《預(yù)測(cè)與決策教程 第2版》 課件 李華 第2章 非模型預(yù)測(cè)法

主要內(nèi)容：專家預(yù)測(cè)法指標(biāo)預(yù)測(cè)法與類(lèi)比法概率預(yù)測(cè)法第2章非模型預(yù)測(cè)方法西安電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院管理工程系預(yù)測(cè)與決策背景案例2007年4月，美國(guó)第二大次級(jí)房貸公司新世紀(jì)金融公司的破產(chǎn)引發(fā)了本世紀(jì)最大一次金融危機(jī)。此后，金融危機(jī)逐漸蔓延，引起了諸多機(jī)構(gòu)和研究學(xué)者的廣泛關(guān)注，提出了不同論斷。經(jīng)濟(jì)顧問(wèn)公司TrendMacrolytics的首席投資人唐納德·盧斯基在2008年9月14日《華盛頓郵報(bào)》上發(fā)表觀點(diǎn)：“如果有任何人說(shuō)我們處于衰退，或?qū)⑾萑胨ネ耍貏e是自1929年大蕭條以來(lái)最嚴(yán)重的衰退，都是自己在替衰退下定義”。石油分析師阿爾瓊·穆提于2008年5月5日在《紐約時(shí)報(bào)》聲稱，“未來(lái)兩年內(nèi)，國(guó)際石油價(jià)格將達(dá)到每桶150-200美元的幾率不斷增加”。而后，隨著美國(guó)金融危機(jī)越演越烈，事實(shí)無(wú)情擊毀了這些專家的預(yù)測(cè)，并被美國(guó)著名《外交事務(wù)》雜志評(píng)為在2008年度破滅的十大離譜預(yù)言。專家的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)，誤導(dǎo)了諸多企業(yè)未能對(duì)本次金融危機(jī)的影響引起高度重視，未能及時(shí)對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整，致使部分企業(yè)受到了致命性打擊。（$47.41）然而部分學(xué)者和實(shí)業(yè)界管理者卻成功地預(yù)測(cè)了危機(jī)，審時(shí)度勢(shì)，正確決策,并取得了驕人的業(yè)績(jī)。2007年，阿里巴巴集團(tuán)主席和首席執(zhí)行官馬云根據(jù)對(duì)公司數(shù)據(jù)的分析,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)形勢(shì)相當(dāng)嚴(yán)峻，便給內(nèi)部員工寫(xiě)信，提醒大家準(zhǔn)備過(guò)冬，而且這個(gè)冬天會(huì)比大家想象的寒冷。2008年初，馬云將公司年度策略定位為“深挖洞，廣積糧，不稱霸”，將做強(qiáng)、做深、不做大，砍掉所有新投資項(xiàng)目，積極儲(chǔ)備資金，準(zhǔn)備“過(guò)冬”。同時(shí)，“秘密”啟動(dòng)“援冬行動(dòng)”，年初重組了銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)，改善服務(wù)質(zhì)量和效率，下半年又及時(shí)啟動(dòng)了3000萬(wàn)美元海外推廣計(jì)劃和推出“援冬”實(shí)質(zhì)性產(chǎn)品“出口通”。同時(shí)，收縮戰(zhàn)線，將中國(guó)雅虎和口碑網(wǎng)合并、阿里媽媽并入淘寶網(wǎng)。在金融危機(jī)泛濫的2008年，阿里巴巴付費(fèi)會(huì)員數(shù)目增長(zhǎng)了41%，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)了39%，每股基本盈利增加31%，凈利潤(rùn)達(dá)到人民幣12.05億元。對(duì)于類(lèi)似于美國(guó)金融危機(jī)這樣一些缺乏歷史數(shù)據(jù)、信息難以量化、難以用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的事件，往往只能采用非模型預(yù)測(cè)法來(lái)輔助決策。因此，如何有效組織非模型預(yù)測(cè)，進(jìn)行科學(xué)、合理的預(yù)測(cè)，將具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本章將對(duì)我們常用的非模型預(yù)測(cè)方法進(jìn)行詳細(xì)闡述，包括它們的特點(diǎn)、適用條件、實(shí)施步驟等。適應(yīng)范圍：重大的戰(zhàn)略性問(wèn)題；缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)；沒(méi)有足夠的歷史事件可以借鑒。特點(diǎn)：簡(jiǎn)便直觀，只依賴于專家判斷，無(wú)須建立煩瑣的預(yù)測(cè)模型。專家選擇：專家預(yù)測(cè)法是以專家為信息的索取對(duì)象，由專家直觀地對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象進(jìn)行分析評(píng)估，再對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理以獲得預(yù)測(cè)結(jié)果的預(yù)測(cè)方法。專家是相對(duì)的，選取視預(yù)測(cè)對(duì)象而定。人數(shù)：一般10～50；重大問(wèn)題100人左右。2.1專家預(yù)測(cè)法2.1.1專家意見(jiàn)匯總預(yù)測(cè)法專家意見(jiàn)匯總預(yù)測(cè)法是指依靠專家群體經(jīng)驗(yàn)、智慧，通過(guò)思考分析、綜合判斷，把各位專家對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來(lái)發(fā)展變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)意見(jiàn)進(jìn)行匯總，然后進(jìn)行數(shù)學(xué)平均處理并根據(jù)實(shí)際工作中的情況時(shí)行修正，最終取得預(yù)測(cè)結(jié)果的方法。組成專家預(yù)測(cè)小組對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象進(jìn)行分析把定性分析量化，匯總，形成初步結(jié)果根據(jù)實(shí)際情況修正，取得最終結(jié)果專家個(gè)人判斷預(yù)測(cè)法例2.1企業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)－預(yù)測(cè)下季度產(chǎn)品銷(xiāo)售額專家：第1類(lèi)三位經(jīng)理（甲、乙、丙）第2類(lèi)三個(gè)部門(mén)（計(jì)劃、生產(chǎn)、銷(xiāo)售）第3類(lèi)五位銷(xiāo)售員預(yù)測(cè)思路：每個(gè)個(gè)體給出預(yù)測(cè)結(jié)果（原始素材）個(gè)體結(jié)果綜合——每類(lèi)結(jié)果綜合——全部三類(lèi)綜合得出預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正課后練習(xí)題：分別就場(chǎng)景1與場(chǎng)景2的情形給出結(jié)論。進(jìn)一步，沒(méi)有場(chǎng)景的限制，假設(shè)你是一家公司的業(yè)務(wù)主管，要對(duì)下一季度的產(chǎn)品銷(xiāo)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，如何去做？估計(jì)值甲138乙150丙130計(jì)劃147生產(chǎn)125銷(xiāo)售122A182A284A392A4100A589場(chǎng)景1：各個(gè)個(gè)體給出一個(gè)估計(jì)值，經(jīng)理綜合，部門(mén)綜合，銷(xiāo)售人員綜合；三個(gè)單元給不同權(quán)重。預(yù)測(cè)結(jié)果。經(jīng)理銷(xiāo)售額狀態(tài)估計(jì)值概率最高銷(xiāo)售額160甲最可能銷(xiāo)售額140最低銷(xiāo)售額100最高銷(xiāo)售額170乙最可能銷(xiāo)售額150最低銷(xiāo)售額120最高銷(xiāo)售額150丙最可能銷(xiāo)售額130最低銷(xiāo)售額100表2.1三位經(jīng)理的預(yù)測(cè)值（單位：萬(wàn)元）場(chǎng)景2：各個(gè)體給出不同市場(chǎng)環(huán)境下的估計(jì)值，得出個(gè)體的期望值；依據(jù)不同經(jīng)理的權(quán)重，計(jì)算出經(jīng)理部分的期望值。進(jìn)而給出三類(lèi)型部門(mén)的權(quán)重計(jì)算總的期望值。對(duì)企業(yè)綜合預(yù)測(cè)值作適當(dāng)調(diào)整

比較綜合預(yù)測(cè)值Y

和各類(lèi)人員的綜合預(yù)測(cè)值綜合預(yù)測(cè)值Y=130.32萬(wàn)元經(jīng)理層綜合預(yù)測(cè)值y1=140.67萬(wàn)元管理層綜合預(yù)測(cè)值y2=135.25萬(wàn)元銷(xiāo)售人員綜合預(yù)測(cè)值y3=89.4萬(wàn)元修正：經(jīng)驗(yàn)系數(shù)修正；會(huì)議討論。

2.1.2頭腦風(fēng)暴法美國(guó)BBDD廣告公司的A.F.奧斯本于1938年提出。BrainStorming原是精神病理學(xué)上的術(shù)語(yǔ)，指精神病患者精神錯(cuò)亂時(shí)的胡思亂想，A.F.奧斯本借用來(lái)轉(zhuǎn)其意為思維無(wú)拘無(wú)束、打破常規(guī)、自由奔放地聯(lián)想，創(chuàng)造性的思考問(wèn)題，提出解決問(wèn)題的方案。Brainstorming頭腦風(fēng)暴法是鼓勵(lì)在小組中進(jìn)行創(chuàng)造性思維的最常用方法

1.頭腦風(fēng)暴法的基本原理頭腦風(fēng)暴法是針對(duì)某一問(wèn)題，召集由有關(guān)人員參加的小型會(huì)議，在融洽輕松的會(huì)議氣氛中，敞開(kāi)思想、各抒己見(jiàn)、自由聯(lián)想、暢所欲言、互相啟發(fā)、互相激勵(lì)，使創(chuàng)造性設(shè)想起連鎖反應(yīng)，從而獲得眾多解決問(wèn)題的方法。

創(chuàng)業(yè)頭腦風(fēng)暴－組織專家對(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。創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書(shū)質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴－對(duì)已制定的某種計(jì)劃方案或工作文件，召開(kāi)專家會(huì)議，由專家提出質(zhì)疑，去掉不科學(xué)的部分，使報(bào)告或計(jì)劃趨于完善。鄠邑區(qū)科學(xué)技術(shù)十三五規(guī)劃2.BrainStorming的程序

確認(rèn)欲解決的問(wèn)題確定參會(huì)人員組織會(huì)議“熱身”宣布主題BrainStorming

會(huì)后評(píng)價(jià)及對(duì)有價(jià)值設(shè)想加工整理明確闡述問(wèn)題主持人在看板上記錄小組成員提出見(jiàn)解會(huì)后評(píng)價(jià)與加工整理從明確問(wèn)題到會(huì)后評(píng)價(jià)，是頭腦風(fēng)暴法的三個(gè)核心階段3.注意事項(xiàng)——選怎樣的人一起“頭腦風(fēng)暴”？方法論學(xué)者－預(yù)測(cè)專家設(shè)想產(chǎn)生者－專業(yè)領(lǐng)域?qū)＜曳治稣撸瓕I(yè)領(lǐng)域高級(jí)專家演繹者－有較高推斷思維的專家組成：選擇：與會(huì)者感到平等，一視同仁數(shù)目：一般6～10人與會(huì)專家研究領(lǐng)域與討論問(wèn)題一致不僅關(guān)注專家知識(shí)與閱歷，而且關(guān)注專家表達(dá)力專家不許評(píng)價(jià)！——要到評(píng)估階段才能進(jìn)行評(píng)價(jià)規(guī)則一討論評(píng)價(jià)支持宣揚(yáng)提問(wèn)皺眉咳嗽冷漠嘆氣創(chuàng)造性見(jiàn)解評(píng)價(jià)如何組織好一次“頭腦風(fēng)暴”？異想天開(kāi)！

——說(shuō)出能想到的任何主意規(guī)則二規(guī)則三越多越好！——重?cái)?shù)量而非質(zhì)量見(jiàn)解無(wú)專利！

——鼓勵(lì)綜合數(shù)種見(jiàn)解或在他人見(jiàn)解上進(jìn)行發(fā)揮規(guī)則四集思廣益，團(tuán)隊(duì)的疊加性！4.頭腦風(fēng)暴法評(píng)價(jià)優(yōu)點(diǎn)：交流產(chǎn)生碰撞，激發(fā)創(chuàng)造性思想，可在短期內(nèi)得到大量創(chuàng)造性的Idea；缺點(diǎn)：1)人數(shù)和代表性受限制；通過(guò)會(huì)議，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廣泛。2)權(quán)威影響；3)從眾心理，隨大流；4)易受表達(dá)能力的影響。一個(gè)好的組織者，可以將頭腦風(fēng)暴的優(yōu)點(diǎn)發(fā)揮到極致，將其缺點(diǎn)減至最低。頭腦風(fēng)暴法示例有一年，美國(guó)北方格外嚴(yán)寒，大雪紛飛，電線上積滿冰雪，大跨度的電線常被積雪壓斷，嚴(yán)重影響通信。過(guò)去，許多人試圖解決這一問(wèn)題，但都未能如愿以償。后來(lái)，電信公司經(jīng)理應(yīng)用非模型預(yù)測(cè)法的頭腦風(fēng)暴法，嘗試解決這一難題。他召開(kāi)了頭腦風(fēng)暴座談會(huì)，參加會(huì)議的是不同專業(yè)的技術(shù)人員。會(huì)上大家七嘴八舌地進(jìn)行議論，不到一小時(shí)，與會(huì)的10名技術(shù)人員共提出90多條新設(shè)想：設(shè)計(jì)一種專用的電線清雪機(jī)；用電熱來(lái)化解冰雪；用振蕩技術(shù)來(lái)清除積雪；能否帶上幾把大掃帚，乘坐直升機(jī)去掃電線上的積雪。最后，一種簡(jiǎn)單可行且高效率的清雪方法想了出來(lái)：依靠高速旋轉(zhuǎn)的螺旋槳即可將電線上的積雪迅速扇落。這是在英國(guó)Bristol車(chē)站拍的幾張照片。問(wèn)：箱體上的刺狀物是干什么用的？頭腦風(fēng)暴：英國(guó)有很多戶外雕像，常?？吹降裣駶M頭滿臉的鳥(niǎo)屎，慘不忍睹。有什么辦法解決？2.1.3德?tīng)柗疲―elphi）法Delphi，是一處古希臘遺址，在Delphi城中有一座阿波羅神殿，阿波羅是傳說(shuō)中的預(yù)測(cè)神，眾神每年集會(huì)于Delphi城以預(yù)測(cè)未來(lái)。德?tīng)柗品ㄊ遣捎煤冋{(diào)查，對(duì)與所預(yù)測(cè)問(wèn)題有關(guān)的領(lǐng)域的專家分別提出問(wèn)題，而后將他們的回答予以統(tǒng)計(jì)、整理、反饋。經(jīng)過(guò)多次反復(fù)循環(huán)，得到一個(gè)比較一致的且可靠性也比較大的結(jié)論。

一、原理、步驟和特點(diǎn)1.確定預(yù)測(cè)主題，做好組織準(zhǔn)備預(yù)測(cè)主題就是所要研究和解決的問(wèn)題。可以是項(xiàng)目,決策者的需求等等。成立一個(gè)預(yù)測(cè)領(lǐng)導(dǎo)小組,做好人員的配備,同時(shí)要有資金保障。2.選擇專家對(duì)預(yù)測(cè)的目標(biāo)比較了解，有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)或理論水平，富于創(chuàng)造性和判斷力。在選擇時(shí)應(yīng)注意以下兩方面的問(wèn)題：1）來(lái)源廣泛。一般實(shí)行“三三制”。本企業(yè)、本部門(mén)專家，1/3。與本企業(yè)關(guān)系密切的行業(yè)專家，1/3。有影響力的專家，1/3。2）專家人數(shù)視預(yù)測(cè)主題規(guī)模而定。專家小組人數(shù)一般以10-50人為宜。但對(duì)重大問(wèn)題的預(yù)測(cè)，專家小組的人數(shù)可擴(kuò)大到100名左右。3.預(yù)測(cè)過(guò)程一般分為四輪，

第一輪，確定預(yù)測(cè)事件。根據(jù)所要預(yù)測(cè)的主題以各種形式提出有關(guān)的預(yù)測(cè)事件。預(yù)測(cè)項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)小組確定；先征求少量專家意見(jiàn)集中后確定。設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)事件一覽表。第二輪，初次預(yù)測(cè)。將表發(fā)給專家，要求對(duì)表中所列各事件作出評(píng)價(jià)，并相應(yīng)地提出其評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)的理由，還需補(bǔ)充哪些資料?；厥眨y(tǒng)計(jì)處理，并把結(jié)果再返回給專家。第三輪，修改預(yù)測(cè)。將第二輪預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)資料寄給每位專家，再一次進(jìn)行預(yù)測(cè)且充分陳述理由。特別注意讓持異端意見(jiàn)的專家充分陳述理由。（可能是其他專家忽略的外部因素或未曾研究過(guò)的問(wèn)題）

第四輪，最后預(yù)測(cè)。專家成員再次進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)小組對(duì)回答結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，計(jì)算出每一事件的中位數(shù)和四分位點(diǎn)，得出最終的帶有相應(yīng)中位數(shù)和四分位點(diǎn)日期、數(shù)字或等級(jí)等結(jié)果的事件一覽表。4.確定預(yù)測(cè)值，作出預(yù)測(cè)結(jié)論對(duì)專家應(yīng)答結(jié)果進(jìn)行量化分析和處理，是德?tīng)柗品A(yù)測(cè)的最后階段，也是最重要的階段。處理方法和表達(dá)方式，取決于預(yù)測(cè)問(wèn)題的類(lèi)型和對(duì)預(yù)測(cè)的要求。Delphi法的特點(diǎn)1.匿名性——消除了專家會(huì)議法的不足。2.反饋性——分析比較，相互啟發(fā)，發(fā)揚(yáng)了專家會(huì)議法的優(yōu)點(diǎn)。3.統(tǒng)計(jì)性——用統(tǒng)計(jì)方法綜合專家們的意見(jiàn)，定量表示預(yù)測(cè)結(jié)果。多輪反復(fù)，預(yù)測(cè)值趨于收斂。實(shí)例：黃山風(fēng)景區(qū)索道工程環(huán)境影響問(wèn)題的預(yù)測(cè)共邀15名專家：專業(yè)：5名全國(guó)環(huán)境評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)委員會(huì)高級(jí)專家；5名環(huán)境管理專家；1名生態(tài)專家；2名風(fēng)景區(qū)規(guī)劃專家;2名黃山風(fēng)景區(qū)管理者學(xué)術(shù)資歷：6名教授；9名副教授及高級(jí)工程師；部門(mén)：高校6人；管理部門(mén)2人；科研單位6人；設(shè)計(jì)單位1人地域：北京7人；上海2人；天津1人；安徽2人；江蘇省、江西省和浙江省各一人。因此，可以認(rèn)為專家組成員具有廣泛的代表性，且層次均相當(dāng)高，這些專家都曾來(lái)過(guò)黃山，對(duì)黃山都有一定的熟悉和了解。二、專家意見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)處理統(tǒng)計(jì)處理的依據(jù)：專家意見(jiàn)的概率分布服從或接近正態(tài)分布。意見(jiàn)結(jié)果：數(shù)量或時(shí)間；排序；概率（可能性大?。?.對(duì)數(shù)量或時(shí)間答案的處理例2.1

某部門(mén)采用Delphi法預(yù)測(cè)我國(guó)2017年的石油產(chǎn)量（單位：億噸）。16位專家在最后一輪的預(yù)測(cè)值是（排序后）：2.35，2.38，2.40，2.40，2.40，2.45，2.47，2.50，2.50，2.50，2.51，2.53，2.55，2.60，2.60,2.65問(wèn)題：期望值？預(yù)測(cè)區(qū)間？處理方法：用中位數(shù)和上下四分位點(diǎn)處理數(shù)據(jù)，求出預(yù)測(cè)的期望值和預(yù)測(cè)區(qū)間。把專家們的回答按從小到大的順序排列。例如：當(dāng)有n個(gè)專家時(shí)，共有n個(gè)(包括重復(fù)的)答數(shù)排列如下：中位數(shù)是將排序數(shù)據(jù)分成兩個(gè)含有相同數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)的部分的數(shù)值。下四分位點(diǎn)是將排序數(shù)據(jù)的第一個(gè)1/4與第二個(gè)1/4分開(kāi)的數(shù)值；上四分位點(diǎn)是將第三個(gè)1/4與第四個(gè)1/4分開(kāi)的數(shù)據(jù)。

例2.2

某部門(mén)采用Delphi法預(yù)測(cè)我國(guó)2017年的石油產(chǎn)量。16位專家在最后一輪的預(yù)測(cè)值分別是（按從小到大的順序排列）(單位：億噸，數(shù)據(jù)為假設(shè))：2.10，2.15，2.18，2.16，2.02，2.07，2.14，2.09，2.06，2.10，2.07，2.19，2.23，2.05，2.16,2.03

x中=（x8+x9

）/2=2.095

（億噸）

（億噸）（億噸）有一半的專家認(rèn)可產(chǎn)量將在區(qū)間[2.065,2.16]之中。預(yù)測(cè)的期望值為2.095億噸。均值與中位數(shù)的比較3，4，5，6，73，4，5，6，10均值易受極端數(shù)值的影響。若存在極端數(shù)值，中位數(shù)不受影響，但均值向該極端方向移動(dòng)。問(wèn)題：為什么用中位數(shù)而不用平均數(shù)？預(yù)測(cè)與決策-No.4內(nèi)容回顧2.1專家預(yù)測(cè)法2.1.1專家意見(jiàn)匯總預(yù)測(cè)法2.1.2頭腦風(fēng)暴法2.1.3Delphi法問(wèn)題1Delphi法的步驟？問(wèn)題2Delphi法的特點(diǎn)？問(wèn)題3對(duì)確定數(shù)的數(shù)據(jù)（數(shù)量或時(shí)間答案）如何處理？引入：?jiǎn)栴}1對(duì)等級(jí)比較答案如何處理？問(wèn)題2對(duì)主觀概率答案如何處理？問(wèn)題3派生Delphi法及Delphi法的評(píng)價(jià)準(zhǔn)備：主題、組織、專家選擇過(guò)程：1）確定預(yù)測(cè)事件：形成事件一覽表。2）初次預(yù)測(cè)：發(fā)征詢調(diào)查表，提供相關(guān)資料，要求評(píng)價(jià)，并說(shuō)明理由。3）修改預(yù)測(cè)：將初次預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果及補(bǔ)充材料發(fā)給專家，請(qǐng)?jiān)俅晤A(yù)測(cè)。幾段意見(jiàn)者充分陳述理由。4）最后預(yù)測(cè)：根據(jù)上輪預(yù)測(cè)結(jié)果做統(tǒng)計(jì)處理，得出帶有相應(yīng)中位數(shù)和上下四分位點(diǎn)的預(yù)測(cè)事件一覽表。預(yù)測(cè)：分析處理，得出預(yù)測(cè)結(jié)果。例2.6在對(duì)中國(guó)制造2025的重點(diǎn)領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，發(fā)給93位專家的征詢表中的第一題是：“您認(rèn)為中國(guó)制造2025在下列各項(xiàng)目中哪幾項(xiàng)應(yīng)作為其重點(diǎn)領(lǐng)域？”（請(qǐng)選擇其中3項(xiàng)，并按其重要性進(jìn)行排序）a.新一代信息技術(shù)；b.人工智能；c.航空航天裝備；d.海洋工程裝備及高技術(shù)船舶；e.先進(jìn)軌道交通裝備；f.節(jié)能與新能源汽車(chē)；g.電力裝備；h.農(nóng)機(jī)裝備；i.新材料；j.生物醫(yī)藥及高性能醫(yī)療設(shè)備。本例中要求選擇3個(gè)項(xiàng)目排序，則評(píng)第1位的給3分，第2位的給2分，第3位的給1分，沒(méi)選上的給0分。假設(shè)對(duì)第三輪征詢表作出回答的專家人數(shù)N=93：贊成a項(xiàng)排第一位的專家有71人（即Na,1=71），贊成a

項(xiàng)排第二位的專家有15人（Na,2=15），贊成a

排第三位的有2人（Na

,3=2）。a

項(xiàng)目的總得分為：3ⅹ71+2ⅹ15+1ⅹ2=2452.對(duì)等級(jí)比較答案的處理由專家對(duì)其余9各項(xiàng)目的評(píng)分結(jié)果，可得到按重要性排在前三位的三個(gè)領(lǐng)域。3.對(duì)主觀概率答案的處理例2.4某德?tīng)柗品ǖ恼髟儽碇?，要求各專家預(yù)測(cè)某項(xiàng)新技術(shù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)成功的可能性。參加預(yù)測(cè)的共有10位專家，對(duì)開(kāi)發(fā)成功的主觀概率估計(jì)如下：3人估計(jì)為0.72人估計(jì)為0.84人估計(jì)為0.61人估計(jì)為0.2主觀概率的中位數(shù)為0.65，而加權(quán)平均值為：(3×0.7+2×0.8+4×0.6+1×0.2)/10=0.63上、下四分位數(shù)可相應(yīng)求得。0.20.60.60.60.60.70.70.70.80.8可轉(zhuǎn)化為數(shù)量答案的處理：三、Delphi法的特點(diǎn)1.匿名性——消除了專家會(huì)議法的不足。2.反饋性——分析比較，相互啟發(fā)，發(fā)揚(yáng)了專家會(huì)議法的優(yōu)點(diǎn)。3.統(tǒng)計(jì)性——用統(tǒng)計(jì)方法綜合專家們的意見(jiàn)，定量表示預(yù)測(cè)結(jié)果。多輪反復(fù)，預(yù)測(cè)值趨于收斂。四、Delphi法的派生與評(píng)價(jià)派生Delphi法分為兩大類(lèi)：1）保持經(jīng)典德?tīng)柗品ǖ幕咎攸c(diǎn)；2）改變其中的一個(gè)或幾個(gè)特點(diǎn)。1、派生Delphi法1）保持原特點(diǎn)：匿名性、反饋性、統(tǒng)計(jì)性

列出預(yù)測(cè)事件一覽表（小組擬定或征詢專家意見(jiàn)）提供背景材料（第一輪）結(jié)果處理時(shí)給權(quán)威加權(quán)2）改變?cè)攸c(diǎn)：主要是匿名性和反饋性部分取消匿名性

第一輪匿名——口頭辯論——匿名詢問(wèn)部分取消反饋只向?qū)＜姨峁┣耙惠喌纳?、下四分位點(diǎn)，不提供中位數(shù)。2.Delphi法的評(píng)價(jià)優(yōu)點(diǎn)：收斂性（即使不收斂，也能使問(wèn)題明朗化）限制小，費(fèi)用較低準(zhǔn)確性高缺點(diǎn)：受主觀因素的影響（專家學(xué)識(shí)、心理、興趣）專家預(yù)測(cè)缺乏理論論證技術(shù)還不夠成熟（專家、征詢表）2.2.1指標(biāo)預(yù)測(cè)法指標(biāo)預(yù)測(cè)法是根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中各種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化，來(lái)分析判斷市場(chǎng)未來(lái)發(fā)展變化趨勢(shì)的方法。指標(biāo)預(yù)測(cè)法是在研究分析歷史經(jīng)濟(jì)形勢(shì)波動(dòng)的主要原因和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系（或給出預(yù)警界限），監(jiān)控了解市場(chǎng)行情變化，據(jù)此指導(dǎo)宏觀管理與微觀管理決策。指標(biāo)預(yù)測(cè)法一般可分為領(lǐng)先落后指標(biāo)法、擴(kuò)散指數(shù)法和合成指數(shù)法。2.2指標(biāo)預(yù)測(cè)法與類(lèi)比法領(lǐng)先落后指標(biāo)法是根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有關(guān)指標(biāo)的變化同市場(chǎng)變化之間在時(shí)間上的先后順序，來(lái)分析、判斷、預(yù)測(cè)市場(chǎng)發(fā)展前景的一種預(yù)測(cè)方法。通常按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)同市場(chǎng)變化的時(shí)間先后順序，經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)大致分為三類(lèi)：(1)先期指標(biāo)，也稱先行指標(biāo)，是指其循環(huán)轉(zhuǎn)折變化出現(xiàn)的時(shí)間穩(wěn)定地領(lǐng)先于經(jīng)濟(jì)景氣循環(huán)相應(yīng)轉(zhuǎn)折變化的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。如貨幣供應(yīng)量、期貨指數(shù)、合同、訂單、處于上游領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等。1.指標(biāo)(2)同步指標(biāo)，也稱一致指標(biāo)，是指其循環(huán)轉(zhuǎn)折變化在出現(xiàn)時(shí)間上與經(jīng)濟(jì)景氣循環(huán)轉(zhuǎn)折變化幾乎同時(shí)出現(xiàn)（誤差不超過(guò)2個(gè)月）的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)總產(chǎn)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、個(gè)人收入、企業(yè)利潤(rùn)、銷(xiāo)售等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。(3)滯后指標(biāo)，也稱遲行指標(biāo)，是指其循環(huán)轉(zhuǎn)折變動(dòng)在出現(xiàn)的時(shí)間上穩(wěn)定地落后于經(jīng)濟(jì)景氣循環(huán)變動(dòng)相應(yīng)轉(zhuǎn)折點(diǎn)（約3個(gè)月以上，半個(gè)周期以內(nèi)）的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。如CPI（consumer

price

index）我國(guó)的滯后指標(biāo)主要有：全民固定資產(chǎn)投資、商業(yè)貸款、財(cái)政收支、零售物價(jià)總指數(shù)、消費(fèi)品價(jià)格指數(shù)、集市貿(mào)易價(jià)格指數(shù)等共6項(xiàng)。滯后指標(biāo)有助于驗(yàn)證領(lǐng)先指標(biāo)所表示的經(jīng)濟(jì)趨向是否真實(shí)。

選擇哪些指標(biāo)作為預(yù)警分析的指標(biāo)體系，預(yù)示市場(chǎng)行情波動(dòng)，可由理論分析和經(jīng)驗(yàn)觀測(cè)兩種方式確定。通常對(duì)歷史資料的分析，可以尋找并發(fā)現(xiàn)各種指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)周期反映在時(shí)間上的先期、同步或落后于經(jīng)濟(jì)周期轉(zhuǎn)折點(diǎn)而發(fā)生變動(dòng)的重復(fù)性和規(guī)則性，根據(jù)相關(guān)關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)變動(dòng)。

擴(kuò)散指數(shù)法（DI）是根據(jù)一批領(lǐng)先經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的升降變化，計(jì)算出上升指標(biāo)的擴(kuò)散指數(shù)，以擴(kuò)散指數(shù)為依據(jù)來(lái)判斷市場(chǎng)未來(lái)的景氣情況。

用擴(kuò)散指數(shù)法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，要預(yù)先選擇能反映整個(gè)市場(chǎng)景氣情況的領(lǐng)先發(fā)生變化的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（設(shè)為C個(gè)），并在對(duì)各個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)循環(huán)波動(dòng)進(jìn)行測(cè)定的基礎(chǔ)上，確定在某一時(shí)點(diǎn)上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的指標(biāo)（“+”號(hào)指標(biāo)）的個(gè)數(shù)（設(shè)為A個(gè)），然后由下列擴(kuò)散指數(shù)的計(jì)算公式，算出該時(shí)點(diǎn)的擴(kuò)散指數(shù)：

DI=(A／C)×1002.擴(kuò)散指數(shù)據(jù)國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)DI>50,達(dá)到60以上時(shí)，表示市場(chǎng)處于上升狀態(tài)，即市場(chǎng)未來(lái)會(huì)出現(xiàn)景氣情況。當(dāng)DI=50時(shí)，便認(rèn)為市場(chǎng)已經(jīng)到達(dá)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，即市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展由上升而下降，或由下降而轉(zhuǎn)上升。當(dāng)DI<50時(shí)，達(dá)到40或以下時(shí)，表示市場(chǎng)處于下降狀態(tài)，即市場(chǎng)未來(lái)會(huì)出現(xiàn)不景氣情況。例2.7

某城市研制了一套經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)總數(shù)為200個(gè)，上個(gè)月應(yīng)用此系統(tǒng)得出擴(kuò)散指數(shù)為55。本月監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)，這些指標(biāo)中有120個(gè)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。根據(jù)擴(kuò)散指數(shù)計(jì)算公式，即可得本月的擴(kuò)散指數(shù)為：DI=(A／C)×100=（120／200）×100=60由此說(shuō)明，該市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)上升指標(biāo)大于下降指標(biāo)數(shù)，市場(chǎng)處于上升狀態(tài)，處于景氣空間的前期，下期市場(chǎng)仍將上升。思考練習(xí)：已知幾個(gè)先行指標(biāo)的時(shí)間序列先后數(shù)值的增減變化資料如下表所示。指標(biāo)時(shí)間序號(hào)123456789101112A/C(%)1++++++++2+++++++3++00+004++++500++++++++6+++++注：“+”為增，空格為減，“0”為持平。表指數(shù)增減變化表(1)求出6個(gè)時(shí)間序列的擴(kuò)散指數(shù)；(2)畫(huà)擴(kuò)散指數(shù)的圖形；(3)指出相對(duì)應(yīng)的峰點(diǎn)和谷點(diǎn)。問(wèn)題：合成指數(shù)法（CI），是既能分析經(jīng)濟(jì)形勢(shì)或市場(chǎng)行情變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，又能在某種意義上反映經(jīng)濟(jì)形勢(shì)或市場(chǎng)行情波動(dòng)振幅的一種關(guān)于市場(chǎng)景氣情況的預(yù)測(cè)方法。

例如，中國(guó)物流業(yè)景氣指數(shù)(LPI)是由中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)發(fā)布的，由業(yè)務(wù)總量、新訂單、從業(yè)人員、庫(kù)存周轉(zhuǎn)次數(shù)、設(shè)備利用率5項(xiàng)指數(shù)加權(quán)合成的，反應(yīng)我國(guó)物流業(yè)發(fā)展運(yùn)行總體情況的一個(gè)合成指數(shù)。3.合成指數(shù)思考題：1.中國(guó)物流業(yè)景氣指數(shù)具體是如何構(gòu)成的？如何計(jì)算的？2.居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（Consumerpriceindex,CPI）的含義？指數(shù)的構(gòu)成？如何計(jì)算？類(lèi)比法是指利用兩事物發(fā)生的時(shí)間差異和形式上相同或相似，借用先行的、同類(lèi)的、相似的事物的有關(guān)參數(shù)，來(lái)推斷預(yù)測(cè)目標(biāo)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與可能水平的一種對(duì)比推理預(yù)測(cè)方法。

類(lèi)比法一般適用于開(kāi)拓新市場(chǎng)、預(yù)測(cè)顧客潛在購(gòu)買(mǎi)力和需求量、預(yù)測(cè)新商品長(zhǎng)期的銷(xiāo)售變化規(guī)律等。類(lèi)比法按應(yīng)用形式可分為產(chǎn)品類(lèi)比法、地區(qū)類(lèi)比法、行業(yè)類(lèi)比法、局部總體類(lèi)比法。2.2.2類(lèi)比法（1）產(chǎn)品類(lèi)比法有許多產(chǎn)品在功能、構(gòu)造、技術(shù)等方面具有相似性，這些產(chǎn)品的市場(chǎng)發(fā)展規(guī)律也往往會(huì)呈現(xiàn)某種相似性。（2）地區(qū)類(lèi)比法地區(qū)類(lèi)比法是依據(jù)其他地區(qū)（或國(guó)家）曾經(jīng)發(fā)生過(guò)的事件來(lái)進(jìn)行類(lèi)推的市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法。同一產(chǎn)品在不同地區(qū)有領(lǐng)先滯后的時(shí)差，可以根據(jù)領(lǐng)先地區(qū)的市場(chǎng)情況類(lèi)推滯后地區(qū)的市場(chǎng)。在缺乏調(diào)查資料的情況下，也可以將其他國(guó)家產(chǎn)品或相似產(chǎn)品的市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)，作為本國(guó)同類(lèi)產(chǎn)品或相似產(chǎn)品市場(chǎng)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。例2.8

假設(shè)某企業(yè)建立的連鎖店A在過(guò)去6年中的市場(chǎng)銷(xiāo)售額如表2.5所示，目前該公司將新建連鎖店B，采用類(lèi)比分析法，分析連鎖店B的市場(chǎng)銷(xiāo)售發(fā)展趨勢(shì)和銷(xiāo)售額。年份201120122013201420152016銷(xiāo)售額（百萬(wàn)元）2.402.502.753.334.638.33環(huán)比指數(shù)1.001.041.101.211.391.80表2.5連鎖店A的銷(xiāo)售額資料根據(jù)企業(yè)和市場(chǎng)研究資料，連鎖店B與連鎖店A經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)基本相同，其他配貨送貨方式也基本相同，只是連鎖店B建立在較繁華的區(qū)域，估計(jì)連鎖店B在2017年的銷(xiāo)售量可能是連鎖店A在2011年銷(xiāo)售額的2.1倍。根據(jù)連鎖店A的發(fā)展規(guī)律將可類(lèi)比預(yù)測(cè)連鎖店B的銷(xiāo)售情況。2017年連鎖店B的銷(xiāo)售額預(yù)測(cè)值為：

2.4×2.1=5.04（百萬(wàn)元）2018年連鎖店B的銷(xiāo)售額預(yù)測(cè)值為：

5.04×1.04=5.24（百萬(wàn)元）2019年連鎖店B的銷(xiāo)售額預(yù)測(cè)值為：

5.24×1.1=5.76（百萬(wàn)元）根據(jù)銷(xiāo)售量數(shù)據(jù)，可以求出環(huán)比指數(shù)，可見(jiàn)連鎖店A在開(kāi)業(yè)后其銷(xiāo)售額呈逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，其增長(zhǎng)幅度分為三個(gè)階段：前兩年，增長(zhǎng)幅度在4%—6%之間，第三年增長(zhǎng)幅度為10%，最后三年增長(zhǎng)速度成倍變化。因此，連鎖店A的銷(xiāo)售額變化規(guī)律為：前兩年為企業(yè)生命周期的誕生期的前段，2013—2014年屬于誕生期后段，從2013年起，開(kāi)始進(jìn)入成長(zhǎng)期。（3）行業(yè)類(lèi)比法

行業(yè)類(lèi)比法是根據(jù)同一產(chǎn)品在不同行業(yè)使用時(shí)間的先后，利用該產(chǎn)品在先使用行業(yè)所呈現(xiàn)出的特性，類(lèi)推該產(chǎn)品在后使用行業(yè)的規(guī)律。韓城花椒；花椒酸奶（4）局部總體類(lèi)比法

局部總體類(lèi)比法是通過(guò)典型調(diào)查或其他方式進(jìn)行一些具有代表性的調(diào)查，分析市場(chǎng)變化動(dòng)態(tài)及發(fā)展規(guī)律，預(yù)測(cè)和類(lèi)推全局或大范圍的市場(chǎng)變化。2.3.1主觀概率法主觀概率是相對(duì)客觀概率而言的。通常我們把基于柯?tīng)柲缏宸蚬硐到y(tǒng)上的概率稱為客觀概率。它是隨機(jī)事件的一種客觀屬性，同人們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界上能觀察到的客觀現(xiàn)象相符合。在估計(jì)主觀概率時(shí)，各專家的估計(jì)值往往不同，一般采用主觀概率加權(quán)平均法和累計(jì)概率中位數(shù)法進(jìn)行計(jì)算處理。2.3概率預(yù)測(cè)法主觀概率加權(quán)平均法是以主觀概率為權(quán)數(shù)，對(duì)專家各種預(yù)測(cè)意見(jiàn)進(jìn)行加權(quán)平均以作為專家集體預(yù)測(cè)結(jié)果的方法，上、下四分位數(shù)表示專家們預(yù)測(cè)結(jié)果的分散程度。

1.主觀概率加權(quán)平均法主觀概率加權(quán)平均法的基本過(guò)程為：1)確定各種可能情況的主觀概率；2)主觀概率加權(quán)平均，計(jì)算綜合預(yù)測(cè)值；3)根據(jù)以往預(yù)測(cè)誤差或?qū)嶋H情景，修正預(yù)測(cè)結(jié)果。例2.9

某德?tīng)柗品ǖ恼髟儽碇?，要求各專家預(yù)測(cè)某項(xiàng)新技術(shù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)成功的可能性。參加預(yù)測(cè)的共有10位專家，對(duì)開(kāi)發(fā)成功的主觀概率估計(jì)如下：3人的估計(jì)為0.7，2人估計(jì)為0.8，4人估計(jì)為0.6，1人估計(jì)為0.2。則主觀概率的加權(quán)平均值為：(3×0.7+2×0.8+4×0.6+1×0.2)/10=0.63上、下四分位數(shù)可相應(yīng)求得。如果根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，人們?cè)谛录夹g(shù)、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中通常采取保守的態(tài)度，實(shí)際成功的概率約高于預(yù)測(cè)值2%。因此，我們將預(yù)測(cè)值增加2%進(jìn)行修正，則經(jīng)修正的該新技術(shù)開(kāi)發(fā)成功的可能性為0.63×（1+2%）=0.6426。累計(jì)概率中位數(shù)法是根據(jù)累計(jì)概率，確定不同意見(jiàn)的預(yù)測(cè)中位數(shù)，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行點(diǎn)估計(jì)的區(qū)間估計(jì)方法。

2.累計(jì)概率中位數(shù)法例2.10

某企業(yè)過(guò)去12個(gè)月的產(chǎn)品銷(xiāo)售量如表2.6所示，現(xiàn)采用主觀概率法對(duì)下個(gè)月的產(chǎn)品銷(xiāo)售量進(jìn)行預(yù)測(cè)。累計(jì)概率中位數(shù)法的基本過(guò)程為：1）對(duì)未來(lái)各種結(jié)果的概率與累計(jì)概率進(jìn)行主觀估計(jì)，建立概率分布函數(shù)；2）根據(jù)概率分布函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通常將累計(jì)概率分布的中位數(shù)，確定為預(yù)測(cè)值的點(diǎn)估計(jì)值。1）提供背景資料給相關(guān)專家；2）編制主觀概率調(diào)查表。調(diào)查表中列出不同狀態(tài)（銷(xiāo)售額）可能實(shí)現(xiàn)的多個(gè)層次的概率，如0.010,0.125,…,0.99等，由調(diào)查人員填寫(xiě)各種狀態(tài)下的預(yù)測(cè)值。表2.7中第一列累計(jì)概率為0.010的商品銷(xiāo)售量是可能的最小值，表示商品銷(xiāo)售額小于該數(shù)值的可能性僅為1%；而最后一列累計(jì)概率為0.990的商品銷(xiāo)售量是可能的最大數(shù)值，表示商品銷(xiāo)售量小于該數(shù)值的可能性為99%，以此類(lèi)推。累計(jì)概率0.0100.1250.2500.3750.5000.6250.7500.8750.990銷(xiāo)售量3）匯總整理。本例共調(diào)查了6個(gè)人，對(duì)其填寫(xiě)的調(diào)查表進(jìn)行整理匯總，并計(jì)算各欄的平均數(shù)，主觀概率匯總表如表2.8所示。表2.8銷(xiāo)售量主觀概率匯總表被調(diào)查人員編號(hào)累計(jì)概率0.0100.1250.2500.3750.5000.6250.7500.8750.990183858688909395969728184868991939597993808183858790919496482858790929495979858588919597981001021046808488919395969899平均值81.8384.5086.8389.6791.6793.8395.3397.3398.83表2.7主觀概率調(diào)查表被調(diào)查人姓名：編號(hào)：4）做出預(yù)測(cè)。從主觀概率匯總表可見(jiàn)，該公司下個(gè)月銷(xiāo)售量只有1%的可能性小于81.83萬(wàn)件，也只有1%的可能性大于98.83萬(wàn)件，而大于和小于91.67的可能性各為50%，可作為下個(gè)月銷(xiāo)售量期望值的點(diǎn)估計(jì)值。2.3.2交叉影響分析法交叉影響分析法，又稱交叉概率法，通過(guò)主觀估計(jì)每個(gè)事件在未來(lái)發(fā)生的概率，以及事件之間相互影響的概率，利用交叉影響矩陣考察預(yù)測(cè)事件之間的相互作用，進(jìn)而預(yù)測(cè)目標(biāo)事件未來(lái)發(fā)生的可能性。交叉影響分析法的步驟為：1）主觀判斷估計(jì)各種有關(guān)事件發(fā)生的概率，即初始概率。2）構(gòu)造交叉影響矩陣，反映事件相互影響的程度。設(shè)有一組預(yù)測(cè)事件D1,D2,D3,….Dn，估計(jì)各自發(fā)生的初始概率分別為P1,P2,P3,….Pn，事件Di的發(fā)生對(duì)事件Dj的影響程度為aij(i,j=1,2…n)，稱為交互影響系數(shù)，其中aii=0，｜aij｜≤1。若aij﹥0，表示有正影響；aij﹤0，有負(fù)影響；aij=0，沒(méi)有影響。｜aij｜越接近1，表示影響程度越大。交叉影響分類(lèi)無(wú)影響弱負(fù)影響弱正影響強(qiáng)負(fù)影響強(qiáng)正影響很強(qiáng)負(fù)影響很強(qiáng)正影響aij0-0.5+0.5-0.8+0.8-1.0+1.03）根據(jù)事件間相互影響，修正各事件發(fā)生的概率，根據(jù)修正后的結(jié)果作出預(yù)測(cè)。通常利用隨機(jī)數(shù)字表考察各事件是否發(fā)生。如發(fā)生，就根據(jù)戈登提出的經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算已發(fā)生事件對(duì)其它諸事件的交叉影響而產(chǎn)生的過(guò)程概率，全部事件均考察到時(shí)，則完成一次試驗(yàn)；通過(guò)多次試驗(yàn)，最后由試驗(yàn)中各事件發(fā)生的次數(shù)與試驗(yàn)總次數(shù)對(duì)比求得各事件在未來(lái)最終發(fā)生的概率P*，稱為校正概率。試驗(yàn)次數(shù)越多，校正概率越穩(wěn)定，預(yù)測(cè)效果就越理想。①全部事件集合中隨機(jī)抽取一個(gè)事件，如Di;②用隨機(jī)數(shù)法確定事件Di是否發(fā)生，即從0-99中隨機(jī)抽取一數(shù)k，與事件Di的初始概率Pi相比較，如果k>100×Pi，則事件Di不發(fā)生；如果k<100×Pi，則事件Di將發(fā)生;③如果隨機(jī)抽取的事件Di不發(fā)生，將不影響其它事件，其它事件的初始概率均不改變。如果隨機(jī)抽取的事件Di發(fā)生，將影響其它事件，受其影響的各事件的概率將按照交叉影響矩陣，利用公式計(jì)算過(guò)程概率。過(guò)程概率將在該次試驗(yàn)中取代交叉影響矩陣中的初始概率。如果事件Di的發(fā)生對(duì)事件Dj產(chǎn)生影響，則其發(fā)生后，事件Dj的概率Pj將需要進(jìn)行修正。修正公式為：若aij﹥0，則大于，說(shuō)明事件Di推進(jìn)事件Dj的發(fā)生；否則aij﹤0，事件Di阻礙事件Dj的發(fā)生。④再?gòu)氖Ｏ碌奈幢怀槿〉闹T事件中隨機(jī)選擇一個(gè)事件，重復(fù)上述三個(gè)步驟，若該事件發(fā)生了，則對(duì)其它事件的概率進(jìn)行調(diào)整計(jì)算。其中，在用隨機(jī)數(shù)法確定選取事件是否發(fā)生時(shí)，如果該事件的初始概率已經(jīng)被調(diào)整，則將新獲取的隨機(jī)數(shù)與該事件調(diào)整后的概率來(lái)進(jìn)行比較判斷其是否發(fā)生。繼續(xù)進(jìn)行上述模擬過(guò)程，直至n個(gè)事件都被隨機(jī)抽取一次為止，方完成一次試驗(yàn)，稱為一輪模擬。⑤將過(guò)程概率視為初始概率，再進(jìn)行下一輪模擬。通過(guò)多輪模擬，如1000輪或更多次的模擬后，由各事件發(fā)生的次數(shù)與試驗(yàn)總次