预测方法的分类

预测方法的分类郑XX预测方法的分类由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。

据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。

1-1预测方法的分类体系1）按预测技术的差异性分类可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测技术，共五类。

2）按预测方法的客观性分类可分为主观预测方法和客观预测方法两类。

前者主要依靠经验判断，后者主要借助数学模型。

3）按预测分析的途径分类可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析预测方法等。

4）按采用模型的特点分类可分为经验预测模型和正规的预测模型。

后者包括时间关系模型、因果关系模型、结构关系模型等。

1-2 常用的方法分类1)定性分析预测法定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。

定性预测优缺点定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。

定性预测的缺点是：易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。

2)定量分析预测法定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。

通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。

ⅰ时间序列分析预测法时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。

ⅱ因果分析预测法因果分析预测法是以因果性预测原理作指导，以分析预测目标同其他相关事件及现象之间的因果联系，对市场未来状态与发展趋势作出预测的定量分析方法定量预测优缺点定量预测的优点在于：注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。

中国预测术种类很多，博大精深，大多发自《周易》，以之为核心而构成多派支流，形成浩瀚的中国预测学文化，照亮了中华民族几千年的文明史。

下面介绍一些主要的预测方法，供来读者朋友更多了解预测这门学术。

一、龟卜龟卜是发源于殷商时代（或者更早）的最古老的预测术。

主要用于重大国事，军事战争，以及宗庙祭祀等方面的预测。

乃选好优质龟壳灼烧后看其裂纹，以断吉凶。

古时候虽然山川河流众多，且景色皆自然风风貌，龟固然比较多，但到底数量有限，尤其是必须要选择上等好龟，所以终究不是长久之计。

故后面地位稍微低下的诸侯大臣便用兽骨代替。

断出吉凶后，往往就将其断语刻在龟甲或兽骨的残片上，这就是我们今天所出土的大批甲骨文绝大多数都是有关占卜祭祀内容的原因。

传到后代，由于龟卜仪式和程序的烦琐，对选材的要求高，操作不方便等原因，以致被后来其他方法所代替。

目前可以从《史记。

龟策列传》和《玉灵照胆经》等少数著作中略窥其貌。

二、大衍筮法即用50根蓍草按照孔子在《易传》中讲的“四营十八变”的操作程序，或者用朱熹在《周易本义》中所讲的操作程序来布卦演卦，其中前者被成为“过揲法”，后者被称为“挂仂法”。

用这种方法排出来的卦，主要采用汉代以前的象数法来断卦，一般被称为“周易古筮法”。

但这种方法所用的蓍草一般生长于北方，且据说只有孔子的故乡山东曲埠产的蓍草才灵验（这或许有故作神秘的成分吧）。

还有一个问题是起卦仍然烦琐费时，所以也逐步被其他术数所代替。

三、式法类主要指的是太乙（又称“太一”），六壬（包括其衍生的“金口诀”），奇门三种，被称为“三式”。

其中奇门最初被称作“阴符”，后来被称为“遁甲”，再后来才被称为“奇门”或者合称“奇门遁甲”。

三式的起源都比较古老，且对古天文学，数学，历法，干支，河洛，六十四卦，二十八宿等方面都要求相当高，综合性特别强，所以非一般术士（尤其在古代）能掌握，基本上都被朝廷极少数为皇族服务的术士和太史令，司天台，钦天监等部门的人员掌握着，遂被尊为高层次术数。

简述预测的概念及其种类预测是根据已有的信息和数据，对未来可能发生的情况、趋势或结果进行估计和预测的过程。

预测通常基于历史数据、统计分析、模型建立和推断等方法。

预测可以分为多种类型，以下是其中几种常见的预测类型：1.时间序列预测：时间序列预测是对时间序列数据中未来观测值进行预测。

它通过分析和建模过去的数据模式、趋势和季节性等特征来估计未来的变化。

常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

2.回归分析：回归分析用于探索变量之间的关系，并根据这些关系进行预测。

它通过拟合一个数学模型来预测一个或多个因变量的值，基于已知的自变量的值。

回归分析可以通过线性回归、多项式回归和逻辑回归等方法进行。

3.机器学习预测：机器学习预测是利用机器学习算法和模型进行预测。

它根据输入的训练数据学习模式，并利用学到的模型对未知数据进行预测。

机器学习预测包括分类、回归、聚类和深度学习等方法。

4.判别分析：判别分析是根据样本的特征信息，将样本分到已知类别中的预测方法。

通过分析样本的属性特征，构建一个判定准则，从而将未知样本分配到预定义类别中。

常见的判别分析方法包括线性判别分析和支持向量机等。

5.场景分析和情景模拟：场景分析预测将未来发展分解为多个可能发生的情景或场景，进行不同情景下的预测和评估。

情景模拟则是在特定情景下进行模型模拟和预测，以评估不同决策方案或政策对未来的影响。

这些预测类型根据不同的数据特点、问题类型和预测目标选择合适的方法。

预测方法应该根据具体问题的需求和数据的特性进行选择和应用，以提供准确、可靠的预测结果。

常用的预测方法讲述预测因果关系是统计学最重要的应用之一，为了更好地探索数据中隐藏信息，诸如回归分析、决策树分析、时间序列分析等常用的预测方法得到了广泛的应用。

一、回归分析回归分析是一种常见的预测方法，是用于研究定自变量与应变量之间相关关系的统计推断，从而预测应变量的趋势及结果。

如果自变量和应变量之间存在某种关联，则称这种关联具有某种回归效应，也称为“反应效应”。

简而言之，通过构建回归模型，我们可以预测应变量的变化，从而进一步实现对自变量的控制，从而达到预测的目的。

二、决策树分析决策树分析是一种以图形方式展示的分类方法，可以较为准确地分类和分析数据趋势，从而预测出因变量的趋势。

它是根据观察资料中的相关变量，以及它们之间的相互关系，结合现实经验，构建出一棵用来表示一组复杂决策问题的“决策树”，从而给出最优条件并最后获得决策结果的方法。

它在数据挖掘领域中应用最为广泛，适用于做出决策和未来趋势判断，因此在预测中发挥着不可替代的作用。

三、时间序列分析时间序列分析又称为时间序列模型，是统计分析中利用数据序列的规律性及相关特性进行分析的一种预测方法。

它可以更加直观地提出某一种事件的趋势以及未来的发展，从而更深入、更准确地分析数据趋势，预测未来变化，从而及早预防风险，提高预测准确性。

时间序列分析在经济预测、投资决策、市场营销等领域都有广泛的应用。

以上是常用的三种预测方法：回归分析、决策树分析和时间序列分析。

这三种预测方法可以很好地用于研究和预测因变量的趋势、回归效应及风险的及早预测。

以上三种预测方法的应用，可大大提高我们对相关课题的理解程度，让我们有效地利用资源，降低风险，实现可持续发展。

预测方法的分类郑XX预测方法的分类由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。

据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。

1-1预测方法的分类体系1）按预测技术的差异性分类可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测技术，共五类。

2）按预测方法的客观性分类可分为主观预测方法和客观预测方法两类。

前者主要依靠经验判断，后者主要借助数学模型。

3）按预测分析的途径分类可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析预测方法等。

4）按采用模型的特点分类可分为经验预测模型和正规的预测模型。

后者包括时间关系模型、因果关系模型、结构关系模型等。

1-2 常用的方法分类1)定性分析预测法定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。

定性预测优缺点定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。

定性预测的缺点是：易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。

2)定量分析预测法定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。

通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。

ⅰ时间序列分析预测法时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。

ⅱ因果分析预测法因果分析预测法是以因果性预测原理作指导，以分析预测目标同其他相关事件及现象之间的因果了解，对市场未来状态与发展趋势作出预测的定量分析方法定量预测优缺点定量预测的优点在于：注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。

预测方法预测的基本理论主要有惯性原理、类推原理、相关原理。

预测的核心问题是预测的技术方法（数学模型）。

预测方法种类繁多，从经典的单耗法、弹性系数法、统计分析法，到目前的灰色预测法、专家系统法和模糊数学法，甚至刚刚兴起的神经网络法、优选组合法和小波分析法。

各种方法都有各自的研究特点、优缺点和适用范围。

一．微分方程模型当我们描述实际对象的某些特性随时间（或空间）而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态、研究它的控制手段时，通常要建立对象的动态微分方程模型。

比较典型的有：传染病的预测模型、经济增长预测模型、蓝切斯特战争预测模型、药物在体内的分布与排除预测模型、人口的预测模型、烟雾的扩散与消失预测模型。

其基本规律随着时间的增长趋势呈指数形式，根据变量的个数建立微分方程模型。

微分方程模型的建立基于相关原理的因果预测法。

该方法的优点：短、中、长期的预测都合适，既能反映内部规律以及事物的内在关系，也能分析两个因素的相关关系，精度相应的比较高，另外对模型的改进也比较容易理解和实现。

缺点：虽然反映的是内部规律，但由于方程的建立是以局部规律的独立性假定为基础，故做中长期预测时，偏差有点大，而且微分方程的解比较难得到。

二．灰色预测模型灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。

其核心体系是灰色预测（G,M）模型，对原始数据作累加生成得到近似的指数规律再进行建模的方法。

优点：不需要很多的数据，一般只需要4个数据，就能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题；能利用微分方程来充分挖掘系统的本质，精度高；能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列，运算简便，易于检验，不考虑分布规律和变化趋势。

缺点：只适用于中短期的预测，只适合指数增长的预测。

预测的基本方法主要分为定量预测和定性预测。

定量预测：
定量预测是使用数学模型和统计方法来预测未来的趋势和结果。

这种方法通常需要大量的历史数据，以便进行统计分析。

常见的定量预测方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习等。

时间序列分析是一种常用的定量预测方法，它通过分析时间序列数据（例如历史销售数据、股票价格等）来预测未来的趋势和变化。

回归分析是一种统计学方法，它通过分析两个或多个变量之间的关系来预测结果。

机器学习是一种通过训练大量数据来自动识别模式并进行预测的方法。

定性预测：
定性预测是使用非数学方法和主观判断来预测未来的趋势和结果。

这种方法通常依赖于专家的经验、知识、直觉和判断力。

常见的定性预测方法包括专家意见、市场调研、SWOT分析等。

专家意见是通过向行业专家、分析师或经验丰富的专业人士咨询，获取他们对未来的预测和看法。

市场调研是通过了解消费者需求、市场趋势和竞争对手情况来预测未来市场变化。

SWOT分析是一种通过分析组织的优势、劣势、机会和威胁来评估组织未来发展潜力的方法。