市场预测的案例分析

1. 市场预测的案例分析

简介金星中国公司为案例，运用运筹学及计算机辅助管理原理，对其生产的产品——大屏幕彩色显视器（简称彩显）在市场上的营销历史和现状进行深入研究和分析，建立数学模型并运用计算机进行科学预测，制订未来时期的经营战略。本文使用数学模型和自行开发的软件包建立了一体化的市场营销管理信息系统。该系统可以自动地从营销交易和企业环境中收集、处理和分析有用、适时、准确的信息。同时，它可以将已分类和重新组合的信息实时地向公司的管理层和各部门传递。产品的销售概况金星公司在世界范围内销售形势是乐观的，由于各国显示器生产厂家纷纷在中国办厂或大批向中国放货，行业中的竞争日趋激烈，该公司中国公司的销售量却增长不大，除去竞争因素外，另一个重要因素是企业内部未充分挖掘潜力，尤其是缺乏科学的战略性的市场观测，缺乏一套行之有效的经营管理信息系统，致使该公司销售形势处于一种“凭市场摆布”的局面。因此，当该公司面临不利的宏观经济环境时，便不能作出灵敏的反应，去制订有力的对策，以取得营销的主动权。产品市场分析和营销计划系统总框架在世界范围内，金星公司是有一定的优势的，但中国市场销售情况表明，该公司产品在中国市场销路已经潜伏着危机，为此金星中国公司提出开发一个“市场营销管理信息决策系统”，其主要功能是为该公司管理人员提供可靠及时的市场信息。为了实现目标功能，系统包括四个功能模块：（1）市场预测和分析（2）计划和市场研究（3）订货和用户服务（4）调运和分配本文着重对市场营销的预测分析和计划模块进行重点研究和论述。因为预测分析和计划研究是市场经营管理的首要环节，它是企业作出正确经营决策的前提和依据。市场营销管理信息系统的数据流程市场营销管理信息系统的主要来源有两方面：第一个来源是市场的调研人员，他们收集有关市场的情况资料，供市场预测和研究分析之用；第二个来源是用户，就是指所有要购买产品的单位和个人，它向企业提出订货要求，以及对产品质量、性能等方面的要求等。这些原始数据输入到系统后，经过适当的处理，产生各种市场信息，有的存入相应的数据库中，有的输出给有关的部门或其它子系统。市场预测模型一个企业要作出正确的经营决策，预测和分析起着重要的作用。通过预测和分析，将市场中的未知状态转变为科学预测的期望值状态，使企业在一定程度上规避市场风险。在认真总结以往经验的基础上，不仅要加强定性预测和分析的主导作用，而且更要重视定量预测和分析的研究工作，特别是充分发挥计算机的作用，使定性预测分析和定量预测分析密切结合起来，创造一种崭新的，更符合产品市场和公司实际的科学预测和分析方法。一方面，随着中国宏观经济的发展，大屏幕显示器市场需求量的发展具有一定的延续性。另一方面，显示器为通用产品，各种品牌竞争激烈。显示器的固定配套用户比较少，所以屏幕显示器的研制和销售也具有某种不确定因素，即较难考虑它发展的因果关系。此外，显示器的市场需求量，受兼容PC机销售的支撑，有一定的季节波动，如一、二月像冬眠期一样销售迟缓，三月形势转为明朗，随后是在缓慢下滑中的维持状态，八月销售突然转旺，是受暑期购买兼容PC机高潮的影响。根据这一情况，本人认为预测方法宜采用两种方法：即时间序列分析法中的指数平滑法和季节性变动法。前者主要对短期的销售趋势进行预测，后者则着重预测季节性变化及长期的销售变化状态，弥补了短期预测的不足。用两种预测方法相结合就可以获得较好的预测效果。 1、用改进的指数平滑法预测短期销售趋势。利用指数平滑法可以较好地进行短期销售趋势预测。这种方法的基本原则是强调数据对预测值的作用，可以任意选择数据的权值，但是并未完全忽视远期数据的作用。指数平滑法的数学模型如下：F[,t+1]=F[,t]+α（V[,t]-F[,t]）　（3-1）又可以写成：F[,t+1]=αV[,t]+（1-α）F[,t]　（3-2）α——平滑系数，其值介于0与1之间（0<α<1）；V[,t]——第t个周期（年或月）的实际值；F[,t]——第t个周期（年或月）的预测值；式（3-1）中的F[,t]又可写成：F[,t]=αV[,t-1]+（1-α）F[,t-1]而　F[,t-1]=αV[,t-2]+（1-α）F[,t-2]……如此连续推算下去，然后再将不同期的预测值代入式（3-2），展开后得：F[,t+1]=αV[,t]+α（1-α）V[,t-1]+α（1-α）[2]V[,t-2]+…（4-3）式中α值的大小要根据实际情况选取，如果要加强数据的作用，α值可取得大些。假设令α=0.9代入上式，得：F[,t+1]=0.9V[,t]+0.09V[,t-1]+0.009V[,t-2]+…可以看出，数据在上式中起着主要作用，其余各项历史数据的作用按等比级数（公比为1-α）的权值迅速下降。因此，这种方法是加权滑动平均法的一种改进型，它可以通过α值的选择，改变权值调节数据的作用，同时也考虑到远期数据的作用。在实际运用中α值的选择，可根据经验来定，如果数据波动不大，图线较为平稳时，α值应取得小一点；如果数据波动较大，α值应取大一点，可令α=0.7～0.8。这样使预测值对实际值的变化能得到迅速的反应，从而减小预测值与实际值的偏差。现以显示器历年销售的历史数据为例，应用指数平滑法，分别按α=0.1和0.9计算1990—1996各年的预测值，如表3—1所示。指数平滑的预测值：实际值　预测值周期(年)　(百万元)　a=0.1　a=0.91987　1494.0　1494.0　1494.01988　1476.6　1494.0　1494.01989　1673.0　1492.0　1478.31990　1777.8　1506.7　1621.11991　1738.6　1533.8　1762.11992　2028.5　1554.3　1741.01993　2071.9　1601.7　1999.71994　2252.0　1648.8　2064.71995　2825.0　1709.1　2233.31996　2439.0　1820.7　2765.8图3—1所示为指数平滑法α取值不同的两条预测图线。可以看出：由于实际数据不稳定，波动较大，在这种情况下当α=0.9时，预测值图线比较接近于实际值；当α=0.1时，预测值图线只反映出数据变化趋势，与实际值偏差较大。指数平滑法是通过人工对α值的调节来加强不同时期的数据作用，能适应比较复杂的变化情况。要求历史数据也较少。指数平滑法是一种时间序列分析方法。时间序列是一个受随机因素影响而变化的序列。因此，它的预测不可能没有偏差。因此需要说明预测的精度问题，以便在选择预测方法时有一个比较的标准。如何来确定预测的精度？不能以某一次预测的准确与否作为评价预测方法的标准，而应从统计观点用平均值的办法来判断。现用平均绝对偏差和均方差两种衡量预测精度的方法予以说明之。两种方法的数学表达式如下：平均绝对偏差（MAD）：1　nMAD=──（ΣㄧV[,t]-F[,t]ㄧ）（i=1,2,3,…,n）　（3-4）n　i=1均方差（MSE）：1　nMSE=─[Σ(V[,t]-F[,t])[2]　（i=1,2,3,…,n）　（3-5）ni=1现以这两个标准，对表3—1中的指数平滑法相同数据选用两种α值（α=0.1和α=0.9）预测结果进行误差分析对比。如表3—2所示。从表3—2中采用两种标准计算的结果看，在该组实际数据的情况下，选用α=0.9的预测结果比α=0.1的预测结果精确。　误差分析对比：实际值　指数平滑法周期(年)(百万元)　a=0.1平均绝对偏差均方差a=0.9平均绝对偏差1987　1494.0　1494.0　0.0　0.0　1494.0　0.01988　1476.6　1494.0　17.4　302.8　1494.0　17.41989　1637.0　1492.3　144,7　20938.1　1478.3　158.71990　1777.8　1506.7　271.0　73441.0　1621.1　156.71991　1738.6　1533.8　204.7　41902.1　1762.1　23.51992　2028.5　1554.3　474.1　224770.8　1741.0　287.51993　2071.9　1601.7　470.1　220994.0　1999.7　72.11994　2252.0　1648.8　603.2　363850.2　2064.7　187.31995　2825.0　1709.11115.9　1245232.8　2233.3　591.71996　2439.0　1820.7　618.3　382294.9　2765.8　326.8总计　3919.4　2573726.7　1821.7总平均绝对差　391.9　182.2均方差1　257372.7指数平滑法：周期(年)　均方差1987　0.01988　302.81989　25185.71990　24554.91991　552.31992　82656.31993　5198.41994　35081.31995　350108.91996　106790.2总计　630430.8总平均绝对差均方差1　63043.12、用季节性变动法预测季节性需求变化指数平滑法虽能较好地反映短期的销售趋势，但不适用于长期预测。作为对短期预测方法的补充，我们采用季节性变动法预测大屏幕显示器季节性需求变化及长期的销售变化状态。大屏幕显示器容易受兼容PC机销量及其它诸因素的影响，其市场需求量呈季节性或周期性变动。为搞好均衡生产和适时供应，很有必要掌握其变动规律。大屏幕显示器需求的季节性变动有时候较为复杂，它既包括有趋势性变化（如需求量逐年增长），也可能包括有季节性变化，或者还有其它偶然性的变化（如国家政治、经济形势的突然变化）。因此，对这种变化状态的分析和预测，需要应用多种可行的方法进行综合分析。现仍以金星公司1995、1996年各月销售量为依据，如表3—3所示来预测后两年某时期的销售量。预测步骤：（1）标出数据点的分布图，确定变动的形式如图3—2所示，这组数据显示两种变动，一是具有较强烈的季节性变动，夏秋两季需求量大，冬春两季需求量小；一是趋势变动，产品需求量呈增长趋势。（2）确定长期趋势变动增长趋势变动的确定有两种方法（i）利用月平均增长率定点画出直线附图{图}根据表3—3的数据分别求出1995和1996年的月平均销售量：168895年月平均销售量=——=140.7百万元12237096年月平均销售量=———=197.5百万元12197.5-140.7每月的平均增长量=———————=4.73百万元/月12这个4.73百万元/月即为长期趋势变动。如果把月平均销售量算为年中（六月份）的销售量，则可在图3—3中给出A、B两点。其中A点为1995年6月，坐标Y值为140.7；B点为1996年6月，坐标Y值为197.5。连接AB直线即为长期趋势变动。（ii）应用最小二乘法，列出直线回归方程：假设直线方程为：Y=a+bx式中：回归系数　nΣX·Y-ΣX·ΣYb=──────────nΣX[2]-（ΣX）[2]ΣY－bΣXa=──────n将表3—3数据代入上两式得：24×55200-300×4058b=———————————=3.8924×4900-300[2]4058-3.89×300a=————————=120.4624则趋势数学模型为：Y=120.46+3.89x　（3-6）（3）计算趋势线的各月趋势值将各个月份值代入趋势模型式（3-6），得到各个月份的趋势值。全部计算值列入表3-3的（3）项。各个月份的趋势值是供计算季节性系数用的。（4）确定季节性系数季节性系数是用表3-3的（2）项被（3）项除所得的商。列出一月份季节性系数的算法为：30÷124.4=0.24其余类推。表中有24个月的季节性系数，是两个完整循环周期，因此应将每年对应的月份季节性系数进行平均，取其平均值，则各月的季节性系数值，如表3-4所示。表3—4季节性系数季节性系数月份　1995年　1996年　平均值1　0.24　0.56　0.402　0.39　0.93　0.663　1.44　1.11　1.284　1.22　1.48　1.355　1.27　1.19　1.236　0.99　1.31　1.157　1.88　0.96　1.428　0.98　1.10　1.049　1.23　1.52　1.3810　0.81　1.27　1.0411　0.64　0.50　0.5712　0.48　0.43　0.45（5）建立预测模型进行预测假设S[,t]为第t月的季节性系数，则第t月预测值为Y[,t]=（a+bX[,t]）S[,t]　（3-7）若欲求1997年7月的需求量预测值，则有：X[,t]=24+7=31S[,t]=1.42所以：Y[,t]=（120.46+3.89×31）×1.42=342.29百万元又，若求1998年1月的需求预测值，则有：X[,t]=24+12+1=37S[,t]=0.4Y[,t]=（120.46+3.89×37）×0.4=105.76万元以上论述的是指数平滑和季节变动两种预测方法的数学模型及其应用实例。需要指出的是：运用计算机进行预测主要在于数学模型的使用和改善预测的精度。使用计算机进行预测的优点在于它能准确地处理大量数据，能及时根据变化的条件经常修改模型，同时它还可以和其它系统相联，强化信息通讯。用计算机预测市场需求时应收集需求数据。一般来说统计数据越多越好，不太重要的情况下找七点即可，重要情况下至少找十二点，观察季节性需求形态至少要两年的数据。数据的时间跨度对预测是有影响的，跨度过长，季节性波动被掩盖。对于指数平滑法，输入计算机的是时间序列数据。输出的是通过指数平滑法计算后的下一周期的预测值。计算机程序应提供一预测表（ATABLEOFFORECASTS）。平滑系数α的变范围自0.1至0.9；另一方面，程序可以用最小平方法选择较佳的平滑系数，同时，还可以根据使用者指定的周期数来计算加权平均，这将有利于敏感性分析的进行。对于季节性变动预测法，输入计算的亦是时间序列数据，输出的是今后时期的季节性变化趋势。当市场需求情况出现峰和谷时，就要考虑季节性需求，一般来说季节性需求行为要求峰值在各个周期的同一时期出现，并且高峰需求必须超过平均需求的MAD/2（平均绝对偏差），季节性需求估值在计算机中以趋势线和季节系数来表达。市场研究和营销计划市场研究和营销计划的目的是进行充分的市场调查，制订合理的销售计划，从而在最大的限度上减少企业所承担的风险。市场研究和营销计划模块要完成以下三项工作：（1）、市场调查资料的分析，一般根据大屏幕显示器的竞争状况以及采用统计分析的方法来研究市场问题；（2）、利用销售预测的结果来制订销售计划。（3）、广告分析，以便于制订广告策略。

2. 定性预测法的案例分析

[编辑]案例一:定性预测法在销售预测中的应用[1]商业化程度日益加剧的当今世界，公司间的竞争越来越激烈，市场营销已成为公司经营与管理的重要环节，销售预测，即对预测期产品销售量、销售额所进行的预计和测算，是经智顶测的起点和基础。由于采用的手段和分析方法不同，销售预测可分为定性预测法和定量预测法。定性预测法不需要高度的统计手法求算而是以市场调查为基础，通过决策者的经验和价值判断进行预测，简单易行，适于基层企业。定量预测则是用各种变量构建的模型来表示需求和各种变量之间的关系。一般来说，量化程度较高的预测方法用于短期预测．而长期预测中往往采用定性的分折，较少采用量化手段，因为一个好的长期的经营规划取决于对公司产品需求的预测，几年中，我们公司根据市场需求状况在应用定性预测法进行销售预测实践中效果很好，为企业经营决策和产销活动提供了可靠的依据，具体做法如下：。一、采用部门主管集体讨论法预测这种方法是将销售主管集体讨论的看法和预测结果与统计模型相结合，形成对需求的集体预测。我们主要应用于新产品的研制开发期预测及公司发展的甲长期预测。虽然是以个人经验为基础，不如统计数字令人信服，但因为是新产品无法依循时间系列分析预测未来。应用这种方法凭着主管丰富的经验与敏锐的直觉预测市场，弥补了统计资料不足的遗憾。二、采用销售人员意见征集法预测销售员最接近消费者和用户，对商品是否畅销、滞销比较了解，熟悉消费者对所销商品规格、品种、式样的需求，所以我们公司在做年度销售计划时经常通过听取销售员的意见来预测市场需求。具体操作是先让每个销售员对下年度的销售最高值、最可能值、最低值分别进行预测。提出书面意见，由管理部门算出不同人员的概率值，然后再据此求出平均销售预测值，预测计算如下表: ，预测计算如下表:预测计算表  销售员  预测项目  销售量(件)  出现概率  销量×概率  A  最高销量  1000O  0.3  300  最可能销量  800  1.5  400  最低销量  500  0.2  100  期望值  800  B  最高销量  1000  0.2  200  最可能销量  700  O.5  350  最低销量  400  O.3  120  期望值  670  C  最高销量  900  0.2  180  最可能销量  600  0.6  360  最低销量  400  0.2  80  期望值  620  根据上表可算出销售量平均预测值为：X=∑X/n=(800+670+620)/3=696.7/件因为预测值源于市场，可靠性较大，能较实际地反映公司下年销售需求并且簿单易行。所以公司采用这种方法做年度销售预测至于销售员过高或低的预测偏差，预测中会相互抵销，总值仍较理想。另外，有些预测偏差可以预先识别并及时纠正。三、采用德尔菲法预测德尔菲法，1946年兰德公司首次用来做经济预测，后来被迅速广泛采用．它主要采用函询调查，依据系统程序由专家对所函询的问题独立判断．而后综合整理，匿名反馈可去，经过多次循环最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测结果．这种方法具有广泛的代表胜，较为可靠，但操怍过程复杂、花费时间较长我们公司只在做投资决策时应用。比如为买断一项专利技术产品——新型墙体保温材料，曾应用德尔菲法进行论证、分析，最终做出经营决策，具体实施过程如下：(1)组成十几人的专家小组，包括经销商、建筑师、开发商及市节能办、墙体办人员。(2)提出所要预测的问题及要求：产品性能优势、同类产品市场产品占有率、本产品市场预测及具体目标值等，并附所有背景材料，然后由上述人员做出书面答复。(3)每个专家根据已知材料提出本人预测意见并提出预测值。(4)将第一次判断意见汇总、列表、对比再发还回去修改和判断，逐轮收集意见并为专家反馈信息，经过三四轮，直到各个专家不再改变自己意见为止。(5)组织人员对专家意见进行综合处理，得出最终预测结论：该产品占有技术领先优势，适应节能保温政策要求，市场前景广阔，可以上马经营，生产实践证明：预测结论正确，当年销售额比预测值略高。四、采用消费者市场调查法预测这种预测方法是通过征询顾客或客户的潜在需求或未来购买计划的情况，在收集消费者意见的基础上分析市场变化，预测未来市场需求，我们采用过多种形式调查预测，比如在销售现场或访问客户时直接询问消费者的需求情况，要求销售员每月不少于一次；用电话询问客户，然后分类、总结、推算整个市场未来舞求趋势．调查对象相对集中时。发调查表征询意见销售中学生书刊等学习用品，公司即采用过全面征询意见法调查市场，先统计市县内各学校名单，再没计印刷调查意见预测表发给学生，然后对回收的调查信息进行分析，做统计汇总，咀确定销售的种类，价格等方向。这种来源于消费者的调查信息，直接反映了市场需求状况，可以有针对性地进行营销活动。在公司所进行的销售预测中，特别是中长期预测，我们通过应用上述几种定性预测法，取得了一定效果，为公司的经营央策提供了可靠的依据。几年来，公司销售额逐年增加。经营范围不断扩大。做到了有目标、有计划地开拓市场，经营状况呈良性上升趋势。事实上，企业如果想在市场竞争中取胜。有效地把握未来是十分重要的。应用于市场营销中的销售预测方法很多，至于如何应用还应根据实际情况而定。

3. 预测实例

（一）新的成矿区（带）的预测（以广西为例）（季克俭等，1989）
南岭地区的热液矿床主要与燕山期的岩浆作用有关。而广西燕山期的中酸性岩浆岩不很发育，在南京大学地质系编制的华南不同时代花岗岩分布图上仅有17个岩体，比相邻的湖南省和广东省的燕山期岩体少得多。但广西花岗岩体大多伴生热液矿床，并且，伴生热液矿床的岩体占总岩体数的比例很大，超过50%。这一比值大于或远大于相邻的湖南和广东等省。从三源热液成矿模式来看，这是合乎实际的。因为南岭地区热液矿床的矿源层（W、Sn、Pb、Zn等）主要为前泥盆纪碎屑岩，上古生界以碳酸盐岩为主的地层透水和含水性好，为水源层。除东北边缘和东南部外，广西的大部分地区广泛分布着产状相对较平缓的上古生界。这就是说，广西大部分地区水源层和矿源层叠置在一起，当有岩浆侵入，即可形成三源区，产生成矿热液，形成热液矿床。

图14-6 西－棕矿带纵向地质剖面略图

（据吴永乐等，1987）
1—寒武系中－上统；2—燕山早期黑云母花岗岩；3—含矿石英大脉；4—含矿石英脉带；5—各矿床主要工业矿体上界连线；6—各矿床主要工业矿体下界连线；7—各矿床主要工业矿体最好部位连线

图14-7 珊瑚钨锡石英脉地质剖面图

（据朱焱龄等，1981）
1—东岗岭组灰岩；2—郁江组砂岩、灰岩（上段）；3—郁江组砂岩（下段）；4—那高岭组砂页岩；5—莲花山组砂岩；6—正断层；7—钨锡石英脉；8—脉组编号
广西境内花岗岩分布的规律性极其明显，它几乎总是产于背斜的轴部或其附近。如前所述，岩浆在上侵过程中，若遇含水层，则失去上升能力，故只能在缺乏含水层的背斜轴部或其附近，岩浆侵位较高。

图14-8 盘古山钨铋矿床地质剖面示意图

（据夏宏远等，1991）
1—上泥盆统砂岩夹板岩；2—震旦—寒武系千枚岩、板岩；3—燕山期花岗岩；4—不整合地层界线；5—断层；6—含矿石英脉及编号
既然广西大部分地区水源和矿源并存。因此，热液矿床预测的关键是预测隐伏岩体，而岩体是沿背斜轴部分布。所以，背斜群带是热液矿床成矿的远景带。广西境内明显的背斜群带有：①那坡－大新－南宁－贵县－贺县背斜群带，在该带上分布有钦甲、昆仑关、那六、贵县、西山、花山和姑婆山岩体，它们几乎都伴生钨、锡、铅、锌等热液矿床；②横县－马山－南丹背斜群带，在该带上分布有昆仑关、大明山、拉么和大厂及芒场岩体，它们也都伴生热液矿床；③象州－阳朔－灌阳背斜群带，在该带中已知栗木岩体伴生有热液钨锡和铅锌矿床。在以上3个背斜－岩浆岩带中，根据孙德梅等以布格重力异常为基础推断的隐伏花岗岩体分布图（图14-9）不仅明显存在上述3个岩浆岩带，而且，还有隐伏岩体，如在①带中的镇龙山（ⅩⅢ′）、贵县（ⅩⅢ）和金秀（Ⅸ）隐伏岩体，在②带中有大明山（Ⅻ）和大厂（Ⅺ）隐伏岩体，在③带中有驾桥山（Ⅶ）、海洋山（V）和东山（Ⅳ）隐伏岩体。如前所述，这些地区已有矿源和水源，若有隐伏岩体，则三源齐备，很可能有隐伏热液矿床。如南源洞有矽卡岩，是热源的重要标志，深部有一定规模的隐伏岩体。还有Sn的重砂异常，并位于三源重叠部位，是较理想的热液成矿远景区；④周鹿－巴马－凌云－隆林背斜群带，该带由于工作程度低，未发现成型的钨、锡、铅、锌矿床，故未被人们重视，但从三源热液成矿模式来看，该带是和其它背斜－岩浆岩带具有极相似的特征，为背斜群带，有燕山期花岗岩体出露，岩体附近或背斜核部热液矿化和蚀变明显，根据重磁资料推断也有大的隐伏岩体存在。该带与上述三带的差异是：本带背斜核部地层为泥盆系和石炭系，其它三带大多为寒武系或泥盆系；本带的侵入岩体规模较小，在1:200万地质图上虽表示了7个岩体，但尚未查明伴生成型热液矿床（图14-10）。本带背斜核部地层稍新些，这是桂西北地区的特点，大厂－芒场地区背斜核部地层也为泥盆系。本带背斜核部地层稍新表明，本带的矿源层深度比其它带要稍大一些。因此，热液矿床产出的部位比其它带离地表的深度要大一些。因为，本带也是具备形成热液矿床的背斜－岩浆岩带，具有矿源、水源和热源共存区。因此，存在热液矿床的可能性是很大的。从布格重力异常图来看，周鹿－凌云不只存在一个隐伏岩体，而是一整个隐伏岩体带，该带地质构造条件与大厂－芒场很相似，都处于构造变异部位，大厂－芒场本身处于北北西向断裂褶皱带，而东侧均为北东向断裂褶皱带，所以，岩体和热液矿床明显受北北西和北东二组断裂控制。周鹿－凌云带的北侧以近南北向的断裂褶皱为主，南侧以北西和北东向的断裂褶皱带为主。故本带发育南北、北东和北西三组断裂，控制了三组不同方向的岩脉。二个带中的花岗岩主要呈岩脉或岩脉群产出，脉体的规模相近，岩性相同，都产于背斜的轴部和附近。凌云地区卫星照片解释的影像特征和大厂－芒场地区很相似。广西境内侵入泥盆系及其附近的花岗岩几乎都伴生热液矿床，如钦甲、大明山、大厂、芒场、昆仑关、镇龙山、西山、花山、姑婆山、栗木等岩体。周鹿－凌云一带的岩体也侵入泥盆系或石炭系，因此，该带不仅可能是热液矿床成矿远景带，而且，也可能为与大厂－芒场相似的（产出矿床规模大、数量多的）重要有色金属和贵金属成矿带。但本带位于相对下降的断块中，剥蚀程度比大厂地区弱一些。如有热液矿床存在，则出露地表的矿体相对比大厂地区少，矿体产出的深度相对要大一些。也许这就是本带岩体目前仍属非伴矿岩体的重要原因之一。

图14-9 广西推断隐伏花岗岩体分布图

（据孙德梅等）
1—出露燕山期花岗岩体；2—出露印支期花岗岩体；3—出露海西期花岗岩体；4—出露加里东期花岗岩体；5—出露雪峰－四堡期花岗岩体；6—推断隐伏花岗岩；7—布格重力异常等值线（mGal）

图14-10 广西燕山期花岗岩体分布示意图

（据季克俭等，1989）
1—伴生热液矿床岩体；2—不伴生热液矿床岩体
（二）成矿远景区的预测和优选（以辽北－冀北地区金矿为例）
1.热液金矿床的分布规律
金矿床分布与矿、水和热三种源的密切关系，在华北陆块北缘表现得十分明显。金矿床集中产于太古宙绿色岩系内，其数量占金矿床总数的71%，还有相当大一部分矿床虽不直接产于太古宙绿色岩系中，但在其附近岩系产出。太古宇是金矿床的矿源体，因此，金矿床集中产于矿源体中或其附近；金矿床大多产于岩体附近和岩体中，占已知矿床数量的86%。岩体是形成金矿床的热源，因此，可以说，绝大多数金矿床赋存于热源体中或其附近；几乎所有金矿床都产于中生代盆地的边缘或元古宙等碳酸盐岩地层为主的层位中或其附近。这些地层都是透水和含水的地层，是水源体，也就是说，金矿床几乎都分布在水源体的边缘及其附近。
金矿床受矿源、水源和热源的联合控制，非三源区不可能是金矿床集中区。如赞皇、吕梁等地区，区内虽有较大面积的太古宇出露，即有较普遍的矿源存在，但缺乏热源等，故未引起矿源的活化、迁移和富集等。由此可见，根据单一的源很难判断金矿的成矿远景，因为，金矿的形成不是仅受某一种源控制。单有矿源分布的地区或水源分布的地区或热源分布的地区，既可能有金矿床产出，又可能无金矿床存在，这取决了三种源是否共存及空间配置，如在呈北北东向分布的大兴安岭－太行山燕山期构造－岩浆带中，岩浆岩普遍较发育，但在以上古生界和中生界为主的北部地区（有热源和水源，但矿源缺乏或不足），故无金矿床；而在有太古宇的南部地区（有矿、水和热三种源）有较多金矿床产出。
金矿床集中分布于矿、水和热三种源的交汇部位。只有三源汇聚区才是热液的生成区，只有热液的生成区才是热液矿床的形成区，因此，金矿床必然集中分布于三源交汇部位。根据华北陆块北缘五省中型以上金矿床产出的三源条件统计，产于三源交汇部位的矿床占81.5%（表14-1）。
表14-1 华北陆块北缘五省中型以上金矿床产出条件统计


辽西－辽北地区和冀北地区中型及中型以上金矿床与太古宙矿源岩、燕山期热源体和中生代－元古宙水源层的关系列于表14-2、14-3。由表可见，辽北－冀北地区共有中型以上金矿床31个，其中绝大多数矿床为三源交汇区，未查出太古宙矿源体、燕山期热源体和中生代－元古宙水源体的矿床各一个。这一统计资料清楚表明，金矿床的产出较严格地受三源条件控制。
表14-2 辽西－辽北地区中型及更大规模金矿床与三源的关系


表14-3 冀北地区中型以上金矿床与三源的关系


2.辽北－冀北地区金矿的三源成矿模式
根据区内金矿床的基本地质特征和矿、水和热三种源的情况，我们编制了适用于地质找矿的三源成矿模式图（图14-11）。图上按3种源的数量和空间位置划分出：3种单源区（Ⅰ－1为单一的热源区，I-2为单一的矿源区，I-3为单一的水源区）；3种二源区（Ⅱ－1为矿源和热源区，Ⅱ－2为热源和水源区，Ⅱ－3为矿源和水源区）；5种类型的三源区，虽然各矿床中的矿源，水源和热源地质体基本相同，仍可分出5种组合类型（图14-12）：Ⅲ－1矿区或矿田以太古宇为主，其上有中、新元古代（—中生代）的凹陷型盖层，在盖层中或其附近还有侵入体。凹陷型盖层中的相对下陷区为水源区，其附近就是矿源和水源的并存区，当热源体侵入时就变成三源交汇区，易于成矿。这一类型金矿床的代表为金厂峪、牛心山、峪耳崖、排山楼和东坪等，还有与本区紧邻的夹皮沟。金矿床主要产于太古宙基底中，从基底与盖层接触界面向远离界面的基底方向大致依次排列：毛家店、排山楼、铧尖、牛心山、金厂峪等矿床；其次，金矿床也产于盖层中，如产于石英岩中的柏杖子，产于碳酸盐岩层中的长城和清河沿；还有产于燕山期岩体中的金矿床，如产于侵入太古宙岩体中的牛心山矿床和产于侵入盖层岩体中的峪耳崖等矿床。由此可知，本类型是金矿床产出的重要的三源地质体组合类型之一，属本类型的金矿床种类多、数量多、规模大；Ⅲ－2矿区或矿田以太古宇或古元古界为主，局部有中生代盆地或元古宙地层的残留体，还有侵入体，即区内有矿、水和热三种源，是有利的金矿成矿区。属这一类型的金矿床有辽宁的五龙、四道沟和冀东的高家店等矿床；Ⅲ－3矿区或矿田中央为太古宇，边缘为中生代盆地，区内有一定数量的燕山期岩体，因此区内有较多的三源交汇区，具良好的金矿成矿条件，属本类型的有东坪－小营盘、金厂沟梁等矿田和大营子矿床等；Ⅲ－4矿区或矿田产于以中生代盆地为主地区，局部出露小范围的太古宇和燕山期的岩体，具较好的三源条件，本类型矿田的代表为红花沟－莲花山金矿田；Ⅲ－5矿区为中生代盆地，有燕山期的脉岩，深部有结晶基底，具备三源条件，其代表为辽宁红石砬子金矿床。
5种三源组合类型可归纳为二类：矿源体和水源体并列，叠加热源体，即组合类型Ⅲ－1；上为（中生代等）盆地、下为（太古宙）基底，或上为水源，下为矿源，并叠加热源体，如Ⅲ－2至Ⅲ－5，它们之间的差异在于成矿深度和剥蚀程度，从Ⅲ－2至Ⅲ－5，成矿深度由深变浅或剥蚀程度由大变小。
3.辽北－冀北地区金矿的三源预测
根据辽宁省和河北省的1:50万地质图，我们编制了1:100万的辽北－冀北地区金矿的三源成矿预测图（图14-13见插页）。在该图上，把太古宇作为矿源，把中生代盆地（和古生代及元古宙地层）等作为水源，把燕山期的岩浆岩作为热源。并尽可能地圈出直径为5～10km圆形三源预测区。
全部三源预测区都列入表14-4，预测区后面括号内的数字表示预测区内已知金矿床的数量。全区共圈出189个预测区，其中已有金矿床的预测区47个，尚未发现金矿床的预测区为142个。前者占1/4，后者占3/4。这两种预测区均具有找矿前景。区内共有金矿床106个，在三源预测区中，已知金矿床为68个，占全区金矿床的64%，而有金矿床的三源预测区的面积约占全区的5%，由此可见，金矿床集中分布在三源预测区中，特别是大、中型金矿床几乎都处于三源预测区中。

图14-11 辽北－冀北地区金矿三源成矿模式图

1—中生界（水源之一）；2—中新元古界（水源之一）；3—太古宇（矿源）；4—燕山期花岗岩类（热源）；5—除Mz、PT、AR的其它时代地层或岩石；6—断裂；7—金矿床；8—矿、水和热三种源的不同组合类型

图14-12 不同三源地质体组合类型及金矿床分布示意图

Ⅲ－1—中新太古代矿源体中地堑式水源体（J-Pt2-3）；Ⅲ－2—太古宙或古元古代矿源体中残留的中生代水源体；Ⅲ－3—出露于中生代盆地之间的较大太古宙矿源体；Ⅲ－4—中生代盆地中有局部小范围太古宙矿源体出露；Ⅲ－5—中生代盆地中燕山期的脉岩。矿源体：AR—太古宇；Pt1—古元古界；水源体；Pt2-3—中新元古界；J—侏罗系；热源体； —印支期花岗岩； —燕山早期花岗岩； —燕山晚期流纹斑岩。○金矿床
此外，在预测图上对与本区地质条件相似的内蒙古赤峰地区进行了预测，圈出了16个预测区，虽未予以编号和定名，但它们也都是三源预测区，同样具有找矿前景。
图14-13 冀北—辽北地区金矿“三源”成矿预测图

交代热液成矿学说——热液矿床成因的佐证

表14-4 辽北－冀北地区金矿的“三源”预测区


从金矿床的三源热液区域成矿模式图上可以看出，全区共分11种区段，其中6种区段（3种单源区和3种二源区）通常无金矿床，5种三源区都有金矿床，但矿化程度有强弱之分。在矿化程度强的区段中，矿床数量多，规模大，如图Ⅲ－1和Ⅲ－3；在矿化程度弱的区段中，矿床数量少，规模小，如Ⅲ－5。属中等矿化程度的为Ⅲ－2和Ⅲ－4。
属Ⅲ－1组合类型的预测区有河北上营－刘家口，李家窝铺－古道、烟筒－隆化、周杖子－星干河、大桥，辽宁的章党－黄旗寨、海棠山、下满井－大土城子、北镇、锦县－娘娘宫、二龙－迟家杖子。
属Ⅲ－3组合类型的预测区有北京密云、河北丰宁、山海关，辽宁的阜新、医巫闾山、建平，可能还有栾平、承德、迁安等。
属Ⅲ－2组合类型的预测区有辽宁的大扁道子、四花顶子、争顶子、达营子、大营子、迷力营子、建平和绥中，河北的抚宁、周杖子、苗杖子等。
属Ⅲ－4组合类型的预测区有河北的洼子店、克勒沟、朝阳湾、丰宁北部和隆化北部，辽宁的伸家沟（宁城）、黑山等地区。
属Ⅲ－5组合类型的预测区有河北的龙门山（绥中）、西太尖（兴隆）、偏桥子（承德）、喜峰寨（赤城）、下店（平泉）、白草岭（平泉）、付家沟，辽宁铁营子（建平）等。

4. 预测分析的介绍

预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。

5. 预测分析法的介绍

预测分析法是根据客观对象的已知信息而对事物在将来的某些特征、发展状况的一种估计、测算活动。运用各种定性和定量的分析理论与方法，对事物未来发展的趋势和水平进行判断和推测的一种活动。