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國(guó)際內(nèi)審師考試經(jīng)營(yíng)分析和信息技術(shù)講義:預(yù)測(cè)

發(fā)表時(shí)間:2014/4/15 17:00:00 來源:中大網(wǎng)校 點(diǎn)擊關(guān)注微信:關(guān)注中大網(wǎng)校微信
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國(guó)際內(nèi)審師考試經(jīng)營(yíng)分析和信息技術(shù)講義:預(yù)測(cè)

A3 預(yù)測(cè)

3.1 預(yù)測(cè)概述
預(yù)測(cè)方法可以分成定性分析和定量分析。在特定情形下使用預(yù)測(cè)方法的類型取決于該項(xiàng)預(yù)測(cè)的目的和現(xiàn)有的條件(如可以獲得的數(shù)據(jù)的類型)。
定性的預(yù)測(cè)方法一般要利用專家的判斷。優(yōu)點(diǎn)在于可應(yīng)用于以下情況:
■進(jìn)行預(yù)測(cè)的變量信息無法進(jìn)行量化;
■歷史數(shù)據(jù)無法取得或者不適用。
最為常用的四種定性的預(yù)測(cè)方法是:
■德爾菲(Delphi)法;
■專家判斷;
■場(chǎng)景描述(Scenario writing);
■直覺法(The intuitive approach)。
定量的預(yù)測(cè)通常利用統(tǒng)計(jì)的或者數(shù)學(xué)的模型來模擬現(xiàn)實(shí)和幫助作出決策。定量的模型描述因素或者變量之間的相互關(guān)系,被分成三種類型:
■描述型——表明變量間的關(guān)系;
■預(yù)測(cè)型——預(yù)測(cè)當(dāng)一個(gè)或者多個(gè)變量發(fā)生變化時(shí)變量是如何反應(yīng)的;
■計(jì)劃型——確定結(jié)合或者改變關(guān)系的最佳方式以求達(dá)到想要的結(jié)果。
在以下情況可以使用定量方法:
■被預(yù)測(cè)的變量的歷史信息可以獲得;
■這些信息可以量化;
■可以合理假設(shè)過去的情形在未來繼續(xù)出現(xiàn)。

3.2 時(shí)間序列與回歸分析
時(shí)間序列與回歸分析是對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測(cè)的基本統(tǒng)計(jì)工具。它的基本原理是根據(jù)過去的數(shù)據(jù)分析事物發(fā)展的趨勢(shì),并由此預(yù)測(cè)事物在未來的可能狀況。
3.2.1 時(shí)間序列分析
時(shí)間序列分析法用于預(yù)測(cè)對(duì)象在未來的值。進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí),首先要確定對(duì)被預(yù)測(cè)對(duì)象的影響因素。這些因素大體可分為總體趨勢(shì)、季節(jié)性特征、規(guī)律性周期和隨機(jī)波動(dòng)等四個(gè)方面。其中:
總體趨勢(shì)是指狀態(tài)的發(fā)展方向,它可從對(duì)象在過去一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期的發(fā)展?fàn)顩r來分析了解;
 季節(jié)性是指根據(jù)對(duì)象在一年中不同時(shí)期的數(shù)值測(cè)定其年度周期;
 規(guī)律性周期則是指對(duì)象狀態(tài)受到某些因素影響時(shí)波動(dòng)的時(shí)間規(guī)律;
 隨機(jī)波動(dòng)則是指對(duì)象的數(shù)值與影響因素之間,特別是從時(shí)間上來看,沒有明顯的規(guī)律或周期性的變動(dòng)狀態(tài)。
時(shí)間序列一般采用趨勢(shì)推測(cè)法和指數(shù)平滑法進(jìn)行分析。
趨勢(shì)推測(cè)法
1.趨勢(shì)推測(cè)法是一種根據(jù)過去的波動(dòng)趨勢(shì)推測(cè)未來走向或水平的方法。其自變量即為時(shí)間。由于這種方法只是對(duì)過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的篩選,并進(jìn)行簡(jiǎn)單的平均,得出未來某個(gè)時(shí)期的預(yù)測(cè)值,因而又稱為平均推測(cè)法。
2.平均推測(cè)法中常用的有簡(jiǎn)單平均法(簡(jiǎn)單加總平均)、幾何平均法(各期數(shù)據(jù)相乘后開方)、調(diào)和平均法(各期觀測(cè)值求倒數(shù)加總后再求倒數(shù))和加權(quán)平均法(對(duì)各期數(shù)值按其接近預(yù)測(cè)期的程度乘以某一權(quán)數(shù)再加總,權(quán)數(shù)之和為1)等。
3.采用趨勢(shì)推測(cè)法首先要決定用以預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)年限,因此,選擇的年限數(shù)常常比較重要。如果采用的年限太少,比如采用過去兩年的數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)第三年的依據(jù),數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性可能并不明顯,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性也就比較差。如果采用的年限太多,離預(yù)測(cè)期較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)可能對(duì)預(yù)測(cè)期的狀況沒有太多的相關(guān)性,參考意義不大,反而使計(jì)算量增大。比如采用前十年的數(shù)據(jù),最早的數(shù)據(jù)因?yàn)榘l(fā)生在十年前,與預(yù)測(cè)年份的情況已經(jīng)相去千里,因此,并不能說明預(yù)測(cè)年的情況,采用十年前的數(shù)據(jù)也就沒有什么實(shí)際意義。因此,應(yīng)當(dāng)確定一個(gè)較合理的年限。另外,選用數(shù)據(jù)的年份必須是連續(xù)的,不能隔年選用,否則也會(huì)失去數(shù)據(jù)的代表性。確定選用年限數(shù)以后,每年的預(yù)測(cè)都放棄最早的一年的數(shù)據(jù),納入最新一年的數(shù)據(jù)。這種方法稱為滾動(dòng)預(yù)測(cè)法。
4.趨勢(shì)推測(cè)法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單,而其缺點(diǎn)則是由于過于簡(jiǎn)單,無法消除各年份數(shù)據(jù)的特殊性對(duì)預(yù)測(cè)值的影響。也就是說,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性較差。
指數(shù)平滑法
1.指數(shù)平滑法又稱指數(shù)平移法或指數(shù)光滑法,它對(duì)預(yù)測(cè)期以前不同時(shí)期的數(shù)值給予不同的權(quán)數(shù),并根據(jù)這些數(shù)值及其權(quán)數(shù)來測(cè)算未來值。
2.“數(shù)值的時(shí)期越接近預(yù)測(cè)期,權(quán)數(shù)越大。也就是說,權(quán)數(shù)會(huì)隨著數(shù)值過去的年齡的增加而呈非直線的下降?!边@是因?yàn)樵绞墙咏A(yù)測(cè)期,其影響因素的相似性越大。
3.指數(shù)平滑法所采用的所有權(quán)數(shù)之總和為1。指數(shù)平滑法由于對(duì)不同時(shí)期的觀察值給予不同的權(quán)數(shù),因而使預(yù)測(cè)更加接近觀測(cè)期的情況。
4.平滑計(jì)算是滾動(dòng)計(jì)算,因而也為計(jì)入新的數(shù)據(jù)提供了方便。
5.但它僅僅考慮時(shí)間因素,因而,其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性得不到保證。
6.指數(shù)平滑法的函數(shù)式為:Fn+1 = aXn + (1-a)Fn
其中:
Fn+1為第n+1期的預(yù)測(cè)值;
Xn為第n期的觀察值;Fn為第n期的預(yù)測(cè)值;
a為平滑常數(shù),其范圍為[0,1],通常為0.2。
表面看來,指數(shù)平滑法同加權(quán)平均法都需要確定各觀察年數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)中的權(quán)數(shù),且其權(quán)數(shù)之和均為1,但兩者的確定過程有一定的差別。簡(jiǎn)單加權(quán)平均法的權(quán)數(shù)是單純由預(yù)測(cè)者主觀確定,并按預(yù)測(cè)者個(gè)人的觀點(diǎn)分配給不同年份的數(shù)據(jù)的。而指數(shù)平滑法中的權(quán)數(shù)則是由一個(gè)固定的加權(quán)常數(shù)計(jì)算出來的。因此,指數(shù)平滑法能更好地修正各年度數(shù)據(jù)的特殊性可能對(duì)預(yù)測(cè)值的影響。根據(jù)預(yù)測(cè)的平滑需要,可以對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行多次加權(quán)平滑。
3.2.2 回歸分析
回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)方法,用來分析某一獨(dú)立變量的變化對(duì)另一個(gè)非獨(dú)立變量的變化的影響程度。在企業(yè)中,它既可以用來分析各種因素之間的相互影響,尋找因素變化的規(guī)律性,也可用來對(duì)狀態(tài)的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。用于對(duì)未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),自變量為時(shí)間?;貧w分析往往用于這樣一種情況:兩種變量之間的關(guān)系表面看來沒有明顯的規(guī)律性,各數(shù)據(jù)分布具有一定的離散性。也就是說,把各觀測(cè)值標(biāo)在坐標(biāo)圖上,不能由一條直線或平滑的曲線連接起來。但這種離散性并不表明兩種因素之間沒有規(guī)律性,而是可能兩種因素之間的規(guī)律性被其他的偶然性掩藏起來了?;貧w分析法正是用于尋找這些被掩藏的規(guī)律。


簡(jiǎn)單線性回歸分析

簡(jiǎn)單線性回歸分析是指只有一個(gè)自變量的函數(shù)分析。對(duì)眾多的離散數(shù)據(jù),通過一定的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,可以找出一條能夠大致代表兩種因素之間關(guān)系的直線。這個(gè)直線的函數(shù)式如:Y=a+bx
其中,Y為因變量,x為自變量,a為常數(shù),b為斜率,即回歸系數(shù)。
但應(yīng)當(dāng)注意,這條直線是通過統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算出來的。雖然具有一定的代表性,但在不同的情況下,代表性的強(qiáng)弱是不同的。因此,需要用標(biāo)準(zhǔn)差或方差之類的指標(biāo)來衡量這一函數(shù)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的代表性。這些指標(biāo)通過實(shí)際數(shù)據(jù)與函數(shù)數(shù)據(jù)之間的差異來反映回歸函數(shù)的代表性。


多元回歸分析

多元回歸分析(multiple regression analysis)是指具有兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量的回歸分析。多元回歸函數(shù)的模型為:Y= a+bx+cz
其中,Y為因變量,a為常量,b、c分別為自變量x、z的回歸系數(shù)。
多元回歸分析應(yīng)用十分廣泛,但因其計(jì)算復(fù)雜,一般都是借用計(jì)算機(jī)來完成的。

決定系數(shù)

決定系數(shù)(coefficient of determination):根據(jù)回歸分析法,經(jīng)過用統(tǒng)計(jì)計(jì)算出來的回歸函數(shù)模型所計(jì)算出來的數(shù)據(jù)與實(shí)際分布的數(shù)據(jù)之間并不相等。


決定系數(shù)

因?yàn)椋?STRONG>回歸函數(shù)代表的是總體的趨勢(shì),而不是精確的發(fā)生值。那么,實(shí)際數(shù)據(jù)與函數(shù)結(jié)果之間是否真有關(guān)系呢?具體的數(shù)據(jù)是否真的存在回歸函數(shù)所揭示的因果關(guān)系呢?對(duì)這個(gè)問題的回答需要借用決定系數(shù)這一指標(biāo)。
決定系數(shù)又稱為相關(guān)系數(shù),它通常用R 2來表示。這個(gè)指標(biāo)是通過各實(shí)際數(shù)據(jù)與函數(shù)數(shù)據(jù)之間的差異計(jì)算出來的。決定系數(shù)是介于0和1之間的。決定系數(shù)為0時(shí),回歸函數(shù)完全不能解釋實(shí)際數(shù)據(jù)為什么與回歸函數(shù)存在差異,也就是說,自變量與因變量之間不存在關(guān)聯(lián)性;決定系數(shù)為1時(shí),兩者完全相關(guān),即回歸函數(shù)可完全解釋實(shí)際數(shù)據(jù)與函數(shù)值之間的差異,也就是說自變量與因變量之間存在著完全相關(guān)的關(guān)系。此時(shí),實(shí)際公布的數(shù)據(jù)正好處于函數(shù)曲線上。


【典型試題】
1.要從時(shí)間序列中消除季節(jié)變化的影響,原始數(shù)據(jù)應(yīng)該是:
a.加上季節(jié)指數(shù)。
b.減去季節(jié)指數(shù)。
c.乘以季節(jié)指數(shù)。
d.除以季節(jié)指數(shù)。
『正確答案』d
解題思路:
a.不正確。加法不能消除季節(jié)影響。
b.不正確。減法不能消除季節(jié)影響。
c.不正確。乘法不但不能消除季節(jié)影響,而且會(huì)倍增季節(jié)影響。
d.正確。如果原始數(shù)據(jù)(有四個(gè)趨勢(shì))除以季節(jié)平均數(shù),那么季節(jié)因素的影響就從原始數(shù)據(jù)中剔除了。
2.某部門運(yùn)用回歸分析法,根據(jù)每月廣告支出來預(yù)測(cè)每月產(chǎn)品銷售額(均用百萬美元作單位)。結(jié)果表明該自變量的回歸系數(shù)等于0.8。該系數(shù)說明:
a.在本例中,平均每月廣告支出為$800,000。
b.當(dāng)每月廣告支出處于平均水平時(shí),產(chǎn)品銷售額將是$800,000。
c.一般而言,每增加$1廣告支出,銷售額就會(huì)增加$0.8。
d.由于回歸系數(shù)太小,因此廣告支出不是銷售額的預(yù)測(cè)因子。
『正確答案』c
解題思路:
a.不正確?;貧w系數(shù)與變量平均值沒有關(guān)系。
b.不正確?;貧w方程為Y=ax+b,其中y為銷售額,X為廣告支出,a為回歸系數(shù),b為截距。必須用每月的廣告支出乘以回歸系數(shù)再加上常數(shù)項(xiàng)才能得出預(yù)測(cè)的銷售額。
c.正確?;貧w系數(shù)表示自變量改變一個(gè)單位時(shí),因變量的改變量是回歸線的斜率。在本題中就表示廣告支出增加$1,銷售額增加$0.8。
d.不正確?;貧w系數(shù)絕對(duì)值的大小與能否根據(jù)自變量來預(yù)測(cè)因變量沒有必然的聯(lián)系。

3.3 敏感性分析
敏感性分析是對(duì)決策中考慮的某一因素變化時(shí)給預(yù)計(jì)結(jié)果帶來的影響進(jìn)行分析。比如,企業(yè)利潤(rùn)是根據(jù)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格、企業(yè)的生產(chǎn)成本、原材料價(jià)格、能源價(jià)格、稅率、銷售收入等因素綜合測(cè)算出來的。這些因素可能會(huì)發(fā)生變化。其中任何因素發(fā)生變化,都可能影響利潤(rùn)測(cè)算數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,使實(shí)際利潤(rùn)額與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)生更大的偏離。為了充分估計(jì)這些因素的變化可能造成的風(fēng)險(xiǎn),就需要對(duì)這些因素變化可能對(duì)利潤(rùn)造成的影響幅度進(jìn)行測(cè)算。這種測(cè)算就是敏感性分析。它反映某一因素的變化對(duì)最終結(jié)果的影響程度,也就是最終結(jié)果對(duì)某一因素的變化的敏感程度。分析單一因素對(duì)最終結(jié)果的影響,可以直接在最終結(jié)果的計(jì)算公式中用這一因素變化一定幅度后的數(shù)值代替原數(shù)值重新計(jì)算。
對(duì)于同時(shí)考慮多個(gè)因素各自的影響程度,則通常采用線性規(guī)劃的方法,用獨(dú)立變量變化后的數(shù)據(jù)替換原來的數(shù)據(jù),即改變目標(biāo)函數(shù)或約束條件中某一個(gè)成分,然后重新求解,并對(duì)得出的新的結(jié)果進(jìn)行比較。敏感性分析在投資決策、生產(chǎn)決策、質(zhì)量控制等方面具有廣泛的用途。
【典型試題】
在經(jīng)濟(jì)訂貨量模型中,單位訂貨成本和儲(chǔ)存成本都是估計(jì)數(shù)。如果變動(dòng)那些估計(jì)數(shù),以確定這種變化對(duì)最優(yōu)經(jīng)濟(jì)訂貨量的影響程度,此種分析方法被稱為
a.預(yù)測(cè)模型。
b.敏感性分析。
c.關(guān)鍵路徑法(CPM)。
d.決策分析。
『正確答案』b
解題思路:
a.不正確。預(yù)測(cè)模型包括預(yù)測(cè)一段時(shí)間的數(shù)據(jù),或者在不能獲得時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)建立回歸模型。
b.正確。經(jīng)濟(jì)訂貨量敏感性分析包括變動(dòng)單位存儲(chǔ)成本和/或每次訂貨成本來決定這些變動(dòng)對(duì)最佳訂貨量的影響程度。
c.不正確。關(guān)鍵路徑法是關(guān)于項(xiàng)目計(jì)劃安排的方法。
d.不正確。決策分析涉及從備選方案中挑選出最佳方案。
3.4 模擬模型
Dreamweaver 8/OfficeImageTemp/clip_image002_0133.gif" width=10> 模擬模型是用來依照實(shí)際狀態(tài)演示某種狀態(tài)發(fā)生過程及其結(jié)果的模型。它幫助決策者預(yù)測(cè)某一政策、方案或行為的實(shí)施將會(huì)出現(xiàn)的各種可能結(jié)果,以便對(duì)決策方案進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。所謂模型,實(shí)際上是一個(gè)或一組函數(shù)。在這些函數(shù)中,存在著一個(gè)或一組自變量,也存在一個(gè)或一組因變量。
函數(shù)是通過數(shù)學(xué)推算或統(tǒng)計(jì)方法得來的。
模擬模型的目的是通過對(duì)模型的演算,揭示某個(gè)或某些自變量變化時(shí)對(duì)某個(gè)或某些因變量可能產(chǎn)生的影響。模擬模型的方法可以廣泛地運(yùn)用于項(xiàng)目的可靠性研究、企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的制訂、內(nèi)部資源的配置和生產(chǎn)計(jì)劃的安排。但多變量模型的變量與自變量相比過于復(fù)雜,即便使用計(jì)算機(jī)演算也是一項(xiàng)十分龐大的工程,因此實(shí)際上僅應(yīng)用于一些特殊的大型項(xiàng)目管理。
由于模擬模型是對(duì)現(xiàn)實(shí)狀況的一種模仿,因而它既具有實(shí)用性,又缺乏準(zhǔn)確性。其中的關(guān)鍵問題是模型的設(shè)計(jì)者對(duì)實(shí)際狀況的理解和想象與現(xiàn)實(shí)情況的差距有多大。模擬模型是一種動(dòng)態(tài)模型,可以根據(jù)條件的變化而產(chǎn)生不同的結(jié)果。由于現(xiàn)實(shí)狀態(tài)的復(fù)雜性和影響因素的多樣性,同時(shí)由于獨(dú)立變量與非獨(dú)立變量之間存在著各種可能的相關(guān)關(guān)系,因而模擬模型通常是一種計(jì)算機(jī)模型,須借助計(jì)算機(jī)來完成演示過程。
【典型試題】
以下哪項(xiàng)內(nèi)容對(duì)預(yù)測(cè)所需要的存貨水平?jīng)]有用處?
a.對(duì)商業(yè)周期行為的了解。
b.將成本在公司內(nèi)部各部門之間進(jìn)行會(huì)計(jì)分?jǐn)偂?BR>c.關(guān)于季節(jié)性需求變化的信息。
d.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立。
『正確答案』b
解題思路:
a.不正確。在預(yù)測(cè)所需庫(kù)存時(shí),知道商業(yè)周期行為是非常有用的。
b.正確。將成本在公司內(nèi)部各部門之間進(jìn)行會(huì)計(jì)分?jǐn)偸菍?duì)已發(fā)生的成本進(jìn)行強(qiáng)制性分配,與預(yù)測(cè)所需存貨水平無關(guān)。
c.不正確。季節(jié)性需求變化的信息是預(yù)測(cè)所需存貨水平的重要因素之一。
d.不正確。預(yù)測(cè)所需存貨水平,通常都采用建立計(jì)量模型的方式進(jìn)行。
3.5 德爾菲法
德爾菲(Delphi)法的目的是通過集體的多數(shù)意見來進(jìn)行預(yù)測(cè)。一個(gè)無偏見、獨(dú)立的專家組被要求獨(dú)立回答一系列的調(diào)查表,他們之間相互不知道其他人的身份或者其他人的答案。根據(jù)第一份調(diào)查表的結(jié)果設(shè)計(jì)第二份調(diào)查表,該調(diào)查表吸收了整個(gè)專家組的信息和意見。之后,每個(gè)專家再被要求在考慮所提供的整個(gè)專家組信息的基礎(chǔ)上重新考慮和修訂他或者她的回答。該過程不斷重復(fù),直到大多人的意見較為一致為止。這種方法的目的在于產(chǎn)生一個(gè)參與的大多數(shù)專家都認(rèn)同的、分歧較小的意見。
【典型試題】
以下哪項(xiàng)技術(shù)可以使擁有有限資源的制造商實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化?
a.德爾菲法。
b.指數(shù)平滑法。
c.回歸分析法。
d.線性規(guī)劃。
『正確答案』d
解題思路:
a.不正確。德爾菲法是一種定性預(yù)測(cè)方法,它通過小組成員達(dá)成共識(shí)來獲得預(yù)測(cè)結(jié)果。
b.不正確。指數(shù)平滑法是一種預(yù)測(cè)方法,它應(yīng)用過去的時(shí)間序列數(shù)據(jù)來得出被預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)值。
c.不正確?;貧w分析是一種基于兩個(gè)以上變量之間的關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)方法。
d.正確。線性規(guī)劃是一種數(shù)學(xué)方法,以使某個(gè)給定的客觀對(duì)象最大化到某個(gè)限度或最小化到某個(gè)限度。這是使有限資源達(dá)到最優(yōu)配置的正確方法,也是作業(yè)管理常用的規(guī)劃工具之一。

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