4.2 主要原则

在判断预测中使用系统和结构完善的方法有助于减少判断预测的局限性带来的不利影响,其中部分已在前一节列出。无论这种方法涉及到一个人还是多个人,都应遵循以下原则。

清晰简洁地设置预测任务

设置预测难度和表述预测任务时需要谨慎。每个人都清楚自己的任务是很重要的。所有的定义都应该清楚而全面,避免含糊不清的表达。另外,避免引入情绪化的术语和可能分散预测者注意力的无关信息也是很重要的。在后面的Delphi方法中(请参阅 4.3节),在设置预测任务之前进行一轮初步信息收集有时会有一定作用。

实施系统化的方法

运用系统化的方法对与预测任务相关的信息类别核对清单进行判断预测可以提高预测的准确性和一致性。例如,识别哪些信息是重要的以及如何加权这些信息对预测有一定帮助。在预测新产品的需求时,我们应该考虑哪些因素以及如何解释它们?是价格,竞争商品的质量和数量,当时的经济环境,产品的目标人群吗?投入大量精力和资源来制定决策规则是值得的,因为这样有助于形成最佳的系统方法。

记录和证明

将系统化方法中实施的决策规则和假设进行正式化并记录下来,可以促进一致性,因为可以重复实施相同的规则。另外,要求预测者记录并证明其预测结果的正确性,有助于形成问责制,从而减少偏差。此外,规范性的文档可以极大地促进系统性评估的进程,这一部分将在后面介绍。

系统评估预测

系统地监控预测过程可以识别不可预见的异常情况。特别是需要保留预测记录,并在得到相应的观测结果时,利用这些记录来获得反馈。即使你的预测可以做到最好,但你所处的环境是动态的。当环境发生变化时,你需要监控这些变化以评估决策规则和假设。反馈和评估有助于预测者学习并提高预测的准确性。

隔离预测者和用户

如果预测任务是由预测结果的用户(例如负责执行与预测有关的行动计划的人员)执行的,则预测准确性可能会受到影响。在这里我们应该再次澄清一下(如1.2部分),预测是尽可能准确地预测未来,基于所有可用信息,包括历史数据和任何可能影响预测的未来事件的知识。预测者和用户应该明确区分开来。有一个经典案例是新产品的发布,预测应该是对新产品销售量进行合理估计,这可能与管理层预期能达到公司财务目标的销售额相差很大。在这种情况下,预测者可能会向用户提供现实检查。

重要的是预测者必须向潜在用户全面传达预测结果。正如我们将在4.7中看到的那样,用户可能觉得自己与预测结果有距离感,并且可能对它们没有充分的信心。因此,解释和澄清这一过程并证明导致预测结果的基本假设是正确的,可以为用户提供一些保证。

预测的使用和实施方式显然取决于管理决策。例如,管理层可能会决定向上调整预测(过度乐观),因为预测结果可能被用于指导采购和库存水平。管理者会作出这样的决定可能是因为,在成本效益分析中显示,持有过剩库存的成本远低于销售损失的成本。这种调整应该是设定目标或制定计划的过程中,而不是在预测过程。相反,如果将预测结果作为目标,可能导致它被设置得较低,以便可以更容易地超出预期目标。再次强调,设定目标与进行预测不同,这两者不应混淆。

下面的例子来自我们的行业经验。它举例说明了两种截然不同的判断预测风格——一种坚持我们刚刚提出的原则,另一种则不坚持。

示例:药物福利计划(PBS)

作为PBS的一部分,澳大利亚政府对各种处方药的成本进行补贴。每种补贴药品可分为四类:特许权共付,特许安全网,一般共付和一般安全网。每个拥有特许卡的人都为每种PBS药物提供特许协议支付($5.80)5,直到他们达到特许安全网设定的临界值($348)。在本财政年度的其余时间,所有PBS列入的药品都是免费的。每个普通患者对每种PBS药物进行一般性支付($35.40),直至达到一般安全网的限额 ($1,363.30)。在本财政年度的其余时间,他们对每种PBS列出的药物进行少量贡献($5.80)。 PBS预测过程使用了84组PBS药物,并对其中每个组和四种PBS类别中的每一类的药物量和总支出进行预测,共计672个系列。这个预测过程有助于确定拨给PBS的政府预算,每年拨给PBS的政府支出超过70亿美元,约占GDP的1%。

生成PBS预测的过程

图 4.1: 生成PBS预测的过程

4.1总结了这个预测过程。对新的药品目录和新政策的影响进行判断预测,这些由绿框显示,粉色框中所使用的数据来自不同的政府部门和相关机构,蓝色框表示根据提供的数据计算出来的结果。在考虑新的药品目录和新政策时,对数据进行了判断性调整,对其预测过程也进行了判断性调整。由于特许人口和总人口的规模在不断变化,所以预测时先计算人均数量,然后乘以预测人口,最终获得对每月总体支出的预测。

数年前,我们中的一位(Hyndman)受邀去评估这个预测过程。我们发现,使用判断法对新药品目录和新政策的影响的预测效果比单独使用统计模型更好。此外,我们还发现,更加结构化和系统化的流程可以提高预测的准确性和一致性,特别是对于政策影响的预测。

预测新的药品目录:申请药物被列入PBS的公司需要提交有关该药物各个方面的详细预测,例如预计的患者人数,新药品的市场份额,以及其替代效应等。医药福利咨询委员会提供指南,描述了一个用于预测的高度结构化和系统化的方法,并要求对流程的每个步骤进行详细的文档说明。这种结构化的过程有助于减少刻意自利偏见的可能性和影响。一个小组委员会对某公司的预测进行了两轮详细的评估,一次是在药物加入PBS之前,另一次是在加入之后。最后,在加入PBS的12个月和24个月后,对一些选定的新药品目录的观察结果和预测结果进行比较,将结果发回给公司征求意见。

预测政策影响:与用于新药品预测的高度结构化流程不同,对政策的影响预测没有一套系统的程序。在很多情况下,对政策影响的预测是由一个小团队计算出来的,而且往往严重依赖某一个人的工作。该预测通常不经过正式审查,也没有关于如何构建政策影响的判断预测的指导原则,而且往往缺乏关于如何获得这些预测和预测所依据的假设等的记录文件。

因此,我们提出了一些改进措施:

  • 制定新的政策影响的预测指南,鼓励采用更系统和结构化的预测方法;
  • 在每一种情况下都应将预测方法记录在案,包括预测时所做的所有假设;
  • 新政策的预测至少由两名来自不同领域的组织人员进行;
  • 每项新政策实施一年后,应由审查委员会对预测进行审查,特别是针对具有重大年度预计成本或节能目标的新政策。审查委员会应该包括参与预测过程的人员,同时也应包括其他人员。

这些建议体现了本节概述的原则。


  1. 这些是澳大利亚政府2012年公布的澳元金额↩︎