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2022-2023年高级经济师《工商管理》预测试题（答案解析）全文为Word可编辑，若为PDF皆为盗版，请谨慎购买！第壹卷一.综合考点题库(共50题)1.适用于新产品开发，且对该产品的需求不断增加的进度安排方法是( )。
A.各期产量年均分配法B.各期产量均匀分配法C.各期产量月均分配法D.各期产量抛物线型增长分配法正确答案：D本题解析：各期产量抛物线形增长分配法。
即将全年计划产量按照开始增长较快，以后增长较慢的要求安排各月任务，使产量增长的曲线呈抛物线形状。
这种方法适用于新产品的开发，且对该产品的需求不断增加的情况。
2.若一次指数平滑法中近期数据的加权数越大，反映需求变化的灵敏度越高，则平滑系数a( )。
A.接近1B.大于1C.小于0.5D.等于2正确答案：A本题解析：一次指数平滑法考虑了时间序列的全部数据，但对近期的数据给予较大的权数，对早期的数据给予递减的权数。
平滑系数a越大，越接近1，对近期数据的加权数越大，反映需求变化的灵敏度越高；反之，a越小，对需求变化反映的灵敏度就越差。
3.关于电子商务的产生和发展，下列说法不正确的是( )。
A.以计算机为代表的电子信息技术为电子商务的应用提供了技术基础B.信用卡和电子钱包以其方便、快捷、安全等优点，吸引了众多的网络消费者，为电子商务中的网上支付提供了重要的手段C.电子商务的发展经历了从基于互联网的电子商务到基于电子数据交换(EDI)的电子商务，再到如今基于移动通信技术的移动电子商务三个阶段D.国际互联网是全球性的网络，是一种公用信息的载体，是大众传媒的一种。
其具有快捷性、普及性，是现今最流行、最受欢迎的传媒之一，比以往任何一种通信媒体都要快捷正确答案：C本题解析：电子商务的发展根据其使用网络不同可分为以下三个发展阶段：①基于电子数据交换(EDI)的电子商务。
企业之间通过EDI接收和传送订单、交货单和付款数据是电子商务的雏形。
②基于互联网的电子商务。
二次指数平滑法预测我国连锁餐饮业营业额1147622 金珊【目的】"民以食为天"，中国餐饮业连续12年来两位数迅猛增长，2002年的营业额首次突破5000亿元，占到了GDP的5.1%。
餐饮业的发展被认为有四大因素：个人消费兴起、餐饮业差异化增强、产品创新、经营模式连锁化。
连锁经营对营业额的提升作用是最为显著的，仔细分析数字就会发现，中国的连锁餐饮业还有巨大的发展空间。
连锁经营对营业额的提升作用原因在于中国餐饮业的连锁程度还很低。
据统计，前100强餐饮业企业的营业额不到270亿元，只占6.5%。
例如北京现有各类餐饮企业超过3万，常常是今天这家餐馆开张，明天另一家餐馆就关门。
频频发生的重迭更张，正是中餐企业发展水平低的具体体现。
在中餐企业长期在低水平发展阶段停滞不前的同时，以麦当劳、肯德基为代表的洋快餐，以及日本料理、韩国烧烤等外来餐饮却在我国市场遍地开花。
有关资料显示，目前麦当劳的单店平均营业额竟是中式快餐单店的160倍，肯德基在中国市场一年的销售额已超过20亿元。
随着更多投资者被市场发展吸引加入，以及理性消费时代的来临，未来餐饮业竞争将更多的表现为品牌的竞争。
是否拥有著名的品牌，将直接决定餐饮企业的生存和发展。
综观国外餐饮企业的发展，无一不是依靠其雄厚的品牌实力开展全球化经营的。
反观我们的餐饮企业，大都缺乏品牌，消费者大多跟风，新开的餐厅就蜂拥而至，过了热度期就相对萧条，形不成固定的客流量。
即便是我们认为的知名企业，无论是经营规模、市场占有额，还是品牌知名度等方面，和国际知名品牌都有较大差距。
面对全球经济一体化的机遇和挑战，我们的餐饮要想参与国际竞争，品牌就显得尤为重要了。
综合以上原因，本文结合统计学原理作业需要的条件下采用二次指数平滑法预测我国接下来几年的连锁营业额，旨在了解我国目前连锁餐饮市场发展动态，把握连锁餐饮行业消费现状与趋势，为企业制定市场策略提供一些参考。
【数据】本文所采用分析数据均来自《中国统计年鉴—2012》我国连锁餐饮业营业额年份营业额（亿元）2005 454.362006 563.752007 640.002008 860.912009 879.322010 955.422011 1120.39【方法】指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。
二次指数平滑法预测模型推导过程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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指数平滑法时间序列分解⼤量时间序列的观测样本表现出趋势性、季节性和随机性，或者三者中的其⼀或其⼆。
于是，我们认为每个时间序列，都可以分为三个部分的叠加其中，T是趋势项，S是季节项，R是随机项。
上述公式表现了趋势项和季节项是累加的，实际应⽤场景中，趋势项和季节项可能是累乘的，时间序列可以分解为如下公式实际应⽤中，随机项R的期望为0，没有规律，并且绝对值不⼤。
所以在应⽤场景中我们往往省略掉R，R称作噪声。
预测公式如下或⼀次指数平滑法线性回归算法中，每个经验点的权重是⼀致的，即很早以前的经验数据也可能对预测数据有较⼤的影响。
很多实际场景中，未来⼀段时间的趋势可能和在最近⼀段时间的趋势关系更加紧密。
⽐如⼩明去年数学考试成绩⼀直不及格，今年连续多次考试90多分，预测⼩明下⼀次数学考试的成绩，情理上90多分的可能性更⾼。
采⽤传统的线性回归算法，预测结果可能是70多分。
指数平滑法认为越⽼的经验数据对趋势的影响越⼩。
我们假定时间t的观测值为y(t)，时间t的预测值为S(t)，则时间t+1的预测值S(t+1)为a的取值范围(0, 1)，a越⼤，最近时间点的观测值对预测值的影响越⼤。
假设我们有t个经验数据，根据上述⼀次指数平滑公式，预测值S(t + n) = S(t + 1)，预测值不具备趋势。
⼆次指数平滑我们对⼀次指数平滑值再进⾏指数平滑，可以获得趋势。
⼆次指数平滑法的预测模型为：式中：分别为时间t和时间t - 1的⼆次指数平滑值。
三次指数平滑⼆次指数模型是线性的，对于⾮线性趋势预测我们可以使⽤三次指数平滑法。
公式如下Holt-Winters算法对于具有周期性的趋势预测，我们可以使⽤Holt-Winters算法。
累乘性Holt-Winters公式如下其中，alpha，beta，gamma取值范围为(0, 1)，分别表⽰全局因⼦，趋势因⼦，周期性因⼦中最近时间点数据对预测数据的影响程度。
y为经验数据，L为周期。
表⽰使⽤t时间点的估计值预测t+m时间点的值。
2次指数平滑预测#include "stdafx.h"#include "iostream"#include "fstream"#include "math.h"using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){floata,a1,b1,a2,b2,c2,y0[100],y1[100],y2[100],y3[100],s1[100],s2[100], s3[100];int i,m,n;i=m=n=0;a=a1=b1=a2=b2=c2=0;y0[100]=y1[100]=y2[100]=y3[100]=s1[100]=s2[100]=0;cout<<"平滑预测"<<endl;< p="">cout<<"请输入历史数据个数:"<<endl;< p="">cin>>m;cout<<m<<endl;< p="">if(m<1)exit(1);cout<<"请按顺序输入历史数据:"<<endl;< p="">for(i=0;i<m;){< p="">cin>>y0[i];i++;}cout<<"请输入要预测的参数个数:"<<endl;< p="">cin>>n;cout<<n<<endl;< p="">if(n==0 || n>100){cout<<"参数个数错误";exit(1);}cout<<"请输入a值:"<<endl;< p=""> cin>>a;ofstream output("c:\\output.csv");s1[0]=y0[0];s2[0]=s1[0];s3[0]=s2[0];for(i=1;i<m;){< p="">//一次平滑：St(1)=a∑(1-a)jyt-js1[i]=a*y0[i]+(1-a)*s1[i-1];//二次平滑1：St(1)=ayt+(1-a)St-1(1) //二次平滑2：St(2)=aSt(1)+(1-a)St-1(2) s2[i]=a*s1[i]+(1-a)*s2[i-1];i++;}y1[0]=s1[m-1];s1[m]=a*y0[m-1]+(1-a)*y1[0];//一次预测for(i=1;i<n;){< p="">y1[i]=s1[m+i-1];s1[m+i]=a*y1[i-1]+(1-a)*s1[m+i-1];i++;}//二次预测//at=2st(1)-st(2)//bt=(st(1)-st(2))a/(1-a)//预测值：yt+T=at+btTfor(i=0;i<n;){< p="">s2[m+i]=a*s1[m+i]+(1-a)*s2[m+i-1];a1=2*s1[m+i-1]-s2[m+i-1];b1=a/(1-a)*(s1[m+i-1]-s2[m+i-1]);y2[i]=a1+b1*(i+1);i++;}//三次预测//at=3St(1)-3St(2)+St(3)//bt=a/(2(1-a)^2)((6-5a)St(1)-2(5-4a)St(2)+(4-3a)St(3))//ct=a^2/(2(1-a)^2)(St(1)-2St(2)+St(3))//预测值：yt+T=at+btT+ctT2for(i=0;i<n;){< p="">s3[m+i]=a*s2[m+i]+(1-a)*s3[m+i-1];a2=3*s1[m+i-1]-3*s2[m+i-1]+s3[m+i-1];b2=a/(2*(1-a)*(1-a))*((6-5*a)*s1[m+i-1]-2*(5-4*a)*s2[m+i-1]+(4-3*a)*s3[m+i-1]);c2=a*a/(2*(1-a)*(1-a))*(s1[m+i-1]-2*s2[m+i-1]+s3[m+i-1]);y3[i]=a2+b2*(i+1)+c2*(i+1)*(i+1);i++;}if(output.is_open()){cout<<"变量a值："<<a<<endl;< p="">output<<"变量a值："<<a<<endl;< p="">cout<<"一次平滑值: ,";output<<"一次平滑值: ,";for(i=0;i<m+n;){< p="">cout<<s1[i]<<',';< p="">output<<s1[i]<<',';< p="">i++;}cout<<"一次预测值: ,";output<<" 一次预测值: ,";for(i=0;i<n;){< p="">cout<<y1[i]<<',';< p="">output<<y1[i]<<',';< p="">i++;}cout<<endl;< p="">output<<endl;< p="">cout<<"二次平滑值: ,";output<<"二次平滑值: ,";for(i=0;i<m+n;){< p="">cout<<s2[i]<<',';< p="">output<<s2[i]<<',';< p="">i++;}cout<<"二次预测值:,";output<<" 二次预测值: ,";for(i=0;i<n;){< p="">cout<<y2[i]<<',';< p="">output<<y2[i]<<',';< p="">i++;}cout<<endl;< p="">output<<endl;< p="">}output.close();cout<<"预测成功，参数输出到C:\Users\zexian-tang\Desktop\output.csv文件中.可以用office excel或者文本编辑器打开"<<endl;< p=""> system("PAUSE");return 0;}</endl;<></endl;<></endl;<></y2[i]<<',';<></y2[i]<<',';<></n;){<></s2[i]<<',';<></s2[i]<<',';<></m+n;){<></endl;<></endl;<></y1[i]<<',';<></y1[i]<<',';<></n;){<></s1[i]<<',';<></s1[i]<<',';<></m+n;){<></a<<endl;<></a<<endl;<></n;){<></n;){<></n;){<></m;){<></endl;<></n<<endl;<></endl;<></m;){<></endl;<></m<<endl;<> </endl;<></endl;<>。
双指数平滑法双指数平滑法是一种用于时间序列预测的方法，它通过将历史数据分成两个部分，分别进行平滑处理，从而得到一个更加准确的预测结果。
本文将介绍双指数平滑法的原理、应用场景以及计算方法，并通过实例进行说明。
一、双指数平滑法的原理双指数平滑法是一种基于加权平均的时间序列预测方法。
它假设时间序列数据包含一个趋势成分和一个季节成分，通过对这两个成分进行平滑处理，得到最终的预测结果。
双指数平滑法的基本原理是将历史数据分成两个部分：一部分是趋势成分，表示数据的总体增长或下降趋势；另一部分是季节成分，表示数据的周期性变化。
然后，分别对这两个部分进行平滑处理，最终得到预测结果。
双指数平滑法常用于对具有明显趋势和季节性变化的时间序列数据进行预测。
例如，销售额、股票价格、气温等时间序列数据都可以使用双指数平滑法进行预测。
三、双指数平滑法的计算方法双指数平滑法的计算方法比较简单，主要分为两个步骤：初始化和迭代。
需要初始化两个平滑系数：趋势平滑系数（α）和季节平滑系数（β）。
一般情况下，趋势平滑系数的取值范围为0到1之间，季节平滑系数的取值范围为0到1之间。
然后，通过以下公式进行迭代计算：趋势成分的平滑值= α * 当前观察值 + (1 - α) * 上一期趋势成分的平滑值季节成分的平滑值= β * 当前观察值 + (1 - β) * 上一期季节成分的平滑值预测值= 前一期的趋势成分的平滑值 + 前一期的季节成分的平滑值迭代计算的次数取决于数据的特点和需求，一般情况下，需要多次迭代才能得到准确的预测结果。
四、实例说明以某公司销售额为例，假设已知历史销售额如下：月份销售额1月 10002月 12003月 11004月 13005月 12006月 14008月 15009月 140010月 160011月 150012月 1700需要初始化趋势平滑系数（α）和季节平滑系数（β）。
假设α取0.3，β取0.4。
然后，进行迭代计算：第一个月的趋势成分的平滑值= 1000第一个月的季节成分的平滑值= 0第一个月的预测值= 1000 + 0 = 1000第二个月的趋势成分的平滑值= 0.3 * 1200 + (1 - 0.3) * 1000 = 1120第二个月的季节成分的平滑值= 0.4 * 1200 + (1 - 0.4) * 0 = 480第二个月的预测值= 1120 + 480 = 1600以此类推，进行多次迭代，最终得到预测结果如下：月份预测值1月 10002月 16004月 15165月 12936月 15627月 13708月 16219月 145910月 170511月 152912月 1769通过双指数平滑法，我们可以得到对未来销售额的预测结果，从而为决策提供参考。
二次指数平滑法二次指数平滑法（Second exponential smoothing method）[编辑]什么是二次指数平滑法二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。
它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。
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。
[编辑]二次指数平滑法的优点[1]二次指数平滑法实质上是将历史数据进行加权平均作为未来时刻的预测结果。
它具有计算简单、样本要求量较少、适应性较强、结果较稳定。
[编辑]二次指数平滑法的计算线性二次指数平滑法的公式为：(1)式中：分别为t期和t–1期的二次指数平滑值；a为平滑系数。
在和已知的条件下，二次指数平滑法的预测模型为：(2)(3)T为预测超前期数例5：某地1983年至1993年财政入的资料如下，试用指数平滑法求解趋势直线方程并预测1996年的财政收入。
计算过程及结果如下：由上表可知：；；；,a=0.9 则所求模型为:[编辑]二次指数平滑法实例分析[2]表中第③栏是我国1978-2002年全社会客运量的资料,据期绘制散点图，见下图，可以看出，各年的客运量资料基本呈线性趋势，但在几个不同的时期直线有不同的斜率，因此考虑用变参数线性趋势模型进行预测。
具体步骤如下：表 我国1978-2002年全社会客运量及预测值 单位：万人年份 时间t 全社会客运量y 各期的一次指数平滑值 各期的二次指数平滑值a tb t① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ 253993.0 253993.0 1978 1 253993 253993.0 253993.0 253993.0 0.0 1979 2 289665 275396.2 266834.9 283957.5 12841.9 253993.0 1980 3 341785 315229.5 295871.7 334587.3 29036.7 296799.4 1981 4 384763 356949.6 332518.4 381380.8 36646.8 363624.0 1982 5 428964 400158.2 373102.3 427214.2 40583.9 418027.5 1983 6 470614 442431.7 414699.9 470163.4 41597.6 467798.1 1984 7 530217 495102.9 462941.7 527264.1 48241.8 511761.1 1985 8 620206 570164.8 527275.5 613054.0 64333.8 575505.81986 9 688212 640993.1 595506.1 686480.1 68230.5 677387.8 1987 10 746422 704250.4 660752.7 747748.2 65246.6 754710.7 1988 11 809592 767455.4 724774.3 810136.4 64021.6 812994.8 1989 12 791376 781807.8 758994.4 804621.1 34220.1 874158.1 1990 13 772682 776332.3 769397.1 783267.5 10402.8 838841.2 1991 14 806048 794161.7 784255.9 804067.6 14858.8 793670.2 1992 15 860855 834177.7 814209.0 854146.4 29953.1 818926.3 1993 16 99663 931651.5 884674.5 978628.5 70465.5 884099.5 1994 17 1092883 1028390.4 970904.0 1085876.8 86229.6 1049094.0 1995 18 1172596 1114913.8 1057309.9 1172517.6 86405.8 1172106.3 1996 19 1245356 1193179.1 1138831.4 1247526.8 81521.5 1258923.5 1997 20 1326094 1272928.0 1219289.4 1326566.7 80458.0 1329048.3 1998 21 1378717 1336401.4 1289556.6 1383246.2 70267.2 1407024.7 1999 22 1394413 1371208.4 1338547.7 1403869.1 48991.1 1453513.4 2000 23 1478573 1435627.1 1396795.4 1474458.9 58247.7 1452860.1第一步，计算一次指数平滑值。
