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2.甲咨詢工程師對移動平均法和回歸分析法的看法是不正確的。

移動平均法是一種時間序列法(或延伸預(yù)測法，或趨勢外推法)，且一般只適用于短期(或近期)預(yù)測;

一元回歸分析方法屬于因果分析方法，適用于短、中、長期(或中長期，或長期)預(yù)測。

點評：這一問是對表5.1中內(nèi)容的考察。參見教材《項目決策分析與評價》P34。

表5.1常用預(yù)測方法的特點

定量方法

預(yù)

測　定性力法　延伸性預(yù)測(時間序列分析)　因果分析

方

法　專家會

議法　特爾菲法

類推預(yù)測法　移動平均法　指數(shù)平滑法　趨勢外

推法　回歸模型　消費系

數(shù)法　彈性系

數(shù)法

方

法

簡

介

組織有關(guān)專家，通過會議形式進行預(yù)測，綜合專家

意見，

得出預(yù)測結(jié)論　組織自專家，通

過匿名調(diào)查，

進行多輪反饋整理分析，得出預(yù)測結(jié)論　運用相似性原理，對比類似產(chǎn)品發(fā)展過程程，尋找變化規(guī)律，進行預(yù)測　對于具有時序變化規(guī)律的事物，取時間序列中連續(xù)幾個數(shù)據(jù)值的平均值，作為下期預(yù)測值

與移動平均法相似，只是考慮歷史數(shù)據(jù)近遠期作用不同，給予不同

權(quán)值

運用數(shù)

學(xué)模型，

擬合一

條趨勢

線，外推未來事物的發(fā)展規(guī)律　運用因果關(guān)系，建立回歸分析模型，包括一元回歸、多元回歸和非線型回歸等　對產(chǎn)品

在各行

業(yè)消費

數(shù)量進

行分析，結(jié)合行業(yè)規(guī)劃，

預(yù)測需

求總量　運用兩個變量之間的彈性系

數(shù)進行預(yù)測

適用范圍　長期

預(yù)測　長期

預(yù)測　長期

預(yù)測　近期或短期預(yù)測　近期或短期

預(yù)測　短中長

期預(yù)測　短中長期

預(yù)測　短中長

期預(yù)測　中長期

預(yù)測

數(shù)據(jù)資料需求　多年歷史資料　多年歷史資料　多年歷史資料　數(shù)據(jù)最低要求5-10個　同左　至少5

年數(shù)據(jù)　需要多年

數(shù)據(jù)　需要多

年數(shù)據(jù)　需要多

年數(shù)據(jù)

精確度　較好　較好　尚好　尚好　較好　較好　很好　很好　較好

3、在α=0.025的顯著性檢驗水平上，2015年該產(chǎn)品需求量的區(qū)間應(yīng)為：

3000±t(α/2，n-2)S0=3000±204×140

即2015年的需求量在(2714，4，32856)區(qū)間的概率為97.5%。

點評：數(shù)理統(tǒng)計分析表明，對于預(yù)測值%7而言，在小樣本統(tǒng)計下(樣本數(shù)據(jù)組n小于30時)，置信水平為100(1-α)%的預(yù)測區(qū)間為：y0′±t(α/2，n一2)S0。

此問有根據(jù)概率論中的3α原則，采取簡便的預(yù)測區(qū)間近似解法，在置信度為68.2%，95.4%，99.7%的條件下，得出預(yù)測區(qū)間分別為：(y0′-Sy，y0′+Sy)、(y0′-2Sy，y0′+2Sy)、(y0′-3Sy，y0′+3Sy)，這樣雖然有一定道理，但是不符合題目要求。

參見教材《項目決策分析與評價》P37。

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