2017年咨詢《方法與實(shí)務(wù)》每日復(fù)習(xí)資料:常用預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn)
預(yù)測(cè)方法 | 定性方法 | 定量方法 | |||||||
因果分析 | 延伸性預(yù)測(cè) | ||||||||
專家會(huì)議法 | 德?tīng)柗品椒?/td> | 類推預(yù)測(cè)法 | 回歸法 | 消費(fèi)系數(shù)法 | 彈性系數(shù)法 | 移動(dòng)平均法 | 指數(shù)平滑法 | 趨勢(shì)外推法 | |
方法簡(jiǎn)介 | 組織有關(guān)專家,通過(guò)會(huì)議的形式進(jìn)行預(yù)測(cè),綜合專家意見(jiàn),得出預(yù)測(cè)結(jié)論 | 組織有關(guān)專家,通過(guò)匿名的形式進(jìn)行調(diào)查,進(jìn)行多輪反饋整理分析,得出預(yù)測(cè)結(jié)論 | 運(yùn)用相似性原理,對(duì)比類似產(chǎn)品發(fā)展過(guò)程,尋求變化規(guī)律,進(jìn)行預(yù)測(cè) | 運(yùn)用因果關(guān)系,建立回歸分析模型,包括一元、多元回歸和非線性回歸等得出預(yù)測(cè)結(jié)果 | 對(duì)產(chǎn)品在各行業(yè)的消費(fèi)系數(shù)量進(jìn)行分析,結(jié)合行業(yè)規(guī)律,預(yù)測(cè)需求總量 | 運(yùn)營(yíng)兩個(gè)變量之間的彈性系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè) | 對(duì)具有時(shí)序變化規(guī)律的事物,取時(shí)序中連續(xù)幾個(gè)數(shù)據(jù)的平均值,作為下一個(gè)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)值 | 與移動(dòng)平均法相似,只考慮歷史數(shù)據(jù)的近遠(yuǎn)期作用不同,給予不同的權(quán)值 | 運(yùn)用數(shù)學(xué)模型,擬合一條趨勢(shì)線,外推未來(lái)發(fā)展規(guī)律 |
適用范圍 | 長(zhǎng)期預(yù)測(cè) | 長(zhǎng)期預(yù)測(cè) | 長(zhǎng)期預(yù)測(cè) | 短、中長(zhǎng)期預(yù)測(cè) | 短、中長(zhǎng)期預(yù)測(cè) | 中長(zhǎng)期預(yù)測(cè) | 近期或短期預(yù)測(cè) | 近期或短期預(yù)測(cè) | 短、中長(zhǎng)期預(yù)測(cè) |
數(shù)據(jù)資料需求 | 多年歷史資料 | 需要多年數(shù)據(jù) | 數(shù)據(jù)最低要求5~10個(gè) | 至少5個(gè)數(shù)據(jù) | |||||
精確度 | 較好 | 較好 | 尚好 | 很好 | 很好 | 較好 | 尚好 | 較好 | 較好 |
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