应用统计学：统计预测

' " "' bt [( 6 5 ) S ( 10 8 ) S ( 4 3 ) S t t t ]; 2 2(1 ) 2 ' " "' ' ' Ct ( S 2 S S ); S X ( 1 ) S t t t t t t 1 ; 2 2(1 ) St" St' (1 ) St"1 ; St"' St" (1 ) St"'1 ;
（2）主要困难： 参数α确定 （3）常用类型： ① 一次指数平滑： ■ 适用范围：一步时间序列预测。 ■ 基本公式： ' Yt 1 X t (1 ) S t' 1 其中： S 0 X 1; ■例：某企业2004年-2008年的销售收入分别为： 9、8、10、15、16万元，试预测2009年该企 业销售收入。
4）专家评估法 5）情景分析法 9、常用定量预测方法 1）时间序列预测方法 （1）时间回归 （2）指数平滑 （3）季节系数 （4）移动平均 （5）Box-Jenkins法 2）因果关系分析法 （1）线性回归 （2）非线性模型法（含：生命周期法）
（3）经济计量模型法 （含：投入产出模型、宏观经济计量模型等） （4）灰色预测 （5）模拟法（系统动态模拟法等） 3）其它预测方法 （1）马尔可夫预测（市场占有率、状态转移分析等） （2）模糊预测 （3）神经网络预测 （4）遗传算法预测 （5）粗预测 （6）支持向量机预测法 （7）其它智能预测（软预测或软计算预测法等） 4）组合预测
应用统计学
统计预测
一、本讲的目的：
理解统计预测相关概念、特征，掌握统计预测的 基本思路与方法，理解其重要作用与应用。
二、主要内容：
三、本讲的重点与难点：
1、概述 2、时间序列预测 3、回归预测 4、组合预测 5、其它预测方法介绍 6、案例讨论
1、重点：掌握统计预测基本特征、思路与方法。 2、难点：分析思路、模型选择。
X t 为t时刻的时序值； Yt 1为t 1时刻的预测值。
② 二次指数平滑： ■ 适用范围：T步时间序列预测。 ■ 基本公式：
Yt T at btT ； 其中：at 2 St' S t" ;
bt ( S t' S t" ); S t' X t (1 ) S t'1 ; 1 ' " S t" St' (1 ) St"1 ; S 0 S0 X 1 ; T为预测步长；
' " S0 S0 St"' X 1 ; T为预测步长；
X t 为t时刻的时序值； Yt T 为t T时刻的预测值。
■例：某企业2004年-2008年的销售收入分别为： 9、8、10、15、16万元，试预测2009年2015年该企业销售收入。
THE END

4、基本要素（五要素） 1）预测者（人） 2）预测对象（指事物的未来或未知的状态） 3）预测依据（理论、知识） 4）预测技术（手段、方法） 5）预测结果（预先的推知或判断） 5、基本原理 1）可知性 2）可能性 3）可控制 4）系统性 5）相似性 6）创造性
6、基本原则 1）连贯性原则（表示方式：结构性、趋势性） 2）类推原则 3）相关性原则 4）概率推断原则 7、基本分类 （1）短期、中期、长期 （2）定性与定量 （3）宏观与微观 8、常用定性预测方法 1）抽样调查法 2）判断预测法 3）类推预测法
■例：某企业2004年-2008年的销售收入分别为： 9、8、10、15、16万元，试预测2009年2015年该企业销售收入。
X t 为t时刻的时序值； Yt T 为t T时刻的预测值。
③ 三次指数平滑： ■ 适用范围：T步时间序列预测。 ■ 基本公式：
Yt T at btT CtT 2 ； 其中：at 3St' 3St" St"' ;
（五）预测分析 1、含义： 1）预测是对不确定事件的估计或表达。 2）预测是综合研究事物内在联系延续与突变的过程。 2、基本特征： 1）永远有误差 2）提前量 3）空间上可扩张与缩小 4）可测性增量 3、预测与决策、规划的关系
多种可行方案 一种决策方案 一种执行方案
预测————→决策————→规划————→结果
10、时间序列预测方法 1）含义： 某一变量或指标的数值或观测值，按其出现 时间的先后次序，且间隔时间相同而排列的一列 数值x1、x2、…… 、xn。 2）基本特征： （1）趋势性 （2）季节性 （3）周期性 （4）不规则性 3）基本原则： 近期数据更重要 4）主要作用
11、时间序列方法 1）时间序列加权平均法 （1）基本思想： 依据“近期数据更重要的原则”，将时间序 列排列序号进行归一化，并作为加权平均的权重。 （2）例：某企业2006年-2008年的销售收入分别为： 9、8、10万元，试预测2009年该企业销售收入 解： 2009年该企业销售收入为： y=(1/6)×9+(2/6)×8+(3/6)×10=9.17(万元) 2）指数平滑 （1） 基本思想： 依据“近期数据更重要的原则”，按指数变 化的方式对时间序列进行加权平均。