统计预测与决策论文

合集下载

统计预测与决策课程论文---范文1 - 副本

统计预测和决策课程论文-------------------安徽省人口总数的预测学院：班级：学生姓名：指导教师：完成时间：目录摘要 (2)一绪论 (3)二数据来源 (3)三模型及预测方法的介绍 (3)四模型建立、求解及检验 (6)1.移动平均法预测 (6)2.指数平滑法预测 (7)3.一元线性回归预测 (7)五模型评价 (9)六参考文献 (11)摘要近几年来，就业问题一直是各严峻而艰巨的任务，关系到国家未来的前途命运，然而，导致这个问题难以解决的最主要原因便是应届毕业生的总数高居不下，甚至有上涨的趋势。

研究毕业生总数的变动趋势，有利于掌握未来几年的岗位需求，从而可以沉着应对。

本论文通过运用移动平均法、指数平滑法，一元线性回归方程等，拟合总数变动趋势等分析方法，通过建模求解我们可以预测到未来五年我国应届毕业生总人数的变动趋势[键词]：移动平均法；指数平滑法；线性回归；excel一、绪论由于毕业生就业情况和国家未来的前途命运紧密相关，现行中国推进全面深化改革，这各艰巨的任务理所当然的落在当代当学生发身上，所以，发展经济的前提便是是毕业生能够充分毕业，给他们用武之地。

二、数据来源从中国统计年鉴上得到的安徽省2000到2012年总人口数的数据，如下 (单位：万人)年份总数2001 114 2002 145 2003 212 2004 280 2005 338 2006 413 2007 495 2008 559 2009 611 2010 631 2011 660 2012 680 2013 700 2014 727三、模型及预测方法的介绍 1.移动平均法：移动平均法是根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的时序平均数,以反映长期趋势的方法。

当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，来分析、预测序列的长期趋势。

移动平均法有简单的平均法、加权平均法和趋势移动平均法（1）简单移动平均法设时间序列为:12t y y y ; 简单移动平均法的计算公式为:11t t t N t y y y M N--+++=,t N ≤式中：t M —t 期移动平均数 N — 移动平均项数预测公式为:1t t M yΛ+=即以第t 期移动平均数作为第t+1期的预期值。

统计预测与决策论文

我国1978—2010化肥使用量及预测1问题的提出中国是一个人口众多的国家，粮食生产在农业生产的发展中占有重要的位置。

通常增加粮食产量的途径是扩大耕地面积或提高单位面积产量。

根据中国国情，继续扩大耕地面积的潜力已不大，虽然中国尚有许多未开垦的土地，但大多存在投资多、难度大的问题。

这就决定了中国粮食增产必须走提高单位面积产量的途径。

施肥不仅能提高土壤肥力，而且也是提高作物单位面积产量的重要措施。

化肥是农业生产最基础而且是最重要的物质投入。

据联合国粮农组织(FAO)统计，化肥在对农作物增产的总份额中约占40%～60%。

中国能以占世界7%的耕地养活了占世界22%的人口，可以说化肥起到举足轻重的作用。

中国1998年化肥产量已达2956万吨(纯养分，下同)，占世界总产量的19%，居世界第一位；中国1998年化肥纯养分使用量达3816万吨，也居世界第一位。

虽然中国的化肥总产量和总用量方面居世界第一位，并不意味着中国在化肥合理使用技术上也处于第一的位置，反而，恰恰相反，中国部分农村在施用化肥方面存在着严重不合理、不科学的问题，造成了化肥资源的浪费，增加了农业成本，使农民的收益下降，亟待改变。

2数据年份化肥施用量1978 8841980 12691985 17761990 25901995 35941996 38281997 39811998 40841999 41342000 41462001 42542002 43392003 44122004 46372005 47662006 49282007 51082008 52392009 54042010 5561图1如图1所示，此数据呈线性增长趋势，同时并没有较强的周期性，依次用移动平均法二次指数平滑法和最小二乘法尝试。

3研究方法与结果一、首先尝试采用二次移动平均法，取N=5时，得到如下数据：年份t 化肥施用量m1 m2 a b y1978 1 8841980 2 12691985 3 17761990 4 25901995 5 3594 895.61996 6 3828 1019.41997 7 3981 1151.41998 8 4084 1334.81999 9 4134 1545.6 488.24 2602.96 528.682000 10 4146 1594.8 522.84 2666.76 535.98 3131.64 0.24466 2001 11 4254 1647 559.68 2734.32 543.66 3202.74 0.247123 2002 12 4339 1684.6 603.88 2765.32 540.36 3277.98 0.244531 2003 13 4412 1709.2 650.96 2767.44 529.12 3305.68 0.250752 2004 14 4637 1756.6 670.28 2842.92 543.16 3296.56 0.289075 2005 15 4766 1804 690.2 2917.8 556.9 3386.08 0.289534 2006 16 4928 1853.4 707.6 2999.2 572.9 3474.7 0.2949072007 17 5108 1904 722.64 3085.36 590.68 3572.10.300685 2008 18 5239 1975.2 746.36 3204.04 614.42 3676.04 0.298332 2009 19 5404 2034 767.6 3300.4 633.2 3818.46 0.293401 2010 20 5561 2097.8 790.24 3405.36 653.78 3933.6 0.292645 2011 21 预测值 4059.14 2012 224712.92由于绝对百分百误差较大，另取N=3，7尝试，发现均不符合所以不能使用二次移动平均法。

统计与决策征稿

统计与决策征稿
统计与决策在现代社会发挥着重要作用，它们不仅是科学研究领域的重要组成
部分，也在商业领域和日常生活中扮演着关键的角色。

统计学是一门研究收集、分析、解释、展示和组织数据的学科，而决策则是基于数据和信息做出明智选择的过程。

统计在决策中的作用
统计学的作用在于通过数据的分析和解释，为决策提供客观的依据。

在商业领域，企业可以通过统计分析市场趋势、客户行为等数据，以制定营销策略和产品定价。

在医疗领域，医生可以根据统计数据确定最有效的治疗方案。

统计学还在政府决策中扮演着重要角色，政府可以通过统计数据了解民生状况，从而制定相关政策。

决策的挑战与方法
决策可能会受到各种不确定因素的影响，因此需要采取科学的方法来提高决策
的准确性。

决策过程中，可以运用决策树、线性规划、回归分析等统计方法来辅助决策。

另外，专家经验和判断也是决策中重要的参考因素。

当决策面临多种选择时，决策者需要综合考虑各种因素，从而做出最佳决策。

统计与决策的结合
统计和决策密切相关，统计提供数据支撑，为决策提供可靠的信息，而决策则
是在统计数据的基础上做出明智选择的过程。

通过将统计与决策结合起来，可以帮助人们更好地理解现象背后的规律，提高决策的准确性和科学性。

综上所述，统计与决策在各个领域都发挥着重要作用，它们相互依存、相辅相成。

通过科学的统计分析和有效的决策过程，我们可以更好地应对各种挑战，实现个人和组织的长期发展目标。

统计与决策将继续在未来发挥重要作用，引领社会向着更加科学、理性的方向发展。

统计预测与决策课程论文

预测与决策概论论文——2007—2010年度江苏省出口贸易的统计预测分析班级：工商管理A1001姓名：周琴学号：1001041901472007—2010年度江苏省出口贸易的统计预测分析一、引言：统计预测属于预测方法研究范畴，即如何用科学的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。

在这种推测中，不仅有数学计算，而且有直觉判断，本文在分析了1996——2006年江苏发展出口贸易的基础上，根据其数据特征建立指数曲线趋势外推模型，利用EXCEL工具对模型进行检验分析。

并利用外贸依存度，道格拉斯生产函数分析江苏省出口贸易对其经济的影响。

预测了江苏省2007年至2010年的出口贸易额。

指出江苏经济发展存在的问题并提出了相关的解决对策。

在此基础上为江苏省出口商品贸易的战略的制定提供依据，在不断提高经济效益的前提下，力争出口增长速度略高于国民经济的增长速度，以国际市场为导向，以提高出口商品的国际竞争力和充分发挥比较优势为核心，以国内产业结构升级和技术进步为基础，以市场多元化和拓展海外市场为目标，合理利用外资和进口国外要素资源，实现出口贸易的适度、高效增长。

国内外对于外贸的预测一直很是关注，特别是从外贸依存度方面来分析一直是国内学术界所感兴趣的，其中最关键的一个原因是将这个概念与经济安全联系在一起。

二、研究方法——趋势外推法1、趋势外推法的概念统计资料表明，大量社会经济现象的发展主要是渐进型的，其发展相对于时间而言具有一定的规律性。

因此当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化的趋势时，就可以时间为自变量，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时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。

这就是趋势外推法。

2 、趋势外推法的假设条件（1）假设事物发展没有跳跃式变化，一般属于渐进式变化。

统计预测和决策论文

广西科技大学《统计预测和决策》大作业论文名称广西居民消费水平的预测院别理学院专业统计学班级统计112班学号 ************姓名贺永强任课教师张涛二○一四年五月二日摘要:我国经济快速发展的今天，居民消费越来越主导，特别是近几年经济的快速发展，极大地刺激了居民消费水平。

随着广西经济的快速发展，广西的居民消费水平也发生了巨大的变化。

本文就是研究广西居民消费水平，通过搜集的数据，运用统计预测与决策的知识，对广西居民消费水平做一个简单的预测以及对几种预测方法效果做一个比较。

关键字：居民消费水平、趋势外推法、灰色预测法、回归预测法、广西生产总值引言:首先，什么是居民消费水平？居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。

居民消费在经济体系中占主导地位。

任何经济体系、任何社会体系都离不开居民消费。

其次，对于本文中所用的三种预测方法的概念，在这里做一个简单介绍：趋势外推法是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法的总称，是事物发展渐进过程的一种统计预测方法。

它的主要优点是可以揭示事物未来的发展，并定量得估计其功能特性;灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。

灰色预测是对既含有已知信息又含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。

回归预测法是指根据预测相关性原则，找出影响预测目标的各因素，并用数学方法找出这些因素与预测目标之间的函数关系的近似表达，再利用样本数据对其模型估计参数及对模型进行误差检验，一旦模型确定，就可利用模型，根据因素的变化值进行预测。

最后，居民的消费水平在很大程度上受整体经济的影响。

国内生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标，也是影响居民消费水平的一个是主要因素。

居民收入稳定，GDP 高，居民消费的支出较多，消费水平较高；反之，居民收入低，GDP也低，用于消费支出较少，消费水平随之下降。

统计预测与决策论文

统计预测与决策引言统计预测是指利用历史和现有数据，基于统计学原理和模型来预测未来事件或数据的发展趋势。

利用统计预测方法，可以辅助决策，提供决策者制定合理决策的依据。

本文将介绍统计预测的基本原理和常用方法，并探讨其在决策过程中的应用。

统计预测的基本原理统计预测的基本原理是通过对历史数据的分析和建模，找到数据的规律和趋势，从而对未来数据进行预测。

统计预测基于以下几个假设：1.数据具有某种规律性：统计预测假设数据的变化存在一定的规律和趋势，可以通过历史数据来揭示这些规律。

2.数据是随机的：统计预测假设数据的变化是由一系列随机变量引起的，可以通过概率统计的方法来描述和分析。

3.数据的规律不变：统计预测假设数据的规律和趋势在未来一段时间内基本保持不变，可以用来预测未来数据的变化。

基于上述假设，统计预测可以分为时间序列预测和横截面预测两种方法。

时间序列预测时间序列预测是指利用时间序列数据来进行预测的方法。

时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值序列，其中每个观测值与前后观测值之间存在一定的时间间隔。

在时间序列预测中，常用的统计模型有移动平均、指数平滑和自回归等。

移动平均移动平均是一种简单的时间序列预测方法，其基本原理是对观测值进行平均处理，以减小随机因素的影响，突出长期趋势。

移动平均方法根据之前几个时间点的观测值计算平均值，并将平均值作为预测值。

移动平均可以平滑时间序列数据，减少数据的波动性，从而揭示出数据的趋势。

指数平滑指数平滑是一种更加灵活的时间序列预测方法，其基本原理是对观测值进行加权平均处理，比较重视最近观测值的影响，相较于移动平均方法更能体现短期趋势。

指数平滑方法通过设置平滑系数来控制不同观测值的权重，根据过去观测值和预测误差来更新平滑系数，从而得到最终的预测结果。

自回归自回归模型是一种常用的时间序列预测方法，基于随机过程的自相关性。

自回归模型假设观测值与之前的观测值之间存在一定的线性关系，可以通过对过去观测值的线性组合来构建模型，并用模型来进行预测。

可用统计预测与决策论文

统计预测与决策课程论文题目：组合预测模型在全国能源消耗总量中的应用学生姓名：学号：院系：专业：指导教师：二Ｏ一二年十二月十四日统计预测与决策期末论文组合预测模型在全国能源消耗总量中的应用【概要】：能源是国民经济、社会发展的基础和战略资源能源问题已经成为经济社会可持续发展的主要问题。

本文以我国1978-2008年的全国能源消耗总量数据为基础，建立了ARIMA预测模型、三次多项式预测模型、灰色预测法和基于这几种模型的组合模型，并进行了精度比较，最后选择最优的组合预测模型对2009-2011年的全国能源消耗总量进行预测。

关键词：单位根 ARMA模型能源消费组合模型三次多项式灰色预测法1 引言：能源是国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础，能源短缺曾经长期制约我国经济的发展。

近几年由于能源工业的发展，短缺局面虽然得到了缓解，但从长远来看能源供需形势仍然非常严峻，因此做好未来能源消费预测分析，为能源规划及政策的制定提供科学的依据，对于保持我国社会经济健康、持续、稳定发展具有重要的理论与现实意义。

本文利用《中国统计年鉴》得到31期全国能源消耗总量y的时间序列如下表一所示：2 预测方法介绍2.1 ARIMA模型的基本原理将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。

这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。

现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。

ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。

其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d 为时间序列成为平稳时所做的差分次数。

统计预测与决策

年份
2006
预测值实际值（亿元）（亿元） 205620.3 211923.5
相对误差
-2.97%
2007
253367.5 249529.9
1.54%
通过2006年—2007年的数据验证，预测相对误差误差均小于3%，预测效果良好。
因此，选择最ARMA(2,2,3)模型对我国未来 5年的GDP作出预测。
图1.原始GDP时序图
2.平稳化处理
先对我国GDP数据进行对数化处理，绘制时序图。
显然对数处理后序列仍有明显上升趋势，且通过单位根检验后可知此序列非平稳，通常低阶（二阶或三阶）差分就可以提取出曲线趋势的影响，我们对取对数后数据进行一、二阶差分，并验证其平稳性。
检验结果表明T统计量大于1%下的检验值，在置信度a=0.01下所以我们可以认定在差分后的序列是非平稳的。故还要再次进行差分，二阶差分。
模型参数估计与建立
下面分别对和模型进行参数估计。
ARMA(2,2,3)模型参数估计
ARMA(1,2,2)模型参数估计
参数估计结果显示ARMA(2,2,3)模型更合适。模型检验首先画出模型的残差序列图:
对模型 ARMA(2,2,3)做残差序列检验，残差相关系数如下:
结果显示，检验统计量Q值均小于对应自由度卡方分布的检验值，且P值列读出拒绝原假设的概率较大，均大于0.05，所以残差序列为白噪声序列，即模型通过检验，所以最终选择 ARMA(2,2,3)模型对我国GDP进行分析预测。
检验结果显示，二阶差分序列在 1%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，所以我们可以确定二阶差分后序列平稳。
3.时间序列模型的建立

统计预测与决策课程论文

统计预测与决策课程论文院系数学与统计学院专业统计学二Ｏ一一年十二月二十五日从消费结构看中国城镇居民生活水平黄海燕（南京信息工程大学数学与统计学院，南京，210044）摘要：本文根据《中国统计年鉴-2010》最新资料，构建灰色预测模型，采用因子分析法并运用SAS软件，对中国城镇居民消费结构的数据进行分析和预测，同时恩格尔系数进行分析比较，进而对城镇居民生活水平进行量化说明，从而为我国经济社会可持续发展提供参考依据。

关键词：城镇居民；消费结构；灰色预测；因子分析0 引言改革开放以来，中国城镇居民生活消费结构发生了翻天覆地的变化，1989年以前属于供给式消费向温饱型消费发展的模式，1989年以后则是由温饱型消费小康型消费的发展过程。

特别是21世纪的消费结构，恩格尔系数的巨大变化。

根据国家统计局提供的一组数字（见附录），清晰地描绘了这种改变。

在2001年范剑平等人在《中国城乡居民消费结构的变化趋势》中，采用扩展线性支出系统模型、双对数模型等常用消费结构预测数量方法预测出多个预测方案，对居民消费结构做出预测。

本文利用所学统计知识，对近年的城镇居民可支配收入、消费性支出和恩格尔系数进行分析，采用SAS软件对其消费结构做因子分析，并采用灰色模型对其做相关预测，希望能以此为依据，能为改善中国城镇居民的消费结构提出一些对策和建议，并且看出中国城镇居民生活水平的发展走向。

1人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数变化消费结构作为消费领域的经济范畴，并不是一成不变的，而是有其长期的发展变化规律，要找出消费结构的这种发展变化规律，研究居民消费结构变化趋势的影响因素，掌握消费结构的未来发展方向并作出预测，就必须要对消费结构作动态分析。

于是首先对1997——2009年中国城镇居民人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数的变化做研究分析。

表一是根据中国统计年鉴提供的数据整理出来的。

表1 1997－2009城镇居民人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数年份人均可支配收入消费性支出恩格尔系数1997 5160.3 4185.64 46.61998 5425.1 4331.62 44.71999 5854 4615.92 42.12000 6280 4997.99 39.42001 6859.6 5398.99 38.22002 7702.8 6030 37.72003 8472.2 6510.97 37.12004 9421.6 7182.1 37.72005 10493 7942.86 36.72006 11759.5 8696.55 35.82007 13785.8 9997.47 36.32008 15780.8 11278.85 37.92009 17174.7 12264.54 36.5图1 1997—2009城镇居民人均可支配收入、消费性支出和恩格尔系数变化由图1可以看出，1997-2009年中国城镇居民的人均可支配性收入和消费性支出呈明显上升趋势，恩格尔系数呈明显下降趋势。

统计预测与决策课程论文(DOC)

统计预测与决策课程论文题目基于ARMA模型的西安进出口总额时间序列分析与预测学生姓名解盼学生学号 **************专业经济统计学班级金融统计班提交日期二〇一六年五月基于ARMA模型对西安进出口总额时间序列分析与预测摘要:本文分析了 1987-2013年西安地区进出口总额时间序列，在将该时间序列平稳化的基础上，建立自回归移动平均模（ARMA）,从中得出西安进出口总额序列的变化规律，并且预测2014,2015年西安进出口总额的数值。

关键词：时间序列预测；进出口总额；ARMA模型1. 前言进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。

进出口总额用以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。

进出口总额包括:对外贸易实际进出口货物，来料加工装配进出口货物，国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品，华侨、港澳台同胞和外籍华人捐赠品，租赁期满归承租人所有的租赁货物，进料加工进出口货物，边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物(边民互市贸易除外)，中外合资企业、中外合作经营企业、外商独资经营企业进出口货物和公用物品，到、离岸价格在规定限额以上的进出口货样和广告品(无商业价值、无使用价值和免费提供出口的除外)，从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物，以及其他进出口货物。

本文就此对我国进出口总额时间序列进行分析，并且采用ARMA模型对序列进行拟合，最后在此基础上对2014年西安进出口总额数据进行预测。

2. ARMA模型2.1 ARMA模型概述ARMA模[]1型全称为自回归移动平均模型(Auto-regressive Moving AverageModel，简称 ARMA)是研究时间序列的重要方法。

其在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性, 又考虑了随机波动的干扰性, 对经济运行短期趋势的预测准确率较高, 是近年应用比较广泛的方法之一。

ARMA模型是由美国统计学家G.E.P.Box 和 G.M.Jenkins在20世纪70年代提出的著名时序分析模型,即自回归移动平均模型。

统计预测与分析论文

统计预测与分析论文专业：工商管理班级：0902071姓名：朱轲目录一、蒙牛公司的简介 (3)二、蒙牛2010年销售额的预测 (3)（一）一次移动平均法 (3)（二）一次指数平滑法 (4)（三）线性二次移动平均法 (5)（四）线性二次指数平滑法 (6)（1）布朗单一参数线性指数平滑法 (6)（2）霍尔特双参数线性指数平滑法 (6)一、蒙牛公司简介本着“ 致力于人类健康的牛奶制造服务商”的企业定位，蒙牛乳业集团在短短九年中，创造出了举世瞩目的“蒙牛速度”和“蒙牛奇迹”。

从创业初“零”的开始，至 2007 年底，主营业务收入实现 213 亿元，年均递增 121 %，成为全国首家收入过200 亿元的乳品企业；利润实现 10.87 亿元，年均递增 159 %；税收实现 10.35 亿元，年均递增 138 %。

主要产品的市场占有率超过 35% ； UHT 牛奶销量全球第一，液体奶、冰淇淋和酸奶销量居全国第一；乳制品出口量、出口的国家和地区居全国第一。

二、蒙牛2010年销售额的预测有蒙牛2000年至2009年的销售额数据，预测2010年销售额: （一）一次移动平均法用移动平均法预测蒙牛在2010年的销售额，分别使用三种平均值：n=1，n=3，n=5，预测出结果入下表：年份销售额（亿元）预测值（n=1）预测值（n=3）预测值（n=5）2000年 2.47 ——————2001年7.24 2.47 ————2002年16.68 7.24 ————2003年40.71 16.68 8.796666667 ——2004年72.14 40.71 21.54333333 ——2005年100 72.14 43.17666667 27.8482006年162.46 100 70.95 47.3542007年213.18 162.46 111.5333333 78.3982008年195 213.18 158.5466667 117.6982009年238 195 190.2133333 148.5562010年257.57 238 215.3933333 181.7282011年——257.57 230.19 213.242一次移动平均法虽然计算简单，但是需要的历史数据很多，而且无法确定n的取值为多少时计算一次平均值最合适。

统计预测与决策论文

前言：当前我国经济的快速发展，房地产异常的火爆，房地产从业人数因此而迅速的增加。

本文通过房地产从业人数的历史数据，建立了我国房地产从业人数的二次指数平滑模型、灰色预测模型、ARMA 模型以及组合预测模型，通过对二次指数平滑模型、灰色预测、ARMA 模型和组合预测模型的具体比较分析，证明ARMA 模型更为易行和有效，因此我们选择ARMA 模型对2009、2010、2011年的房地产从业人数进行预测。

关键字：房地产从业人数、二次指数平滑模型、灰色预测模型、ARMA 模型、组合模型正文：1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 39 42 43 44 48 54 66 74 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 8084879496100107117一、线性二次指数平滑模型1、模型介绍：二次指数平滑也称为双重指数平滑，它是对一次指数平滑值再进行一次平滑。

一次指数平滑法是直接利用一次指数平滑值作为预测值的一种预测方法，二次指数平滑法与其不同，它是用平滑值对时序存在的线性趋势进行修正。

因此，二次指数平滑也被称为线性二次指数平滑。

线性二次指数平滑法只利用三个数据值和一个a 值就可以计算，这种方法还可以使过去观察值的权数减少。

因此，在带有趋势的时间序列中，一般倾向于使用线性二次指数平滑法作为预测方法。

使用的公式：其中为一次指数平滑的值，为二次指数平滑的值，m 为预测超前期数，当t=1时，我们通常认为s0（1）=S0（2）=Y0t m t t F a b m +=+2、模型使用：年份原始数值预测数值绝对误差相对误差1993 391994 421995 43 40.2 2.8 0.0651161996 44 41.44 2.56 0.0581821997 48 42.696 5.304 0.11051998 54 45.152 8.848 0.1638521999 66 49.23776 16.76224 0.2539732000 74 56.84314 17.15686 0.231852001 80 65.27685 14.72315 0.1840392002 84 73.42335 10.57665 0.1259122003 87 80.50018 6.499817 0.0747112004 94 86.36935 7.630654 0.0811772005 96 92.95084 3.049164 0.0317622006 100 98.00496 1.995044 0.019952007 107 102.7594 4.240605 0.0396322008 117 108.4919 8.50814 0.0727192009 116.1012010 120.64712011 125.1933由此我们可以预测出2009、2010、2011年的房地产从业人数分别为116.101、120.6471、125.1933万人，绝对误差平均值为5.030657，相对误差平均值为0.071468。

统计092+李+统计预测与决策课程论文

统计预测和决策课程论文学院：数理学院班级：统计 092学生姓名：李**指导教师：孙宏义储慧琴完成时间：2022年4月27日统计预测部分中国高等教育发展研究的多因素实证分析引言随着社会主义市场经济的建立和发展，教育产业化，吸纳社会资金办学是大势所趋。

收取学费后，一来可以改善办学条件，扩大招生名额，增加学生接受高等教育的机会；二来可以增强学生学习的主动性和自觉性；三来可以逐步实现按市场经济规律合理配置和优化教育资源。

近年来的实践已经证明，改革收效明显。

2011年年底，我国高等教育毛入学率已达到17%，毛入学率的提高意味着高等教育整体结构必然发生深刻变革。

它不仅意味着我国高等教育已进入大众化阶段，同时预示着高等教育整体结构必然发生深刻变革，包括招生对象、学校分类、办学形式、学生就业等等，与精英教育时代相适应的高校办学模式，正面临着新的变革。

本文根据中国教育统计年鉴相关数据，试图运用统计方法对中国高等教育招生人数与其可能的主要影响因素之间的关系进行分析和研究。

多元线性回归模型的建立根据以上背景介绍和理论分析，我们选取了以下数据作为我们分析的解释变量：1．国内生产总值。

国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区范围内的所有常住单位，在一定时期内生产最终产品和提供劳务价值的总和。

它对于我们研究高校扩招下招生人数具有重要意义。

2．高校数量和高校教师数量。

他们是衡量一个国家教育实力和教育综合资源的量化指标之一。

对于研究高等教育区域均衡与不均衡发展的关系也有重要影响。

3．国家财政内教育经费。

国家财政内教育经费包括财政对教育的拨款、城乡教育费附加、企业办中小学支出、校办产业减免税等，反映了国家对教育的投入情况，与招生人数有着密切的关系。

4．城乡家庭平均收入。

随着教育产业化的推进，大量的教育投入由受教育者自身承担，家庭平均收入成为是否能够承担子女接受高等教育决定因素。

(见表1)(表1)综上所述，原始模型设定为：1223344556677Y X X X X X X u βββββββ=+++++++其中，Y ――高校招生人数（人） 2X ――GDP （亿元） 3X ――高校数量（所）4X ――高校教师数量（万人） 5X ――国家财政内教育经费（亿元）6X ――农村家庭平均收入（元） 7X ――城市家庭平均收入（元）注*：有关模型的一些假定：（1）假定政府教育经费投入的有效系数为1，即投入全部有效。

统计预测与决策论文预测与决策论文

3．脉冲响应分析脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）表示的是一个内生变量对一个标准单位误差的反应，即在随机误差项上加上一个标准差大小的冲击对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。脉冲响应函数建立在向量自回归模型 VAR 的基础上。因此首先需要建立自变量与因变量间的 VAR 模型，并验证模型的稳定性（如果模型不稳定，脉冲响应的结果是无效的）。一般可采用 AR Root Table 验证 VAR 模型的稳定性。如果被估计的 VAR 模型所有根模小于 1，则模型是稳定的。（1）所有根模均小于 1，所以固定资产投资与土地出让收入可做脉冲分析。（2）有根模大于 1，所以土地出让收入与 GDP 不符合 VAR 模型设立的前提，不可以做脉冲分析。
土地有偿出让制度是集约节约利用土地、高效配置土地资源的必然发展趋势。在地方经济快速增长时期，市场力量的介入不仅更为准确地揭示了土地价值，更在客观上增加了地方政府出让土地的收入。土地出让收入占地方财政总收入的比重日渐提高，也影响着地方政府的财政收入和地方公共服务的执行效果。有关研究表明，我国 1994 年实行的财政 “分税制”改革一方面削弱了地方政府的财权，一方面却迫使地方政府承担起更多的事权——财政收入的渠道减少、财政支出的需求增加、土地出让收入创新高——这些形势导致地方政府对土地出让的依赖性越来越强，土地出让收入的高低与地方经济建设的速度更加密切的联系了起来。
自从 2003 年中央政府正式提出运用土地政策参与宏观调控以来，学术界也开始了对土地供给相关问题的研究。早期研究的焦点是土地出让政策参与宏观经济调控的合理性。上海社会科学院房地产业研究中心、李涛、孙习稳等撰文支持将土地供给纳入宏观调控体系，提出为控制固定资产投资的过快增长，政府宏观调控政策需要从需求管理向供给调节转变，土地供应政策完全可以成为一种最直接、现实的宏观调控政策；靳相木则将土地政

预测与决策报告论文范文

预测与决策报告论文范文随着科技的不断发展和数据的快速增长，预测与决策的重要性也日益凸显。

预测与决策报告是一种常见的学术论文形式，旨在通过分析现有数据和趋势，提供有效的决策支持和预测结果。

在撰写预测与决策报告时，首先需要明确研究目的和背景。

这一部分应简要介绍研究领域的重要性和研究问题的背景，以便读者对研究内容有所了解。

其次，需要详细描述所采用的预测与决策方法。

这包括数据收集方法、数据预处理技术以及所使用的模型或算法。

重点介绍研究方法的原理和适用范围，以及其在解决研究问题上的优势和局限性。

接下来，需要展示和分析研究结果。

这一部分应包括对数据的描述和可视化，以及对预测和决策结果的解释和评估。

同时，还需要对预测和决策结果的准确性和可靠性进行讨论，以便读者对研究结果有所了解。

最后，需要提出对未来研究和决策的建议。

在这一部分中，可以讨论当前研究的局限性和不足之处，提出改进方法和技术，以及对未来研究方向的展望。

同时，还可以给出针对决策者的建议，以帮助他们做出更好的决策。

预测与决策报告论文的撰写需要严谨的逻辑和清晰的表达。

在写作过程中，应注意论文结构的合理性和文笔的流畅性。

此外，还需要对使用的数据和方法进行充分的验证和验证，以确保研究结果的可靠性和有效性。

总而言之，预测与决策报告论文是一种重要的学术论文形式，旨在通过分析现有数据和趋势，提供有效的决策支持和预测结果。

在撰写论文时，需要明确研究目的和背景，详细描述所采用的预测与决策方法，展示和分析研究结果，并提出对未来研究和决策的建议。

同时，还需要注意论文结构和文笔的合理性，以确保研究结果的可靠性和有效性。

统计预测与决策课程论文

并利用外贸依存度，道格拉斯生产函数分析江苏省出口贸易对其经济的影响。

预测了江苏省2007年至2010年的出口贸易额。

指出江苏经济发展存在的问题并提出了相关的解决对策。

这就是趋势外推法。

2 、趋势外推法的假设条件（1）假设事物发展没有跳跃式变化，一般属于渐进式变化。

统计预测与决策论文

目录摘要 (Ⅰ)关键字 (Ⅱ)前言 (1)问题重述 (2)问题分析 (2)符号说明 (3)模型建立与求解 (3)模型评价 (7)参考文献 (7)附录 (8)股票投资风险模型分析摘要股市有风险,入市需谨慎。

股市投资要求投资者慎重决策,对于股票交易,用较为严谨的数学模型进行决策,也许能降低投资的风险,达到投资收益的最大化。

股票投资的收益决定于买卖的价格,什么时候买入卖出,需要投资者进行分析。

本文是对某人现有闲置的100万元人民币进行分析，考虑购买股票或购买年利率为12%的某理财产品一个月，首先对原始数据进行处理，对购买股票的方案进行了模型的分析，通过二次曲线指数平滑法分析并预测出下一个月的股票开盘与收盘价，通过计算可知预测的开盘价大于收盘价，所以若选择购买股票一定亏本，故应选择购买年利率为12%的某理财产品一个月。

关键字：股票投资二次曲线指数平滑法时间序列前言二次指数平滑法的应用[1]：二次指数平滑法也称布朗指数平滑法。

二次指数平滑值记为)2(t S ，它是对一次指数平滑值)1(tS 计算的平滑值，即)2(1)1()2()1(--+=t t t S αS αS （1）二次指数平滑法主要用于变参数线性趋势时间序列的预测。

变参数线性趋势预测模型的表达式为：T b a y t t T t +=+^（2）（2）式的预测模型与一般的线性趋势模型的区别在于，式中t a 、t b 是参数变量，随着时间自变量t 的变化而变化，即直线在各时期的截距和斜率是可能不同的； T 是从t 期开始的预测期数。

运用二次指数平滑法求解（2）式可得参数变量的表达式，即(1)(2)(1)(2)2()1t t t t t t a S S b S S αα⎧=-⎪⎨=-⎪-⎩ （3）根据（3）求出各期参数变量的取值，代入（2）式，则具有无限期的预测能力，当仅作一期预测时，有^(1)(2)(1)(2)1(1)(2)2()12111t t ttt t t t t y a b SSS S S S ααααα+=+=-+---=--- （4）问题重述某人现有闲置100万元人民币，打算做为期一个月某种投资，考虑购买股票或购买年利率为12%的某理财产品一个月。