第四章趋势模型预测法
第四章曲线趋势预测法
二次曲线模型：yˆt b0 b1t b2t2 三次曲线模型：yˆt b0 b1t b2t2 b3t3
多项式曲线模型识别
二次曲线模型的特点：二阶差分为一个 常数。
三次曲线模型的特点：三阶差分为一个 常数。
识别方法：差分分析法。 预测模型的参数估计：最小二乘法。
t 2
a Y bt
修改时间变量t的取值，估计式可简化为:
b
tyt t 2
a y
折扣最小二乘法
最小二乘法存在一个缺陷：对近期误差 与远期误差同等看待。实际上，近期误 差比远期误差对预测的影响更大。
折扣最小二乘法对误差平方进行折扣加 权，使其总和达到最小。
n
Q nt ( yt yˆt )2 min t 1
皮尔曲线模型的参数估计
三段和为
S1
n t 1
1 yt
S2
2n t n1
1 yt
S3
3n t 2n1
1 yt
皮尔曲线模型的参数估计
参数估计方程为：
b n
S3 S2 S2 S1
a
(S2
S1 )
b 1 b(bn 1)2
k
1 n
(S1
ab
bn 1) b 1
其对数的一阶差分的环比为一个常数。
龚珀慈曲线模型的参数估计
1.增长上限k已知时：
a
eeY bt ntyt y
b e n t2 ( t)2
龚珀慈曲线模型的参数估计(续)
2.增长上限k未知时：
三段和为
n
S1 ln yt t 1 2n
S2 ln yt t n1 3n
S3 ln yt t 2n1
第四章趋势模型预测法
a
（212
.4
178
.0）（0.05.55556563
1 1）2
22.254
K
1 3
178.0
(22.254)
0.55563 1 0.5556 1
73.163
修正指数曲线
(例题分析)
产品销售量的修正指数曲线方程 Yˆt 73.163 22.254(0.5556)t
2001年产品销售量的预测值
(a 和 b 的求解方程)
1. 根据最小二乘法得到求解 a 和 b 的标准方程为
Y na bt tY at bt 2
解得：b
ntY tY
nt 2 t2
a Y bt
2. 预测误差可用估计标准误差来衡量
sY
n
(Yi Yˆi )2
i 1
nm
m为趋势方程中未知常数的个数
线性模型法
(例题分析)
Gompertz 曲线
(例题分析)
Gompertz 曲线
(例题分析)
Gompertz 曲线
(例题分析)
1
b 2.9254 2.7388 3 0.7782 2.7388 2.3429
log a (2.7388 2.3429) 0.7782 1 0.3141 (0.77823 1)2
线
为未知常数
≠ 0a，bt0 < b ≠
1
3. 用于描述的现象：初期增长迅速，随后增长率逐渐降 低，最终则以K为增长极限
修正指数曲线
(求解k，a，b 的三和法)
1. 趋势值K无法事先确定时采用
2. 将时间序列观察值等分为三个部分，每部 分有m个时期
3. 令趋势值的三个局部总和分别等于原序列 观察值的三个局部总和
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。
物流运作管理第四章-需求预测
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.1 移动平均法
加权移动平均法
加权移动平均法就是根据同一个移动 段内不同时间的数据对预测值的影响 程度，分别给予不同的权数，然后再 进行平均移动以预测未来值。
加权移动平均法的计算公式
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.2 指数平滑法
预测步骤
第四步，将参与预测的有关人员分类，由于预测参加者对市场了解的程度以 及经验等因素不同，因而他们每个人的预测结果对最终预测结果的影响作用 有可能不同
第五步，确定最终值
第四章 需求预测
4.2 需求预测的定性方法 4.2.3 德尔菲法
步骤
概念
德尔菲法是依据系统的程序，采用匿名发表 意见的方式，即专家之间不得相互讨论，不 发生横向联系，只能与调查人员有联系，通 过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法， 经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专 家基本一致的看法，以此作为预测的结果。
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.3 线性趋势线
线性趋势线 的基本方程 季节性调整
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.4 回归法
回归法通过建立两个或多个变量之间的数学关系模型进行预测，重点是辨别变量和需求之间的关系。
线性回归
线性回归是建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系方程，分析两者 之间的关系和数学技术。
一般指数平滑法
指数平滑法是在移动平均法基 础上发展起来的一种时间序列 分析预测法，它是通过计算指 数值，配合一定的实际序列预 测模型对现象的未来进行预测
指数平滑法的计算公式
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.2 指数平滑法
4-曲线趋势预测法
例4.2 某地税局1998-2005年的税收总收入 如表4.6所示,试预测2006年和2007年的税收总收 入。
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解：绘制散点图（参见图4.6）
预测与决策概论
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预测与决策概论
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预测与决策概论
将有关数据代入正规方程组，可以得：
y19 615.641 205.667(0.9172)19 575.832
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4.3.2 龚珀兹曲线预测模型
1）模型的形式
yˆt Kabt
预测与决策概论
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2）模型的识别
预测与决策概论
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预测与决策概论
第四章 曲线趋势预测法
直线趋势模型预测法 可线性化的曲线趋势模型预测法 有增长上限的曲线趋势模型预测法
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趋势曲线模型的选择
预测与决策概论
（一）图形识别法：
该法是通过绘制时序图来进行的，即将时间序
列的数据绘制成以时间t为横轴，时序观察值为
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预测与决策概论
4.3 有增长上限的曲线趋势模型预测
法
修正指数曲线预测模型
yˆt K abt
龚珀兹曲线预测模型
yˆt Kabt
逻辑曲线预测模型
具有增长上限的这三种曲线趋势模型的参数估 计可以使用本书介绍的三和值法进行计算。
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第四章：需求预测：时间序列分解法和趋势外推法(旅游地理学(PPT))
4.6 曲 线 拟 合 优 度 分 析
一、曲线的拟合优度分析
如前所述，实际的预测对象往往无法 通过图形直观确认某种模型，而是与几种 模型接近。这时，一般先初选几个模型， 待对模型的拟合优度分析后再确定究竟用 哪一种模型。
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拟合优度指标： 评判拟合优度的好坏一般使用标准误差来作 为优度好坏的指标：
解这个四元一次方程就可求得参数。
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4.4 指 数 曲 线 趋 势 外 推 法
一、指数曲线模型及其应用 指数曲线预测模型为：
yt = aebt
(a > 0)
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t = aebt 做线性变换得： 对函数模型 y
ln yt = ln a + bt
令
Yt = ln yt , A = ln a
进行预测将会取得较好的效果。
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二、三次多项式曲线预测模型及其应用 三次多项式曲线预测模型为：
yt = b0 + b1t + b2t + b3t
2
3
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y 设有一组统计数据 y1 ，y2 ，…， n ，令
Q(b0 , b1 , b2 , b3 ) = ∑ ( yt yt ) = ∑ ( yt b0 b1t b2t 2 b3t 3 ) 2 = 最小值
（2）假定事物的发展因素也决定事物未来的发展， 其条件是不变或变化不大。
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二 、趋势模型的种类 多项式曲线外推模型： 一次（线性）预测模型：
y t = b 0 + b1t
y t = b 0 + b1 t + b 2 t 2 二次（二次抛物线）预测模型：
第四章专家判断预测法(教材第四章)
2 、 预测的一般程序
• 第一步：确定预测问题，提出要求，明 确预测目标，用书面（问卷调查表）通 知被选定的专家、专门人员。 • 这里选择专家是关键，专家一般指掌握 某一特定领域知识和技能的人。人数不 宜过多，一般在8—20人左右为宜。要 求每一位专家讲明有什么特别资料可用 来分析这些问题以及这些资料的使用方 法。同时，也向专家提供有关资料，并 请专家提出进一步需要哪些资料。
定性预测的特点
• (1)着重对事物发展的性质进行预测， 主要凭借人的经验以及分析判断能力。 它是一种十分实用的预测方法，特别 是对预测对象所掌握的历史统计资料 不多，或影响因素复杂难以分清主次， 或对主要影响因素难以定量分析等情 况下，定性分析方法将是适用性很强 的方法；
(2)着重对事物发展的趋势、方 向和重大转折点进行预测。
甲 乙 丙
∑ Pi
续（一） 、趋势判断的基本原理 • 3、权的确定： • （1）市场占有率
• （2）企业的规模（大小）
• 4 、举例: P41
表４.2
Wi 增加 不变 减少 (+) (=) (-) 2 3 2 1 1.6 2 3 1 1 2 3 4 ∑ Wi(+) Wi(=) 6 2×3 2×2 6 3.2 4.8 9 1×2 3 21 11.2 P1 0.37 11.8 P2 0.38 Wi(-) 2×1 1.6 4 7.6 P3 0.25
增加（+） 减少（-）的百 的百分数 分数 l11, l12,… ,l1h m11, m12,…, m1n
l21, l22,… ,l2k m21, m22,…, m1g l31, l32,… ,l3q m11, m12,…, m1p
四、PERT预测法
• 1 、特点： • 短期预测； • 凭经验判断估计预测量。 、 • 2 、方法：由熟悉业务的专业人员的经 验判断，对预测问题作出三点估计，再 加以综合分析得出预测结果。 • 3 、举例：P46举例学习
第4章 预测分析课后答案
第四章预测分析同步练习题答案一、思考题1.管理会计中的预测分析主要指经营预测，是指对未来经济活动可能产生的经济效益及其发展趋势，进行预计和估算的过程。
预测分析的基本程序包括确定预测目标、收集和整理资料、选择预测方法、进行分析判断或分析计算、评价验证结果、修正误差和预测报告。
2.定量分析方法要求企业能够收集充分、真实的历史数据，信息反映比较全面。
否则，不足以反映其内在的客观规律性。
同时，定量分析往往需要建立数学模型进行计算，但实际生活中并非所有因素都可以量化，比如国家政治形势的变动、员工情绪的波动、经营方针的改变等。
这些因素所起到的作用也不能忽视，因此仅采用定量分析法会带来一定的片面性。
但是，定量分析方法因精确的计算而广泛应用于很多领域。
而定性分析法通常适用于企业没有充分的历史数据，信息反映不太全面的情况。
它主要依赖相关人员的经验进行预测。
由于预测人员学识水平及实际经验不同，会使预测结果带有一定的主观性，其准确性也会受到一定的影响。
3.销售百分比法是基于两个重要的假设：一是假设未来的销售预测已经完成；二是假设部分资产和部分负债的销售百分比保持不变。
4.销售预测的方法有：定量分析法（趋势分析法、因果分析法）、定性分析法（综合判断法、专家判断法）；成本预测的方法有：高低点法、加权平均法、回归分析法；利润预测的方法有：直接预测法、本量利分析法；资金需要量预测的方法有：销售百分比法、回归直线法。
二、单项选择题1-5 DBADB 6-10AABBD三、多项选择题1-5 ABCD ABC CD ABD(第四题题目删除”不”) AC6-10 BCD ABCD AD ABCD AD四、判断题1-5×√×√√ 6-10 √×√××五、案例分析题1.预测2014年床垫商品的销售量＝∑(xw)=200×0.1+240×0.1+300×0.2+330×0.3+400×0.3=323 (元）2.（将 2009年床垫产量220万张修改为120万张。
土地利用规划中的人口预测研究
土地利用规划中的人口预测研究第一章：研究背景和意义土地利用规划是国家建设、城市发展和农村改革的重要体现之一。
作为土地规划的关键因素之一，人口预测是土地利用规划的核心内容。
人口预测直接关系到土地利用的规划和实施，而精细、准确的人口预测则是土地规划的核心和基础。
因此，研究土地利用规划中的人口预测不仅是理论和实践的重要问题，也是土地利用规划和社会发展的必要内容。
第二章：土地利用规划中的人口预测方法（一）趋势线法趋势线法是人口预测的一种简单方法。
它的基本思想是在过去的人口数据基础上，使用数学统计学方法拟合出一个人口趋势线，然后将趋势线按照一定的规则推延到未来，从而预测未来的人口数量。
这种方法适用于人口数量较为稳定的地区。
（二）回归分析法回归分析法是建立在人口数量和其它相关变量之间的关系上。
回归分析法的基本思想是通过将人口数量作为自变量，将与人口数量有关的一系列因素作为因变量，建立回归模型，通过回归方程得到未来人口数量的估计值。
（三）增长率法增长率法是利用过去人口增长率来预测未来人口数量的一种方法。
它的基本思想是在已知的人口数据基础上，计算出年均增长率，再以年均增长率预测未来人口数量。
（四）模型预测法模型预测法是土地利用规划中人口预测的一种相对较为复杂的方法。
它考虑到经济、社会、历史等多种因素，通过对多种因素的影响分析和模拟，构建出相应的人口预测模型，并运用模型进行人口数据预测。
第三章：土地利用规划中人口预测的注意事项（一）数据准确性人口预测是建立在过去的人口数据基础上，如果数据存在质量问题或不准确，那么人口预测的结果也可能存在误差。
因此，需要保证人口数据的准确性和完整性。
（二）因素分析人口数量的变化受到多种因素的影响，必须对人口数量影响因素进行详细的分析，然后合理加以运用和各种因素的作用分析，才能准确预测未来的人口数量。
（三）灵活性人口预测需要根据具体情况来进行灵活调整，不能一成不变。
在预测过程中，遇到新的情况需要根据实际情况作出相应的调整。
第四章 时间序列趋势外推预测
统计学专业课
统计预测决策
第一节 移动平均预测法
4、加权移动平均法的预测公式： 加权移动平均法的预测公式： 1 ˆ = nXt + (n −1) Xt −1 + (n − 2) Xt −2 +⋯ × Xt −n+1 Xt +1 n + (n −1) + (n − 2) +⋯ 1
4- 5
统计学专业课
4- 3
ˆ = Xt + Xt −1 + Xt −2 +⋯Xt −n+1 Xt +1 n
统计学专业课
统计预测决策
第一节 移动平均预测法
例如：某商场2003年1-6各月的实际销售额如下， 2003年 例如：某商场2003 各月的实际销售额如下， 预测7月份的销售额（简单平均法） 单位： 预测7月份的销售额（简单平均法） 单位：万元 月份 1 2 3 4 5 6 4-7 4 实际销售额 预测值（n=3） 预测值（n=5） 预测值（n=3） 预测值（n=5） 25.6 — — 22.8 — — 24.9 — — 24.7 24.4 — 25 24.1 — 23.9 24.9 24.6 24.5 24.3
第一节 移动平均预测法
某机械厂用二次移动平均预测法预测销售量
n=3 年份 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001- 12 4 销售量 1527 1596 1668 1740 1815 1886 M t（1） — — 1597 1668 1741 1814 M t（2） — — — — 1669 1741 at — — — — 1813 1887 bt — — — — 72 73 单位：台 单位： 预测值 — — — — — 1885 1960
第四章 增长曲线预测
作业：分析该产品的销售量处在什么阶 段，并预测该产品1999年的销售量。
年份 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
T
0
1 23 45 6
销售量 260 330 430 550 653 736 800
1996
1997
T
7
8
847
881
二、1、皮尔曲线（Logistic)：
三、增长曲线识别方法：
1、观察法。 2、残差平方和识别。（取最小
者）。
第三节 替代曲线预测
一、概念： 是利用新技术及产品替代的初始速度来预
测替代的全过程。 二、替代曲线预测模型：
Yˆt
e2a(t t0 )
1 Yt
t-------时间；
t（0）---------当Y（t）为50%时的时间；
bn 1 b 1
b n
3 yt 2 yt
2 yt 1 yt
a
2 yt
b 1 1 yt b(bn 1)2
K
1
(
n
1
yt
ab
bn 1) b 1
三、例题：设某企业某产品最近六年的销售量 如下。试配合修正指数曲线并预测市场饱和点。
T 销售量Y（T） 局部总数 销售量发展速度
a-------每年替代的百分数的一半，即替代 开始以后的初始替代速度。
三、替代曲线预测模型的两个基本 假设：
1、一项新技术或产品已开始替代某种老 技术或产品，并以经替代了一定的百分数， 且证明经济上是合理的，则替代过程将进 行到底。
2、替代速度与被替代的技术、产品的尚 未替代部分成正比。
Y
当Yˆ
1 Yˆ
Excel中的数据趋势分析与预测方法
Excel中的数据趋势分析与预测方法第一章：引言Excel作为一种常用的办公软件，具有强大的数据分析和处理功能。
数据趋势分析与预测方法是Excel中常用的功能之一。
在数据分析过程中，我们经常需要对数据的趋势进行分析，以便更好地理解数据的变化规律，并通过预测未来的趋势来做出决策。
第二章：数据趋势分析方法2.1 移动平均法移动平均法是一种常用的数据趋势分析方法。
它通过计算数据序列中一定时间段内的均值，来平滑数据的波动，以识别数据的长期趋势。
在Excel中，我们可以使用AVERAGE函数来计算数据序列的移动平均。
2.2 指数平滑法指数平滑法是一种基于指数模型的数据趋势分析方法。
它通过给予近期数据更大的权重，来反映数据的更新趋势。
在Excel中，我们可以使用EXPONENTIAL_SMOOTHING函数来进行指数平滑分析。
2.3 趋势线法趋势线法是一种通过拟合曲线来揭示数据趋势的方法。
在Excel中，我们可以使用趋势线图表工具来绘制数据的趋势线，从而更直观地分析数据的变化趋势。
常用的趋势线类型包括线性趋势线、二次趋势线和多项式趋势线等。
第三章：数据预测方法3.1 线性回归法线性回归法是一种常用的数据预测方法。
它通过拟合线性模型来预测变量之间的关系。
在Excel中，我们可以使用LINEST函数来进行线性回归分析，并通过拟合模型来预测未来的趋势。
3.2 移动平均法移动平均法不仅可以用于数据趋势分析，也可以用于数据预测。
通过计算移动平均的值，我们可以预测未来一段时间内数据的均值。
在Excel中，我们可以使用AVERAGE函数结合OFFSET函数来进行移动平均预测。
3.3 时间序列分析法时间序列分析法是一种通过研究时间序列数据的周期性和趋势性，来预测未来趋势的方法。
在Excel中，我们可以使用FORECAST函数来进行时间序列分析，并预测未来的数据趋势。
第四章：举例与案例分析通过上述章节的介绍，我们可以将所学方法应用于实际的数据分析和预测中。
《人力资源管理(一)》第四章考点手册
《人力资源管理（一）》第四章人力资源规划018 人力资源规划的含义、分类和作用（★★二级考点，选择、简答）1.人力资源规划就是一个组织或企业科学地预测、分析自己在环境中变化的人力资源的供给和需求状况，制定必要的政策和措施，以确保自身在需要的时间和需要的岗位上获得各种所需要的人才，并使组织和个体得到长期的利益。
2.广义的人力资源规划，是指根据组织或企业的发展战略、目标及内外环境的变化，预测未来的组织任务和环境对企业的要求，为完成这些任务和满足这些要求而提供人力资源的过程。
它包括预测企业或组织未来的人力资源供求状况、制定行动计划及控制和评估计划等过程。
3.狭义的人力资源规划，是指具体的提供人力资源的行动计划，如人员招聘计划、人员使用计划、退休计划等。
4.人力资源规划包括了以下几层含义：（1）说明了一个组织的环境是变化的。
（2）一个组织应该制定必要的有关人力资源的政策和措施以确保组织对人力资源需求的如期实现。
（3）人力资源规划要使组织和个人都得到长期的利益。
（4）制定规划的目的是为了实现企业战略目标，保证企业长期持续发展。
（5）搞清企业现有的人力资源状况是制定人力资源规划的基础。
（6）制定必要的人力资源政策和措施是人力资源规划的主要环节。
5.按照规划的独立性划分，可以划分为独立性的人力资源规划和附属性的人力资源规划。
6.按照规划的范围大小划分，可划分为整体的人力资源规划和部门的人力资源规划。
7.按照规划的时间长短划分，可划分为短期、中期和长期三类。
8.简述人力资源规划的作用（1）有利于企业制定长远的战略目标和发展规划。
（2）确保企业在生存发展过程中对人力资源的需求。
（3）有利于人力资源管理活动的有序化。
（4）使企业有效地控制人工成本。
（5）有助于满足员工需求和调动其积极性。
（6）为企业的人事决策提供依据和指导。
019 人力资源规划的内容、程序、原则和目标（★★★一级考点，选择、简答）1.人力资源规划的内容包括总体规划（全面性长远性）、配备计划（对未来）、退休解聘计划（退休年龄、合同期满、不再续聘）、补充计划（出现新的或空缺的岗位）、使用计划（主要内容包括晋升和轮换）、培训开发计划、职业计划（企业的骨干）、绩效计划、薪酬福利计划、劳动关系计划、人力资源预算。
深圳大学 经济预测与决策课程教学大纲
教学目的
了解回归分析方法的背景，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，并能用回归模型进行预测。
主要内容
第一节回归分析概述
第二节一元线性回归预测法
第三节多元线性回归预测法
第四节虚拟变量回归预测法
第五节非线性回归预测法
教学要求
识记：回归分析方法的背景。
领会：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。
应用：各种趋势曲线模型具体的运用。
第五章季节变动预测法
教学目的
知道如何判断时间序列是否有季节变动的趋势，掌握各种消除季节变动的影响的方法。
主要内容
第一节平均数趋势整理法
第二节趋势比率法
第三节环比法
第四节温特斯法
教学要求
识记：时间序列是否有季节变动的趋势。
掌握：掌握各种消除季节变动的影响的方法。
第六章马尔柯夫预测法
4.学时安排：周学时3，总学时54
5.学分分配：3学分
（二）开设目的
经济预测和决策是现代经营管理的重要内容，学习和掌握这方面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。
（三）基本要求
本课程系统的介绍了以统计方法为“基干”的经济预测和决策方法的原理及其应用。主要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。
2.命题说明
期末采取闭卷考试，试卷形式采用客观题与非客观题结合；试卷内容，识记部分占30％左右，理解、操作题占70％左右，内容涉及教材章的100％，节的90％，知识点的70％左右；试卷难易比例控制在15％难、50％适中、35％易之间；试卷末设置难度系数在0.7～0.9、分值为30分的附加题，目的在于筛选基础知识扎实、探索精神强烈、创新意识浓厚的同学。试卷采用A、B卷。
人力资源课后习题及答案
第四章职位分析与胜任素质模型1.什么是职位分析？它有什么意义和作用？职位分析，是指了解组织内的一种职位并以一种格式吧与这种职位有关的信息描述出来，从而使其他人了解这种职位的过程。
作用：职位分析为其他人力资源管理活动提供依据，职位分析对企业的管理具有一定的溢出效应。
2.职位分析的步骤是什么？每一步需要完成什么任务？(一)准备阶段：（1）确定职位分析的目的与用途（2）成立职位分析小组（3）对职位分析人员进行培训（4）做好其他必要的准备（二）调查阶段：（1）指定职位分析的时间计划进度表，以保证这项工作能够按部就班地进行（2）根据职位分析的目的，选择搜集工作内容及相关信息的方法（3）搜集工作的背景资料（4）搜集职位的相关信息（三）分析阶段：（1）整理资料（2）审查资料（3）分析资料（四）完成阶段：（1）编写职位说明书（2）对整个职位分析过程进行总结，找出其中成功的经验和存在的问题，以利于以后更好地进行职位分析（3）将职位分析的结果运用于人力资源管理以及企业管理的相关方面，真正发挥职位分析的作用3.职位分析的方法有哪些？每一种的内容是什么？（一）定性的方法：1.访谈法2.非定量问卷调查法3.观察法4.关键事件法5，工作日志法6.工作实践法（二）定量的方法：1.职位分析问卷法2管理职位描述问卷3.通用标准问卷4O*NET系统5.职能职位分析法6弗莱希曼职位分析系统法7职位分析计划表4职位说明书由哪些部分组成？如何编写职位说明书？编写时应注意什么问题？职位说明书由1.职位标识2.职位概要3.履行职责4.业绩标准5.工作关系6.使用设7 工作环境和工作条件8任职资格9其他信息组成5.什么是胜任素质？什么是胜任素质模型？胜任素质指能将某一项工作（或组织、文化）中优秀与表现一般者区分开来的个体特征，即鉴别性胜任素质；以及能将某一项工作（或组织、文化）中表现合格者与表现不合格者区分开来的个体特征，即基准刑胜任素质胜任素质模型就是指完成某项工作、达成某一目标所需要的一系列不同胜任素质的组合，包括不同的动机表现、个性与品质要求、自我形象与社会角色特征以及知识与技能水平6.如何建立胜任素质模型？1.确定绩效标准2确定效标样本3获取样本数据4数据处理分析5建立初步的胜任素质模型6验证胜任数据模型案例分析1.素质模型在华为的人力资源管理体系中扮演什么样的角色？员工关系协调者2.华为素质模型的构建过程，有哪些值得借鉴的地方？华为的素质模型就是在价值评价体系里构建的，由国外咨询公司协调搭建，经过“先僵化，后优化”的管理过程，成功地融入华为的人力资源管理实践。
5预测与决策-趋势外推法
利润额yt 200 300 350 400 500 630 700 750 850 950 1020
1200 1000
利润额 yt
1200 1000
利润额 yt
？？
800
800
600
600
400
400
200
200
0
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
45
销售量（万件）
40
35
30
25
10000 9000 8000 7000 6000 5000
总需求量（件）
20
4000
15
3000
10
2000
5
1000
0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
某商场某种商品过去9个月的销量
某商场过去9年投入市场，市场需求量统计资料
加权拟合直线方程法的数学模型
Q n t(y t a b t)2
(tt)(yy) (tt)2
利润额 1200
1000
800
yc abt
600
400
200
0 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
……………… T= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
由近及远，按 比例 递减。
各期权重衰减的速度取决于 的取值。
预测与决策第四章答案
第四章 时间序列平滑预测法P1321.解：分别取N=3和N=5，按预测公式：3ˆ211--+++=t t t t y y y y和5ˆ43211----+++++=t t t t t t y y y y y y，N=3时，638681S 1142)ˆ(==∑-=t t t y y ；N=5时，300661S 1162)ˆ(==∑-=t t t y y计算结果表明：N=5时，S 较小，所以选取N=5。
预测12月份的销售额为203万元。
2. 解：根据题意有：w 1=0.5，w 2=1，w 3=1.5。
由公式35.05.15.015.15.015.1ˆ21211----+++=++⨯+⨯+⨯=t t t t t t t y y y y y y y，1983年财政支出预测值为：4.113137.12125.00.11152.11155.1ˆ1983=⨯++⨯=y由于各年预测值与实际值的相对误差为：t t t y yy ˆ-，计算结果如上表，再计算总的平均相对误差：%4.8%100)8.58274.53361(%100)ˆ1(=⨯-=⨯-∑∑tt y y由于总预测值的平均值比实际值低8.4%，所以可将1983年的预测值修正为6.1235%4.814.1131=-）（因此，1983年的财政支出为1235.6亿元。
3. 解：采用指数平滑法，取13ˆ0.13S 3.0)1(010====S y 。
即，α。
按预测模型：t t t y y y ˆ)1(ˆ1αα-+=+，预测结果如下表因此，预测1981。
4. 解：08.122310.11117.12297.13297.13235.1217.1347.142)2(8)1(8=++==++=M M ，则86.14308.12297.13222)2(8)1(88=-⨯=-=M M a 89.1008.12297.132)(132)2(8)1(88=-=--=M M b于是，得t=8时，直线趋势预测模型为：T y T 89.1086.143ˆ8+=+（2）利用移动平滑预测法当7.87S S 3.02010===）（）（，初始值α，45.10745.122)2(8)1(8==S S ，则45.13745.10745.12222)2(8)1(88=-⨯=-=S S a 43.6)45.10745.122(7.03.0)(7.013.0)2(8)1(88=-=--=S S b于是，得t=8时，直线趋势预测模型为：T y T 43.645.137ˆ8+=+当7.87S S 6.02010===）（）（，初始值α，根据上表计算得，64.12932.136)2(8)1(8==S S ，则99.14264.12932.13622)2(8)1(88=-⨯=-=S S a 01.10)64.12932.136(4.06.0)(4.016.0)2(8)1(88=-=--=S S b 于是，得t=8时，直线趋势预测模型为： T y T 01.1099.142ˆ8+=+（3） 三个模型的拟合误差分别为： 趋势移动平均法：()72.403174.122ˆ318621==-=∑=t t t y y S指数平滑法：()58.153713.1075ˆ71,3.08622==-==∑=t t t y y S α()99.67790.475ˆ71,6.08623==-==∑=t t t y y S αN=3的趋势移动平均法误差最小。
第四章 趋势外推预测法作业
第四章 趋势外推预测法一、单项选择题1、最小平方的中心思想，使通过数学模型，配合一条较为理想的趋势线。
这条趋势线必须满足（B）。
A．原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为零B．原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为最小C．原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为零D．原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为最小2、下列方法中哪一个不是常用的市场调研预测法：（D ）A. 联测法B.类比法C. 转导法D. 趋势外推法3、以下对于生长曲线描述正确的是（ D ）。
A．生长曲线的每一阶段的发展速度一样；B．生长曲线，一般在发生阶段，变化速度较为较快；C．生长曲线，一般在发展阶段，变化速度较为缓慢；D．生长曲线，一般在成熟阶段，变化速度趋于缓慢；4、采用指数平滑法进行预测时，如果时间序列变化比较平稳，则平滑系数的取值应为（ A ）A、0.1-0.3B、0.5-0.7C、0.7-0.9D、0.4-0.65、（ D ）是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。
A、长期趋势因素B、季节变动因素C、周期变动因素D、不规则变动因素5. 一般来说，加权平均预测法给予近期观察值以（ A ）。
A.较大的权数B.不变的权数C. 较小的权数二、多项选择题1、时间数列趋势预测常见的型态有（ABC）。
A直线型 B二次曲线型 C指数曲线型 D双曲线形2、趋势外推法的基本理论是（AC）。
A决定事物过去发展的因素，在很大程度上也决定该事物未来的发展，其变化，不会太大。
B事物是发展变化的，决定事物过去发展的因素，不一定决定该事物未来的发展。
C事物发展过程一般都是渐进式的变化，而不是跳跃式的变化。
D事物发展过程一般都是跳跃式的变化，而不是渐进式的变化。
3、趋势外推法是在对研究对象过去和现在的发展作了全面分析之后，利用某种模型描述某一参数的变化规律，然后以此规律进行外推。
为了拟合数据点，实际中最常用的是一些比较简单的函数模型如（ABCD）。
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求出lga和lgb 后，再取其反对数，即得算术形式的a 和b
指数曲线
(例题分析)
指数曲线
(例题分析)
【例】根据社会总需求量数据，确定指数曲线方程， 计算出各期的趋势值，预测1998年的社会总需求量，
lg a 35.05
a
（212
.4
178
.0）（0.05.55556563
1 1）2
22.254
K
1 3
178.0
(22.254)
0.55563 1 0.5556 1
73.163
修正指数曲线
(例题分析)
产品销售量的修正指数曲线方程 Yˆt 73.163 22.254(0.5556)t
2001年产品销售量的预测值
1
6
0.96522 1
1 12034 6416.7932 936.2011
6
Logistic 曲线
(例题分析)
人口总数的Logistic曲线方程
Yˆt
107
936.20111166.293 0.96522t
2000年人口总数的预测值
Yˆ2000
107
936.20111166.293 0.9652221
6706.9158
趋势线的选择
1. 观察散点图 2. 根据观察数据本身，按以下标准选择趋势线
– 一次差大体相同，配合直线 – 二次差大体相同，配合二次曲线 – 对数的一次差大体相同，配合指数曲线 – 一次差的环比值大体相同，配合修正指数曲线 – 对数一次差的环比值大体相同，配合 Gompertz
曲线 – 倒数一次差的环比值大体相同，配合Logistic曲
为未知常数
≠ 0a，bt0 < b ≠
1
3. 用于描述的现象：初期增长迅速，随后增长率逐渐降 低，最终则以K为增长极限
修正指数曲线
(求解k，a，b 的三和法)
1. 趋势值K无法事先确定时采用
2. 将时间序列观察值等分为三个部分，每部 分有m个时期
3. 令趋势值的三个局部总和分别等于原序列 观察值的三个局部总和
2000年布产量的预测值
Yˆ 153.38 6.9898 15 258.227 2000
4.2 非线性趋势预测
二次曲线
(second degree curve)
1. 现象的发展趋势为抛物线形态
2. 一般形式为 Yˆt a bt ct 2
3. 根据最小二乘法求 a，b，c的标准方程
Y na bt ct 2 tY at bt 2 ct 3 t 2Y at 2 bt 3 ct 4
lg b 3.57
指数曲线方程
Yˆ t
99.48(1.65)t
：
1998年社会总需求量的预测值
Yˆ 99.48(1.65)10 14879.05 1998
修正指数曲线
(modified exponential curve)
1. 在一般指数曲线的方程上增加一个常数项K 2. 一般形式为
KKY，ˆ>t a0，，Kba
修正指数曲线
(求解k，a，b 的三和法)
1. 设观察值的三个局部总和分别为S1，S2，S3
m1
2 m1
3 m1
S 1
Y t
,
S 2
Y t
,
S 3
Y t
t 0
tm
t 2 m
2. 根据三和法求得
b
S 3
S 2
S 2
S 1
1
m
a
S 2
S 1
b
b m
1
12
K
1 m
S 1
abm 1
b 1
4. 两端都有渐近线，上渐近线为YK,下渐近线为Y 0
Gompertz 曲线
(求解K，a，b 的三和法)
1. 将其改写为对数形式： lg Yˆt lg K (lg a)bt
2. 仿照修正指数曲线的常数确定方法，求出 lga、lgK、b
3. 取 lga、lgK 的反对数求得 a 和 K
令： S 1
Gompertz 曲线
(例题分析)
Gompertz 曲线
(例题分析)
Gompertz 曲线
(例题分析)
1
b 2.9254 2.7388 3 0.7782 2.7388 2.3429
log a (2.7388 2.3429) 0.7782 1 0.3141 (0.77823 1)2
线性模型法
(例题分析)
【例】根据上表布产量数据，用最小二乘法确定直线趋 势方程，计算出各期的趋势值，并预测2000年的布产量
b 14 23199.7 105 2881.27 6.9898 a 2881.27 6.9898105 153.38
141015 (105)2
14
14
线性趋势方程 Yˆ 153.38 6.9898t t
(例题分析)
Logistic 曲线
(例题分析)
1
b 981310806 6 0.96522 10806 12034
a 10806 12034
0.96522 1 0.965226 1 2
1228 0.94975 1166.293
K
1
12034 1166.293
0.96522 6
罗吉斯蒂曲线
(Logistic curve)
1. 1838年比利时数学家 Verhulmpertz曲线类似
3. 其曲线方程为
Yˆt
K
1 abt
K，a，b 为未知常数 K > 0，a > 0，0 < b ≠1
Logistic 曲线
(求解k，a，b 的三和法)
m1
lg
Y t
,
2 m1
S 2
lg
Y t
,
3 m1
S 3
lg
Y t
t 0
tm
t 2 m
则有：
b
S 3
S 2
S 2
S 1
1
m
lg a
S 2
S 1
b
b m
1
12
lg K
1 m
S 1
bm 1 • lg a
b 1
【例】某公司
1989—1997 年的某产品实 际销售额数据 如表。试确定 修正指数曲线 方程，计算出 各期的趋势值 ， 预 测 2000 年的糖产量
第四章 趋势模型预测法
4.1 直线趋势预测法 4.2 非线性趋势预测预测法
4.1 直线趋势预测法
直线趋势预测法是根据预测对象具有线性变 动趋势的历史数据，你合成一条直线，通过 建立直线模型进行预测的方法。
线性模型法
(线性趋势方程)
• 线性方程的形式为
Yˆt a bt
Yˆt —时间序列的趋势值 t —时间标号 a—趋势线在Y 轴上的截距 b—趋势线的斜率，表示时间 t 变动一个
单位时观察值的平均变动数量
线性模型法
(a 和 b 的最小二乘估计)
1. 趋势方程中的两个未知常数 a 和 b 按最小二乘法 求得
根据回归分析中的最小二乘法原理 使各实际观察值与趋势值的离差平方和为最小 最小二乘法既可以配合趋势直线，也可用于配合趋势曲线
2. 根据趋势线计算出各个时期的趋势值
线性模型法
指数曲线
(exponential curve)
1. 用于描述以几何级数递增或递减的现象 2. 一般形式为
Yˆt abt
a，b为未知常数 若b>1，增长率随着时间t的增加而增加 若b<1，增长率随着时间t的增加而降低 若a>0，b<1，趋势值逐渐降低到以0为极限
指数曲线
(a，b 的求解方法)
1. 采取“线性化”手段将其化为对数直线形式 2. 根据最小二乘法，得到求解 lga、lgb 的标准方程为
线
二次曲线
(例题分析)
二次曲线
(例题分析)
【例】根据产品销售量数据 ，计算出各期的趋势 值和预测误差，并预测2001年的能源生产总量
a=35.05
b=3.57 c=－0.69
二次曲线方程： Yˆt 35.05 3.57t 0.69t 2
2001年产品销售量的预测值
Yˆ 35.05 3.57 5 0.69 52 35.65 2001
Yˆ2001 73.163 22.2540.55569 73.05
Gompertz 曲线
(Gompertz curve)
1.以英国统计学家和数学家 B·Gompertz 的名字而命名 2.一般形式为
Yˆt Kabt
K，a，b为未知常数 K > 0，0 < a ≠ 1，0 < b ≠ 1
3. 描述的现象：初期增长缓慢，以后逐渐加快，当达到一定 程度后，增长率又逐渐下降，最后接近一条水平线
log
K
1 3
2.3429
0.77823 1
0.7782 1
0.3141
1.0306
Gompertz 曲线
(例题分析)
产品销售额的Gompertz曲线方程
Yˆt 10.73 0.48520.7782t
2000年产品销售额的预测值
Yˆ 10.73 0.4852 0.778211 10.35 2000
1. 取观察值Yt的倒数Yt-1 当Yt-1 很小时，可乘以 10 的适当次方
2. a，b，K 的求解方程为
b
S 3
S 2
S 2
S 1
1
m
a
S 2