累計機率中位數法

主觀機率法是市場趨勢分析者對市場趨勢分析事件發生的機率(即可能性大小)做出主觀估計,或者說對事件變化動態的一種心理評價,然後計算它的平均值,以此作為市場趨勢分析事件的結論的一種定性市場趨勢分析方法。常用的主觀機率法有主觀機率加權平均法和累計機率中位數法。 累計機率中位數法是根據累計機率,確定不同預測意見的中位數,對預測值進行點估計和區間估計的預測方法[1]。

位數步驟

第一步,確定主觀機率及其累計機率。

現以某物流企業的營業額為例。根據過去若干年的統計資料(見表1),預測2007年7月份的物流營業額,預測誤差不得超過6萬元。

統計表

表1 某企業營業額統計表

單位:萬元

月份 營業額
2004 2005 2006 2007
1 66 70 166 208
2 56 68 166 208
3 58 66 192 212
4 60 68 176 204
5 58 70 166 203
6 60 70 188 218
7 68 92 194
8 62 80 193
9 60 80 202
10 58 88 204
11 60 98 202
12 62 126 198

根據每個調查人員對未來營業額增長趨勢有關看法的主觀機率。列出不同營業額可能發生的不同機率,機率要在0 與1 之間分出多個層次,如0.010,0.125,0.250,…,0.990等。並由調查人員填寫可能實現的營業額。一般用累計機率,見表2。

表2 主觀機率調查表

單位:萬元

累計機率 0.010 (1) 0.125 (2) 0.250 (3) 0.375 (4) 0.500 (5) 0.625 (6) 0.750 (7) 0.875 (8) 0.990 (9)
營業額








表中第(1)欄累計機率為0.01的營業額是可能的最小數值,表示小於該數值的可能性只有1%。第(9)欄累計機率為0.99的營業額是可能的最大數值,說明營業額小於該數值,而大於該數值的可能性只有1%。第(5)欄累計機率為0.5的營業額,是最大、最小的中間值,說明營業額大於和小於該數值的機會都是50%。

第二步,匯總整理。

按事先準備好的匯總表將各個調查人員填好的調查表匯總,見表3。

表3 主觀機率調查表

單位:萬元

預測人員 0.010 (1) 0.125 (2) 0.250 (3) 0.375 (4) 0.500 (5) 0.625 (6) 0.750 (7) 0.875 (8) 0.990 (9)
1 190 193 194 198 200 202 204 205 208
2 178 189 192 194 198 200 204 205 225
3 184 189 192 193 202 204 206 208 220
4 194 195 196 197 198 199 200 201 202
5 198 199 200 202 205 208 210 212 216
6 168 179 180 184 190 192 194 196 198
7 194 198 200 206 208 212 216 219 224
8 180 185 186 189 192 195 198 200 205
7 194 198 200 206 208 212 216 219 224
8 180 185 186 189 192 195 198 200 205
9 188 189 190 191 192 193 194 195 196
10 200 202 202 205 207 209 212 213 220
平均數 187.4 191.8 193.2 195.9 199.2 201.4 203.8 205.4 211.4

計算出各列平均數,由表3可以做出如下判斷。

①該企業2007年7月份的營業額最低可達187.4萬元。小於這個數的可能性很小,只有1%。

②該企業2007年7月份的營業額最高可達211.4萬元。超過這個數的可能性也只有1%。

③可以用199.2萬元作為2007年7月份該物流企業營業額的預測值,這是最大值與最小值之間的中間值。其累計機率為50%,是營業額期望值的估計數。

④本例要求預測誤差為6萬元,則預測區間為:(199.2-6)~(199.2+6),即營業額的預測值在193.2萬元~205.2萬元之間。

⑤預測營業額在193.2萬元到205.2萬元,在第(3)欄到第(8)欄的範圍之內,其發生機率為0.875﹣0.25=0.625。也就是說,營業額在193.2 至205.2 萬元之間的可能性為62.5%。擴大預測誤差的範圍,可以提高實現的可能性。例如,要求誤差在±12 萬元以內,則預測區間為187.2~211.2萬元,在第(1)欄到第(9)欄的範圍之內,相應機率為0.99﹣0.01=0.98,即營業額在187.2至211.2萬元之間的可能性達到98%,可靠程度相當高。

第三步,對預測值進行檢驗和校正。

校正時要對調查人員提出的預測值及主觀機率的根據進行深入了解,並且根據過去已作過的預測和實際發生數的偏差進行研究。尋求對新預測值的改進。設假定該企業曾經對2006年各月的營業額作過同樣的主觀機率預測,求得各個月的預測值,並已將2006年各月的營業額預測數和實際數資料匯總如表4。

表4 2006年某物流企業營業額

單位:萬元

時間(月)(1) 預測數(2) 實際數(3) 實際數/預測數(4)
1 170 166 0.976470588
2 168 166 0.988095238
3 190 192 1.010526316
4 176 176 1
5 167 166 0.994011976
6 186 188 1.010752688
7 195 194 0.994871795
8 197 198 1.005070142
9 201 202 1.004975124
10 205 204 0.995121951
11 204 202 0.990196078
12 201 198 0.985074627
平均預測比率

0.996264377

第(4)欄計算了2006年每個月實際數對預測數的比率。這種比率可以用來判斷2007年各月預測數的偏差程度。由於偏差有不同的情況,有時偏高、有時偏低,偏差的程度也不同,就必須計算平均偏差,反映偏差的一般水平。

實際數與預測數比率的平均數為0.996264377,這表明對營業額的預測是稍微偏高了一點。因此,可以用0.996264377作為修正係數去修正2007年7月份的預測值。在第二步中得出2007年7月份的預測值為199.2萬元,則修正後的預測值=199.2×0.996=198.4032萬元。

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