关於预测问题，我这是最後一篇，因为很多观点已经重复，而且不少人都提出 关於预测问题的看法。如果无法了解其中问题的关键因素，那也实在不是我的问题。 所有的预测都是建立在过去的资料累积与模型假设上，只要你能搞一个跑的 动的模型，跟收集足够的参数资料，你就一定可以跑出预测数据。跑出预测数据 是一回事，但你的预测准确与否又是另外一回事。所有拿参数跑模型做预测的人 都会知道一个原则，模型本身存在基本假设，只要基本假设跑掉，你的预测也会 跟着跑。这也是很多预测最後不准的原因，要就是假设条件改变、不然就是假设 条件根本不成立或着假设条件与现实不合。另外还有一个问题就是模型能够提供 影响预测数据的变数是有限的，很多时候跑出一个模型预想范围外的变数，轻则 整组数据跑掉要调整，重则整个模型变成废物完全不能用。而不可测变数会随预 测时间范畴的扩大而增加，也就是预测时间范畴越长变数越多，命中率也越低。 以当今的模型系统跟资料累积，预测一年後的数据都还需要几次调整才能够接近， 五年则是因为诸多组织的习惯而变成上限(各种企业、政府组织的发展计画)， 实际上在做预测时五年也都是概估而且常常会计画途中修正，那种命中率几乎 已经是接进猜测，当你把时间点拉到10年、20年时那种时各种不可测变数会让 你的模型预测等同猜测，因为变数太多了多到不知道如何测起。 你举的例子就是最好的实例，中共的交通部门无法预测到日後会发生钜变以致於 预测失效，此点就是长期预测出现不可预测变数的例子。 第二个例子则是假设经济持续成长，但现实是经济常常在不惊异处出现变化， 既然经济在实际上不可能总是成长，此种假设的预测就有期限制。 另外还有一个第三点，那是最惨的状况，就是你的模型预测状况根本是个虚假的 因果关系，此点不是没有发生过。万一你用的模型是此种类型，那你预测期越长 死的将会越难看，拿一个虚假的因果关系做长期预测只会搞倒你的模型，而不是 成功预测未来。 公共政策由於牵扯到当下资源分配的问题，因此很忌讳拿长期来说当作理由 有人或许会说那叫同头痛医头脚痛医脚，但现实上由於资源稀缺因此难以让 你在公共政策决策时用那个命中率奇低无比的长期预测去当作决策的目标。 凯因斯的名言「长期而言，我们都死了(in the long run we are all dead)」 在公共政策决策时有其道理，因为资源有限而长期预测未必准确，因此公共政策 必须专注於处理眼前的状况，而非追求虚幻的未来问题。 PS要是有人可以做出一个准确预测20年後情况的模型，无论是哪个学科 他必定会留名青史，而且拿诺贝尔奖易如反掌。 ※ 引述《bxdfhbh (bxdfhbh)》之铭言： : 标题: Re: [转录][ ] 毛治国：高运量捷运 不再兴建 : 时间: Thu Jun 12 13:02:43 2008 : → bxdfhbh:首先，如果不发生大的政策调整（台湾解严后就没有发生过， 06/12 13:05 : → bxdfhbh:也不大可能发生）那么就可以做一定精度下的预测。第二， 06/12 13:05 : → bxdfhbh:只要经济不衰退，将来的交通量，只会增长，不会降低，你按 06/12 13:06 : → bxdfhbh:今天的交通量，或者5年的交通量来做，那么5年结束后，肯定 06/12 13:06 : → bxdfhbh:拥挤，肯定不够用。头痛医头脚痛医脚，交通建设只会滞后。 06/12 13:07 : → bxdfhbh:你按照今天的交通量，认为某地只能修轻轨，而不能修捷运， 06/12 13:08 : → bxdfhbh:那么5年后你可能拆掉轻轨改捷运吗？就算可以也是巨大浪费 06/12 13:08 : → bxdfhbh:啊！ 06/12 13:08 --

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