我国房地产从业人数的预测和分析
前言：当前我国经济的快速发展， 房地产异常的火爆，房地产从业人数因此而迅速的增
加。本文通过房地产从业人数的历史数据，建立了我国房地产从业人数的二次指数平滑模型、灰色预测模型、ARMA 模型以及组合预测模型，通过对二次指数平滑模型、灰色预测、ARMA 模型和组合预测模型的具体比较分析，证明ARMA 模型更为易行和有效， 因此我们选择ARMA 模型对2009、2010、2011年的房地产从业人数进行预测。
关键字：房地产从业人数、二次指数平滑模型、灰色预测模型、ARMA 模型、组
合模型
正文：
一、线性二次指数平滑模型
1、模型介绍：二次指数平滑也称为双重指数平滑，它是对一次指数平滑值再进行一次
平滑。一次指数平滑法是直接利用一次指数平滑值作为预测值的一种预测方法，二次指数平滑法与其不同，它是用平滑值对时序存在的线性趋势进行修正。因此，二次指数平滑也被称为线性二次指数平滑。线性二次指数平滑法只利用三个数据值和一个a 值就可以计算，这种方法还可以使过去观察值的权数减少。因此，在带有趋势的时间序列中，一般倾向于使用线性二次指数平滑法作为预测方法。
使用的公式：
其中为一次指数平滑的值，为二次指数平滑的值，
m 为预测超前期数，当t=1时，我们通常认为s0（1）
t m t t F a b m
+=+
=S0（2）=Y0
2、模型使用：
年份原始数值预测数值绝对误差相对误差
1993 39
1994 42
1995 43 40.2 2.8 0.065116
1996 44 41.44 2.56 0.058182
1997 48 42.696 5.304 0.1105
1998 54 45.152 8.848 0.163852
1999 66 49.23776 16.76224 0.253973
2000 74 56.84314 17.15686 0.23185
2001 80 65.27685 14.72315 0.184039
2002 84 73.42335 10.57665 0.125912
2003 87 80.50018 6.499817 0.074711
2004 94 86.36935 7.630654 0.081177
2005 96 92.95084 3.049164 0.031762
2006 100 98.00496 1.995044 0.01995
2007 107 102.7594 4.240605 0.039632
2008 117 108.4919 8.50814 0.072719
2009 116.101
2010 120.6471
2011 125.1933
由此我们可以预测出2009、2010、2011年的房地产从业人数分别为116.101、120.6471、125.1933万人，绝对误差平均值为5.030657，相对误差平均值为0.071468。
二、灰色预测法：
1、模型介绍：灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是
对在一定范围变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。尽管灰色过程中所显示的现象是随机的，但毕竟是有序的，因此，这数据集合具备潜在的规律。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势。灰色预测用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。
原始生成列为：
累加生成列为：
建立灰色微分方程：
运用最小二乘估计法求得a和u
最后得出预测模型：Y(1)(k+1)=( Y(0)(1)-u/a) e-ak +u/a 2、模型使用：
年份原始数
值
累加生成
列预测值绝对误差相对误差
关联度系
数关联度
1993 39 39 38.9999 0.0001 2.56E-06 1 0.512456 1994 42 81 43.9906312 1.990631 0.047396 0.6481618
1995 43 124 47.2605866 4.260587 0.099083 0.462567
1996 44 168 50.7736075 6.773608 0.153946 0.3512274
1997 48 216 54.5477619 6.547762 0.136412 0.358993
1998 54 270 58.6024605 4.60246 0.085231 0.4434434
1999 66 336 62.9585569 3.041443 0.046082 0.5466319
2000 74 410 67.638455 6.361545 0.085967 0.3656591
2001 80 490 72.666224 7.333776 0.091672 0.3333424
2002 84 574 78.0677222 5.932278 0.070622 0.3820111
2003 87 661 83.8707298 3.12927 0.035969 0.5395678
2004 94 755 90.1050924 3.894908 0.041435 0.4849361
2005 96 851 96.8028739 0.802874 0.008363 0.820399
2006 100 951 103.998522 3.998522 0.039985 0.4783812
2007 107 1058 111.729043 4.729043 0.044197 0.4367577
2008 117 1175 120.034198 3.034198 0.025933 0.547223
2009 128.9566
2010 138.5424
2011 148.8407
由此我们可以预测出2009、2010、2011年房地产从业人数分别为128.957、138.542、148.841
万人，绝对误差平均数为2.062769，相对误差平均数为0.041683015。关联度检验为0.512456
基本满足要求了；计算原始序列的标准差S1为25.8817，计算绝对误差序列的标准差S2为
8.251075，计算方差比C=S1/S2为0.3188，当P=1时，C<0.35，故已经满足要求。
三、ARMA模型：
图1、房地产从业人数：
图2、对数化后的趋势图：
图3、一阶差分趋势图：
图4、二阶差分趋势图：
从我国1993～2008年房地产从业人数(用y 表示)的变化趋势如图1所示,可看出我国房地产的从业人数从1993～2008年的序列呈现出指数增长的趋势, 是非平稳过程。对序列取对数log y,如图2所示,此时序列有线性上升趋势。再对对数值序列进行一阶差分ily,如图3所示,直观上看,新序列变为非平稳时间序列。再对对数值序列进行二阶差分iily ,如图4所示,直观上看,新序列变为平稳时间序列。
分析：iily 的单根检验结论：检验t统计量的值为-3.568468， p=0.0233<0.05
所以该序列平稳
分析：我们经过用ARMA(3,3)、ARMA(3,4)、ARMA(4,3)和ARMA(4,4)对模型的拟合，发现ARMA(4,4)比较适合此模型。
现在我们使用ARMA(4,4)对模型预测：
年份原始数
值预测值绝对误差相对误差
2004 94 92.90912 1.090883 0.011605
2005 96 96.38746 0.387456 0.004036
2006 100 103.117 3.117047 0.03117
2007 107 110.2696 3.269621 0.030557
2008 117 117.8978 0.897764 0.007673
2009 127.3871
2010 135.6095
2011 145.7608
由此我们可以得到2009、2010、2011年的预测值分别为127.3871、135.6095、145.7608，绝对误差平均值为1.199608，相对误差平均值为0.011565。
四、组合模型
1、模型介绍：组合预测模型是将各种不同类型的单项预测模型兼收并蓄，各区所长，
集中了更多的经济信息与预测技巧，能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。这是因为，参与组合的各种预测模型所产生的误差ei（下标i为第i种预测，i=1，2，……,n）有正有负，如果Eei=0, Eeiej=0, 经过组合，就会产生正负抵消，降低误差，提高组合预测的精度。
组合预测模型一般有五种模型，分别是线性组合模型、最优线性组合模型、贝叶斯组合模型、转换函数组合模型、经济计量与系统动力学组合模型。我们现在使用的是线性组合模型Yt=W1Y1t + W2Y2t +……..+WnYnt 式中的Yt为t期的组合预测值；Y1t，…..，Ynt 为n种不同单项预测模型在t期的预测值；W1,……,Wn为相应的n种组合权数。线性组合模型的关键在于确定合理的权数Wi，Wi依据组合预测误差的方差最小原则加以确定。
2、模型使用：二次指数模型的相对误差平均值为0.071468126，灰色预测模型的相对
误差平均值为0.041683015，ARMA预测模型的相对误差平均值为0.011565109，由此我们根据公式可以计算出W1= 0.573046，W2= 0.334223，W3= 0.092731，从而计算出组合模型的预测值。
二次指数灰色模型ARMA模型组合模型
116.101 128.9567 127.3871 121.4442
120.6471 138.5424 135.6095 128.0156
125.1933 148.8407 145.7608 135.0041
我们从预测的数据计算出组合模型的绝对误差平均值为 2.065148，相对误差平均值为0.021333647。
五、结论：我们通过二次指数平滑模型、灰色预测模型、ARMA模型和组合预测模型分
别对房地产从业人数的预测，得出的相对误差平均值为0.071468、0.041683015、0.011565、0.021333647，我们可以看出ARMA模型对数据的预测得出的相对误差平均值最小，因此我们用ARMA模型分别对2009、2010、2011年的房地产从业人数进行预测，得出的数据分别为127.3871、135.6095、145.7608万人。
参考文献：
（1）中国统计年鉴．北京：中国统计出版社，2008．
（2）易丹辉．数据分析与eviews应用．北京：中国统计出版社，2002．
（3）徐国祥．统计预测与决策．上海：上海财经大学出版社．1998．
忽略此处..
试卷一 一、单项选择题（共10小题，每题1分，共10分） 1 统计预测方法中，以逻辑判断为主的方法属于（）。 A 回归预测法 B 定量预测法 C 定性预测法 D 时间序列预测法 2 下列哪一项不是统计决策的公理（）。 A 方案优劣可以比较 B 效用等同性 C 效用替换性 D 效用递减性 3 根据经验D-W统计量在（）之间表示回归模型没有显著自相关问题。 A 1.0-1.5 B 1.5-2.5 C 1.5-2.0 D 2.5-3.5 4 当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合( )进行预测。 A 线性模型 B抛物线模型 C指数模型 D修正指数模型 5 （）是指国民经济活动的绝对水平出现上升和下降的交替。 A 经济周期 B 景气循环 C 古典经济周期 D 现代经济周期 6 灰色预测是对含有（）的系统进行预测的方法。 A 完全充分信息 B 完全未知信息 C 不确定因素 D 不可知因素 7 状态空间模型的假设条件是动态系统符合（）。 A 平稳特性 B 随机特性 C 马尔可夫特性 D 离散性 8 不确定性决策中“乐观决策准则”以（）作为选择最优方案的标准。 A 最大损失 B 最大收益 C 后悔值 D α系数 9 贝叶斯定理实质上是对（）的陈述。 A 联合概率 B 边际概率 C 条件概率 D 后验概率 10 景气预警系统中绿色信号代表（）。 A 经济过热 B 经济稳定 C 经济萧条 D 经济波动过大 二、多项选择题（共5小题，每题3分，共15分） 1 构成统计预测的基本要素有（）。 A 经济理论 B预测主体 C数学模型 D实际资料 2 统计预测中应遵循的原则是（）。 A 经济原则 B连贯原则 C可行原则 D 类推原则 3 按预测方法的性质，大致可分为（）预测方法。 A 定性预测 B 情景预测 C时间序列预测 D回归预测
题目：加入WTO以来欧盟对华反倾销的 统计分析及启示 班级：国际经济与贸易本三 学号：200806010328 姓名：朱龙彪 时间：2011年1月09日
加入WTO以来欧盟对华反倾销的统计分析及启示 【摘要】欧盟对我国企业频繁展开反倾销控诉和反倾销调查及其所蕴含的深刻本意，应当引起国人关注。追踪我国加入WTO以来，欧盟对华反倾销调查、最终实施反倾销措施的相关案例，以及对华反倾销立案商品相关内容进行了统计、比较分析，笔者认为企业无序竞争和不积极应诉的淡薄意识，遭受反倾销控诉、调查产业的劳动密集型、产品附加值低的行业特征，特别是国际市场激烈竞争背景下的管理贸易战略运用，是欧盟对华反倾销的根源所在。为此，本文从四个方面提出了我国企业应对反倾销的相应策略。 【关键词】统计学；对华反倾销；统计分析；应对策略 引言： 中国与欧盟于1975年正式建交时的双边贸易只有24.46亿美元。1978 年我国实施改革开放, 并与欧盟签定了贸易协定。近30 年间，双边贸易增长40倍以上。20 世纪80年代初, 欧盟处于贸易顺差, 到2003年则出现550 亿欧元的逆差,是当时欧盟贸易伙伴中的最大贸易逆差。2005 年, 中欧双边贸易额首次突破2 000 亿美元，2006年我国则取代美国成为欧盟进口的第一大贸易伙伴。但在贸易繁荣的背后，欧美等西方发达国家则运用反倾销这一WTO规则所允许的贸易保护做法，对我国企业频繁展开反倾销控诉、反倾销调查。而欧盟则成为对华发起反倾销调查和实施最终反倾销措施最多的国家之一，仅2006年到2007年6月，欧盟对华提起反倾销调查就高达12起，占了其对外反倾销调查案件的1/3；对华实施最终反倾销措施为9起，占其对外实施最终反倾销措施案件的47％。对华发起反倾销调查和实施最终反倾销措施已成为我国对外贸易的“拦路虎”，严重阻碍了中欧双边贸易的正常发展。因此，研究入世以来欧盟对华反倾销的发展状况及成因，对于强化我国企业应对反倾销的意识，增强国际竞争力将具有十分重要的现实意义。 一、加入WTO以来欧盟对华反倾销的统计、比较分析 （一）欧盟对华反倾销调查和最终实施反倾销措施的分析 1979年中国首次遭遇的糖精钠反倾销事件就由欧盟发起，到目前为止，欧盟对我国已发起一百多起反倾销调查。欧盟是中国的第二大出口市场，也是对华反倾销的主要发起者之一，我选取了2001年中国加入WTO起到2007年6月为止欧盟对华反倾销相关数据进行统计分析，主要分析了欧盟对华反倾销调查数及最终反倾销措施数的比较、对华反倾销的趋势、对华反倾销立案商品及终裁情况。欧盟对华发起反倾销调查和最终反倾销措施案件及比较分析，如下表所示。
统计分析方法课程论文 内部控制审计费用与盈余管理相关关系的 实证研究
摘要 投资者和经营者在信息获取方面的不对称使得投资者需要借助独立第三方对其内部控制报告进行审核评价，降低投资风险并做出正确的投资决策。通过阐述内部控制审计费用和盈余管理的概念，引出理论分析二者直接的关系，并提出相应假设，考虑我国资本市场特殊条件，选择截面修正琼斯模型作为计量盈余管理的模型。在实证分析阶段，选取了满足研究条件的深市A股上市公司在 2012、2013 年两年的年报数据作为总体样本，运用单变量 T 检验、pearson 相关性检验和多元回归分析方法，对我国上市公司盈余管理与内部控制审计费用的相关性进行了深入的研究与分析。研究发现，内部控制审计费用越高的上市公司盈余管理程度越高，即内部控制审计费用与盈余管理呈正相关关系。 关键词：内部控制审计费用；盈余管理；实证研究
Abstract As the asymmetry between investors and operators in terms of the access to information, the former need the help of an independent third party to audit their internal control evaluation report to reduce investment risk and make the right investment decisions. At first ,we take a review of the history documents of internal control audit and earnings management , then sum up the related research of the two series . Through elaborate internal control we leads to a direct relationship between the two theoretical analysis and the corresponding assumption. Considering the specific conditions of China's capital market, we choose the sectional Jones model as amended measure of earnings management models. At the empirical analysis stage,we select the Shenzhen A-share listed companies’ 2012 and 2013 annual data as the overall sample, using univariate T-test, pearson correlation test and multiple regression analysis, to research and analysis China's listed Earnings management and internal control audit fees correlation deeply . The study found that the more internal control audit fees , the higher degree of earnings management , namely the internal control audit fees and earnings management is positively correlated. Key words:Internal control audit fees;Earnings management;Empirical study
一、名词解释 第一章 ①预测：根据过去和现在估计预测未来。 ②统计预测：属于预测方法研究的范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行③定量推测，并计算概率置信区间。 第二章 ①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，对事物的未来发展做出性质和程度上的判断，然后再通过一定形式综合各方面的意见，作为预测未来的主要依据。 ②主观概率：是人们对根据几次经验结果所做的主观判断的主观判断的量度。 ③客观概率：是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。 ④相互影响法：是从分析各个事件之间由于相互影响而引起的变化，以及变化发生的概率，来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。 第三章 ①残差：预测值与真实值的离差 ②可绝系数：衡量自变量与因变量关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分百比。 ③相关系数：测定拟合优度的指标，相关系数平方等于可绝系数。 ④非线性回归预测法：在社会现实经济活动中，很多现象之间的关系并不是线性的，这时就要选配适当类型的曲线，即非线性回归预测。 ⑤拟合优度：衡量回归直线拟合效果的指标 ⑥自相关系数：是衡量同一变量不同时期的数据之间相关程度的指标。 ⑦D-W：检验模型是否存在自相关的一个有效方法，其计算公式为：D—W=∑(ui-ui-1)^2/∑ui^2,其中ui=yi-^yi.根据经验D-W统计量在1.5~2.5之间表示没有显著自相关问题。 第四章 ①不规则变动因素：又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。 ②趋势外推法：用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立合适的趋势模型，并赋予时间变量t所需要的值，从而得到相应时刻的时间序列未来值。 ③图形识别法：通过绘制以时间t为横轴，时序数据为y轴的散点图形，并将其与各种函数曲线模型比较，选择最为合适的模型。 ④差分法：利用差分把数据修匀，使非平稳的序列达到平稳序列。同时与各类模型差分特点进行比较，选择合适的模型。 ⑤标准误差：预测值与真实值的离差平方和的平均数的平方根。 ⑥ 第五章 ①一次移动平均法：收集一组观测值，计算这组观测值的均值，利用这一均值作为下一期的预测值。 ②一次指数平滑法：利用前一期的预测值Ft代替Xt-N得到预测的通式：Ft+1=aXt+(1-a)Ft.
1、德尔菲法预测产品的未来销售量 某公司研制出一种新产品，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。但公司需要对可能的销售量作出预测，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。8位专家通过对新产品的特点、用途进行了介绍，以及人们的消费能力和消费倾向作了深入调查，提出了个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。 （1）在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此一般取后一次判断为依据。则如果按照8位专家第三次的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为： 5953 775 580430=++（千件） （2）将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为： 5.6003.07752.04305.0580=?+?+?（千件） （3）用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下： 最低销售量： 320 350 370 400 430 500 550 最可能销售量： 410 500 520 530 600 610 700 750 最高销售量： 600 610 620 670 750 800 900 1250 中间项的计算公式为 n 1 (n )2 +=项数 最低销售量的中位数为第四项，即400。 最可能销售量的中位数为第四、第五项的平均数，即565。 最高销售量的中位数为第四、第五项的平均数，即710。 将可最能销售量、最低销三售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为 5.6553.07102.04005.0565=?+?+?（千件） 需要说明的是，如果数据分布的偏态较大，一般使用中位数，以免受个别偏大或偏小的判断值得影响；如果数据分布的偏态比较小，一般使用平均数，以便考虑到每个判断值的影响。 2、主观概率法预测房产需求量
统计学毕业生论文投稿 浅析统计工作改革医院管理 1统计工作参与医院经济管理改革 在基础成本核算的基础上，我院将推行项目成本、病种成本核算，这些管理工作都要以数据统计分析为基础，主要流程为：科室成本统计—作业病种成本统计—医疗服务项目成本统计—全院平均成本计算—病种成本计算。通过对这些关键指标的统计分析和计算，能够准确客观地掌握各科室的经营状况、行业平均水平、医院资源配置等内部运营信息，同时也了解到如价格是造成目前医院政策性亏损的一个主要原因，而与医务人员的技术劳作相关的价值全部被严重低估，是调价的重点等外部影响因素，从而规范医疗行为、加强成本控制，促进医院精细化管理水平，并对医改政策提出合理化的建议。 2统计工作在人事制度改革 2.1选人用人公平、公正 实行全员竞聘上岗及职称动态管理，打破论资排辈的旧的用人体制，根据业务能力可以低职高聘、高职低聘，做到人尽其才，人岗匹配。在竞争中，通过竞争者的工作数量、工作效率、经济创收等情况的统计数据，系统、准确、客观地反映他在技术、知识、管理能力等无形资本绩效，让数字来说话，杜绝了“人情分”、“主观分”，真正体现了“绩效优先，兼顾公平”的用人原则。由此可充分调动广大医务人员的工作积极性、主动性和创造性，不断以优质的服务、精专的技术提高自身的业务工作能力，真正体现了公开、公平、公正的原则。 2.2岗位配置合理、高效 通过对全院人力资源的统计分析，全面了解各科室人员的学历、年龄、职称结构，发现有工作负荷不均衡的现象，尤其在护理工作中较为突出。为此，人事科与护理部以科室护理工作量统计数据为依据，制定并实施“护理动态岗”，对忙闲不均的人员进行动态调配，将人力资源流动起来，充分发挥出人员的效能，避免了人力资源的浪费。 3统计工作参与契约化目标责任制管理改革 医院建立了以岗位要素为基础的科主任契约化管理体系，利用科学的统计预测方法，根据行政、临床、医技工作重点制定关键业绩指标KPI管理指标，制定出了每个科室年度的效率指标包括门急诊人次、住院人次、病床使用率等、质量指标包括三日确诊率、抢救成功率、甲级病案率、抗生素合理使用率等、服务指标患者满意率、健康教育覆盖率、医疗纠纷发生率等、成本指标包括业务收支结余率、百元物耗比、人均医疗收入等、创新指标新技术新项目开展数、科研成果等目标值，对每一个科室完成的情况进行全面、公正、客观的评价，从而建立起一套完整的目标管理体系，明确科主任权责利，进一步提高科室管理水平，促进医院整体目标的顺利达成。
《《统计预测与决策》》论文 题目：运用时间序列分解法对问题进行预测分析 学院：数学学院 专业：信息与计算科学 班级： 学号： 姓名： 完成日期：2016年6月21号
目录 一预测背景................................................ 二预测理论分析............................................ 1.研究方法.............................................. 2.数据搜集与分析........................................ 3 .散点图的绘制......................................... 4.数据的拟合............................................ 三预测分析过程............................................ 1.模型的建立............................................. 2.对未来的预测........................................... 四预测结果分析............................................ 五分析与结论.............................................. 六参考文献................................................
一、选择题 1 情景预测法通常将研究对象分为（）和环境两个部分。 A 情景 B 主题 C 事件 D 场景 2 一般而言，回归预测法只适于作（）预测。 A 长期 B 中、短期 C 固定期 D 周期 3 下列方法中不属于定性预测的是（）。 A 趋势外推法B主观概率法C领先指标法 D 德尔菲法 4根据经验在时间序列波动不大的情况下，平滑系数α的取值应为（）。 A 0.1-0.3 B 0.5-0.7 C 0.7-0.9 D 0.4-0.6 5当时间序列各期值的一阶差比率（大致）相等时,可以配( )进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 6 状态空间模型按所受影响因素的不同可分为（）和（）模型。 A 确定性、随机性 B 线性、非线性 C 离散性、连续性 D 隐性、显性 7 统计预测方法中，以数学模型为主的方法属于（）。 A 回归预测法 B 定量预测法 C 定性预测法 D 时间序列预测法 8 下列哪一项不是统计决策的公理（）。 A 方案优劣可以比较 B 效用等同性 C 效用替换性 D 效用递减性 9 预测实践中,人们往往采纳判定系数R2（）的模型. A 最高 B 最低 C 中等 D 为零的 10 当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合( )进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 11 （）是指国民经济活动的相对水平出现上升和下降的交替。 A 经济周期 B 景气循环 C 古典经济周期D现代经济周期 12 灰色预测适用的对象是时序的发展呈（）型趋势。 A 指数 B 直线 C 季节 D 周期 13 德尔菲法是根据（）对研究的问题进行判断、预测的方法。 A 无突变情景 B 历史数据 C 专家知识和经验 D 直觉 14 相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（）。 A 越低B一般 C 越高D不一定 15 采用博克斯-詹金斯方法时，如果时间序列的自相关函数和偏自相关函数都是拖尾的，
1.统计预测的概念: 预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。 2.三要素：实际资料是预测的依据，经济理论是预测的基础，数学建模是预测的手段 3.统计预测、经济预测的联系和区别：主要联系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；主要区别：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。 4统计预测的分类：定性预测和定量预测两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测和时间序列预测；按预测时间长短，分为近期预测-1个月、短期预测-1-3个月、中期预测-3个月-2年 和长期预测 – 2年以上 ;按预测是否重复，分为一次性预测和反复预测 5.预测方法考虑三个问题：合适性，费用，精确性 6.统计预测的原则：连贯原则，类推原则 7.统计预测的步骤：确定预测目的，搜索和审核资料选择预测类型和方法，分析误差改进模型，提出预测报告 8.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，也称专家调查法。它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。特点：反馈性，匿名性，统计性；优点：加快预测速度节约预测费用，获得不同的价值观点和意见，适用长期预测和对新产品的预测，历史资料不足或不可预测因素多时尤为适用；缺点：分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠，责任分散，专家的意见未必完整 9．主观概率法步骤：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 10.情景预测法特点：1使用范围广不受假设条件限制2考虑问题全面应用灵活3定性和定量分析结合4能及时发现可能出现的难题减轻影响。步骤：确定主题，收集资料，分析影响，分析突发事件，进行预测 11．为什么要对建立的回归模型进行统计检验：由于很多社会经济现象之间存在相关关系，因此，一元线性回归预测具有广泛的应用进行一元线性回归预测时，必须选用合适的统计方法估计模型参数并对模型进行统计检验 12.应用回归预测法进行预测时应注意：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 13.影响经济时间序列变化因素：长期趋势，季节变动，周期变动，不规则变动 14,。自适应过滤法的计算步骤：确定加权平均数的个数p ；确定初始权数；计算预测值；计算预测误差；权数调整；进行迭代调整 15.自适应过滤法的优点：方法简单易行可采用标准程序上机运算；需要数据量较少；约束条件较少；具有自适应性，它能自动调整权数，是一种可变的系数模型 16:。自适应过滤法与移动平均法和指数平滑法相比有什么区别：自与移指都是以自回归模型为基础，所不同的是移和指的权数都是固定的，而自适应权数是根据预测误差的大小不断调整修改而获得的最佳权数 17,学习常数k 的选取应满足什么条件如何确定：要使初始权数经过调整逐步向最佳权数逼近，从而使模型的MSE 向最小值收敛，k 的选取值条件为max 121??????≤ ∑=p i i x k ，不过为了提高 模型中权数调整逐次逼近最佳权数的速度，可以取较大的k 值，但是必须满足k 《=1/p
中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
统计预测与决策 课程论文 题目基于ARMA模型的西安进出口总额时间序列分析与预测 学生姓名解盼 学生学号 专业经济统计学 班级金融统计班 提交日期二〇一六年五月 基于ARMA模型对西安进出口总额时间序列分析与预 测 摘要:本文分析了 1987-2013年西安地区进出口总额时间序列，在将该时间序 列平稳化的基础上，建立自回归移动平均模（ARMA）,从中得出西安进出口总额序列的变化规律，并且预测2014,2015年西安进出口总额的数值。 关键词：时间序列预测；进出口总额；ARMA模型 1. 前言 进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。进出口总额用以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。进出口总额包括:实际进出口货物，来料加工装配进出口货物，国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品，华侨、港澳台同胞和外籍华人捐赠品，租赁期满归承租人所有的租赁货物，，边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物(除外)，中外合资企业、中外合作经营企业、企业进出口货物和公用物品，到、在规定限额以上的进出口货样和广告品(无商业价值、无使用价值和免费提供出口的除外)，从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物，以及其他进出口货物。本文就此对我国进出口总额时间序列进行分析，
并且采用ARMA 模型对序列进行拟合，最后在此基础上对2014年西安进出口总额数据进行预测。 2. ARMA 模型 2.1 ARMA 模型概述 ARMA 模[]1 型全称为自回归移动平均模型(Auto-regressive Moving Average Model ，简称 ARMA)是研究时间序列的重要方法。其在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性, 又考虑了随机波动的干扰性, 对经济运行短期趋势的预测准确率较高, 是近年应用比较广泛的方法之一。ARMA 模型是由美国统计学家 G.M.Jenkins 在20世纪70年代提出的着名时序分析模型,即自回归移动平均模型。ARMA 模型有自回归模型AR(q)、移动平均模型MR(q)、自回归移动平均模型ARMA(p,q) 3种基本类型。其中ARMA(p,q ）自回归移动平均模型，模型可表示为： 其中，P 为自回归模型的阶数，q 为移动平均模型的介数；t x 表示时间序列 {}t x 在时刻t 的值；() 1,2, ,i i φ==P 为自回归系数； () 1,2,j j q θ==表示移动 平均系数；t ε表示时间序列 {}t x 在t 时期的误差或偏差。 2.2 ARMA 模型建模流程 首先用ARMA 模型预测要求序列必须是平稳的，也就是说，在研究的时间范围内研究对象受到的影响因素必须基本相同。若所给的序列并非稳定序列，则必须对所给的序列做预处理，使其平稳化，然后用ARMA 模型建模。建模的基本步骤如下： （1）求出该观察值序列的样本自相关系数（ACF)和样本偏相关（PACF)的值。 （2）根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质选择适当的(),ARMA q P 模型进行拟合。 （3）估计模型中未知参数的值。 （4）检验模型的有效性。如果拟合模型通不过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。 （5）模型优化。如果拟合模型通过检验，仍然转向步骤（2)，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型。 （6）利用拟合模型，预测序列的将来走势。 3. 西安进出口时间序列模型的建立
第一章统计预测概述 一、单项选择题 8、统计预测的研究对象是（） A、经济现象的数值 B、宏观市场 C、微观市场 D、经济未来变化趋势 答：A 二、多项选择题 4、定量预测方法大致可以分为（） A、回归预测法 B、相互影响分析法 C、时间序列预测法 D、情景预测法 E、领先指标法 答：AC 三、名词解释 2、统计预测 答：即如何利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。 四、简答题 1、试述统计预测与经济预测的联系和区别。 答：两者的主要联系是：①它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；②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；③统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。 两者的主要区别是：①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；②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的应用于人类活动的各个领域。 第二章定性预测法 一、单项选择题 3、（）需要人们根据经验或预感对所预测的事件事先估算一个主观概率。 A 德尔菲法 B 主观概率法 C 情景分析法 D 销售人员预测法 答：B 二、多项选择题 2、主观概率法的预测步骤有： A 准备相关资料 B 编制主观概率表 C 确定专家人选 D 汇总整理 E 判断预测 答：A B D E 三、名词解释 2、主观概率 答：是人们对根据某几次经验结果所作的主观判断的量度。 四、简答题 1、定型预测有什么特点？它和定量预测有什么区别和联系？ 答：定型预测的特点在于：（1）着重对事物发展的性质进行预测，主要凭借人的经验以及分析能力；（2）着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测。
中国城镇居民人均可支配收入的情景预测 摘要：情景预测法是20世纪70年代兴起的一种预测技术，又称剧本描述法。随着我国经济的快速发展，人们生活水平逐步提高，城镇居民人均可支配收入也在不断提高。本文根据1978－2006年有关数据，对城镇居民收入情况进行分析，并用情景预测法和线性二次移动平均法[]2预测2007年的城镇居民人均可支配收入。 关键词：情景预测法线性二次移动平均法城镇居民人均可支配收入
引言 伴随着中国经济体制改革的逐步深入，市场机制的调节作用日益强化，国民的收入也在不断地提高。本文是利用1978—2006年城镇居民和农村居民人均可支配收入数据，选取农村居民人均可支配收入作为解释变量对镇居民人均可支配收入做回归，进行分析。
第一章 模型的方法 1.1情景预测法]1[的概念 情景预测法是对将来的情景做出预测的一种方法，它把研究对象分为主题和环境，通过对环境的研究，识别影响主题发展的外部因素，模拟外部因素可能发生的多种交叉情景，以预测主题发展的各种可能情景。 情景预测法首先是构造一个“无突变”情景A ，即在假定当前的环境不发生重大变化的条件下研究对象的未来情景；然后分析情景A 的环境因素，就个因素的不同取值从而对A 造成不同的影响，由此产生了B 和情景C ，进而可以得到A ，B ，C ，AB ，AC ，BC 六种情景；同时，还可假设有突发事件D ，它对情景A ，B ，C 又有不同程度的影响，从而又产生了AD ，BD ，CD ，ABD ，ACD 。BCD 六种情景，由于环境因素的不同取值，还可得到其他多种情景，但情景的范围是确定的为 D C B ??如下图1 图1 情景示意图 1.2情景预测法的特点 情景预测法的特点主要表现在： 第一，适用范围很广，不受任何假设条件的限制，只要是对未来的分析，均可使用。 第二，考虑问题周全，又有灵活性。它尽可能地考虑将来会出现的各种状况和各种不同的环境因素，并引入各种突发因素，将所有的可能尽可能地展示出 D C B A
《 统计预测与决策 》课程教学大纲 Statistical Forecasting and Decision Making 课程代码： 课程性质：专业方向理论课/选修 适用专业：统计 开课学期：7 总学时数：56 总学分数：3.5 编写年月：2007.5 修订年月：2007.7 执 笔：邹辉 一、课程的性质和目的 本课程教学目的在于向学生系统阐述有关统计预测与决策方面的基本知识和一般原理，使学生对统计预测和决策的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握。同时，更为重要的是，通过阐述国内外统计预测和决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用，加深学生对本课程内容的理解和认识，提高学生综合运用统计预测和决策方法以解决现实问题的能力。 二、课程教学内容及学时分配 第一章 统计预测概述（4学时） 本章内容：统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤本章要求：了解统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤 第二章 定性预测法（4学时） 本章内容：定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，定性预测的集中主要方法。 本章要求：了解定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，理解定性预测的集中七种主要方法。 第三章 回归预测法（6学时） 本章内容：一元线性回归预测法，多元线性回归预测法，非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。 本章要求：了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。理解一元线性回归预测法是指成对的两个变量数据分布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，预测因变量的趋势；理解多元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。多元回归与医院回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。 第四章 时间序列的分解法和趋势外推法（6学时） 本章内容：时间序列的分解，时间序列分解模型，趋势外推法。 本章要求：了解经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变动和不规则变动这四个因素的影响，了解乘法模型分解的基本步骤，理解选择合适的趋势模型是应用趋势法的重要环节，图形识别和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。 第五章 时间序列平滑预测法（6学分） 本章内容： 一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法，布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法。 本章要求：了解布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法，理解一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法。 第六章 自适应过滤法（6学分） 本章内容：自适应过滤法的概念与特点，使用自适应过滤法应选择好滤波常数k，对原始数列做标准化处理。 本章要求：了解自适应过滤法优点，使用计算机来进行自适应过滤法的计算掌握自适应过
复习题 一、单项选择题 1 根据经验D-W统计量在（）之间表示回归模型没有显著自相关问题。 A 1.0-1.5 B 1.5-2.5 C 1.5-2.0 D 2.5-3.5 2 当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合( ) 进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 3 灰色预测是对含有（）的系统进行预测的方法。 A 完全充分信息 B 完全未知信息 C 不确定因素 D 不可知因素 4 不确定性决策中“乐观决策准则”以（）作为选择最优方案的标准。 A 最大损失 B 最大收益 C 后悔值 D α系数 5 贝叶斯定理实质上是对（）的陈述。 A 联合概率 B 边际概率 C 条件概率 D 后验概率 6 时间序列的分解法中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称为 （）。 A 长期趋势 B 季节趋势 C 周期变动 D 随机变动 7 下列方法中不属于定性预测的是（）。 A 趋势外推法B主观概率法C领先指标法 D 德尔菲法 8 当时间序列各期值的一阶差比率（大致）相等时,可以配( )进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 9 贝叶斯决策是根据（）进行决策的一种方法。 A 似然概率 B 先验概率 C 边际概率 D 后验概率 10 经济景气是指总体经济成（）发展趋势。 A 上升 B 下滑 C 持平 D 波动 二、多项选择题 1 构成统计预测的基本要素有（）。 A 经济理论B预测主体C数学模型D实际资料 2 统计预测中应遵循的原则是（）。 A 经济原则B连贯原则C可行原则 D 类推原则 3 按预测方法的性质，大致可分为（）预测方法。 A 定性预测 B 情景预测C时间序列预测D回归预测 4 ARMA模型的三种基本形式是（） A 自回归模型 B 移动平均模型C混合模型 D 季节模型 5 风险决策的方法有（） A 以期望值为标准的决策方法 B 以等概率为标准的决策方法 C 以最大可能性为标准的决策方法D以损益值为标准的决策方法 6 景气指标的分类包括（）。 A 领先指标B基准指标C同步指标D滞后指标 7 风险决策矩阵中应当包括的基本要素有（）。 A 备选方案B状态空间 C 最优方案选择标准D各方案的可能结果 8 统计决策的基本原则是（）。 A 可行性 B 未来性 C 合理性 D 经济性 9 决策的基本因素包括（）。 A 决策主体 B 决策环境 C 决策对象 D 决策目标
郑重声明： 以下课题均属个人网上整理而得，仅做参考，如有雷同，纯属巧合，本人不承担任何因个人因素引起的刑事民事责任。 统计学专业毕业论文题目选题 1 区域服务业饱和度与溢出度研究 2 微区位人流量测算技术研究 3 基于购买力平价下的富裕度测算方法 4 部门劳动生产率与劳动报酬率关联性分析 5 文化创意产业增加值测算技术研究 6 区域质量指数的计算技术研究 7 社会发展水平综合评价技术及应用研究 8 微区位富裕度的测量技术及其应用 9 柳州主导产业同构性与差异性研究 10 区域旅游产业经济贡献统计技术研究 11 富裕度测算方法及其应用研究 12 劳动生产率与劳动报酬率关联的存在性研究 13 非统一收银商场交易量与经济总量调查技术研究 14 综合评价权数确定的坎蒂雷方法实证研究 15 高校学生评教指标体系的构建与分析 16 农村居民生活质量评价指标体系的构建 17 柳州市城乡收入分配差距的统计分析 18 柳州市城乡居民消费结构比较分析 19 柳州城镇居民消费结构变动分析 20 城乡统筹的评价指标体系与实证分析 21 西部地区农村居民生活消费需求变动分析 22 柳州市农民消费结构的灰色关联分析及其趋势预测 23 消费质量的统计测度研究 24 西部地区城镇居民内部收入差距分析 25 西部地区农村居民内部收入差距分析 26 城乡统筹评价指标体系设计及应用 27 西部地区教育差距的聚类分析 28 从统计调查看科大学分制推行的经验及其不足 29 我国居民消费价格指数编制存在的问题探讨及其改革 30 柳州城乡收入差距预测 31 我国收入统计存在的问题及其改革 32 从城乡收入差距看城乡统筹试验区的效果—以柳州为例 33 柳州市商品住宅价格与土地价格互动性研究 34 房地产市场发展现状及对策研究 35 房地产市场供求与房价关系的实证研究 36 房地产周期与宏观经济周期关系研究 37 中国房地产周期波动区域比较
统计学论文探讨企业经济统计问题统计学专业xx届毕业论文参考题目 1、论统计分组； 2、典型调查在新形势下的应用与发展； 3、统计指数论； 4、统计预测初探； 5、时间序列方法在经济分析中的应用； 6、统计估算与统计预测； 7、统计指数法在物价统计中的应用； 8、 __统计学与数理统计学的关系； 9 、社会发展总体统计指标体系研究； 10、普查方法应用条件研究；
11、抽样调查方法在我国的应用与发展； 12、多种调查方法的综合运用问题； 13、统计分析如何满足多层次决策的需要； 14、民意调查资料的与分析； 15、某地区农业产业结构调整的经济效益统计分析； 16、某地区剩余劳动力转移的社会、经济效益统计分析； 17、某地区农民生活水平提高情况的统计分析； 18、农业经济效益统计指标体系构建及综合评价研究； 19、农民收入构成和消费构成的统计分析； 20、某地区粮食生产发展前景及相关问题研究； 21、市场调查与市场预测方法及其应用研究；
22、营销研究中的统计方法； 23、居民收入分配结构的数量分析； 24、居民消费结构分析； 25、居民生活水平评估研究； 26、经济预测方法在经济管理中的应用研究； 27、经济预测实例分析； 28、经济预警系统的有关问题研究； 29、组合预测法及其应用； 30、预测误差的识别与控制； 31、统计分析方法在西部大开发中的应用； 32、多元统计分析方法的应用；
33、某省宏观经济计量模型研究； 34、计量经济学在微观经济领域中的应用； 35、投入产出分析有关问题研究； 36、国民生产总值的计算范围与方法研究； 37、如何分析地区间的经济联系； 38、三次产业划分的原则与标准； 39、国民经济宏观经济效益评价； 40、货币流通必要量测算方法研究； 41、货币供应量的统计口径及相关经济指标的探讨； 42、中央银行统计指标体系研究； 43、金融市场统计指标体系研究；
统计预测与决策期末考 试 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
一、单项选择（2’*5） 1、时间序列分解成几个部分？每个部分的特点 （1）长期趋势因素：反映了经济现象在一个较长时间内发展方向，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。在某种情况下，它也可以表现为某种类似指数趋势或其他趋势的形式。经济现象的长期趋势一旦形成，总能延续一段相当长的时间 （2）季节变动因素：是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。包括受自然季节影响所形成额波动，也包括受工作时间规律所形成的波动。与周期变动的区别在于季节变动波动长度固定 （3）周期变动因素：也称循环变动因素，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、利率和大多数经济指标 （4）不规则变动因素：也称随机变动，受各种偶然因素影响所形成的不规则波动，如股票价格受突然出现的利好或利空消息的影响产生的波动 2、时间序列差分法确定趋势外推模型（P56） 由于模型种类很多，为了根据历史数据正确选择模型，常常利用差分法把时间序列转换为平稳序列。即利用差分法把数据修匀，使非平稳序列达到平稳序列。一阶向后差分定义为： 一阶向后差分实际上是当时间由t推到t-1时的增量。 二阶向后差分的定义为： K阶向后差分的定义为： 3、定性预测方法的种类 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、相互影响分析法 4、平滑系数的选取（α的取值）（P81） 5、平均相对误差的计算（P192） 平均相对误差公式： 平均相对误差绝对值公式： 二、多选（3’*5） 6、决策的基本因素 决策主体、决策目标、决策对象、决策环境 7、最优决策的选择标准有哪些？ （1）期望的效用值 （2）等概率（合理性） （3）最大可能性 （4）期望收益值最大（期望损失值最小） 8、常用的多目标决策体系 （1）单层目标体系：各目标同属于总目标之下，各目标之间是并列的关系。（2）树形多层目标体系：目标分为多层，每个下层目标都隶属于一个而且只隶属于一个上层目标，下层目标是对上层目标的更加具体的说明。 （3）非树形多层目标体系：目标分为多层，每个下层目标隶属于某几个上层目标。