经济预测章学习教案

1、会计学1经济经济(jngj)预测章预测章第一页，共42页。第1页/共41页第二页，共42页。第2页/共41页第三页，共42页。第3页/共41页第四页，共42页。第4页/共41页第五页，共42页。第5页/共41页第六页，共42页。第6页/共41页第七页，共42页。第7页/共41页第八页，共42页。12( ),( ),.,( )nXXX12( ),( ),.,( )nXXX12,.,nx xx1122Xx,Xx,.,Xxnn121122(x ,x ,.,x )=P(Xx ,Xx ,.,Xx )nnnF12,.,nX XX第8页/共41页第九页，共42页。2.3 2.3 多维随机变量多维随机变量 如

2、果二维随机变量如果二维随机变量(X,Y)(X,Y)的联合分布函数的联合分布函数F(x,y)F(x,y)中令中令 , ,由于由于 为必然事件，为必然事件，故可得故可得 这是一个分布函数，被称为这是一个分布函数，被称为X X的边际的边际(binj)(binj)分布，记为分布，记为 类似地，类似地， F(x,y) F(x,y)中令中令 , ,可得可得Y Y的边际的边际(binj)(binj)分布为分布为+y Y+ lim(x,y)=P(Xx,Y+)=P(Xx)yF()=(,+)XFxFx( )=( ,+)YFyF y+x 第9页/共41页第十页，共42页。2.3 2.3 多维随机变量多维随机变量 通

3、过边际通过边际(binj)(binj)分布函数，可以得到分布函数，可以得到随机变量的期望、方差、偏度和峰度。随机变量的期望、方差、偏度和峰度。 x,y x,y的协方差为的协方差为 x,y x,y的相关系数为的相关系数为 注：协方差和相关系数度量的仅仅是线性注：协方差和相关系数度量的仅仅是线性相关关系。相关关系。cov(x,y)=E(x- )(y- )xycov(x,y)(x,y)=xycorr 第10页/共41页第十一页，共42页。2.3 2.3 多维随机变量多维随机变量 离散随机变量的在离散随机变量的在Y= Y= 的条件下，的条件下，X X的条件的条件分布为：分布为： 连续型随机变量的在连续

4、型随机变量的在Y=yY=y的条件下，的条件下，X X的条的条件分布函数件分布函数(hnsh)(hnsh)和条件密度函数和条件密度函数(hnsh)(hnsh)分别为：分别为： ， (X=x ,Y=y )= (X=x= )=1,2,.()ijijiji jjjPppPY yiP Yyp， jY-(u,y)(x)=(y)xYpFydup(x,y)(x)=(y)Yppyp第11页/共41页第十二页，共42页。12, ,.,nx xx12, ,.,nx xx=11=TttyyT221(- )=Ttty yT22=1(y -y)=1TttsT 第12页/共41页第十三页，共42页。2.4 2.4 统计统计

5、(tngj)(tngj)量量 样本标准差：样本标准差： ， 样本偏度：样本偏度： 样本峰度：样本峰度： 21(- )=Ttty yT2=1(y -y)=1TttsT 3=131(- )=TttyyTS4=141(- )=TttyyTK第13页/共41页第十四页，共42页。2.4 2.4 统计统计(tngj)(tngj)量量 设设 独立同分布于标准正态分独立同分布于标准正态分布布N(0,1)N(0,1)，则，则 = = 的分布称为自由的分布称为自由度度为为n n的的 分布，记为分布，记为 。 设随机变量设随机变量 与与 独立且独立且 ， ，则称，则称 的分布为自由度为的分布为自由度为n n的的T

6、 T分布，记为分布，记为 。212,.,nXXX22212.nXXX 222(n)1X2X1 (0,1)XN22X ( )n12=XtXn (n)t t第14页/共41页第十五页，共42页。2.4 2.4 统计量统计量 设设 分布是自由度为分布是自由度为m m和和n n的的F F分布，记分布，记为为 ，其中，其中m m称为分子称为分子(fnz)(fnz)自自由度，由度，n n称为分母自由度。称为分母自由度。22112122m( ),( ),=XXm Xn XXFX n与独立，则称的FF,（m n）1-1(n,)=(, )FmFm n第15页/共41页第十六页，共42页。2.4 2.4 统计量统

7、计量 定理定理: :设设 是来自正态总体是来自正态总体(zngt) (zngt) 的样本，其样本均值和样本方差分别为的样本，其样本均值和样本方差分别为 和和 则有：则有： （1 1） （2 2） （3 3）1,2,.,nx xx2( ,)N =11=niixxn22=11=(x -x)-1niisn2x与s 相互独立2N( ,)xn 222(n-1)(n-1)s第16页/共41页第十七页，共42页。2.4 2.4 统计量统计量 估计样本数据是否估计样本数据是否(sh fu)(sh fu)呈正态分布呈正态分布的一种简单方法是的一种简单方法是JBJB检验：检验： 原假设：样本数据呈正态分布原假设：

8、样本数据呈正态分布 统计量：统计量： 221(3) )64TJBSK2(2)JB第17页/共41页第十八页，共42页。2.5 2.5 回归回归(hugu)(hugu)分析分析 第18页/共41页第十九页，共42页。2.5 2.5 回归分析回归分析 p p值：小于值：小于0.10.1时就可以认为解释变量对时就可以认为解释变量对被解释变量的影响较强。小于被解释变量的影响较强。小于0.050.05则表明相则表明相关性已经关性已经(y jing)(y jing)很强。很强。 回归标准差：常用来评价模型的拟合优回归标准差：常用来评价模型的拟合优度以及预测误差，其值越大，模型的拟合优度以及预测误差，其值越

9、大，模型的拟合优度就越差，预测误差就越大。一般来说，较度就越差，预测误差就越大。一般来说，较好的预测模型的好的预测模型的SERSER不会超过被解释变量均不会超过被解释变量均值的值的10%10%或或15%15%。 第19页/共41页第二十页，共42页。21()=1TttTeTT22()=1TkttTeeT2-1= 22= 1(e -e)0,4TtttTtte第20页/共41页第二十一页，共42页。第21页/共41页第二十二页，共42页。收缩原理第22页/共41页第二十三页，共42页。e=- yy第23页/共41页第二十四页，共42页。3.1 3.1 决策环境决策环境(hunjng)(hunjng

10、)和损失函数和损失函数 常见损失函数常见损失函数 二次损失函数：二次损失函数： 绝对损失函数：绝对损失函数： 方向变化预测的损失函数：方向变化预测的损失函数： 通过最小化损失函数的期望值来得到最通过最小化损失函数的期望值来得到最佳预测。佳预测。2(e)=eL(e)=Le0, yy(y,y)=1 yyL与符号一致，与符号不一致第24页/共41页第二十五页，共42页。3.2 3.2 预测对象预测对象 预测对象通常是以下三者之一：事预测对象通常是以下三者之一：事件结果件结果(ji gu)(ji gu)、事件发生时间、事件发生时间、时间序列。其中时间序列成为迄今为止时间序列。其中时间序列成为迄今为止最

11、常用的预测对象。最常用的预测对象。第25页/共41页第二十六页，共42页。3.3 3.3 预测陈述预测陈述 点预测：预测为单一数值点预测：预测为单一数值 区间区间(q jin)(q jin)预测：预测为一个取预测：预测为一个取值范围值范围 密度预测：预测为时间序列未来值的密度预测：预测为时间序列未来值的总体密度。总体密度。 密度预测密度预测 区间区间(q jin)(q jin)预测预测 点预测点预测第26页/共41页第二十七页，共42页。3.4 3.4 预测时间跨度预测时间跨度 预测的时间跨度影响预测结果和最预测的时间跨度影响预测结果和最佳预测模型的选择。佳预测模型的选择。 预测的时间跨度是今

12、天和待预测日预测的时间跨度是今天和待预测日期直接相隔的时期数目，单位为步，其期直接相隔的时期数目，单位为步，其含义取决于观测数据含义取决于观测数据(shj)(shj)的频率。的频率。 第27页/共41页第二十八页，共42页。3.4 3.4 预测预测(yc)(yc)时间跨度时间跨度 提前提前h h步预测步预测(yc)(yc)：预测：预测(yc)(yc)时间跨度为时间跨度为h h 提前提前h h步外预测步外预测(yc)(yc)：提前：提前1 1步、步、2 2步、步、 h h步预测步预测(yc) (yc) 第28页/共41页第二十九页，共42页。3.5 3.5 信息信息(xnx)(xnx)集集 信息

13、信息(xnx)(xnx)集是良好预测和评价预集是良好预测和评价预测结果的基础，它可分为单变量信息测结果的基础，它可分为单变量信息(xnx)(xnx)集和多变量信息集和多变量信息(xnx)(xnx)集。在集。在搜集信息搜集信息(xnx)(xnx)集时需考虑：什么信息集时需考虑：什么信息(xnx)(xnx)是可获得的、信息是可获得的、信息(xnx)(xnx)的形的形式（定性或定量）、是否能搜集额外信息式（定性或定量）、是否能搜集额外信息(xnx)(xnx)、怎么样的信息、怎么样的信息(xnx)(xnx)集对预集对预测结果更加有效等。测结果更加有效等。第29页/共41页第三十页，共42页。3.6 3

14、.6 方法和复杂性、简洁原理和收缩原理方法和复杂性、简洁原理和收缩原理 简洁原理：在其他情况相同的条件下，简单简洁原理：在其他情况相同的条件下，简单模型通常优于复杂模型。模型通常优于复杂模型。 收缩原理：对预测模型施加约束收缩原理：对预测模型施加约束(yush)(yush)通常能改进预测效果。通常能改进预测效果。第30页/共41页第三十一页，共42页。第31页/共41页第三十二页，共42页。第32页/共41页第三十三页，共42页。4.1 4.1 统计统计(tngj)(tngj)图形的作用图形的作用第33页/共41页第三十四页，共42页。4.1 4.1 统计图形的作用统计图形的作用图形有助于直接

15、图形有助于直接(zhji)(zhji)呈现出数呈现出数据的特征据的特征图形有助于识别数据异常点图形有助于识别数据异常点图形有助于比较不同的数据片段图形有助于比较不同的数据片段在样本数据量很大时，运用统计图形，在样本数据量很大时，运用统计图形，能体能体 现出其简单明了和直观易分析的特点现出其简单明了和直观易分析的特点第34页/共41页第三十五页，共42页。4.2 4.2 简单的作图方法简单的作图方法(fngf)(fngf) 单变量图形：时间序列图、直方图、饼单变量图形：时间序列图、直方图、饼状图等状图等 多变量图形：散点图阵、树图、雷达图、多变量图形：散点图阵、树图、雷达图、三角形散点图等三角形散点图等第35页/共41页第三十六页，共42页。4.3 4.3 图形风格的构成要素图形风格的构成要素 清楚读者群，明确作图目的清楚读者群，明确作图目的 理解并遵循两条准则：一是正确描述理解并遵循两条准则：一是正确描述数据数据(shj)(shj) 特征，二是吸引读者特征，二是吸引读者 反复检查修改反复检查修改第36页/共41页第三十七页，共42页。4.3 4.3 图形风格的构成要素图形风格的构成要素 设统计图的高度为设统计图的高度为h h、宽度为、宽度为w