题目
分析比较预测法中的定性预测、因果关系预测和时间序列分析预测方法,每种预测 法的长处是什么?物流管理者应怎样选择预测方法?
分析比较预测法中的定性预测、因果关系预测和时间序列分析预测方法,每种预测 法的长处是什么?物流管理者应怎样选择预测方法?
题目解答
答案
答:
(1) 定性预测法一一确定预测目标未来发展的性质、方向和程度。这种预测主要利用 判断、直觉、调查或比较分析,对未来做出定性的估计。其特点是:需要的数据少,能考虑 无法定量化的因素,简便可行。适合场合:在掌握的数据不多、不够准确或主要影响因素难 以用数字描述,无法进行定量分析时,只能通过判断分析,进行定性预测。
(2) 时间序列分析预测法一一将预测日标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序 列,然后分析它随时间的变化趋势,外推预测目标的未来值。特点:只考虑系统变量随时间 的发展变化规律。适合场合:拥有相当数量的历史数据,时间序列的趋势和季节性变化稳定、 明确,且假设未来的时间模式将会重复过去的模式。
(3) 因果关系预测方法一一找出影响某种结果的一个或儿个因素,建立它们之间的数 学模型,然后根据自变量的变化预测结果变量的变化°特点:预测变量的水平值取决于其他 相关变量的水平值。适合场合:要能够准确地描述变量间的因果关系。
解析
预测方法的选择是物流管理中的核心技能，需根据数据特征、问题性质和应用场景来决定。本题重点考查三种预测方法的核心特点及适用场景：
- 定性预测法：依赖主观判断和非量化因素，适用于数据不足或难以量化的场景；
- 时间序列分析：基于历史数据的时间趋势，要求数据连续且趋势稳定；
- 因果关系预测：通过变量间的数学关系建模，需明确因果关系存在。
关键思路：明确每种方法的核心优势和适用条件，结合实际问题的数据特征（如数据量、时间依赖性、变量间关系）进行选择。
定性预测法
核心长处
- 无需大量数据：适用于数据不足或数据质量低的情况；
- 考虑非量化因素：如市场趋势、政策影响等难以量化的信息；
- 简便快速：通过专家判断或对比分析即可完成。
适用场景
- 数据稀缺：如新业务启动初期；
- 复杂影响因素：如突发事件对物流需求的影响。
时间序列分析预测法
核心长处
- 捕捉时间趋势：通过历史数据识别长期趋势、季节性波动；
- 外推预测：假设未来趋势与历史模式一致；
- 数据驱动：结果依赖历史数据的稳定性。
适用场景
- 历史数据充足：如多年物流量记录；
- 趋势稳定：如节假日需求的季节性规律。
因果关系预测方法
核心长处
- 变量关系明确：通过回归模型量化因果关系；
- 动态预测：可根据自变量变化调整预测结果；
- 解释性强：模型可展示变量间的具体影响。
适用场景
- 因果关系清晰：如运输成本与油价的关系；
- 多变量影响：如物流需求受收入、价格等多重因素影响。