1、第十二章 运输技术经济预测技 术 经 济 预 测 概 述12.1技 术 经 济 预 测 的 方 法12.2运 输 需 求 预 测12.312 运输技术经济预测一、预测的含义 通常所说的预测是指对未来的预计和推测，即根据客观的信息和主观的认识经验，按照事物演变的规律来描述和推断未来的情况。在对历史和现实进行调查研究的基础上，运用预测理论对研究对象的特性及所处的环境进行科学地分析，找出事物发展的客观规律，对未来事件状态作出推测，称为预测分析。12.1技术经济预测概述12.1技术经济预测概述二、预测的目的和作用 （1）是对技术、经济方案作出决策的前提；（2）是制订于执行规划、决定技术与经济发展方向和
2、速度的重要依据；（3）增强产品竞争力，为生产部门改进技术、提高经济效益而明确方向。三、技术经济预测的特点1科学性2近似性和随机性3局限性12.1技术经济预测概述四、技术经济预测的原则1惯性原则2类推原则3相关原则4.概率推断原则五、技术经济预测的分类和步骤 1.技术经济预测的分类 按预测范围；按预测时间的长短；按预测内容的性质；按预测的方法。12.1技术经济预测概述2.预测的基本步骤制定预测工作计划搜集，分析预测资料和信息选择预测方法和建立预测模型预测计算及结果分析，评价 提交预测研究报告当前信息反馈12.1技术经济预测概述一、专家预测法 专家预测法是以专家为信息收集对象，同时凭专家的知识和经
3、验进行预测。专家调查法包括几种具体的方法，譬如个人判断法（权威预测法）、专家会议法、德尔菲法等。该类方法适用于资料缺乏或影响因素复杂的中、长期预测，例如石油、天然气价格变动，化工技术发展趋势等问题的预测。此处仅就其中最具代表性的德尔菲法进行介绍。12.2技术经济预测的方法德尔菲法有三个显著的特点。（1）匿名性 为了克服专家之间相互的心理影响，该方法采用匿名方式，对专家进行意见征询。专家可以参考前一轮预测结果，修改自己的意见，而无须担心对自己声望的损害。（2）反馈性 德尔菲法的预测一般要经过几次调查才能完成。预测组织机构对每一次的预测结果进行汇总统计，并将有关专家的论据及资料一同提供给各位专家作
4、下一次预测的参考。由于这种不断的信息反馈，各专家可以借助新的信息进行分析和比较，对自己的意见进行修正。（3）预测结果的统计性 据测组织机构采用统计方法，对每次专家的意见和预测结果进行处理，以便科学地综合专家的预测，使最终预测结果具有较高的可靠性。12.2技术经济预测的方法德尔菲法的具体过程包括5个环节。（1）建立预测组织机构，确定征询的专家和预测内容。（2）进行第一轮预测，发给专家询问调查表，但只提出预测对象和目标，不提供其他参考条件，让专家完全凭自己掌握的情况回答询问。预测组织者对寄回的调查表进行统计整理，取出主要意见作为反馈要素，次要意见作为参考，提出一个新的详细调查表，进行再次调查。（3
5、）将前一轮的整理意见反馈给各位专家，请专家对调查表所要求的项目进行预测，并提出相应的评价和依据。预测组织者对返回的意见进行再处理。12.2技术经济预测的方法（4）将前一轮的处理结果及意见再次反馈给各位专家，要求他们对所给出的证据进行评价，并重新预测，提出理由。（5）编写预测报告。如果前一轮的意见相差较大，有必要作再一次的继续调查。征询的对象可以是前述参加的全部专家，也可以是部分专家，视意见的分歧情况而定。12.2技术经济预测的方法二、趋势外推法12.2技术经济预测的方法该方法使用的基本式为：式中 事件发生的平均概率；第个人员估计的概率值；n 参加预测的人员数。各位人员提出的主观概率 应符合概率
6、论的基本公理：11()niiPP EnP()iP E0()1iP E()iP E12.2技术经济预测的方法 技术经济分析主要是定量分析，因而所需的预测大都是定量预测。定量预测的方法有多种，常用的有时间序列法和回归分析法两大类方法，也有特别适用于某些对象和范围的以模型为基础的方法，如模拟模型、投入产出模型等。本书将介绍时间序列法和回归分析方法。12.2技术经济预测的方法一、时间序列法 时间序列法是指用历史的数据简单地推测未来，因为事物的发展具有时间性，事物发展的规律与原来所发生的情况之间有密切的关联。所以，用历史数据来推测一定时间范围内的事物状况依然有效。属于时间序列类的具体预测方法有多种，例如
7、：简单平均法、移动平均法、加权平均法、指数平滑法等。其中，最常用的是移动平均法和指数平滑法。12.2技术经济预测的方法1.移动平均法 移动平均法是根据预测期以前的不同资料进行不断移动，求其几个数据的平均值的方法。这种方法通过对越来越近的数据，不断修改平均值，作为预测值。这种基于平均数随时间推移而逐期向后移动的计算方法，称为移动平均法。根据这种方法，按时间顺序排列起来的数字加以简单延伸，就可以预测未来事物的情况。12.2技术经济预测的方法二、趋势外推法（1）一次移动平均法一次移动平均法适用于具有线性趋势的时间序列数据的预测，是一种简易可行的预测方法，其计算公式为：式中 到第期的移动平均值；n 移
8、动期数；各时期实际值之和。11tiMXn 1tMiX12.2技术经济预测的方法（2）二次移动平均法 此法是对第一次移动平均值再进行移动平均，并在两次移动平均值的基础上，建立预测模型。其计算式为：式中 到第期的二次移动平均值；移动期数内的一次移动平均值和。211tiMMn 2tM 1tM12.2技术经济预测的方法在计算二次移动平均值基础上，可利用二次移动平均法的预测模型进行预测：式中 第t+T期的预测值；t 本期；T 本期到预测期的时期数；参数值。t TttFTt TFtt 122tttMM 1221tttMMn12.2技术经济预测的方法 n为移动平均的期数，其大小对平滑效果影响很大。n值较小，
9、平滑灵敏度不高，但抗随机干扰的性能差；n值较大，抗随机干扰的性能好，但灵敏度低，对新的变化趋势不敏感。所以，选择合理的n值运用移动平均法很重要。实际运用中，应根据预测对象时间序列数据点的多少和预测周期的长短，来确定n值。通常n的取值范围可在320之间。12.2技术经济预测的方法2.指数平滑法 指数平滑法是采用一个平滑系数来对不同时间的数据作加权处理，以消除时间序列的偶然性影响，找出预测对象的变化特征和趋势。这种方法适用于短期预测。12.2技术经济预测的方法（1）一次指数平滑一次指数平滑是二次指数平滑的基础，其公式为：或 （式中 第t周期一次指数平滑预测值；第t-1周期一次指数平滑预测值；t第周
10、期的实际值；第t+1周期的实际值；平滑系数。1111tttSXS 1111tttXXS 1tS 11tStX1tX12.2技术经济预测的方法 平滑系数呈指数变化，故这种预测方法称为指数平滑法。的取值大小表现了不同时间的因素在预测中所起的作用。值越大，近期数据对预测的影响越大。的取值目前主要靠经验确定。根据对化工产品的统计分析，的取值范围通常为0.350.4，对发展很快的产品可取为0.5，一般产品可取为0.3。指数平滑计算要设初始预测值，一般可用第一期实际值或者前几期实际值的平均数作为第一期的预测值。12.2技术经济预测的方法（2）二次指数平滑二次指数平滑是指在一次指数平滑的基础上，再作一次指数
11、平滑。其公式为：式中 第t周期二次指数平滑预测值；第t-1周期二次指数平滑预测值；上式（6-9）通常不便于直接用于预测，常采用下式：式中 第t+T周期的预测值；T 预测的超前周期数；at，bt 预测模型的截距和斜率；21211tttSSS 2tS 21tSt TttFabTt TF12.2技术经济预测的方法其中，at和bt的计算式为：求二次指数平滑值需要先确定初始值，通常直接取 ，也可以取前几个一次指数平滑值的平均值作为二次指数平滑的初始值。122tttaSS 121tttbSS 2100SS12.2技术经济预测的方法（3）三次指数平滑 如果实际数据序列呈非线性增长趋势，则不宜用二次指数平滑进
12、行预测，而应采用三次指数平滑。三次指数平滑法就是对二次指数平滑值序列再次进行指数平滑，并利用该平滑值建立非线性预测模型进行预测。三次指数平滑值的计算公式为：其预测模型为：32311tttSSStTtttFabc T12.2技术经济预测的方法上式中的模型参数at、bt和ct，分别用下式计算 与二次指数平滑的初始值类似，可以直接取 ，或者取前几个二次指数平滑的平均值。12333ttttaSSS 12326 52 5 44 32 1ttttbSSS21232221ttttcSSS 3200SS12.2技术经济预测的方法 三、回归预测法 回归预测就是根据因果关系对某些相关关系的事物进行预测的方法。回归
13、分析方法有线性回归和非线性回归两大类，本书主要介绍线性回归。（一）一元线性回归预测 该方法适用于预测对象主要受一个相关变量影响，而且两者的因果关系呈线性变化的情况。一元线性回归模型为：式中 Y因变量（预测对象的预测值）；x 自变量（影响因素的某个状态）；a ，b回归系数。Yabx12.2技术经济预测的方法 一元线性回归模型能否真实地反映预测对象Y和自变量x之间的关系，一是取决于是否正确地选择影响因素x，二是取决于模型参数a、b的值。a、b的值可以根据历史数据，用最小二乘法求出为：111221111211(616a)nnniiiiiiinniiiinniiiiinniiiinx yxybnxxx
14、 yXyxXx 12.2技术经济预测的方法或者式中 yi预测对象的第i个实际值；n个预测对象的实际平均值；xi 影响因素的第i个状态；n个状态点的平均值；n 历史数据点数或样本数。121(6 16b)niiiniixXyYbxX11(617a)(617b)nniiiiybxanYbXYX12.2技术经济预测的方法变量x和是y否线性相关，可用相关系数r来度量。相关系数r可用下式求出：，称为完全线性相关；r=0则称为完全线性不相关，即所选模型不能用。通常r0.7可以认为线性相关，但应尽可能接近1，这样，可以得到较精确的预测结果。1112222111112211(6 18a)(6 18b)nnnii
15、iiiiinnnniiiiiiiiniiinniiiinx yxyrnxxnyyxXyYxXyY 1r 12.2技术经济预测的方法（二）多元线性回归 有时，影响预测对象的主要因素不只一个，如果这些因素与预测对象之间的变化关系都呈线性趋势，则可采用多元线性回归预测法。多元回归的原理与一元回归基本相同，但计算较为复杂，一般要借助于计算机完成。12.2技术经济预测的方法（三）季节变动指数预测法 某些预测对象的实际数据序列的变动除有随即变动和线性或非线性总体发展趋势外，还有季节性的周期变化趋势。用回归法或平滑法处理这类预测对象，可能把有规律的季节性变动平滑掉。因此，对这类呈季节性周期变化趋势的预测对象，应采用季节指数法进行预测。12.2技术经济预测的方法12.3 运输需求预测运输需求预测的原理运输需求预测的类别运输需求量预测方法运输需求预测的步骤交通量预测
