【正文】 編制調(diào)查表? 調(diào)查表一般根據(jù)實(shí)際預(yù)測(cè)問(wèn)題的要求編制。從外部選擇專家，大體按如下程序進(jìn)行：（1）編制征求專家應(yīng)答問(wèn)題一覽表。? 專家的選擇 – 德?tīng)柗品ㄊ且环N對(duì)于意見(jiàn)和價(jià)值進(jìn)行判斷的作業(yè)。 德?tīng)柗?Delphi)法步驟（1）制定調(diào)查表，準(zhǔn)備必要背景材料具體、明確、便于答復(fù)、材料客觀（2）選擇專家具有較高理論水平或具豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的人（3）反饋調(diào)查216。在軍事領(lǐng)域中德?tīng)柗品☉?yīng)用最為普遍。德?tīng)柗剖枪畔ＥD傳說(shuō)中的神諭之地，城中有座阿波羅神殿可以預(yù)卜未來(lái)，因而借用其名。它以匿名方式通過(guò)幾輪函詢，征求專家們的意見(jiàn)。 在諸多直觀預(yù)測(cè)方法中，頭腦風(fēng)暴法占有重要地位。在預(yù)測(cè)過(guò)程中，應(yīng)先進(jìn)行定性分析，然后進(jìn)行定量預(yù)測(cè)，最后再進(jìn)行定性分析，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整定案。從而使對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景的分析判斷更加接近實(shí)際。 ? 定性預(yù)測(cè)特點(diǎn)：需要的數(shù)據(jù)少，能考慮無(wú)法定量的因素，比較簡(jiǎn)便可行。對(duì)于一些部分可控的事物，就不能按照預(yù)測(cè)的精度或預(yù)測(cè)是否成為事實(shí)來(lái)衡量其價(jià)值。３．選擇預(yù)測(cè)方法和建立數(shù)學(xué)模型數(shù)學(xué)模型也稱為預(yù)測(cè)模型，是指反映經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象過(guò)去和未來(lái)之間，原因和結(jié)果之間相互聯(lián)系和發(fā)展變化規(guī)律性的數(shù)學(xué)方程式．４．檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，進(jìn)行預(yù)測(cè)模型建立之后必須經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)才能用于預(yù)測(cè)。常用的定量預(yù)測(cè)方法有回歸分析預(yù)測(cè)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、因果分析預(yù)測(cè)、灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)、粗糙集方法、模糊集方法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。宏觀預(yù)測(cè)應(yīng)以微觀預(yù)測(cè)為參考；微觀預(yù)測(cè)應(yīng)以宏觀預(yù)測(cè)為指導(dǎo)，二者相輔相成。(2) 微觀預(yù)測(cè)是針對(duì)基層單位的各項(xiàng)活動(dòng)進(jìn)行的各種預(yù)測(cè)。然而DDT除了殺死害蟲(chóng)外，還殺死了大量其他有益的鳥(niǎo)類、魚類等動(dòng)物及植物，而且外界環(huán)境不能使DDT毒性衰減，據(jù)估計(jì)現(xiàn)在存留在大氣層，大地以及海洋中的DDT約有十億磅以上。因此，人們說(shuō)第一次世界大戰(zhàn)是化學(xué)戰(zhàn)（火藥），第二次世界大戰(zhàn)是物理戰(zhàn)（原子武器），而海灣戰(zhàn)爭(zhēng)是數(shù)學(xué)戰(zhàn)，指的是這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)在戰(zhàn)前就已對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)的進(jìn)程以及戰(zhàn)爭(zhēng)所涉及和影響的方方面面做出了科學(xué)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)理論作為通用的方法論，既可以應(yīng)用于研究自然現(xiàn)象，又可以應(yīng)用于研究社會(huì)現(xiàn)象，如社會(huì)預(yù)測(cè)、人口預(yù)測(cè)、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政治預(yù)測(cè)、科技預(yù)測(cè)、軍事預(yù)測(cè)、氣象預(yù)測(cè)等。 模糊決策216。 趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)方法216。統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策 教案時(shí)間：2005年9月管理預(yù)測(cè)與決策方法授課計(jì)劃? 定性預(yù)測(cè)方法? 定量預(yù)測(cè)方法u 確定性方法216。 馬爾可夫預(yù)測(cè)與決策法u 不確定性方法216。 粗糙集理論第一章　預(yù)測(cè)概述 引言1. 預(yù)測(cè)的興起預(yù)測(cè)于20世紀(jì)6070年代在美國(guó)逐步興起的預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)是指對(duì)事物的演化預(yù)先做出的科學(xué)推測(cè)。2. 預(yù)測(cè)的作用正確的預(yù)測(cè)是進(jìn)行科學(xué)決策的依據(jù)。 制訂經(jīng)濟(jì)計(jì)劃的依據(jù)之一提高經(jīng)濟(jì)效益的手段之一提高管理水平的途徑之一 預(yù)測(cè)的基本原則1. 堅(jiān)持正確的指導(dǎo)思想2. 堅(jiān)持系統(tǒng)性原則 預(yù)測(cè)者所研究的事物和自然界的其他事物一樣，都有自己的過(guò)去、現(xiàn)在和將來(lái)，就是存在著一種縱的發(fā)展關(guān)系，因果關(guān)系，而這種因果關(guān)系要受某種規(guī)律的支配。3．堅(jiān)持關(guān)聯(lián)性原則4．堅(jiān)持動(dòng)態(tài)性原則 預(yù)測(cè)的分類 (1) 宏觀預(yù)測(cè)是指針對(duì)國(guó)家或部門、地區(qū)的活動(dòng)進(jìn)行的各種預(yù)測(cè)。它以企業(yè)或農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的前景作為考察對(duì)象，研究微觀經(jīng)濟(jì)中各項(xiàng)指標(biāo)間的聯(lián)系和發(fā)展變化。2. 按預(yù)測(cè)的時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)分類(1) 長(zhǎng)期預(yù)測(cè)一般是指對(duì)5年以上發(fā)展前景的預(yù)測(cè)．(2) 中期預(yù)測(cè)一般指1年以上5年以下發(fā)展前景的預(yù)測(cè)．(3) 短期預(yù)測(cè)一般指對(duì)3個(gè)月以上1年以下發(fā)展前景的預(yù)測(cè)(4) 近期預(yù)測(cè)一般指對(duì)3個(gè)月以下企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況的預(yù)測(cè)。4. 按預(yù)測(cè)時(shí)是否考慮時(shí)間因素來(lái)分類(1) 靜態(tài)預(yù)測(cè)指不包含時(shí)間變動(dòng)因素，對(duì)事物在同一時(shí)期的因果關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)(2) 動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)指包含時(shí)間變動(dòng)因素，根據(jù)事物發(fā)展的歷史和現(xiàn)狀，對(duì)其未來(lái)發(fā)展前景做出的預(yù)測(cè)。一般的，評(píng)價(jià)模型優(yōu)劣的基本原則有以下幾條：(1) 理論上合理(2) 統(tǒng)計(jì)可靠性高(3) 預(yù)測(cè)能力強(qiáng)(4) 簡(jiǎn)單適用5. 分析預(yù)測(cè)誤差，評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果　即分析預(yù)測(cè)值偏離實(shí)際值的程度及其產(chǎn)生的原因．6．向決策者提交預(yù)測(cè)報(bào)告 預(yù)測(cè)的精度和價(jià)值1. 預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)(1) 預(yù)測(cè)誤差設(shè)某一項(xiàng)預(yù)測(cè)指標(biāo)的實(shí)際值為Ｘ，預(yù)測(cè)值為令(2) 相對(duì)誤差預(yù)測(cè)誤差在實(shí)際值中所占比例的百分?jǐn)?shù)稱為相對(duì)誤差，記為ε，即(3) 平均誤差(4) 平均絕對(duì)誤差（5）平均相對(duì)誤差（6）均方誤差（7）均方根誤差（8）兩面商測(cè)定預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的另一個(gè)指標(biāo)是Janus商，計(jì)算公式如下：利用預(yù)測(cè)模型對(duì)樣本期外的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，有事前預(yù)測(cè)與事后預(yù)測(cè)兩種。這類預(yù)測(cè)通常稱為非事實(shí)性預(yù)測(cè)（指預(yù)測(cè)具有引導(dǎo)人們?nèi)?zhí)行預(yù)測(cè)結(jié)果的功能。? 在掌握的數(shù)據(jù)不多、不夠準(zhǔn)確或主要影響因素難以用數(shù)字描述，無(wú)法進(jìn)行定量分析時(shí)，定性預(yù)測(cè)就是一種行之有效的預(yù)測(cè)方法。(2) 在進(jìn)行調(diào)查研究，搜集資料時(shí)，應(yīng)作到數(shù)據(jù)和情況并重，使定性分析定量化。這樣才能深入地判斷事物發(fā)展過(guò)程的階段性和重大轉(zhuǎn)折點(diǎn)，提高預(yù)測(cè)的質(zhì)量，為管理、決策提供依據(jù)。20 世紀(jì)50 年代，頭腦風(fēng)暴法作為一種創(chuàng)造性的思維方法在預(yù)測(cè)中得到廣泛運(yùn)用，并日趨普及。預(yù)測(cè)領(lǐng)導(dǎo)小組對(duì)每一輪的意見(jiàn)都進(jìn)行匯總整理，作為參考資料再發(fā)給每個(gè)專家，供他們分析判斷，提出新的論證。? 近十年來(lái)，德?tīng)柗品ㄒ殉蔀橐环N廣為適用的預(yù)測(cè)方法。工業(yè)科技發(fā)展和市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)，國(guó)外也多采用德?tīng)柗品ā?特點(diǎn)（1）匿名性（2）輪間反饋性（3）預(yù)測(cè)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特性216。如果應(yīng)邀專家對(duì)預(yù)測(cè)主題不具有廣泛的知識(shí)，很難提出正確的意見(jiàn)和有價(jià)值的判斷。（2）根據(jù)預(yù)測(cè)問(wèn)題，編制所需專家類型一覽表。? 德?tīng)柗祁A(yù)測(cè)過(guò)程 經(jīng)典德?tīng)柗品ㄒ话惴炙妮嗊M(jìn)行。領(lǐng)導(dǎo)小組對(duì)專家意見(jiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。第四輪：在第三輪統(tǒng)計(jì)結(jié)果基礎(chǔ)上，專家再次進(jìn)行預(yù)測(cè)。 ? 主觀概率法是對(duì)市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法或?qū)＜翌A(yù)測(cè)法得到的定量估計(jì)結(jié)果進(jìn)行集中整理的常用方法。 ? 累計(jì)概率中位數(shù)法 – 累計(jì)概率中位數(shù)法是根據(jù)累計(jì)概率，確定不同預(yù)測(cè)值的中位數(shù)，對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)的方法。前者的變化傳遞了后者即將發(fā)生變化的信息，成為后者發(fā)生變化的前兆現(xiàn)象。 設(shè)置指標(biāo)體系要考慮三個(gè)方面的問(wèn)題：（1） 指標(biāo)的內(nèi)容指標(biāo)的內(nèi)容要與預(yù)警目標(biāo)一致。 (3) “組合信號(hào)”預(yù)測(cè)在實(shí)際應(yīng)用中為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，還可以利用同步指標(biāo)甚至是滯后指標(biāo)參與預(yù)測(cè)，然后取各個(gè)預(yù)測(cè)值的平均值作為最終預(yù)測(cè)值，稱為“組合信號(hào)”預(yù)測(cè)值。一般說(shuō)來(lái)，回歸是研究因變量隨自變量變化的關(guān)系形式的分析方法。一般把作為影響因素的變量稱為自變量，把發(fā)生對(duì)應(yīng)變化的變量稱為因變量。②客觀事物之間的數(shù)量依存關(guān)系不是確定的，具有一定的隨機(jī)性。通常用相關(guān)系數(shù)表示，多元相關(guān)時(shí)用復(fù)相關(guān)系數(shù)表示。在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上建立回歸模型，以便進(jìn)行推算、預(yù)測(cè)，同時(shí)相關(guān)系數(shù)還是檢驗(yàn)回歸分析效果的標(biāo)準(zhǔn)。（3）根據(jù)回歸模型所含的變量是否有虛擬變量，回歸模型可以分為普通回歸模型和帶虛擬變量的回歸模型。線性、無(wú)偏性和最小方差性統(tǒng)稱BLUE性質(zhì)。為了分析這兩方面的影響，需要對(duì)總變差進(jìn)行分解。但相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值大到什么程度時(shí)，才能認(rèn)為兩變量之間的線性相關(guān)關(guān)系是顯著的，回歸模型用來(lái)預(yù)測(cè)是有意義的？對(duì)于不同組數(shù)的觀測(cè)值，不同數(shù)值的顯著性水平，衡量的標(biāo)準(zhǔn)是不同的。在這種情況下，回歸模型不能用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。若Ｆ，則認(rèn)為兩變量之間線性相關(guān)關(guān)系顯著；反之，若Ｆ，則認(rèn)為兩變量之間線性相關(guān)關(guān)系不顯著?？梢宰C明服從自由度為（n－2）的t分布。 預(yù)測(cè)區(qū)間1．點(diǎn)估計(jì)在一元線性回歸模型中，對(duì)于自變量x的一個(gè)給定值，代入回歸模型，就可以求得一個(gè)對(duì)應(yīng)的回歸預(yù)測(cè)值，又稱為點(diǎn)估計(jì)值。（3）數(shù)據(jù)量不夠。因此，適當(dāng)選取變量的單位，使模型中各變量的數(shù)量級(jí)大體一致是一種明智的做法。２．設(shè)一元線性回歸方程為３．計(jì)算回歸系數(shù)列表計(jì)算有關(guān)數(shù)據(jù)（），并計(jì)算出回歸系數(shù)估計(jì)值：＝＝所求回歸預(yù)測(cè)方程為：４．檢驗(yàn)線性關(guān)系的顯著性由于在一元線性回歸情形，相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)的結(jié)果一致，此處僅給出相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。但是，客觀現(xiàn)象之間的聯(lián)系是復(fù)雜的，許多現(xiàn)象的變動(dòng)都涉及到多個(gè)變量之間的數(shù)量關(guān)系。假設(shè)4：r(X)=m, .假設(shè)4限定矩陣X的秩等于參數(shù)個(gè)數(shù)，即要求自變量不相關(guān)。２．估計(jì)值是回歸系數(shù)向量Ｂ的無(wú)偏估計(jì)量。 在建立多元線性回歸模型的過(guò)程中，為進(jìn)一步分析回歸模型所反映的變量之間的關(guān)系是否符合客觀實(shí)際，引入的影響因素是否有效，同樣需要對(duì)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。即總變差=剩余變差+回歸變差與一元回歸分析一樣，也可以利用在總離差中所占的比重表示多元線性回歸模型的復(fù)可決系數(shù)。它們所體現(xiàn)是一組自變量對(duì)因變量的影響程度及其線性相關(guān)程度，所以，這里分別稱它們?yōu)閺?fù)可決系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)。由此可見(jiàn)，中體現(xiàn)了自變量個(gè)數(shù)m的影響。若遇到為負(fù)數(shù)的情況，取值為零?？梢宰C明Ｆ統(tǒng)計(jì)量服從第一自由度為m－1，第二自由度為n－m的Ｆ分布。這時(shí)，回歸模型就不能用來(lái)預(yù)測(cè)，應(yīng)分析其原因另選自變量或改變模型的形式。（１）t統(tǒng)計(jì)量 　 　　　　　　式中為第j個(gè)自變量的回歸系數(shù)；是的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。這里講的前后期相關(guān)，可以是只與前一期相關(guān)，也可以與前若干期都相關(guān)。（２）ＤＷ檢驗(yàn)法在序列相關(guān)中，最常見(jiàn)的是一階自相關(guān)，最常用的檢驗(yàn)方法是ＤＷ檢驗(yàn)法（DurbinWatson準(zhǔn)則）。從式（可以看出，ＤＷ值在０～４之間。如果計(jì)算的ＤＷ統(tǒng)計(jì)量落到了無(wú)結(jié)論區(qū)域，那么，決策者就不能作出回歸模型是否存在自相關(guān)現(xiàn)象的結(jié)論。當(dāng)檢驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)0﹤DW﹤dL和４dL﹤DW﹤4情況時(shí)，說(shuō)明隨機(jī)誤差項(xiàng)相互獨(dú)立的假設(shè)不能成立，回歸模型存在自相關(guān)。如果回歸模型的數(shù)學(xué)形式與所研究的變量之間的真實(shí)關(guān)系形式不一致，則值在時(shí)間上有可能相關(guān)。 預(yù)測(cè)區(qū)間與一元回歸模型相似，多元回歸模型的預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)區(qū)間計(jì)算步驟如下：（１）計(jì)算估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差（２）記預(yù)測(cè)點(diǎn)為，則預(yù)測(cè)值為：預(yù)測(cè)誤差的樣本方差為 （３）當(dāng)預(yù)測(cè)值的顯著性水平為時(shí)，多元線性回歸模型的預(yù)測(cè)區(qū)間為： ，n﹤３０　　　　　　 ，　　　　　　由于這里的是一個(gè)影響因素?cái)?shù)據(jù)向量，按公式（）計(jì)算較為復(fù)雜，故在實(shí)際預(yù)測(cè)中，一般運(yùn)用Ｓ代替近似地估計(jì)預(yù)測(cè)區(qū)間。表 多元線性回歸方程計(jì)算表編號(hào)工作時(shí)間為y投遞行程距離為業(yè)務(wù)次數(shù)為11004100001640093025032500915024031004100001640089041002100004200650135502250041002106802640041604967753562592255558665442251626039024369903810092706841090281004180549合計(jì)67800296745091234555942．建立二元線性回歸方程3．計(jì)算回歸系數(shù)列表計(jì)算有關(guān)數(shù)據(jù)，由計(jì)算結(jié)果得：＝＝　　　　＝ ＝　?。剑剑剑矗覚z驗(yàn)＝＝　當(dāng)＝，時(shí)，說(shuō)明相關(guān)關(guān)系顯著。７．ＤＷ檢驗(yàn)?。模讬z驗(yàn)計(jì)算表編號(hào)1－23456786910合計(jì)67 =當(dāng)＝，時(shí)，查ＤＷ檢驗(yàn)表，因ＤＷ檢驗(yàn)表中，樣本容量最低是15，故?。?，因ＤＷ統(tǒng)計(jì)量滿足DW=4－=表明回歸模型不存在自相關(guān)。它只能以品質(zhì)、屬性、種類等形式來(lái)表現(xiàn)。２．帶虛擬變量的回歸模型 常見(jiàn)的帶虛擬變量的回歸模型有以下三種形式： （1） 反映政府政策變化或某種因素發(fā)生重大變異的跳躍、間斷式模型。因?yàn)闀r(shí)，有　?。健　。綄?duì)于包含多個(gè)自變量的線性回歸模型，同樣可以建立類似的模型來(lái)描述跳躍、間斷的變化；也可以建立類似的模型來(lái)描述可能存在的轉(zhuǎn)折點(diǎn)的情形。含有多個(gè)虛擬變量的回歸模型建模步驟如下：①確定虛擬變量的個(gè)數(shù)。根據(jù)確定虛擬變量個(gè)數(shù)的一般原則，應(yīng)引入兩個(gè)虛擬變量。方法如前所述。（２）帶虛擬變量的線性回歸模型。 非線性回歸模型按變量個(gè)數(shù)也可以分為一元非線性回歸模型和多元非線性回歸模型；曲線的形式也因?qū)嶋H情況不同而有多種形式，如指數(shù)曲線、雙曲線、S形曲線等。這類非線性回歸模型經(jīng)常通過(guò)對(duì)數(shù)變形代換間接地化為線性回歸模型。第一類和第二類非線性回歸模型相對(duì)于第三類，又稱為可線性化的非線性回歸模型。解：（１）繪制散點(diǎn)圖（）。＝　　＝＝得回歸模型為：　?。ǎ矗┫嚓P(guān)系數(shù)　＝由于商品零售額增加，流通費(fèi)用率呈下降趨勢(shì)，二者之間為負(fù)相關(guān)關(guān)系，故相關(guān)系數(shù)取為負(fù)值：－。習(xí)題 31．試述一元線性回歸模型的假設(shè)條件。6．某省1978～1986年居民消費(fèi)品購(gòu)買力和居民貨幣收入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如下：