統(tǒng)計預(yù)測與決策統(tǒng)計預(yù)測概述

統(tǒng)計預(yù)測和決策

普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材徐國祥主編

上海財經(jīng)大學(xué)出版社

2023/2/51LSXIESBASCUT李世烜

主講

華南理工大學(xué)

工管學(xué)院

工業(yè)工程系

目錄1統(tǒng)計預(yù)測概述2定性預(yù)測法

3回歸預(yù)測法

4趨勢外推法5時間序列平滑預(yù)測法6自適應(yīng)過濾法7平穩(wěn)時間序列預(yù)測法8干預(yù)分析模型預(yù)測法9景氣預(yù)測法10灰色預(yù)測法

11狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波12預(yù)測精度測定與預(yù)測評價13統(tǒng)計決策概述14風(fēng)險型決策方法15貝葉斯決策方法16不確定型決策方法17多目標(biāo)決策法2023/2/52LSXIESBASCUT1統(tǒng)計預(yù)測概述

1.2統(tǒng)計預(yù)測方法的分類及其選擇

1.3統(tǒng)計預(yù)測的原則和步驟

1.1統(tǒng)計預(yù)測的概念和作用

回總目錄2023/2/53LSXIESBASCUT1.1統(tǒng)計預(yù)測的概念和作用

一、統(tǒng)計預(yù)測的概念

概念:

預(yù)測就是根據(jù)過去和現(xiàn)在估計未來，預(yù)測未來。預(yù)測者根據(jù)有關(guān)的歷史資料、數(shù)據(jù)，運用適當(dāng)?shù)睦碚摵头椒?，對預(yù)測對象的未來狀態(tài)進(jìn)行分析、估計和推斷，并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評價和應(yīng)用的過程。

統(tǒng)計預(yù)測屬于預(yù)測方法研究范疇，即如何利用科學(xué)的統(tǒng)計方法對事物的未來發(fā)展進(jìn)行定量推測，并計算概率置信區(qū)間。

回總目錄回本章目錄2023/2/54LSXIESBASCUT實際資料是預(yù)測的依據(jù)；經(jīng)濟(jì)理論是預(yù)測的基礎(chǔ)；數(shù)學(xué)模型是預(yù)測的手段。預(yù)測結(jié)果要能夠應(yīng)用統(tǒng)計預(yù)測的幾個要素：統(tǒng)計預(yù)測方法是一種具有通用性的方法。回總目錄回本章目錄2023/2/55LSXIESBASCUT二、預(yù)測的基本功能基本功能：為決策系統(tǒng)提供制定決策所必須的未來信息。應(yīng)用舉例：

產(chǎn)品銷售：產(chǎn)品銷售額、市場占有份額、價格變動趨勢等。

生產(chǎn)：產(chǎn)品的市場需求、庫存量、原材料需求量等。人力資源規(guī)劃：每類員工所需人數(shù)、人才流失狀況預(yù)測等。2023/2/56LSXIESBASCUT二、統(tǒng)計預(yù)測、經(jīng)濟(jì)預(yù)測的聯(lián)系和區(qū)別

兩者的主要聯(lián)系是：它們都以經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)值作為其研究的對象；它們都直接或間接地為宏觀和微觀的市場預(yù)測、管理決策、制定政策和檢查政策等提供信息；統(tǒng)計預(yù)測為經(jīng)濟(jì)定量預(yù)測提供所需的統(tǒng)計方法論?；乜偰夸浕乇菊履夸?023/2/57LSXIESBASCUT從研究的角度看，統(tǒng)計預(yù)測和經(jīng)濟(jì)預(yù)測都以經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)值作為其研究對象，但著眼點不同。前者屬于方法論研究，其研究的結(jié)果表現(xiàn)為預(yù)測方法的完善程度；后者則是對實際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測，是一種實質(zhì)性預(yù)測，其結(jié)果表現(xiàn)為對某種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的未來發(fā)展做出判斷。從研究的領(lǐng)域來看，經(jīng)濟(jì)預(yù)測是研究經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的問題，而統(tǒng)計預(yù)測則被廣泛地應(yīng)用于人類活動的各個領(lǐng)域。

兩者的主要區(qū)別是：回總目錄回本章目錄2023/2/58LSXIESBASCUT三、統(tǒng)計預(yù)測的作用

在市場經(jīng)濟(jì)條件下，預(yù)測的作用是通過各個企業(yè)或行業(yè)內(nèi)部的行動計劃和決策來實現(xiàn)的;

統(tǒng)計預(yù)測作用的大小取決于預(yù)測結(jié)果所產(chǎn)生的效益的多少?；乜偰夸浕乇菊履夸?023/2/59LSXIESBASCUT

影響預(yù)測作用大小的因素主要有：預(yù)測費用的高低；預(yù)測方法的難易程度；預(yù)測結(jié)果的精確程度?；乜偰夸浕乇菊履夸?023/2/510LSXIESBASCUT1.2統(tǒng)計預(yù)測方法的分類和選擇統(tǒng)計預(yù)測方法可歸納分為定性預(yù)測方法和定量預(yù)測方法兩類，其中定量預(yù)測法又可大致分為回歸預(yù)測法和時間序列預(yù)測法;按預(yù)測時間長短，分為近期預(yù)測、短期預(yù)測、中期預(yù)測和長期預(yù)測;按預(yù)測是否重復(fù)，分為一次性預(yù)測和反復(fù)預(yù)測。一、統(tǒng)計預(yù)測方法的分類回總目錄回本章目錄2023/2/511LSXIESBASCUT預(yù)測方法定性預(yù)測是指依靠人的觀察分析能力，借助于經(jīng)驗和判斷能力進(jìn)行預(yù)測的方法。定量預(yù)測主要依靠歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在定性分析的基礎(chǔ)上，運用數(shù)學(xué)方法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測的方法。2023/2/512LSXIESBASCUT二、統(tǒng)計預(yù)測方法的選擇回總目錄回本章目錄1.預(yù)測的目標(biāo)特性預(yù)測目標(biāo)用于戰(zhàn)略性決策，要求采用適于中長期預(yù)測的方法，但對其精度要求較低。用于戰(zhàn)術(shù)性決策，要求適于中期和近期預(yù)測的方法，對其精度要求較高。用于業(yè)務(wù)性決策，要求采用適于近期和短期預(yù)測的方法，且要求預(yù)測精度高。2.預(yù)測的時間期限適用于近期與短期的預(yù)測方法：有移動平均法、指數(shù)平滑法、季節(jié)指數(shù)預(yù)測法、直觀判斷法等。適用于１年以上的短期與中期的預(yù)測方法有：趨勢外推法、回歸分析法、經(jīng)濟(jì)計量模型預(yù)測法。適用于５年以上長期預(yù)測的方法有：經(jīng)驗判斷預(yù)測法、趨勢分析預(yù)測法。3.預(yù)測的精度要求滿足較高精度要求的預(yù)測方法有：回歸分析預(yù)測法、經(jīng)濟(jì)計量模型預(yù)測法等。精度要求較低的預(yù)測方法有：經(jīng)驗判斷預(yù)測法、移動平均預(yù)測法、趨勢外推預(yù)測法等。2023/2/513LSXIESBASCUT二、統(tǒng)計預(yù)測方法的選擇回總目錄回本章目錄1.預(yù)測的目標(biāo)特性2.預(yù)測的時間期限3.預(yù)測的精度要求4.預(yù)測的費用預(yù)算預(yù)測方法的選擇，既要達(dá)到精度的要求，滿足預(yù)測的目標(biāo)需要，還要盡可能節(jié)省費用。即：既要有高的經(jīng)濟(jì)效率，也要實現(xiàn)高的經(jīng)濟(jì)效益。用于預(yù)測的費用包括調(diào)研費用、數(shù)據(jù)處理費用、程序編制費用、專家咨詢費用等。費用預(yù)算較低的方法有：經(jīng)驗判斷預(yù)測法、時間序列分析預(yù)測法有及其他較簡單的預(yù)測模型法。費用預(yù)算較高的方法有：經(jīng)濟(jì)計量模型預(yù)測法及大型的復(fù)雜的預(yù)測模型方法。5.資料的完備程度與模型的難易程度1）資料的完備程度在諸多預(yù)測方法中，凡是需要建立數(shù)學(xué)模型的方法，對資料的完備程度要求較高，當(dāng)資料不夠完備時，可采用專家調(diào)查法等經(jīng)驗判斷類預(yù)測方法。2023/2/514LSXIESBASCUT二、統(tǒng)計預(yù)測方法的選擇回總目錄回本章目錄1.預(yù)測的目標(biāo)特性2.預(yù)測的時間期限3.預(yù)測的精度要求4.預(yù)測的費用預(yù)算5.資料的完備程度與模型的難易程度2）模型的難易程度在預(yù)測方法中，因果分析方法都需建立模型，其中有些方法的建模要求預(yù)測者有較堅實的預(yù)測基礎(chǔ)理論和嫻熟的數(shù)學(xué)應(yīng)用技巧。因此，預(yù)測人員的水平難以勝任復(fù)雜模型的預(yù)測方法時，則應(yīng)選擇較為簡易的方法。6.歷史數(shù)據(jù)的變動趨勢在定量預(yù)測方法的選擇中，必須以歷史數(shù)據(jù)的變動趨勢為依據(jù)。在實際的應(yīng)用中，通常使用的曲線預(yù)測模型有指數(shù)曲線（修正指數(shù)曲線）、線性模型、拋物曲線、龔珀茲曲線等。2023/2/515LSXIESBASCUT方法章時間范圍

適用情況計算機(jī)硬件最低要求應(yīng)做工作定性預(yù)測法2短、中、長期對缺乏歷史統(tǒng)計資料或趨勢面臨轉(zhuǎn)折的事件進(jìn)行預(yù)測計算器需做大量的調(diào)查研究工作一元線性回歸預(yù)測法3短、中期自變量與因變量之間存在線性關(guān)系計算器為兩個變量收集歷史數(shù)據(jù)，此項工作是此預(yù)測中最費時的多元線性回歸預(yù)測法3短、中期因變量與兩個或兩個以上自變量之間存在線性關(guān)系在兩個自變量情況下可用計算器，多于兩個自變量的情況下用計算機(jī)為所有變量收集歷史數(shù)據(jù)是此預(yù)測中最費時的非線性回歸預(yù)測法3短、中期因變量與一個自變量或多個其它自變量之間存在某種非線性關(guān)系在兩個變量情況下可用計算器，多于兩個變量的情況下用計算機(jī)必須收集歷史數(shù)據(jù)，并用幾個非線性模型試驗趨勢外推法4中期到長期當(dāng)被預(yù)測項目的有關(guān)變量用時間表示時，用非線性回歸與非線性回歸預(yù)測法相同只需要因變量的歷史資料，但用趨勢圖做試探時很費時回總目錄回本章目錄P42023/2/516LSXIESBASCUT方法章時間范圍

適用情況計算機(jī)硬件最低要求應(yīng)做工作分解分析法4短期適用于一次性的短期預(yù)測或在使用其他預(yù)測方法前消除季節(jié)變動的因素計算器

只需要序列的歷史資料移動平均法5短期不帶季節(jié)變動的反復(fù)預(yù)測計算器只需要因變量的歷史資料，但初次選擇權(quán)數(shù)時很費時間指數(shù)平滑法5短期具有或不具有季節(jié)變動的反復(fù)預(yù)測在用計算機(jī)建立模型后進(jìn)行預(yù)測時，只需計算器就行了只需要因變量的歷史資料，是一切反復(fù)預(yù)測中最簡易的方法，但建立模型所費的時間與自適應(yīng)過濾法不相上下自適應(yīng)過濾法6短期適用于趨勢型態(tài)的性質(zhì)隨時間而變化，而且沒有季節(jié)變動的反復(fù)預(yù)測計算機(jī)只需要因變量的歷史資料，但制定并檢查模型規(guī)格很費時間平穩(wěn)時間序列預(yù)測法7短期適用于任何序列的發(fā)展型態(tài)的一種高級預(yù)測方法計算機(jī)計算過程復(fù)雜、繁瑣回總目錄回本章目錄2023/2/517LSXIESBASCUT方法章時間范圍

適用情況

計算機(jī)硬件最低要求應(yīng)做工作干預(yù)分析模型預(yù)測法8短期適用于當(dāng)時間序列受到政策干預(yù)或突發(fā)事件影響的預(yù)測計算機(jī)

收集歷史數(shù)據(jù)及影響時間景氣預(yù)測法9短、中期適用于時間趨勢延續(xù)及轉(zhuǎn)折預(yù)測計算機(jī)收集大量歷史資料和數(shù)據(jù)，并需大量計算灰色預(yù)測法10短、中期適用于時間序列的發(fā)展呈指數(shù)型趨勢計算機(jī)收集對象的歷史數(shù)據(jù)狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波11短、中期適用于各類時間序列的預(yù)測計算機(jī)收集對象的歷史數(shù)據(jù)，并建立狀態(tài)空間模型回總目錄回本章目錄2023/2/518LSXIESBASCUT

選擇統(tǒng)計預(yù)測方法時，主要考慮下列三個問題：

合適性費用精確性回總目錄回本章目錄2023/2/519LSXIESBASCUT預(yù)測技術(shù)的發(fā)展歷史指數(shù)法1878“連續(xù)指數(shù)”對經(jīng)濟(jì)前景預(yù)測統(tǒng)計圖示法1888彩色條形圖，市場、行情報告時間序列預(yù)測法1915剔除長期趨勢，求得循環(huán)變動指數(shù)領(lǐng)先指標(biāo)法1937經(jīng)時序分析，把經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分為領(lǐng)先指標(biāo)、同步指標(biāo)、滯后指標(biāo)等專家判斷法40年代美國蘭德公司Delph法經(jīng)濟(jì)計量模型法1939博克思－詹金斯法1970組合預(yù)測法1979灰色系統(tǒng)預(yù)測法1982神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)預(yù)測法19872023/2/520LSXIESBASCUT

在統(tǒng)計預(yù)測中的定量預(yù)測要使用模型外推

法，使用這種方法有以下重要的原則：1.3統(tǒng)計預(yù)測的原則和步驟

一、統(tǒng)計預(yù)測的原則（預(yù)測的基本原理）回總目錄回本章目錄2023/2/521LSXIESBASCUT

連貫原則，指事物的發(fā)展是按一定規(guī)律進(jìn)行的，在其發(fā)展過程中，這種規(guī)律貫徹始終，不應(yīng)受到破壞，它的未來發(fā)展與其過去和現(xiàn)在的發(fā)展沒有什么根本的不同?；乜偰夸浕乇菊履夸洠ㄚ厔萃馔频睦碚撘罁?jù)）事物的發(fā)展變化與其過去的行為總有或大或小的聯(lián)系，過去的行為影響現(xiàn)在，也影響未來，這種現(xiàn)象稱之為“慣性現(xiàn)象”。2023/2/522LSXIESBASCUT

類推原則，指事物必須有某種結(jié)構(gòu)，其

升降起伏變動不是雜亂無章的，而是有章

可循的。事物變動的這種結(jié)構(gòu)性可用數(shù)學(xué)

方法加以模擬，根據(jù)所測定的模型，類比

現(xiàn)在，預(yù)測未來?；乜偰夸浕乇菊履夸浭菑囊阎I(lǐng)域過渡到未知領(lǐng)域的探索，是一種重要的創(chuàng)造性方法。類比物之間的相似特征越多，類比越可靠。2023/2/523LSXIESBASCUT類---------比2023/2/524LSXIESBASCUT

相關(guān)原則，就是研究預(yù)測對象與其相關(guān)事

物間的相關(guān)性，利用相關(guān)事物的特性來推斷

預(yù)測對象的未來狀態(tài)。

回總目錄回本章目錄同步相關(guān)

氣候變化—>空調(diào)銷量

異步相關(guān)

工資調(diào)整—>物價變化

主要表現(xiàn)形式：因果關(guān)系2023/2/525LSXIESBASCUT

概率推斷原則，就是當(dāng)預(yù)測結(jié)果以較大概

率出現(xiàn)時，認(rèn)為這個結(jié)果可以成立。

回總目錄回本章目錄降雨概率產(chǎn)品銷售市場自然狀態(tài)發(fā)生可能性大小2023/2/526LSXIESBASCUT

確定預(yù)測目的搜索和審核資料分析預(yù)測誤差，改進(jìn)預(yù)測模型選擇預(yù)測模型和方法提出預(yù)測報告二、統(tǒng)計預(yù)測的步驟簡圖回總目錄回本章目錄2023/2/527LSXIESBASCUT預(yù)測的基本程序

1）確定預(yù)測目標(biāo)——預(yù)測對象，目的，時間等2）收集、整理有關(guān)資料－資料內(nèi)容：分析與預(yù)測目標(biāo)相關(guān)的因素；市場調(diào)查、資料收集與整理3）選擇預(yù)測方法——各種預(yù)測方法；人、財、物的限制4）建立預(yù)測模型——主要是數(shù)學(xué)模型5）評價預(yù)測模型——從邏輯上、數(shù)學(xué)理論上進(jìn)行檢驗。檢驗后方可用于預(yù)測6）預(yù)測——輸入數(shù)據(jù)，預(yù)測計算7）分析、評價預(yù)測結(jié)果——如根據(jù)經(jīng)驗判斷可信，采用。否則，尋找原因，改進(jìn)預(yù)測。也可用多種預(yù)測方法驗證預(yù)測結(jié)果。2023/2/528LSXIESBASCUT預(yù)測資料的收集與整理

1．資料收集數(shù)據(jù)類型：縱向資料——依時間順序排列橫向資料——某個時期或時點的多視角資料例觀察某種樹木的生長過程?？v向：從幼苗破土到長成參天大樹，再走向死亡。橫向：森林中觀察幼苗、小樹、大樹、老樹的生長特點，作為其生長時間序列。2023/2/529LSXIESBASCUT2.數(shù)據(jù)分析與預(yù)處理

未經(jīng)整理與加工的原始資料一般較為雜亂，需加工整理后才能用于預(yù)測。分析目的：真實性、完整性、準(zhǔn)確性、可用性？預(yù)處理的步驟：

第一步，審查所收集的資料是否完整，詳細(xì)程度是否合乎要求，是否合理，是否有虛假成分。第二步，判斷是否有異常數(shù)據(jù)。鑒別方法：圖形觀察法、統(tǒng)計濾波法某企業(yè)2009年的產(chǎn)品銷售量如下表

2023/2/530LSXIESBASCUT異常數(shù)據(jù)？原因分析？設(shè)備故障；外銷

2023/2/531LSXIESBASCUT2023/2/532LSXIESBASCUT2.數(shù)據(jù)分析與預(yù)處理

預(yù)處理的步驟：

第三步對有缺陷的資料進(jìn)行適當(dāng)加工以滿足預(yù)測要求。（包括異常數(shù)據(jù)、殘缺數(shù)據(jù)）剔除法插補(bǔ)法（平均值、算術(shù)平均值、幾何平均值、計算方法中的插值法，等等）KEY：針對具體問題分析，選取合適的方法。2023/2/533LSXIESBASCUT三、統(tǒng)計預(yù)測的評價回總目錄回本章目錄準(zhǔn)確性與預(yù)測對象的變化與復(fù)雜程度成反向變化人們的認(rèn)識能力有限

隨機(jī)現(xiàn)象可以用概率統(tǒng)計研究，但不能消除隨機(jī)性

預(yù)測活動本身也在“干擾”未來預(yù)測對象的未來特性具有測不準(zhǔn)性。標(biāo)準(zhǔn)：準(zhǔn)確性？2023/2/534LSXIESBASCUT預(yù)測的類型區(qū)分從預(yù)測活動對預(yù)測結(jié)果的影響考慮，可以將預(yù)測分為三類：

決策者無法控制，也難以影響預(yù)測結(jié)果能否實現(xiàn)的預(yù)測。

天氣預(yù)報

決策者能部分影響或控制結(jié)果是否實現(xiàn)

諸葛亮：三分天下

決策者可以完全控制預(yù)測結(jié)果能否實現(xiàn)的預(yù)測如：自成功預(yù)測自失敗預(yù)測絕大多數(shù)技術(shù)預(yù)測屬于第二類預(yù)測。能否預(yù)期實現(xiàn)只能作為第一類預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)。

2023/2/535LSXIESBASCUT預(yù)測的評價預(yù)測結(jié)果的評價主要看其是否可信、有效。是否可信，至少要考慮如下幾個方面：1）

預(yù)測結(jié)果應(yīng)該是歷史與現(xiàn)實的合理延伸。例：抗日戰(zhàn)爭，持久戰(zhàn)2）

預(yù)測應(yīng)具有可檢驗性。

預(yù)測資料來源及真實性、預(yù)測模型的合理性、預(yù)測結(jié)果的邏輯性都可檢驗。無論由誰來預(yù)測，結(jié)果