第8章 市场预测基本原理(8)

市场预测程序基本框架

8.4.2 预测误差

预测误差，从量的角度来说是指预测值与实际值的误差。预测误差是一个衡量预测精确度的指标，预测误差的大小与预测的准确程度成反比。预测误差小，表明预测的精确度高；反之，预测的精确度低。

8.4.2.1 预测误差的测定

定量预测的误差一般用绝对数表示，也可以用相对数表示。用绝对数表示的个别预测误差的计算公式为：

市场调查教案

e y y

用相对数表示的个别相对预测误差的计算公式为：

E

e

y y yy 1 100% 100%

式中：e代表预测误差；

y代表预测目标的实际值；

代表预测目标的预测值或理论估计值； y

E代表预测误差的相对值，即相对误差。

误差和相对误差指标意义明确，计算简便，是计算其他误差指标的基础。

为了比较预测方法的精确度，或者综合考察某个历史时期预测误差的大小，需要利用有代表性的综合指标来测定综合性的、平均的预测误差，通常用平均绝对误差、均方根误差来测定。

1．平均绝对误差（MAE）。平均绝对误差是各期误差绝对值的算术平均数，用以表明各期实际观察值与各期预测值（或理论值）的平均误差水平。用这个方法，负差与正差都用绝对值计算，可以看出实际平均误差大小。其计算公式为：

n

MAE 1

n

i 1ei y yn

2．均方根误差（RMSE）。均方根误差是误差平方平均数的平方根，用以表明各其实际观察值与各期预测值（或理论值）的平均误差水平，又称估计标准差。其计算公式为： n

RMSE 1

n e

i 12i y yn2

均方根误差在数学性质上优于平均绝对误差，应用范围较广。

3．综合相对误差。综合相对误差是均方根误差与各期实际观察值的平均数（y）对比而计算的比率值，综合相对误差越小，预测的精确度越高，计算公式为：

综合相对误差=RMSE/y×100%

8.4.2.2 预测误差产生的主要原因

1．随机因素的影响。

2．预测资料的影响。在实际工作中，往往由于资料的限制，有时预测对象资料不全或不实、有水份，有的预测对象是新生事物，还没有积累起有关资料，等等。这些都会产生预测误差。

3．预测模型本身局限性的影响。有预测中，用于预测的教学模型，本身具有局限性，不可能把所有影响预测目标的因素都包括在模型之内。因此，利用数学模型进行预测也会

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