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2011年内审师考试经营分析和信息技术辅导资料

3.1　预测概述

预测方法可以分成定性分析和定量分析。在特定情形下使用预测方法的类型取决于该项预测的目的和现有的条件（如可以获得的数据的类型）。 定性的预测方法一般要利用专家的判断。优点在于可应用于以下情况：

■ 进行预测的变量信息无法进行量化；

■ 历史数据无法取得或者不适用。

最为常用的四种定性的预测方法是：

■ 德尔菲（Delphi）法；

■ 专家判断；

■ 场景描述（Scenario writing）；

■ 直觉法（The intuitive approach）。

定量的预测通常利用统计的或者数学的模型来模拟现实和帮助做出决策。定量的模型描述因素或者变量之间的相互关系，被分成三种类型：

■ 描述型--表明变量间的关系；

■ 预测型--预测当一个或者多个变量发生变化时变量是如何反应的；

■ 计划型--确定结合或者改变关系的最佳方式以求达到想要的结果。

在以下情况可以使用定量方法：

■ 被预测的变量的历史信息可以获得；

■ 这些信息可以量化；

■ 可以合理假设过去的情形在未来继续出现。

3.2　时间序列与回归分析

时间序列与回归分析是对现象进行预测的基本统计工具。它的基本原理是根据过去的数据分析事物发展的趋势，并由此预测事物在未来的可能状况。

3.2.1 时间序列分析

时间序列分析法用于预测对象在未来的值。进行时间序列分析时，首先要确定对被预测对象的影响因素。这些因素大体可分为总体趋势、季节性特征、规律性周期和随机波动等四个方面。其中，总体趋势是指状态的发展方向，它可从对象在过去一个较长时期的发展状况来分析了解；季节性是指根据对象在一年中不同时期的数值测定其年度周期；规律性周期则是指对象状态受到某些因素影响时波动的时间规律；随机波动则是指对象的数值与影响因素之间，特别是从时间上来看，没有明显的规律或周期性的变动状态。时间序列一般采用趋势推测法和指数平滑法进行分析。

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（责任编辑：中大编辑）

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