几种常见的预测模型（.预测的基本方法有哪三种）

1、定性预测：定性预测属于主观判断，它基于估计和评价。常见的定性预测方法包括：一般预测、市场调研法、小组讨论法、历史类比、德尔菲法等。 2、时间序列分析：时间序列分析是建立在这样一个设定基础上的,与过...，以下是对"几种常见的预测模型"的详细解答!

文章目录

• 1、.预测的基本方法有哪三种
• 2、预测模型都有哪些
• 3、预测模型的建模方法

.预测的基本方法有哪三种

1、定性预测：定性预测属于主观判断，它基于估计和评价。常见的定性预测方法包括：一般预测、市场调研法、小组讨论法、历史类比、德尔菲法等。

2、时间序列分析：时间序列分析是建立在这样一个设定基础上的,与过去需求相关的历史数据可用于预测未来的需求。历史数据可能包含诸如趋势、季节、周期等因素。常见的时间序列分析方法主要有：简单移动平均、加权移动平均、指数平滑、回归分析、鲍克斯·詹金斯法、西斯金时间序列等。

3、因果联系法：因果联系是假定需求与某些内在因素或周围环境的外部因素有关。常见的因果联系法主要有：回归分析、经济模型、投入产出模型、行指标等。

4、模拟：模拟模型允许预测人员对预测的条件作一定程度的假设。

预测模型都有哪些

预测学是一门研究预测理论，方法，评价及应用的新型科学，是软件学中的重要分支。纵观预测的思维方式，其基本理论主要有惯性原理，类推原理和相关原理。预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。预测的方法种类繁多，例如灰色预测法，神经网络法等。本文将综合数学模型使用的几种基本的预测模型，并总结各模型的优缺点和适用范围。

(1)自回归AR(P)模型

(2)滑动平均MA(q)模型

预测模型的建模方法

预测模型的建模方法回归分析法，时间序列分析法，灰色预测法。

回归分析法

基本思想：根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。

特点：技术比较成熟，预测过程简单;将预测对象的影响因素分解，考察各因素的变化情况，从而估计预测对象未来的数量状态;回归模型误差较大，外推特性差。

适用范围：回归分析法一般适用于中期预测。回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律，当预测的长度大于占有的原始数据长度时，采用该方法进行预测在理论上不能保证预测结果的精度。另外，可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，有时难以找到合适的回归方程类型。

时间序列分析法

基本思想：把预测对象的历史数据按—定的时间间隔进行排列，构成一个随时间变化的统计序列，建立相应的数据随时间变化的变化模型，并将该模型外推到未来进行预测。

适用范围：此方法有效的前提是过去的发展模式会延续到未来，因而这种方法对短期预测效果比较好，而不适合作中长期预测。

灰色预测法

基本思想：将一切随机变量看作是在一定范围内变化的灰色变量，不是从统计规律角度出发进行大样本分析研究，而是利用数据处理方法(数据生成与还原)，将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据来加以研究，即灰色系统理论建立的不是原始数据模型，而是生成数据模型。

适用范围：预测模型是一个指数函数，如果待测量是以某一指数规律发展的，则可望得到较高精度的预测结果。影响模型预测精度及其适应性的关键因素，是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。