[拼音]:yuce jishu
[外文]:forecasting technigues
预测活动中所使用的方法和手段。预测是对事物的发展趋势及其影响作出估计和判断。在机械工业中,预测技术多用于市场需求预测和采用新技术的发展预测。传统的预测方法和手段比较简单。20世纪60年代以来,科学技术的进步为预测提供了比较可靠的科学方法和手段。预测技术应用的步骤是:确定预测目标;收集和处理有关的信息和情报资料;建立预测模型;分析评价;修正预测值等。
预测技术大体可分为两大类,即定性预测技术和定量预测技术。
定性预测技术一种简单易行的直观预测法。它以代表性人物或专家作为索取信息的对象,根据他们的知识和经验来对事物的未来作出判断。在缺乏足够的统计数据和原始资料的情况下,采用这种方法可以获得较为正确的结果。它可以采用个人判断和专家会议的形式进行,但这两种形式都有一定的局限性。
在个人判断和专家会议这两种形式的基础上,又发展出另一种直观预测方法,称为特尔斐(Delphi)法。它是采取匿名方式征求专家们的意见,并将他们的意见综合、归纳、整理,然后反馈给各个专家,作为下一轮分析判断的依据。通过几轮反馈,意见逐步趋于一致为止。特尔斐法能够保持专家个人判断和专家会议的优点,克服两者的缺点,是一种被广泛使用的方法。
在直观预测法中,专家对未来各种可能出现和期待出现的前景作出估计,可以用概率值表达,称为主观概率法。但未来事物总是相互联系着的,通过一系列事物及其发生的概率,建立合乎逻辑推导程序的矩阵来研究未来各事物间的相互影响程度,称为交叉影响概率法。主观概率法和交叉影响概率法能使专家的主观估计定量化。
定量预测技术这种方法是先通过电子计算机的运算对事物进行定量分析,然后对事物的发展趋势作出预测和判断。定量预测技术是根据历史数据资料计算出未来事物可能出现的结果,而不是直接依靠人的主观判断。因此,运用定量预测技术得出的结果较为精确。
定量预测技术主要是建立各种数学模型,经常采用的方法有时间序列分析法和因果关系分析法。
(1)时间序列分析法:根据时间关系模型研究预测目标(Y)与时间过程(t)之间的演变关系。用函数表示为Y=f(t),简称为Y←t数学模型。它是根据历史发展的统计资料,预测今后一系列时间的发展趋势和可能达到的水平的数理统计方法。这种统计方法又包括移动平均法和指数平滑法。前者可以消除时间序列中的季节性变动、周期性变动和随机性变动的影响。后者的优点是可以减少预测时所用的数据量。
(2)因果关系分析法:根据因果关系模型研究预测目标(Y)与其影响因素(X)之间的因果关系。用函数表示为Y=f(X),简称为Y←X 数学模型。这种方法强调找出事物变化的原因,找出原因与结果之间的联系方式,以预测未来。这类方法在经济预测方面有较好的实用价值。常用的有回归分析法、经济计量模型等。回归分析法是在大量统计数据基础上寻求数据变化规律。数量经济方法是根据客观经济规律,利用各种经济因素之间的数量依存关系用经济计量模型进行预测。
预测的可靠性在很大程度上取决于正确地选择科学的预测方法。方法的选择应在分析预测对象和所处的历史背景后进行。在各种预测方法中,每一种方法都有一定的使用范围,常常是互相补充的,可以综合运用。
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