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统计预测与决策问题: 敏感性分析及其步骤敏感性分析：在决策过程中，分析概率值变化对最优方案选择所产生的影响大小和方向，以及概率变化引起方案变化的临界点。
敏感性分析的步骤：(1)????? 求出在保持最优方案稳定的前提下，自然状态概率所容许的变动范围；(2)????? 衡量用于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)????? 判断所做决策的可靠性；问题: 厂长（经理）评判意见法的优缺点优点：（1）预测迅速、及时和经济；（2）可发挥机体的智慧，使预测结果比较准确可靠；（3）无需大量的统计资料更适用于对不可控因素较多的产品进行预测；?（4）如果市场情况发生变化，可立即进行修正；缺点：（1）预测结果易受到主观因素影响；（2）预测结果一般化；问题: 经济时间序列的变化影响有长期趋势因素、季节变动因素、周期变动因素、不规则变动因素等。
问题: 一元线性回归模型进行检验的指标主要有标准误差、相关系数、可决系数???。
问题: 损益矩阵组一般由三部分组成：？可行方案；？自然状态及其发生的概率；？各种行动方案的可能结果。
把以上三部分内容在一个表上表现出来，该表就称为损益矩阵表。
问题: 统计决策的原则应当遵循以下基本原则：（1）可靠性原则决策必须建立在大量的准确、及时和完整的信息资料基础上。
（2）可行性原则拟定行动方案时，必须从实际出发认真进行可行性分析。
（3）效益最佳原则即通过各方案的分析比较，所选定的行动方案应具有较明显的经济性。
（4）合理性原则决策的直接目的是选出合理的方案。
上面介绍的只是统计决策的基本原则，除此之外，还有民主性原则、开拓性原则等。
问题: 统计决策具备的条件？必须具备四个基本条件：（１）决策目标必须明确；（２）存在两个以上的行动方案；（３）每个行动方案的效果必须是可以计算的；（４）能够预测出影响决策目标的但决策者无法控制的各种情况以及它们发生的概率。
统计预存与决策知识点总结一、统计预存1.1 统计预存的概念统计预存是指根据历史数据和现有信息，运用统计方法对未来事件或现象进行预测或估计的过程。
通过对相关数据的分析和处理，可以对未来趋势或可能出现的结果进行合理的推测和预测。
1.2 统计预存的目的统计预存的主要目的是为了帮助决策者更好地了解未来可能发生的情况，为决策提供可靠的依据。
同时，统计预存也可以帮助人们更好地规划和安排自己的生活和工作，降低不确定性带来的风险。
1.3 统计预存的方法统计预存的方法主要包括描述统计、推断统计和时间序列分析等。
描述统计主要通过图表和指标来描述和总结数据的基本特征；推断统计通过从样本中推断总体的特征和规律；时间序列分析则通过对时间序列数据的模型拟合和预测来预测未来的变化趋势。
1.4 统计预存的应用统计预存在各个领域都有着广泛的应用，例如在经济学中，可以通过对经济数据的分析和预测，来指导宏观经济政策的制定和实施；在工业制造中，可以通过对生产数据的分析和预测，来指导生产计划和库存管理；在市场营销中，可以通过对市场数据的分析和预测，来指导产品定价和宣传策略的制定。
1.5 统计预存的局限性统计预存虽然能够为决策提供一定的参考信息，但也存在一定的局限性。
首先，统计预存是基于历史数据和现有信息来进行的，对于未来出现的新情况或新变化，预测的准确性可能会受到限制；其次，统计预存往往需要假设一定的概率分布和模型结构，对于模型的选择和假设的合理性也需要一定的经验和判断。
二、决策2.1 决策的概念决策是指在面对不同选择时，根据一定的标准和目标，做出具体的选择和安排的过程。
决策通常包括问题识别、信息收集、方案评价和选择等步骤。
2.2 决策的类型决策可以分为个人决策和集体决策两种类型。
个人决策是指由个人独立做出的决策，主要应用于个人生活和工作中；集体决策是指由一组人共同参与并做出决策，主要应用于机构和组织的管理和运营中。
2.3 决策的过程决策的过程一般包括如下几个步骤：问题识别、信息收集、方案评价、方案选择和实施和评估。
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、短期预测、中期预测和长期预测;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。
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。
统计预测与决策问题: 敏感性分析及其步骤敏感性分析：在决策过程中,分析概率值变化对最优方案选择所产生的影响大小和方向,以及概率变化引起方案变化的临界点.敏感性分析的步骤：1 求出在保持最优方案稳定的前提下,自然状态概率所容许的变动范围；2 衡量用于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 判断所做决策的可靠性；问题: 厂长经理评判意见法的优缺点优点：1 预测迅速、及时和经济；2 可发挥机体的智慧,使预测结果比较准确可靠；3 无需大量的统计资料更适用于对不可控因素较多的产品进行预测；4 如果市场情况发生变化,可立即进行修正；缺点：1 预测结果易受到主观因素影响；2 预测结果一般化；问题: 经济时间序列的变化影响有长期趋势因素、季节变动因素、周期变动因素、不规则变动因素等.问题: 一元线性回归模型进行检验的指标主要有标准误差、相关系数、可决系数.问题: 损益矩阵组一般由三部分组成：可行方案；自然状态及其发生的概率；各种行动方案的可能结果.把以上三部分内容在一个表上表现出来,该表就称为损益矩阵表.问题: 统计决策的原则应当遵循以下基本原则： 1可靠性原则决策必须建立在大量的准确、及时和完整的信息资料基础上. 2可行性原则拟定行动方案时,必须从实际出发认真进行可行性分析. 3效益最佳原则即通过各方案的分析比较,所选定的行动方案应具有较明显的经济性. 4合理性原则决策的直接目的是选出合理的方案. 上面介绍的只是统计决策的基本原则,除此之外,还有民主性原则、开拓性原则等.问题: 统计决策具备的条件必须具备四个基本条件：１决策目标必须明确；２存在两个以上的行动方案；３每个行动方案的效果必须是可以计算的；４能够预测出影响决策目标的但决策者无法控制的各种情况以及它们发生的概率.问题: 回归预测与时间序列预测精度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问题: 影响预测误差大小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问题: 关于预测精度1、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2、对于某一特定经济现象的预测,如何才能提高预测精度3、在已知某一经济现象的预测精度存在提高可能的情况下,如何选择合适的预测方法问题: 预警系统的作用1正确评价当前宏观经济的状态,恰当地反映经济形势的冷热程度,并能承担短期经济形势分析的任务.2能描述宏观经济运行的轨迹,预测其发展趋势,在重大经济形势变化或发生转折前,能及时发出预警信号,提醒决策者要制定合适的政策,防止经济发生严重的衰退或发生经济过热.3能及时地反映宏观经济的调控效果,判断宏观经济调控措施是否运用恰当,是否起到了平抑经济波动幅度的效果.4有利于企业的经营决策.5有利于改革措施出台时机的正确决策.问题: 扩散指数的应用扩散指数1当0< DI t<50%时,表明上升指标数小于下降指标数,经济系统运行于不景气空间的后期.2当50%<DI t<100%时,表明上升指标数多于下降指标数,经济系统运行于景气空间,随着向峰值100%逼近,经济越来越热.3当100%> DI t>50%时,表明上升指标数仍然多于下降指标数,经济系统运行于景气空间后期,经济正在走下坡路,整个经济系统正处于降温阶段.4当50%>DI t >0时,表明经济运行发生重大转折,上升指标数小于下降指标数,经济系统处于全面收缩阶段,经济系统进入一个新的不景气空间前期.问题: 景气阶段分类景气含义：景气是对经济发展状况的一种综合性描述,用于说明经济的活跃程度.经济景气是指总体经济呈上升趋势,经济不景气是指总体经济呈下滑的发展趋势.类别：1古典周期2现代周期按长度：1短：基钦周期2中：尤格拉周期3中长：库兹涅茨周期4长：康德拉提耶夫周期问题: 干预模型建模的思路和步骤1、利用干预影响产生前的数据,建立单变量的时间序列模型.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,利用这些结果求估干预影响的参数.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、求出总的干预分析模型.问题: 干预分析模型的基本形式干预变量的形式：干预分析模型的基本变量是干预变量,有两种常见的干预变量.一种是持续性的干预变量,表示T 时刻发生以后, 一直有影响,这时可以用阶跃函数表示,形式是：第二种是短暂性的干预变量,表示在某时刻发生, 仅对该时刻有影响, 用单位脉冲函数表示,形式是：问题: ARMA模型的基本形式ARMA模型是描述平稳随机序列的最常用的一种模型,基本模型主要有三种：自回归模型AR：Auto-regressive；移动平均模型MA：Moving-Average；混合模型ARMA：Auto-regressive Moving-Average.关于该知识点,是第四节的主要内容,望大家注意查看教材和导学.问题: 平稳时间序列的含义时间序列{Yt}取自某一个随机过程,如果此随机过程的随机特征不随时间变化,则称过程是平稳的；如果该随机过程的随机特征随时间变化,则称过程是非平稳的.问题: 一次移动平均法的原理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.问题: 自适应过滤法的基本原理自适应过滤法的基本原理就在于通过其反复迭代以调整加权系数的过程,“过滤”掉预测误差,选择出“最佳”加权系数用于预测.整个计算过程从选取一组初始加权系数开始,然后计算得到预测值及预测误差预测值与实际值之差,再根据一定公式调整加权系数以减少误差,经过多次反复迭代,直至选择出“最佳”加权系数.由于整个过程与通信工程中过滤传输噪声的过程极为接近,故被称为“自适应过滤法”.问题: 龚珀兹曲线模型模型的适用：多用于新产品的研制、发展、成熟和衰退分析,特别适用于对处在成熟期的商品进行预测,以掌握市场需求和销售的饱和量.是预测各种商品市场容量的一种最佳拟合线.问题: 多项式曲线趋势外推法问题: 趋势外推法的假设条件1、假设条件： 1假设事物发展过没有跳跃式变化,一般属于渐进变化. 2假设事物的发展因素也决定事物未来的发展,其条件是不变或变化不大.2、趋势模型的种类1多项式曲线预测模型：一次线性预测模型二次二次抛物线模型三次三次抛物线模型 n次n次抛物线模型 2指数曲线预测模型：指数曲线预测模型修正指数曲线预测模型 3对数曲线预测模型： 4生长曲线预测模型：皮尔曲线预测模型龚珀兹曲线预测模型问题: 时间序列可以分解为哪几个因素1、长期趋势因素T2、季节变动因素S3、周期变动因素C一般无法直接给出,需判断,也可忽略不计.4、不规则变动因素I不可计量问题: 时间序列预测的关键是什么思想：假定时间序列存在某一种数据变化模式或某一种组合模式,并会重复发生的.因此可以首先识别出这种模式,然后采用外推的方式就可以进行预测了.关键：1假定数据的变化模式样式可以根据历史数据识别出来抽样；2决策者所采取的行动对这个时间序列的影响是很小的.时间序列预测法主要用来对一些环境因素,或不受决策者控制的因素进行预测,如宏观经济情况,就业水平,某些产品的需求量等.问题: 相关系数与可决系数的关系是什么相关系数与可决系数的关系如下几点：1、可决系数是相关系数的平方,r2=R2.2、可决系数与相关系数可以用来判断Y与X之间的关系；3、如果可决系数或相关系数的值较小,并不能说明 Y 与 X 没有关系,只能说明他们之间没有线性关系.4、如果可决系数或相关系数的值较大,只能说明这两个量之间确实存在线性关系,但是并不一定就是因果关系,对于因果关系的认定,只能通过定性分析来解决.注意,相关系数假设检验只能检验 r = 0的情况 ,而不能检验 r 等于不为0的某个数.问题: 一元线性回归模型当具有相关关系的两个随机变量数据分布大体上呈线性趋势时,采用适当的计算方法,找到两者之间特定的经验公式,即一元线性回归模型,然后根据自变量的变化,来预测因变量的发展变化.关于其模型,同学们可以参看本课件的第三章相关内容.问题: 回归分析法的理解在统计学意义上,变量之间的非确定性的相关关系可以通过统计的方法给出某种函数表达式,这种处理变量间相关关系的方法就是回归分析法.回归分析就是采用统计的方法估计随机变量Y与X之间的关系式.回归预测法是通过大量收集统计数据,在分析变量间非确定性关系的基础上,找出变量之间的统计规律性,运用统计学中回归分析的方法,把变量之间的统计规律性较好的表现出来,运用自变量的数据来对因变量进行预测.问题: 德尔菲法的思考德尔菲法,又称头脑风暴法,它是根据有专门知识的人的直接经验,采用背对背的通信方式征询专家小组成员的预测意见,经过几轮征询,使专家小组的预测意见趋于集中,最后做出符合市场未来发挥在那趋势的预测结论,也称专家调查法.问题: 定性预测和定量预测的关系定性预测的优点在于：注重于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,且简单的迅速,省时省费用.其缺点是：易受主观因素的影响,比较注重于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,尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述.定量预测的优点在于：注重于事物发展在数量方面的分析,重视对事物发展变化的程度作数量上的描述,更多地依据历史统计资料,较少受主观因素的影响.其缺点在于：比较机械,不易处理有较大波动的资料,更难于事物预测的变化.定性预测和定量预测并不是相互排斥的,而是可以相互补充的,在实际预测过程中应该把两者正确的结合起来使用.问题: 定性预测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的意见,作为预测未来的主要依据.问题: 两种预测的联系与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.两者的主要区别是：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.问题: 预测的概念预测是根据事物以往的历史资料,通过一定的科学方法与逻辑推理,经过定性分析或定量计算探求事物的演变规律,据此推测未来事件的发展趋势及其结果.简言之,预测就是根据过去和现在估计未来,预测未来.统计预测与决策第一章统计预测概述一、预测的概念预测是根据事物以往的历史资料,通过一定的科学方法与逻辑推理,经过定性分析或定量计算探求事物的演变规律,据此推测未来事件的发展趋势及其结果.简言之,预测就是根据过去和现在估计未来,预测未来.二、要素:依据: 真实、恰当的实际资料；基础：经济理论；手段：数学模型 ,如回归分析、时间序列分析等；三、预测的作用：预测在决策之前,为决策提供依据,是决策科学化的前提；行动计划在决策之后,是预测、决策实现的桥梁；预测产生情报和信息,行动计划和决策消费情报、信息.四、衡量预测作用大小的因素预测的作用大小取决于预测结果所产生的经济效益的多少.相关因素： 1 预测费用的高低2 预测方法的难易程度3 预测结果的精确程度——精度五、预测方法的分类定性预测法：逻辑判断为主,适用于缺乏历史统计资料的时间/趋势转折分析.定量预测法：回归预测法——变量与变量之间相互关联,可以是因果关系,也可以仅具有相关关系.时间序列预测法——变量随时间变化,用历史资料建立模型外推.近期预测 1个月以内短期预测 1～3个月中期预测 3个月~2年长期预测 2年以上预测按内容划分：经济预测、科学预测、政治预测、社会预测人口、就业、生活方式、军事预测….六、统计预测与经济预测的主要区别1研究的对象不同；2研究的领域不同：七、预测方法选择应考虑的因素：合适性、费用性、精确性.八、预测的原则：1连贯原则：事物的发展是按照一定的规律进行的,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根本的不同.2类推原则：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.九、预测的作用：预测在决策之前,为决策提供依据,是决策科学化的前提；行动计划在决策之后,是预测、决策实现的桥梁；预测产生情报和信息,行动计划和决策消费情报、信息.十、统计预测统计预测不仅适用于对经济现象的预测,而且被广泛应用于人类活动的各个领域. P2第二章定性预测法一、定性预测的概念及特点定性预测的概念：利用直观材料,依靠管理者个人的经验和综合分析能力,对未来的发展方向和趋势做出推断.直观简单,适应性强 .特点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判断能力.②着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测.③适用于：宏观经济形式的发展、市场总体形势的演变、企业的未来发展方向、经营环境分析和战略决策等.二、德尔菲预测方法的特点：反馈性、匿名性、统计性三、德尔菲法的优缺点优点•不受地区人员的限制,应用广泛、费用较低,可以加快预测速度和节约预测费用；•可以获得各种不同但有价值的观点和意见；•适用: 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:•预测结果受主观认识制约,取决于专家的学识、经验、心理状态和对预测问题感兴趣的程度；•如果所预测的产品或顾客群分散于不同地区,预测可能不可靠；•责任比较分散；四、主观概率 P12主观概率是人们根据某几次经验结果所作的主观判断的量度.即人们根据某几次经验结果,对事物变化做出主观判断,估算事物变化的概率,并据此对事物未来进行预测的方法.在不确定的外界状态下,不确定性事件一般不能在相同的条件下重复试验,而是决策者在掌握的信息条件下,根据他的认识水平,对有关事件发生的主观信任程度,所以称为主观概率或个人概率.五、情景预测法20世纪70年代兴起的一种预测技术,又称剧本描述法.对将来的情景作出预测的一种方法.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前景. 特点：1适用范围广,不受任何条件的限制；2考虑周全、灵活；3定性分析与定量分析相结合 ；4便于发现未来可能出现的难题；• 情景预测法就是为了弥补定性、定量预测方法存在的不足,可运用定性定量相结合对未来进行预测. P22• 情景预测法的主要特点体现在定性、定量分析的结合.P23六、厂长经理评判意见法企业的总负责人把企业的中层管理人员以及熟悉市场情况的各种人员召集到一起,让他们对未来的市场发展形式或企业的某一重大决策问题发表意见,作出判断.然后将各种意见汇总,进行分析研究和综合处理,最后得出预测结果.优点：1迅速、及时、经济；2发挥集体的智慧,预测结果比较准确可靠；3不需要大量的统计资料,适合于不可控因素较多的产品；4方便修正.缺点：1容易受主观因素影响；2对市场状况了解不细市场变化、顾客期望,预测结构较一般化,不精确；七. 定性预测及其特点 P8定性预测：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和专家,根据已掌握的历史和直观的材料,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,再通过一定的形式综合各方面的意见,作为预测未来的主要依据.定性预测的特点：着重对事物发展的性质进行预测,主要凭借人的经验和分析判断能力.着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测. 第三章 回归预测法一、一元线性回归预测法当具有相关关系的两个随机变量数据分布大体上呈线性趋势时,采用适当的计算方法,找到两者之间特定的经验公式,即一元线性回归模型,然后根据自变量的变化,来预测因变量的发展变化. • 一元线性回归预测法是在成对的两变量数据分布大体上呈直线趋势时,通过适当的计算方法,建立两变量之间特定的经验公式.P35• 在运用一元线性回归模型预测时,对剩余残差项 要求具备有 为常数的特性.P35二、检验标准误差回归直线即估计值与因变量观察值之间的平均平方误差.可决系数 衡量因变量与自变量关系密切程度的指标,取值0～1之间.2ˆ()2y y SE n -=-∑()222ˆ()1y y R y y -=--∑∑01i i y b b x =+01i i y b b x =+0.10ˆy t ±可决系数表明,在Y 与X 的关系中,可以利用回归方程解释的部分所占的百分比,显然其数值越大,Y 与X 的关系越确定.三、相关分析• 相关分析着重考虑的是随机变量Y 与X 之间的相关程度相关系数与相关方式方向、系数,其分析结果就是两个变量之间的相关系数.• 相关分析与回归分析是紧密结合的,常常一起使用.一般说来,采用相关分析确定变量之间是否确实有相关关系存在,如果存在,则用回归分析求出变量之间的定量关系表达式.• 在回归分析中,通常称我们感兴趣的变量,或需要估计的量为因变量,记为y . • 回归预测法是通过大量收集统计数据,在分析变量间非确定性关系的基础上,找出变量之间的统计规律性,运用统计学中回归分析的方法,把变量之间的统计规律性较好的表现出来,运用自变量的数据来对因变量进行预测.四、回归模型参数b 0和b 1的估计模型中的b 0、b 1需要通过样本观察值 xi ,yi 来进行估计.假设样本容量为n → n 对观察值xi ,yi ,则 b 0、b 1的估计值为:五、参数估计的要求：利用数学模型对未来进行预测时,必须对模型中的一些参数进行估计.对参数的估计是通过对实际观测值的运用,构建估计量来完成的.而一个有效的估计量应满足一致性、无偏性以及有效性要求 .P36六、预测误差检验在利用回归方法进行预测时,必须对预测误差进行检验.其中检验指标标准误差的计算公式为七、预测置信区间利用回归模型预测时,需给出一个在一定概率保证程度下的预测置信区间,则在小样本条件下,更为精确的置信区间计算公式为置信区间为: P41()12210i i i i i i i in x y x y b n x x y b x b n-=--=∑∑∑∑∑∑∑八、拟合优度指标利用回归模型进行预测时,必须作估计量与因变量之间的拟合优度检验.而属于拟合优度指标的是标准误差、可决系数和相关系数.P44九、厂长经理评判意见预测法的优缺点 P17优点： 1 迅速、及时和经济；2 可发挥集体的智慧,使预测结果比较准确可靠；3 不需要大量的统计资料,更适用于对不可控因素较多的产品进行预测；4 如果市场情况发生变化,可及时进行修正；缺点： 1 预测结果易受主观因素影响；2 预测结果比较一般；十、D — W值是检验回归模型剩余项是否存在自相关的一种有效方法.在实际检验中,对于不同显着性水平α下的D —W值上限和下限,实际D —W值小于等于2时,若出现 d-----w ,则认为存在自相关. P40十一、在利用回归模型进行预测时,需要确定一定置信水平下的预测置信区间,在小样本情形下,近似的置信区间计算公式为： P41十二、在社会经济中,变量之间并不都是呈线性关系.因而,需要配选适当类型的曲线以实现对实际情况的拟合.常见的曲线有幂函数曲线、指数函数曲线、抛物线函数曲线等. P52十一、在利用回归模型进行预测时,需要确定一定置信水平下的预测置信区间,在小样本情形下,近似的置信区间计算公式为： P41十二、在社会经济中,变量之间并不都是呈线性关系.因而,需要配选适当类型的曲线以实现对实际情况的拟合.常见的曲线有幂函数曲线、指数函数曲线、抛物线函数曲线等. P52第四章时间序列分解法与趋势分析法一、趋势外推法模型选择在对趋势模型进行选择时,主要使用的方法是图形识别法、差分计算法.P68二、经济时间序列的影响因素经济时间序列的变化受多种因素影响,但总体上可将影响因素分为长期变动因素、季节变动因素、周期变动因素以及不规则变动因素.P61三、指数曲线模型在趋势外推预测法中,如果时间各期数值的一阶差比率大致相等时,就可以配选指数曲线模型进行预测. P77四、时间序列分解 P61反映经济现象,如需求或销量,在一个较长时间内的发展方向,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.时间序列的分解长期趋势因素T：反映经济现象,如需求或销量,在一个较长时间内的发展方向,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.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.自然季节影响所形成的波动.工作时间规律——商场周末销售周期变动因素C：也称循环变动因素,是各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动.不规则变动因素I：随机变动因素,各种偶然因素影响所形成的不规则波动,如人为因素、政府行为……五、修正指数曲线模型 P79～P83如果新产品进入市场后,呈现出初期迅速增长,随后逐渐降低增长速度,而增长量的。
预测和决策方法一、预测方法（一）预测的概念1.预测的定义预测是人们对未来要发生的事物进行的估计和推测，是根据过去的历史数据和现实的客观条件，运用科学知识和手段探求人们所关心的客观事物的发展趋势，即根据过去和现在判断未来，根据已知推测未知。
预测虽然是对未来进行的预计和推测，但是，它是根据客观事物的发展规律，综合考虑历史和现实条件及环境的影响预计事物未来演变的规律和发展趋势，因此，预测是一门科学的方法论。
2.预测的分类预测是预测方法和手段的总称。
由于客观事物的多样性和复杂性，导致预测的种类繁多，但总体上可按如下加以分类：（1）按预测的方法分类，可分为定性预测和定量预测。
定性预测是对预测对象进行定性分析时使用的方法。
它是用定性的方法，研究、分析和确定未来事物发展的性质和发展规律。
定性预测的数据或结果，往往不是依据历史统计数据直接计算获取的，而是充分发挥人的智慧、经验的作用，依据直观材料、人的实践和主观判断得到的预测结果。
定量预测是对预测对象进行定量分析时使用的方法。
它是用定量的方法，研究、分析和推测未来事物发展的程度及其结果。
定量预测是建立在历史数据和资料以及目前的信息基础上的预测，它往往不是主观判断，而是充分发挥历史数据的作用。
因而，定量预测的结果比定性预测更具科学性和精确性。
（2）按预测的时间分类，可分为长期预测、中期预测和短期预测。
不同的预测目的决定着不同的预测期限。
长期预测一般为10～15年；中期预测一般为5～10年；短期预测一般为1～5年或更短。
由于时间越长，不确定性因素的影响越大，因而通常预测的期限越长，其预测的精度越差。
短期预测较中期预测精确，中期预测较长期预测精确。
在预测之前，根据预测对象和要求正确选择预测期限是十分重要的。
（二）预测方法1.定性预测方法（1）专家调查法这种方法是将专家的意见作为预测分析的对象，专家运用自己的知识和经验，通过对过去和现在事物的分析，找出规律，然后对发展的趋势作出判断。
经济统计预测与决策课程大纲一、引言1.课程背景与意义在经济全球化的大背景下，对经济数据的统计分析已成为政府、企业及各类组织制定政策、战略的重要依据。
经济统计预测与决策课程旨在帮助学员掌握经济统计学基本概念、预测与决策方法，以便更好地应对复杂多变的经济环境。
2.课程目标与内容本课程以理论与实践相结合的方式，教授经济统计分析、预测与决策的基本方法和技巧。
课程内容涵盖经济统计学基本概念、预测与决策方法、实证分析与案例研究等方面。
通过本课程的学习，学员将能够独立进行经济统计分析、预测和决策，为政府、企业及各类组织的经济发展提供有力支持。
二、基本概念与方法1.经济统计学基本概念经济统计学是研究经济现象数量规律的一门学科。
其主要内容包括：国民经济核算、宏观经济指标、微观经济指标、统计数据收集与处理等。
2.预测与决策方法预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、因子分析等。
决策方法包括：确定性决策、风险决策、不确定型决策、战略管理等。
三、经济统计分析与预测1.数据收集与处理数据收集是经济统计分析的基础。
学员将学习如何获取可靠的数据来源，并对数据进行清洗、整理和转换，为后续分析做好准备。
2.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括和总结的过程。
学员将学习如何运用频数、比例、平均数、标准差等统计量对数据进行描述。
3.推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体参数进行估计的方法。
学员将学习抽样分布、置信区间、假设检验等方法。
4.时间序列分析与预测时间序列分析是研究经济时间序列数据规律的方法。
学员将学习自相关、移动平均、指数平滑等时间序列模型，并运用这些模型进行预测。
四、经济决策与管理1.决策理论与方法本部分内容包括：理性决策、有限理性决策、风险偏好等理论，以及优化方法、博弈论等在实际决策中的应用。
2.风险管理与不确定性决策学员将学习如何识别、评估和应对经济风险，以及在面临不确定性时作出明智的决策。
3.战略管理与竞争力分析本部分内容涵盖企业战略管理、竞争力分析、市场定位等方面的方法与技巧。
统计预测的概念 预测：根据过去和现在估计未来、预测未来。
统计预测属于预测方法范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量预测，并计算概率置信区间。
统计预测方法是一种具有通用性的方法。
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，它们共同构成统计预测的三个要素。
统计预测的作用在市场经济条件下，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。
统计预测作用的大小取决于预测结果所产生的效益多少。
影响预测作用大小的因素：预测费用的高低，预测方法的难易程度，预测结果的精确程度。
预测方法分类：1、可归纳分为定性预测与定量预测，定量预测又可分为回归预测法和时间预测法。
2、按预测时间分为近期、短期、中期、长期预测。
3、按预测是否重复分为一次性预测和反复预测。
统计预测方法的选择主要考虑（原则）：合适性、费用和精确性。
步骤：1、确定预测目的 2、搜索和审核资料 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。
自适应过滤法原理：就是从自回归系数的一组初始估计值开始利用公式i t t t i X ke --+Φ=Φ2)1('it 主次迭代，不断调整，以实现自回归系数的最优化。
基本步骤：1、首先确定模型阶数P 2、选择合适的滤波参数k 3、计算每一次残差e 4、根据残差e 以及调整公式i t t t i X ke --+Φ=Φ2)1('it 计算下一轮的系数 5、迭代直到取得合适的系数。
特点：经过逐次迭代，自回归系数可以不断调整，以使自回归系数达到最优化。
优点：1、简单易行，可采用标准程序上机运算 2、适用于数据点较少的情况 3、约束条件较少 4、具有自适应性，能自动调整回归系数，是一个可变系数的数据模型。
干预分析模型简介：1、干预的含义：时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这类外部事件为干预。
2、研究干预分析的目的：从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。
干预事件按其影响的形式归纳起来分为以下四种：1、干预事件的影响突然开始，长期持续下去。
2、干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去。
3、干预事件突然开始，产生暂时的影响。
4、干预事件逐渐开始，产生暂时的影响。
景气和景气预测：景气是对经济发展状况的一种综合性描述，用以说明经济的活跃程度。
经济景气是指总体经济呈上升趋势，经济不景气是指总体经济呈下滑的发展趋势。
世界各国普遍采用扩散指数和综合指数相结合的方法来对总体经济状态进行全局的判断和预测，即所谓的景气预测法。
景气指标：经济的景气状态时通过一系列经济指标来描述的，称为景气指标。
景气指标分为：先行指标、同步指标和滞后指标。
景气循环又称经济波动，也称经济周期。
经济周期分为古典周期和现代周期，通常包括扩张和收缩两个时期，分为四个阶段：复苏、高涨、衰退和萧条。
经济周期按类别分为：古典周期，现代周期 按长度分为：1，短：基钦周期 2、中：尤格拉周期 3、中长：库兹涅周期 4，长：康德拉提耶夫周期。
景气指标选择原则：1、重要性和代表性2、可靠性和充分性3、一致性和稳定性4、及时性和光滑性。
合成指数：合成指数又称综合指数，其计算方法是先求出每个指标的对称变化率；然后求出先行、同步和滞后指标三组指标的组内、组间平均变化率，使得三类指标可比；最后，以年为基年，计算出其余年份各月（季）的（相对）指标。
预警系统原理：选择一组反映经济发展状况的敏感指标，运用有关的数据处理方法，将多个指标合并为一个综合性指标，通过一组类似于交通管制信号红、黄、绿灯的标识，利用这组指标和综合指标对当时的经济状况发出不同的信号，通过观察信号的变动情况来判断未来经济增长的趋势。
预警系统作用：1，正确评价当前宏观经济的状态，恰当地反映经济形势的冷热程度，并能承担短期经济形势分析的任务。
2，能描述宏观经济运行的轨迹，预测其发展趋势，在重大经济形势变化或发生转折前，能及时发出预警信号，提醒决策者要制定合适的政策，防止经济发生严重的衰退或发生经济过热。
3，能及时地反映宏观经济的调控效果，判断宏观经济调控措施是否运用恰当，是否起到了平抑经济波动幅度的效果。
4、有利于企业的经营决策。
5，有利于改革措施出台时机的正确决策。
预测精度：是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。
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。
组合预测有两种基本形式：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。
统计决策理论的五条公理：1、方案的优劣可比较和可判别2、方案必须具有独立存在的价值3、分析方案时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（效用的替换性）。
同步指标：指景气指标中与总体经济变化相一致或同步的那些指标。
劣势方案：统计决策中，如果一个方案在任何自然状态下的结果都劣于其他方案结果，则该方案称为劣势方案。
层次分析法：是用于处理有限个方案的多目标决策方法。
它的基本思路是把复杂的问题分解成若干层次，在最低层次通过两两对比得出个因素的权重，通过由低到高的层层分析，最后计算出各方案对总目标的权数，权数最大的方案即为最有方案。
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。
处理多目标决策问题，应遵守两个基本原则：1、在满足决策需要的前提下，尽量减少目标个数；2、分析各目标重要性大小，分别赋予不同权数。
扩散指数：是在某一时期，景气指标中处于扩张或办扩张状态的指标占全部指标的数量比例。
卡尔曼滤波：它的实质是由量测值重构系统的状态向量。
它以“预测-实测-修正”的顺序递推，达到对状态空间模型的优化拟合。
贝叶斯决策：根据各种事件发生的先验概率进行决策一般具有较大的风险。
减少这种风险的办法是通过科学实验、调查、统计分析等方法获得较为准确的情报信息，以修正先验概率。
利用贝叶斯定理求得后验概率，据以进行决策的方法，称为贝叶斯决策方法。
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。
定性预测和定量预测的关系：定性预测的优点在于：注重于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。
其缺点在于：易受主观因素的影响，比较注重于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，尤其是缺乏对事物发展做数量上的精确描述。
定量预测的优点在于：注重于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，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。
其缺点在于：比较机械，不易处理有较大波动的资料，更难以预测事物的变化。
定性预测和定量预测并不是相互排斥的，而是可以相互补充的，在实际预测过程中应该把两者结合起来正确的使用。
定性预测的方法主要有德尔菲法、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。
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。
1964 主观概率法的主要步骤：（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。
情景预测法：是对将来的情景做出预测的一种方法，他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前景。
常见的情景预测法有：未来分析法、目标展开法、间隙分析法三种。
灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。
灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间具有不确定的关系。
白色系统：是指一个系统的内部特征是完全已知的，及系统的信息是完全充分的。
黑色系统：是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它同外界的联系加以观测研究。
灰色预测检验一般包括：（一）残差检验、（二）关联度检验、（三）后验差检验：（1）计算原始序列的标准差：（2）计算绝对误差序列的标准差：（3）计算方差比：（4）计算小误差概率。
态空间模型：是动态时域模型，以隐含着的时间为自变量。
状态空间模型包括两个模型：一是状态方程模型，反映动态系统在输入变量作用下在某时刻所转移到的状态；二是输出方程模型，他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：（1）确定性状态空间模型（2）随机性状态空间模型。
按数值形式分为：（1）离散状态空间模型，（2）连续状态空间模型。
按所描述的动态系统可以分为：（1）线性的与非线性的，（2）时变的与时不变的。
状态空间模型的假设条件：是动态系统符号马尔科夫特性，即给定系统的现在状态，则系统的将来与其过去独立。
状态空间模型的特点：（1）状态空间模型不仅能反映系统内部状态，而且能揭示系统内部状态与外部的输入和输出变量的联系。
（2）状态空间模型将多个变量时间序列处理为向量时间序列，这种从变量到向量的转变更适合解决多输入输出变量情况下的建模问题。
（3）状态空间模型能够用现在和过去的最小信息形式描述系统的状态，因此，它不需要大量的历史数据资料，既省时又省力。
