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预测技术
forecasting technigues
预测活动中所使用的方法和手段。预测是对事物的发展趋势及其影响作出估计和判断。在机械工业中，预测技术多用于市场需求预测和采用新技术的发展预测。传统的预测方法和手段比较简单。20世纪60年代以来，科学技术的进步为预测提供了比较可靠的科学方法和手段。预测技术应用的步骤是:确定预测目标;收集和处理有关的信息和情报资料；建立预测模型；分析评价；修正预测值等。
预测技术大体可分为两大类，即定性预测技术和定量预测技术。
定性预测技术 一种简单易行的直观预测法。它以代表性人物或专家作为索取信息的对象，根据他们的知识和经验来对事物的未来作出判断。在缺乏足够的统计数据和原始资料的情况下，采用这种方法可以获得较为正确的结果。它可以采用个人判断和专家会议的形式进行，但这两种形式都有一定的局限性。
在个人判断和专家会议这两种形式的基础上，又发展出另一种直观预测方法，称为特尔斐(Delphi)法。它是采取匿名方式征求专家们的意见，并将他们的意见综合、归纳、整理，然后反馈给各个专家，作为下一轮分析判断的依据。通过几轮反馈，意见逐步趋于一致为止。特尔斐法能够保持专家个人判断和专家会议的优点，克服两者的缺点，是一种被广泛使用的方法。
在直观预测法中，专家对未来各种可能出现和期待出现的前景作出估计,可以用概率值表达,称为主观概率法。但未来事物总是相互联系着的，通过一系列事物及其发生的概率，建立合乎逻辑推导程序的矩阵来研究未来各事物间的相互影响程度，称为交叉影响概率法。主观概率法和交叉影响概率法能使专家的主观估计定量化。
定量预测技术 这种方法是先通过电子计算机的运算对事物进行定量分析，然后对事物的发展趋势作出预测和判断。定量预测技术是根据历史数据资料计算出未来事物可能出现的结果，而不是直接依靠人的主观判断。因此，运用定量预测技术得出的结果较为精确。
定量预测技术主要是建立各种数学模型，经常采用的方法有时间序列分析法和因果关系分析法。
① 时间序列分析法:根据时间关系模型研究预测目标（Y）与时间过程（）之间的演变关系。用函数表示为Y=()，简称为Y←数学模型。它是根据历史发展的统计资料，预测今后一系列时间的发展趋势和可能达到的水平的数理统计方法。这种统计方法又包括移动平均法和指数平滑法。前者可以消除时间序列中的季节性变动、周期性变动和随机性变动的影响。后者的优点是可以减少预测时所用的数据量。
② 因果关系分析法:根据因果关系模型研究预测目标(Y)与其影响因素(X)之间的因果关系。用函数表示为Y=(X),简称为Y←X 数学模型。这种方法强调找出事物变化的原因，找出原因与结果之间的联系方式，以预测未来。这类方法在经济预测方面有较好的实用价值。常用的有回归分析法、经济计量模型等。回归分析法是在大量统计数据基础上寻求数据变化规律。数量经济方法是根据客观经济规律，利用各种经济因素之间的数量依存关系用经济计量模型进行预测。
预测的可靠性在很大程度上取决于正确地选择科学的预测方法。方法的选择应在分析预测对象和所处的历史背景后进行。在各种预测方法中，每一种方法都有一定的使用范围，常常是互相补充的，可以综合运用。
张贤模
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