版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
《统计预测和决策》讲课系统2012年9月
宿州前言在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的竞争环境中,在许多情况下要求对不确定事物作出科学的预测和决策,这就要求在不完全观察资料的基础上,对所关心的指标作出可靠的估计,以便作出合适的决策.“凡事预则立,不预则废”,每一项决策,只要做好各种准备对策,面临多种变化就能应付和适应变化,赢得决策的成功。春秋战国,吴国有一个大夫叫吴子胥,吴王让他主持练兵,他不是先领兵练习打胜仗,而是先训练他们如何打败仗,吴王不解其意。伍子胥解释说,知败者为知胜者之母,知胜者明胜之因,才会立于不败之地。伍子胥言行一致,每次打仗行动之前,他都预先做好退却的准备,选好退路。一次率兵与楚国交战,误中埋伏,便按事先选定的路线退出,伤亡甚微。随后以逸待劳,乘楚军不备而进入楚国,打了胜仗。1.《统计预测——方法与应用》易丹辉,中国统计出版社,2001;2.《经济预测与决策技术》冯文权,武汉大学出版社,2008;
3.《经济预测与决策及其Matlab实现》李工农等,清华大学出版社,2007;4.《经济预测与决策方法》暴奉贤等,暨南大学出版社,2002;5.《决策案例分析》约翰·鲍威尔,上海远东出版社,1998.参考书目本学科的内容构成:预测方法:定性预测法、回归预测法、时间序列预测法决策方法:风险型决策方法、不确定型决策方法、多目标决策方法目录
1
统计预测概述
2定性预测法
3回归预测法
4时间序列分解法和趋势外推法
5时间序列平滑预测法
6自适应过滤法
7平稳时间序列预测法
8干预分析模型预测法
9景气预测法10
灰色预测法
11状态空间模型和卡尔曼滤波
12预测精度测定与预测评价
13统计决策概述
14风险型决策方法
15贝叶斯决策方法
16不确定型决策方法
17多目标决策法第一章统计预测概述1.2统计预测方法的分类及其选择
1.3统计预测的原则和步骤
1.1统计预测的概念和作用小结预测是一个古老的行业,在我国出现的甲骨文中就有占卜求神的记录。就经济预测而言,也有两千多年的历史。据有关史料记载,较早搞市场预测的人,就是春秋后期公元前五至六世纪的大政治家、巨商大贾范蠡。他运用“水则资车、旱则资舟”以及“论其有余不足,则知贵贱,货上极则反贱,贱下极则反贵”等经营法则进行市场预测。曾“三致千金……累以巨万”,成为后世闻名的大富商。在现代经济生活中,预测也十分重要,与预测有关的职业种类繁多。以美国为例,大约有51个行业及部门工作与预测有关,如在经济学领域有:联邦储备银行;经济分析家理事会;国会预算办公室(CBO);国家经济研究所(NBER);美国商业部;私人调研公司;大学经济系;提供行业预测服务的公司;出版物(杂志和新闻简报)等。1.1统计预测的概念和作用一.概念:1、预测:根据过去和现在估计未来,预测未来.2、统计预测:运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.3、统计预测方法是一种具有通用性的方法。三要素:实际资料是预测的依据经济理论是预测的基础数学模型是预测的手段4、经济预测与统计预测:将统计预测运用于经济未来的预测,两者既有联系又有区别.
两者的主要联系是:它们都以经济现象的数值作为其研究的对象;它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、管理决策、制定政策和检查政策等提供信息;统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论.从研究的角度看,统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象,但着眼点不同。前者属于方法论研究,其研究的结果表现为预测方法的完善程度;后者则是对实际经济现象进行预测,是一种实质性预测,其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断。从研究的领域来看,经济预测是研究经济领域中的问题,而统计预测则被广泛地应用于人类活动的各个领域。两者的主要区别是:二.作用:
预测为决策提供依据,是决策科学化的前提.在市场经济条件下,预测的作用是通过各个企业或行业内部的行动计划和决策来实现的;预测作用的大小取决于预测结果所产生的效益的多少.影响作用大小的因素主要有:预测费用预测方法预测结果回本章目录1.2统计预测方法的分类及其选择一.分类:按预测方法的性质:定性预测法、回归预测法和时间序列预测法;按预测时间的长短:近期预测、短期预测、中期预测和长期预测;按预测是否重复:一次性预测和反复预测.二.选择:选择预测方法,主要应考虑:
合适性、费用、精确性方法章时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作定性预测法2短、中、长期对缺乏历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测计算器需做大量的调查研究工作一元线性回归预测法3短、中期自变量与因变量之间存在线性关系计算器为两个变量收集历史数据,此项工作是此预测中最费时的多元线性回归预测法3短、中期因变量与两个或两个以上自变量之间存在线性关系在两个自变量情况下可用计算器,多于两个自变量的情况下用计算机为所有变量收集历史数据是此预测中最费时的非线性回归预测法3短、中期因变量与一个自变量或多个其它自变量之间存在某种非线性关系在两个变量情况下可用计算器,多于两个变量的情况下用计算机必须收集历史数据,并用几个非线性模型试验趋势外推法4中期到长期当被预测项目的有关变量用时间表示时,用非线性回归与非线性回归预测法相同只需要因变量的历史资料,但用趋势图做试探时很费时方法章时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作分解分析法4短期适用于一次性的短期预测或在使用其他预测方法前消除季节变动的因素计算器
只需要序列的历史资料移动平均法5短期不带季节变动的反复预测计算器只需要因变量的历史资料,但初次选择权数时很费时间指数平滑法5短期具有或不具有季节变动的反复预测在用计算机建立模型后进行预测时,只需计算器就行了只需要因变量的历史资料,是一切反复预测中最简易的方法,但建立模型所费的时间与自适应过滤法不相上下自适应过滤法6短期适用于趋势型态的性质随时间而变化,而且没有季节变动的反复预测计算机只需要因变量的历史资料,但制定并检查模型规格很费时间平稳时间序列预测法7短期适用于任何序列的发展型态的一种高级预测方法计算机计算过程复杂、繁琐方法章时间范围适用情况计算机硬件最低要求应做工作干预分析模型预测法8短期适用于当时间序列受到政策干预或突发事件影响的预测计算机
收集历史数据及影响时间景气预测法9短、中期适用于时间趋势延续及转折预测计算机收集大量历史资料和数据并需大量计算灰色预测法10短、中期适用于时间序列的发展呈指数型趋势计算机收集对象的历史数据状态空间模型和卡尔曼滤波11短、中期适用于各类时间序列的预测计算机收集对象的历史数据并建立状态空间模型回本章目录1.3统计预测的原则和步骤一.原则(定量预测):连贯原则,是指事物的发展是按一定规律进行的,在其发展过程中,这种规律贯彻始终,不应受到破坏,它的未来发展与其过去和现在的发展没有什么根本的不同;类推原则,是指事物必须有某种结构,其升降起伏变动不是杂乱无章的,而是有章可循的。事物变动的这种结构性可用数学方法加以模拟,根据所测定的模型,类比现在,预测未来.二.步骤:确定预测目的搜索和审核资料分析预测误差,改进预测模型选择预测模型和方法提出预测报告回本章目录小结
预测就是根据过去和现在估计未来,预测未来.1、统计预测方法是一种具有通用性的方法.实际资料、经济理论和数学模型三者共同构成统计预测的三要素.2、统计预测作用:其大小取决于预测的结果产生的效益的多少.影响因素主要有:费用、方法、精度.3、统计预测方法可分为定性预测和定量预测两类,也可按预测时间长短、预测是否重复进行分类.选择预测方法应考虑:合适性、费用、精确性.4、统计预测的一般步骤:目的、资料、方法、误差、报告练习:P7:1,3,5回总目录第二章定性预测法
2.1定性预测概述
2.2德尔菲法
2.3主观概率法
2.4定性预测的其他方法
2.5情景预测法小结2.1定性预测概述一.定性预测的概念和特点:1、概念:定性预测是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌握的历史资料和直观材料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物的未来发展作出性质和程度上的判断;然后,再通过一定的形式综合各方面的意见,作为预测未来的主要依据.2、特点:1)着重对事物发展的性质、趋势、方向和重大转折点进行预测;2)主要凭借人的经验以及分析判断能力.3、定性预测的主要方法:德尔菲法、主观概率法、领先指标法、厂长(经理)评判意见法、推销人员估计法和相互影响分析法等.二、定性预测和定量预测之间的关系:1、定性预测的优点:注重性质方面预测,灵活性大,易于发挥人的主观能动性,省时省费用;缺点:易受人的知识、经验和能力大小制约,缺乏对事物发展作数量上的精确描述2、定量预测的优点:注重数量方面分析,较多依赖历史资料,可用计算机作大量的计算处理;缺点:比较机械,不易灵活掌握,对资料的质量和数量要求较高,对波动较大资料难以预测事物质的变化.3、关系:相互补充、相互检验和修正回本章目录2.2德尔菲法一.概念和特点:1、概念:德尔菲法是根据有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、预测的一种方法,也叫专家调查法.2、特点:反馈性、匿名性、统计性二.预测步骤:1、提出要求,明确目标,用书面通知被选定的有关专家;2、专家提出自己的预测并说明依据和理由,作出书面答复;3、主持单位对专家预测意见归纳整理,再寄还专家修改;4、专家接到通知,再次进行预测.如此反复,直到意见基本一致.三.遵循的原则:1、问题集中,有针对性;2、避免诱导;3、避免组合事件.四.优缺点:1、优点:1)省时省费用;2)可获得不同观点和意见;3)适于长期预测和对新产品的预测.2、缺点:1)分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠;2)责任较分散;3)专家的意见可能不完整或不切实际.五.应用案例:某公司研制出一种新兴产品,现在市场上还没有相似产品出现,因此没有历史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测,以决定产量。于是该公司成立专家小组,并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家,预测全年可能的销售量。9位专家提出个人判断,经过三次反馈得到结果如下表所示(P11)。
回本章目录2.3主观概率法一.概念
1、主观概率:人们凭经验或预感而估算出来的概率,也符合概率论的基本公理.但:1)不同的人对同一事件在同一条件下可能机会提出不同的概率;2)正确与否无法核对.
2、主观概率与客观概率的区别:客观概率是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率,具有可检验性,而主观概率则不具有这种性质.
3、预测步骤:1)准备相关资料;2)编制主观概率调查表;3)汇总整理;4)判断预测.二.应用案例某地产公司打算预测某区2011年的房产需求量,因此选取了10位调查人员进行主观概率法预测,要求预测误差不超过套.调查汇总数据如下表所示:被调查人
编号累计概率0.010(1)0.125(2)0.250(3)0.375(4)0.500(5)0.625(6)0.750(7)0.875(8)0.990(9)房产需求量(套)12111214421562200222222442267227823112197821002133215622002222226722782500320442100213321442244226722892311244442156216721782189220022112222223322445220022112222224422782311233323562400被调查人编号累计概率0.010(1)0.125(2)0.250(3)0.375(4)0.500(5)0.625(6)0.750(7)0.875(8)0.990(9)房产需求量(套)618671989200020442111213321562178220072156220022222289231123562400243324898200020562067210021332167220022222278920892100211121222133214421562167217810222222442244227823002322235623672444平均数2082.32131.12146.62176.62213.22237.72264.62282.32348.8回本章目录2.4定性预测的其他方法一.领先指标法:1、概念:领先指标法是将经济指标分为三类(即领先指标、同步指标、滞后指标),然后通过领先指标以预测同步指标及滞后指标.2、预测步骤:1)找出领先指标;2)画出三指标的时序图;3)进行预测.3、特点:1)可以预测经济的发展趋势;2)可以预测经济发展的转折点.二.厂长(经理)评判意见法:
1、概念:由企业的总负责人把与市场有关或熟悉市场情况的各种负责人员和中层管理部门的负责人召集起来,让他们对未来的市场发展形势或某一重大市场问题发表意见,作出判断.然后,将各种意见汇总起来,进行分析研究和综合处理,最后得出市场预测结果.
2、优缺点:(1)优点:1)迅速、及时和经济;2)可发挥集体的智慧;3)不需要大量统计资料;4)若市场情况发生变化,可立即修正.(2)缺点:1)易受主观因素的影响;2)预测结果比较一般化.3、特点:该方法可用于商品的销售量、规格品种、性能用途及消费者的消费心理、习惯、购买意向,库存控制等作出预测.三.推销人员估计法:
1、概念:在作统计预测时,把本企业所有的推销人员都找回来,让他们对自己负责的销售区(或产品)下一季度或下一年度的销售额作出估计,然后把他们每一个人的估计销售额汇总起来,作出本企业下一季度或下一年度销售额的预测.
2、优缺点:(1)优点:1)预测速度较快,省费用;2)预测结果比较准确可靠.(2)缺点:易受主观因素的影响.回本章目录本章小结定性预测法:预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌握的历史资料和直观材料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物的未来发展作出性质和程度上的判断;然后,再通过一定的形式综合各方面的意见,作为预测未来的主要依据.
1、德尔菲法是根据有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、预测的一种方法,也叫专家调查法.具有反馈性、匿名性和统计性的特点,选择合适的专家是关键.
2、主观概率法是一种适应性很强的统计预测方法,可用于人类活动的各个领域.一般步骤:准备资料、编制调查表、汇总整理、判断预测.
3、领先指标法是将经济指标分为三类,然后通过领先指标以预测同步指标及滞后指标.
4、厂长(经理)评判意见法
5、推销人员估计法
6、相互影响分析法
7、情景预测法作业:第33页:1、6回总目录第三章回归预测法3.1一元线性回归预测法
3.2多元线性回归预测法3.3非线性回归预测法
3.4应用回归预测时应注意的问题小结“回归”一词的含义:“回归”最初是遗传学中的一名词,是由英国生物学家兼统计学家Galton首先提出.他在研究人的身高时,发现高个子父母的子女身高有低于其父母身高的趋势.从整个发展趋势看高个子回归于人口的平均身高,矮个子身高具有同样的规律.现代含义是研究自变量与因变量之间的关系形式的分析方法,其目的是根据已知自变量来估计和预测因变量的总平均值.回归模型种类:1、根据自变量的多少:一元回归、多元回归;2、根据模型是否线性:线性回归、非线性回归;3、是否带虚拟变量:普通回归、带虚拟变量回归;4、是否用滞后的因变量作自变量:无自回归、自回归.回本章目录3.1一元线性回归预测法一.概念:根据成对的两个自变量数据分析大体上呈直线趋势时,采用适当的计算方法,找到两者之间特定的经验公式;然后根据自变量的变化,来预测因变量发展变化的方法.二.预测步骤:1、建立模型:一元线性回归模型式中:是未知参数;为剩余残差项或称随机扰动项具有以下5个特征:(1)是随机变量;(2);(3);(4)各间相互独立;(5)与自变量无关.2、估计参数:一元线性回归预测式运用普通最小二乘法(OLS)对其参数进行估计:3、进行检验:(1)标准误差:估计值与因变量间的平均平方误差;(2)可决系数:衡量因变量与自变量关系的密切程度;(3)相关系数:用来测定拟合优度的指标;(4)回归系数显著性检验—t检验:选取统计量:拒绝域为:为给定的显著性水平.(5)F检验:选取统计量:拒绝域为:为给定的显著性水平.(6)德宾—沃森(D-W)检验:检验模型是否存在自相关,其公式为:根据给定的显著性水平及自变量个数从D-W检验表中查得D-W值之上限和下限,利用下表判别检验.D-W值检验结果否定假设,出现负自相关否定假设,出现正自相关接受假设,不存在自相关检验无结论检验无结论4、进行预测:给定显著性水平,在小样本情形下,近似的置信区间为:置信区间=
,n是观察值的个数.较为精确的置信区间计算公式为:置信区间=三.案例:
一元线性回归预测案例.doc回本章目录3.2多元线性回归预测法
将一元线性回归模型中的自变量个数扩展到两个及两个以上的自变量的回归.一.二元线性回归模型的参数估计:预测模型:对于未知参数可以通过OLS方法求得.二.拟合优度和置信范围:1、拟合优度指标:1)标准误差:2)可决系数:2、置信范围:置信区间=,n是观察值的个数,k是包括因变量在内的变量的个数.三.自相关和多重共线性问题:1)自相关检验:可用D-W统计量作为检验指标.若发现自相关,可通过对原始数据进行差分来消除.2)多重共线性检验:可通过相关矩阵删除高度相关的自变量;对多元回归方程也需要进行回归系数的显著性检验和F检验.四.两个以上自变量的多元回归模型:
可用计算机程序计算系数,有关的检验法则同二个自变量的情形.五.案例:
二元线性回归预测案例.doc回本章目录3.3非线性回归预测法一.配曲线问题:
可分两步进行:1、确定变量间函数的类型:根据理论及过去积累的经验,或根据原始资料作散点图;2、确定相关函数中的未知参数:先通过变量变换,把非线性函数关系转化成线性关系,再用最小二乘法(OLS)确定未知参数.二.一些常见非线性回归模型:原模型模型代换代换后模型参数估计法高斯-牛顿迭代法高斯-牛顿迭代法多元线性回归OLS法一元线性回归OLS法一元线性回归OLS法回本章目录3.4应用回归预测时应注意的问题一.用定性分析判断现象之间的依存关系二.避免回归预测的任意外推三.应用合适的数据资料
1、预测资料的准确性;
2、各指标值所包含的经济内容、指标口径、范围、计算方法和计量单位须一致,且各年的指标应当是当年的生产成果;
3、假定社会经济现象基本稳定.回本章目录本章小结1、一元线性回归预测:根据成对的两个自变量数据分析大体上呈直线趋势时,运用合适的参数估计方法,求出一元线性回归模型;然后根据自变量与因变量之间的关系,来预测因变量的趋势.2、多元回归:包含两个或两个以上的自变量的回归.可用OLS法估计模型参数,需对模型及模型参数进行统计检验.3、非线性回归:通过变量代换,将很多非线性回归转化为线性回归.4、应用回归预测法时应注意: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.作业:第57页:2,3回总目录第四章时间序列分解法和趋势外推法小结4.1时间序列分解法4.2趋势外推法概述4.3多项式曲线趋势外推法4.4指数曲线趋势外推法4.5生长曲线趋势外推法4.6曲线拟合优度分析4.1时间序列分解法一.时间序列分解:
1、长期趋势因素(T):反映经济现象在一个较长时间内的发展方向,它可以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.
2、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.
3、周期变动因素(C):也称循环变动因素,是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动.
4、不规则变动因素(I):受各种偶然因素影响所形成的不规则波动.二.时间序列分解模型:
常用的模型
加法模型:乘法模型:三.时间序列的分解方法
先计算季节指数,再计算长期趋势和周期变动.
1、季节指数S的计算:先用移动平均法剔除长期趋势和周期变动,然后再用按月(季)平均法求出季节指数.
2、长期趋势T的计算:作散点图,选择适合的曲线模型拟合序列的长期趋势,得到长期趋势T.3、周期变动因素C的计算:用序列TC除以T即可得到周期变动因素C.
4、不规则变动因素I的计算:当将时间序列的T、S、C分解出后,剩余的即为不规则变动:四.时间序列分解预测法的应用:
按时间序列分解模型进行预测,由于无法预测不规则变动因素I,因此,预测模型一般不考虑I,如:例4.1:已知某商品1999-2010年间12年的季度销售额资料,试运用时间序列分解法对2011年各季度的销售额加以预测。回本章目录
4.2趋势外推法一.趋势外推法的概念和假设条件
1、概念:当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势,且无明显的季节波动,又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势,这样,可用时间t为自变量,时序数值y为因变量,建立趋势模型:y=f(t).当有理由相信这种趋势能够延伸到未来,这时,赋予t所需要的值,就可得到相应时刻时间序列的预测值.2、假设条件:
1)事物发展过程无跳跃式变化,属渐进变化;
2)事物发展因素也决定事物未来的发展,其条件不变或变化不大.其优点:可揭示事物发展未来,并定量估计其功能特性.二.趋势模型的种类
1、多项式曲线预测模型2、指数曲线预测模型常用的多项式预测模型有:1)一次(线性)预测模型:2)二次(二次抛物线)预测模型:3)三次(三次抛物线)预测模型:4)四次(四次抛物线)预测模型:式中:t代表时间自变量3)对数曲线预测模型:常见的对数曲线预测模型有:4)生长曲线预测模型1)皮尔曲线预测模型:式中:L为变量yt的极限值;a、b为常数;t为时间.2)龚伯兹曲线预测模型:常见的指数曲线预测模型有1)指数曲线预测模型:2)修正指数曲线预测模型:三.趋势模型的选择1、图形识别法(通过绘制散点图来进行)以时间t为横轴,时序观察值为纵轴。2、差分法利用差分法把原时间序列转换为平衡序列,并将其与各类模型差分特点比较就可以选择适宜的模型.一阶向后差分可以表示为:二阶向后差分可以表示为:
差分法识别标准:差分特性使用模型一阶差分相等或大致相等一次线性模型二阶差分相等或大致相等二次线性模型三阶差分相等或大致相等三次线性模型一阶差分比率相等或大致相等指数曲线模型一阶差分的一阶比率相等或大致相等修正指数曲线模型回本章目录4.3多项式曲线趋势外推法模型的一般形式:
k=1,为直线模型;k=2,为二次多项式模型;k=3,为3次多项式模型.一.二次多项式模型及其应用:1、参数的求解:通过OLS法来进行;选择三次多项式模型进行预测,必须使时间序列的三阶差分相等或大致相等.二.三次多项式模型及其应用:2、预测步骤:1)确定预测模型:●画散点图;●计算差分;2)求模型的参数;3)进行预测.
例4.2:下表是某地区1979年到2010年社会商品零售总额(按当年价格计算),分析预测该地区2011年社会商品零售总额.(1)对数据画折线图分析,以社会商品零售总额为y轴,年份为x轴。(2)从图形可以看出大致的曲线增长模式,较符合的模型有二次曲线和指数曲线模型。但无法确定哪一个模型能更好地拟合该曲线,则将分别对该两种模型进行参数拟合。适用的二次曲线模型为:适用的指数曲线模型为:类似多元回归,t检验?D-W残差序列自相关检验?均须通过.(3)进行二次曲线拟合。首先产生序列,然后运用普通最小二乘法对模型各参数进行估计.得到估计模型为:其中调整的,,则方程通过显著性检验,拟合效果很好.标准误差为151.7。
(4)进行指数曲线模型拟合.对模型:两边取对数:
产生序列,之后进行普通最小二乘估计该模型.最终得到估计模型为:其中调整的,,则方程通过显著性检验,拟合效果很好。标准误差为:175.37.(5)通过以上两次模型的拟合分析,发现采用二次曲线模型拟合的效果更好.因此,运用方程:
进行预测将会取得较好的效果.回本章目录
4.4指数曲线的趋势外推法一.指数曲线模型及其应用:
当时间序列各期观测值的一阶差比率相等或大致相等,就可配此曲线进行预测.二.修正指数曲线模型及其应用:
当时间序列各期观测值的一阶差的一阶比率相等或大致相等,就可配此曲线进行预测.应用分组法,将整个时间序列分为相等项数的三组,以三个组的变量总和来求解参数a、b和c.公式为:回本章目录4.6曲线拟合优度分析一.曲线拟合优度分析:
先初选几个模型,待对模型的曲线拟合优度分析后再确定选用哪一个模型进行预测.二.各种曲线拟合优度的比较:
拟合优度检验仅仅给出了曲线对以往数据进行拟合的效果,而未回答该型态是否将延续到将来这一问题.拟合优度指标:评判拟合优度的好坏一般使用标准误差来作为优度好坏的指标:回本章目录本章小结经济时间序列变化受长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动的影响.其分解的方法主要有:加法、乘法模型.
当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势,且无明显的季节波动,又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时,可用趋势外推法进行预测.应用此法有两个假设条件,选择模型是关键.
1、多项式曲线外推法.
2、指数曲线模型和修正指数曲线模型.
3、龚伯兹曲线模型和皮尔曲线模型.
4、曲线拟合优度分析.作业:第94页:1、3回总目录第五章时间序列平滑预测法5.1一次移动平均法5.2一次指数平滑法5.3线性二次移动平均法5.4线性二次指数平滑法5.5二次曲线指数平滑法5.6温特线性和季节性指数平滑法小结5.1一次移动平均法对序列,假如目前的时刻为t0,如果我们预测该序列在此时刻之后的值,或者是对序列的未来做一下预测,最直观的想法就是用序列的未来值和当前值把序列表示出来,或者说是把表示成过去和现在值的一些组合形式,各种组合形式的不同就得到了不同的预测法,比较简单且常用的方法有:简单移动平均法和指数平滑法一次移动平均方法是收集一组观察值,计算这组观察值的均值,利用这一均值作为下一期的预测值.在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数,必须一开始就明确规定.每出现一个新观察值,就要从移动平均中减去一个最早观察值,再加上一个最新观察值,计算移动平均值,这一新的移动平均值就作为下一期的预测值.(1)计算公式设时间序列为移动平均法公式为:式中:为最新观察值;为下一期的预测值.又可简化为:
n=1,这时利用最新的观察值作为下一期的预测值.当数据的随机因素较大时,宜选用较大的n,这样有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差;反之,当数据的随机因素较小时,宜选用较小的n,这有利于跟踪数据的变化,并且预测值滞后的期数也少.(2)优点计算量少能较好地反映时间序列的趋势及变化(3)两个主要限制计算移动平均必须具有n个过去观察值,当需要预测大量的数值时,就必须存储大量数据n个过去观察值中每一个权数都相等,而早于(t-n+1)期的观察值的权数等于0,而实际上往往是最新观察值包含更多信息,应具有更大权重(4)例题:某产品1—11月的销售额数据如表5.1所示,用移动平均法预测该产品12月的销售额,分别使用三种平均值:n=1,n=3,n=5的平均值作预测.回本章目录5.2一次指数平滑法1、预测公式:一次指数平滑法是利用前一期的预测值代替得到预测的通式,即:一次指数平滑法是一种加权预测,权数为α.它既不需要存储全部历史数据,也不需要存储一组数据,从而可以大大减少数据存储问题,甚至有时只需一个最新观察值、最新预测值和α值,就可以进行预测。它提供的预测值是前一期预测值加上前期预测值中产生的误差的修正值.一次指数平滑法的初值的确定有几种方法:取第一期的实际值为初值;取最初几期的平均值为初值。2、优点:计算比较简单.
缺点:α值的确定.3、例题:利用表5.2数据,运用一次指数平滑法对2011年1月某地区平板玻璃月产量进行预测(取α=0.3,0.5,0.7).并计算均方误差选择使其最小的α进行预测.回本章目录5.3线性二次移动平均法一.基本原理
二次移动平均是在对实际值进行一次移动平均的基础上,再进行一次移动平均.其公式为:二.例题表5.3为某公司每月的销售额,取N=3,运用二次移动平均法,分别预测第15、16期的销售额(P102).回本章目录5.4线性二次指数平滑法一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在,线性二次指数平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算;在大多数情况下,一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法。一.布朗(Brown)单一参数线性指数平滑法
1、基本原理:
当趋势存在时,一次和二次平滑值都滞后于实际值,将一次和二次平滑值之差加在一次平滑值上,对趋势进行修正.其公式为:2、例题:表5.3为某公司每月的销售额,取α=0.2,运用布朗单一参数线性指数平滑法,分别预测第15、16期的销售额(P105).回本章目录二.霍尔特(Holt)双参数线性指数平滑法(选讲)
1、基本原理:与布朗线性指数平滑法相类似,不同的只是对趋势直线直接进行平滑.其公式为:(1)式是利用前一期的趋势值直接修正(2)式用来修正趋势项,趋势值用相邻两次平滑值之差来表示.2、例题:表5.3为某公司每月的销售额,取α=0.5,γ=0.8,运用霍尔特双参数线性指数平滑法,分别预测第15、16期的销售额(P106).回本章目录本章小结1、一次移动平均法是在算术平均法基础上发展起来,但它能根据最新的数据不断加以调整,以适应数据变化的趋势.而一次平滑法更好.2、如果时间序列数据的变化具有线性趋势,应采用线性二次移动平均法或线性二次指数平滑法,这样可避免预测值滞后于实际值的问题.3、如果数据的基本模型是非线性的,则可采用二次(或高次)曲线指数平滑法,这可使预测值跟踪非线性趋势的变化.4、如果数据的变化含有季节性的因素,则应使用把季节性因素考虑在内的温特线性和季节性指数平滑法.作业:第114页:1、2、7、8、9回总目录第十二章预测精度测定与预测评价12.1预测精度的测定12.2定量预测方法的比较12.3定性预测与定量预测的综合运用12.4组合预测法应用案例小结11.1预测精度的测定一.预测精度的测定1、预测精度的一般含义预测精度: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.如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。不过,对预测用户而言,过去的预测精度毫无价值,只有预测未来的精确度才是最重要的。
2、关于预测精度的几类典型问题对某一特定经济现象的预测,系统的预测分析能提高多少预测精度?对于某一特定经济现象的预测,如何才能提高预测精度?在已知某一经济现象的预测精度存在提高的可能的情况下,如何选择合适的预测方法?(1)平均误差和平均绝对误差平均误差的公式为:平均绝对误差的公式为:设为预测对象的实际值,为预测值,为第i个预测值的误差.通常测定预测精度的方法有如下几种:
3、测定预测精度的方法(2)平均相对误差和平均相对误差绝对值平均相对误差的公式为:平均相对误差绝对值的公式为:(3)预测误差的方差和标准差预测误差的方差公式为:预测误差的标准差公式为:预测误差的方差比平均绝对误差或平均相对误差绝对值能更好地衡量预测的精确度.二.未来的可预测性未来的可预测性是影响预测效果好坏的重要因素,由于受各种因素的影响,经济现象的可预测性明显低于自然现象的可预测性.在经济预测中,不同的经济现象的可预测性也存在极大的差别.
影响经济现象的可预测性的因素:
1、总体的大小;2、总体的同质性;
3、需求弹性;4、竞争的激烈程度.三.影响预测误差大小的因素经济现象变化模式或关系的存在是进行预测的前提条件.因此,影响预测误差的主要因素有:
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.回本章目录11.2定量预测方法的比较一.因果预测的精度
大型模型的预测精度并不比小模型的预测精度高;没有任何一种预测方法或预测模型会在各种情况下都比其他方法或模型表现得更好;大型的回归模型能提供更多的有关影响预变化的原因.所以,如果用户选择预测方法的标准是追求预测精度的极大化,则最好选择时间序列预测模型,如果预测精度只是选择预测方法的重要标准之一,则可以考虑选择小型的回归模型.二.时间序列预测模型的预测精度
1、
Makridakis等人得出结论提高模型的复杂程度,其预测精度并不会自动提高;因此,模型简单并不是缺点,而是一个优点,时间序列预测模型一般都比较简单且成本较低,时间序列预测应该有更广的应用范围;某些复杂模型在特定情况下,其预测精度会高于简单模型;组合预测模型具有较高的预测精度.组合预测:组合预测是一种将不同预测方法所得的预测结果组合起来形成一个新的预测结果的方法。一是等权组合,即各预测方法的预测值按相同的权数组合成新的组合预测值;二是不等权组合,即赋予不同预测方法的预测值的权数是不一样的.组合预测通常具有较高的精度.组合预测有两种基本形式:如果用户希望提高预测精度,则他应该选择时间序列预测模型;如果用户更关心影响预测对象变化的影响因素情况,则他应该选择回归模型;无论何种情况,都不能对简单模型抱有任何偏见,在某些情况下,某些简单模型甚至能提供最高的预测精度;选择预测方法除了考虑精度、成本和方法复杂性外,还要考虑预测环境、预测时期长短和用户等因素.(2)经验结论三.回归预测与时间序列预测精度的比较预测实证研究表明,各类预测方法之间并不存在明显优劣,只是不同方法具有各自不同的特点;回归预测和时间序列预测是两类不同的定量预测方法,它们根据不同的角度对经济现象进行预测,回归预测注重分析影响预测对象的各因素所造成的影响,而时间序列预测则根据预测对象本身的历史数据来预测其未来.Spivey和Wrobleski:非回归模型预测的精度一般而言与回归预测的精度相差无几;当回归模型用于3个或3个季度以上的时间范围预测时,其预测精度明显下降.McNees得出了与Spivey和Wrobleski相反的结论:时间序列用于1年内的短期预测的精度优于回归模型预测,至于1年以上的预测,回归预测的精度则要好一些.回本章目录11.3定性预测与定量预测的综合运用
定性预测与定量预测具有各种不同的特点,定性预测擅长于预测趋势的转折及其影响,而定量预测则只有在趋势能延续下去的前提下才有效.定量预测更具客观性、低成本、适于反复预测等,因此,通过定性预测和定量预测的综合运用和合理分工,可以明显地提高预测精度、节约成本.一、定性预测与定量预测的比较
方法或模型的选择定量预测方法或模型的选择不能完全只依赖统计分析;采用不同的定性预测方法会得出不同的预测结果.
预测转折的能力定量预测不能预测转折的发生;定性预测可以预测转折的发生,但转折也可能被忽视或夸大.
信息应用的充分性定量预测只使用部分数据所包含的信息;定性预测可以运用各类信息,但信息的使用、也是有选择性的,会产生误差和前后不一致.
发生转折时的修正
不同定量预测方法的修正能力是不一样的;定性预测可以评估转折的影响,并修正预测结果.
预测的客观程度定量预测可以保证预测结果的客观性,只是精度的选择具有一定的主观性;定性预测较易受各种主观因素的影响.
估计未来的不确定性定量预测与定性预测都可能低估未来的不确定性程度.
连续反复预测定量预测能保证连续反复预测的一致性;定性预测主要依靠人的主观判断能力进行预测,当个人被要求做连续不断的反复预测时,由于人易疲倦于这种枯燥的反复预测而不能保证连续反复预测前后结果的一致性.预测成本由于计算机技术的发展,定量预测具有低廉的成本;定性预测由于会议和聘请专家费用高导致其预测成本较高.二、改进预测效果的综合分析定性预测与定量预测各自存在优点和缺点,如何发挥各种不同方法的长处,克服其不足之处,是做好预测工作的一个重要环节.
方法或模型的选择选择不同方法或模型会对预测结果产生明显的影响,做出模型或方法抉择之前必须全面分析.
预测现有趋势延续或转折的能力有效的办法是先假设趋势不会发生变化,并用定量预测方法进行分析预测,然后采用定性预测方法进行修正,判断其趋势的转折是向上还是向下,最后再做综合预测分析.信息应用的充分性定量预测不能充分运用历史数据所包含的信息;定性预测可以充分利用各类信息,但这种信息的提供必须全面准确,如提供所有有关环境信息、过去类似案例及其失误等,并提供及时的反馈信息,检验预测人员预测转折的能力,帮助其减少预测偏差.趋势转折时的调整某些定量预测(如回归预测)方法对于趋势转折的反应特别迟钝,这就必须借助于定性预测方法进行修正,但是也有另外一些定量预测方法(如自适应过滤法)能较快适应趋势的转折;定性预测主要依赖个人的判断能力,可以辨析出趋势转折的影响,但个人也可能不能及时发现趋势的转折;甚至不肯承认趋势已经发生转折,这就必须借助于一些预警系统.除上述以外,改进预测效果还应考虑:预测客观性的导入;确定未来的不确定性;预测成本.回本章目录本章小结1、预测精度是指预测模型拟合的好坏程度;对用户而言,重要的是预测未来的精确度.2、测定预测精度的方法常用的有:平均误差和平均绝对误差,平均相对误差和平均相对误差绝对值,预测误差的方差和标准差3、影响经济现象可预测性的因素:总体大小、总体的同质性、需求弹性和竞争的激烈程度等.4、经济现象变化模式或关系的存在是进行预测的前提条件.5、选择预测方法除考虑精度、成本和方法复杂性外,还要考虑预测环境、预测时期长短和用户等因素.6、定性预测与定量预测各具特点,应结合应用、合理分工.7、组合预测模型集中了更多的经济信息和预测技巧.作业:第258页:1、5、9回总目录第十三章统计决策概述
13.1统计决策的概念和种类
13.2统计决策的作用和步骤
13.3统计决策的公理和原则
小结13.1决策的概念和种类一.决策的概念
1、决策:为实现特定的目标,根据客观的可能性,在占有一定信息和经验的基础上,借助一定的工具、技巧和方法,对影响目标实现的诸因素进行准确的计算和判断选优后,对未来行动作出决定.
基本特征:1)未来性;2)选择性;3)实践性.
基本因素:1)决策主体;2)决策目标;3)决策对象;4)决策环境.
2、统计决策:
广义:凡是使用统计方法进行决策的决策方法.狭义:不确定情况下的决策,此决策须具备四个条件:1)决策人要求达到一定目标;2)存在两个或两个以上可供选择的方案;3)存在着不以决策人主观意志为转移的客观状态;4)在不同情况下采取不同方案所产生的结果是可计量的.二.决策的种类
1、按决策问题所处的条件:确定型、不确定型和对抗型;
2、按问题的性质:程序化和非程序化;
3、按决策所涉及的范围:总体决策和局部决策;
4、按决策过程是否用数学模型来辅助决策:定性和定量;
5、按决策目标的数量:单目标和多目标;
6、按决策的整体构成:单阶段和多阶段.
13.2决策的作用和步骤一.决策的作用
决策的功能可表达为:目标→决策→行动→结果决策的作用体现在:科学的统计决策起着由决策目标到结果的中间媒介作用;科学的统计决策提供有事实根据的最优行动方案,起着避免盲目性、减少风险性的导向效应;统计决策在市场、经济、管理等诸多领域中有广泛的用途.二.决策信息搜集成本
决策信息包括决策系统内、外的信息;决策信息的搜集须花费一定的费用,包括人力的费用、财力的费用乃至决策方案更改的机会成本等.信息的搜集不可能消除不确定性,且信息的搜集需要花费成本,决策者必须适时作出有效的决策.决策者如何做出有效决策:第一步:对决策问题进行分析,确定决策问题的重要程度;第二步:对重要程度较低的决策问题采取简单方法决策(即时决策).对重要程度较高的决策问题,要在搜集到一定信息之后,选择出最合适的决策方案.决策信息搜集成本和效益之间的关系:信息搜集成本获益从搜集到的额外信息获益亏损临界点成本和收益增加时间决策信息搜集成本和时间之间的关系:信息搜集成本成本和不确定性时间不确定性三.决策的步骤
1、确定决策目标;
2、拟订备选方案;
3、方案抉择;
4、方案实施.一个完整的统计决策过程图:发现决策问题确定决策目标拟定被选方案反馈方案实施方案抉择回本章目录13.3决策的公理和原则一.决策的公理
定义:是指所有理智健全的决策者都能接受或承认的基本原理,它们是许多决策者长期决策实践经验的总结.两个基本点:1、决策者通常对自然状态出现的可能性有一个大致的估计,即存在着“主观概率”;2、决策者对于每一行动方案的结果根据自己的兴趣、爱好等价值标准有自己的评价,即行动方案的“效用”.
六个公理:1、方案的优劣是可比较和判别的;2、方案必须具有独立存在的价值;3、在分析方案时只有不同的结果才需要加以比较;4、主观概率和方案结果之间不存在联系;5、效用的等同性;6、效用的替代性.二.决策的原则
1、可行性原则;
2、经济性原则;
3、合理性原则回本章目录本章小结
1、决策是对未来行动作出决定;具有三个特征、四个要素.
2、决策可从不同的角度进行分类.
3、一个完整的决策包括四个过程.
4、决策的六个基本公理和决策时应遵守的三条原则.作业:第270页:1、2、3回总目录第十四章风险型决策方法14.1风险型决策的基本问题14.2不同标准的决策方法14.3决策树
14.4风险决策的敏感性分析14.5完全信息价值14.6效用概率决策方法14.7连续型变量的风险型决策方法14.8马尔科夫决策方法小结14.1风险型决策的基本问题不确定型决策举例:有一工程,下月开工后如果天气好,可按期完工获利140万元,若开工后天气不好,则损失120万元.若不开工,则无论天气如何都将窝工损失20万元.自然状态发生的概率已知自然状态发生的概率完全未知完全不确定型决策风险型决策贝叶斯决策一.概念所谓的风险型决策,是指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方案.先验概率:根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值.简言之,原始的概率就称为先验概率.二.损益矩阵
有三部分组成:
1、可行方案;
2、自然状态及其发生的概率;
3、各种行动方案的可能结果.可行方案自然状态先验概率损益值损益矩阵表回本章目录14.2不同标准的决策方法常用的方法有: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;以最大可能性为标准的决策方法.一.以期望值为标准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.其中,表示第个方案的期望值;表示采取第个方案,出现第种状态时的损益值;表示第j种状态发生的概率,总共可能出现m种状态.案例某工厂就是否推出一种新产品的问题进行决策分析两种方案:一、大规模投资,年生产能力250万件,年固定成本300万元;二、小规模投资,年生产能力100万件,年固定成本100万元.在未考虑固定费用的前提下,每售一件产品可获利4元,据预测这种新产品可能的年销售量为10万件,50万件,100万件,250万件,相应的概率分别为:0.1,0.1,0.5,0.3.就此问题绘制损益矩阵并以期望收益为标准做出决策.二.以等概率(合理性)为标准:方法简述:借助等概率的假定来作决策的方法,即假定几种自然状态的概率相等,然后求出各方案的期望损益值,最后选择收益最大的方案作为最优决策方案.三.以最大可能性为标准:方法简述:以一次试验中事件出现的可能性大小作为选择方案的标准,而不是考虑其经济的结果.
案例:一服装厂看到市场上流行“西装热”,拟在原有的基础上增加西装生产.现有两种方案:一是增加设备大规模生产;二是在原有基础上小批量生产.损益表如下可行方案自然状态先验概率损益值增加设备不增加设备200-505010西装热继续西装热下降期望收益2522四.各种方法的适用场合以期望值为标准适用于:1、概率的出现具有明显的客观性质,且比较稳定;2、决策不是解决一次性问题,而是解决多次重复的问题;3、决策的结果不会对决策者带来严重的后果.以等概率为标准适用于:各种自然状态出现的概率无法得到.以最大可能性为标准适用于:各种自然状态中其中某一状态的概率显著地高于其方案所出现的概率,而期望值又相差不大.回本章目录14.3决策树一.决策树的意义:概念:决策树是对决策局面的一种图解,它是把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明地绘制在一张图表上,使决策问题形象化.
决策树的意义:决策树便于管理人员审度决策局面,分析决策过程,尤其对那些缺乏所需数学知识从而不能胜任运算的管理人员.
决策树作风险分析的步骤:先按一定方法绘制好决策树,再用反推决策树的方式进行分析,最后选定合理的最佳方案.二.决策树制作的步骤及其应用
1、决策点和方案枝:以矩形方框表示在该处对各行动方案进行选择,称为决策点;从矩形引出若干条直线,每条直线表示一个备选方案,称为方案枝.
2、机会点和概率枝:在每一方案枝的末端画上一个圆圈,称为机会点;从机会点引出若干条直线,每一条直线表示一种自然状态,称为概率枝.在概率枝上标出各自然状态出现的概率值,末端标出该条件的损益值,就构成完整的决策局面图.决策树图
d1d2dm决策点机会点机会点机会点方案枝概率枝1方案10.10.10.50.3402004001000方案20.10.10.50.340200400400250万件250万件50万件10万件10万件50万件100万件100万件23利用决策树选择方案,一般采用逆向分析法,即先计算树型结构末端的结果,由后向前分析,通常采用期望准则.
首先,根据收益值计算各方案的期望收益,将其标在机会点的上方;
其次,对各方案进行比较,删除较差的方案,以”\\”表示.留下的就是最优方案,将期望收益写在决策点上方.
与前面介绍的损益矩阵表相比,决策树的适应面更广,它并不要求所有方案具有相同的状态空间和概率分布.注
如:个人理财可选择买股票,也可以买彩票
另外一些比较复杂的决策问题中,某一方案的结果有赖于下一阶段及更多阶段的决策,在这种情况下,各种不同层次的行动空间,状态空间,概率就容易混淆,而用决策树却能很好的解决.
案例某厂生产收录机,由于工艺水平低,产品无论质量和数量都未达到先进水平,只有当市场需求量较高时才能获利,一般情况下盈利甚微,当时市场需求量降至低水平时则亏本.但该厂领导深信三年内若能改革工艺,则可使产品优质高产,从而大大增加利润.现该厂着手制定三年计划,需在改革工艺的两种方案中做出选择.
一:向国外购买专利,估计谈判成功的概率为0.8;二:自行研制,成功的概率为0.6.
但购买专利的费用比自行研制要高10万元.而无论哪种方案,只要改革成功,生产规模就有两种方案可选:增产一倍和增产2倍.如果改革失败,则只能维持原状.该厂在各种情况下的利润值如下表,试问该厂在改革工艺上该采取什么决策.方案利润状态按原工艺购买专利成功(0.8)自研成功(0.6)增一倍产量增两倍产量增一倍增两倍市场需求高(0.3)150500700500800市场需求中(0.5)10250400100300市场需求低(0.2)-1000-2000-200这是一个多阶段决策问题,需在改革工艺中选择一个,这两方案的期望损益值又依赖于生产方案的选取(即增产一倍,两倍),所以首先应从选择生产方案着手.回本章目录1购买专利234567销售低0.2销售中0.5销售低0.2销售中0.5销售高0.3销售低0.2销售中0.5销售高0.3销售低0.2销售中0.5销售高0.3销售低0.2销售中0.5销售高0.3销售低0.2销售中0.5销售高0.3-20015010-100100080030010-100500700400-20015025001011121389自行研制成功0.8失败0.2增产一倍275370增产两倍原产量3020035030增产一倍增产两倍原产量222302成功0.6失败0.4销售高0.350014.4风险决策的敏感性分析一.敏感性分析的含义
在决策过程中,自然状态出现的概率值变化会对最优方案的选择存在影响.风险决策的各种自然状态出现的概率变化到什么程度才引起方案的变化,这一临界点的概率称为转折概率;对决策问题进行这种分析,就叫敏感性分析.步骤:1、求出在保持最优方案稳定的前提下,自然状态概率所变动的容许范围;2、衡量用以预测和估算这些自然状态概率的方法,其精度是否能保证所得概率值在此允许的误差范围内变动;3、判断所作决策的可靠性.二.两状态两行动方案的敏感性分析
敏感性分析是通过引起方案另选的临界概率来进行的.一旦出现概率大于或小于某个数值时,方案就得另选;否则,原方案仍属有效,可继续采用.案例某公路工程队签署一项开赴远地的合同,由于出发之前有一段必要的准备时间,故眼下就要面临着决定是否在下月开工的问题.如开工后天气好,则当月可顺利完工,获利润12.5万元;如开工后天气坏,则将造成各种损失计4.8万元.若决定下月不开工,即就地待命,那么,天气好可临时承包一些零星工程,利润值估计可达6.5万元;天气坏则付出损失费(主要是窝工费)1.2万元.根据气象预测,下月天气好的概率为0.65,天气坏的概率为0.35.
1开工23天好可临时承担一些零星工程不开工天好:0.6512.5天不好:0.35-4.8天好:0.656.5天不好:0.35-1.27.9573.805可见,开工为最佳方案,但当概率值发生变化时开工方案又是否有效呢?要使得开工方案依然最优应该有E开≥E不开12.5p-4.8(1-p)≥6.5p-1.2(1-p)=>p≥0.375可见p≥0.375开工是最稳定的决策方案。p<0.375时,不开工是最好的.三.三状态三行动方案的敏感性分析
某过滤设备由上、中、下三层组成(假定故障不同时发生),每层有一过滤筛,是易损件.在修理时,不知是哪个坏了,只有换上试一下才知道.各层的修理费不同,过滤筛并不贵,主要是费工.换上层筛需20元;换中层筛要拆开上、中两层,共费35元;换下层筛,则要大拆大卸,需要65元.现有三种方案:
d1,一拆到底,直到下层,全换新筛,费65元;
d2,先换上、中两层,费35元,若不行,再换上下层,费65元,共100元;
d3,一层一层换下去,最多费20+35+65元=120元.
根据过去资料,这种设备上、中、下三层过滤筛出现故障的概率分别为0.35、0.3、0.35.由此可见,方案d2的修理费用最低.试想:如果上层故障的概率增大,就会向有利于d3的方向发展了.当p位于不同范围时,都有一最优方案d1或d2或d3
,我们就针对每一方案作为最优方案时求其对应的p范围.方案状态及p值修理费65652055上层故障0.35期望修理费用下层故障0.35中层故障0.3356535601206557.7565.5Ed1=65令p2=1-p1-p3Ed2=35
p1+35p2+
100p3=35+65p3Ed3=20
p1+55(1-p1-p3)
+
120p3=55-35p1+65p3若选中d2,则同样可计算选中d1时p的范围:p3>0.462同样可计算选中d3时p的范围:p1>0.5710.4621p3
p1
10.571d1d3d2回本章目录本章小结风险决策是根据预测各种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.其方法常采用损益矩阵1、以期望值为标准的决策方法、以等概率为标准的决策方法、以最大可能性为标准的决策方法.2、决策树是对决策局面的一种图解,可使决策问题形象化.3、敏感性分析是分析概率值的变化对最优方案取舍的影响程度.4、完全信息和完全信息的价值.作业:第306页:1、2、3、7回总目录第十六章不确定型决策方法16.1
“好中求好”
决策法16.2“坏中求好”
决策法16.3系数决策法16.4“最小的最大后悔值”
决策法16.5各种方法的比较小结
不确定型决策:决策者只能掌握可能出现的各种状态,而各种状态发生的概率无从可知.这类决策就是不确定型决策,或叫概率未知情况下的决策.不确定型决
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 国庆升旗讲话稿范文(5篇)
- 信息素在性别识别中的作用-洞察分析
- 药物支架在肝癌治疗中的作用-洞察分析
- 疫苗接种伦理与法规探讨-洞察分析
- 油气行业智能化升级-洞察分析
- 云平台互操作性研究-洞察分析
- 污染土壤生物修复技术-洞察分析
- 乡村文化景观旅游开发-洞察分析
- 宇宙射线多信使天文学-洞察分析
- 网络谣言传播机制研究-洞察分析
- 广东省佛山市南海区·三水区2023-2024学年七年级上学期期末数学试题
- 减肥及代谢手术课件
- 2025年中国社区团购行业发展环境、运行态势及投资前景分析报告(智研咨询发布)
- 24秋二年级上册语文期末复习21天冲刺计划(每日5道题)
- 2024年度健康医疗服务合同平安好医生(2024版)3篇
- 《中国传统民居建筑》课件
- JJF 2163-2024漆膜划格器校准规范
- 肺炎支原体肺炎-4
- 【教案】Unit4+Section+B+(1a-2b)+教学设计人教版(2024)七年级英语上册++
- 好作文的开头和结尾公开课获奖课件省赛课一等奖课件
- 替莫唑胺在小细胞肺癌中的应用
评论
0/150
提交评论