《統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策》

《統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策》講課系統(tǒng)2012年9月

宿州前言在經(jīng)濟(jì)和管理現(xiàn)象日益復(fù)雜、市場(chǎng)情況瞬息萬(wàn)變的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，在許多情況下要求對(duì)不確定事物作出科學(xué)的預(yù)測(cè)和決策，這就要求在不完全觀察資料的基礎(chǔ)上，對(duì)所關(guān)心的指標(biāo)作出可靠的估計(jì)，以便作出合適的決策．“凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢”，每一項(xiàng)決策，只要做好各種準(zhǔn)備對(duì)策，面臨多種變化就能應(yīng)付和適應(yīng)變化，贏得決策的成功。春秋戰(zhàn)國(guó)，吳國(guó)有一個(gè)大夫叫吳子胥，吳王讓他主持練兵，他不是先領(lǐng)兵練習(xí)打勝仗，而是先訓(xùn)練他們?nèi)绾未驍≌蹋瑓峭醪唤馄湟?。伍子胥解釋說，知敗者為知?jiǎng)僬咧?，知?jiǎng)僬呙鲃僦颍艜?huì)立于不敗之地。伍子胥言行一致，每次打仗行動(dòng)之前，他都預(yù)先做好退卻的準(zhǔn)備，選好退路。一次率兵與楚國(guó)交戰(zhàn)，誤中埋伏，便按事先選定的路線退出，傷亡甚微。隨后以逸待勞，乘楚軍不備而進(jìn)入楚國(guó)，打了勝仗。1.《統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)——方法與應(yīng)用》易丹輝，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2001；2.《經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策技術(shù)》馮文權(quán)，武漢大學(xué)出版社，2008；

3.《經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策及其Matlab實(shí)現(xiàn)》李工農(nóng)等，清華大學(xué)出版社，2007；4.《經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策方法》暴奉賢等，暨南大學(xué)出版社，2002；5.《決策案例分析》約翰·鮑威爾，上海遠(yuǎn)東出版社，1998.參考書目本學(xué)科的內(nèi)容構(gòu)成：預(yù)測(cè)方法：定性預(yù)測(cè)法、回歸預(yù)測(cè)法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法決策方法：風(fēng)險(xiǎn)型決策方法、不確定型決策方法、多目標(biāo)決策方法目錄

1

統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)概述

2定性預(yù)測(cè)法

3回歸預(yù)測(cè)法

4時(shí)間序列分解法和趨勢(shì)外推法

5時(shí)間序列平滑預(yù)測(cè)法

6自適應(yīng)過濾法

7平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法

8干預(yù)分析模型預(yù)測(cè)法

9景氣預(yù)測(cè)法10

灰色預(yù)測(cè)法

11狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波

12預(yù)測(cè)精度測(cè)定與預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)

13統(tǒng)計(jì)決策概述

14風(fēng)險(xiǎn)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)決策法第一章統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)概述1.2統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法的分類及其選擇

1.3統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的原則和步驟

1.1統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的概念和作用小結(jié)預(yù)測(cè)是一個(gè)古老的行業(yè)，在我國(guó)出現(xiàn)的甲骨文中就有占卜求神的記錄。就經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)而言，也有兩千多年的歷史。據(jù)有關(guān)史料記載，較早搞市場(chǎng)預(yù)測(cè)的人，就是春秋后期公元前五至六世紀(jì)的大政治家、巨商大賈范蠡。他運(yùn)用“水則資車、旱則資舟”以及“論其有余不足，則知貴賤，貨上極則反賤，賤下極則反貴”等經(jīng)營(yíng)法則進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)。曾“三致千金……累以巨萬(wàn)”，成為后世聞名的大富商。在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中，預(yù)測(cè)也十分重要，與預(yù)測(cè)有關(guān)的職業(yè)種類繁多。以美國(guó)為例，大約有51個(gè)行業(yè)及部門工作與預(yù)測(cè)有關(guān)，如在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域有：聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行；經(jīng)濟(jì)分析家理事會(huì)；國(guó)會(huì)預(yù)算辦公室(CBO)；國(guó)家經(jīng)濟(jì)研究所(NBER)；美國(guó)商業(yè)部；私人調(diào)研公司；大學(xué)經(jīng)濟(jì)系；提供行業(yè)預(yù)測(cè)服務(wù)的公司；出版物（雜志和新聞簡(jiǎn)報(bào)）等。1.1統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的概念和作用一．概念：1、預(yù)測(cè)：根據(jù)過去和現(xiàn)在估計(jì)未來(lái)，預(yù)測(cè)未來(lái)．2、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)：運(yùn)用科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)事物的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行定量推測(cè)，并計(jì)算概率置信區(qū)間．3、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法是一種具有通用性的方法。三要素：實(shí)際資料是預(yù)測(cè)的依據(jù)經(jīng)濟(jì)理論是預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型是預(yù)測(cè)的手段4、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)：將統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)未來(lái)的預(yù)測(cè)，兩者既有聯(lián)系又有區(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(duì)象；它們都直接或間接地為宏觀和微觀的市場(chǎng)預(yù)測(cè)、管理決策、制定政策和檢查政策等提供信息；統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)為經(jīng)濟(jì)定量預(yù)測(cè)提供所需的統(tǒng)計(jì)方法論.從研究的角度看，統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)都以經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)值作為其研究對(duì)象，但著眼點(diǎn)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(cè)方法的完善程度；后者則是對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測(cè)，是一種實(shí)質(zhì)性預(yù)測(cè)，其結(jié)果表現(xiàn)為對(duì)某種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的未來(lái)發(fā)展做出判斷。從研究的領(lǐng)域來(lái)看，經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是研究經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的問題，而統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)則被廣泛地應(yīng)用于人類活動(dòng)的各個(gè)領(lǐng)域。兩者的主要區(qū)別是：二.作用：

預(yù)測(cè)為決策提供依據(jù)，是決策科學(xué)化的前提．在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，預(yù)測(cè)的作用是通過各個(gè)企業(yè)或行業(yè)內(nèi)部的行動(dòng)計(jì)劃和決策來(lái)實(shí)現(xiàn)的；預(yù)測(cè)作用的大小取決于預(yù)測(cè)結(jié)果所產(chǎn)生的效益的多少.影響作用大小的因素主要有：預(yù)測(cè)費(fèi)用預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)結(jié)果回本章目錄1.2統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法的分類及其選擇一.分類：按預(yù)測(cè)方法的性質(zhì)：定性預(yù)測(cè)法、回歸預(yù)測(cè)法和時(shí)間序列預(yù)測(cè)法；按預(yù)測(cè)時(shí)間的長(zhǎng)短：近期預(yù)測(cè)、短期預(yù)測(cè)、中期預(yù)測(cè)和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)；按預(yù)測(cè)是否重復(fù)：一次性預(yù)測(cè)和反復(fù)預(yù)測(cè)．二.選擇：選擇預(yù)測(cè)方法，主要應(yīng)考慮：

合適性、費(fèi)用、精確性方法章時(shí)間范圍適用情況計(jì)算機(jī)硬件最低要求應(yīng)做工作定性預(yù)測(cè)法2短、中、長(zhǎng)期對(duì)缺乏歷史統(tǒng)計(jì)資料或趨勢(shì)面臨轉(zhuǎn)折的事件進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算器需做大量的調(diào)查研究工作一元線性回歸預(yù)測(cè)法3短、中期自變量與因變量之間存在線性關(guān)系計(jì)算器為兩個(gè)變量收集歷史數(shù)據(jù)，此項(xiàng)工作是此預(yù)測(cè)中最費(fèi)時(shí)的多元線性回歸預(yù)測(cè)法3短、中期因變量與兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量之間存在線性關(guān)系在兩個(gè)自變量情況下可用計(jì)算器，多于兩個(gè)自變量的情況下用計(jì)算機(jī)為所有變量收集歷史數(shù)據(jù)是此預(yù)測(cè)中最費(fèi)時(shí)的非線性回歸預(yù)測(cè)法3短、中期因變量與一個(gè)自變量或多個(gè)其它自變量之間存在某種非線性關(guān)系在兩個(gè)變量情況下可用計(jì)算器，多于兩個(gè)變量的情況下用計(jì)算機(jī)必須收集歷史數(shù)據(jù)，并用幾個(gè)非線性模型試驗(yàn)趨勢(shì)外推法4中期到長(zhǎng)期當(dāng)被預(yù)測(cè)項(xiàng)目的有關(guān)變量用時(shí)間表示時(shí)，用非線性回歸與非線性回歸預(yù)測(cè)法相同只需要因變量的歷史資料，但用趨勢(shì)圖做試探時(shí)很費(fèi)時(shí)方法章時(shí)間范圍適用情況計(jì)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(cè)或在使用其他預(yù)測(cè)方法前消除季節(jié)變動(dòng)的因素計(jì)算器

只需要序列的歷史資料移動(dòng)平均法5短期不帶季節(jié)變動(dòng)的反復(fù)預(yù)測(cè)計(jì)算器只需要因變量的歷史資料，但初次選擇權(quán)數(shù)時(shí)很費(fèi)時(shí)間指數(shù)平滑法5短期具有或不具有季節(jié)變動(dòng)的反復(fù)預(yù)測(cè)在用計(jì)算機(jī)建立模型后進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，只需計(jì)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(cè)中最簡(jiǎn)易的方法，但建立模型所費(fèi)的時(shí)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(shì)型態(tài)的性質(zhì)隨時(shí)間而變化，而且沒有季節(jié)變動(dòng)的反復(fù)預(yù)測(cè)計(jì)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(fèi)時(shí)間平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法7短期適用于任何序列的發(fā)展型態(tài)的一種高級(jí)預(yù)測(cè)方法計(jì)算機(jī)計(jì)算過程復(fù)雜、繁瑣方法章時(shí)間范圍適用情況計(jì)算機(jī)硬件最低要求應(yīng)做工作干預(yù)分析模型預(yù)測(cè)法8短期適用于當(dāng)時(shí)間序列受到政策干預(yù)或突發(fā)事件影響的預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)

收集歷史數(shù)據(jù)及影響時(shí)間景氣預(yù)測(cè)法9短、中期適用于時(shí)間趨勢(shì)延續(xù)及轉(zhuǎn)折預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)收集大量歷史資料和數(shù)據(jù)并需大量計(jì)算灰色預(yù)測(cè)法10短、中期適用于時(shí)間序列的發(fā)展呈指數(shù)型趨勢(shì)計(jì)算機(jī)收集對(duì)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(shí)間序列的預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)收集對(duì)象的歷史數(shù)據(jù)并建立狀態(tài)空間模型回本章目錄1.3統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的原則和步驟一.原則（定量預(yù)測(cè)）：連貫原則，是指事物的發(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(lái)發(fā)展與其過去和現(xiàn)在的發(fā)展沒有什么根本的不同；類推原則，是指事物必須有某種結(jié)構(gòu)，其升降起伏變動(dòng)不是雜亂無(wú)章的，而是有章可循的。事物變動(dòng)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(cè)定的模型，類比現(xiàn)在，預(yù)測(cè)未來(lái).二.步驟：確定預(yù)測(cè)目的搜索和審核資料分析預(yù)測(cè)誤差，改進(jìn)預(yù)測(cè)模型選擇預(yù)測(cè)模型和方法提出預(yù)測(cè)報(bào)告回本章目錄小結(jié)

預(yù)測(cè)就是根據(jù)過去和現(xiàn)在估計(jì)未來(lái)，預(yù)測(cè)未來(lái)．1、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法是一種具有通用性的方法．實(shí)際資料、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)模型三者共同構(gòu)成統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的三要素．2、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)作用：其大小取決于預(yù)測(cè)的結(jié)果產(chǎn)生的效益的多少．影響因素主要有：費(fèi)用、方法、精度．3、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法可分為定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)兩類，也可按預(yù)測(cè)時(shí)間長(zhǎng)短、預(yù)測(cè)是否重復(fù)進(jìn)行分類．選擇預(yù)測(cè)方法應(yīng)考慮：合適性、費(fèi)用、精確性．4、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的一般步驟：目的、資料、方法、誤差、報(bào)告練習(xí)：P7：1,3,5回總目錄第二章定性預(yù)測(cè)法

2.1定性預(yù)測(cè)概述

2.2德爾菲法

2.3主觀概率法

2.4定性預(yù)測(cè)的其他方法

2.5情景預(yù)測(cè)法小結(jié)2.1定性預(yù)測(cè)概述一.定性預(yù)測(cè)的概念和特點(diǎn)：1、概念：定性預(yù)測(cè)是指預(yù)測(cè)者依靠熟悉業(yè)務(wù)知識(shí)、具有豐富經(jīng)驗(yàn)和綜合分析能力的人員與專家，根據(jù)已掌握的歷史資料和直觀材料，運(yùn)用個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和分析判斷能力，對(duì)事物的未來(lái)發(fā)展作出性質(zhì)和程度上的判斷；然后，再通過一定的形式綜合各方面的意見，作為預(yù)測(cè)未來(lái)的主要依據(jù)．2、特點(diǎn)：1）著重對(duì)事物發(fā)展的性質(zhì)、趨勢(shì)、方向和重大轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)；2）主要憑借人的經(jīng)驗(yàn)以及分析判斷能力．3、定性預(yù)測(cè)的主要方法：德爾菲法、主觀概率法、領(lǐng)先指標(biāo)法、廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見法、推銷人員估計(jì)法和相互影響分析法等．二、定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)之間的關(guān)系：1、定性預(yù)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)：注重性質(zhì)方面預(yù)測(cè)，靈活性大，易于發(fā)揮人的主觀能動(dòng)性，省時(shí)省費(fèi)用；缺點(diǎn)：易受人的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和能力大小制約，缺乏對(duì)事物發(fā)展作數(shù)量上的精確描述2、定量預(yù)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)：注重?cái)?shù)量方面分析，較多依賴歷史資料，可用計(jì)算機(jī)作大量的計(jì)算處理；缺點(diǎn)：比較機(jī)械，不易靈活掌握，對(duì)資料的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，對(duì)波動(dòng)較大資料難以預(yù)測(cè)事物質(zhì)的變化．3、關(guān)系：相互補(bǔ)充、相互檢驗(yàn)和修正回本章目錄2.2德爾菲法一.概念和特點(diǎn)：1、概念：德爾菲法是根據(jù)有專門知識(shí)的人的直接經(jīng)驗(yàn)，對(duì)研究的問題進(jìn)行判斷、預(yù)測(cè)的一種方法，也叫專家調(diào)查法．2、特點(diǎn)：反饋性、匿名性、統(tǒng)計(jì)性二.預(yù)測(cè)步驟：1、提出要求，明確目標(biāo)，用書面通知被選定的有關(guān)專家；2、專家提出自己的預(yù)測(cè)并說明依據(jù)和理由，作出書面答復(fù)；3、主持單位對(duì)專家預(yù)測(cè)意見歸納整理，再寄還專家修改；4、專家接到通知，再次進(jìn)行預(yù)測(cè)．如此反復(fù)，直到意見基本一致．三.遵循的原則：1、問題集中，有針對(duì)性；2、避免誘導(dǎo)；3、避免組合事件．四.優(yōu)缺點(diǎn)：1、優(yōu)點(diǎn)：1）省時(shí)省費(fèi)用；2）可獲得不同觀點(diǎn)和意見；3）適于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和對(duì)新產(chǎn)品的預(yù)測(cè)．2、缺點(diǎn)：1）分地區(qū)的顧客群或產(chǎn)品的預(yù)測(cè)可能不可靠；2）責(zé)任較分散；3）專家的意見可能不完整或不切實(shí)際．五.應(yīng)用案例：某公司研制出一種新興產(chǎn)品，現(xiàn)在市場(chǎng)上還沒有相似產(chǎn)品出現(xiàn)，因此沒有歷史數(shù)據(jù)可以獲得。公司需要對(duì)可能的銷售量做出預(yù)測(cè)，以決定產(chǎn)量。于是該公司成立專家小組，并聘請(qǐng)業(yè)務(wù)經(jīng)理、市場(chǎng)專家和銷售人員等8位專家，預(yù)測(cè)全年可能的銷售量。9位專家提出個(gè)人判斷，經(jīng)過三次反饋得到結(jié)果如下表所示（P11）。

回本章目錄2.3主觀概率法一.概念

1、主觀概率：人們憑經(jīng)驗(yàn)或預(yù)感而估算出來(lái)的概率，也符合概率論的基本公理．但：1）不同的人對(duì)同一事件在同一條件下可能機(jī)會(huì)提出不同的概率；2）正確與否無(wú)法核對(duì)．

2、主觀概率與客觀概率的區(qū)別：客觀概率是根據(jù)事件發(fā)展的客觀性統(tǒng)計(jì)出來(lái)的一種概率，具有可檢驗(yàn)性，而主觀概率則不具有這種性質(zhì)．

3、預(yù)測(cè)步驟：１）準(zhǔn)備相關(guān)資料；２）編制主觀概率調(diào)查表；３）匯總整理；４）判斷預(yù)測(cè)．二.應(yīng)用案例某地產(chǎn)公司打算預(yù)測(cè)某區(qū)2011年的房產(chǎn)需求量，因此選取了10位調(diào)查人員進(jìn)行主觀概率法預(yù)測(cè)，要求預(yù)測(cè)誤差不超過套.調(diào)查匯總數(shù)據(jù)如下表所示：被調(diào)查人

編號(hào)累計(jì)概率0.010（1）0.125（2）0.250（3）0.375（4）0.500（5）0.625（6）0.750（7）0.875（8）0.990（9）房產(chǎn)需求量（套）12111214421562200222222442267227823112197821002133215622002222226722782500320442100213321442244226722892311244442156216721782189220022112222223322445220022112222224422782311233323562400被調(diào)查人編號(hào)累計(jì)概率0.010（1）0.125（2）0.250（3）0.375（4）0.500（5）0.625（6）0.750（7）0.875（8）0.990（9）房產(chǎn)需求量（套）618671989200020442111213321562178220072156220022222289231123562400243324898200020562067210021332167220022222278920892100211121222133214421562167217810222222442244227823002322235623672444平均數(shù)2082.32131.12146.62176.62213.22237.72264.62282.32348.8回本章目錄2.4定性預(yù)測(cè)的其他方法一.領(lǐng)先指標(biāo)法：1、概念：領(lǐng)先指標(biāo)法是將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分為三類（即領(lǐng)先指標(biāo)、同步指標(biāo)、滯后指標(biāo)），然后通過領(lǐng)先指標(biāo)以預(yù)測(cè)同步指標(biāo)及滯后指標(biāo)．2、預(yù)測(cè)步驟：1）找出領(lǐng)先指標(biāo)；2）畫出三指標(biāo)的時(shí)序圖；3）進(jìn)行預(yù)測(cè)．3、特點(diǎn)：1）可以預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢(shì)；2）可以預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)．二.廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見法：

1、概念：由企業(yè)的總負(fù)責(zé)人把與市場(chǎng)有關(guān)或熟悉市場(chǎng)情況的各種負(fù)責(zé)人員和中層管理部門的負(fù)責(zé)人召集起來(lái)，讓他們對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)發(fā)展形勢(shì)或某一重大市場(chǎng)問題發(fā)表意見，作出判斷．然后，將各種意見匯總起來(lái)，進(jìn)行分析研究和綜合處理，最后得出市場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果．

2、優(yōu)缺點(diǎn)：（1）優(yōu)點(diǎn)：1）迅速、及時(shí)和經(jīng)濟(jì)；2）可發(fā)揮集體的智慧；3）不需要大量統(tǒng)計(jì)資料；4）若市場(chǎng)情況發(fā)生變化，可立即修正．（2）缺點(diǎn)：1）易受主觀因素的影響；2）預(yù)測(cè)結(jié)果比較一般化.3、特點(diǎn)：該方法可用于商品的銷售量、規(guī)格品種、性能用途及消費(fèi)者的消費(fèi)心理、習(xí)慣、購(gòu)買意向，庫(kù)存控制等作出預(yù)測(cè)．三.推銷人員估計(jì)法：

1、概念：在作統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)時(shí)，把本企業(yè)所有的推銷人員都找回來(lái)，讓他們對(duì)自己負(fù)責(zé)的銷售區(qū)（或產(chǎn)品）下一季度或下一年度的銷售額作出估計(jì)，然后把他們每一個(gè)人的估計(jì)銷售額匯總起來(lái)，作出本企業(yè)下一季度或下一年度銷售額的預(yù)測(cè)．

2、優(yōu)缺點(diǎn)：（1）優(yōu)點(diǎn)：1）預(yù)測(cè)速度較快，省費(fèi)用；2）預(yù)測(cè)結(jié)果比較準(zhǔn)確可靠．（2）缺點(diǎn)：易受主觀因素的影響.回本章目錄本章小結(jié)定性預(yù)測(cè)法：預(yù)測(cè)者依靠熟悉業(yè)務(wù)知識(shí)、具有豐富經(jīng)驗(yàn)和綜合分析能力的人員與專家，根據(jù)已掌握的歷史資料和直觀材料，運(yùn)用個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和分析判斷能力，對(duì)事物的未來(lái)發(fā)展作出性質(zhì)和程度上的判斷；然后，再通過一定的形式綜合各方面的意見，作為預(yù)測(cè)未來(lái)的主要依據(jù)．

1、德爾菲法是根據(jù)有專門知識(shí)的人的直接經(jīng)驗(yàn)，對(duì)研究的問題進(jìn)行判斷、預(yù)測(cè)的一種方法，也叫專家調(diào)查法．具有反饋性、匿名性和統(tǒng)計(jì)性的特點(diǎn)，選擇合適的專家是關(guān)鍵．

2、主觀概率法是一種適應(yīng)性很強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法，可用于人類活動(dòng)的各個(gè)領(lǐng)域．一般步驟：準(zhǔn)備資料、編制調(diào)查表、匯總整理、判斷預(yù)測(cè)．

3、領(lǐng)先指標(biāo)法是將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分為三類，然后通過領(lǐng)先指標(biāo)以預(yù)測(cè)同步指標(biāo)及滯后指標(biāo)．

4、廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見法

5、推銷人員估計(jì)法

6、相互影響分析法

7、情景預(yù)測(cè)法作業(yè)：第33頁(yè)：1、6回總目錄第三章回歸預(yù)測(cè)法3.1一元線性回歸預(yù)測(cè)法

3.2多元線性回歸預(yù)測(cè)法3.3非線性回歸預(yù)測(cè)法

3.4應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)注意的問題小結(jié)“回歸”一詞的含義：“回歸”最初是遺傳學(xué)中的一名詞，是由英國(guó)生物學(xué)家兼統(tǒng)計(jì)學(xué)家Galton首先提出．他在研究人的身高時(shí)，發(fā)現(xiàn)高個(gè)子父母的子女身高有低于其父母身高的趨勢(shì)．從整個(gè)發(fā)展趨勢(shì)看高個(gè)子回歸于人口的平均身高，矮個(gè)子身高具有同樣的規(guī)律．現(xiàn)代含義是研究自變量與因變量之間的關(guān)系形式的分析方法，其目的是根據(jù)已知自變量來(lái)估計(jì)和預(yù)測(cè)因變量的總平均值．回歸模型種類：１、根據(jù)自變量的多少：一元回歸、多元回歸；2、根據(jù)模型是否線性：線性回歸、非線性回歸；3、是否帶虛擬變量：普通回歸、帶虛擬變量回歸；4、是否用滯后的因變量作自變量：無(wú)自回歸、自回歸．回本章目錄3.1一元線性回歸預(yù)測(cè)法一.概念：根據(jù)成對(duì)的兩個(gè)自變量數(shù)據(jù)分析大體上呈直線趨勢(shì)時(shí)，采用適當(dāng)?shù)挠?jì)算方法，找到兩者之間特定的經(jīng)驗(yàn)公式；然后根據(jù)自變量的變化，來(lái)預(yù)測(cè)因變量發(fā)展變化的方法．二.預(yù)測(cè)步驟：1、建立模型：一元線性回歸模型式中：是未知參數(shù)；為剩余殘差項(xiàng)或稱隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)具有以下5個(gè)特征：（1）是隨機(jī)變量；（2）；（3）；（4）各間相互獨(dú)立；（5）與自變量無(wú)關(guān).2、估計(jì)參數(shù)：一元線性回歸預(yù)測(cè)式運(yùn)用普通最小二乘法(OLS)對(duì)其參數(shù)進(jìn)行估計(jì)：3、進(jìn)行檢驗(yàn)：（1）標(biāo)準(zhǔn)誤差：估計(jì)值與因變量間的平均平方誤差；（2）可決系數(shù)：衡量因變量與自變量關(guān)系的密切程度；（3）相關(guān)系數(shù)：用來(lái)測(cè)定擬合優(yōu)度的指標(biāo)；（4）回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)—t檢驗(yàn)：選取統(tǒng)計(jì)量：拒絕域?yàn)椋簽榻o定的顯著性水平．（5）F檢驗(yàn)：選取統(tǒng)計(jì)量：拒絕域?yàn)椋簽榻o定的顯著性水平．（6）德賓—沃森（D-W）檢驗(yàn)：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)，其公式為：根據(jù)給定的顯著性水平及自變量個(gè)數(shù)從D-W檢驗(yàn)表中查得D-W值之上限和下限，利用下表判別檢驗(yàn)．D-W值檢驗(yàn)結(jié)果否定假設(shè)，出現(xiàn)負(fù)自相關(guān)否定假設(shè)，出現(xiàn)正自相關(guān)接受假設(shè)，不存在自相關(guān)檢驗(yàn)無(wú)結(jié)論檢驗(yàn)無(wú)結(jié)論4、進(jìn)行預(yù)測(cè)：給定顯著性水平，在小樣本情形下，近似的置信區(qū)間為：置信區(qū)間=

，n是觀察值的個(gè)數(shù).較為精確的置信區(qū)間計(jì)算公式為：置信區(qū)間=三.案例：

一元線性回歸預(yù)測(cè)案例.doc回本章目錄3.2多元線性回歸預(yù)測(cè)法

將一元線性回歸模型中的自變量個(gè)數(shù)擴(kuò)展到兩個(gè)及兩個(gè)以上的自變量的回歸．一.二元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)：預(yù)測(cè)模型：對(duì)于未知參數(shù)可以通過OLS方法求得．二.擬合優(yōu)度和置信范圍：1、擬合優(yōu)度指標(biāo)：1）標(biāo)準(zhǔn)誤差：2）可決系數(shù)：2、置信范圍：置信區(qū)間=，n是觀察值的個(gè)數(shù)，k是包括因變量在內(nèi)的變量的個(gè)數(shù)．三.自相關(guān)和多重共線性問題：1）自相關(guān)檢驗(yàn)：可用D-W統(tǒng)計(jì)量作為檢驗(yàn)指標(biāo).若發(fā)現(xiàn)自相關(guān),可通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行差分來(lái)消除．2）多重共線性檢驗(yàn)：可通過相關(guān)矩陣刪除高度相關(guān)的自變量；對(duì)多元回歸方程也需要進(jìn)行回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)．四.兩個(gè)以上自變量的多元回歸模型：

可用計(jì)算機(jī)程序計(jì)算系數(shù)，有關(guān)的檢驗(yàn)法則同二個(gè)自變量的情形.五.案例：

二元線性回歸預(yù)測(cè)案例.doc回本章目錄3.3非線性回歸預(yù)測(cè)法一.配曲線問題:

可分兩步進(jìn)行：1、確定變量間函數(shù)的類型：根據(jù)理論及過去積累的經(jīng)驗(yàn)，或根據(jù)原始資料作散點(diǎn)圖；2、確定相關(guān)函數(shù)中的未知參數(shù)：先通過變量變換，把非線性函數(shù)關(guān)系轉(zhuǎn)化成線性關(guān)系，再用最小二乘法(OLS)確定未知參數(shù)．二.一些常見非線性回歸模型：原模型模型代換代換后模型參數(shù)估計(jì)法高斯-牛頓迭代法高斯-牛頓迭代法多元線性回歸OLS法一元線性回歸OLS法一元線性回歸OLS法回本章目錄3.4應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)注意的問題一.用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系二.避免回歸預(yù)測(cè)的任意外推三.應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料

1、預(yù)測(cè)資料的準(zhǔn)確性；

2、各指標(biāo)值所包含的經(jīng)濟(jì)內(nèi)容、指標(biāo)口徑、范圍、計(jì)算方法和計(jì)量單位須一致，且各年的指標(biāo)應(yīng)當(dāng)是當(dāng)年的生產(chǎn)成果；

3、假定社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象基本穩(wěn)定．回本章目錄本章小結(jié)1、一元線性回歸預(yù)測(cè)：根據(jù)成對(duì)的兩個(gè)自變量數(shù)據(jù)分析大體上呈直線趨勢(shì)時(shí)，運(yùn)用合適的參數(shù)估計(jì)方法，求出一元線性回歸模型；然后根據(jù)自變量與因變量之間的關(guān)系，來(lái)預(yù)測(cè)因變量的趨勢(shì)．2、多元回歸：包含兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量的回歸．可用OLS法估計(jì)模型參數(shù)，需對(duì)模型及模型參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)．3、非線性回歸：通過變量代換，將很多非線性回歸轉(zhuǎn)化為線性回歸．4、應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)法時(shí)應(yīng)注意：1）用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系；2）避免回歸預(yù)測(cè)的任意外推；3）應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料．作業(yè)：第57頁(yè)：2，3回總目錄第四章時(shí)間序列分解法和趨勢(shì)外推法小結(jié)4.1時(shí)間序列分解法4.2趨勢(shì)外推法概述4.3多項(xiàng)式曲線趨勢(shì)外推法4.4指數(shù)曲線趨勢(shì)外推法4.5生長(zhǎng)曲線趨勢(shì)外推法4.6曲線擬合優(yōu)度分析4.1時(shí)間序列分解法一.時(shí)間序列分解：

1、長(zhǎng)期趨勢(shì)因素（T）：反映經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的發(fā)展方向，它可以在一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)為一種近似直線的持續(xù)向上或持續(xù)向下或平穩(wěn)的趨勢(shì)．

2、季節(jié)變動(dòng)因素（S）：經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象受季節(jié)變動(dòng)影響所形成的一種長(zhǎng)度和幅度固定的周期波動(dòng)．

3、周期變動(dòng)因素（C）：也稱循環(huán)變動(dòng)因素，是受各種經(jīng)濟(jì)因素影響形成的上下起伏不定的波動(dòng)．

4、不規(guī)則變動(dòng)因素（I）：受各種偶然因素影響所形成的不規(guī)則波動(dòng)．二.時(shí)間序列分解模型：

常用的模型

加法模型：乘法模型：三.時(shí)間序列的分解方法

先計(jì)算季節(jié)指數(shù)，再計(jì)算長(zhǎng)期趨勢(shì)和周期變動(dòng)．

1、季節(jié)指數(shù)S的計(jì)算：先用移動(dòng)平均法剔除長(zhǎng)期趨勢(shì)和周期變動(dòng)，然后再用按月（季）平均法求出季節(jié)指數(shù)．

2、長(zhǎng)期趨勢(shì)T的計(jì)算：作散點(diǎn)圖，選擇適合的曲線模型擬合序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)，得到長(zhǎng)期趨勢(shì)T.3、周期變動(dòng)因素C的計(jì)算：用序列TC除以T即可得到周期變動(dòng)因素C.

4、不規(guī)則變動(dòng)因素I的計(jì)算：當(dāng)將時(shí)間序列的T、S、C分解出后，剩余的即為不規(guī)則變動(dòng)：四.時(shí)間序列分解預(yù)測(cè)法的應(yīng)用：

按時(shí)間序列分解模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，由于無(wú)法預(yù)測(cè)不規(guī)則變動(dòng)因素I，因此，預(yù)測(cè)模型一般不考慮I，如：例4.1：已知某商品1999-2010年間12年的季度銷售額資料，試運(yùn)用時(shí)間序列分解法對(duì)2011年各季度的銷售額加以預(yù)測(cè)。回本章目錄

4.2趨勢(shì)外推法一.趨勢(shì)外推法的概念和假設(shè)條件

1、概念：當(dāng)預(yù)測(cè)對(duì)象依時(shí)間變化呈現(xiàn)某種上升或下降趨勢(shì)，且無(wú)明顯的季節(jié)波動(dòng)，又能找到一條合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢(shì)，這樣，可用時(shí)間t為自變量，時(shí)序數(shù)值y為因變量，建立趨勢(shì)模型：y=f(t)．當(dāng)有理由相信這種趨勢(shì)能夠延伸到未來(lái)，這時(shí)，賦予t所需要的值，就可得到相應(yīng)時(shí)刻時(shí)間序列的預(yù)測(cè)值.2、假設(shè)條件：

1）事物發(fā)展過程無(wú)跳躍式變化，屬漸進(jìn)變化；

2）事物發(fā)展因素也決定事物未來(lái)的發(fā)展，其條件不變或變化不大．其優(yōu)點(diǎn)：可揭示事物發(fā)展未來(lái)，并定量估計(jì)其功能特性．二.趨勢(shì)模型的種類

1、多項(xiàng)式曲線預(yù)測(cè)模型2、指數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型常用的多項(xiàng)式預(yù)測(cè)模型有：1）一次（線性）預(yù)測(cè)模型：2）二次（二次拋物線）預(yù)測(cè)模型：3）三次（三次拋物線）預(yù)測(cè)模型：4）四次（四次拋物線）預(yù)測(cè)模型：式中：t代表時(shí)間自變量3）對(duì)數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型：常見的對(duì)數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型有：4）生長(zhǎng)曲線預(yù)測(cè)模型1）皮爾曲線預(yù)測(cè)模型：式中：L為變量yt的極限值；a、b為常數(shù)；t為時(shí)間．2）龔伯茲曲線預(yù)測(cè)模型：常見的指數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型有1）指數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型：2）修正指數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型：三.趨勢(shì)模型的選擇1、圖形識(shí)別法（通過繪制散點(diǎn)圖來(lái)進(jìn)行）以時(shí)間t為橫軸，時(shí)序觀察值為縱軸。2、差分法利用差分法把原時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為平衡序列，并將其與各類模型差分特點(diǎn)比較就可以選擇適宜的模型．一階向后差分可以表示為：二階向后差分可以表示為：

差分法識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)：差分特性使用模型一階差分相等或大致相等一次線性模型二階差分相等或大致相等二次線性模型三階差分相等或大致相等三次線性模型一階差分比率相等或大致相等指數(shù)曲線模型一階差分的一階比率相等或大致相等修正指數(shù)曲線模型回本章目錄4.3多項(xiàng)式曲線趨勢(shì)外推法模型的一般形式：

k=1，為直線模型；k=2，為二次多項(xiàng)式模型；k=3，為3次多項(xiàng)式模型．一.二次多項(xiàng)式模型及其應(yīng)用：1、參數(shù)的求解：通過OLS法來(lái)進(jìn)行；選擇三次多項(xiàng)式模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，必須使時(shí)間序列的三階差分相等或大致相等．二.三次多項(xiàng)式模型及其應(yīng)用：2、預(yù)測(cè)步驟：1）確定預(yù)測(cè)模型：●畫散點(diǎn)圖；●計(jì)算差分；2）求模型的參數(shù)；3）進(jìn)行預(yù)測(cè).

例4.2：下表是某地區(qū)1979年到2010年社會(huì)商品零售總額（按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算），分析預(yù)測(cè)該地區(qū)2011年社會(huì)商品零售總額.（1）對(duì)數(shù)據(jù)畫折線圖分析，以社會(huì)商品零售總額為y軸，年份為x軸。（2）從圖形可以看出大致的曲線增長(zhǎng)模式，較符合的模型有二次曲線和指數(shù)曲線模型。但無(wú)法確定哪一個(gè)模型能更好地?cái)M合該曲線，則將分別對(duì)該兩種模型進(jìn)行參數(shù)擬合。適用的二次曲線模型為：適用的指數(shù)曲線模型為：類似多元回歸，t檢驗(yàn)？D-W殘差序列自相關(guān)檢驗(yàn)？均須通過.（3）進(jìn)行二次曲線擬合。首先產(chǎn)生序列，然后運(yùn)用普通最小二乘法對(duì)模型各參數(shù)進(jìn)行估計(jì).得到估計(jì)模型為：其中調(diào)整的，，則方程通過顯著性檢驗(yàn)，擬合效果很好.標(biāo)準(zhǔn)誤差為151.7。

（4）進(jìn)行指數(shù)曲線模型擬合.對(duì)模型：兩邊取對(duì)數(shù)：

產(chǎn)生序列，之后進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)該模型.最終得到估計(jì)模型為：其中調(diào)整的，，則方程通過顯著性檢驗(yàn)，擬合效果很好。標(biāo)準(zhǔn)誤差為：175.37.（5）通過以上兩次模型的擬合分析，發(fā)現(xiàn)采用二次曲線模型擬合的效果更好.因此，運(yùn)用方程：

進(jìn)行預(yù)測(cè)將會(huì)取得較好的效果.回本章目錄

4.4指數(shù)曲線的趨勢(shì)外推法一.指數(shù)曲線模型及其應(yīng)用：

當(dāng)時(shí)間序列各期觀測(cè)值的一階差比率相等或大致相等，就可配此曲線進(jìn)行預(yù)測(cè)．二.修正指數(shù)曲線模型及其應(yīng)用：

當(dāng)時(shí)間序列各期觀測(cè)值的一階差的一階比率相等或大致相等，就可配此曲線進(jìn)行預(yù)測(cè)．應(yīng)用分組法，將整個(gè)時(shí)間序列分為相等項(xiàng)數(shù)的三組，以三個(gè)組的變量總和來(lái)求解參數(shù)a、b和c．公式為：回本章目錄4.6曲線擬合優(yōu)度分析一.曲線擬合優(yōu)度分析：

先初選幾個(gè)模型，待對(duì)模型的曲線擬合優(yōu)度分析后再確定選用哪一個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)．二.各種曲線擬合優(yōu)度的比較：

擬合優(yōu)度檢驗(yàn)僅僅給出了曲線對(duì)以往數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合的效果，而未回答該型態(tài)是否將延續(xù)到將來(lái)這一問題．?dāng)M合優(yōu)度指標(biāo)：評(píng)判擬合優(yōu)度的好壞一般使用標(biāo)準(zhǔn)誤差來(lái)作為優(yōu)度好壞的指標(biāo)：回本章目錄本章小結(jié)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列變化受長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、周期變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)的影響．其分解的方法主要有：加法、乘法模型．

當(dāng)預(yù)測(cè)對(duì)象依時(shí)間變化呈現(xiàn)某種上升或下降趨勢(shì)，且無(wú)明顯的季節(jié)波動(dòng)，又能找到一條合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢(shì)時(shí)，可用趨勢(shì)外推法進(jìn)行預(yù)測(cè)．應(yīng)用此法有兩個(gè)假設(shè)條件，選擇模型是關(guān)鍵．

1、多項(xiàng)式曲線外推法．

2、指數(shù)曲線模型和修正指數(shù)曲線模型．

3、龔伯茲曲線模型和皮爾曲線模型．

4、曲線擬合優(yōu)度分析．作業(yè)：第94頁(yè)：1、3回總目錄第五章時(shí)間序列平滑預(yù)測(cè)法5.1一次移動(dòng)平均法5.2一次指數(shù)平滑法5.3線性二次移動(dòng)平均法5.4線性二次指數(shù)平滑法5.5二次曲線指數(shù)平滑法5.6溫特線性和季節(jié)性指數(shù)平滑法小結(jié)5.1一次移動(dòng)平均法對(duì)序列，假如目前的時(shí)刻為t0，如果我們預(yù)測(cè)該序列在此時(shí)刻之后的值，或者是對(duì)序列的未來(lái)做一下預(yù)測(cè)，最直觀的想法就是用序列的未來(lái)值和當(dāng)前值把序列表示出來(lái)，或者說是把表示成過去和現(xiàn)在值的一些組合形式，各種組合形式的不同就得到了不同的預(yù)測(cè)法，比較簡(jiǎn)單且常用的方法有：簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法和指數(shù)平滑法一次移動(dòng)平均方法是收集一組觀察值，計(jì)算這組觀察值的均值，利用這一均值作為下一期的預(yù)測(cè)值.在移動(dòng)平均值的計(jì)算中包括的過去觀察值的實(shí)際個(gè)數(shù)，必須一開始就明確規(guī)定.每出現(xiàn)一個(gè)新觀察值，就要從移動(dòng)平均中減去一個(gè)最早觀察值，再加上一個(gè)最新觀察值，計(jì)算移動(dòng)平均值，這一新的移動(dòng)平均值就作為下一期的預(yù)測(cè)值.（1）計(jì)算公式設(shè)時(shí)間序列為移動(dòng)平均法公式為：式中：為最新觀察值；為下一期的預(yù)測(cè)值．又可簡(jiǎn)化為：

n=1，這時(shí)利用最新的觀察值作為下一期的預(yù)測(cè)值.當(dāng)數(shù)據(jù)的隨機(jī)因素較大時(shí)，宜選用較大的n，這樣有利于較大限度地平滑由隨機(jī)性所帶來(lái)的嚴(yán)重偏差；反之，當(dāng)數(shù)據(jù)的隨機(jī)因素較小時(shí)，宜選用較小的n，這有利于跟蹤數(shù)據(jù)的變化，并且預(yù)測(cè)值滯后的期數(shù)也少.（2）優(yōu)點(diǎn)計(jì)算量少能較好地反映時(shí)間序列的趨勢(shì)及變化（3）兩個(gè)主要限制計(jì)算移動(dòng)平均必須具有n個(gè)過去觀察值，當(dāng)需要預(yù)測(cè)大量的數(shù)值時(shí)，就必須存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)n個(gè)過去觀察值中每一個(gè)權(quán)數(shù)都相等，而早于（t-n+1）期的觀察值的權(quán)數(shù)等于0，而實(shí)際上往往是最新觀察值包含更多信息，應(yīng)具有更大權(quán)重（4）例題：某產(chǎn)品1—11月的銷售額數(shù)據(jù)如表5.1所示，用移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)該產(chǎn)品12月的銷售額，分別使用三種平均值：n=1，n=3，n=5的平均值作預(yù)測(cè).回本章目錄5.2一次指數(shù)平滑法1、預(yù)測(cè)公式：一次指數(shù)平滑法是利用前一期的預(yù)測(cè)值代替得到預(yù)測(cè)的通式，即：一次指數(shù)平滑法是一種加權(quán)預(yù)測(cè)，權(quán)數(shù)為α.它既不需要存儲(chǔ)全部歷史數(shù)據(jù)，也不需要存儲(chǔ)一組數(shù)據(jù)，從而可以大大減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題，甚至有時(shí)只需一個(gè)最新觀察值、最新預(yù)測(cè)值和α值，就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。它提供的預(yù)測(cè)值是前一期預(yù)測(cè)值加上前期預(yù)測(cè)值中產(chǎn)生的誤差的修正值.一次指數(shù)平滑法的初值的確定有幾種方法：取第一期的實(shí)際值為初值；取最初幾期的平均值為初值。2、優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算比較簡(jiǎn)單．

缺點(diǎn)：α值的確定．3、例題：利用表5.2數(shù)據(jù)，運(yùn)用一次指數(shù)平滑法對(duì)2011年1月某地區(qū)平板玻璃月產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)（取α=0.3，0.5，0.7）.并計(jì)算均方誤差選擇使其最小的α進(jìn)行預(yù)測(cè).回本章目錄5.3線性二次移動(dòng)平均法一.基本原理

二次移動(dòng)平均是在對(duì)實(shí)際值進(jìn)行一次移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行一次移動(dòng)平均．其公式為：二.例題表5.3為某公司每月的銷售額，取N=3，運(yùn)用二次移動(dòng)平均法，分別預(yù)測(cè)第15、16期的銷售額（P102）.回本章目錄5.4線性二次指數(shù)平滑法一次移動(dòng)平均法的兩個(gè)限制因素在線性二次移動(dòng)平均法中也才存在，線性二次指數(shù)平滑法只利用三個(gè)數(shù)據(jù)和一個(gè)α值就可進(jìn)行計(jì)算；在大多數(shù)情況下，一般更喜歡用線性二次指數(shù)平滑法作為預(yù)測(cè)方法。一.布朗(Brown)單一參數(shù)線性指數(shù)平滑法

1、基本原理：

當(dāng)趨勢(shì)存在時(shí)，一次和二次平滑值都滯后于實(shí)際值，將一次和二次平滑值之差加在一次平滑值上，對(duì)趨勢(shì)進(jìn)行修正．其公式為：2、例題:表5.3為某公司每月的銷售額，取α=0.2，運(yùn)用布朗單一參數(shù)線性指數(shù)平滑法，分別預(yù)測(cè)第15、16期的銷售額（P105）.回本章目錄二.霍爾特(Holt)雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法（選講）

1、基本原理：與布朗線性指數(shù)平滑法相類似，不同的只是對(duì)趨勢(shì)直線直接進(jìn)行平滑．其公式為：（1）式是利用前一期的趨勢(shì)值直接修正（2）式用來(lái)修正趨勢(shì)項(xiàng)，趨勢(shì)值用相鄰兩次平滑值之差來(lái)表示.2、例題:表5.3為某公司每月的銷售額，取α=0.5,γ=0.8，運(yùn)用霍爾特雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法，分別預(yù)測(cè)第15、16期的銷售額（P106）.回本章目錄本章小結(jié)1、一次移動(dòng)平均法是在算術(shù)平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)，但它能根據(jù)最新的數(shù)據(jù)不斷加以調(diào)整，以適應(yīng)數(shù)據(jù)變化的趨勢(shì)．而一次平滑法更好．2、如果時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化具有線性趨勢(shì)，應(yīng)采用線性二次移動(dòng)平均法或線性二次指數(shù)平滑法，這樣可避免預(yù)測(cè)值滯后于實(shí)際值的問題．3、如果數(shù)據(jù)的基本模型是非線性的，則可采用二次（或高次）曲線指數(shù)平滑法，這可使預(yù)測(cè)值跟蹤非線性趨勢(shì)的變化．4、如果數(shù)據(jù)的變化含有季節(jié)性的因素，則應(yīng)使用把季節(jié)性因素考慮在內(nèi)的溫特線性和季節(jié)性指數(shù)平滑法．作業(yè)：第114頁(yè)：1、2、7、8、9回總目錄第十二章預(yù)測(cè)精度測(cè)定與預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)12.1預(yù)測(cè)精度的測(cè)定12.2定量預(yù)測(cè)方法的比較12.3定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)的綜合運(yùn)用12.4組合預(yù)測(cè)法應(yīng)用案例小結(jié)11.1預(yù)測(cè)精度的測(cè)定一.預(yù)測(cè)精度的測(cè)定1、預(yù)測(cè)精度的一般含義預(yù)測(cè)精度：預(yù)測(cè)模型擬合的好壞程度，即由預(yù)測(cè)模型所產(chǎn)生的模擬值與歷史實(shí)際值擬合程度的優(yōu)劣．如何提高預(yù)測(cè)精度是預(yù)測(cè)研究的一項(xiàng)重要任務(wù)。不過，對(duì)預(yù)測(cè)用戶而言，過去的預(yù)測(cè)精度毫無(wú)價(jià)值，只有預(yù)測(cè)未來(lái)的精確度才是最重要的。

2、關(guān)于預(yù)測(cè)精度的幾類典型問題對(duì)某一特定經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測(cè)，系統(tǒng)的預(yù)測(cè)分析能提高多少預(yù)測(cè)精度?對(duì)于某一特定經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測(cè)，如何才能提高預(yù)測(cè)精度?在已知某一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的預(yù)測(cè)精度存在提高的可能的情況下，如何選擇合適的預(yù)測(cè)方法?（1）平均誤差和平均絕對(duì)誤差平均誤差的公式為：平均絕對(duì)誤差的公式為：設(shè)為預(yù)測(cè)對(duì)象的實(shí)際值，為預(yù)測(cè)值，為第i個(gè)預(yù)測(cè)值的誤差．通常測(cè)定預(yù)測(cè)精度的方法有如下幾種：

3、測(cè)定預(yù)測(cè)精度的方法（2）平均相對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差絕對(duì)值平均相對(duì)誤差的公式為：平均相對(duì)誤差絕對(duì)值的公式為：（3）預(yù)測(cè)誤差的方差和標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)測(cè)誤差的方差公式為：預(yù)測(cè)誤差的標(biāo)準(zhǔn)差公式為：預(yù)測(cè)誤差的方差比平均絕對(duì)誤差或平均相對(duì)誤差絕對(duì)值能更好地衡量預(yù)測(cè)的精確度.二.未來(lái)的可預(yù)測(cè)性未來(lái)的可預(yù)測(cè)性是影響預(yù)測(cè)效果好壞的重要因素，由于受各種因素的影響，經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的可預(yù)測(cè)性明顯低于自然現(xiàn)象的可預(yù)測(cè)性.在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中，不同的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的可預(yù)測(cè)性也存在極大的差別.

影響經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的可預(yù)測(cè)性的因素：

1、總體的大小；2、總體的同質(zhì)性；

3、需求彈性；4、競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度．三.影響預(yù)測(cè)誤差大小的因素經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化模式或關(guān)系的存在是進(jìn)行預(yù)測(cè)的前提條件.因此，影響預(yù)測(cè)誤差的主要因素有：

1、模式或關(guān)系的識(shí)別錯(cuò)誤；

2、模式或關(guān)系的不確定性；

3、模式或現(xiàn)象之間關(guān)系的變化性．回本章目錄11.2定量預(yù)測(cè)方法的比較一.因果預(yù)測(cè)的精度

大型模型的預(yù)測(cè)精度并不比小模型的預(yù)測(cè)精度高；沒有任何一種預(yù)測(cè)方法或預(yù)測(cè)模型會(huì)在各種情況下都比其他方法或模型表現(xiàn)得更好；大型的回歸模型能提供更多的有關(guān)影響預(yù)變化的原因.所以，如果用戶選擇預(yù)測(cè)方法的標(biāo)準(zhǔn)是追求預(yù)測(cè)精度的極大化，則最好選擇時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，如果預(yù)測(cè)精度只是選擇預(yù)測(cè)方法的重要標(biāo)準(zhǔn)之一，則可以考慮選擇小型的回歸模型.二.時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度

1、

Makridakis等人得出結(jié)論提高模型的復(fù)雜程度，其預(yù)測(cè)精度并不會(huì)自動(dòng)提高；因此，模型簡(jiǎn)單并不是缺點(diǎn)，而是一個(gè)優(yōu)點(diǎn)，時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型一般都比較簡(jiǎn)單且成本較低，時(shí)間序列預(yù)測(cè)應(yīng)該有更廣的應(yīng)用范圍；某些復(fù)雜模型在特定情況下，其預(yù)測(cè)精度會(huì)高于簡(jiǎn)單模型；組合預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度．組合預(yù)測(cè)：組合預(yù)測(cè)是一種將不同預(yù)測(cè)方法所得的預(yù)測(cè)結(jié)果組合起來(lái)形成一個(gè)新的預(yù)測(cè)結(jié)果的方法。一是等權(quán)組合，即各預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)值按相同的權(quán)數(shù)組合成新的組合預(yù)測(cè)值；二是不等權(quán)組合，即賦予不同預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)值的權(quán)數(shù)是不一樣的.組合預(yù)測(cè)通常具有較高的精度.組合預(yù)測(cè)有兩種基本形式：如果用戶希望提高預(yù)測(cè)精度，則他應(yīng)該選擇時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型；如果用戶更關(guān)心影響預(yù)測(cè)對(duì)象變化的影響因素情況，則他應(yīng)該選擇回歸模型；無(wú)論何種情況，都不能對(duì)簡(jiǎn)單模型抱有任何偏見，在某些情況下，某些簡(jiǎn)單模型甚至能提供最高的預(yù)測(cè)精度；選擇預(yù)測(cè)方法除了考慮精度、成本和方法復(fù)雜性外，還要考慮預(yù)測(cè)環(huán)境、預(yù)測(cè)時(shí)期長(zhǎng)短和用戶等因素.（2）經(jīng)驗(yàn)結(jié)論三.回歸預(yù)測(cè)與時(shí)間序列預(yù)測(cè)精度的比較預(yù)測(cè)實(shí)證研究表明，各類預(yù)測(cè)方法之間并不存在明顯優(yōu)劣,只是不同方法具有各自不同的特點(diǎn)；回歸預(yù)測(cè)和時(shí)間序列預(yù)測(cè)是兩類不同的定量預(yù)測(cè)方法，它們根據(jù)不同的角度對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測(cè)，回歸預(yù)測(cè)注重分析影響預(yù)測(cè)對(duì)象的各因素所造成的影響，而時(shí)間序列預(yù)測(cè)則根據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象本身的歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái).Spivey和Wrobleski:非回歸模型預(yù)測(cè)的精度一般而言與回歸預(yù)測(cè)的精度相差無(wú)幾；當(dāng)回歸模型用于3個(gè)或3個(gè)季度以上的時(shí)間范圍預(yù)測(cè)時(shí),其預(yù)測(cè)精度明顯下降.McNees得出了與Spivey和Wrobleski相反的結(jié)論：時(shí)間序列用于1年內(nèi)的短期預(yù)測(cè)的精度優(yōu)于回歸模型預(yù)測(cè)，至于1年以上的預(yù)測(cè)，回歸預(yù)測(cè)的精度則要好一些.回本章目錄11.3定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)的綜合運(yùn)用

定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)具有各種不同的特點(diǎn)，定性預(yù)測(cè)擅長(zhǎng)于預(yù)測(cè)趨勢(shì)的轉(zhuǎn)折及其影響，而定量預(yù)測(cè)則只有在趨勢(shì)能延續(xù)下去的前提下才有效.定量預(yù)測(cè)更具客觀性、低成本、適于反復(fù)預(yù)測(cè)等，因此，通過定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)的綜合運(yùn)用和合理分工，可以明顯地提高預(yù)測(cè)精度、節(jié)約成本.一、定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)的比較

方法或模型的選擇定量預(yù)測(cè)方法或模型的選擇不能完全只依賴統(tǒng)計(jì)分析；采用不同的定性預(yù)測(cè)方法會(huì)得出不同的預(yù)測(cè)結(jié)果.

預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)折的能力定量預(yù)測(cè)不能預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)折的發(fā)生；定性預(yù)測(cè)可以預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)折的發(fā)生，但轉(zhuǎn)折也可能被忽視或夸大.

信息應(yīng)用的充分性定量預(yù)測(cè)只使用部分?jǐn)?shù)據(jù)所包含的信息；定性預(yù)測(cè)可以運(yùn)用各類信息，但信息的使用、也是有選擇性的，會(huì)產(chǎn)生誤差和前后不一致.

發(fā)生轉(zhuǎn)折時(shí)的修正

不同定量預(yù)測(cè)方法的修正能力是不一樣的；定性預(yù)測(cè)可以評(píng)估轉(zhuǎn)折的影響，并修正預(yù)測(cè)結(jié)果.

預(yù)測(cè)的客觀程度定量預(yù)測(cè)可以保證預(yù)測(cè)結(jié)果的客觀性，只是精度的選擇具有一定的主觀性；定性預(yù)測(cè)較易受各種主觀因素的影響.

估計(jì)未來(lái)的不確定性定量預(yù)測(cè)與定性預(yù)測(cè)都可能低估未來(lái)的不確定性程度.

連續(xù)反復(fù)預(yù)測(cè)定量預(yù)測(cè)能保證連續(xù)反復(fù)預(yù)測(cè)的一致性；定性預(yù)測(cè)主要依靠人的主觀判斷能力進(jìn)行預(yù)測(cè)，當(dāng)個(gè)人被要求做連續(xù)不斷的反復(fù)預(yù)測(cè)時(shí)，由于人易疲倦于這種枯燥的反復(fù)預(yù)測(cè)而不能保證連續(xù)反復(fù)預(yù)測(cè)前后結(jié)果的一致性.預(yù)測(cè)成本由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，定量預(yù)測(cè)具有低廉的成本；定性預(yù)測(cè)由于會(huì)議和聘請(qǐng)專家費(fèi)用高導(dǎo)致其預(yù)測(cè)成本較高.二、改進(jìn)預(yù)測(cè)效果的綜合分析定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)各自存在優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，如何發(fā)揮各種不同方法的長(zhǎng)處，克服其不足之處，是做好預(yù)測(cè)工作的一個(gè)重要環(huán)節(jié).

方法或模型的選擇選擇不同方法或模型會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生明顯的影響，做出模型或方法抉擇之前必須全面分析.

預(yù)測(cè)現(xiàn)有趨勢(shì)延續(xù)或轉(zhuǎn)折的能力有效的辦法是先假設(shè)趨勢(shì)不會(huì)發(fā)生變化，并用定量預(yù)測(cè)方法進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，然后采用定性預(yù)測(cè)方法進(jìn)行修正，判斷其趨勢(shì)的轉(zhuǎn)折是向上還是向下，最后再做綜合預(yù)測(cè)分析.信息應(yīng)用的充分性定量預(yù)測(cè)不能充分運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)所包含的信息；定性預(yù)測(cè)可以充分利用各類信息，但這種信息的提供必須全面準(zhǔn)確，如提供所有有關(guān)環(huán)境信息、過去類似案例及其失誤等，并提供及時(shí)的反饋信息，檢驗(yàn)預(yù)測(cè)人員預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)折的能力，幫助其減少預(yù)測(cè)偏差.趨勢(shì)轉(zhuǎn)折時(shí)的調(diào)整某些定量預(yù)測(cè)(如回歸預(yù)測(cè))方法對(duì)于趨勢(shì)轉(zhuǎn)折的反應(yīng)特別遲鈍，這就必須借助于定性預(yù)測(cè)方法進(jìn)行修正，但是也有另外一些定量預(yù)測(cè)方法(如自適應(yīng)過濾法)能較快適應(yīng)趨勢(shì)的轉(zhuǎn)折；定性預(yù)測(cè)主要依賴個(gè)人的判斷能力，可以辨析出趨勢(shì)轉(zhuǎn)折的影響，但個(gè)人也可能不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)的轉(zhuǎn)折；甚至不肯承認(rèn)趨勢(shì)已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)折，這就必須借助于一些預(yù)警系統(tǒng).除上述以外，改進(jìn)預(yù)測(cè)效果還應(yīng)考慮：預(yù)測(cè)客觀性的導(dǎo)入；確定未來(lái)的不確定性；預(yù)測(cè)成本.回本章目錄本章小結(jié)1、預(yù)測(cè)精度是指預(yù)測(cè)模型擬合的好壞程度；對(duì)用戶而言，重要的是預(yù)測(cè)未來(lái)的精確度．2、測(cè)定預(yù)測(cè)精度的方法常用的有：平均誤差和平均絕對(duì)誤差，平均相對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差絕對(duì)值，預(yù)測(cè)誤差的方差和標(biāo)準(zhǔn)差3、影響經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可預(yù)測(cè)性的因素：總體大小、總體的同質(zhì)性、需求彈性和競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度等．4、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化模式或關(guān)系的存在是進(jìn)行預(yù)測(cè)的前提條件．5、選擇預(yù)測(cè)方法除考慮精度、成本和方法復(fù)雜性外，還要考慮預(yù)測(cè)環(huán)境、預(yù)測(cè)時(shí)期長(zhǎng)短和用戶等因素．6、定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)各具特點(diǎn)，應(yīng)結(jié)合應(yīng)用、合理分工．7、組合預(yù)測(cè)模型集中了更多的經(jīng)濟(jì)信息和預(yù)測(cè)技巧.作業(yè)：第258頁(yè)：1、5、9回總目錄第十三章統(tǒng)計(jì)決策概述

13.1統(tǒng)計(jì)決策的概念和種類

13.2統(tǒng)計(jì)決策的作用和步驟

13.3統(tǒng)計(jì)決策的公理和原則

小結(jié)13.1決策的概念和種類一.決策的概念

1、決策：為實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)，根據(jù)客觀的可能性，在占有一定信息和經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，借助一定的工具、技巧和方法，對(duì)影響目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的諸因素進(jìn)行準(zhǔn)確的計(jì)算和判斷選優(yōu)后，對(duì)未來(lái)行動(dòng)作出決定．

基本特征：1）未來(lái)性；2）選擇性；3）實(shí)踐性．

基本因素：1）決策主體；2）決策目標(biāo)；3）決策對(duì)象；4）決策環(huán)境．

2、統(tǒng)計(jì)決策：

廣義：凡是使用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行決策的決策方法．狹義：不確定情況下的決策，此決策須具備四個(gè)條件：１）決策人要求達(dá)到一定目標(biāo)；２）存在兩個(gè)或兩個(gè)以上可供選擇的方案；３）存在著不以決策人主觀意志為轉(zhuǎn)移的客觀狀態(tài)；４）在不同情況下采取不同方案所產(chǎn)生的結(jié)果是可計(jì)量的．二.決策的種類

1、按決策問題所處的條件：確定型、不確定型和對(duì)抗型；

2、按問題的性質(zhì)：程序化和非程序化；

3、按決策所涉及的范圍：總體決策和局部決策；

4、按決策過程是否用數(shù)學(xué)模型來(lái)輔助決策：定性和定量；

5、按決策目標(biāo)的數(shù)量：?jiǎn)文繕?biāo)和多目標(biāo)；

6、按決策的整體構(gòu)成：?jiǎn)坞A段和多階段．

13.2決策的作用和步驟一.決策的作用

決策的功能可表達(dá)為：目標(biāo)→決策→行動(dòng)→結(jié)果決策的作用體現(xiàn)在：科學(xué)的統(tǒng)計(jì)決策起著由決策目標(biāo)到結(jié)果的中間媒介作用；科學(xué)的統(tǒng)計(jì)決策提供有事實(shí)根據(jù)的最優(yōu)行動(dòng)方案，起著避免盲目性、減少風(fēng)險(xiǎn)性的導(dǎo)向效應(yīng)；統(tǒng)計(jì)決策在市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)、管理等諸多領(lǐng)域中有廣泛的用途.二.決策信息搜集成本

決策信息包括決策系統(tǒng)內(nèi)、外的信息；決策信息的搜集須花費(fèi)一定的費(fèi)用，包括人力的費(fèi)用、財(cái)力的費(fèi)用乃至決策方案更改的機(jī)會(huì)成本等．信息的搜集不可能消除不確定性，且信息的搜集需要花費(fèi)成本，決策者必須適時(shí)作出有效的決策.決策者如何做出有效決策：第一步：對(duì)決策問題進(jìn)行分析，確定決策問題的重要程度；第二步：對(duì)重要程度較低的決策問題采取簡(jiǎn)單方法決策（即時(shí)決策）.對(duì)重要程度較高的決策問題，要在搜集到一定信息之后，選擇出最合適的決策方案.決策信息搜集成本和效益之間的關(guān)系：信息搜集成本獲益從搜集到的額外信息獲益虧損臨界點(diǎn)成本和收益增加時(shí)間決策信息搜集成本和時(shí)間之間的關(guān)系：信息搜集成本成本和不確定性時(shí)間不確定性三.決策的步驟

1、確定決策目標(biāo)；

2、擬訂備選方案；

3、方案抉擇；

4、方案實(shí)施．一個(gè)完整的統(tǒng)計(jì)決策過程圖：發(fā)現(xiàn)決策問題確定決策目標(biāo)擬定被選方案反饋方案實(shí)施方案抉擇回本章目錄13.3決策的公理和原則一.決策的公理

定義：是指所有理智健全的決策者都能接受或承認(rèn)的基本原理，它們是許多決策者長(zhǎng)期決策實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)．兩個(gè)基本點(diǎn)：1、決策者通常對(duì)自然狀態(tài)出現(xiàn)的可能性有一個(gè)大致的估計(jì)，即存在著“主觀概率”；2、決策者對(duì)于每一行動(dòng)方案的結(jié)果根據(jù)自己的興趣、愛好等價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)有自己的評(píng)價(jià)，即行動(dòng)方案的“效用”.

六個(gè)公理：1、方案的優(yōu)劣是可比較和判別的；2、方案必須具有獨(dú)立存在的價(jià)值；3、在分析方案時(shí)只有不同的結(jié)果才需要加以比較；4、主觀概率和方案結(jié)果之間不存在聯(lián)系；5、效用的等同性；6、效用的替代性．二.決策的原則

1、可行性原則；

2、經(jīng)濟(jì)性原則；

3、合理性原則回本章目錄本章小結(jié)

1、決策是對(duì)未來(lái)行動(dòng)作出決定；具有三個(gè)特征、四個(gè)要素．

2、決策可從不同的角度進(jìn)行分類．

3、一個(gè)完整的決策包括四個(gè)過程．

4、決策的六個(gè)基本公理和決策時(shí)應(yīng)遵守的三條原則．作業(yè)：第270頁(yè)：1、2、3回總目錄第十四章風(fēng)險(xiǎn)型決策方法14.1風(fēng)險(xiǎn)型決策的基本問題14.2不同標(biāo)準(zhǔn)的決策方法14.3決策樹

14.4風(fēng)險(xiǎn)決策的敏感性分析14.5完全信息價(jià)值14.6效用概率決策方法14.7連續(xù)型變量的風(fēng)險(xiǎn)型決策方法14.8馬爾科夫決策方法小結(jié)14.1風(fēng)險(xiǎn)型決策的基本問題不確定型決策舉例：有一工程，下月開工后如果天氣好，可按期完工獲利140萬(wàn)元，若開工后天氣不好，則損失120萬(wàn)元.若不開工，則無(wú)論天氣如何都將窩工損失20萬(wàn)元.自然狀態(tài)發(fā)生的概率已知自然狀態(tài)發(fā)生的概率完全未知完全不確定型決策風(fēng)險(xiǎn)型決策貝葉斯決策一.概念所謂的風(fēng)險(xiǎn)型決策，是指根據(jù)預(yù)測(cè)各種事件可能發(fā)生的先驗(yàn)概率，然后再采用期望效果最好的方案作為最優(yōu)方案．先驗(yàn)概率：根據(jù)過去經(jīng)驗(yàn)或主觀判斷而形成的對(duì)各自然狀態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)程度的測(cè)算值.簡(jiǎn)言之，原始的概率就稱為先驗(yàn)概率.二.損益矩陣

有三部分組成：

1、可行方案；

2、自然狀態(tài)及其發(fā)生的概率；

3、各種行動(dòng)方案的可能結(jié)果．可行方案自然狀態(tài)先驗(yàn)概率損益值損益矩陣表回本章目錄14.2不同標(biāo)準(zhǔn)的決策方法常用的方法有：以期望值為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法；以等概率（合理性）為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法；以最大可能性為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法.一.以期望值為標(biāo)準(zhǔn)以收益和損失矩陣為依據(jù)，分別計(jì)算各可行方案的期望值，選擇其中期望收益值最大（或期望損失值最?。┑姆桨缸鳛樽顑?yōu)方案．其中，表示第個(gè)方案的期望值；表示采取第個(gè)方案，出現(xiàn)第種狀態(tài)時(shí)的損益值；表示第j種狀態(tài)發(fā)生的概率，總共可能出現(xiàn)m種狀態(tài).案例某工廠就是否推出一種新產(chǎn)品的問題進(jìn)行決策分析兩種方案：一、大規(guī)模投資，年生產(chǎn)能力250萬(wàn)件，年固定成本300萬(wàn)元；二、小規(guī)模投資，年生產(chǎn)能力100萬(wàn)件，年固定成本100萬(wàn)元.在未考慮固定費(fèi)用的前提下，每售一件產(chǎn)品可獲利4元，據(jù)預(yù)測(cè)這種新產(chǎn)品可能的年銷售量為10萬(wàn)件，50萬(wàn)件，100萬(wàn)件，250萬(wàn)件，相應(yīng)的概率分別為：0.1，0.1，0.5，0.3.就此問題繪制損益矩陣并以期望收益為標(biāo)準(zhǔn)做出決策.二.以等概率（合理性）為標(biāo)準(zhǔn)：方法簡(jiǎn)述：借助等概率的假定來(lái)作決策的方法，即假定幾種自然狀態(tài)的概率相等，然后求出各方案的期望損益值，最后選擇收益最大的方案作為最優(yōu)決策方案．三.以最大可能性為標(biāo)準(zhǔn)：方法簡(jiǎn)述：以一次試驗(yàn)中事件出現(xiàn)的可能性大小作為選擇方案的標(biāo)準(zhǔn)，而不是考慮其經(jīng)濟(jì)的結(jié)果．

案例：一服裝廠看到市場(chǎng)上流行“西裝熱”，擬在原有的基礎(chǔ)上增加西裝生產(chǎn).現(xiàn)有兩種方案：一是增加設(shè)備大規(guī)模生產(chǎn)；二是在原有基礎(chǔ)上小批量生產(chǎn).損益表如下可行方案自然狀態(tài)先驗(yàn)概率損益值增加設(shè)備不增加設(shè)備200-505010西裝熱繼續(xù)西裝熱下降期望收益2522四.各種方法的適用場(chǎng)合以期望值為標(biāo)準(zhǔn)適用于：1、概率的出現(xiàn)具有明顯的客觀性質(zhì)，且比較穩(wěn)定；2、決策不是解決一次性問題，而是解決多次重復(fù)的問題；3、決策的結(jié)果不會(huì)對(duì)決策者帶來(lái)嚴(yán)重的后果．以等概率為標(biāo)準(zhǔn)適用于：各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率無(wú)法得到．以最大可能性為標(biāo)準(zhǔn)適用于：各種自然狀態(tài)中其中某一狀態(tài)的概率顯著地高于其方案所出現(xiàn)的概率，而期望值又相差不大．回本章目錄14.3決策樹一.決策樹的意義：概念：決策樹是對(duì)決策局面的一種圖解，它是把各種備選方案、可能出現(xiàn)的自然狀態(tài)及各種損益值簡(jiǎn)明地繪制在一張圖表上，使決策問題形象化．

決策樹的意義：決策樹便于管理人員審度決策局面，分析決策過程，尤其對(duì)那些缺乏所需數(shù)學(xué)知識(shí)從而不能勝任運(yùn)算的管理人員.

決策樹作風(fēng)險(xiǎn)分析的步驟：先按一定方法繪制好決策樹，再用反推決策樹的方式進(jìn)行分析，最后選定合理的最佳方案．二.決策樹制作的步驟及其應(yīng)用

1、決策點(diǎn)和方案枝：以矩形方框表示在該處對(duì)各行動(dòng)方案進(jìn)行選擇，稱為決策點(diǎn)；從矩形引出若干條直線，每條直線表示一個(gè)備選方案，稱為方案枝．

2、機(jī)會(huì)點(diǎn)和概率枝：在每一方案枝的末端畫上一個(gè)圓圈，稱為機(jī)會(huì)點(diǎn)；從機(jī)會(huì)點(diǎn)引出若干條直線，每一條直線表示一種自然狀態(tài)，稱為概率枝．在概率枝上標(biāo)出各自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率值，末端標(biāo)出該條件的損益值，就構(gòu)成完整的決策局面圖．決策樹圖

d1d2dm決策點(diǎn)機(jī)會(huì)點(diǎn)機(jī)會(huì)點(diǎn)機(jī)會(huì)點(diǎn)方案枝概率枝1方案10.10.10.50.3402004001000方案20.10.10.50.340200400400250萬(wàn)件250萬(wàn)件50萬(wàn)件10萬(wàn)件10萬(wàn)件50萬(wàn)件100萬(wàn)件100萬(wàn)件23利用決策樹選擇方案，一般采用逆向分析法，即先計(jì)算樹型結(jié)構(gòu)末端的結(jié)果，由后向前分析，通常采用期望準(zhǔn)則.

首先，根據(jù)收益值計(jì)算各方案的期望收益，將其標(biāo)在機(jī)會(huì)點(diǎn)的上方；

其次，對(duì)各方案進(jìn)行比較，刪除較差的方案，以”\\”表示.留下的就是最優(yōu)方案，將期望收益寫在決策點(diǎn)上方.

與前面介紹的損益矩陣表相比，決策樹的適應(yīng)面更廣，它并不要求所有方案具有相同的狀態(tài)空間和概率分布.注

如：個(gè)人理財(cái)可選擇買股票，也可以買彩票

另外一些比較復(fù)雜的決策問題中，某一方案的結(jié)果有賴于下一階段及更多階段的決策，在這種情況下，各種不同層次的行動(dòng)空間，狀態(tài)空間，概率就容易混淆，而用決策樹卻能很好的解決.

案例某廠生產(chǎn)收錄機(jī)，由于工藝水平低，產(chǎn)品無(wú)論質(zhì)量和數(shù)量都未達(dá)到先進(jìn)水平，只有當(dāng)市場(chǎng)需求量較高時(shí)才能獲利，一般情況下盈利甚微，當(dāng)時(shí)市場(chǎng)需求量降至低水平時(shí)則虧本.但該廠領(lǐng)導(dǎo)深信三年內(nèi)若能改革工藝，則可使產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，從而大大增加利潤(rùn).現(xiàn)該廠著手制定三年計(jì)劃,需在改革工藝的兩種方案中做出選擇.

一：向國(guó)外購(gòu)買專利，估計(jì)談判成功的概率為0.8；二：自行研制，成功的概率為0.6.

但購(gòu)買專利的費(fèi)用比自行研制要高10萬(wàn)元.而無(wú)論哪種方案，只要改革成功，生產(chǎn)規(guī)模就有兩種方案可選：增產(chǎn)一倍和增產(chǎn)2倍.如果改革失敗，則只能維持原狀.該廠在各種情況下的利潤(rùn)值如下表，試問該廠在改革工藝上該采取什么決策.方案利潤(rùn)狀態(tài)按原工藝購(gòu)買專利成功（0.8）自研成功（0.6）增一倍產(chǎn)量增兩倍產(chǎn)量增一倍增兩倍市場(chǎng)需求高（0.3）150500700500800市場(chǎng)需求中（0.5）10250400100300市場(chǎng)需求低（0.2）－1000－2000－200這是一個(gè)多階段決策問題，需在改革工藝中選擇一個(gè)，這兩方案的期望損益值又依賴于生產(chǎn)方案的選取(即增產(chǎn)一倍,兩倍)，所以首先應(yīng)從選擇生產(chǎn)方案著手.回本章目錄1購(gòu)買專利234567銷售低0.2銷售中0.5銷售低0.2銷售中0.5銷售高0.3銷售低0.2銷售中0.5銷售高0.3銷售低0.2銷售中0.5銷售高0.3銷售低0.2銷售中0.5銷售高0.3銷售低0.2銷售中0.5銷售高0.3－20015010－100100080030010－100500700400－20015025001011121389自行研制成功0.8失敗0.2增產(chǎn)一倍275370增產(chǎn)兩倍原產(chǎn)量3020035030增產(chǎn)一倍增產(chǎn)兩倍原產(chǎn)量222302成功0.6失敗0.4銷售高0.350014.4風(fēng)險(xiǎn)決策的敏感性分析一.敏感性分析的含義

在決策過程中，自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率值變化會(huì)對(duì)最優(yōu)方案的選擇存在影響.風(fēng)險(xiǎn)決策的各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率變化到什么程度才引起方案的變化，這一臨界點(diǎn)的概率稱為轉(zhuǎn)折概率；對(duì)決策問題進(jìn)行這種分析，就叫敏感性分析．步驟：1、求出在保持最優(yōu)方案穩(wěn)定的前提下，自然狀態(tài)概率所變動(dòng)的容許范圍；2、衡量用以預(yù)測(cè)和估算這些自然狀態(tài)概率的方法，其精度是否能保證所得概率值在此允許的誤差范圍內(nèi)變動(dòng)；3、判斷所作決策的可靠性．二.兩狀態(tài)兩行動(dòng)方案的敏感性分析

敏感性分析是通過引起方案另選的臨界概率來(lái)進(jìn)行的．一旦出現(xiàn)概率大于或小于某個(gè)數(shù)值時(shí)，方案就得另選；否則，原方案仍屬有效，可繼續(xù)采用．案例某公路工程隊(duì)簽署一項(xiàng)開赴遠(yuǎn)地的合同，由于出發(fā)之前有一段必要的準(zhǔn)備時(shí)間，故眼下就要面臨著決定是否在下月開工的問題.如開工后天氣好，則當(dāng)月可順利完工，獲利潤(rùn)12.5萬(wàn)元；如開工后天氣壞，則將造成各種損失計(jì)4.8萬(wàn)元.若決定下月不開工，即就地待命，那么，天氣好可臨時(shí)承包一些零星工程，利潤(rùn)值估計(jì)可達(dá)6.5萬(wàn)元；天氣壞則付出損失費(fèi)（主要是窩工費(fèi)）1.2萬(wàn)元.根據(jù)氣象預(yù)測(cè)，下月天氣好的概率為0.65，天氣壞的概率為0.35.

1開工23天好可臨時(shí)承擔(dān)一些零星工程不開工天好：0.6512.5天不好：0.35－4.8天好：0.656.5天不好：0.35－1.27.9573.805可見,開工為最佳方案,但當(dāng)概率值發(fā)生變化時(shí)開工方案又是否有效呢?要使得開工方案依然最優(yōu)應(yīng)該有E開≥E不開12.5p-4.8(1-p)≥6.5p-1.2(1-p)＝>p≥0.375可見p≥0.375開工是最穩(wěn)定的決策方案。p<0.375時(shí)，不開工是最好的.三.三狀態(tài)三行動(dòng)方案的敏感性分析

某過濾設(shè)備由上、中、下三層組成（假定故障不同時(shí)發(fā)生），每層有一過濾篩，是易損件.在修理時(shí)，不知是哪個(gè)壞了，只有換上試一下才知道.各層的修理費(fèi)不同，過濾篩并不貴，主要是費(fèi)工.換上層篩需20元；換中層篩要拆開上、中兩層，共費(fèi)35元；換下層篩，則要大拆大卸，需要65元.現(xiàn)有三種方案：

d1，一拆到底，直到下層，全換新篩，費(fèi)65元；

d2，先換上、中兩層，費(fèi)35元，若不行，再換上下層，費(fèi)65元，共100元；

d3，一層一層換下去，最多費(fèi)20＋35＋65元＝120元.

根據(jù)過去資料，這種設(shè)備上、中、下三層過濾篩出現(xiàn)故障的概率分別為0.35、0.3、0.35.由此可見，方案d2的修理費(fèi)用最低.試想：如果上層故障的概率增大，就會(huì)向有利于d3的方向發(fā)展了.當(dāng)p位于不同范圍時(shí)，都有一最優(yōu)方案d1或d2或d3

，我們就針對(duì)每一方案作為最優(yōu)方案時(shí)求其對(duì)應(yīng)的p范圍.方案狀態(tài)及p值修理費(fèi)65652055上層故障0.35期望修理費(fèi)用下層故障0.35中層故障0.3356535601206557.7565.5Ed1=65令p2＝1－p1－p3Ed2=35

p1＋35p2＋

100p3＝35＋65p3Ed3=20

p1＋55(1－p1－p3)

＋

120p3＝55-35p1＋65p3若選中d2，則同樣可計(jì)算選中d1時(shí)p的范圍：p3>0.462同樣可計(jì)算選中d3時(shí)p的范圍：p1>0.5710.4621p3

p1

10.571d1d3d2回本章目錄本章小結(jié)風(fēng)險(xiǎn)決策是根據(jù)預(yù)測(cè)各種可能發(fā)生的先驗(yàn)概率，然后再采用期望效果最好的方案作為最優(yōu)決策方案．其方法常采用損益矩陣1、以期望值為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法、以等概率為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法、以最大可能性為標(biāo)準(zhǔn)的決策方法．2、決策樹是對(duì)決策局面的一種圖解，可使決策問題形象化．3、敏感性分析是分析概率值的變化對(duì)最優(yōu)方案取舍的影響程度.4、完全信息和完全信息的價(jià)值．作業(yè)：第306頁(yè)：1、2、3、7回總目錄第十六章不確定型決策方法16.1

“好中求好”

決策法16.2“壞中求好”

決策法16.3系數(shù)決策法16.4“最小的最大后悔值”

決策法16.5各種方法的比較小結(jié)

不確定型決策：決策者只能掌握可能出現(xiàn)的各種狀態(tài)，而各種狀態(tài)發(fā)生的概率無(wú)從可知．這類決策就是不確定型決策，或叫概率未知情況下的決策.不確定型決