统计预测与决策的概念_南京财经大学狗仔队的日志,人人网,南京财经大学狗仔队的公共主页

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via 黄斌

预测:预测就是根据过去和现在估计未来、预测未来。统计预测属于预测方法研究范畴。

统计预测的三要素实际资料是测得依据，经济理论是预测的基础，数学模型是预测的手段。

试述统计预测的分类:可分为定性预测和定量预测，其中定量预测又可以分为回归预测法和时间序列预测法。时间长短：近期预测，短期预测，中期预测，长期预测是否重复：一次性预测，反复预测

统计预测研究有哪些步骤1确定预测的目的2收集和审核资料3选择预测的模型和方法4分析预测误差，改进预测模型5提出预测报告

影响预测作用大小的因素1预测费用的高低2预测方法的难易程度3预测结果的精确度

德尔菲法的特点反馈性，匿名性，统计性。优点，可以加快预测速度，节约预测费用；获得不同但有价值的观点和意见；适用于长期预测和对新产品的预测。缺点：对于分地区的顾客或产品的预测可能不可靠，责任比较分散，专家意见有时候不完整或不切实际。

什么叫主观概率，什么问题适合采用此方法是人们对根据某几次经验结果做出的主观判断的度量。一般在专家预测时，对于专家最佳预测的实现可能性，应用主观概率加以评定。

应用回归预测时注意的问题确定变量间是否存在相关关系，用定性分析判断现象之间的依存关系，避免回归预测的任意外推，应用合适的数据

影响时间序列的四个因素，试分别说明长期趋势，季节变动，周期变动，不规则变动。

长 期趋势：反映了经济现象在一个较长的时间内的发展方向，它可以在一个相当长的时间内表现表现为一种近似直线的持续向上或向下或平稳的趋势；季节变动：是经 济现象受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期变动；周期变动：也称循环变动，它是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动；不规则变动：又 称随机变动，它是受各种偶然因素所形成的不规则变动。

趋势外推法的基本原理大量社会经济现象的发展主要是渐进的，其发展相对于时间具有一定 的规律性。当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节变动，又能找到一条合适的函数曲线反应这种变化趋势时，就可用时间t为变量， 时序数值y为因变量，建立趋势模型y=f（t）。当有理由相信这种趋势能够延伸到未来，赋予变量t所需要的值，就可以得到相应的时间序列未来值。

一次指数平滑法与一次移动平滑法相比其优点：不需要保留较多历史数据。只需要最近一期的实际观测值和这期的预测误差就可以对未来时期进行预测

一次移动平均法的两个限制因素（历史数据较多，N的大小无法确定）在线性二次移动平均法中也存在，线性二次指数平滑法只利用三个数据和一个α值就可以进行计算

线性二次指数平滑放中包含哪两种方法，各有什么特点：布朗线性指数平滑法适用于对具有线性变化趋势的时间序列进行两次平滑短期预测和霍尔特线性指数平滑法对趋势进行直接平滑预测，可以用不同的参数对原序列进行平滑，具有很大的灵活性。

在什么情况下适合采用二次曲线指数平滑法对于非线性增长的时间序列，，采用二次曲线指数平滑法可能更为有效，它的特点是不但考虑了线性增长的因素，而且也考虑了二次抛物线的增长因素。

初始的加权系数应如何选取：一般情况下，初始权数取为Ø1=Ø2=…=Ø3=1/p，即以简单算术平均数作为初始加权平均权数。有时也可以根据时间序列数据的自相关系数，利用Yule-Walker方程来求.

此题公式不能出来。。自己整理吧。。自适应过滤法的应用步骤有哪些：1确定加权平均的数据个数p;2确定初始权数Ø;p3利用公

4计算预测误差et+1=xt+1—x^t+1;     5应用公式

;    6不断迭代调整直至找到最佳权数

自适应过滤法最适用于哪些类型的数据：对处理具有长期趋势变动性变动或季节性变动的确定型时间序列比较有优势。对于有线性趋势的数据，可以用差分法消除数据的趋势

干预变量有几种：2种，1持续型的干预变量，表示T时刻发生以后，一直有影响。2短暂性的干预变量，表示在某时刻发生，仅对该时刻有影响。

单 变量时间序列干预模型分析的步骤有哪些：1利用干预影响产生前的数据，建立一个单变量的时间序列模型。然后利用此模型进行外推预测，得到预测值，作为不受 干预影响的数值2将实际值减去预测值，得到受干预影响的具体结果，利用这些结果求估干预影响部分的参数3利用排除干预影响后的净化序列，识别和估出一个单 变量的时间序列模型4将2,3的模型结合，求出总的干预分析模型。

什么叫灰色预测？灰色预测分为哪几种类型：是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对在一定范围内变化的与时间有关的灰色过程进行预测。分为四种类型：灰色时间序列预测；畸变预测；系统预测；拓扑预测

进 行灰色预测要经过哪些步骤？为什么要先对数据进行处理：步骤：1构造累加生成列2构造矩阵B和数据向量Yn3计算BTB,(BTB)-1和BTYn4得出 预测模型5残差检验6关联度检验7后验差检验8模型检验后用于预测。为了弱化原始时间序列的随机性，为建立灰色模型提供信息

预测精度的意义：预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生模拟值与历史实际值拟合程度的优劣。对于预测用户来说预测未来的精确度是最重要的，对于研究者，可以利用历史数据一部分建立模型，预测其余的历史数据，一边更直观的研究预测的精确度。

测定预测精度的指标：平均误差，平均绝对误差，平均相对误差，平均相对误差绝对值，预测误差的方差标准差

影响预测误差的因素：1模式或关系的识别错误2模式或关系的不确定性3模式或现象之间关系的变化性

选择预测方法是应考虑哪些因素：精度，成本，方法复杂性，预测环境，预测时期的长短，用户等因素

什么叫预测组合？组合预测的精度如何：是将不同预测方法所得的预测结果组合起来形成一个新的预测结果的方法。预测精度比单个模型更高，组合预测模型将各种不同的类型的单项预测模型兼收并蓄，集中更多经济信息和预测技巧，能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。

决 策的类型：按决策问题所处条件不同，确定型决策，不确定型决策，对抗型决策；按决策问题的性质，程序化决策，非程序化决策；按决策涉及范围，整体决策，局 部决策；按决策过程是否运用数学模型辅助，定性决策，定量决策；按决策目标的数量，单目标决策，多目标决策；按决策的整体结构，单阶段决策，多阶段决策

决策的步骤：1确定决策目标，最重要的一环，没有决策目标就不存在决策2拟定备选方案3方案抉择4方案实施

决策的六个公理：1方案的优劣是可比较和判别的2方案必须具有独立存在的价值3在分析方案时只有不同的结果才需要加以比较4主观概率和方案结果之间不存在联系5效用的等同性6效用的替代性

决策的原则：1可行性原则2经济性原则3合理性原则

损益矩阵的三部分：1可行方案2自然状态及其发生的概率3各种行动方案的可能结果

简 述以期望，以等概率为，最大可能行为标准的决策方法适用场合？：以期望为标准：1概率的出现具有明显的客观性，且比较稳定2决策不是解决一次性问题，而是 解决多次反复的问题3决策的结果不会对决策者带来严重的后果；等概率为标准：各种自然状态出现的概率无法

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