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Fu xi （定性预测） 德尔菲法的步骤？ 头脑风暴法注意的原则？ 三、市场预测的方法 （一）德尔菲法 德尔菲法又称专家调查法，它是按照规定程序以匿名方式多轮征询专家意见，并采用统计处理方法得出预测结论的一种经验判断预测法。主要用于确定项目投资方向、新产品开发方向和需求前景预测等。 1、德尔菲法的特点：匿名性，反馈性，统计处理性。 2、德尔菲法的基本步骤： 第一步，成立预测领导小组，选定专家。 第二步，拟定征询表，准备背景材料。 第三步，进行多轮征询。 第四步，作出预测结论。常用的统计整理方法主要有： （5）德尔菲法（专家调查法） 应用过程 （1） 吸收专家参与预测，充分利用专家的经验和学识； 　　（2） 采用匿名或背靠背的方式，能使每一位专家独立自由地作出自己的判断； 　　（3） 预测过程几轮反馈，使专家的意见逐渐趋同。 　　德尔菲法的这些特点使它成为一种最为有效的判断预测法 Brain Storming 之后 合并问题的同类项 对问题进行排序 组合问题 评论问题，认证问题的可行性 定量预测的方法 移动平均法 简单移动平均法 加权移动平均法 趋势移动平均法 简单移动平均法 一次移动平均数的计算公式为 （1-5） 式中：t ——周期序号； ——第t周期的平均数； ——第t周期的一次移动平均数； ——第t周期的实际值； N ——计算移动平均数所选定的数据个数。 以第t周期的一次移动平均数作为第t?1周期的预测值，即 。 例1.3 已知某种产品最近15个月的销售量如表1.3所示。 表1.3 最近15个月的销售量 分别取N ? 3，N ? 5，计算一次移动平均数，结果见表1.3。 解 取N ? 3，N ? 5，按式（1-5）计算，并把计算结果填入表中。表中一次移动平均数的计算过程举例如下（N ? 3）： 分析图1.1，可看出： （1）移动平均法可以削弱随机变动的影响，具有平滑数据的作用。移动平均数序列比实际数据序列平滑，能在一定程度上描述时间序列的变化趋势。 （2）合理地选择模型参数N值，是用好移动平均法的关键。N越大，平滑作用越强，对新数据的反应越不灵敏；N越小，则效果相反。 （3）在实际序列的线性增长部分，移动平均数的变化总是落后于实际数据的变化，存在着滞后偏差。当N越大时，滞后偏差也越大。 应注意到：当N ? 1时，移动平均数序列即为实际序列；当N等于全部数据的个数n时，移动平均数即为算术平均数。通常根据实际序列的特征和经验选择模型参数N。N的取值范围可在3～20之间。 如果实际时间序列没有明显的周期变动和倾向变动，即可用最近时间的一次移动平均数作为下一周期的预测值。 若不考虑例1.3中线性增长趋势的影响，则可求得上一个月的 销售量的预测值 。 取N ? 3，得出 （万台） 显然，从实际数据序列的变动情况来看， 的数值偏低。这是因为滞后偏差引起的。改进的方法是采用二次移动平均等方法。 分析图1.1，可看出： （1）移动平均法可以削弱随机变动的影响，具有平滑数据的作用。移动平均数序列比实际数据序列平滑，能在一定程度上描述时间序列的变化趋势。 （2）合理地选择模型参数N值，是用好移动平均法的关键。N越大，平滑作用越强，对新数据的反应越不灵敏；N越小，则效果相反。 （3）在实际序列的线性增长部分，移动平均数的变化总是落后于实际数据的变化，存在着滞后偏差。当N越大时，滞后偏差也越大。 1.3.2 二次移动平均法 如果时间序列具有明显的线性变化趋势，则不宜采用一次移动平均法进行预测。原因是滞后偏差将使预测值偏低，不能合理地进行趋势外推；因此，需要进行修正。修正的方法是在一次移动平均的基础上再进行二次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后才建立直线趋势的预测模型。故也称为趋势移动平均法。 二次移动平均数是在一次移动平均数的基础上经过计算得到的。其计算公式为