第6章 技术经济预测方法(化工技术经济学).ppt

1、第六章 技术经济预测方法,第一节 技术经济预测概述 第二节 定性预测方法 第三节 定量预测方法,引例: 投资项目市场预测 投资项目市场预测的基本原理 市场预测的基本原理是依据过去和现在市场需求情况所表现出来的客观规律性来推断未来市场需求的发展趋势。这是一个根据已知推测未知的推理和判断过程（如图6-1所示）。, 投资项目市场预测程序 确定预测目标。 收集、整理、分析资料。 选择预测方法并进行预测。 分析预测结果，即分析预测结果的准确性和可靠性。 编写预测报告。,第一节 技术经济预测概述,一、预测的概念及作用,1、预测的概念,朴素的预测：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，按照事

2、物演变的规律来描述和推断未来的情况。 科学的预测：在调查研究的基础上，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。,2、预测的作用,（1）为发展规划拟定提供基础数据 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,决策的前提是可靠的预测,（3）调整经营策略，增强竞争力,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科学性,2近似性和随机性,3局限性,(二) 预测的分类,1按预测对象或应用

3、领域分类,(1)社会发展预测 社会发展有关问题的预测,(2)科学预测 自然科学、社会科学等,(3)技术预测 技术发展、技术应用等,(4)经济预测 社会经济活动,(5)政治军事预测,2按预测的范围分类 (1)宏观预测 涉及整个人类、整个国家或者整个行业 (2)微观预测 范围较小，如对本市精细化工发展的预测,3按预测性质分类 (1)定性预测 (2)定量预测,4按预测时间长短分类 (1)短期预测 市场1年以内;科学技术5年内 (2)中期预测 市场1-3年;科学技术5-10年以上 (3)长期预测 市场3年以上;科学技术10年以上,三、预测的基本步骤,(一)确定预测目标 (二)制定预测工作计划,(三)收

4、集、分析预测资料和信息,(四)选择预测方法和建立预测模型,(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。,(五)预测计算及结果的分析评价,(六)提交预测研究报告,反 馈,第二节 定性预测方法,一、专家调查法 以专家沟信息收集对象，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。 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。,最具代表性的德尔非法。,德尔菲法的三个显著特点： (1

5、)匿名性 为了克服专家之间相互的心理影响，无须担心对自己声望的损害。 (2)反馈性 (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o (2)进行第一轮预测； (3)将前一轮的整理意见反馈给各位专家，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，重新预测，提出理由； (5)编写预测报告。,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

6、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。,该方法使用的基本式为：,事件发生的平均慨率；,第i个人员估计的概率值；,n参加预测的人员数,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,一、时间序列法 用历史的数据简单地推测未来。 属于时间序列类的具体预测方法有多种，例如

7、：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。,研究预测对象与时间进程之间的演变关系，要求时间序列是按等间隔排列的。研究的要素有时间性，随时间而发展，根据其时间规律，对未来进行预测。,1、时间序列分析法,例,这种方法对一般状态比较稳定，没有什么大的动荡情况下效果较好。,(1) 移动平均数法,利用过去几个时期的实际数值的移动平均数作为下一期的预测值。,上例,用5、6、7三个月的实际销售额预测8月份的销售额,若用4、5、6、7四个月的数值，则为,公式,yi为实际值，yn+1为n+1期的预测值，k为所取期数,注意：k值大小对预测结果影响巨大。 k太大则预测值

8、太注重历史，过于平滑，测不出变化趋势；k太小，预测值忽略历史，抗随机干扰性能差。,这种方法考虑到远近数据的差异，把它们分别乘以不同的指数，以使预测值受近期影响较大，远期影响较小。,(2) 指数平滑法,公式,为下期预测数,注意：,越大，预测值越重视近期数据。,按数据排列规律导出趋势模型，进行外推计算，得出预测结果。,(3) 趋势外推法,研究预测对象y与影响因素x之间的因果关系,2. 因果分析法（回归分析法）,大概思路：根据观测值得到散点图，用线性或非线性函数把这些点的大致规律描述出来。如果用直线或曲线代替这些点，则每一点与该线都有误差，回归分析法就是找到使误差最小的直线或曲线。可能有一元线性、非

9、线性，多元线性、非线性。,例,根据历史资料描出若干散布点，构造一个线性函数,a，b称为回归系数,来近似地代表二者的因果关系。,我们希望近似的程度越高越好。然后根据回归函数进行预测。,设有n个观测点， i=1,n 如果用直线代替这些点，则每一点与该直线均有误差。,设实际值yi与线性函数y值的误差为,i=1,n,则,希望误差越小越好,因误差有正负，不好计算大小，为消除正负影响，故取其平方和最小：,平方和越小越好,对a，b求导,解之有,亦可写为,为平均值，因此等号右边为已知,这样，a，b就可以求出来了。 近似函数建立了。只要知道未来因素x，即可预测将来值。例如根据预测可求未来一个时刻某产品的销量。,现在的关键问题在于：拟合的曲线在多大程度上代表这些点。,相关系数,越接近1，相关程度越高。表明x越依赖于y，即可靠性越高，拟合性越好。 r 表明了x对y的影响程度。,若r=60%，说明什么？,S检验,Yi 第i个观察值, 第i个回归值,n 统计数据的个数,k 参数个数,在一元线性回归方程中，参数为a、b，所以k=2,S值越小越好，通常以S和 的比值S/ 测定回归方程误差的大小，如果S/ 15%就认为S检验通过。,例: 某地区19891993年农村市场的实际商品销售量与农业产值见表，1994年农业产值预计300亿元，使用回归分析法预测1994年农村市场销售量