【文章內(nèi)容簡介】 之間的關(guān)聯(lián)性、事物發(fā)展間的相似性等特點(diǎn)的存在，根據(jù)預(yù)測的一些基本原則，科學(xué)的預(yù)測一般有以下幾種途徑或方法：因果分析：通過研究事物的形成原因來預(yù)測事物未來發(fā)展變化的必然結(jié)果。經(jīng)濟(jì)分析中的投入產(chǎn)出預(yù)測法、股票預(yù)測中的基本面分析、瑞利分布的多因素分析等都屬于此類；類比分析：通過對事物間相似條件的分析，根據(jù)一事物的發(fā)展推斷另一事物的發(fā)展。經(jīng)濟(jì)預(yù)測中借鑒經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先的地方所走過的發(fā)展道路，在分析兩地差異基礎(chǔ)上推斷本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路、通過對某種產(chǎn)品在一地的表現(xiàn)推斷出該產(chǎn)品在別的地區(qū)的可能表現(xiàn)就是利用類比分析的范圍。統(tǒng)計分析：運(yùn)用一系列數(shù)學(xué)方法，通過對事物過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)資料來進(jìn)行分析，去偽存真，由表及里，揭示出歷史數(shù)據(jù)背后的必然規(guī)律性。（各種時間序列分析，股票預(yù)測中的技術(shù)面分析等）。 預(yù)測的基本過程為保證預(yù)測工作的順利進(jìn)行，必須要有組織有計劃的安排好預(yù)測工作的進(jìn)程，以期取得應(yīng)有的成效，為制定決策、編制計劃和提高經(jīng)營管理水平提供有價值的情報。預(yù)測的過程由以下一些基本程序或者步驟組成。6 / 49明確預(yù)測任務(wù)、制定預(yù)測計劃。搜集、整理和審核原始數(shù)據(jù)和資料；準(zhǔn)確無誤的調(diào)查統(tǒng)計資料和信息時預(yù)測的基礎(chǔ)。進(jìn)行預(yù)測時需要有大量的歷史數(shù)據(jù)，掌握與預(yù)測目的、內(nèi)容有關(guān)的各種歷史資料，以及可能影響未來發(fā)展的現(xiàn)實資料。要達(dá)到預(yù)測的目的，掌握的資料要求根預(yù)測對象直接相關(guān)性、資料來源和內(nèi)容可靠性、同時保證資料和數(shù)據(jù)的最新性。選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測方法和建立數(shù)學(xué)模型。預(yù)測方法的適當(dāng)與否直接影響預(yù)測結(jié)果的好壞，因此要結(jié)合預(yù)測對象的特點(diǎn)以及預(yù)測方法本身的特點(diǎn)，選擇最能反映預(yù)測對象發(fā)展的方法。在選擇預(yù)測方法和建立數(shù)學(xué)模型時，需要克服盲目相信復(fù)雜技術(shù)的心理。應(yīng)用復(fù)雜方法一方面代價高昂，另一方面預(yù)測的有效性并不與方法的復(fù)雜性呈正比。檢驗?zāi)Ｐ?，進(jìn)行預(yù)測。模型建立后必須要經(jīng)過檢驗才能用于預(yù)測。模型檢驗主要包括考察參數(shù)估計值在理論上是否有意義，統(tǒng)計顯著性如何，模型是否具有良好的超樣本特性等。雖然模型檢驗的方法各異，但是評價模型的基本原則類似，即必須理論上合理，統(tǒng)計可靠性高，預(yù)測能力強(qiáng)，簡單適用。分析預(yù)測誤差，評價預(yù)測結(jié)果。要對預(yù)測偏離實際值的程度以及產(chǎn)生偏差的原因進(jìn)行分析，特別是對奇異數(shù)據(jù)的分析。對預(yù)測誤差的分析一方面可以對預(yù)測過程和預(yù)測方法的科學(xué)性有效性進(jìn)行綜合考察，另一方面可以為以后的的預(yù)測工作提供經(jīng)驗上的積累。撰寫詳細(xì)的預(yù)測報告，并提交下一步工作使用。 預(yù)測的分類預(yù)測是一項系統(tǒng)性的工作，從預(yù)測對象所屬領(lǐng)域、預(yù)測涉及的時間長短、預(yù)測方法的特點(diǎn)、預(yù)測范圍的大小等不同的方面，對預(yù)測有不同的分類方法。 按對象不同分類按預(yù)測對象的不同，有經(jīng)濟(jì)預(yù)測、技術(shù)預(yù)測、氣象預(yù)測等，其中經(jīng)濟(jì)預(yù)測又包括產(chǎn)品預(yù)測、市場預(yù)測、銷售預(yù)測，費(fèi)用預(yù)測、國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測、家庭收入預(yù)測等。 按范圍或?qū)哟畏诸惏搭A(yù)測的范圍或者層次的不同，預(yù)測可分為宏觀預(yù)測和微觀預(yù)測。經(jīng)濟(jì)預(yù)測中，宏觀預(yù)測是從整個國家或者地區(qū)的角度出發(fā)，分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，而微觀預(yù)測則是從單個企業(yè)或者個人的角度，從細(xì)微處分析其在宏觀環(huán)境下的發(fā)展情況。宏觀環(huán)境由一個個的微觀個體構(gòu)成，宏觀預(yù)測要考慮到普遍的微觀個體行為，以微觀預(yù)測為參考，獲得宏觀發(fā)展的軌跡；微觀環(huán)境是宏觀環(huán)境的局部和構(gòu)成要件，微觀的浪花只能綻放7 / 49在宏觀的波濤之上，微觀預(yù)測要以宏觀預(yù)測為載體和指導(dǎo)，分析出微觀個體具體而微的行為。 按時間長短分類按預(yù)測時間的長短分，預(yù)測可分為長期預(yù)測、中期預(yù)測、短期預(yù)測、近期預(yù)測。經(jīng)濟(jì)預(yù)測中，長期預(yù)測一般指 10 年以上的預(yù)測，中期預(yù)測通常指 35 年之內(nèi)的預(yù)測，短期預(yù)測一般指的是 13 年的預(yù)測，而近期預(yù)測則是指一年之內(nèi)的極短期的預(yù)測。預(yù)測時間長短不同，預(yù)測的要求和方法都可能表現(xiàn)出極大的差異。 按預(yù)測性質(zhì)分類按預(yù)測方法的性質(zhì)分，預(yù)測可分為定性預(yù)測和定量預(yù)測。定性預(yù)測是對事物發(fā)展前景的性質(zhì)、方向和變動大致程度做出判斷進(jìn)行預(yù)測的方法。經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的定性預(yù)測是對經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景的性質(zhì)、方向和程度做出判斷，通常為一種趨勢性預(yù)測。常用的定性預(yù)測方法主要有市場調(diào)查預(yù)測法，專家預(yù)測法（頭腦風(fēng)暴法，德爾菲法），主觀概率法，預(yù)兆預(yù)測法，相互關(guān)系法，比例法等。定量預(yù)測是指根據(jù)準(zhǔn)確、及時、系統(tǒng)、全面的調(diào)查統(tǒng)計資料和信息，運(yùn)用統(tǒng)計方法和數(shù)學(xué)模型，對事物未來發(fā)展的規(guī)模、水平、速度和比例關(guān)系的測定。常用的定量預(yù)測方法有回歸分析預(yù)測，時間序列預(yù)測，因果分析預(yù)測和灰色系統(tǒng)預(yù)測等，近年來混沌理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和在預(yù)測中的應(yīng)用為定量預(yù)測方法的發(fā)展帶來了新的內(nèi)容。定性預(yù)測和定量預(yù)測各有優(yōu)缺點(diǎn)，在實際的預(yù)測工作中，為了使預(yù)測結(jié)果比較切合實際，提高預(yù)測質(zhì)量，為決策和計劃提供可靠的依據(jù)，通常應(yīng)將兩者結(jié)合起來，利用定性分析對定量預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行必要的修正和調(diào)整，以取得良好的效果。 按預(yù)測方法的運(yùn)用分類根據(jù)預(yù)測時是采用一種方法還是多種方法的綜合進(jìn)行，預(yù)測可分為單方法預(yù)測和多方法的組合預(yù)測。單方法預(yù)測就是應(yīng)用一種方法對預(yù)測對象未來發(fā)展進(jìn)行判斷的方法，對于事物發(fā)展條件比較簡單，發(fā)展過程比較平穩(wěn)的事物的預(yù)測常用單方法預(yù)測。組合預(yù)測是指在采用多種獨(dú)立方法對事物預(yù)測的基礎(chǔ)上，根據(jù)一定的組合條件，綜合采用各單項方法的結(jié)果，對事物發(fā)展未來進(jìn)行預(yù)測的方法。Bates 和 Granger 提出的組合預(yù)測思想的基本出發(fā)點(diǎn)就是在大多數(shù)需要預(yù)測的情況下，難以獲得完全的信息集，即使對于給定的信息集也難以做到最優(yōu)利用，即承認(rèn)構(gòu)造真是模型的困難，將各種單項預(yù)測看作代表不同的信息片斷，通過信息的集成，分散單個預(yù)測特有的不確定性和減少總體的不確定性，從而提高預(yù)測精度。組合預(yù)測法主要有：線性組合預(yù)測、最優(yōu)線性組合模型、貝葉斯組合模型、轉(zhuǎn)換8 / 49函數(shù)組合模型和經(jīng)濟(jì)計量與系統(tǒng)動力學(xué)組合模型等。 預(yù)測的檢驗任何預(yù)測對象的實際觀察值都可以由某種模型加某種隨機(jī)影響因子確定，設(shè)時刻 i時的觀察值為 yi，模型的預(yù)測值為 y，隨機(jī)影響因素為 ei 則 ii???事實上，任何社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象始終存在著不確定性，所以隨機(jī)性總是存在的。無論預(yù)測方法的使用如何得當(dāng)，預(yù)測模型對歷史數(shù)據(jù)的擬合程度怎樣高，觀察值與預(yù)測值之間仍然會存在偏差。預(yù)測對象第 i 個觀察值記作 yi，由預(yù)測模型得到的相應(yīng)的預(yù)測值為 ，則誤差為iy? iiie???盡量使誤差減少到最低限度，即盡可能提高預(yù)測精度，是研究預(yù)測方法，實際設(shè)計預(yù)測方案的一項重要任務(wù)。 標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計量指標(biāo)預(yù)測精度的高低，通常采用一些指標(biāo)評定。若有 n 個樣本數(shù)據(jù)，則建立預(yù)測模型后，就會有 n 個誤差。標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計量有以下形式：（1） 平均誤差 ME（MEAN ERROR） neMEi??1（2） 平均絕對誤差 MAE（MEAN ABSOLUTE ERROR）neAi?1（3） 誤差平方和 SSE（ SUM OF SQUARED ERROR）?ieSE12（4） 均方誤差 MSE（MEAN SQUARED ERROR）neMSi??12（5） 誤差的標(biāo)準(zhǔn)差 SDE（STANDARD DEVIATION OF ERROR ）112??neSDEi由于平均誤差 ME 存在正負(fù)相抵的情況，常常無法準(zhǔn)確反映預(yù)測值的偏離情況，9 / 49而平均絕對誤差 MAE 能克服這個缺陷比較好的反應(yīng)預(yù)測值與真實值之間的差距累積情況。為了更好的觀察不同預(yù)測模型誤差的細(xì)微差別，使用均方誤差 MSE 比較適宜，因為它采用 的形式，放大了誤差，使得它對誤差的微笑變動比 MAE 更敏感。2ie 相對度量指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計度量指標(biāo)都是量綱值，具有比較直觀的量綱意義，在比較不同方法對同一預(yù)測對象的預(yù)測效果時有效，但是對于單個方法的預(yù)測結(jié)果到底如何，就不能很好的體現(xiàn)。對預(yù)測模型的預(yù)測精度的測定，通常采用相對參數(shù)來進(jìn)行度量。常用的相對度量指標(biāo)有以下三種：（1） 百分誤差 PEi（PERCENTAGE ERROR） 10)?(???iiYyPE（2） 平均百分誤差 MPE（MEAN PERCENTAGE ERROR）nMii??1（3） 平均絕對百分比誤差 MAPE（MEAN ABSOLUTE PERCENTAGE ERROR）10?11 ??????????nynPEAiiii由于不存在著平均百分誤差中正負(fù)相抵的情況，一般平均絕對百分比誤差都要比平均百分誤差大許多，常常更能有效地反映預(yù)測模型對實際值的偏差的大小，因此在評價模型的預(yù)測精度的時候常使用的時平均絕對百分誤差 MAPE。一般認(rèn)為，若MAPE 小于 10，則模型的預(yù)測精度較高。（4） 兩面商 JANUS 商預(yù)測過程通常是利用樣本期內(nèi)的實際值用于建立預(yù)測模型，利用模型對樣本期外的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。對樣本期后已經(jīng)發(fā)生的若干時期所進(jìn)行的預(yù)測叫做事后預(yù)測，而對實際情況還未有發(fā)生的未來時期所進(jìn)行的預(yù)測叫做事前預(yù)測，事前預(yù)測是預(yù)測的最終目的。在對模型進(jìn)行檢驗時，可以通過把歷史數(shù)據(jù)分成兩個部分，大部分?jǐn)?shù)據(jù)用來建立模型，小部分?jǐn)?shù)據(jù)用來進(jìn)行事后預(yù)測，根據(jù)事后預(yù)測的均方誤差跟歷史模擬的均方誤差的比值，即兩面商 J，來確定模型的優(yōu)劣。 ??????niiimiiinimii ye1212)?(10 / 49該指標(biāo)涉及的時期可以用下圖表示：J 值越低，模型的預(yù)測性能越優(yōu)。當(dāng) J 接近于 0 時，表明事后預(yù)測的準(zhǔn)確度要比模擬準(zhǔn)確度高；當(dāng) 時，表明預(yù)測對象在預(yù)測期的變化規(guī)律與樣本期內(nèi)基本相似；1?J表明對象在預(yù)測期內(nèi)的變化規(guī)律與樣本期內(nèi)完全不同。1?時間序列預(yù)測法，是將預(yù)測目標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)按照時間的順序排列成為時間序列，然后分析它隨時間的變化趨勢，外推預(yù)測目標(biāo)的未來值。這樣，就把影響預(yù)測目標(biāo)變化的一切因素由“時間”綜合起來描述了。 移動平均法移動平均法是根據(jù)時間序列資料逐項推移，一次計算包含一定項數(shù)得時序平均數(shù)，以反映長期趨勢的方法。當(dāng)時間序列的數(shù)值由于受周期變動和不規(guī)則變動的影響，起伏較大，不易顯示出發(fā)展趨勢時，可用移動平均法消除這些因素的影響，分析、預(yù)測序列的長期趨勢。移動平均法有簡單移動平均法，加權(quán)移動平均法，趨勢移動平均法等。 簡單移動平均法移動平均法是根據(jù)時間序列資料逐項推移，一次計算包含一定項數(shù)的時序平均數(shù)，以反映長期發(fā)展趨勢的方法。根據(jù)處理方法的不同，移動平均法又可以分為簡單移動平均法、加權(quán)移動平均法和趨勢移動平均法等。簡單移動平均法定義式 NtNyyMtttt ?????，11經(jīng)整理，可得遞推計算公式為 tttt 11??則預(yù)測公式為 tty??1?即以第 t 期的滾動平均值作為第 t＋1 期的預(yù)測值。i=1,2,…，n i=n+1，n+2，…，n+m樣本期間 樣本期外11 / 49 加權(quán)移動平均法簡單移動平均將選擇各期等同看待，如果預(yù)測目標(biāo)存在較大變化，會產(chǎn)生較大的預(yù)測偏差和滯后。因此，選擇各期置以不同的權(quán)重（通常距離預(yù)測期越近權(quán)重越大），采用加權(quán)移動平均法來預(yù)測。 NttttwwyyM???????211或者 1i1121 ?????? ???， 其 中ttttwyy?預(yù)測公式為： twtM??1?加權(quán)移動平均雖然可以通過對權(quán)重的設(shè)置，對預(yù)測結(jié)果所反映的歷史時期給你不同的主次輕重，在一定程度上減少了簡單移動平均存在的滯后。但是由于權(quán)重的歸一化取定，預(yù)測對象在預(yù)測期總是無法突破歷史出現(xiàn)的頂峰或者最低谷。這種缺陷的存在對于單一趨勢的序列預(yù)測，同樣將會產(chǎn)生越來越大的誤差。 趨勢移動平均法當(dāng)預(yù)測的時間序列存在明顯的趨勢性的時候，簡單移動平均和加權(quán)移動平均都會產(chǎn)生較大的滯后和誤差，減少誤差的方法是進(jìn)行修正，在移動平均的基礎(chǔ)上做二次移動平均，利用移動平均滯后偏差的規(guī)律來建立直線趨勢的預(yù)測模型。一次移動平均為 NtNyyMtttt ?????，11)1(二次移動平均為 MNtttt )1()1()1()2( ???遞推公式為 MNtttt )1()1()2()2( ????趨勢移動平均法對直線趨勢的發(fā)展有較好的預(yù)測效果，但是對于趨勢更強(qiáng)的發(fā)展仍然有較大的滯后，需要對方法做進(jìn)一步的修正，如引入發(fā)展因子等。 指數(shù)平滑法指數(shù)平滑法作為移動平均法的改進(jìn)和發(fā)展，克服了移動平均法存儲數(shù)據(jù)量較大，并且對最近的 N 期數(shù)據(jù)等權(quán)看待而對 t－T 期以前的數(shù)據(jù)則完全部考慮的缺點(diǎn)，具有不12 / 49需要存儲很多歷史數(shù)據(jù)，又考慮了各期數(shù)據(jù)的重要性，而且使用了全部歷史資料等優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)平滑次數(shù)的不同，又可以將指數(shù)平滑法分為一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法和三次指數(shù)平滑法。 一次指數(shù)平滑法：對時間序列 ，一次指數(shù)平滑公式為?? ty,21 )1()1((???ttt SyS?式中， 為一次指數(shù)平滑值； 為加權(quán)系數(shù)，且 0 1。)1(tS一次指數(shù)平滑的預(yù)測模型為 )1(?ttSy?即 ttt y?)(1???也就是以 t 期的指數(shù)平滑值作為 t＋1 期的預(yù)測值。對一次指數(shù)平滑的兩個說明：確定 時，如果時間序列波動不大，呈現(xiàn)出比較平穩(wěn)的態(tài)勢，則 應(yīng)取較小? ?（）左右；如果時間序列具有迅速且明顯的變動傾向，則 應(yīng)取大一點(diǎn)，如（）左右。具體取值，根據(jù)變動的劇烈程度去定。在實際計算中，可根據(jù)不同得到的實際期的預(yù)測值與實際值的均方誤差，以較小者為優(yōu)。初始值確定：如果數(shù)據(jù)較多（比如大于 20 個），可以選取第一個數(shù)據(jù)作為初始值；如果數(shù)據(jù)較少，在 20 個以下時，可以取最初幾期的平均值作為初始值。 二次指數(shù)平滑法：當(dāng)時間序列的變動出現(xiàn)直線趨勢時，一次指數(shù)平滑法預(yù)測會出現(xiàn)明顯的滯后偏差，修正的方法之一就是做二次指數(shù)平滑。計算公式為 )2(1)1()2(1???ttt ttt SSy?式中： 為一次指數(shù)平滑值； 為二次指