4.4 类比预测

在实践中,类比预测是一种常见的的有效判断方法。一个常见的例子是通过评估过程对房屋进行定价,评估师通过与在该地区出售的类似房产进行比较来估算房屋的市场价值,其相似程度取决于所考虑的属性。房屋评估过程中,通常会考虑诸如土地面积、住宅面积、卧室和浴室数量以及车库空间等属性。

即使思考和讨论类似的产品或情况,也可以产生有用的(有时甚至是至关重要的)信息。我们用下面的例子来说明这一点8

示例:设计高中课程

一个由学者和教师组成的小组被分配到一项课程设计任务中,课程主要关于以色列高中的教学评估和不确定型决策,要求每个小组成员预测课程完成需要多长时间。预测结果的范围在18至30个月之间。其中一名成员是课程设计专家,他被要求考虑世界各地类似课程的发展情况。他得出结论,40%的类似组织从未完成任务,其余花了7至10年时间。最终,这个以色列项目耗费8年完成。

显然,通过类比来进行预测伴随着一定的挑战。我们应该期望预测基于多个类比,而不是单一类比,因为这可能会产生偏差。但是,这种鉴定可能十分困难。同样,我们应该考虑多重属性,但是识别甚至比较这些属性可能并不简单。与上文一样,我们建议使用系统的方法执行这些比较和预测过程,制定一个详细的评分机制,对属性进行排序并记录排序过程,这种方法一直是有用的。

结构化类比

另外,正如 Green & Armstrong (2007) 建议的那样,可以实现由一个专家小组组成的结构化方法。这个概念与德尔菲法相似,然而,预测任务是通过类比来完成的。首先,任命一名协调者。接下来的结构化方法主要包含以下步骤。

  1. 成立有过类似经历的专家小组。
  2. 设置任务/挑战并分配给专家。
  3. 专家们尽可能多地识别和描述类比情况,并根据每个类比进行预测。
  4. 专家列出每个类比与目标情况的异同,然后对每个类比与目标情况的相似性进行评分。
  5. 协调者根据一定的规则得出最终预测结果。结果可以是一个加权平均值,权重可以由专家对每个类比的评分排名得到。

与德尔菲法一样,专家的匿名更好地发挥了创造性,但也可能会妨碍合作。格林和阿姆斯特朗在他们的研究结果中没有发现专家之间的合作有任何好处。一个关键的发现是具有多个类比(多于两个)情况的专家,以及在类比方面有直接经验的专家,其预测结果最准确。

参考文献

Green, K. C., & Armstrong, J. S. (2007). Structured analogies for forecasting. International Journal of Forecasting, 23(3), 365–376. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2007.05.005