统计预测与决策复习范围

复习题一、单项选择题根据经验统计量在（）之间表示回归模型没有显著自相关问题。

当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合( ) 进行预测。

线性模型抛物线模型指数模型修正指数模型灰色预测是对含有（）的系统进行预测的方法。

完全充分信息完全未知信息不确定因素不可知因素不确定性决策中“乐观决策准则”以（）作为选择最优方案的标准。

最大损失最大收益后悔值α系数贝叶斯定理实质上是对（）的陈述。

联合概率边际概率条件概率后验概率时间序列的分解法中受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动称为（）。

长期趋势季节趋势周期变动随机变动下列方法中不属于定性预测的是（）。

趋势外推法主观概率法领先指标法德尔菲法当时间序列各期值的一阶差比率（大致）相等时,可以配( )进行预测。

线性模型抛物线模型指数模型修正指数模型贝叶斯决策是根据（）进行决策的一种方法。

似然概率先验概率边际概率后验概率经济景气是指总体经济成（）发展趋势。

上升下滑持平波动二、多项选择题构成统计预测的基本要素有（）。

经济理论预测主体数学模型实际资料统计预测中应遵循的原则是（）。

经济原则连贯原则可行原则类推原则按预测方法的性质，大致可分为（）预测方法。

定性预测情景预测时间序列预测回归预测模型的三种基本形式是（）自回归模型移动平均模型混合模型季节模型风险决策的方法有（）以期望值为标准的决策方法以等概率为标准的决策方法以最大可能性为标准的决策方法以损益值为标准的决策方法景气指标的分类包括（）。

领先指标基准指标同步指标滞后指标风险决策矩阵中应当包括的基本要素有（）。

备选方案状态空间最优方案选择标准各方案的可能结果统计决策的基本原则是（）。

可行性未来性合理性经济性决策的基本因素包括（）。

决策主体决策环境决策对象决策目标构成统计预测的基本要素有（）。

经济理论预测主体数学模型实际资料决策者关于不确定型决策几种方法的倾向，正确的有（）“好中求好”决策方法适用于保守的决策者“坏中求好”决策方法适用于对决策失误的后果看得较重的决策者“好中求好”决策方法适用于乐观的决策者“坏中求好”决策方法适用于厌恶风险的决策者三、名词解释同步指标答：是指景气指标中与总体经济变化相一致或同步的那些指标。

《经济统计预测与决策》课程大纲一、课程简介1.1 课程背景经济统计预测与决策是一门旨在帮助学生掌握经济数据处理和分析技能，从而进行经济现象的预测和决策制定的课程。

本课程将涵盖经济统计基础、预测模型、决策分析等内容，旨在培养学生对经济现象的敏锐观察和分析能力。

1.2 课程目标通过学习本课程，学生将能够掌握经济数据的收集、整理、分析和解读技能，具备运用统计方法进行经济预测和决策的基本能力，并且理解统计工具在经济领域中的重要作用。

1.3 课程要求本课程的学习需要较强的数理基础，学生应具备一定的数学、统计学和经济学基础知识。

需要有一定的数据处理和编程能力，熟练运用Excel、Python等工具进行数据分析。

二、课程内容2.1 经济统计基础2.1.1 经济数据的类型和特征2.1.2 统计描述和展示经济数据2.1.3 经济数据的抽样调查方法2.2 经济预测模型2.2.1 经济时间序列分析2.2.2 经济指标的预测模型2.2.3 多元回归分析在经济预测中的应用2.3 决策分析方法2.3.1 决策树模型2.3.2 风险分析与决策2.3.3 经济决策中的不确定性分析三、课程教学安排3.1 授课方式本课程采用理论授课与应用实践相结合的授课模式。

课堂上教师将介绍相关理论知识，并通过案例分析和实际数据操作进行教学。

3.2 课程作业学生需要完成课后作业，包括数据分析和模型建立等内容。

部分作业将涉及实际经济数据的处理和分析。

3.3 课程项目本课程将安排实际项目，学生将运用所学知识对实际经济问题进行分析和决策，提高实际应用能力。

四、学习评估4.1 考核方式课程考核将包括平时表现、作业完成情况、期中考试和期末项目报告。

4.2 成绩评定学生成绩将由平时成绩、考试成绩和项目报告综合评定。

平时成绩占比30%，期中考试成绩占比30%，期末项目报告占比40%。

五、课程反馈与改进5.1 教学反馈学生可以通过课程评价表反馈教学质量，并提出建议和意见。

统计预测与决策复习第⼀章统计预测概述（P6思考与练习1、3、5）⼀、统计预测的概念P11.预测：根据过去和现在估计未来，预测未来。

2.统计预测：⽤科学的统计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。

3.统计预测的三个要素：实际资料是预测的依据；经济理论是预测的基础；数学模型是预测的⼿段。

4.统计预测、经济预测的联系和区别联系：①它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；②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；③统计预测为经济定量预测提供所需的统计⽅法论。

区别：①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。

②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。

⼆、统计预测⽅法的分类P2①按预测⽅法性质，分为定性预测⽅法和定量预测⽅法两类，其中，定量预测⽅法⼜可⼤致分为回归预测法和时间序列预测法;②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;③按预测是否重复，分为⼀次性预测和反复预测。

三、统计预测的步骤P5确定预测的⽬的；搜索和审核资料；选择预测模型和⽅法；分析预测误差，改进预测模型；提出预测报告第⼆章定性预测法（P27思考与练习6）⼀、定型预测的⽅法德尔菲法、主观概率法、领先指标法、⼚长（经理）评判意见法、推销⼈员估计法、相互影响分析法。

⼆、德尔菲法1.概念：德尔菲法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。

2.特点：反馈性、匿名性和统计性。

3.应⽤案例P9例2-1三、主观概率法1.概念：主观概率是⼈们凭经验或预感⽽估算出来的概率。

2.应⽤案例P11例2-2四、情景预测法实证分析P21（确定预测主题；分析未来情景；寻找影响因素；具体分析；预测）第六章⾃适应过滤法p95⾃适应过滤法的基本原理：P95通过反复迭代以调整加权系数，“过滤”掉预测误差，选出“最佳”加权系数⽤于预测。

《统计预测与决策》课程教学大纲（2002年制定 2004年修订）课程编号：060070英文名：Methods of Forecasting and Decision课程类别：专业主干课前置课：统计学、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学、经济时间序列分析后置课：学分：3学分课时：54课时主讲教师：白先春选定教材：徐国祥，统计预测与决策，上海：上海财经大学出版社，1998年6月课程概述：在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中，在许多情况下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策，这就必须在不完全观察资料的基础上，对所关心的指标做出可靠的估计，以便作出合适的决策. 本课程首先介绍定性预测法，具体包括德尔菲法、主观概率法、情景预测法以及定性预测的其他方法；其次介绍回归预测法，包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回归预测法；再次介绍时间序列预测法，包括趋势外推法、时间序列平滑预测法等等；最后介绍各种决策方法，具体包括风险性决策方法（包括贝叶斯决策方法）、不确定性决策方法和多目标决策方法.教学目的：通过本课程的学习，要求学生：（1）掌握各种预测与决策方法的特点、应用条件、适用场合，并能将具体的预测与决策方法应用到市场经济实践中去；（2）能应用现代化软件实现对研究对象进行预测与决策过程的复杂运算，具体包括SPSS、TSP 和EXCEL等软件的应用；（3）了解统计预测与决策学科发展的前沿.通过本课程的教学，培养学生的实际动手能力，对大型社会调查的数据汇总、分组、整理能力，对基础资料综合定量分析、研究能力.教学方法：本课程拟采用下述步骤进行教学：步骤1 以教师课堂讲授为主：教师课前对讲授内容进行精心准备，充分利用多媒体等现代化教学手段，并辅之以大量的实例，将统计预测与决策的基本概念、原理、方法讲清、讲透，特别是关于各种方法的特点、应用条件、适用场合及其必要的评价；步骤2 以学生课下练习为主：每讲完一种方法，都布置一定量的练习供学生课下作业. 通过练习，使学生确实掌握所学的各种统计预测与决策方法，同时也便于教师发现教学中的不足；步骤3 以课外辅导为主：在每一个教学周都安排一固定时段，针对学生在课堂学习及课外作业中遇到的问题，进行答疑解惑.步骤4 以实践锻炼为主：将所学的各种统计预测与决策方法运用到市场经济实践中，以激发学生学习本门课程的兴趣，同时，培养他们实际动手能力.各章教学要求及教学要点第一章统计预测概述课时分配：4课时教学要求：本章主要介绍了统计预测的基本概念、作用、原则和步骤. 通过本章的学习，要求学生掌握预测的基本概念、作用，以及预测方法的选择原则，明确一个完整的统计预测所包含的一般步骤.教学内容：第一节统计预测的概念和作用一、统计预测的概念根据过去和现在估计未来，预测未来。

《统计预测与决策》课程教学大纲课程代码：090542040课程英文名称：Statistical Forecasting and Decision Making课程总学时：48讲课：48实验：0上机：0适用专业：应用统计学大纲编写（修订）时间：2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生掌握统计学预测及决策的求解原理和方法技巧；通过原理介绍、算法讲解、案例分析等，使学生建立起利用统计学的基本方法进行预测及决策的能力；使学生初步掌握将实际问题抽象成统计模型并进行模拟、决策方案和预测结果的方法，提高学生解决实际问题的能力；通过运用统计学软件^NPSS、SAS 等）"使学生具备能用计算机软件对各类预测方法及决策模型进行求解和对求解结果进行简单分析的能力。

（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：要求学生掌握预测及决策思想及课程中各基本模型的基本概念及基本原理；定性预测、回归预测及灰色预测等基本模型的功能特点以及不确定性决策、多目标决策的求解方法。

2.基本能力：培养学生逻辑推理能力和抽象思维能力；根据实际问题抽象出适当的决策模型的能力；运用预测与决策思想和方法分析、解决实际问题的能力和创新思维与应用能力。

3.基本技能：使学生获得预测与决策的基本运算技能；运用计算机软件求解基本模型和分析结果的技能。

（三）实施说明1.本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定及全国通用《统计预测与决策教学大纲》并根据我校实际情况进行编写的；2.教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考；3.教师在授课过程中对内容不相关的部分可以自行安排讲授顺序；4.本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学和实际问题的分析解决相结合的多种手段开展教学。

《统计预测与决策》课程教学大纲Statistical Forecasting and Decision Making课程代码：课程性质：专业方向理论课/选修适用专业：统计开课学期：7总学时数：56总学分数：3.5编写年月：2007. 5修订年月：2007. 7执笔：邹辉一、课程的性质和目的本课程教学目的在于向学生系统阐述有关统计预测与决策方面的基本知识和一般原理，使学生对统计预测和决策的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握。

同时，更为重要的是，通过阐述国内外统计预测和决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用，加深学生对本课程内容的理解和认识，提高学生综合运用统计预测和决策方法以解决现实问题的能力。

二、课程教学内容及学时分配第一章统计预测概述（4学时）本章内容：统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤本章要求：了解统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统计预测的步骤第二章定性预测法（4学时）本章内容：定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，定性预测的集中主要方法。

本章要求：了解定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，理解定性预测的集中七种主要方法。

第三章回归预测法（6学时）本章内容：一元线性回归预测法，多元线性回归预测法，非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。

本章要求：了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。

理解一元线性回归预测法是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合适的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势；理解多元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。

多元回归与医院回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。

第四章时间序列的分解法和趋势外推法（6学时）本章内容：时间序列的分解，时间序列分解模型，趋势外推法。

统计预测和决策复习笔记Part I 预测部分Chapter 1 统计预测概述1.统计预测的三个要素预测的依据：实际资料预测的基础：经济理论预测的手段：数学模型2.定性预测法定性预测法是以逻辑为主的预测方法3.统计预测的原则（一）连贯原则：是指事物的发展是按一定规律进行的，在其发展过程中，这种规律贯彻始终，不应受到破坏，它的未来发展与其过去和现在的发展没有什么根本的不同。

（二）类推原则：是指事物必须有某种结构，其升降和起伏变动不是杂乱无章的，而是有章可循的。

Chapter 2 定性预测法1.德菲尔法的预测程序（了解流程、不计算）Step 1 ：提出要求，明确预测目标，用书面形式通知被选定的专家、专门人员。

其中选择专家是关键。

Step 2 ： 专家接到通知后，根据自己的知识和经验，对所预测事物的未来发展趋势提出自己的预测，并说明其依据和理由，书面答复主持预测的单位。

Step 3 ： 主持预测的单位或领导小组根据专家的预测意见，加以归纳整理，对不同的预测值分别说明预测的依据和理由（根据专家意见，但不注明是哪个专家的意见），然后再寄给各位专家，要求专家修改自己原有的预测，以及提出还有什么要求。

Step 4 ： 专家等人接到第二次通知后，就各种预测意见及其预测依据和理由进行分析，再次进行预测，提出自己修改的预测意见及其依据和理由。

如此反复往返征询、归纳、修改，直到意见基本一致为止。

修改的次数，根据需要决定。

Chapter 3 回归预测法（计算）1. 计算：一元线性回归（二元以上回归、非线性回归不考）概念了解：一元线性回归预测法是是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，采用适当的计算方法，找到两者之间特定的经验公式，即一元线性回归模型，然后根据自变量的变化，来预测因变量发展变化的方法。

Step 1 ： 建立模型i i i u x b b y ++=10Step 2 ： 估计参数一元线性回归预测试：i i x b b y10ˆ+= 参数的估计方法： 1) 普通最小二乘法∑∑==---=ni iini ix x y yx x b 1211)()()(x b y b 10-=2) 最大似然估计法（略）Step 3 ： 进行检验（考试只要求会读检验指标）2. 检验统计量（一）拟合优度检验1) 标准误差：估计值与真实值间的误差的平均水平2)ˆ(SE 12--=∑=n yy ni ii2) 可决系数：衡量因变量与自变量关系密切程度，表示自变量解释因变脸变动的百分比。

统计预测与决策复习资料1、德尔菲法预测产品的未来销售量某公司研制出一种新产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。

但公司需要对可能的销售量作出预测，以决定产量。

于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。

8位专家通过对新产品的特点、用途进行了介绍，以及人们的消费能力和消费倾向作了深入调查，提出了个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。

（1）在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此一般取后一次判断为依据。

则如果按照8位专家第三次的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：5953775580430=++（千件）（2）将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为：5.6003.07752.04305.0580=?+?+?（千件）（3）用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：最低销售量：320350370400430500550最可能销售量：410 500520530600610700750最高销售量：600610620670 7508009001250中间项的计算公式为n1(n)2+=项数最低销售量的中位数为第四项，即400。

最可能销售量的中位数为第四、第五项的平均数，即565。

最高销售量的中位数为第四、第五项的平均数，即710。

将可最能销售量、最低销三售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为5.6553.07102.04005.0565=?+?+?（千件）需要说明的是，如果数据分布的偏态较大，一般使用中位数，以免受个别偏大或偏小的判断值得影响；如果数据分布的偏态比较小，一般使用平均数，以便考虑到每个判断值的影响。

2、主观概率法预测房产需求量某地产公司预测某区2006年的房产需求量，选取了10位调查人员进行主观概率法预（1）综合考虑每一个调查人的预测，在每个累计概率上取平均值，得到在此累计概率下的预测需求量。

统计预测与决策半开卷参考资料单选（因适⽤于半开卷，选择只保留正确答案）第⼀章：统计预测概述1、统计预测三要素中，统计资料是预测依据，统计理论是基础，数学建模是⼿段。

2、近期预测是指⼀个⽉以内，短期预测1-3个⽉中期3个⽉-2年长期2年以上。

3、统计预测的研究对象经济现象的数值。

4、适合短期、中期、长期预测的是定性预测法。

5、预测费⽤研究⼈员的劳务费，资料收集和整理等调查费⽤，资料实⽤费⽤。

第⼆章：定性预测法1、定量预测的优点在于注重与事物发展在数量⽅⾯的分析，对事物发展变化的程度做数量上的描述，更多的依据历史统计资料，较少受主观因素的影响2、德尔菲法是依据有专门知识的⼈的直接经验，对研究的问题进⾏判断，预测的⽅法，也叫专家调查法。

3、主观概率法需要根据经验对所预测的时间事先估算⼀个主观概率。

4、领先指标：先于研究的指标⽽变动的指标；同步指标：同期变动；滞后指标:变动之后。

5、情景预测法中，⽬标展开法是⽴⾜于未来，分析现在；间隙分析法是⽴⾜于现在和未来。

第三章：回归预测法1、在对X 和Y 的相关分析中XY 都是随机变量2、⼀元线性回归模型中，b 的最⼩⼆乘估计为∑∑=2x xy b 3、评价回归直线⽅程拟合度如何的指标有可决系数4、两变量的线性相关系数为+1，说明这两个变量完全正相关5、⼀直回归直线⽅程的可决系数为0.81，克制相关系数r=+ -0.096、两变量的西⽅差都不必定⼤于或⼩于0，必定在正负1之间7、产量与成本的回归⽅程为y=77-2x ，表明每提⾼1000件，单位成本减少2元8、⼀多元线性回归模型有3个⾃变量，两个变量的相关系数0.9，则此现象为多重共线性9、对两变量的散点图拟合最好的回归线，必须满⾜平⽅最⼤10归⽅程yi=b0+b1xi,x 为⾃变量，y 为应变量，则可以根据x 推断y第四章：时间序列分解法和趋势外推法1、长期趋势因素反映经济现象在⼀个较长时间内的发展⽅向，它可以在⼀个相当长的时间内表现为⼀种近似直线的持续向上或向下或平稳的趋势2、季节变动因素是经济现象受季节变动影响所形成的⼀种长度和幅度固定的周期波动3、周期变动因素是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动4、不规则变动因素是受各种偶然因素影响所形成的不规则的波动5、修正的指数曲线模型y 尖尖t=a+bct 的⽅6、求解指数模型参数⽅法是先做对数变换，讲其化成直线模型，然后⽤⼆乘法求出参数7、对时间序列进⾏查分处理，如果⼀阶差分相等或⼤致相等，就可以⽤⼀次线性模型8、对时间序列进⾏查分处理，如⼀阶差分的⼀阶⽐率相等或⼤致相等，就可以⽤修正指数9、⽪尔曲线尤其适⽤于处于成熟期的商品的市场需求饱和量的分析和预测10在对运⽤⼏个模型分别对数据进⾏拟合后，标准误差最⼩的模型为最好的拟合曲线模型第五章：时间序列平滑预测法1、当数据的随机因素较⼤时，选⽤的N 应该较⼤，较⼩时，选⽤的N 应该较⼩2、在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数必须⼀开始就明确规定3、温特线性和季节性指数平滑法包括的平滑参数的个数是3个布朗单⼀包括的个数1个4、数列有季节性时，应选⽤温特线性和季节性指数平滑法5、温特线性和季节性指数平滑法中，通常确定a,b 和r 的最佳⽅法是反复实验法6、⼀次指数平滑法中，反复实验寻找a,是为了均⽅差最⼩7、温特和季节法中的平滑参数abr 三者都在0到1之间8、在进⾏预测时，最新观察值包含更多信息，权重为更⼤第六章：⾃适应过滤法1、⾃适应法就是从φ⼀组初始值开始，利⽤迭代寻找模型的⾃回归系数的最优化2、在模型的R ⽅向⼀个最⼩值收敛时就取得了最优权重3、在序列存在季节模型时，P 应取L(季节因素周期)4、在迭代过程中，为了避免误差序列的发散性，调整系数k 必须等于或者⼩于1/P5、选择滤波常数时，为了取得更加准确的结果，k 的取值Widrow 公式：k=1/([∑2x ]max) 6、为了避免由于Xt 的波动很⼤⽽影响迭代的收敛性，需要对数据标准化7、对Xt 进⾏标准化的公式为Xt/（根号项∑2x ）8、⾃适应法调整系数可以表⽰为：φ i(t-1)+2KetXt-i9、⼀直上⼀轮φ=0.25，e=3,y=20,k=0.0005,则新⼀轮的φ1等于0.3110在⼀轮迭代结束后，结果MSE 还没有收敛，但没有更多时间序列数据进⾏迭代时，转⼊把现在的⼀组φ作为初始系数，重新开始迭代过程第七章：平稳时间序列预测法1、时间序列取⾃某⼀个随机过程，我们称过程是平稳的，若此随机过程的随机特征不随时间变化2、⾃回归模型AR(p)的平稳条件滞后算⼦多项式的根均在单位圆外3、移动平均模型MA(q)的平稳条件是任何条件下的平稳4、⾃相关函数的定义：t k t y y k r σσ-/5、有关AR(p)模型，说法错误的是⾃相关函数p 步截尾6、有关MA(q)模型，说法错误的是偏相关函数q 步截尾7、⾃回归模型的参数估计中，错误的是不能实⽤极⼤似然估计8、移动平均模型的参数估计中，错误的是可直接实⽤近似极⼤似然估计9、已知时间序列Yt=xcos(ct),其中x,c 为⼀⾮零常数，则该时间序列不是宽平稳10⼀时时间序列Yt=X-t,其中Xt 为⼀宽平稳时间序列，则时间序列Yt 宽平稳第⼋章：⼲预分析模型预测法1、⼲预分析的模型和概念最初源⾃于19751年美国统计学家Box 教授和刁（Tiao ）教授在美国统计协会会刊上发表的《应⽤到经济与环境问题的⼲预分⽀》⼀⽂。

前言参考书目第一章统计预测概述第二章定性预测法第三章回归预测法第四章时间序列分解法和趋势外推法 4.2 趋势外推法第十三章统计决策概述第十四章风险型决策方法第十六章不确定型决策方法 13.3 决策的公理和原则一.决策的公理定义：是指所有理智健全的决策者都能接受或承认的基本原理，它们是许多决策者长期决策实践经验的总结．两个基本点： 1、决策者通常对自然状态出现的可能性有一个大致的估计，即存在着“主观概率”； 2、决策者对于每一行动方案的结果根据自己的兴趣、爱好等价值标准有自己的评价，即行动方案的“效用”. 六个公理： 1、方案的优劣是可比较和判别的； 2、方案必须具有独立存在的价值； 3、在分析方案时只有不同的结果才需要加以比较； 4、主观概率和方案结果之间不存在联系； 5、效用的等同性； 6、效用的替代性．二. 决策的原则 1、可行性原则；2、经济性原则；3、合理性原则回本章目录本章小结1、决策是对未来行动作出决定；具有三个特征、四个要素． 2、决策可从不同的角度进行分类． 3、一个完整的决策包括四个过程．4、决策的六个基本公理和决策时应遵守的三条原则．作业：第270页：1、2、3 回总目录 14.1 风险型决策的基本问题 14.2 不同标准的决策方法 14.3 决策树 14.4 风险决策的敏感性分析 14.5 完全信息价值 14.6 效用概率决策方法 14.7 连续型变量的风险型决策方法 14.8 马尔科夫决策方法小结 14.1 风险型决策的基本问题不确定型决策举例：有一工程，下月开工后如果天气好，可按期完工获利140万元，若开工后天气不好，则损失120万元. 若不开工，则无论天气如何都将窝工损失20万元. 自然状态发生的概率已知自然状态发生的概率完全未知完全不确定型决策风险型决策贝叶斯决策一. 概念所谓的风险型决策，是指根据预测各种事件可能发生的先验概率，然后再采用期望效果最好的方案作为最优方案．先验概率：根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值. 简言之，原始的概率就称为先验概率. 二. 损益矩阵有三部分组成：1、可行方案； 2、自然状态及其发生的概率； 3、各种行动方案的可能结果． 11.1 预测精度的测定一. 预测精度的测定 1、预测精度的一般含义预测精度：预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣．如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。

1.统计预测的概念: 预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。

2.三要素：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3.统计预测、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5.预测方法考虑三个问题：合适性，费用，精确性6.统计预测的原则：连贯原则，类推原则7.统计预测的步骤：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8.德尔菲法：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9．主观概率法步骤：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10.情景预测法特点：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。

1、预测的概念：预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。

统计预测属于预测方法研究范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测，计算概率置信区间，并计算推测的准确程度。

2、统计预测的作用：1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的;2统计预测作用的大小取决于预测结果所产生的效益的多少。

3预测为决策提供依据，是得到正确决策的前提。

3、统计预测的三要素：实际资料是预测的依据，经济理论是预测的基础，数学模型是预测的手段4、统计预测、经济预测的联系和区别：两者的主要联系是：1它们都以经济现象的数值作为其研究的对象；2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；两者的主要区别是：1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。

2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。

5、影响作用大小的因素：预测费用的高低，预测方法的难易程度，预测结果的精确程度。

6、统计预测方法的分类：A.按性质分类：（1）定性预测法：以逻辑判断为主，对事物的发展前景作出判断，普遍适用于缺乏历史统计资料的事件。

（2）定量预测法：以数学模型为主，对事物的发展规模作出判断，需要大量的统计资料。

可以分为回归预测法和时间序列预测法。

B.按预测的时间长短分类：近期预测（一个月以内），短期预测（一到三个月），中期预测（三个月到两年），长期预测（两年以上）。

C.按预测的可重复性分类：一次性预测，反复预测。

第二章1、定性预测的概念：是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和程度上的判断，然后，再通过一定形式综合各方面的的意见，作为预测未来的主要依据。