技术经济预测PPT课件

11.1技术经济预测概述,11.2抽样调查法,11.3专家调查法,11.4回归分析法,本章内容,4,1,2,3,第11章技术经济预测,11.5时间序列法,5,1,.,11.1技术经济预测概述,预测是在对现实和历史进行调查研究的基础上，找出事物发展的客观规律，对未来事件状态的科学分析。预测特点：根据现在和过去预计未来，根据已知推断未知；预测本身不是目的，是一种手段；预测结果具有近似性和随机性的特点，随着数学方法与计算工具的完善，预测结果的准确度会不断提高；预测工作具有科学性，也具有艺术性。,2,.,1.预测的分类,（1）预测的对象应用领域分类社会发展预测政治军事预测技术经济预测（科学、技术、经济、市场）（2）预测问题涉及范围的大小分类宏观预测微观预测,3,.,1.预测的分类,（3）对预测结果的要求分类定性预测定量预测（4）按预测期限长短分类短期预测中期预测长期预测,4,.,1.预测的分类,对科学技术预测：年以内为短期5-15年为中期15年以上为长期对市场预测：半年以内为短期半年到年为中期年以上为长期。,5,.,2.技术经济预测的步骤,（1）确定预测目标包括：预测内容、精确度要求和预测期限（2）搜集、分析资料资料是作预测的依据，应根据预测目标的要求搜集有关各种资料。在搜集、分析资料过程中，确定预测对象发展变化的主要决定因素或相关因素是至关重要的，充分占有这些决定因素变化趋势的资料是作出正确预测的前提。,6,.,2.技术经济预测的步骤,（3）选择预测的方法实际工作中需要根据预测目标的要求和具体的工作条件本着效果好，经济，实用的原则选择合适的预测方法。（4）建立预测模型（5）分析情况作预测建立数学模型不可避免地要求对问题加以简化，所以有必要根据具体情况对预测结果作进一步分析和修正。,7,.,抽样调查法是在所研究的总体中抽取一个有代表性的样本进行调查，并通过统计推理对总体量值及其误差作出估计和判断的一种方法。步骤：问卷设计；抽样调查；统计分析；推理预测。,11.2抽样调查法,8,.,1.问卷设计,（1）问题类型问卷中问题的提问形式可分为开放式提问和封闭式提问两类。问卷设计者应根据问题的性质与特点选择合适的提问形式，还应根据调查的目的合理搭配不同类型的问题。（2）问题措辞问卷调查中应尽量避免因问题措辞不当影响调查效果。（3）问题次序在问卷设计中对问题次序的安排要注意逻辑顺序。,9,.,2.抽样调查与统计分析,常用的抽样方法分为随机抽样与非随机抽样。（1）随机抽样随机抽样时研究对象总体中每个个体被抽取的机会相等所得的样本统计量为一随机变量，可以通过概率统计分析方法估计研究对象总体的均值、误差以及估计值的置信区间。具体分为单纯随机抽样、分层抽样和分群抽样。,10,.,2.抽样调查与统计分析,单纯随机抽样从研究对象全部个体中随机抽取样本。分层抽样将研究对象总体按某种特性差异划分为若干个次总体，这些次总体就是层，再由各层中分别随机抽取若干样本个体。具体又分为比例抽样法、最佳抽样法和最底费用抽样法。分群抽样将研究对象总体分为若干个特性尽量相近为群，先从中随机先取若干个样本群，再从各个样本群中随机抽取样本个体进行调查。分层抽样与分群抽样的区别。,11,.,（2）非随机抽样,常用方法：配额抽样判断抽样滚动抽样偶然抽样,12,.,3.推理预测,根据抽样调查的资料，结合其他有关知识和信息进行必要的分析与推理，可以进行社会、技术、市场等方面的预测。,13,.,11.3专家调查法,1.概述专家调查是运用一定方法，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，进而对未来作出主观预测的过程。常用的方式有专家个人判断，专家会议和特尔菲法。,14,.,2.特尔菲法（delphi),特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。（1）特点：匿名性、反馈性、收敛性（2）步骤组成调查工作组；选择专家；以函询方式向专家们索取预测信息；调查结果的汇总处理。（3）优缺点,15,.,11.4回归分析法,回归分析法预测是利用回归分析的方法，根据一个或一组字变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归，也可以是非线形回归。,16,.,1.一元线性回归预测法,（1）建立一元回归模型设有一组样本数据X1,X2XiXnY1,Y2YiYn根据经验判断或观察分析,两者确有较明显的线形相关关系,则可建立如下线性回归模型：y=a+bx,17,.,1.一元线性回归预测法,(2)根据最小二乘法原理求出回归系数(3)计算相关系数r,进行相关检验越接近1，说明x与y的相关性愈大。,18,.,1.一元线性回归预测法,(4)求置信区间-与x0相对应的根据回归方程计算的y0估计值。-自由度n-2，置信度1-时t分布的临界值。s（y）-修正过的因变量y的标准差。当1-=0.95时=2，y0的置信区间当1-=0.99时=3，y0的置信区间(5)分析情况做预测,19,.,2.多元线性回归预测法,一般形式有一组数据则可按残差平方和最小的原则确定。,20,.,2.多元线性回归预测法,式中,21,.,2.多元线性回归预测法,全相关系数式中R越接近于1，回归模型的预测效果越好对于1-=0.95，y0的置信区间近似为,22,.,11.5时间序列法,时间序列法是根据预测对象的时间序列数据找出预测对象随时间推移的变化规律，通过趋势外推预测未来的一种方法。时间序列数据的变动包含随机变动，周期性变动和体现长期趋势的线性或非线性变动，我们首先设法消除随机波动，寻找长期趋势的方法有两类：回归方法和平滑法。,23,.,1.移动平均法,移动平均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。（1）一次移动平均值的计算,24,.,1.移动平均法,（2）二次平均值的计算（3）作预测当数据没有明显的周期波动，可以记为,25,.,1.移动平均法,当数据有明显的周期波动，且呈线性变化，可通过建立线性预测模型作预测：,26,.,2.指数平滑法,时间序列数据中各数据的重要程度由近及远呈指数规律递减，故对时间序列数据的平滑处理应采用加权平均处理方法（1）一次指数平滑的计算时间序列：其加权平均值为其中,27,.,2.指数平滑法,一次指数平滑的计算公式初始值的确定：数据多时，取y1作初始值；数据少时，取前几个周期数据的平均值作初值。,28,.,（2）二次指数平滑,初值：取前几个一次指数平滑值的平均值作可建立线性预测模型,29,.,（3）三次指数平滑值,初值：取前几个一次指数平滑值的平均值作非线性预测模型,30,.,3.季节变动指数分析法,用回归法或平滑法寻求预测对象的总体发展趋势，会把有规律的季节性变动平滑掉。通常季节变动指数反映预测对象的季节性周期变动规律。第i年各月份的季节变动指数为取各年相同月份季节变动指数的平均值作为预测中使用该月份的季节变动指数，即在求得各月份季节变动指数的基础上，即可求得第m年各月份的预测值：,31,.,4.生长曲线法,许多事物的发展规律可以用一条近平S型的曲线来描述：发展初期缓慢，一段时间后，增长速度加快，到极限时，又会变慢。对于这一规律，常用的模型有戈珀兹曲线和逻辑曲线。,32,.,（1）戈珀兹曲线