[精选]第七章 技术经济预测方法

第七章技术经济预测方法第一节技术经济预测概述一、预测的概念及作用通常所说的预测是指对未来的预计和推测，即根据客观的信息和主观的认识 经验 班主任工作经验交流宣传工作经验交流材料优秀班主任经验交流小学课改经验典型材料房地产总经理管理经验 ，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地分析，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。朴素的预测，人人皆有，几乎每个人都会根据自己掌握的信息和经验，对某一方面的事物变化作出自己的预测。但预测真正成为一门科学，而且广泛应用于经济、技术等领域，还是近几十年的事。预测科学和技术的形成和发展依赖于现代科技的高度发展，它综合了数学、管理学、经济学、行为学、系统学、控制论、信息科学及电子计算机技术等多方面的特点，是一门交叉性的应用学科。在对项目 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 进行技术经济分析时，需要大量的基础数据，这些大都是靠预测获得。因此，掌握预测技术，获得科学的数据，是正确决策的前提条件之一。例如，一个项目的设想通常来自对市场需求的信息和研究成果。对市场需求的预测结果，将对项目的取舍、规模、获利能力及风险产生重要的影响。在实际工作中，预测具有以下作用。1．为发展规划拟定提供基础数据2．为项目决策提供重要的依据3．调整经营策略，增强竞争力二、预测的特点及分类（一）预测及特点预测发展成一门独立的科学，具有如下特点。1．科学性2．近似性和随机性3．局限性1．科学性由于预测是在调查和收集大量数据和资料的基础上，以科学的理论和方法进行分析，并建立适宜的数学模型对事物未来的状况进行推测。所以，预测的结果反映了事物发展的客观规律，具有科学性。2．近似性和随机性由于预测是在事件发生之前，是依据历史的和当前的事件行为，对其发展作出预计和推测，但事物的发展往往受多种不确定因素的影响，从而事物的发展也可能出现偶然或必然的变化。因此，预测的结果总会与事件实际结果有一定的偏差，有可能出现较大的偏差，使预测值与实际值出现不完全一致的现象，这就是预测的近似性和随机性。3．局限性预测的对象常常受各种因素变化的影响，而且这些因素变化的规律有时也很难准确把握，加之人们对未来事件的认识不可能十分全面，或者收集、掌握的历史资料不够准确和充分，或者所采用的预测模型在简化时过多地忽略了一些重要的因素和条件，使预测的结果难以反映事物发展的全貌，即预测的结果在反映事物的本质和行为方面，具有一定的局限性。（二）预测的分类预测是一门实用性很强的应用科学，其应用的领域广，服务对象多，可应用于技术经济的不同层次和项目的不同阶段。所以，可从不同角度对预测进行分类。1．按预测对象或应用领域分类（1）社会发展预测这种预测是对社会发展有关问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 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）科学预测科学预测是对自然科学、社会科学等科学的未来发展趋势，事先提出的一种有根据的预见，为制定中、长期科学发展规划提供重要的信息。（3）技术预测技术预测是指对技术发展、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）经济预测经济预测是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。经济预测的内容包括社会产值、经济结构、国民收入等。（5）政治军事预测政治军事预测是对有关未来政治军事形势的预见。例如对国际政治局势的预测，国家将可能采取的军事方针政策及行动的预测。2．按预测的范围分类（1）宏观预测宏观预测是指涉及整个人类、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等。（2）微观预测微观预测是相对于宏观预测而言，涉及的范围较小，例如对本市精细化工发展的预测，对拟建或在建项目的投资、收益及成本等的预测等。3．按预测性质分类（1）定性预测对预测对象作定性的分析和判断，通常用于较长远目标的预测。（2）定量预测定量预测是对事物未来的状况作出定量的测算。例如对某化工产品需求量的预测，对某项新工艺和技术何时应用的预测等。这类预测往往又借助于数学模型和现代计算手段。4．按预测时间长短分类（1）短期预测短期预测的时间多为几个月至5年，因预测对象不同而异。例如，对市场的短期预测，通常是几个月至1年；而对科学技术预测，5年内为短期。（2）中期预测中期预测为1~10年，因预测的对象不同而异。例如市场的中期预测为1~3年，而科学技术的中期预测大都为5~10年。（3）长期预测长期预测及时间，对市场预测一般为3年以上；对科学技术的预测大都为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。（一）确定预测目标（二）制定预测工作 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 （三）收集、分析预测资料和信息（四）选择预测方法和建立预测模型（五）预测计算及结果的分析评价（六）提交预测研究报告（一）确定预测目标在进行预测之前，首先要根据决策所提出的要求来确定预测目标，做到有的放矢地去收集资料和信息，包括预测内容、精确度要求及预测期限等。（二）制定预测 工作计划 幼儿园家访工作计划关于小学学校工作计划班级工作计划中职财务部门工作计划下载关于学校后勤工作计划 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等。有了周密的工作计划，才能职责明确，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，对计划及时作出修改或调整。（三）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，要尽量全面地进行收集。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，剔除不可靠的数据或对其作适当的修正。（四）选择预测方法和建立预测模型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。（五）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，存在近似性和局限性，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；确定目标制定预测工作计划搜集，分析预测资料和信息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当前信息反馈图6-1预测研究的步骤（4）是否对预测结果进行修正。（六）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给出。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。技术经济预测的一般步骤如图6-1所示。制定预测工作计划搜集，分析预测资料和信息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当前信息反馈图6-1预测研究的步骤第二节定性预测方法一、专家调查法专家调查法是以专家为信息收集对象，同时凭专家的知识和经验进行预测。专家调查法包括几种具体的方法，譬如个人判断法（权威预测法）、专家会议法、德尔菲法等。该类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问题的预测。此处仅就其中最具代表性的德尔菲法进行介绍。德尔菲法有三个显著的特点。（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）反馈性德尔菲法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次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。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）预测结果的统计性据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。德尔菲法的具体过程包括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，有必要作再一次的继续调查。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。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。集合意见法使用简单、方便，但预测精度很差。一般仅用于对事件的粗略估计或用于近期预测。该方法使用的基本式为：（6-1）式中——事件发生的平均概率；——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应符合概率论的基本公理：第三节定量预测方法技术经济分析主要是定量分析，因而所需的预测大都是定量预测。定量预测的方法有多种，常用的有时间序列法和回归分析法两大类方法，也有特别适用于某些对象和范围的以模型为基础的方法，如模拟模型、投入产出模型等。本书将介绍时间序列法和回归分析方法。一、时间序列法时间序列法是指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。所以，用历史数据来推测一定时间范围内的事物状况依然有效。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。其中，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移动，求其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期向后移动的计算方法，称为移动平均法。根据这种方法，按时间顺序排列起来的数字加以简单延伸，就可以预测未来事物的情况。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：（6-2）式中——到第期的移动平均值；n——移动期数；——各时期实际值之和。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：（6-3）式中——到第期的二次移动平均值；——移动期数内的一次移动平均值和。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）式中——第t+T期的预测值；t——本期；T——本期到预测期的时期数；——参数值。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之间。（二）指数平滑法指数平滑法是采用一个平滑系数α来对不同时间的数据作加权处理，以消除时间序列的偶然性影响，找出预测对象的变化特征和趋势。这种方法适用于短期预测。1．一次指数平滑一次指数平滑是二次指数平滑的基础，其公式为：（6-7）或（6-8）式中——第t周期一次指数平滑预测值；——第t-1周期一次指数平滑预测值；——t第周期的实际值；——第t+1周期的实际值；α——平滑系数。平滑系数α呈指数变化，故这种预测方法称为指数平滑法。α的取值大小表现了不同时间的因素在预测中所起的作用。α值越大，近期数据对预测的影响越大。α的取值目前主要靠经验确定。根据对化工产品的统计分析，α的取值范围通常为0.35~0.4，对发展很快的产品α可取为0.5，一般产品可取为0.3。指数平滑计算要设初始预测值，一般可用第一期实际值或者前几期实际值的平均数作为第一期的预测值。2．二次指数平滑二次指数平滑是指在一次指数平滑的基础上，再作一次指数平滑。其公式为：（6-9）式中——第t周期二次指数平滑预测值；——第t-1周期二次指数平滑预测值；上式（6-9）通常不便于直接用于预测，常采用下式：（6-10）式中——第t+T周期的预测值；T——预测的超前周期数；at，bt——预测模型的截距和斜率；其中，at和bt的计算式为：（6-11a）（6-11b）求二次指数平滑值需要先确定初始值，通常直接取，也可以取前几个一次指数平滑值的平均值作为二次指数平滑的初始值。3．三次指数平滑如果实际数据序列呈非线性增长趋势，则不宜用二次指数平滑进行预测，而应采用三次指数平滑。三次指数平滑法就是对二次指数平滑值序列再次进行指数平滑，并利用该平滑值建立非线性预测模型进行预测。三次指数平滑值的计算公式为：（6-12）其预测模型为：（6-13）上式中的模型参数at、bt和ct，分别用下式计算（6-14a）（6-14b）（6-14c）与二次指数平滑的初始值类似，可以直接取，或者取前几个二次指数平滑的平均值。二、回归分析法回归分析就是根据因果关系对某些相关关系的事物进行预测的方法。回归分析方法有线性回归和非线性回归两大类，本书主要介绍线性回归。（一）一元线性回归预测该方法适用于预测对象主要受一个相关变量影响，而且两者的因果关系呈线性变化的情况。一元线性回归模型为：（6-15）式中Y——因变量（预测对象的预测值）；x——自变量（影响因素的某个状态）；a，b——回归系数。一元线性回归模型能否真实地反映预测对象Y和自变量x之间的关系，一是取决于是否正确地选择影响因素x，二是取决于模型参数a、b的值。a、b的值可以根据历史数据，用最小二乘法求出为：或者式中yi——预测对象的第i个实际值；——n个预测对象的实际平均值；xi——影响因素的第i个状态；——n个状态点的平均值；n——历史数据点数或样本数。变量x和是y否线性相关，可用相关系数r来度量。相关系数r可用下式求出：，称为完全线性相关；r=0则称为完全线性不相关，即所选模型不能用。通常r>0.7可以认为线性相关，但应尽可能接近1，这样，可以得到较精确的预测结果。（二）多元线性回归有时，影响预测对象的主要因素不只一个，如果这些因素与预测对象之间的变化关系都呈线性趋势，则可采用多元线性回归预测法。多元回归的原理与一元回归基本相同，但计算较为复杂，一般要借助于计算机完成。（三）季节变动指数预测法某些预测对象的实际数据序列的变动除有随即变动和线性或非线性总体发展趋势外，还有季节性的周期变化趋势。用回归法或平滑法处理这类预测对象，可能把有规律的季节性变动平滑掉。因此，对这类呈季节性周期变化趋势的预测对象，应采用季节指数法进行预测。