统计预测与决策知识点考试必过辩析.doc

:实际资料是预测的依据,经济理论是预测的基础,数学建模是预测的手段
、经济预测的联系和区别:主要联系它们都以经济现象的数值作为其研究的对象: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;统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论;主要区别: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。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地应用于人类活动的各个领域。
4统计预测的分类:定性预测和定量预测两类,其中定量预测法又可大致分为回归预测和时间序列预测;按预测时间长短,分为近期预测、短期预测、中期预测和长期预测;按预测是否重复,分为一次性预测和反复预测
:合适性,费用,精确性
:连贯原则,类推原则
:确定预测目的,搜索和审核资料选择预测类型和方法,分析误差改进模型,提出预测报告
:是根据有专门知识的人的直接经验,对研究的问题进行判断、预测的一种方法,也称专家调查法。它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。特点:反馈性,匿名性,统计性;优点:加快预测速度节约预测费用,获得不同的价值观点和意见,适用长期预测和对新产品的预测,历史资料不足或不可预测因素多时尤为适用;缺点:分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠,责任分散,专家的意见未必完整
:1准备相关资料2编制主观概率调查表3汇总整理4判断预测
:1使用范围广不受假设条件限制2考虑问题全面应用灵活3定性和定量分析结合4能及时发现可能出现的难题减轻影响。步骤:确定主题,收集资料,分析影响,分系突发事件,进行预测
:由于很多社会经济现象之间存在相关关系,因此,一元线性回归预测具有广泛的应用进行一元线性回归预测时,必须选用合适的统计方法估计模型参数并对模型进行统计检验
:1用定性分析判断现象之间的依存关系2避免回归预测的任意外推3应用合适的数据资料
:长期趋势,季节变动,周期变动,不规则变动
14,自适应过滤法的计算步骤:确定加权平均数的个数p;确定初始权数;计算预测值;计算预测误差;权数调整;进行迭代调整
:方法简单易行可采用标准程序上机运算;需要数据量较少;约束条件较少;具有自适应性,它能自动调整权数,是一种可变的系数模型
16:。自适应过滤法与移动平均法和指数平滑法相比有什么区别:自与移指都是以自回归模型为基础,所不同的是移和指的权数都是固定的,而自适应权数是根据预测误差的大小不断调整修改而获得的最佳权数
17,学****常数k的选取应满足什么条件如何确定:要使初始权数经过调整逐步向最佳权数逼近,从而使模型的MSE向最小值收敛,k的选取值条件为,不过为了提高模型中权数调整逐次逼近最佳权数的速度,可以取较大的k值,但是必须满足k《=1/p
18,自适应过滤法就是从一组初始加权系数开始计算预测值及预测误差,再利用公式
进行加权系数的迭代调整以减少误差,经过多次反复迭代,直至选择出最佳加权系数过程
19,自适应过滤法的应用步骤有哪些:1确定加权平均的数据个数p;2利用公式计算预测值;3计算预测误差;5应用公式调整权数作为下一轮的迭代系数;6不断进行迭代直到找到最佳权
:当数据波动较大时,在调整数据权数之前,应对原始数值做标准化处理,标准化处理一方面可以加快调整速度,使权数迅速收敛于最佳的一组权数,并可使学****常数k的最佳值近似于1/p,从而使自适应过滤更为有效。另一方面可以使数据和残差无量纲化有助于不同单位时间序列数据的比较
,其优点是什么:指数平滑法实际上是从移动算数平滑法演变而来的,优点是不需要保留较多的历史数据,只要有最近一期的实际观测值和这期的预测误差,就可以对未来进行预测
,宜采用线性二次移动平均法或线性二次指数平滑法:如果时间序列具有明显的线性变化趋势,则不宜采用一次移动平均法及一次指数平滑法来预测,宜采用二次移动平均法或线性二次指数平滑法来预测
:二次指数平滑是对一次指数平滑值再进行一次平滑,它是用平滑值对时序存在的线性趋势进行修正。线性二次指数平滑法只利用三个数据值和一个值就可以计算这