第三章 預測 (Forecast)

「多算勝，少算不勝，況無算乎？」 算：代表對未來情勢進行預測後並加以規劃的程序。 由於企業環境的快速變遷，企業應變能力愈形重要，事先精準的預測以洞燭機先，並做出正確的決策，已成為企業決勝商場的關鍵要素之一。

預測的基本概念； 解說各種定性與定量預測的方法、應用時機與優缺點； 如何評估預測的精確性以及如何控制預測等。

第三章 預測 3.1 預測的基本概念 3.2 定性預測法 3.3 定量預測法-時間序列分析 3.4 定量預測法-因果關係分析 第三章 預測 3.1 預測的基本概念 3.2 定性預測法 3.3 定量預測法-時間序列分析 3.4 定量預測法-因果關係分析 3.5 預測的準確性與控制 3.6 結論

3.1 預測的基本概念(1) 3.1.1 預測的意義與其角色 預測(Forecast)是對未來某事件可能發展方向的推測，這些推測的結果常作為進一步規劃的依據。 預測與估計(Estimate)/預估(Predict)不同。

3.1 預測的基本概念(2)

3.1 預測的基本概念(3) 3.1.2 預測的分類 以歷史數據的延伸或因果關係作為模型 以主觀判斷與意見為基礎的方法

3.1 預測的基本概念(4) 3.1.3 預測方法的共同特徵 1.過去存在的因果關係，未來將繼續存在 2.預測很少完美無缺 3.群體預測比單項預測容易 4.預測的準確性會隨著時間的延長而降低

3.1 預測的基本概念(5) 3.1.4 優良預測的條件 1.時間性 2.正確性 3.可靠性 4.有意義的計量單位 5.書面化 6.容易瞭解與使用 7.符合成本效益

3.1 預測的基本概念(6) 3.1.5 預測的步驟 決定預測的目的 決定所需預測的時間點 選擇適當的預測方法 蒐集資料 進行預測 確認預測結果 OM透視鏡：金融業利用預測強化競爭力(p.83)

3.2 定性預測法(1) 預測方法不宜過於複雜，一切應以簡單易懂為原則，預測結果也應盡量以簡單的圖形與表格來做說明或解釋。 定性預測法：實務上，使用比定量預測法普遍；注意各種方法的意義及優缺點。 1.主管共識凝聚法 2.銷售員意見調查法 3.消費者意見調查法 4.市場調查法 5.德非法(德菲法)(Delphi Method)

3.2 定性預測法(2) 問卷的信度與效度 問卷的信度(Reliability)：是指該問卷的穩定性與一致性，信度的問卷針對相同的對象進行重複測試時，其結果應差異不大。 問卷的效度(Validity)：是指該問卷的正確性，高效度的問卷所獲得的回答應能正確地反應事實。

3.3 定量預測法-時間序列分析(1) 定量預測法有時會與定性預測法合併使用，此時會先執行定量預測，然後將其結果提供給定性預測者參考，最後綜合兩者的結果做為結論。 時間序列(Time Series)：是以固定時間間隔（例如每年、每季等）蒐集某現象的數據資料，並按照時間的先後順序將所得資料繪製成圖，從中觀察時間演進而產生的變化，繼而利用統計技巧預測未來的方法。

3.3 定量預測法-時間序列分析(2) 3.3.1 時間序列的變異來源： 1.趨勢變異(Trend Variation)

3.3 定量預測法-時間序列分析(3) 2.季節變異(Seasonality Variation)

3.3 定量預測法-時間序列分析(4) 3.循環變異(Cycle Variation)

3.3 定量預測法-時間序列分析(5) 4.不規則變異(Irregular Variation) 5.隨機變異(Random Variation)

3.3 定量預測法-時間序列分析(6) 3.3.2 天真預測法 三種情況 優/缺點 以前一期的觀測值作為當期的預測值。 呈季節性變動時，則以前一年度同一時期(月)作為當期的預測值。 呈現趨勢變動的時間序列。 優/缺點

3.3 定量預測法-時間序列分析(7) 3.3.3 移動平均法(Moving Average Method) 以最近幾期觀測值的平均值，作為下一期預測值的方法。 範例3-1 範例3-2 問題：應取幾期？

3.3 定量預測法-時間序列分析(8) 加權移動平均法(Weighted Moving Average Method) 給予各期觀測值不同的權數，所有權數的總合為1。當所有權數相等時，即為移動平均法。 範例3-3 問題：權數如何決定？

3.3 定量預測法-時間序列分析(9) 3.3.4 指數平滑法(Exponential Smoothing Method) 可視為加權移動平均法的一種；以指數為名，是因為其各期權數在展開後呈現指數。 範例3-4 範例3-5 問題： 平滑係數？【0.05到0.5】 第一個預測值？

3.3 定量預測法-時間序列分析(10) 3.3.5 趨勢分析技巧(Trend Analysis Technique) 尋找能夠合理描述過去趨勢的方程式，然後以其預測未來。 趨勢分析 線性(Linear) 迴歸分析(Regression Analysis) 簡單迴歸(一個自變數) 多元迴歸(二個以上自變數) 非線性(Nonlinear)

3.3 定量預測法-時間序列分析(10) 簡單線性廻歸分析 通常使用最小平方法求出直線方程式中的a與b值。(n表示期數) 範例3-6

3.3 定量預測法-時間序列分析(11) 3.3.6 季節變動分析(省略） 加法模式： Y=T+S 乘法模式：Y=T×S

3.4 定量預測法-因果關係分析 其中 範例3-9

3.5 預測的準確性與控制(1) 3.5.1 預測的準確性 預測誤差 其中 A表觀測值，F表預測值

3.5 預測的準確性與控制(2) 平均絕對差 平均方誤 平均絕對百分誤 範例3-10

3.5 預測的準確性與控制(3) 3.5.2 預測的控制 追蹤信號 範例3-11 當追蹤信號大於4或小於-4時，該預測方法應重新檢討

3.6 結論 預測為計劃的依據。預測的方法有定性法與定量法兩大類 任何預測都有其優點，但也會存在一些缺點，因此使用者應明瞭各種預測方法的優缺點，以免錯用方法。 個案研究：Wal-Mart將預測技術運用在聯合補貨系統上, p110 本章作業（下星期上課前繳交） 下週小考