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。
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