經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策判斷預(yù)測(cè)法-免費(fèi)閱讀
【正文】 ii XbbY 10 ??? ??0X0100 ??? XbbY ??00? YY 為區(qū)間預(yù)測(cè) 11?? 2200ixXXne ????? ）（）（??? 1]????[ 0200020 ??? ?? ?????? ）（）（ etYYetYP其中 : 為殘差。 補(bǔ)救異方差的基本思路 （ 1）變異方差為同方差 （ 2）盡量緩解方差變異的程度 補(bǔ)救異方差的方法 （ 1）模型變換法 ? 是對(duì)存在異方差的總體回歸模型作適當(dāng)?shù)拇鷶?shù)變換，使之成為滿足同方差假定的模型，然后就可以運(yùn)用 OLS方法估計(jì)參數(shù)了。 0: 10 ?bH? ?????2211111111)()?v a r (,)?v a r ()?(?)?(,)?(?xxbbbsebbsebsebbti??的標(biāo)準(zhǔn)差，且為估計(jì)量其中? )2(2/ ?nt?)2(2/ ?nt? 方程的顯著性檢驗(yàn)（ F檢驗(yàn)） 旨在對(duì)模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否成立作出推斷。 ? 擬合優(yōu)度的定義： ? 意義：擬合優(yōu)度越大，自變量對(duì)因變量的解釋程度越高，自變量引起的變動(dòng)占總變動(dòng)的百分比高。 一元線性回歸模型的最小二乘估計(jì) ??Y? 10i iXbb ?? eY?Y iii ?? ??YY?Y 10iii ii Xbbe ????? )??Y( 210i2 ii Xbbe ?????一元線性回歸模型的最小二乘估計(jì) ? 由最小二乘準(zhǔn)則： ?ei2?min ? 有： 0?)??Y(?0?)??Y(?1210i120210i02??????????????????bXbbbbXbbbiiiiee0)??Y(20)??Y(210i10i??????????iiiXXbbXbb 0Xe0eiii????一元線性回歸模型的最小二乘估計(jì)式 6)(3 ?? 5)(3 )(? 10221nXbnYbXXnYXYXnbiiiiiiii????????????一元線性回歸模型的最小二乘估計(jì)式 8)(3 ?? 7)(3 )())((? 1021XbYbXXYYXXbiii????????參數(shù)的最小二乘估計(jì)式 ? 21iiixyxb???XbYb 10 ?? ??隨機(jī)誤差項(xiàng)方差的估計(jì)量 ? 模型參數(shù)估計(jì)主要包括：一是結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計(jì)量，即回歸系數(shù)的估計(jì)量；二是隨機(jī)誤差項(xiàng)的分布參數(shù)，包括均值和方差。 ? 在回歸分析中，我們要根據(jù) Y和 X的觀測(cè)值來估計(jì)未知的 b0和 b1的值，進(jìn)而建立回歸模型。 ? 分為單一方程模型和聯(lián)立方程模型。他百思不得其解，同時(shí)又發(fā)現(xiàn)某人種的平均身高是相當(dāng)穩(wěn)定的。 ? 在研究某一社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展變化規(guī)律時(shí)，經(jīng)過分析可以找到影響這一現(xiàn)象變化的原因。 表 4 新產(chǎn)品銷售量最后一次調(diào)查匯總表 專家 銷售量在各檔次內(nèi)的可能性 代號(hào) 權(quán)重 30 萬件以下 30 萬 ~ 70 萬件 70 萬件能以上 1 1 2 3 0 3 1 0 4 2 5 3 6 2 7 2 8 3 9 2 10 1 0 .2 11 2 12 3 加權(quán)平均 ? 根據(jù)各位專家對(duì)本專業(yè)的熟悉程度及權(quán)威性的大小 ，分別指定權(quán)重 （ 見表 4中的第 2列 ， 注意此權(quán)重必須嚴(yán)格保密 ） 然后分別計(jì)算 3個(gè)檔次的專家估計(jì)的可能性的加權(quán)平均值 ， 分別為： , , ， 將這 3個(gè)平均值分別作為真實(shí)銷售量落在 3個(gè)檔次內(nèi)的可能值 。為了作出自產(chǎn)身銷還是拍賣專利的決策，還需預(yù)測(cè)該產(chǎn)品的銷售量。 ? 最后，計(jì)算平均偏差程度，校正預(yù)測(cè)結(jié)果。 （二）管理人員評(píng)判預(yù)測(cè)法 （三）綜合判斷預(yù)測(cè)法 ? 是企業(yè)根據(jù)各層次有關(guān)人員的經(jīng)驗(yàn)和判斷進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種方法。記 x中 為該序列的中位數(shù)， x上 和 x下 分別為上、下四分位數(shù)。 ? （ 2）預(yù)測(cè)實(shí)施階段 準(zhǔn)備工作就緒之后，就進(jìn)入了多輪函詢過程，通常包括三至五輪。 （二） 德爾菲法具有以下三個(gè)特點(diǎn) （ 收斂性 ） ? 為了克服專家會(huì)議易受心理因素影響的缺點(diǎn)，預(yù)測(cè)組織者通常采用通訊方式，背靠背地分別向?qū)＜艺髟円庖姟? ? 質(zhì)疑頭腦風(fēng)暴 就是對(duì)已制定的某種計(jì)劃方案，召開專家會(huì)議，由專家提出質(zhì)疑，去掉不合理的部分，補(bǔ)充不完善的部分，使計(jì)劃方案趨于完善。 ? 個(gè)別權(quán)威的意見，在專家會(huì)議上容易左右其他成員意見； ? 有些專家由于自尊心，即使個(gè)人意見依據(jù)不充分，也不愿意當(dāng)面修正； ? 有些專家礙于情面，對(duì)自己認(rèn)為是不正確的判斷，也不愿意發(fā)表意見。 第二節(jié) 專家判斷預(yù)測(cè)法 ? 專家預(yù)測(cè)判斷法是運(yùn)用專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合有關(guān)的背景統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行預(yù)測(cè)的一類定性預(yù)測(cè)方法。 ? 例：某企業(yè)試制一種新的洗衣粉，在一地區(qū)進(jìn)行試銷。通過試銷了解到這個(gè)地區(qū) 30%的家庭購買過這種洗衣粉，其中20%的用戶重復(fù)購買過，一般家庭每年平均消費(fèi)量為 2公斤。 ? 優(yōu)點(diǎn)是在缺乏歷史數(shù)據(jù)和沒有先例可借鑒時(shí)，也能有效地推測(cè)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來狀態(tài)。 ? 另外，因參加會(huì)議的人數(shù)有限，代表性不夠，影響討論。例如，美國國防部曾邀請(qǐng) 50名專家，針對(duì)美國制定長遠(yuǎn)科技規(guī)劃的工作文件，舉行了兩周的頭腦風(fēng)暴會(huì)議，由專家提出問題，進(jìn)行質(zhì)疑，最后通過討論形成結(jié)論一致的報(bào)告。參加預(yù)測(cè)的專家互不見面，不通音訊，姓名保密，只同預(yù)測(cè)組織者保持聯(lián)系。 ? 第一輪，組織者向?qū)＜姨岢鏊桀A(yù)測(cè)的主題和具體項(xiàng)目，并提供必要的背景材料； ? 第二輪，組織者對(duì)專家的各種回答進(jìn)行綜合整理，把相同的事件或結(jié)論統(tǒng)一起來，剔除次要的、分散的事件或結(jié)論，用準(zhǔn)確的術(shù)語進(jìn)行統(tǒng)一描述，制成第二輪征詢表，連同補(bǔ)充材料、組織要求等再寄給專家征詢意見，請(qǐng)專家對(duì)他人的預(yù)測(cè)意見加以評(píng)論，對(duì)自己的預(yù)測(cè)意見進(jìn)行修改和補(bǔ)充說明。則（其中， x1的 xn分別為序列的最小值和最大值） 12 nx x x??? ?? ?/ 2 / 2 11( 1 ) / 2 ((21212nnnx n nx xxnx x x xx x x x????? ? ???? ? ?? ? ?中上 中 中下 中 中當(dāng) 為 奇 數(shù) 時(shí) )當(dāng) 為 偶 數(shù) 時(shí) )? 例：某市家庭用空調(diào)機(jī)的普及率1998年為 20%，以家用空調(diào)機(jī)的普及率達(dá)到 80%為飽和水平。 第四節(jié) 主觀概率預(yù)測(cè)法 ? 主觀概率法是對(duì)市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法、專家預(yù)測(cè)法所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中整理的常用方法。將過去若干季的實(shí)際數(shù)和預(yù)測(cè)數(shù)對(duì)比，計(jì)算比率、平均比
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1