《统计预测与决策》word版.doc

预测：根据过去和现在估计未来，预测未来统计预测：用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测，并计算概率置信区间统计预测三要素：实际资料是依据，经济理论是基础，数学模型是手段影响预测的因素：费用的高低，预测方法的难易程度，预测结果的精确程度按预测方法分类：（1）定性预测法：通过预测者所掌握的信息结合各种因素对事物的发展前景做出判断，并将判断定量化（2）回归预测法：研究变量与变量之间相互关系的数理统计方法，从一个值或几个自变量的值去预测因变量的值（3）时间序列预测法：考虑变量随时间变化发展规律并用该变量以往的统计资料简历数学模型做外推按预测时间分类：近期预测，短期预测，中期预测，长期预测预测方法的选择：考虑合适性、费用和精确性各种预测方法特点：（1）定性预测法：短期、中期、长期，适用于对缺乏历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测，需做大量的调查研究工作（2）一元线性回归预测法：短期、中期，适用于自变量与因变量两个变量之间存在着线性关系，需为两个变量收集历史数据（3）多元线性回归预测法：短期、中期，适用于因变量与两个或两个以上自变量之间存在着线性关系，需为所有变量收集历史数据（4）非线性回归预测法：短期、中期，适用于因变量与一个或多个自变量之间存在某种非线性关系，必须收集历史数据，并用几个非线性模型实验（5）趋势外推法：中期、长期，适用于当被预测项目的有关变量用时间表示时，用非线性回归，只需要因变量的历史数据，但用趋势图试探是费时统计预测研究步骤：（1）确定预测目的（2）搜集和审核资料（3）选择预测模型和方法（4）分析预测误差、改进预测模型（5）提出预测报告定性预测的优缺点：优点在于注重事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单迅速，省时、省费用；缺点在于易受主观因素影响，比较注重人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其缺乏对事物发展做数量上的精确描述定量预测的优缺点：优点在于注重事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度做数量上的描述，更多的依据历史统计资料，较少受主观因素的影响，可以利用电子计算机对统计发放和数学方法做大量计算处理；缺点在于比较机械，不以灵活掌握，对信息资料的质量和数量要求较高，且不易处理有较大波动的信息资料，更难以预测事物质的变化德尔菲法的特点：（1）反馈性：表现在多次作业、反复、综合、整理、归纳和修正，但不是漫无边际，而是有组织有步骤的进行（2）匿名性：免除心理干扰影响（3）统计性：对各位专家的估计或预测数进行统计，然后采用平均数或中位数统计出量化结果德尔菲法的优缺点：优点在于（1）加快预测速度，节约预测费用（2）获得各种不同但有价值的观点和意见（3）适用于长期预测和对新产品的预测，在历史资料不足或不可测因素较多时尤为适用 缺点在于（1）对于分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠（2）责任比较分散（3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际厂长（经理）评判意见法优缺点：优点在于：（1）迅速、及时和经济（2）发挥集体智慧，是预测结果比较准确可靠（3）不需要大量统计资料，更适用于不可控因素较多的产品进行销售预测（4）市场发生变化时可以立即修正 缺点在于：（1）结果用一首主观因素影响（2）对市场变化、顾客愿望等问题了解不细，预测结果一般化估计量要求：好的估计量满足一致性、无偏性和有效性.定性分析注意事项：在运用时注意它的作用与范围，超过这个范围去推断或预测，可能会得到错误结论.直线回归适用范围：只适宜做中、短期预测，不宜于做长期预测关于对数据资料的要求问题：（1）关于数据资料的准确性问题（2）关于数据资料的可比性和独立性问题（3）关于社会经济现象基本稳定的问题正确应用回归分析方法注意事项：（1）用定性分析判断现象之间的依存关系（2）避免回归预测的任意外推（3）应用合适的数据资料长期趋势因素（T）：反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向，在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势，也可以表现为类似指数趋势或其它曲线趋势的形式。分析预测经济现象的长期趋势对于正确预测经济现象的发展具有十分重要的意义季节变动因素（S）：经济现象受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动，既包括受自然季节影响所形成的波动，也包括受工作时间规律如每周5天工作制等所形成的波动。季节波动和周期波动的区别在于季节变动的波动长度固定，而周期变动的长度一般不一样周期变动因素（C）：也称循环变动因素，它是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动，如国内生产总值、工业产值指数、股票价格等大多数经济指标，都具有周期变动特征不规则变动因素（I）：也称随机变动，收各种偶然因素影响所形成的不规则波动，如股票市场突然出现利好或利空消息的影响使股票价格产生的波动等趋势模型的选择：趋势外推法主要利用图形识别法和和差分法计算，进行模型的基本选择一次移动平均法的优缺点：优点在于计算简单；缺点在于需保存的历史数据比较多，且n的大小不容易确定指数平滑法：从移动算术平均法演变而来，优点是不需要保留较多的历史数据二次指数平滑法：也称双重指数平滑，它是对一次指数平滑值再进行一次平滑，用平滑值对时序存在的线性趋势进行修正，因此也称线性二次指数平滑二次曲线指数平滑法的选择：对于非线性增长的时间序列，采用二次曲线指数平滑法比线性指数平滑法更为有效温特线性：同时修正时间序列数据的季节性和倾向性，用于对既有倾向性变动趋势又有季节性变动的时间序列进行预测自适应过滤法：在原始数据的基本模式比较复杂时使用（具有长期趋势性变动或季节性变动的确定型时间序列），常常可以去的由于指数平滑法和移动平均法的预测结果。而对于权数的处理可以说突破了一切约束，不但可以出现负数，而且还允许权数之和不等于自适应过滤法的优点及应用准则：优点：（1）方法简单易行，可采用标准程序上机处理（2）需要数据量较少（3）约束条件较少（4）具有自适应性，能自动调整权属，是一种可变系数的模型 应用准则：（1）主要适用于水平的数据，对于有限性趋势的数据，可以采用差分方法来消除数据的趋势（2）当数据波动较大时，在调整权数之前，对原始数据值做标准化处理，可加快调整速度，是权数寻索收敛于“最佳”的一组权数，并可使用学习常数k的最佳值近似于1/p，从而使自适应过滤法更为有效单变量时间序列的干预模型：在时间序列模型中间加进各种干预变量的影响，因而要分析干预影响的部分和剔除干预影响的时间序列部分干预分析模型的建模步骤：（1）利用干预影响产生前的数据，建立一个单变量的时间序列模，然后利用此模型进行外推预测，得到的预测值作为不受干预影响的数值（2）将实际值减去预测值，得到受干预影响的具体结果，利用这些结果估计出干预影响部分（3）利用排除干预影响后的全部数据，识别与估计出一个单变量的时间序列模型（4）将干预影响部分与单变量的时间序列模型结合，求出总的干预分析模型灰色预测的概念：一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测灰色预测的四种类型：（1）灰色时间序列预测：用观察到的反应预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间（2）畸变预测：通过灰色模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内（3）系统预测：通过对系统行为特征指标简历一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间相互协调关系的发展变化（4）拓扑预测：根据原始数据绘制曲线，在曲线上按定值寻找该定值发生的所有时点，并以该定值为框架构成时点数列，然后建立模型，预测该定值所发生的时点状态空间模型简述：是动态时域模型，以隐藏着的时间为自变量，包含两个模型：一个是状态方程模型，反应动态系统在输入变量作用下在某时刻所转移到的状态；而是输出方程模型，将系统在某时刻的输出和系统的状态及输入变量联系起来。状态空间模型按所受影响因素的不同，分为确定性状态空间模型和随机性状态空间模型；按数值形式，分为离散状态空间模型和联系状态空间模型。状态空间模型是描述动态系统的完整模型，它表达了由于输入引起系统内部状态的变化，并由此使输出发生变化。预测精度的含义：指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣影响经济现象的可预测性因素：（1）总体的大小：总体越大，在其他条件不变的情况下，预测的精度越高。根据统计学中的大数定律，总体所包含个体的数量越大，则该现象的预测误差越小，反之亦然（2）总体的同质性：在其他条件相同的情况下，总体的同质性越好，预测精度越高，反之亦然（3）需求弹性：在其他条件相同的情况下，需求弹性越小的商品，其需求预测的精度越高（4）竞争的激烈程度：在其他条件相同的情况下，竞争程度越激烈，其预测越困难影响预测误差大小的因素：（1）模式或关系的识别错误（2）模式或关系的不确定性（3）模式或现象之间关系的变化性时间序列预测模型的预测精度：选择预测模型的标准除了精确度意外，还有成本和方法的复杂性。预测的精度会随以下三个条件的不同而不同，即时间范围、数据类型和精度测定方法。选择合适的时间序列方法需要考虑三方面的因素，即预测环境、预测时期长短和用户组成决策系统的基本因素：（1）决策主体（2）决策目标（3）决策对象（4）决策环境决策的种类：（1）按照决策问题所处的条件，分为确定型决策、不确定行决策和对抗型决策（2）按照为提的性质，分为程序化决策和非程序化决策（3）按照决策涉及的范围，分为总体决策和局部决策（4）按照决策过程是否运用数学模型来辅助决策，分为定性决策和定量决策（5）按照决策目标的数量，分为单目标决策和多目标决策（6）按照决策的整体构成，分为单阶段决策和多阶段决策风险型决策的概念：根据预测各种事件可能发生的先验概率，然后再采用期望效果最好的方案作为最优决策方案不同标准的决策方法：以期望值为标准的决策方法、以等概率（合理性）为标准的决策方法和以最大可能性为标准的决策方法等以期望值为标准的决策方法：以收益和损失矩阵为依据，分别计算各可行方案的期望值，选择其中期望收益值最大（或期望损失值最小）的方案作为最优方案以等概率（合理性）为标准的决策方法：由于各种自然状态出现的概率无法预测，就必须假定几种自然状态的概率相等，即p=1/n不确定型决策方法分类：决策者能掌握可能出现的各种状态，但不能估计各自然状态出现概率时的决策，称为不确定型决策（1）“好中求好”的决策方法：也称为乐观决策准则，或“最大最大”决策准则（2）“坏中求好”的决策方法：也称为悲观决策准则，或“小中取大”决策准则（3）系数决策方法：是对“好中求好”和“坏中求好”决策准则进行折衷的一种决策准则（4）“最小的最大后悔值”决策方法：所谓后悔值，就是所选方案的收益值与该状态下真正的最优方案的收益值（5）等概率决策方法各种决策方法的比较：“坏中求好”的决策方法主要由那些比较保