建立一个有效的定性经测模型是管理者在制定战略决策时常遇到的问题。定性经济预测模型可以帮助管理者预测市场走势、竞争对手行为、政策影响等因素，从而做出科学的决策。
下面是建立有效定性经济预测模型的步骤和方法：
确定研究目标：首先，确定研究的目标和范围，明确需要预测的变量或因素，以及预测的时间跨度。
数据收集：收集相关数据，包括历史数据、市场数据、行业数据、政策数据等，以建立模型所需的数据集。
确定影响因素：分析可能影响预测变量的因素，包括内部因素和外部因素，如市场需求、竞争情况、政策变化等。
选择模型类型：根据研究目标和数据情况，选择合适的定性预测模型，如Logistic回归、决策树、支持向量机等。
模型建立：利用选定的模型对数据进行建模和训练，调整模型参数以提高预测准确度。
模型评估：使用历史数据对模型进行评估和验证，检验模型的预测准确度和稳定性。
模型优化：根据评估结果对模型进行优化和改进，提高预测的准确性和可靠性。
应用预测：将优化后的模型应用于实际预测中，监测预测结果，并及时调整策略。
案例说明：一家电子产品公司想预测下一季度的销售情况，他们利用历史销售数据、市场需求数据、竞争对手数据等建立了一个Logistic回归模型。经过模型验证和优化，他们成功预测了下一季度的销售情况，并及时调整了生产计划和市场策略。
综上所述，建立有效的定性经济预测模型需要明确目标、收集数据、确定影响因素、选择模型、建立模型、评估模型、优化模型和应用预测。通过科学的方法和有效的模型建立，管理者可以更准确地预测未来的经济情况，从而做出更明智的决策。