当前位置：文档之家 › 技术经济预测方法

技术经济预测方法

  • 格式：ppt
  • 大小：460.00 KB
  • 文档页数：61

下载文档原格式

  / 61

合集下载

技术经济预测

技术经济预测

技术经济预测
第一节 概述
• 一、技术经济预测的作用 • 1、预测是对技术措施、技术方案和经济方案 作出决策的前提。 • 2、预测可以增强产品的竞争能力、协调生产 和需求。 • 3、技术经济预测是判定长远规划、决定技术 经济发展方向和速度的主要依据。 • 二、技术经济预测的特点： • 科学性、近似性、局限性
销售量 （百台） 盈利额 （万元）
4 4
6 6
10 8
20 13
30 16
40 17
50 19
60 25
65 25
90 120 29 46
• 解：1、建立回归方程：根据统计数据得表
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Σ
Xi
4 6 10 20 30 40 50 60 65 90 120 495
一、移动平均数法：是用分段逐点推移的平均方法对时间序列数据 进行处理，找出预测对象的历史变动规律，并据此建立预测模型的 一种时间序列预测方法。 用移动平均法平滑技术处理的具体做法是每次取一定数量的时间序 列数据加以平均，按照时间序列有前向后递推，每推进一个时间单 位，就舍去对应于最前面一个单位时间的数据，在进行平均，知道 全部数据处理完毕，最后得到一个有移动平均值组成的新的时间序 列。 1 M t[1] ( yt 1 yt 2 yt n ) 1 （一）一次移动平均值的计算： n 1 Mt[1] 是第t周期的一次移动平均值 M t[1] ( yt yt 1 yt n 1 ) n n为计算移动平均值所取的数据个数。 1 M t[1] ( yt yt n ) 1 n 可以看出，n的大小对平滑效果影响很大，n取得小，平滑曲线灵敏度高， 但抗随机干扰的性能差；n取得大，抗随机干扰的性能好，但灵敏度低， 对新的变化趋势不敏感。所以n的选择是用好移动平均法的关键。通常n 的取值范围可在3-20之间。
化工技术经济 ppt课件

化工技术经济 ppt课件

第六章 技术经济预测方法
化08级3班 陈叶 衡婷 杨通秀
第一节 技术经济预测概述
一、预测的概念及作用
通常多说的预测是指对未来的预测和推测， 即根据客观的信息和主观的认识经验，按照事 物演变的规律来描述和推断未来的情况。
在对历史和现实进行调查研究的基础上， 运用预测理论对研究对象的特性及所处的环境 进行科学分析，找出事物发展的客观规律，对 未来事件状态作出推测，称为预测分析。
常用于较长远目标的预测。 (2)定量预测 对事物未来的状况作出定量的测算。
4．按预测时间长短分类
(1)短期预测
时间多为几个月至五年，因预测对象不同 而异。例如，市场的短期预测大概是几个月至 1年;科学技术5年为短期。
(2)中期预测
大致为1~10年，也因预测对象不同而异。 (3)长期预测
市场预测一般为3年以上;科学技术预测大 都1预测 涉及整个人类、整个国家或者整个行业 或部门未来发展的预见。例如对我国未来某 年代化肥产品需求的预测等。 (2)微观预测 相对于宏观预测而言，微观预测涉及范 围较小，如对本市精细化工发展的预测，对 某项新工艺和技术何时应用的预测等。
3．按预测性质分类 (1)定性预测 对预测对象做定性的分析和判断，通
4.选择预测方法和建立预测模式
选择预测方法和建立预测模型，是预测中 极为重要的步骤。由于预测方法各有其特点和 适用范围，所以应根据预测对象的要求和基本 的工作条件，本着效果好、经济实用的原则， 选择适宜的预测方法。对于定量预测，应建立 合理的数学模型，力求反映事物的本质和特点， 体现其发展变化的客观规律。
由于这种不断的信息反馈，各专家可以 借助新的信息进行分析和比较，对自己的意见 进行修正。
该方法适用于：资料缺乏或影响因素复杂 的中、长期预测，例如石油、天然气价格变动 ，化工技术发展趋势等。
技术经济学第十一章 技术经济预测

技术经济学第十一章 技术经济预测

a,b — 回归系数
(二)由已知样本数据根据最小二乘法原理求出回归 系数。
n
b
xi yi
xi
yi
n xi2 ( xi )2
a yi b xi
n
(三)计算相关系数r，进行相关检验。
r
n xi yi xi yi
n xi2 ( xi )2 n yi2 ( yi )2
1.专家个人判断 主要优点是可以最大限度地发挥专家个人的能力， 但易带片面性。
2.专家会议 互相取长补短，有利于得出较为正确的结论，容 易受到一些心理因素的影响。
3. 德尔菲法 在专家个人判断和专家会议基础上发展起来的一 种专家调查法。
二、德尔菲法
德尔菲法是采用匿名函询的方法，通过一系列 简明的调查征询表向专家们进行调查，并通过有控 制的反馈，取得尽可能一致的意见，对事物的未来 作出预测。
（一）德尔菲法的特点
德尔菲法预测过程实际上是一个由被调查的专 家们集体交流信息的过程。主要特点有：
匿名性：被调查的专家们互不见面，不直接交 流信息，而是通过匿名的方式，专家们可改变自己 的观点，服从言之有理的意见。
反馈性：为了使专家们能进行书面讨论，德尔 菲法采用多轮调查的方式。即在每一轮调查表返回 后，由调查工作组将各位专家提供的信息和资料进 行综合、整理、归纳与分类，再随同下一轮调查表 一起函送给各位专家，使专家们了解预测调查的全 面情况。这样可促使专家们进行再思考，完善或改 变自己的观点，或者作出新的判断。这种不断反馈 有力地促进专家之间的信息交流和书面讨论。德尔 菲法一般要进行三轮到四轮专家意见征询。
Se


M
2

N
第九章 技术经济预测

第九章 技术经济预测

02:06:39
例：计算移动平均值
30
02:06:38
说明：

1、移动平均，可削弱随机变动的影响，具 有平滑数据的作用。 2、移动平均法的关键：合理选择参数N。 N越大，则新数据对预测值的影响越小，反 之，则越大。



3、预测值落后于实际值，滞后。
N越大，则偏差越大。
02:06:38
2、二次移动平均法

二次移动平均值计算式：
Mt "

M t ' M t 1 ' M t ( N 1) ' N
线性模型： 其中：
Yt+T = at + bt·T at = 2Mt’－ Mt”
2( M t ' M t " ) bt N
02:06:39
3、加权移动平均法——重视现实数据 对未来的影响
02:06:38
例：
某市人口和公路客运量数据如表示，
试建立一元回归模型，预测2000 年、 2010年有客运量。
客运量历史资料02:0来自:38年份 人口xi（万人） 客运量yi（万人） 1985 1986 53 54 63 87.4
xi 2 2809 2916
xi yi 3339 4719.6
第九章 技术经济预测
本章目的： 学习技术经济预测的概念、目的、特 点，技术经济预测的原则、分类和程序、 技术经济预测的基本方法——德尔菲法、 趋势外推法、回归预测法。
02:06:38
本章要求：
了解：技术经济预测的概念、目的、特点， 技术经济预测的原则、分类和程序， 掌握：技术经济预测的基本方法——趋势 外推法、回归预测法。
经济总量预测方法

经济总量预测方法

经济总量预测方法
预测经济总量的方法有多种，以下是几种常见的方法：
1. 时间序列分析：通过分析历史数据，利用时间序列分析模型（如ARIMA、指数平滑等方法）来预测未来的经济走势。

这种方法基于历史数据，通过分析数据的变化趋势来预测未来的经济走势。

2. 回归分析：通过分析各种经济因素之间的关系，利用回归分析方法来预测经济总量。

例如，通过分析GDP与消费、投资、出口等经济因素之间的关系，建立回归模型，预测未来的经济总量。

3. 景气指数法：通过编制景气指数来预测经济走势。

景气指数包括先行指数、一致指数和滞后指数等，通过对这些指数的分析，判断未来的经济走势。

4. 计量模型法：利用各种计量模型（如VAR模型、协整模型等）来分析各
种经济因素之间的关系，并预测未来的经济走势。

这些模型能够对各种经济因素进行深入分析，考虑多种因素之间的相互影响，从而更准确地预测经济走势。

5. 人工神经网络模型：利用人工神经网络模型来预测经济走势。

这种方法能够考虑非线性关系和自适应性，能够处理大量的数据和复杂的经济因素，提供更准确的预测结果。

以上方法各有优缺点，实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法进行预测。

同时，需要结合实际情况和数据进行持续的监测和调整，以实现更准确的预测结果。

《工程经济与企业管理》第四章 技术经济预测与决策

《工程经济与企业管理》第四章 技术经济预测与决策

b
n n yi na b xi 0 i 1 i 1 n n n x y a x b x2 0 i i i i i 1 i 1 i 1
x y
i 1 i
n
i
nx y nx
2
x
i 1
n
2 i
a y bx
转化为线性回归问题
y a x , y xn
等式两边取对数，转化为线性回归问题
等式两边取对数，转化为线性回归问题
y xz
（二）确定性时间序列模型
（1）概念：若某事件随时间t变化的规律，可以用t的某种 确定的函数关系来描述，这类事件序列称为确定性时间序
列，以时间t为自变量建立的函数模型称为确定性时间序列 模型。
即回归预测模型为：
ˆ i a bxi y
案例分析
例 1 ： 试根据 1985 ～ 2003 年的国民生产总值和社会消费品零售总额 （见表4.1，P132～133），建立国民生产总值 x 与社会消费品总额 y
的回归模型。
解：1.将（xi,yi)绘于坐
标图中如下：
社会消费零售总额（亿元）
2.列表计算：
R
(x
(x
i
当R=0，不存在线性相关关系
i
x )( yi y )
2
通常认为R＞0.75时，x与y高度相
2
x)
( y
i
y)
关，R＞0.5则可判断x与y相关
（一） 回归预测法
2.曲线拟合转化为线性回归 可以通过一定的数学变换，转化为线性回归问题
y a/ x
t 1/ x
ˆ t 1 M t y
案例分析
例 3. 某建筑企业，从 1996 年至 2003 年完成合同额如表 4-4 所示，试预测 2004年的合同完成额。
经济预测方法介绍

经济预测方法介绍


Step 7 求出预测模型的平均误差、平均百分误差、Theil’s －U系数及模型拟合度，对拟合结果进行评价和比较。 Step 8 输出结果，画出拟合图。 该程序算法的流程图见下图，
输入变量数据
检
查 数
根据不同模型调用指定
据
Excel工作表
是
数据准确性检
验，是否存在缺
失值，异常值？
否
求出因变量、自变量的各阶数据重心算子
n
Step 2 检验所调用的数据是否存在缺失值以及异常值，如果存 在缺失值，则返回检查数据。 Step 3 为了消除不同变量之间不同的量纲对估计误差存在可能 的影响，在估计参数进行计算之前，将数据进行中心化和标准 化。 Step 4 依据预测模型中待估计参数的个数，根据数据重心法中 的重心算子的公式求出p（等于待估参数的个数）阶重心算子。 Step 5 根据数据重心法给出估计参数的公式求出模型中的待 估参数的估计值。 Step 6 对待估参数进行检验，对模型进行总体显著性检验，如 果不显著则返回调整模型或检查数据。
I 1
DJ
P 1
1 (P1)
I 1 P 1
(P)1
I 1
（j=1,2,…，p)
p 1
x ( p) i1 i 1
P 1
y (1) i I 1 P 1
y (2) i I 1
P 1
y ( p1) i I 1
P 1
y ( p) i I 1
p 1
x ( p1) i, p1 i 1
p 1
x (2) i, p1 i 1
x(n)
xn
(n 1)x(n1) n
1 n
n i1
xi ,
y(n)
yn
第6章技术经济预测

第6章技术经济预测


6.2 专家预测法
• 专家预测法是指运用一定的组织技术，将专家们个人分散的经验和知 识汇集成群体的经验和知识，从而对事物的未来发展趋势作出主观预 测的市场预测方法。专家预测法主要包括专家个人预测法、专家会议 预测法及德尔菲法等。 1．专家个人预测法 • 优点：可以尽量大地发挥专家个人的能力，能够迅速作出预测结论； • 缺点：容易受到专家个人具有的知识面、信息量以及预测偏好等主观 因素的影响，使得结果带有片面性。 2．专家会议预测法 • 优点：可以在一定程度上弥补专家个人预测的片面性，有利于得出接 近于现实的预测结论； • 缺点：专家面对面讨论时，容易受到一些心理因素的影响，比如由于 屈从于权威的意见不愿公开发表白己的不同意见等，这些因素不利于 专家们畅所欲言，从而导致预测结果的不准确。
第六章
技术经济预测
6.1 市场需求预测的程序 6.2 专家预测法 6.3 回归预测法 6.4 时间序列预测法 6.5 增长曲线预测法 6.6 需求弹性预测法 6.7 其他技术经济预测法
6.1 市场需求预测的程序
1. 市场需求预测的概念
• 市场需求预测是指在分析市场需求调查所获资料的基础上，运用科学 的方法，对市场需求的未来发展变化趋势作出一种有根据的判断和推 测的过程。
②对评分、排序调查结果的处理。 • 有些问题需要专家对其重要性进行评分或排序，对于这类答案的处理， 可用总分比重法，即用各事项的得分在总得分中所占比重衡量其相对 重要程度。总分比重法的公式为
式中：Bj——第j个事项的总分比重； bij ——第i个专家对第j个事项的评分； n——给出答案的专家数； m——参加比较的事项数。
n

n2
• ⑤分析情况，对模型做出修正
2．多元线性回归预测法 • 如果影响预测对象变动的主要因素不止一个，可用多元线性回归预测 法，多元线性回归的原理与一元回归相似，但运算复杂。 • (1)多元线性回归的一般模型 y b0 b1x1 b2 x2 bm xm • (2)多元线性回归的预测区间
经济预测的方法与挑战

经济预测的方法与挑战

经济预测的方法与挑战经济预测是指对未来经济形势的发展和变化趋势进行推断，是经济学研究的重要内容之一。

在经济预测中，需要运用各种方法和技术，以获得更加准确和可靠的预测结果。

同时，经济预测也面临着许多挑战和难点。

本文将介绍经济预测的方法和挑战。

一、经济预测的方法1.宏观经济学方法宏观经济学方法主要是通过分析宏观经济数据和指标，如国内生产总值、失业率、通货膨胀率等，来推断未来经济发展的趋势和走向。

这种方法需要具备一定的统计学和经济学知识，需要对宏观经济数据进行深入分析和解读。

2.微观经济学方法微观经济学方法主要是通过分析企业和个人的经济行为和经济决策，来推断未来经济发展的趋势和走向。

这种方法需要具备一定的经济学和心理学知识，需要对企业和个人的经济行为和经济决策进行深入研究和理解。

3.计量经济学方法计量经济学方法是一种基于数学模型的经济预测方法，通过建立数学模型来模拟经济变量之间的关系，并利用统计方法对模型进行检验和修正。

这种方法需要具备一定的数学和统计学知识，需要对经济数据和模型进行深入分析和解读。

二、经济预测的挑战1.数据来源的限制经济预测需要大量的经济数据作为基础，但是数据的收集和获取往往存在一定的困难和限制。

一方面，数据的收集需要耗费大量的人力和时间，而且数据的质量和准确性也难以保证；另一方面，数据的时效性也很重要，如果数据过时或者不准确，会对预测结果产生很大的影响。

2.经济形势的多变性经济形势的变化是非常快的，而且经济发展的趋势和走向也会受到许多不确定因素的影响。

因此，在预测时需要考虑到许多不可预知的因素，这些因素会对预测结果产生很大的影响。

3.预测方法的局限性虽然有许多经济预测的方法和技术，但是这些方法也存在一定的局限性。

例如，宏观经济学方法可能受到政策因素的影响；微观经济学方法可能受到个体差异和心理因素的影响；计量经济学方法可能受到数据质量和模型选择的影响。

因此，在选择预测方法时需要根据实际情况进行选择和调整。

第四章 技术经济预测与决策分析

第四章 技术经济预测与决策分析

25
⑥ 最后函询 要求：专家根据全部材料，作出最终预测意见，并阐 明预测的依据。 ⑦ 得出预测结果 对专家的意见进行综合或数据处理
26
在对专家提供的预测数据进行处理，通常使用中位数 表达综合预测意见，而用上、下四分位数表达综合意见的 可信程度。 设 x1 x2 x为依大小顺序排列的n位专家的预测值（最 n 后意见），则中位数 x中
x n 1 2 = 1 x n x n2 2 2 2
n为奇数 n为偶数 x下=x中-（x中-x1）/2
上、下四分位数
x上=x中+（xn-x中）/2
27
例：9位专家对某地GDP的预测值（亿元）如下：
20，21，21.5，21.9，22，22.5，23，23.4，25，则
第四章 技术经济预测与决策分析
※ 本章要求
（1）掌握风险决策准则及其应用； （2）掌握决策树在技术经济分析中的应用； （3）熟悉不确定型决策的准则和应用； （4）了解风险管理的一般策略和方法。
※ 本章重点
（1）风险决策准则 （2）不确定条件下的决策准则 （3）决策树技术的应用
※ 本章难点
（1）应用决策树技术进行多级决策 （2）不确定条件下的决策
14
高低点法


高低点法是一种最简易的预测分析方法，在产 品成本的变动趋势比较稳定的情况下，采用这 种方法比较适宜。如果各期成本变动幅度较大， 采用此法则会造成误差。此时，采用下列方法 进行测算较为精确。 （二） 回归直线法：y=a+bx 其中：y代表 总成本，a代表固定成本,b代表单位变动成本， x代表产量。
涵询调查法
12
二、产品成本发展趋势的预测
（产品成本由固定成本和变动成本构成，因此 推出：y=a+bx这一公式） 成本预测方法： （一）高低点法：根据一定时期的历史资料中的 最高、最低产量下成本的差额与最高最低产量 的差额进行对比，求出单位变动成本b，然后 再求得固定成本总额a，最后即可根据计划期 的预计产量来预测计划期的产品总成本 =（最高－最低）成本／（最高－最低）产量
第六章-技术经济预测方法

第六章-技术经济预测方法


第三节 定量预测方法
四、因果模型
衡量一元线性回归方法的偏差，可用两个指标：线性相关系数r和 标准差Syx
r
n x
n XY X Y
2
2 ( x ) 2 n Y 2 ( Y ) r


S yx
Y Y
T
2
n2
r为正：正相关；为负，负相关。R越接近1，说明实际值与所作出 的直线越接近。 Syx越小表示预测值与直线的距离接近。
解该（k+1）个方程组成的线性代数方程组，即可得到 (k+1)个待估参数的估计值 j , j 0,1,2,, k 。
（三）季节变动分析与预测方法
0
1
•季节变动是指现象受自然因素和社会因素的影响，在一年内随着季节的变化而产生的周期性变动。
0
2
•季节变动分析要掌握至少三年的分月或分季资料，分析的方法有两种：一种是不考虑长期趋势影响的分析方 法——同月（季）平均法，一种是剔除长期趋势影响的分析方法——趋势剔除法。
（一）同月（季）平均法

同月（季）平均法是不考虑长期趋势影响的分析方法。

第一步：计算各年同月的平均数； 第二步：计算三年内各月总平均数；


第三步：将各年同月平均数分别除以全期月总平均 数，得出季节比率； 第四步：利用季节比率分析季节变动的特点和趋势， 预测未来年份各月的发展水平。

（二）趋势剔除法
第一节 预测概述
四、影响需求预测的因素
1、商业周期：从复苏到高潮到衰退到萧条, 周而复始。 复苏
高潮
衰退
复苏
萧条 2、产品生命周期：任何成功的产品都有 导入期、成长期、成熟期和 衰退期4个阶段。 成熟期 衰退期

{财务管理财务知识}第三篇技术经济预测

{财务管理财务知识}第三篇技术经济预测（为两待定参数）2、设定误差显然，这里得出的估计值与实际值之间有误差。

即:3、最小二乘法原理为了使描述的直线最能代表离散图的趋势，根据最小二乘法的原则，必须使这些误差的平方和为最小。

4、极值原理根据，这里有两个待定参数，于是，依极值原理有：解联立方程组 (1)二、一元线性回归应用[例1：某一亩实验田每年使用化肥和粮食的产量如下表所示，求：当化肥施用到150斤和180斤时，相应的粮食灿烂是多少？解：设化肥的施用量为x,粮食产量为y于是根据以上的统计资料有抽样序列,已知计算数据:;;;;于是，由一元线形回归方程的待定系数公式有：故其回归方程为：于是,当x=150时，得出=1470（公斤）当x=180时，得出=1950（公斤）[*附录：当自变量为年（或其他时间表示时），可以简化系数的表达式①当年数为奇数时，则以中间的一年为原点。

即：令=0并将的值以一年为计算单位。

此时，时间的序列就相应地变为：……-3，-2，-1，0，1，2，3，……②当年的系数为偶数时，则以中间两年之中点为原点。

令其为零，并将的值以半年为计算单位。

此时，时间序列就相应地变为：……-5，-3，-1，1，3，5……因此有：得出： (2)[例2：已知某产品1974年至1985年的销售资料如下表。

请预测1988年的销量。

单位解：设时间序列为，因为是偶数年，故取1979到1980年的中间点为原点。

于是列表如下所示：计算：;;所以根据回归方程有故回归方程为：y=17.52x+650当1988年时，x=17y=17.52×17+650=947.5吨§7.2多元线性回归假定因变量与自变量之间存在线形关系。

一、多元线性回归模型的建立1、取样本点即：2、设定多元线性回归模型回归方程： (3)3、取误差变量=（） (4)4、最小二乘法原理= (5)5、极值原理 (6)二、多元线性回归的矩阵形式1、引进向量、矩阵的概念（1）矩阵：（2）向量：（3）线性方程组： (7)简化形式为： (8)2、简化模型===== (9)∵又∵是一个数，∴于是有： (10)3、假设条件如果满足条件：可逆，则有： (11)§7.3回归模型的检验上面得出的回归模型是以假定两个相关变量存在着线形相关的基础上的，然而，这种线形假定究竟是否符合客观实际？它们之间的线形相关程度究竟如何？还要进一步用统计理论加以检验。

[财务培训]第三篇技术经济预测

[财务培训]第三篇技术经济预测第三篇：技术经济预测技术经济分析的一个重要特征就是“预测”性，是在项目尚未实施前进行分析和研究、论证。

因此熟悉和掌握现代的预测方法是进行技术经济分析的一个至关重要的基本技能。

目前在众多的技术经济分析方法里所介绍的是线性预测，即把所要求讨论的两个（或等多）的变量之间的关系认定为线性关系，与之相对应的有套较完整的回归方法和检验手段。

但是，这还远远不够，因为在实践中，我们所遇到的问题中，变量与变量之间的关系往往是非线性的，要求我们用相应的非线性预测方法来讨论和建立变量之间的函数问题。

第七章：线性回归线性回归的前提假设是：所研究的变量之间具有线性的关系。

变量之间所构成的函数关系为线性的——一次函数。

§7.1一元线性回归我们知道，变量之间存在着两种关系，第一种是确定性关系。

即变量之间相互制约，通过一些已知的变量就可以精确地求出另外一些变量的值。

如：运动定律中的F=am知道其中任何两个变量的值。

就能够求出第三个变量的值；第二种是非确定性关系。

然而，非确定关系中，有些变量之间仍然存在着某些相关的因素，如我们常说的市场需要量与人们的收入之间的关系。

在非确定性关系中，还有些变量之间毫无关系，如人的体重与树木的高度等，这种关系称为完全无关系。

确定性关系是函数关系，导数学领域里的事情；非确定性关系是数理统计的内容。

所谓回归分析就是研究相关关系的变量之间的关系。

一、一元线形回归模型的建立如果两个相关的变量有一序列的原始数据｛（x1,y1）（x2,y2）……,（x n,y n）｝在直角平面坐标系中的离散图呈线性分布趋势。

则用线形回归方法求其近似表达式（回归模型）。

.....1、设回归方程式为（为两待定参数）2、设定误差显然，这里得出的估计值与实际值之间有误差。

即:3、最小二乘法原理为了使描述的直线最能代表离散图的趋势，根据最小二乘法的原则，必须使这些误差的平方和为最小。

4、极值原理根据，这里有两个待定参数，于是，依极值原理有：解联立方程组 (1)二、一元线性回归应用[例1：某一亩实验田每年使用化肥和粮食的产量如下表所示，求：当化肥施用到150斤和180斤时，相应的粮食灿烂是多少？解：设化肥的施用量为x,粮食产量为y于是根据以上的统计资料有抽样序列,已知计算数据:;;;;于是，由一元线形回归方程的待定系数公式有：故其回归方程为：于是,当x=150时，得出=1470（公斤）当x=180时，得出=1950（公斤）[*附录：当自变量为年（或其他时间表示时），可以简化系数的表达式①当年数为奇数时，则以中间的一年为原点。

简析经济预测方法及其在经济管理中的应用

简析经济预测方法及其在经济管理中的应用一、经济预测方法的种类和特点分析二、经济预测方法的应用和局限性分析三、经济预测方法在货币政策制定中的应用案例分析四、经济预测方法在产业政策制定中的应用案例分析五、经济预测方法在国内外宏观经济形势分析中的应用案例分析随着经济的发展与变化，经济预测作为一种重要的经济管理工具，已经成为各类企事业单位的必备选择。

在本文中我们将详细介绍经济预测方法的种类和特点、应用和局限性，并结合实际案例探讨其在经济管理中的应用。

一、经济预测方法的种类和特点分析1. 历史比较法：该方法主要是通过对历史经济数据的比较和分析，来预测未来的经济走势。

这种方法的特点在于简单易操作，但受历史数据的限制较大，无法预测新的经济标志。

2. 时间序列法：通过对连续两个时间点之间的一组经济数据变化情况的分析，来预测未来的经济走势。

此方法的特点是需要对经济数据进行长时间的统计和分析，可以对相关性强的次系数进行预测。

3. 回归分析法：通过对经济基本因素进行分析，来预测经济走势。

此方法的特点在于需要对多种经济因素进行分析，且容易受到不确定因素影响。

4. 灰色理论法：该方法是近年来新兴的经济预测分析方法。

其特点在于能够分析不确定的和存在不完整数据的问题，同时能较好地分析宏观经济趋势和发展趋势。

5. 信息经济学法：该方法是当前最为流行的经济预测方法，其特点在于所需的数据范围广泛、方法多样、分析精确程度高。

二、经济预测方法的应用和局限性分析1. 应用分析：经济预测方法可以用来预测未来的经济走势，为企事业单位制定发展战略提供基础和指导，并能在金融管理、产业监管等领域中发挥积极的作用。

2. 局限性分析：经济预测方法的反应时间受限，容易受到未来的各种不确定因素和新的事件的干扰，预测结果可能存在误差；同时，预测结果难以降至实践中，尤其是在应对危机时，需要应用多种方法结合起来运用。

三、经济预测方法在货币政策制定中的应用案例分析货币政策是国家经济政策的重要组成部分，通过调控货币供应量、控制利率、调节外汇市场等手段实现总需求和总供给的平衡，使经济保持健康发展。

第六章技术经济预测方法


该方法使用的基本式为：
1 P n
P E
i 1 i
n
(6-1)
式中
P
—事件发生的平均概率；
PEi —第i个人员估计的概率值；
n —参加预测的人员数。
各位人员提出的主观概率P应符合概率论 的基本公理：0 PEi 1
例6-1 某企业拟开发一种新产品，为了确定该产品成 功的可能性，企业将此项目的计划、目标及现有的背 景资料等分发给10位人员。这10位人员分别在企业 的不同部门工作，如供销采购部门、技术开发部门、 生产管理部门。请他们给出建议中项目成功的可能性。 收回的答案为：成功概率0.9的1人；0.8的2人；0.7 的3人；0.6的3人；0.5的1人。请判断该项目成功的 总概率。 解 用式（6-1）计算：
即根据客观的信息和主观的认识经验，按照事
物演变的规律来描述和推断未来的情况。
在对历史和现实进行调查研究的基础上，
运用预测理论对研究对象的特性及所处的环境
进行科学分析，找出事物发展的客观规律，对
未来事件状态作出推测，称为预测分析。
预测所用的方法和手段，叫做预测技术。
预测科学和技术的形成和发展依赖于现代科
4．按预测时间长短分类 (1)短期预测 时间多为几个月至五年，因预测对象不同 而异。例如，市场的短期预测大概是几个月至1 年;科学技术5年为短期。 (2)中期预测 大致为1~10年，也因预测对象不同而异。 (3)长期预测 市场预测一般为3年以上;科学技术预测大 都10年以上。
三、预测的基本步骤
预测的具体过程因预测对象、预测要求等 不同而有所差异，但其基本步骤应包括以下内 容。
由于这种不断的信息反馈，各专家可以借 助新的信息进行分析和比较，对自己的意见进 行修正。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在激烈的市场竞争中，应对可能出现的 市场变化，适时调整经营策略，制定新的经 营方针，其前提是可靠的预测。
二、预测的特点及分类
（一）预测及特点 (1).按预测对象或应用领域分类 (1)社会发展预测 社会发展有关问题的预测，例如人口变化， 就业状况，教育需求，文化结构，生活方式等。 (2)科学预测
1.一次移动平均法
一次移动平均法适用于具有线性趋势的时间
序列数据的预测，是一种简易可行的预测方
法，其计算公式为：
Mt
1
1 Xi n
(6-2)
式中 M t1 —到第t期的移动平均值；
n —移动期数
X —各时期实际值之和
i
2.二次移动平均法
此法是对第一次移动平均值再进行移动平均， 并在两次移动平均值的基础上，建立预测模型。 其计算式为： 1 M M (6-3) n
由于这种不断的信息反馈，各专家可以借 助新的信息进行分析和比较，对自己的意见进 行修正。
(3)预测结果的统计性
预测组织机构采用统计方法，对每次专 家的意见和预测结果进行处理，以便科学地综 合专家的预测，使最终预测结果具有较高的可 靠性。
德尔菲法的5个环节:
(1)建立预测组织机构，确定征询的专家和预 测内容 (2)进行第一轮预测，发给专家询问调查表， 但只提出预测对象和目标，不提供其他参考条 件，让专家完全凭自己掌握的情况回答询问。 预测组织者对寄回的调查表进行统计整理，取 出主要意见作为反馈要素，次要意见作为参考 ，提出一个新的详细调查表，进行再次调查。
(3)将前一轮的整理意见反馈给各位专家， 请专家对调查表所要求的项目进行预测，并提 出相应的评价和依据。预测组织者对返回的意 见进行再处理。 (4)将前一轮的处理结果及意见再次反馈给 各位专家，要求他们对所给出的证据进行评价， 并重新预测，提出理由。 (5)编写预测报告。如果前一轮的意见相差 较大，有必要做再一次的继续调查。征询的对 象可以是前述参加的全部专家，也可以是部分 专家，视意见的分歧情况而定。
3.收集、分析预测资料和信息
根据预测的目标要求，收集必要的预测 资料和信息，是进行正确预测的前提。这包 括预测对象本身发展的历史资料、对其发展 变化有影响的各种因素的历史和现状，有关 的历史背景情况等，要尽量全面的进行收集。 同时，还应对收集到的各种资料和信息进行 认真地分析，辨别其真实性与可靠性，剔除 不可靠的数据和对其作适当的修正。
一、时间序列法
用历史的数据简单地推测未来，因为事物 的发展具有时间性，事物发展的规律与原来所 发生的情况之间有密切的关联。
属于时间序列类的具体预测方法有多种，
例如：简单平均法、移动平均法、加权平均法 、指数平滑法等。 最常用的是移动平均法和指数平滑法。
（一）移动平均法 移动平均法是根据预测期以前的不同资 料进行不断的移动，求几个数据的平均值的 方法。这种方法通过对越来越近的数据，不 断修改平均值，作为预测值。这种基于平均 数随时间推移而逐渐向后移动的计算方法， 称为移动平均法。
4.选择预测方法和建立预测模式
选择预测方法和建立预测模型，是预测中 极为重要的步骤。由于预测方法各有其特点和 适用范围，所以应根据预测对象的要求和基本 的工作条件，本着效果好、经济实用的原则， 选择适宜的预测方法。对于定量预测，应建立 合理的数学模型，力求反映事物的本质和特点， 体现其发展变化的客观规律。
选择预测方法和建立预测模型
预测计算及结果分析，评价
提交预测研究报告
图6-1
预测研究的步骤
第二节
定性预测方法
一、专家调查法
以专家沟阿信息收集对象，同时凭专家的 知识和经验进行预测。 专家调查法包括的具体方法：个人判断法 (权威预测法)、专家会议法、德尔菲法等。 该方法适用于：资料缺乏或影响因素复杂 的中、长期预测，例如石油、天然气价格变动 ，化工技术发展趋势等。 此处仅就其中最具代表性的德尔菲法进行 介绍。
1.确实预测目标
在进行预测之前，首先要根据决策提出的 要求来确定预测目标，做到有的放矢的去收集 资料和信息，包括预测内容、精确度要求及预 测期限等。
2.制定预测工作计划
制定科学、合理的工作计划是顺利开 展预测的基本保证。计划的内容包括:由谁 负责组织工作，采用何种方式收集必要的 资料和信息，各阶段应完成的内容或工作 进度安排等。有了周密的工作计划，才有 职责明确，有条不紊地进行预测工作。在 实施过程中，也应就新出现的问题，对计 划及时做出修改或调整。
对自然科学、社会科学等科学未来发展趋势，
事先提出的一种有根据的预见，为制订中、长期
科学发展规划提供重要的信息。
(3)技术预测 对技术发展、技术应用等及其对社会、经济 等方面的发展所产生的影响，事先提出的一种 有根据的预见。 (4)经济预测 对社会经济活动可能产生的经济后果及其发 展趋势，事先提出的一种有根据的预见，是制 定经济发展规划的重要依据。 (5)政治军事预测 对有关未来政治军事形势的预见。
二、集合意见法
集合意见法是指在缺乏长期统计资料 的情况下，根据有限的资料或一定范围内相 关人员的经验，经过分析判断．提出各自对 某事件未来发生的可能性或概率；然后，对 有关人员的结果进行综合，获得事件发生的 总概率。 特点 : 使用简单、方便，但预测精度很 差。仅用于对事件的粗略估计或用于近期预 测。
0.9 1 0.8 2 0.7 3 0.6 3 0.5 1 P 10 0.69
所以，该新产品成功的可能性为69％。
第三节
定量预测方法
定量预测法是在已有历史和现实数据 资料的基础上，根据具体数据趋势和以往 的经验，选择合适的数据模型，进行科学 计算，得出初步预测结果，再根据企业外 部环境和企业内部条件变化加以修正，以 获得最终的预测结果。 定量预测法主要有时间序列法和回归 分析法.
例6-2 某企业1985-1996年的销售利润如表6-1， 试用二次移动平均法(n=3)预测该企业1997 和1998年的利润。
年度 利润／万元 一次移动平均值二次移动平均值α 1985 220 1986 240.5 1987 256.5 239 1988 255 250.5 1989 268 259.8 249.8 1990 287.5 270 260.1 1991 310 288.5 272.8 1992 330 309.2 289.2 1993 355.5 331.9 309.9 1994 368 351.2 330.7 1995 395.5 373 352 1996 412.5 392 372.1 1997 1998 t β t Yt+1
2 1 t t
式中
M t2 —
到第t期的二次移动平均值； 移动期数内的一次移动平均值之和。
2 M t—
在计算二次移动平均值基础上，可利用二次移 动平均法的预测模型进行预测： (6-4) Ft T t tT
式中 Ft+T — 第t+T期的预测值； t — 本期； T —本期到预测期的时期数； t , t — 参数值。
技的高度发展，它综合了数学、管理学、经济
学行为学、系统论、控制论、信息科学等多方
面的特点，是一门交叉性学科。
在实际工作中，预测具有以下作用：
1.为发展规划提供基础数据 预测可提供定性或定量的估计，评审编制的 发展规划、项目的效果。
2.为项目决策提供重要的依据 要对技术、经济方案作出重要决策，其 重要的前提是可靠的预测。 3.调整经营策略，增强竞争力
6.提交预测研究报告
预测的结果最终以预测研究报告的书面形 式提出。预测结果报告中应包括前述步骤的内 容。例如：确定的研究目标，收集资料和信息 的方法及对所收集的资料和信息可靠性的评估 ，选择的预测方法和模型及其选择依据，预测 的定性和定量结果及其误差分析、可靠性、精 度等的评价等。
确定目标
制定预测工作计划 搜集、分析预测资料和信息 当 前 信 息
点及分类，预测的基本步骤。
定性预测法——具有两大类定性预测方法，即专家
调查法和集合意见法，各有其特点与适用对象；专
家调查法中的德尔菲法应予关注。
定量预测法——主要有时间序列法和回归分析法两
大类；在预测经济指标时所用的方法和集体步骤。
第一节
技术经济预测概述
一、预测的概念及作用
通常多说的预测是指对未来的预测和推测，
德尔菲法的三个显著特点： (1)匿名性 为了克服专家之间相互的心理影 响，该方法采用匿名方式，对专家进行意见征 询。专家可以参考前一轮预测结果，修改自己 的意见，而无须担心对自己声望的损害。 (2)反馈性 德尔菲的预测一般要经过几次调 查才能完成。预测组织机构对每一的预测结果 进行汇总统计，并将有关专家的论据及资料一 同提供给各位专家作下一次预测的参考。
5.预测计算及结果的分析评价
预测计算就是根据已建立的模型和有关参 数，对事物的未来状况进行计算。由于数学模 型都有一定程度的简化，存在近乎性和局限性 ，需对预测结果进行分析和评价。分析和评价 的内容主要包括： (1)影响预测结果的内部和外部因素； (2)内部和外部因素对预测结果的影响程度和范 围； (3)预测结果的可能偏差及偏差分析； (4)是否对预测结果进行修正。
即根据客观的信息和主观的认识经验，按照事
物演变的规律来描述和推断未来的情况。
在对历史和现实进行调查研究的基础上，
运用预测理论对研究对象的特性及所处的环境
进行科学分析，找出事物发展的客观规律，对
未来事件状态作出推测，称为预测分析。
预测所用的方法和手段，叫做预测技术。
预测科学和技术的形成和发展依赖于现代科
t 2M t1 M t2 t
2 M t1 M t2 n 1
(6-5)


(6-6)
n为移动平均的期数，其大小对平滑效果影响很 大。n值较小,平滑灵敏度不高，但抗随机干扰的性 能差；n值较大，抗随机干扰的性能好，但灵敏度 低，对新的变化趋势不敏感。所以，选择合理的n 值运用移动平均法很重要。实际运用中，应根据 预测对象时间序列数据点的多少和预测周期的长 短，来确定n值。通常n的取值范围可在3~20。