為了提高預測效果，一方面要慎重挑選老師;另一方面要將征詢的問題限制在下述幾方面：

　　a對預測期間提出各種課題的重要性進行評價。

　　b對課題范圍內各種事件發生的可能性和發生時間進行評價。

　　c對各種技術決策、技術裝備以及課題任務等之間的相互關系和相對重要性進行評價。

　　d對為了實現某一目標而需要采取的重大措施以及這些措施實施與完成的可能性、必要性進行評價。

　　另外，在提出問題時，應考慮到如何獲得同類或可以相互比較的回答，以便在老師調查的最后階段對評審資料進行數字處理與匯總。

　　2.2定量預測法

　　定量預測法是指借助于數學模型進行預測的各種方法，它們通常又進一步被劃分為時序預測法和因果預測法兩類。

　　(1)時序預測法

　　時序預測法是根據歷史統計數據的時間序列，對未來的變化趨勢進行預測分析。一般來說，時間序列由四種變化成分組成，如長期趨勢變化、季節性變化、周期性變化和隨機波動。 一些簡單的預測模型可用來預測上述三種趨勢變化，如指數平滑模型、移動平均模型等。 隨機變化成分是無法預測的，它是混入時間序列中的一種“噪音”，須設法將其過濾掉，以免影響預測結果的精度。

　　a、簡單平均法 通過計算一定觀察期數據的平均值，以平均值為基礎確定預測值的方法，稱為簡單平均法。它是最簡單的預測方法，不需要復雜的運算過程，簡單易行，常用于短期預測。預測公式為：

　　式中 Xj——第j期的實際值(j=l，2，…，n);

　　Xn+1——下一期的預測值;

　　n——觀察期數。

　　b、 移動平均法 它是以假定預測值同預測期相鄰的若干觀察期數據存在密切關系為基礎，把已知的統計數據按數據點劃分為若干時段，再按數據點的順序逐點推移，逐點求其平均值，再得出預測值的方法。其特點是對于具有趨勢變化和季節變動的統計數據，經過移動平均的調整后，能夠消除不規律性的變化。因此，這種方法常用于長期趨勢變化和季節性變動的預測。其預測公式為：

　　Yt+1= (Xt+Xt- l+…+Xt-n+1)/n

　　式中 Xt ——第t期的實際值;

　　Yt+1——第t+1期的預測值;

　　n——確定預測值所需移動的期數。

　　c、 指數平滑法 采用移動平均法需要一組歷史數據，且數據離現在越遠，其對未來的影響就越小，因而具有一定局限。指數平滑法在移動平均法的基礎上作了一定改進。它

　　只用一個平滑系數a，一個最新的數據Xt，和前一期的預測值Yt，就可以進行指數平滑預測。預測值是當期實際值和上一期預測值不同比例之和。其主要特點：一是進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值予以不同權重，加大了近期觀察值的權數，使預測值能迅速反映市場實際變化;二是對觀察期所予權數有伸縮性，可取不同的平滑系數值以改變權數的變化速率。因此，運用時可選擇不同的a值，來調節時間序列觀察值的修勻程度。最簡單的指數平滑公式可表述如下：

　　Yt+l=Yt十a(Xt—Yt)

　　或 Yt+l =a Xt十(1一a) Yt

　　式中 Xt ——第t期的觀測值;

　　Yt——第t期的預測值;

　　Yt+l ——第t+1期的預測值;

　　a——平滑系數，其取值范圍0

　　對于初始值Y1，當觀察數據相當多時(≥50)，可取 Y1=Xl，因為初始值的影響將被逐步平滑掉;當觀察數據較少時，可取其均值作為Y1的值。

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