【導(dǎo)讀】20200年度注冊咨詢工程師（投資）執(zhí)業(yè)資格考試。第四科目項目決策分析與評價全國統(tǒng)一考試時間安排。2020/4/18日上午9：00-11：30. 答對得1分，不選或答錯都不得分。多項選擇題：共35題，每題2分。每題的備選項中，有2個或2個以上符合題意，至少有1個錯誤選項。若錯選或多選，不得分；少選，所選的每個選項得分。（三）考試用資料：。中國計劃出版社出版全國注冊咨詢工程師（投資）資格考試參考教材——《項目。3．考核概念、原則、特點、方法等。4．考分類或組成。5．判斷正確、錯誤的題型。6．考重要的數(shù)字。（一）制定復(fù)習(xí)計劃。不確定性分析與風(fēng)險分析

　　

【正文】 、預(yù)測結(jié)果分析 不合理 確定預(yù)測目標(biāo) 收集、分析歷史數(shù)據(jù)資料和當(dāng)前信息 選擇預(yù)測方法 預(yù)測過程 修正預(yù)測結(jié)果 輸出預(yù)測結(jié)果 預(yù)測結(jié) 果、方法分析評價 33 [答案 ]A 四、市場預(yù)測的基本方法 （一）預(yù)測方法分類 圖 2－ 2 預(yù)測方法體系 定性預(yù)測 ：根據(jù)掌握的信息資料，依據(jù) 專家的經(jīng)驗和知識 ，運用一定的方法，對市場未來的趨勢、規(guī)律、狀態(tài)做出 主觀的判斷和描述 。 核心 都是專家預(yù)測，依據(jù) 經(jīng)驗 、 智慧 和 能力 在個人判斷的基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測的方法。 定量預(yù)測 ：依據(jù)市場歷史和現(xiàn)在的 統(tǒng)計數(shù)據(jù)資料 ，選擇或建立合適的 數(shù)學(xué)模型 ，分析研究其發(fā)展變化規(guī)律并對未來做出預(yù)測。 因果性預(yù)測方法 :主要 適用于存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測 。 延伸性預(yù)測 :適用于 具有時間序列關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測 。 【例題 8】在市場預(yù)測中，如果居民收入水平數(shù)據(jù)預(yù)測相關(guān)產(chǎn)品的需求量，廣泛采用的 方法是（）。（ 2020 真題） 指數(shù)平滑法 定量預(yù)測 彈性系數(shù)法 成長曲線法 消費系數(shù)法 非線性回歸 定性預(yù)測 一元回歸 因果分析法 延伸預(yù)測法 類推預(yù)測法 回歸分析法 移動平均法 季節(jié)波動模型 簡單移動平均法 加權(quán)移動平均法 一次指數(shù)平滑法 多次指數(shù)平滑法 其他方法 計量經(jīng)濟(jì)模型 系統(tǒng)動力模型 馬爾科夫鏈 專家會議法 德爾菲法 多元回歸 投入產(chǎn)出法 市場預(yù)測方法 34 A. 類推預(yù)測法 B. 移動平均法 C. 指數(shù)平滑法 D. 因果分析法 【答案】 D （二）不同方法的比較（ P33） 可根據(jù) 預(yù)測周期 、 產(chǎn)品生命周期 、 預(yù)測對象 、 數(shù)據(jù)資料 、 精度要 求、 時間與費用限制 等因素，選擇適當(dāng)?shù)姆椒āＴ趯嵺`中，多采用定性預(yù)測與定量預(yù)測方法進(jìn)行組合。 表 2－ 3 常用預(yù)測方法的特點 預(yù) 測 方 法 定 性 方 法 定 量 方 法 延伸性預(yù)測（時間序列分析） 因 果 分 析 專家會議法 德 爾 菲 法 類推預(yù)測法 移 動 平均法 指 數(shù) 平滑法 趨勢 外推法 回歸 模型 消費系數(shù)法 彈性系數(shù)法 方 法 簡 介 組織有關(guān)專家，通過會議形式進(jìn)行預(yù)測，綜合專家意見，得出預(yù)測結(jié)論 組織有關(guān)專家，通過匿名調(diào)查，進(jìn)行多輪反饋整理分析，得出預(yù)測結(jié)論 運用相似性原理，對比類似產(chǎn)品發(fā)展過程，尋找變化規(guī)律，進(jìn)行預(yù)測 對于具有時序變化規(guī)律的事物，取時間序列中連續(xù)幾個數(shù)據(jù)值的平均值，作為下期預(yù)測值 與移動平均法相似，只是考慮歷史數(shù)據(jù)近遠(yuǎn)期作用不同，給予不同權(quán)值 運用數(shù)學(xué)模型 ,擬合一條趨勢線，外推未來 事物的發(fā)展規(guī)律 運用因果關(guān)系，建立回歸模型，包括一元回歸、多元回歸和非線型回歸等 對產(chǎn)品在各行業(yè)消費數(shù)量進(jìn)行分析 ,結(jié)合行業(yè)規(guī)劃 ,預(yù)測需求總量 運用兩個變量之間的彈性系數(shù)進(jìn)行預(yù)測 適用 范圍 長期預(yù)測 近期或短期預(yù)測 短、中長期預(yù)測 中長期預(yù)測 數(shù)據(jù)資料需求 多年歷史資料 數(shù)據(jù)最低要求 510個 至少 5年數(shù)據(jù) 需要多年數(shù)據(jù) 精確度 較好 較好 尚好 尚好 較好 較好 很好 很好 較好 [例題 9]項目決策分析與評價中，選擇市場預(yù)測方法要考慮的因素不包括（）。（ 2020 35 年真題） A．預(yù)測內(nèi)容 B．歷史 資料的可得性 C．預(yù)測人員的資歷 D．要求的精確度 [答案 ]C 五、一元線性回歸分析（ P34） （一）基本原理 一元線形回歸分析就是通過建立一元線性模型來模擬兩個變量之間的線性關(guān)系，并利用最小二乘法和已知的歷史數(shù)據(jù)求出模型中的未知參數(shù)，使得模型計算得出的擬合值與實際值的誤差最小，然后將自變量代入模型對因變量進(jìn)行預(yù)測的方法。 （二）預(yù)測流程（ P35 圖 2－ 3 示） 圖 2－ 3 一元線性回歸預(yù)測流程 第一步：輸入歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立一元線性回歸模型 bxay ?? 第二步：計算回歸參數(shù) a 和 b 預(yù)測結(jié)果分析 合理 合理 輸入歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù) 計算回歸參數(shù) a、 b 回歸檢驗 計算 輸出預(yù)測 結(jié)果分析 不合理 原因分析： 數(shù)據(jù)處理 影響因素選擇 預(yù)測模型選擇 不合理 選擇其他方法 36 2i i iiix y x yb x x x?? ??? ixx n?? ???? xbya iyyn?? 小技巧：（如何記住公式） bxay ?? 公式（ 1） y na b x????公式（ 2） 2xy ax bx?? 公式（ 3） 2xy a x b x??? ? ?公式（ 4） 公式（ 2）和（ 4）聯(lián)立方程求解： 2i i iiix y x yb x x x?? ??? 第三步：回歸檢驗 （ 1）基本公式： ? ?? ?? ????? 222 )39。()39。()( yyyyyy iiii T SS ESS RSS?? 偏差平方和 = 殘差平方和 + 回歸平方和 總變差 = 未解釋變差 + 可解釋變差 在進(jìn)行檢驗時，通常 先進(jìn)行方差分析 ，主要有 兩方面原因 ： 一方面可以檢驗在 計算上有無錯誤 ；另一方面，也可以 提供 其它檢驗所需要的 基本數(shù)據(jù) 。 （ 2）可決系數(shù) 2R 定義可決系數(shù) 2R ： TSSRSSR /2 ? 2R 的大小表明了 y 的變化中可以用 x 來解釋的百分比，因此， 2R 是評價兩個變量之間線性關(guān)系強弱的指標(biāo)。 2 1R? ，越接近 1， x 對 y 的線性影響就越強，擬合方程的誤差就越小。 2．相關(guān)系數(shù)檢驗 37 （ 1）計算相關(guān)系數(shù) R （ 2）將計算得出的 R 值與 R（ α， n－ 2）進(jìn)行比較 R（α， n－ 2）是自由度（ n－ 2）和顯著性水平α（一般取α =）的臨界值，可以查相關(guān)系數(shù)檢驗表得到： ( 2)R R n? ?， ；則變量 x 和 y 之間的線性關(guān)系成立； ( 2)R R n???， ；變量 x 和 y 之間的線性關(guān)系不成立。 3． t 檢驗 t 檢驗是 回歸系數(shù)的顯著性檢驗 ，以判定預(yù)測模型變量 X 和 Y 之間線性假設(shè)是否合理。根據(jù)一元線性回歸模型的特點， ebxay ??? ， a 是常數(shù)， 通常只檢驗參數(shù) b。 （ 1）計 算 tb 239。2()( ) / ( 2 )ib b iixXbtbS y y n??? ???? （ 2）將計算得出的 tb值與 t（α /2,n2)進(jìn)行比較 t（α /2,n2)是顯著性水平為α，自由度為 n－ 2 的 t 值，可通過 t 分布表查得。 ( / 2 2)bt t n? ?， ；回歸系數(shù)顯著性不為 0， t 檢驗通過，變量 X 和 Y 之間線性假設(shè)合理。 ( / 2 2)bt t n???， ；回歸系數(shù)為 0 的可能性較大，未通過 t 檢驗，回歸系數(shù)不顯著，說明變量 x 和 y 之間線性假設(shè)不合理。 第四步：計算 —— 點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測 0039。 bxay ?? ① 當(dāng)樣本量 n 小于 30，置信水平為 )%1(100 ?? 的預(yù)測區(qū)間為 ： 0)2,2/(39。 sntyo ?? ? 其中： )2,/2( ?nt ? 可以查 t 檢驗表得出。通常取顯著性水平α＝ 。 22()11 ()ooy ixxSS n xx?? ? ? ?? ②當(dāng)樣本 n 很大時 ,在置信度為 %， ％ , %的條件下 ，預(yù)測區(qū)間分別為： （概率論中的 3α原則） 38 )39。,39。( 00 yy sysy ?? )239。,239。( 00 yy sysy ?? )339。,339。( 00 yy sysy ?? 【例題 10】采用一元線性回歸分析預(yù)測消費量，通常應(yīng)?。ǎ┙Y(jié)果。（ 2020 真題） A. 相關(guān)系數(shù)檢驗 B. 方差分析 C. 區(qū)間預(yù)測 D. 點預(yù)測 【答案】 C 第五步：預(yù)測結(jié)果分析 第六步：輸出預(yù)測結(jié)果分析 六、彈性系數(shù)分析 （一）概述 優(yōu)點 ：簡單易行，計算方便，計算成本低；需要的數(shù)據(jù)少，應(yīng)用靈活廣泛。 缺點 ： ①分析帶有一定的 局部性 和 片面性 。只 考慮兩個變量間的關(guān)系，忽略了其他相關(guān)變量的影響； ②結(jié)果比較粗糙，很多時候要根據(jù)彈性系數(shù)的變動趨勢對彈性系數(shù)進(jìn)行修正。 ： 收入彈性、價格彈性、能源需求彈性 （一）收入彈性 ： ： 收入彈性 =購買量變化率 /收入變化率 ： 收入彈性一般為 正數(shù) ，也就是收入增加，需求量上升；收入減少，需求量下降。 （二）價格彈性 ： 39 ： 價格彈性 =購買量變化率 /價格變化率 ： 價格彈性一般為負(fù)數(shù)，價格的變動方向與需求量反向變動，價格上升，需求量就會下降；價格下降 ，需求量就會上升。 （三）能源需求彈性 ： ： 能源的國內(nèi)生產(chǎn)總值彈性 =能源消費量變化率 /國內(nèi)生產(chǎn)總值變化率 七、消費系數(shù)法 ： 消費系數(shù)：某種產(chǎn)品在各個行業(yè)（或部門、地區(qū)、人口、群體等）的 單位消費量 。 消費系數(shù) =某部門產(chǎn)品消費量 /該部門的產(chǎn)量 (1)分析產(chǎn)品 x 的 所有消費部門或行業(yè) ，包括現(xiàn)存的和潛在的市場。如果產(chǎn)品涉及的消費部門過多，需要篩選出 主要的消費部門 ； (2)分析確定產(chǎn)品 x 在各部門或行業(yè)的 消費系數(shù) ； (3)確定各部門或行業(yè)的 規(guī)劃產(chǎn)量 ， 預(yù)測各 部門或行業(yè)的 消費需 求量 ； (4)匯總 各部門的消費需求量。 八、簡單移動平均法 ： 簡單移動平均法是以過去某一段時期的 數(shù)據(jù)平均值 作為將來某時期 預(yù)測值 的一種方法。該方法按對過去若干歷史數(shù)據(jù)求算術(shù)平均數(shù)，并把該數(shù)據(jù)作為以后時期的預(yù)測值。 簡單移動平均可以表述為： ????? ?tnti it XnF 111 (2－ 23) 的選擇 n 的選擇是移動平均的難點，不同 n 的選擇對所計算的平均數(shù)有較大影響的。 n 值越小，對 近期觀測值 預(yù)測的作用 越重視 ，預(yù)測值對數(shù)據(jù)變化的 反應(yīng)速度也越快 ，但預(yù)測的 修勻程度較低 ，估計值的 精度也降低 。 n 值越大，預(yù)測值的 修勻程度越高 ，但對數(shù)據(jù)變化的 反映程度較慢 。 n 值的選擇應(yīng)視具體情況來決定，不存在一個確定時期 n 值的規(guī)則。 40 n 一般在 3－ 200之間，要根據(jù)序列長度和預(yù)測目標(biāo)情況來確定。 （ 1）水平型數(shù)據(jù)： n 值的選取較為隨意，如果歷史序列的基本發(fā)展趨勢變化不大， n 值取大一點。 （ 2）具有趨勢性或階躍型特點的數(shù)據(jù)： n 值取較小一些，主要是為了提高預(yù)測值對數(shù)據(jù)變化的反應(yīng)速度，減少預(yù)測誤差。 （ 3）預(yù)測目標(biāo)的趨勢正在不斷發(fā)生變化的數(shù)據(jù) 為了使移動平均值更能反映目前的發(fā)展變化趨勢， n 應(yīng)選小一 點。 【 例題 11】采用簡單移動平均法進(jìn)行市場預(yù)測，應(yīng)注意合理選擇用于計算移動平均值的歷史數(shù)據(jù)數(shù)目（ n）。下列關(guān)于 n 的表述，正確的是（ ）。（ 2020 真題 ） A．預(yù)測目標(biāo)的趨勢不斷變化時， n 值應(yīng)取大一點 B．具有階躍型特點的數(shù)據(jù)， n 值應(yīng)取小一點 C． n 值越小，預(yù)測值的修勻程度越 D． n 值越大，表明近期觀測值作用越大 【答案】 B 主要優(yōu)點：簡單易行，容易掌握。 缺點：只是處理水平型歷史數(shù)據(jù)有效，每計算一次需要最近的 n 個觀測值。 實際經(jīng)濟(jì)生活中歷史數(shù)據(jù)的類型遠(yuǎn)比水平型復(fù)雜，大大限制了 移動平均法的應(yīng)用范圍。 移動平均法只適用于 短期預(yù)測 ，在大多數(shù)情況下只用于以 月度 或 周 為單位的近期預(yù)測。簡單移動平均法的另一個主要用途： 對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理 ，以消除數(shù)據(jù)中的 異常因素 或除去數(shù)據(jù)中的 周期變動成分 。 九、指數(shù)平滑法 （一）基本原理 指數(shù)平滑法是一種加權(quán)移動平均法，選取遞減指數(shù)數(shù)列作為各時期的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)移動平均計算。 （二）分類 ： 41 tt Fx ?? 39。1 系： 聯(lián)系：都能夠提供簡單適時的預(yù)測； 區(qū)別：簡單指數(shù)平滑法對先前預(yù)測結(jié)果的誤差進(jìn)行了修正。 ： 適用于市場觀測呈水平波動