统计预测与决策课程设计论文
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。
《统计预测与决策》课程设计
安徽工程大学统计预测与决策课程设计论文统计学专业题目：1979年—2009年安徽省人均GDP预测及相关决策评价姓名：***班级：统计学101班学号：**********目录摘要 (3)一、问题的提出 (3)二、模型的建立及预测 (3)三、结论 (10)四、决策评价 (10)参考文献 (13)附录 (11)1979年—2009年安徽省人均GDP 预测及相关决策评价摘 要就统计预测方法而言，它最基本的作用在于把历史资料中同时并存的基本轨迹和误差分开，以研究其形态的变化。
在市场经济条件下，预测的作用是通过各个企业或行业内部的行动计划和决策来实现得。
预测与决策和行动计划之间的关系在于：预测与决策之前，行动计划在决策之后。
预测为决策提供依据，是决策科学化的前提；而正确的决策又给合理的预测提供实现机会。
行动计划是预测、决策之后的产物，又是预测、决策实现的桥梁。
2009年上半年安徽省开始承接长三角产业转移，建立皖江城市带。
本文通过对安徽省1979年—2009年人均GDP 数据进行分析建立三个数学模型，即指数模型、简单移动平均模型、灰色模型，拟合历年数据及以此来预测2010年—2012年的人均GDP 值，来观察安徽省建立产业转移示范区对安徽省人均GDP 的影响，又利用决策评价的三原则来对安徽省承接产业转移进行决策评价。
本文中安徽省人均GDP 数据的来源为：2007年与2009年的《安徽省统计年鉴》，以及/p-39854614874.html 上的数据资源。
数据来源真实、可靠。
关键词：指数模型 简单移动平均 灰色模型 决策评价一、问题的提出人均GDP 是描述人均经济发展指标的重要指标。
人均经济发展水平在一定程度上反映一个国家、地区的富裕程度和人民生活水平的高低。
安徽省自建国到2008年以来，经过几代领导的努力，提出了许多设想，同时也做了许多工作，使得安徽省的人均GDP 逐年增加，尤其是近几年增长速度较快，2009年安徽省人均GDP 已经达到16391元，是历年之最。
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。
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。
统计预测与决策课程设计论文
目录摘要 (2)一引言 (3)二数据来源 (3)三模型及预测方法的介绍 (4)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 (8)五分析与结论 (10)六参考文献 (10)摘要中国在全球范围内，人口的数量是首屈一指，虽然中国向来以地大物博著称，但是，人口数目过多导致的种种问题接踵而至，就业问题、经济问题、教育问题等等。
为了使我国的经济更好地发展，社会更加的进步，我们对于国内人口数目要有一个准确的预测，以满足人们日益发展的需求，并通过预测数据对未来的发展进行一系列的规划，从而促进我国社会更好更迅猛的发展。
本次课程设计主要通收集机山东省1996~2010年人口数据并且分别采用移动平均法、指数平滑法、一元线性回归预测模型对山东省未来十年的人口总数进行预测。
关键词移动平均法指数平滑法线性回归 excel引言对于国家而言人口发展状况与国民经济各方面都有着密切联系。
山东省人口总数在全国位居第二位。
人口数量十分巨大，而人口发展状况与国民经济各方面都有着密切联系，直接影响着经济的繁荣与社会的发展，人口预测是制定和顺利实践社会经济各项战略设想的挤出和出发点，是制定正确的人口政策的科学依据。
作为人口大国的中国，人口的分析和预测对我国的社会进步和经济发展具有更为重大的现实意义和长远意义。
本文主要针对于山东省过去的十五年人口数据，对未来十年的人口增长做一个大致的预测分析。
数据来源从中国统计年鉴上得到的山东省1996到2010年总人口数的数据，如下：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。
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。
统计预测与决策课程设计
统计预测与决策课程设计数理学院统计081班姓名：王永鹏学号：3080802103指导老师：何帮强汪晓云目录课题一简单线性回归分析 (1)1.1 散点图与线性趋势线 (1)1.2回归分析 (2)课题二非线性回归分析 (5)2.1 指数模型 (5)2.2幂函数模型 (6)2.3多项式 (8)2.4对数模型 (9)课题三时间序列平滑预测 (13)3.1加权移动平均法 (13)3.2简单季节性 (15)参考文献……………………………………………………………………………课题一简单线性回归分析摘要: 简单线性回归模型是复杂回归分析的基础，是一种理想化的形式。
简单线性回归模型的一般形式为εaY，其中b=bX++a,为线性回归系数。
下文就给定的一组数据，对如何建立简单的回归模型，并且对模型进行分析展开说明。
关键字: 散点图、趋势线、回归分析1.1散点图与线性趋势线在进行简单回归分析前，先绘制散点图很重要，如果散点图上的点大致分布于一条直线上，则使用线性回归方法，否则应重新考虑非线性回归等方法。
例如：下表为随机抽取的10个家庭的可支配收入（元）和消费支出（元）数据，一般认为消费支出在很大程度上取决于家庭可支配收入，所以消费支出为从散点图可以看出，其数据点大致沿直线分布，故可以插入线性趋势线进行分析。
1.1.1插入线性趋势线数据点大致沿直线分布，故可以插入线性趋势线。
步骤如下：1.依次单击“图表”——“添加趋势线”——“线性”——“确定”。
2．依次单击“趋势线”——“选项”——选择“自动设置”“显示公式”“显示R平方”，清除“设置截距”——“确定”。
结果如下图：由插入趋势线后的散点图可知，消费支出和可支配收入间的函数关系为：消费支出=0.67*可支配收入+142.4公式中截距为142.4，单位为元；斜率为0.67，表示每增加一元可支配收入，引起的消费支出的平均变化为0.67元。
2R=0.9935，表明消费支出中有99.35%可用可支配收入通过线性回归模型加以解释，剩余的0.65%则由其余因素引起，两个变量间的线性关系显著。
统计预测与决策论文
《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班级：统计1111学号：20401111108姓名：郝海芳成绩摘要：组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性，鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征，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、灰色预测模型、三次多项式预测模型和基于这三种模型的组合模型，并进行了精度比较，建立了我国未来能源消费量的组合预测模型能源影响着我国社会经济的稳定持续发展，对未来能源消耗的准确预测具有重要的意义。
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。
结果表明，该模型可以作为我国未来能源消费量预测的有效工具。
关键词：ARIMA模型；灰色预测模型；三次多项式；组合模型；能源消耗一、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：二、预测方法介绍（一） ARIMA模型的基本原理ARIMA模型是Box和Jenkins1970年提出的以随机理论为基础的时间序列分析方法，又称为“Box-Jenkins模型”，这以模型在经济领域的预测分析中得到了广泛的应用。
时间序列是依赖时间t的一组随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但对整个时间序列来说，它的变化却有一定的规律性，可以用相应的数学模型来近似描述。
ARIMA模型有三种基本类型：自回归模型、移动平均模型、单整自回归移动平均模型。
单整是指将一个时间序列有非平稳性变为平稳性所要经过的差分的次数，这是对非平稳时间序列进行时间序列分析的必经步骤。
统计预测和决策课程设计
经济与管理学院统计预测和决策课程设计全国硕士研究生报考人数的统计预测研究二〇一二年六月目录一、摘要及关键词------------------------------------------------------------------------------------------3二、正文（一）引言-----------------------------------------------------------------------------------------------------3 （二）方法介绍-----------------------------------------------------------------------------------------------41、一元线性回归预测---------------------------------------------------------------------------------------42、多项式趋势外推法---------------------------------------------------------------------------------------43、线性二次移动平均---------------------------------------------------------------------------------------5 （三）实证分析-------------------------------------------------------------------------------------------------51、差分、散点图和模型选择-----------------------------------------------------------------------------52、一元线性回归预测--------------------------------------------------------------------------------------73、多项式趋势外推法--------------------------------------------------------------------------------------84、线性二次移动平均-------------------------------------------------------------------------------------11三、参考文献------------------------------------------------------------------------------------------------11全国硕士研究生报考人数的统计预测研究摘要：考研是大学本科毕业生的主要去向之一，了解每届硕士研究生的报考人数信息并对未来短期内报考人数的变化作出合理的预测，对于本科毕业生、高校以及有关部门都有着重要而实际的意义。
统计预测与决策课程设计
摘要在知识经济时代，社会经济的发展必须依靠人才。
邓小平同志曾说过，任何事情都是人干的，没有大批的人才，我们的事业就不能成功。
从国家领导到各级政府都已经认识到了人才对经济发展的重要作用，“科教”方能“兴国”，而人才正是科教兴国的实施者。
随着上海建成国际经济、金融、贸易中心这一战略目标的确立和改革开放的不断深入，上海的发展迎来了新机遇，也面临着新挑战。
1994年市委市政府就提出了上海要建设人才高地，高密度、高水准、高活力、高效率的人才队伍是未来经济发展的基础。
因此，加强人才需求预测，加强人才资源开发与管理，具有十分重要的意义。
本文分析了我国加入WTO对浦东新区经济及其行业影响,以及浦东新区人才需求与新区经济增长的关系。
按照人才需求总量与经济总量相适应,人才需求结构与经济结构相适应的要求,运用各种模型和推算方法,给出了2001～2005年浦东新区人才需求总量和三大产业的人才需求值,同时具体测算了新区各主要行业的人才需求值,并提出了相应对策和措施。
上海浦东新区未来人才需求的预测21世纪初,在中国加入WTO后,浦东新区将继续按照党的十四大确定的“以上海浦东开发开放为龙头,尽快把上海建成国际经济、金融、贸易中心之一”的目标和党的十五大提出的新要求,以增强为长江三角洲、长江沿岸城市和全国服务功能为重点,全面提升综合竞争力,把浦东新区建设成为我国新世纪初深化改革和扩大开放的先行先试区。
经过10多年的发展,人才已经成为浦东新区体制创新、产业升级、扩大开发开放最重要的动力。
为了顺利实现这一既定目标,人才是关键因素。
本文在通过对中国加入WTO后上海浦东新区未来人才需求的预测,为浦东新区制定人才规划、分析人才状况、调整人才结构、引导人才流向、完善人才政策提供科学的依据,使人才总量能够满足经济发展的要求,人才结构能够适应经济结构的调整,以防止结构性的人才供给不足或供给过剩。
本文人才的统计口径为具有大专以上学历或中级以上专业技术职称的人员,统计范围涵盖了浦东新区区域范围内的所有单位,包括国有、外商独资、合资和民营等单位。
统计预测与决策课程设计论文
目录1、引言 (1)2、预测方法介绍 (2)2.1、多元回归分析法 (2)2.2、ARIMA模型的基本原理 (2)2.3、灰色预测法 (3)2.4、组合预测模型 (3)3、模型的建立及预测 (3)3.1、线性回归预测 (4)3.2、建立ARIMA模型 (5)3.2.1、平稳化处理 (5)3.2.2、模型定阶 (7)3.2.3、模型检验 (8)3.2.4、模型预测 (9)3.3、灰色预测模型 (9)3.3.1、残差检验 (10)3.3.2、模型修正 (10)3.4、组合模型 (11)4、模型精度比较及预测..........................错误！未定义书签。
5、结论 (13)参考文献 (13)附录 (14)1引言能源是人类社会赖以存在的物质条件之一，是经济发展和社会进步的重要资源，但是现在的能源结构中大部分都是不可再生资源，能源的利用一直是一个世界性的问题。
能源是一个国家经济增长和社会发展的重要物质基础 ,能源短缺曾长期制约我国经济的发展。
经济的可持续发展对于合理的能源消费提出了更高的要求随着改革的进一步深化,我国已经顺利地实现了现代化建设的前两个目标,在向第三个迈的过程中,能源的短缺已经成为制约我国经济发展的瓶颈 ,我国人口众多资源相对不足 ,所以有关能源消费的预测和协调显得越来越重要。
21世纪以来，我国的能源消费无论在消费速度还是消费结构上一直都是世界能源问题的焦点。
世界一次能源消费在2007年增长了2.4%，我国占据了全球能源消费增长的一半，我国对煤炭、石油、天然气等能源消费全面的增长成了世界能源消费的“一枝独秀”。
自2001年以来，国民经济进入了一个新的发展阶段，固定资产投资迅速增加，重工业比重增大，钢铁、建材、电解铝等一些高能耗产业迅速扩张，由此导致了能源消费量的急剧增加，甚至超过了经济增长速度。
2002-2007年我国GDP增长速度分别为7.5%、8.3%、9.5%、9.5%、10.7%和11.4%，同期一次能源消费量的增长速度分别为9.9%、15.3%、16.1%、10.6%、9.6%和7.8%。
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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。
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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。
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目录摘要 (2)一引言 (3)二数据来源 (3)三模型及预测方法的介绍 (4)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 (8)五分析与结论 (10)六参考文献 (10)摘要中国在全球范围内，人口的数量是首屈一指，虽然中国向来以地大物博著称，但是，人口数目过多导致的种种问题接踵而至，就业问题、经济问题、教育问题等等。
为了使我国的经济更好地发展，社会更加的进步，我们对于国内人口数目要有一个准确的预测，以满足人们日益发展的需求，并通过预测数据对未来的发展进行一系列的规划，从而促进我国社会更好更迅猛的发展。
本次课程设计主要通收集机山东省1996~2010年人口数据并且分别采用移动平均法、指数平滑法、一元线性回归预测模型对山东省未来十年的人口总数进行预测。
关键词移动平均法指数平滑法线性回归 excel引言对于国家而言人口发展状况与国民经济各方面都有着密切联系。
山东省人口总数在全国位居第二位。
人口数量十分巨大，而人口发展状况与国民经济各方面都有着密切联系，直接影响着经济的繁荣与社会的发展，人口预测是制定和顺利实践社会经济各项战略设想的挤出和出发点，是制定正确的人口政策的科学依据。
作为人口大国的中国，人口的分析和预测对我国的社会进步和经济发展具有更为重大的现实意义和长远意义。
本文主要针对于山东省过去的十五年人口数据，对未来十年的人口增长做一个大致的预测分析。
数据来源从中国统计年鉴上得到的山东省1996到2010年总人口数的数据，如下：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。
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。
简单移动平均法只适合做近期预测，即只能对后续相邻的那一项进行预测。
它一般适用于预测对象的发展趋势变化不大的情形。
如果预测对象的发展趋势存在其他复杂的变化，采用简单移动平均法就会产生较大的预测偏差。
2 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，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。
其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
指数平滑法保留了移动平均法的有点，也消除了移动平均法对存储数据量大和对最近的N 期数据等同看待，而对t-T 期以前的数据则完全不考虑这两个缺点。
它既不需要存储很多历史数据，又考虑了各期数据的重要性，而且使用了全部历史资料。
它是移动平均法的改进和发展，应用极为广泛。
指数平滑法根据平滑次数的不同，又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。
本文只介绍一次指数平滑法，介绍如下：设时间序列为12,,t y y y ;一次指数平滑公式为：(1)(1)1(1)t t t S y S αα-=+-式中：(1)t S —一次指数平滑值；α—平滑系数，且01α<<。
预测模型为：1(1)t t t t y y y ααΛΛ+=+-也就是以第t 期指数平滑值作为t + 1期预期值。
在进行指数平滑时，加权系数的选择很重要。
α的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比重。
α值越大，新数据所占的比重就愈大，原预测值所占的比重就愈小，反之则相反。
α值的选择一般遵循下列原则:a.如果时间序列波动不大，比较平稳，则α应取小一点，如0. 1 —0. 3，以减少修正幅度，使预测模型能包含较长时间序列的信息。
b.如果时间序列具有迅速且明显的变动倾向，则应α取大一点，如0.6—0.8使预测模型灵敏度高一些，以便迅速跟上数据的变化。
在实用时，类似于移动平均法，多取几个α值进行试算，看哪个预测误差较小，就采用哪个α值作为权重。
用一次指数平滑法进行预测，除了选择合适的α外，还要确定初始值(1)0S 初始值是由预测者估计或指定的。
当时间序列的数据较多，比如在20个以上时初始值对以后的预测值影响很少，可选用第一期数据为初始值。
如果时间序列的数据较少，在20个以下时，初始值对以后预测值影响很大，这时，就必须认真研究如何正确确定初始值。
一般以最初几期实际值的平均值作为初始值。
\3.一元线性回归回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法，是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
它用于分析事物之间的统计关系，侧重观察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系，有助于人们准确的把握因变量与自变量之间的关系，进而为预测提供了科学依据。
回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
因为货运量往往受很多因素影响，处理这类经济问题单用一元线性回归模型是远远不够的，所以在此研究中，必须考虑多元的线性回归模型，多元线性回归模型跟一元线性回归模型类似，只不过在具体计算上较为复杂。
一元线性回归模型的数学模型为：01y x ββε=++（1） 拟合优度检验为了检验总的回归效果, 人们常引用无量纲指标复相关系数yyyy yy s Q s s U R -==2或yy s Q R -=1其中21)(∑=-∧-=ni iy y U ，21)(∑=∧-=ni i iy yQR 称为复相关系数。
很显然102≤≤R ，2R 越大说明回归方程与样本值拟合得越好，反之越差。
由于2R 与模型中的解释变量个数有关，即如果观测值x 不变，决定系数2R将随解释变量的数目增大而增大，因而需对2R 进行调整。
调整后的决定系数，即修正后的11)1(122---⋅--=k n n R R ，其中k 为变量个数。
因此多元线性回归方程的的拟合优度检验采用修正的2R ,修正的2R 越接近1，说明回归方程对样本数据点的拟合优度越高，反之，修正的2R 越接近于0，说明回归方程据点的拟合优度越低。
（2）回归方程的显著性检验回归方程的显著性检验就是检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系是否显著，用线性模型来描述它们之间的关系是否恰当。
利用F 检验对回归方程进行显著性检验的方法称为方差分析。
检验统计量)1,(~)1/(/----=k n k F k n Q kU F ，对于给定的置信度α, 由F 分布表可查得)1,(--k n k F 的值, 如果根据统计量算得的F 值为)1,(-->k n k F F , 则拒绝原假设， 即k 个自变量的总体回归效果是显著的, 否则认为回归效果不显著。
（3）回归系数的显著性检验回归系数的显著性检验的主要目的是研究回归方程中的每个解释变量与被解释变量之间是否存在显著的线性关系，也就是研究每个解释变量能否有效地解释被解释变量的线性关化，它们能否保留在线性回归方程中。
模型的建立、求解及检验1.移动平均法预测：根据数据情况设定移动平均项数N=3，再根据预测公式11t t t N t y y y M N --+++=；t N ≤，1tt M yΛ+=求出简单移动平均法的预测值并计算出误差。
运用excel 软件对数据进行简单移动平均，得到预测值及误差如下：2．指数平滑法预测：根据经验显示，我们取平滑系数α=0.2然后将数据代入指数平滑法预测公式：1(1)t t t ty y y ααΛΛ+=+-利用excel软件进行预测计算并求其误差得到如下表格：3.一元线性回归对1996-2010年山东省总人口数据做时序散点图，如图1所示。
由时序图可以看出随着时间的移动，山东省人口数呈上升的趋势。
接下来用excel进行一元线性回归分析，得到下表：（1）模型的决定系数R Square=0.996571，说明山东省人口总数与年份有很强的线性关系。
（2）F 统计量的值为3778.284，P 值为2.07E-17<0.05，说明回归方程显著。
（3）一元线性回归模型为53.72857X -98491.2+=Y（4）将2020,2019,2018.2017,2016,2015,2014,2013,2012,201110987654321==========X X X X X X X X X X带入上式，得到未来10年的山东省人口数预测值如下表：五、模型的评价该论文介绍了四种预测模型或方法分别为移动平均预测法、指数平滑预测法、一元线性回归预测模型、灰色预测模型，这四种方法、模型各有优缺点，一下便是对各模型的分析。
⑴.移动平均法、指数平滑法优点：从前面模型及方法的检测中我们可以发现移动平均预测法、指数平滑预测法的误差均比较小，精度较高，与实际数据比较吻合，因此我们可以采用这两种方法进行人口预测。
缺点：①.移动平均法的移动平均项数N不能确定，需要依靠经验和数据特征进行取值，不同的取值会导致预测值的不同，以及误差的波动；②.移动平均法的预测必须依赖与前一期、前两期，甚至前三期（取决于移动平均项数）的数据，因此不能独立预测某一期的值‘③.指数平滑法的平滑系数也是不确定量，容易对预测值造成误差；指数平滑法预测同移动平均法一样也是依赖与前面的数据，不能进行独立预测。
⑵.一元线性回归模型论文前面介绍的一元线性回归模型可以认为人口总数与时间成线性关系，对得到的线性回归模型进行检验发现可决系数2R=0.996571，可决系数较高，模型拟合度较好，与实际数据拟合程度较高，且方差分析表中与回归系数表中P值均小于0.05，则说明回归方程较显著，故总体上一元线性回归模型比较适合预测山东省人口总数。
六、参考文献[1]中国国家统计局.2012年中国统计年鉴[M].中国统计出版社[3]赵彦云，宏观经济统计分析[M]，北京：中国统计出版社，2003.[4]刘红. 略论统计分析方法[J]. 现代商业, 2008,(30) .[5]徐国祥，统计预测与决策，上海：上海财经大学出版社，2008.- 10 -。