德尔菲( Delphi)法 德尔菲法是美国兰德公司( RAND Corporation)奥拉夫赫尔默 博土于上世纪40年代未首创的。它是定性预测方法中最重要、 最有效的一种方法,应用十分广泛,可用于预测市场需求、商 品供求变化、产品成本与价格、市场占有率、产品寿命周期等 方面。对于那些缺少历史和现实资料的预测尤为实用 特点: (1)匿名性。采用匿名函询方式,参加预测的专家互不了解, 因而发表观点、修正自己的意见均较自由。 (2)反馈性。发函征询意见至少要经过两轮,预测当事人应将 上一轮专家的意见汇总统计,将其作为反馈信息在下一轮征询 时告知各位专家参考。 (3)收敛性。专家意见经过多轮征询反馈后,意见趋向一致。 用统计方法加以整理,即可得预测结果
德尔菲（Delphi）法 德尔菲法是美国兰德公司（RAND Corporation）奥拉夫·赫尔默 博士于上世纪40年代末首创的。它是定性预测方法中最重要、 最有效的一种方法，应用十分广泛，可用于预测市场需求、商 品供求变化、产品成本与价格、市场占有率、产品寿命周期等 方面。对于那些缺少历史和现实资料的预测尤为实用。 特点： （1）匿名性。采用匿名函询方式，参加预测的专家互不了解， 因而发表观点、修正自己的意见均较自由。 （2）反馈性。发函征询意见至少要经过两轮，预测当事人应将 上一轮专家的意见汇总统计，将其作为反馈信息在下一轮征询 时告知各位专家参考。 （3）收敛性。专家意见经过多轮征询反馈后，意见趋向一致。 用统计方法加以整理，即可得预测结果
德尔菲法的基本程序 首先成立预测小组。任务是 1确定预测主题。 2选择专家。选择时要注意三个问题:首先是广泛性。其次是自愿性。最后是人数 要适度。参加预测的专家愈多,预测精度将愈高。一般以20-50人为宜。 3编制预测事件一览表。有:①预测某事件实现的时间。②预则事件的相对结构比 重。③选择性预测。④排序性预测。⑤简明询问 其次进行轮番征询工作。一般采用三轮制,按以下步骤进行 第一轮。发给专家预测主题及相应的预测事件表,请其在一定期限内将应答 寄回。预测小组在对应答结果整理、统计和分析的基础上,制定第二轮函询 表。它所列预测事件的预测目标更加集中和明确,表述也更准隹确。 第二轮。将第-轮表的统计结果和第二轮函询表发给专家。请专家提岀或修 改自己的预测,并说明理由,也可以对第一轮统计结果提岀质疑。收到专家 回复后进行统计分析,将分析整理结果再反馈给专家。 第三轮。将第二轮初步所得预测结果制定成第三轮函询表发给专家,请其提 出评价意见和理由,寄回 最后是应答结果的最终处理
德尔菲法的基本程序 首先成立预测小组。任务是： 1确定预测主题。 2选择专家。选择时要注意三个问题：首先是广泛性。其次是自愿性。最后是人数 要适度。参加预测的专家愈多，预测精度将愈高。一般以20-50人为宜。 3编制预测事件一览表。有：①预测某事件实现的时间。②预测事件的相对结构比 重。③选择性预测。④排序性预测。⑤简明询问。 其次进行轮番征询工作。一般采用三轮制，按以下步骤进行： –第一轮。发给专家预测主题及相应的预测事件表，请其在一定期限内将应答 寄回。预测小组在对应答结果整理、统计和分析的基础上，制定第二轮函询 表。它所列预测事件的预测目标更加集中和明确，表述也更准确。 –第二轮。将第一轮表的统计结果和第二轮函询表发给专家。请专家提出或修 改自己的预测，并说明理由，也可以对第一轮统计结果提出质疑。收到专家 回复后进行统计分析，将分析整理结果再反馈给专家。 –第三轮。将第二轮初步所得预测结果制定成第三轮函询表发给专家，请其提 出评价意见和理由，寄回。 –最后是应答结果的最终处理
时间序列预测方法 时间序列分解。一个典型的时间序列可包含四种因素 趋势。需求的变化趋势,数据可以是一段时间的逐渐向上、向下或平稳的移动。 季节。随季节的变化增加或减少,具有重复发生的规律。 周期。在较长的时间(1年以上)围绕趋势作有规律的上下波动。这种波动被 称作经济周期。它可以没有固定的周期 随机。偶然、非经常原因引起的数据变动。它们没有可识别的形式 季节高峰 趋势 产品或服务需求 实际需求曲线 平均需求 ←—随机波动 时间序列及其构成 时间
时间序列预测方法 时间序列分解。一个典型的时间序列可包含四种因素： – 趋势。需求的变化趋势，数据可以是一段时间的逐渐向上、向下或平稳的移动。 – 季节。随季节的变化增加或减少，具有重复发生的规律。 – 周期。在较长的时间（1年以上）围绕趋势作有规律的上下波动。这种波动被 称作经济周期。它可以没有固定的周期。 – 随机。偶然、非经常原因引起的数据变动。它们没有可识别的形式。 时间序列及其构成 产 品 或 服 务 需 求 季节高峰 趋势 实际需求曲线 平均需求 随机波动 时间
时间组织形式 统计学上时间序列有两种一般形式 一种形式是乘法模型: 需求趋势×季节x周期×随机 另一种形式是加法模型: 需求趋势+季节-周期+随机
统计学上时间序列有两种一般形式。 一种形式是乘法模型： 需求=趋势×季节×周期×随机 另一种形式是加法模型： 需求=趋势+季节+周期+随机 时间组织形式
简单移动平均法 当产品需求既不快增长也不快下降,且不存在季节性因素 时,移动平均法能有效消除预测中的随机波动。选择移动 平均的最佳区间很重要。 其主要缺点是在于若区间周期太长,则太复杂。 简单移动平均的计算公式为: +A2+--+A 7 对下一期的预测值;n——移动平均的时期个数 A-1A424-34-n——前期、前两期、前三期直至前n期的实际值
简单移动平均法 n A A A A F t t t t n t = −1 + −2 + −3 ++ − 当产品需求既不快增长也不快下降，且不存在季节性因素 时，移动平均法能有效消除预测中的随机波动。选择移动 平均的最佳区间很重要。 其主要缺点是在于若区间周期太长，则太复杂。 简单移动平均的计算公式为： Ft —— 对下一期的预测值； n—— 移动平均的时期个数； At− At− At− At−n , , , 1 2 3 —— 前期、前两期、前三期直至前n期的实际值