定量預測（數學模型）

定量預測（數學模型）

定量預測 （數學模型） 次瀏覽 | 2022.09.29 09:25:44 更新 來源 ：互聯網 精選百科 本文由作者推薦 定量預測數學模型

定量預測是使用一歷史數據或因素變量來預測需求的數學模型。是根據已掌握的比較完備的歷史統計數據，運用一定的數學方法進行科學的加工整理，借以揭示有關變量之間的規律性聯系，用于預測和推測未來發展變化情況的一類預測方法。

中文名

定量預測

功能

預測需求

隸屬

數理科學

變量

歷史數據，因素變量

預測方法

目前工商企業中常用的預測方法有以下幾種：

加權算術平均法

用各種權數算得的平均數稱為加權算術平均數，它可以自然數作權數，也可以項目出現的次數作權數，所求平均數值即為測定值。

趨勢平均預測法

趨勢平均預測法是以過去發生的實際數為依據，在算術平均數的基礎上，假定未來時期的數值是它近期數值直接繼續，而同較遠時期的數值關系較小的一種預測方法。

指數平滑法

指數平滑法是以一個指標本身過去變化的趨勢作為預測未來的依據的一種方法。對未來預測時，考慮則近期資料的影響應比遠期為大，因而對不同時期的資料不同的權數，越是近期資料權數越大，反之權數越小。

高低點法

高低點法是利用代數式y=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業務量與最低業務量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業務量之差△x進行對比，求出b，然后再求出a的方法。

時間序列預測法

它時間序利預測法是把一系列的時間作為自變量來確定直線方程y=a+bx，進而求出a、b的值，這是回歸預測的特殊式。

分類

定量預測基本上可分為兩類：一類是時序預測法。它是以一個指標本身的歷史數據的變化趨勢，去尋找市場的演變規律，作為預測的依據，即把未來作為過去歷史的延伸。時序預測法包括平均平滑法、趨勢外推法、季節變動預測法和馬爾可夫時序預測法。

另一種是因果分析法，它包括一元回歸法、多元回歸法和投入產出法。回歸預測法是因果分析法中很重要的一種，它從一個指標與其他指標的歷史和現實變化的相互關系中，探索它們之間的規律性聯系，作為預測未來的依據。

時間序列中每一時期的數值，都是由很多不同因素同時發生作用后的綜合反映。總的說來，這些因素可分為三大類：

1、長期趨勢

這是時間序列變量在較長時間內的總勢態，即在長時間內連續不斷地增長或下降的變動勢態。它反映預測對象在長時期內的變動總趨勢，這種變動趨勢可能表現為向上發展，如勞動生產率提高，也可能表現為向下發展，如物料消耗的降低，也可能表現為向上發展轉為向下發展，如物價變化。長期趨勢往往是市場變化情況在數量上的反映，因此它是進行分析和預測的重點。

2、季節變動

這是指一再發生于每年特定時期內的周期波動。即這種變動上次出現后，每隔一年又再次出現。所以簡單地說，每年重復出現的循環變動，就叫季節變動。

3、不規則變動

又稱隨機變動，其變化無規則可循。這種變動都是由偶然事件引起的，如自然災害、政治運動、政策改變等影響經濟活動的變動。不規則變動幅度往往較大，而且無法預測。

應用

成礦預測是在不確定條件下制定最優決策的工作。

成礦預測作為一種地質系統，與其他技術、經濟系統存在重要區別。由于礦床類型的多樣性，礦床成因的復雜性，控礦因素的隱蔽性和找礦信息的多解性，成礦預測結果具有不確定性并常常因人而異。探索成礦預測過程客觀化、定量化和精確化一直是成礦預測學的前沿課題。

文中以個舊錫礦為例展示致礦地質異常與礦體空間產出及分布的密切關系，強調以"求異"準則為指導的成礦定量預測的重要性。當今地質勘查工作面臨深部找礦問題，論文從深部找礦的概念、類型、目標、效益等方面簡要介紹了國外理論研究和找礦實踐概況。強調深部找礦中要加強地殼深部結構的研究，要重視深部找礦的經濟"回報率"和勘查項目的"轉化率"的重要性。

優缺點

定性預測的優點在于：注重于事物發展在性質方面的預測，具有較大的靈活性，易于充分發揮人的主觀能動作用，且簡單的迅速，省時省費用。

定性預測的缺點是：易受主觀因素的影響，比較注重于人的經驗和主觀判斷能力，從而易受人的知識、經驗和能力的多少大小的束縛和限制，尤其是缺乏對事物發展作數量上的精確描述。

參考資料