预测分析方法
预测分析方法
预测是根据研究对象发展变化的实际数据和历史资料，运用现代的科学理论和方法，以及各种经验、判断和知识，对事物在未来一定时期内可能变化情况进行推测、估计和分析。预测分析的实质就是充分分析、理解事物发展变化的规律，根据事物的过去和现在估计未来，根据已知预测未知，从而减少对未来事物认识的不确定性，以指导我们的决策行动，减少决策的盲目性。
一、预测方法的分类
预测和决策可以根据经验和直觉作出。但是现代社会的发展使得系统结构日益复杂，变化过程中存在着极大的不确定性和随机性，这就使得我们在系统的组织、管理中凭经验、直觉作出决策并获得成功的可能性大大减小。为了在错综复杂、急剧变化的环境中减少决策失误、改善管理调控，预测的理论和方法随着实践的变化有了迅速的发展，形成了一套科学的预测方法。
由于预测对象、时间、范围、性质等的不同，可以有不同的预测方法分类，根据方法本身的性质特点，我们可以将公共管理中的常用预测方法分为3大类。
第一类称为定性预测方法。这种方法主要根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉作出预测。
第二类称为时间序列分析预测方法。这类方法主要是根据系统对象随时间变化的历史资料（如统计数据、实验数据和变化趋势等），只考虑系统变量随时间的发展变化规律，对其未来作出预测。
第三类称为因果关系预测方法。系统变量之间存在着某种前因后果关系，找出影响某种结果的一个或者几个因素，建立起它们之间的数学模型，然后根据自变量的变化预测结果变量的变化。因果关系模型的因变量和自变量在时间上是同步的，即因变量的预测值要由并进的自变量的值来旁推。
二、预测分析的一般步骤
预测分析是一种科学预测，是对系统对象发展、演变的客观规律的认识和分析过程。因此，预测分析应该建立在科学的理论基础之上，采用合理的分析、测
算以及评价方法和手段。预测分析技术的内涵应该包括它所遵循的理论、预测对象的历史和现状资料与数据、所能采用的计算方法或分析判断方法、预测方法和结果的评价与检验等要素。预测技术所遵循的理论包括2个方面：一是预测对象本身所处学科领域的理论，用以辨识事物发展的客观规律，指导预测方法的选择和结果的分析验证；二是预测方法本身的理论，主要是统计学的有关理论等。因此，实施一个具体的预测分析项目，必须基于上述两方面的科学理论基础。一个成功的预测实践，应当科学合理地选择预测方法以及准确、完整地理解预测对象。
尽管不同的预测对象、不同的预测方法可能导致不同的预测实施过程，但总体看来，预测特别是定量预测方法大致可分为以下几个步骤。
1．明确预测目标。在预测工作过程中，首先要在整个决策问题研究的总目标指导下，确定预测对象及具体的要求，包括预测指标、预测期限、可能选用的预测方法以及需要的基本资料和数据。这是预测分析过程中一项极为重要的准备工作，它实际上保证预测工作有正确的科学理论和方法指导，有的放矢。
2．收集、整理资料和数据。根据选用或可能选用的预测方法和预测指标，应进行两方面的工作：一是把有关历史资料、统计数据、试验数据等尽可能收集齐全，在此基础上进一步分析、整理，形成合格的数据样本；二是进行调查、访问以取得最新的数据资料，这一点对定性分析尤其重要。
3．建立预测模型。根据科学理论指导以及所选择的预测方法，用各种有关变量来真实表达预测对象的关系，从而建立起预测所需的数学模型。
4．模型参数估计。按照各自模型的性质和可能的样本数据，采取科学的统计方法，对模型中的参数进行估计，最终识别和确认所选用的模型形式和结构。
5．模型检验。检验包括对模型的合理性及有效性验证。模型检验具体有2个方面：一是对有关假设的检验：二是模型精度即预测误差的检验。经过检验一旦发现模型不合理，就必须对模型加以修正。
6．预测实施与结果分析。运用检验的预测模型，使用有关数据，就可以进行预测，并对预测结果进一步进行有关理论、经验方面的分析。必要时还可以对不同方法模型的预测结果加以分析对比，以作出更加可信的判断，为管理决策提供科学依据。
从预测实际工作来看，仅靠上述步骤的实施不可能完全达到目标，有时需
要若干次的反复和迭代，才能完成一个完整的预测分析任务。
三、实例结合
先简要介绍定量预测方法中的时间序列预测方法的概念及特征。
将实际问题中某一变量或指标的数值或统计观测值，按照时间顺序排列成一个数值序列x(1),x(2),…..x(n)，就称为时间序列，从系统的角度类看，某一时间序列代表着客观世界的某一动态过程，它是系统中某一变量受其他各种因素影响的总结果，且表现为动态变化，因此时间序列也称为动态数据。在系统预测中讨论的每一个时间序列都是某一事件变化的随机过程的一个样本，通过对样本的分析研究，找出动态过程的特性、最佳的数学模型、估计模型参数，并检验利用数学模型进行统计预测的精度，这就是时间序列预测的主要内容。
时间序列的特征
各种不同的系统变量由于受到不同因素的影响，在不同的时间区段内，其时间序列会表现出不同的变化规律，不同的时间序列也会体现不同的统计特征。通过对各种不同的社会、经济和工程系共同中的时间序列的分析发现，时间序列的影响因素的作用特征可以概括为四种变动方式，即趋势变动T、季节变动S、循环变动（周期变动）C及不规则变动I。因此，任何一个时间序列总是表现为上述几种变动的不同组合的总结果Y，且可用乘法模型或加法模型表示为：Y = T*S*C*I 或Y = T + S + C + I
由此可见，时间序列的特征表现为四个方面：
（1）趋势性
（2）季节性
（3）周期性
（4）不规则性
下面我们以平滑预测法的移动平均法和指数平滑法来预测一个生产实例。
合肥某起重机生产厂家的生产管理部，需要根据2008年的实际生产状况来预测2009年上半年起重机的生产台数，以便于作出相应的生产计划。
2008年1-12月的实际生产状况如下，表1-1
由08年的数据可以看出，在08年的前3个季度，起重机的生产数量基本上是稳定上升，但是由于08年下半年经济危机的影响，使得生产数量出现下滑。不过，由于国家出台了扩大内需的政策，使得12月份的数量又出现大幅度回升，因此，在当前形势下，做好09年的生产计划，是非常重要的。
根据6点移动平均法进行预测，计算公式如下：
X(t+1) = (x(t) + x(t-1)+…+x(t-n+1))/n，其中n取值为6
由计算公式可以计算得出09年1月份的预测值为
X(200901) = (550+555+530+500+470+580)/6=530.833
取整数可以得出该预测值为531台
由于暂时没有2009年1月份的实际生产状况，因此，我们暂定该预测值为
09年1月份的生产数据，而后计算得出09年2月份的预测值，同样以此类推得出09年3-6月份的预测值。
得出结果如下
X(200902) = (555+530+500+470+580+531)/6 = 528
X(200903) = (530+500+470+580+531+528)/6 = 523
X(200904) = (500+470+580+531+528+523)/6 = 522
X(200905) = (470+580+531+528+523+522)/6 = 526
X(200906) = (580+531+528+523+522+526)/6 = 535
移动平均方法比较简单，但它一般只对发展变化比较平坦、增长趋势不明显。而且以上数据中，由于没有09年1月份之后的实际生产数据，而使用了计算过后的预测数据，因此使得09年2月份以后的预测数据的准确性变得越来越低，所以，此方法相对来说只能预测时间序列中比较近的数据，对于时间段更长的数据，准确性和使用性就是比较低的。
下面我们使用指数平滑法来做一下09年1-6月份的预测数据
指数平滑法也是对时间序列的修匀，不过它不是求算数平均，而是注重时间序列的长期数值队未来预测值的共同影响，即对时间序列的各种数据进行加权平均，时间越近的数据，其权值约大。
在此，我们利用一次指数平滑和二次指数平滑来计算求值。
公式如下：
定义R为一次指数平滑值，S为二次指数平滑值
R(t) = α*x(t) + (1-α)*R(t-1)
S(t) = α*R(t) + (1-α)*S(t-1)
其中α为平滑系数，α越大，表明越重视近期数据的作用，对过程的变化反映越快，α越小，表示模型越重视离现时更远的历史数据的作用，修匀能力越强，对过程变化的反映越迟钝。
以表1-1中的数据为例，取α=0.2，R(0)=S(0)=x(1)
根据公式得出的一次指数平滑值与二次指数平滑值如下表所示
表1-2
第T个时刻的预测值的公式为：
x(t+T) = a(t) + b(t)*T
该公式模型的参数a(t) = 2*R(t) – S(t)
b(t) = α*[R(t)-S(t)]/(1-α)
由此可以得出a(200812) = 2*520 - 504 = 536
b(200812) = 0.2*(520-504)/(1-0.2) = 4
由此，预测模型为
Y(200812+T) = 536 + 4*T
2009年1月的T=1，2月的T=2，以此类推，可以得出
以下几个月份的预测值
2009年1月：Y(200901) = 536 + 4*1 = 540
2009年2月：Y(200902) = 536 + 4*2 = 544
2009年3月：Y(200903) = 536 + 4*3 = 548
2009年4月：Y(200904) = 536 + 4*4 = 552
2009年5月：Y(200905) = 536 + 4*5 = 556
2009年6月：Y(200906) = 536 + 4*6 = 560
由此可以看出，指数平滑法得出的预测值是一种线形增长的值，在没有外界因素的情况下，该预测方法还是比较科学的，但是实际当中，各种各样的因素都会影响到计划的作成，俗话说，计划不如变化快，因此这些根据模型计算出来的预测值，可以给我们做参考，然后再根据实际情况的需要，调整这些预测，做出尽可能正确的计划。
预测方法的分类
预测方法的分类 郑XX 预测方法的分类 由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。 1-1预测方法的分类体系 1）按预测技术的差异性分类 可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测 技术，共五类。 2）按预测方法的客观性分类 可分为主观预测方法和客观预测方法两类。前者主要依靠经验判断，后者主要借 助数学模型。 3）按预测分析的途径分类 可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析 预测方法等。 4）按采用模型的特点分类 可分为经验预测模型和正规的预测模型。后者包括时间关系模型、因果关系模 型、结构关系模型等。 1-2 常用的方法分类 1)定性分析预测法 定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。 定性预测优缺点 定性预测的优点在于： 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，且简单的迅速，省时省费用。
定性预测的缺点是： 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。 2)定量分析预测法 定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。 ⅰ时间序列分析预测法 时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。
实验3预测分析法
一、分析 语法分析部分我们我们采用LL（１）方法实现，采用LL（１）方法实现语法发分析要求文法满足以下要求： 一个文法能否用确定的自顶向下分析与文法中相同左部的每个产生式右部的开始符号集合有关，当有右部能=*=>ε时则与其左部非终结符的后跟符号集合也有关，此外在产生式中不存在左递归，无回溯。它的基本思想是从左到右扫描源程序，同时从识别符号开始生成句子的最左推导，并只向前查看一个输入符号，便能唯一确定应选择的规则。 下面将确切地定义满足确定的自顶向下分析条件的文法即LL(1)文法及LL(1)文法的判别并介绍如何对非LL(1)文法进行等价变换问题，也就是消除一个文法中的左递归和左公共因子。 注意： 一个文法中含有左递归和左公共因子绝对不是LL(1)文法，所以也就不可能用确定的自顶向下分析法，对此结论可以证明。然而，某些含有左递归和左公共因子的文法在通过等价变换把它们消除以后可能变为LL(1)文法，但需要用LL(1)文法的定义判别，也就是说文法中不含左递归和左公共因子，只是LL(1)文法的必要条件。 LL(1) 文法的定义（5种定义）： 一个文法符号串的开始符号集合定义如下： 定义1.设G=(VT，VN，S，P)是上下文无关文法,α是任意的文法符号串,FIRST(α)是从α推导出的串的开始符号的终结符集合。。。。 FIRST(α)={a|α=*=>aβ,a∈VT，α,β∈V*}若α=*=>ε,则规定ε∈FIRST(α)． 当一个文法中相同左部非终结符的右部存在能=*=>ε的情况则必须知道该非终结符的后跟符号的集合中是否含有其它右部开始符号集合的元素。为此，我们定义一个文法非终结符的后跟符号的集合如下： 定义2.设G=(VT，VN，S，P)是上下文无关文法，A∈VN，S是开始符号 FOLLOW(A)=｛a|S=*=>μAβ,且a∈VT，a∈FIRST(β),μ∈VT* ,β∈V+｝ 若S=*=>μAβ,且βε, 则#∈FOLLOW(A)。也可定义为：FOLLOW(A)={a|S=*=> …Aa…,a ∈VT} 若有S=*=> …A，则规定#∈FOLLOW(A) 这里我们用'#'作为输入串的结束符，或称为句子括号，如：#输入串#。 定义3.给定上下文无关文法的产生式A→α, A∈VN,α∈V*, 若α==>ε,则SELECT(A →α)=FIRST(α) 如果α=*=>ε，则SELECT(A→α)=FIRST(αε)∪FOLLOW(A)。FIRST(αε)表示FIRST(α)的非{ε}元素。 更进一步可以看出能够使用自顶向下分析技术必须使文法满足如下条件，我们称满足条件的文法为LL(1)文法，其定义为： 定义4.一个上下文无关文法是LL(1)文法的充分必要条件是： 对每个非终结符A的两个不同产生式，A→α, A→β,满足SELECT(A→α)∩SELECT(A →β)=空,其中α，β不同时能ε. 定义5. LL（1）文法也可定义为: 一个文法G是LL（1）的，当且仅当对于G的每一个非终结符A的任何两个不同产生式A→α|β，下面的条件成立： (1)FIRST（α）∩FIRST(β)= 空,也就是α和β推导不出以某个相同的终结符a为首的符
编译原理-预测分析法(附源码)
预测分析法实验报告 一、实验项目名称 预测分析法 二、实验目的 根据某一LL(1)文法编制调试预测分析程序，以便对任意输入的符号串进行分析。本次实验的目的主要是加深对预测分析法的理解。 三、实验环境 Windows 10 Microsoft Visual Studio 2015 四、实验内容 本次实验的LL(1)文法为表达式文法： E→E+T | T T→T*F | F F→i | (E) 编写识别表达式文法的合法句子的预测分析程序，对输入的任意符号串，给出分析过程及分析结果。分析过程要求输出步骤、分析栈、剩余输入串和所用产生式。如果该符号串不是表达式文法的合法句子，要给出尽量详细的错误提示 五、源程序清单、测试数据、结果 #include
预测分析法(编译原理)
实验二基于预测方法的语法分析程序的设计 一、实验目的 了解预测分析器的基本构成及用自顶向下的预测法对表达式进行语法分析的方法，掌握预测语法分析程序的手工构造方法。 二、实验内容 1、了解编译程序的基于预测方法的语法分析过程。 2、根据预测分析原理设计一个基于预测方法的语法分析程序。 三、实验要求 对给定文法G[S]： S->AT A->BU T->+AT|$ U->*BU|$ B->(S)|m 其中，$表示空串。 1、判断上述文法G[S]是否LL(1)文法，若不是，将其转变为LL(1)文法； 2、对转变后的LL(1)文法建立预测分析表； 3、根据清华大学出版编译原理教材教材第五章P94的图5.11手工构造预测分析程序； 4、用预测分析程序对任意给定的键盘输入串m+m*m#进行语法分析，并根据栈的变化状态输出给定串的具体分析过程。 四、运行结果 从任意给定的键盘输入串： m+m*m#； 输出： 本实验重点有两个：一是如何用适当的数据结构实现预测分析表存储和使用；二是如何实现各规则右部串的逆序入栈处理。 建议：使用结构体数组。 六、分析与讨论 1、若输入串不是指定文法的句子，会出现什么情况？ 2、总结预测语法分析程序的设计和实现的一般方法。
代码： #include
LL(1)预测分析法实验报告
编译原理实验报告
一、实验目的及要求 1.通过本次实验，加深对LL(1)预测分析法原理的认识和理解。 2.构造LR(1)分析程序，利用它进行语法分析，判断给出的符号 串是否为该文法识别的句子。 3.了解LR（K）分析方法是严格的从左向右扫描，和自底向上的 语法分析方法。 二、运行环境： 硬件：windows xp 软件：visual c++6.0 三、实验内容 1、分析使用LR(1)的优点： (1)LR分析器能够构造来识别所有能用上下文无关文法写的 程序设计语言的结构。 (2)LR分析方法是已知的最一般的无回溯移进-归约方法，它 能够和其他移进-归约方法一样有效地实现。 (3)LR方法能分析的文法类是预测分析法能分析的文法类的 真超集。 (4)LR分析器能及时察觉语法错误,快到自左向右扫描输入的 最大可能。
为了使一个文法是LR的，只要保证当句柄出现在栈顶时，自左向右扫描的移进-归约分析器能够及时识别它便足够了。当句柄出现在栈顶时，LR分析器必须要扫描整个栈就可以知道这一点，栈顶的状态符号包含了所需要的一切信息。如果仅知道栈内的文法符号就能确定栈顶是什么句柄。LR分析表的转移函数本质上就是这样的有限自动机。不过，这个有限自动机不需要根据每步动作读栈，因为，如果这个识别句柄的有限自动机自底向上读栈中的文法符号的话，它达到的状态正是这时栈顶的状态符号所表示的状态，所以，LR分析器可以从栈顶的状态确定它需要从栈中了解的一切。 2、LR分析器由三个部分组成： (1)总控程序，也可以称为驱动程序。对所有的LR分析器总控 程序都是相同的。 (2)分析表或分析函数，不同的文法分析表将不同，同一个文 法采用的LR分析器不同时，分析表将不同，分析表又可以分为动作表（ACTION）和状态转换（GOTO）表两个部分，它们都可用二维数组表示。 (3)分析栈，包括文法符号栈和相应的状态栈，它们均是先进 后出栈。 分析器的动作就是由栈顶状态和当前输入符号所决定。 四、程序源代码：
常见的预测方法
常见的预测方法 一、外推法 这是利用过去的资料来预测未来状态的方法。它是基于这样的认识：承认事物发展的延续性，同时考虑到事物发展中随机因素的影响和干扰。其最大优点是简单易行，只要有有关过去情况的可靠资料就可对未来做出预测。其缺点是撇开了从因果关系上去分析过去与未来之间的联系，因而长期预测的可靠性不高。外推法在短期和近期预测中用的较多。其中常用的一种方法是时间序列法。 时间序列法是按时间将过去统计得到的数据排列起来，看它的发展趋势。时间序列最重要的特征是它的数据具有不规则性。为了尽可能减少偶然因素的影响，一般采用移动算术平均法和指数滑动平均法。 1．移动算术平均法。移动算术平均法是假设未来的状况与较近时期有关，而与更早的时期关系不大。一般情况下，如果考虑到过去几个月的数据，则取前几个月的平均值。 2．指数滑动平均法。指数滑动平均法只利用过去较近的一部分时间序列。当时间序列已表现出某种规律性趋势时，预测就必须考虑这些趋势的意义，因此要采用指数滑动平均法。指数滑动平均法是对整个时间序列进行加权平均，其中的指数为0～1之间的小数，一般取0.7～0.8左右。 二、因果法 因果法是研究变量之间因果关系的一种定量方法。变量之间的因果关系通常有两类：一类是确定性关系，也称函数关系；另一类是不确定性关系，也称相关关系。因果法就是要找到变量之间的因果关系，据此预测未来。 1．回归分析法。没有因果关系的预测只是形式上的一种预测，而找出因果关系的预测才是本质的预测。回归分析法就是从事物变化的因果关系出发来进行的一种预测方法，不仅剔除了不相关的因素，并且对相关的紧密程度加以综合考虑，因而其预测的可靠性较高。 回归分析的做法是：首先进行定性分析，确定有哪些可能的相关因素，然后收集这些因素的统计资料，应用最小二乘法求出各因素（各变量）之间的相关系数和回归方程。根据这个方程就可预测未来。在技术预测中，多元回归分析很有价值。
预测分析方法--C++版
编译原理上机实验 一、实验题目： 预测分析方法 二、实验要求： 用C++程序设计语言，构建预测分析程序、先进后出栈、预测分析表，实现用程序自动完成预测分析过程。 三、程序流图： 四、程序代码： #include
case 'E':i=0;break; case 'e':i=1;break; case 'T':i=2;break; case 't':i=3;break; case 'F':i=4;break;} switch(b){ case 'i':j=0;break; case '+':j=1;break; case '*':j=2;break; case '(':j=3;break; case ')':j=4;break; case '#':j=5;break;} return analist[i][j]; } bool isVt(char d) //判断是否是终结符 {char vt[5] = {'i','+','*','(',')'}; for(int i=0;i<5;i++) {if(vt[i]==d) return true; } return false; } void main() { int op1,op2; //op1、op2分别为两个栈的栈顶指针 string inputstr; //inputstr表示输入待分析的符号串 int mark=0; //mark用来记录程序执行的次数 string str; //定义str表示返回的产生式 char a,X; //流程图中的a、X char stack1[30]; //用两个数组定义两个栈 char stack2[30]; op1=0; //初始化栈顶指针 op2=0; stack1[op1]='#'; //#放入栈1 op1++; stack1[op1]='E'; //E放入栈1 cout< 《编译原理》课程实验报告实验名称：预测分析法 姓名：LZ 学号：110 地点：实验楼 教师：老师 院系：计算机 专业：计算机 时间： 一．实验目的 1.构造文法的语法分析程序，要求采用预测分析法对输入的字符串进行语法分析。 2.加深对预测分析LL（1）分析法的理解和掌握。 二．实验内容 #include 第四章 预 测 在本章当中我们讨论预测的一般概念和方法，然后分析利用),(q p ARMA 模型进行预测的问题。 §4.1 预期原理 利用各种条件对某个变量下一个时点或者时间阶段内取值的判断是预测的重要情形。为此，需要了解如何确定预测值和度量预测的精度。 4.1.1 基于条件预期的预测 假设我们可以观察到一组随机变量t X 的样本值，然后利用这些数据预测随机变量1+t Y 的值。特别地，一个最为简单的情形就是利用t Y 的前m 个样本值预测1+t Y ，此时t X 可以描述为： 假设*|1t t Y +表示根据t X 对于1+t Y 做出的预测。那么如何度量预测效果呢？通常情况下，我们利用损失函数来度量预测效果的优劣。假设预测值与真实值之间的偏离作为损失，则简单的二次损失函数可以表示为(该度量也称为预测的均方误差)： 定理4.1 使得预测均方误差达到最小的预测是给定t X 时，对1 +t Y 的条件数学期望，即： 证明：假设基于t X 对1+t Y 的任意预测值为： 则此预测的均方误差为： 对上式均方误差进行分解，可以得到： 其中交叉项的数学期望为(利用数学期望的叠代法则)： 因此均方误差为： 为了使得均方误差达到最小，则有： 此时最优预测的均方误差为： 211*|1)]|([)(t t t t t X Y E Y E Y MSE +++-= End 我们以后经常使用条件数学期望作为随机变量的预测值。 4.1.2 基于线性投影的预测 由于上述条件数学期望比较难以确定，因此将预测函数的范围限制在线性函数当中，我们考虑下述线性预测： 如此预测的选取是所有预测变量的线性组合，预测的优劣则体现在系数向量的选择上。 定义4.1 如果我们可以求出一个系数向量值α，使得预测误差)(1t t X Y α'-+与t X 不相关： 则称预测t X α'为1+t Y 基于t X 的线性投影。 定理4.2 在所有线性预测当中，线性投影预测具有最小的均方误差。 预测分析方法 预测是根据研究对象发展变化的实际数据和历史资料，运用现代的科学理论和方法，以及各种经验、判断和知识，对事物在未来一定时期内可能变化情况进行推测、估计和分析。预测分析的实质就是充分分析、理解事物发展变化的规律，根据事物的过去和现在估计未来，根据已知预测未知，从而减少对未来事物认识的不确定性，以指导我们的决策行动，减少决策的盲目性。 一、预测方法的分类 预测和决策可以根据经验和直觉作出。但是现代社会的发展使得系统结构日益复杂，变化过程中存在着极大的不确定性和随机性，这就使得我们在系统的组织、管理中凭经验、直觉作出决策并获得成功的可能性大大减小。为了在错综复杂、急剧变化的环境中减少决策失误、改善管理调控，预测的理论和方法随着实践的变化有了迅速的发展，形成了一套科学的预测方法。 由于预测对象、时间、范围、性质等的不同，可以有不同的预测方法分类，根据方法本身的性质特点，我们可以将公共管理中的常用预测方法分为3大类。 第一类称为定性预测方法。这种方法主要根据人们对系统过去和现在的经验、判断和直觉作出预测。 第二类称为时间序列分析预测方法。这类方法主要是根据系统对象随时间变化的历史资料（如统计数据、实验数据和变化趋势等），只考虑系统变量随时间的发展变化规律，对其未来作出预测。 第三类称为因果关系预测方法。系统变量之间存在着某种前因后果关系，找出影响某种结果的一个或者几个因素，建立起它们之间的数学模型，然后根据自变量的变化预测结果变量的变化。因果关系模型的因变量和自变量在时间上是同步的，即因变量的预测值要由并进的自变量的值来旁推。 二、预测分析的一般步骤 预测分析是一种科学预测，是对系统对象发展、演变的客观规律的认识和分析过程。因此，预测分析应该建立在科学的理论基础之上，采用合理的分析、测 预测分析方法 一．实验要求 确定的自顶向下分析方法，主要介绍了两种子法和预测分析方法。本实验主要对自用预分析方法进行自顶向下分析的预测分析程序进行介绍： 文法表达式： E—>E+T | T T—>T*F | F F—>i | （E） 二．实验过程 构造步骤 （1）由于文法中含有左递归，所以必须先消除左递归，使文法变为： E—>TE′ E′—>+TE′| ε T—>FT′ T′—>*FT′| ε F—>i | (E) （2）构建以上文法的预测分析表如下： 三．实验 框图 四．程序代码 #include 精品资料int outint; switch(mark) { case 'i': outint=0; break; case '+': outint=1; break; case '*': outint=2; break; case '(': outint=3; break; case ')': outint=4; break; case '#': outint=5; break; case 'E': outint=0; break; case 'e': outint=1; break; case 'T': outint=2; break; case 't': outint=3; break; case 'F': outint=4; break; default: ; } return(outint); } char vn[]={'E','e','T','t','F'}; char vt[]={'i','+','*','(',')','#'}; int Compare(char str,int n) { int i=0; int m=0; char at[7]; if(n==1) { m=strlen(vn); strcpy(at,vn); } else if(n!=1) { m=strlen(vt); strcpy(at,vt); } for(i=0;i 一、预测分析的概念与特点 （一）预测分析的概念 管理会计的基本内容之一规划与决策会计，是在预测企业前景的基础之上规划未来，并参与决策的，所以预测企业生产经营活动经济前景，是管理会计主要职能之一。在信息社会现代市场经济条件下，预测分析对于企业来说如同生命线一样重要。 管理会计中的预测分析，是指企业根据现有的客观条件和掌握的有关财务会计的历史资料以及事物发展的内在联系，对企业生产经营活动的未来发展趋势与状况进行预测的过程和手段。它属于定量的微观经济预测，为企业经营决策提供科学的依据，是实现企业持续提高经济效益实现利润最大化的有力手段。 （二）预测分析的特征 为了进一步理解预测分析，有必要具体分析指明预测分析的以下一些主要特： 1、预测依据的客观性 2、预测时间的相对性 3、预测结论可检验性 4、预测方法的灵活多样性 二、预测分析的内容与程序 （一）预测分析的内容 预测分析的内容主要是销售预测、利润预测、成本预测、资金预测等。 １、销售预测 ３、成本预测 ４、资金预测分析 四、预测分析的一般程序 在预测分析中运用科学的预测方法，就必须有科学的预测分析工作程序，不能认为预测分析工作程序为无关紧要的事务环节。预测 分析工作可按以下步骤进行。 （一）确定预测具体目的与要求 （二）收集和分析相关信息与资料 （三）选择适当的预测方法 （四）进行实际测算或分析判断 （五）检查验证评估预测结果 （六）提出预测报告 三、销售量的定性预测方法 商品销售量的定性预测方法，主要包括判断预测方法和产品寿命周期推断法两大类，前者适用于任何预测领域，后者只适用于微观经济预测之中。 （一）判断预测方法 判断预测方法根据判断主体的不同，可分为以下三种： 1、推销员判断法 推销员判断法就是由企业的推销人员，根据他们的亲自调查了解，把顾客对特定商品的销售前景具体的预测数填入一定的调查卡片或调查表，然后由企业营销部门负责人对此进行分析，以确定预测销售量的一种方法。此法费用短，耗费少，短小精悍，比较实用，在市场发生新的变化情况下，运用这种方法能够快速地修正预测结果。 2、综合判断法 综合判断法就是由企业召集有关经营管理人员以及各地的经销商负责人开 会研究，他们根据各自的经验和有关数据资料，对商品销售量进行判断，分别提出各自的预测见解，进行深入讨论，综合平衡，最后作出预测的结论。 综合判断法与推销员判断法相比，更具集思广义之效，预测精确会更好一些。 3、专家判断法 专家判断法就是由专家根据他们知识经验和判断能力，对商品的未来销售变化进行判断，综合预测结果的方法，其中最主要的形式是特尔菲（Delphi）法。特尔菲法就是通过函讯方式，向若干专家分别征求对商品销售量的未来发展变化的看法和意见，各个专家在互不通气的情况下根据自己的观点和方法预测，然后由企业主管部门把各个专家意见汇总整理，采用不记名方式反馈给各位专家，请他们参考别的专家意见，修正本人原来的判断，如此反复三、五次，最终采用统计方法确定商品销售量的预测结果。 销售预测常用的基本方法 经济规律的客观性及其可认识性是预测分析方法的基础；系统的、准确的会计信息及其他有关资料是开展预测分析的前提条件。预测分析所采用的专门方法是随分析对象和预测期限的不同而异的。尽管方法种类繁多，但从总体上将可归纳为定性分析法和定量分析法两类： 1、定量分析法（Quantitative Analysis） 也叫数量分析法，即运用现代数学方法对历史数据（包括会计、统计及其他方面的资料）进行科学的加工处理，并建立经济数学模型，以揭示各有关变量之间的规律性联系的一类科学方法。 定量分析法按照预测分析方法论所遵循的原则、依据的理论基础及具体做法不同又分为： （1）因果预测法：是从某项指标与其他有关指标之间的规律性联系中进行分析研究的。即根据各有关指标之间的内在相互依存、相互制约的关系，建立起相应的因果数学模型，以实现预测目标的一种数学预测方法。如本、量、利分析法、回归分析法等。 （2）趋势预测法：也叫时间序列法、外推分析法。是根据某项指标过去和现在按时间顺序排列的数据资料，运用一定的数学方法进行加工、计算，借以预计推断事物未来发展趋势的一种数量分析方法。其实质是把未来视做过去和现在的延伸。如简单平均法、移动加权平均法、指数平滑法等。 2、定性分析法（Qualitative Analysis） 也叫非数量分析法。一般是在企业缺乏完备、准确的历史资料的情况下，首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见；然后再通过召开座谈会或函询的方式，对初步预测意见进行修正、补充，并作出预测分析最终结论的专门预测方法。因此，又称为“判断分析法”或“集合意见法”。 在实际运用中，两类方法可根据实际情况进行必要的结合，以确保预测结果的准确性。 综上所述，预测方法可归纳如下： 预测和决策方法 一、预测方法 （一）预测的概念 1.预测的定义 预测是人们对未来要发生的事物进行的估计和推测，是根据过去的历史数据和现实的 客观条件，运用科学知识和手段探求人们所关心的客观事物的发展趋势，即根据过去和现 在判断未来，根据已知推测未知。 预测虽然是对未来进行的预计和推测，但是，它是根据客观事物的发展规律，综合考 虑历史和现实条件及环境的影响预计事物未来演变的规律和发展趋势，因此，预测是一门 科学的方法论。 2.预测的分类 预测是预测方法和手段的总称。由于客观事物的多样性和复杂性，导致预测的种类繁多，但总体上可按如下加以分类： （1）按预测的方法分类，可分为定性预测和定量预测。定性预测是对预测对象进行定性分析时使用的方法。它是用定性的方法，研究、分析和确定未来事物发展的性质和发展 规律。定性预测的数据或结果，往往不是依据历史统计数据直接计算获取的，而是充分发 挥人的智慧、经验的作用，依据直观材料、人的实践和主观判断得到的预测结果。 定量预测是对预测对象进行定量分析时使用的方法。它是用定量的方法，研究、分析 和推测未来事物发展的程度及其结果。定量预测是建立在历史数据和资料以及目前的信息 基础上的预测，它往往不是主观判断，而是充分发挥历史数据的作用。因而，定量预测的 结果比定性预测更具科学性和精确性。 （2）按预测的时间分类，可分为长期预测、中期预测和短期预测。不同的预测目的决定着不同的预测期限。长期预测一般为10～15年；中期预测一般为5～10年；短期预测一般为1～5年或更短。由于时间越长，不确定性因素的影响越大，因而通常预测的期限越长，其预测的精度越差。短期预测较中期预测精确，中期预测较长期预测精确。在预测之前， 根据预测对象和要求正确选择预测期限是十分重要的。 （二）预测方法 1.定性预测方法 （1）专家调查法 这种方法是将专家的意见作为预测分析的对象，专家运用自己的知识和经验，通过对 过去和现在事物的分析，找出规律，然后对发展的趋势作出判断。最后，对专家的意见进 行整理、归纳、综合后得出预测结果。该方法又分为专家个人调查法和专家会议调查法两 种形式。 专家个人调查法的优点是专家可以不受外界的影响，没有心理和其他压力，使专家最 大限度地发挥个人的主动性和创造性，真实地反映专家的意见。但依靠专家个人判断会受 专家知识、经验、观念及占有资料等因素的影响，带有一定的片面性。 专家会议调查法就是组织一定人数的专家，采用会议座谈、集体讨论等形式的会议调 查方式；搜集所需的信息，然后通过汇总、分析和归纳形成比较一致的专家意见。与专家 个人调查法相比，其优点是：提供的信息量大；考虑的因素全面；通过交流思想，相互启发，有利于集思广益，预测的准确性高。其不足之处是参加会议的专家易受会议的各种心 理因素的影响。 （2）特尔菲法《预测分析法》实验报告
时间序列分析方法第章预测
预测分析方法
实验题目----预测分析方法
一、预测分析的概念与特点
销售预测常用的基本方法
预测和决策方法解析