【案例解读】预测模型（二）

青年梦想家

为保证预测结果的精确度，预测之前必须做一系列的准备工作：

（一）数据的准备

数据是预测工作的前提和重要依据，预测不能是臆造和空想，任何事物的发展都有一定的规律，认真研究预测对象并充分考察预测对象所处的环境，以系统分析的方法对过去和现在的数据进行总结，从中找出规律，便可科学地推断未来。

数据在预测中主要有两个作用：（1）、用于确定由某些历史观察点组成的行为模型；（2）、在因果模型预测中确定自变量的未来值。

预测的初始阶段，首先是从事数据的收集、整理、加工和分析，为建模创造良好的条件。

（Ⅰ）数据的收集和整理

按时态分，数据可分为历史数据和现实数据；按预测对象分，可分为内部数据和外部数据；就收集的手段分，可分为第一手数据和第二手数据。

第一手数据，包括以各种形式初次收集的数据。收集第一手数据的途径包括：抽样调查，连续调查，或全面调查。在预测的定性方法中常常需要第一手数据，例如特尔斐法的第一个阶段就是收集第一手数据。由于获取第一手数据的费用较高，时间较长，所以定量方法常采用第二手数据。

第二手数据多为已经公布和发表的资料，易于获取，代价低，数据精度也有一定的保证。其缺点是数据可能不能直接适用于预测情况。因此，常常需要对已公布的数据进行修正和处理，使其适应于预测需要。

无论是第一手数据还是第二手数据，都可能是混乱的、无序的、彼此间孤立的。预测人员都应将原始数据按“单元”或“类别”整理和集中，以便使其成为内容上完整、有序、系统，形式上简明统一的数据。

（Ⅱ）数据的分析和处理

建模不仅需要大量的数据，同时数据必须可靠，并适合建模的要求。这些数据虽然是历史的客观写照，但有可能是失真的数据。对于失真的数据，以及不符合建模的数据，必须通过分析，加以适当处理。

处理的原则

（1） 准确，处理后的数据能正确反映事物发展的未来趋势和状况；

（2）及时，数据的处理要及时；

（3）适用，处理的数据能满足建模的需要；

（4）经济，要尽量减少数据处理的费用，以降低预测成本；

（5） 一致，指处理的数据在整个使用期间内必须是一致的，具有可比较性。

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