정량 예측의 분류

정량 예측은 기본적으로 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 하나는 시계열 예측법이다. 이는 지표 자체의 역사적 데이터의 변화 추세를 바탕으로 시장의 진화 법칙을 예측의 근거로 찾는 것, 즉 미래를 과거 역사의 확장으로 삼는 것이다. 시계열 예측 방법에는 평균 평활법, 추세 외삽 법, 계절 변화 예측 방법 및 마르코프 시계열 예측 방법이 포함됩니다.

다른 하나는 인과분석법으로 일원회귀법, 다원회귀법, 투입생산법을 포함한다. 회귀 예측 방법은 인과 분석에서 매우 중요한 방법이다. 그것은 한 지표와 다른 지표의 역사와 실제 변화에서 그것들 사이의 규칙성 관계를 탐구하여 미래를 예측하는 기초로 삼는다.

시계열의 각 기간에 대한 값은 동시에 작동하는 여러 가지 요소를 종합적으로 반영한 것입니다. 일반적으로 이러한 요소는 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

첫째, 장기적인 추세.

이는 시계열 변수의 오랜 기간 동안의 총 추세, 즉 오랜 기간 동안 지속적으로 증가하거나 감소하는 변화 추세입니다. 일정 기간 동안 예측 대상의 변화에 대한 전반적인 추세를 반영하며, 노동 생산성 향상, 재료 소비 감소와 같은 하향 발전과 같은 상향 발전으로 나타날 수 있습니다. 가격 변화와 같은 하향 발전으로 나타날 수도 있습니다. 장기 추세는 종종 시장 변화의 양적 반영이므로 분석과 예측의 중점이다.

둘째, 계절의 변화.

매년 특정 시기에 반복되는 주기적인 변동을 일컫는 말이다. 즉, 지난번에 이런 변화가 발생한 후 1 년에 한 번 더 나타난다. 간단히 말해서, 매년 반복되는 주기적인 변화를 계절적 변화라고 합니다.

셋째, 변화가 불규칙하다.

무작위 변화라고도 하며, 그 변화는 불규칙적이다. 이러한 변화는 자연재해, 정치운동, 정책변화 및 경제활동에 영향을 미치는 기타 변화와 같은 우연한 사건으로 인한 것이다. 불규칙한 변화는 왕왕 매우 커서 예측할 수 없다.