回归分析和它的“亲戚们”

最近两天，赋文君一直在思考，在做社会经济类中短期预测的时候，到底该用什么方法？

首先想到的是回归分析，分为两类：简单线性回归分析和多元线性回归分析，但是回归分析针对的更多的是自变量和因变量的定量关系，这个自变量可能是一个也可能是两个及以上，用专业的术语说回归就是：被解释变量（因变量）和解释变量（自变量）的数量关系。总之，就是寻找自变量和因变量的潜在的数学关系式，在利用这个数学关系去预测未来的某个指标值。该方法比较适用多指标的社会经济问题，比如预测国家或者地方的GDP值。

其次，如果碰到和时间序列关系紧密的预测问题时，就要建立时间序列预测模型了，这个模型的理论我就不介绍了，因为说了也不一定懂！可以用SPSS和Eviews直接求解，包括检验也可以直接利用软件进行分析对比！常见的有销售预测和需求预测。其中时间序列又分为平稳序列和非平稳序列，每种序列下的分析和预测方法各不相同。

再其次，灰色预测GM（1，1）也是一种比较常见和主流的预测方法，适用于中短期预测，其预测的原理主要依靠序列累加来减少波动性，提高预测精度，然后再进行累减还原，获得预测值。这种预测方法，也可以直接用matlab 编程来求解，也可以用南航的灰色预测软件求解，最笨的方法是用Excel求解。

最后，神经网络预测，也是一种比较高级的预测方法，对计算机要求比较高，一般人文社科专业的用的较少，主要是有点难，所以好东西还是要下苦功夫学的。

上面介绍的几种主流的预测方法，并不是今天的目的，在做预测分析时最大的难点是选择合适的预测方法，每种预测方法都有其适用范围，大多数情况下，我们选择完方法后，预算的结果往往差强人意，举个例子！

灰色预测，是社科领域用的比较多的一种预测方法，适合贫信息，小样本，带有不确定性的问题，但是，今天要告诉大家的是历史数据在5-10个，或者大于10个，都很难通过检验！没错，无法通过检验！有时候全靠运气！这就戳到无数人的痛点了，好好的方法看起来中看不中用！

所以，大家把文末的书下载后，好好看看，多想想怎么才能让预测值的可靠性通过检验，这决定着我们的预测是否成功！

有时候，社科领域最大的难点就在于社会经济的主体是人，人是不确定的，人又组成了这个社会，这个社会也是复杂动态的，以一个不动的方法，去预测随时都在动的对象，难免力不从心。社会经济类的预测效果往往较差，背离实际值，如果社会经济问题能像卫星轨道那么精准的计算出来，我想这个社会的很多难题也就破解了。

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