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如何选择合适的预测方法

作者:职业培训 时间: 2025-01-15 14:31:19 阅读:860

市场调查与分析 填空题

选择适当的预测方法,就是()。

答案:

根据市场现象及各种影响因素的特点来选择。

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预测方法概述

预测,即用已知的信息去估计和推断事物未来的发展趋势或结果。预测方法主要有:(1)移动平均预测法(简单移动平均、二项移动平均、三项移动平均);(2)指数平滑预测法(简单指数平滑、二项指数平滑、三项指数平滑、温特斯指数平滑);(3)趋势外推预测法;(4)回归预测法;(5)灰色预测法;(6)移动自回归预测法(ARIMA)。

以上预测方法,除了回归预测法,其余的方法考虑的自变量只有一个——时间。以前我不能理解,单纯按照时间序列排列起结果数据,进行预测将来时刻的结果,是不是考虑因素太少,因为影响事物发展变化的因素确实太多,但是随着深入的学习,我发现这样的预测是科学的。正因为影响事物发展变化的因素太多,无法一一找到并定量分析其影响,故只选择唯一变化因素,时间。这样做的依据是,事物的发展是有规律的,只要整体环境没有发生大的变化,就仍会沿着这种趋势发展下去,这是事物发展的规律性和惯性所决定,另外就是滞后性,前期的存量水平决定了后期的发展水平,如国民经济发展,前期的投资会呈现乘数效应。

时间序列模型考虑事物发展的趋势因素(T)、季节因素(S)、循环因素(C)和不规则因素(I),通常时间序列可分解为有三个模型,即加法模型(Y=T+S+C+I)和乘法模型(Y=T*S*C*I)以及两者结合的混合模型。在预测之前,需要进行趋势剔除、季节调整等处理。

这些预测方法各有不同适用条件,需要说明的是,预测不等于精确值,预测值是一个估计值,是在一定概率范围内的平均值,因此预测结果和实际会存在不一致情况,但整体预测值趋于期望值,离差平方和最小。下面简单介绍:

(一)移动平均

由于精确度不够,运用范围较小。二项移动平均预测适用于波动不大且呈线性上升预测,三项移动平均适用于呈抛物线上升预测。

(二)指数平滑

指数平滑的原理是通过对历史数据进行加权平滑,从而预测将来的数据。简单指数平滑没有市场了,二项指数平滑、三项指数平滑同移动平均法,适用呈线性和抛物线形发展的预测,由于需要主观设置平滑指数,指数设置也没有什么根据,精度不高。而温特斯指数平滑法包括趋势和季节因素调整,对这类预测效果较好。

(三)趋势外推

即用一条曲线拟合事物发展的趋势,从而建立曲线方程进行预测。常用的拟合曲线包括:多项式曲线(一次曲线、二次曲线、三次曲线),这和前面的移动平均预测类似;指数曲线、修正指数曲线;逻辑斯蒂曲线和龚伯兹曲线。

(四)回归预测

回归预测是通过找到影响事物发展变化的主要因素,从而建立一种因果关系,通过分析影响因素的变化预测事物未来变化值,即计量经济学学习的内容

(五)灰色预测法

适用于呈指数增长趋势的预测,不适用于包括季节因素的预测。

(六)移动自回归预测法

目前运用最广也最复杂的预测方法,精度较高,预测时需要大量的数据。白噪声、平稳性、单整协整检验……都是它的知识点

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文章来源:天狐定制

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