規劃預測的主要方法

所謂預測就是對事物未來發展有根據地推斷和估計。現代科學的預測是建立在廣泛的知識基礎上進行推理和判斷，然後提出未來發展方向和水平的定性和定量的估計。因影響發展的因素異常複雜，預測只能說是提出對未來發展的一種較大可能性的估計。

預測方法就是套用數學、分析、邏輯和推理、多數專家的傾向等科學的方法論，來推斷未來可能性的各種方法的集合。

基本介紹

• 中文名：規劃預測的主要方法
• 外文名：The main approach toplanning forecast

常用市場業務預測方法體系

一般規劃預測中可能用到幾種主要方法，如圖1所示。具體編制規劃預測中，可以根據實際需要有選擇地套用或幾種方法交叉混用。

常用市場業務預測方法可以粗略劃分為定性預測和定量預測兩大類。

定性預測是根據掌握的信息資料，憑藉專家個人和群體的經驗和知識，運用一定的方法，對市場業務未來的趨勢、規律、狀態作出質的判斷和描述。定性預測較為常用的有類推預測法、專家判斷法、德爾菲法等。

常用市場業務預測方法體系

定量預測是依據市場歷史和現在的統計資料，選擇或建立合適的數學模型，分析研究其發展變化規律，並對未來作出預測，包括因果預測、延伸預測和其他預測方法。

因果預測方法的基本思想是：世界上許多事物都存在著因果關係，例如通信的發展隨時間、地區、人口、人均GDP、通信服務的質量、新終端出現、資費等，因此，可以利用這些相關的歷史數據建立起變數之間的因果關係數學模型，分析自變數對因變數的影響程度，然後進行外推，求得對未來的預測。但是，如何抓住與通信發展密切有關的因果關係，抓住主要的因素，特別是那些公信力高的因素，拋棄比較次要的、未被公眾接受的因素，是本方法的關鍵所在。

延伸性預測是根據市場各種變數的歷史數據的變化規律，對未來進行預測的定量預測方法，主要適用於具有時間序列關係的數據預測。它以時間t為自變數，以預測對象為因變數，按照預測對象的歷史數據的變化規律，找出其隨時間的規律從而建立預測模型並進行預測。需要提醒的是，利用這種方法預測總的市場需求是可以的，但預測一個通信運營企業的市場業務還需要考慮競爭對手未來可能推出的競爭措施、新政策的不確定性、設備廠商和終端廠商產品路標變化等因素，就不能只是簡單把歷史數據遞延拷貝了。

其他方法大家可以參考其他相關註冊諮詢工程師教材。總之，需要提醒的是，每種方法使用時一定要放在通信運營企業的生存環境下考慮，不能簡單套用。

短期預測與中、長期預測

目前業界普遍認為，短期預測有效期為2～3年，中期則為5年，而長期為10～15年來界定。

（1）短期預測所適合的數學模型有平均增長率預測、線性增長、指數增長、冪函式增長和彈性比例增長等。

（2）中期預測適合的數學模型有冪函式（雙對數）、雙段折線、S形增長等。

（3）長期預測所適合的數學模型有多段折線、S形增長、Gompertz模型和瑞利分布模型等。

在各種方法套用前一定要有個概念，即這都是在用歷史數據延伸推導未來趨勢。所以，首先要求未來條件與所選用歷史時期條件近似才可套用，包括資費、終端狀況、業務開展情況、競爭對手措施等，但是這是幾乎不可能的，因此需要進行相應的修正。其次要選用與歷史數據擬合最好的一種來擬合後再延伸。不管擬合效果如何，就把幾種曲線一起用後取平均的辦法是絕對不可取的。

通信預測技術未來的發展

未來對業務預測有下列新的特點和新的要求。

（1）從單純人與人通信的需求發展到人對通信與信息的需求，相應的信道從通信需求習慣於對稱的信道，發展為信息需求的非對稱的信道。

（2）從設備、用戶數量等“看得見”的靜態數據預測，發展到更重視業務量、頻寬需求等“看不見”的動態數據的預測。

（3）業務頻寬顆粒從單一的64kbit/s向兩頭，特別是向更寬的頻寬發展。頻寬問題成為未來通信網路的核心問題。

（4）國內通信運營商競爭的局面已經形成，未來國外通信企業亦將進入，需要進行認真的、精確的市場占有率的預測。

（5）對國內的預測一定要考慮國際經濟對我國經濟的影響。例如：2008年編制2009—2011年滾動規劃時，國內運營企業及規劃設計單位當時沒有把國際經濟危機對國內經濟的影響與通信業務的關係考慮清楚，因此預測得較為樂觀，實際結果是，整個通信行業的增長率從那時起開始低於GDP的增長率，直到2011年開始恢復通信行業增長率高於GDP增長率。

（6）在我們進行高端訪談或最後評審時，領導的話語權重往往會嚴重影響預測：首先是由於許多預測指標將來就是這些領導的工作內容，所以與其工作方法有很大關係；其次由於現代企業管理中採取KPI考核的辦法，因此一些領導往往採取壓低相關預測數據，將來到年底再超額完成任務的辦法，這樣會大大影響預測數據的準確性。

關於機理模型和通信業務需求的因素分析

應逐步開展有關機理模型和通信業務需求因素分析的研究。

（1）機理模型涉及的範圍有系統動力學、投入產出分析、神經網路等。

（2）引入模式識別技術，加強系統的智慧型性。要進一步加強和完善計量經濟學模型和檢驗手段，更全面地蒐集成熟的模型和檢驗方法。

（3）加強模糊預測、灰色預測、系統動力學和投入產出等預測方法的研究。

（4）總結專家預測和市場預測的經驗和方法，並以軟體化的形式進行推廣。

（5）通信業務需求因素分析的目的是掌握制約電信業務發展的各種因素及其對電信業務發展影響的程度，進而選擇預測方法，確定預測模型，判斷預測結果。社會因素包括如電信法規、市場監管等；通信部門內在的因素如資費標準、通信方便性、服務質量、通信部門引導消費的成效等。