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1、10:04,中国矿业大学,1,第五章 技术经济预测与决策,第一节 预测的概念和发展 第二节 预测的种类和方法 第三节 决策技术,10:04,中国矿业大学,2,第一节 预测的概念和发展,一、预测的概念 二、预测科学的发展 三、预测的基本原则 四、预测的特点五、预测的阶段,10:04,中国矿业大学,3,一、预测的概念,预测预测者根据有关的历史资料、数据，运用适当的理论和方法，对预测对象的未来状态进行分析、估计和推断，并对预测结果进行评价和应用的过程。,10:04,中国矿业大学,4,二、预测科学的发展,预测的思想和活动，自古有之。国外有所谓的预言家，我国历史上有不少人物，知识丰富，多谋善断，通过种种
2、推测活动，掌握了事物发展的规律，曾获得过政治、经济、军事等方面的显著成功。,如诸葛亮未出茅芦时的隆中对，预言天下将鼎足三分，可谓古代的预测事例。,10:04,中国矿业大学,5,三、预测的基本原则,1、惯性原则： 2、类推原则(相似性原则)： 3，相关原则：4、概率推断原则：5、系统性原则：,10:04,中国矿业大学,6,四、预测的特点,1、科学性：统计资料、分析方法、技术、程序合乎逻辑 2、近似性：外界因素影响、方法应用有前提条件、艺术性、本身的干扰3、局限性： 人员知识面、水平，事物发展较快,10:04,中国矿业大学,7,五、预测的阶段,1、准备阶段确定调查目标、拟定调查方案、制定实施计划
3、2、调查分析阶段 3、研究阶段时间、数据、精度、费用和实用性 4、目标阶段 5、总结阶段,10:04,中国矿业大学,8,第二节 预测的种类和方法,一、预测的种类 二、预测的程序 三、预测的方法,10:04,中国矿业大学,9,科学 预测,经济 预测,军事 预测,一、预测的种类,按预测 对象,社会发展 预测,技术发展 预测,主要是人口、 社会就业、教育发展 的预测,主要是对新技术、 新工艺、新材料 应用的预测,市场需求 预测,市场对产品 的品种、质量 和数量的需求,包括微观预测 和宏观预测,10:04,中国矿业大学,10,按预测的 性质,定性预测,定量预测,主要用于 长期预测,主要用于 中短期预测
4、,综合预测,一、预测的种类,10:04,中国矿业大学,11,按预测的 时间,短期预测,中期预测,对目前市场需求、 价格定位等的预测,现有经营范围内， 对市场发展动态 所作的预测,长期预测,主要是对 国内外经 济发展趋 势的预测,一、预测的种类,10:04,中国矿业大学,12,二、预测的程序,确定预测目标,调查收集整理资料,选择预测方法,进行预测,分析评价预测结果,提交预测报告,预测内容、期限、目的,通过调查获得历史的和现实的资料,根据预测内容、目的选择方法,根据收集的资料，运用选定的方法进行,分析、评价预测结果的合理性和可信度，估计预测值误差,报告内容要具体、详实,10:04,中国矿业大学,1
5、3,三、预测的方法,1、定性预测法 2、定量预测法,10:04,中国矿业大学,14,三、定性预测的方法,定性预测 的方法,头脑风暴法,产销人员意 见调查法,管理人员 判断法,消费者意见 调查法,DELPHI法,10:04,中国矿业大学,15,头脑风暴法原则,1、严格限制问题范围； 2、不能对别人的意见提出怀疑和批评； 3、发言要精炼； 4、不允许带发言稿； 5、鼓励对已经提出的设想进行改进和综合； 6、鼓励参加者解除思想顾虑。,10:04,中国矿业大学,16,DELPHI预测程序,建立预测小组,选择专家,设计专家调查表,第一轮征询表： 1、说明要求 2、提供背景材料 3、第一轮征询问题,第一轮
6、征询汇总 处理结果,第二轮征询表： 1、第一轮意见分布 2、第二轮征询问题 3、请示陈述理由的问题,第二轮征询汇总 处理结果,第二轮征询表： 1、第二轮意见分布 2、补充材料和提供专家意见的理由 3、第三轮征询问题,第三轮征询汇总 处理结果,预测结果输出,10:04,中国矿业大学,17,DELPHI法,特点 1、匿名性 2、反馈性 3、收敛性 4、广泛性优点 便于独立思考和判断 低成本实现集思广益 有利于探索性解决问题 应用范围广泛,缺点 缺泛思想沟通交流 易忽视少数人的意见 存在组织者主观影响,10:04,中国矿业大学,18,定量预测 的方法,简单平均法,移动平均法,指数平滑法,加权平均法,
7、回归分析法,三、定量预测的方法,10:04,中国矿业大学,19,1、简单平均法,它是利用历史资料的平均数来预测未来值的简单方法。其计算公式为：（21）式中x平均数，即预测值； xi观察值，即各期实际发生值； n期间数。,10:04,中国矿业大学,20,例5-1：某企业1998至2003年的产值（万元）如下表所示，试预测其2004年的产值,解：因企业产值变化不大F=(4.6+4.8+4.3+4.0+5.0+4.8)/6=4.6,10:04,中国矿业大学,21,例5-2：某建筑公司1994、1995、1996年6月的实际产值与预测值见下表，求1997年6月的预测值。（单位：万元）,由于各年产值呈现
8、周期性增长，因此引入周期指数KG,则1997年6月的预测数=1.05*（115+129+145）/3=136.15,10:04,中国矿业大学,22,、加权平均法,例5-3：某校根据综合成绩给某学生打分（百分制）下表为学生各项分数值，求综合成绩。（自作）,10:04,中国矿业大学,23,、移动平均法（重点）,1）概念：是指根据时间序列、逐项移动，依次计算包含一定项数的序时平均数，形成一个序时平均时间序列，据以进行预测的方法。 2）时间序列的时间单位：日、周、月、季、年等之分。 3）计算公式-递推公式 4）分类：移动平均法又分为一次移动平均法和二次移动平均法等5）例题 5-4 及特点作用分析,10
9、:04,中国矿业大学,24,时间序列,设有一时间序列如下： 1 2 3 4 5 6 7 t-1, t, t+1, t+2,N x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 xt-1 xt, xt+1, xt+2, xN,10:04,中国矿业大学,25,1 2 3 4 5 6 7 t-1, t, t+1, t+2,N x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 . xt-1 xt, xt+1, xt+2, xN,10:04,中国矿业大学,26,移动平均法计算公式,Mt (1)-第t期的一次移动平均数t -周期数Xt -第t期的数据N -分段数据点或序时项数,10:04,中国矿业大学,27,当N=5时，
10、则,10:04,中国矿业大学,28,移动平均法递推公式,10:04,中国矿业大学,29,例题5-4：已知某建筑公司过去25个月的实际产值，其统计数据如下表，当平均值分段数据点为5 和10 时，求其一次移动平均值。,10:04,中国矿业大学,30,移动平均法的数列特点分析：、移动平均数的求法2、移动平均数个数=原始时间序列的个数-序时项数+1 3、数据所用的次数不同4、序时项数的大小对预测有影响；,10:04,中国矿业大学,31,移动平均法的作用,形成新数列：根据移动平均法求出的移动平均值组成新的数据数列 修匀：使原来的数据得到修匀，那些异常大或小的数据不可能在移动平均值中出现 消除一部分干扰，
11、显示出变化的趋势 适用于短期预测,10:04,中国矿业大学,32,例：某地区某年1-7月份的商品房销售额资料如表所示，求：（1）当N=3时，该地区4-8月份商品房预测销售额。 （2）若考虑近期销售额影响更大些，且权重为t : t-1 : t-2=0.5:0.3:0.2，该地区4-8月份商品房预测销售额。,10:04,中国矿业大学,33,1,2,10:04,中国矿业大学,34,4、指数平滑法,令 Ft=Ft-1+(Dt-1-Ft-1)=Dt-1+(1-)Ft-1 式中Ft第t周期预测数；Ft-1第t周期的紧前周期的预测数；Dt-1第t周期的紧前周期的实际数；平滑系数（01）。同理，Ft+1=Ft
12、+(Dt-Ft),10:04,中国矿业大学,35,的确定,预测值的确定关键在于平滑系数的选择。 当=0时，本期预测值等于紧前周期预测值； 当=1时，本期预测值等于紧前周期实际值； 值越接近于1，表明本期预测值越接近紧前周期实际数； 值越接近于0，表明本期预测值就越接近紧前周期的预测数。,10:04,中国矿业大学,36,5、回归分析法,定义和种类、主要任务 变量之间的关系 一元线性回归分析 最小二乘法原理、公式推导、系数计算 例题、计算结果、简化计算结果 简化的时间序列法、简化计算公式,10:04,中国矿业大学,37,定义和种类,回归预测即采用回归分析的方法进行预测，这种方法多用于数据处理、寻求
13、经验公式等方面，是目前应用最广泛的一种数理统计方法。 回归分析有线性回归分析和非线性回归分析，本节只介绍一元线性回归分析。,10:04,中国矿业大学,38,主要任务,(1)找出变量之间的相关关系的定量表达式，即回归方程或经验公式 (2)分析变量之间的相关关系的密切程度，判断其是否有实用价值 (3)分析实验生产结果，预报或控制生产、实验过程，进一步指导实践,10:04,中国矿业大学,39,变量之间的关系,相关关系：变量之间存在着一定的关系，但不能由一个或几个变量的值，精确地确定另一个变量的值的叫做相关关系(非确定性关系)，具有偶然性和随机性。 函数关系：变量之间可以用函数表达的叫做函数关系(确定
14、性关系)，具有必然性；,10:04,中国矿业大学,40,x,y,一元线性回归分析,Y=a+bx,(xi,yi),10:04,中国矿业大学,41,当以x为自变量，y为因变量，把一组组相互对应的实际统计数据，标示在平面坐标图上时，如果发现数据点有线性趋势，就可以着手建立一元线性回归方程。设该直线的方程为y=a+bx (4-3) 式中 A，B为待定系数,10:04,中国矿业大学,42,最小二乘法原理,而对于某一数据点的因变量的实际值为 yI=a+bxI-I (4-4) I表示自变量取值为xI时，因变量的实际值与估计值之差。 假设n组数据的总误差是Q， 则Q=I n (4-5) 由于I 有正有负，Q就
15、会有正负抵消而不能真实反映 总误差的大小；如果用I的绝对值来定义Q，有实际意义，但又给数学运算带来麻烦，因而，用I的平方和来定义Q较为合适。 Q=2=2222n (4-6),10:04,中国矿业大学,43,最小二乘法,在式4-3 中，只要确定了a，b两个系数，并使每组数据与该直线的偏差平方和最小，则该方程即为所求的回归方程，这种确定回归方程的方法叫做最小二乘法。,10:04,中国矿业大学,44,公式推导过程,将式4-4代入式4-6得 Q=2=（a+bxi-yi)2(4-7)欲使 Q取最小值，则必须使Q对A和B的一阶偏导数为0 ，即,10:04,中国矿业大学,45,系数计算式,式4-8 和式4-9 联立求解得 (4-10),令,10:04,中国矿业大学,46,【例题3】某建筑公司前五年的总产值如下表所示，用回归预测法预测第六年的总产值,10:04,中国矿业大学,47,解：,10:04,中国矿业大学,48,例题计算结果,求得A=318.8 B=118.2 则回归方程为y=318.8+118.2x 第六年的总产值为Y6=318.8+118.26=1028(万元) 通过上面的计算可以看到，采用回归预测法进行预测时需要求得A，B两个系数，且计算公式比较麻烦 能否找到比较简单的方法呢？答案是肯定的。 在式4-10 中，只要能使X的平均值为0 ，即可使公式得到简化，即,
