【正文】 ? 自回歸模型（AR：Autoregressive）；? 移動(dòng)平均模型（MA：MovingAverage）；? 混合模型（ARMA：Autoregressive MovingAverage六、時(shí)間序列進(jìn)行特性分析在對時(shí)間序列進(jìn)行特性分析時(shí)，需要重點(diǎn)考慮時(shí)間序列存在的多種因素，而其中季節(jié)性更為重要。第八章 干預(yù)分析模型預(yù)測法一、干預(yù)的含義： 時(shí)間序列經(jīng)常會(huì)受到特殊事件及態(tài)勢的影響，稱這類外部事件為干預(yù)。然后利用此模型進(jìn)行外推預(yù)測，得到的預(yù)測值，作為不受干預(yù)影響的數(shù)值。 景氣指標(biāo)：經(jīng)濟(jì)的景氣狀態(tài)，是通過一系列經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來描述的，稱為景氣指標(biāo)。四、景氣指標(biāo) P189經(jīng)濟(jì)的景氣狀態(tài)是通過一系列經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來描述的，這些指標(biāo)參照基準(zhǔn)循環(huán)，景氣指標(biāo)可分為先行指標(biāo)、同步指標(biāo)和滯后指標(biāo)。最后，以某年為基年，計(jì)算出其余年份各月（季）的相對指標(biāo)屬于綜合指數(shù)。（4）有利于企業(yè)的經(jīng)營決策。灰色系統(tǒng)內(nèi)的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知 的，系統(tǒng)內(nèi)各因素間有不確定的關(guān)系。? 灰色預(yù)測法用等時(shí)距觀測到的反映預(yù)測對象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時(shí)刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時(shí)間。④ 拓?fù)漕A(yù)測：將原始數(shù)據(jù)作曲線，在曲線上按定值尋找該定值發(fā)生的所有時(shí)點(diǎn)，并以該定值為框架構(gòu)成時(shí)點(diǎn)數(shù)列，然后建立模型預(yù)測該定值所發(fā)生的時(shí)點(diǎn)。? 累減：原始序列前后兩個(gè)數(shù)據(jù)相減，得到累減生成列第十一章 狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波一、狀態(tài)空間模型 狀態(tài)空間模型是動(dòng)態(tài)時(shí)域模型，以隱含著的時(shí)間為自變量。它以“預(yù)測—實(shí)測—修正”的順序遞推，根據(jù)系統(tǒng)的量測值來消除隨機(jī)干擾，再現(xiàn)系統(tǒng)的狀態(tài)，或根據(jù)系統(tǒng)的量測值從被污染的系統(tǒng)中恢復(fù)系統(tǒng)的本來面目。3. 狀態(tài)空間模型能夠用現(xiàn)在和過去的最小信息形式描述系統(tǒng)的狀態(tài)，因此，它不需要大量的歷史數(shù)據(jù)資料，既省時(shí)又省力。如何提高預(yù)測精度是預(yù)測研究的一項(xiàng)重要任務(wù)。三、影響經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可預(yù)測性的因素影響經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可預(yù)測性的因素大致歸類為① 總體的大??；② 總體的同質(zhì)性；③ 需求彈性；④ 競爭的激烈程度等。因此，影響預(yù)測誤差的主要因素有：① 模式或關(guān)系的識別錯(cuò)誤；② 模式或關(guān)系的不確定性；③ 模式或現(xiàn)象之間關(guān)系的變化性；六、測定預(yù)測精度的方法① 平均誤差和平均絕對誤差；② 平均絕對誤差；③ 平均相對誤差和平均相對誤差絕對值；④ 預(yù)測誤差的方差和標(biāo)準(zhǔn)差 ；預(yù)測誤差的方差比平均絕對誤差或平均相對誤差絕對值能更好地衡量預(yù)測的精確度。而統(tǒng)計(jì)決策(Statistical decision)，可以從廣義和狹義兩方面來理解。三、決策的基本因素 P260決策是一項(xiàng)系統(tǒng)工程， 組成決策系統(tǒng)的基本因素包括決策主體、決策目標(biāo)、決策對象以及決策環(huán)境。 七、決策 P259 決策：就是為了實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)，根據(jù)客觀的可能性，在占有一定信息和經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，借助一定的工具、技巧和方法，對影響目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的諸因素進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)算和判斷后，對未來行動(dòng)做出決定。二、損益矩陣 損益矩陣一般由三部分組成：① 可行方案；② 自然狀態(tài)及其發(fā)生的概率；③ 各種行動(dòng)方案的可能結(jié)果。 貝葉斯決策屬于風(fēng)險(xiǎn)型決策，決策者雖不能控制客觀因素的變化，但卻掌握其變化的可能狀況及各狀況的分布概率，并利用期望值即未來可能出現(xiàn)的平均狀況作為決策準(zhǔn)則。2. 貝葉斯定理假設(shè)樣本空間S 被分成一個(gè)含有n 個(gè)互斥事件的集合，每個(gè)事件稱為S 的一個(gè)劃分：用全概率定理和條件概率的定義可以得到貝葉斯定理：第十六章 不確定型決策方法一、概述不確定型決策方法與風(fēng)險(xiǎn)型決策方法在思想上具有鮮明的區(qū)別。解：設(shè)序 號教育經(jīng)費(fèi) xi在校學(xué)生人數(shù) yixi2xiyi131611998563476234316117649548833731813912967144393201544497860541822174724919664552520702511375合 計(jì)229811289283244109 回歸預(yù)測方程：當(dāng)教育經(jīng)費(fèi) x=500 時(shí)，在校學(xué)生人數(shù)預(yù)測值2．某地區(qū)某商品的銷售量和該地區(qū)人口數(shù)有關(guān)資料如下： 年份 銷售量（萬件） 人口數(shù)（萬人） 2001 3．5 42．1 2002 4．0 43．0 2003 4．1 44．5 2004 6．3 45．5 2005 7．5 46．3要求：當(dāng)2006年人口為50萬人時(shí)，估計(jì)該商品的銷售量。（2）若根據(jù)實(shí)際情況分析決定取樂觀系數(shù)為： 試按α系數(shù)準(zhǔn)則進(jìn)行決策。5結(jié)論：選擇中批量生產(chǎn)d2（2）α系數(shù)決策準(zhǔn)則大批生產(chǎn)d1 ： 中批生產(chǎn)d2小批生產(chǎn)d3 結(jié)論：選擇中批量生產(chǎn)d2 （3） 等可能決策準(zhǔn)則大批生產(chǎn)d1 平均值 中批生產(chǎn)d2 平均值小批生產(chǎn) d3 平均值因而2006年預(yù)測銷售額為：4．某型號電冰箱近6年的實(shí)際銷售額數(shù)據(jù)如下表所列：（單位：萬元年 份200020012002200320042005銷 售 額385458512532600610試用一次指數(shù)平滑法預(yù)測2006年的銷售額（已知2000年的預(yù)測值為402萬元）5. 為了分析點(diǎn)荷載與抗壓強(qiáng)度之間的相關(guān)性，測得了以下數(shù)據(jù)： 序 號12345 In23466 Rn1018232830其中In 表示點(diǎn)荷載值，Rn 表示抗壓強(qiáng)度，試求點(diǎn)荷載與抗壓強(qiáng)度之間的相關(guān)系數(shù)。1210410020231893245434231652992462836784168563036900180合 計(jì)211091012637514 24 / 24。30結(jié)論：選擇大批量生產(chǎn)d1悲觀決策準(zhǔn)則: 狀 收 益 值 態(tài) （萬 元） 方 案 銷 路 好 θ1銷 路 一 般θ2銷 路 差θ3Max(θi) 大批生產(chǎn)d1中批生產(chǎn)d2小批生產(chǎn) d3302512232012－15012－15012Max(di)而不確定型決策方法則帶有較強(qiáng)的人為的主觀隨意性。二、貝葉斯定理貝葉斯定理有條件概率和全概率組成：1. 條件概率如果兩個(gè)事件A 和B 不是互相獨(dú)立的，并且知道事件B 中的一個(gè)事件已經(jīng)發(fā)生，我們就能得到關(guān)于P(A)的信息。三、不同標(biāo)準(zhǔn)的決策方法 常用的方法：① 以期望值為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法；② 以等概率（合理性）為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法；③ 以最大可能性為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法 。先驗(yàn)概率的概念：根據(jù)過去經(jīng)驗(yàn)或主觀判斷而形成的對各自然狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)程度的測算值。4．按決策所需進(jìn)行優(yōu)化的次數(shù)，可分為單級決策與多級決策；五、決策的基本特征 P2591. 未來性；2. 選擇性；3. 實(shí)踐性；六、統(tǒng)計(jì)決策的原則 P268（1）可行性原則；（2）經(jīng)濟(jì)性原則；（3）合理性原則：做出正確的決策，必須遵循一定的決策原則。所謂風(fēng)險(xiǎn)型決策，是指通過人們大量實(shí)踐和觀察后發(fā)現(xiàn)，對可能發(fā)生的結(jié)果（情況）有統(tǒng)計(jì)規(guī)律可循，并可根據(jù)這些規(guī)律獲得事件出現(xiàn)的概率分布，而決策者在一次抉擇過程中，盡管掌握了這種統(tǒng)計(jì)規(guī)律，但也不可避免地承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)的決策。 七、預(yù)測精度的幾類典型問題 P237? 對某一特定經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測，系統(tǒng)的預(yù)測分析能提高多少預(yù)測精度?? 對于某一特定經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測,如何才能提高預(yù)測精度?? 在已知某一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測精度存在提高可能的情況下,如何選擇合適的預(yù)測方法?八、組合預(yù)測模型的主要模式 P249～P250 模式一：線性組合模型； 模式二：最優(yōu)線性組合模型； 模式三：貝葉斯組合模型； 模式四：轉(zhuǎn)換函數(shù)組合模型； 模式五：經(jīng)濟(jì)計(jì)量和系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)組合模型； 第十三章 統(tǒng)計(jì)決策概述 一、統(tǒng)計(jì)決策的概念決策，就是為了實(shí)現(xiàn)特定的目的，在占有一定信息和經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，從若干個(gè)準(zhǔn)備行動(dòng)方案中選擇一個(gè)能實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的最優(yōu)化方案并做出決定的過程。時(shí)間序列預(yù)測是根據(jù)預(yù)測對象本身的歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來；回歸預(yù)測則是注重分析影響預(yù)測對象的各因素所造成的影響。二、未來的可預(yù)測性 P240未未來的可預(yù)測性是影響預(yù)測效果好壞的重要因素，由于受各種因素的影響，經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的可測性明顯低于自然現(xiàn)象的可預(yù)測性。如果一個(gè)系統(tǒng)不滿足馬爾科夫特性，就不適合用狀態(tài)空間模型。四、方法評價(jià) P235? 狀態(tài)空間的特點(diǎn)1. 狀態(tài)空間模型不僅能反映系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)，而且能揭示系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)與外部的輸入和輸出變量的聯(lián)系。狀態(tài)空間模型是動(dòng)態(tài)時(shí)域模型，該模型是以隱含的時(shí)間為