【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 決。 ? 頭腦風(fēng)暴法運(yùn)用案例 2 ? 當(dāng)一枚魚(yú)雷已經(jīng)接近一艘下錨的驅(qū)逐艦 ， 近得來(lái)不及發(fā)動(dòng)引擎逃避 ， 有什么辦法可以挽救驅(qū)逐艦?zāi)?？ ?? ? 在提出一堆建議后，有人開(kāi)玩笑說(shuō)“讓大家到甲板上去，合力把它吹走?！边@個(gè)荒唐的建議卻啟發(fā)了另一個(gè)人的想法：搬來(lái)水管，將它沖走。 ? 事實(shí)上，在二戰(zhàn)中一艘驅(qū)逐艦真的碰到過(guò)這種險(xiǎn)境，船員們采用了此辦法。 ? 一個(gè)人的思想會(huì)激發(fā)另一人的思想，所以一次主持有力的簡(jiǎn)短的“頭腦風(fēng)暴”，可以產(chǎn)生數(shù)量驚人的創(chuàng)意。 ? ⑶ 德?tīng)柗品? ? 德?tīng)柗品ǎ?Delphi）是現(xiàn)代咨詢活動(dòng)中經(jīng)常應(yīng)用的一種預(yù)測(cè)與決策輔助工具。 ? 為了克服專家會(huì)議法的缺點(diǎn)而產(chǎn)生的一種專家預(yù)測(cè)方法。 ? 在預(yù)測(cè)過(guò)程中，專家彼此互不相識(shí)、互不往來(lái)，這就克服了在專家會(huì)議法中經(jīng)常發(fā)生的專家們不能充分發(fā)表意見(jiàn)、權(quán)威人物的意見(jiàn)左右其他人的意見(jiàn)等弊病。各位專家能真正充分地發(fā)表自己的預(yù)測(cè)意見(jiàn)。 ? 德?tīng)柗剖枪畔ＥD地名。相傳太陽(yáng)神阿波羅 (Apollo)在德?tīng)柗茪⑺懒艘粭l巨蟒，成了德?tīng)柗浦魅?。阿波羅對(duì)未來(lái)有很高的預(yù)見(jiàn)能力。在德?tīng)柗朴凶⒉_神殿，是一個(gè)預(yù)卜未來(lái)的神諭之地，于是人們就借用此名，作為這種方法的名字。 ? 1946年，蘭德公司首次用這種方法用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。當(dāng)時(shí)美國(guó)為了預(yù)測(cè)在其“遭受原子彈轟炸后，可能出現(xiàn)的結(jié)果”而發(fā)明的一種方法。 ? 20世紀(jì)中期，當(dāng)美國(guó)政府執(zhí)意發(fā)動(dòng)朝鮮戰(zhàn)爭(zhēng)的時(shí)候，蘭德公司又提交了一份預(yù)測(cè)報(bào)告，預(yù)告這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)必?cái)?。政府完全沒(méi)有采納，結(jié)果一敗涂地。從此以后，德?tīng)柗品ǖ玫綇V泛認(rèn)可。 ? 1964年美國(guó)蘭德 (RAND)公司的赫爾默 (Helmer)和戈登 (Gordon)發(fā)表了“長(zhǎng)遠(yuǎn)預(yù)測(cè)研究報(bào)告”，首次將德?tīng)柗品ㄓ糜诩夹g(shù)預(yù)測(cè)中，以后便迅速地應(yīng)用于美國(guó)和其他國(guó)家。 ? 目前，除了科技領(lǐng)域之外，還幾乎被用于任何領(lǐng)域的預(yù)測(cè)，如軍事預(yù)測(cè)、人口預(yù)測(cè)、醫(yī)療保健預(yù)測(cè)、經(jīng)營(yíng)和需求預(yù)測(cè)、教育預(yù)測(cè)等。此外，還用來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)、決策和規(guī)劃工作。 ? 80年代以來(lái)，我國(guó)也采用德?tīng)柗品ㄟM(jìn)行了預(yù)測(cè)、決策分析和編制規(guī)劃工作。 ? 德?tīng)柗品ㄒ罁?jù)系統(tǒng) 的程序 ，采用匿名發(fā)表意見(jiàn)的方式，即專家之間不得互相討論，不發(fā)生橫向聯(lián)系，只能與調(diào)查人員發(fā)生關(guān)系，通過(guò)多輪次調(diào)查專家對(duì)問(wèn)卷所提問(wèn)題的看法，經(jīng)過(guò)反復(fù)征詢、歸納、修改，最后匯總成專家基本一致的看法，作為預(yù)測(cè)的結(jié)果。 ? 德?tīng)柗品ㄟ\(yùn)用案例 ? ?? 德?tīng)柗品A(yù)測(cè) 2022年考研人數(shù) ? 考研相關(guān)數(shù)據(jù) ? 歷年考研人數(shù)統(tǒng)計(jì) ? 1994年 ? 1995年 ? 1996年 ? 1997年 ? 1998年 ? 1999年 ? 2022年 ? 2022年 46 萬(wàn)人 ? 2022年 ? 2022年 ? 2022年 ? 2022年 117萬(wàn)人 ? 2022年 ? 2022——2022報(bào)名人數(shù)與錄取人數(shù) ? 年份 報(bào)名人數(shù) 增長(zhǎng)人數(shù) 增幅 錄取人數(shù) 報(bào)名錄取比例 ? 2022年 117萬(wàn) % —— —— ? 2022年 % 33萬(wàn) % ? 2022年 % 27萬(wàn) % ? 2022年 % % ? 2022年 46萬(wàn) % % ? 聘請(qǐng)了 10位專家用德?tīng)柗ㄟM(jìn)行預(yù)測(cè) ， 具體數(shù)據(jù)見(jiàn)下表 ?? ? 征詢次數(shù) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ? 第一輪 130 120 128 137 124 156 134 121 110 123 ? 第二輪 136 139 129 141 124 148 135 129 125 127 ? 第三輪 136 143 130 142 138 141 135 134 131 136 ? 從表中不難看出：專家們?cè)诎l(fā)表第二輪預(yù)測(cè)意見(jiàn)時(shí)，大部分的專家都修改了自己的第一輪預(yù)測(cè)意見(jiàn)，只有編號(hào)為 5的專家堅(jiān)持自己第一輪的意見(jiàn)。專家們發(fā)表第三輪預(yù)測(cè)意見(jiàn)時(shí)，只有編號(hào)為 7的專家堅(jiān)持自己第二輪的意見(jiàn)。經(jīng)過(guò)三輪征詢后，專家們預(yù)測(cè)值的差距在逐步縮小。在第一輪征詢中，專家的最大預(yù)測(cè)值是156與最小預(yù)測(cè)值 110相差 46萬(wàn)；在第二輪征詢中，專家的最大預(yù)測(cè)值是 148與最小預(yù)測(cè)值 124相差 24萬(wàn)；在第三輪征詢中，專家的最大預(yù)測(cè)值是 143與最小預(yù)測(cè)值 130相差 13萬(wàn) 。 用平均數(shù)確定最終預(yù)測(cè)值 ?? ? （ 136+143+130+142+138+141+135+134+131+136） /10= ? 2022年考研人數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果為 。 ? 根據(jù)教育部公布數(shù)據(jù)顯示：最終報(bào)名人數(shù)為 。 ? 1970年春，蘭德公司對(duì) 未來(lái) 10年美國(guó)鐵合金需求量 進(jìn)行了預(yù)測(cè)，為鋼鐵工業(yè)和其他相關(guān)工業(yè)的長(zhǎng)期規(guī)劃提供依據(jù)。采用德?tīng)柗品ǎㄈ?，歷時(shí)近一年，每一輪的問(wèn)題包括三個(gè)部分：鋼鐵工業(yè)；合金工業(yè)；關(guān)鍵性技術(shù)的發(fā)展預(yù)測(cè)。要求應(yīng)答者預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)曲線以及理由，并設(shè)想今后 20年內(nèi)對(duì)鋼鐵工業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。 ? 工作小組從工業(yè)、政府、大學(xué)、研究所和商界挑選了參與預(yù)測(cè)的專家名單，在鋼鐵業(yè)專家的指導(dǎo)下選出了 100人作為應(yīng)答者候選人，經(jīng)過(guò)征求專家個(gè)人意見(jiàn)，其中 42個(gè)愿意參加， 33人對(duì)第一輪問(wèn)題做出了答復(fù)。 ? 第一輪預(yù)測(cè) ? 專家調(diào)查表由三部分組成。 ? 第一部分“鋼鐵工業(yè)”，給出了 1960年到 1969年美國(guó)鋼鐵工業(yè)發(fā)展的曲線，如鋼鐵的銷售量、產(chǎn)量及產(chǎn)銷率等。要求專家將曲線延伸到 1985年，并回答三個(gè)問(wèn)題：⑴專家認(rèn)為他的曲線延伸可靠性如何？⑵專家在做出他的曲線延伸時(shí)，關(guān)鍵性技術(shù)發(fā)展的假設(shè)是什么？⑶其他技術(shù)發(fā)展的影響？ ? 第一部分還給出了鋼鐵制造過(guò)程流程圖和有關(guān)技術(shù)參數(shù)，數(shù)據(jù)都是 1969年的，要求專家預(yù)測(cè) 1980年的相應(yīng)數(shù)據(jù)。 ? 第二部分“合金工業(yè)”。象第一部分一樣給出一些曲線，涉及鐵合金工業(yè)的各方面，如美國(guó)鉻消費(fèi)量、鎢消費(fèi)量等，以及這些材料的進(jìn)出口量。 ? 第三部分“關(guān)鍵性技術(shù)發(fā)展建議”給的是空白的發(fā)展表格，讓專家自由填寫(xiě)。 ? 經(jīng)過(guò)對(duì)專家意見(jiàn)的處理，并加以綜合，反饋到第二輪。 ? 第二輪預(yù)測(cè) ? 第一部分“鋼鐵工業(yè)”，包括 36項(xiàng)“預(yù)測(cè)設(shè)想”“經(jīng)濟(jì)或國(guó)際性的考慮”，以及第一輪第一部分所有曲線，要求專家對(duì)這些設(shè)想進(jìn)行評(píng)分。對(duì)于所有原始趨勢(shì)曲線，都給出了它的延伸部分的四分位區(qū)間。要求專家重新做出自己對(duì)這些曲線的延伸，并且說(shuō)明自己的估計(jì)是可靠的或是有風(fēng)險(xiǎn)的。上一輪中應(yīng)答者為曲線延伸所給出的理由經(jīng)整理反饋回來(lái)，共 116條，請(qǐng)應(yīng)答者評(píng)分。 ? 第二部分“合金工業(yè)”，與第一部分相同。預(yù)測(cè)設(shè)想部分有 69項(xiàng)有關(guān)合金生產(chǎn)的設(shè)想和 17項(xiàng)一般考慮，請(qǐng)專家評(píng)分。第一輪中的曲線及其延伸的四分位區(qū)間和 128條預(yù)測(cè)理由也給了出來(lái)，請(qǐng)專家評(píng)分。 ? 第三部分“關(guān)鍵性技術(shù)發(fā)展建議”，給出了 36項(xiàng)關(guān)鍵性技術(shù)發(fā)展，請(qǐng)應(yīng)答者就 1975年以前實(shí)現(xiàn)的可能性及對(duì)鋼鐵工業(yè)的影響進(jìn)行評(píng)價(jià)。另外還給出三條新的需求趨勢(shì)曲線，請(qǐng)應(yīng)答者加以延伸和說(shuō)明。 ? 此輪為了增加有關(guān)塑料替代物的信息，增加了聚合物工業(yè)的專家。第二輪處理分為三個(gè)獨(dú)立部分： ? ⑴曲線的新的四分位區(qū)間；⑵設(shè)想和關(guān)鍵性技術(shù)發(fā)展的整理歸納；⑶數(shù)據(jù)的結(jié)論，即評(píng)分的計(jì)算列表。 ? 第三輪 ? 專家表仍由三部分組成。第一和第二部分是總結(jié)，不需要回答。對(duì)第一個(gè)問(wèn)題都列出了從第二輪的結(jié)果計(jì)算出來(lái)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。第三部分中有一些新的設(shè)想以及前一輪中分歧較大的設(shè)想，要求應(yīng)答者重新評(píng)價(jià)。 ? 第三部分，給出了第二輪中關(guān)于可能性和潛在的關(guān)鍵性技術(shù)發(fā)展的影響分布及有關(guān)評(píng)論。要求應(yīng)答者重新表明自己的傾向和每一潛在發(fā)展的影響；給出了三條曲線以及應(yīng)答者們?yōu)檠由於谐龅睦碛?，要求?yīng)答者重新作出曲線延伸并且評(píng)定自己估計(jì)的可靠性；對(duì)于第一、第二部分中出現(xiàn)較大分歧的所有設(shè)想，要求應(yīng)答者重新評(píng)價(jià)。 ? 通過(guò)計(jì)算專家答復(fù)意見(jiàn)，德?tīng)柗品A(yù)測(cè)曲線表明未來(lái)美國(guó)鐵合金需求年增長(zhǎng)率為 22%~23%，到 1980年美國(guó)高級(jí)合金鋼的需求量：鉻鋼 25~30萬(wàn)噸，錳鋼 100~125萬(wàn)噸，鎳 9~12萬(wàn)噸。 ? 德?tīng)柗品ǖ奶攸c(diǎn)： ? 匿名性 ? 反饋性 ? 收斂性 ? 廣泛性 ? 德?tīng)柗品ǖ膬?yōu)點(diǎn)： ? 便于獨(dú)立思考和判斷； ? 低成本實(shí)現(xiàn)集思廣益； ? 有利于探索性解決問(wèn)題； ? 應(yīng)用范圍廣。 ? 德?tīng)柗品ǖ娜秉c(diǎn)： ? 缺少思想溝通交流； ? 易忽視少數(shù)人的意見(jiàn)； ? 存在組織者主觀影響。 ? 、定量預(yù)測(cè) ? 定量預(yù)測(cè)又稱數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)法。它是運(yùn)用一定的統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)方法，通過(guò)建立數(shù)學(xué)分析模型來(lái)描述和預(yù)測(cè)事物變化發(fā)展規(guī)律的一種預(yù)測(cè)方法。 ? 因此有兩個(gè)明顯的特點(diǎn)：受人的主觀因素影響較小，結(jié)果比較客觀；對(duì)數(shù)據(jù)的要求、預(yù)測(cè)者專業(yè)能力的要求比較高。 ? 常用的由 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法 和 回歸分析預(yù)測(cè)方法 兩大類組成。 定量預(yù)測(cè) 方法 時(shí)間序列 預(yù)測(cè)法 回歸分析 預(yù)測(cè)法 算術(shù)平均預(yù)測(cè)（簡(jiǎn)單、移動(dòng)、指數(shù)平滑） 季節(jié)分析預(yù)測(cè)（水平、趨勢(shì)變動(dòng)） 馬爾可夫預(yù)測(cè)（市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)） 趨勢(shì)預(yù)測(cè)（直線擬合、指數(shù)曲線擬合） 一元線型回歸預(yù)測(cè) 多元線型回歸預(yù)測(cè) 非線性回歸預(yù)測(cè) 自相關(guān)回歸預(yù)測(cè) ? 最早的時(shí)間序列分析可以追溯到 7000年前的古埃及 。 ? 古埃及人把尼羅河漲落的情況逐天記錄下來(lái) ， 就構(gòu)成所謂的時(shí)間序列 。 對(duì)這個(gè)時(shí)間序列長(zhǎng)期的觀察使他們發(fā)現(xiàn)尼羅河的漲落非常有規(guī)律 。 由于掌握了尼羅河泛濫的規(guī)律 ， 使得古埃及的農(nóng)業(yè)迅速發(fā)展 ， 從而創(chuàng)建了埃及燦爛的史前文明 。 ? 按照時(shí)間的順序把隨機(jī)事件變化發(fā)展的過(guò)程記錄下來(lái)就構(gòu)成了一個(gè)時(shí)間序列 。 對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行觀察 、 研究 ， 找尋它變化發(fā)展的規(guī)律 ， 預(yù)測(cè)它將來(lái)的走勢(shì)就是時(shí)間序列分析 。 ? 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，是把統(tǒng)計(jì)資料按時(shí)間發(fā)生的先后進(jìn)行排序得出的一連串?dāng)?shù)據(jù)，利用該數(shù)據(jù)序列外推到預(yù)測(cè)對(duì)象未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。 ? 一般可分為 確定性時(shí)間序列預(yù)測(cè)法 和 隨機(jī)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法 。 ? 確定性時(shí)間序列法有： 移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法 、差分指數(shù)平滑法、自適應(yīng)過(guò)濾法、直線模型預(yù)測(cè)法、成長(zhǎng)曲線模型預(yù)測(cè)和季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法等等。 ? 隨機(jī)時(shí)間序列是通過(guò)建立隨機(jī)時(shí)間序列模型來(lái)預(yù)測(cè)，方法和數(shù)據(jù)要求都很高，精度也很高，應(yīng)用非常廣泛。 ? 優(yōu)點(diǎn)： 在分析現(xiàn)在、過(guò)去、未來(lái)的聯(lián)系時(shí)，以及未來(lái)的結(jié)果與過(guò)去、現(xiàn)在的各種因素之間的關(guān)系時(shí)，效果比較好。 數(shù)據(jù)處理時(shí)，并不十分復(fù)雜 ? 缺點(diǎn)： 反映了對(duì)象線性的、單向的聯(lián)系 預(yù)測(cè)穩(wěn)定的、在時(shí)間方面穩(wěn)定延續(xù)的過(guò)程 并不適合進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè) ? 簡(jiǎn)單平均法 ? 簡(jiǎn)單序時(shí)平均數(shù)法，也稱算術(shù)平均法。 ? 即把若干歷史時(shí)期的統(tǒng)計(jì)數(shù)值作為觀察值， 求出算術(shù)平均數(shù)作為下期預(yù)測(cè)值。 ? 這種方法基于下列假設(shè)：“ 過(guò)去這樣，今后也將這樣 ”，把近期和遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)等同化和平均化，因此只能適用于事物變化不大的趨勢(shì)預(yù)測(cè)。 ? 如果事物呈現(xiàn)某種上升、下降或周期性變化的趨勢(shì)，就不宜采用此法。 1999~2022年我國(guó)水電消費(fèi)量在能源消費(fèi)總量中所占的比重如下表所示，使用算術(shù)平均法預(yù)測(cè) 2022年水電消費(fèi)量在能源消費(fèi)總量中所占的比重。 年份 1999 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 比重 (%) 解：根據(jù)預(yù)測(cè)模型 即我國(guó) 2022年水電消費(fèi)在能源消費(fèi)總量中所占比重為 %。 案例 %88??????????AX? 案 例 已知某商場(chǎng) 1978～ 1998年的年銷售額如下表所示，試預(yù)測(cè) 1999年該商場(chǎng)的年銷售額。 年份 銷售額 （萬(wàn)元） 年份 銷售額 （萬(wàn)元） 1978 32 1989 76 1979 41 1990 73 1980 48 1991 79 1981 53 1992 84 1982 51 1993 86 1983 58 1994 87 1984 57 1995 92 1985 64 1996 95 1986 69 1997 101 1987 67