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经济预测与决策_习题

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研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。数据见表3.9（略）。

（1）计算出y，x1，x2，x3的相关系数矩阵。

SPSS输出如下：

相关系数表1.556.731*.724*.095.016.01810101010.5561.113.398.095.756.25410101010.731*.1131.547.016.756.10110101010.724*.398.5471.018.254.10110101010Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)Nyx1x2x3yx1x2x3Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.

则相关系数矩阵为：1.0000.5560.7310.7240.5561.0000.1130.3980.7310.1131.0000.5470.7240.3980.5471.000r

（2）求出y与x1，x2，x3的三元回归方程。

Coefficientsa-348.280176.459-1.974.0963.7541.933.3851.942.1007.1012.880.5352.465.04912.44710.569.2771.178.284(Constant)x1x2x3Model1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable: ya.

对数据利用SPSS做线性回归，得到回归方程为

123ˆ348.383.7547.10112.447yxxx

（3）对所求的方程作拟合优度检验。 Model Summary.898a.806.70823.44188Model1RR SquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), x3, x1, x2a.

由上表可知，调整后的决定系数为0.708，说明回归方程对样本观测值的拟合程度较好。

（4）对回归方程作显著性检验；

方差分析表b13655.37034551.7908.283.015a3297.1306549.52216952.5009回归残差总和Model1平方和自由度均方FSig.Predictors: (Constant), x3, x1, x2a.

Dependent Variable: yb.

原假设：0:3210H

F统计量服从自由度为（3，6）的F分布，给定显著性水平=0.05，查表得76.4)6.3(05.0F,由方查分析表得，F值=8.283>4.76，p值=0.015，拒绝原假设0H，由方差分析表可以得到8.283,0.0150.05FP，说明在置信水平为95%下，回归方程显著。

（5）对每一个回归系数作显著性检验；

回归系数表a-348.280176.459-1.974.0963.7541.933.3851.942.1007.1012.880.5352.465.04912.44710.569.2771.178.284(Constant)x1x2x3Model1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable: ya.

做t检验：设原假设为0:0iH，

it统计量服从自由度为n-p-1＝６的t分布，给定显著性水平0.05，查得单侧检验临界值为1.943，X1的t值=1.942<1.943，处在否定域边缘。

X2的t值＝2.465>1.943。拒绝原假设。

由上表可得，在显著性水平0.05时，只有2x的P值<0.05,通过检验，即只有2x的回归系数较为显著 ；其余自变量的P值均大于0.05，即x1，x2的系数均不显著。 （6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重新建立回归方程，并作回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。

解：用后退法对数据重新做回归分析，结果如下：

Coefficientsa-348.280176.459-1.974.0963.7541.933.3851.942.1007.1012.880.5352.465.04912.44710.569.2771.178.284-459.624153.058-3.003.0204.6761.816.4792.575.0378.9712.468.6763.634.008(Constant)x1x2x3(Constant)x1x2Model12BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable: ya.

选择模型二，重新建立的回归方程为：

12ˆ459.6244.6768.971yxx

对新的回归方程做显著性检验：

原假设：0:210H

F服从自由度为（2，7）的F分布，给定显著性水平=0.05，查表得74.4)7.2(05.0F,由方差分析表得，F值=11.117>4.74，p值=0.007，拒绝原假设0H.

认为在显著性水平=0.05下，x1，x2整体上对y有显著的线性影响，即回归方程是显著的。 模型摘要.872a.761.69224.081.76111.11727.007模型1RR Square调整后的R SquareStd. Error ofthe EstimateR SquareChangeF Changedf1df2Sig. F Change改变统计量Predictors: (Constant), 农业总产值X2（亿元）, 工业总产值X1（亿元）a. 方差分析表b12893.19926446.60011.117.007a4059.3017579.90016952.5009回归残差Total模型1平方和自由度均方FSig.Predictors: (Constant), 农业总产值X2（亿元）, 工业总产值X1（亿元）a.

Dependent Variable: 货运总量Y（万吨）b. 对每一个回归系数做显著性检验：

做t检验：设原假设为0:10H，1t统计量服从自由度为n-p-1＝７的t分布，给定显著性水平0.05，查得单侧检验临界值为1.895，X1的t值=2.575>1.895，拒绝原假设。故1显著不为零，自变量X1对因变量y的线性效果显著；

同理β2也通过检验。同时从回归系数显著性检验表可知：X1,X2的p值 都小于0.05，可认为对x1，x2分别对y都有显著的影响。

（7）求出每一个回归系数的置信水平为955D 置信区间

由回归系数表可以看到，β1置信水平为95%的置信区间[0.381,8.970]，

β2置信水平为95%的置信区间[3.134,14.808]

Coefficientsa-348.280176.459-1.974.096-780.06083.5003.7541.933.3851.942.100-.9778.4857.1012.880.5352.465.049.05314.14912.44710.569.2771.178.284-13.41538.310-459.624153.058-3.003.020-821.547-97.7004.6761.816.4792.575.037.3818.9708.9712.468.6763.634.0083.13414.808(Constant)x1x2x3(Constant)x1x2Model12BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Lower BoundUpper Bound95% Confidence Interval for BDependent Variable: ya.

（8）求标准化回归方程

由回归系数表（上表）可得，标准化后的回归方程为：

***12ˆ0.4790.676yxx

（9）求当x01=75，x02=42，x03=3.1时的y的预测值0ˆy，给定置信水平95%，用SPSS软件计算精确置信区间，用手工计算近似预测区间；

由SPSS输出结果可知，当01020375,42,3.1xxx时，0ˆ267.829y（见上表），0y的置信度为95%的精确预测区间为（204.4,331.2）（见下表），0y的置信度为95%的近似预测区间为0ˆˆ(2)y，手工计算得：（219.6,316.0）。

（10）结合回归方程对问题做一些简单分析。

答：由回归方程

12ˆ459.6244.6768.971yxx

可知农业总产值固定的时候，工业总产值每增加1亿元，货运总量增加4.676万吨；工业总产值固定的时候，农业总产值每增加1亿元，货运总量增加8.971万吨。而居民非商品支出对货运总量没有显著的线性影响。由标准化回归方程***12ˆ0.4790.676yxx可知:

工业总产值、农业总产值与Y都是正相关关系，比较回归系数的大小可知农业总产值X2对货运总量Y的影响程度大一些。

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经济预测与决策_习题

经济预测与决策_习题

研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。数据见表3.9（略）。

（1）计算出y，x1，x2，x3的相关系数矩阵。

SPSS输出如下：

相关系数表1.556.731*.724*.095.016.01810101010.5561.113.398.095.756.25410101010.731*.1131.547.016.756.10110101010.724*.398.5471.018.254.10110101010Pearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)NPearson CorrelationSig. (2-tailed)Nyx1x2x3yx1x2x3Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.

则相关系数矩阵为：1.0000.5560.7310.7240.5561.0000.1130.3980.7310.1131.0000.5470.7240.3980.5471.000r

（2）求出y与x1，x2，x3的三元回归方程。

Coefficientsa-348.280176.459-1.974.0963.7541.933.3851.942.1007.1012.880.5352.465.04912.44710.569.2771.178.284(Constant)x1x2x3Model1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable: ya.

对数据利用SPSS做线性回归，得到回归方程为

经济预测与决策(决策部分)

经济预测与决策(决策部分)

一、选择题

1、在实际决策中，要取得完全信息（B）。

A．是很容易的

B．是不可能的

C．是没有必要的

D．是能做到的

2、在决策方案选择中以“令人满意”准则代替“最优化”原则（A）。

A．具有实践意义

B．不具有实践意义

C．降低了决策标准

D．是不科学的

3、在个人决策和集体决策两种决策中，具有决策速度快、效率高特点的是（A）。

A．个人决策

B．集体决策

C．个人决策和集体决策

D．不能肯定

4、决策在融合各门相关科学理论与方法的基础上，形成多种不同的作用形式和具体分析方法，体现了经营决策的（D）。

A．指导思想的科学性

B．程序的完整性

C．内容的复杂性

D．方法的多样性

5、在决策中，决策的科学性原则体现在（D）。

A．决策程序上 2 B．决策方法上

C．决策方案实施上

D．以上都对、

6、决策过程有固定的程式和标准方法的是（ A ）。

A．确定型决策 B．未确定型决策

C．风险型决策 D．个人决策

7、在非确定型决策时，为了充分利用收益函数所提供的全部信息，决策者应该采取的决策准则是（ C）。

A.最小最大原则 B.最大最大原则

C.等概率准则 D.准则

8、敏感度分析的目的是（B ）。

A、揭示决策方案如何受某些因素的影响 B、找到影响决策方案的因素

C、了解决策者对信息的感应度 D、提高决策的质的分析水平

9、在转折点上，最佳方案损益期望值与非最佳方案损益期望值（A ）。

A. 相等 B. 前者大于后者

C. 后者大于前者 D. 不能确定

10、借助决策树分析法评价、分析、计算某种方法获得信息的价值 （B ）。

《经济预测与决策》期末复习题

《经济预测与决策》期末复习题

一、填空题（每题2分，共20分）

1.经济预测的原理包括 、 、 、 。

2.

3.经济决策的一般原则包括 、 、 、

、 。

4.定性经济预测方法主要包括 、 、 。

5.

6.根据经济指标之间的时差关系，可将各种经济时间序列分为三种类型：

、 、 。

7.参与决策的群体包括 、 、 。

8.不确定型决策方法包括 、 、 、 、

。

9.多目标决策的两个主要特点是： 、 。

10.对策论的三个基本要素： 、 、 。

二、名词解释（每题4分，共20分）

1.

2.移动平均法

3.非线性趋势外推预测

4.经济检验

5.

三、简答题（每题8分，共40分）

1.根据预测目标和特征的不同，可以把经济预测划分为几个类别？

2.为了进行回归分析，通常假设随机误差项u满足哪些基本假定？

3.不确定型决策包括哪些准则？

4.

5.如何理解经济预测与经济决策的关系？

四、计算题（共20分） 1.某电视机生产企业，固定成本为20万元，每台电视机可变成本为2500元，每台价格为6000元，试求盈亏平衡点的产量和盈亏平衡点的销售额。若此时该电视机厂销售量为700台，企业盈亏状况如何？（本题6分）

经济预测与决策论文

经济预测与决策论文

基于马尔科夫链的企业经济预测与决策

2009 级MPM班 魏锟 2009211053063

摘要：讨论了我国企业的发展现状及趋势，针对企业中常见的经济问题，建立相应的马尔科夫链模型，并运用马尔科夫链的相关理论为企业的经济活动进行了定量的研究，同时也阐述了马尔科夫链在经济预测中的基本思想、应用、模型预测的结果说明。实例表明，马尔科夫链模型及方法在企业经济活动分析中是可行和适用的，可广泛应用于解决企业中常见的预测及决策问题。

关键词：马尔科夫链；市场预测；平均利润预测；转移概率矩阵

1 引言

马尔科夫链最初由俄国数学家Markov 于1906年的研究而得名,Kolmogorov， Feller 和Doob 等数学家继续发展了这一理论，它是随机过程的重要组成部分，同时它在自然科学、工程技术、金融及经济管理等各领域中都有着广泛的应用 [1] 。随着我过社会主义市场经济的不断发展，科学技术的进步，经济管理体制改革的深入和企业经营机制的转变，企业不仅要利用经济活动分析这一管理经济的重要方法，分析企业的生产经营活动，而且还要分析企业的经济环境，了解国内外市场情况和社会需求的变化，以便随着其不断变化，及时调整生产经营活动，增强竞争力，从而使企业能够适应商品经济的要求而健康发展。因此，企业的经济活动分析在企业的经营管理中发挥着日益重要的作用，它对事后实事求是地分析、总结企业完成的经济活动和事前科学地预测、判断企业未来的经济活动都是必不可少的 [2] 。一般情况下，经济预测的定量方法要用到数学模型，而定性方法则不需要。马尔可夫链为经济领域中运用数学模型对定性问题进行预测提供了一种思路，丰富了经济预测方法的内容。企业是一个动态变化的系统，在这一系统中，有一些变量和因素会随时间的推移而不断的随机变化。而马尔科夫链预测法又是一种适用于随机过程的科学、有效的动态预测方法，它立足于当前通过市场调查等途径所获现实资料的基础上，运用马尔科夫链的基本原理和方法对数据资料进行运算得出预测结果，因此很适用于企业的经济预测。本文就是运用马尔科夫链理论建立了一系列预测模型，使之能够给企业提供更大的帮助。