预测建模步骤分析1-白红宇

预测建模步骤分析1

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发布时间：2019-06-13

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经济预测建模

2016年12月19日

14:46

1.预测方法和预测模型的选择

a.选择预测分析方法

（1）经济预测方法的分类

定性分析：对于难以通过数据和和资料来衡量的客观对象的判断，经济研究中常用的定性分析方法主要有专家评估法（德尔菲法）、判断预测法、市场调查法、类推法等。

定量分析：着眼于运用统计与计量的分析方法，对搜集的数据资料进行加工，从而得出所需要的数据结果。经济预测的定量分析方法有调查预测、相关与回归预测、趋势预测、季节预测、投入产出预测、马尔可夫预测、生产函数预测、短期预测、中长期预测、判断预测、延伸预测、因果预测等

b.选择预测指标与确定指标评价体系

（1）预测指标与指标体系：

指标体系是指一个能够全面反映经济运行诸多要素的形态、性质和变化情况的评价指标体系，并对研究对象进行全面、

深入、客观的评价和分析。其有一系列的指标组成。需要注意的是由最原始采集得到的数据或者说是具有客观数据基础的指标称为最底层的指标。而由其通过计算等组合而成的指标可一次组成更上一层的指标（不严谨来讲可以认为是在不同桶抽象层次的指标）。一般来讲，越高层次的指标数越少。

（2）指标选择

指标选择首先根据指标计算的要求，当然也要根据指标本身的变化趋势和特点：

某些指标具有明显的变化趋势，可以直接用于各种模型的预测。而某些指标是几乎变化的（例：人均土地面积这个指标，因为土地面积基本不变所以直接对人口数进行预测就可以了。）

c.选用评价模型和构建预测模型

（1）评价模型

（2）预测模型

主要预测模型有：线性回归模型、移动平均模型、指数平滑模型、趋势外推模型、ARIMA预测模型、马尔可夫预测模型、投入产出预测模型、灰色预测模型、人工神经网络预测模型等。

（3）指标分类

不同类型的指标数据反映出的竞争力程度有所不同，但是如果对每一个指标数据都各为一类的话，则分析又太过复杂。通常可将其分为存量，增量，均值，占比，比率（比差例如增长率）五种。

（4）构建预测模型的步骤：

按照准确性、稳定性和简单性的准则，合理界定定量预测和定性预测两大预测类型。其次，对所有指标中有区别地采用各种预测模型进行适应性分析，各种预测模型的依据原理和适用范围如表1所示。再利用历史数据对上述指标进行预测分析。接着，采用组合预测法对预测结果进行综合，由此形成较为科学和合理的预测体系。最后，对预测模型进行检验，修正不合理模型；计算预测值与分析结果，分析预测误差，评价预测结果，并根据最新反馈信息修正预测结果，从而使预测结果更具灵活性和机动性。具体步骤见图1：

2.预测模型的选择实验和模型构建

a.预测模型的选择标准

（1）选择标准

一般根据预测对象及其特点，提出相应的最优准则，如：误差平方和最小、误差绝对值之和最小、相对误差最小、最大偏

差最小等。

b.预测主导模型的选择实验

（1）单个指标主导模型

把指标体系中的所有个指标进行预测，根据实际预测结果，综合考察5个预测效果评判标准，找出每个指标所对应的适应性最好的主导模型。

注：适应性不太好，或预测效果稍差一些的预测模型作为辅助模型和验证模型。

（2）类型指标预测主导模型

选择的方法有两种：一是某一类指标中适应指标个数最多的主导模型，作为这类指标的主导模型，简称类型个数最优主导模型。二是某一类指标中预测效果平均而言最好的主导模型，作为这类指标的主导模型，简称类型均值最优主导模型。

需要注意的是:

用平均的方法计算各种评价标准的值，只能反映一个中等水平，而不能反映各指标自身的特点和规律，忽略了各指标之间的差异性。特别是算术平均值容易受到极端值的影响，个别比较大的值很容易提高整个平均数，使得用平均数不能有效衡量预测效果的真实水平。

c.预测指导模型的选择确定

尽管我们找出了每个指标适应性最强的模型，也找出了五大类型指标各自的预测主导模型，但是，同类指标中的不同指标其变化趋势的表现又是不尽相同的，不能够完全用一个模型对某一类型的全部指标进行预测。因此，在确定类型指标预测主导模型之后，还需要为不太适应主导模型的少数指标选择其他预测模型，选择其他更为适应的模型，可以称之为辅助模型。

3.组合预测模型的应用

a.组合预测模型的概念

组合预测法是指通过建立一个组合预测模型，把多种预测方法所得到的预测结果进行综合，以得到一个较窄的预测取值范围供系统分析和决策使用。采用线型规划的方法确定各预测模型权重，能够自动选择最适合指标变化趋势的预测模型，有效地减少单个预测模型受随机因素的影响，较大限度地利用各种预测样本信息，比单项预测模型考虑问题更系统、更全面，从而提高预测的精度和稳定性。

其中：权重的选择方式：