定量預(yù)測(cè)與定性預(yù)測(cè)模型 組合預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用

1、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策12統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì) 柯欣童柯欣童馮春山馮春山,吳家春吳家春,蔣馥蔣馥. 定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)的綜合運(yùn)定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)的綜合運(yùn)用研究用研究J. 東華大學(xué)學(xué)報(bào)東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版自然科學(xué)版),2004,03:114-117.文章思路：文章思路：定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)綜合運(yùn)用的三種方法：定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)綜合運(yùn)用的三種方法：定量修正定性定量修正定性定量包含定性定量包含定性定性修正定量定性修正定量 通過(guò)具體的實(shí)例說(shuō)明他們的應(yīng)用，比較這通過(guò)具體的實(shí)例說(shuō)明他們的應(yīng)用，比較這3種方法最適用種方法最適用的情形的情形案例講解：案例講解：以石油價(jià)格的預(yù)測(cè)為例定量修正定性：首先根據(jù)2001年的

2、石油價(jià)格預(yù)測(cè)2002年1月石油的價(jià)格為16元 建立回歸模型y=3.15+0.86F 定量修正 預(yù)測(cè)最終結(jié)果為16.91定性修正定量： 建立模型（自適應(yīng)預(yù)期模型），定量預(yù)測(cè)的結(jié)果為21.95 定性預(yù)測(cè)修正：要修改 修改理由:911事件造成石油價(jià)格波動(dòng) 調(diào)整幅度：預(yù)計(jì)石油價(jià)格繼續(xù)走低，因 此下調(diào)2元定量包含定性：定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)的權(quán)重分配按簡(jiǎn)單 分配的原則，都為0.5.定性預(yù)測(cè)結(jié)果與定量預(yù)測(cè)結(jié)果加權(quán)平均即可。近代史上第一個(gè)定性與定量預(yù)測(cè)結(jié)合的范例近代史上第一個(gè)定性與定量預(yù)測(cè)結(jié)合的范例J. 未來(lái)未來(lái)與發(fā)展與發(fā)展,1982,04:40-42.海王星的發(fā)現(xiàn)定性預(yù)測(cè)關(guān)于未知行星存在的假說(shuō)：梯丟斯數(shù)字序列

3、之謎，推測(cè)可能存在位置天體定量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確地引導(dǎo)了望遠(yuǎn)鏡的目標(biāo)追蹤：從所獲攝動(dòng)的大小反求施力者，已知天體的質(zhì)量軌道要素而確定其位置和大小最終：1864年9 月2 3 日 晚 , 當(dāng)柏林天文臺(tái)的伽勒將望遠(yuǎn)鏡瞄準(zhǔn)了預(yù)言的天區(qū)時(shí) , 發(fā)現(xiàn)了海王星。組合預(yù)測(cè)法應(yīng)用案例：1楊廣喜. 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中組合預(yù)測(cè)法的應(yīng)用關(guān)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的選取問(wèn)題J. 統(tǒng)計(jì)與預(yù)測(cè),1998,06:18-21.2林安東. 基于誤差絕對(duì)值之加權(quán)和最小的組合預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用J. 上海海運(yùn)學(xué)院學(xué)報(bào),2000,03:95-101.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中組合預(yù)測(cè)法的應(yīng)用經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中組合預(yù)測(cè)法的應(yīng)用關(guān)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型關(guān)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的選取問(wèn)題的選取問(wèn)題文章重點(diǎn)：如何

4、從眾多的已知預(yù)測(cè)模型選取最能發(fā)揮組合預(yù)測(cè)法特點(diǎn)的若干單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的問(wèn)題一、 選取單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的適宜性問(wèn)題采用組合預(yù)測(cè)法有效提高預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵是確定合適的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的權(quán)重。 根據(jù)權(quán)重確定時(shí)的假設(shè)條件不同 ,構(gòu)造出不同的組合預(yù)測(cè)模型。 yt= wiyit將各單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行非線性組合構(gòu)造出非線性組合預(yù)測(cè)模型。廣義加權(quán)對(duì)數(shù)平均組合預(yù)測(cè)模型:yt= exp wi ( lnyit) P 1 / P二、 選取單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的多樣性問(wèn)題一般說(shuō)來(lái) , 如果方法是彼此分離的 , 或說(shuō)模型間是獨(dú)立的 ,則它們將各自 包含一些有用 的獨(dú)立信息 ,對(duì)它們進(jìn)行組合將產(chǎn)生較好的結(jié)果經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中組合預(yù)測(cè)法的應(yīng)用經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中組合

5、預(yù)測(cè)法的應(yīng)用關(guān)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型關(guān)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的選取問(wèn)題的選取問(wèn)題三、 單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型復(fù)雜程度及資料收集難易 程度的適度性問(wèn)題在其他單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型不降低預(yù)測(cè)精度的情況下 , 僅一種或少數(shù)幾種采用 簡(jiǎn)單、 資料較易取得而精度降低不多的模型 , 卻會(huì)收到事半功倍的效果。 四、 單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型數(shù)的最優(yōu)選擇問(wèn)題最優(yōu)組合預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)誤差平方和是否減少完全取決于新信息向量 , 當(dāng)新增加的第 n+ 1種方法所包含的信息已包含在其他種方法之中時(shí) , 新增加的方法未能對(duì)減少組合預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)誤差平方和作貢獻(xiàn) , 其提供的信息實(shí)際上是沒(méi)有用的。 從這個(gè)角度來(lái)講 , 我們可以找到最優(yōu)的 n值基于誤差絕對(duì)值之加權(quán)和最小的組合

6、預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用基于誤差絕對(duì)值之加權(quán)和最小的組合預(yù)測(cè)模型 , 并應(yīng)用 灰色預(yù)測(cè)法和三次指 數(shù)平滑預(yù)測(cè)法兩種單項(xiàng)預(yù)測(cè)法建立上海港集裝箱吞吐量的組合預(yù)測(cè)模型 , 并運(yùn)用 此模型對(duì) 2000 2001 年上海港集裝箱 吞吐量進(jìn)行了預(yù)測(cè) 。誤差絕對(duì)值之加權(quán)和為 :S = N at et = N at w 1 e1 t + w 2 e2t + + w memt 其中 : at 為折扣系數(shù) ; et 為 t 時(shí)刻組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值的誤差值 。求出 使 S 取得最小值的非負(fù)權(quán)重最優(yōu)組合預(yù)測(cè)權(quán)重向量 W , 就是求解模型基于誤差絕對(duì)值之加權(quán)和最小的組合預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用對(duì) 2000 2001 年上海港集裝箱 吞

7、吐量進(jìn)行了預(yù)測(cè) 首先用三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法和灰色預(yù)測(cè)法這兩種單項(xiàng)預(yù)測(cè)法，令 e1 t為三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法 t 時(shí)刻預(yù)測(cè)值的誤差 , e2t為灰色預(yù)測(cè)法 t 時(shí)刻預(yù)測(cè)值的誤差 e1 1 = - 6. 9 e1 2 = - 23. 2 e21 = 5. 7 e22 = - 20. 7取最優(yōu)準(zhǔn)則的折扣系數(shù) a 為 0. 8 , a t = 0. 82- t( t = 1 , 2)代入模型利用 計(jì)算機(jī)計(jì)算得該線性規(guī)劃的最優(yōu)解 :w1=0.4524 w2=0. 5476 u1=0 u2=0 v1=0 v2 =21.8309 本組合預(yù)測(cè)模型的最優(yōu)的非負(fù)權(quán)重向量 W =(0. 452 4 , 0. 547 6) T , yt = 0. 452 4 f1 t + 0. 547 6 f2t其中 : f1 t為三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法 t 時(shí)刻的預(yù)測(cè)值 ; f2 t為灰色預(yù)測(cè)法 t 時(shí)刻的預(yù)測(cè)值組合預(yù)測(cè)法一些新的應(yīng)用：時(shí)間序列組合預(yù)測(cè)模型（PCA-BPNM）