定量预测概述定量预测概述定量预测又称数学模型预测法。它是运用定量预测又称数学模型预测法。它是运用一定的统计和数学方法，通过建立数学分一定的统计和数学方法，通过建立数学分析模型来描述和预测事物变化发展规律的析模型来描述和预测事物变化发展规律的一种预测方法。一种预测方法。因此有两个明显的特点：受人的主观因素因此有两个明显的特点：受人的主观因素影响较小，结果比较客观；对数据的要求影响较小，结果比较客观；对数据的要求、预测者专业能力的要求比较高、预测者专业能力的要求比较高由时间序列预测方法和回归分析预测方法由时间序列预测方法和回归分析预测方法两大类组成。两大类组成。定量预测方法时间序列预测法回归分析预测法算术平均预测（简单、移动、指数平滑）季节分析预测（水平、趋势变动）马尔可夫预测（市场占有率预测）趋势预测（直线拟合、指数曲线拟合）一元线型回归预测多元线型回归预测非线性回归预测自相关回归预测最早的时间序列分析可以追溯到最早的时间序列分析可以追溯到70007000年前的古埃年前的古埃及。古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来及。古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成所谓的时间序列。对这个时间序列长期，就构成所谓的时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律。由的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律。由于掌握了尼罗河泛滥的规律，使得古埃及的农业于掌握了尼罗河泛滥的规律，使得古埃及的农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。的走势就是时间序列分析。9.19.1时间序列预测法概述时间序列预测法概述时间序列预测方法，是把统计资料按时间发生的时间序列预测方法，是把统计资料按时间发生的先后进行排序得出的一连串数据，利用该数据序先后进行排序得出的一连串数据，利用该数据序列外推到预测对象未来的发展趋势。一般可分为列外推到预测对象未来的发展趋势。一般可分为确定性时间序列预测法和随机时间序列预测法。确定性时间序列预测法和随机时间序列预测法。确定性时间序列法有：移动平均法、指数平滑法确定性时间序列法有：移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、自适应过滤法、直线模型预、差分指数平滑法、自适应过滤法、直线模型预测法、成长曲线模型预测和季节变动预测法等等测法、成长曲线模型预测和季节变动预测法等等。。随机时间序列是通过建立随机时间序列模型来预随机时间序列是通过建立随机时间序列模型来预测，方法和数据要求都很高，精度也很高，应用测，方法和数据要求都很高，精度也很高，应用非常广泛。非常广泛。时间序列预测法的优缺点时间序列预测法的优缺点优点：优点：在分析现在、过去、未来的联系时，以及未来在分析现在、过去、未来的联系时，以及未来的结果与过去、现在的各种因素之间的关系时，的结果与过去、现在的各种因素之间的关系时，效果比较好。效果比较好。数据处理时，并不十分复杂数据处理时，并不十分复杂缺点：缺点：反映了对象线性的、单向的联系反映了对象线性的、单向的联系预测稳定的、在时间方面稳定延续的过程预测稳定的、在时间方面稳定延续的过程并不适合进行长期预测并不适合进行长期预测9.29.2移动平均预测法移动平均预测法9.2.19.2.1算术平均数法算术平均数法（（MethodofSimpleAveragMethodofSimpleAveragee））大前前昨今大前前昨今明明预测模型：预测模型：适用范围：适用范围：预测对象的历史数据呈水平型变动状态，逐期增长量大预测对象的历史数据呈水平型变动状态，逐期增长量大体相同的情况；体相同的情况；短期预测；短期预测；可推广应用趋势型变动的历史数据。可推广应用趋势型变动的历史数据。ninxXniiA,,3,2,11...
