6.3 市场预测中的定性与定量预测法
6.3.1 定性预测法
一、德尔菲法
（一）德尔菲法的概念
德尔菲法也称专家调查法，是一种采用背对背的通信方式分别将所需解决的问题单独发送到各个专家手中，征询意见，然后回收汇总全部专家的意见，并整理出综合意见。随后将该综合意见和预测问题再分别反馈给专家，再次征询意见，各专家依据综合意见修改自己原有的意见，然后再汇总。这样多次反复，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来趋势的预测结论。德尔菲法是20世纪40年代末由美国的兰德公司首创和使用的，随后在世界各国得到广泛使用的一种定性预测方法。
德尔菲法依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对调查表所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。这种方法应用非常广泛，较为可靠，不仅可以用于短期预测，而且还可以用于长期预测；不仅可以预测事物的量变过程，而且还可以预测事物的质变过程。因而德尔菲已逐渐成为一种重要的预测工具。
（二）德尔菲法的特点
1.匿名性。
为了克服专家会议易受心理因素影响的缺点，预测组织者通常采用通信方式，背靠背地分别向专家征询意见。参加预测的专家彼此都不知道有其他哪些人参加预测，互不见面，不通音讯，姓名保密，只同预测组织者保持联系，是在完全匿名的情况下交流思想的。这样可以使专家打消思想顾虑，不受任何干扰独立地对调查表所提问题进行思考并发表自己的意见，同时有利于专家参考前一轮的预测结果，修改自己的意见，而且无须作出公开说明，无损自己的威望。从而既依靠了专家，又克服了专家会议调查法易受权威影响，易受会议潮流、气氛影响和其他心理影响的缺点。匿名性保证了专家意见的充分性和可靠性。
2.反馈性。
由于德尔菲法采用匿名形式，专家之间互不接触，仅靠一轮调查，专家意见往往比较分散，不易作出结论。为了使受邀的专家们能够了解每一轮咨询的汇总情况和其他专家的意见，组织者要对每一轮咨询的结果进行整理、分析、综合，并在下一轮咨询中反馈给每个受邀专家。参加预测的专家们从反馈回来的问题调查表上得到了集体的意见和目前的情况，以及同意或反对各个观点的理由，并依此作出各自新的判断。从而构成专家之间的匿名相互影响，排除或减少了面对面会议带来的问题，专家们不会受到没有根据的判断的影响，反对意见不会受到压制，有利于专家们开拓思路，提出独立的创新见解。
3.统计性（集中性）。
在应用德尔菲法进行信息分析与预测研究时，对研究课题的评价或预测既不是由信息分析研究人员做出的，也不是由个别专家给出的，而是由一批有关的专家给出的。专家意见经过多次征询、综合整理、反馈后，逐渐趋于一致，用统计的方法加以集中整理使运用德尔菲法所得的结果带有统计学的特征，往往以概率的形式出现。它既反映了专家意见的集中程度，又可以反映专家意见的离散程度，可以得出定量化的预测结果。
（三）德尔菲法的实施步骤
应用德尔菲法实施预测要经过准备、征询、数据处理三个阶段。
1.准备阶段。
准备阶段主要由预测组织者确定预测目标，选择专家并准备有关材料。
（1）确定预测目标。德尔菲法的预测目标通常是在实践中涌现出来的大家普遍关心且意见分歧较大的课题。此阶段的主要任务是选择和规划预测课题，明确预测项目，并且制定相应的实施计划。首先要根据决策和计划的要求，选择有重要影响的问题作为预测的课题，预测课题的目标要明确。
（2）确定专家组成员。按照课题所需要的知识范围在有关方面挑选专家，这是德尔菲法成败的关键。选择标准一般是具有与预测课题相关的专业，具有丰富的工作经验，精通有关技术和业务，有预见性和分析能力的专家。另外，还要适当吸收不同专业领域的专家参加。专家人数的多少，可根据预测课题的大小和涉及面的宽窄而定，一般不超过20人。
（3）向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。向专家提供的有关材料包括：①征询意见的调查表。调查表应紧紧围绕预测课题，从各个侧面提出有针对性的问题；内容要简明扼要，问题力求含义明确，使专家便于和乐于回答；调查表还要注明返回的最迟时间。②有关预测的背景材料。③有关德尔菲法的说明、介绍材料。
2.征询阶段。
将有关材料提交给各位专家，要求每位专家根据自己的依据，提出预测意见。预测组织者在规定的时间将专家的意见收集，对征询到的意见进行综合归纳、分类整理。经过初步分析之后，观察是否能够得出有代表性的意见，如果不能综合出代表性的预测意见，则应进行下一轮的征询调查。这时应归纳出专家们有几种不同的观点，分别列出持这些观点的理由及所依据的资料，连同为下一轮调查所设计的调查表一起反馈给专家，进行下一轮调查。征询调查一般以3～4轮为宜。这样往返多次，直到各位专家不再改变自己的观点，同时也提不出新的论据为止。
3.数据处理阶段。
当专家们的意见趋于统一时，可以将这一统一意见作为预测结果，数据处理阶段可以略去。当专家们的意见不能统一时，可以采用统计方法对专家们的意见进行综合处理。由于对预测结果的要求不同，采用的数据处理方法也常常不同，常用的有中位数法和加权算术平均法。
（四）德尔菲法的优缺点
1.优点。
德尔菲法同常见的召集专家开会、通过集体讨论、得出一致预测意见的专家会议法既有联系又有区别。德尔菲法能发挥专家会议法的优点：能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确性高；能把各位专家意见的分歧点表达出来，取各家之长，避各家之短。同时，德尔菲法又能避免专家会议法的缺点：权威人士的意见影响他人的意见；有些专家碍于情面，不愿意发表与其他人不同的意见；出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面的意见。
2.缺点。
（1）研究时间不易预估。拖延时间的主要原因是问卷回收时间的延迟。
（2）叙述问题的文字力求明确，但仍不免有歧义发生，或可作不同解释之处。
（3）参与成员对问卷不明确的提示易产生误解。
（4）在第二阶段以后的问卷内，所包括的问题数目太多。理想的德菲尔法程序应该只包括25个左右的问题。
为了克服以上局限性，可以采取一些措施：
（1）向专家说明德尔菲法的原理，使他们对该方法的特点有较清楚的了解。
（2）尽可能详尽地提供与调查项目相关的背景材料。
（3）请专家将自己的判断结果分成最高值、一般值、最低值等不同类别，并分别估计其概率，以保证整个判断的可靠性，减少轮回次数。
（五）运用德尔菲法的注意事项
1.需要为专家提供充分的信息，使其有足够的根据做出判断。
2.所提问的问题应是专家能够回答的问题。
3.允许专家粗略的估计数字，不要求精确，但可以要求专家说明预计数字的准确程度。
4.尽可能将过程简化，不问与预测无关的问题。
5.向专家讲明本次预测的意义，以争取他们对德尔菲法的重视和支持。
（六）德菲尔法的应用举例
【例6.1】 某公司研制出一种目前市场上还没有相似产品出现的新兴产品，公司需要对未来可能的销售量做出预测，以决定其产量。于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到的结果如表6.1所示。
表6.1 8位专家三次对公司全年产量的判断值一览表
1.平均值预测。
在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此在预测时一般以最后一次判断为主。因此，如果按照8位专家第三次判断的平均值计算，那么预测这个新产品的平均销售量为：（375+538+713）/3=542。
2.加权平均预测。
将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.5、0.3和0.2的概率加权平均，则预测平均销售量为：538×0.5+375×0.3+713×0.2=524。
3.中位数预测。
用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：
最低销售量：300，300，300，350，400，400，450，500；
最可能销售量：450，450，450，500，500，600，650，700；
最高销售量：500，600，600，650，750，750，900，950。
最低销售量、最可能销售量、最高销售量的中位数分别为：375，500，700。
将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.5、0.3和0.2的概率加权平均，则预测平均销售量为：500×0.5+375×0.3+700×0.2=503。
二、头脑风暴法
（一）头脑风暴法的概念
头脑风暴法也称为脑力激荡法、智力激励法、BS法、自由思考法，是邀请有关方面的专家，通过会议的形式，由训练有素的主持人以非结构化的自然方式对一小群专家进行访谈，让他们对企业的生产经营或某个产品及其发展前景作出评价，并在专家们分析判断的基础上，综合他们的意见，以对该企业或产品的市场需求及其发展趋势作出预测。
头脑风暴法是借助于专家的创造性思维来索取未知或未来信息的一种直观预测方法。这种方法通过专家间的相互交流，引起“思维共振”，产生组合效应，形成宏观智能结构，进行创造性思维。它一般用于对战略性问题的探索，现在也用于对产品名称、广告口号、销售方法、产品多样化等方面的研究。另外，需要大量的构思与创意的行业也常使用这种方法。
头脑风暴法可分为直接头脑风暴法（通常简称为头脑风暴法）和质疑头脑风暴法（也称反头脑风暴法）。前者是在专家群体中尽可能激发创造性，产生尽可能多的设想的方法；后者则是对前者提出的设想、方案逐一质疑，分析其现实可行性的方法。
采用头脑风暴法组织群体决策时，要集中有关专家召开专题会议，主持者以明确的方式向所有参与者阐明问题，说明会议的规则，尽力创造融洽轻松的会议气氛。主持者一般不发表意见，以免影响会议的自由气氛，由专家们“自由”提出尽可能多的方案。
（二）采用头脑风暴法的原则
1.庭外判决原则（延迟评判原则）。
对各种意见、方案的评判必须放到最后阶段，此前不能对别人的意见提出批评和评价，不相互争论。要认真对待任何一种设想，而不管其是否适当和可行。
2.自由畅想原则。
欢迎各抒己见，自由鸣放。头脑风暴法的组织者或主持人应善于营造一种自由、活跃的气氛，激发与会者的灵感，使参加者提出各种荒诞的想法，鼓励踊跃发言，使与会者思想放松。
3.以量求质原则。
专家发表的意见越多，产生好意见的可能性越大，获得有价值的设想的可能性就越大，这是获得高质量创造性设想的条件。
4.综合改善原则。
探索取长补短和改进办法，除提出自己的意见外，鼓励参加者改进和综合他人设想，修正自己的原设想，对他人已经提出的设想进行补充、改进和综合，强调相互启发、相互补充和相互完善，以逐步统一预测结果。
5.限时限人原则。
与会专家结构要合理，专家的专业不限于所预测问题的领域，鼓励一些与预测问题无关或关系不大的其他领域的学识渊博、富于联想思维能力的专家参与，同时又要避免因资历悬殊给其他人带来心理压力。专家人数不宜过多，应尽量适中，因为人数过多，成本会相应增大，一般以5～12人为宜。会议的时间应当适中，因为时间过长，容易偏离主题，时间太短，很难获取充分的信息，一般以20～60分钟为宜。
（三）头脑风暴法的优缺点
1.优点：
（1）将一组人聚在一起比个人单独回答能产生更多的信息和观点。
（2）专家会议会出现连锁反应。
（3）能准确地表达自己的看法。
（4）更加仔细地审视数据资料，数据收集和分析相对较快。
2.缺点：
会议的最后综合意见可能并不完全反映与会专家的全部正确意见。而且，头脑风暴法的成功与否与主持人的技巧关系很大，主持人不称职很可能导致头脑风暴法起不到应有的作用。
（四）头脑风暴法的实施步骤
1.会前准备。
（1）明确会议目标，确定此次会议需要解决什么问题。收集与议题有关的背景资料和外界动态，以便供与会专家参考。
（2）布置会议现场，座位排成圆环形的环境往往比教室式的环境更为有利。可以在会议正式开始之前进行“热身”，如讲一件有趣的事，出一些创造力测试题供大家思考等，以便活跃气氛，放松心态。
2.确定与会人员。
头脑风暴法的参与者分为三类：主持人、记录员和提出设想的专家。主持人在头脑风暴会议开始时表明讨论的议题和纪律，并在会议进程中启发引导，掌握进程，最好由对决策问题的背景比较了解并且熟悉头脑风暴法的专家担任；记录员负责记录会议提出的各种设想，以供组织者后期对会议产生的设想进行系统化处理；提出设想的专家负责在轻松愉悦的环境下发表观点，可以由方法论专家、专业领域专家、专业领域高级分析专家和具有较高逻辑思维能力的专家共同组成。
3.开展头脑风暴会议。
首先由主持人简要地介绍本次会议的主题，宣布会议规则。随后引导大家畅所欲言，充分发挥想象力，使彼此相互启发。专家们依次发表意见，不必对意见进行解释，也不应受到质疑。每出现一个新想法，记录人员应立即写出来，使每个人都能看见，以激发大家的思维。会议讨论的时间控制在20～60分钟，如果要讨论的问题较多，可以分别召开多次会议。
4.处理想法，得出最佳方案。
经过头脑风暴会议之后，组织者会得到大量与议题有关的设想，这时就需要对这些设想进行归纳整理，综合分析，以选出最有价值、最富创造性的想法。设想处理的方式有两种：一种是专家评审，可聘请有关专家及与会代表若干人（5人左右为宜）承担这项工作。另一种是二次会议评审，即所有与会人员集体进行设想的评价处理工作。通过评审将大家的想法整理成若干方案，经过多次反复比较，最后确定1～3个最佳方案。
（五）运用头脑风暴法的注意事项
1.关于议题的选择。
主题的选择要从平时悬而未决的问题着手，必须合乎参与者的能力层次和关心程度，以参与者一直期待解决的问题为最佳。事先公开主题的做法也是可行的，但与会者是否会围绕主题尽力去思考，组织者要考虑清楚。主题必须单一并且明确，不能模棱两可、似是而非，大的主题必须细化，从接近参与者关心的主题开始。会议开始后，主持人应仔细阐述主题，以便参与者理解。
2.尽量利用相互激发产生灵感。
为了让参加者的灵感相互激发，引发灵感的连锁反应，应督促参加者在规定时间（一般不超过5分钟）内将自己的灵感写下来，并要求他们在各自发言前将内容整理清晰明了，以便记录员记录，进而让他人看后产生更多联想，激发更多灵感。
3.会议主持人技巧。
（1）主持人应懂得各种创造性思维和技巧，会前要向与会者重申会议应严守的原则和纪律，善于激发成员思考，使场面轻松活跃而又不失头脑风暴的规则。在参加者发言气氛显得相当热烈时，可能会出现许多违背四大原则的现象，如哄笑别人意见、公开评论他人意见等情况，此时主持人应当立即制止。
（2）可轮流发言，每轮每人简明扼要地说清楚创意设想一个，避免形成辩论会和发言不均。
（3）要以赏识激励的词句语气和微笑点头的行为语言，鼓励与会者多出设想。如说：“对，就是这样！”“太棒了！”“好主意！这一点对开阔思路很有好处！”等等。
（4）禁止使用下面的话语：“这点别人已说过了！”“实际情况会怎样呢？”“请解释一下你的意思。”“就这一点有用”“我不赞赏那种观点。”等等。
（5）经常强调设想的数量，比如平均3分钟内要发表10个设想。
（6）遇到人人皆才穷计短，出现暂时停滞时，可采取一些措施。如休息几分钟，可自选休息方法，散步、唱歌、喝水等，再进行几轮头脑风暴；或发给每人一张与问题无关的图画，要求讲出从图画中所获得的灵感。
（7）根据主题和实际情况需要，引导大家掀起一次又一次头脑风暴的“激波”。如课题是某产品的进一步开发，可以从产品改进配方思考作为第一激波、从降低成本思考作为第二激波、从扩大销售思考作为第三激波等。又如，对某一问题解决方案的讨论，引导大家掀起“设想开发”的激波，及时抓住“拐点”，适时引导进入“设想论证”的激波。
（8）要掌握好时间，会议持续45～60分钟，形成的设想应不少于100种。但最好的设想往往是会议要结束时提出的，因此，预定结束的时间到了可以根据情况再延长5分钟，这是人们容易提出好的设想的时候。在1分钟时间里再没有新主意、新观点出现时，头脑风暴会议可宣布结束或告一段落。
4.记录员注意事项。
（1）记录员应依照发言顺序标号记录点子，在发言内容含糊不清时，应向发言者确认，发言内容过长时，仅记录要点即可。字迹要清晰，确保每位参与者都能看清，记录应简洁整齐。
（2）会议结束后应该对所作记录进行分类整理，并加以补充，然后交与有丰富经验和专业知识的专家组进行筛选。筛选应主要从可行性、应用效果、经济回报率、紧急性等多个角度进行，以选择最恰当的点子。
（3）此外，由于用头脑风暴法产生出来的构想，大部分都只是一种提示，很少是可以直接用来解决问题的，因此整理和完善构想这一步就显得相当重要。在整理补充点子时，为了使构想更具体化，也可继续使用头脑风暴法。
（六）头脑风暴法应用举例
【例6.2】 有一年，美国北方格外严寒，大雪纷飞，电线上积满冰雪，大跨度的电线常被积雪压断，严重影响通信。过去，许多人试图解决这一问题，但都未能如愿以偿。后来，电信公司经理应用奥斯本发明的头脑风暴法，尝试解决这一难题。他召开了一种能让头脑卷起风暴的座谈会，参加会议的是不同专业的技术人员，要求他们必须遵守以下原则：
第一，自由思考。即要求与会者尽可能解放思想，无拘无束地思考问题并畅所欲言，不必顾虑自己的想法或说法是否“离经叛道”或“荒唐可笑”。
第二，延迟评判。即要求与会者在会上不要对他人的设想评头论足，不要发表“这主意好极了！”“这种想法太离谱了！”之类的“捧杀句”或“扼杀句”。至于对设想的评判，留在会后组织专人考虑。
第三，以量求质。即鼓励与会者尽可能多而广地提出设想，以大量的设想来保证质量较高的设想的存在。
第四，结合改善。即鼓励与会者积极进行智力互补，在增加自己提出设想的同时，注意思考如何把两个或更多的设想结合成另一个更完善的设想。
按照这种会议规则，大家七嘴八舌地议论开来。有人提出设计一种专用的电线清雪机；有人想到用电热来化解冰雪；也有人建议用振荡技术来清除积雪；还有人提出能否带上几把大扫帚，乘坐直升机去扫电线上的积雪。对于这种“坐飞机扫雪”的设想，大家心里尽管觉得滑稽可笑，但在会上也无人提出批评。
相反，有一工程师在百思不得其解时，听到用飞机扫雪的想法后，大脑突然受到冲击，一种简单可行且高效率的清雪方法冒了出来。他想，每当大雪过后，出动直升机沿积雪严重的电线飞行，依靠高速旋转的螺旋桨即可将电线上的积雪迅速扇落。他马上提出“用直升机扇雪”的新设想，顿时又引起其他与会者的联想，有关用飞机除雪的主意一下子又多了七八条。不到一小时，与会的10名技术人员共提出90多条新设想。
会后，公司组织专家对设想进行分类论证。专家们认为设计专用清雪机，采用电热或电磁振荡等方法清除电线上的积雪，在技术上虽然可行，但研制费用大，周期长，一时难以见效。那种因“坐飞机扫雪”激发出来的几种设想，倒是一种大胆的新方案，如果可行，将是一种既简单又高效的好办法。经过现场试验，发现用直升机扇雪真能奏效，一个久悬未决的难题，终于在头脑风暴会中得到了巧妙地解决。
三、主观概率法
（一）主观概率法的概念
主观概率法是预测者对预测事件发生的概率（即可能性大小）作出主观估计，或者说对事件变化动态的一种心理评价，然后以主观概率为权数，对定性预测中的各种估计进行加权平均，以此作为预测事件结论的一种定性预测方法。它与客观概率不同，客观概率是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。在很多情况下，人们没有办法计算事情发生的客观概率，因而只能用主观概率来描述事件发生的概率。
（二）主观概率的特点
主观概率是一种心理评价，判断中具有明显的主观性。对同一事件，不同人对其发生的概率判断是不同的。主观概率的测定因人而异，受人的心理影响较大。某一判断要接近实际，主要取决于预测者的经验、知识水平和对预测对象的把握程度。
在实际中，主观概率与客观概率的区别是相对的，因为任何主观概率总带有客观性。市场趋势分析者的经验和其他活信息是市场客观情况的具体反映，因此不能把主观概率看成纯主观的东西。另一方面，任何客观概率在测定过程中也难免带有主观因素，因为实际工作中所取得的数据资料很难达到（大数）规律的要求。所以，在现实中，既无纯客观概率，又无纯主观概率。
（三）主观概率法的应用价值
尽管主观概率法是凭主观经验估测的结果，但在市场趋势分析中它仍有一定的实用价值，它为市场趋势分析者提出明确的市场趋势分析目标，提供尽量详细的背景材料，使用简明易懂的概念和方法，以帮助市场趋势分析者判断和表达概率。同时，假定市场趋势分析期内市场供需情况比较正常，营销环境不出现重大变化，长期从事市场营销活动的人员和有关专家的经验和直觉往往还是比较可靠的。这种市场趋势分析方法简便易行，但必须防止任意、轻率地由一两个人拍脑袋估测，要加强严肃性、科学性、提倡集体的思维判断。
（四）主观概率法的实施步骤
主观概率法的具体实施步骤一般包括以下四步：
1.相关资料的准备。
2.编制主观概率调查表。
3.整理汇总主观概率调查表；
4.根据汇总情况进行判断预测。
（五）主观概率法的应用举例
【例6.3】 某公司5名职工预测2013年销售量如表6.2所示，试用主观概率法预测该企业2013年的销售量。
表6.2 某公司2013年销售量
设权数为：董事长、总经理为0.3，副总经理、部门经理为0.2，一般职员为0.1。
解答如下：
1.董事长：250×0.3+190×0.5+180×0.2=206；
总经理：200×0.3+190×0.6+185×0.1=193；
副总经理：200×0.3+195×0.4+180×0.3=192；
部门经理：220×0.2+205×0.6+200×0.2=207；
一般职员：180×0.2+165×0.5+150×0.3=164。
2.综合：
四、领先指标法
（一）领先指标法的概念
领先指标法是把预测目标作为分析指标，用领先指标的走势来预测、分析指标的走势，即把发生在以前的事物作为参照物，来分析、判断、推测后发生的相关事物的市场前景。运用领先指标法，不但可以预测经济发展趋势，而且可以预测转折点。领先指标法既可用于微观经济预测，也可用于宏观经济预测。
（二）几种指标的定义
根据研究指标的波动与整个经济周期的波动在时间上的关系，将经济指标分为领先指标、同步指标、滞后指标。
1.领先指标又称为先行指标或超前指标，是指在变化时间上早于预测对象，即经济周期或市场的全面增长或衰退尚未发生之前就率先发生变动的指标。这些指标可以预示经济运行中的转折点和用于估计经济活动升降的幅度，推测经济波动的趋势。
2.同步指标又称为同行指标或一致指标，是指变化时间与预测对象完全同步，即同经济周期或市场变化一致的指标。
3.滞后指标又称后行指标或迟行指标，是指在变化时间上迟于预测对象，即经济周期波动或市场变化发生之后才显示其变化的指标。
（三）领先指标法的预测步骤
1.根据预测的目标和要求找出领先指标。例如，预测化工产品的价格变动，可把石油价格变动作为领先指标。
2.画出领先指标、同步指标、滞后指标的时间序列图。
3.进行预测。
（四）领先指标法的适用条件
领先指标法操作简单、费用低、主观干预少，适用于宏观经济的定性分析，以及诸如原材料价格的变动先于制成品价格的变动，教育事业的发展先于科学技术的发展等中短期预测。必须指出，指标之间的关系是根据以往经验和历史数据来确定，国家的某些政策很可能已经改变了指标之间以往的关系，应该及时调整指标体系。领先指标与预测对象之间的提前时间不一定是常数，不同周期之间峰谷波动的长度也有可能不等。认真分析这些情况，确认指标之间的伴随关系是否依然存在，间隔时间有什么变化，是应用领先指标法进行预测的必要条件，也是提高预测可靠性、减少预测风险的基本要求。
（五）领先指标法应用举例
【例6.4】 某市2009—2012年生产总值与城市建设投资额资料如表6.3所示，试据此运用领先指标法预测2013年城市建设投资额。
表6.3 某市2009—2012年生产总值与城市建设投资额统计表
解答如下
1.当上一年生产总值下降时，下一年城市建设投资额就下降；当上一年生产总值上升时，下一年城市建设投资额就上升。生产总值可以视为城市建设投资额的领先指标，领先期1年。
2.以第（n+1）年的城市建设投资额与第n年的生产总值相比，其比值分别为：10/20=0.5，20/15=1.33，25/25=1。
3.将上述比值加以平均可得：（0.5+1.33+1）/3=0.94。
4.这个结果表明：当年的城市建设投资额大约是上一年生产总值的94%。按照这个比例推算，已知2012年的生产总值为30亿元，则预测下一年度的城市建设投资额为：30×0.94=28.2（亿元）
6.3.2 定量预测法
一、时间序列预测法
（一）时间序列预测法概述
时间序列预测法是根据预测目标自身的时间序列的分析处理，揭示其自身发展变化的特征、趋势和规律，建立预测模型外推预测事物未来可能达到的规模、水平或速度。
经济变量时间序列各项发展水平的变化，是许多复杂因素共同作用的结果。其影响因素归纳起来有四类，即长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
（1）长期趋势是指现象由于受某种根本因素的影响，在某一较长的时间内，持续增加而向上发展或持续减少而向下发展的总趋势。
（2）季节变动是指现象因受自然条件和社会因素的影响，在一年或更短的时间内，随着时间的变化而引起的周期性变动。
（3）循环变动是指围绕着长期趋势出现的，以若干年为周期的涨落起伏相间变动。与季节变动不同的是：循环变动的周期常在一年以上，且不稳定。与长期趋势不同的是：循环变动是涨落起伏相间，而不是朝单一方向持续发展变动。
（4）不规则变动是指由于意外的、偶然的因素所引起的突然变动。
现象变动趋势分析就是把时间序列受各类因素的影响状况分别测定出来，弄清研究对象发展变化的原因及其规律，为预测和决策提供依据。
（二）时间序列预测法介绍
1.移动平均法。
（1）移动平均法概念。
移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。
（2）一次移动平均法。
一次移动平均法是依次取时间序列的n个观察值进行平均，并依次移动，得出一个平均序列，并且以本期（t期）移动平均值作为下期（t+1期）预测值的预测方法。它适用于具有明显线性趋势的时间序列数据的预测。一次移动平均适用于奇数项移动平均，其计算公式为
式中，ŷt+1为t+1期的预测值；
为t期的一次移动平均值；n为跨越期，即参加移动平均的历史数据个数。
【例6.5】 某公司2012年各月销售额如表6.4所示，试运用一次移动平均法预测2013年1月份公司的销售额。
表6.4 某企业2012年各月销售额及移动平均值汇总表
①三项移动平均。
第一个移动平均值=（38+45+35）/3=39.33；
第二个移动平均值=（45+35+49）/3=43。
依此类推，求得10个移动平均数，形成一个新的时间序列。可以得出，采用三项移动平均预测的2013年1月份销售额为63万元.
②五项移动平均。
第一个移动平均值=（38+45+35+49+70）/5=47.40；
第二个移动平均值=（45+35+49+70+43）/5=48.40。
依此类推，求得8个移动平均数，形成一个新的时间序列。可以得出，采用五项移动平均预测的2013年1月份销售额为67.80万元。
（3）二次移动平均法。
一次移动平均法仅适用于时间序列近似于水平趋势的情况，当时间序列具有线性的发展趋势时，用一次移动平均法进行预测会出现滞后偏差，即对于线性增加的时间序列预测值偏低，对于线性减少的时间序列预测值偏高。这种偏低、偏高的误差称为滞后偏差。如果时间序列的变化是趋势型，就应该对第t期的移动平均数做适当调整，增加一个趋势变动单位值，才能作为第t+1期的预测值。具体做法是在一次移动平均的基础上再做第二次移动平均。
二次移动平均法是指对时间序列第一次移动平均值再进行第二次移动平均。二次移动平均值不是用来直接预测下一期的值，而是通过一次、两次移动平均值来计算预测模型的参数。二次移动平均法适用于偶数项移动平均。设二次移动平均法的线性预测模型为：
式中，t为当前时间，即预测线的起始时刻；k为由当前期t至预测期的时期数；ŷt+k为第t+k期的预测值。
为了分析和确定参数at和bt，需要在一次移动平均值基础上在做二次移动平均。二次移动平均的计算公式为
利用二次移动平均估计线性趋势模型的参数为
【例6.6】 某市2001—2012年的人均收入如表6.5所示。假设跨越期n=4，试用二次移动平均法预测2013年的人均收入。
表6.5 某市2001—2012年的人均收入
解答如下
①第一次移动平均。
第一个移动平均值=（1646.1+1860.2+2134.7+2939.6）/4=2145.2；
第二个移动平均值=（1860.2+2134.7+2939.6+4134.1）/4=2767.2。(https://www.daowen.com)
依次类推，求得9个移动平均数。
②第二次移动平均。
为了确定参数at和bt，还必须进行第二次移动平均，最终形成一个5项的修匀时间序列。
③求出at和bt值。
④得到2001—2012年线性预测趋势模型：
⑤预测2013年人均收入：
（4）用移动平均预测法分析长期趋势时，应注意以下几点：
第一，平均的项数要视资料的特点而定。必须选择合理的移动跨期，跨期越大对预测的平滑影响也越大，移动平均数滞后于实际数据的偏差也越大；跨期太小则又不能有效消除偶然因素的影响。跨期取值可在3～20选取。
第二，移动平均所得修匀数列的项数比原数列的项数少。移动平均项数与修匀数列项数的关系是：
修匀数列项数=原数列项数-移动平均项数+1
2.指数平滑法。
（1）指数平滑法概念。
指数平滑法又称为指数加权平均法，是在移动平均法基础上发展而来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。
指数平滑法的原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。这种方法解决了移动平均法需要n个观测值和不考虑t-n前时期数据的缺点，通过这种平均方式，消除历史时间序列中的随机波动，找出其中的主要趋势。它既可用于市场趋势变动预测，也可用于市场季节变动预测。
在市场趋势变动预测中，根据平滑次数不同，指数平滑法又可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法。
（2）一次指数平滑法。
一次指数平滑法是以预测对象的本期实际值和预测值为资料，用平滑系数来确定两者的权数，求得本期的平滑值，作为下一期的预测值。其基本公式为
式中，yt为t期的实测值；ŷt为t期的预测值；α为平滑系数，又称为加权因子，取值范围为0≤α≤1。
将ŷt，ŷt-1，…，ŷ2的表达式分别代入上式，展开整理后得
从上式可以看出，一次指数平滑法实际上是以α（l-α）k为权数的加权移动平均法。由于k越大，α（l-α）k越小，所以越是远期的实测值对未来时期平滑值的影响就越小。在展开式中，最后一项ŷ1为初始平滑值，在通常情况下可用最初几个实测值的平均值来代替，或直接可用第1时期的实测值来代替。
从上式可以看出，新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正得到的。α的大小表明了修正的幅度；α值愈大，修正的幅度愈大，α值愈小，修正的幅度愈小。因此，α值既代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度，又体现了预测模型修匀误差的能力。
在实际应用中，α值是根据时间序列的变化特性来选取的。若时间序列的波动不大，比较平稳，则α应取小一些，如0.1～0.3；若时间序列具有迅速且明显的变动倾向，则α应取大一些，如0.6～0.9。实质上，α是一个经验数据，通过多个值进行试算比较而定，哪个α值引起的预测误差（均方误差）小，就采用哪个。
【例6.7】 某企业某种产品2012年1～12月份的销售额如表6.6所示，α取值分别为0.3、0.5、0.7，试运用一次指数平滑预测2013年1月份的销售额。
表6.6 某企业某种产品2012年1～2月份的销售额
解答如下：
①确定初始值ŷ1。本例中确定一月份的实际值为初始值，即ŷ1=203.8。
②利用公式（6.5）分别计算α取值为0.3、0.5、0.7时的预测值，结果见表6.7。
③由上表可见：α取值为0.3、0.5、0.7时，均方差误差分别为
MSE=287.1，MSE=297.43，MSE=233.36
因此可选α=0.7作为预测时的平滑常数。
2013年1月的平板玻璃月产量的预测值为
（3）二次指数平滑法。
二次平滑法是对一次指数平滑法再进行一次指数平滑，以一次、二次指数平滑值为基础建立预测模型，对市场现象进行预测。其计算公式为
二次指数平滑法的预测模型为
式中，ŷt+k为t+k期预测值；k为未来预测的期数；at为直线截距；bt为直线斜率，则
当时间序列出现明显的线性变化趋势时，利用一次指数平滑法进行预测，也会出现滞后偏差。二次指数平滑法与一次指数平滑法相比，它解决了明显趋势变化的市场现象的预测，也解决了一次指数平滑法只能向未来预测一期的不足。
【例6.8】 某省2003—2012年国民生产总值见表6.7所示，试运用二次指数平滑法预测加权因子为0.8时该省2013年的国内生产总值。
表6.7 某省2003—2012年国民生产总值
解答如下：
①确定初始值：
=ŷ1（2）=750。
②根据公式（6.8）计算各期的预测值，结果见表6.8。
③根据公式（6.9）计算平滑系数at和bt，结果见表6.8。
④建立预测模型，并预测
试比较：
这说明：对应每一个t，都有一模型可进行预测，较为准确的方法是：
利用本期模型预测下一期预测目标（即k=1）。
二、回归分析预测法
由于回归分析预测法的相关知识已在前一任务的回归分析中进行了详细的讲解，此处只列举一个案例进行研究。
【例6.9】 某地区2008—2012年钢产量资料如表6.8所示：
表6.8 某地区2008—2012年钢产量资料
试用最小平方法配合直线趋势方程，预测该地区2013年的钢产量。求解过程如下：
（1）令直线的趋势方程为
由最小平方法及多元函数求极值，有
为了简化计算，将2008—2012年分别令为-2，-1，0，1，2，可使Σt=0，得
将数据代入公式可得：b=10.3，a=33.8。则线性方程为
（2）当t=3时，钢产量ŷ=64.7（万吨）。
【重点知识梳理】
本项目主要讲述了对整理后的市场调查资料进行定性与定量分析，并根据分析结果采用各种预测方法对经济现象未来的发展变化趋势做出预测。
1.市场调查资料的分析是指利用一系列统计分析方法对已经过分组、汇总整理的市场调查资料进行定性与定量结合分析，描述资料的性质和特点，进而反映各种资料之间的关系，找出事物发展变化的本质规律。
2.市场调查分析方法主要有两种：一是定性分析法，二是定量分析法。定性分析方法主要有三种：对比分析法、演绎推理法、归纳推理法。定量分析方法主要包括指标分析、指数分析、相关分析与回归分析方法。
3.对比分析法又叫比较分析法，是指将不同的事物和现象进行对比，找出其异同点，从而分清事物和现象的特征及其相互联系的方法。
4.演绎推理法是指人们以一定的反映客观规律的理论认识为依据，从服从该认识的已知部分推知事物的未知部分的思维方法。演绎推理法是由一般前提推出个别结论的认识方法，是认识“隐性”知识的方法。
5.归纳推理法是指人们以一系列经验事物或知识素材为依据，寻找出其服从的基本规律或共同规律，并假设同类事物中的其他事物也服从这些规律，从而将这些规律作为预测同类事物的其他事物的基本原理的一种认知方法。
6.按照是否考虑时间因素，可以将指标分为静态分析指标和动态分析指标两种。静态分析指标包括总量指标、相对指标、平均指标和标志变异指标。动态分析指标包括发展水平指标和发展速度指标。
7.在编制数量指标综合指数时，一般把作为同度量因素的质量指标固定在基期。在编制质量指标综合指数时，一般把作为同度量因素的数量指标固定在报告期。平均指数也称平均数指数，它是编制总指数的另一种形式，即从个体指数出发，先计算质量指标和数量指标的个体指数，然后采用加权平均的方法编制总指数。
8.相关分析是研究一个变量与另一个变量之间的相关方向与相关密切程度，是研究随机变量之间相关关系的一种统计方法。分析研究现象之间相关关系的主要方法是绘制相关表、相关图和计算相关系数。相关系数又称线性相关系数.它是衡量变量之间线性密切程度和相关方向的指标。
9.回归分析，是指对具有显著或高度相关关系的现象之间数量变化的一般关系进行测定，建立一个相关的数学表达式，以便从一个已知量去推断另一个与之联系的未知量，进而进行估计预测的统计方法。回归分析最常用的是最小平方法（最小二剩法），用最小平方法既可配合直线，也可配合曲线，它是分析测定长期趋势最重要的方法。其原理是运用一定的数学模型，对原有的动态数列配合一条适当的趋势线进行修匀。
10.市场预测是在对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究的基础上，根据调查所获得的经过整理的信息、数据、资料以及过去的历史与经验，运用经验、软件程序和决策模型等一系列预测技术，对市场未来的发展趋势进行客观的估计、科学的测算和判断，得出符合逻辑的结论的活动和过程。
11.定性预测主要通过对历史资料的分析和对未来条件的研究，凭借预测者的主观经验、业务水平和逻辑推理能力，对未来市场的发展趋势作出推测与判断。定性预测简单易行，在预测精度要求不高时较为可行。
12.定量预测主要是根据市场调查阶段所收集的相关数据信息资料，通过建立适当的数学模型分析过去和现在市场的变化情况，并预测未来市场的变化趋势。定量预测主要包括时间序列预测与因果分析预测两大类。
13.市场预测应该遵循一定的程序和步骤以使工作有序化、统筹规划和协作。市场预测的过程大致包含以下几个步骤：确定预测目标、搜集资料、选择预测方法、预测分析和修正、编写预测报告。
14.德尔菲法也称专家调查法，是一种采用背对背的通讯方式分别将所需解决的问题单独发送到各个专家手中，征询意见，然后回收汇总全部专家的意见，并整理出综合意见。随后将该综合意见和预测问题再分别反馈给专家，再次征询意见，各专家依据综合意见修改自己原有的意见，然后再汇总。这样多次反复，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来趋势的预测结论。
15.头脑风暴法也称为脑力激荡法、智力激励法、BS法、自由思考法，是邀请有关方面的专家，通过会议的形式，由训练有素的主持人以非结构化的自然方式对一小群专家进行访谈，让他们对企业的生产经营或某个产品及其发展前景作出评价，并在专家们分析判断的基础上，综合专家们的意见，对该企业或产品的市场需求及其发展趋势作出量的预测。
16.主观概率法是预测者对预测事件发生的概率（即可能性大小）作出主观估计，或者说对事件变化动态的一种心理评价，然后以主观概率为权数，对定性预测中的各种定量估计进行加权平均，以此作为预测事件结论的一种定性预测方法。
17.领先指标法是把预测目标作为分析指标，用领先指标的走势来预测、分析指标的走势，即把发生在以前的事物作为参照物，来分析、判断、推测后发生的相关事物的市场前景。
18.时间序列预测法是根据预测目标自身的时间序列的分析处理，揭示其自身发展变化的特征、趋势和规律，建立预测模型外推预测事物未来可能达到的规模、水平或速度。
19.移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。
20.指数平滑法又称为指数加权平均法，是在移动平均法基础上发展而来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。
能力自测
一、单选题
1.在出生婴儿中，男性占40%，女性占60%，这是（ ）。
A.结构相对指标 B.强度相对指标
C.比较相对指标 D.比例相对指标
2.下列指标中属于时点指标的是（ ）。
A.商品销售额 B.商品销售量
C.平均每人销售额 D.商品库存量
3.在不掌握各组单位数资料，只掌握各组标志值和各组标志总量的情况下，宜采用（ ）。
A.加权算术平均数 B.几何平均数
C.加权调和平均数 D.简单算术平均数
4.某市2012年农村人均收入和城市人均收入分别为4800元和10060元，标准差分别为320元和780元，则人均收入的变异程度（ ）。
A.城市大 B.一样大 C.农村大 D.不可比
5.我国人均粮食产量按时间顺序排列的数列是（ ）。
A.时期数列 B.时点数列
C.平均数列动态数列 D.相对数动态数列
6.已知各期环比增长速度为3%、7%、8%、10%，则相应的定基增长速度的计算为（ ）。
A.（103%×107%×108%×110%）-100%
B.103%×107%×108%×110%
C.3%×7%×8%×l0%
D.（3%×7%×8%×10%）-100%
7.假定某产品产量2012年比2007年增加27%，那么2007—2012年的平均发展速度为（ ）。
A.
B.
C.
D.
8.一般说，当居民收入增加时，居民的储蓄存款也会相应增加，二者之间的关系是（ ）。
A.直线相关 B.完全相关 C.非线性相关 D.复相关
9.年劳动生产率x（千元）和工人工资y（元）之间的回归方程为y=20+30x，这意味着劳动生产率每提高2千元时，工人工资平均增加（ ）。
A.60元 B.120元 C.30元 D.90元
10.（ ）特别适用于缺少历史资料的市场现象的预测。
A.相关回归分析预测法 B.定性预测法
C.时间序列预测法 D.定量预测法
11.采用主观概率法进行预测，各事件的概率必须在（ ）之间。
A.-1和1 B.0和1 C.1和10 D.任意范围
12.在时间上，经济指标的变化先于市场变化的指标属于（ ）。
A.领先指标 B.落后指标 C.扩散指标 D.一致指标
13.时间序列数据会呈现出一种长期趋势，它的表现（ ）。
A.只能是上升趋势 B.只能是下降趋势
C.只能是水平趋势 D.可以是上升、下降或水平趋势
14.当时间序列各数据呈线性趋势变化时，最适宜的移动平均法是（ ）。
A.简单移动平均法 B.加权移动平均法
C.变动趋势移动平均法 D.二次移动平均法
二、多选题
1.分子和分母不可互换计算的相对指标是（ ）。
A.计划完成程度相对指标 B.动态相对指标
C.结构相对指标 D.强度相对指标
2.下列属于平均指标的是（ ）。
A.人口密度 B.某公司职工平均年龄
3.下列哪几项是时期数列（ ）。
A.我国近几年的出生人数 B.某市历年交通事故死亡的人数
C.我国历年的外币储备量 D.我国历年的工业增产值
4.下列表述正确的有（ ）。
A.相对数动态数列中，各个指标值是不能相加的
B.动态数列是变量数列的一种
C.钢产量比基期增加了3倍，也就是翻了两番
D.已知某市社会商品零售额2008年至2012年各年增长速度为8%、10%、15%、18%、21%，则这五年的平均增长速度为14.4%
5.下列属于领先指标的有（ ）。
A.价格指数 B.居民收入增加额
C.企业更新改造费用的增加额 D.住宅投资的增加额
6.与定量市场预测法相比，定性市场预测法（ ）。
A.依据不同 B.具有广泛的适用性
C.具有较强的灵活性 D.具有较差的灵活性
7.一般情况下，可将时间序列数据的变动分为以下几种类型（ ）。
A.长期变动趋势 B.季节性变动
C.循环变动 D.不规则变动
8.处理历史数据时对指数平滑法的权数的选择原则是（ ）。
A.近期的权数小 B.近期的权数大
C.远期的权数小 D.远期的权数大
9.指数平滑法一般用于预测（ ）。
A.长期趋势变动 B.短期趋势变动
C.季节性变动 D.连续性变动
10.下列属于负相关的现象是（ ）。
A.商品流转的规模愈大，流通费用水平越低
B.流通费用率随商品销售额的增加而减少
C.国民收入随投资额的增加而增长
D.生产单位产品所耗工时随劳动生产率的提高而减少
三、判断题
1.质量指标的数值随总体范围的大小而增减（ ）。
2.相对指标的表现形式有两种：有名数和无名数（ ）。
3.甲公司的市场占有率是乙公司的2倍，这是比较相对指标（ ）。
4.若动态数列每年的逐期增长量相等，则其各年的环比发展速度是年年下降的。（ ）。
5.相对数动态数列中的各个指标数值，其计算基础不同，因此不能直接相加（ ）。
6.用最小平均法测定长期趋势，实际观测值与趋势线上的趋势值是两个不同的数值，趋势值肯定在趋势线上，而实际观测值不一定在趋势线上（ ）。
7.定性市场预测法应用起来比较灵活方便，所花费的人力、物力、财力比较节省，所需时间比较短，时效性较强（ ）。
8.季节变动一般是指市场现象以年度为周期，随着自然季节的变化，每年都呈现的有规律的循环变动（ ）。
9.时间序列分析法用于中、长期预测会比较精确（ ）。
10.在指数平滑法的平滑过程中，越是近期的数据权数越大，而越是远期的数据权数越小（ ）。
11.回归分析是依据事物内部因素变化的因果关系来预测事物未来的发展趋势（ ）。
四、解答题
1.总量指标可以做哪些分类？时期指标和时点指标各有什么特点？
2.为什么说调和平均数是算术平均数的变形？
3.序时平均数与一般平均数有何异同？
4.什么叫最小平方法？最佳趋势线应满足的条件是什么？
5.什么叫相关分析与回归分析？两者有何区别与联系？
6.简述德尔菲预测法的预测程序？
7.简述时间序列分析法有哪些特点？
8.如何确定一次指数平滑法中的初始值？
五、计算分析题
1.某企业第一生产车间有20名工人，某日产量（件）如下：
20 25 36 26 24 24 23 18 25 21
16 24 22 23 24 23 23 28 24 30
要求：求工人日产量的算术平均数、中位数、众数、全距、平均差和标准差。
2.某市对城乡居民收入进行随机调查，其结果如下表所示，试判断城市居民与农村居民人均收入哪个代表性好。
3.某企业2012年职工人数资料如下表所示，计算该企业2012年平均职工人数。
4.某企业2005—2012年的销售资料如下表所示。
根据以上资料采用二次移动平均法，要求：
（1）列出二次移动平均法（n=5）计算表。
（2）写出求参数的计算公式和预测模型。
（3）预测该企业2012年和2013年的销售额。
5.某地区2008—2012年钢产量资料如下表所示，试用最小平方法配合直线趋势方程，预测该地区2013年的钢产量。
【实训锻炼】 Excel在市场调查与预测的分析与预测阶段中的应用。
Excel在市场调查与预测的分析与预测阶段中的主要用途有用Excel描述统计量，进行指标与指数分析，进行相关分析与回归分析、进行移动平均预测、指数平滑预测。