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定量预测方法定量预测方法是运用统计方法和数学模型进行预测的方法体系，其时间序列法、因果分析法和随机预测法中均有适合饭店经营预测的方法，我们摘取其中一些常用预测方法介绍如下。
一、时间序列预测法时间序列就是把各种经济变量的历史数据按时间先后顺序排列起来的数列。
时间序列预测法就是通过对时间序列及其影响因素的分析，找出其变化的规律，并运用数学模型进行预测。
使用时间序列法时，预测人员应当记住，将来的情况和过去的情况相比会有变化，因此，预测的结果不可能绝对准确，但是通过研究历史上的销售规律性，我们可在一定程度上预见今后销售的发展趋势．为预测提供有用的信息。
时间序列法的主要优点是客观，因为我们是根据历史数据来进行预测的。
时间序列分析通常包括对以下四个成分的分析： ①趋势分析：指长期的发展或下降趋势。
②季节性分析：指一年内的季节性变化，这种变化有一定程度的规律性。
③周期性分析：指在几个阶段内在发展趋势中所表现出来的周期性波动，周期的长度和幅度是不规则的。
④不确定因素分析：指无法预见的随机因素的干扰，如天气突变、自然灾害或突发事故的发生等影响销售的因素。
这个成分最难预测。
时间序列预测方法很多，下面仅介绍最为常用的比率法、移动平均法、加权平均法、指数平滑法、季节指数法在饭店预测中的应用。
1．比率法这种预测方法假定在前个时期发生的情况在不久的将来仍然会发生。
这一预测方法的公今年的营业收入式是：明年的营业收入＝今年的营业收入×去年的营业收入假定今年某饭店的营业收入为5300万元，去年的营业收入为4600万元，那么，使用比率法，明年的营业收入则可预测为：明年的营业收入＝5300万元×（5300万元/4600万元）＝6106.5217（万元）这是一种简单的预测方法，不需要很多数据资料和统计方法，如果发展趋势稳定，或者各个时期的变化比较一致，这种方法在短期预测中可获得相当准确的结果。
2．移动平均法此法假设较近的未来和较近过去与现在的关系密切，而与较远的过去关系不大。
定量预测的方法有哪些
定量预测的方法有以下几种：
1. 时间序列分析：通过对一系列时间序列数据的分析和建模，预测未来的趋势和变化。
2. 回归分析：通过建立因变量和一个或多个自变量之间的数学关系模型，进行预测。
回归分析可以用于预测连续型数据。
3. 神经网络模型：利用神经网络的模式识别和学习能力，建立模型并预测未知数据。
4. 时间序列分解：将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，然后分别进行预测。
5. 面板数据模型：对包含多个个体或单位的面板数据进行分析和建模，预测未来的变化。
6. 时间序列聚类：对相似的时间序列数据进行聚类分析，以预测未来的类别和趋势。
7. 自回归移动平均模型（ARMA）：通过将时间序列数据表示为自回归和移动平
均过程的组合，进行预测。
8. 指数平滑法：通过对时间序列数据进行指数平滑计算，来预测未来的趋势和变化。
9. 非线性回归模型：将因变量和自变量之间的关系模型化为非线性函数，进行预测。
10. 卡尔曼滤波器：利用卡尔曼滤波器的状态估计能力，根据已知的测量数据和系统模型，进行未来状态的预测。
定量预测⽅法（⼆）定量预测⽅法定量预测法，⼜称分析计算法或统计预测法。
它是在占有⽐较完整的历史资料的基础上，通过数据的整理分析，运⽤⼀定的模型或公式对预测对象的未来发展趋势做出定量测算的⼀种⽅法。
定量预测有很多种，按照处理资料的不同，可分为时间序列法和因果分析法。
1、时间序列法时间序列法，⼜称历史延伸法或外推法。
这种⽅法是将⼀经济变量，如销售额等历史数据，按照时间顺序加以排列，然后运⽤⼀定的数学⽅法使其向外延伸，预计市场的未来变化趋势，确定未来的预测值。
它在应⽤于短期预测时效果较好。
时间序列法的具体做法很多，这⾥主要介绍⼏种常⽤的⽅法。
（1）移动平均法移动平均法是在简单平均法的基础上发展起来的。
它不是按照时间序列各期的全部数据来描述趋势，⽽是运⽤靠近预测期前N 项数据的平均值来预测未来时期值。
随着时间的推移，计算平均值所⽤的各个时期也是向后移动的。
移动平均法⼜可以分为⼀次移动平均法和⼆次移动平均法。
⼀次移动平均法是通过⼀次移动平均进⾏预测值的计算。
⼀次移动平均数的计算公式如下：其中：M t(1)--第t期的⼀次移动平均数，作为t+1期的预测值；Xi --第i期的资料数据；N--移动平均的期数。
若时间序列的各项数据经过移动平均后仍不能充分反映时间序列线性趋势，也就是当⼀次移动平均值在N项内还有较⼤曲折时，就不能产⽣精确的结果，应求⼆次移动平均数。
⼆次移动平均法，就是在⼀次移动平均求出变动趋势值的基础上，再对其变动趋势进⾏移动平均，求出移动平均值，以此进⾏预测。
⼆次移动平均数的计算公式如下：式中：Mt(2)--第t期的⼆次移动平均数，作为t+1期的预测值；Mi(1)--第i 期⼀次移动平均数；N--移动平均的期数。
应⽤移动平均法时，移动期数N应灵活取⽤。
⼀般来说，当N取较⼤时，其灵活性降低，对外界波动反映也较慢；当 N取较⼩时，则对外界波动反映快，但是容易把外界的偶然波动误认为发展趋势。
所以 N 的选取是⽤好移动平均法的关键。
第一节定性预测法的含义及特点一、定性预测的含义1、定性预测的概念依靠预测者的专门知识和经验，来分析判断事物未来发展的趋势，称为定性预测。
它要求在充分利用已知信息的基础上，发挥预测者的主观判断力。
定性预测适合预测那些模糊的、无法计量的社会经济现象，并通常由预测者集体来进行。
集体预测是定性预测的重要内容，能集中多数人的智慧，克服个人的主观片面性。
2、定性预测的优缺点定性预测方法简便，易于掌握，而且时间快，费用省，因此得到广泛采用。
特别是进行多因素综合分析时，采用定性预测方法，效果更加显著。
但是，定性预测方法缺乏数量分析，主观因素的作用较大，预测的准确度难免受到影响。
因此，在采用定性预测方法时，应尽可能结合定量分析方法，使预测过程更科学，预测结果更准确。
优点：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。
简单、迅速、省时省费用。
缺点：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，从而容易受人的知识、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做数量上的精确描述。
二、定性预测法的含义及特点1、定性预测法的含义：定性预测法是按照预测要求，参与预测的有关人员依据自己的经验知识，在个人判断基础上提出预测意见，再综合大家意见，做出市场预测的方法。
2、定性预测法的特点：（1）定性预测法与定量预测法的依据不同。
定量预测法的主要依据是市场未来的发展变化趋势，是其过去和现在的延伸。
定性预测法是在没有或很少市场资料的条件下，依据预测者的实践经验和综合分析判断能力，对市场未来的发展变化做出预测。
它所注重的是预测者的判断分析能力。
（2）定性预测法具有广泛的适用性。
与定量预测法相比，定性预测法比较容易掌握。
它不要求预测者具有较高的数学知识水平，容易被预测者接受。
定性预测法还具有费用低、时效性高的特点，这对于市场预测中费用有限或时间比较短的情况十分有利。
（3）定性预测法具有较强的灵活性。
