【正文】 在保持最優(yōu)方案穩(wěn)定的前提下，自然狀態(tài)概率所容許的變動范圍； (2) 把以上三部分內(nèi)容在一個表上表現(xiàn)出來，該表就稱為損益矩陣表。（3）能及時地反映宏觀經(jīng)濟的調(diào)控效果，判斷宏觀經(jīng)濟調(diào)控措施是否運用恰當，是否起到了平抑經(jīng)濟波動幅度的效果。第二種是短暫性的干預變量，表示在某時刻發(fā)生, 僅對該時刻有影響, （3）對數(shù)曲線預測模型： 龔珀茲曲線預測模型問題: 時間序列可以分解為哪幾個因素？長期趨勢因素（T）季節(jié)變動因素（S）周期變動因素（C）（一般無法直接給出，需判斷，也可忽略不計?；貧w預測法是通過大量收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在分析變量間非確定性關(guān)系的基礎(chǔ)上，找出變量之間的統(tǒng)計規(guī)律性，運用統(tǒng)計學中回歸分析的方法，把變量之間的統(tǒng)計規(guī)律性較好的表現(xiàn)出來，運用自變量的數(shù)據(jù)來對因變量進行預測。統(tǒng)計預測與決策第一章 統(tǒng)計預測概述 一、預測的概念 預測是根據(jù)事物以往的歷史資料，通過一定的科學方法與邏輯推理，經(jīng)過定性分析或定量計算探求事物的演變規(guī)律，據(jù)此推測未來事件的發(fā)展趨勢及其結(jié)果。十、統(tǒng)計預測統(tǒng)計預測不僅適用于對經(jīng)濟現(xiàn)象的預測，而且被廣泛應(yīng)用于人類活動的各個領(lǐng)域。對將來的情景作出預測的一種方法。P35二、檢驗標準誤差回歸直線即估計值與因變量（觀察值）之間的平均平方誤差。在實際檢驗中，對于不同顯著性水平α下的D — W值上限和下限，實際D — W值小于等于2時，若出現(xiàn) dw ，則認為 存在自相關(guān)。對于這種發(fā)展趨勢，最理想的描述工具是修正指數(shù)曲線模型。 回歸預測和時間序列預測是兩類不同的定量預測方法，它們根據(jù)不同的角度對經(jīng)濟現(xiàn)象進行預測，回歸預測注重分析影響預測對象的各因素所造成的影響，而時間序列預測則根據(jù)預測對象本身的歷史數(shù)據(jù)來預測其未來。第六章 自適應(yīng)過濾法一、自適應(yīng)過濾法概述自適應(yīng)過濾法的基本原理就在于通過其反復迭代以調(diào)整加權(quán)系數(shù)的過程，“過濾”掉預測誤差，選擇出“最佳”加權(quán)系數(shù)用于預測。ARMA（ p q ）模型的參數(shù)的精估計一般采用極大似然估計。三、我國國民經(jīng)濟景氣狀態(tài)先行指標 P188反映我國國民經(jīng)濟景氣狀態(tài)先行指標的是外貿(mào)出口創(chuàng)匯。? 灰色預測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關(guān)聯(lián)分析，并對 原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。2. 狀態(tài)空間模型將多個變量時間序列處理為向量時間序列，這種從變量到向量的轉(zhuǎn)變更適合解決多輸入輸出變量情況下的建模問題。通俗來講，決策就是做出決定。第十五章 貝葉斯決策方法一、貝葉斯決策的概念 P308貝葉斯決策（Bayesian Decision Theory）就是在不完全情報下，對部分未知的狀態(tài)用主觀概率估計，然后用貝葉斯公式對發(fā)生概率進行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。12結(jié)論：選擇小批量生產(chǎn)d3后悔值決策準則： 狀 收益值的 態(tài) 后悔值方 案 銷 路 好 θ1銷 路 一 般θ2銷 路 差θ3Max(θi) 大批量生產(chǎn) d1中批量生產(chǎn) d2小批量生產(chǎn) d305180311 170017518Min(di)20020022003 20042005合 計（1）設(shè) 所以： （2）當人口總數(shù)達到50萬時，商品銷售量為： （萬件） 3．某企業(yè)打算生產(chǎn)一種新型童車，根據(jù)分析和估計，各種生產(chǎn)方案及未來各種情況下的收益值如下表所示收 益 值 狀 （萬 元） 態(tài) 方 案 銷 路 好θ1銷 路 一 般θ2銷 路 差θ3大批生產(chǎn)d1中批生產(chǎn)d2小批生產(chǎn) d3302512232012－15012（1）試分別用樂觀決策準則、悲觀決策準則及后悔值決策準則進行決策。簡言之，原始的概率就稱為先驗概率。五、影響預測誤差大小的因素 經(jīng)濟現(xiàn)象變化模式或關(guān)系的存在是進行預測的前提條件。 P224二、狀態(tài)空間模型分類? 狀態(tài)空間模型按所受影響因素的不同分為：（1）確定性狀態(tài)空間模型；（2）隨機性狀態(tài)空間模型；? 狀態(tài)空間模型按數(shù)值形式分為：（1）離散空間狀態(tài)模型；（2）連續(xù)空間狀態(tài)模型；? 狀態(tài)空間模型按所描述的動態(tài)系統(tǒng)分為：（1）線性的與非線性的；（2）時變的與時不變的；三、卡爾曼濾波的意義 P 234卡爾曼濾波的實質(zhì)是由量測值重構(gòu)系統(tǒng)的狀態(tài)向量。黑色系統(tǒng)是指一個系統(tǒng)的內(nèi)部信息對外界來說是一無所知的，只能通過它與外界的聯(lián)系來加以觀測研究。經(jīng)濟景氣是指總體經(jīng)濟呈上升趨勢，經(jīng)濟不景氣是指總體經(jīng)濟呈下滑的發(fā)展趨勢。這組隨機變量所具有的依存關(guān)系或自相關(guān)性表征了預測對象發(fā)展的延續(xù)性，而這種自相關(guān)性一旦被相應(yīng)的數(shù)學模型描述出來，就可以從時間序列的過去值及現(xiàn)在值預測未來的值。 a 值越小，均方差越小。預測者須利用已獲得的有關(guān)時間序列的全部信息，確定過去的變動形態(tài)延續(xù)到將來的可能性，同時也必須考慮環(huán)境和經(jīng)濟中出現(xiàn)干擾的可能性及這些干擾對序列的影響。季節(jié)變動因素（S）經(jīng)濟現(xiàn)象受季節(jié)變動影響所形成的一種長度和幅度固定的周期波動。P36六、預測誤差檢驗在利用回歸方法進行預測時，必須對預測誤差進行檢驗。 著重對事物發(fā)展的趨勢、方向和重大轉(zhuǎn)折點進行預測。 缺點: ? 預測結(jié)果受主觀認識制約，取決于專家的學識、經(jīng)驗、心理狀態(tài)和對預測問題感興趣的程度；? 如果所預測的產(chǎn)品或顧客群分散于不同地區(qū)，預測可能不可靠；? 責任比較分散；四、主觀概率 P12 主觀概率是人們根據(jù)某幾次經(jīng)驗結(jié)果所作的主觀判斷的量度。六、統(tǒng)計預測與經(jīng)濟預測的主要區(qū)別（1）研究的對象不同； （2）研究的領(lǐng)域不同：七、預測方法選擇應(yīng)考慮的因素：合適性、費用性、精確性。前者屬于方法論研究，其研究的結(jié)果表現(xiàn)為預測方法的完善程度；后者則是對實際經(jīng)濟現(xiàn)象進行預測，是一種實質(zhì)性預測，其結(jié)果表現(xiàn)為對某種經(jīng)濟現(xiàn)象的未來發(fā)展做出判斷。問題: 一元線性回歸模型當具有相關(guān)關(guān)系的兩個隨機變量數(shù)據(jù)分布大體上呈線性趨勢時，采用適當?shù)挠嬎惴椒ǎ业絻烧咧g特定的經(jīng)驗公式，即一元線性回歸模型，然后根據(jù)自變量的變化，來預測因變量的發(fā)展變化。 問題: 多項式曲線趨勢外推法問題: 趨勢外推法的假設(shè)條件假設(shè)條件：利用排除干預影響后的全部數(shù)據(jù)，識別與估計出一個單變量的時間序列模型。 回歸預測和時間序列預測是兩類不同的定量預測方法，它們根據(jù)不同的角度對經(jīng)濟現(xiàn)象進行預測，回歸預測注重分析影響預測對象的各因素所造成的影響，而時間序列預測則根據(jù)預測對象本身的歷史數(shù)據(jù)來預測其未來問題: 影響預測誤差大小經(jīng)濟現(xiàn)象變化模式或關(guān)系的存在是進行預測的前提條件。問題: 損益矩陣組一般由三部分組成：？可行方案；？自然狀態(tài)及其發(fā)生的概率；？各種行動方案的可能結(jié)果。問題: 統(tǒng)計決策的原則應(yīng)當遵循以下基本原則： （1）可靠性原則 決策必須建立在大量的準確、及時和完整的信息資料基礎(chǔ)上。（4）有利于企業(yè)的經(jīng)營決策。 用單位脈沖函數(shù)表示，形式是： 問題: ARMA模型的基本形式ARMA模型是描述平穩(wěn)隨機序列的最常用的一種模型，基本模型主要有三種：自回歸模型（AR：Autoregressive）；移動平均模型（MA：MovingAverage）；混合模型（ARMA：Autoregressive MovingAverage）。 （2）假設(shè)事物的發(fā)展因素也決定事物未來的發(fā)展，其條件是不變或變化不大。 n次（n次拋物線）模型）不規(guī)則變動因素（I）（不可計量）問題: 時間序列預測的關(guān)鍵是什么？思想：假定時間序列存在某一種數(shù)據(jù)變化模式或某一種組合模式，并會重復發(fā)生的。問題: 德爾菲法的思考德爾菲法，又稱頭腦風暴法,它是根據(jù)有專門知識的人的直接經(jīng)驗,采用背對背的通信方式征詢專家小組成員的預測意見，經(jīng)過幾輪征詢，使專家小組的預測意見趨于集中，最后做出符合市場未來發(fā)揮在那趨勢的預測結(jié)論,也稱專家調(diào)查法。簡言之，預測就是根據(jù)過去和現(xiàn)在估計未來，預測未來。 P2 第二章 定性預測法一、定性預測的概念及特點216。它把研究對象分為主題和環(huán)境，通過對環(huán)境的研究，識別影響主題發(fā)展的外部因素，模擬外部因素可能發(fā)生的多種交叉情景以預測主題發(fā)展的各種可能前景。 可決系數(shù)衡量因變量與自變量關(guān)系密切程度的指標，取值0～1之間。 P40十一、在利用回歸模型進行預測時，需要確定一定置信水平下的預測置信區(qū)間，在小樣本情形下，近似的置信區(qū)間計算公式為： P41十二、在社會經(jīng)濟中，變量之間并不都是呈線性關(guān)系。六、龔珀茲曲線 P84在多元回歸預測模型中，龔珀茲曲線特別適用于對處于成熟期的商品進行預測。第五章 時間序列平滑預測法一、一次指數(shù)平滑法 P99模型指數(shù)平滑法實際上是從移動算術(shù)平均法演變而來的，它的優(yōu)點是不需要保留較多的歷史數(shù)據(jù)，只要有最近一期的實際觀測值和這期的預測誤差值就可以對未來時期進行海預測。整個計算過程從選取一組初始加權(quán)系數(shù)開始，然后計算得到預測值及預測誤差（預測值與實際值之差），再根據(jù)一定公式調(diào)整加權(quán)系數(shù)以減少誤差，經(jīng)過多次反復迭代，直至選擇出“最佳”加權(quán)系數(shù)。五、ARMA模型的三種基本形式：? 自回歸模型（AR：Autoregressive）；? 移動平均模