经济预测与决策第五章回归分析预测法
第五章预测 试题解析
第五章预测一．单项选择1．根据过去和现在的已知因素，运用人们的知识、经验和科学方法，对未来进行预先估计，并推测事物未来的发展趋势的活动过程，称为( )。
A、预测B、定性预测C、决策D、计划2．如果要对事物发展变化的未来趋势作出描述，例如对五年后技术变革方向进行预测，通常采用()的方法。
A、市场预测B、经济形势预测C、定性预测D、定量预测3．在进行产品价格决策时，需要做的是( ) 。
A、长期预测B、中期预测C、短期预测D、定性预测4．在预测过程中，如果缺乏或难以获取足够数据的资料，而主要运用个人的经验和知识进行判断，这时需要采用()。
A、简单平均法B、定性预测法C、定量预测法D、时间序列法5．选择适当的预测方法对于提高预测的准确性和预测的效率十分重要。
因此，预测者要根据预测的目的和预测对象的性质选择合适的预测方法。
如进行技术预测，往往采用( )。
A．时间序列法 B．头脑风暴法C．回归分析法 D、专家调查法6．定量预测是运用数学模型对事物未来的发展趋势作出定量、具体描述的方法。
它需要完整有效的()作基础。
A．科学技术 B．模拟试验室 C．信息 D、数据资料二．判断正误1．按照预测时间的不同，可将其分为短期预测、中期预测和长期预测。
一般情况下，预测时间范围的长短与预测质量的高低成正比关系。
2 ．当能够收集到足够可靠的数据资料时，运用时间序列法是可取的。
3 ．为战略性规划而进行的预测总是依赖管理人员判断预测法。
4 ．预测结果出现偏差的原因可能是预测过程失误，也可能是环境发生变化。
5 ．在现有经营范围内进行技术改造等投资时，需要对技术发展动态作短期预测。
三．名词解释1．预测2．宏观经济预测3．微观经济预测4．市场预测5．定性预测6．定量预测四．简答题1 ．预测具有哪些作用？2．预测的类型是怎么样划分的？3．选择预测方法应注意哪些问题？第六章决策一．单项选择1．某企业试图改变其经营方向，需要企业高层领导做出决策，这种决策属于( )。
通过回归分析预测股票走势
通过回归分析预测股票走势回归分析是统计学中一种常用的分析方法，它可以用来预测股票走势。
股票走势的预测对于投资者来说是非常重要的，因为它可以帮助他们做出更明智的投资决策。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用回归分析来预测股票走势，并且通过实际案例来说明其应用方法。
让我们简单了解一下回归分析的基本原理。
回归分析是一种用来研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
在股票走势的预测中，我们可以将股票的价格作为因变量，而影响股票价格的各种因素（例如市场指数、行业走势、公司业绩等）作为自变量。
通过对这些因素进行回归分析，我们可以找出它们与股票价格之间的关系，并且用来预测未来股价的走势。
在实际操作中，我们可以利用统计软件（如SPSS、R等）来进行回归分析。
我们需要将收集到的数据导入到软件中，然后设置因变量和自变量，进行回归分析并生成回归模型。
通过这个模型，我们可以得出未来股价的预测结果，并且评估这个预测模型的准确性。
如果模型准确度较高，我们就可以利用它来做出相应的投资决策。
需要注意的是，虽然回归分析可以帮助我们预测股票走势，但股市是一个高度复杂和不确定的市场，股价受到许多因素的影响，预测股票走势并不是一件简单的事情。
在进行股票投资时，我们还需要考虑其他因素，如公司基本面、市场行情、宏观经济形势等，综合考量才能作出更准确的投资决策。
通过回归分析来预测股票走势是一种有效的方法，它可以帮助投资者更好地理解股价与各种因素之间的关系，并且进行相应的预测。
股票市场的复杂性需要我们谨慎对待任何预测结果，只有综合考虑所有因素，才能做出更明智的投资决策。
希望本篇文章能够帮助读者更好地了解回归分析在股票预测中的应用方法，以及预测股票走势的局限性。
经济预测与决策试题及答案
经济预测与决策一、单项选择题1. 经济预测是编制计划的A. 依据B.结果C.目的D.方法2. 各种可能结果发生概率P(Ei)的总和∑P(Ei)=A.1B.0C. ≤1D. 0≤3. 专家评估法包括（）等方法。
A.市场调查法B.主观概率加权法C.专家会议法D.三点法4. 完全拟合时，可决系数r2的值是：A. -1B. 0C. 1D. 0r215. 样本回归直线对数据拟合程度的综合度量指标有：。
A.拟合优度B.可决系数C.季节指数D.平滑系数6. 当时间序列出现线性变动趋势时，可以采用（）进行预测。
A. 一次移动平均法B. 二次移动平均法C. 一次指数平滑法D. 三次指数平滑法7. 二次指数平滑法中，计算斜率系数的估计式是（）。
8. 最小平方法中，对于自变量t，有（）。
9. 当时间序列的二阶差分2Yt近似为常数时，可建立（）模型进行预测。
A．.线性回归B．直线趋势C．二次曲线D．指数曲线10. （）是用百分数或系数形式表示的季节变动指标。
A.同期平均数B.连锁系数C.季节变差D. 季节指数11. 若时间序列呈水平型季节变动，则意味着时间序列中不存在明显的（）A. 长期趋势变动B. 季节变动C.循环变动D.不规则变动12. 若概率矩阵P的有限次方幂Pm的所有元素Pij为（），则P为正规概率矩阵。
A. -∞＜Pij＜∞B. -∞＜Pij≤0C. 0≤Pij＜∞D. 0＜Pij＜∞13. 转移概率，这种转移概率可以依据其前一种状态推算出来，而与该系统的原始状态和此次转移以前的有限次或无限次转移（）。
A. 无关B. 有关C. 正相关D. 负相关14. 经济决策是指经济管理部门和企业为了达到某种经济目标，在经济调查、经济预测和对经济发展、管理活动等规律性认识的基础上，运用科学的方法，根据对经济效果或效益的评价，从几种可供选择的行动方案中，选出一个（）的方案，作为经济行动的指导。
A.可行B. 令人满意C.经济D.最优15. （）原则是指，从几种可供选择的方案中，择优选取可行的令人满意的方案。
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。
回归预测法的基本步骤
回归预测法的基本步骤
1.确定预测目标：明确预测的具体目标，也就是确定因变
量。
例如，如果预测目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。
2.收集数据：收集与预测目标相关的影响因素的数据，这些
因素是自变量。
例如，可以收集市场调查和查阅资料来寻找与预测目标（销售量）的相关影响因素，并从中选出主要的影响因素。
3.进行相关分析：回归分析需要对具有因果关系的自变量
（影响因素）和因变量（预测对象）所进行的数理统计分析处理。
只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。
进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
4.建立回归预测模型：依据自变量和因变量的历史统计资料
进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
5.回归预测模型的检验：对回归预测模型进行检验，包括相
关性检验、F检验、t检验等，以确保模型的预测误差较小。
6.预测：利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综
合分析，确定最后的预测值。
多元线性回归分析预测法
多元线性回归分析预测法(重定向自多元线性回归预测法)多元线性回归分析预测法（Multi factor line regression method，多元线性回归分析法）[编辑]多元线性回归分析预测法概述在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。
而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。
例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。
这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。
多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。
当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。
[编辑]多元线性回归的计算模型[1]一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。
当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。
设y为因变量，为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：其中，b0为常数项，为回归系数，b1为固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即x1对y的偏回归系数；同理b2为固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。
如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为：其中，b0为常数项，为回归系数，b1为固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即x2对y的偏回归系数，等等。
如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为：y = b0 + b1x1 + b2x2 + e建立多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是：(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；(3)自变量之彰应具有一定的互斥性，即自变量之彰的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度；(4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。
回归分析预测方法
,
b0
n
y
b1
n
x
例3-2：已知某种商品旳销售量同居民旳可支配 收入有关，既有如下表旳统计数据，试建立回归 方程，并求出相应参数旳最小二乘估计值。
商品
商品旳
实际可支配 年份 收入 x（单
位：10元）
销售量 （单位
年份
实际可支配 收入x（单 位：10元）
：件）
旳销 售量 （单 位：
件）
1983
522
有关关系旳特点
1．变量间关系不能用函数关系精确体现。 2．一种变量旳取值不能由另一种变量唯一拟定。 3．对于线性有关，各观察点分布在直线周围。
(a)
(b)
y -2 -1 0 1 2
y -2 -1 0 1 2
-3
-2
-1
0
1
2
x
(c)
-2
-1
0
1
2
x
(d)
y 02468
y -2 -1 0 1 2
第二节 一元线性回归预测法
一元线性回归（Linear regression）是指成正确两个
变量数据分布大致上呈直线趋势时，利用合适旳参数估
计措施，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因
变量之间旳关系，预测因变量旳趋势。
现实中，诸多社会经济现象之间都存在有关关系， 所以，一元线性回归预测有很广泛旳应用。进行一元线 性回归预测时，必须选用合适旳统计措施估计模型参数， 并对模型及其参数进行统计检验。
法国数学家勒让德于1823年首次刊登最小二 乘理论。实际上，德国旳高斯于1794年已经 应用这一理论推算了谷神星旳轨道，但迟至 1823年才正式刊登。
最小二乘法也是数理统计中一种常用旳措施 ，在工业技术和其他科学研究中有广泛应用 。
利用回归分析预测实验结果的趋势
利用回归分析预测实验结果的趋势在科学研究和实验中，预测实验结果的趋势是一项重要的任务。
回归分析作为一种常用的统计方法，可以帮助我们探索变量之间的关系，并通过数学模型预测未来的结果。
本文将介绍回归分析的基本原理和应用，以及如何利用回归分析预测实验结果的趋势。
一、回归分析的基本原理回归分析是一种统计方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
在回归分析中，自变量是我们想要用来预测和解释因变量的变化的变量，因变量是我们想要预测的变量。
回归分析的目标是建立一个数学模型，可以通过自变量的取值预测因变量的取值。
回归分析的基本原理是最小二乘法。
最小二乘法通过将自变量与因变量的观测值代入数学模型，计算出预测值与观测值之间的差异（残差），然后调整模型参数，使得残差的平方和最小化。
最小二乘法可以得出最优的模型参数，并基于这个模型来预测未来的结果。
二、回归分析的应用回归分析广泛应用于各个领域的科学研究和实验中。
它可以帮助我们更好地理解变量之间的关系，预测未来的趋势，并作出更合理的决策。
以下是几个常见的应用领域：1. 经济学：回归分析可以用来研究经济变量之间的关系，如GDP与通货膨胀率、利率与投资额等。
通过回归分析，我们可以预测未来的经济趋势，评估政策的效果，并制定相应的经济政策。
2. 医学研究：回归分析可以用来研究生物医学的相关性，如药物剂量与疗效、生活方式与慢性疾病的关系等。
通过回归分析，我们可以预测治疗效果，指导临床决策，并优化治疗方案。
3. 社会科学：回归分析可以用来研究社会学、心理学、教育学等领域的问题，如家庭收入对子女学业成绩的影响、领导风格对员工满意度的影响等。
通过回归分析，我们可以预测社会现象的发展趋势，为政策制定和管理提供依据。
三、利用回归分析预测实验结果的趋势在科学研究和实验中，我们经常需要通过实验数据来预测未来的趋势。
回归分析可以帮助我们利用历史数据或实验结果，建立一个模型，并用这个模型来预测未来的结果。
回归分析预测法
一元线性回归样本函数
ˆ b ˆX ˆ b Y i 0 1 i ˆ 为E（Y ）的估计式； 式中 , Y
i i
ˆ 为b 的估计式； b 0 0 ˆ 为b 的估计式。 b
1 1
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 偏差称为随机误差，记为ei。
如此以来，高的伸进了天，低的缩入了地。他百思 不得其解，同时又发现某人种的平均身高是相当稳 定的。最后得到结论：儿子们的身高回复于全体男 子的平均身高，即“回归”——见1889年F.Gallton 的论文《普用回归定律》。 后人将此种方法普遍用于寻找变量之间的规律
二、回归分析与相关分析
相关分析：是研究两个或两个以上随机
2 2222R ＝1 2
n2
(1 R ）
2
3、变量的显著性检验（t检验）
主要对多元线性回归模型而言，在方程的总体 线性关系呈显著性时，并不能说明每个解释变 量对被解释变量的影响是显著的，必须对每个 解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解 释变量保留在模型中。其检验的思路与方程显 著性检验相似，用以检验的方法主要有三种： F检验、t检验、z检验。它们区别于方程显著性 检验在于构造统计量不同，其中应用最为普遍 的为t检验。
意义：拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越 高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点 在回归直线附近越密集。 取值范围：0-1
修正的
R ，记为R
2
2
在应用过程中，如果在模型中增加一个解释变 量，模型的解释功能增强了，回归平方和增大 R ，记为R R R 2 也增大了。从而给人一个错觉：要使得模 了， 型拟合得好，就必须增加解释变量，但是在样 本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得 自由度减少，于是实际应用中引进修正的决定 2 R 系数 ,具体表达式为（其中 n是样本容量，n-k n 1 R ＝1 (1 R ） n2 ＝n-2为残差平方和的自由度， n-1为总体平方和 的自由度）： n 1
经济预测与决策练习题
经济预测与决策练习题第⼀章统计预测概述⼀、单项选择题8、统计预测的研究对象是（）A、经济现象的数值B、宏观市场C、微观市场D、经济未来变化趋势答：A⼆、多项选择题4、定量预测⽅法⼤致可以分为（）A、回归预测法B、相互影响分析法C、时间序列预测法D、情景预测法E、领先指标法答：AC三、名词解释2、统计预测答：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。
四、简答题1、试述统计预测与经济预测的联系和区别。
答：两者的主要联系是：①它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；②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；③统计预测为经济定量预测提供所需的统计⽅法论。
两者的主要区别是：①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；②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的应⽤于⼈类活动的各个领域。
第⼆章定性预测法⼀、单项选择题3、（）需要⼈们根据经验或预感对所预测的事件事先估算⼀个主观概率。
A德尔菲法 B 主观概率法 C 情景分析法 D 销售⼈员预测法答：B⼆、多项选择题2、主观概率法的预测步骤有：A准备相关资料 B 编制主观概率表 C 确定专家⼈选D 汇总整理E 判断预测答：A B D E三、名词解释2、主观概率答：是⼈们对根据某⼏次经验结果所作的主观判断的量度。
四、简答题1、定型预测有什么特点？它和定量预测有什么区别和联系？答：定型预测的特点在于：（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能⼒；（2）着重对事物发展的趋势、⽅向和重⼤转折点进⾏预测。
定型预测和定量预测的区别和联系在于：定性预测的优点在于：注重于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，且简单的迅速，省时省费⽤。
经济预测与决策复习题(含答案)
《经济预测与决策》复习题一、选择题1、预测期限为一年以上、五年以下(含五年)的经济预测称为( )A、长期经济预测B、中期经济预测C、近期经济预测D、短期经济预测2、相关系数越接近± 1，表明变量之间的线性相关程度( )A、越小B、一般C、越大D、不确定3、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、0.1-0.3B、0.5-0.7C、0.7-0.9D、0.4-0.64、在进行经济预测时，以下哪一个原则不属于德尔菲法必须遵循的基本原则( )A、匿名性B、反馈性C、收敛性D、权威性5、使用多项式曲线模型对时间序列进行模拟时，若该时间序列经过 m 次差分后所得序列趋于某一常数，则通常应采用( )A、m-1 次多项式曲线模型B、m 次多项式曲线模型C、m+1 次多项式曲线模型D、m+2 次多项式曲线模型6、下列哪一种说法正确( )A、状态转移概率矩阵的每一行元素之和必为 1B、状态转移概率矩阵的每一列元素之和必为 1C、状态转移概率矩阵的主对角线元素之和必为 1D、状态转移概率矩阵的副对角线元素之和必为 17 、如果某企业规模小，技术装备相对落后，担负不起较大的经济风险，则该企业应采用( )A、最大最小决策准则B、最大最大决策准则C、最小最大后悔值决策准则D、等概率决策准则8、运用层次分析法进行多目标决策时，通常采用 1~9 标度法构造判断矩为 ( )阵。
假设第 i 个元素与第 j 个元素相比极端重要，则元素 aijA 、 1B 、5C、 1/9D、99、某厂生产某种机械产品需要螺丝作为初始投入。
如果从外购买，市场单价为 0.5 元；若自己生产则需要固定成本 3000 元，单位可变成本为 0.3 元。
则螺丝的盈亏平衡点产量为( )A、6000 B 、 10000C、 15000D、2000010、以下支付矩阵的纳什均衡是( )左中右上 (2， 0) (2， 5) (1， 3 )下(0， 3) (1， 2) (2， 1 )A、(上，左) C、(下，中)B、(上，中) D、(下，右)11、某工厂对某种原料的年需求量为 20000 公斤，每次订购费用为 500 元，每公斤原料的年存储费用 5 元。
经济预测与决策讲义
经济预测与决策讲义一、引言经济预测与决策是现代社会重要的经济管理工具之一。
通过对市场趋势、经济数据和政策环境的分析，可以帮助企业和政府机构做出科学合理的决策。
本讲义旨在介绍经济预测的基本概念、方法以及决策过程中的注意事项。
二、经济预测的意义1. 提供决策依据：经济预测可以为企业和政府机构提供决策制定的重要依据，帮助其在不确定的环境下做出合理的决策。
2. 风险管理：通过对市场趋势的预测，可以降低企业和政府在经济波动和风险方面的损失。
3. 战略规划：经济预测可以为企业提供更好的战略规划，帮助其在竞争激烈的市场中抢占先机。
三、经济预测的方法1. 定性分析：定性分析是一种基于经验判断和专家意见的预测方法。
通过对相关领域的专家意见进行调查和分析，获取对变量未来走势的看法。
2. 定量分析：定量分析是一种基于历史数据和统计模型的预测方法。
包括时间序列分析、回归分析等，通过建立数学模型对未来变量进行预测。
四、经济决策的注意事项1. 数据质量：经济决策需要依赖大量的数据作为支撑，因此数据的质量至关重要。
获取可靠的、准确的数据是决策的基础。
2. 不确定性管理：经济环境的复杂性和不确定性使得决策过程充满风险。
在决策过程中，需要充分考虑各种可能的情况，并采取相应的风险管理措施。
3. 多样化决策：经济决策不能依赖于单一的因素，应该多方面地考虑问题。
多样化的决策可以降低风险，提高决策的成功率。
4. 制定执行计划：决策制定后，还需要制定相应的执行计划，并积极跟踪和评估执行情况。
及时调整决策和计划，以确保决策的有效实施。
五、结论经济预测与决策是一个复杂而又关键的过程，需要深入分析市场环境、经济数据以及政策因素。
通过准确预测和科学决策，企业和政府机构可以在激烈的竞争中脱颖而出，实现可持续发展。
同时，经济决策还需要注意数据质量、不确定性管理、多样化决策和执行计划等因素，以确保决策的准确性和有效性。
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。
回归分析预测法
回归分析预测法(Regression Analysis Prediction Method)回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，成立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，依照自变量在预测期的数量转变来预测因变对市场现象以后进展状况和水平进行预测时，若是能将阻碍市场预测对象的要紧因素找到，而且能够取得其数量资料，就能够够采纳回归分析预测法进行预测。
它是一种具体的、行之有效的、有效价值很高的经常使用市场预测方式。
[编辑]1．依照预测目标，确信自变量和因变量明确预测的具体目标，也就确信了因变量。
如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y确实是因变量。
通过市场调查和查阅资料，寻觅与预测目标的相关阻碍因素，即自变量，并从当选出要紧的阻碍因素。
2．成立回归预测模型依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上成立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3．进行相关分析回归分析是对具有因果关系的阻碍因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处置。
只有当变量与因变量确实存在某种关系时，成立的回归方程才成心义。
因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是不是有关，相关程度如何，和判定这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必需要解决的问题。
进行相关分析，一样要求出相关关系，以相关系数的大小来判定自变量和因变量的相关的程度。
4．查验回归预测模型，计算预测误差回归预测模型是不是可用于实际预测，取决于对回归预测模型的查验和对预测误差的计算。
回归方程只有通过各类查验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
5．计算并确信预测值利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确信最后的预测值。
[编辑]应用回归预测法时应第一确信变量之间是不是存在相关关系。
若是变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得犯错误的结果。
正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判定现象之间的依存关系；②幸免回归预测的任意外推；③应用适合的数据资料；[编辑][编辑]案例一:回归分析预测法预测新田公司销售[1]一、新田公司的进展现状新田公司全称为新田摩托车制造，成立于1992年3月，那时的锡山市(那时还叫无锡县)有两个生产摩托车的乡镇企业：查桥镇的捷达摩托车厂和洛社镇的雅西摩托车厂。
第三章 回归分析预测法 《统计预测与决策》PPT课件
残差分析; 异方差及自相关检验(DW)
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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。
(基本假定)
1) 误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即 E(ε)=0。对于一个给定的 x 值，y 的期望值
为E ( y ) =b 0+ b 1 x
2) 对于所有的 x 值，ε的方差σ2 都相同
3) 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且 相互独立。即ε~N( 0 ,σ2 )
a. 独立性意味着对于一个特定的 x 值，它所对应 的ε与其他 x 值所对应的ε不相关
y
(xn ,yn)
yˆ bˆ0 + bˆ1x
(x2 ,y2)
｝
ei = yi＾-yi
(x1 ,y1) (xi , yi)
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x
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。
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双变量线性回归模型的最小二乘估计
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▪ 包含在y里面但不能被p个自变量的线性关系
所解释的变异性
多元回归模型
(基本假定)
1. 误差项ε是一个期望值为0的随机变量，即
E()=0 2. 对于自变量x1，x2，…，xp的所有值，的
方差2都相同 3. 误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，
即ε~N(0,2)，且相互独立
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多元回归方程
基础会计习题-(10)
基础会计习题-(10)第五章预测分析一、单项选择题1.企业根据现有的经济条件和掌握的历史资料以及客观事物的内在联系，对生产经营活动的未来发展趋势和状况进行的预计和测算的过程，就是管理会计的（）。
A.经营决策B.经营预测C.生产决策D.生产预测2.下列各项中，属于因果预测分析法的是（）。
A.趋势平均法B.移动平均法C.指标建立法D.平滑指数法3.下列各项中，不属于定量分析法的是（）。
A.判断分析法B.算术平均法C.回归分析法D.平滑指数法4.通过函询方式，在互不通气的前提下向若干经济专家分别征求意见的方法是（）。
A.专家函询法B.专家小组法C.专家个人意见集合法D.特尔菲法5.下列各种销售预测方法中，属于没有考虑远近期销售业务量对未来销售状况会产生不同影响的方法是（）。
A.移动平均法B.算术平均法C.加权平均法D.平滑指数法6.下列各项中，不能按照统一的方法直接确定各期权数值的方法是（）。
A.移动平均法B.趋势平均法C.加权平均法D.平滑指数法7.在采用平滑指数法进行近期销售预测时，应选择的指数是（）。
A.固定的平滑指数B.较小的平滑指数C.较大的平滑指数D.任意数值的平滑指数8.因果预测分析法下用于建立预测模型的“回归分析法”与趋势外推法所采用的“修正的时间序列回归法”的回归系数计算公式（）。
A.完全相同B.完全不同C.大致相同D.大致不同9.在下列产品寿命周期的不同阶段中，产品销售量急剧下降的现象通常发生在（）。
A.萌芽期B.成长期C.成熟期D.衰退期10.目标利润一经确定，就要纳入预算系统中的（）。
A．编制体系 B．执行体系C．指导体系 D．控制体系11.利润敏感性分析是研究当制约利润的有关因素发生某种变化的时候对利润所产生影响的一种（）。
A．判断分析法 B．趋势外推法C．定量分析法 D．定性分析法12.下列各项中，其利润敏感度等于经营杠杆系数的百分之一的指标是（）。
A．单价 B．单位变动成本C．固定成本 D．销售量13.在利用平滑指数法对销量波动较大的产品进行预测时，应选择（）。
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3．相关分析
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体 有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随 机变量之间的相关关系的一种统计方法。研究两个变量间线 性关系的程度用相关系数r来描述。
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
y=m1x1+m2x2+...+b
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
linest函数的使用格式为：linest(value_y,value_x,const,stats)
其中，
value_y为y值（因变量）所在行或列；
value_x为x值（自变量）所在行或列；
const为一逻辑值，用于指定是否将常量b强制设为0。如果
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
其中 （1）在B2:B11输入因变量（需求量）数据，C2:C11输入自 变量（收入）数据，，D2:D11输入自变量（价格）数据。 （2）在B14:C18输入数组公式 {=linest(b2:b11,c2:d11,,TRUE)}。输入方法为：选择区域 B14:D18，按F2，输入=linest(b2:b11,c2:d11,,TRUE)，然后 按ctrl+shift+Enter组合键。B14:C18用于存储数组公式计算 得到的结果，对应单元格计算结果的含义详见表5-9
经济预测与决策第五章 回归分析预测法
2020/12/12
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
本章学习目标
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
5.1 回归分析法概述
所谓回归分析法是指在掌握大量实验和观察数据的基础上， 利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归模型的 一种预测方法。
回归分析预测法主要包含以下五个步骤： （１）确定影响预测目标变化的主要因素 （２）选择合理的预测模型，确定模型参数 （３）统计假设检验 （ 4 ）应用模型进行实际预测 （ 5 ）检验预测结果的可靠性
组为：
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
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经济预测与决策第五章回归分析预测 法
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
其中 （1）在B2:B11输入自变量（销售额）数据，C2:C11输入 因变量（利润）数据。 （2）在B14:C18输入数组公式 {=linest(c2:c11,b2:b11,,TRUE)}。输入方法为：选择区域 B14:C18，按F2，输入“=linest(c2:c11,b2:b11,,TRUE)” （输入时不输双引号），然后按ctrl+shift+Enter组合键。 B14:C18用于存储数组公式计算得到的结果，对应单元格 计算结果的含义详见表5-6。
（6）在单元格b26预测时自变量值，在单元格b26输入预测 公式“=b14*b27+c14*c27+d14”（即y=b0+b1x1+b2x2）。
根据计算模板得到：
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5.4 非线性回归预测法
5.4.1 常见的非线性回归模型 5.4.2 非线性回归模型求解的基本思路 5.4.3 应用举例
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消除多重共线性的常用方法： 方法1：消减变量 方法2：改变变量的定义形式
5．预测
通过了检验后，即可进行预测。
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5.3.2 Excel在多元线性回归预测法的 应用
下面仍以【实例5-2】为例说明如何使用excel求解多元线性回 归问题。 【解】 在Excel中建立计算模本，详见表5-8。
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4．模型检验
（１）经济意义检验 模型中的参数符号有其特定的经济含义，通过实际经济现象 就可以看出模型是否与实际相符。
（２）t 检验 t 检验就是用 t 统计量对回归系数b进行检验，其目的是检验 变量 x 与变量 y 之间是否确实有关系，即x是否影响y 。t 统 计量的计算公式如下：
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【实例5-1】已知A产品2008年1～10月销售量与利润数据， 详见表5-1。试建立它们之间的一元线性回归模型。
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【解】 首先建立计算表，详见表5-2。
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其次，基于计算表5-2来计算系数a和b。
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2．预测模型求解
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一元线性回归预测模型为：
式中， 是影响因素，是自变量(也称解释变量)； 是预测值，是因变量(也称被解释变量)；
利用最小二乘法来确定 和 两个常数。
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const为TRUE或省略，b将按正常计算；如果const为FALSE，
b将被设为0，并同时调整m使y=mx。
Stats为一逻辑值，指定是否返回附加回归统计值。如果stats
为FALSE或省略，linest函数只返回系数m和常量b；如果stats
为TRUE，则linest函数返回附加回归统计值，这时返回的数
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
（3）单元格b20输入置信水平值α。 （4）单元格b22输入公式“=a14/a15”计算t值，单元格c22输 入公式“=TINV(b20,b17)”返回置信水平值α，自由度为n-2的 标准t值； （5）单元格b23输入公式“=a17”等于a17单元格的F值，单 元格c23输入公式“=FINV(b20,1,b17)”返回置信水平值α，自 由度为(1,n-2)的标准t值； （6）在单元格b26预测时自变量值，在单元格b26输入预测 公式“=a4+b14*b26”。
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5.2 一元线性回归预测法
5.2.1 一元线性回归预测法原理 5.2.2 Excel在一元线性回归预测法的应用
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5.2.1 一元线性回归预测法原理
1．概述
在进行预测时，若仅考虑一个影响预测目标的因素，且因 变量与自变量之间的关系可用一条直线近似表示，则可用 一元线性回归预测法进行预测。利用一元线性回归预测法 进行预测的基本过程如图5-1所示。
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
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5.3 多元线性回归预测法
5.3.1 多元线性回归预测法原理 5.3.2 Excel在多元线性回归预测法的应用
经济预测与决策第五章回归分析预测 法
5.3.1 多元线性回归预测法原理
1．概述
在进行预测时，若预测目标的因素不止一个时，则要使用多 元线性回归预测法进行预测。利用多元线性回归预测法进行 预测的基本过程如图5-2所示。
首先，计算F值 其次，根据给定的检验水平
，查F分布表，求临界值
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（4）t 检验 以上R检验和t检验都是将所有自变量作为一个整体来检验它 们与y的相关程度和解释能力，并没有说明每个自变量对y的 影响。t检验可以判别每个自变量对y的影响。 回归模型是一种统计模型，是从观测数据中得到的。t 检验 就是用 t 统计量对回归系 数b进行检验，其目的是检验变量 x 与变量 y 之间是否确实有关系，x是否影响y 。 t 统计量的 计算公式如下：
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5.4.1 常见的非线性回归模型
（1）二次曲线
（2）指数曲线
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（3）修正曲线
（4）幂函数
（5）柯布·道格拉斯生产函数
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5.4.2 非线性回归模型求解的基本思路
对非线性模型，求解的基本思路是： （1）利用变量替代将非线性模型转化为线性模型； （2）利用线性回归方法求解； （3）反向转换得到非线性模型的系数； （4）进行预测。
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评价两个变量之间线性相关关系强弱的另一个指标是相关系 数。相关系数r有两种定义：
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正相关：如果x，y变化的方向一致，如身高与体重的关系， r>0；一般地， •|r|>0.95 存在显著性相关； •|r|≥0.8 高度相关； •0.5≤|r|<0.8 中度相关； •0.3≤|r|<0.5 低度相关； •|r|<0.3 关系极弱，认为不相关 负相关：如果x，y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关 系，r<0； 无线性相关：r=0。
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（3）在单元格b20输入公式“=b14/b15”，将b20中公式复 制到c20和d20，分别计算系数b2，b1和b0所对应的t值，单元 格e20输入公式“=TINV(0.05,c17)”返回置信水平值为0.05， 自由度为n-2的标准t值；
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首先，计算F值 其次，根据给定的检验水平
，查F分布表，求临界值
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5．预测
通过了检验后，即可进行预测。
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5.2.2 Excel在一元线性回归预测法的 应用
下面仍以【实例5-1】为例说明如何使用excel求解一元线性回 归问题。 在excel中利用函数linest可以返回线性回归分析有关结果值， 利用FINV和TINV函数分别返回F检验标准值和t检验标准值。 假定线性回归模型形式为：