预测方法的选择、预测精度测定与预测评价

前言参考书目第一章统计预测概述第二章定性预测法第三章回归预测法第四章时间序列分解法和趋势外推法 4.2 趋势外推法第十三章统计决策概述第十四章风险型决策方法第十六章不确定型决策方法 13.3 决策的公理和原则一.决策的公理定义：是指所有理智健全的决策者都能接受或承认的基本原理，它们是许多决策者长期决策实践经验的总结．两个基本点： 1、决策者通常对自然状态出现的可能性有一个大致的估计，即存在着“主观概率”； 2、决策者对于每一行动方案的结果根据自己的兴趣、爱好等价值标准有自己的评价，即行动方案的“效用”. 六个公理： 1、方案的优劣是可比较和判别的； 2、方案必须具有独立存在的价值； 3、在分析方案时只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； 6、效用的替代性．二. 决策的原则 1、可行性原则；2、经济性原则；3、合理性原则回本章目录本章小结1、决策是对未来行动作出决定；具有三个特征、四个要素． 2、决策可从不同的角度进行分类． 3、一个完整的决策包括四个过程．4、决策的六个基本公理和决策时应遵守的三条原则．作业：第270页：1、2、3 回总目录 14.1 风险型决策的基本问题 14.2 不同标准的决策方法 14.3 决策树 14.4 风险决策的敏感性分析 14.5 完全信息价值 14.6 效用概率决策方法 14.7 连续型变量的风险型决策方法 14.8 马尔科夫决策方法小结 14.1 风险型决策的基本问题不确定型决策举例：有一工程，下月开工后如果天气好，可按期完工获利140万元，若开工后天气不好，则损失120万元. 若不开工，则无论天气如何都将窝工损失20万元. 自然状态发生的概率已知自然状态发生的概率完全未知完全不确定型决策风险型决策贝叶斯决策一. 概念所谓的风险型决策，是指根据预测各种事件可能发生的先验概率，然后再采用期望效果最好的方案作为最优方案．先验概率：根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值. 简言之，原始的概率就称为先验概率. 二. 损益矩阵有三部分组成：1、可行方案； 2、自然状态及其发生的概率； 3、各种行动方案的可能结果． 11.1 预测精度的测定一. 预测精度的测定 1、预测精度的一般含义预测精度：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．如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。

一、名词解释：1 预测：指根据客观事物的发展趋势和变化规律，对特定的对象未来发展的趋势或状态做出科学的推测与判断。

2 定性预测：指研究者通过调查研究，了解实际情况，凭自己的实际经验和理论与业务水平，对事物发展前景的性质、方向和程度做出判断、进行预测的方法，也称为判断预测或调研预测。

3 定量预测：指根据准确、及时、系统、全面的调查统计资料和信息，运用统计方法和数学模型，对事物未来发展的规模、水平、速度和比例关系的测定。

4 动态预测：指包含时间变动因素，根据事物发展的历史和现状，对其未来发展前景做出预测。

5 头脑风暴法：也称智力激励法，是针对某一问题，召集由有关人员参加的小型会议，在融洽轻松的会议气氛中，与会者敞开思想、各抒己见、自由联想、畅所欲言、互相启发、互相激励，使创造性设想起连锁反应，从而获得众多解决问题的办法。

6 德尔菲法：采用函询调查，向与所预测的问题有关领域的专家分别提出问题，而后将他们回答的意见予以综合、整理、反馈，经过这样多次反复循环，最终得到一个比较一致而且可靠性也较高的意见。

7 交叉概率法：又称交叉影响分析法，是建立在专家评分法和主观概率法基础上创立的一种定性预测方法。

主要通过主观估计每个事件在未来发生的概率，以及事件之间相互影响的概率，利用交叉影响矩阵考察预测事件之间的相互作用，进而预测目标事件发生的可能性。

8 技术预测：是一种系统方法，是组织通过对技术现有状态和固有趋势的分析，选择合适的方法论组合，来对技术将来可能的发展情况做出估计。

9 技术预见：利用系统化的网络知识，在国家创新体系框架内对未来较长时期内的科学、技术、经济和社会发展进行系统研究，其目标是要确定具有发展战略性的研究领域，选择哪些对经济和社会利益具有最大化贡献的通用技术，使技术的发展和经济社会需求相符合。

10 相关事件树又名垂直相关性分析，是一种按事件发展的时间顺序由初始事件开始推论可能的后果，有序观察事物的时序逻辑分析方法。

大气科学中的气候预测方法与模型评估气候预测是大气科学中的重要研究领域之一，它旨在通过运用各种方法和模型来预测未来的气候变化。

准确的气候预测对于气象灾害的预警、农业生产的规划、能源资源的合理利用等都具有重要的意义。

本文将介绍大气科学中的气候预测方法并探讨模型评估的重要性。

一、气候预测方法1. 统计方法：统计方法是气候预测中最早也是最简单的方法之一。

它基于历史气候数据，通过统计数据的分析和建模来预测未来的气候变化。

常见的统计方法有回归分析、时间序列分析等。

然而，由于统计方法只依赖于历史数据，忽略了物理机制的作用，因此其预测结果可能存在误差。

2. 数值模拟方法：数值模拟方法是目前气候预测中最为常用和精确的方法之一。

它基于大气动力学、热力学、水文学等原理，通过模拟分析地球大气系统中的运动和能量交换等过程来预测未来的气候变化。

数值模拟方法利用计算机运算大量的物理模型方程来解析地球大气系统的演变过程。

然而，由于物理模型方程的复杂性和计算能力的限制，数值模拟方法在气候预测中仍面临一定的挑战。

3. 复杂系统方法：复杂系统方法是近年来发展起来的一种先进的气候预测方法。

它采用复杂网络理论、机器学习等多学科交叉的方法，将气象观测数据与物理模型相结合，通过建立多变量的非线性关系模型来预测气候变化。

复杂系统方法在处理非线性问题和大规模数据方面具有独特的优势，能够更准确地预测气候变化趋势。

二、模型评估的重要性气候预测模型的评估是验证和比较不同气候预测方法准确性和可靠性的过程。

它对于确定最佳模型和提高气候预测的准确性起着关键作用。

1. 验证模型的可靠性：模型评估通过与实际观测数据的比较，验证模型在预测气候变化方面的可靠性。

如果模型能够准确地模拟历史气候变化，并能够预测未来的气候趋势，那么该模型就可以被认为是可靠的。

2. 比较不同模型的准确性：模型评估还可以比较不同气候预测模型的准确性。

不同模型的结构和参数都有所不同，因此其预测结果也会存在差异。

第十二章 预测精度测定与预测评价基本内容一、预测精度的测定1 、 预测精度的一般含义：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。

如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。

不过， 对预测用户而言， 过去的预测精 度毫无价值，只有预测未来的精确度才是最重要的。

2 、 测定预测精度的方法通常有：①平均误差和平均绝对误差；平均误差的公式为： ME =平均绝对误差的公式为： MAD =②平均相对误差和平均相对误差绝对值； 平均相对误差的公式为： MPE = 1 n y i i n i=1 y i平均相对误差绝对值的公式为： MAPE = 1 n y i in i=1 y i ③预测误差的方差和标准差；n e i 21 n 预测误差的方差公式为： MSE = = n (y ii ) 2n e 2预测误差的标准差公式为： SDE = i=1 = n 3 、 未来的可预测性① 未来的可预测性是影响预测效果好坏的重要因素， 由于受各种因素的影响， 经济现象的可预测性明显低于自然现象的可预测性。

在经济预测中， 不同的经济现象的可预测性也 存在极大的差别。

② 影响经济现象的可预测性的因素大致归类为： 总体的大小； 总体的同质性； 需求弹性和竞争的激烈程度等。

4 、 影响预测误差大小的因素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， 模式或关系的识别错误； 模式或关系的不确定性及模式或关系的变化性就成为影响预测误差的主要因素。

n 1 (y i i )2i二、定量预测方法预测实证研究表明，各类预测方法之间并不存在明显的优劣，只是不同方法具有各自不同的特点，如回归预测能解释预测对象变化原因、某些预测方法更适合特定预测对象的预测等。

选择预测方法除了考虑精度、成本和方法复杂性外，还要考虑预测环境、预测时期长短和用户等因素。

1 、大型模型的预测精度并不比小模型的预测精度高；没有任何一种预测方法或预测模型会在各种情况下都比其他方法或模型表现得更好。

预测分析方法预测分析方法是一种通过收集数据、应用统计学和数学模型来预测未来事件或结果的技术。

它在商业、金融、科学研究等领域都有着广泛的应用。

在本文中，我们将探讨几种常见的预测分析方法，并分析它们的优缺点以及适用场景。

首先，最常见的预测分析方法之一是时间序列分析。

时间序列分析是通过观察一系列按时间顺序排列的数据点来预测未来的数值。

它可以帮助我们发现数据中的趋势、周期性和季节性变化，并据此做出预测。

时间序列分析的优点在于它能够较为准确地预测未来的数值，但缺点是它对数据的要求比较严格，需要有足够长的时间序列数据才能进行分析。

其次，机器学习算法也是一种常用的预测分析方法。

机器学习算法可以通过训练模型来预测未来的结果。

它可以处理大量的数据，并发现数据中的复杂模式和规律，从而进行准确的预测。

机器学习算法的优点在于它可以处理非常复杂的数据，并且可以不断优化模型以提高预测准确度，但缺点是它需要大量的计算资源和数据量来训练模型。

另外，专家判断法也是一种常见的预测分析方法。

专家判断法是通过专家的经验和知识来做出预测。

专家可以根据自己的经验和对行业的了解来做出预测，这种方法在某些情况下可以取得比较准确的结果。

专家判断法的优点在于它可以快速做出预测，并且可以结合专家的经验和知识来进行分析，但缺点是它容易受到主观因素的影响，预测结果可能不够客观。

综上所述，预测分析方法有很多种，每种方法都有其优缺点和适用场景。

在实际应用中，我们可以根据数据的特点和预测的需求来选择合适的方法进行分析。

同时，我们也可以结合多种方法来进行预测，以提高预测的准确度和可靠性。

希望本文能够帮助读者更好地理解预测分析方法，并在实际应用中取得更好的效果。

空气质量预测模型的构建方法与预测精度分析摘要：空气质量预测是保护公众健康、减少环境污染的重要任务。

本文介绍了空气质量预测模型的构建方法，并分析了不同方法对预测精度的影响。

引言：随着经济的快速发展和城市化进程的加速，大气污染成为了严重的环境问题。

空气质量预测可以提前预警，采取合适的控制策略，减少人们患病和环境污染的风险。

因此，构建准确高效的空气质量预测模型非常重要。

一、空气质量预测模型的构建方法1. 数据采集与预处理空气质量预测需要大量的气象和环境数据作为输入。

常见的数据包括温度、湿度、风向、风速等气象数据，以及PM2.5、PM10、NO2等环境数据。

数据的采集可以通过气象站和环保监测站等手段获得，然后对数据进行预处理，如去除异常值、缺失值补全等，确保数据的准确性和完整性。

2. 特征提取与选择在构建预测模型之前，需要从大量的数据中提取有意义的特征，以更好地描述空气质量的变化规律。

常用的特征提取方法包括统计特征、频谱特征、小波变换等。

此外，为了避免维度灾难和提高模型的拟合能力，还需要进行特征选择，选取与目标变量相关性高的特征。

3. 模型选择与构建目前常用的空气质量预测模型包括回归模型、时间序列模型和机器学习模型等。

回归模型适用于具有线性关系的数据，如线性回归、岭回归等。

时间序列模型适用于具有一定时序关系的数据，如ARIMA、SARIMA等。

机器学习模型适用于非线性关系的数据，如神经网络、支持向量机、随机森林等。

在选择模型时，需要考虑数据的特点、模型的复杂度和计算效率等因素。

4. 模型训练与优化模型的训练是指通过已有的数据样本，调整模型的参数，使其能够拟合数据的特征，并能够准确地预测未来的空气质量。

训练过程中可以使用各种优化算法如梯度下降、遗传算法等，以提高模型的性能和收敛速度。

二、预测精度分析预测模型的精度是衡量其优劣的重要指标。

常用的评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R2）等。

市场预测方法选择的影响因素选择合适的预测方法，对于提高预测精度，保证预测质量，有十分重要的意义。

影响预测方法选择的因素很多，在选择预测方法时应综合考虑以下因素：（1）预测的目标特征①预测目标用于战略性决策，要求采用适于中长期预测的方法，但对其精度要求较低。

②预测目标用于战术性决策，要求采用适于中期和近期预测的方法，对其精度要求较高。

③预测目标用于业务性决策，要求采用适于近期和短期预测的方法，且要求预测精度高。

（2）预测的时间期限①适用于近期与短期的预测方法：有移动平均法、指数平滑法、季节指数预测法、直观判断法等。

②适用于1年以上的短期与中期的预测方法有：趋势外推法、回归分析法、经济计量模型预测法等。

③适用于5年以上长期预测的方法有：经验判断预测法、趋势分析预测法等。

（3）预测的精度要求①满足较高精度要求的预测方法有：回归分析预测法、经济计量模型预测法等。

②适于精度要求较低的预测方法有：经验判断预测法、移动平均预测法、趋势外推预测法等。

（4）预测的费用预算预测方法的选择，既要达到精度的要求，满足预测的目标需要，还要尽可能节省费用。

即：既要有高的经济效率，也要实现高的经济效益。

用于预测的费用包括调研费用、数据处理费用、程序编制费用、上机费用、专家咨询费用等。

①费用预算较低的方法有：经验判断预测法、时间序列分析预测法及其他较简单的预测模型法。

②费用预算较高的方法有：经济计量模型预测法及大型复杂的预测模型方法。

（5）资料的完备程度与模型的难易程度①资料的完备程度。

在诸多预测方法中，凡是需要建立数学模型的方法，对资料的完备程度要求较高，当资料不够完备时，可采用专家调查法等经验判断类预测方法。

②模型的难易程度。

在预测方法中，因果分析方法都需建立模型，其中有些方法的建模要求预测者有较坚实的预测基础理论和娴熟的数学应用技巧。

因此，预测人员的水平难以胜任复杂模型的预测方法时，应选择较为简易的方法。

（6）历史数据的变动趋势在定量预测方法的选择中，必须以历史数据的变动趋势为依据。

预测分析方法预测分析方法是指利用数据、模型和分析技术来预测未来事件或结果的方法。

在现代社会，预测分析方法被广泛应用于各个领域，如金融、市场营销、医疗保健、政府管理等。

它可以帮助人们做出更明智的决策，提高效率，降低风险，创造更大的价值。

在进行预测分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。

这些数据可以是历史数据，也可以是实时数据。

历史数据可以用来建立模型，实时数据可以用来验证模型的准确性。

数据的质量对预测分析的结果有着至关重要的影响，因此在收集和整理数据的过程中，需要注意数据的完整性、准确性和一致性。

在选择预测分析方法时，需要根据具体的问题和数据特点来进行选择。

常见的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习、数据挖掘等。

不同的方法有着不同的适用范围和特点，需要根据具体情况来进行选择。

时间序列分析是一种常用的预测分析方法，它适用于分析一段时间内的数据变化规律。

通过对时间序列数据进行建模和预测，可以帮助人们预测未来的趋势和变化。

回归分析是一种统计方法，它可以用来分析自变量和因变量之间的关系，并进行预测。

机器学习和数据挖掘是一种基于数据的预测分析方法，它可以通过对大量数据的学习和挖掘，发现数据中的规律和模式，从而进行预测。

在进行预测分析时，需要注意模型的选择和建立。

一个好的模型应该能够准确地反映数据之间的关系，并且具有较高的预测准确性。

在建立模型的过程中，需要进行数据的预处理、特征选择、模型的训练和评估等步骤，以确保模型的有效性和可靠性。

除了选择合适的预测分析方法和建立有效的模型之外，还需要注意数据的可视化和解释。

通过数据的可视化，可以直观地展现数据的规律和趋势，帮助人们更好地理解数据。

同时，需要对预测结果进行解释和分析，以便人们能够理解预测结果的意义和影响。

总之，预测分析方法是一种重要的决策支持工具，它可以帮助人们更好地理解和利用数据，做出更明智的决策。

在应用预测分析方法时，需要注意数据的收集和整理、方法的选择和建模、数据的可视化和解释等方面，以确保预测分析的准确性和有效性。

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（1）市场的三个要素：消费者、可支付购买力、购买欲望；（2）市场调查的误差包含两大类，分别是：调查误差、抽样误差；（3）市场调查问卷设计时，最前面的部分的目的和意义是：阐述本次调查的目的和意义，消除被调查者的顾虑，引起被调查者的兴趣，争取他们的支持和合作；（4）预测的情况和实际情况有多接近，主要影响因素是：市场本身的发展进程、人们获取市场信息的能力和成本、随机因素的干扰；（5）定性预测的方法的特点是：灵活性强、具有一定的科学性、简便易行；（6）季节指数法是以市场季节性周期为特征，计算反映在时间序列资料上呈现的有规律的季节性变动的一种预测方法；（7）确定性因果关系是指在自变量与因变量之间存在的一种严格、确定的依存关系，即对于自变量的某个数值，因变量都存在一个且只有一个确定数值与之相对应；（8）预测方法的选择是预测中的一个十分重要的问题，它直接影响预测人员预测效率和预测的可靠性；（9）典型调查是指调查者为了某一特定的目的从调查对象中选择具有典型意义或有代表性的样本所进行一种专门性的非全面调查；（10）访问调查法的特点是通过直接或间接的问答方式来了解被调查者的看法和意见；（11）市场调查是市场预测的基础和前提；（12）决策是由决策主体、决策客体、决策方法手段三个基本要素相互结合构成的有机系统；（13）多阶段决策分析中，由于整个决策过程各阶段的决策相互间存在着依存关系，因此也称为：序贯决策；（14）按决策问题的性质和重要程度来分，决策分为：战略决策、战术决策、执行决策；（15）误差是指预测模型计算值与实际值之间产生的离差；（16）市场预测过程中第一步是：确定预测目标；（√）1、市场预测的很多方法都是在市场调查中不断完善和提高的；市场调查方法丰富和充实了市场预测技术，市场预测的很多方法都是在市场调查中不断完善的提高的，如“德尔菲法”。

（×）2、预测的目的是为了更好的决策，而决策对预测不起作用；预测既是决策的依据，也是改进决策的手段，其目的在于帮助人们做出科学决策或者修正决策，决策对预测也具有反作用。

时间序列预测的方法及优缺点时间序列预测是一种用于预测未来时间点上的数值或趋势变化的方法。

它可以应用于各种领域，如经济学、气象学和股票市场等。

在本文中，我将介绍几种常用的时间序列预测方法，并分析它们的优缺点。

1. 移动平均法移动平均法是一种简单的时间序列预测方法，它基于过去一段时间内的平均数来预测未来的值。

移动平均法有两种常见的形式：简单移动平均法和加权移动平均法。

优点是简单易懂，计算量小，能够捕捉到数据中的长期趋势。

然而，它无法捕捉到数据中的季节性或周期性变化。

2. 指数平滑法指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它基于计算过去观测值的加权平均数来预测未来值。

指数平滑法有多种形式：简单指数平滑法、二次指数平滑法和Holt-Winters指数平滑法。

优点是简单易懂，计算量小，能够捕捉到数据中的趋势和季节性变化。

然而，它对异常值敏感，对未来趋势的预测有限。

3. 自回归移动平均模型（ARIMA）自回归移动平均模型（ARIMA）是一种常用的时间序列预测方法，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）模型的特点。

ARIMA模型有三个参数：p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。

ARIMA模型是用于非稳定时间序列的预测，它可以捕捉到数据中的趋势、季节性和周期性变化。

优点是更为灵活，能够适应不同类型的数据，预测精度较高。

然而，ARIMA模型对数据的平稳性要求较高，对参数的选择较为困难。

4. 季节性自回归集成滑动平均模型（SARIMA）季节性自回归集成滑动平均模型（SARIMA）是ARIMA模型的一种扩展形式，用于处理包含季节性变化的时间序列。

SARIMA模型加入了季节性差分和对季节性项的建模，能够更好地捕捉到数据中的季节性变化。

优点是对具有长期季节性的数据有较好的预测效果，预测精度较高。

然而，SARIMA 模型对参数的选择和调整较为困难，计算量较大。

5. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络（LSTM）是一种基于深度学习的时间序列预测方法，它能够建模长期依赖关系和非线性关系。

第一章物流成本管理概论1、什么是物流成本？物流成本属于会计成本还是管理成本?为什么?答：（1）企业物流活动中所消耗的物化劳动和活劳动的货币表现，包括货物在运输、储存、包装、装卸搬运、流通加工、物流信息、物流管理等过程中所耗费的人力、物力和财力的总和以及与存货相关流动资金占用成存货风险成本和存货保险成本。

它属于管理成本。

一是因为物流成本忠实地反映物流活动的实态，而是因为物流成本能成为评价所有物流活动的共同尺度。

物流成本预测属于经济成本范畴，主要具有三个特点：一是成本预测都以不同程度的历史资料为依据，若历史资料缺失，则成本预测只能称为一种主观判断：二是成本预测都涉及未来；三是成本预测都存在不确定性。

2、简述物流活动与物流成本的关系.答:物流成本和物流活动的关系不能一概而论，就单个物流活动而言,物流成本的高低通常与物流活动业务量或工作量呈正相关,即较高的物流活动业务量或工作量必然带来单个物流活动较高的物流成本，但就总体物流活动而言，不同的物流活动之间其物流成本存在此消彼长的效益背反关系。

3、物流成本具有哪些特称?简述物流成本与产品成本的联系。

答：（1）物流成本是以货币计量的费用支出，无法以货币计量的费用不能计入物流成本（2)物流成本是特定物流活动过程中发生的费用支出,与物流活动无关的费用不能计入物流成本.（3)物流城市管理会计中的成本概念，既包括实际耗费的经济资源，也包括机会成本。

（4)物流成本贯穿企业经营活动和筹资活动全程，不仅仅包括正常经意活动中的费用支出(5）物流成本不包括物流活动过程中物的价值，是独立于物的价值之外的、在物的流动过程中发生的费用支出.共性：两者均以货币来计量；两者均是特定对象的耗费；差异:（1）产品成本是财务会计中的成本概念；物流成本是管理会计中的成本概念。

（2)产品成本是企业在正常生产经营活动中所发生的耗费；物流成本贯穿于企业经营活动和筹资活动全程(3)产品成本包括物流过程中的物的价值，计算起点事物的成本；物流成本不包括物流过程中物的价值,计算起点是为取得物而发生的相关费用。