預測有哪些方法

㈠ 預測方法有哪些

預言呀

㈡ 經濟預測方法有哪些

一般分為質的預測方法與量的預測方法兩大類。
第一類方法，如專家調查法、民意調查法等。後一種方法是向消費者、生產者調查他們對未來發展的意見或意向，考慮他們的心理因素的預測方法。它適用於了解居民的消費需求和購買意圖、市場的動向以及投資的趨向等問題。
第二類方法，如時間數列法、指標分析法、因素分析法等。時間數列法是通過分析時間數列的組成要素來研究其變化形態，把過去的發展趨勢延續下去和外推未來的預測方法。它的主要方法有移動平均法、加權移動平均法、指數平滑法、最小平方法等等。指標分析法是通過分析反映經濟變動的互有聯系的指標或指標組，研究那些預示經濟轉折的"動向"指標和預報經濟可能出現嚴重問題的"警戒"指標，來確定經濟形勢變化的跡象的預測方法。因素分析法是用預測對象與影響它的因素之間的因果關系或結構關系建立經濟數學模型來預測的方法。反映因果關系的，如回歸分析模型,它的最簡單形式為=+,式中為因變數,為自變數，為常數,為回歸系數,即對的影響程度。反映結構關系的，如經濟計量模型，投入產出模型等。各種預測方法有自己的適用范圍和優缺點，可相互結合作用，以便進行檢驗和補充。選擇預測方法，要從預測對象的特點出發，根據預測的目的和要求、佔有資料的狀況、預測費用與效益的比較等因素進行綜合考慮。

㈢ 時間序列預測方法有哪些分類，分別適合使用的情況是

時間序列預測方法根據對資料分析方法的不同，可分為：簡單序時平均數法、加權序時平均數法、移動平均法、加權移動平均法、趨勢預測法、指數平滑法、季節性趨勢預測法、市場壽命周期預測法等。

1、簡單序時平均數法只能適用於事物變化不大的趨勢預測。如果事物呈現某種上升或下降的趨勢，就不宜採用此法。

2、加權序時平均數法就是把各個時期的歷史數據按近期和遠期影響程度進行加權，求出平均值，作為下期預測值。

3、簡單移動平均法適用於近期期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節性因素時，移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動。

4、加權移動平均法即將簡單移動平均數進行加權計算。在確定權數時，近期觀察值的權數應該大些，遠期觀察值的權數應該小些。

5、指數平滑法即根用於中短期經濟發展趨勢預測，所有預測方法中，指數平滑是用得最多的一種。

6、季節趨勢預測法根據經濟事物每年重復出現的周期性季節變動指數，預測其季節性變動趨勢。

7、市場壽命周期預測法，適用於對耐用消費品的預測。這種方法簡單、直觀、易於掌握。

(3)預測有哪些方法擴展閱讀：

時間序列預測法的特徵

1、時間序列分析法是根據過去的變化趨勢預測未來的發展，前提是假定事物的過去延續到未來。運用過去的歷史數據,通過統計分析，進一步推測未來的發展趨勢。不會發生突然的跳躍變化,是以相對小的步伐前進；過去和當前的現象，可能表明現在和將來活動的發展變化趨向。

2.時間序列數據變動存在著規律性與不規律性

時間序列中的每個觀察值大小，是影響變化的各種不同因素在同一時刻發生作用的綜合結果。從這些影響因素發生作用的大小和方向變化的時間特性來看，這些因素造成的時間序列數據的變動分為四種類型：趨勢性、周期性、隨機性、綜合性。

㈣ 三年級預測的基本方法有哪些

1、定性預測：定性預測屬於主觀判斷，它基於估計和評價。常見的定性預測方法包括：一般預測、市場調研法、小組討論法、歷史類比、德爾菲法等。

2、時間序列分析：時間序列分析是建立在這樣一個設定基礎上的,與過去需求相關的歷史數據可用於預測未來的需求。歷史數據可能包含諸如趨勢、季節、周期等因素。常見的時間序列分析方法主要有：簡單移動平均、加權移動平均、指數平滑、回歸分析、鮑克斯·詹金斯法、西斯金時間序列等。

3、因果聯系法：因果聯系是假定需求與某些內在因素或周圍環境的外部因素有關。常見的因果聯系法主要有：回歸分析、經濟模型、投入產出模型、行指標等。

4、模擬：模擬模型允許預測人員對預測的條件作一定程度的假設。

㈤ 預測的基本方法有哪些

需求預測主要方法有：定性預測法、定量預測法。需求預測，是指估計未來一定時間內，整個產品或特定產品的需求量和需求金額。定性預測法是基於判斷、直覺和經驗判斷的方法，本質上來說是主觀的。包括德爾菲法、部門主管人員意見法、用戶調查法、銷售人員意見法等。它們的不科學性使得它們很難標准化，准確性有待證實。定性預測法是根據已掌握的比較完善的歷史統計數據，運用一定的數學方法進行科學的加工整理，藉以揭示有關變數之間的規律性聯系，用於預測和推測未來發展變化情況的一類預測方法。

㈥ 有什麼預測方法

根據給的數據擬合或插值出某一函數,然後自變數就可以代人函數預測因變數.

㈦ 預測有幾種常用方法

Time Series Analysis Methods
Simple Moving Average Formula
Weighted Moving Average Formula
Exponential Smoothing Model
Logistic Regre等方法都可以解決。
根據你的實際，最簡單的就是選前幾個月的銷售額進行平均。
也可以將越靠近的月份銷售額給較大的權重，加權平均。
還可以將前面的數據進行回歸分析，得出下個月的銷售額。
都是理論方法，可能會受到季節因素、環境因素、營銷因素等的影響，還有待實際驗證。

㈧ 預測（數學建模中）有哪些方法

預測的核心問題是預測的技術方法，或者說是預測的數學模型。預測的方法種類繁多，經典的有單耗法、彈性系數法、統計分析法，目前的灰色預測法、專家系統法和模糊數學法，剛剛興起的神經網路法、優選組合法和小波分析法，不完全統計，預測方法多大200多種。

㈨ 預測故事內容的常用方法有哪些

根據自己看過書的積累，或者經驗積累來預測故事的內容，也可以天馬行空的想像，有可能會出來更好的故事。

㈩ 定量預測方法有哪些

定量預測方法有：

加權算術平均法
用各種權數算得的平均數稱為加權算術平均數，它可以自然數作權數，也可以項目出現的次數作權數，所求平均數值即為測定值。

趨勢平均預測法
趨勢平均預測法是以過去發生的實際數為依據，在算術平均數的基礎上，假定未來時期的數值是它近期數值直接繼續，而同較遠時期的數值關系較小的一種預測方法。

指數平滑法
指數平滑法是以一個指標本身過去變化的趨勢作為預測未來的依據的一種方法。對未來預測時，考慮則近期資料的影響應比遠期為大，因而對不同時期的資料不同的權數，越是近期資料權數越大，反之權數越小。
(4)平均發展速度法
(5)一元線性回歸預測法
根據x、y現有數據，尋求合理的a、b回歸系數，得出一條變動直線，並使線上各點至實際資料上的對應點之間的距離最小。
設變動直線方程為：y=a+bx
(6)高低點法
高低點法是利用代數式y=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業務量與最低業務量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業務量之差△x進行對比，求出b，然後再求出a的方法。