本文關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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via 黃斌

預(yù)測(cè):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)。統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)屬于預(yù)測(cè)方法研究范疇。

統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的三要素實(shí)際資料是測(cè)得依據(jù)，經(jīng)濟(jì)理論是預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)模型是預(yù)測(cè)的手段。

試述統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的分類:可分為定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)，其中定量預(yù)測(cè)又可以分為回歸預(yù)測(cè)法和時(shí)間序列預(yù)測(cè)法。時(shí)間長(zhǎng)短：近期預(yù)測(cè)，短期預(yù)測(cè)，中期預(yù)測(cè)，長(zhǎng)期預(yù)測(cè)是否重復(fù)：一次性預(yù)測(cè)，反復(fù)預(yù)測(cè)

統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)研究有哪些步驟1確定預(yù)測(cè)的目的2收集和審核資料3選擇預(yù)測(cè)的模型和方法4分析預(yù)測(cè)誤差，改進(jìn)預(yù)測(cè)模型5提出預(yù)測(cè)報(bào)告

影響預(yù)測(cè)作用大小的因素1預(yù)測(cè)費(fèi)用的高低2預(yù)測(cè)方法的難易程度3預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度

德?tīng)柗品ǖ奶攸c(diǎn)反饋性，匿名性，統(tǒng)計(jì)性。優(yōu)點(diǎn)，可以加快預(yù)測(cè)速度，節(jié)約預(yù)測(cè)費(fèi)用；獲得不同但有價(jià)值的觀點(diǎn)和意見(jiàn)；適用于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和對(duì)新產(chǎn)品的預(yù)測(cè)。缺點(diǎn)：對(duì)于分地區(qū)的顧客或產(chǎn)品的預(yù)測(cè)可能不可靠，責(zé)任比較分散，專家意見(jiàn)有時(shí)候不完整或不切實(shí)際。

什么叫主觀概率，什么問(wèn)題適合采用此方法是人們對(duì)根據(jù)某幾次經(jīng)驗(yàn)結(jié)果做出的主觀判斷的度量。一般在專家預(yù)測(cè)時(shí)，對(duì)于專家最佳預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)可能性，應(yīng)用主觀概率加以評(píng)定。

應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)時(shí)注意的問(wèn)題確定變量間是否存在相關(guān)關(guān)系，用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系，避免回歸預(yù)測(cè)的任意外推，應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)

影響時(shí)間序列的四個(gè)因素，試分別說(shuō)明長(zhǎng)期趨勢(shì)，季節(jié)變動(dòng)，周期變動(dòng)，不規(guī)則變動(dòng)。

長(zhǎng) 期趨勢(shì)：反映了經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)的發(fā)展方向，它可以在一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)表現(xiàn)為一種近似直線的持續(xù)向上或向下或平穩(wěn)的趨勢(shì)；季節(jié)變動(dòng)：是經(jīng) 濟(jì)現(xiàn)象受季節(jié)變動(dòng)影響所形成的一種長(zhǎng)度和幅度固定的周期變動(dòng)；周期變動(dòng)：也稱循環(huán)變動(dòng)，它是受各種經(jīng)濟(jì)因素影響形成的上下起伏不定的波動(dòng)；不規(guī)則變動(dòng)：又 稱隨機(jī)變動(dòng)，它是受各種偶然因素所形成的不規(guī)則變動(dòng)。

趨勢(shì)外推法的基本原理大量社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展主要是漸進(jìn)的，其發(fā)展相對(duì)于時(shí)間具有一定 的規(guī)律性。當(dāng)預(yù)測(cè)對(duì)象依時(shí)間變化呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢(shì)，并且無(wú)明顯的季節(jié)變動(dòng)，又能找到一條合適的函數(shù)曲線反應(yīng)這種變化趨勢(shì)時(shí)，就可用時(shí)間t為變量， 時(shí)序數(shù)值y為因變量，建立趨勢(shì)模型y=f（t）。當(dāng)有理由相信這種趨勢(shì)能夠延伸到未來(lái)，賦予變量t所需要的值，就可以得到相應(yīng)的時(shí)間序列未來(lái)值。

一次指數(shù)平滑法與一次移動(dòng)平滑法相比其優(yōu)點(diǎn)：不需要保留較多歷史數(shù)據(jù)。只需要最近一期的實(shí)際觀測(cè)值和這期的預(yù)測(cè)誤差就可以對(duì)未來(lái)時(shí)期進(jìn)行預(yù)測(cè)

一次移動(dòng)平均法的兩個(gè)限制因素（歷史數(shù)據(jù)較多，N的大小無(wú)法確定）在線性二次移動(dòng)平均法中也存在，線性二次指數(shù)平滑法只利用三個(gè)數(shù)據(jù)和一個(gè)α值就可以進(jìn)行計(jì)算

線性二次指數(shù)平滑放中包含哪兩種方法，各有什么特點(diǎn)：布朗線性指數(shù)平滑法適用于對(duì)具有線性變化趨勢(shì)的時(shí)間序列進(jìn)行兩次平滑短期預(yù)測(cè)和霍爾特線性指數(shù)平滑法對(duì)趨勢(shì)進(jìn)行直接平滑預(yù)測(cè)，可以用不同的參數(shù)對(duì)原序列進(jìn)行平滑，具有很大的靈活性。

在什么情況下適合采用二次曲線指數(shù)平滑法對(duì)于非線性增長(zhǎng)的時(shí)間序列，，采用二次曲線指數(shù)平滑法可能更為有效，它的特點(diǎn)是不但考慮了線性增長(zhǎng)的因素，而且也考慮了二次拋物線的增長(zhǎng)因素。

初始的加權(quán)系數(shù)應(yīng)如何選取：一般情況下，初始權(quán)數(shù)取為Ø1=Ø2=…=Ø3=1/p，即以簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)作為初始加權(quán)平均權(quán)數(shù)。有時(shí)也可以根據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)系數(shù)，利用Yule-Walker方程來(lái)求.

此題公式不能出來(lái)。。自己整理吧。。自適應(yīng)過(guò)濾法的應(yīng)用步驟有哪些：1確定加權(quán)平均的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)p;2確定初始權(quán)數(shù)Ø;p3利用公

4計(jì)算預(yù)測(cè)誤差et+1=xt+1—x^t+1;     5應(yīng)用公式

;    6不斷迭代調(diào)整直至找到最佳權(quán)數(shù)

自適應(yīng)過(guò)濾法最適用于哪些類型的數(shù)據(jù)：對(duì)處理具有長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)性變動(dòng)或季節(jié)性變動(dòng)的確定型時(shí)間序列比較有優(yōu)勢(shì)。對(duì)于有線性趨勢(shì)的數(shù)據(jù)，可以用差分法消除數(shù)據(jù)的趨勢(shì)

干預(yù)變量有幾種：2種，1持續(xù)型的干預(yù)變量，表示T時(shí)刻發(fā)生以后，一直有影響。2短暫性的干預(yù)變量，表示在某時(shí)刻發(fā)生，僅對(duì)該時(shí)刻有影響。

單 變量時(shí)間序列干預(yù)模型分析的步驟有哪些：1利用干預(yù)影響產(chǎn)生前的數(shù)據(jù)，建立一個(gè)單變量的時(shí)間序列模型。然后利用此模型進(jìn)行外推預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)值，作為不受 干預(yù)影響的數(shù)值2將實(shí)際值減去預(yù)測(cè)值，得到受干預(yù)影響的具體結(jié)果，利用這些結(jié)果求估干預(yù)影響部分的參數(shù)3利用排除干預(yù)影響后的凈化序列，識(shí)別和估出一個(gè)單 變量的時(shí)間序列模型4將2,3的模型結(jié)合，求出總的干預(yù)分析模型。

什么叫灰色預(yù)測(cè)？灰色預(yù)測(cè)分為哪幾種類型：是對(duì)既含有已知信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，就是對(duì)在一定范圍內(nèi)變化的與時(shí)間有關(guān)的灰色過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)。分為四種類型：灰色時(shí)間序列預(yù)測(cè)；畸變預(yù)測(cè)；系統(tǒng)預(yù)測(cè)；拓?fù)漕A(yù)測(cè)

進(jìn) 行灰色預(yù)測(cè)要經(jīng)過(guò)哪些步驟？為什么要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：步驟：1構(gòu)造累加生成列2構(gòu)造矩陣B和數(shù)據(jù)向量Yn3計(jì)算BTB,(BTB)-1和BTYn4得出 預(yù)測(cè)模型5殘差檢驗(yàn)6關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)7后驗(yàn)差檢驗(yàn)8模型檢驗(yàn)后用于預(yù)測(cè)。為了弱化原始時(shí)間序列的隨機(jī)性，為建立灰色模型提供信息

預(yù)測(cè)精度的意義：預(yù)測(cè)模型擬合的好壞程度，即由預(yù)測(cè)模型所產(chǎn)生模擬值與歷史實(shí)際值擬合程度的優(yōu)劣。對(duì)于預(yù)測(cè)用戶來(lái)說(shuō)預(yù)測(cè)未來(lái)的精確度是最重要的，對(duì)于研究者，可以利用歷史數(shù)據(jù)一部分建立模型，預(yù)測(cè)其余的歷史數(shù)據(jù)，一邊更直觀的研究預(yù)測(cè)的精確度。

測(cè)定預(yù)測(cè)精度的指標(biāo)：平均誤差，平均絕對(duì)誤差，平均相對(duì)誤差，平均相對(duì)誤差絕對(duì)值，預(yù)測(cè)誤差的方差標(biāo)準(zhǔn)差

影響預(yù)測(cè)誤差的因素：1模式或關(guān)系的識(shí)別錯(cuò)誤2模式或關(guān)系的不確定性3模式或現(xiàn)象之間關(guān)系的變化性

選擇預(yù)測(cè)方法是應(yīng)考慮哪些因素：精度，成本，方法復(fù)雜性，預(yù)測(cè)環(huán)境，預(yù)測(cè)時(shí)期的長(zhǎng)短，用戶等因素

什么叫預(yù)測(cè)組合？組合預(yù)測(cè)的精度如何：是將不同預(yù)測(cè)方法所得的預(yù)測(cè)結(jié)果組合起來(lái)形成一個(gè)新的預(yù)測(cè)結(jié)果的方法。預(yù)測(cè)精度比單個(gè)模型更高，組合預(yù)測(cè)模型將各種不同的類型的單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型兼收并蓄，集中更多經(jīng)濟(jì)信息和預(yù)測(cè)技巧，能減少預(yù)測(cè)的系統(tǒng)誤差，顯著改進(jìn)預(yù)測(cè)效果。

決 策的類型：按決策問(wèn)題所處條件不同，確定型決策，不確定型決策，對(duì)抗型決策；按決策問(wèn)題的性質(zhì)，程序化決策，非程序化決策；按決策涉及范圍，整體決策，局 部決策；按決策過(guò)程是否運(yùn)用數(shù)學(xué)模型輔助，定性決策，定量決策；按決策目標(biāo)的數(shù)量，單目標(biāo)決策，多目標(biāo)決策；按決策的整體結(jié)構(gòu)，單階段決策，多階段決策

決策的步驟：1確定決策目標(biāo)，最重要的一環(huán)，沒(méi)有決策目標(biāo)就不存在決策2擬定備選方案3方案抉擇4方案實(shí)施

決策的六個(gè)公理：1方案的優(yōu)劣是可比較和判別的2方案必須具有獨(dú)立存在的價(jià)值3在分析方案時(shí)只有不同的結(jié)果才需要加以比較4主觀概率和方案結(jié)果之間不存在聯(lián)系5效用的等同性6效用的替代性

決策的原則：1可行性原則2經(jīng)濟(jì)性原則3合理性原則

損益矩陣的三部分：1可行方案2自然狀態(tài)及其發(fā)生的概率3各種行動(dòng)方案的可能結(jié)果

簡(jiǎn) 述以期望，以等概率為，最大可能行為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法適用場(chǎng)合？：以期望為標(biāo)準(zhǔn)：1概率的出現(xiàn)具有明顯的客觀性，且比較穩(wěn)定2決策不是解決一次性問(wèn)題，而是 解決多次反復(fù)的問(wèn)題3決策的結(jié)果不會(huì)對(duì)決策者帶來(lái)嚴(yán)重的后果；等概率為標(biāo)準(zhǔn)：各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率無(wú)法

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