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定量分析预测法1．确定型决策确定型决策的主要方法有：直观判断法、线性规划法、盈亏分析法。
（1）直观判断法它是指决策的因素很简明，无需复杂的计算，可以直接选择出最优方案的决策方法。
例：某企业生产所需的原材料可从A、B、C三地购得，如果A、B、C三地距该企业的距离相等，运费相同，A、B、C三地的同种原材料价格如下表所示，问该企业应从何地购进原材料？最佳方案。
（3）盈亏分析法盈亏分析是依据与决策方案相关的产品产量（销售量）、成本（费用）和盈利的相互关系，分析决策方案对企业盈利和亏损发生的影响，据此来评价、选择决策的方法。
根据费用与产量的关系将总费用分成固定费用和变动费用。
固定费用是不随产量变化而变化的。
它是一个固定的值，在图上是一条与横坐标平行的线，变动费用是随产量的变化而变化的，而且是成正比例变化，在图上是一条斜线。
把固定费用与变动费用相加就是总费用线（Y）。
销售收入线S和总费用线Y的交点a称为盈亏平衡点（又称保本点），此时销售收入恰好等于总费用，即企业处于不亏不盈的保本状态。
a点把这两条线所夹的范围分成两个区域，a点右边的是盈利区，a点左边的是亏损区。
通过盈亏平衡图可以分析如下问题：①可以判断企业目前的销售量对企业盈利和亏损的影响。
当X＞Xo时，企业在盈利区；当X＜Xo时，企业在亏损区；当X=X0时，企业保本经营。
②可以确定企业的经营安全率。
经营安全率是反映企业经营状况的一个指标。
其计算公式为：X-Xoη= ---------- ╳100%X式中η为经营安全率。
η值越大，说明企业对市场的适应能力越强，企业经营状况越好；η的值越小，企业经营的风险越大经营越差。
一般情出这一点所对应的产量或销售量。
计算公式有三：（1）产量销量法。
即以某一产品的固定费用与变动费用确定盈亏平衡点。
此法适用于单一品种生产的决策分析，或虽属多品种生产，但各品种的固定费用可以划分清楚。
令 W——单件产品价格； Cv——单件产品变动费用；销售收入和总费用可表述为：销售收入：S=W•X 总费用：Y=F+V=F+Cv•X当盈亏平衡时，则S=Y即：W•X=F+ Cv•XF盈亏平衡点的产（销）量，计算公式：Xo=------W-Cv根据此公式，可求产量为X时的利润（P）：P=（W- CV）•X-FP+F 也可求利润为P时的产（销）量（X）：X=--------W-Cv（2）销售额法。
销售预测的定量分析法与定性分析法 定性分析与定量分析是⼈们认识事物时⽤到的两种分析⽅式。
定量分析是依据统计数据，建⽴数学模型，并⽤数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的⼀种⽅法。
定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的⼀种⽅法： ⼀、销售预测的定量分析法主要包括： 1.趋势预测分析法 (1)算术平均法 原理：将若⼲历史时期的实际销售量或销售额作为样本值，求出其算术平均数，并将该平均数作为下期销售量的预测值。
(2)加权平均法 原理：将若⼲历史时期的实际销售量或销售额作为样本值，将各个样本值按照⼀定的权数计算得出加权平均数，并将该平均数作为下期销售量的预测值。
(3)移动平均法 原理移动平均法是从n期的时间数列销售量中选取m期(m数值固定，且m﹤n/2)数据作为样本值，求其m期的算术平均数，并不断向后移动计算观测期+平均值，以最后⼀个m期的平均数作为未来第n+1期销售预测值的⼀种⽅法。
(4)指数平滑法 原理：指数平滑法实质上是⼀种加权平均法，是以事先确定的平滑指数，作为权数进⾏加权计算，预测销售量的⼀种⽅法。
2.因果预测分析法 原理：因果预测分析法是指通过影响产品销售量(因变量)的相关因素(⾃变量)以及它们之间的函数关系，并利⽤这种函数关系进⾏产品销售预测的⽅法。
⼆、销售预测的定性分析法主要包括： 推销员判断法⼜称意见汇集法。
是由企业熟悉市场情况及相关变化信息的经营管理⼈员对由推销⼈员调查得来的结果进⾏综合分析，从⽽作出较为准确预测的⼀种⽅法。
专家判断法： 1.个别专家意见汇集法：分别向每位专家征求对本企业产品未来销售情况的个⼈意见，然后将这些意见再加以综合分析，确定预测值。
2.专家⼩组法：运⽤专家们的集体智慧进⾏判断预测的⽅法。
3.德尔菲法⼜称函询调查法。
它采⽤函询的⽅式，征求各⽅⾯专家的意见，各专家在互不通⽓的情况下，根据⾃⼰的观点和⽅法进⾏预测，然后由企业把各个专家的意见汇集在⼀起，通过不记名⽅式反馈给各位专家，请他们参考别⼈的意见修正本⼈原来的判断，如此反复多次，最终确定预测结果。
定量预测法名词解释定量预测法是一种利用统计学原理，根据具体的假设条件和模型，通过自然现象、历史资料和数据，估计未来观测结果的科学方法。
定量预测法不仅能够准确描述客观事物的状态，而且它可以预测未来发生的事情，并且为决策提供有力的技术支持。
定量预测法中最常用的方法是回归分析，它是一种统计分析技术，可以根据过去的数据，推测未来的趋势。
无论是计算机还是统计手段，它都能够把过去的观测数据进行处理，并得出未来的发展趋势，以便进行有效的管理和决策。
此外，定量预测法还包括概率预测法、蒙特卡洛模拟法、非线性模型预测法和多元预测分析等等。
概率预测法是一种基于概率统计模型，用以估算概率地表现未来可能发生的事物。
蒙特卡洛模拟法是一种模拟分析技术，能够根据统计模型的假设和条件，为决策过程提供有力的参考。
非线性模型预测法则通过对随机模型进行非线性拟合，模拟不确定的系统或环境，以此来预测未来可能发生的情况。
而多元预测分析则是一种概率统计模型，它可以通过分析多个变量之间的关系，得出可靠的结果。
定量预测法是一种全面而有效的决策分析工具，他可以提供准确、可靠的分析结果，来帮助个人和企业制定更明智的决策方案。
它的应用非常广泛，可以涉及到投资决策、企业营销、财务管理、决策分析等等。
它不仅能够有效地提高企业的效率，也可以为管理层提供更准确的决策参考。
虽然定量预测法对于对未来做出准确的预测有着重要的帮助，但也有一些限制和局限性。
定量预测法依赖大量数据来建模，如果模型以及数据本身有什么缺陷，那么这些缺陷就可能会影响预测结果，从而出现偏差。
而且，由于未来无法肯定，所以管理者有时仍然会面临不确定性，定量预测法就不可能补充这一点。
定量预测法是一种综合应用了统计学原理的科学方法，能够做出准确的预测，可以帮助企业和个人制定更明智的决策。
但是，它也有一定的局限性，比如模型和数据的质量，以及不确定性的存在。
因此，在使用定量预测法时，需要对模型及其假设和条件进行细致的分析，从而确保模型的准确性。
定量预测方法定量预测方法种类很多，这里仅介绍常用的趋势外推法、时间序列法、回归预测法和灰色预测法。
1．趋势外推法趋势外推法就是运用直线或曲线拟合模型展开预测的方法。
在运用趋势外推法时，应当根据以获取的市场实际资料分析其发展趋势，挑选预测方案，按预测方案里的有关方法展开运算得出结论财政预算值。
(1)直线趋势法。
直线趋势法的方程为用最轻平方等方法估算a和b的值，创建直线预测模型。
然后再根据变量t的值展开预测。
(2)曲线趋势法。
以二次抛物线为例，曲线趋势法的公式为用最轻平方等方法估算a、b、c的值，创建曲线预测模型。
然后再根据变量t的值展开预测。
2．时间序列法（略）3．重回预测法回归预测法是通过分析自变量与因变量之间的相互关系，根据自变量数值的变化，预测因变量数值变化的一种方法，也可称为相关分析预测法。
这种方法是预测学的基本方法，应用十分广泛。
(1)一元线性重回法。
一元线性重回预测的数学模型就是一元线性方程，其计算公式为(2)二元线性回归法。
二元线性回归预测的数学模型是二元线性方程，其计算公式为4．灰色预测法灰色预测法是指通过分析系统内部各因素之间的相关程度，根据原始数据的生成处理来寻求系统变化规律，以此建立微分方程模型，从而预测市场发展趋势的预测方法。
灰色预测法通过生成法处理系统内的变量。
生成法分为累加生成法和累减生成法。
累加生成法是将原始序列通过累加得到生成序列，即将原始序列的第一个数据作为新序列的第一个数据，将原序列的第二个数据加到第一个数据上，其和作为新序列的第二个数据，将原序列的第三个数据加到第二个数据上，其和作为新序列的第三个数据，依此类推，得到生成序列。
累减生成法是将原始序列的数据前后相减，得到累减生成序列。
销售预测常用的基本方法经济规律的客观性及其可认识性是预测分析方法的基础；系统的、准确的会计信息及其他有关资料是开展预测分析的前提条件。
预测分析所采用的专门方法是随分析对象和预测期限的不同而异的。
尽管方法种类繁多，但从总体上将可归纳为定性分析法和定量分析法两类：1、定量分析法（Quantitative Analysis）也叫数量分析法，即运用现代数学方法对历史数据（包括会计、统计及其他方面的资料）进行科学的加工处理，并建立经济数学模型，以揭示各有关变量之间的规律性联系的一类科学方法。
定量分析法按照预测分析方法论所遵循的原则、依据的理论基础及具体做法不同又分为：（1）因果预测法：是从某项指标与其他有关指标之间的规律性联系中进行分析研究的。
即根据各有关指标之间的内在相互依存、相互制约的关系，建立起相应的因果数学模型，以实现预测目标的一种数学预测方法。
如本、量、利分析法、回归分析法等。
（2）趋势预测法：也叫时间序列法、外推分析法。
是根据某项指标过去和现在按时间顺序排列的数据资料，运用一定的数学方法进行加工、计算，借以预计推断事物未来发展趋势的一种数量分析方法。
其实质是把未来视做过去和现在的延伸。
如简单平均法、移动加权平均法、指数平滑法等。
2、定性分析法（Qualitative Analysis）也叫非数量分析法。
一般是在企业缺乏完备、准确的历史资料的情况下，首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见；然后再通过召开座谈会或函询的方式，对初步预测意见进行修正、补充，并作出预测分析最终结论的专门预测方法。
因此，又称为“判断分析法”或“集合意见法”。
在实际运用中，两类方法可根据实际情况进行必要的结合，以确保预测结果的准确性。
综上所述，预测方法可归纳如下：（1）趋势预测法（trend forecasting method）①简单平均法。
简单平均法是以某产品过去若干时期的实际数值进行简单计算，以过去的平均数值，作为计划期的销售预测值的一种销售预测方法。
定量预测分析法(时间序列、线性回归分析法，模拟法)1．时间序列分析法：按一定时间间隔和事件发生的先后顺序排列起来的数据构成的序列。
——每天、每月或每月的出库量按时间的先后所构成的序列。
用此法意味着预见的未来值仅依赖于历史值，其它变量不管多有价值，一律被忽略——将过去的数据分成几个部分，然后用于外推。
“用于过去六周中每周的库存需求量预测第七周的库存需求量”。
1．1简单平均法：（利用一定期历史数据的平均值作为下一时间的预测值）1nFi = ∑ D i ——i 时段的实际需求数据值（9·1）n i = 1 ——n 预测期内时段的个数1．2 加权平均法：（需求模式呈现某种趋势，在预测时需要注意使用最近的的需求数据，近期数据要比远期的数据对下一时期的需求影响更大。
）——D i 时段的实际需求数据值，——W i权重Fi = ∑（WiDi）/∑Wi=（（W1 D1 + W2D2 +W3 D3 +….+WnDn）/（W1 +W2+ W3+…+Wn）当：权数=1，2，3，…n且单调递增，即满足任何一期的权数都比前期大；同时满足∑Wi = 1时上式表示为：Fi = ∑（WiDi）= W1 D1 + W2D2 +W3 D3 +….+WnDn；（9·2）∑Wi = 11.3 简单移动平均法（在简单移动平均模型里用最新实际值代替最老实际值）Dt-1 + Dt-2 + Dt-3 +….+Dt-nFi =n1.4 指数平滑法：（在某些情况下，最近数据要比较早期的数据更能预测未来，若前提正确时，指数平滑就是逻辑性最强且最为简单的方法）“只用三个数据就可以预测未来。
”即需要上期的预测值、上期需求量和平滑常数αF i = Ft-1 + α ( Dt-1－Ft-1 )F i —新一期预测值α—平滑常数一般库存预测平滑常数α = 0·1 ~0·3Ft-1 上一期预测值Dt-1 上期实际值销售量预测的平滑常数α = 0·3 ~0·7因果关系——线性回归分析——各变量间相互联系又相互制约的关系，此关系又有些不确定性关系——相关关系变量间非确定的相关关系，从统计意义上，给出某种函数表达方程——回归一元线性回归预测法：回归——两个或两个以上的相关变量之间的函数关系。
人力资源需求的预测方法人力资源需求的预测是人力资源规划过程中的重要环节，它通过对企业未来一段时间内的人力资源需求情况进行合理准确的预测，为企业提供人力资源的合理配置和管理决策提供依据。
人力资源需求的预测方法主要包括定量分析法、财务指标法、专家判断法、统计分析法和预测模型法等。
下面将对这些方法进行详细介绍。
定量分析法是通过对企业过去历史数据进行分析和归纳总结，然后利用时间序列分析方法，建立预测模型，预测未来一段时间的人力资源需求。
这种方法适用于企业的需求变化趋势相对稳定的情况下，具有定量分析结果可靠、科学性强的特点。
财务指标法是通过对企业财务数据进行分析，结合企业的业务量、销售额、产值等财务指标，对未来一段时间内的人力资源需求进行预测。
这种方法适用于可以通过财务指标来反映企业业务发展情况的行业和企业。
专家判断法是通过邀请学者、行业专家、企业高层管理人员等具有丰富经验的人员对人力资源需求进行预测。
这种方法适用于企业对人力资源需求的特殊性要求较高的行业，如高科技产业和创新性产业。
统计分析法是通过对各种统计数据进行分析来预测人力资源需求，如人口统计数据、经济发展数据等。
这种方法适用于具备完整的统计数据和相对稳定的环境变量的企业。
预测模型法是建立由多个变量决定的预测模型，通过对这些变量的测量和分析来预测人力资源需求。
这种方法适用于企业人力资源需求受到多个因素影响并且这些因素之间存在一定关联性的情况。
除了以上的方法，人力资源需求的预测还可以通过市场调研、竞争对手分析、员工反馈等方法来进行。
这些方法可以辅助以上的预测方法，提高预测的准确性和可靠性。
总的来说，人力资源需求的预测方法各有侧重，企业可以根据自身情况和需求选择适合的方法。
预测的准确性和可靠性对于人力资源规划的顺利实施至关重要，所以企业在进行人力资源需求预测时应充分考虑各种因素，并综合运用不同的预测方法，以提高预测效果。
同时，在预测过程中需要注意数据的准确性和完整性，避免因数据不准确而导致预测结果的偏差。
定量预测方法【例题】某企业生产一种产品，2010年各月销售量资料如下，预测2011年11.算术平均法销售量预测数=各期销售量之和/期数解：预测销售量= (10+12+13+11+14+16+17+15+12+16+18+19)/12=14.42 2.移动平均法从n期时间数列中选取m期（m<n/2)的数据求算术平均数，不断向后移动，连续计算，直到最后m期的平均数作为未来销售预测值。
销售量预测数=最后m期算术平均销售量解：设m=5，则预测销售量=(15+12+16+18+19)/5=163.修正的移动平均法预测销售量=最后m期平均值+趋势值b趋势值b=最后m期平均值-上一m期移动平均值解：最后m期平均值= (15+12+16+18+19)/5=16上一m期移动平均值= (17+15+12+16+18)/5 =15 .6修正后的移动平均值=16+(16-15.6)=16.44.趋势平均法销售量预测数=基期销售量移动平均值+基期趋势值移动平均数×基期与预测期的时间间隔基期的序数值=时间序列期数-[(m+s-2)/2 ]基期与预测期的时间间隔=（m + s)/2基期趋势值移动平均数=最后一个移动期趋势值之和/ s 基期：以该期为基础进行预测s: 趋势值的移动时期数m：销售量的移动时期数基期的序数值=12-（5+3-2）/2= 9，即第9期为基期基期与预测期的时间间隔=（m+s)/2= 4其趋势值移动平均数=（0.4+0.4+0.4）/3=0.4第9期销售量移动平均数=15.6则2011年1月销售量的预测数=15.6+0.4×4=17.2【练习趋势平均法】设某厂2010年1～12月份的销售额如表所示，预测2011年1设s = 3，m = 5，基期的序数值=12-（5+3-2）/2= 9，即第9期为基期基期与预测期的时间间隔=（m+s)/2= 4其趋势值移动平均数=（4.4+0.4+2.0）/3=2.26第9期销售量移动平均数=962011年1月份销售额预测值=96+4×2.26=105.04要求：（1）用算术平均法预测10月份的销售量？（2）假设m=3，用移动平均法预测10月份的销售量？（3）假设m=5，s=3，用趋势平均法预测10月份的销售量？（4）假设w1=0.2，w2=0.3，w3=0.5，用加权平均法预测10月份的销售量？（5）假设平滑指数为0.4，原来预测9月份的销售量为608，用指数平滑法预测10月份的销售量？解：（1）算术平均法10月份的销售量预测数=（550+560+540+570+600+580+620+610+630）/ 9=584.44（2）移动平均法最后三期的平均值=（620+610+630）/ 3=620上一个移动的平均值=（580+620+610）/3=603.33所以，b=620-603.33=16.6710月份的销售量预测=620+16.67=636.67基期的序数值=9-（5+3-2）/2=6基期与预测期的时间间隔=（5+3）/2=410月份的销售量预测值=596+12.67×4=646.68（4）加权平均法10月份的销售量预测值=620×0.2+610×0.3+630×0.5=622（5）指数平滑法10月份的销售量预测值=0.4×630+（1-0.4）×608=616.8。
定量预测的四种方法有哪些
定量预测的四种方法包括：
1. 时间序列分析：基于历史数据的模型，通过分析数据的趋势、季节性和周期性等特征，进行预测。
常用的时间序列模型包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
2. 回归分析：通过统计方法建立一个预测模型，将影响因素（自变量）与预测目标（因变量）进行定量关系建模。
常用的回归模型有线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
3. 人工神经网络：基于神经网络的模型，模拟人脑的学习和记忆能力，通过调整网络的权重和阈值，进行模式识别和预测。
常用的神经网络模型有前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
4. 机器学习方法：利用机器学习算法，通过学习训练数据集中的模式，建立一个预测模型。
常用的机器学习方法包括决策树、支持向量机、随机森林和深度学习等。
定量预测方法定量预测方法是指利用数学模型和统计分析等定量手段进行预测的方法。
在现代社会中，各行各业都需要对未来的发展趋势进行预测，以便做出正确的决策。
定量预测方法的应用范围非常广泛，涉及到经济、金融、市场营销、生产计划、环境保护等方方面面。
本文将介绍几种常见的定量预测方法，以及它们的特点和适用范围。
首先，我们来介绍一下时间序列分析方法。
时间序列分析是一种常用的定量预测方法，它主要用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征，从而预测未来的发展趋势。
时间序列分析方法通常包括平滑法、趋势分析、周期分析和季节性分析等技术，通过对历史数据的分析，可以得出未来的预测结果。
这种方法适用于对历史数据较为完备，并且具有一定规律性的情况。
其次，我们介绍一种常见的定量预测方法——回归分析。
回归分析是一种通过建立数学模型来预测变量间关系的方法。
它适用于存在自变量和因变量之间关系的情况，通过对历史数据的回归分析，可以得出未来的预测结果。
回归分析方法的优势在于可以量化各个因素对结果的影响程度，从而帮助决策者做出更合理的决策。
除了时间序列分析和回归分析外，还有一种常见的定量预测方法是指数平滑法。
指数平滑法是一种通过对历史数据进行加权平均来预测未来的方法。
它适用于对历史数据较为敏感的情况，可以更好地反映出近期的变化趋势。
指数平滑法的优势在于对近期数据的反映更为敏感，能够更及时地捕捉到变化的趋势。
最后，我们介绍一种常见的定量预测方法——时间序列回归分析。
时间序列回归分析是一种将时间序列分析和回归分析相结合的方法，它适用于存在趋势、季节性和周期性等特征的数据。
通过对历史数据的分析，可以得出未来的预测结果。
时间序列回归分析方法的优势在于能够同时考虑多个因素对结果的影响，从而得出更为准确的预测结果。
综上所述，定量预测方法是一种通过数学模型和统计分析等手段进行预测的方法。
不同的预测方法适用于不同的情况，决策者需要根据具体情况选择合适的方法进行预测。
定量预测方法定量预测方法是指通过数学模型和统计分析来预测未来的趋势和结果。
在商业、金融、科学研究等领域，定量预测方法被广泛应用，能够帮助决策者做出更加准确的决策。
本文将介绍几种常见的定量预测方法，包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种常见的定量预测方法，它基于历史数据，通过分析时间序列的趋势、季节性和周期性，来预测未来的数值。
时间序列分析通常包括平稳性检验、自相关性检验、白噪声检验等步骤。
通过构建合适的时间序列模型，可以对未来的数据进行预测，例如ARIMA模型、季节性模型等。
另一种常见的定量预测方法是回归分析。
回归分析是通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测未来的结果。
在实际应用中，回归分析可以分为简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等不同类型。
通过对历史数据的回归分析，可以得到自变量和因变量之间的函数关系，从而进行未来数值的预测。
除了时间序列分析和回归分析，指数平滑法也是一种常用的定量预测方法。
指数平滑法通过对历史数据进行加权平均，来预测未来的趋势。
指数平滑法通常包括简单指数平滑、双重指数平滑、三重指数平滑等不同类型。
这些方法可以根据历史数据的特点，对未来的数据进行平滑预测，具有一定的准确性和实用性。
在实际应用中，选择合适的定量预测方法需要根据具体问题的特点和数据的性质来决定。
比如，对于具有趋势和季节性的数据，可以选择时间序列分析；对于自变量和因变量之间存在线性关系的数据，可以选择回归分析；对于需要进行平滑预测的数据，可以选择指数平滑法。
在选择方法的同时，还需要考虑模型的稳定性、预测精度和计算效率等因素。
总之，定量预测方法是一种重要的决策工具，能够帮助决策者对未来进行有效的预测。
通过合理选择和应用定量预测方法，可以提高决策的准确性和效率，为企业和组织的发展提供有力支持。
希望本文介绍的定量预测方法能够对读者有所帮助，谢谢！以上就是关于定量预测方法的相关内容，希望对您有所帮助。
