预测方法分类

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目前存在许多种预测分类方法，它们反映了不同的认识论和方法论。

根据E·捷恩茨的报告，可分为4类：(1)直观型预测 主要靠人的经验、知识和综合分析能力进行预测，如未来脚本法、头脑风暴法、特尔斐法等；(2)探索型预测 对未来环境不作具体规定，假定未来仍然按照过去的趋向发展，从而可以在现有知识的基础上探索未来发展的可能性。如历史类比法、生长曲线法，趋势外推法，分析模型法等；(3)规范型预测 根据社会的需要和预想的目标，作为限制条件来估测实现目标的时间、途径和创造可能的条件。如关连树法、形态模型法、网络技术以及模拟方法等；(4)反馈型预测 将探索型预测和规范型预测相互补充，使之处在一个不断反馈的系统中。

此外，还有一种有代表性的分类：(1)直观型预测法 包括头脑风暴法、特尔斐法、关连树法、先行指标法。主要用于未来预测、科学技术预测、新产品开发预测等；(2)时间序列预测法 包括单纯外推法、移动平均法、指数滑动平均法、周期变动分析法。主要用于长、中、短期需求预测、科学技术预测和其它各种预测；(3)计量模型预测法 即指回归分析法，包括单一方程式模型法和联立方程式模型法，主要用于中、短期需求预测、模型模拟预测和其它各种预测。

据美国预测学家麦克海尔1976年的调查和英国《未来》杂志1975年的调查表明，在各类方法中，直观型预测法是应用最多的方法，约占40%以上。其中特尔斐法更受广泛重视。在探索型预测中，主要是类比法和外推法得到应用与推广；在规范型预测中，主要是关连树、网络分析得到发展。