定性預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)介

定性預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)介常用的定性分析方法介紹1定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)定性預(yù)測(cè)是運(yùn)用濟(jì)理論以及預(yù)測(cè)者個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來(lái)(主要是變動(dòng)的方向而非較精確的具體數(shù)量)作出估計(jì)、描述、分析和判斷。在定性預(yù)測(cè)中，并不是不用有關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算，只是所用數(shù)學(xué)模型和工具較少。定量預(yù)測(cè)是在有關(guān)經(jīng)濟(jì)理論的基礎(chǔ)上，根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)中的經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系以及歷史數(shù)據(jù)，建立起預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型,并通過(guò)數(shù)學(xué)模型的計(jì)算結(jié)果對(duì)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)作出估計(jì)、描述、分析和判斷。按預(yù)測(cè)結(jié)果的數(shù)字表現(xiàn)形式,定量預(yù)測(cè)可分為點(diǎn)預(yù)測(cè)(定值)和區(qū)間預(yù)測(cè)(確定置信預(yù)測(cè)區(qū)間和置信水平)。2定性預(yù)測(cè)概念依靠熟悉業(yè)務(wù)知識(shí)、具有豐富經(jīng)驗(yàn)和綜合分析能力的人員與專(zhuān)家，根據(jù)已掌握的歷史資料和直觀材料，運(yùn)用個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和分析判斷能力，對(duì)事物的未來(lái)發(fā)展做出性質(zhì)和程度上的判斷，然后，再通過(guò)一定形式綜合各方面的的意見(jiàn)，作為預(yù)測(cè)未來(lái)的主要依據(jù)。定性預(yù)測(cè)特點(diǎn):著重對(duì)事物發(fā)展的性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，主要憑借人的經(jīng)驗(yàn)以及分析能力;著重對(duì)事物發(fā)展的趨勢(shì)、方向和重大轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。3定性預(yù)測(cè)優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：注重于事物發(fā)展在性質(zhì)方面的預(yù)測(cè)，具有較大的靈活性，易于充分發(fā)揮人的主觀能動(dòng)作用，且簡(jiǎn)單、迅速，省時(shí)省費(fèi)用。缺點(diǎn)：易受主觀因素的影響，比較注重于人的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷能力，從而易受人的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和能力的多少大小的束縛和限制，尤其是缺乏對(duì)事物發(fā)展作數(shù)量上的精確描述。4定量預(yù)測(cè)優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：注重于事物發(fā)展在數(shù)量方面的分析，重視對(duì)事物發(fā)展變化的程度作數(shù)量上的描述，更多地依據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)資料，較少受主觀因素的影響。缺點(diǎn)：比較機(jī)械，不易處理有較大波動(dòng)的資料，更難以預(yù)測(cè)事物質(zhì)的變化。定量預(yù)測(cè)與定性預(yù)測(cè)相互關(guān)系：并非相互排斥的，而是相互補(bǔ)充的，在實(shí)際預(yù)測(cè)過(guò)程中應(yīng)該把兩者正確的結(jié)合起來(lái)使用。5常用定性方法專(zhuān)家會(huì)議法（頭腦風(fēng)暴法）專(zhuān)家調(diào)查法（德?tīng)柗品?DelphiMethod)）主觀概率法領(lǐng)先指標(biāo)法廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見(jiàn)法推銷(xiāo)人員估計(jì)法相互影響分析法6頭腦風(fēng)暴法基本原理頭腦風(fēng)暴法通過(guò)一組專(zhuān)家共同開(kāi)會(huì)討論，進(jìn)行信息交流和互相啟發(fā)，從而誘發(fā)專(zhuān)家們發(fā)揮其創(chuàng)造性思維，促進(jìn)他們產(chǎn)生“思維共振”，以達(dá)到宜相補(bǔ)充，并產(chǎn)生“組合效應(yīng)”的預(yù)測(cè)方法。頭腦風(fēng)暴法可分創(chuàng)業(yè)頭腦風(fēng)暴和質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴。創(chuàng)業(yè)頭腦風(fēng)暴就是組織專(zhuān)家對(duì)所要解決的問(wèn)題，開(kāi)會(huì)討論，各持己見(jiàn)地、自由、地發(fā)表意見(jiàn)，集思廣益，提出所要解決問(wèn)題的具體方案。質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴就是對(duì)已制定的某種計(jì)劃方案或工作文件，召開(kāi)專(zhuān)家會(huì)議，由專(zhuān)家提出質(zhì)疑，去掉不合理的或不科學(xué)的部分，補(bǔ)充不具體或不全面的部分，使報(bào)告或計(jì)劃趨于完善。7組織頭腦風(fēng)暴會(huì)議應(yīng)遵守的原則專(zhuān)家選擇與預(yù)測(cè)對(duì)象相一致。一般有方法論學(xué)者(預(yù)測(cè)專(zhuān)家)，“設(shè)想”產(chǎn)生者(專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的專(zhuān)家)，分析者(是指專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的高級(jí)專(zhuān)家);演繹者(有較高推斷思維能力)。被挑選的專(zhuān)家最好彼此不認(rèn)識(shí)。如果是彼此相識(shí)的，應(yīng)從同一職稱(chēng)或級(jí)別中挑選。與會(huì)者一律平等，一視同仁。有一個(gè)真正自由發(fā)言的環(huán)境，以便專(zhuān)家注意力高度集中于所討論的問(wèn)題上。鼓勵(lì)參加者對(duì)已經(jīng)提出的設(shè)想進(jìn)行改進(jìn)和綜合，為修改自己設(shè)想的專(zhuān)家提供優(yōu)先發(fā)言的機(jī)會(huì)。主持者在會(huì)議初要有誘發(fā)性發(fā)言，盡量啟發(fā)專(zhuān)家的思維，引導(dǎo)專(zhuān)家產(chǎn)生思維共振。委托給預(yù)測(cè)專(zhuān)家負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)頭腦風(fēng)暴會(huì)議工作。預(yù)測(cè)專(zhuān)家熟悉預(yù)測(cè)程序和處理方法，且對(duì)所提的問(wèn)題和科學(xué)辯論均有充足的經(jīng)驗(yàn)。8對(duì)頭腦風(fēng)暴法的評(píng)價(jià)通過(guò)信息交流，產(chǎn)生思維共振，進(jìn)而激發(fā)創(chuàng)造性思維，能在短期內(nèi)得到創(chuàng)造性的成果。獲取的信息量大，考慮的預(yù)測(cè)因素多，提供的方案也比較全面和廣泛。專(zhuān)家會(huì)議，易受權(quán)威影響，不利于充分發(fā)表意見(jiàn)。易受表達(dá)能力的影響。高明且有創(chuàng)造性意見(jiàn)，若表達(dá)欠佳，會(huì)影響效果。易受心理因素的影響。有的專(zhuān)家愛(ài)壟斷會(huì)議或聽(tīng)不進(jìn)不同意見(jiàn);明知自有錯(cuò),也不愿修正自己的意見(jiàn)。容易隨大流。9領(lǐng)先指標(biāo)法概念簡(jiǎn)介通過(guò)將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分為領(lǐng)先指標(biāo)，同步指標(biāo)和滯后指標(biāo)，并根據(jù)這三類(lèi)指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。領(lǐng)先指標(biāo)法不僅可以預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，而且可以預(yù)測(cè)其轉(zhuǎn)折點(diǎn)。10廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見(jiàn)法概念企業(yè)總負(fù)責(zé)人把與市場(chǎng)有關(guān)或者熟悉市場(chǎng)情況的各種負(fù)責(zé)人和中層管理部門(mén)的負(fù)責(zé)人召集起來(lái)，讓他們對(duì)未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展形勢(shì)或某一種大市場(chǎng)問(wèn)題發(fā)表意見(jiàn)，做出判斷；然后，將各種意見(jiàn)匯總起來(lái)，進(jìn)行分析研究和綜合處理；最后得出市場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果。預(yù)測(cè)結(jié)果容易受主觀因素影響。對(duì)市場(chǎng)變化、顧客的愿望等問(wèn)題了解不細(xì)，因此預(yù)測(cè)結(jié)果一般化。11推銷(xiāo)人員估計(jì)法概念將不同銷(xiāo)售人員的估計(jì)值綜合匯總起來(lái)，作為預(yù)測(cè)結(jié)果值。由于銷(xiāo)售人員一般都很熟悉市場(chǎng)情況，因此，這一方法具有一些顯著的優(yōu)勢(shì)。12相互影響分析法概念從分析各個(gè)事件之間由于相互影響而引起的變化，以及變化發(fā)生的概率，來(lái)研究各個(gè)事件在未來(lái)發(fā)生的可能性的一種預(yù)測(cè)方法。一些事件的發(fā)生會(huì)增加或降低另一些事件發(fā)生的概率。13德?tīng)柗品ǖ幕驹碛芍鞒诸A(yù)測(cè)的機(jī)構(gòu)確定預(yù)測(cè)的課題并選定專(zhuān)家。預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)與專(zhuān)家聯(lián)系的主要方式是函詢(xún),專(zhuān)家之間彼此匿名，不發(fā)生任何橫向聯(lián)系。通過(guò)函詢(xún)收集專(zhuān)家意見(jiàn)，加以綜合、整理后，再反饋給各位專(zhuān)家，征求意見(jiàn)。由于參與討論的專(zhuān)家人數(shù)較多,反復(fù)幾輪,會(huì)出現(xiàn)一種統(tǒng)計(jì)的穩(wěn)定性，使專(zhuān)家的意見(jiàn)趨于一致，作為最后預(yù)測(cè)的根據(jù)。14第一輪函詢(xún)調(diào)查一方面向?qū)＜壹娜ヮA(yù)測(cè)目標(biāo)的背景材料,另一方面提出所需預(yù)測(cè)的具體項(xiàng)目。這輪調(diào)查任憑專(zhuān)家回答，完全沒(méi)有框框。專(zhuān)家可以各種形式回答有關(guān)問(wèn)題，也可向預(yù)測(cè)單位索取更詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)材料。預(yù)測(cè)單位對(duì)專(zhuān)家的各種回答進(jìn)行綜合整理，把相同的事件、結(jié)論統(tǒng)一起來(lái)，剔除次要的、分散的事件，用準(zhǔn)確的術(shù)語(yǔ)，進(jìn)行統(tǒng)一的描述，然后反饋給各位專(zhuān)家，進(jìn)行第二輪的函詢(xún)。15第二輪函詢(xún)要求專(zhuān)家對(duì)與所預(yù)測(cè)目標(biāo)有關(guān)的各種事件發(fā)生的時(shí)間、空間、規(guī)模大小等提出具體的預(yù)測(cè)，并說(shuō)明理由。預(yù)測(cè)單位對(duì)專(zhuān)家的意見(jiàn)進(jìn)行處理，統(tǒng)計(jì)出每一件事可能發(fā)生日期的中位數(shù)，再次反饋給有關(guān)專(zhuān)家。16第三輪函詢(xún)各位專(zhuān)家再次得到函詢(xún)綜合統(tǒng)計(jì)報(bào)告后，對(duì)預(yù)測(cè)單位提出的綜合意見(jiàn)和論據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，重新修正原先各自的預(yù)測(cè)值，對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)重新進(jìn)行預(yù)測(cè)。上述步驟，一般通過(guò)四輪，預(yù)測(cè)的主持者應(yīng)要求各位專(zhuān)家根據(jù)提供的全部預(yù)測(cè)資料，提出最后的預(yù)測(cè)意見(jiàn)。若這些意見(jiàn)收斂或者基本一致，即可以此為根據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。17專(zhuān)家意見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)處理專(zhuān)家答卷的數(shù)據(jù)處理，常常涉及時(shí)間和數(shù)量等指標(biāo)。對(duì)這一系列的數(shù)字，通常采取均值、中位數(shù)作為有代表性的預(yù)測(cè)值，把上、下四分位數(shù)作為有50%以上把握的預(yù)測(cè)區(qū)間。德?tīng)柗品ǖ膬?yōu)缺點(diǎn)：可以加快預(yù)測(cè)速度和節(jié)約預(yù)測(cè)費(fèi)用；可以獲得各種不同但有價(jià)值的觀點(diǎn)和意見(jiàn)；適用缺乏資料的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和新產(chǎn)品預(yù)測(cè)。對(duì)于分地區(qū)的顧客群或產(chǎn)品的預(yù)測(cè)可能不可靠；責(zé)任比較分散；專(zhuān)家的意見(jiàn)有時(shí)可能不完整或不切合實(shí)際。18案例某公司公司成立調(diào)查領(lǐng)導(dǎo)小組，并聘請(qǐng)業(yè)務(wù)經(jīng)理、商品專(zhuān)家和推銷(xiāo)員組成的9位專(zhuān)家，預(yù)測(cè)全年新產(chǎn)品可能的銷(xiāo)售量。先將產(chǎn)品的樣品、特點(diǎn)和用途做詳細(xì)介紹，并將同類(lèi)產(chǎn)品的價(jià)格和銷(xiāo)售做介紹，以書(shū)面形式發(fā)給各位專(zhuān)家，讓他們提出個(gè)人的判斷，反饋給調(diào)查領(lǐng)導(dǎo)小組。領(lǐng)導(dǎo)小組對(duì)各專(zhuān)家的預(yù)測(cè)和依據(jù)歸納總結(jié)成書(shū)面材料（匿名）后，再轉(zhuǎn)發(fā)給各專(zhuān)家，讓他們參考別人意見(jiàn)后再次預(yù)測(cè)判斷。經(jīng)三次反饋后，意見(jiàn)趨同。19三輪最低、最可能、最高銷(xiāo)售量數(shù)據(jù)IdMinQ1Q1MaxQ1MinQ2Q2MaxQ2MinQ3Q3MaxQ3110001500180012001500180011001500180024009001200600100013008001000130038001200160010001400160010001400160041500180030001200150030001000120025005200400700400800100060010001200660010001500600100015006001200150075006008005008001000800100012008500600100070080012007008001200980010001900100011002000600800120020R程序Id=as.character(1:9)#生成序號(hào)序列#生成各列調(diào)查反饋數(shù)據(jù)MinQ1=c(1000,400,800,1500,200,600,500,500,800)Q1=c(1500,900,1200,1800,400,1000,600,600,1000)MaxQ1=c(1800,1200,1600,3000,700,1500,800,1000,1900)MinQ2=c(1200,600,1000,1200,400,600,500,700,1000)Q2=c(1500,1000,1400,1500,800,1000,800,800,1100)MaxQ2=c(1800,1300,1600,3000,1000,1500,1000,1200,2000)MinQ3=c(1100,800,1000,1000,600,600,800,700,600)Q3=c(1500,1000,1400,1200,1000,1200,1000,800,800)MaxQ3=c(1800,1300,1600,2500,1200,1500,1200,1200,1200)#下面將上述各列合成數(shù)據(jù)框（表格）dlf=data.frame(Id,MinQ1,Q1,MaxQ1,MinQ2,Q2,MaxQ2,MinQ3,Q3,MaxQ3)dlf21R程序（續(xù)）#計(jì)算表格中2~10列的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差avg=mean(dlf[2:10]);avgsd(dlf[2:10])#從標(biāo)準(zhǔn)差的變化可見(jiàn)預(yù)測(cè)呈收斂趨勢(shì)#下面用第三輪的平均最低銷(xiāo)售量、平均最可能銷(xiāo)售量、平均最大銷(xiāo)售量的平均來(lái)預(yù)測(cè)新產(chǎn)品的平均銷(xiāo)售量mean(avg[7:9])#對(duì)MinQ3,Q3,MaxQ3分別按0.2、0.5、0.3的概率來(lái)加權(quán)平均預(yù)測(cè)平均銷(xiāo)售量avg[7:9]%*%c(0.2,0.5,0.3)#計(jì)算兩個(gè)向量?jī)?nèi)積#均值易受極端數(shù)值的影響，如果數(shù)據(jù)偏態(tài)過(guò)大?？紤]用中位數(shù)代替均值來(lái)預(yù)測(cè)以減弱個(gè)別數(shù)據(jù)過(guò)偏的影響#計(jì)算第三輪數(shù)據(jù)的中位數(shù)md8=median(dlf[,8])md9=median(dlf[,9])md10=median(dlf[,10])data.frame(md8,md9,md10)22R程序（續(xù)）#下面用中位數(shù)代替均值來(lái)加權(quán)平均求出預(yù)測(cè)的期望值0.2*md8+0.5*md9+0.3*md10#用上下四分位點(diǎn)處理數(shù)據(jù)，求出預(yù)測(cè)區(qū)間（50%置信區(qū)間）m8du=quantile(dlf[,8],probs=c(0.25,0.75))#計(jì)算25%和75%分位數(shù)m9du=quantile(dlf[,9],probs=c(0.25,0.75))m10du=quantile(dlf[,10],probs=c(0.25,0.75))mdu=data.frame(m8du,m9du,m10du);mduas.matrix(mdu)%*%c(0.2,0.5,0.3)#用矩陣乘法將50%預(yù)測(cè)區(qū)間加權(quán)平均23主觀概率法主觀概率是人們憑經(jīng)驗(yàn)或預(yù)感而估算出來(lái)的概率。在很多情況下，人們沒(méi)有辦法計(jì)算事情發(fā)生的客觀概率，因而只能用主觀概率來(lái)描述事件發(fā)生的概率。24主觀概率法的預(yù)測(cè)步驟準(zhǔn)備相關(guān)資料編制主觀概率調(diào)查表匯總整理判斷預(yù)測(cè)主觀概率調(diào)查問(wèn)卷表格式25案例某商業(yè)集團(tuán)公司打算預(yù)測(cè)明年10月份的商品銷(xiāo)售量，要求預(yù)測(cè)誤差在6萬(wàn)元內(nèi)?，F(xiàn)用主觀概率法進(jìn)行預(yù)測(cè)，經(jīng)調(diào)查十人后匯總數(shù)據(jù)存放在文件zggl.txt中。26R程序zg=read.table("g:\\zggl.txt",header=FALSE,sep=",",s=paste("p",1:9,sep=""))zg=data.frame(Id=as.character(1:10),zg);zgmean(zg[2:10])p