经济预测与决策课程
《经济预测与决策》课后习题
第一章经济预测的基本原理1.什么叫经济预测?经济预测是一门研究经济发展过程及其变动趋势的学科。
2.经济预测与决策有什么关系?经济计划是为实现经济决策目标而编制的一种经济活动方案，而经济决策的目标又是依据经济预测的结果而确定的。
3.什么叫宏观经济预测?宏观经济预测是指对整个国民经济或一个地区、一个部门的经济发展前景的预测，它以整个社会（或地区、部门）的经济发展的总图景作为考察对象。
4.什么叫微观经济预测?微观经济预测是指对一个企业的经济发展前景或家庭、个人的经济活动的预测，它以单个经济单位的经济活动前景作为考察的对象。
5.什么叫定性经济预测?定性经济预测是对某一经济现象的未来状态所作的一种描述，也就是对未来的经济状态提供可能变动的方向而非数量的大小所作出的预测。
6.什么叫定量经济预测?定量经济预测是运用经济统计的数据资料，根据预测目标中的经济变量之间的关系，建立起预测模型以推导出预测值。
7.预测的基本要素有哪些?信息要素，方法要素，分析要素，判断要素。
第四章判断预测技术1.直接头脑风暴法与质疑头脑风暴法的主要区别是什么?在专家选择上有何异同?直接头脑风暴法是组织专家对所要解决的问题，开会讨论，各持己见地、自由地发表意见，集思广益，提出所要解决问题的具体方案。
质疑头脑风暴法是对已制定的某种计划方案或工作文件，召开专家会议，由专家提出质疑，去掉不合理的或不科学的部分，补充不具体或不全面的部分，使报告或计划趋于完善。
P1-P3=0.11>0故该公司各厂明年投资的总趋势增加。
5.甲的平均销售量=（800+4*700+600）/6=700甲预测的销售量的方差为δ甲2=[（800-600）/6 ]2=1111.11δ甲=33.33乙的平均销售量=（750+4*640+550）/6=643乙预测的销售量的方差为δ乙2=[(750-550)/6]2=1111.11δ乙=33.33丙的平均销售量=（850+4*700+600）/6=708丙预测的销售量的方差为δ=41.67丙推销员的销路预测是(700+643+708)/3=684其预测值的方差为δ2=（δ甲2+δ乙2+δ丙2）/9=439.85δ=20.97故，预测值在439.85-2*20.97至439.85+2*20.97之间的可能性为95.4% 6.柜台A,2Φ[(450-400)/δA]-1=90%)=0.95所以，Φ(50/δA50/δA =1.65=50/1.65=30.30所以，δA由此得，专柜A的预测值的均值为400，标准差为30.30同理，专柜B的预测值的均值为450，标准差为25.51专柜C的预测值的均值为350，标准差为34.72（400+450+250）/3=400δ=17.56故其均值是400，标准差是17.56 总销售量预测值在[400-17.56,400+17.56]之间的可能性为68.3%，在[400-2*17.56,400+2*17.56]之间的可能性为98.4%第五章一元回归预测技术x1=22.7/8=2.84 y1=6030/8=753.75b=(17569-(22.7/8)*6030)/(67.15-(22.7/8)*22.7=167.5490644a=6030/8-167.55*22.7/8=278.3295299y=278.33+167.55xr=(17569-8*2.84*753.75)/√(67.15-8*2.84^2)√(4627700-8*753.75^2)=0.95 若增加广告费支出，有望增加销售额。
经济预测与决策课程设计
经济预测与决策 课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解并掌握经济预测的基本概念、原理和方法。
2. 学生能够了解经济决策的类型、过程及其在实际中的应用。
3. 学生能够掌握并运用数据分析技能，对经济数据进行分析，为预测和决策提供依据。
技能目标：1. 学生能够运用所学经济预测方法，对实际问题进行预测分析，并提出合理的预测结果。
2. 学生能够结合实际案例，设计简单的经济决策模型，并运用到实际问题的解决中。
3. 学生能够通过小组合作，进行数据分析，提高团队协作和沟通能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到经济预测与决策在国家和企业经济发展中的重要性，增强对经济学的兴趣和热爱。
2. 学生在学习过程中，培养批判性思维和问题解决能力，形成积极主动探索知识的良好习惯。
3. 学生能够树立正确的价值观，关注国家经济发展，提高社会责任感和使命感。
课程性质：本课程为高中年级经济学选修课程，旨在通过实际案例分析，使学生掌握经济预测与决策的基本知识和技能。
学生特点：高中年级学生具有一定的逻辑思维能力和数学基础，对实际经济问题充满好奇心，喜欢探索和解决问题。
教学要求：教师应注重理论与实践相结合，引导学生运用所学知识解决实际问题，提高学生的分析、预测和决策能力。
通过小组讨论、案例分析等教学手段，培养学生的团队协作和沟通能力。
在教学过程中，关注学生的情感态度价值观的培养，使学生在掌握知识技能的同时，形成正确的价值观。
二、教学内容1. 经济预测基本概念：介绍预测的定义、作用和类型，结合教材第3章相关内容，分析不同预测方法的适用场景。
教学安排：2课时2. 经济预测方法：讲解趋势预测、季节性预测、周期性预测等常用预测方法，结合教材第4章进行案例分析。
教学安排：4课时3. 经济决策类型与过程：介绍个体决策、集体决策等类型，分析决策过程，结合教材第5章实际案例进行讲解。
教学安排：3课时4. 数据分析方法：讲解描述性统计、概率分布、回归分析等数据分析方法，结合教材第6章进行实际操作。
经济统计预测与决策 课程大纲
《经济统计预测与决策》课程大纲一、课程简介1.1 课程背景经济统计预测与决策是一门旨在帮助学生掌握经济数据处理和分析技能，从而进行经济现象的预测和决策制定的课程。
本课程将涵盖经济统计基础、预测模型、决策分析等内容，旨在培养学生对经济现象的敏锐观察和分析能力。
1.2 课程目标通过学习本课程，学生将能够掌握经济数据的收集、整理、分析和解读技能，具备运用统计方法进行经济预测和决策的基本能力，并且理解统计工具在经济领域中的重要作用。
1.3 课程要求本课程的学习需要较强的数理基础，学生应具备一定的数学、统计学和经济学基础知识。
需要有一定的数据处理和编程能力，熟练运用Excel、Python等工具进行数据分析。
二、课程内容2.1 经济统计基础2.1.1 经济数据的类型和特征2.1.2 统计描述和展示经济数据2.1.3 经济数据的抽样调查方法2.2 经济预测模型2.2.1 经济时间序列分析2.2.2 经济指标的预测模型2.2.3 多元回归分析在经济预测中的应用2.3 决策分析方法2.3.1 决策树模型2.3.2 风险分析与决策2.3.3 经济决策中的不确定性分析三、课程教学安排3.1 授课方式本课程采用理论授课与应用实践相结合的授课模式。
课堂上教师将介绍相关理论知识，并通过案例分析和实际数据操作进行教学。
3.2 课程作业学生需要完成课后作业，包括数据分析和模型建立等内容。
部分作业将涉及实际经济数据的处理和分析。
3.3 课程项目本课程将安排实际项目，学生将运用所学知识对实际经济问题进行分析和决策，提高实际应用能力。
四、学习评估4.1 考核方式课程考核将包括平时表现、作业完成情况、期中考试和期末项目报告。
4.2 成绩评定学生成绩将由平时成绩、考试成绩和项目报告综合评定。
平时成绩占比30%，期中考试成绩占比30%，期末项目报告占比40%。
五、课程反馈与改进5.1 教学反馈学生可以通过课程评价表反馈教学质量，并提出建议和意见。
经济预测与决策
经济预测与决策摘要：本文简单介绍了经济预测与决策的概念、分类、基本步骤，并阐述了经济预测与决策的关系。
一、经济预测1、经济预测的基本概念经济预测就是在一定的经济理论指导下，根据经济发展的历史和现状资料、客观的环境条件以及主观的经验教训，对经济的未来发展预先作出科学的推测。
是与未来有关的旨在减少不确定性对经济活动影响的一种经济分析。
它是对将来经济发展的科学认识活动。
经济预测不是靠经验、凭直觉的预言或猜测，而是以科学的理论和方法、可靠的资料、精密的计算及对客观规律性的认识所作出的分析和判断。
这样的预测是一种分析的程序，它可以重复地连续进行下去。
目的是为未来问题的经济决策服务。
为了提高决策的正确性，需要由预测提供有关未来的情报，使决策者增加对未来的了解，把不确定性或无知程度降到最低限度，并有可能从各种备选方案中作出最优决策。
2、经济预测的分类通常分为三类：（1）、按预测的范围，有国民经济预测、企业经济预测，介乎两者之间的部门经济预测和地区经济预测，还有世界经济预测。
（2）、按预测的时效，有短期预测、长期预测及中期预测。
短期预测和长期预测的划分，因预测对象的性质、预测的要求、各国习惯而有所差别。
两者区别的实质性标志在于预测期内的主要因素、经济结构等是否发生了根本性变化。
中期预测则介乎这两者之间。
（3）、按预测的性质，有质的预测和量的预测。
只要求对预测事物有概括性的了解，描述其变化趋势,判断它出现的可能性或不可能性,就采用质的预测。
从一些经济指标的已知值推算另一些指标的未来值，进而说明达到这些数值的概率，就采用量的预测。
其中，预测的变量数值表现为单一数值，称为点值预测；预测的变量数值有一个幅度,处于上限和下限的区间之内,称为区间预测。
3、经济预测的步骤（1）、收集和分析预测所需要的各种资料；（2）、进行各种预测计算，提出轮廓性的初步的预测;（3）、召开预测评论会议,以便起到集思广益、集体判断的作用；（4）、补充和修正预测，发布正式的预测报告。
经济预测与决策
经济预测与决策1、经济预测：在一定的经济理论指导下，根据经济发展的历史和现状资料、客观的环境条件以及主观的经验教训，对经济的未来预先做出科学的推测。
2、经济预测的分类：1）按照预测结果的属性分为定性经济预测和定量经济预测；2）按照预测的范围分为宏观经济预测和微观经济预测；3）按照预测期限长短分为长期、中期、近期和短期经济预测；4）按照预测的内容分为国民收入分配预测、生产预测和市场预测。
3、经济预测的4个基本原理：惯性原理，类推原理，相关原理，概率推断原理。
4、经济预测的8个基本步骤：确定预测的目标，确定预测因子，收集、整理所需资料，选择经济预测的方法，建立预测模型，利用模型经济预测，分析和评价预测结果，提出预测报告。
5、经济预测准确度的度量：1）预测误差：实际值与预测值之差，即e=-Y Y Λ；2）相对误差：预测误差占实际值的百分比，即Y -100%YYΛ⨯，不受量纲的影响；3）预测的平均误差：n 次预测误差的平均值，即=1(Y -)=niii YMD nΛ∑，无法真正反映预测误差的大小，但可以作为修正预测值的依据；4）预测的平均绝对误差：n 次预测误差的绝对值的平均值，即=1|Y -|=niii YMAD nΛ∑，受量纲的影响；5）预测的平均绝对相对误差：n 次预测的相对误差的绝对值的平均值，即=1Y -1=||100%ni i i iY AARE n Y Λ⨯∑，不受量纲的影响。
6）预测的方差和标准差：即22=11S =(Y -)ni i i Y n Λ∑；7）THEIL不等系数的计算公式μ修正的THEIL不等系数的计算公式*μ，结果越接近于0，预测越准确。
6、头脑风暴法：围绕某一问题召开专家会议，通过共同讨论进行信息交流和相互诱发，激发出专家们创造性思维的连锁反应，产生许多有创造性的设想，从而进行集体判断预测的预测方法。
优点：1）低成本，高效率；2）能获取广泛的信息和创意，考虑较多的因素，通过互相启发，集思广益，在大脑中掀起思考的风暴，可提供较全面的预测方案。
经济预测与决策第四章趋势外推法
2．拟合直线法的原理
这种方法是基于最小二乘法原理，通过对时间序列数据拟 合得出一条直线，使得该直线上的预测值与实际观察值之 间的离差平方和为最小。
3．拟合直线方程法的数学模型
4．加权拟合直线法的数学模型
在拟合直线法中，计算离差平方和时对近期误差和远期误差 赋予的权重是一样的。实际中，近期数据对预测结果的影响 更有意义，也就是说，对于预测精确度而言，近期误差比远 期误差更为重要。因此，在计算离差平方和时，对离差平方 项按照近大远小的原则赋予不同权值，即离差平方项对应的 时间点距离现在越近，其赋权值越大。对加权离差平方和再 按照最小二乘法原理，使离差平方和达到最小，进而求出加 权拟合直线方程。这种方法称为加权拟合直线法。
4.2.2 线性趋势外推预测法的应用举例
【实例4-1】
已知A公司1998~2008年销售利润，详见表4-1。试预测该公 司2009年的销售利润。
【实例4-2】
仍以表4-1对应的数据来说明加权拟合直线方程法的应用。 表4-4给出了各期对应的权值。
【解】 首先，基于表4-1中数据绘制趋势图，如图4-1所示。 从图4-1可知，公司销售利润呈现直线上升趋势。因此采 取线性趋势外推预测法进行预测。 其次，基于表4-1中数据计算线性趋势外推预测法模型的 参数a、b。
4.4 生长曲线预测法 4.4.1 生长曲线预测法基本原理 4.4.2 生长曲线预测法的应用举例
4.5 习题
本章学习目标
4.1 趋势外推预测法概述
4.1.1 趋势外推预测法含义 4.1.2 常用趋势外推预测法简介
4.1.1 趋势外推预测法含义
趋势外推预测法（Trend extra polation）是根据事物过 去和现在的发展趋势推断未来发展趋势的一类方法的总称 。这类方法的基本假设是事物的未来发展趋势系过去和现 在连续发展的结果。
经济预测与决策第十章常用决策方法
作 业 标 准 记 得牢， 驾轻就 熟除烦 恼。20 20年11 月3日星 期二3 时41分 50秒03 :41:50 3 N ove mber 2 0 20
数据详见表10-1。
首先，对表10-1中数据进行归一化处理，处理结果详见表 10-2。 归一化处理公式为：
其次，利用表10-2中数据计算相关系数，计算得到的相关 系数详见表10-3。 相关系数计算公式为：
再次，计算表10-3对应相关系数的特征值及特征向量，结 果详见表10-4。
第四，计算各主成分的贡献率。计算公式如下：
10.4 习 题
本章学习目标
10.1 主成分分析法
10.1.1 主成分分析法的基本原理 10.1.2 主成分方法的应用
10.1.1 主成分分析法的基本原理
主成分分析法（principal components analysis，PCA， 有时也称主分量分析）是利用降低维数的思想将多指标转 化为少数几个综合指标的一种方法。 主成分分析法是一种数学变换的方法, 它把给定的一组相 关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的 变量按照方差依次递减的顺序排列。
1．模型
2．有效性分析
3. 生产活动规模收益分析
4．结论
DEA方法是对多指标投入和多指标产出的相同类型部门，进 行相对有效性综合评价的一种新方法。利用该方法可以判断 出版社是否是DEA有效的。对非DEA有效的出版社来说，可 以通过调整投入以获得同样产出，从而提高经济效益。
树 立 质 量 法 制观念 、提高 全员质 量意识 。20.1 1.320. 11.3Tu esday, N ovem ber 0 3 , 2 020
经济预测与决策教学大纲
理论课教学大纲本课程是经济统计学专业本科生开设的选修课。
学习和掌握经济预测和决策的理论及方法对各级政府经济管理部门的工作者和企业经营管理者来说都是十分必要的。
在该专业本科生四年的学习中，本课程所起的作用是将学生所学的基础与专业基础课和专业课等多门课程的专业知识有机结合综合运用于经济预测与决策的实践，帮助学生树立“管理的关键在于决策，而决策的前提是预测”意识，引导学生学以致用并培养其科学地进行经济预测和决策研究，为社会经济预测和决策服务的能力。
本课程的教学目标在于通过系统学习经济预测与决策的专业知识，使学生熟悉和理解预测与决策的有关概念，掌握经济预测和决策的初级技术和高级技术，能够用所学的预测和决策方法解决实际的问题。
二、教学内容第一章经济预测的基本问题学时：2主要内容：1、经济预测概述2、经济预测的作用3、经济预测的基本原则4、经济预测的分类5、经济预测的程序重点与难点：理解经济预测的基本原则，程序，掌握经济预测的原理和方法。
教学方式：讲授第二章定性预测法学时：2主要内容：1、定性预测概述2、市场调查预测法3、专家评估法——德尔菲预测法4、主观概率法5、交叉影响法重点与难点：理解定性经济预测的基本概念，掌握定性经济预测的几种基本方法。
教学方式：讲授第三章回归分析预测法学时：2主要内容：1、回归分析概述2、一元线性回归预测法3、元线性回归预测法4、虚拟变量回归预测法5、非线性回归预测法重点与难点：了解回归分析方法的背景，掌握一元线性回归和多元线性回归模型的参数估计和假设检验的思想和具体方法，并能用回归模型进行实证预测。
教学方式：讲授第四章时间序列平滑预测法学时：2主要内容：1、时间序列概述2、移动平均法3、指数平滑法4、差分指数平滑法5、自适应过滤法重点与难点：了解时间序列平滑预测方法的背景，掌握各种平滑技术及方法的具体应用，能够使用时间序列平滑预测方法进行具体的预测。
教学方式：讲授第五章趋势曲线模型预测法学时：2主要内容：1、直线模型预测法2、多项式曲线模型预测法3、指数曲线模型预测法4、修正指数曲线模型预测法5、成长曲线预测模型重点与难点：了解趋势曲线模型预测方法的背景，掌握各种趋势曲线模型及这些模型的参数的估计方法，掌握各种趋势曲线模型具体的运用。
经济预测与决策
1.经济预测(1)概念：经济预测确实是以准确的调查统计资料和信息依据，从经济现象的历史、现状和规律性动身，运用科学预测的理论、方式和手腕，对经济现象以后进展前景的测定。
(2）作用：①经济预测是经济决策科学化的前提②经济预测是编制打算，增强打算指导的依据②经济预测是企业增强经营治理，提高经济效益的手腕(3)步骤：①确信预测目标②搜集资料③选择预测方式④实际预测⑤预测结果评判⑥修正预测结果⑦提出预测报告(4)原那么：①连贯性原那么②类推性原那么③相关性原那么④实事求是原那么2．专家会议法的优缺点。
优势：①召开专家会议，专家们能够相互交流、相互启发，通过讨论与辩论，扬长避短，去异求同。
②同时，由于会议有多人参加，占有资料、信息多，考虑因素也较全面，有利于得出较为正确的结论。
③亦能够通过内外信息的交流与反馈，将产生的制造性思维活动集中于战略目标，为重大战略决策提供预测依据。
缺点：①专家会议的要紧缺点是易受心理因素的阻碍。
②个别权威的意见，在专家会议上容易左右其他成员意见；③有些专家由于自尊心，即便个人意见依据不充分，也不肯意当面修正；④有些专家碍于情面，对自己以为是不正确的判定，也不肯意发表意见。
⑤另外，因参加会议的人数有限，代表性不够，阻碍讨论。
3．（1）经济决策的分类。
①按涉及的范围不同，分为宏观经济决策和微观经济决策②按目标的性质不同，分为战略决策和战术决策③按决策者的地位不同，分为高层决策、中层决策和基层决策④按方式不同，分为定性决策和定量决策⑤按问题显现的频率高低，分为程序化决策和非程序化决策⑥按目标多少不同，分为单目标决策和多目标决策⑦按所具有的条件不同，分为确信型决策、非确信型决策和风险型决策（2）经济决策原那么：①信息准全原那么②以后预测原那么③可行性原那么④系统原那么⑤对照选优原那么⑥经济性原那么⑦民主集中原那么⑧跟踪监控原那么4．头脑风暴法组织专家会议法应遵循的原那么是什么？①严格限制问题的范围，明确具体要求，以便集中注意力。
经济统计预测与决策 课程大纲
经济统计预测与决策课程大纲【原创版】目录一、课程简介二、课程目标三、课程内容四、课程教学方式五、课程考核方式六、课程教材及参考书正文一、课程简介经济统计预测与决策课程是一门针对经济学和管理学领域的学生开设的课程，旨在帮助学生了解和掌握经济统计预测与决策的基本理论、方法和应用，培养学生运用经济统计方法和技术进行预测与决策的能力。
二、课程目标通过本课程的学习，学生应达到以下目标：1.掌握经济统计预测与决策的基本理论和方法；2.能够运用经济统计方法对经济现象进行预测与决策分析；3.培养学生运用经济统计方法和技术进行预测与决策的能力。
三、课程内容本课程的主要内容包括：1.经济统计预测与决策的基本概念和原理；2.经济统计预测与决策的方法和技术；3.经济统计预测与决策的应用实例。
具体来说，包括以下模块：1.统计预测概述；2.定量预测方法；3.定性预测方法；4.预测模型的建立与优化；5.决策分析基本方法；6.风险分析与决策；7.经济统计预测与决策应用实例。
四、课程教学方式本课程采用讲授与实践相结合的教学方式，主要包括以下形式：1.课堂讲授：讲解经济统计预测与决策的基本理论、方法和应用；2.案例分析：分析经济统计预测与决策的具体应用实例；3.实践操作：组织学生进行经济统计预测与决策的实际操作练习。
五、课程考核方式本课程的考核方式包括：1.平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等；2.期末成绩：包括期末考试、实践操作考核等。
六、课程教材及参考书1.教材：《经济统计预测与决策教程》；2.参考书：《统计预测与决策实验教程》、《统计预测与决策练习题》。
经济预测与决策第五章
第五章1.一次指数平滑法与一次移动平滑法相比，其优点是什么指数平滑法实际上是从移动算数平滑法演变而来的，优点是不需要保留较多的历史数据，只要有最近一期的实际观测值和这期的预测误差，就可以对未来进行预测。
2.在何种情况下，宜采用线性二次移动平均法或线性二次指数平滑法如果时间序列具有明显的线性变化趋势，则不宜采用一次移动平均法及一次指数平滑法来预测，宜采用二次移动平均法或线性二次指数平滑法来预测。
3.线性二次指数平滑法优于二次移动平均法之处在哪里二次指数平滑是对一次指数平滑值再进行一次平滑，它是用平滑值对时序存在的线性趋势进行修正。
线性二次指数平滑法只利用三个数据值和一个 值就可以计算这种方法可以使过去观察值的权数减少。
4.线性二次指数平滑法包含哪两种方法，各有什么特点布朗单一参数线性指数平滑法其基本原理与线性二次移动平均法相似。
当时间序列有趋势存在时，一次和二次指数平滑都落后于实际值，将一次和二次平滑值之差加在一次平滑值上，则可对趋势进行修正。
布朗单一参数线性指数平滑法，它适用于对具有线性变化趋势的时序进行短期预测。
霍尔特双参数线性指数平滑法其基本原理与布朗线性指数平滑法相似，只是它不用二次指数平滑，而是趋势直线进行平滑。
由于他可以用不同的参数对原序列的趋势进行平滑，因此具有很大的灵活性。
5.在何种情况下，宜采用二次曲线指数平滑法有的时间序列虽然有增加或减少的趋势，但不一定是线性的，可能按二次曲线的形状增加而减少。
对于这种非线性增长的时间序列，从用二次曲线指数平滑法可能要比线性指数平滑法更为有效。
6.温特线性和季节性指数平滑法有什么特点这种方法可以同时修正时间序列数据的季节性和倾向性，因此，它能对于对既有倾向性变通趋势又有季节性变动的时间序列进行预测。
经济预测与决策分析
经济预测与决策分析经济预测与决策分析是指通过对经济数据和趋势的分析，来预测未来经济发展的趋势，并基于这些预测结果做出相应的决策。
这是一个涉及到经济学、统计学、数学等多个学科的综合性工作。
在当今快速变化的经济环境中，经济预测与决策分析的重要性愈发凸显。
首先，经济预测与决策分析对于政府决策具有重要意义。
政府在制定经济政策时，需要了解当前经济形势以及未来的发展趋势，以便制定出更为科学合理的政策。
例如，通过对GDP、CPI等指标的分析，可以预测通货膨胀压力的增加，从而采取相应的货币政策措施，以保持经济的稳定运行。
其次，经济预测与决策分析对于企业经营决策也具有重要意义。
企业需要根据市场需求的变化来调整生产、销售和投资策略，以适应市场的变化。
通过对市场需求、竞争对手、行业趋势等因素的分析，可以预测市场的发展趋势，从而为企业提供决策参考。
例如，通过对消费者购买力、消费习惯等因素的分析，可以预测到某个产品的市场需求将会增加，企业可以相应地增加生产和投资，以获得更大的市场份额。
此外，经济预测与决策分析对于个人投资决策也具有重要意义。
个人投资者需要根据市场的发展趋势来选择投资品种和时间，以获得更好的投资回报。
通过对股市、货币市场、房地产市场等的分析，可以预测市场的涨跌趋势，从而为个人投资者提供决策参考。
例如，通过对某只股票的基本面和技术面的分析，可以预测到该股票未来的涨跌趋势，个人投资者可以相应地进行买入或卖出操作，以获取更好的投资收益。
然而，经济预测与决策分析也存在一定的局限性。
首先，经济预测本身就存在不确定性。
经济发展受到多种因素的影响，包括政策、自然灾害、国际形势等，这些因素的变化都可能导致预测结果的偏差。
其次，经济预测与决策分析需要大量的数据和专业知识支持，对于一般人来说较为困难。
此外，经济预测与决策分析需要对多个因素进行综合考量，需要在时间和资源有限的情况下做出决策，这也给分析带来了一定的难度。
为了提高经济预测与决策分析的准确性和有效性，需要不断完善分析方法和技术。
经济统计预测与决策 课程大纲
经济统计预测与决策课程大纲一、课程简介经济统计预测与决策是一门系统研究经济统计学原理和方法，并应用于经济决策分析的课程。
该课程主要介绍了经济统计学的基本概念、数据收集、数据汇总与处理、指数与指标计算方法、经济预测模型以及决策分析等内容。
通过本课程的学习，学生将能够理解和掌握经济统计学的基本理论和方法，并能够运用这些理论和方法进行经济预测和决策分析。
二、课程目标1.了解经济统计学的基本概念和原理；2.掌握数据收集、数据汇总与处理的方法；3.熟悉指数与指标计算方法；4.掌握经济预测模型的建立与应用；5.能够进行经济决策分析。
三、课程内容及教学安排1.经济统计学基本概念与原理（2学时）a.经济统计学的定义和特点；b.经济统计数据的来源和分类；c.经济统计学的应用领域；d.经济统计学的基本原理。
2.数据收集、数据汇总与处理（4学时）a.各种数据收集方法的比较与选择；b.数据质量评估与数据清洗方法；c.数据汇总与数据处理方法；d.典型数据处理软件的应用。
3.指数与指标计算方法（4学时）a.价格指数的概念与计算方法；b.生产指数的概念与计算方法；c.就业指数的概念与计算方法；d.其他重要经济指标的计算方法。
4.经济预测模型与应用（6学时）a.经济预测的概念与方法；b.时间序列分析方法及其应用；c.回归分析方法及其应用；d.ARIMA模型及其应用。
5.决策分析方法与应用（6学时）a.决策分析的基本概念与决策模型；b.风险分析与决策；c.效益与成本分析；d.敏感性分析与决策。
6.案例分析与实践应用（8学时）a.经济统计数据的案例分析；b.经济预测模型的实践应用；c.决策分析方法的实际应用。
四、教学方法本课程采用理论授课与实践应用相结合的教学方法。
理论授课主要通过教材讲解、课堂讨论等形式进行。
实践应用主要通过课后作业、案例分析和小组项目研究等形式进行。
五、考核方式本课程的考核方式包括平时成绩和期末考试。
平时成绩主要包括课堂表现、课后作业和小组项目研究报告。
经济统计预测与决策 课程大纲
经济统计预测与决策课程大纲一、引言1.课程背景与意义在经济全球化的大背景下，对经济数据的统计分析已成为政府、企业及各类组织制定政策、战略的重要依据。
经济统计预测与决策课程旨在帮助学员掌握经济统计学基本概念、预测与决策方法，以便更好地应对复杂多变的经济环境。
2.课程目标与内容本课程以理论与实践相结合的方式，教授经济统计分析、预测与决策的基本方法和技巧。
课程内容涵盖经济统计学基本概念、预测与决策方法、实证分析与案例研究等方面。
通过本课程的学习，学员将能够独立进行经济统计分析、预测和决策，为政府、企业及各类组织的经济发展提供有力支持。
二、基本概念与方法1.经济统计学基本概念经济统计学是研究经济现象数量规律的一门学科。
其主要内容包括：国民经济核算、宏观经济指标、微观经济指标、统计数据收集与处理等。
2.预测与决策方法预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、因子分析等。
决策方法包括：确定性决策、风险决策、不确定型决策、战略管理等。
三、经济统计分析与预测1.数据收集与处理数据收集是经济统计分析的基础。
学员将学习如何获取可靠的数据来源，并对数据进行清洗、整理和转换，为后续分析做好准备。
2.描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括和总结的过程。
学员将学习如何运用频数、比例、平均数、标准差等统计量对数据进行描述。
3.推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体参数进行估计的方法。
学员将学习抽样分布、置信区间、假设检验等方法。
4.时间序列分析与预测时间序列分析是研究经济时间序列数据规律的方法。
学员将学习自相关、移动平均、指数平滑等时间序列模型，并运用这些模型进行预测。
四、经济决策与管理1.决策理论与方法本部分内容包括：理性决策、有限理性决策、风险偏好等理论，以及优化方法、博弈论等在实际决策中的应用。
2.风险管理与不确定性决策学员将学习如何识别、评估和应对经济风险，以及在面临不确定性时作出明智的决策。
3.战略管理与竞争力分析本部分内容涵盖企业战略管理、竞争力分析、市场定位等方面的方法与技巧。
《预测与决策》课程教学大纲
《预测与决策》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：09020070课程中文名称：预测与决策课程英文名称：forecasting and decision课程性质：学科基础理论必修课考核方式：考试开课专业：电子商务、工商管理、公共事业管理开课学期：5总学时：48（其中理论40学时，上机8学时）总学分：3二、课程目的和任务预测与决策理论和方法是一门学科基础理论必修课，通过预测与决策理论和方法课程的学习，培养学生对预测和决策有明确的基本概念，有必要的基本知识、基本理论和基本技能，有比较熟练的计算能力，有一定的分析问题能力和决策选择能力。
三、教学基本要求（含素质教育与创新能力培养的要求）1、对预测与决策的基本概念和基本分析方法有明确的认识。
2、对预测与决策的一般原理和基本原则有明确的认识和掌握。
3、对预测与决策的基本步骤和一般过程能够重点掌握。
4、能熟练掌握回归预测技术、时间序列预测技术，并能对实际经济问题进行预测。
5、对技术预测和经济预测有关基本原理有明确的认识，并熟练掌握两种进行技术预测和经济预测方法。
6、能熟练掌握确定型、不确定型和风险型三种类型决策方法。
7、对先进的预测和决策方法有初步认识和了解。
8、培养学生树立决策意识、观点，培养决策选择的能力。
四、教学内容与学时分配第一章预测概述(6学时)预测的概念，预测与决策、规划的关系，预测的一般原理和基本原则，预测的内容和作用，预测的分类及常用预测方法，预测的基本步骤。
第二章预测数据的收集与处理技术（6学时）市场调查的意义及类型，市场调查的程序，市场调查的方案和方法，抽样调查，市场调查的误差分析及样本大小的确定，市场调查的数据处理技术。
第三章回归预测技术（12学时）一元线性回归预测法，多元线性回归预测，非线性回归模型、弹性分析。
第四章自适应的回归预测技术（自阅）第五章时间序列预测技术（10学时）移动平均法，指数平滑法，趋势分析与时间回归，成长曲线预测模型，季节周期预测法，B-J模型简介。
经济预测与决策教务
经济预测与决策填空题：1. 经济预测与决策作为一门 方法论 性质的社会科学它与哲学、政治经济学、统计学、计量经济学和数学有着密切的联系。
2. 经济决策按涉及的范围不同分为 宏观 经济决策和微观经济决策。
3. 经济决策按问题是否重复出现，分为程序化决策和 决策。
4. 经济预测按方法的 性质 不同，可分为定性经济预测和定量经济预测。
5. 专家评估法的步骤包括准备阶段、 征询 阶段、数据处理阶段。
6. 数学的发展为经济预测和决策提供了有效的 定量 分析方法，促进了预测和决策的数学化、模型化和计算机化。
7. 经济决策按决策者的地位不同，分为 决策、中层决策和 决策。
8. 从资料中筛选与预测项目有密切关系的资料，其筛选搜集的标准有三个，一是直接有关性，二是 可靠性 、三是最新性。
9. 德尔菲法是美国兰德公司在20世纪40年代末发展起来的，后来成为在世界得到广泛采用的一种 定性 预测方法。
10. 赫威斯决策准则又称 决策准则，它是介于悲观决策与乐观决策之间的一种决策准则。
11. 数理统计学的发展将为经济预测与决策提供了科学的 分析方法。
12. 经济决策按目标的性质和行动时间长短不同分为 决策和战略决策。
13. 德尔菲（Delphi）法也称为 专家 评估法。
14. 一元线性回归预测是指具有线性关系的变量，配合线性回归模型，根据自变量变动来预测 的平均发展趋势的方法。
15. 时间序列是由长期趋势、季节变动、循环变动和 这四类因素组成。
16. 马克思主义 关于实践可以认识世界的观点，为经济预测与决策成为科学奠定了理论基础。
17. 经济决策按方法不同，分为定性决策和 决策。
18. 经济决策按所处的条件不同，分为 决策和非确定性决策以及风险型决策。
19. 经济预测按 可分为长期经济预测、中期经济预测、短期经济预测和近期预测。
20. 要优选方案，首先要对方案进行分析评价，这是涉及 成败的关键。
21. 移动平均法是根据 序列资料，逐项推移，依次计算包含一定项数的序列平均数，以反映长期趋势的方法。
经济预测与决策方法 (5)
五、评价和选择方案
评价方案的标准： • 方案能否保证实现目标； • 局部服从全局； • 讲究效益，趋利避害； • 协调与可分为确定型决策和非确定型决策。 1. 确定型决策：决策时所需的各种信息是在完全确定掌握的条
件下作出的一种决策，决策的每个方案都只有一个确定的结 果，便于方案的排优和选择。 2. 非确定型决策又分为两类 （1）随机型的非确定型决策，其特征是决策对象面临的自然状 态可能会出现多种。当这些状态出现的可能性大小（概率） 未知或者无法估计时，称其为纯不确定型决策；当自然状态 出现的概率已知或可以估计时，称其为风险型决策。
2. 特点 （1）决策是一个过程； （2）决策是既有分工又有协作的群体共同努力所完成的； （3）决策是多种要素构成的综合统一体。
二、经济决策的概念
1. 经济决策是以社会主义经济理论为基础，以过去和现在的 各种信息为依据，运用一定的方法和工具，为使研究对象 能符合人们的意愿运行，在定性分析和定量分析的基础上， 对研究对象的运行方向和程度作出决定，并且在这一决定 实施过程中通过反馈不断加以调整的过程。
五、按照决策问题结构与程序可分为程序化决策和非程序 化决策。
二、确定目标
1. 目标明确，一是指概念含义要明确，防止含糊其辞、模棱 两可；二是指时间要明确；三是指约束条件要明确。
2. 目标具体化方法：解释、分解和量化。 3. 确定目标要注意协调性。 4. 确定目标要注意可行性和合理性。
三、收集信息
信息：历史、现状、预测信息。
四、设计方案
1. 设计方案就是寻实现决策目标的手段。 2. 步骤： （1）轮廓设想； （2）细部设计。 3. 内容: （1）本方案的各个构成要素（人、财、物、时间、信息等） （2）明确各要素的关系； （3）提出本方案的实施条件，并对可能产生的结果作出初步
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经济预测与决策
第三章 回归分析预测法
本章学习目的与要求
通过本章的学习，了解回 归分析预测法的概念；掌握 回归分析中各系数的计算方 法及回归预测方法。
本章学习重点和难点
重点是一元线性回归预 测法。
难点是区间估计。
本章内容提示
第一节 回归分析概述 一、回归的定义 二、回归模型的分类 第二节 一元线性回归预测法 一、一元线性回归模型 二、最小二乘估计 三、拟合优度的度量 四、相关系数检验法 五、最小二乘估计式的标准误差 六、回归预测
一、一元线性回归模型
若用X代表自变量，Y代表因变量。则给 定一个自变量的值Xi时，对于一元线性 回归模型就有一个因变量的总体平均值 E(Yi)与它对应，其函数关系可写成 E(Yi)=f(Xi)，它表明Y的总体平均值是随 着X的变化而变化的。该函数亦称为总体 回归函数。
一元线性回归模型的基本形式为：
三、拟合优度的度量
1．拟合优度 2．可决系数
1．拟合优度
拟合优度是指样本回归直线对观测数据 拟合的优劣程度。
如果全部观测值都在回归直线上，我们 就获得“完全的”拟合，但这是罕见的 情况，通常都存在一些正ei或负ei。我们 所希望的就是围绕回归直线的剩余尽可 能的小。
2．可决系数
拟合优度通常用可决系数来度量。可决 系数是样本回归直线对数据拟合程度的 综合度量。在双变量的情况下，通常用r2 表示可决系数。
E(Yi)=β0+1Xi
（3-1）
或 Yi=E (Yi)+ui=β0+1Xi+ui （3-2）
其中β0、1是未知而固定的参数，称为回 归系数，ui称为随机扰动项。
在回归分析中，我们要根据Y和X的观测
值来估计未知的β0和1的值，进而建立回 归模型。
回归模型
通常我们是通过Y和X的样本观测值建立样本 回归函数来估计参数的。
回归
自变量与因变量之间的因果关系可以通 过函数形式来表现，用数学模型来体现 两者之间的数量关系。自变量的值是确 定的，而因变量的值是随机的。 回归函数中，确定的自变量值所对应的 是随机的因变量值的总体平均值。
二、回归模型的分类
1.按模型中自变量的多少，分为一元回归 模型和多元回归模型。 一元回归模型是指只包含一个自变量的 回归模型； 多元回归模型是指包含两个或两个以上 自变量的回归模型。
e i2 (Y i ˆ0 ˆ1 X i)2
双变量线性回归模型的最小二乘估计
由最小二乘准则：ei2min 有：
e
2 i
ˆ 0
(Yi
ˆ 0 ˆ1Xi )2 ˆ 0
0
e
2 i
ˆ1
(Yi
ˆ 0 ˆ1Xi )2 ˆ1
0
2(Yi ˆ0ˆ1Xi)0 2(Yi ˆ0ˆ1Xi)Xi 0
ei 0 eiXi 0
回归模型
回归分析就是要根据样本回归函数来估计总体 回归函数。 在这里需要解决的问题主要有两个： 其一是估计参数; 其二是“接近”的程度有多大。
二、最小二乘估计
建立样本回归函数的方法有许多，其中 最流行的是最小二乘法（OLS）。 1.最小二乘准则 2.最小二乘估计式
1.最小二乘准则
．当给定样本X和Y的N对观测值时，我 们希望据此建立的样本回归函数值应尽 可能接近观测值Yi，使其样本剩余的平 方和尽可能地小，即ei2min。这一准 则就是最小二乘准则。
3.按模型中方程数目的多少
分为单一方程模型和联立方程模型。 单一方程模型是指只包含一个方程的回 归模型；联立方程模型是指包含两个或 两个以上方程的回归模型。 单一方程的一元线性回归分析是其它回 归分析的基础，本章将主要介绍一元线 性回归预测法。
第二节 一元线性回归预测法
一元线性回归预测法是根据一元线性回 归模型中单一自变量的变动来预测因变 量平均发展趋势的方法。
1.按模型中自变量的多少
分为一元回归模型和多元回归模型。 一元回归模型是指只包含一个自变量的 回归模型； 多元回归模型是指包含两个或两个以上 自变量的回归模型。
2.按模型中自变量与因变量之 间是否线性
分为线性回归模型和非线性回归模型。 线性回归模型是指自变量与因变量之间 呈线性关系； 非线性回归模型是指自变量与因变量之 间呈非线性关系。
可决系数
可决系数的计算步骤如下： 17页 r2=（TSS-RSS）/TSS=1-RSS/TSS
一元线性回归样本函数17页(3-3)
Y ˆi ˆ0 ˆ1X i 式,中 Y ˆi为 E（ Y i）的估计
ˆ0为 0的估计式 ˆ1为 1的估计式。
回归模型
对于样本中每一个与Xi相对的观测值Yi与由样 本回归函数得到的估计值有一随机偏差，这个 偏差称为样本剩余，记为ei。
样本回归函数
Y i Y ˆi e i ˆ0 ˆ1 X i e i
双变量线性回归模型的最小二乘估计式
ˆ 1
NXiYi XiYi NXi2 (Xi)2
ˆ0 N Yi ˆ1N Xi
(3-5) (3-6)
双变量线性回归模型的最小二乘估计式
ˆ 1
(Xi X)Y (i Y) (Xi X)2
ˆ0 Yˆ1X
(3-7) (3-8)
最小二乘估计式
ˆ 1
xi yi
x
2 i
ˆ0 Y ˆ1X
ห้องสมุดไป่ตู้
图3-1
Y Yi
.
.e
.
.
.
0
Xi
X
2.最小二乘估计式
根据最小二乘准则建立样本回归函数的 过程为最小二乘估计，简记OLS估计。 由此得到的估计值得计算式称为最小二 乘估计式。
双变量线性回归模型的最小二乘估计
Y ˆi ˆ0 ˆ1Xi Yi Y ˆi ei e i Y i Y ˆi Y i ˆ0 ˆ1 X i
第三章 回归分析预测法
回归分析预测法就是从各种经济现象之 间的相互关系出发，通过对与预测对象 有联系的现象的变动趋势的回归分析， 推算出预测对象未来状态数量表现的一 种预测方法。
第一节 回归分析概述
一、回归的定义 二、回归模型的分类
一、回归的定义
回归是研究自变量与因变量之间的关系形式的 分析方法，其目的在于根据已知自变量值来估 计因变量的总体平均值。 在研究某一社会经济现象的发展变化规律时， 经过分析可以找到影响这一现象变化的原因。 在回归分析中，把某一现象称为因变量，它是 预测的对象，把引起这一现象变化的因素称为 自变量，它是引起这一现象变化的原因。而因 变量则反映了自变量变化的结果。