预测与决策分析

企业预测与决策实训报告一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业面临着各种各样的挑战与风险。

为了在这个竞争激烈的环境中保持竞争优势，企业需要准确地预测未来的趋势，并做出相应的决策。

本次实训旨在通过对企业数据的分析和模型建立，为企业提供科学的决策依据。

二、数据分析在实训中，我们首先对企业的历史数据进行了分析。

我们通过统计分析的方法，了解了企业销售额、利润、成本等指标的变化趋势，并进行了可视化展示。

通过对数据的分析，我们了解到企业销售额在过去几个季度逐渐下降，但利润仍有保持稳定的趋势。

这意味着企业在管理成本方面还存在一定的问题。

三、预测模型建立为了进一步预测未来的趋势并做出合理的决策，我们建立了一套预测模型。

我们选择了时间序列分析中的ARIMA模型作为预测模型。

通过对历史数据进行拟合，并使用相关统计指标对模型的拟合效果进行评估，我们得到了一个较为准确的预测模型。

四、未来趋势预测基于我们建立的模型，我们对未来的销售额进行了预测。

根据预测结果，我们发现未来几个季度的销售额仍有下降的趋势。

这表明企业需要采取措施来提升销售额，以保持竞争力和利润。

五、决策建议基于我们对数据的分析和预测结果，我们给出了以下几点决策建议：1. 加大市场推广力度：通过增加市场推广投入，扩大企业知名度，提高产品销售额。

2. 优化产品定价策略：根据市场需求和竞争情况，合理定价以提高销售额和利润。

3. 优化供应链管理：通过优化供应链管理，减少成本，提高盈利能力。

4. 加强人力资源培养：提高员工的专业素质和服务水平，为企业发展提供人才支持。

六、总结通过本次实训，我们充分认识到企业预测与决策的重要性。

通过对历史数据的分析和模型的建立，我们能够更加准确地预测未来的趋势，并做出科学合理的决策。

我们的决策建议将帮助企业更好地应对竞争和风险，保持竞争优势，并实现可持续发展。

管理学第六章预测与决策在管理学中，预测与决策是至关重要的环节，它们直接影响着组织的发展方向和运营成效。

预测，简单来说，就是对未来可能发生的情况进行估计和推测。

它就像是为组织前行点亮的一盏明灯，帮助管理者提前洞察未来的趋势和变化。

预测并非凭空想象，而是基于大量的数据收集和分析。

这些数据可能来自组织内部，如销售记录、生产报表等；也可能来自外部，如市场调研、行业报告、经济形势等。

通过对这些数据的整理和研究，运用合适的方法和模型，管理者能够对未来的市场需求、竞争态势、技术发展等方面做出相对准确的判断。

例如，如果一家企业想要推出一款新产品，就需要预测市场对该产品的接受程度、潜在的销售量以及可能的竞争对手反应。

这不仅有助于企业合理安排生产、制定营销策略，还能提前做好应对风险的准备。

然而，预测并非绝对准确，它受到多种因素的影响。

市场的不确定性、突发的社会事件、技术的快速变革等都可能使预测结果出现偏差。

所以，管理者在依靠预测的同时，也要保持一定的灵活性和应变能力。

决策，则是在预测的基础上，从多个备选方案中选择一个最优的行动方案。

决策的质量直接决定了组织的命运。

一个好的决策需要综合考虑多方面的因素。

首先是目标的明确。

管理者要清楚地知道组织想要达到什么样的结果，这是决策的出发点。

然后是对各种方案的详细评估。

每个方案的优缺点、可能带来的收益和风险都需要进行深入分析。

在决策过程中，信息的充分性至关重要。

如果缺乏关键信息，就可能导致决策失误。

同时，时间也是一个重要的考量因素。

有些决策需要迅速做出，以抓住转瞬即逝的机会；而有些决策则可以经过充分的讨论和研究，权衡利弊后再做决定。

决策还受到决策者个人的价值观、经验、风险偏好等因素的影响。

不同的管理者在面对相同的情况时，可能会做出不同的决策。

这就要求管理者在决策时要尽量客观、理性，避免个人偏见和情感因素的干扰。

比如，在面对一个投资项目时，有的管理者可能更看重短期的高回报，愿意承担较大的风险；而有的管理者可能更注重长期的稳定收益，选择相对保守的方案。

《EXCEL预测与决策分析》实验报告册2014- 2015 学年第学期班级:学号:姓名:授课教师: 实验教师:实验学时: 实验组号:信息管理系目录实验一网上书店数据库的创建及其查询 (3)实验二贸易公司销售数据的分类汇总分析 (7)实验三餐饮公司经营数据时间序列预测 (9)实验四住房建筑许可证数量的回归分析 (12)实验五电信公司宽带上网资费与电缆订货决策 (15)实验六奶制品厂生产/销售的最优化决策 (17)实验七运动鞋公司经营投资决策 (18)实验一网上书店数据库的创建及其查询【实验环境】•Microsoft Office Access 2003；•Microsoft Office Query 2003。

【实验目的】1.实验1-1:•理解数据库的概念；•理解关系（二维表）的概念以及关系数据库中数据的组织方式；•了解数据库创建方法。

实验1-2:•理解DOBC的概念；•掌握利用Microsoft Query进行数据查询的方法。

实验1-3:•掌握复杂的数据查询方法: 多表查询、计算字段和汇总查询。

【实验步骤】实验1-1一、表的创建和联系的建立步骤1: 创建空数据库“xddbookstore”。

步骤2: 数据库中表结构的定义。

步骤3: 保存数据表。

步骤4: 定义“响当当”数据库的其他表。

步骤5: “响当当”数据库中表之间联系的建立。

二、付款方式表的数据输入步骤1: 选中需要输入数据的表（如付款方式表）。

步骤2: 输入数据。

三、订单表的数据导入在本书配套磁盘提供的xddbookstore.xls文件中, 包含了响当当数据库所有表的数据。

可以利用该文件将订单表数据导入到“xddbookstore.mdb”数据库中。

步骤1: 选择要导入的文件。

步骤2: 规定要导入的数据表。

步骤3: 指明在要导入的数据中是否包含列标题。

步骤4：规定数据应导入到哪个表中, 可以是新表或现有的表。

步骤5: 完成数据导入工作。

实验1-2一、建立odbc数据源在利用 microsoft office query对“响当当”网上书店进行数据查询之前, 必须先建立一个用于连接该数据库的odbc数据源“bookstore”, 具体步骤如下:步骤1: 启动microsoft office query应用程序。

统计预测与决策知识点统计预测与决策是一门关注如何在面对不确定性和风险的情况下做出最优决策的学科。

统计预测主要关注如何通过数学和统计模型来预测未来事件的发生概率和趋势，而决策则着重于如何在不同的决策选择之间进行评估和选择。

统计预测的知识点包括概率理论、统计回归、时间序列分析等。

首先，概率理论是统计预测的基础知识，它研究随机事件的发生概率。

概率可以通过统计数据的分析来估计，从而预测未来事件的发生概率。

其次，统计回归是一种预测模型，它通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。

通过统计回归，可以根据已有的数据来预测未来的结果。

时间序列分析是另一个重要的统计预测方法，它通过对时间序列数据的分析来预测未来的趋势和模式。

时间序列分析涉及到平稳性和平稳过程的概念，以及自相关函数和滑动平均模型等分析方法。

通过时间序列分析，可以预测未来的时间序列数据并进行决策。

决策的知识点包括决策理论、决策分析和决策树等。

首先，决策理论研究如何在面临不确定性和风险的情况下做出最优决策。

它主要包括期望效用理论、风险偏好和不确定性预测等方面的内容。

其次，决策分析是一种将决策问题形式化为数学模型的方法。

通过决策分析，可以将决策问题分解为各种因素和变量，并通过数学模型进行定量分析和评估。

最后，决策树是一种图形化的决策模型，它使用树状结构来表示各种决策路径和可能的结果。

通过决策树，可以对不同的决策路径进行比较和选择，帮助决策者做出最优决策。

在实际应用中，统计预测与决策的知识点经常被应用于各种领域，例如金融、市场营销和生产管理等。

在金融方面，通过对历史数据的统计预测和决策分析，可以帮助投资者和金融机构做出风险管理和投资决策。

在市场营销中，通过对市场需求和竞争环境的统计预测和决策分析，可以帮助企业确定最佳的市场营销策略和定价策略。

在生产管理中，通过对供应链和生产流程的统计预测和决策分析，可以帮助企业提高效率和降低成本。

总结起来，统计预测与决策是一门涉及统计学、数学和决策理论的学科，它通过对数据的分析和数学模型的建立来预测未来事件的概率和趋势，并在不确定性和风险的情况下做出最优决策。

北交《预测与决策分析》在线作业一0一、单选题：1.（单选题）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。

(满分A1.0-1.5B1.5-2.5C1.5-2.0D2.5-3.5正确答案:B2.（单选题）狭义的统计决策是指()情况下的决策。

(满分A确定B不确定C封闭环境D开放环境正确答案:B3.（单选题）一般而言，回归预测法只适于在（）预测中应用。

(满分A长期B中、短期C固定期D周期正确答案:B4.（单选题）（）是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。

(满分A长期趋势因素B季节变动因素C周期变动因素D不规则变动因素正确答案:5.（单选题）()是指国民经济活动的相对水平出现上升和下降的交替。

(满分A经济周期B景气循环C古典经济周期D现代经济周期正确答案:6.（单选题）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。

下列哪项不属于它的相关因素：(满分:)A预测费用的高低B使用的理论C预测方法的难易程度D预测结果的精确程度精度正确答案:7.（单选题）灰色预测是对含有（）的系统进行预测的方法。

(满分:)A完全充分信息B完全未知信息C不确定因素D不可知因素正确答案:8.（单选题）状态空间模型的特点之一是将多个变量时间序列处理为（）。

(满分:)A矩阵序列B向量序列C连续序列D离散序列正确答案:9.（单选题）统计预测方法中，以逻辑判断为主的方法属于()。

(满分:)A回归预测法B定量预测法C定性预测法D时间序列预测法正确答案:10.（单选题）贝叶斯定理实质上是对（）的陈述。

(满分:)A联合概率B边际概率C条件概率D后验概率正确答案:11.（单选题）相关系数越接近±1，表明变量之间的线性相关程度（） (满分:)A越低B一般C越高D不一定正确答案:12.（单选题）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。

(满分:) A线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型正确答案:13.（单选题）下列哪一项不是统计决策的公理（）。

经济发展趋势预测与决策分析近年来，随着全球化的深入和科技的进步，经济发展趋势变得更加复杂且不确定性增加。

预测和分析经济发展趋势对于政府、企业和个人做出决策至关重要。

本文将从宏观经济、产业发展、技术创新、金融市场、消费趋势、绿色经济、劳动力市场、国际贸易、企业战略和风险管理等十个方面展开，探讨经济发展趋势预测与决策分析的关键问题。

一、宏观经济宏观经济是经济发展的基础，全球经济形势的变化对各国经济产生重大影响。

预测宏观经济发展趋势需要分析经济增长率、通货膨胀率、失业率等指标，并考虑国内外政策、人口结构、资源配置等因素的影响。

通过对经济周期的观察和研究，可以预测经济下行周期和上行周期，为企业和个人决策提供参考。

二、产业发展产业发展是经济结构调整和升级的重要方面。

通过分析各个产业的发展趋势，可以预测未来的经济增长点和风险点。

例如，在信息技术产业快速发展的背景下，云计算、大数据、人工智能等新兴产业表现出巨大潜力。

企业应该及时调整战略，抓住发展机遇。

三、技术创新科技创新是经济发展的重要引擎。

分析技术创新趋势可以预测未来产业的竞争优势和劣势。

例如，随着物联网技术的发展，智能家居、智能交通等领域将迎来新的机遇。

企业需要关注科技发展动态，加大研发投入，提高技术创新能力。

四、金融市场金融市场是经济发展的重要支撑和风险源。

通过分析金融市场的趋势，可以预测经济波动和金融风险。

例如，股市的涨跌与经济增长呈现一定的关联性，通过对股市指数的分析可以初步了解经济走势。

此外，债市、货币市场等也是重要的参考指标。

五、消费趋势消费趋势对经济发展具有重要影响。

通过分析人口结构、收入水平、消费习惯等因素，可以预测不同消费领域的增长潜力。

例如，随着年轻一代的消费能力增强，高品质、个性化、绿色环保的消费品以及体验经济受到青睐，相关产业有望迎来快速增长。

六、绿色经济绿色经济是未来经济发展的重要趋势。

通过分析环保政策的力度、企业的环保投入等因素，可以预测绿色产业的发展潜力。

财务管理中的预测与决策模型在当今快速发展的商业环境中，财务管理起着至关重要的作用。

准确的预测和明智的决策是建立一个稳健的财务战略的关键。

为了应对日益复杂的商业挑战，财务专业人士依赖于各种预测和决策模型，以帮助他们作出明智的决策。

本文将介绍几种常见的财务预测和决策模型，以及它们在财务管理中的应用。

一、趋势分析模型趋势分析模型是财务预测中最为常见的方法之一。

通过对历史财务数据的分析，趋势分析模型可以揭示出公司在不同时间段内的变化趋势。

这种模型适用于预测销售额、利润和费用等指标。

趋势分析模型的核心概念是线性回归分析。

通过分析不同变量之间的相关性，预测结果可以用来预测未来一段时间内的财务表现。

当然，这种模型并不是完美的，它假设未来的趋势与过去的趋势相同，不考虑外部因素的影响。

因此，趋势分析只能作为决策的参考，而并非唯一的依据。

二、风险评估模型在财务管理中，风险评估模型被广泛用于评估投资项目的风险水平。

这些模型通过分析潜在风险因素的概率和影响，帮助企业预测和决策。

一种常见的风险评估模型是敏感性分析。

敏感性分析通过改变一个或多个关键变量的数值，来评估这些变量对项目结果的影响程度。

这种模型可以帮助企业确定哪些风险因素可能对项目产生重大影响，以及如何采取相应的风险管理策略。

另一种常见的风险评估模型是蒙特卡洛模拟。

蒙特卡洛模拟通过随机生成大量可能的情景，来模拟项目结果的概率分布。

通过这种模型，企业可以更好地了解项目的风险承受能力，并制定相应的应对措施。

三、成本-效益分析模型成本-效益分析模型在财务决策中扮演重要的角色，尤其是在评估战略投资和项目选择时。

这种模型通过比较项目的成本和预期效益，帮助企业判断项目是否值得投资。

成本-效益分析模型可以通过计算项目的回报率、净现值、内部收益率和还本期限等指标来衡量项目的经济效益。

这些指标能够提供对项目收益和成本的全面评价，并为决策者提供依据。

然而，成本-效益分析模型并非没有缺陷。

财务预测和决策分析的实例分析在企业管理中，财务预测和决策分析是非常重要的环节。

通过对财务数据的分析和预测，企业可以更好地制定决策，提高经营效益。

本文将通过一个实例来说明财务预测和决策分析的过程和方法。

假设某家制造企业在过去几年的财务数据中，销售额持续增长，但利润率却呈现下降趋势。

为了解决这个问题，企业需要进行财务预测和决策分析，找出问题的原因，并制定相应的对策。

首先，我们需要对企业的财务数据进行分析。

通过对销售额和利润率的变化趋势进行分析，可以发现销售额的增长主要来自于销售量的增加，而利润率下降则是由于成本的增加所导致的。

进一步分析发现，成本的增加主要集中在原材料和人工成本上。

接下来，我们可以进行财务预测，预测未来几年的销售额和利润率。

通过对市场环境和竞争对手的分析，可以预测销售额的增长速度。

同时，通过对原材料和人工成本的分析，可以预测成本的增长趋势。

结合销售额和成本的预测数据，可以得出未来几年的利润率。

在进行财务预测的基础上，我们可以进行决策分析，找出问题的原因，并制定相应的对策。

通过对成本的分析，我们可以发现原材料和人工成本的增加主要是由于供应商价格上涨和员工薪资的增加所导致的。

为了解决这个问题，企业可以考虑以下几个方面的对策：1. 寻找更具竞争力的供应商：通过与不同供应商的比较，找到价格更为合理的原材料供应商，降低成本。

2. 提高生产效率：通过优化生产流程和提高员工技能，提高生产效率，降低人工成本。

3. 开展市场调研：了解市场需求和竞争对手的情况，制定更具针对性的销售策略，提高销售额。

4. 控制其他费用：对企业其他费用进行分析，找出可以降低的部分，减少不必要的支出。

通过以上对策的实施，企业可以降低成本，提高利润率，实现可持续发展。

同时，企业还可以通过财务预测和决策分析的方法，不断优化决策，适应市场变化，提高竞争力。

在财务预测和决策分析的过程中，数据的准确性和分析的深度是非常重要的。

企业需要建立完善的财务数据管理系统，确保数据的准确性和及时性。

第七章预测与决策第一节预测一、预测的概念与特征（一）预测的概念预测是面向未来，是对未来事物及其发展变化趋势预先作出的推断。

预测是以过去为基础推测未来，以昨天为依据估计今后，以已知预计未知，这种估计不是凭空捏造的。

预测是一个完整的管理活动过程。

预测的结果是在对所预测的事物进行一系列科学的分析后作出的。

这一系列科学的分析包括：预测目标的确定、预测信息资料的收集、预测方法的选择和应用、预测模型的选定及估计、预测结果的评价等一整套过程。

因此，预测是在科学分析的基础上，运用相应的预测方法，对预测对象在未来的状态及发展变化趋势进行预料推测的过程。

（二）预测的特征1．不确定性。

预测是面向未来的，而未来是未知的，作为预测基础的过去或现在的事物也可能是未知的，具有不确定性或随机性。

未来的不确定性是不可能完全消除的。

预测的目的是尽量减少不确定性的影响，以求得对未来情况的了解，把握其发展趋势。

2．科学性。

预测是在揭示事物发展的内在规律性的基础上推断未来的，是有科学根据的；同时，预测是依赖于科学的预测方法，并经过一定的科学步骤对未来发展状况作出判断，它是一个有根据、有论证、有结果、有建议的一系列活动。

3．近似性。

一方面，预测是在事物发生之前，根据事物过去和现在的发展规律作出的推断；另一方面，预测的结果与将来的实际情况存在着或大或小、或多或少、或前或后的偏差，不可能完全重合，只能大致接近。

随着科学技术的高度发展和人们运用预测技术的日益熟练，这个偏差逐渐缩小，但很难完全消除。

4．局限性。

预测对象的许多因素，因受各种条件的影响具有随机性，从而对预测对象的方向和强度的影响出现随机性，加上人们认识上的限制，或者因为资料不齐全、不准确，或者因为预测所涉及的因素过于复杂，在建立预测模型时，不得不舍去一些因素和条件，并拟定某种假设，以致预测不能表达事物发展的全貌，使其结果具有一定的局限性。

二、经济预测的作用经济预测是预测的一个重要分枝。

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。

预测与决策分析方法在当今信息爆炸的时代，预测与决策分析方法成为了各种领域的重要工具。

无论是企业还是个人，准确预测未来趋势，并基于此做出明智决策，都能带来巨大的竞争优势。

本文将探讨一些常见的预测与决策分析方法，并探讨它们在实践中的应用。

首先，统计分析是一种常用的预测与决策分析方法。

通过收集大量的数据，并进行数据清洗和整理，统计分析可以揭示数据背后的规律和趋势。

例如，在市场调研中，可以通过统计分析来预测潜在顾客的需求和购买行为，帮助企业制定准确的市场营销策略。

另外，统计分析还可以应用于金融领域，通过对历史数据的分析，预测股票和债券的走势，帮助投资者做出明智的投资决策。

除了统计分析，机器学习也是一种强大的预测与决策分析方法。

机器学习通过对大规模数据进行自动学习和模式识别，可以构建准确的预测模型。

例如，在医疗领域，机器学习可以通过对患者的病历数据进行分析，预测其患某种疾病的概率，并帮助医生制定个性化的治疗方案。

此外，在电子商务中，机器学习还可以通过对用户行为数据的分析，预测用户的购买习惯和偏好，从而提供个性化的推荐服务。

另一种常见的预测与决策分析方法是模拟模型。

模拟模型通过建立系统的数学模型，并利用计算机来模拟系统的运行过程，从而预测系统未来的发展。

例如，在城市规划中，可以通过建立城市交通流量模型，模拟不同交通政策对交通拥堵情况的影响，帮助政府做出优化交通规划的决策。

此外，模拟模型还可以应用于供应链管理中，通过模拟不同的生产和物流策略，预测供应链的效益并优化决策。

除了以上几种方法，数据挖掘和人工智能技术也在预测与决策分析中扮演着重要的角色。

数据挖掘通过从海量数据中发现有价值的信息和模式，帮助决策者做出准确的决策。

而人工智能技术则通过模仿人类的思维和智能，自动进行决策分析和预测。

例如，在自然语言处理中，人工智能技术可以通过分析用户的语义和情感，预测用户的需求和行为，并为其提供智能化的服务。

总而言之，预测与决策分析方法在各行各业中都有广泛的应用。

经济预测与决策分析经济预测与决策分析是指通过对经济数据和趋势的分析，来预测未来经济发展的趋势，并基于这些预测结果做出相应的决策。

这是一个涉及到经济学、统计学、数学等多个学科的综合性工作。

在当今快速变化的经济环境中，经济预测与决策分析的重要性愈发凸显。

首先，经济预测与决策分析对于政府决策具有重要意义。

政府在制定经济政策时，需要了解当前经济形势以及未来的发展趋势，以便制定出更为科学合理的政策。

例如，通过对GDP、CPI等指标的分析，可以预测通货膨胀压力的增加，从而采取相应的货币政策措施，以保持经济的稳定运行。

其次，经济预测与决策分析对于企业经营决策也具有重要意义。

企业需要根据市场需求的变化来调整生产、销售和投资策略，以适应市场的变化。

通过对市场需求、竞争对手、行业趋势等因素的分析，可以预测市场的发展趋势，从而为企业提供决策参考。

例如，通过对消费者购买力、消费习惯等因素的分析，可以预测到某个产品的市场需求将会增加，企业可以相应地增加生产和投资，以获得更大的市场份额。

此外，经济预测与决策分析对于个人投资决策也具有重要意义。

个人投资者需要根据市场的发展趋势来选择投资品种和时间，以获得更好的投资回报。

通过对股市、货币市场、房地产市场等的分析，可以预测市场的涨跌趋势，从而为个人投资者提供决策参考。

例如，通过对某只股票的基本面和技术面的分析，可以预测到该股票未来的涨跌趋势，个人投资者可以相应地进行买入或卖出操作，以获取更好的投资收益。

然而，经济预测与决策分析也存在一定的局限性。

首先，经济预测本身就存在不确定性。

经济发展受到多种因素的影响，包括政策、自然灾害、国际形势等，这些因素的变化都可能导致预测结果的偏差。

其次，经济预测与决策分析需要大量的数据和专业知识支持，对于一般人来说较为困难。

此外，经济预测与决策分析需要对多个因素进行综合考量，需要在时间和资源有限的情况下做出决策，这也给分析带来了一定的难度。

为了提高经济预测与决策分析的准确性和有效性，需要不断完善分析方法和技术。