為了提高預測效果，一方面要慎重挑選專家；另一方面要將征詢的問題限制在下述幾方面：

　　a對預測期間提出各種課題的重要性進行評價。

　　b對課題范圍內各種事件發(fā)生的可能性和發(fā)生時間進行評價。

　　c對各種技術決策、技術裝備以及課題任務等之間的相互關系和相對重要性進行評價。

　　d對為了實現(xiàn)某一目標而需要采取的重大措施以及這些措施實施與完成的可能性、必要性進行評價。

　　另外，在提出問題時，應考慮到如何獲得同類或可以相互比較的回答，以便在專家調查的最后階段對評審資料進行數(shù)字處理與匯總。

　　2.2定量預測法

　　定量預測法是指借助于數(shù)學模型進行預測的各種方法，它們通常又進一步被劃分為時序預測法和因果預測法兩類。

　�。�1）時序預測法

　　時序預測法是根據(jù)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時間序列，對未來的變化趨勢進行預測分析。一般來說，時間序列由四種變化成分組成，如長期趨勢變化、季節(jié)性變化、周期性變化和隨機波動。 一些簡單的預測模型可用來預測上述三種趨勢變化，如指數(shù)平滑模型、移動平均模型等。 隨機變化成分是無法預測的，它是混入時間序列中的一種“噪音”，須設法將其過濾掉，以免影響預測結果的精度。

　　a、簡單平均法 通過計算一定觀察期數(shù)據(jù)的平均值，以平均值為基礎確定預測值的方法，稱為簡單平均法。它是最簡單的預測方法，不需要復雜的運算過程，簡單易行，常用于短期預測。預測公式為：

　　式中 Xj——第j期的實際值（j=l，2，…，n）；

　　Xn+1——下一期的預測值；

　　n——觀察期數(shù)。

　　b、 移動平均法 它是以假定預測值同預測期相鄰的若干觀察期數(shù)據(jù)存在密切關系為基礎，把已知的統(tǒng)計數(shù)據(jù)按數(shù)據(jù)點劃分為若干時段，再按數(shù)據(jù)點的順序逐點推移，逐點求其平均值，再得出預測值的方法。其特點是對于具有趨勢變化和季節(jié)變動的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，經過移動平均的調整后，能夠消除不規(guī)律性的變化。因此，這種方法常用于長期趨勢變化和季節(jié)性變動的預測。其預測公式為：

　　Yt+1= （Xt+Xt- l+…+Xt-n+1）/n

　　式中 Xt ——第t期的實際值；

　　Yt+1——第t+1期的預測值；

　　n——確定預測值所需移動的期數(shù)。

　　c、 指數(shù)平滑法 采用移動平均法需要一組歷史數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)離現(xiàn)在越遠，其對未來的影響就越小，因而具有一定局限。指數(shù)平滑法在移動平均法的基礎上作了一定改進。它

　　只用一個平滑系數(shù)a，一個最新的數(shù)據(jù)Xt，和前一期的預測值Yt，就可以進行指數(shù)平滑預測。預測值是當期實際值和上一期預測值不同比例之和。其主要特點：一是進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值予以不同權重，加大了近期觀察值的權數(shù)，使預測值能迅速反映市場實際變化；二是對觀察期所予權數(shù)有伸縮性，可取不同的平滑系數(shù)值以改變權數(shù)的變化速率。因此，運用時可選擇不同的a值，來調節(jié)時間序列觀察值的修勻程度。最簡單的指數(shù)平滑公式可表述如下：

　　Yt+l=Yt十a（Xt—Yt）

　　或 Yt+l =a Xt十（1一a） Yt

　　式中 Xt ——第t期的觀測值；

　　Yt——第t期的預測值；

　　Yt+l ——第t+1期的預測值；

　　a——平滑系數(shù)，其取值范圍0

　　對于初始值Y1，當觀察數(shù)據(jù)相當多時（≥50），可取 Y1=Xl，因為初始值的影響將被逐步平滑掉；當觀察數(shù)據(jù)較少時，可取其均值作為Y1的值。