【正文】 量分別按、 ，則預(yù)測(cè)平均銷(xiāo)售量為： 回總目錄 )( 千件??????回本章目錄 第三節(jié) 主觀概率法 回總目錄 ? 主觀概率是人們憑經(jīng)驗(yàn)或預(yù)感而估算出來(lái)的概率。 回總目錄 回本章目錄 第三節(jié) 主觀概率法 [解答 ] ? 可以用 2213套作為 2023年該集團(tuán)公司對(duì)該區(qū)房產(chǎn)需求量的預(yù)測(cè)值。 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測(cè)的其他方法 回總目錄 二、廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見(jiàn)法 ? 優(yōu)點(diǎn)：迅速、及時(shí)和經(jīng)濟(jì)；集中了各個(gè)方面有經(jīng)驗(yàn)人員的意見(jiàn)，使預(yù)測(cè)結(jié)果比較準(zhǔn)確可靠；不需要大量的統(tǒng)計(jì)資料，適合于對(duì)那些不可控因素較多的產(chǎn)品進(jìn)行銷(xiāo)售預(yù)測(cè)；如果市場(chǎng)發(fā)生了變化，可以立即進(jìn)行修正。如定銷(xiāo)售部門(mén)負(fù)責(zé)人的加權(quán)系數(shù)為 2，其他兩個(gè)部門(mén)負(fù)責(zé)人的加權(quán)系數(shù)為 1，從而下一年度筆記本電腦的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)值為： 回總目錄 11656 2 11098 10788 11300( )4? ? ? ? 臺(tái)回本章目錄 第五節(jié) 情景預(yù)測(cè)法 回總目錄 一、情景預(yù)測(cè)法的概念和特點(diǎn) ? 使用范圍很廣，不受任何假設(shè)條件的限制。 ? ? 2?2yySEn???? 回總目錄 回本章目錄 ? ? ? ?? ? ? ?? ?? ?222222?1x x y y y yRyyx x y y?? ? ? ???? ? ???????????第一節(jié) 一元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? 相關(guān)系數(shù)： ? 可決系數(shù)是相關(guān)系數(shù)的平方。 在 DW 大于 2時(shí) , DW 檢驗(yàn)法則規(guī)定 : 如 4 LD W d?,認(rèn)為 iu存在負(fù)自相關(guān) 。 ? ? 2?3yySEn???? 回總目錄 回本章目錄 ? ?? ?222?1 yyRyy??????第二節(jié) 多元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)法 三、自相關(guān)和多重共線(xiàn)性問(wèn)題 ? 自相關(guān)檢驗(yàn) ： 回總目錄 回本章目錄 ? ?21221niiiniiDW???????????其中， 。 回總目錄 回本章目錄 第三節(jié) 多項(xiàng)式曲線(xiàn)趨勢(shì)外推法 一、二次多項(xiàng)式曲線(xiàn)模型及其應(yīng)用 ? 二次多項(xiàng)式曲線(xiàn)預(yù)測(cè)模型為： ? 設(shè)有一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) ， ， … ， ，令 即： 解這個(gè)三元一次方程，就可求得參數(shù)。 (4) lga0 b1 k 第五節(jié) 生長(zhǎng)曲線(xiàn)趨勢(shì)外推法 二、皮爾曲線(xiàn)模型及其應(yīng)用 ? 皮爾曲線(xiàn)預(yù)測(cè)模型為： 回總目錄 回本章目錄 1t btLyae ?? ?第六節(jié) 曲線(xiàn)擬合優(yōu)度分析 ? 實(shí)際的預(yù)測(cè)對(duì)象往往無(wú)法通過(guò)圖形直觀確認(rèn)某種模型，而是與幾種模型接近。 回總目錄 回本章目錄 ? 一次指數(shù)平滑法是利用前一期的預(yù)測(cè)值 tF代替 ntx?得到預(yù)測(cè)的通式，即 ： tttFxF )1(1 ?? ????第二節(jié) 一次指數(shù)平滑法 ? [例 ] 運(yùn)用一次指數(shù)平滑法對(duì)某公司第 17期的銷(xiāo)售額進(jìn)行預(yù)測(cè)（取 α=， ， ）。它的特點(diǎn)是不但考慮了線(xiàn)性增長(zhǎng)的因素，而且也考慮了二次拋物線(xiàn)的增長(zhǎng)因素。 回總目錄 回本章目錄 期數(shù) t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 年份 2023 2023 2023 2023 2023 銷(xiāo)售額 43 45 48 50 53 第二節(jié) 自適應(yīng)過(guò)濾法的應(yīng)用 一、自適應(yīng)過(guò)濾法的實(shí)際應(yīng)用 ? 本例中，取 p = 2，可得初始權(quán)數(shù)： = = = = 學(xué)習(xí)常數(shù)： = = 2 在此，我們?nèi)?k = 2。 回總目錄 回本章目錄 第二節(jié) 自適應(yīng)過(guò)濾法的應(yīng)用 二、標(biāo)準(zhǔn)化處理問(wèn)題 ? 標(biāo)準(zhǔn)化公式為： 和 其中， 稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)。 回總目錄 回本章目錄 第二節(jié) 時(shí)間序列的自相關(guān)分析 二、 ARMA模型的自相關(guān)分析 ? AR（ p）模型的偏自相關(guān)函數(shù)是以 p步截尾的，自相關(guān)函數(shù)拖尾。 ? 精估計(jì) ： ARMA（ p， q）模型參數(shù)的估計(jì)，一般采用極大似然估計(jì)。 ? 干預(yù)事件的形式 ：干預(yù)事件的影響突然開(kāi)始，長(zhǎng)期持續(xù)下去；干預(yù)事件的影響逐漸開(kāi)始，長(zhǎng)期持續(xù)下去；干預(yù)事件突然開(kāi)始，產(chǎn)生暫時(shí)的影響；干預(yù)事件逐漸開(kāi)始，產(chǎn)生暫時(shí)的影響。由于國(guó)民收入的增長(zhǎng)一方面源于政策干預(yù)調(diào)節(jié)的影響，另一方面又包含自然增長(zhǎng)的趨勢(shì)，因此，把干預(yù)分析模型和一般的時(shí)間序列增長(zhǎng)模型結(jié)合起來(lái)進(jìn)行研究。 經(jīng)過(guò)以上各步的參數(shù)估計(jì)，可以組建最終的干預(yù)分析如下： 其中： 回總目錄 回本章目錄 Ttt SBttx 113 336 3 ???????????年及其后年前1978,11978,0TtS第九章 景 氣 預(yù) 測(cè) 法 第一節(jié) 景氣循環(huán)概述 第二節(jié) 景氣指標(biāo)體系 第三節(jié) 擴(kuò)散指數(shù) 第四節(jié) 合成指數(shù) 回總目錄 第一節(jié) 景氣循環(huán)概述 一、景氣和景氣分析 ? 景氣是對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的一種綜合性描述，用于說(shuō)明經(jīng)濟(jì)的活躍程度。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)周期，通常包括擴(kuò)張和收縮兩個(gè)時(shí)期，分為四個(gè)階段：復(fù)蘇、高漲、衰退和蕭條。用剛才的模型進(jìn)行 1978~1993年國(guó)民收入指數(shù)的預(yù)測(cè)，然后用實(shí)際值減去預(yù)測(cè)值得到的差值就是改革所產(chǎn)生的干預(yù)值 , 記為 Zt 。求出總的干預(yù)分析模型。 ? 研究干預(yù)分析的目的：從定量分析的角度來(lái)評(píng)估政策干預(yù)或突發(fā)事件對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)過(guò)程的具體影響。 ? 利用 EngleGranger兩步協(xié)整檢驗(yàn)法和 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法，可以測(cè)定時(shí)間序列間的協(xié)整關(guān)系。 樣本的偏自相關(guān)函數(shù)表示如下： 其中： 121 , ???? kttt yyy ? 回總目錄 回本章目錄 ty?kk?? 1??????????????11,111,1??1???kjjkjkkjjkjkk?????1?k ,.. .3,2?k jkkkkjkjk ??? ?? ,1,1, ??? ????第二節(jié) 時(shí)間序列的自相關(guān)分析 一、自相關(guān)分析 ? 時(shí)間序列的隨機(jī)性，是指時(shí)間序列各項(xiàng)之間沒(méi)有相關(guān)關(guān)系的特征。 回總目錄 回本章目錄 1? 2?6?x7?x第二節(jié) 自適應(yīng)過(guò)濾法的應(yīng)用 二、標(biāo)準(zhǔn)化處理問(wèn)題 ? 當(dāng)數(shù)據(jù)的波動(dòng)較大時(shí)，在調(diào)整權(quán)數(shù)之前，應(yīng)對(duì)原始數(shù)據(jù)值做標(biāo)準(zhǔn)化處理。當(dāng)數(shù)據(jù)波動(dòng)較大時(shí)，在調(diào)整權(quán)數(shù)之前，對(duì)原始數(shù)據(jù)值做標(biāo)準(zhǔn)化處理可加快調(diào)整速度，使權(quán)數(shù)迅速收斂于“最佳”的一組權(quán)數(shù)，并可使學(xué)習(xí)常數(shù)的最佳值近似于 1/p。 ? 計(jì)算公式： 回總目錄 回本章目錄 ? ? ? ?111t t t tS x S b?? ??? ? ? ?? ? ? ?111t t t tb S S b????? ? ? ?t m t tF S b m? ??第五節(jié) 二次曲線(xiàn)指數(shù)平滑法 ? 有的時(shí)間序列雖然有增加或減少趨勢(shì)，但不一定是線(xiàn)性的，可能按二次曲線(xiàn)的形狀增加而減少。它既不需要存儲(chǔ)全部歷史數(shù)據(jù)，也不需要存儲(chǔ)一組數(shù)據(jù)，從而可以大大減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題，甚至有時(shí)只需一個(gè)最新觀察值、最新預(yù)測(cè)值和 α值，就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。 第五節(jié) 生長(zhǎng)曲線(xiàn)趨勢(shì)外推法 一、龔珀茲曲線(xiàn)模型及其應(yīng)用 回總目錄 回本章目錄 (3) lga0 0b1 k ? 漸近線(xiàn)（ k）意味著市場(chǎng)對(duì)某類(lèi)產(chǎn)品的需求下降迅速，已接近最低水平 k 。 回總目錄 回本章目錄 第二節(jié) 趨勢(shì)外推法概述 二 、趨勢(shì)模型的種類(lèi) ? 多項(xiàng)式曲線(xiàn)預(yù)測(cè)模型 ? 指數(shù)曲線(xiàn)預(yù)測(cè)模型 ? 對(duì)數(shù)曲線(xiàn)預(yù)測(cè)模型 ? 生長(zhǎng)曲線(xiàn)預(yù)測(cè)模型 回總目錄 回本章目錄 第二節(jié) 趨勢(shì)外推法概述 三、趨勢(shì)模型的選擇 ? 圖形識(shí)別法：通過(guò)繪制散點(diǎn)圖進(jìn)行，即將時(shí)間序列的數(shù)據(jù)繪制成以時(shí)間 t 為橫軸、時(shí)序觀察值為縱軸的圖形，觀察并將其變化曲線(xiàn)與各類(lèi)函數(shù)曲線(xiàn)模型的圖形進(jìn)行比較，以便選擇較為合適的模型。 回總目錄 回本章目錄 0 1 1 2 2iiy b b x b x ?? ? ? ?第二節(jié) 多元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)法 二、擬合優(yōu)度 ? 標(biāo)準(zhǔn)誤差：對(duì) y 值與模型估計(jì)值之間離差的一種度量。 第一節(jié) 一元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? 德賓 — 沃森統(tǒng)計(jì)量 ： 回總目錄 回本章目錄 在 DW 小于等于 2時(shí)， DW 檢驗(yàn)法則規(guī)定： 如 LD W d??,認(rèn)為 iu存在正自相關(guān) 。 i第一節(jié) 一元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)法 二、估計(jì)參數(shù) ? 用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到的估計(jì)表達(dá)式為： ? ? ? ?? ?1 2x x y ybxx?????? 回總目錄 回本章目錄 01b y b x??第一節(jié) 一元線(xiàn)性回歸預(yù)測(cè)法 三、進(jìn)行檢驗(yàn) ? 標(biāo)準(zhǔn)誤差：估計(jì)值與因變量值間的平均平方誤差。幾個(gè)部門(mén)負(fù)責(zé)人的初步判斷如下表所示，請(qǐng)估計(jì)下一年度的銷(xiāo)售額。領(lǐng)先指標(biāo)法不僅可以預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)，而且可以預(yù)測(cè)其轉(zhuǎn)折點(diǎn)。由上表可以得出，該地產(chǎn)公司對(duì) 2023年需求量預(yù)測(cè)最低可到2083套，小于這個(gè)數(shù)值的可能性只有 1%。 ? 最可能銷(xiāo)售量的中位數(shù)為第三項(xiàng)，即 600。 回本章目錄 第二節(jié) 德?tīng)柗品? 回總目錄 ? 德?tīng)柗品ㄊ歉鶕?jù)有專(zhuān)門(mén)知識(shí)的人的直接經(jīng)驗(yàn)，對(duì)研究的問(wèn)題進(jìn)行判斷、預(yù)測(cè)的一種方法，也稱(chēng)專(zhuān)家調(diào)查法。 ? 按預(yù)測(cè)是否重復(fù) ， 分為 一次性預(yù)測(cè) 和 反復(fù)預(yù)測(cè) 。統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策 （第四版） 普通高等教育 “ 十一五 ” 國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材 教育部國(guó)家級(jí)重點(diǎn)教材 上海高校市級(jí)精品課程 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局全國(guó)優(yōu)秀教材 財(cái)政部?jī)?yōu)秀教材二等獎(jiǎng) 上海市優(yōu)秀教材二等獎(jiǎng) 制作人：徐國(guó)祥 參與人：馬俊玲 吳澤智 谷雨 于穎 黃逸鋒 牟嫣 金帆 龐亞平 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)電子出版社 目 錄 第一章 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)概述 第二章 定性預(yù)測(cè)法 第三章 回歸預(yù)測(cè)法 第四章 時(shí)間序列分解法和趨勢(shì)外推法 第五章 時(shí)間序列平滑預(yù)測(cè)法 第六章 自適應(yīng)過(guò)濾法 第七章 平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法 第八章 干預(yù)分析模型預(yù)測(cè)法 第九章 景氣預(yù)測(cè)法 第十章 灰色預(yù)測(cè)法 第十一章 狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波 第十二章 預(yù)測(cè)精度測(cè)定與預(yù)測(cè)評(píng)價(jià) 第十三章 統(tǒng)計(jì)決策概述 第十四章 風(fēng)險(xiǎn)型決策方法 第十五章 貝葉斯決策方法 第十六章 不確定型決策方法 第十七章 多目標(biāo)決策法 第一章 統(tǒng) 計(jì) 預(yù) 測(cè) 概 述 第二節(jié) 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法的分類(lèi)和選擇 第三節(jié) 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的原則和步驟 第一節(jié) 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的概念和作用 回總目錄 第一節(jié) 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的概念和作用 回總目錄 回本章目錄 一、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的概念 ? 預(yù)測(cè)就是根據(jù)過(guò)去和現(xiàn)在估計(jì)未來(lái)，預(yù)測(cè)未來(lái)。 ? 按預(yù)測(cè)時(shí)間長(zhǎng)短 ， 分為 近期預(yù)測(cè) 、 短期預(yù)測(cè) 、 中期預(yù)測(cè) 和 長(zhǎng)期預(yù)測(cè) 。 回本章目錄 第一節(jié) 定性預(yù)測(cè)概述 回總目錄 二 、定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)之間的關(guān)系 ? 定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)并不是相互排斥的，而是可以相互補(bǔ)充的，在實(shí)際預(yù)測(cè)過(guò)程中應(yīng)該把兩者正確地結(jié)合起來(lái)使用。如果按照 8位專(zhuān)家第三次判斷的平均值