預測 -漢語詞語

預測

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烽火獵頭專家認為就是對尚未發生、目前還不明確的事物進行預先估計,並推測事物未來的發展趨勢,從而協助管理者掌握情況,選擇對策。

  • 中文名稱
    預測
  • 外文名稱
    Forecast
  • 類型
    詞語
  • 信息
    未來事物掌握情況

概述

概念

與預言的區別:"天才的火花相當于預言,邏輯的思維相當于預測。"

作用

(一)預測為製訂一個切實可行的計畫提供科學依據事實;

(二)預測是避免決策片面性和決策失誤的重要手段;

(三)預測既是計畫的前提條件,又是計畫工作的重要組成部分;

(四)是提高管理預見性的一種手段;

(五)向前看,面向未來,做好準備,發現問題集中力量解決,一定程度上決定組織成敗。

分類

(一)按期限分:

1、長期預測:其期限一般在十年或十年以上。

2、中期預測:其期限一般在五年左右。

3、短期預測:其期限通常在一年或短于一年。

(二)按方法分:

1、定性預測:在缺乏足夠的統計資料或原始資料的條件下以及對某些影響因素難以量化的情況下,依靠預測者的知識,經驗等作出的預測。

2、定量預測:通過對資料的分析而進行的預測.

(三)按預測範圍分:

1·巨觀預測:涉及全局或整體

2·微觀預測:指繼承組織內的預測。

四、有關預測準確度的問題:

(一)影響預測準確度的主要因素:

1、預測環境的多變性 2、預測者的滯後性 3、預測資料的準確性 4、預測方法的適宜性

(二)提高預測準確性的措施:

1、全方位、多角度審視預測課題 2、提高資料資料的準確性 3、提高預測人員的水準

原則和程式

原則

一、連貫性原則

(二) 事物發展趨勢的特征在一段時間呈現延續性。

(二)一定時期內,預測目標和某些環境的結構和相互關系按照一定的格局延續下去。

二、類推性原則

(一)依據歷史上曾經發生過的事物類推當前或未來。

(二)依據其他地區(或其他國家)曾經發生過的事件進行類推。

(三)依據局部類推總部。

三、系統性原則

程式

一、確定預測目標 :根據社會要求,過去和現在的情報資料,以及現實所需要解決的具體問題,提出預測的課題明確預測目標。根據預測課題的性質和預測目標的不同特徵,提出預測的目的與要求。

二、製訂預測計畫: 預測計畫是預測目的和要求的具體化,主要確定預測的範圍,期限,基本假設,需要收集的資料,可供選擇的預測方法以及組織工作。

三、收集預測資料

四、選擇預測方法

在選擇預測方法時,應考慮以下因素:

佔有資料如何

預測對象的特點

方法的正確性和實用性

簡單明了,方便易行

費用低廉

能按時完成預測任務

五、建立預測模型

六、計算預測資料

七、檢驗和修正預測結果

(一)相互檢驗:使用不同的預測方法對同一預測對象進行預測。

(二)對比檢驗:用本人的預測結果與別人的預測結果進行對比。

(三)專家預測:通過專家對預測結果進行咨詢來估計。

技術

定性預測方法

(一)頭腦風暴法(B.S法)

二戰期間的一次客輪成功脫險的經歷被歸納成一種方法,因為決策前乘客的議論象風暴一樣沒有規律,故稱之為頭腦風暴法。美國學者歸納其特點,將腦(BRAIN)拆開來總結如下:

¨ B – build on others ideas 讓其他人的想法刺激你自己的想法。

¨ R – reserve judgement 當其他人的想法不斷出現時,不要花費時間和精力去檢驗或評價這些想法,讓其他人的任何想法自然流露出來。

¨ A – aim for quantity 其他人的想法越多越好,不要擔心這些想法是否重復、是否交叉。

¨ I – image wildly 其他人的想法都是有道理的,不要先入為主,不要限于一般規律,要鼓勵跳躍性和看起來離題較遠的想法,創新性往往來源于邊緣的想法。

¨ N - no killer phrases 不要說如下的話:這不管用,這太荒謬,這想法太傻,這樣做違反規定,我們從來不這樣做,這太可笑了,等。

1.頭腦風暴法的概念

又稱暢談會議法或B.S法,它是組織專家召開會議,通過專家之間直接的信息交流,相互啓發,充分發揮專家的創造性思維,在較短的時間內產生盡可能多的方案或構想.

2、專家選擇原則

3、會議應遵循的原則

會議議題必須明確

自由奔放

不互相批評

歡迎提出各種方案

與會者發言必須精練

4、具體操作步驟

(1) 對主持人的要求

(2) 準備記錄意見和建議

(3) 對參與者提出要求

(4) 提出問題:一般先提出影子問題

(5) 明確腦風暴思考時間

(6) 對腦風暴意見的評價-風險技術

(7) 將話題轉向需要決策的問題

5、案例 "用什麽方法可捉到老虎?"

6、缺點

參加的人數有限,代表性不充分

權威影響較大

易受表達能力的影響

由于自尊心等心理因素的影響

易受"潮流"思想的影響

特爾菲法

1、 前言: 蘭德公司簡介 "蘭德智囊團辦不到,上帝也辦不到"

2、 特爾菲法的概念 又稱征詢專家意見法 ,是蘭德公司的一個傑作,它是全球多種預測方法中使用比例最高的一種。此方法是通過信函的方式,利用一系列簡明扼要的征詢表對專家征得意見和對征得意見的有控製的反饋,從而取得一組專家的最可靠的統一意見。

3、 特爾菲法的程式

4、特爾菲法特點

(1)匿名性 特爾菲法採用信函征詢的方式進行,互相不知道這意見是誰提出來的,這種匿名的特徵完全消除了心理因素的影響,有利于問題的討論和意見的修正。

(2)反饋性 特爾菲法的信函征詢不是一次性,而是要經過三到四輪。這種多次有控製的反饋給意見交換和相互啓發提供了良好機會,並為較快取得共識創造了有利條件。

(3)統計性 特爾菲法在征詢過程中,對專家的意見或看法可作統計分析,對預測結果可作統計處理。

(4)具有較強的代表性 由于特爾菲法是採用信函征詢方式,故可邀請教多專家參與預測,具有教廣的代表性。

5、特爾菲法局限性

¨ 需要一定的時間

¨ 不能存在讀或寫交流方面的障礙

¨ 專家對問題的某些態度會對結果帶來明顯的偏誤

¨ 書面交流會影響專家潛能

6、特爾菲法應遵循的原則

(1)對特爾菲法要進行充分的說明,使專家明白調查的重要性。

(2)設計調查表時,提出的問題要具有針對性。

(3)提出的問題要避免組合事件。

(4)設計問題時,用詞一定要確切。

(5)設計的調查表要盡可能簡化,也不能把領導小組的意見強加在調查表中。

科學預測

定義

預測(forecasting)是預計未來事件的一門藝術,一門科學。它包含採集歷史資料並用某種數學模型來外推與將來。它也可以是對未來的主觀或直覺的預期。它還可以是上述的綜合,即經由經理良好判斷調整的數學模型。

進行預測時,沒有一種預測方法會絕對有效。對一個企業在一種環境下是最好的預測方法,對另一企業或甚至本企業內另一部門卻可能完全不適用。無論使用何種方法進行預測,預測的作用也是有限的,並不是完美無缺。但是,幾乎沒有一家企業可以不進行預測而隻是等到事情發生時再採取行動,一個好的短期或長期的經營規劃取決于對公司產品需求的預測。

類型

按在規劃未來業務方面企業使用可分三種類型的預測: 經濟預測(economic forecasts)、技術預測(technological forecasts)、需求預測(demand forecasts)。

1、 經濟預測(economic forecasts),通過預計通貨膨脹率貨幣供給、房屋開工率及其它有關指標來預測經濟周期

2、 技術預測(technological forecasts),即預測會導致產生重要的新產品,從而帶動新工廠和設備需求的技術進步。

3、 需求預測(demand forecasts),為公司產品或服務需求預測。這些預測,也叫銷售預測,決定公司的生產、生產能力及計畫體系,並使公司財務行銷、人事作相應變動。

按它包含的時間跨度來分類,也有三種分類:短期預測中期預測長期預測

1、短期預測。短期預測時間跨度最多為1年,而通常少于3個月。它用于購貨、工作安排、所需員工、工作指定和生產水準的計畫工作

2、中期預測。中期預測的時間跨度通常是從3個月到3年。它用于銷售計畫生產計畫預算現金預算和分析不同作業方案。

3、長期預測。長期預測的時間跨度通常為3年及3年以上。它用于規劃新產品、資本支出、生產設備安裝或天職,及研究與發展。

中期預測和長期預測與短期預測的區別主要體現在以下三個方面:

第一,中長期預測要處理更多的綜合性問題並主要為產品、工廠、工序的管理決策提供支持;

第二,短期預測採用的方法通常與長期預測採用的方法不同。如移動平均法指數平滑法趨勢外推法等為短期預測所常用的方法。更概括性、更少量化的方法用于確定諸如是否將一種新產品投產,如雷射唱片等;

第三,短期預測往往比長期預測更精確些。影響需求的因素每天都在發生變化,因此當時間跨度延長時,預測精確度往往隨之下降。

方法

預測方法有四種基本的類型:定性預測時間序列分析、因果聯系法和模擬。

定性預測 定性預測屬于主觀判斷,它基于估計和評價。常見的定性預測方法包括:一般預測、市場調研法、小組討論法、歷史類比、德爾菲法等。

時間序列分析 時間序列分析是建立在這樣一個設定基礎上的,與過去需求相關的歷史資料可用于預測未來的需求。歷史資料可能包含諸如趨勢、季節、周期等因素。常見的時間序列分析方法主要有:簡單移動平均、加權移動平均、指數平滑、回歸分析、鮑克斯·詹金斯法、西斯金時間序列等。

因果聯系法 因果聯系是假定需求與某些內在因素或周圍環境的外部因素有關。常見的因果聯系法主要有:回歸分析經濟模型、投入產出模型、行指標等。

模擬 模擬模型允許預測人員對預測的條件作一定程度的假設。

步驟

無論採用何種預測方法,進行預測時都必須遵循下面的幾個步驟:

1、確定預測的用途。這一步要確定我們進行預測所要達到什麽樣的的目標。

2、選擇預測對象。這一步要確定我們需要對什麽對象進行預測。例如,生產預測中通常需要對公司產品的市場需求進行預測從而為公司指定生產作業計畫提供資料。

3、決定預測的時間跨度。這一步要確定所進行的預測的時間跨度是短期、中期、還是長期?

4、選擇預測模型。這一步要根據索要預測的對象的特點和預測的性質選擇一種合適的預測模型來進行下一步的預測。

5、收集預測所需的資料。收集預測所需資料時,一定要保證這些資料資料的準確性和可靠性。

6、驗證預測模型。這一步是要確定我們選擇的預測模型對于我們要進行的預測是否有效。

7、做出預測。這一步裏,我們要根據前面收集的相關的資料資料和確定的預測模型對我們需要預測的對象做出合理的預測。

8、將預測結果付諸實際套用。按照前面幾步,我們已經對所需要預測的對象做出了預測,這一步,我們就需要將得到的預測結果套用到實際中去,從而達到我們進行預測的目標。比如說,生產預測中,我們對未來市場對本企業產品的需求量進行了預測之後,就需要根據這些預測來確定本企業的生產計畫和排程。

上面這些步驟系統總結了開始、設計和套用一項預測的各環節。如果是定期做預測,資料則應定期收集。實際運算則可由電腦進行。

理論客觀預測

定義

一種基于哥白尼95%置信線原則而產生的預測方法。目前主要用于對自然存在事物存在期限的預測。因為它是相對理論性的,主要作用于客觀事物,所以得此名。

基礎

這種預測是在哥白尼95%置信線原則基礎上建立的。哥白尼95%置信線原則的最簡單概括是——你存在的位置並不特殊。

哥白尼向人們證明,地球並不存在于宇宙中的某個特殊位置。而他的發現後來被得到了充分的證明。根據它的定義,在有智慧觀察者的住處,隻有一小部分是特殊的,更多的都是非特殊的地方。你很可能存在于一個非特殊的地方。推廣開來,當我們看到一個事物時,我們處在的時間位置對于這個事物的’生命歷程‘來說不太可能處于特殊狀態。也就在此基礎上,出現了95%置信線。

當我們看到一個事物時,它處于“幼年”,“中年”,還是“老年”?

可以總結,我們所看到的事物很可能處于它的中年階段,而剛誕生時和快結束時我們不容易看到。哥白尼根據經驗規律總結出了哥白尼95%置信線原則。即我們看到的事物極有可能處在它“生命歷程”的中間95%中的某一狀態,而開頭2.5%和最後2.5%我們幾乎看不見。利用這一點,如果我們知道事物已經存在的時間,就可以預測它還能存在的時間範圍。如下圖所示。

哥白尼95%置信線原則哥白尼95%置信線原則

方法

公式公式

計算公式中,X代表事物已經存在的時間,Y代表事物將來繼續存在時間的預測值

套用舉例

1.1934年,阿道夫·希特勒在自己在位一年後就作出了一個非常著名但很不祥的預測:在未來的幾千年裏,德國不在會有革命。而第三帝國將存在1000年以上。幸運的是,這個預測是極不科學的。可以預測:第三帝國存在的時間比9天長,比39年短。跟這種預測相符的是,第三帝國在十一年後就滅亡了。

2.人為什麽不能長生不老?

如果人真的長生不老,那麽我們現在看到的他(或她)隻活了他(或她)生命的2.5%都不到。那麽他(或她)將永遠活在一個非常特殊的位置,而這是根本不可能的。

同樣,也可證明,任何事物都不能永久存在。

3.對一些知名事物的預測

事物起始日最少還將存在時間最多還將存在時間
人類20萬年前102.5年
156000年
長城公元前216年56年86150年
美國公元1776年6.1年9321年
基督教公元33年51年
77298年
巨石陣公元前2000年103年
165585年
華爾街日報公元1889年3.2年
4914年
智慧型手機
公元2000年143天
​585年

註意

不要用這種方法預測一個正在發生急劇變化的事物。如剛出生的嬰兒,垂死的人。

過濫地套用到一些受主觀影響的事物上也是不準確的。

註意問題

判斷在預測中的作用

1.判斷在選擇預測方法中的作用

2.判斷在辨別信息中的作用

3.判斷在取舍預測結果時的作用

預測的精度與成本

在選擇預測方法時,顯然要在成本和精度之間權衡。精度的預測方法在實施的成本一般較高,但它能取得精度較高,即與實際偏離較小的預測值,從而最終使生產經營成本降低。應該註意的是:第一,不存在百分之百準確的預測方法,因而不要為了預測的絕對準確而白費心機。第二,.就任何一個預測問題而言,存在精度比較合理的最低費用區間。

預測的時間範圍和更新頻率

預測是基于歷史,立足現在,面向未來的。從現在到未來之間的時間就是預測的時間範圍。不同的預測方法有不同的時間範圍,因而在選用預測方法時應特別留意這一點。另外,時間範圍越大,預測結果越不準確。同時,任何一種預測方法都不可能完全適用于某一預測問題,應根據實際需求不斷檢驗預測方法。若預測值與實際值偏離過大,則應更新預測方法。

穩定性與回響性

穩定性與回響性是對預測方法的兩個基本要求。穩定性是指抗拒隨機幹擾,反應穩定需求的能力。穩定性好的預測方法有利于消除或減少隨機因素的影響,適用于受隨機因素影響較大的預測問題。回響性是指迅速反應需求變化的能力。回響性好的預測方法能及時跟上實際需求的變化,適用于受隨機因素影響小的問題。良好的穩定性和回響性都是預測追求的目標。

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