(整理)定量预测方法.

定量预测方法简单平均法 趋势平均法 加权移动平均法 指数平滑法 回归分析法 百分比率递增法定量预测法是指在大量掌握与预测对象有关的各种信息资料的基础上，运用数学方法对资料进行处理，据以建立能够反映各种变量之间的规律性联系的数学模型的预测过程。

对数学方法进一步可以划分为趋势外推法和因果预测法。

趋势外推法是根据预测对象的发展规律，结合企业的各种制约条件对预测对象的未来发展进行分析判断的一种预测方法；因果预测法是指根据各个变量之间的因果关系建立数学模型，对预测对象未来发展趋势的预测。

主要的数学预测方法有： （一）简单平均法简单平均法是使用统计中的简单算术平均数的方法进行的预测法。

它是以历史数据为依据，进行简单平均得出的。

n n x x x x ) (2)1(+++=式中：x 表示预测的平均值；x １，x ２，x ｎ表示各个历史时期的实际值；n 表示时期数。

将表中所列数据代入公式：276322630282422)...21(=+++++=+++=n n x x x x (万元)简单平均法计算简单，可以避免某些数据在短期内的波动对预测结果的影响。

但是，这种方法并不能反映预测对象的趋势变化，因而使用的比较少。

《返回页首》（二）趋势平均法趋势平均法是假设未来时期的销售量是与其接近时期的销售量的直接延伸，而与较远时期的销售量关系教小，同时为了尽可能缩小偶然因素的影响，可用最近若干时期的平均值作为预测期的预测值的基础。

例2 假设企业2001年1月~12月的销售额如下表所示。

单位：元800,355000,41000,34000,37000,34000,33=++++其余数字依此类推。

上表中，“变动趋势”的计算方法如下： 38，000-35，800=2，200 其余数字依此类推。

上表中，“三期平均数”的计算方法如下：400,23800,1200,3200,2=++其余数字依此类推。

现在假设某企业在2002年1月份预测其销售额的情况。

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。

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。

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。

(5)物流市场预测的定性预测方法包括(时间序列分析预测
法集中
物流预测的方法主要包括：定性预测方法、定量预测方法。

一、定性预测方法
1.直接归纳法
2.集体意见法
3.头脑风暴法
4.德尔菲法
5.情景分析法
二、定量预测方法
1．时间序列预测法
2．因果预测法
3. 产销平衡法
4. 细分预测法与集成预测法
5. 组合预测法
二、预测的方法：定性预测、时间序列分析、因果联系法和模拟。

1、定性预测属于主观判断，包括情景分析法和德尔菲法等两类。

情景分析法：在推测的基础上，对可能的未来情景加以描述，同时将一些有
关联的单独预测集形成一个总体的综合预测。

德尔菲法：依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法。

这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。

2、时间序列分析：是需求历史数据进行分析而对未来进行预测。

有简单移动平均、加权移动平均、指数平滑等。

加权平均通用公式：新预测= 权系数×销售量+(1-权系数)×老预测; 一阶平滑方程：新预测值=老预测值+权系数×(销售量-老预测)。

⼈⼒资源需求预测的常⽤⽅法是什么 ⼈⼒资源即⼈事，最⼴泛定义是指⼈⼒资源管理⼯作，包含六⼤模块：⼈⼒资源规划、招聘、培训、绩效、薪酬和劳动关系等。

接下来由店铺为⼤家整理出⼈⼒资源需求预测的常⽤⽅法是什么，仅供参考，希望能够帮助到⼤家！ ⼀、定性预测⽅法 1.管理评价法。

管理评价法，是预测企业⼈⼒资源需求最常⽤的⼀种主观预测法。

它是由⾼层管理者、部门经理和⼈⼒资源部专员等⼈员⼀起预测和判断企业在某段时间对⼈⼒资源的需求。

管理评价法可以分为⾃下⽽上的下级估计法和⾃上⽽下的上级估计法两种。

下级估计法是⾸先由基层管理⼈员根据其⽣产能⼒、员⼯流动等情况预测⼈员需求，然后向上级主管部门汇报。

上级估计法是由⾼层管理者根据组织发展⽬标和发展战略以及经营环境等的变化预测⼈员需求。

利⽤管理评价法预测⼈员需求的主要依据是：企业的⽬标、⽣产规模、市场需求、销售或者服务规模、⼈员配置及流动性等。

这种⽅法的主要缺点是：具有较强的主观性，受判断依据以及判断者经验的影响较⼤。

该⽅法通常⽤于中短期预测，并且在预测中将下级估计法和上级估计法结合起来运⽤。

2.现状预测法。

现状预测法是⼀种适⽤于短期预测的最简便的预测⽅法。

这种⽅法假定组织的员⼯总数与结构完全能适应预期的需求，管理者只需要安排适当的⼈员在适当的时间内去补缺即可，如替补晋升和跳槽者的⼯作岗位。

3.经验预测法。

经验预测法，是⼀种利⽤现有情报和资料，根据以往的经验，结合本企业的实际特点，对企业未来员⼯需求进⾏预测的⼀种简便易⾏的预测⽅法。

这种预测⽅法是基于⼈⼒资源的需求与某种次要因素之间存在某种关系的假设。

由于这种⽅法完全是依靠预测者的经验和能⼒，预测结果的准确性和精确度得不到保证，通常只能⽤于短期预测。

4.情景描述法。

情景描述法是企业的⼈⼒资源部门对组织未来的战略⽬标和相关因素进⾏假设性描述、分析和综合，并作出多种⼈⼒资源需求的备选⽅案，以此适应和应付环境与因素的变化。

定量预测定量预测是使用一历史数据或因素变量来预测需求的数学模型。

是根据已掌握的比较完备的历史统计数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整理，借以揭示有关变量之间的规律性联系，用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法。

烽火猎头专家认为定量预测方法也称统计预测法，其主要特点是利用统计资料和数学模型来进行预测。

然而，这并不意味着定量方法完全排除主观因素，相反主观判断在定量方法中仍起着重要的作用，只不过与定性方法相比，各种主观因素所起的作用小一些罢了。

定量预测-预测方法定量预测目前工商企业中常用的预测方法有以下几种：(1)加权算术平均法用各种权数算得的平均数称为加权算术平均数，它可以自然数作权数，也可以项目出现的次数作权数，所求平均数值即为测定值。

(2)趋势平均预测法趋势平均预测法是以过去发生的实际数为依据，在算术平均数的基础上，假定未来时期的数值是它近期数值直接继续，而同较远时期的数值关系较小的一种预测方法。

(3)指数平滑法指数平滑法是以一个指标本身过去变化的趋势作为预测未来的依据的一种方法。

对未来预测时，考虑则近期资料的影响应比远期为大，因而对不同时期的资料不同的权数，越是近期资料权数越大，反之权数越小。

(4)平均发展速度法(5)一元线性回归预测法根据x、y现有数据，寻求合理的a、b回归系数，得出一条变动直线，并使线上各点至实际资料上的对应点之间的距离最小。

设变动直线方程为：y=a+bx(6)高低点法高低点法是利用代数式y=a+bx，选用一定历史资料中的最高业务量与最低业务量的总成本（或总费用）之差△y，与两者业务量之差△x 进行对比，求出b，然后再求出a的方法。

(7)时间序列预测法它时间序利预测法是把一系列的时间作为自变量来确定直线方程y=a+bx，进而求出a、b的值，这是回归预测的特殊式。

定量预测-分类定量预测定量预测基本上可分为两类：一类是时序预测法。

它是以一个指标本身的历史数据的变化趋势，去寻找市场的演变规律，作为预测的依据，即把未来作为过去历史的延伸。

基于统计资料的定量预测方法（原创版1篇）目录（篇1）1.引言2.定量预测方法的定义和重要性3.基于统计资料的定量预测方法的具体步骤4.实际应用案例5.结论正文（篇1）【引言】在当今社会，预测分析已经成为各行各业中必不可少的一环。

通过预测分析，我们可以对未来的发展趋势、市场变化等进行有效判断，从而为企业和个人提供决策依据。

而定量预测方法，作为预测分析的一种重要手段，正逐渐受到越来越多人的关注。

本文将介绍基于统计资料的定量预测方法。

【定量预测方法的定义和重要性】定量预测方法是指利用历史数据和相关信息，通过建立数学模型来预测未来发展趋势的方法。

它具有科学性、客观性和准确性等优点，因此在各个领域中都有着广泛的应用。

例如，在企业管理中，通过定量预测方法可以更好地制定生产计划、销售策略等；在金融领域，定量预测方法可以帮助投资者更好地判断市场走势，从而降低投资风险。

【基于统计资料的定量预测方法的具体步骤】基于统计资料的定量预测方法主要包括以下几个步骤：1.收集历史数据：通过对历史数据的收集，可以为预测模型提供丰富的信息。

2.数据处理：对收集到的历史数据进行整理、清洗和加工，以便于后续的分析。

3.建立预测模型：根据数据特点和预测目标，选择合适的预测模型，如回归分析、时间序列分析等。

4.模型检验：对建立的预测模型进行检验，以确保模型的有效性和可靠性。

5.预测结果分析：根据模型预测结果，对未来发展趋势进行分析和判断。

【实际应用案例】以某家电企业为例，该企业希望通过定量预测方法来预测未来一年的销售额。

首先，企业需要收集过去几年的销售额数据，并对数据进行处理。

然后，根据数据特点和企业需求，选择合适的预测模型。

在这个例子中，我们可以选择回归分析模型，通过分析销售额与相关影响因素之间的关系，来预测未来一年的销售额。

最后，对模型进行检验，并根据预测结果进行分析和判断。

【结论】基于统计资料的定量预测方法具有科学性、客观性和准确性等优点，可以帮助企业和个人更好地预测未来发展趋势，从而提供决策依据。

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。

第10章市场定量预测法本章主要介绍市场预测中常用的一些定量预测方法和模型的识别、估计、检验和预测应用的基本知识和基本方法。

常用的定量预测方法主要有时序预测法、回归分析预测法、经济计量模型预测法等等。

[教学目的和要求]1、掌握各种市定量预测方法基本原理和应用情形。

2、具备根据实际资料选用合适定量预测法进行预测的能力。

[教学重点和难点]1、本章重点是趋势分析预测法、季节变动预测法、线形回归预测法。

2、本章难点是修正指数曲线模型预测法、戈伯兹曲线模型预测法、逻辑曲线模型预测法、非线形回归预测法和经济计量模型预测法。

第一节：时间序列预测法概述一、时间序列概述1、时间序列的含义时间序列是指把反映某种市场现象的某一统计指标（如某地区的工业产值，某种商品销售量或销售额）在不同时间上的数值按时间的先后顺序排列而成的数列，又称为动态数列。

时间序列反映了某种社会经济现象在时间上的发展变化过程。

时间数列中各指标数值在市场预测时被称为实际观察值。

时间序列一般由两个基本要素构成：一是现象所属的时间；二是与时间对应的统计指标数值。

由于经济统计指标分为绝对指标、相对指标和平均指标，相应地，时间序列也可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列。

2、时间序列的可比性为确保对经济现象发展过程及其规律性进行动态分析的正确性，保证时间序列中指标数值之间具有可比性是编制时间序列应遵守的基本原则。

可比性主要表现在以下几个方面：（1）时间长短要统一。

（2）总体范围要一致。

（3）指标的经济内容应统一。

（统计口径）（4）各指标值的计算方法、计算价格和计算单位都应统一。

3、影响市场现象变动的因素（1）长期变动趋势。

即变量值在一个长时期内的增或减的一般趋势。

（2）季节性变动趋势。

即时间序列的数据以年为周期，呈现出反复有规则的变动趋势。

（3）周期性变动。

周期性变动又成为循环变动，它是指变量的时间序列值相隔数年后所呈现的周期变动。

在一个时间序列中，循环变动的周期可以长短不一，变动的幅度也可大可小。