网站原创摘 要：在现有的预测模型中,通过对定性、定量信息的处理,建立模型进行预测,可以得到相应的预测结果.但是单一的一种预测模型并未对该模型中涉及到的所有信息加以利用,因此可能会出现对系统的预测出现偏差,想要对所得信息完全利用,达到信息的最大价值化,可以通过组合预测模型将几种模型加以综合,使得预测结果更加的真实可靠.现在就现有的组合预测模型的综合方式进行讨论,并且存在的问题进行反思.
关 键 词 ：误差最小；估计；组合预测
管理科学是探索人类管理活动规律的一门科学,是管理的知识,它包括管理的思想、理论、理念,以及管理者制定决策的科学的、富有逻辑的、合理的方法.然而在制定决策计划时,则需要对整个系统全面的认识,并且需要根据现有数据进行未来的估计预测份分析,做出相应的决策.
在管理科学研究的领域,通常会出现数据信息的处理,进行相应的预测和仿真,以对整个系统有比较全面的认识,进而得到可靠的决策.在对定量、定性的信息进行处理时会遇到不同的问题,在各单个模型并不能涵盖所有的信息,或者说各单一的模型的信息处理方式不同或存在一定程度的缺陷的情况下,组合预测模型能达到一种比任一单一模型的预测更好的效果,组合预测模型能减少预测的系统误差,显著改进预测效果.
常用的预测方法包括：时间序列分析预测法、神经网络分析预测、灰色预测法以及运用计量经济学或者系统动力学模型进行预测.现有的组合预测大致可分为以下几种模式：线性组合模式、最优量化模式、贝叶斯组合模式、转换函数组合模式、计量经济与系统动力学组合模式.归根结底,各个组合预测模式的不同的体现在对于权重系数取法的不同.
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目前理论研究中,最基本的组合预测模型为：
在讨论权重系数的确定方法之前,会发现整个模型默认单个的预测模型出来的结果均会对整个系统产生正的影响,就如计量经济学中提到的在对经济问题进行预测,需要先考虑所有因素,但是各因素的符号以及估计值的确定上,则需要通过已有数据进行相应的估计,因此,默认wi >0,会忽略整个系统中对最后的预测值产生负的影响的因素,并且会增大整个系统的误差,在整个模型中需要就实际情况进行讨论,对于∑wi 等于1的条件的修正,根据参考文献可知,在一些特定的方法如贝叶斯方法时,是舍弃了权重和为1的约束条件进行权重的确定.但是在考虑到某些因素的负影响作用的前提下,初步认为约束条件的具体修正方式可以有如下两种：
1.在考虑负影响的情况下,对权重系数进行转换,由wi 转换为|wi |,以保证不会∑wi 等于1,且不会使正的权重系数偏差变大的情况,使得约束条件仍然成立.
2.在承认负的影响的前提下,去掉wi >0的条件,但是∑wi 等于1的约束条件仍然不变.这样可理解为认为所有因素,无论正负影响,对系统的整个调节作用最后表现为一个稳定的结果,因为系统是所有因素作用下产生的,并且最后会体现出一个整体的效果.
对于这两种修正方法,发现在不同的方法和实例中,所得出的结果不尽一致,应就实际情况进行讨论和进一步的验证.
另外,对于整体估计值的修正,在参考文献中已经提到很多对于权重系数的确定方法并且都有具体的数据进行相应的说明论证,以使整个系统的误差最小.依据的原理均是：利用最小二乘法使残差平方和最小.但是需要注意的一个问题是：
因此在对整个预测模型进行修时,也需要考虑单个模型的误差值,因为权重系数的确定,是由残差平方和最小得到,因此整个系统的预测还是会存在误差,所以整个系统的预测值应为：
以此来达到对每个预测值的修正效果.
组合预测模型在管理科学的研究领域中应用广泛,在进行决策时,是一项重要的理论支持,不仅可以达到定性、定量信息的组合集成预测,还能够提高整个模型的精确度.对于组合预测模型的研究还需要进一步的完善,在完全使用信息价值的基础上,提高整个预测结果的可靠性.