定性预测方法简介
常用的定性分析方法介绍
定性预测与定量预测
定性预测是运用济理论以及预测者个人经验对预测对象的未来(主要是变动的方向而非较精确的具体数量)作出估计、描述、分析和判断。
在定性预测中，并不是不用有关数据来进行计算，只是所用数学模型和工具较少。
定量预测是在有关经济理论的基础上，根据预测目标中的经济变量之间的关系以及历史数据，建立起预测的数学模型,并通过数学模型的计算结果对未来的经济活动作出估计、描述、分析和判断。
按预测结果的数字表现形式,定量预测可分为点预测(定值)和区间预测(确定置信预测区间和置信水平)。
定性预测概念
依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和程度上的判断，然后，再通过一定形式综合各方面的的意见，作为预测未来的主要依据。
定性预测特点: 着重对事物发展的性质进行预测，主要凭借人的经验以及分析能力;着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测。
定性预测优缺点
优点：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单、迅速，省时省费用。
缺点：易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。
定量预测优缺点
优点：注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。
缺点：比较机械，不易处理有较大波动的资料，更难以预测事物质的变化。
定量预测与定性预测相互关系：并非相互排斥的，而是相互补充的，在实际预测过程中应该把两者正确的结合起来使用。
常用定性方法
专家会议法（头脑风暴法）
专家调查法（德尔菲法(Delphi Method)）
主观概率法
领先指标法
厂长（经理）评判意见法
推销人员估计法
相互影响分析法
头脑风暴法基本原理
头脑风暴法通过一组专家共同开会讨论，进行信息交流和互相启发，从而诱发专家们发挥其创造性思维，促进他们产生“思维共振”，以达到宜相补充，并产生“组合效应”的预测方法。
头脑风暴法可分创业头脑风暴和质疑头脑风暴。
创业头脑风暴就是组织专家对所要解决的问题，开会讨论，各持己见地、自由、地发表意见，集思广益，提出所要解决问题的具体方案。
质疑头脑风暴就是对已制定的某种计划方案或工作文件，召开专家会议，由专家提出质疑，去掉不合理的或不科学的部分，补充不具体或不全面的部分，使报告或计划趋于完善。
组织头脑风暴会议应遵守的原则
专家选择与预测对象相一致。一般有方法论学者(预测专家)，“设想”产生者(专业领域内的专家)，分析者(是指专业领域内的高级专家);演绎者(有较高推断思维能力)。
被挑选的专家最好彼此不认识。如果是彼此相识的，应从同一职称或级别中挑选。与会者一律平等，一视同仁。
有一个真正自由发言的环境，以便专家注意力高度集中于所讨论的问题上。
鼓励参加者对已经提出的设想进行改进和综合，为修改自己设想的专家提供优先发言的机会。
主持者在会议初要有诱发性发言，尽量启发专家的思维，引导专家产生思维共振。
委托给预测专家负责领导头脑风暴会议工作。预测专家熟悉预测程序和处理方法，且对所提的问题和科学辩论均有充足的经验。
对头脑风暴法的评价
通过信息交流，产生思维共振，进而激发创造性思维，能在短期内得到创造性的成果。
获取的信息量大，考虑的预测因素多，提供的方案也比较全面和广泛。
专家会议，易受权威影响，不利于充分发表意见。
易受表达能力的影响。高明且有创造性意见，若表达欠佳，会影响效果。
易受心理因素的影响。有的专家爱垄断会议或听不进不同意见;明知自有错,也不愿修正自己的意见。
容易随大流。
领先指标法概念简介
通过将经济指标分为领先指标，同步指标和滞后指标，并根据这三类指标之间的关系进行分析预测。领先指标法不仅可以预测经济的发展趋势，而且可以预测其转折点。
厂长（经理）评判意见法概念
企业总负责人把与市场有关或者熟悉市场情况的各种负责人和中层管理部门的负责人召集起来，让他们对未来市场发展形势或某一种大市场问题发表意见，做出判断；然后，将各种意见汇总起来，进行分析研究和综合处理；最后得出市场预测结果。
预测结果容易受主观因素影响。
对市场变化、顾客的愿望等问题了解不细，因此预测结果一般化。
推销人员估计法概念
将不同销售人员的估计值综合汇总起来， 作为预测结果值。
由于销售人员一般都很熟悉市场情况，因此，这一方法具有一些显著的优势。
相互影响分析法概念
从分析各个事件之间由于相互影响而引起 的变化，以及变化发生的概率，来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。
一些事件的发生会增加或降低另一些事件发生的概率。
德尔菲法的基本原理
由主持预测的机构确定预测的课题并选定专家。
预测机构与专家联系的主要方式是函询,专家之间彼此匿名，不发生任何横向联系。
通过函询收集专家意见，加以综合、整理后，再反馈给各位专家，征求意见。
由于参与讨论的专家人数较多,反复几轮,会出现一种统计的稳定性，使专家的意见趋于一致，作为最后预测的根据。
第一轮函询调查
一方面向专家寄去预测目标的背景材料,另一方面提出所需预测的具体项目。
这轮调查任凭专家回答，完全没有框框。专家可以各种形式回答有关问题，也可向预测单位索取更详细的统计材料。
预测单位对专家的各种回答进行综合整理，把相同的事件、结论统一起来，剔除次要的、分散的事件，用准确的术语，进行统一的描述，然后反馈给各位专家，进行第二轮的函询。
第二轮函询
要求专家对与所预测目标有关的各种事件发生的时间、空间、规模大小等提出具体的预测，并说明理由。
预测单位对专家的意见进行处理，统计出每一件事可能发生日期的中位数，再次反馈给有关专家。
第三轮函询
各位专家再次得到函询综合统计报告后，对预测单位提出的综合意见和论据进行评价，重新修正原先各自的预测值，对预测目标重新进行预测。
上述步骤，一般通过四轮，预测的主持者应要求各位专家根据提供的全部预测资料，提出最后的预测意见。若这些意见收敛或者基本一致，即可以此为根据进行预测。
专家意见的统计处理
专家答卷的数据处理，常常涉及时间和数量等指标。对这一系列的数字，通常采取均值、中位数作为有代表性的预测值，把上、下四分位数作为有50%以上把握的预测区间。
德尔菲法的优缺点：可以加快预测速度和节约预测费用；可以获得各种不同但有价值的观点和意见；适用缺乏资料的长期预测和新产品预测。对于分地区的顾客群或产品的预测可能 不可靠；责任比较分散；专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
案例
某公司公司成立调查领导小组，并聘请业务经理、商品专家和推销员组成的9位专家，预测全年新产品可能的销售量。
先将产品的样品、特点和用途做详细介绍，并将同类产品的价格和销售做介绍，以书面形式发给各位专家，让他们提出个人的判断，反馈给调查领导小组。
领导小组对各专家的预测和依据归纳总结成书面材料（匿名）后，再转发给各专家，让他们参考别人意见后再次预测判断。经三次反馈后，意见趋同。
三轮最低、最可能、最高销售量数据
Id
MinQ1
Q1
MaxQ1
MinQ2
Q2
MaxQ2
MinQ3
Q3
MaxQ3
1
1000
1500
1800
1200
1500
1800
1100
1500
1800
2
400
900
1200
600
1000
1300
800
1000
1300
3
800
1200
1600
1000
1400
1600
1000
1400
1600
4
1500
1800
3000
1200
1500
3000
1000
1200
2500
5
200
400
700
400
800
1000
600
1000
1200
6
600
1000
1500
600
1000
1500
600
1200
1500
7
500
600
800
500
800
1000
800
1000
1200
8
500
600
1000
700
800
1200
700
800
1200
9
800
1000
1900
1000
1100
2000
600
800
1200
R程序
Id=(1:9) #生成序号序列
#生成各列调查反馈数据
MinQ1=c(1000,400,800,1500,200,600,500,500,800)
Q1=c(1500,900,1200,1800,400,1000,600,600,1000)
MaxQ1=c(1800,1200,1600,3000,700,1500,800,1000,1900)
MinQ2=c(1200,600,1000,1200,400,600,500,700,1000)
Q2=c(1500,1000,1400,1500,800,1000,800,800,1100)
MaxQ2=c(1800,1300,1600,3000,1000,1500,1000,1200,2000)
MinQ3=c(1100,800,1000,1000,600,600,800,700,600)
Q3=c(1500,1000,1400,1200,1000,1200,1000,800,800)
MaxQ3=c(1800,1300,1600,2500,1200,1500,1200,1200,1200)
#下面将上述各列合成数据框（表格）
dlf=(Id,MinQ1,Q1,MaxQ1,MinQ2,Q2,MaxQ2,MinQ3,Q3,MaxQ3)
dlf
R程序（续）
#计算表格中2~10列的平均值、标准差
avg=mean(dlf[2:10]);avg
sd(dlf[2:10])
#从标准差的变化可见预测呈收敛趋势
#下面用第三轮的平均最低销售量、平均最可能销售量、平均最大销售量的平均来预测新产品的平均销售量
mean(avg[7:9])
#对MinQ3,Q3,MaxQ3分别按、、的概率来加权平均预测平均销售量
avg[7:9]%*%c(,,) #计算两个向量内积
# 均值易受极端数值的影响，如果数据偏态过大常考虑用中位数代替均值来预测以减弱个别数据过偏的影响
#计算第三轮数据的中位数
md8=median(dlf[,8])
md9=median(dlf[,9])
md10=median(dlf[,10])
(md8,md9,md10)
R程序（续）
# 下面用中位数代替均值来加权平均求出预测的期望值
*md8+*md9+*md10
#用上下四分位点处理数据，求出预测区间（50%置信区间）
m8du=quantile(dlf[,8], probs = c(,)) #计算25%和75%分位数
m9du=quantile(dlf[,9], probs = c(,))
m10du=quantile(dlf[,10], probs = c(,))
mdu=(m8du,m9du,m10du);mdu
(mdu)%*%c(,,) #用矩阵乘法将50%预测区间加权平均
主观概率法
主观概率是人们凭经验或预感而估算出来 的概率。
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。
主观概率法的预测步骤
准备相关资料
编制主观概率调查表
汇总整理
判断预测
主观概率调查问卷表格式
累积概率
P(X<x)
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
主观估计值
案例
某商业集团公司打算预测明年10月份的商品销售量，要求预测误差在6万元内。现用主观概率法进行预测，经调查十人后汇总数据存放在文件中。
累积概率
P(X<x)
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
商品销售额
（万元）
R程序
zg=("g:\\",header=FALSE,sep=",",=paste("p",1:9,sep=""))
zg=(Id=(1:10),zg);zg
mean(zg[2:10])
p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9
结论：预测值最小为，最大为超过范围的可能性分别都小于；可以用中间值 作为期望的估计值；若考虑预测误差为6，则预测区间为（-6，+6）位于第（3）栏到第（8）栏，实现的概率约为=。
