預測的種類與方法

壹、預測的種類

自古以來，人類最常進行預測的事，莫過於自己的命運及未來運勢，隨著世代交替 及工商業的發展，漸漸發展到經營事業的營利預測、人口發展的預測、產品生命週期的

預測、天災(如颱風路徑、雨量)的預測…等，這都有各種不同的方法去進行預測，但是 要怎麼預測才能精準及接近實際值，就要運用方法及建立運算模型來作預測。預測按時 間來區分，有短期、中期、長期預測。短期預測一般指當年內的預測或最近二、三年內 的預測；中期預測一般指三~五年的預測，長期預測一般是指五~十年或更長時期的預測 (方世杰，1990)。

而預測的方法有很多，一直至近代所稱之為預測模型的方法，種類更是繁多。近年 來，隨著科技的進步，預測科學不但被大幅的提倡，還有更多的預測方法被研發出來，

而在這麼多的預測方法中，也有各種有著良好預測精度的預測模型。因此如何在很短時 間之內，以最少量的樣本去建立出一個精確度良好的預測模型，這會是今後非常重要的 研究重點，因為這預測分析的結果可能會維繫到一家公司的生存與否，或是人民的生命 安全，所以越來越多人重視這預測的精確度。

預測分析(方世杰，1988)，從性質上分類有五類： 

一、定性分析： 

是對預測的性質分析，就是對那些不易量化，但可以估計到其發展程序的分析。

包括已知現象確定概念，判斷其未來的發展，也包含去判斷某些現象的未來概念。主 要是依據個人的主觀經驗和直覺來進行分析，確定未來事件的發展性質和發展程度，

大多用基本上、大致上來說等缺少數量的分析。 

二、定量分析： 

應用定量的方法來研究、推測未來事件(即預測目標)的發展趨勢、程度和結構關 係。而定量分析是預測分析的核心問題，也可以說定量分析是科學管理的基礎。 

三、定時分析： 

是對預測對象作進行時間的分析。用定時方法來研究、預計未來事件的發展過程，

稱為過程分析或時間分析。 

四、定比分析： 

是用定比方法來研究、選擇未來事件的發展結構。就是研究不同預測對象之間的 結構關係。 

五、預測評價分析： 

對未來的預測目標已經進行了定性、定量、定時、定比預測之後，針對預測方案 進行評估，並進而估計其實現的可能性機率。 (林志豪，2009)

于宗先(1972)將預測定義為「對未被觀察事象的一種說明」，不僅是指未來的事象，

也包含已發生的事象。如果所預測的包含這兩種事象，就稱廣義的預測(Prediction)；如 果 只 是 指 未 來 的 事 象 ， 則 稱 狹 義 的 預 測(Forecasting) 。 而 預 測 需 要 具 備 的 性 質 ， Donlebell(1977)有提出幾點說明：

一、預測程序的持續性： 

因為環境的變化，會對預測結果產生某一程度的影響，預測者需要了解此一狀況，

來對現況作一些修正。

二、預測情況的不定性：

預測之所以重要，是因為對未來情況的未知及不確定，而預測所依據的相關因子 彼此間也會互相影響，這互相影響的程度是很難可以去正確的測量，所以還是會有不 定性的結果。

三、預測事象的連續性：

只有預測事象能夠持續地發生，才有辦法將其作為預測基礎的資料，而能夠去推 演未來的事象，假使預測事象遭遇到突發事件，如天災、戰爭、金融風暴等，那就無 法精準的預測未來了。

四、預測結果的錯誤性：

在正常的情形下，我們預測的結果一定會有某種程度的誤差，即使收集的資料很 完整、方法很正確，預測的結果幾乎不可能會與事實一模一樣。(潘美秋，2003)

貳、預測的方法

預測的方法有很多種，但是要如何做到有效及精確的預測？那就需要幾個步驟來相 互配合，而Wilson and Keating(1990)認為要作到準確有效的預測，需要做好以下的九個 步驟：

一、確定預測目的。

二、確立要預測的項目。

三、指定預測的時間範圍(長中短期)。

四、資料的收集及評選。

五、依特性選擇適合的預測方法。

六、預測方法的衡量測試。

七、建立預測模型。

八、預測模型的說明。

九、預測結果的分析。

由於各數據資料有不同的分佈區間，因為沒有一種預測模型是可以套用在所有數據 的，因此必須將資料去作分類，來帶入不同的預測方法，若對預測結果不滿意，或與實 際值誤差過大時，就必須要再找合適的預測模型，來提升預測的準確度。常用的預測方 法如下：(溫坤禮等，2002)

一、迴歸(Regression)分析：

二個量值存在著某個關係，可以用統計學的方法找出統計關係，若符合最小平方 法(least square method)，就可得迴歸分析模型。

二、德爾菲(Delphi)法：

德爾菲法也稱作專家經驗統計法，是向專家發調查表，接著統計專家的意見來做 出結論，而專家間是不會互相連絡，以免產生干擾，而去影響到專家的獨立性及客觀 性。

三、統計趨勢預測：

這是根據預測項目及目標，對不同的對象進行調查，來找出項目發展變化趨勢的 預測。

四、馬爾可夫(Markov)預測法：

這是指每一次狀態的轉移均和前一次有關，和已經過去的狀態是無關的。

五、模型法：

是指依據大量的客觀數據與現象去給一個時間函數，或是說推導一個時間函數，

進而去描述現象隨時間變化的數量關係的方法。

另外還有一部份是列出預測方法的種類及需配合使用的條件，如下表所示：

表2.5 灰色預測方法與傳統預測方法之比較

預測方法 建模所需最

少樣本數 數據型態 預測時間

間隔 準備時間 數學程度

簡單指數型 5~10 組 等間距 短 短時間 基本運算

Holt’s 指數型 10~15 組 同趨勢 短、中 短時間 稍微要求

Winter’s 指

數型 5 組以上 同趨勢、具規

律性 短、中 短時間 中間程度

回歸分析法 10or 20 組以上

同趨勢、 具

規律性 短、中 短時間 中間程度

Causal 回歸

法 10 組以上 可各種型態

相互混合 短、中、長 長時間 高等程度

時間序列壓

縮法 2 個峰值以上

同趨勢、 具 規律、 可自

我調整

短、中 中期 基本運算

Box Jenkins

法 50 組以上 等間距 短、中、長 長時間 高等程度

灰色預測法 4 組 等間距或非

等間距 短、中、長 短時間 基本運算

資料來源：灰色分析入門，鄧聚龍等(1996)