预测与决策的数量分析方法

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统计预测与决策PPT课件

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(1)可以加快预测速度和节约预测费用。 (2)可以获得各种不同但有价值的观点和意见。 (3)适用于长期预测和对新产品的预测,在历
史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。
回总目录 回本2章7 目录
德尔菲法的缺点: (1)对于分地区的顾客群或产品的预测则可能
不可靠。 (2)责任比较分散。 (3)专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
•实际资料是预测的依据; • 经济理论是预测的基础; • 数学模型是预测的手段。
回总目录 回本章5 目录
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。
非线性回归预 3 测法
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系
在两个变量情况下 可用计算器,多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据, 并用几个非线性模型 试验
趋势外推法
4 中期到长 当被预测项目的有关 与非线性回归预测 只需要因变量的历史

变量用时间表示时, 法相同
提出预测报告 回总目录 回本1章8 目录
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
回总目录
19
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。

第七章 预测与决策

第七章  预测与决策

具体的定性预测方法有: (1)德尔非法:由专家根据函询调查表来
进行预测的方法。
(2)集合意见法:由有关人员根据个人的
经验在分析相关因素的基础上,进行预测的 方法。
本节要点 1.预测的含义、作用 2.预测的环境分析法 3.预测的步骤 4预测的方法
案例分析——课堂讨论 哈默的“金币”酒
阿曼德· 哈默1898年5月出生于美国纽约市。而他的祖辈是俄罗斯人, 经营造船业。但后来,一场天灾毁掉了他家的几乎全部财产。1875 年,哈默的祖父携全家移居了美国。 1917年,哈默在修完两年的医学预科之后考上了哥伦比亚医学院, 而此时他父亲的小药厂已经陷入了困境。父亲要他接管制药厂,但 又不许他退学,哈默接受了。而当时的哈默刚刚19岁。 哈默很善于经营,很有经济头脑,从小制药厂到大制药厂,再到西 方石油公司,年营业额200亿美元,拥有资产几十亿美元,获得了巨 大成功。哈默成功的要诀何在? 第二次世界大战爆发以后,由于战争造成了食物的紧张,美国政府 下令不许用谷物酿酒。哈默知道了这个信息之后,立即预测到威士 忌酒马上就要成为缺门货。当时美国酿酒厂的股票为每股90元,而 且以一桶烈性威士忌酒作为股息。哈默立即买下了5500股,因此得 到了作为股息的5500桶烈性威士忌酒。 果然不出哈默所料,市场上很快便短缺威士忌酒,哈默不失时机地 把桶装威士忌酒改为瓶装,并贴上了"制桶"的商标卖出。于是,哈 默的"制桶"牌威士忌酒大受欢迎,买酒的人排起了长龙般的队。当 哈默的5500桶卖掉2500桶的时候,一位叫艾森柏路的化学工程师前 来拜访哈默。这位客人讲,如果在威士忌酒中加上80%的廉价土豆酒 精,数量就可以增加5倍,而且这种混合酒的味道也不错。
因果分析预测方 因果关系 法 相关程度 定性预测方法 专家调查法 专家判断

金融事件研究中的数量分析方法解析

金融事件研究中的数量分析方法解析

金融事件研究中的数量分析方法解析金融事件研究是对金融市场中各种事件的深入研究,是金融学研究的重要领域之一。

在金融事件研究中,数量分析方法被广泛应用。

本文将对金融事件研究中的数量分析方法进行解析。

一、数量分析方法的概述数量分析方法是指借助于各种数学方法和统计学工具对事物的数量数据进行处理和分析的方法。

在金融市场的事件研究中,常用的数量分析方法主要包括时间序列分析和横截面分析。

时间序列分析是指利用时间序列数据,通过建立数学模型来预测未来的走势。

时间序列分析主要包括趋势分析、周期性分析、季节性分析和累计变异分析等方法。

横截面分析则是指在某一时间点上,通过对不同个体之间的相关性进行分析,来研究个体之间的差异和共性。

在金融市场的事件研究中,横截面分析主要应用于股票价格与市场指数之间的相关性分析等方面。

二、数量分析方法在金融事件研究中的应用1.股票价格走势分析在股票市场中,股票价格的走势是研究的重点和难点。

股票价格受到各种因素的影响,如基本面、市场情绪、政策导向等。

利用时间序列分析方法,可以建立一系列数学模型,预测未来股票价格的走势,帮助投资者制定投资策略。

2.事件对股票价格的影响分析在金融市场中,各种事件都会影响股票价格的涨跌。

利用横截面分析方法,可以分析事件对股票价格的影响程度。

例如,某个公司发布业绩报告后,其股票价格的涨跌情况就可以用横截面分析方法进行分析。

另外,还可以利用时间序列分析方法,分析某一事件对市场整体股票价格的影响,来预测市场的整体涨跌趋势。

3.宏观经济环境对股票市场的影响分析宏观经济环境是影响股票市场的重要因素之一。

利用时间序列分析方法,可以对宏观经济环境进行分析,了解其对股票市场的影响程度,以及对股票市场走势的预测。

4.投资组合分析投资组合分析是指将不同投资品种进行组合,以达到多样化和风险控制的目的。

利用数量分析方法,可以对不同投资品种进行横截面分析,选取相关性较小的品种进行搭配,以达到最优化的投资组合。

定量分析预测法

定量分析预测法

定量分析预测法1.确定型决策确定型决策的主要方法有:直观判断法、线性规划法、盈亏分析法。

(1)直观判断法它是指决策的因素很简明,无需复杂的计算,可以直接选择出最优方案的决策方法。

例:某企业生产所需的原材料可从A、B、C三地购得,如果A、B、C三地距该企业的距离相等,运费相同,A、B、C三地的同种原材料价格如下表所示,问该企业应从何地购进原材料?最佳方案。

(3)盈亏分析法盈亏分析是依据与决策方案相关的产品产量(销售量)、成本(费用)和盈利的相互关系,分析决策方案对企业盈利和亏损发生的影响,据此来评价、选择决策的方法。

根据费用与产量的关系将总费用分成固定费用和变动费用。

固定费用是不随产量变化而变化的。

它是一个固定的值,在图上是一条与横坐标平行的线,变动费用是随产量的变化而变化的,而且是成正比例变化,在图上是一条斜线。

把固定费用与变动费用相加就是总费用线(Y)。

销售收入线S和总费用线Y的交点a称为盈亏平衡点(又称保本点),此时销售收入恰好等于总费用,即企业处于不亏不盈的保本状态。

a点把这两条线所夹的范围分成两个区域,a点右边的是盈利区,a点左边的是亏损区。

通过盈亏平衡图可以分析如下问题:①可以判断企业目前的销售量对企业盈利和亏损的影响。

当X>Xo时,企业在盈利区;当X<Xo时,企业在亏损区;当X=X0时,企业保本经营。

②可以确定企业的经营安全率。

经营安全率是反映企业经营状况的一个指标。

其计算公式为:X-Xoη= ---------- ╳100%X式中η为经营安全率。

η值越大,说明企业对市场的适应能力越强,企业经营状况越好;η的值越小,企业经营的风险越大经营越差。

一般情出这一点所对应的产量或销售量。

计算公式有三:(1)产量销量法。

即以某一产品的固定费用与变动费用确定盈亏平衡点。

此法适用于单一品种生产的决策分析,或虽属多品种生产,但各品种的固定费用可以划分清楚。

令 W——单件产品价格; Cv——单件产品变动费用;销售收入和总费用可表述为:销售收入:S=W•X 总费用:Y=F+V=F+Cv•X当盈亏平衡时,则S=Y即:W•X=F+ Cv•XF盈亏平衡点的产(销)量,计算公式:Xo=------W-Cv根据此公式,可求产量为X时的利润(P):P=(W- CV)•X-FP+F 也可求利润为P时的产(销)量(X):X=--------W-Cv(2)销售额法。

现金管理中的预测与决策分析

现金管理中的预测与决策分析

现金管理中的预测与决策分析在企业经营过程中,现金管理是一个至关重要的环节。

预测和决策分析在现金管理中起着关键的作用。

通过准确的预测和科学的决策分析,企业可以更好地管理现金流,降低风险,提高经营效益。

1. 现金预测的重要性现金预测是企业对未来一段时间内的现金流量进行估计和预测的过程。

它基于历史数据和市场环境等多个因素进行分析,帮助企业了解资金需求和供给的情况。

现金预测对企业的重要性体现在以下几个方面:1.1 确定合理的资金需求通过现金预测,企业可以清楚地了解未来一段时间内所需的资金数量。

这有助于企业合理安排资金筹集计划,避免出现资金短缺或过剩的情况。

1.2 提前做好资金安排现金预测可以帮助企业提前做好资金安排。

企业可以根据预测结果,在预期资金充裕的时候提前购买原材料、支付供应商,从而获得更好的采购条件和供应链优势。

同时,在预计资金短缺的情况下,企业可以采取措施,如延期付款、筹集额外资金等,确保生产和经营的顺利进行。

1.3 降低企业风险现金预测可以帮助企业及时发现和应对潜在的现金流问题,降低经营风险。

通过预测现金流量的波动情况,企业可以及时进行调整和应对,避免出现资金短缺、流动性风险等问题。

2. 现金决策分析的方法现金决策分析是指在现金管理中,通过量化和分析来进行决策的过程。

以下是几种常用的现金决策分析方法:2.1 现金流量预测模型现金流量预测模型是通过收集和分析历史数据,建立数学模型来预测未来现金流量。

常用的模型包括时间序列分析、回归分析等。

这些模型可以帮助企业预测未来一段时间内的现金流量,并据此进行决策。

2.2 资本预算分析资本预算分析是指对企业长期资本投资决策进行分析和评估的过程。

在现金管理中,企业需要权衡不同的资本投资项目,决定是否进行投资以及投资的程度和时机。

通过资本预算分析,企业可以评估投资项目的现金流量、风险和回报,从而做出科学而合理的决策。

2.3 现金流量风险分析现金流量风险分析是对未来现金流量风险进行评估和分析的过程。

预测和决策方法解析

预测和决策方法解析

预测和决策方法一、预测方法(一)预测的概念1.预测的定义预测是人们对未来要发生的事物进行的估计和推测,是根据过去的历史数据和现实的客观条件,运用科学知识和手段探求人们所关心的客观事物的发展趋势,即根据过去和现在判断未来,根据已知推测未知。

预测虽然是对未来进行的预计和推测,但是,它是根据客观事物的发展规律,综合考虑历史和现实条件及环境的影响预计事物未来演变的规律和发展趋势,因此,预测是一门科学的方法论。

2.预测的分类预测是预测方法和手段的总称。

由于客观事物的多样性和复杂性,导致预测的种类繁多,但总体上可按如下加以分类:(1)按预测的方法分类,可分为定性预测和定量预测。

定性预测是对预测对象进行定性分析时使用的方法。

它是用定性的方法,研究、分析和确定未来事物发展的性质和发展规律。

定性预测的数据或结果,往往不是依据历史统计数据直接计算获取的,而是充分发挥人的智慧、经验的作用,依据直观材料、人的实践和主观判断得到的预测结果。

定量预测是对预测对象进行定量分析时使用的方法。

它是用定量的方法,研究、分析和推测未来事物发展的程度及其结果。

定量预测是建立在历史数据和资料以及目前的信息基础上的预测,它往往不是主观判断,而是充分发挥历史数据的作用。

因而,定量预测的结果比定性预测更具科学性和精确性。

(2)按预测的时间分类,可分为长期预测、中期预测和短期预测。

不同的预测目的决定着不同的预测期限。

长期预测一般为10~15年;中期预测一般为5~10年;短期预测一般为1~5年或更短。

由于时间越长,不确定性因素的影响越大,因而通常预测的期限越长,其预测的精度越差。

短期预测较中期预测精确,中期预测较长期预测精确。

在预测之前,根据预测对象和要求正确选择预测期限是十分重要的。

(二)预测方法1.定性预测方法(1)专家调查法这种方法是将专家的意见作为预测分析的对象,专家运用自己的知识和经验,通过对过去和现在事物的分析,找出规律,然后对发展的趋势作出判断。

预测与决策

预测与决策

预测与决策一、名词解释1、统计预测: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。

2、德尔菲法:德尔菲法是根据有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、预测的一种方法,也称专家调查法。

它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。

3、期望值:一个决策变量的期望值,就是它在不同自然状态下的损益值(或机会损益值)乘上相对应的发生概率之和。

4、乐观决策准则:这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大利益,在各最大利益中选取最大者,将其对应的方案作为最优方案。

这种决策准则的客观基础就是所谓的天时、地利和人和,决策者感到前途客观,有信心取得每一决策方案的最佳结果。

5、层次分析法:美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(T.L.Saaty)于上世纪70年代初,为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。

这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。

是对难于完全定量的复杂系统作出决策的模型和方法。

6、追踪决策:指在原方案的实施过程中,主客观情况发生重大变化或原方案存在重大失误时所进行的一种补救性决策。

7、回归预测法:是指成对的两个变量数据分不大体上呈直线趋势时,采用适当的计算方法,找到两者之间特定的经验公式,即一元线性回归模型,然后根据自变量的变化,来预测因变量发展变化的方法。

(一元线性回归预测法)8、领先指标法:通过将经济指标分为领先指标、同步指标和滞后指标,并根据这三类指标之间的关系进行分析预测。

领先指标法不仅可以预测经济的发展趋势,而且可以预测其转折点。

9、悲观决策准则:这种决策准则的客观依据是决策的系统功能欠佳,形势对决策者不利,所以,决策者没有理由希望获得最理想的结果。

管理数量方法与分析

管理数量方法与分析

管理数量方法与分析管理数量在现代管理中扮演着举足轻重的角色,有效的数量管理方法和分析可以帮助组织实现更高效的运营和决策制定。

本文旨在探讨管理数量的方法和分析工具,并介绍如何运用它们来提升管理效果。

一、趋势分析趋势分析是一种常用的管理数量方法,通过对数据的历史变化进行观察和分析,识别出潜在的趋势和模式,从而做出合理的预测和规划。

在趋势分析中,常用的工具包括趋势线和移动平均线等。

趋势线是一种将数据点连接起来的直线,它可以帮助我们识别出数据的总体趋势。

通过观察趋势线的斜率和方向,我们可以预测未来的发展方向,并作出相应的调整和决策。

移动平均线则是通过计算一段时间内数据的平均值,并将其作为参考线,用以平滑数据的波动。

移动平均线可以帮助我们过滤掉数据的噪音,更好地观察到数据的整体趋势。

二、比例分析比例分析是一种通过对数据进行比较和计算,从而揭示出不同数据之间的关系和特点。

常用的比例分析方法包括财务比例分析和绩效比例分析等。

财务比例分析主要通过计算各类财务指标,如利润率、资产收益率等,来评估企业的盈利能力和财务状况。

通过比较这些指标的变化趋势和行业平均水平,我们可以快速了解企业在财务方面的相对优势和劣势,并采取相应的措施。

绩效比例分析则侧重于评估组织的绩效和效率水平。

通过计算各项绩效指标,如产出与成本的比例、员工绩效指数等,我们可以全面了解组织的生产效率和员工表现,并及时调整和优化管理策略。

三、因果关系分析因果关系分析是一种通过观察和推断数据之间的关系,找出其中的因果联系,并指导决策和问题解决的方法。

因果关系分析可以通过数学模型、实验设计和统计分析等手段来实现。

数学模型是一种将数据和变量之间的关系用公式表示出来的工具。

通过建立数学模型,我们可以更加准确地分析和预测不同因素对管理数量的影响,并制定相应的控制策略。

实验设计可以帮助我们控制和观察变量的变化,从而揭示出变量之间的因果关系。

统计分析则可以帮助我们验证和证实因果关系的有效性和显著性。

统计学中的决策分析

统计学中的决策分析

统计学中的决策分析决策分析是统计学的一个重要应用领域,它借助相关数学模型和统计推断,帮助决策者在面对不确定性和风险时做出最佳决策。

在日常生活和商业中,决策分析广泛应用于风险评估、资源分配、产品开发、投资决策等方面。

本文将介绍统计学中的决策分析的基本原理和常用方法。

一、决策分析的基本原理决策分析的基本原理是建立决策模型,通过搜集和分析相关数据,从而预测不同决策方案的可能风险和回报。

决策模型通常包括以下几个要素:1. 目标:明确决策的目标是什么,比如最大化利润、降低成本、提高市场份额等。

2. 决策变量:决策变量是可以控制和调整的因素,决策者通过调整决策变量来达到目标。

例如,产品价格、市场推广力度、生产数量等。

3. 不确定性因素:不确定性因素是指不能完全预测或控制的因素,包括市场需求、竞争环境、经济状况等。

决策分析的关键就是针对这些不确定性因素进行分析和预测。

4. 决策结果:决策结果是特定决策方案的预期结果,可以是利润、市场份额、客户满意度等。

基于以上要素,决策分析通过建立数学模型,利用统计学方法进行数据分析和预测,以支持决策者做出最佳决策。

二、常用决策分析方法1. 风险分析风险分析是决策分析中的一个重要步骤,它旨在评估不同决策方案的风险和回报。

常用的风险分析方法包括:(1)决策树分析:决策树是一种图形化的分析工具,它能够将各种决策和不确定性因素结合起来,并通过计算预期价值和风险来辅助决策。

(2)期望效用分析:期望效用是一种用数学方式量化决策者的偏好和效用函数,通过计算各种决策方案的期望效用来辅助决策。

2. 假设检验在决策分析中,常常需要对不同假设进行检验以支持决策。

假设检验是一种基于统计推断的方法,用于判断样本数据是否支持某种假设。

假设检验的步骤通常包括确定零假设和备择假设,选择适当的检验方法,计算样本数据的统计量,并根据统计量的分布情况得出结论。

3. 敏感性分析敏感性分析是决策分析中的一种技术,用于评估决策结果对于不同变量的敏感程度。

《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...

《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》word版

《统计预测与决策》word版

预测:根据过去和现在估计未来,预测未来统计预测: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统计预测三要素:实际资料是依据,经济理论是基础,数学模型是手段影响预测的因素:费用的高低,预测方法的难易程度,预测结果的精确程度按预测方法分类:(1)定性预测法:通过预测者所掌握的信息结合各种因素对事物的发展前景做出判断,并将判断定量化(2)回归预测法:研究变量与变量之间相互关系的数理统计方法,从一个值或几个自变量的值去预测因变量的值(3)时间序列预测法:考虑变量随时间变化发展规律并用该变量以往的统计资料简历数学模型做外推按预测时间分类:近期预测,短期预测,中期预测,长期预测预测方法的选择:考虑合适性、费用和精确性各种预测方法特点:(1)定性预测法:短期、中期、长期,适用于对缺乏历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测,需做大量的调查研究工作(2)一元线性回归预测法:短期、中期,适用于自变量与因变量两个变量之间存在着线性关系,需为两个变量收集历史数据(3)多元线性回归预测法:短期、中期,适用于因变量与两个或两个以上自变量之间存在着线性关系,需为所有变量收集历史数据(4)非线性回归预测法:短期、中期,适用于因变量与一个或多个自变量之间存在某种非线性关系,必须收集历史数据,并用几个非线性模型实验(5)趋势外推法:中期、长期,适用于当被预测项目的有关变量用时间表示时,用非线性回归,只需要因变量的历史数据,但用趋势图试探是费时统计预测研究步骤:(1)确定预测目的(2)搜集和审核资料(3)选择预测模型和方法(4)分析预测误差、改进预测模型(5)提出预测报告定性预测的优缺点:优点在于注重事物发展在性质方面的预测,具有较大的灵活性,易于充分发挥人的主观能动作用,且简单迅速,省时、省费用;缺点在于易受主观因素影响,比较注重人的经验和主观判断能力,从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制,尤其缺乏对事物发展做数量上的精确描述定量预测的优缺点:优点在于注重事物发展在数量方面的分析,重视对事物发展变化的程度做数量上的描述,更多的依据历史统计资料,较少受主观因素的影响,可以利用电子计算机对统计发放和数学方法做大量计算处理;缺点在于比较机械,不以灵活掌握,对信息资料的质量和数量要求较高,且不易处理有较大波动的信息资料,更难以预测事物质的变化德尔菲法的特点:(1)反馈性:表现在多次作业、反复、综合、整理、归纳和修正,但不是漫无边际,而是有组织有步骤的进行(2)匿名性:免除心理干扰影响(3)统计性:对各位专家的估计或预测数进行统计,然后采用平均数或中位数统计出量化结果德尔菲法的优缺点:优点在于(1)加快预测速度,节约预测费用(2)获得各种不同但有价值的观点和意见(3)适用于长期预测和对新产品的预测,在历史资料不足或不可测因素较多时尤为适用缺点在于(1)对于分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠(2)责任比较分散(3)专家的意见有时可能不完整或不切合实际厂长(经理)评判意见法优缺点:优点在于:(1)迅速、及时和经济(2)发挥集体智慧,是预测结果比较准确可靠(3)不需要大量统计资料,更适用于不可控因素较多的产品进行销售预测(4)市场发生变化时可以立即修正缺点在于:(1)结果用一首主观因素影响(2)对市场变化、顾客愿望等问题了解不细,预测结果一般化估计量要求:好的估计量满足一致性、无偏性和有效性.定性分析注意事项:在运用时注意它的作用与范围,超过这个范围去推断或预测,可能会得到错误结论.直线回归适用范围:只适宜做中、短期预测,不宜于做长期预测关于对数据资料的要求问题:(1)关于数据资料的准确性问题(2)关于数据资料的可比性和独立性问题(3)关于社会经济现象基本稳定的问题正确应用回归分析方法注意事项:(1)用定性分析判断现象之间的依存关系(2)避免回归预测的任意外推(3)应用合适的数据资料长期趋势因素(T):反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向,在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势,也可以表现为类似指数趋势或其它曲线趋势的形式。

预测分析方法

预测分析方法

预测分析方法预测分析方法是指利用数据、模型和分析技术来预测未来事件或结果的方法。

在现代社会,预测分析方法被广泛应用于各个领域,如金融、市场营销、医疗保健、政府管理等。

它可以帮助人们做出更明智的决策,提高效率,降低风险,创造更大的价值。

在进行预测分析之前,首先需要收集和整理相关的数据。

这些数据可以是历史数据,也可以是实时数据。

历史数据可以用来建立模型,实时数据可以用来验证模型的准确性。

数据的质量对预测分析的结果有着至关重要的影响,因此在收集和整理数据的过程中,需要注意数据的完整性、准确性和一致性。

在选择预测分析方法时,需要根据具体的问题和数据特点来进行选择。

常见的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习、数据挖掘等。

不同的方法有着不同的适用范围和特点,需要根据具体情况来进行选择。

时间序列分析是一种常用的预测分析方法,它适用于分析一段时间内的数据变化规律。

通过对时间序列数据进行建模和预测,可以帮助人们预测未来的趋势和变化。

回归分析是一种统计方法,它可以用来分析自变量和因变量之间的关系,并进行预测。

机器学习和数据挖掘是一种基于数据的预测分析方法,它可以通过对大量数据的学习和挖掘,发现数据中的规律和模式,从而进行预测。

在进行预测分析时,需要注意模型的选择和建立。

一个好的模型应该能够准确地反映数据之间的关系,并且具有较高的预测准确性。

在建立模型的过程中,需要进行数据的预处理、特征选择、模型的训练和评估等步骤,以确保模型的有效性和可靠性。

除了选择合适的预测分析方法和建立有效的模型之外,还需要注意数据的可视化和解释。

通过数据的可视化,可以直观地展现数据的规律和趋势,帮助人们更好地理解数据。

同时,需要对预测结果进行解释和分析,以便人们能够理解预测结果的意义和影响。

总之,预测分析方法是一种重要的决策支持工具,它可以帮助人们更好地理解和利用数据,做出更明智的决策。

在应用预测分析方法时,需要注意数据的收集和整理、方法的选择和建模、数据的可视化和解释等方面,以确保预测分析的准确性和有效性。

市场预测与决策

市场预测与决策

1.经济预测:指以准确的调查统计资料和经济信息为依据从经济现象的历史,现状和规律性出发,运用科学的方法对经济现象未来发展前景的预测。

2.点估计和区间估计时由预测者运用数学模型,由自变量估计因变量给定一个自变量的数值,估计出相应的一个因变量数值。

在既定概率保证下,估计实际值可能估计值上下的范围称为区间估计。

3.定性预测:预测者啊根据自己掌握的实际情况,实践经验,专业水平,对经济发展前景的性质,方向和程度作出的判断。

4.定性与定量预测的区别:质决定量,一定的质决定一定的量,经济预测将定性分析作为出发点以定性分析为基础。

定量预测只能测定主要因素的影响,其余因素的影响,特别是无法定量因素的影偶响,因此在定量预测之后也要进行定性预测,定性预测主要靠预测者的经验和判断能力易受主观因素的影响。

5.回归:是研究自变量与因变量之间的关系形式的分析方法。

其目地在于根据已知自变量来估计和预测因变量的总平均值。

6.相关分析:研究两个或两个以上随机变量之间相互依存的紧密程度。

回归分析:研究某一随机变量与其它一个或几个普通变量之间的数量变动的关系。

7.一元线性回归:两个具有线性相关的变量,配合线性回归模型,根据自变量的变动来预测因变量平均发展趋势的方法。

Y=a+bx+ɛ(i=1.2.3……n)8.最小平均法的中心思想:是通过数学模型,配合一条较为理想的趋势线。

满足的条件(1)原数列的观察值与模型的估计值的离差总和为零。

(2)原数列的观察值与模型的估计值的离差平方和为最小。

9.时间序列分:长期趋势,季节变动,循环变动,不规则变动。

10.直线预测模型的特点是一阶差分为一常数。

11.环比法:又称帕森斯法是指根据历年各月或各季的历史资料,逐期计算环比,加以平均,求出季节指数进行预测的方法。

其预测步骤:1求各期的环比。

2求各年相同的平均环比3求连锁系数Ci 。

4根据趋势变动修正连锁系数5求季节指数6配合趋势直线模型计算趋势值,结合季节指数进行预测。

《预测与决策教程 第2版》李华裴泱(习题解答)

《预测与决策教程 第2版》李华裴泱(习题解答)
预测与决策教程(第 2 版)
思考与练习参考答案
第一章 思考与练习
1.预测是指什么?举例说明预测的作用。
答:预测是指根据客观事物的发展趋势和变化规律对特定的对象未来发展的趋势或状 态做出科学的推测与判断。
预测可以为决策提供必要的未来信息,是进行决策的基础。如在产品的销售方面,通 过对顾客类型、市场占有份额、物价变动趋势、新产品开发等方面的预测,可以对市场销售 起促进作用。又如在生产方面,通过对原材料需求量、材料成本及劳动力成本的变动趋势以 及材料与劳动力的可用量的变动趋势等方面的预测,便于企业对生产和库存进行计划,并在 合理的成本上满足销售的需求
2.预测有哪些基本原理?预测有什么特点?影响预测精确度的最主要的因 素是什么?如何提高预测的精确度?
答:预测的基本原理包括:系统性原理、连贯性原理、类推原理、相关性原理、概率 推断原理。
预测的特点:一方面我们可以根据预测的基本原理,利用适当的预测方法对未来进行 预测,因此预测是可能的;另一方面由于各种社会现象和自然现象的随机性以及人们认识能 力的有限性等原因,因此不存在绝对准确的预测。
德尔菲法要求专家来源广泛。一般应实行“三三制”。即首先选择本企业、本部门对预 测问题有研究,了解市场的专家,占预测专家的 1/3 左右。其次是选择与本企业、本部门有 业务联系,关系密切的行业专家,约占 1/3。最后是从社会上有影响的知名人士中间选择对 市场和行业有研究的专家,约占 1/3。同时,人数视预测主题规模而定。
丙:最乐观的销售量是 850 万件,最悲观的销售量是 600 万件,最可能的销 售量是 700 万件
甲、乙、丙这三位专家的经验彼此相当,试用专家意见汇总预测法预测新式 时装的销售量。
假设:最乐观、最悲观、最可能的销பைடு நூலகம்量的概率分别为 0.3、0.2、0.5,则

财务管理中的数量方法

财务管理中的数量方法

财务管理中的数量方法
在财务管理中,数量方法是一种重要的分析工具,主要用于评估和决策各种财务问题。

以下是一些常见的数量方法:
1. 回归分析:这是一种统计方法,通过分析两个或多个变量之间的关系来预测未来的结果。

例如,你可以使用回归分析来预测公司的销售收入,基于过去的销售数据和其他相关因素。

2. 时间序列分析:这种方法是利用历史数据来预测未来的趋势。

例如,通过分析过去几年的销售数据,你可以预测未来的销售趋势。

3. 决策树分析:这是一种模拟不同决策结果的工具,主要用于风险分析和决策制定。

例如,你可以使用决策树来分析在特定情况下,公司应该如何分配其财务资源。

4. 敏感性分析:这是用来评估不同因素对最终结果的影响程度的工具。

例如,你可以使用敏感性分析来评估不同利率和通货膨胀率对公司的财务状况的影响。

5. 模拟和仿真:这些方法通过模拟或仿真潜在的未来情景来帮助决策者更好地理解可能的结果。

例如,你可以使用计算机模拟来预测公司在新产品发布后的财务表现。

6. 数学优化:这是一种用于找到最优解决方案的方法,通常用于财务规划和管理。

例如,你可以使用数学优化来找到最小化成本的运输方式或最大化投资回报的投资策略。

7. 成本效益分析:这是一种评估投资或项目成本和收益的工具,主要用于决定是否应该进行该投资或项目。

这些数量方法可以帮助财务管理者做出更明智、更准确的决策。

但是,它们也需要正确地理解和使用,因为错误地使用或不充分的信息可能会导致错误的结论。

数量分析方法在财政预算中的应用

数量分析方法在财政预算中的应用

数量分析方法在财政预算中的应用一、引言财政预算是一个国家的经济活动的基石。

财政预算是财政支出的计划,也是预测未来经济发展的一种方式。

为了正确地做出预算决策,我们需要运用适当的数据分析方法来辅助预算决策的制定。

本文将介绍数量分析方法在财政预算中的应用。

二、财政预算中的常见问题在进行财政预算的制定过程中,经常会遇到一些问题。

一些常见问题包括:1.信息不足或不准确,预算可能会出现偏差;2.不同的经济因素和绩效指标难以量化;3.预算考虑缺乏对于决策者有必要的深度分析。

数量分析方法可以帮助解决这些问题。

三、数量分析方法在财政预算中的应用数量分析方法是一种分析经济数据的方法,通过分析数据来更好地理解和解释预算问题。

数量分析方法有多种应用,包括趋势分析、比较分析和预测。

1.趋势分析趋势分析是一种分析数据发展的方法,通过观察一段时间内的数据来预测未来的发展趋势。

趋势分析可以用来解决预算中的信息不足和不准确的问题。

通过对数据进行趋势分析,我们可以预测未来经济的发展方向和趋势,帮助政策制定者更好地做出预算决策。

2.比较分析比较分析是一种通过对不同数据进行比较,帮助理解数据之间关系的方法。

比较分析可以用来解决财政预算中的不同经济因素和绩效指标难以量化的问题。

通过比较分析,我们可以了解数据之间的相似性和差异性,帮助政策制定者更好地理解不同数据之间的关系。

3.预测预测是一种通过将历史数据和趋势分析结合起来,来预测未来发展的方法。

预测可以用来解决预算考虑缺乏对于决策者有必要的深度分析的问题。

通过预测,我们可以预测未来的经济发展趋势和可能的变化,帮助政策制定者在预算决策中更好地考虑未来的变化。

四、数量分析方法的例子为了说明数量分析方法在财政预算中的应用,我们将使用一个简单的例子说明。

假设我们正在制定一个城市的教育预算。

我们需要预测下一年的学生人数,帮助我们制定支出计划。

我们可以使用趋势分析来预测未来的发展趋势。

我们可以收集过去几年的学生人数数据,并使用这些数据来创建一个趋势线。

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神经网络在多元非线性预测分析中的应用
摘要
在很多实际应用问题中,通常会涉及很多变量,需要研究变量之间的关系,很多时候变量之间的关系是不确定的,需要用一个函数来近似表示这种关系。

数据拟合就是根据变量的观察数据研究某些变量之间的近似函数关系,用来帮助我们认识事物的内在规律和本质属性。

但在实际应用中经常会越到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模。

在这种情况下,多元统计分析的数据拟合方法是基本失效的,但我们可以建立神经网络表达这些非线性系统。

该方法把未知系统看成是一个黑箱,用系统输入输出数据训练神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后就可以用训练好的神经网络预测系统输出。

关键词:BP神经网络,多元统计分析,径向基网络
一、线性回归问题
用线性回归方法拟合人的耗氧能力y与以下诸因素(x1表示年龄,x2表示体重,x3表示跑1500米所用时间,x4静止时心速,x5表示跑步后心速)之间的关系:
在matlab中做回归分析
编写程序如下:
得到
x
x
1655
x
.
121x
-
-
=
-
.0
-
x
y-
0399
3471
4
.0
5
1587
3
.0
2093
1
0167
.0
.4
2
由分析表可以看出其中x2和x4的p值都远大于0.0001是极不显著的,所以将x2和x4剔除之后利用MA TLAB做回归分析。

剔除变量x2和x4之后得到:
得到方程式:5
x
118x
x
y-
=
-
-
.
.0
3
.0
1561
5694
.4
3254
1
0135
虽然上次剔除了最大显著的线性项,并且整个方程式极显著的,但不认为上式就是最好的回归方程,还应尝试做非线性回归分析。

以下为做二次回归分析得到的分析表:
将上述三种表达式的拟合效果图合并到一个图中可以看到完全二次回归的拟合效果较好,5重和三重线性回归拟合效果差不多。

二、一元非线性回归分析
找出年龄与头尾之间的关系
画出y 与x 之间的散点图,由图可以看出满足Logistic 曲线的形式,在matlab 中调用nlinfit 函数找出变量之间的关系 function y = HeadCir1(beta, x)
y = beta(1) * exp(beta(2) ./ (x + beta(3)));
[beta,r,J,COVB,mse] = nlinfit(x,y,@HeadCir1,[53,-0.2604,0.6276], options);
得到y 与x 的表达式为:))7604
.0/(2595.0exp(376.52+-=x y 以上分析的问题都可以应用多元统计分析理论来解决,但对有些非线性问
题,用传统的统计理论是无法求解的。

对多元复杂的非线性系统问题我们可以建立神经网络来模拟复杂非线性系统之间的关系,将复杂的数学表达式存储与网络中,对给定的任一输入通过网络计算之后就可以得到我们想要的输出。

举一个简单的非线性系统如下图所示:
对此我们可以建立神经网络来拟合z 与y 及x 之间的关系。

在matlab 中建立两种神经网络(BP 神经网络和径向基神经网络),并将这两种网络的预测输出做比较,对比他们的拟合效果。

BP 神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传递。

在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输入层。

每层的神经元只影响下一层神经元的状态。

如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。

BP 神经网络的拓扑结构图如下图所示:
X1,X2…Xn 是BP 神经网络的输入值,Y1,Y2…Yn 是网络的预测值,ij w ,jk w 为BP 神经网络的权值。

BP 神经网络可以看成是一个非线性函数,网络输入值和预测非标为该函数的因变量和自变量。

当输入节点书为N 时,输出节点为M 时,该网络就表达了从N 个自变量到M 个因变量的函数映射关系。

数学计算公式为:
隐含层输出:l j a x
w f H n
j i
ij j ,2,1),(1
=-=∑,其中f 为隐含层激励函数,下面层
序用到的为x
e
x f -+=
11
)( BP 神经网络的预测输出为:m k b w H
O l
j k jk J
k ,2,1,1
=-=
∑=
预测误差:m k O Y e k k k ,2,1,=-=
权值更新:
m
k l j e H w w l
j n i e w i x H H w w k j jk jk m
k k jk j j ij ij ,2,1;2,1,2,1;,2,1,)()1(1
==+===-+=∑=ηη其中η为学习
率。

阈值更新:
m
k e b b l
j e w H H a a k k k k m
k jk j j j j 2,1,2,1,)1(1
=+==-+=∑=
然后判断迭代是否结束,如没有结束则继续训练
算法流程
BP 神经网络在MATLAB 中编写程序如下:
先从2000组样本数据中随机提取1900组作为训练数据,另外100组作为测试数据。

由于输入维有两维,故选择输入层节点数为2个节点,隐含层节点数选择为5,并构造双隐含层节点的神经网络,输出只有一个Y值故选择输出层节点数为1,设定学习率为0.1,迭代
10
300次,误差目标设为14
训练是产生一个窗口如下图:
在matlab工作空间得到实际值与BP神经网络的预测值基本在小数点两位以后才开始出现误差
误差绝对值和为18.6352
由上述结果分析可知BP神经网络基本拟合了该变量之间的关系
BP网络虽然很好的拟合了变量之间的关系,但还是有一定的误差,再次建立径向基网络,看径向基网络的拟合的效果。

径向基神经网络(RBF)属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络。

第一层为输入层,有信号源节点组成;第二层为隐含层,隐含层节点数视所描述问题需要而定,隐含层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数,该函数具有局部响应的特点。

RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的基构成隐藏层空间,隐含层对输入矢量进行变化,将低维的模式输入数据变换到高维空间内,使得在低维空间内线性不可分的问题在高维空间内线性可分。

径向基网络在matlab中编程如下:
同样在2000组数据中随机提取1900组作为训练数据,另外100组作为测试数据,设定误差目标值为14
10
在训练时会弹出一个窗口如下:
在matlab工作空间中查看预测结果,可以看到绝对值误差和仅为0.0192,预测误差基本是在小数点第五位才开始出现
将BP网络的预测效果和径向基网络的预测效果放在一起显示(由于是从2000组数据中随机选取的100组作为测试数据,故实际值是不一样的),可以看到BP神经网络的误差从小数点后两位,而径向基网络的预测误差为小数点后五位。

实际值与预测值对比图
总结与展望
在做多元非线性变量预测时用传统的预测理论有时候无法得到我们要的更加精确的结果,但通过建立神经网络,对复杂的多元非线性系统,我们却能得到理想的输出。

参考文献
[1] 何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2008
[2] 雷晓云,张丽霞,梁新平.基于MATLAB工具箱的BP神经网路年轻流量预测模型研究[J].
[3] 段候峰.基于遗传算法优化BP神经网路的变压器故障诊断[D].北京:北京交通大学,2008
[4] 张德丰.MATLAB神经网路应用设计[M].北京:机械工业出版社,2008。

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