谢谢！以上就是关于定量预测方法的相关内容，希望对您有所帮助。
定量预测方法
定量预测方法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联系，用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法。
烽火猎头专家认为定量预测方法也称统计预测法，其主要特点是利用统计资料和数学模型来进行预测。
然而，这并不意味着定量方法完全排除主观因素，相反主观判断在定量方法中仍起着重要的作用，只不过与定性方法相比，各种主观因素所起的作用小一些罢了。
预测方法目前工商企业中常用的预测方法有以下几种(1)加权算术平均法用各种权数算得的平均数称为加权算术平均数，它可以自然数作权数，也可以项目出现的次数作权数，所求平均数值即为测定值。
(2)趋势平均预测法趋势平均预测法是以过去发生的实际数为依据，在算术平均数的基础上，假定未来时期的数值是它近期数值直接继续，而同较远时期的数值关系较小的一种预测方法。
(3)指数平滑法指数平滑法是以一个指标本身过去变化的趋势作为预测未来的依据的一种方法。
对未来预测时，考虑则近期资料的影响应比远期为大，因而对不同时期的资料不同的权数，越是近期资料权数越大，反之权数越小。
(4)平均发展速度法(5)一元线性回归预测法根据x、y现有数据，寻求合理的a、b回归系数，得出一条变动直线，并使线上各点至实际资料上的对应点之间的距离最小。
设变动直线方程为：(6)高低点法高低点法是利用代数式y=a+bx，选用一定历史资料中的最高业务量与最低业务量的总成本（或总费用）之差△y，与两者业务量之差△x进行对比，求出b，然后再求出a的方法。
(7)时间序列预测法它时间序利预测法是把一系列的时间作为自变量来确定直线方程y=a+bx，进而求出a、b的值，这是回归预测的特殊式。
分类定量预测基本上可分为两类：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。
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【例8-3】用加权移动平均法预测例8-1的值。取n=3， 权重系数分别取1/2，1/3，1/6和5/9、1/3、1/9。
周期 (月)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
货运 量(t)
245
250
256
280
274
255
262
270
273
284
实际值Xt 245 250 256 280 274 255 262 270 273 284
8.1.2指数平滑预测法
1.一次指数平滑法 设预测对象第 t 期的观察值为 yt,并设原始时间 序列为{y1,y2…,yk },令第t期的一次指数平滑值 为St(1)。则一次指数平滑值的递推计算公式为：
1 St1 yt 1 St1
在计算St(1)时,可令S0(1) =y1
X t X t n M t 1 n n
表明由一次移动平均法得出的每一个新预测值是 对前一个预测值的修正
这修正包括加上最新观测值减去最早观测值 n越大，平滑效果越好：当随机性显著时，n大对 每一个新期值修正量不大
(4)优点
计算量少
移动平均法能较好地反映时间序列的趋势及其变 化
Mt
(1)
yt yt 1 yt n 1 n
yt ( yt bt ) [ yt (n 1)bt ] n
ny t [1 2 (n 1)]bt n
1 (n 1)nbt yt 2 n
n 1 yt bt 2
由ห้องสมุดไป่ตู้表计算结果可知：
当n=3时，下个月的货运量预测值是275.67t；
当n=4时，下个月的货运量预测值是272.25t;
由于n=4时的平均绝对误差9.92小于n=3时的平 均绝对误差13.86。因此可认为取n=4时的预测模 型为好 因此，下个月的货运量预测值为272.25t
（预测值-实际值的平均值）的平方 求和 再除以 N-1
解：利用一、二次移动平均值的公式计算和值填 于表中
时间 1(1991) 营运收入Xt 50 Mt(1)(n=5) Mt(2)(n=5)
2
3 4 5 6
51
53 52 54 53 52.0 52.6
7
8 9 10 11
56
55 58 57 58
53.6
54.0 55.2 55.8 56.8 53.5 54.3 55.1
7.6 15.2 30.7 3.5
1968 1969
1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978
12
13 14 15
60
61 63 62
57.6
58.8 59.8 60.8
55.9
56.9 57.8 58.8
at 2M t(1) M t( 2) 2 60.8 58.8 62.8 2 2 (1) ( 2) bt Mt Mt (60.8 58.8) 1 n 1 5 1
类似有
Mt Mt
(1)
( 2)
n 1 bt 2
则：
at 2M
(1) t
M
( 2) t
2 (1) ( 2) bt Mt Mt n 1
【例8-2】某运输企业1991—2005年的营运收入 如下表：试用二次移动平均法预测该企业2010年 的营运收入 。(n=5)
时间 1(1991) 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 营运收入Xt 50 51 53 52 54 53 56 55 58 57 58 60 61 63 62
—— —— —— 31.50 17.00 12.00 11.83 4.33 13.17 17.50
—— —— —— 17.89 6.33 19.00 2.11 9.00 7.33 13.22
——
273.33
平均绝对误差
278.78
—— 13.86
—— 12.03
由上表计算结果可知： 当n=3时，权重系数为1/2，1/3，1/6时，下个 月的货运量预测值是273.33t； 当n=3时，权重系数为5/9、1/3、1/9时，下个 月的货运量预测值是278.78t; 由于权重系数为1/2，1/3，1/6时的平均绝对 误差13.33大于权重系数为5/9、1/3、1/9时的平 均绝对误差12.03。因此可认为取权重系数为5/9、 1/3、1/9时的预测模型为好 因此，下个月的货运量预测值为278.78t
2
6 5 S 25 4 S 4 3 S
1 2 3 t t t
2 St(1) 2St(2) St(3) ct 2(1 ) 2
【例8-3】以某省公路旅客周转量(万人公里)为 预测对象,应用三次指数平滑法进行预测。历史 数据见下表所示
2.二次指数平滑法
St St 1 St 1
2 1
2
在计算St(2)时,可令S0(2) =y1
ˆ y at b T t T t
at 2S
(1) t
S
( 2) t
St(1) St(2) bt 1
【例8-2】某运输企业1991—2005年的营运收入 如下表：试用二次指数平滑法预测该企业2010年 的营运收入。（ α 取0.3 ）
年份 1963 1964 1965 1966 1967 原值X(T) 34102 36911 43207 62492 65502 一次指数 平滑值 34102 34944 37423 44944 51111 二次指数 平滑值 34102 34354 35275 38176 42057 三次指数 平滑值 34102 34178 34507 35608 37542 三次指数 平滑预测值 34102 36630 43308 63184 误差WC(%)
T=5(对应2010年)
ˆ y a b T 62.8 1 5 67.8(万元 ) t 5 t t
即2010年营运收入的预测值为67.8万元
4．加权移动平均法
M M
'(1) t '(2) t
Cn X t Cn1 X t 1 C1 X t n 1 Cn M
预测值
权值为1/2，1/3，1/6
ˆ Xt
绝对误差
权值为1/2，1/3，1/6
ˆ | Xt X t |
权值为5/9、1/3、1/9
权值为5/9、1/3、1/9
—— —— —— 248.50 257.00 267.00 273.87 265.67 259.83 266.50
—— —— —— 262.11 252.78 268.67 264.11 261.00 265.67 270.78
at 2S t(1) S t( 2) 2 60.5 58.5 62.5
0.3 (1) ( 2) S t S t 1 0.3 (60.5 58.5) 0.856 bt 1
T=5(对应2010年)
ˆ y t 5 a b T 62.5 0.856 5 66 .8(万元 ) t t
(1)方法
对原时间序列按一定的时间跨度逐项移动，计 算一系列的时间序列平均值，形成一个新的时间 序列，以消除短期的、偶然的因素引起的变动， 显现出长期趋势
(2)计算公式 设时间序列为X1，X2，…，则一次移动平均法的 计算公式为
X t X t 1 X t n1 1 n Mt X t i 1 n n i 1
实际值Xt
245 250 256 280 274 255 262 270 273 284
预测值 n=3 —— —— —— 250.33 262.00 270.00 269.67 263.67 262.33 268.33
ˆ Xt
n=4 —— —— —— —— 257.75 265.00 266.25 267.75 265.25 265.00
(5)适用于数据变化不大的近期预测
3.二次移动平均法
(1)计算公式
M t( 2)
1) 1 M t(1) M t(1 M t()n1 1 n 1 M t()i 1 n n i 1
(2)递推公式
M t( 2)
1 M t(1) M t()n 2 M t(1) n
第8章
8.1 8.2 8.3 时间序列法
定量预测方法
因果分析预测法 组合预测法
8.1
移动平均法 指数平滑法 灰色预测法 马尔柯夫预测法
时间序列法
时间序列预测方法有：
自回归预测法
神经网络预测法
8.1.1移动平均预测法
1．定义 取预测对象最近一组实际值的平均值作为预测 值的方法
2.一次移动平均法
St(1) St(2)
50 50 50.3 51.1 51.4 52.2 52.4 53.5 54.0 55.2 55.7 56.4 57.5 58.6 59.9 60.5
50 50 50.1 50.4 50.7 51.2 51.6 52.2 52.7 53.5 54.2 54.9 55.7 56.6 57.6 58.5
绝对误差 n=3 —— —— —— 29.67 12.00 15.00 7.67 6.33 10.67 15.67
ˆ | Xt X t |
n=4 —— —— —— —— 16.25 10.00 4.25 2.25 7.75 19.00
——
275.67
平均绝对误差
272.25
—— 13.86
—— 9.92