經(jīng)濟(jì)要素的預(yù)測與估計(jì)(1)(文件)
【正文】 排列的 n位專家的預(yù)測值 （ 最后意見 ） ， 則 中位數(shù) x x x n1 2? ? ??x中 xx xnn n????????????????1222212= n為奇數(shù) n為偶數(shù) 上、下四分位數(shù) x上 =x中 +（ xnx中 ） /2 x下 =x中 （ x中 x1） /2 64 例： 9位專家對某地 GDP的預(yù)測值（億元）如下： 20，21， ， ， 22， ， 23， ， 25，則 x中 =22 x下 =x中 （ x中 x1） /2 = 22(2220)/2=21 x上 =x中 （ xn x中 ） /2 = 22+(2522)/2= 65 Delphi法的特點(diǎn) ① 獨(dú)立性 （ 專家不受干擾 ） ② 保密性 （ 匿名性 ） ③ 重復(fù)性 （ 反饋性 ） ④ 收斂性 但不排除互相啟發(fā) 避免權(quán)威專家專斷 多輪調(diào)查與反饋的過程 ， 也是專家們在匿名狀況下相互啟迪和討論的過程 。 研究的要素有時(shí)間性 ， 隨時(shí)間而發(fā)展 ，根據(jù)其時(shí)間規(guī)律 ， 對未來進(jìn)行預(yù)測 。 70 這種方法考慮到遠(yuǎn)近數(shù)據(jù)的差異，把它們分別乘以不同的指數(shù)，以使預(yù)測值受近期影響較大，遠(yuǎn)期影響較小。 73 例 y（冷飲銷量） x（氣溫） 用線性或非線性函數(shù)把這些點(diǎn)表示出來 根據(jù)歷史資料描出若干散布點(diǎn)，構(gòu)造一個線性函數(shù) y a bx? ? a， b稱為回歸系數(shù) 來近似地代表二者的因果關(guān)系。 設(shè)實(shí)際值 yi與線性函數(shù) y值的誤差為 ? i iy y? ? i=1,…, n 則 y a bxi i? ? ? ? 希望誤差越小越好 因誤差有正負(fù)，不好計(jì)算大小，為消除正負(fù)影響，故取其平方和最小 ? ? ? ?? ?? i i i iy y y a bx2 2 2? ? ? ? ????平方和越小越好 75 對 a， b求導(dǎo) ? ?? ?? ??? ??ii iii i iay a bxbx y a bx222 02 0????? ? ? ? ?? ? ? ? ??????????解之有 ? ?? ?ax y x y xn x xby x x yn x xi i i i ii ii i i ii i???????????????????? ?? ? ?? ?2222276 亦可寫為 a y b xbx y x yx x xi i ii i? ?????????? ?? ?2x y, 為平均值，因此等號右邊為已知 這樣， a， b就可以求出來了。 y a bx? ?77 現(xiàn)在的 關(guān)鍵問題 在于： 擬合的曲線在多大程度上代表這些點(diǎn) 。 若 r=64%，說明什么？ 78 S檢驗(yàn) ? ?knYYSniii????? 12?Yi — 第 i個觀察值 — 第 i個回歸值 iY?n — 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的個數(shù) k — 參數(shù)個數(shù) 在一元線性回歸方程中，參數(shù)為 a、 b，所以 k=2 S值越小越好，通常以 S和 的比值 S/ 測定回歸方程誤差的大小，如果 S/ 15%就認(rèn)為 S檢驗(yàn)通過。 (1) 增長曲線的基本類型 ① 多項(xiàng)式曲線 y a a t a t a tm m? ? ? ? ?0 1 2 2 ?t為時(shí)間， ai， i=0,1,2,…, m為曲線參數(shù) 83 ② 簡單指數(shù)曲線 用遞增或遞減函數(shù)來描述過程 y ab t?③ 修正指數(shù)曲線 y k ab t? ?k為極限參數(shù)，曲線以 y=k為漸近線，曲線在 y=k的上或下，取決于a的正負(fù)。 ?，F(xiàn)在預(yù)測 1983年（ t = 13）的需求量。 年 份 1989 1990 1991 1992 1993 實(shí)際銷售量 Y 401 447 460 483 504 農(nóng) 業(yè) 產(chǎn) 值 X 120 156 168 195 216 80 解 1）建立回歸方程 年 份 Yi Xi Xi2 Yi2 Xi Yi 1989 401 120 14400 160801 48120 1990 447 156 24336 199809 69732 1991 460 168 28224 211600 77280 1992 483 195 38025 233289 94195 1993 504 216 46656 254016 108864 ? 2295 855 151641 1059515 398181 2)( ii YY ??計(jì)算 a ,b n = 5 = 171 = 459 a = b = 一元線性回歸方程 = + YXY?81 2)檢驗(yàn) 通過 )25/( ???SS / Y = % 15% 相關(guān)檢驗(yàn) ? ?? ?? ? ? ?22??????? ??yyxxyyxxriiii說明 X與 Y之間密切相關(guān)，預(yù)測方程成立。表明 x越依賴于 y，即可靠性越高，擬合性越好。只要知道未來因素 x，即可預(yù)測將來值。然后根據(jù)回歸函數(shù)進(jìn)行預(yù)測。如果用直線或曲線代替這些點(diǎn)，則每一點(diǎn)與該線都有誤差，回歸分析法就是找到使誤差最小的直線或曲線。 68 (1) 移動平均數(shù)法 利用過去幾個時(shí)期的實(shí)際數(shù)值的移動平均數(shù)作為下一期的預(yù)測值 上例 用 7三個月的實(shí)際銷售額預(yù)測 8月份的銷售額 ? ? ?????y若用 7四個月的數(shù)值，則為 ? ?y? ? ? ? ? ?8 45 48 50 51 4 48 5/ .69 公式 ???????nkniin yky111yi為實(shí)際值， y n+1為 n+1期的預(yù)測值， k為所取期數(shù) 注意： k值大小對預(yù)測結(jié)果影響巨大。 66 定量預(yù)測法 定量預(yù)測法 是在已有歷史和現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)資料的基礎(chǔ)上，根據(jù)具體數(shù)據(jù)趨勢和以往的經(jīng)驗(yàn)，選擇合適的數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，得出初步預(yù)測結(jié)果，再根據(jù)企業(yè)外部環(huán)境和企業(yè)內(nèi)部條件變化加以修正，以獲得最終的預(yù)測結(jié)果。 62 要求： 專家根據(jù)全部材料 ， 作出最終預(yù)測意見 ， 并闡明預(yù)測的依據(jù) 。 ② 設(shè)計(jì)專家函詢調(diào)查表 要求： 目的清楚 ， 指標(biāo)明確 ， 自由回答 ， 時(shí)間一定 。 1. 預(yù)測的特點(diǎn) ① 預(yù)測結(jié)果具有近似性和不確定性 ② 預(yù)測方法的科學(xué)性和藝術(shù)性 54 ① 按預(yù)測涉及的廣度分（涉及范圍） 2. 預(yù)測的分類 宏觀預(yù)測 微觀預(yù)測 社會整體性 ， 有量化 、 非量化指標(biāo) ， 如社會技術(shù)發(fā)展 ， 人口 ， 購買力 ， 工業(yè)結(jié)構(gòu) ， 積累消費(fèi)比 ， 基建規(guī)模等 具體部門 、
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