定性预测方法

定性预测方法是一种依靠人的主观判断预测未来的方法。这种方法不可能提供有关事件的确切的定量的概念,而只能定性的估计某一事件的发展趋势、优劣程度和发生的概率。

预测是否准确完全取决于预测者的知识和经验。进行定性预测时,虽然为了汇总个人意见和综合的说明问题,也需将定性的资料进行量化,但并不改变这种方法的性质。定性预测一般用于对缺乏历史统计资料的事件进行预测。

定性预测方法的主要用途是:在定量分析之前首先进行定性分析,明确发展趋势,为定量分析做准备工作;在缺乏定量预测的数据时,直接进行预测;与定量分析方法结合使用,以提高预测的可靠程度;对定量预测的结果进行评价。

 

1调查预测方法

 

调查预测,一般需组织有专业特长、有实践经验的人员,根据预测目标,制定调查表或调查提纲,选定调查对象,深入实际,调查了解。然后把所收集到的信息加强综合整理,分析研究或经简单推算给出预测结果。

例1:我国照相机需求预测

20世界70年代以来,照相机在我国国内市场一直供不应求,1978年忽然积压,1979年又忽然脱销。面对这种局面,为了更好的组织生产和销售,国家仪器仪表工业总局会同商业部门、北京市摄影学会及时组织力量,对照相机国内市场需求情况进行调查,做出预测。他们的主要做法是:

(1) 按性能、质量、信誉调整了各种照相机的价格,作为调查标价。

(2) 准备好印有照相机型号的调查表格。调查内容有:买哪种?准备何时买(今年、后年)?本人职务、年龄。用选择法填表。

(3) 选定燕山石化总公司职工医院,北京878厂,北京师院附中和北京国棉二厂细沙车间四个单位的职工作为调查对象。在现场展出照相机样品,发给调查表,请每位职工填写。

(4) 调查结果汇集于表1。

表1 照相机需求调查表

单 位               

 

项 目

 

燕山石化总公司职工医院

 

北京878厂

 

师院附中

 

京棉二厂细沙车间

 

调查人数

 

400       1675      150     1234

 

1979年欲购照相机(架)

 

147       115        4       51

 

1979年每百人欲购照相机(架)

 

36.8       6.8        2.7     4.1

 

年人均工资(元)

 

720       600       672     600

 

购机费用占工资总额的百分比(%)

 

5.25      0.95       0.35    0.63

 

欲购相机价格在百元以下者占欲购总人数的百分比(%)

 

53.7      68.7        75     68.6

 

欲购120型相机人数占欲购总人数的百分比(%)

 

45.5      63.5        75     70.6

 

欲购者在45岁以下者占欲购总人数的百分比(%)

 

94        89.7

 

(5) 分析

① 对照相机的需求主要决定于职工的实际收入水平。

② 价格在100元以下的照相机和120型照相机,目前较受欢迎。

③ 欲购照相机者90%以上是年轻人。

(6) 简单推算及预测

① 先推算北京市对照相机的需求量

四个调查点共调查了3459人,欲购照相机317架,平均每百人需9.2架。鉴于各单位实际的具体情况不同,所以经研究决定,以京棉二厂细沙车间的数据为依据,按每百名职工需要购买4架来推算北京市1979年的需求量。

北京市需求量=每百名职工欲购架数×全市职工人数(百万)

               =4×2.235=8.9(万架)

② 推算全国照相机需求量

因各省市需求率相差很大,北京市的需求率不具有代表性。为推算其它省市的需求率,我们假定1978年各省市相机销售率的比例到1979年保持不变。这样只需计算出1978年各省市的相机销售率就可以了。

首先根据1978年的实际销售量计算各省市的销售率(销售率=销售量/职工人数),再以北京市销售率为基数计算销售率比(销售率比=本省市销售率/北京市销售率),再以各地销售率乘以北京市1979年的需求率(4架/百人)得出各地需求率,再以各地需求率分别乘以各自的职工人数,得出各地的需求量。这些计算列于表2种。

表2 各省、市、自治区照相机需求量(预测值)的计算

省市代号

 

职工人数(万人)

 

1978年销售量(架)

 

销售量

(架/千人)

 

销售率比

 

需求率

(架/百人)

 

需求量(万架)

 

1北京

 

223.5

 

19797

 

8.85

 

1.000

 

4.0

 

8.90

 

2

 

217.4

 

4140

 

1.90

 

0.214

 

0.856

 

1.85

 

3

 

494.5

 

6908

 

1.40

 

0.158

 

0.632

 

3.13

 

4

 

134.4

 

2868

 

2.13

 

0.240

 

0.960

 

1.29

 

 

 

 

 

 

 

 

29

 

183.3

 

3679

 

2.01

 

0.227

 

0.908

 

1.66

 

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