【文章內容簡介】 庫，明年需增產(chǎn) 10萬臺車床，應增產(chǎn)多少鋼呢？ 答案似乎非常簡單：增加 25噸鋼材，這是錯誤的。因為 1）增加 25萬噸鋼材，需要增加煉鋼、軋鋼、運輸、動力、直到礦山的開采能力都需要鋼。所以增加的鋼產(chǎn)量絕不止 25萬噸，而是要多得多。 2）以此類推，增加 10萬臺車床要增加職工，擴大托兒所、學校等服務性行業(yè)。 國民經(jīng)濟是一個復雜的有機體，牽一發(fā)而動全身。但是在各種產(chǎn)品的需要量之間，有一個客觀存在的、決定當前生產(chǎn)技術水平及生活水平的比例關系（即結構），如果不從經(jīng)濟結構進行考慮，統(tǒng)籌安排，必致比例失調。 預測技術 __投入產(chǎn)出法 1. 時間系列預測法 在經(jīng)濟和管理中，時間系列研究極為重要。根據(jù)以往市場狀況預測下一個時期市場需要，是企業(yè)活動重要環(huán)節(jié)。 1） 概念 時間系列：在一個時間周期內，同一現(xiàn)象隨時間變化數(shù)列叫時間序列。 時間系列預測法：根據(jù)歷史資料，分析預測對象隨時間變化發(fā)展趨勢，推算預測對象未來值。 分類：確定型時間序列預測模型和隨機性事件系列預測模型。 應用前提：預測對象在未來時間的變化趨勢與過去一段時間的變化趨勢基本相同。 主要方法：簡單平均、移動平均、加權移動平均和指數(shù)平滑法 預測技術 __市場趨勢性預測 2）干擾因素分析 (i) 傾向性波動 T：表示市場需要量的一個長周期趨勢，這可能是由于人口增加，技術進步，工資收入增加等引起的持續(xù)增加或減少現(xiàn)象。 (ii)季節(jié)性波動 S：某些明顯帶有季節(jié)性的商品，如夏天的汗衫、爽身粉、冬天的球衣、皮帽等的市場需要量呈現(xiàn)規(guī)則的季節(jié)性波動。 (iii)偶然性波動 E：由不可預測的某些偶然因素引起市場需要波動。 (iv)循環(huán)型變動 C：比季節(jié)性波動要長，但有相當?shù)囊?guī)律性。如美國建筑業(yè)在 18301940年間大體上有一個 18年左右的周期，而豬肉價格則大體上有一個四年的周期。 預測技術 __市場趨勢性預測 3）預測方法 （ i）簡單平均法。簡單地利用過去各個時期實際數(shù)值平均數(shù)預測下一個時期的值。例如某開發(fā)公司今年房屋銷售額如下表 : 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 銷售額 100 120 130 160 190 230 260 300 280 180 160 140 預測明年一月份銷售額。設 Fn+1為預測值， Fi為去年第 i個月的房屋銷售額 i=1， 2， … ， 12。則 Fn+1=∑Fi/n= 即明年 1月份的銷售額預測值為 預測技術 __市場趨勢性預測 （ ii）移動平均法。假設預測值只與近幾期實際值有關，將近 N期實際值平均數(shù)作為下一期的預測值，為此不斷向前移動，進行預測。如某國家棉花消費量如下： 年份 55 56 57 58 59 60 61 62 63 消費量 取 N=5則 1960年棉花消費量 55～ 59年 5年數(shù)據(jù)平均值預測 60X =(+…+)/5= X 61=(+…+)/5= 與實際值比較預測精度較高。在移動平均法中， N較大，靈敏度低，對外界波動反映慢； N較小，對外界波動反映快但易把偶然波動誤認為發(fā)展趨勢。一般情況下，數(shù)據(jù)點多，預測精度要求高時 N取大些，反之，則小些。 預測技術 __市場趨勢性預測 （ iii）加權移動平均法。在移動平均法基礎上，據(jù)近幾期實際值對預測值影響大小，給出不同權數(shù)，以加權后的平均值作為下一期的預測值。 一般而言，距預測期越近的實際值對預測值影響越大，因而權數(shù)也越大。如房屋銷售額預測問題中，設 10月、 11月、 12月權值為 、 、 ，則： Fn+1=180 +160 +140 =154萬元 預測技術 __市場趨勢性預測 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 銷售額 100 120 130 160 190 230 260 300 280 180 160 140 （ iv）指數(shù)平滑法。指數(shù)平滑法是利用平滑系數(shù) α預測的一種方法。 例：某百貨公司本周預期襯衫銷售量 Xt=100件，實際銷售 Xt’=110，如何預測下周銷售量 Xt+1=？ 情況 a：襯衫花色對路銷量上升，則下周預測銷量應 Xt+1=110件。 情況 b：預測 Xt=100件沒錯，實際銷量 110件是市場正常波動造成的偏差，則下周預測銷量仍為 Xt+1=100 情況 c：實際情況可能介于上述兩者之間，選一個平滑系數(shù) α[0,1]，并認為出現(xiàn) a種情況的概率為 α，出現(xiàn) b種情況的概率為 1α，于是下周的預測量為 ： 如果認為 a種情況出現(xiàn)概率大， α取大些，否則 α取小些。 預測技術 __市場趨勢性預測 Xt+1=αXt+(1α)Xt’ 2. 灰色系統(tǒng)預測法 （ 1）概述：白色系統(tǒng)：信息完全已知的系統(tǒng)；黑色系統(tǒng)：信息完全不知的系統(tǒng)；灰色系統(tǒng)：既有已知又有未知信息系統(tǒng)。 例：建造一個污水處理系統(tǒng)，其中一些信息，如污水處理量、污水性質、材料、機器、設備、工藝過程等等都是已知的，而另一些信息，如處理效果、技術水平、勞力素質、工程質量等等是不確知的，因此這是一個灰色系統(tǒng)。 灰色系統(tǒng)預測的基本思想是把已知的現(xiàn)實和過去的、無明顯規(guī)律的時間系列數(shù)據(jù)進行一系列的加工，得到有規(guī)律的時間數(shù)據(jù)列。這樣處理的目的，一是為建模型提供中間信息，二是將原始數(shù)據(jù)的隨機性減弱。然后用微分方程對生成數(shù)據(jù)列進行擬合，得到灰色系統(tǒng)動態(tài)模型，記為 GM。它是微分方程，可對系統(tǒng)的發(fā)展變化作出長期預測。 預測技術 __市場趨勢性預測 （ 2） GM模型 一個 n階， h個變量的 GM模型，記為 GM(n,h)模型作為預測模型，一般是 GM(n,1)模型。這里的 1是指一個自變量。對社會、經(jīng)濟、農(nóng)業(yè)系統(tǒng)進行效益（效果、產(chǎn)量、產(chǎn)值 … ）的發(fā)展變化的分析和預測時，就只需要研究一個變量，即“效果”的數(shù)據(jù)序列。 n一般在三階以下， n越大內涵可能越豐富，但計算也越繁瑣，階次過高的系統(tǒng)其特征方程求解困難，計算量大、計算時間長，而且精度并不一定高，其結果也不是解析的。 n=1,計算簡單，只是他不能反映擺動的過程。下面主要介紹 GM(1,1)的建立和使用。 預測技術 __市場趨勢性預測 年份 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 K 1 2 3 4 5 6 7 排放量 試預測 1995~2022廢氣排放量。 解： i） 確定模型類型 : 一階一變量線性動態(tài)模型，記為GM(1,1)，表達式： （ ）1 (1 )dx a x udt +=其中， a,u為參數(shù)， x(1)是 x(0)的累加量。 ( 1 ) ( 0 )2( 1 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )13( 1 ) ( 0 ) ( 0 ) (0) (0)1