【正文】 量分別按、 ，則預(yù)測平均銷售量為： 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)驗或預(yù)感而估算出來的概率。 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年該集團公司對該區(qū)房產(chǎn)需求量的預(yù)測值。 回本章目錄 第四節(jié) 定性預(yù)測的其他方法 回總目錄 二、廠長（經(jīng)理）評判意見法 ? 優(yōu)點：迅速、及時和經(jīng)濟；集中了各個方面有經(jīng)驗人員的意見，使預(yù)測結(jié)果比較準確可靠；不需要大量的統(tǒng)計資料，適合于對那些不可控因素較多的產(chǎn)品進行銷售預(yù)測；如果市場發(fā)生了變化，可以立即進行修正。如定銷售部門負責人的加權(quán)系數(shù)為 2，其他兩個部門負責人的加權(quán)系數(shù)為 1，從而下一年度筆記本電腦的銷售預(yù)測值為： 回總目錄 11656 2 11098 10788 11300( )4? ? ? ? 臺回本章目錄 第五節(jié) 情景預(yù)測法 回總目錄 一、情景預(yù)測法的概念和特點 ? 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) 一元線性回歸預(yù)測法 三、進行檢驗 ? 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 , DW 檢驗法則規(guī)定 : 如 4 LD W d?,認為 iu存在負自相關(guān) 。 ? ? 2?3yySEn???? 回總目錄 回本章目錄 ? ?? ?222?1 yyRyy??????第二節(jié) 多元線性回歸預(yù)測法 三、自相關(guān)和多重共線性問題 ? 自相關(guān)檢驗 ： 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) 多項式曲線趨勢外推法 一、二次多項式曲線模型及其應(yīng)用 ? 二次多項式曲線預(yù)測模型為： ? 設(shè)有一組統(tǒng)計數(shù)據(jù) ， ， … ， ，令 即： 解這個三元一次方程，就可求得參數(shù)。 (4) lga0 b1 k 第五節(jié) 生長曲線趨勢外推法 二、皮爾曲線模型及其應(yīng)用 ? 皮爾曲線預(yù)測模型為： 回總目錄 回本章目錄 1t btLyae ?? ?第六節(jié) 曲線擬合優(yōu)度分析 ? 實際的預(yù)測對象往往無法通過圖形直觀確認某種模型，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)測值 tF代替 ntx?得到預(yù)測的通式，即 ： tttFxF )1(1 ?? ????第二節(jié) 一次指數(shù)平滑法 ? [例 ] 運用一次指數(shù)平滑法對某公司第 17期的銷售額進行預(yù)測（取 α=， ， ）。它的特點是不但考慮了線性增長的因素，而且也考慮了二次拋物線的增長因素。 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 銷售額 43 45 48 50 53 第二節(jié) 自適應(yīng)過濾法的應(yīng)用 一、自適應(yīng)過濾法的實際應(yīng)用 ? 本例中，取 p = 2，可得初始權(quán)數(shù)： = = = = 學習常數(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)過濾法的應(yīng)用 二、標準化處理問題 ? 標準化公式為： 和 其中， 稱為標準化常數(shù)。 回總目錄 回本章目錄 第二節(jié) 時間序列的自相關(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 ： ARMA（ p， q）模型參數(shù)的估計，一般采用極大似然估計。 ? 干預(yù)事件的形式 ：干預(yù)事件的影響突然開始，長期持續(xù)下去；干預(yù)事件的影響逐漸開始，長期持續(xù)下去；干預(yù)事件突然開始，產(chǎn)生暫時的影響；干預(yù)事件逐漸開始，產(chǎn)生暫時的影響。由于國民收入的增長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的趨勢，因此，把干預(yù)分析模型和一般的時間序列增長模型結(jié)合起來進行研究。 經(jīng)過以上各步的參數(shù)估計，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 法 第一節(jié) 景氣循環(huán)概述 第二節(jié) 景氣指標體系 第三節(jié) 擴散指數(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 ? 景氣是對經(jīng)濟發(fā)展狀況的一種綜合性描述，用于說明經(jīng)濟的活躍程度。一個標準的經(jīng)濟周期，通常包括擴張和收縮兩個時期，分為四個階段：復蘇、高漲、衰退和蕭條。用剛才的模型進行 1978~1993年國民收入指數(shù)的預(yù)測，然后用實際值減去預(yù)測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評估政策干預(yù)或突發(fā)事件對經(jīng)濟環(huán)境和經(jīng)濟過程的具體影響。 ? 利用 EngleGranger兩步協(xié)整檢驗法和 Johansen協(xié)整檢驗法，可以測定時間序列間的協(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) 時間序列的自相關(guān)分析 一、自相關(guān)分析 ? 時間序列的隨機性，是指時間序列各項之間沒有相關(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)過濾法的應(yīng)用 二、標準化處理問題 ? 當數(shù)據(jù)的波動較大時，在調(diào)整權(quán)數(shù)之前，應(yīng)對原始數(shù)據(jù)值做標準化處理。當數(shù)據(jù)波動較大時，在調(diào)整權(quán)數(shù)之前，對原始數(shù)據(jù)值做標準化處理可加快調(diào)整速度，使權(quán)數(shù)迅速收斂于“最佳”的一組權(quán)數(shù)，并可使學習常數(shù)的最佳值近似于 1/p。 ? 計算公式： 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) 二次曲線指數(shù)平滑法 ? 有的時間序列雖然有增加或減少趨勢，但不一定是線性的，可能按二次曲線的形狀增加而減少。它既不需要存儲全部歷史數(shù)據(jù)，也不需要存儲一組數(shù)據(jù)，從而可以大大減少數(shù)據(jù)存儲問題，甚至有時只需一個最新觀察值、最新預(yù)測值和 α值，就可以進行預(yù)測。 第五節(jié) 生長曲線趨勢外推法 一、龔珀茲曲線模型及其應(yīng)用 回總目錄 回本章目錄 (3) lga0 0b1 k ? 漸近線（ k）意味著市場對某類產(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) 趨勢外推法概述 二 、趨勢模型的種類 ? 多項式曲線預(yù)測模型 ? 指數(shù)曲線預(yù)測模型 ? 對數(shù)曲線預(yù)測模型 ? 生長曲線預(yù)測模型 回總目錄 回本章目錄 第二節(jié) 趨勢外推法概述 三、趨勢模型的選擇 ? 圖形識別法：通過繪制散點圖進行，即將時間序列的數(shù)據(jù)繪制成以時間 t 為橫軸、時序觀察值為縱軸的圖形，觀察并將其變化曲線與各類函數(shù)曲線模型的圖形進行比較，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) 多元線性回歸預(yù)測法 二、擬合優(yōu)度 ? 標準誤差：對 y 值與模型估計值之間離差的一種度量。 第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測法 三、進行檢驗 ? 德賓 — 沃森統(tǒng)計量 ： 回總目錄 回本章目錄 在 DW 小于等于 2時， DW 檢驗法則規(guī)定： 如 LD W d??,認為 iu存在正自相關(guān) 。 i第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測法 二、估計參數(shù) ? 用最小二乘法進行參數(shù)估計，得到的估計表達式為： ? ? ? ?? ?1 2x x y ybxx?????? 回總目錄 回本章目錄 01b y b x??第一節(jié) 一元線性回歸預(yù)測法 三、進行檢驗 ? 標準誤差：估計值與因變量值間的平均平方誤差。幾個部門負責人的初步判斷如下表所示，請估計下一年度的銷售額。領(lǐng)先指標法不僅可以預(yù)測經(jīng)濟的發(fā)展趨勢，而且可以預(yù)測其轉(zhuǎn)折點。由上表可以得出，該地產(chǎn)公司對 2023年需求量預(yù)測最低可到2083套，小于這個數(shù)值的可能性只有 1%。 ? 最可能銷售量的中位數(shù)為第三項，即 600。 回本章目錄 第二節(jié) 德爾菲法 回總目錄 ? 德爾菲法是根據(jù)有專門知識的人的直接經(jīng)驗，對研究的問題進行判斷、預(yù)測的一種方法，也稱專家調(diào)查法。 ? 按預(yù)測是否重復 ， 分為 一次性預(yù)測 和 反復預(yù)測 。統(tǒng)計預(yù)測和決策 （第四版） 普通高等教育 “ 十一五 ” 國家級規(guī)劃教材 教育部國家級重點教材 上海高校市級精品課程 國家統(tǒng)計局全國優(yōu)秀教材 財政部優(yōu)秀教材二等獎 上海市優(yōu)秀教材二等獎 制作人：徐國祥 參與人：馬俊玲 吳澤智 谷雨 于穎 黃逸鋒 牟嫣 金帆 龐亞平 上海財經(jīng)大學電子出版社 目 錄 第一章 統(tǒng)計預(yù)測概述 第二章 定性預(yù)測法 第三章 回歸預(yù)測法 第四章 時間序列分解法和趨勢外推法 第五章 時間序列平滑預(yù)測法 第六章 自適應(yīng)過濾法 第七章 平穩(wěn)時間序列預(yù)測法 第八章 干預(yù)分析模型預(yù)測法 第九章 景氣預(yù)測法 第十章 灰色預(yù)測法 第十一章 狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波 第十二章 預(yù)測精度測定與預(yù)測評價 第十三章 統(tǒng)計決策概述 第十四章 風險型決策方法 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 多目標決策法 第一章 統(tǒng) 計 預(yù) 測 概 述 第二節(jié) 統(tǒng)計預(yù)測方法的分類和選擇 第三節(jié) 統(tǒng)計預(yù)測的原則和步驟 第一節(jié) 統(tǒng)計預(yù)測的概念和作用 回總目錄 第一節(jié) 統(tǒng)計預(yù)測的概念和作用 回總目錄 回本章目錄 一、統(tǒng)計預(yù)測的概念 ? 預(yù)測就是根據(jù)過去和現(xiàn)在估計未來，預(yù)測未來。 ? 按預(yù)測時間長短 ， 分為 近期預(yù)測 、 短期預(yù)測 、 中期預(yù)測 和 長期預(yù)測 。 回本章目錄 第一節(jié) 定性預(yù)測概述 回總目錄 二 、定性預(yù)測和定量預(yù)測之間的關(guān)系 ? 定性預(yù)測和定量預(yù)測并不是相互排斥的，而是可以相互補充的，在實際預(yù)測過程中應(yīng)該把兩者正確地結(jié)合起來使用。如果按照 8位專家第三次判斷的平均值