1、統(tǒng)計預測測與決策策問題: 敏感性性分析及及其步驟驟敏感性分分析：在在決策過過程中，分析概概率值變變化對最最優(yōu)方案案選擇所所產(chǎn)生的的影響大大小和方方向，以以及概率率變化引引起方案案變化的的臨界點點。敏感性分分析的步步驟：(1) 求求出在保保持最優(yōu)優(yōu)方案穩(wěn)穩(wěn)定的前前提下，自然狀狀態(tài)概率率所容許許的變動動范圍；(2) 衡衡量用于于預測和和估算這這些自然然狀態(tài)概概率的方方法，其其精度是是否能保保證所得得概率值值在此允允許的誤誤差范圍圍內(nèi)變動動；(3) 判判斷所做做決策的的可靠性性；問題: 廠長（經(jīng)理）評判意意見法的的優(yōu)缺點點優(yōu)點：（1）預測迅迅速、及及時和經(jīng)經(jīng)濟；（2）可可發(fā)揮機機體的智智慧，使使預測

2、結結果比較較準確可可靠；（3）無無需大量量的統(tǒng)計計資料更更適用于于對不可可控因素素較多的的產(chǎn)品進進行預測測；（4）如果市市場情況況發(fā)生變變化，可可立即進進行修正正；缺點：（1）預測結結果易受受到主觀觀因素影影響；（2）預預測結果果一般化化；問題: 經(jīng)濟時時間序列列的變化化影響有長期趨趨勢因素素、季節(jié)節(jié)變動因因素、周周期變動動因素、不規(guī)則則變動因因素等。問題: 一元線線性回歸歸模型進進行檢驗驗的指標標主要有標標準誤差差、相關關系數(shù)、可決系系數(shù)。問題: 損益矩矩陣組一般由三三部分組組成：？可行方方案；？自然狀狀態(tài)及其其發(fā)生的的概率；？各種種行動方方案的可可能結果果。 把以上上三部分分內(nèi)容在在一個表

3、表上表現(xiàn)現(xiàn)出來，該表就就稱為損損益矩陣陣表。問題: 統(tǒng)計決決策的原原則應當遵循循以下基基本原則則： （1）可可靠性原原則 決決策必須須建立在在大量的的準確、及時和和完整的的信息資資料基礎礎上。 （2）可行性性原則 擬定行行動方案案時，必必須從實實際出發(fā)發(fā)認真進進行可行行性分析析。 （3）效效益最佳佳原則 即通過過各方案案的分析析比較，所選定定的行動動方案應應具有較較明顯的的經(jīng)濟性性。 （4）合合理性原原則 決決策的直直接目的的是選出出合理的的方案。 上面面介紹的的只是統(tǒng)統(tǒng)計決策策的基本本原則，除此之之外，還還有民主主性原則則、開拓拓性原則則等。問題: 統(tǒng)計決決策具備備的條件件？必須具備備四個基

4、基本條件件：（）決策策目標必必須明確確；（）存在在兩個以以上的行行動方案案；（）每個個行動方方案的效效果必須須是可以以計算的的；（）能夠夠預測出出影響決決策目標標的但決決策者無無法控制制的各種種情況以以及它們們發(fā)生的的概率。問題: 回歸預預測與時時間序列列預測精精度比較較預測實證證研究表表明，各各類預測測方法之之間并不不存在明明顯優(yōu)劣劣,只是不不同方法法具有各各自不同同的特點點； 回歸預預測和時時間序列列預測是是兩類不不同的定定量預測測方法，它們根根據(jù)不同同的角度度對經(jīng)濟濟現(xiàn)象進進行預測測，回歸歸預測注注重分析析影響預預測對象象的各因因素所造造成的影影響，而而時間序序列預測測則根據(jù)據(jù)預測對對象

5、本身身的歷史史數(shù)據(jù)來來預測其其未來問題: 影響預預測誤差差大小經(jīng)濟現(xiàn)象象變化模模式或關關系的存存在是進進行預測測的前提提條件。因此，影響預預測誤差差的主主要因素素有：（1）模模式或關關系的識識別錯誤誤；（22）模式式或關系系的不確確定性；（3）模式或或現(xiàn)象之之間關系系的變化化性問題: 關于預預測精度度1、對某某一特定定經(jīng)濟現(xiàn)現(xiàn)象的預預測，系系統(tǒng)的預預測分析析能提高高多少預預測精度度?2、對于某某一特定定經(jīng)濟現(xiàn)現(xiàn)象的預預測,如如何才能能提高預預測精度度?3、在已知知某一經(jīng)經(jīng)濟現(xiàn)象象的預測測精度存存在提高高可能的的情況下下,如何何選擇合合適的預預測方法法?問題: 預警系系統(tǒng)的作作用（1）正正確評價

6、價當前宏宏觀經(jīng)濟濟的狀態(tài)態(tài)，恰當當?shù)胤从秤辰?jīng)濟形形勢的冷冷熱程度度，并能能承擔短短期經(jīng)濟濟形勢分分析的任任務。（2）能能描述宏宏觀經(jīng)濟濟運行的的軌跡，預測其其發(fā)展趨趨勢，在在重大經(jīng)經(jīng)濟形勢勢變化或或發(fā)生轉轉折前，能及時時發(fā)出預預警信號號，提醒醒決策者者要制定定合適的的政策，防止經(jīng)經(jīng)濟發(fā)生生嚴重的的衰退或或發(fā)生經(jīng)經(jīng)濟過熱熱。（33）能及及時地反反映宏觀觀經(jīng)濟的的調(diào)控效效果，判判斷宏觀觀經(jīng)濟調(diào)調(diào)控措施施是否運運用恰當當，是否否起到了了平抑經(jīng)經(jīng)濟波動動幅度的的效果。（4）有利于于企業(yè)的的經(jīng)營決決策。（5）有有利于改改革措施施出臺時時機的正正確決策策。問題: 擴散指指數(shù)的應應用擴散指數(shù)數(shù)（1）當當0

7、DIt500%時，表明上上升指標標數(shù)小于于下降指指標數(shù)，經(jīng)濟系系統(tǒng)運行行于不景景氣空間間的后期期。（22）當550%DIt DIIt500%時，表明上上升指標標數(shù)仍然然多于下下降指標標數(shù)，經(jīng)經(jīng)濟系統(tǒng)統(tǒng)運行于于景氣空空間后期期，經(jīng)濟濟正在走走下坡路路，整個個經(jīng)濟系系統(tǒng)正處處于降溫溫階段。（4）當500%DDIt 00時，表表明經(jīng)濟濟運行發(fā)發(fā)生重大大轉折，上升指指標數(shù)小小于下降降指標數(shù)數(shù)，經(jīng)濟濟系統(tǒng)處處于全面面收縮階階段，經(jīng)經(jīng)濟系統(tǒng)統(tǒng)進入一一個新的的不景氣氣空間前前期。問題: 景氣階階段分類類景氣含義義：景氣氣是對經(jīng)經(jīng)濟發(fā)展展狀況的的一種綜綜合性描描述，用用于說明明經(jīng)濟的的活躍程程度。經(jīng)經(jīng)濟景氣氣

8、是指總總體經(jīng)濟濟呈上升升趨勢，經(jīng)濟不不景氣是是指總體體經(jīng)濟呈呈下滑的的發(fā)展趨趨勢。 類別：（1）古古典周期期（2）現(xiàn)代周周期按長度：（1）短：基基欽周期期（2）中：尤尤格拉周周期（33）中長長：庫茲茲涅茨周周期（44）長：康德拉拉提耶夫夫周期問題: 干預模模型建模模的思路路和步驟驟1、利用用干預影影響產(chǎn)生生前的數(shù)數(shù)據(jù)，建建立單變變量的時時間序列列模型。然后利利用此模模型進行行外推預預測，得得到的預預測值，作為不不受干預預影響的的數(shù)值。2、將將實際值值減去預預測值，得到受受干預影影響的具具體結果果，利用用這些結結果求估估干預影影響的參參數(shù)。33、利用用排除干干預影響響后的全全部數(shù)據(jù)據(jù)，識別別與估

9、計計出一個個單變量量的時間間序列模模型。44、求出出總的干干預分析析模型。問題: 干預分分析模型型的基本本形式干預變量量的形式式 ：干干預分析析模型的的基本變變量是干干預變量量，有兩兩種常見見的干預預變量。一種是是持續(xù)性性的干預預變量，表示TT 時刻刻發(fā)生以以后, 一直有有影響，這時可可以用階階躍函數(shù)數(shù)表示,形式是是：第第二種是是短暫性性的干預預變量，表示在在某時刻刻發(fā)生, 僅對對該時刻刻有影響響, 用單位位脈沖函函數(shù)表示示，形式式是： 問題: ARMMA模型型的基本本形式ARMAA模型是是描述平平穩(wěn)隨機機序列的的最常用用的一種種模型，基本模模型主要要有三種種：自回歸模模型（AAR：AAuto

10、o-reegreessiive）；移動動平均模模型（MMA：MMoviing-Aveeragge）；混合模模型（AARMAA：Auuto-reggresssivve MMoviing-Aveeragge）。關于該知知識點，是第四四節(jié)的主主要內(nèi)容容，望大大家注意意查看教教材和導導學。問題: 平穩(wěn)時時間序列列的含義義時間序列列Ytt取自自某一個個隨機過過程，如果此隨隨機過程程的隨機機特征不不隨時間間變化，則稱過過程是平平穩(wěn)的；如果該隨隨機過程程的隨機機特征隨隨時間變變化，則則稱過程程是非平平穩(wěn)的。問題: 一次移移動平均均法的原原理一次移動動平均方方法是收收集一組組觀察值值，計算算這組觀觀察值的的均

11、值，利用這這一均值值作為下下一期的的預測值值。在移動平平均值的的計算中中包括的的過去觀觀察值的的實際個個數(shù)，必必須一開開始就明明確規(guī)定定。每出出現(xiàn)一個個新觀察察值，就就要從移移動平均均中減去去一個最最早觀察察值，再再加上一一個最新新觀察值值，計算算移動平平均值，這一新新的移動動平均值值就作為為下一期期的預測測值。問題: 自適應應過濾法法的基本本原理自適應過過濾法的的基本原原理就在在于通過過其反復復迭代以以調(diào)整加加權系數(shù)數(shù)的過程程，“過過濾”掉掉預測誤誤差，選選擇出“最佳”加權系系數(shù)用于于預測。整個計計算過程程從選取取一組初初始加權權系數(shù)開開始，然然后計算算得到預預測值及及預測誤誤差（預預測值與

12、與實際值值之差），再根根據(jù)一定定公式調(diào)調(diào)整加權權系數(shù)以以減少誤誤差，經(jīng)經(jīng)過多次次反復迭迭代，直直至選擇擇出“最最佳”加加權系數(shù)數(shù)。由于于整個過過程與通通信工程程中過濾濾傳輸噪噪聲的過過程極為為接近，故被稱稱為“自自適應過過濾法”。問題: 龔珀茲茲曲線模模型模型的適適用：多多用于新新產(chǎn)品的的研制、發(fā)展、成熟和和衰退分分析，特特別適用用于對處處在成熟熟期的商商品進行行預測，以掌握握市場需需求和銷銷售的飽飽和量。是預測測各種商商品市場場容量的的一種最最佳擬合合線。問題: 多項式式曲線趨趨勢外推推法問題: 趨勢外外推法的的假設條條件1、假設設條件： （1）假設事事物發(fā)展展過沒有有跳躍式式變化，一般屬屬

13、于漸進進變化。 （2）假設事事物的發(fā)發(fā)展因素素也決定定事物未未來的發(fā)發(fā)展，其其條件是是不變或或變化不不大。2、趨勢勢模型的的種類（1）多多項式曲曲線預測測模型： 一一次（線線性）預預測模型型 二次（二次拋拋物線）模型 三次（三次拋拋物線）模型 n次（n次拋拋物線）模型 （2）指指數(shù)曲線線預測模模型：指指數(shù)曲線線預測模模型 修正正指數(shù)曲曲線預測測模型 （3）對對數(shù)曲線線預測模模型： （4）生生長曲線線預測模模型： 皮皮爾曲線線預測模模型 龔龔珀茲曲曲線預測測模型問題: 時間序序列可以以分解為為哪幾個個因素？1、長期期趨勢因因素（TT）2、季節(jié)變變動因素素（S）3、周周期變動動因素（C）（一般無無

14、法直接接給出，需判斷斷，也可可忽略不不計。）4、不不規(guī)則變變動因素素（I）（不可可計量）問題: 時間序序列預測測的關鍵鍵是什么么？思想：假假定時間間序列存存在某一一種數(shù)據(jù)據(jù)變化模模式或某某一種組組合模式式，并會會重復發(fā)發(fā)生的。因此可可以首先先識別出出這種模模式，然然后采用用外推的的方式就就可以進進行預測測了。關鍵：（1）假假定數(shù)據(jù)據(jù)的變化化模式（樣式）可以根根據(jù)歷史史數(shù)據(jù)識識別出來來抽樣；（2）決策者者所采取取的行動動對這個個時間序序列的影影響是很很小的。時間序列列預測法法主要用用來對一一些環(huán)境境因素，或不受受決策者者控制的的因素進進行預測測，如宏宏觀經(jīng)濟濟情況，就業(yè)水水平，某某些產(chǎn)品品的需求

15、求量等。問題: 相關系系數(shù)與可可決系數(shù)數(shù)的關系系是什么么？相關系數(shù)數(shù)與可決決系數(shù)的的關系如如下幾點點：1、可決系系數(shù)是相相關系數(shù)數(shù)的平方方,rr2=R2。2、可可決系數(shù)數(shù)與相關關系數(shù)可可以用來來判斷YY與X之之間的關關系；33、如果果可決系系數(shù)或相相關系數(shù)數(shù)的值較較小，并并不能說說明 YY 與 X 沒沒有關系系，只能能說明他他們之間間沒有線線性關系系。4、如果果可決系系數(shù)或相相關系數(shù)數(shù)的值較較大，只只能說明明這兩個個量之間間確實存存在線性性關系，但是并并不一定定就是因因果關系系，對于于因果關關系的認認定，只只能通過過定性分分析來解解決。注意，相關系系數(shù)假設設檢驗只只能檢驗驗 r = 00的情況

16、況 ，而而不能檢檢驗 rr 等于于不為00的某個個數(shù)。問題: 一元線線性回歸歸模型當具有相相關關系系的兩個個隨機變變量數(shù)據(jù)據(jù)分布大大體上呈呈線性趨趨勢時，采用適適當?shù)挠嬘嬎惴椒ǚǎ业降絻烧咧g特定定的經(jīng)驗驗公式，即一元元線性回回歸模型型，然后后根據(jù)自自變量的的變化，來預測測因變量量的發(fā)展展變化。關于其模模型，同同學們可可以參看看本課件件的第三三章相關關內(nèi)容。問題: 回歸分分析法的的理解在統(tǒng)計學學意義上上，變量量之間的的非確定定性的相相關關系系可以通通過統(tǒng)計計的方法法給出某某種函數(shù)數(shù)表達式式，這種種處理變變量間相相關關系系的方法法就是回回歸分析析法。回回歸分析析就是采采用統(tǒng)計計的方法法估計隨

17、隨機變量量Y與XX之間的的關系式式。回歸歸預測法法是通過過大量收收集統(tǒng)計計數(shù)據(jù)，在分析析變量間間非確定定性關系系的基礎礎上，找找出變量量之間的的統(tǒng)計規(guī)規(guī)律性，運用統(tǒng)統(tǒng)計學中中回歸分分析的方方法，把把變量之之間的統(tǒng)統(tǒng)計規(guī)律律性較好好的表現(xiàn)現(xiàn)出來，運用自自變量的的數(shù)據(jù)來來對因變變量進行行預測。問題: 德爾菲菲法的思思考德爾菲法法，又稱稱頭腦風風暴法,它是根根據(jù)有專專門知識識的人的的直接經(jīng)經(jīng)驗,采采用背對對背的通通信方式式征詢專專家小組組成員的的預測意意見，經(jīng)經(jīng)過幾輪輪征詢，使專家家小組的的預測意意見趨于于集中，最后做做出符合合市場未未來發(fā)揮揮在那趨趨勢的預預測結論論,也稱稱專家調(diào)調(diào)查法。問題: 定

18、性預預測和定定量預測測的關系系定性預測測的優(yōu)點點在于：注重于于事物發(fā)發(fā)展在性性質(zhì)方面面的預測測，具有有較大的的靈活性性，易于于充分發(fā)發(fā)揮人的的主觀能能動作用用，且簡簡單的迅迅速，省省時省費費用。其其缺點是是：易受受主觀因因素的影影響，比比較注重重于人的的經(jīng)驗和和主觀判判斷能力力，從而而易受人人的知識識、經(jīng)驗驗和能力力的多少少大小的的束縛和和限制，尤其是是缺乏對對事物發(fā)發(fā)展作數(shù)數(shù)量上的的精確描描述。定量預測測的優(yōu)點點在于：注重于于事物發(fā)發(fā)展在數(shù)數(shù)量方面面的分析析，重視視對事物物發(fā)展變變化的程程度作數(shù)數(shù)量上的的描述，更多地地依據(jù)歷歷史統(tǒng)計計資料，較少受受主觀因因素的影影響。其其缺點在在于：比比較機

19、械械，不易易處理有有較大波波動的資資料，更更難于事事物預測測的變化化。定性預測測和定量量預測并并不是相相互排斥斥的，而而是可以以相互補補充的，在實際際預測過過程中應應該把兩兩者正確確的結合合起來使使用。問題: 定性預預測概念念定性預測測是指預預測者依依靠熟悉悉業(yè)務知知識、具具有豐富富經(jīng)驗和和綜合分分析能力力的人員員與專家家，根據(jù)據(jù)已掌握握的歷史史資料和和直觀材材料，運運用個人人的經(jīng)驗驗和分析析判斷能能力，對對事物的的未來發(fā)發(fā)展做出出性質(zhì)和和程度上上的判斷斷，然后后，再通通過一定定形式綜綜合各方方面的的的意見，作為預預測未來來的主要要依據(jù)。問題: 兩種預預測的聯(lián)聯(lián)系與區(qū)區(qū)別兩者的的主要聯(lián)聯(lián)系是：

20、它們都以以經(jīng)濟現(xiàn)現(xiàn)象的數(shù)數(shù)值作為為其研究究的對象象；它們都直直接或間間接地為為宏觀和和微觀的的市場預預測、管管理決策策、制定定政策和和檢查政政策等提提供信息息；統(tǒng)計預測測為經(jīng)濟濟定量預預測提供供所需的的統(tǒng)計方方法論。兩者的主主要區(qū)別別是：從從研究的的角度看看，統(tǒng)計計預測和和經(jīng)濟預預測都以以經(jīng)濟現(xiàn)現(xiàn)象的數(shù)數(shù)值作為為其研究究對象，但著眼眼點不同同。前者者屬于方方法論研研究，其其研究的的結果表表現(xiàn)為預預測方法法的完善善程度；后者則則是對實實際經(jīng)濟濟現(xiàn)象進進行預測測，是一一種實質(zhì)質(zhì)性預測測，其結結果表現(xiàn)現(xiàn)為對某某種經(jīng)濟濟現(xiàn)象的的未來發(fā)發(fā)展做出出判斷。從研究的的領域來來看，經(jīng)經(jīng)濟預測測是研究究經(jīng)濟領領域

21、中的的問題，而統(tǒng)計計預測則則被廣泛泛地應用用于人類類活動的的各個領領域。問題: 預測的的概念預測是根根據(jù)事物物以往的的歷史資資料，通通過一定定的科學學方法與與邏輯推推理，經(jīng)經(jīng)過定性性分析或或定量計計算探求求事物的的演變規(guī)規(guī)律，據(jù)據(jù)此推測測未來事事件的發(fā)發(fā)展趨勢勢及其結結果。簡簡言之，預測就就是根據(jù)據(jù)過去和和現(xiàn)在估估計未來來，預測測未來。統(tǒng)計預測測與決策策第一章 統(tǒng)計計預測概概述 一、預測測的概念念預測是根根據(jù)事物物以往的的歷史資資料，通通過一定定的科學學方法與與邏輯推推理，經(jīng)經(jīng)過定性性分析或或定量計計算探求求事物的的演變規(guī)規(guī)律，據(jù)據(jù)此推測測未來事事件的發(fā)發(fā)展趨勢勢及其結結果。簡言之，預測就就是

22、根據(jù)據(jù)過去和和現(xiàn)在估估計未來來，預測測未來。二、要素素: 依據(jù): 真實、恰當?shù)牡膶嶋H資資料；基礎：經(jīng)經(jīng)濟理論論；手段：數(shù)數(shù)學模型型，如回回歸分析析、時間間序列分分析等；三、預測測的作用用：預測在決決策之前前，為決決策提供供依據(jù)，是決策策科學化化的前提提；行動動計劃在在決策之之后，是是預測、決策實實現(xiàn)的橋橋梁；預預測產(chǎn)生生情報和和信息，行動計計劃和決決策消費費情報、信息。四、衡量量預測作作用大小小的因素素預測的作作用大小小取決于于預測結結果所產(chǎn)產(chǎn)生的經(jīng)經(jīng)濟效益益的多少少。相關因素素：（11） 預預測費用用的高低低 （2） 預測測方法的的難易程程度 （3） 預測測結果的的精確程程度精度五、預測測方

23、法的的分類 定定性預測測法：邏邏輯判斷斷為主，適用于于缺乏歷歷史統(tǒng)計計資料的的時間/趨勢轉轉折分析析。定量預測測法：回回歸預測測法變量與與變量之之間相互互關聯(lián)，可以是是因果關關系，也也可以僅僅具有相相關關系系。 時間序列列預測法法變量量隨時間間變化，用歷史史資料建建立模型型外推。近期預測測 11個月以以內(nèi)短短期預測測 113個個月 中期預測測 33個月2年長期預預測 2年以以上預測按內(nèi)內(nèi)容劃分分：經(jīng)濟濟預測、科學預預測、政政治預測測、社會會預測（人口、就業(yè)、生活方方式）、軍事預預測。六、統(tǒng)計計預測與與經(jīng)濟預預測的主主要區(qū)別別（1）研研究的對對象不同同；（2）研研究的領領域不同同：七、預測測方法

24、選選擇應考考慮的因因素：合合適性、費用性性、精確確性。八、預測測的原則則：（1）連連貫原則則：事物物的發(fā)展展是按照照一定的的規(guī)律進進行的，在其發(fā)發(fā)展過程程中，這這種規(guī)律律貫徹始始終，不不應受到到破壞，它的未未來發(fā)展展與其過過去和現(xiàn)現(xiàn)在的發(fā)發(fā)展沒有有根本的的不同。（2）類類推原則則：事物物必須有有某種結結構，其其升降起起伏變動動不是雜雜亂無章章的，而而是有章章可循的的。九、預測測的作用用：預測在決決策之前前，為決決策提供供依據(jù)，是決策策科學化化的前提提；行動動計劃在在決策之之后，是是預測、決策實實現(xiàn)的橋橋梁；預預測產(chǎn)生生情報和和信息，行動計計劃和決決策消費費情報、信息。十、統(tǒng)計計預測統(tǒng)計預測測不

25、僅適適用于對對經(jīng)濟現(xiàn)現(xiàn)象的預預測，而而且被廣廣泛應用用于人類類活動的的各個領領域。 P2 第二章 定性預預測法一、定性性預測的的概念及及特點定性預測測的概念念：利用用直觀材材料，依依靠管理理者個人人的經(jīng)驗驗和綜合合分析能能力，對對未來的的發(fā)展方方向和趨趨勢做出出推斷。直觀簡單單，適應應性強。特點著重對事事物發(fā)展展的性質(zhì)質(zhì)進行預預測，主主要憑借借人的經(jīng)經(jīng)驗以及及分析判判斷能力力。著重對事事物發(fā)展展的趨勢勢、方向向和重大大轉折點點進行預預測。適用于：宏觀經(jīng)經(jīng)濟形式式的發(fā)展展、市場場總體形形勢的演演變、企企業(yè)的未未來發(fā)展展方向、經(jīng)營環(huán)環(huán)境分析析和戰(zhàn)略略決策等等。二、德爾爾菲預測測方法的的特點：反饋性

26、性、匿名名性、統(tǒng)統(tǒng)計性三、德爾爾菲法的的優(yōu)缺點點優(yōu)點不受地區(qū)區(qū)人員的的限制，應用廣廣泛、費費用較低低，可以以加快預預測速度度和節(jié)約約預測費費用；可以獲得得各種不不同但有有價值的的觀點和和意見；適用: 適用于于長期預預測和對對新產(chǎn)品品的預測測。在歷歷史資料料不足或或不可測測因素較較多時尤尤為適用用。缺點: 預測結果果受主觀觀認識制制約，取取決于專專家的學學識、經(jīng)經(jīng)驗、心心理狀態(tài)態(tài)和對預預測問題題感興趣趣的程度度；如果所預預測的產(chǎn)產(chǎn)品或顧顧客群分分散于不不同地區(qū)區(qū)，預測測可能不可靠靠；責任比較較分散；四、主觀觀概率PP12主觀概率率是人們們根據(jù)某某幾次經(jīng)經(jīng)驗結果果所作的的主觀判判斷的量量度。即即人

27、們根根據(jù)某幾幾次經(jīng)驗驗結果，對事物物變化做做出主觀觀判斷，估算事事物變化化的概率率，并據(jù)據(jù)此對事事物未來來進行預預測的方方法。在不確定定的外界界狀態(tài)下下，不確確定性事事件一般般不能在在相同的的條件下下重復試試驗，而而是決策策者在掌掌握的信信息條件件下，根根據(jù)他的的認識水水平，對對有關事事件發(fā)生生的主觀觀信任程程度，所所以稱為為主觀概概率或個個人概率率。五、情景景預測法法 20世紀紀70年年代興起起的一種種預測技技術，又又稱劇本本描述法法。對將將來的情情景作出出預測的的一種方方法。它它把研究究對象分分為主題題和環(huán)境境，通過過對環(huán)境境的研究究，識別別影響主主題發(fā)展展的外部部因素，模擬外外部因素素可

28、能發(fā)發(fā)生的多多種交叉叉情景以以預測主主題發(fā)展展的各種種可能前前景。 特點：（1）適適用范圍圍廣，不不受任何何條件的的限制 ； （2）考考慮周全全、靈活活 ；（3）定定性分析析與定量量分析相相結合 ； （4）便便于發(fā)現(xiàn)現(xiàn)未來可可能出現(xiàn)現(xiàn)的難題題；情景預測測法就是是為了彌彌補定性性、定量量預測方方法存在在的不足足，可運運用定性性定量相相結合對對未來進進行預測測。 P222情景預測測法的主主要特點點體現(xiàn)在在定性、定量分分析的結結合。PP23六、廠長長（經(jīng)理理）評判判意見法法企業(yè)的總總負責人人把企業(yè)業(yè)的中層層管理人人員以及及熟悉市市場情況況的各種種人員召召集到一一起，讓讓他們對對未來的的市場發(fā)發(fā)展形式

29、式或企業(yè)業(yè)的某一一重大決決策問題題發(fā)表意意見，作作出判斷斷。然后后將各種種意見匯匯總，進進行分析析研究和和綜合處處理，最最后得出出預測結結果。優(yōu)點：（1）迅迅速、及及時、經(jīng)經(jīng)濟； （2）發(fā)發(fā)揮集體體的智慧慧，預測測結果比比較準確確可靠； （3）不不需要大大量的統(tǒng)統(tǒng)計資料料，適合合于不可可控因素素較多的的產(chǎn)品；（4）方方便修正正。缺點： （1）容容易受主主觀因素素影響； （2）對對市場狀狀況了解解不細（市場變變化、顧顧客期望望），預預測結構構較一般般化，不不精確；七. 定定性預測測及其特特點 P88 定性預預測：預預測者依依靠熟悉悉業(yè)務知知識，具具有豐富富經(jīng)驗和和綜合分分析能力力的人員員和專家家

30、，根據(jù)據(jù)已掌握握的歷史史和直觀觀的材料料，運用用個人的的經(jīng)驗和和分析判判斷能力力，對事事物的未未來發(fā)展展做出性性質(zhì)和程程度上的的判斷。然后，再通過過一定的的形式綜綜合各方方面的意意見，作作為預測測未來的的主要依依據(jù)。定性預測測的特點點： 著重對對事物發(fā)發(fā)展的性性質(zhì)進行行預測，主要憑憑借人的的經(jīng)驗和和分析判判斷能力力。 著重對對事物發(fā)發(fā)展的趨趨勢、方方向和重重大轉折折點進行行預測。第三章 回歸歸預測法法 一、一元元線性回回歸預測測法當具有相相關關系系的兩個個隨機變變量數(shù)據(jù)據(jù)分布大大體上呈呈線性趨趨勢時，采用適適當?shù)挠嬘嬎惴椒ǚǎ业降絻烧咧g特定定的經(jīng)驗驗公式，即一元元線性回回歸模型型，然后后

31、根據(jù)自自變量的的變化，來預測測因變量量的發(fā)展展變化。一元線性性回歸預預測法是是在成對對的兩變變量數(shù)據(jù)據(jù)分布大大體上呈呈直線趨趨勢時，通過適適當?shù)挠嬘嬎惴椒ǚǎ⒘勺兞苛恐g特特定的經(jīng)經(jīng)驗公式式。P335在運用一一元線性性回歸模模型預測測時，對對剩余殘殘差項 要求具具備有 為常數(shù)數(shù)的特性性。P335二、檢驗驗標準誤差差回歸直線線即估計計值與因因變量（觀察值值）之間間的平均均平方誤誤差。可決系數(shù)數(shù)衡量因變變量與自自變量關關系密切切程度的的指標，取值001之之間。可決系數(shù)數(shù)表明，在Y與X的關系系中，可可以利用用回歸方方程解釋釋的部分分所占的的百分比比，顯然然其數(shù)值值越大，Y與X的關系系越確定定。

32、三、相關關分析相關分析析著重考考慮的是是隨機變變量Y與X之間的的相關程程度（相相關系數(shù)數(shù)）與相相關方式式（方向向、系數(shù)數(shù)），其其分析結結果就是是兩個變變量之間間的相關關系數(shù)。相關分析析與回歸歸分析是是緊密結結合的，常常一一起使用用。一般般說來，采用相相關分析析確定變變量之間間是否確確實有相相關關系系存在，如果存存在，則則用回歸歸分析求求出變量量之間的的定量關關系表達達式。在回歸分分析中，通常稱稱我們感感興趣的的變量，或需要要估計的的量為因因變量，記為yy。回歸預測測法是通通過大量量收集統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)據(jù)，在分分析變量量間非確確定性關關系的基基礎上，找出變變量之間間的統(tǒng)計計規(guī)律性性，運用用統(tǒng)計學學中回

33、歸歸分析的的方法，把變量量之間的的統(tǒng)計規(guī)規(guī)律性較較好的表表現(xiàn)出來來，運用用自變量量的數(shù)據(jù)據(jù)來對因因變量進進行預測測。四、回歸歸模型參數(shù)b00和b1的估計計模型中的的b0、b1需要通通過樣本本觀察值值 ( xi ，yi ) 來進進行估計計。假設樣本本容量為為n n對觀察察值（xxi ，yi），則 bb0、b1的估計計值為: 五、參數(shù)數(shù)估計的的要求：利用數(shù)學學模型對對未來進進行預測測時，必必須對模模型中的的一些參參數(shù)進行行估計。對參數(shù)數(shù)的估計計是通過過對實際際觀測值值的運用用，構建建估計量量來完成成的。而而一個有有效的估估計量應應滿足一一致性、無偏性性以及有有效性要要求 。P366六、預測測誤差檢

34、檢驗在利用回回歸方法法進行預預測時，必須對對預測誤誤差進行行檢驗。其中檢檢驗指標標標準誤誤差的計計算公式式為: P337七、預測測置信區(qū)區(qū)間利用回歸歸模型預預測時，需給出出一個在在一定概概率保證證程度下下的預測測置信區(qū)區(qū)間，則則在小樣樣本條件件下，更更為精確確的置信信區(qū)間計計算公式式為置信信區(qū)間為為: PP41八、擬合合優(yōu)度指指標利用回歸歸模型進進行預測測時，必必須作估估計量與與因變量量之間的的擬合優(yōu)優(yōu)度檢驗驗。而屬屬于擬合合優(yōu)度指指標的是是標準誤誤差、可可決系數(shù)數(shù)和相關關系數(shù)。P444九、廠長長（經(jīng)理理）評判判意見預預測法的的優(yōu)缺點點 P117 優(yōu)點：（1）迅速、及時和和經(jīng)濟；（2）可可發(fā)揮

35、集集體的智智慧，使使預測結結果比較較準確可可靠；（3）不不需要大大量的統(tǒng)統(tǒng)計資料料，更適適用于對對不可控控因素較較多的產(chǎn)產(chǎn)品進行行預測；（4）如如果市場場情況發(fā)發(fā)生變化化，可及及時進行行修正；缺點：（1）預測結結果易受受主觀因因素影響響；（2）預預測結果果比較一一般；十、D WW值是檢檢驗回歸歸模型剩剩余項是是否存在在自相關關的一種種有效方方法。在在實際檢檢驗中，對于不不同顯著著性水平平下的D WW值上限限和下限限，實際際D W值值小于等等于2時時，若出出現(xiàn)d-ww ，則認為為存在自自相關。P400十一、在在利用回回歸模型型進行預預測時，需要確確定一定定置信水水平下的的預測置置信區(qū)間間，在小小

36、樣本情情形下，近似的的置信區(qū)區(qū)間計算算公式為為： P411十二、在在社會經(jīng)經(jīng)濟中，變量之之間并不不都是呈呈線性關關系。因因而，需需要配選選適當類類型的曲曲線以實實現(xiàn)對實實際情況況的擬合合。常見見的曲線線有冪函函數(shù)曲線線、指數(shù)函函數(shù)曲線線、 拋物物線函數(shù)數(shù)曲線等等。 P522十一、在在利用回回歸模型型進行預預測時，需要確確定一定定置信水水平下的的預測置置信區(qū)間間，在小小樣本情情形下，近似的的置信區(qū)區(qū)間計算算公式為為： P411十二、在在社會經(jīng)經(jīng)濟中，變量之之間并不不都是呈呈線性關關系。因因而，需需要配選選適當類類型的曲曲線以實實現(xiàn)對實實際情況況的擬合合。常見見的曲線線有冪函函數(shù)曲線線、指數(shù)函函數(shù)

37、曲線線、 拋物物線函數(shù)數(shù)曲線等等。 P522第四章 時間序序列分解解法與趨趨勢分析析法一、趨勢勢外推法法模型選選擇在對趨勢勢模型進進行選擇擇時，主主要使用用的方法法是圖形形識別法法、 差分分計算法法。P668二、經(jīng)濟濟時間序序列的影影響因素素經(jīng)濟時間間序列的的變化受受多種因因素影響響，但總總體上可可將影響響因素分分為長期期變動因因素、季季節(jié)變動動因素、周期變變動因素素以及不不規(guī)則變變動因素素。P661三、指數(shù)數(shù)曲線模模型在趨勢外外推預測測法中，如果時時間各期期數(shù)值的的一階差差比率大大致相等等時，就就可以配配選指數(shù)數(shù)曲線模模型進行行預測。 P777四、時間間序列分分解 PP61反映經(jīng)濟濟現(xiàn)象，如

38、需求求或銷量量，在一一個較長長時間內(nèi)內(nèi)的發(fā)展展方向，可以在在一個相相當長的的時間內(nèi)內(nèi)表現(xiàn)為為一種近近似直線線的持續(xù)續(xù)向上或或持續(xù)向向下或平平穩(wěn)的趨趨勢。時間序列列的分解解長期趨勢勢因素（T）：反反映經(jīng)濟濟現(xiàn)象，如需求求或銷量量，在一一個較長長時間內(nèi)內(nèi)的發(fā)展展方向，可以在在一個相相當長的的時間內(nèi)內(nèi)表現(xiàn)為為一種近近似直線線的持續(xù)續(xù)向上或或持續(xù)向向下或平平穩(wěn)的趨趨勢。季節(jié)變動動因素（S）經(jīng)濟現(xiàn)象象受季節(jié)節(jié)變動影影響所形形成的一一種長度度和幅度度固定的的周期波波動。自然季節(jié)節(jié)影響所所形成的的波動。工作時間間規(guī)律商場場周末銷銷售周期變動動因素（C）：也也稱循環(huán)環(huán)變動因因素，是是各種經(jīng)經(jīng)濟因素素影響形形成

39、的上上下起伏伏不定的的波動。不規(guī)則變變動因素素（I）：隨隨機變動動因素，各種偶偶然因素素影響所所形成的的不規(guī)則則波動，如人為為因素、政府行行為五、修正正指數(shù)曲曲線模型型 PP79P833如果新產(chǎn)產(chǎn)品進入入市場后后，呈現(xiàn)現(xiàn)出初期期迅速增增長，隨隨后逐漸漸降低增增長速度度，而增增長量的的環(huán)比速速度又大大體上各各期相等等，最后后發(fā)展水水平趨于于一個正正數(shù)的極極限常數(shù)數(shù)。對于于這種發(fā)發(fā)展趨勢勢，最理理想的描描述工具具是修正正指數(shù)曲曲線模型型。六、龔珀珀茲曲線線 P844在多元回回歸預測測模型中中，龔珀珀茲曲線線特別適適用于對對處于成成熟期的的商品進進行預測測。一般情況況下，由由于商品品都要經(jīng)經(jīng)歷市場場

40、進入、銷量快快速增長長、市場場飽和以以及銷量量下降幾幾個階段段，因此此龔珀茲茲曲線是是預測各各種商品品市場容容量的最最佳擬合合線。 P887七、趨勢勢外推法法的實質(zhì)質(zhì) PP67趨勢外推推法的實實質(zhì)就是是利用某某種函數(shù)數(shù)分析描描述預測測對象某某一參數(shù)數(shù)的發(fā)展展趨勢。八、趨勢勢外推法法及其假假設條件件 PP67 趨勢外推推法：當當有理由由相信某某種趨勢勢能夠延延伸到未未來時，賦予變變量所需需的值，就可以以得到相相應時刻刻的時間間序列未未來值。兩個假設設條件：假設事物物發(fā)展過過程沒有有跳躍式式變化，一般屬屬于漸進進變化；假設事物物的發(fā)展展因素也也決定事事物未來來的發(fā)展展，其條條件不變變或變化化不大；

41、九、時間間序列分分解模型型 P622時間序列列Y可以表表示為長長期趨勢勢（T）、季季節(jié)變動動（S）、周周期變動動（C）和不不規(guī)則變變動（II）四個個因素的的函數(shù)，即： YT= F（TT，ST，CT，IT）較常用的的模型有有：加法模型型YT= TT+ ST+ CT+ IT乘法模型型YT = TTSTCTIT應用用較廣泛泛在乘法模模型中，時間序序列值YY和長期期趨勢用用絕對數(shù)數(shù)表示，季節(jié)變變動S、周期期變動CC和不規(guī)規(guī)則變動動I用相對對數(shù)（百百分數(shù)）表示十、曲線線擬合優(yōu)優(yōu)度分析析曲線擬合合優(yōu)度分分析將各種曲曲線擬合合預測的的標準誤誤差進行行比較，誤差小小者為最最優(yōu)擬合合，其基基礎為假假定過去去的形

42、態(tài)態(tài)將延續(xù)續(xù)到將來來。但這種方方法僅給給出了曲曲線對以以往數(shù)據(jù)據(jù)進行擬擬合的效效果，而而未回答答該形態(tài)態(tài)是否將將延續(xù)到到將來。預測者者須利用用已獲得得的有關關時間序序列的全全部信息息，確定定過去的的變動形形態(tài)延續(xù)續(xù)到將來來的可能能性，同同時也必必須考慮慮環(huán)境和和經(jīng)濟中中出現(xiàn)干干擾的可可能性及及這些干干擾對序序列的影影響。各種曲線線擬合優(yōu)優(yōu)度比較較預測期越越長，上上述分析析越重要要。十一、回回歸預測測與時間間序列預預測精度度的比較較 預測實實證研究究表明，各類預預測方法法之間并并不存在在明顯優(yōu)優(yōu)劣,只只是不同同方法具具有各自自不同的的特點； 回歸預預測和時時間序列列預測是是兩類不不同的定定量預測

43、測方法，它們根根據(jù)不同同的角度度對經(jīng)濟濟現(xiàn)象進進行預測測，回歸歸預測注注重分析析影響預預測對象象的各因因素所造造成的影影響，而而時間序序列預測測則根據(jù)據(jù)預測對對象本身身的歷史史數(shù)據(jù)來來預測其其未來。第五章 時間序序列平滑滑預測法法一、一次次指數(shù)平平滑法 PP99模型指數(shù)平滑滑法實際際上是從從移動算算術平均均法演變變而來的的，它的的優(yōu)點是是不需要要保留較較多的歷歷史數(shù)據(jù)據(jù)，只要要有最近近一期的的實際觀觀測值和和這期的的預測誤誤差值就就可以對對未來時時期進行行海預測測。在時間序序列指數(shù)數(shù)平滑預預測模型型中，當當平滑常常熟 取值值較大時時，預測測值 較快快反映出出時間序序列的實實際變化化。平滑預測測

44、模型中中, 指指數(shù)平滑滑系數(shù)的取值值決定了了修正值值的取舍舍，若接近于于1時，則新的的預測值值將包含含前一期期預測誤誤差的全全部修正正值。一次指數(shù)數(shù)滑動平平均法只只適合于于水平樣樣式的數(shù)數(shù)據(jù)（平平穩(wěn)序列列），如如果歷史史數(shù)據(jù)中中存在明明顯的上上升或下下降趨勢勢，或者者有季節(jié)節(jié)性波動動則這種種方法是是不適用用的。因因此它只只能用來來對一些些變化平平衡或緩緩慢量進進行預測測，如對對需求量量穩(wěn)定的的商品的的銷量進進行預測測。二、二次次指數(shù)平平滑 P1104 當時間序序列具有有明顯的的線性變變化趨勢勢時，在在大多數(shù)數(shù)情況下下，更適適于使用用二次指指數(shù)平滑滑進行預預測。三、溫特特線性與與季節(jié)性性指數(shù)平平

45、滑法 PP1100溫特線性性與季節(jié)節(jié)性指數(shù)數(shù)平滑法法適用于于既有傾傾向性變變動，又又有季節(jié)節(jié)性變動動的時間間進行預預測。四、值的的選擇在指數(shù)平平滑法中中以前的的數(shù)據(jù)作作用是逐逐步衰減減的，或或者說老老的數(shù)據(jù)據(jù)被逐漸漸地遺忘忘。值越大大，數(shù)據(jù)據(jù)衰減地地越快，就像在在移動平平均法中中使用的的數(shù)據(jù)越越少。這這是因為為在方程程中老的的平均值值被乘以以（1-），因因此老的的數(shù)據(jù)的的權值隨隨著的增大而而迅速衰衰減。也也就是說說，越是是大的，在預預測中老老數(shù)據(jù)影影響越小小。值越小，均方差差越小。力圖圖尋找最最佳值，使均方方差最小小。五、平滑滑與響應應值越小小，平均均值越平平滑（減減少波動動），而而增大值會導

46、導致平均均值對新新數(shù)據(jù)的的響應更更快。平滑與響響應是矛矛盾的，但他們們有各自自的優(yōu)點點。第六章 自適應應過濾法法一、自適適應過濾濾法概述述自適應過過濾法的的基本原原理就在在于通過過其反復復迭代以以調(diào)整加加權系數(shù)數(shù)的過程程，“過濾”掉預測測誤差，選擇出出“最佳”加權系系數(shù)用于于預測。整個計計算過程程從選取取一組初初始加權權系數(shù)開開始，然然后計算算得到預預測值及及預測誤誤差（預預測值與與實際值值之差），再根根據(jù)一定定公式調(diào)調(diào)整加權權系數(shù)以以減少誤誤差，經(jīng)經(jīng)過多次次反復迭迭代，直直至選擇擇出“最佳”加權系系數(shù)。由由于整個個過程與與通信工工程中過過濾傳輸輸噪聲的的過程極極為接近近，故被被稱為“自適應應

47、過濾法法”。二、自適適應過濾濾法的優(yōu)優(yōu)點方法簡單單易行，可采用用標準程程序上機機運算。需要數(shù)據(jù)據(jù)量較少少。約束條件件較少。具有自適適應性，它能自自動調(diào)整整權數(shù)，是一種種可變系系數(shù)的模模型。在原始數(shù)數(shù)據(jù)的基基本模式式比較復復雜時，則使用用自適應應過濾法法可以獲獲得優(yōu)于于其它預預測方法法的預測測結果。 P1116三、應用用準則自適應過過濾法主主要適用用于水平平的數(shù)據(jù)據(jù)，對于于有線性性趨勢的的數(shù)據(jù)，可以應應用差分分的方法法來消除除數(shù)據(jù)的的趨勢。當數(shù)據(jù)的的波動較較大時，在調(diào)整整權數(shù)之之前，對對原始數(shù)數(shù)據(jù)值做做標準化化處理，可以加加快調(diào)整整速度，使權數(shù)數(shù)迅速收收斂于“最佳”的一組組權數(shù)，并可使使學習常常

48、數(shù)k的最佳佳值近似似于1/p，從從而使自自適應過過濾法更更為有效效。第七章 平穩(wěn)穩(wěn)時間序序列預測測法一、基本本思想將預測對對象隨時時間推移移而形成成的數(shù)據(jù)據(jù)序列視視為一個個隨機序序列，即即除去個個別的因因偶然原原因引起起的觀測測值外，時間序序列是一一組依賴賴于時間間t的隨機機變量。這組隨隨機變量量所具有有的依存存關系或或自相關關性表征征了預測測對象發(fā)發(fā)展的延延續(xù)性，而這種種自相關關性一旦旦被相應應的數(shù)學學模型描描述出來來，就可可以從時時間序列列的過去去值及現(xiàn)現(xiàn)在值預預測未來來的值。二、平穩(wěn)穩(wěn)時間序序列設時間序序列取自自某一隨隨機過程程，如果果此隨機機過程地地隨機特特征不隨隨時間變變化，則則這一

49、隨隨機過程程屬于平平穩(wěn)時間間序列。P1229序列取自自某一個個隨機過過程，則則稱：過程是平平穩(wěn)的隨機機過程的的隨機特特征不隨隨時間變變化而變變化；過程是非非平穩(wěn)的的隨機機過程的的隨機特特征隨時時間變化化而變化化；三、協(xié)整整關系如果兩個個變量或或多個非非平穩(wěn)的的變量序序列，其其線性組組合后的的序列呈呈平穩(wěn)性性，則可可稱這些些變量序序列間有有協(xié)整關關系存在在。P1141四、 AARMAA模型P1151 ARMAA模型是是描述平平穩(wěn)隨機機序列的的最常用用的一種種模型。ARMAA（ p q ）模模型的參參數(shù)的精精估計一一般采用用極大似似然估計計。五、ARRMA模模型的三三種基本本形式：自回歸模模型（A

50、AR：Autto-rregrresssivee）；移動平均均模型（MA：Movvingg-Avveraage）；混合模型型（ARRMA：Autto-rregrresssivee Moovinng-AAverragee六、時間間序列進進行特性性分析在對時間間序列進進行特性性分析時時，需要要重點考考慮時間間序列存存在的多多種因素素，而其其中季節(jié)節(jié)性更為為重要。P1556七、自相相關分析析自相關分分析法是是進行時時間序列列分析的的有效方方法，它它簡單易易行, 較為直直觀，根根據(jù)繪制制的自相相關分析析圖和偏偏自相關關分析圖圖，我們們可以初初步地識識別平穩(wěn)穩(wěn)序列的的模型類類型和模模型階數(shù)數(shù)。利用自相相關

51、分析析法可以以測定時時間序列列的隨機機性和平平穩(wěn)性，以及時時間序列列的季節(jié)節(jié)性。自相關：描述的的同一個個變量在在不同時時間之間間的相關關關系。第八章 干干預分析析模型預預測法一、干預預的含義義：時間序列列經(jīng)常會會受到特特殊事件件及態(tài)勢勢的影響響，稱這這類外部部事件為為干預。二、研究究干預分分析的目目的：從定量分分析的角角度來評評估政策策干預或或突發(fā)事事件對經(jīng)經(jīng)濟環(huán)境境和經(jīng)濟濟過程的的具體影影響。三、干預預變量的的形式PP1711干預分析析模型的的基本變變量是干干預變量量，則屬屬于在某某一時刻刻T（或 )以后一一直產(chǎn)生生影響的的持續(xù)性性變量的的是:干預分析析模型的的基本變變量是干干預變量量，有兩

52、兩種常見見的干預預變量。一種是是持續(xù)性性的干預預變量，表示TT 時刻刻發(fā)生以以后, 一直有有影響，這時可可以用階階躍函數(shù)數(shù)表示,形式是是第二種是是短暫性性的干預預變量，表示在在某時刻刻發(fā)生, 僅對對該時刻刻有影響響, 用單單位脈沖沖函數(shù)表表示，形形式是：四、干預預事件的的基本類類型干預事件件雖然多多種多樣樣，但按按其影響響的形式式，歸納納起來基基本上有有四種類類型：干預事件件的影響響突然開開始，長長期持續(xù)續(xù)下去；干預事件件的影響響逐漸開開始，長長期持續(xù)續(xù)下去；干預事件件突然開開始，產(chǎn)產(chǎn)生暫時時的影響響；干預事件件逐漸開開始，產(chǎn)產(chǎn)生暫時時的影響響；五、干預預模型建建模的思思路：利用干預預影響產(chǎn)產(chǎn)

53、生前的的數(shù)據(jù)，建立一一個單變變量的時時間序列列模型。然后利利用此模模型進行行外推預預測，得得到的預預測值，作為不不受干預預影響的的數(shù)值。最后將將實際值值減去預預測值，得到的的是受干干預影響響的具體體結果，利用這這些結果果可以求求估干預預模型的的參數(shù)。第九章 景氣氣預測法法一、景氣氣和景氣氣分析景氣：景景氣是對對經(jīng)濟發(fā)發(fā)展狀況況的一種種綜合性性描述，用于說說明經(jīng)濟濟的活躍躍程度。經(jīng)濟景景氣是指指總體經(jīng)經(jīng)濟呈上上升趨勢勢，經(jīng)濟濟不景氣氣是指總總體經(jīng)濟濟呈下滑滑的發(fā)展展趨勢。景氣指標標：經(jīng)濟濟的景氣氣狀態(tài)，是通過過一系列列經(jīng)濟指指標來描描述的，稱為景景氣指標標。景氣氣指標是是從眾多多的經(jīng)濟濟指標中中

54、挑選出出來的，分為先先行指標標、同步步指標和和滯后指指標三類類。二、景氣氣循環(huán) P1186 景氣循環(huán)環(huán)又稱經(jīng)經(jīng)濟周期期，一個個標準的的經(jīng)濟周周期包括括擴張與與收縮。三、我國國國民經(jīng)經(jīng)濟景氣氣狀態(tài)先先行指標標 P1888反映我國國國民經(jīng)經(jīng)濟景氣氣狀態(tài)先先行指標標的是外外貿(mào)出口口創(chuàng)匯。四、景氣氣指標PP1899經(jīng)濟的景景氣狀態(tài)態(tài)是通過過一系列列經(jīng)濟指指標來描描述的，這些指指標參照照基準循循環(huán)，景景氣指標標可分為為先行指指標、同同步指標標和滯后后指標。五、合成成指數(shù)PP1944 合成指數(shù)數(shù)又稱綜綜合指數(shù)數(shù)。它的的計算方方法是先先求出每每個指標標的對稱稱變化率率；然后后，求出出先行、同步和和滯后三三組

55、指標標的組內(nèi)內(nèi)、組間間平均變變化率，使得三三類指標標可比；最后，以某年年為基年年，計算算出其余余年份各各月（季季）的（相對）指數(shù)。先計算出出每個指指標的對對稱變化化率，然然后再求求出先行行、同步步和滯后后三組指指標組內(nèi)內(nèi)、組間間平均變變化率。最后，以某年年為基年年，計算算出其余余年份各各月（季季）的相相對指標標屬于綜綜合指數(shù)數(shù)。六、預警警系統(tǒng)的的作用PP1977（1）正正確評價價當前宏宏觀經(jīng)濟濟的狀態(tài)態(tài)，恰當當?shù)胤从秤辰?jīng)濟形形勢的冷冷熱程度度，并能能承擔短短期經(jīng)濟濟形勢分分析的任任務。（2）能能描述宏宏觀經(jīng)濟濟運行的的軌跡，預測其其發(fā)展趨趨勢，在在重大經(jīng)經(jīng)濟形勢勢變化或或發(fā)生轉轉折前，能及時時

56、發(fā)出預預警信號號，提醒醒決策者者要制定定合適的的政策，防止經(jīng)經(jīng)濟發(fā)生生嚴重的的衰退或或發(fā)生經(jīng)經(jīng)濟過熱熱。（3）能能及時地地反映宏宏觀經(jīng)濟濟的調(diào)控控效果，判斷宏宏觀經(jīng)濟濟調(diào)控措措施是否否運用恰恰當，是是否起到到了平抑抑經(jīng)濟波波動幅度度的效果果。（4）有有利于企企業(yè)的經(jīng)經(jīng)營決策策。（5）有有利于改改革措施施出臺時時機的正正確決策策。第十章 灰灰色預測測法一、灰色色預測的的概念（1）灰灰色系統(tǒng)統(tǒng)、白色色系統(tǒng)和和黑色系系統(tǒng)白色系統(tǒng)統(tǒng)是指一一個系統(tǒng)統(tǒng)的內(nèi)部部特征是是完全已已知的，即系統(tǒng)統(tǒng)的信息息是完全全充分的的。黑色系統(tǒng)統(tǒng)是指一一個系統(tǒng)統(tǒng)的內(nèi)部部信息對對外界來來說是一一無所知知的，只只能通過過它與外外界

57、的聯(lián)聯(lián)系來加加以觀測測研究。灰色系統(tǒng)統(tǒng)內(nèi)的一一部分信信息是已已知的，另一部部分信息息是未知知的，系系統(tǒng)內(nèi)各各因素間間有不確確定的關關系。（2）灰灰色預測測法灰色預測測法是一一種對含含有不確確定因素素的系統(tǒng)統(tǒng)進行預預測的方方法。灰色預測測是對既既含有已已知信息息又含有有不確定定信息的的系統(tǒng)進進行預測測，就是是對在一一定范圍圍內(nèi)變化化的、與與時間有有關的灰灰色過程程進行預預測。灰色預測測通過鑒鑒別系統(tǒng)統(tǒng)因素之之間發(fā)展展趨勢的的相異程程度，即即進行關關聯(lián)分析析，并對對原始數(shù)數(shù)據(jù)進行行生成處處理來尋尋找系統(tǒng)統(tǒng)變動的的規(guī)律，生成有有較強規(guī)規(guī)律性的的數(shù)據(jù)序序列，然然后建立立相應的的微分方方程模型型，從而而

58、預測事事物未來來發(fā)展趨趨勢的狀狀況。灰色預測測法用等等時距觀觀測到的的反映預預測對象象特征的的一系列列數(shù)量值值構造灰灰色預測測模型，預測未未來某一一時刻的的特征量量，或達達到某一一特征量量的時間間。二、灰色色預測的的四種常常見類型型灰色時間間序列預預測：即即用觀察察到的反反映預測測對象特特征的時時間序列列來構造造灰色預預測模型型，預測測未來某某一時刻刻的特征征量，或或達到某某一特征征量的時時間。畸變預測測：即通通過灰色色模型預預測異常常值出現(xiàn)現(xiàn)的時刻刻，預測測異常值值什么時時候出現(xiàn)現(xiàn)在特定定時區(qū)內(nèi)內(nèi)。系統(tǒng)預測測：通過過對系統(tǒng)統(tǒng)行為特特征指標標建立一一組相互互關聯(lián)的的灰色預預測模型型，預測測系統(tǒng)

59、中中眾多變變量間的的相互協(xié)協(xié)調(diào)關系系的變化化。拓撲預測測：將原原始數(shù)據(jù)據(jù)作曲線線，在曲曲線上按按定值尋尋找該定定值發(fā)生生的所有有時點，并以該該定值為為框架構構成時點點數(shù)列，然后建建立模型型預測該該定值所所發(fā)生的的時點。三、模型型檢驗 PP2077灰色預測測檢驗一一般包括括殘差檢檢驗、關關聯(lián)度檢檢驗和后后驗差檢檢驗。四、數(shù)據(jù)據(jù)處理方方式灰色系統(tǒng)統(tǒng)常用的的數(shù)據(jù)處處理方式式有累加加和累減兩種種。累加：累累加是將將原始序序列通過過累加得得到生成成列。累減：原原始序列列前后兩兩個數(shù)據(jù)據(jù)相減，得到累累減生成成列第十一章章 狀狀態(tài)空間間模型和和卡爾曼曼濾波一、狀態(tài)態(tài)空間模模型狀態(tài)空間間模型是是動態(tài)時時域模型

60、型，以隱隱含著的的時間為為自變量量。狀態(tài)態(tài)空間模模型包括括兩個模模型：一一是狀態(tài)態(tài)方程模模型，反反映動態(tài)態(tài)系統(tǒng)在在輸入變變量作用用下在某某時刻所所轉移到到的狀態(tài)態(tài)；二是是輸出或或量測方方程模型型，它將將系統(tǒng)在在某時刻刻的輸出出和系統(tǒng)統(tǒng)的狀態(tài)態(tài)及輸入入變量聯(lián)聯(lián)系起來來。狀態(tài)空間間模型是是動態(tài)時時域模型型，該模模型是以以隱含的的時間為為自變量量，對未未來事物物發(fā)展變變化進行行動態(tài)預預測。 P2224二、狀態(tài)態(tài)空間模模型分類類狀態(tài)空間間模型按按所受影影響因素素的不同同分為：（1）確確定性狀狀態(tài)空間間模型；（2）隨隨機性狀狀態(tài)空間間模型；狀態(tài)空間間模型按按數(shù)值形形式分為為：（1）離離散空間間狀態(tài)模模型