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正文內(nèi)容

經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策1研究生(編輯修改稿)

2025-06-18 22:06 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 年份 93 94 95 96 97 98 99 銷售量(萬臺(tái)) ? 由于轎車與摩托車都屬高檔耐用消費(fèi)品,具有豪華舒適、快捷安全的代步功能。根據(jù)類推法,家用轎車的上市大致也有類似的導(dǎo)入期和成長期,且當(dāng)市場(chǎng)擁有率達(dá)到每 100戶 1020輛時(shí)便明顯放慢增長速度,進(jìn)入成熟期。假設(shè)最初具有購買摩托車經(jīng)濟(jì)條件的家庭占居民戶的 30%,其第一年實(shí)際購買量為 400輛,而購買家用轎車經(jīng)濟(jì)條件的家庭如果占具有購買摩托車經(jīng)濟(jì)條件家庭的 1/2,那么家用轎車第一年的銷售預(yù)測(cè)值為 200輛。 第三節(jié) 專家預(yù)測(cè)法 ? 專家預(yù)測(cè)法是運(yùn)用專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn),并結(jié)合有關(guān)的背景統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行預(yù)測(cè)的一類定性預(yù)測(cè)方法。 ? 優(yōu)點(diǎn)是在缺乏歷史數(shù)據(jù)和沒有先例可借鑒時(shí),也能有效地推測(cè)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來狀態(tài)。它有三個(gè)特點(diǎn): ? 一是具有一套選擇和組織專家,充分利用專家創(chuàng)造性思維的基本理論和方法; ? 二是主要依靠專家(包括相關(guān)領(lǐng)域的專家)作預(yù)測(cè); ? 三是預(yù)測(cè)結(jié)果可以量化。 一、預(yù)測(cè)方法 ? (一)頭腦風(fēng)暴法 ? 頭腦風(fēng)暴法又稱智暴法( Brain Storming Method)。 這是由奧斯邦( ) 于 1957年提出的。 ? 頭腦風(fēng)暴法是通過一組專家共同開會(huì)討論,進(jìn)行信息交流和互相啟發(fā),從而激發(fā)出專家們的創(chuàng)造性思維,以達(dá)到互相補(bǔ)充,并產(chǎn)生“組合效應(yīng)”的預(yù)測(cè)方法。 頭腦風(fēng)暴法可分為創(chuàng)業(yè)頭腦風(fēng)暴和質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴兩種方法。 ? 創(chuàng)業(yè)頭腦風(fēng)暴 就是組織專家對(duì)所要解決的問題,開會(huì)討論,各持已見地、自由地發(fā)表意見,集思廣益,提出所要解決問題的具體方案。例如, 1988年我國紡織工業(yè)部曾召開過一次專家會(huì)議,來預(yù)測(cè)國外春秋時(shí)裝的流行款式以提高我國紡織品的出口份額。 ? 質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴 就是對(duì)已制定的某種計(jì)劃方案,召開專家會(huì)議,由專家提出質(zhì)疑,去掉不合理的部分,補(bǔ)充不完善的部分,使計(jì)劃方案趨于完善。例如,美國國防部曾邀請(qǐng) 50名專家,針對(duì)美國制定長遠(yuǎn)科技規(guī)劃的工作文件,舉行了兩周的頭腦風(fēng)暴會(huì)議,由專家提出問題,進(jìn)行質(zhì)疑,最后通過討論形成結(jié)論一致的報(bào)告。 一、預(yù)測(cè)方法 ? (二)德爾菲法 ? 德爾菲法( Delphi Method) 是頭腦風(fēng)暴法的發(fā)展和完善。它是以匿名方式,通過多輪函詢專家對(duì)預(yù)測(cè)事件的意見,由組織者進(jìn)行集中匯總,最終得出較為一致的專預(yù)測(cè)意見的一種經(jīng)驗(yàn)判斷法。 ? 此法是美國蘭德公司于 20世紀(jì) 40年代末期創(chuàng)立,正式提出者是該公司研究人員奧拉夫 赫爾默( )和諾曼 達(dá)爾基( )。 ? 1.德爾菲法的運(yùn)作程序 ? ( 1)預(yù)測(cè)準(zhǔn)備階段 它包括兩方面的內(nèi)容:確定主題和選定專家。 ? ( 2)預(yù)測(cè)實(shí)施階段 準(zhǔn)備工作就緒之后,就進(jìn)入了多輪函詢過程,通常包括三至五輪。 ? 第一輪,組織者向?qū)<姨岢鏊桀A(yù)測(cè)的主題和具體項(xiàng)目,并提供必要的背景材料; ? 第二輪,組織者對(duì)專家的各種回答進(jìn)行綜合整理,把相同的事件或結(jié)論統(tǒng)一起來,剔除次要的、分散的事件或結(jié)論,用準(zhǔn)確的術(shù)語進(jìn)行統(tǒng)一描述,制成第二輪征詢表,連同補(bǔ)充材料、組織要求等再寄給專家征詢意見,請(qǐng)專家對(duì)他人的預(yù)測(cè)意見加以評(píng)論,對(duì)自己的預(yù)測(cè)意見進(jìn)行修改和補(bǔ)充說明。 ? 第三輪,收集第二輪咨詢表,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理,指定第三輪咨詢表,附上補(bǔ)充材料和具體要求等寄給專家征詢意見。 ? 最后一輪,經(jīng)過多輪反復(fù)修正、匯總后,當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果較為一致時(shí),進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理以及意見歸納,形成最終的預(yù)測(cè)結(jié)論。 ? ( 3)結(jié)果處理階段。 ? ( 4)提出預(yù)測(cè)報(bào)告。 ? 它的組織處理方式不同,有其鮮明的特點(diǎn): ? ( 1)匿名性 ? ( 2)多輪反饋性 ? ( 3)收斂性(集中性) ? ( 4)廣泛性 ? 德爾菲法的改進(jìn)及適用范圍 ? ( 1)德爾菲法的改進(jìn) ? ①部分取消反饋,減少應(yīng)答輪數(shù) ? ②部分取消匿名,增加思想交鋒 ? ( 2) 德爾菲法的適用范圍 ? ①缺乏足夠的資料;②作長遠(yuǎn)規(guī)劃或大趨勢(shì)預(yù)測(cè); ? ③影響預(yù)測(cè)事件的因素很多;主觀因素對(duì)預(yù)測(cè)事件的影響較大。 二、專家意見的統(tǒng)計(jì)處理 ? (一)中位數(shù)法 ? 將上、下四分位數(shù)作為有 50%以上把握的預(yù)測(cè)區(qū)間。中位數(shù)及上、下四分位數(shù)的計(jì)算方法如下: ? 設(shè)有幾位專家參加某項(xiàng)預(yù)測(cè)工作,他們的預(yù)測(cè)值從小到大排列為 。記 x中 為該序列的中位數(shù), x上 和 x下 分別為上、下四分位數(shù)。則(其中, x1的 xn分別為序列的最小值和最大值) 12 nx x x??? ?? ?/ 2 / 2 11( 1 ) / 2 ((21212nnnx n nx xxnx x x xx x x x????? ? ???? ? ?? ? ?中上 中 中下 中 中當(dāng) 為 奇 數(shù) 時(shí) )當(dāng) 為 偶 數(shù) 時(shí) )? 例:某市家庭用空調(diào)機(jī)的普及率 1998年為 20%,以家用空調(diào)機(jī)的普及率達(dá)到 80%為飽和水平。該市利用 德爾菲法對(duì)家用空調(diào)機(jī)達(dá)到飽和水平的時(shí)間進(jìn)行了預(yù)測(cè),最后一輪 15位專家的意見經(jīng)過整理列于下表。 ? 專家預(yù)測(cè)意見表 序 號(hào) 專家預(yù)測(cè)年份 序 號(hào) 專家預(yù)測(cè)年份 序 號(hào) 專家預(yù)測(cè)年份 1 2021 6 2021 11 2021 2 2021 7 2021 12 2021 3 2021 8 2021 13 2021 4 2021 9 2021 14 2021 5 2021 10 2021 15 2021 ? 計(jì)算過程如下: : n=15, k=7, 即第 8位為中位 ,中位數(shù) X8=2021(年 ) 、上四分位數(shù): 因?yàn)?k=7, 是奇數(shù), 所以 X下 = X4=2021( 年) X上 =X12=2021( 年) : 該市家用空調(diào)機(jī)將于 2021年達(dá)到飽和水平,50%以上的專家認(rèn)為在 2021~2021年之間。 (二)主觀概率法 ? 主觀概率法是對(duì)市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法、專家預(yù)測(cè)法所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中整理的常用方法。 ? 主觀概率法有主觀概率加權(quán)平均法和累計(jì)概率中位數(shù)法等 。下面僅介紹主觀概率加權(quán)平均法。 ? 主觀概率加權(quán)平均法 是以主觀概率為權(quán)數(shù),對(duì)各種預(yù)測(cè)意見進(jìn)行加權(quán)平均,求得綜合性預(yù)測(cè)結(jié)果的方法。其步驟如下: ? 第一步,確定主觀概率 ? 第二步,計(jì)算綜合預(yù)測(cè)值 ? 第三步,計(jì)算平均偏差程度,校正預(yù)測(cè)結(jié)果 ? 例:某大型空調(diào)生產(chǎn)企業(yè)欲對(duì)下一年度首季度空調(diào)產(chǎn)品的銷售額進(jìn)行預(yù)測(cè),且預(yù)測(cè)工作主要由市場(chǎng)銷售部和投資計(jì)劃部來完成。見表 212。 ? 表 212 市場(chǎng)營銷部預(yù)測(cè)期望值計(jì)算表 預(yù)測(cè)人員 估計(jì) 銷售額(萬元) 主觀概率 銷售概率 ( 1) ( 2) ( 3) ( 4) ( 5) 甲 最高銷售 1100 220 最可能銷售 900 450 最低銷售 700 210 期望值 880 乙 最高銷售 1000 200 最可能銷售 800 480 最低銷售 600 120 期望值 800 丙 最高銷售 900 270 最可能銷售 700 280 最低銷售 500 150 期望值 700 ? 如預(yù)測(cè)員甲的期望值為: ? 其次,以主觀概率為權(quán)數(shù),計(jì)算每人期望值的平均數(shù)。如果三位預(yù)測(cè)人員判斷能力不相上下,其主觀概率各為 1/3,則三人預(yù)測(cè)的平均銷售額為: ? 同理,如果投資計(jì)劃部預(yù)測(cè)員甲的期望值為 950萬元,乙的期望值為750萬元,二人的主觀概率各為 50%,則投資計(jì)劃部預(yù)測(cè)員預(yù)測(cè)的平均銷售額為: ? 如果市場(chǎng)營銷部預(yù)測(cè)人員的主觀概率為 60%,投資計(jì)劃部預(yù)測(cè)人員的主要概率為 40%,則該公司下一年首季的預(yù)測(cè)銷售額為: ? ?1 1 0 0 2 0 9 0 0 5 0 7 0 0 3 0 880100? ? ? ? ? ? 萬 元? ?8 8 0 8 0 0 7 0 0 7 9 3 . 3 33?? ? 萬 元? ?9 5 0 7 5 0 8502? ? 萬 元? ?7 9 3 .3 3 6 0 8 5 0 4 0 816100? ? ? ? 萬 元? 上述每人期望值的主觀概率,主要根據(jù)過去預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度來確定。 ? 最后,計(jì)算平均偏差程度,校正預(yù)測(cè)結(jié)果。將過去若干季的實(shí)際數(shù)和預(yù)測(cè)數(shù)對(duì)比,計(jì)算經(jīng)率、平均比率和平均偏差程度。 ? 設(shè)過去 8個(gè)季度的實(shí)際數(shù)與預(yù)測(cè)數(shù)之比如表 213所示。 ? 表 213 ? 平均比率是各季比率的簡單算術(shù)平均數(shù),為 98%,即實(shí)際數(shù)比預(yù)測(cè)數(shù)有高有低,平均為 98%,則平均偏差程度為 2%,即實(shí)際數(shù)比預(yù)測(cè)數(shù)平均低 2%,因此應(yīng)將預(yù)測(cè)數(shù)扣除 2%進(jìn)行校正。經(jīng)校正后該公司下一年首了預(yù)測(cè)銷售額為: ? 816 98%=(萬元) 實(shí) 際 數(shù)預(yù) 測(cè) 數(shù)季次 1 2 3 4 5 6 7 8 平均比率( %) ? 應(yīng)用舉例
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