《统计预测与决策》课程教学大纲
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。
《预测与决策》课程教学大纲
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《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。
《统计预测与决策》讲课资料
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前言参考书目第一章统计预测概述第二章定性预测法第三章回归预测法第四章时间序列分解法和趋势外推法 4.2 趋势外推法第十三章统计决策概述第十四章风险型决策方法第十六章不确定型决策方法 13.3 决策的公理和原则一.决策的公理定义:是指所有理智健全的决策者都能接受或承认的基本原理,它们是许多决策者长期决策实践经验的总结.两个基本点: 1、决策者通常对自然状态出现的可能性有一个大致的估计,即存在着“主观概率”; 2、决策者对于每一行动方案的结果根据自己的兴趣、爱好等价值标准有自己的评价,即行动方案的“效用”. 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.二. 决策的原则 1、可行性原则;2、经济性原则;3、合理性原则回本章目录本章小结1、决策是对未来行动作出决定;具有三个特征、四个要素. 2、决策可从不同的角度进行分类. 3、一个完整的决策包括四个过程.4、决策的六个基本公理和决策时应遵守的三条原则.作业:第270页:1、2、3 回总目录 14.1 风险型决策的基本问题 14.2 不同标准的决策方法 14.3 决策树 14.4 风险决策的敏感性分析 14.5 完全信息价值 14.6 效用概率决策方法 14.7 连续型变量的风险型决策方法 14.8 马尔科夫决策方法小结 14.1 风险型决策的基本问题不确定型决策举例:有一工程,下月开工后如果天气好,可按期完工获利140万元,若开工后天气不好,则损失120万元. 若不开工,则无论天气如何都将窝工损失20万元. 自然状态发生的概率已知自然状态发生的概率完全未知完全不确定型决策风险型决策贝叶斯决策一. 概念所谓的风险型决策,是指根据预测各种事件可能发生的先验概率,然后再采用期望效果最好的方案作为最优方案.先验概率:根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值. 简言之,原始的概率就称为先验概率. 二. 损益矩阵有三部分组成: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. 11.1 预测精度的测定一. 预测精度的测定 1、预测精度的一般含义预测精度:预测模型拟合的好坏程度,即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣.如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。
《统计预测和决策》教学课件上海财...

《统计预测和决策》教学课件(上海财经大学统计系)《统计预测和决策》(第二版)教学课件(PowerPoint)制作人:徐国祥吴泽智参与人:马俊玲谷雨于颖黄逸峰上海财经大学目录 1 统计预测概述 1.1 统计预测的概念和作用一、统计预测的概念概念: 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,即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测,并计算概率置信区间。
二、统计预测、经济预测的联系和区别两者的主要联系是:它们都以经济现象的数值作为其研究的对象;它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、管理决策、制定政策和检查政策等提供信息;统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
从研究的角度看,统计预测和经济预测都以经济现象的数值作为其研究对象,但着眼点不同。
前者属于方法论研究,其研究的结果表现为预测方法的完善程度;后者则是对实际经济现象进行预测,是一种实质性预测,其结果表现为对某种经济现象的未来发展做出判断。
从研究的领域来看,经济预测是研究经济领域中的问题,而统计预测则被广泛地应用于人类活动的各个领域。
三、统计预测的作用 1.2 统计预测方法的分类和选择统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量预测方法两类,其中定量预测法又可大致分为回归预测法和时间序列预测法; 按预测时间长短分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测; 按预测是否重复分为一次性预测和反复预测。
选择统计预测方法时,主要考虑下列三个问题:在统计预测中的定量预测要使用模型外推法,使用这种方法有以下两条重要的原则: 2 定性预测法 2.1 定性预测概述2.2 德尔菲法 2.3 主观概率法2.4 定性预测的其他方法 2.5 情景预测法 2.1 定性预测概述一、定性预测的概念和特点定性预测的概念:是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌握的历史资料和直观材料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物的未来发展做出性质和程度上的判断,然后,再通过一定形式综合各方面的的意见,作为预测未来的主要依据。
《统计预测与决策》课程教学大纲
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《统计预测与决策》课程教学大纲(2002年制定 2004年修订)课程编号:060070英文名:Methods of Forecasting and Decision课程类别:专业主干课前置课:统计学、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学、经济时间序列分析后置课:学分:3学分课时:54课时主讲教师:白先春选定教材:徐国祥,统计预测与决策,上海:上海财经大学出版社,1998年6月课程概述:在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中,在许多情况下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策,这就必须在不完全观察资料的基础上,对所关心的指标做出可靠的估计,以便作出合适的决策. 本课程首先介绍定性预测法,具体包括德尔菲法、主观概率法、情景预测法以及定性预测的其他方法;其次介绍回归预测法,包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回归预测法;再次介绍时间序列预测法,包括趋势外推法、时间序列平滑预测法等等;最后介绍各种决策方法,具体包括风险性决策方法(包括贝叶斯决策方法)、不确定性决策方法和多目标决策方法.教学目的:通过本课程的学习,要求学生:(1)掌握各种预测与决策方法的特点、应用条件、适用场合,并能将具体的预测与决策方法应用到市场经济实践中去;(2)能应用现代化软件实现对研究对象进行预测与决策过程的复杂运算,具体包括SPSS、TSP 和EXCEL等软件的应用;(3)了解统计预测与决策学科发展的前沿.通过本课程的教学,培养学生的实际动手能力,对大型社会调查的数据汇总、分组、整理能力,对基础资料综合定量分析、研究能力.教学方法:本课程拟采用下述步骤进行教学:步骤1 以教师课堂讲授为主:教师课前对讲授内容进行精心准备,充分利用多媒体等现代化教学手段,并辅之以大量的实例,将统计预测与决策的基本概念、原理、方法讲清、讲透,特别是关于各种方法的特点、应用条件、适用场合及其必要的评价;步骤2 以学生课下练习为主:每讲完一种方法,都布置一定量的练习供学生课下作业. 通过练习,使学生确实掌握所学的各种统计预测与决策方法,同时也便于教师发现教学中的不足;步骤3 以课外辅导为主:在每一个教学周都安排一固定时段,针对学生在课堂学习及课外作业中遇到的问题,进行答疑解惑.步骤4 以实践锻炼为主:将所学的各种统计预测与决策方法运用到市场经济实践中,以激发学生学习本门课程的兴趣,同时,培养他们实际动手能力.各章教学要求及教学要点第一章统计预测概述课时分配:4课时教学要求:本章主要介绍了统计预测的基本概念、作用、原则和步骤. 通过本章的学习,要求学生掌握预测的基本概念、作用,以及预测方法的选择原则,明确一个完整的统计预测所包含的一般步骤.教学内容:第一节统计预测的概念和作用一、统计预测的概念根据过去和现在估计未来,预测未来。
经济统计预测与决策 课程大纲
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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》。
《统计预测与决策》课程教学大纲
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《统计预测与决策》课程教学大纲(2002年制定 2004年修订)课程编号:060070英文名:Methods of Forecasting and Decision课程类别:专业主干课前置课:统计学、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学、经济时间序列分析后置课:学分:3学分课时:54课时主讲教师:白先春选定教材:徐国祥,统计预测与决策,上海:上海财经大学出版社,1998年6月课程概述:在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中,在许多情况下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策,这就必须在不完全观察资料的基础上,对所关心的指标做出可靠的估计,以便作出合适的决策. 本课程首先介绍定性预测法,具体包括德尔菲法、主观概率法、情景预测法以及定性预测的其他方法;其次介绍回归预测法,包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回归预测法;再次介绍时间序列预测法,包括趋势外推法、时间序列平滑预测法等等;最后介绍各种决策方法,具体包括风险性决策方法(包括贝叶斯决策方法)、不确定性决策方法和多目标决策方法.教学目的:通过本课程的学习,要求学生:(1)掌握各种预测与决策方法的特点、应用条件、适用场合,并能将具体的预测与决策方法应用到市场经济实践中去;(2)能应用现代化软件实现对研究对象进行预测与决策过程的复杂运算,具体包括SPSS、TSP 和EXCEL等软件的应用;(3)了解统计预测与决策学科发展的前沿.通过本课程的教学,培养学生的实际动手能力,对大型社会调查的数据汇总、分组、整理能力,对基础资料综合定量分析、研究能力.教学方法:本课程拟采用下述步骤进行教学:步骤1 以教师课堂讲授为主:教师课前对讲授内容进行精心准备,充分利用多媒体等现代化教学手段,并辅之以大量的实例,将统计预测与决策的基本概念、原理、方法讲清、讲透,特别是关于各种方法的特点、应用条件、适用场合及其必要的评价;步骤2 以学生课下练习为主:每讲完一种方法,都布置一定量的练习供学生课下作业. 通过练习,使学生确实掌握所学的各种统计预测与决策方法,同时也便于教师发现教学中的不足;步骤3 以课外辅导为主:在每一个教学周都安排一固定时段,针对学生在课堂学习及课外作业中遇到的问题,进行答疑解惑.步骤4 以实践锻炼为主:将所学的各种统计预测与决策方法运用到市场经济实践中,以激发学生学习本门课程的兴趣,同时,培养他们实际动手能力.各章教学要求及教学要点第一章统计预测概述课时分配:4课时教学要求:本章主要介绍了统计预测的基本概念、作用、原则和步骤. 通过本章的学习,要求学生掌握预测的基本概念、作用,以及预测方法的选择原则,明确一个完整的统计预测所包含的一般步骤.教学内容:第一节统计预测的概念和作用一、统计预测的概念根据过去和现在估计未来,预测未来。
统计决策与预测教学大纲
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《统计预测与决策》课程教学大纲课程代码:090542040课程英文名称:Statistical Forecasting and Decision Making课程总学时:48讲课:48实验:0上机:0适用专业:应用统计学大纲编写(修订)时间:2017.6一、大纲使用说明(一)课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业课,通过本课程的学习,可以使学生掌握统计学预测及决策的求解原理和方法技巧;通过原理介绍、算法讲解、案例分析等,使学生建立起利用统计学的基本方法进行预测及决策的能力;使学生初步掌握将实际问题抽象成统计模型并进行模拟、决策方案和预测结果的方法,提高学生解决实际问题的能力;通过运用统计学软件^NPSS、SAS 等)"使学生具备能用计算机软件对各类预测方法及决策模型进行求解和对求解结果进行简单分析的能力。
(二)知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识:要求学生掌握预测及决策思想及课程中各基本模型的基本概念及基本原理;定性预测、回归预测及灰色预测等基本模型的功能特点以及不确定性决策、多目标决策的求解方法。
2.基本能力:培养学生逻辑推理能力和抽象思维能力;根据实际问题抽象出适当的决策模型的能力;运用预测与决策思想和方法分析、解决实际问题的能力和创新思维与应用能力。
3.基本技能:使学生获得预测与决策的基本运算技能;运用计算机软件求解基本模型和分析结果的技能。
(三)实施说明1.本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定及全国通用《统计预测与决策教学大纲》并根据我校实际情况进行编写的;2.教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时,课时分配表仅供参考;3.教师在授课过程中对内容不相关的部分可以自行安排讲授顺序;4.本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学和实际问题的分析解决相结合的多种手段开展教学。
《统计预测与决策》课程教学大纲.doc
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《统计预测与决策》课程教学大纲Statistical Forecasting and Decision Making课程代码:课程性质:专业方向理论课/选修适用专业:统计开课学期:7总学时数:56总学分数:3.5编写年月:2007. 5修订年月:2007. 7执笔:邹辉一、课程的性质和目的本课程教学目的在于向学生系统阐述有关统计预测与决策方面的基本知识和一般原理,使学生对统计预测和决策的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握。
同时,更为重要的是,通过阐述国内外统计预测和决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用,加深学生对本课程内容的理解和认识,提高学生综合运用统计预测和决策方法以解决现实问题的能力。
二、课程教学内容及学时分配第一章统计预测概述(4学时)本章内容:统计预测的概念和作用,统计预测方法的分类和选择,理解统计预测的步骤本章要求:了解统计预测的概念和作用,统计预测方法的分类和选择,理解统计预测的步骤第二章定性预测法(4学时)本章内容:定性预测概念,定性预测特点,定性预测和定量预测的关系,定性预测的集中主要方法。
本章要求:了解定性预测概念,定性预测特点,定性预测和定量预测的关系,理解定性预测的集中七种主要方法。
第三章回归预测法(6学时)本章内容:一元线性回归预测法,多元线性回归预测法,非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。
本章要求:了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。
理解一元线性回归预测法是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时,运用合适的参数估计方法,求出一元线性回归模型,然后根据自变量与因变量之间的关系,预测因变量的趋势;理解多元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。
多元回归与医院回归类似,可以用最小二乘法估计模型参数,也需对模型及模型参数进行统计检验。
第四章时间序列的分解法和趋势外推法(6学时)本章内容:时间序列的分解,时间序列分解模型,趋势外推法。
《统计预测与决策》实验教学大纲.doc
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《统计学》实验教学大纲一、课程代码二、课程名称:统计学Statistics三、课程管理院(系):统计学院教研室:国民经济统计教研室四、关于本教学大纲的说明1、用专业(层次):统计及经济类本科2、学时与总学分:63、实验项目数:34、制订本教学大纲的依据统计学是统计与经济类专业学习中一个非常重要的内容,其方法较多且复杂,在实际运用中计算量很大,因此,开设实验上机课更有助于同学们掌握统计方法,提高实际操作能力。
5、先行课程:EXCEL软件6、后续课程:统计预测与决策、时间序列分析、实用回归等。
五、本课程的性质、教学目的与要求统计学是统计与经济类专业的必修课程,本实验课为其辅助教学内容,因此,其教学目的与要求是掌握对理论教学环节中涉及到的部分方法运用有关软件进行实现的方法,同时完成上机实验题目。
六、教学内容及学时分配实验一:Excel基本操作实验目的:掌握EXCEL的统计功能实验内容:1、复习有关EXCEL的统计功能2、利用EXCEL绘制直方图、条形图等实验二:统计制图实验目的:掌握用EXCEL绘制统计图实验内容:1、复习介绍有关EXCEL作图功能2、利用EXCEL绘制直方图、条形图等实验三:季节变动时间序列的分解分析实验目的:掌握用EXCEL进行时间序列的分解分析实验内容:1、熟悉EXCEL的函数功能2、能利用EXCEL练习移动平均法测定长期趋势3、能利用EXCEL求季节指数实验四:利用Excel绘制散点图,分析相关系数实验目的:掌握用EXCEL绘制散点图,计算相关系数实验内容:1、散点图的绘制2、相关系数的计算实验五:线性回归分析实验目的:掌握用EXCEL进行线性回归分析实验内容:1、回归方程的求解2、能对结果进行解释序号实验项目名称(或实践环节基本内容实验项目类型开设性质实践(实验)环节时间安排演示验证综合设计必修选修开放课内课外安排及说明1Excel基本操作/ 2统计制图A/3季节变动时间序列的分解分析A/A/A/24利用Excel绘制散点图,分析相关系数A/A/A/25线性回归分析A/A/2合计6八、考核方式与成绩评定标准考核方式:上机操作参考书目:1、使用Excel 进行数据分析[美]Michadel R. Middleton中国水利水电出版社2、E xcel统计与数量方法应用倪安顺清华大学出版社。
经济统计预测与决策 课程大纲
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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
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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。
统计决策与预测课程设计
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统计决策与预测课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解统计决策与预测的基本概念,掌握其原理和方法。
2. 学生能够运用所学知识,对实际问题进行数据收集、处理和分析。
3. 学生能掌握常用的统计预测模型,并了解其适用范围。
技能目标:1. 学生具备运用统计软件进行数据处理和分析的能力,能够独立完成相关实验操作。
2. 学生能够运用统计决策与预测方法解决实际问题,提高解决问题的能力。
3. 学生能够通过小组合作,进行有效沟通,共同完成项目任务。
情感态度价值观目标:1. 学生培养对数据的敏感性和好奇心,提高对统计学科的兴趣。
2. 学生认识到统计决策与预测在生活中的重要性,增强社会责任感和应用意识。
3. 学生在合作学习过程中,培养团队协作精神和尊重他人意见的品质。
课程性质:本课程为高中年级的统计与概率模块,旨在让学生掌握统计决策与预测的基本知识和方法,提高数据处理和分析能力。
学生特点:高中年级的学生具备一定的数学基础,思维活跃,对新鲜事物充满好奇心,但需引导他们将理论知识与实际应用相结合。
教学要求:结合学生特点,注重启发式教学,引导学生主动探究,提高实践操作能力。
通过小组合作,培养学生团队协作精神和沟通能力,使他们在实践中体会统计决策与预测的价值。
教学过程中,注重分解课程目标,确保学生能够达到预期的学习成果。
二、教学内容1. 统计决策与预测的基本概念:包括概率论基础知识、随机变量、期望与方差等。
2. 数据收集与处理:教学如何进行数据收集、整理、描述和分析,涵盖频数分布、图表绘制等方法。
3. 统计预测方法:介绍常用的统计预测模型,如线性回归、时间序列分析、指数平滑等,并说明其适用范围。
4. 统计软件应用:学习使用Excel、SPSS等统计软件进行数据处理和分析,掌握软件操作技巧。
5. 实际案例分析与讨论:结合实际问题,运用所学知识进行案例分析和预测,提高学生的实际操作能力。
教学大纲安排:第一周:概率论基础知识,随机变量,期望与方差第二周:数据收集与处理,频数分布,图表绘制第三周:统计预测方法(一),线性回归第四周:统计预测方法(二),时间序列分析,指数平滑第五周:统计软件应用,Excel和SPSS操作技巧第六周:实际案例分析,小组讨论,报告撰写教学内容关联教材章节:第一章:概率论与数理统计基本概念第二章:数据的收集与整理第三章:概率与统计推断第四章:统计预测方法第五章:统计软件与应用教学内容注重科学性和系统性,结合教材章节进行合理安排,确保学生在学习过程中逐步掌握统计决策与预测的知识和技能。
统计预测与决策教案
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统计预测与决策教案时间:2005年9月管理预测与决策方法授课计划•定性预测方法•定量预测方法◆确定性方法回归分析预测方法时间序列平滑预测方法趋势外推预测方法马尔可夫预测与决策法◆不确定性方法灰色系统预测随机性决策分析模糊决策粗糙集理论第一章预测概述1.1 引言1. 预测的兴起预测于20世纪60-70年代在美国逐步兴起的预测:预测是指对事物的演化预先做出的科学推测。
广义的预测,既包括在同一时期根据已知事物推测未知事物的静态预测,也包括根据某一事物的历史和现状推测其未来的动态预测。
狭义的预测,仅指动态预测,也就是指对事物的未来演化预先做出的科学推测。
预测理论作为通用的方法论,既可以应用于研究自然现象,又可以应用于研究社会现象,如社会预测、人口预测、经济预测、政治预测、科技预测、军事预测、气象预测等。
2. 预测的作用正确的预测是进行科学决策的依据。
政府部门或企事业单位制定发展战略、编制计划以及日常管理决策,都需要以科学的预测工作为基础。
如“诸葛亮借东风、空城计”、以美国为首的多国部队实施的“沙漠风暴”,研究人员建立了热能转换模型,进行了一系列模拟计算。
因此,人们说第一次世界大战是化学战(火药),第二次世界大战是物理战(原子武器),而海湾战争是数学战,指的是这场战争在战前就已对战争的进程以及战争所涉及和影响的方方面面做出了科学预测。
制订经济计划的依据之一提高经济效益的手段之一提高管理水平的途径之一1.2 预测的基本原则1. 坚持正确的指导思想2. 坚持系统性原则预测者所研究的事物和自然界的其他事物一样,都有自己的过去、现在和将来,就是存在着一种纵的发展关系,因果关系,而这种因果关系要受某种规律的支配。
将事物作为一个互相作用和反作用的动态整体来研究,而且要将事物本身与周围的环境组合成一个系统综合体来研究。
例如:1943年全世界估计有三亿疟疾病患者,每年有300万人死亡,4500万人死于瘟疫,1945年后使用了DDT,十年内疟疾病的死亡率降低了二分之一,瘟疫病患者每年仅死亡几千人。
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《 统计预测与决策 》课程教学大纲
Statistical Forecasting and Decision Making
课程代码: 课程性质:专业方向理论课/选修
适用专业:统计 开课学期:7
总学时数:56 总学分数:3.5
编写年月:2007.5 修订年月:2007.7
执 笔:邹辉
一、课程的性质和目的
本课程教学目的在于向学生系统阐述有关统计预测与决策方面的基本知识和一般原理,使学生对统计预测和决策的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握。
同时,更为重要的是,通过阐述国内外统计预测和决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用,加深学生对本课程内容的理解和认识,提高学生综合运用统计预测和决策方法以解决现实问题的能力。
二、课程教学内容及学时分配
第一章 统计预测概述(4学时)
本章内容:统计预测的概念和作用,统计预测方法的分类和选择,理解统计预测的步骤本章要求:了解统计预测的概念和作用,统计预测方法的分类和选择,理解统计预测的步骤
第二章 定性预测法(4学时)
本章内容:定性预测概念,定性预测特点,定性预测和定量预测的关系,定性预测的集中主要方法。
本章要求:了解定性预测概念,定性预测特点,定性预测和定量预测的关系,理解定性预测的集中七种主要方法。
第三章 回归预测法(6学时)
本章内容:一元线性回归预测法,多元线性回归预测法,非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。
本章要求:了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。
理解一元线性回归预测法是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时,运用合适的参数估计方法,求出一元线性回归模型,然后根据自变量与因变量之间的关系,预测因变量的趋势;理解多元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。
多元回归与医院回归类似,可以用最小二乘法估计模型参数,也需对模型及模型参数进行统计检验。
第四章 时间序列的分解法和趋势外推法(6学时)
本章内容:时间序列的分解,时间序列分解模型,趋势外推法。
本章要求:了解经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变动和不规则变动这四个因素的影响,了解乘法模型分解的基本步骤,理解选择合适的趋势模型是应用趋势法的重要环节,图形识别和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。
第五章 时间序列平滑预测法(6学分)
本章内容: 一次移动平均法和一次指数平滑法,线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法,布朗二次多项式(三次)指数平滑法,温特线性和季节性指数平滑法。
本章要求:了解布朗二次多项式(三次)指数平滑法,温特线性和季节性指数平滑法,理解一次移动平均法和一次指数平滑法,线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法。
第六章 自适应过滤法(6学分)
本章内容:自适应过滤法的概念与特点,使用自适应过滤法应选择好滤波常数k,对原始数列做标准化处理。
本章要求:了解自适应过滤法优点,使用计算机来进行自适应过滤法的计算掌握自适应过
滤法的基本步骤,滤波常数k的选择原则。
第七章 平稳时间序列预测法(10学分)
本章内容:ARMA模型三种基本形式:自回归模型(AR:Auto-regressive),移动平均模型(MA:Moving-Average)和混合模型(ARMA),时间序列的自相关分析,单位根检验和协整检验,ARMA模型的建模。
本章要求:了解ARMA模型三种基本形式:自回归模型(AR:Auto-regressive),移动平均模型(MA:Moving-Average)和混合模型(ARMA),理解时间序列自相关分析,单位根检验和协整检验,ARMA模型的建模。
第八章 干预分析模型预测法(6学时)
本章内容:干预模型的含义,单变量时间序列干预模型的构造与干预效应的识别。
本章要求:了解干预模型的德含义与目的,理解干预模型的构造与干预效应的识别,理解干预模型建模的思路和具体步骤。
第九章 景气预测法(6学时)
本章内容:景气与景气循环、景气预测的概念,景气指标,扩散系数的年计算。
本章要求:了解景气与景气循环、景气预测的概念,理解景气指标,扩散系数的年计算,合成指数,预警系统的原理。
三、课程教学的基本要求
本课程是关于统计预测与决策方面的基本概念、基本原理和方法的综合运用的讲授,是本专业的理论基础课程,有些内容难度较高,因此要求学生做到课前预习。
教师在课堂上将就这些原理和综合应用进行阐述和解释,并与学生一起讨论。
如果学生事先阅读有关章节,将有助于理解课程内容。
在教学方法上,采用课堂讲授,课后自学,课堂讨论等教学形式。
(一)课堂讲授
本课程属基础理论课程,涉及到较多的数学知识,在讲述的过程中教师应尽量联系生产生活实际。
在教学中要求同学重点掌握基本概念、基本方法,在课程内容方面既要保持理论的系统性,又要注意联系实际。
(二)课后自学
为了培养学生整理归纳,综合分析和处理问题的能力,每章都安排一部分内容,课上教师只给出自学提纲,不作详细讲解,课后学生自学。
(三)课堂讨论
将各章节内容适时举行课堂讨论和案例介绍,一般在学完各章基本内容之后,用
30-45分钟的时间结合课程重点、关注当前统计预测与决策及其在经济金融领域应用。
结合讨论课后要求写一些小论文,必须在指定日期之前提交。
(四)习题课
习题课以典型例题分析为主,并适当安排开阔思路及综合性的练习及讨
(五)课外作业
课外作业的内容选择基于对基本理论的理解和巩固,培养综合计算和分析、判断能力以及使用计算工具的能力。
习题以计算性小题为主,平均每学时1-2道题。
(六)考试
最后期末考试一次。
各部分所占总分的比例如下:课堂讨论(含考勤) 10% ;小论文 20%;期末考试 70%
四、本课程与其它课程的联系与分工
先修课程:数理统计、概率论、多元统计分析、回归分析等
后续课程:毕业论文
五、建议教材及教学参考书
[1]徐国祥主编,《统计预测和决策学习》,上海财经大学出版社,2005年10月第一版
[2]庞皓主编,《计量经济学》,科学出版社2006年1月出版
[3]杨曾武编著,《统计预测原理》,中国财政经济出版社1990年版。