统计预测和决策(2015最全版)..

一、第一章名词解释①预测：根据过去和现在估计预测未来。②统计预测：属于预测方法研究的范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行③定量推测，并计算概率置信区间。第二章①定性预测：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意见，作为预测未来的主要依据。②主观概率：是人们对根据几次经验结果所做的主观判断的主观判断的量度。③客观概率：是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。④相互影响法：是从分析各个事件之间由于相互影响而引起的变化，以及变化发生的概率，来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。第三章①残差：预测值与真实值的离差②可绝系数：衡量自变量与因变量关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分百比。③相关系数：测定拟合优度的指标，相关系数平方等于可绝系数。④非线性回归预测法：在社会现实经济活动中，很多现象之间的关系并不是线性的，这时就要选配适当类型的曲线，即非线性回归预测。⑤拟合优度：衡量回归直线拟合效果的指标⑥自相关系数：是衡量同一变量不同时期的数据之间相关程度的指标。⑦D-W：检验模型是否存在自相关的一个有效方法，其计算公式为：D—W=∑(ui-ui-1)^2/∑ui^2,其中ui=yi-^yi.根据经验D-W统计量在1.5~2.5之间表示没有显著自相关问题。第四章①不规则变动因素：又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。②趋势外推法：用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立合适的趋势模型，并赋予时间变量t所需要的值，从而得到相应时刻的时间序列未来值。③图形识别法：通过绘制以时间t为横轴，时序数据为y轴的散点图形，并将其与各种函数曲线模型比较，选择最为合适的模型。④差分法：利用差分把数据修匀，使非平稳的序列达到平稳序列。同时与各类模型差分特点进行比较，选择合适的模型。⑤标准误差：预测值与真实值的离差平方和的平均数的平方根。⑥第五章①一次移动平均法：收集一组观测值，计算这组观测值的均值，利用这一均值作为下一期的预测值。②一次指数平滑法：利用前一期的预测值Ft代替Xt-N得到预测的通式：Ft+1=aXt+(1-a)Ft.③线性二次移动平均法：在对实际值进行一次移动平均的基础上，再进行一次移动平均。④线性二次指数平滑法：也称双重指数平滑，它是对一次指数平滑值再进行一次平滑。⑤布朗二次多项式指数平滑法：其基本原理和线性二次移动平均法相似。当时间序列有趋势存在时，一次和二次指数平滑后都落后于实际值，将一次和二次平滑值之差加在一次平滑值上，则可对趋势进行修正。⑥霍尔特双参数线性指数平滑法：与布朗线性指数平滑法相似，只是它不是用二次指数平滑，而是对趋势直接进行平滑。第六章①自适应过滤法：从自回归系数的一组初始估计值开始利用公式：'iti（t-1）2ketXti。②一次循环：即对全部数据皆进行一次迭代。③标准化：当序列Xi的波动性很大时，可能影响迭代的收敛速度，应对原始序列利用公式：x*t=xt/√∑xi2(i从1到p)做标准代换。第七章①平稳：设时间序列{yt}取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的。（假如该随机过程的随机特征随机随时间变化，则称过程是非平稳的）。②宽平稳：设时间序列{yt}，对于任意的t,k.m满足：E(yt)=E(yt+m)，cov(yt,yt+k)=cov(yt+m,yt+m+k),则称{yt}是满足宽平稳的。③随机游动：如果在一个随机过程中，yt的每一次变化均来自于一个均值为0的独立同分布，即随机过程{yt}满足：yt=yt-1+ett=1,2,...,其中{et}独立同分布，并且E(et)=0,Var(et)=E(et2)=62∞，则称这个随机过程是随机游动。它是一个非平稳过程。④协整关系：有些时间序列，虽然它们自身非平稳，但其某种线性组合却平稳。这个线性组合反映了变量之间长期稳定的比列关系，称为协整关系。⑤单位根检验：单位根检验是指检验序列中是否存在单位根,因为存在单位根就是非平稳时间序列了。第八章①干预：时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这类外部事件为干预。②净化序列：是指消除了干预影响的序列，它由实际的观察序列值减去干预影响值得到的。第九章①景气：是对经济发展状况的一种综合性描述，用以说明经济的活跃程度。②先行指标：领先于总体经济而预先变化的指标。③同步指标：与总体经济变化相一致或者同步的指标。④滞后指标：是指它的变化比总体经济变化滞后一个时期的指标。⑤景气循环：又称经济波动，也称经济周期。⑥古典周期：是指国民经济活动的绝对水平出现上升与下降的交替。⑦现代周期：是指第二次世界大战以后出现的经济周期，其特点是国民经济活动的相对水平上升与下降的交替。⑧三角函数法：将剔除趋势因素、季节因素和随机因素后的备选指标进行三角函数分解，确定出每个序列的主周期、次主周期、第三主周期等，按周期项进行分类。第十章①灰色系统：是指系统内一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各个因素间具有不确定的关系②黑色系统：是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。③白色系统：是指一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。④灰色预测：是指对一种含有不确定因素的系统进行预测的方法。⑤生成列：在建立灰色预测模型前，对时间序列进行数据处理，经过处理后的时间序列即称生成列。⑥关联度：在计算出^X(0)(k)序列与X(0)(k)序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值：r=∑(k),这个平均值r称为^X(0)(k)序列与X(0)(k)序列的关联度。第十一章①状态空间模型：是动态时域模型，以隐含着的时间为自变量。描述动态系统的完整模型，它表达了由于输入引起系统内部状态的变化，并由此使输出发生变化。②离散时间随机性系统的状态：是指系统内部的可能运动状态和可能储能状态。③状态空间：是指状态能量所能取的一切值的集合。④卡尔曼滤波：是指从状态预估计开始，而后再加上预估计正确值的修正估计的适时修正过程。⑤时不变系统：是指若输入Xt产生相应的输出Yt,当输入Xt-t0时将对应地输出Yt-t0。第十二章①预测精度：是指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。②组合预测：是指一种将不同预测方法所得的预测结果组合起来形成一个新的预测结果的方法。第十三章①不确定型决策：是指决策时的条件是不确定的。②贝叶斯决策：通过样本，组合先验信息，利用贝叶斯的后验概率公式所做的决策。③决策函数：根据样本的观察值对总体参数做出推断，这时样本统计量d是样本观察值x1.x2,...,xn的一个函数，d=d(x1.x2,...,xn)就称为决策函数。④损失函数：参数的真值为⊕,决策的结果为d，两者的不一致会带来一定的损失，这种损失是一个随机变量，用L(d,⊕)表示，称为损失函数。⑤多目标决策：指决策要达到的目标不止一个的决策。第十四章①效用：即决策人对期望和损失的独特兴趣、感受和取舍反应。②效用曲线：用横坐标代表损益值，纵坐标代表效用值，把决策者对风险的变化关系绘出一条曲线，就称为决策人的效用曲线。二、第一章①预测？统计预测的三要素？预测即根据过去和现在估计预测未来。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。②述统计预测与经济预测的联系与区别？答：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（3）统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。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的对象，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种领域。③定量预测使用外推法时有哪些重要原则？答：有两条重要原则：a。连贯原则，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什么根本的不同。b.类推原则，是指事物必须有某种结构，其升降起伏变动不是杂乱无章的，问答题而是有章可循的，类比现在，预测未来。④统计预测研究有哪些步骤？答：一个完整的统计预测研究，一般经过以下几个步骤：1确定预测目的；2搜索和审核资料；3选择预测模型和方法；4分析预测误差，改进预测模型；5提出预测报告。⑤统计预测大致可分为：定性预测法、回归预测法、时间序列预测法。第二章①德尔菲法有哪些特点？优点，缺点？答：特点：1反馈性，2匿名性，3统计性。优点：1,可以加速预测速度和节约预测费用，2可以获得不同但有价值的观点和意见，3适用于长期预测和对新产品的预测，在历史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。缺点：1对于分地区的顾客群或产品的预测可能不可靠2责任不叫分散，3专家的意见有时可能不完整或不切合实际。②主观概率法及适用范围？答：主观概率是人们凭经验或预感而估算出来的概率。很多情况下，人们没有办法计算事件的客观事件，只能用主观概率法来描述。主观概率法是一种适用性很强的统计预测方法，可应用于人类活动的各个领域。③情景预测法有何特点及步骤？答：特点：1使用范围很广，不受任何条件限制，只要对未来的分析都可以使用该方法；2考虑较全面，应用起来灵活；3通过定性定量分析相结合，为决策者提供主客观相结合的未来情景；4能及时发现未来可能出来的难题，以便采取行动消除或减轻它们的影响。其基本步骤：1确定预测主题。2根据预测主题，寻找资料，充分考虑主题将来会出现的状况。3寻找影响主题的环境因素，要尽可能周全的分析不同因素的影响程度；4将上述影响因素归纳为几个影响领域，分析不同影响领域下主题实现的可能性，同时分析是否有突发事件的影响，如有，影响如何。5对各种可能出现的主题状态进行预测。第三章①为什么要对建立的回归模型进行统计检验？答：当建立一个实际问题的经验回归方程后，不能立即用其来做分析和预测。因为在建立模型前，我们是依据定性分析所作的一些假设去拟合因变量y与自变量x1,x2,...,xn之间的关系，不能确定是否真的存在这样的线性关系。或者因变量与自变量是否显著。所以在此基础上要对建立的回归模型进行统计检验。②应用回归预测法进行用预测时，应注意哪些问题？答：首先应确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测应注意：1用定性分析判断现象之间的依存关系；2避免回归预测外的任意外推；3应用合适的数据资料。第四章①影响经济时间序列变化有哪四个因素？试分别说明之。答：经济时间序列的变化收到长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动这四个因素的影响。其中：长期趋势因素（T）反映了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接近直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势。季节变动因素（S）是经济现象受季节变动影响所形成的一种长度或幅度固定的周期波动。周期变动因素（C）也称循环变动因素，它是受各种经济因素影响形成的上下起伏不定的波动。不规则变动（I）又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。②试述趋势外推法的基本原理？答：当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，并无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反应这种趋势变化时，就可以用时间t为自变量，时序数值y为自变量，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未来值，这就是趋势外推法。③趋势外推法的假设条件？及主要优点