经济预测与决策案例分析

范文一：经济预测与决策案例分析

经济预测与决策案例分析

案例分析一(一元线性回归模型)

我国城市居民家庭人均消费支出预测

一、研究的目的要求

居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。二、模型设定

我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。从2002年《中国统计年鉴》中得到表1-1的数据:

1-1。

图1-1

从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型:

三、估计参数

假定所建模型及随机扰动项ui满足古典假定，可以用OLS法估计其参数。运用计算机软件EViews作计量经济分析十分方便。

利用EViews作简单线性回归分析的步骤如下: 1、建立工作文件

首先，双击EViews图标，进入EViews主页。在菜单一次点击File\New\Workfile，出现对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择数据频率:

Annual (年度) Weekly ( 周数据 )

Quartrly (季度) Daily (5 day week ) ( 每周5天日数据 ) Semi Annual

(半年) Daily (7 day week ) ( 每周7天日数据 ) Monthly (月度)

Undated or irreqular (未注明日期或不规则的) 在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular”。并在“Start date”中输入开始时间或顺序号，如“1”在“end date”中输入最后时间或顺序号，如“31”点击“ok”出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量:“c”—截距项 “resid”—剩余项。

在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save”，在“SaveAs”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok”，文件即被保存。

2、输入数据

在数据编辑窗口中，首先按上行键“?”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第

二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y”，再按下行键“?”，对因变量名下的列出现“NA”字样，即可依顺序输入响应的数据。其他变量的数据也可用类似方法输入。

也可以在EViews命令框直接键入“data X Y ”(一元时) 或 “data Y X1 X2 ? ”(多元时)，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y、X下输入数据。

若要对数据存盘，点击 “fire/Save As”，出现“Save As”对话框，在“Drives”点所要存的盘，在“Directories”点存入的路径(文件名)，在“Fire Name”对所存文件命名，或点已存的文件名，再点“ok”。

若要读取已存盘数据，点击“fire/Open”，在对话框的“Drives”点所存的磁盘名，在“Directories”点文件路径，在“Fire Name”点文件名，点击“ok”即可。

3、估计参数

方法一:在EViews主页界面点击“Qu年可支配收入每相差1元，可导致居民消费支出相

差0.758511元。这与经济学中边际消费倾向的意义相符。

2、拟合优度和统计检验

用EViews得出回归模型参数估计结果的同时，已经给出了用于模型检验的相关数据。

拟合优度的度量:由表2.6中可以看出，本例中可决系数为0.935685，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“城市居民人均年可支配收入”对被解释变量“城市居民人均年消费支出”的绝大部分差异作出了解释。

对回归系数的t检验:针对和，所以应拒绝。这表明，城市人均年可支配收入对人均年消费支出有显著影响。五、回归预测

由表2.5中可看出，2002年中国西部地区城市居民人均年可支配收入除了西藏外均在8000以下，人均消费支出也都在7000元以下。在西部大开发的推动下，如果西部地区的城市居民人均年可支配收入第一步争取达到1000美元(按现有汇率即人民币8270元)，第二步再争取达到1500美元(即人民币12405元)，利用所估计的模型可预测这时城市居民可能达到的人均年消费支出水平。可以注意到，这里的预测是利用截面数据模型对被解释变量在不同空间状况的空间预测。用EViews作回归预测，首先在“Workfile”窗口点击“Range”，出现“Change Workfile Range”窗口，将“End data”由“31”改为“33”，点“OK”，将“Workfile”中的“Range”扩展为1—33。在“Workfile”窗口点击“sampl”，将“sampl”窗口中的“1 31”改为“1 33”，点”OK”，将样本区也改为1—33。为了输入f1，f2在EViews命令框键入data x /回车, 在X数据表中的“32”位置输入“8270”，在“33”的位置输入“12405”，将数据表最小化。然后在“Equation”框中，点击“Forecast”，得对话框。在对话框中的“Forecast name”(预测值序列名)键入“

YfX

”，回车即得到模型估计值及标准误差的图形。双击“Workfile”窗口中出现的“Yf”，

在“Yf”数据表中的“32”位置出现预测值

，在“33”位置出现

。这

是当f1和f2时人均消费支出的点预测值。

为了作区间预测，在X和Y的数据表中，点击“View”选“Descriptive Stats\Cmmon Sample”，则得到X和Y的描述统计结果，见表1-3。表

1-3

根据表2.7的数据可计算:

Y取平均值置信度95%的预测区间为:

Xf14412.59

时

f2时

49 9.

即是说，当Xf2f1元时，Yf1平均值置信度95%

的预测区间为(6393.03，6717.23)元。当

Yf元时，平均值置信度95%的预测区间为(9292.33，10090.83)元。个别值置信度95%

的预测区间为:

时

即是说，当第一步

当第二步时，f1个别值置信度95%的预测区间为(5694.81，7415.45)元。时，Yf2个别值置信度95%的预测区间为(8757.09，10626.07)元。

在“Equation”框中，点击“Forecast”可得预测值及标准误差的图形如图1-3。

图1-3

案例分析二(多元线性回归模型)

中国税收回归模型的建立

一、研究的目的要求

改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2002年已增长到17636.45亿元，25年间增长了33倍，平均每年增长 %。为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济模型。

影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有:(1)从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。(2)公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。(3)物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。(4)税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984-1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收会产生影响，特别是

1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。因此，可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。

二、模型设定

为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”(简称“税收收入”)作为被解释变量，以反映国家税收的增长;选择“国内生产总值(GDP)”作为经济整体增长水平的代表;选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表;选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。由于财税体制的改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑税制改革对税收增长的影响。所以解释变量设定为可观测的“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”等变量。

从《中国统计年鉴》收集到以下数据(见表2-1):

设定的线性回归模型为:

三、估计参数

利用EViews估计模型的参数，方法是:

1、建立工作文件:启动EViews，点击File\New\Workfile，在对话框“Workfile Range”。在“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度)，并在“Start date”中输入开始时间“1978”，在“end date”中输入最后时间“2002”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量:“c”—截距项 “resid”—剩余项。在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。

2、输入数据:点击“Quik”下拉菜单中的“Empty Group”，出现“Group”窗口数据编辑框，点第

一列与“obs”对应的格，在命令栏输入“Y”，点下行键“?”，即将该序列命名为Y，并依此输入Y的数据。用同样方法在对应的列命名X2、X3、X4，并输入相应的数据。或者在EViews命令框直接键入“data Y X2 X3 X4 ? ”，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y、X2、X3、X4下输入响应的数据。

表2-1 中国税收收入及相关数据

3、估计参数:点击“Procs“下拉菜单中的“Make Equation”，在出现的对话框的“Equation Specification”栏中键入“Y C 9566) (21.1247) (2.7449)

表

2-2

四、模型检验

1、经济意义检验

模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元;在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7021亿元;在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.9854亿元。这与理论分析和经验判断相一致。

2、统计检验

(1)拟合优度:由表3.4中数据可以得到: ，修正的可决系数为，这说明模型对样本的拟合很好。

(2)F检验:针对，给定显著性水平，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=21的临界值。.由表3.422 中得到F=2717.238，由于F=277459、3.9566、21.1247、2.7449，其绝对值均大于

，这说明分别都应当拒绝H0:，也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值”(X2)、“财政支出”(X3)、“商品零售物价指数”(X4)分别对被解释变量“税收收入”Y都有显著的影响。

案例分析三(多重共线性的检验与校正)

中国旅游收入回归模型

一、研究的目的要求

近年来，中国旅游业一直保持高速发展，旅游业作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作用日益显现。中国的旅游业分为国 (万人)

——城镇居民人均旅游支出 (元)

X4——农村居民人均旅游支出 (元)

X5——公路里程(万公里) X6——铁路里程(万公里)

为估计模型参数，收集旅游事业发展最快的1994—2003年的统计数据，如表3-1所示:

利用Eviews软件，输入Y、X2、X3、X4、X5、X6等数据，采用这些数据对模型进行OLS

回归，结果如表3-2所示。

表

3-2

由此可见，该模型，可决系数很高，F检验值173.3525,明显显著。但

6是当时不仅X2、X6系数的t检验不显著，而且X6系数

的符号与预期的相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。

计算各解释变量的相关系数，选择X2、X3、X4、X5、X6数据，点”view/correlations”得相关系数矩阵(如表3-3):

表

3-3

由相关系数矩阵可以看出:各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。

三、消除多重共线性

采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6的一元回归，结果如表3-4所示:

表3-4

2按R的大小排序为:X3、X6、X2、X5、X4。

以X3为基础，顺次加入其他变量逐步回归。首先加入X6回归结果为:

当取时，，X6参数的t检验不显著，予以剔除，加入X22

回归得

参数的t检验不显著，予以剔除，加入X5回归得

X3、X5参数的t检验显著，保留X5，再加入X4回归得

t=(3.944983) (4.692961) (3.06767)

当取时，、X4、X5系数的t检验都显著，

这是最后消除多重共线性的结果。

这说明，在其他因素不变的情况下，当城镇居民人均旅游支出X3和农村居民人均旅游支出X4分别增长1元时，国内旅游收入Yt将分别增长4.21亿元和3.22亿元。在其他因素不变的情况下，作为旅游设施的代表，公路里程X5每增加1万公里时, 国内旅游收入Yt将增长13.63亿元。

案例分析四(异方差的检验与校正)

四川省医疗机构回归模型

一、问题的提出和模型设定根据本章引子提出的问题，为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。假定医疗机构数与人口数之间满足线性约束，则理论模型设定为

其中Yi表示卫生医疗机构数，Xi表示人口数。由2001年《四川统计年鉴》得到如下数据。

表4-1 四川省2000年各地区医疗机构数与人口数

地区人口数(万人)X

医疗机构数(个)Y

地区

人口数(万人)X

医疗机构数(个)Y

成都自贡攀枝花泸州德阳绵阳广元遂宁 709.2

二、参数估计

进入EViews软件包，确定时间范围;编辑输入数据;选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下表4-2

估计结果为

(8.3403)

括号内为t统计量值。

三、检验模型的异方差

本例用的是四川省2000年各地市州的医疗机构数和人口数，由于地区之间存在的不同人口数，因此，对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用。为此，必须对该模型是否存在异方差进行检验。

(一)图形法

1、EViews软件操作。

由路径:Quick/Qstimate Equation，进入Equation Specification窗口，键入“y c x”，确认并“ok”，得样本回归估计结果，见表4-2。

(1)生成残差平方序列。在得到表4-2估计结果后，立即用生成命令建立序列，记为e2。生成过程如下，先按路径:Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，即

ei2

图4-1

然后，在Generate Series by Equation对话框中(如图4-1)，键入“e2=(resid) ”，则生成序列ei2 。

et2(2)绘制对t的散点图。选择变量名X与e2(注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中

表示横轴，后选的变量表示纵轴)，进入数据列表，再按路径view/graph/scatter，可得散点图，见图4-2。

图4-2

2、判断。由图4-2可以看出，残差平方

大致看出残差平方

ei2对解释变量X的散点图主要分布在图形中的下三角部分，ei2随Xi的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方13

差还应通过更进一步的检验。

(二)Goldfeld-Quanadt检验

1、EViews软件操作。

(1)对变量取值排序(按递增或递减)。在Procs菜单里选Sort Series命令，出现排序对话框，如果以递增型排序，选Ascenging，如果以递减型排序，则应选Descending，键入X，点ok。本例选递增型排序，这时变量Y与X将以X按递增型排序。

(2)构造子样本区间，建立回归模型。在本例中，样本容量n=21，删除中间1/4的观测值，即大约5个观测值，余下部分平分得两个样本区间:1—8和14—21，它们的样本个数均是8个，即。

在Sample菜单里，将区间定义为1—8，然后用OLS方法求得如下结果

表

4-3

在Sample菜单里,将区间定义为14—21，再用OLS方法求得如下结果

表

4-4

(3)求F统计量值。基于表4-3和表4-4中残差平方和的数据，即Sum squared resid的值。由表4-3e计算得到的残差平方和为

，由表4-4计算得到的残差平方和为

2i，根据Goldfeld-Quanadt检验，F统计量为 144958.9

(4)判断。在下，式(5.33)中分子、分母的自由度均为6，查F分布表得临界值为

0.05，因为，所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。

(三)White检验

由表4-2估计结果，按路径view/residual tests/white heteroskedasticity(no cross terms or cross

terms)，进入White检验。根据White检验中辅助函数的构造，最后一项为变量的交叉乘积项，因为本例为一元函数，故无交叉乘积项，因此应选no cross terms，则辅助函数为

经估计出现White检验结果，见表4-5。

从表4-5可以看出，nR

，由White检验知，在下，查分布表,得临界值

(在(5.34)式中只有两项含有解释变量，故自由度为2)，比较计算

的统计量与

临界值，因为nR异方差。

,，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明模型存在

表

4-5

四、异方差性的修正 (一)加权最小二乘法(WLS)

1Xt

在运用WLS法估计过程中，我们分别选用了权数。权数的生成过

程如下，由图4-1，在对话框中的Enter Quation处，按如下格式分别键入:;

1/X ;

，经估计检验发现用权数w2t的效果最好。下面仅给出用权数w2t的结果。

表

4-6

表4-6的估计结果如下

(4.3794)

括号中数据为t统计量值。

可以看出运用加权小二乘法消除了异方差性后，参数的t检验均显著，可决系数大幅提高，F检验也显著，并说明人口数量每增加1万人，平均说来将增加2.953个卫生医疗机构，而不是引子中得出的增加

5.3735个医疗机构。虽然这个模型可能还存在某些其他需要进一步解决的问题，但这一估计结果或许比引子中的结论更为接近真实情况。

案例分析五(自相关的检验与校正)

我国农村居民人均消费支出回归模型

一、研究目的

2003年中国农村人口占59.47,，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。

二、模型设定

正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为

式中，Yt为农村居民人均消费支出，X t为农村人均居民纯收入，ut为随机误差项。表5-1是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。

表5-1 1985-2003年农村居民人均收入和消费单位: 元

为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均纯收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格指数进行调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据作回归分析。

根据表5-1中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普

通最小二乘法估计消费模型得

模型一

2 Se = (12.2238) t = (8.7332) (0.0214) (28.3067) R = 0.9788，F = 786.0548，d f = 17，

DW = 0.7706

该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为19、一个解释变量的模型、5%

显著水平，查DW统计表可知，dL=1.18，dU= 1.40，模型中DW<dL，显然消费模型中有

自相关。这一点残差图中也可从看出，点击EViews方程输出窗口的按钮Resids可得到残差

图，如图5-1所示。

图5-1 残差图

图5-1残差图中，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正

自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需采取补救措施。

三、自相关问题的处理

为解决自相关问题，选用科克伦—奥克特迭代法。由模型可得残差序列et，在EViews中，

每次回归的残差存放在resid序列中，为了对残差进行回归分析，需生成命名为e的残差序

列。在主菜单选择Quick/Generate Series或点击工作文件窗口工具栏中的Procs/ Generate Series，在弹出的对话框中输入e = resid，点击OK得到残差序列et。使用et进行滞后一期

的自回归，在EViews命今栏中输入ls e e (-1)可得回归方程

et= 0.4960 et-1

?=0.4960，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程由上式可知

对上式的广义差分方程进行回归，在EViews命令栏中输入ls Y-0.4960*Y (-1) c X-0.4960*X (-1)，回 18

车后可得方程输出结果如表5-2。

表5-2 广义差分方程输出结果 Dependent Variable: Y-0.496014*Y(-1) Method: Least Squares Date: 03/26/05 Time: 12:32 Sample(adjusted): 1986 2003

Included observations: 18 after adjusting endpoints

Variable C

X-0.496014*X(-1) R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 60.44431 0.583287

Std. Error 8.964957 0.029410

t-Statistic 6.742287 19.83325

Prob. 0.0000 0.0000

0.960914 Mean dependent var 231.9218 0.958472 S.D. dependent var 10.05584

Akaike info criterion 1617.919 Schwarz criterion -66.02761 F-statistic 1.397928

Prob(F-statistic)

49.34525 7.558623 7.657554 393.3577 0.000000

模型二

8.9650) (0.0294)

t = (6.7423)

(19.8333)

R = 0.9609 F = 393.3577 d f = 16 DW = 1.3979

。式中，，

由于使用了广义差分数据，样本容量减少了1个，为18个。查5%显著水平的DW统计表可知dL =

1.16，dU = 1.39，模型中DW = 1.3979> dU，说明广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数R2、t、F统计量也均达到理想水平。

对比模型一、模型二，很明显普通最小二乘法低估了回归系数的标准误差。[原模型中Se()= 0.0214，广义差分模型中为Se()= 0.0294。

经广义差分后样本容量会减少1个，为了保证样本数不减少，可以使用普莱斯—温斯腾变换补充第一个观测值，方法是

和

。在本例中即为

和

。由于要补充因差分而损失的第一个观测值，所以在EViews中就不能采用前述方法直

接在命令栏输入Y和X的广义差分函数表达式，而是要生成X和Y的差分序列X*和Y*。在主菜单选择Quick/Generate Series或点击工作文件窗口工具栏中的Procs/Generate Series，在弹出的对话框中输入Y*= Y-0.4960*Y (-1)，点击OK得到广义差分序列Y*，同样的方法得到广义差分序列X*。此时的X*和Y*都

Y1=275.598，缺少第一个观测值，需计算后补充进去，计算得X1=345.236，双击工作文件窗口的X* 打**

开序列显示窗口，点击Edit+/-按钮，将X1=345.236补充到1985年对应的栏目中，得到X*的19个观测值的序列。同样的方法可得到Y*的19个观测值序列。在命令栏中输入Ls Y* c X*得到普莱斯—温斯腾变换的广义差分模型为

模型三

(0.0297)

t = (6.5178) (19.8079)

R2 = 0.9585 F = 392.3519 d f = 19 DW = 1.3459

对比模型二、模型三可以发现，两者的参数估计值和各检验统计量的差别很微小，说明在本例中使用普莱斯—温斯腾变换与直接使用科克伦—奥克特两步法的估计结果无显著差异，这是因为本例中的样本还不算太小。如果实际应用中样本较小，则两者的差异会较大。通常对于小样本，应采用普莱斯—温斯腾变换补充第一个观测值。

由差分方程有

由此，我们得到最终的中国农村居民消费模型为

Y t = 119.9292+0.5833 X t

由上式的中国农村居民消费模型可知，中国农村居民的边际消费倾向为0.5833，即中国农民每增加收入1元，将增加消费支出0.5833元。

案例分析六(分布滞后模型)

我国广义货币供应量分布滞后模型

货币主义学派认为，产生通货膨胀的必要条件是货币的超量供应。物价变动与货币供应量的变化有着较为密切的联系，但是二者之间的关系不是瞬时的，货币供应量的变化对物价的影响存在一定时滞。有研究表明，西方国家的通货膨胀时滞大约为2—3个季度。

在中国，大家普遍认同货币供给的变化对物价具有滞后影响，但滞后期究竟有多长，还存在不同的认识。下面采集1996,2005年全国广义货币供应量和物价指数的月度数据(见表6-1)对这一问题进行研究。

表6-1 1996,2005年全国广义货币供应量及物价指数月度数据

为了考察货币供应量的变化对物价的影响，我们用广义货币M2的月增长量M2Z作为解释变量，以居民消费价格月度同比指数TBZS为被解释变量进行研究。首先估计如下回归模型

TBZS

得如下回归结果(表7.5)。

表7.5

统计意义上不明显。为了分析货币供应量变化影响物价的滞后性，我们做滞后6个月的分布滞后模型的估计，在Eviews工作文档的方程设定窗口中，输入

TBZS C M2Z M2Z(-1) M2Z(-2) M2Z(-3) M2Z(-4) M2Z(-5) M2Z(-6)

结果见表7.6。

表7.6

要经过一段时间才能逐步显现。但各滞后期的系数的t统计量值不显著，因此还不能据此判断滞后期究竟有多长。为此，我们做滞后12个月的分布滞后模型的估计，结果见表7.7。

表7.7

表7.7t统计量值为3.016798，在5,显著性水平下拒绝系数为零的原假设。这一结果表明，

当期货币供应量变化对物价水平的影响在经过12个月(即一年)后明显地显现出来。为了考察货币供应量变化对物价水平影响的持续期，我们做滞后18个月的分布滞后模型的估计，结果见表7.8。

表7.8

17个月开始t

值变得不显著;再从回归系数来看，从滞后11个月开始，货币供应量变化对物价水平的影响明显增加，再滞后14个月时达到最大，然后逐步下降。

通过上述一系列分析，我们可以做出这样的判断:在我国，货币供应量变化对物价水平的影响具有明显的滞后性，滞后期大约为一年，而且滞后影响具有持续性，持续的长度大约为半年，其影响力度先递增然后递减，滞后结构为型。

当然，从上述回归结果也可以看出，回归方程的R不高，DW值也偏低，表明除了货币供应量外，还有其他因素影响物价变化;同时，过多的滞后变量也可能引起多重共线性问题。如果我们分析的重点是货币供应量变化对物价影响的滞后性，上述结果已能说明问题。如果要提高模型的预测精度，则可以考虑对模型进行改进。根据前面的分析可知，分布滞后模型可以用子回归模型来代替，因此我们估计如下子自回归模型:

TBZS

在Eviews工作文档的方程设定窗口中，输入

TBZS C TBZS(-1)

估计结果见表7.9。

表7.9

第八章案例分析

改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表居民储蓄(Y)，以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。

表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。

表8.1 国民总收入与居民储蓄存款单位:亿元

用年底余额计算的数值有差异。

为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示:

图8.5

从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量(YY)，并作时序图(见图8.6)

图8.6 图8.7

从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征:在1996年和2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图看(见图8.7)，也呈现出了相同的阶段性特征。

为了分析居民储蓄行为在1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变量D1和D2。D1和D2的选择，是以1996、2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI为66850.50亿元,2000年的GNI为国为民8254.00亿元,并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的的模型:

其中:

年以后

年及以前

年以后年及以前

对上式进行回归后，有:

Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27

Sample (adjusted): 1979 2003

Included observations: 25 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C GNI

(GNI-66850.50)*DUM1 (GNI-88254.00)*DUM2

-830.4045 0.144486 -0.291371 0.560219

172.1626 0.005740 0.027182 0.040136

-4.823374 25.17001 -10.71920 13.95810

0.0001 0.0000 0.0000 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Durbin-Watson stat

0.989498 Mean dependent var 0.987998 S.D. dependent var 501.9182 Akaike

info criterion 5290359. Schwarz criterion -188.7550 F-statistic 1.677712

Prob(F-statistic)

4168.652 4581.447 15.42040 15.61542 659.5450 0.000000

即有:

= -830.4045 + G0.N1I445tt YY

+D -06.65865GN-

se=(172.1626)(0.0057) (0.0272) (0.0401)

t = (-4.8234) (25.1700) (-10.7192) (13.9581)

由于各个系数的t检验均大于2，表明各解释变量的系数显著地不等于0，居民人民币储

蓄存款年增加额的回归模型分别为:

这表明三个时期居民储蓄增加额的回归方程在统计意义上确实是不相同的。1996年以前收

入每增

加1亿元，居民储蓄存款的增加额为0.1445亿元;在2000年以后，则为0.4133亿元，已发生了很大变化。上述模型与城乡居民储蓄存款与国民总收入之间的散布图是吻合的，与当时中国的实际经济运行状况也是相符的。

需要指出的是，在上述建模过程中，主要是从教学的目的出发运用虚拟变量法则，没有考虑通货膨胀因素。而在实证分析中，储蓄函数还应当考虑通货膨胀因素。

第九章案例分析

以引子中所提出的问题为例，分析影响中国进口量的主要因素(数据如表9.3所示)。

表9.3 单位:人民币亿元、亿美元

设定如下的模型。

ut (9.50)

其中，IMt是进口总额，GDPt是国(792.2620) (0.0142) t= (-2.0288) (16.2378)

F=263.6657

并作(9.50)回归的残差图:

显然，存在自相关现象，其主要原因可能是建模时遗漏了重要的相关变量造成的。

1、DW检验

模型的DW统计量表明，存在正的自相关，由于遗漏变量

exchange或GDP 已经按从小到大顺序排列，因此，无需重新计算d统计量。对n=24和，

5%的德宾-沃森d-统计量的临界值为和，，表明存

在显著的遗漏变量现象。

为此，进行如下的校正:

Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 07/08/05 Time: 15:40 Sample

(adjusted): 1981 2003

Included observations: 23 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C GDP GDP(-1) EXCHANGE EXCHANGE

-224.3632 1.148259 -0.822444 -4.290746 -0.018637

1892.132 0.151433 0.147359 8.348744 0.008353

-0.118577 7.582606 -5.581213 -0.513939 -2.231162

0.9069 0.0000 0.0000 0.6135 0.0386

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.978691 Mean dependent var 0.973956 S.D. dependent var 1456.525 Akaike

info criterion 38186370 Schwarz criterion -197.3443 F-statistic 1.962659

Prob(F-statistic)

8434.222 9025.326 17.59515 17.84200 206.6799 0.000000

其中，exchange的系数在统计意义上不显著，可以剔除，则有:

Dependent Variable: IM Method: Least Squares Date: 07/08/05 Time: 15:43 Sample

(adjusted): 1981 2003

Included observations: 23 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C GDP GDP(-1) EXCHANGE

-1159.179 1.142897 -0.815842 -0.022569

511.0396 0.148119 0.143928 0.003291

-2.268276 7.716070 -5.668420 -6.857844

0.0352 0.0000 0.0000 0.0000

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression

0.978378 Mean dependent var 0.974965 S.D. dependent var 1428.041 Akaike

info criterion

8434.222 9025.326 17.52277

Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

38746720 Schwarz criterion -197.5118 F-statistic 2.047965 Prob(F-statistic)

17.72024 286.5846 0.000000

可以认为，这时模型设定无变量设定误差。

2、LM检验

按照LM检验步骤，首先生成残差序列ei(用EE表示)，用EE对全部解释变量(包括遗

漏变量)进行回归，有:

Dependent Variable: EE Method: Least Squares Date: 07/08/05 Time: 15:45 Sample

(adjusted): 1981 2003

Included observations: 23 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C GDP GDP(-1) EXCHANGE

448.1584 0.912201 -0.815842 -0.022569

511.0396 0.148119 0.143928 0.003291

0.876954 6.158568 -5.668420 -6.857844

0.3915 0.0000 0.0000 0.0000

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.727360 Mean dependent var 0.684312 S.D. dependent var 1428.041 Akaike

info criterion 38746720 Schwarz criterion -197.5118 F-statistic

-37.56085 2541.624 17.52277 17.72024 16.89632

Durbin-Watson stat

2.047965 Prob(F-statistic) 0.000014

再计算，查表，显然，，拒

绝H0:受约束回归模型，接受H1:无约束回归模型的假设，即确实存在遗漏变量。因此，在本章的引子中不能判断虽然简单但遗漏了重要变量的方程(1)比复杂的方程(2)更好

第十章案例分析

为了深入分析研究中国城镇居民的生活费支出与可支配收入的具体数量关系，收集了中国城镇居民月人均可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)1992年至1998年各月度数据序列

(见表10.3)。

表10.3 城镇居民月人均生活费支出和可支配收入序列

由于所用数据为时间序列数据，需要检验其平稳性，并用EG两步法考察它们之间是否存在协整关系。

根据协整关系的检验方法，首先回答人均可支配收入(SR)和生活费支出(ZC

)序列是否为非平稳序列，即考察其单整阶数。

在Eviews中具体操作过程如下:

在Eviews中建立文档，录入人均可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)序列的数据。双击人均可支配收入(SR)序列，出现工作文件窗口，在其左上方点击Eview键出现下拉菜单，点击Unit Root Test，出现对话框(图10.2)，选择带截距项(intercept)，滞后差分项(Lagged differences)选2阶，点击OK，得到估计结果，见表10.4。

从检验结果看，在1,、5,、10,三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.5121、-2.8972、-2.5855， t检验统计量值-0.862611大于相应临界值，从而不能拒绝H0，表明人均可支配收入(SR)序列存在单位根，是非平稳序列。

图10.2 单位根检验回归方程设定(水平变量)

表10.4 SR序列的ADF检验结果为

(图10.3)中，指定对一阶差分序列作单位根检验，选择带截距项(intercept)，滞后差分项(Lagged differences)选2阶，点击OK，得到估计结果，见表10.5。

图10.3 单位根检验回归方程设定(一阶差分序列)

表10.5 SR差分序列的ADF检验结果

-3.5121、-2.8972、-2.5855， t检验统计量值为-8.374339，小于相应临界值，从而拒绝H0，表明人均可支配收入(SR)的差分序列不存在单位根，是平稳序列。即SR序列是一阶单整的，SR,I(1)。

采用同样方法，可检验得到ZC序列也是一阶单整的，即ZC,I(1)。

为了分析可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)之间是否存在协整关系，我们先作两变量之间的回归，然后检验回归残差的平稳性。

以生活费支出(ZC)为被解释变量，可支配收入(SR)为解释变量，用OLS回归方法估计回归模型，结果见表10.6。

表10.6 ZC对SR的OLS回归结果

(10.15)

为了检验回归残差的平稳性，在工作文档窗口中，点击Genr功能键，命令ut,Resid，将上述OLS回归得到的残差序列命名为新序列ut，然后双击ut序列，对ut序列进行单位根检验。由于残差序列的均值为0，所以选择无截距项、无趋势项的DF检验，模型设定见图10.4，估计结果见表10.7。

图10.4 回归残差序列单位根检验的模型设定

表10.7

在5,的显著性水平下， t检验统计量值为-7.430111，大于相应临界值，从而拒绝H0，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)之间存在协整关系。

可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)之间存在协整，表明两者之间有长期均衡关系。但从短期

来看，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，可以把协整回归(10.15)式中的误差项u看作均衡误

差，通过建立误差修正模型把生活费支出的短期行为与长期变化联系起来。误差修正模型的结构如下:

(10.16)

在Eviews中，点击Genr功能键，生成可支配收入(SR)和生活费支出(ZC)的差分序列:

然后以DZCt作为被解释变量，以DSRt和作为解释变量，估计回归模型(10.16)，结果见表10.8。

表10.8

上述估计结果表明，城镇居民月人均生活费支出的变化不仅取决于可支配收入的变化，而且还取决于上

一期生活费支出对均衡水平的偏离，误差项ut的估计系数,0.7791体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，即系统存在误差修正机制。

第十一章案例分析

一、研究目的和模型设定

依据凯恩斯宏观经济调控原理，建立简化的中国宏观经济调控模型。经理论分析，采用基于三部门的凯恩斯总需求决定模型，在不考虑进出口的条件下，通过消费者、企业、政府的经济活动，分析总收入的变动对消费和投资的影响。设理论模型如下:

(11.81)(11.82)

其中，Yt为支出法GDP，Ct为消费，It为投资，Gt为政府支出; 二、模型的识别性

根据上述理论方程，其结构型的标准形式为

标准形式的系数矩阵为

由于第一个方程为恒定式，所以不需要对其识别性进行判断。下面判断消费函数和投资函数的识别性。 1、消费函数的识别性

首先，用阶条件判断。这时，因为并且，所以

，表明消费函数有可能为恰好识别。

其次，用秩条件判断。在中划去消费函数所在的第二行和非零系数所在的第一、二、四列，得

显然，，则由秩条件，表明消费函数是可识别。再根据阶条件，消费函数是恰好识别。

2、投资函数的识别性

由于投资函数与消费函数的结构相近，判断过程与消费函数完全一样，故投资函数的阶条件和秩条件的判断予以省略。结论是投资函数也为恰好识别。综合上述各方程的判断结果，得出该模型为恰好识别。三、宏观经济模型的估计

由于消费函数和投资函数均为恰好识别，因此，可用间接最小二乘估计法(ILS)估计参数。选取GDP、消费、投资，并用财政支出作为政府支出的替代变量。这些变量取自1978年——2003年中国宏观经济的历史数据，见表11.1。表11.1

年份

1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985

支出法GDP

3605.6 4074.0 4551.3 4901.4 5489.2 6076.3 7164.4 8792.1

消费

2239.1 2619.4 2976.1 3309.1 3637.9 4020.5 4694.5 5773.0

投资

1377.9 1474.2 1590.0 1581.0 1760.2 2005.0 2468.6 3386.0

政府支出

480.0 614.0 659.0 705.0 770.0 838.0 1020.0 1184.0

1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

2003

10132.8 11784.7 14704.0 16466.0 18319.5 21280.4 25863.7 34500.7 46690.7 58510.5 68330.4

74894.2 79003.3 82673.1 89340.9 98592.9 107897.6 121511.4

6542.0 7451.2 9360.1 10556.5 11365.2 13145.9 15952.1 20182.1 26796.0 33635.0 40003.9 43579.4 46405.9 49722.7 54600.9 58927.4 62798.5 67442.5

3846.0 4322.0 5495.0 6095.0 6444.0 7517.0 9636.0 14998.0 19260.6 23877.0 26867.2 28457.6

29545.9 30701.6 32499.8 37460.8 42304.9 51382.7

1367.0 1490.0 1727.0 2033.0 2252.0 2830.0 3492.3 4499.7 5986.2 6690.5 7851.6 8724.8 9484.8

10388.3 11705.3 13029.3 13916.9 14764.0

资料来源:《中国统计年鉴2004》，中国统计出版社。

1、恰好识别模型的ILS估计。

根据ILS法，首先将结构型模型转变为简化型模型，则宏观经济模型的简化型为

其中结构型模型的系数与简化型模型系数的关系为

其次，用OLS法估计简化型模型的参数。进入EViews软件，确定时间范围;编辑输入数

据;选择估计方程菜单。则估计简化型样本回归函数的过程是:按路径:Qucik/Estimate

Eguation/ Equation Spesfication，进入”Equation Spesfication”对话框。

在”Equation Spesfication”对话框里,分别键入:”GDP C GOV”、“COM C GOV”、“INV C

GOV”，其中，GDP表示Y，COM表示C，INV表示I，GOV表示G。得到三个简化型方

程的估计结果，写出简化型模型的估计式:

即简化型系数的估计值分别为

最后，因为模型是恰好识别，则由结构型模型系数与简化型模型系数之间的关系，可惟一地解出结构型模型系数的估计。解得的结构型模型的参数估计值为

从而结构型模型的估计式为

2、过度识别模型的2SLS估计。

考虑在宏观经济活动中，当期消费行为还要受到上一期消费的影响，当期的投资行为也要受到上一期投资的影响，因此，在上述宏观经济模型里再引入

济模型可写为

和It的滞后一期变量和。这时宏观经

用阶条件和秩条件对上述模型进行识别判断(具体的判断过程从略)，结论是消费函数和投资函数均是过度识别。需要运用二段最小二乘法对方程组的参数进行估计。

首先，估计消费函数。进入EViews软件，确定时间范围;编辑输入数据。然后按路径:Qucik/Estimate equation/Equation specification/Method/TSLS，进入估计方程对话框，将method按钮点开，这时会出现估计方法选择的下拉菜单，从中选“TSLS”，即两阶段最小二乘法。

图11.2

当TSLS法选定后，便会出现“Equation Specification”对话框，见图11.3。

图11.3

“Equation Specification”对话框有两个窗口，第一个窗口是用于写要估计的方程;第二个窗口是用于写该方程组中所有的前定变量，EViews要求将截距项也看成前定变量。具体书写格式如下:第一个窗口写:“COM C GDP COM(-1))”;第二个窗口写:“C GOV COM(-1) INV(-1)”。其中，COM(-1)，INV(-1)分别表示消费变量COM和投资变量INV的滞后一期。

然后按“OK”，便显示出估计结果，见表11.5。

表

11.5

根据表11.5写出消费函数的2SLS估计式为

其次，估计投资函数。与估计消费函数过程一样，得到如下估计结果，见表11.6。

表11.6

由表11.6写出投资函数的估计式

最后，写出该方程组模型的估计式为

范文二：经济预测与决策

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第一章经济预测概述

1.经济预测，就是在一定的经济理论指导下，根据经济发展的历史和现状资料、客观的环境条件以及主观的经验教训，对经济的未来发展预先做出科学的推测。(重点名词解释)

2.经济决策是指经济管理部门或企业为了达到某种特定的目标，在经济调查、经济预测和对经济发展、管理活动等规律性认识的基础上，运用科学的方法，在几种可供选择的行动方案中，选择一个令人满意的方案并予以实施。(重点名词解释)

3.经济预测的分类(选择题和判断题)

一、按预测结果的属性分为定性经济预测和定量经济预测

(1)定性经济预测主要是对预测对象未来表现的性质和未来的发展方向、趋势及造成的影响等所做出的判断性的预测。例如:股票市场中大盘的未来短期走势预测。

具体方法有:头脑风暴法、德尔菲法、主观概率法、领先指标法、交互影响分析法(选择题)

(2)定量经济预测是对预测对象未来的数量所进行的预测。例如:国民经济的增长速度预测，产品销售量预测等

具体方法有:回归预测法、时间序列预测法、增长型曲线趋势外推预测、Box-Jenkins法等。(选择题)

二、按预测的范围分为宏观经济预测和微观经济预测

(1)宏观经济预测是对大系统总体的、综合性的预测，是对整个国民经济,部门、行业、地区的经济活动的发展前景的预测。

例如:国内生产总值(GDP)及其增长率的预测、社会物价总水平的预测等。

(2)微观经济预测是对单个基层企业或单个经济单位的经济活动的发展前景的预测。

例如:对一个企业产品的产量的预测、一个家庭的消费预测等。

三、按预测期限长短分为长期、中期、近期和短期经济预测

(1)长期经济预测是指对五年以上的经济发展前景的预测，它是制定经济长期发展任务、远景规划的依据。(2)中期经济预测是指一年以上、五年以下(含五年)的经济预测;(3)近期经济预测是指三个月以上、一年以下(含一年)的经济预测。(4)短期经济预测三个月以下(含三个月)的经济预测。注:对于一些领域，长期、中期、近期和短期的划分也是有所不同的。

四、按预测的内容分为国民收入分配预测、生产预测和市场预测

五、按其时态的不同，可分为静态经济预测和动态经济预测

4.经济预测原理和步骤(了解)

(1)原理:1.惯性原理;2.类推原理;3.相关原理 ;4.概率推断原理

(2)经济预测的基本步骤 :1.确定预测的目标; 2.确定预测因子 ;3.收----------专业最好文档，专业为你服务，急你所急，供你所需------------- 文档下载最佳的地方

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集、整理所需资料 ;4.选择经济预测的方法 ;5.建立预测模型 ;6.利用模型进行预测;7.分析和评价预测结果;8.提出预测报告。

5.经济预测的意义(判断题)

(1)、经济预测是制定计划、确定政策和进行经济决策的依据;(2)、科学的经济预测可以提高企业的经济效益;(3)、经济预测是企业经营管理的重要环节。

6.预测准确度的度量(选择题) ?eY,Y~ (1).预测的误差:指预测对象的实际值与预测值之差。用Y表示实际值, e,,，100%YY表示预测值，则预测的误差为Y- ，记为e，即e=Y- 。若e>0，则为低估预测值;若e<0，则为高估预测值;若e="0，则" 为准确预测值。="">

(2).预测的相对误差:指预测误差占实际值的百分比，记为: ,

nn ?MD(),,预测的相对误差不受指标量纲的影响，因此，可用于不同预测问题准确度的比较。 ,1,1,, (3).预测的平均误差:指n次预测误差的平均值，记为MD。 nniii

MD的大小无法真正反映预测误差的大小，但它可作为修正预测值的依据。YYe若MD>0，说明预测值平均来说比实际值低;若MD<>

际值高。 nn?MDA,,(4.)预测的平均绝对误差:指n次预测误差的绝对值的平均值，记为MAD。 ,1,1,, nniii

nnneYY?iii MAD可用来表示预测误差的平均大小，它计算简单，但受指标量纲的影响。 ,111~AAREei (5).预测的平均绝对相对误差: 指n次预测的相对误差的绝对值的平均值，,,，100%,，100%,,,nnYnYi,1i,1i,1ii记为AARE。

11AARE不受量纲的影响。 ?222S,e,(Y,Y),,iii (6).预测的方差和标准差 ,,nnii 预测的方差是n次预测误差平方的平均值，记为: 11

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第二章定性预测方法(有大题)

1.定性预测，是预测者凭借自己的直觉、知识和经验，对经济发展的未来状况进行判断的方法，也称判断预测或调研预测。(名词解释)

2.头脑风暴法又称智暴法，是由奥斯邦(A. F. Osborn)于1957年提出的。指围绕某一问题召开专家会议，通过共同讨论进行信息交流和相互诱发，激发出专家们创造性思维的连锁反应，产生许多有创造性的设想，从而进行集体判断预测的预测方法。头脑风暴法可分为直接头脑风暴法和质疑头脑风暴法。(重点名词)

德尔菲法(重点)

3.德尔菲法(Delphi Method)是头脑风暴法的发展和完善。德尔菲法本质上是一种匿名反馈函询法，通过函询形式进行集体匿名思想交流。(重点名词解释)

4.简述德尔菲法的基本原理、操作程序及特点(简答)

答:1.基本原理:德尔菲法是头脑风暴法的发展和完善。它是以匿名方式，通过多轮函询专家对预测事件的意见，由组织者进行集中汇总，最终得出较为一致的专预测意见的一种经验判断法。德尔菲法本质上是一种匿名反馈函询法，通过函询形式进行集体匿名思想交流。

2.德尔菲法的特点(1)优点:主要是避免了头脑风暴法中的屈从权威等弊病，具有一定科学性和实用性;同时，由于匿名性和反馈性，参加的专家有独立思考的时间和空间，比较容易修改意见和接受结论，大家发表的意见也可以较快地收敛，在一定程度上具有综合意见的客观性。(2)缺点:由于专家的选择没有客观标准，而预测结果在很大程度上依赖于所选专家的主观判断，因此它归根结底仍是一种集体主观判断的预测方法;与头脑风暴法相比，德尔菲法函询过程至少要经过三至四轮，调查阶段所用时间比较长，专家的回答往往比较草率;背靠背的函询方式使专家之间缺乏信息交流和思想交锋，减少了创意;此外，函询表的回收率也是个不容忽视的问题。

3.德尔菲法预测的操作程序 :(1).预测准备阶段。确定所要预测的主题和各个具体项目，设立负责预测组织工作的临时机构，选择熟悉所预测主题的专家;(2).预测实施阶段。准备工作就绪后，就进入多轮函询过程，通常包括三至五轮;(3).预测结果处理阶段。以上各轮，尤其是最后一轮所得到的调查资料，需要进行归纳整理，处理专家们分散的意见;(4). 提出预测报告。预测报告中应介绍预测的组织情况、资料的收集整理情况、预测结论以及决策建议。

5.定性预测有什么特点,它和定量预测有什么区别和联系,(简答)

答:定性预测的特点在于:(1)着重对事物发展的性质进行预测，主要凭借人的经验以及分析能力;(2)着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测。定性预测的优点在于:注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。其缺点是:----------专业最好文档，专业为你服务，急你所急，供你所需------------- 文档下载最佳的地方

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易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。定量预测的优点在于:注重于事物发展在数量方面的分析，重视对事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依据历史统计资料，较少受主观因素的影响。其缺点在于:比较机械，不易处理有较大波动的资料，更难于事物预测的变化。定性预测和定量预测并不是相互排斥的，而是可以相互补充的，在实际预测过程中应该把两者正确的结合起来使用。

6.主观概率法(重点计算题)看书21页，例题2-4以及书133,6题

7.景气指数法也称为扩散指数法，是指计算上升和即将上升的指标个数占全部选用指标总数的百分数，来表明经济周期变动是否达到转折点和景气状况的方法。(名词解释)

8.合成指数又叫综合指数(CI)，它的计算方法是先求出每个指标的相对变化率，即变化率是以某规定的时期为基期求得，再将这几个指标的相对变化率平均。(名词解释)

第三章回归分析预测法

1.回归分析:是指通过利用数学模型来研究一个变量对另一个或者多个变量的依赖关系，从而通过后者的已知值来估计或预测前者的总体均值或个别值的方法。(重点名词解释)

用样本的所有残差的平方和来综合反映残差的总量大小就显得更为合适， 2.

这种方法称为最小二乘法。(名词解释)

3.随机误差项:随机误差项是指数学表达式中关于随机误差的描述项。它是模型中被省略的全部变量的替代物。(重点名词解释)

4.经典回归假定(重点简答)

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5.根据EVIEWS软件写方程，经济检验(序列相关检验、多重共线性检验)、统计检验(拟合优度检验和显著性检验(F、T检验))(重点)见PPT和书以及计量经济学。

第四章时间序列分析预测法

1.简述移动平均分的基本思想和原理:移动平均法是针对时间序列呈现的线性长期趋势而采取的外推预测方法。它包括一次移动平均和二次移动平均等。它是通过对时间序列按一定的项数(间隔长度)逐期移动平均，从而修匀时间序列的周期变动和不规则变动，显示出现象的发展趋势，然后根据趋势变动进行外推预测的一种方法。(简答)

2.时间序列分析预测法是将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列，通过对时间序列进行分析，找出现象随时间变化的数量规律性，并对这种数量规律性进行类推或延伸，来预测现象的未来发展变化趋势(即外推预测目标的未来值) 。(名词解释)

3.时间序列的影响因素:长期趋势变动;季节变动; 循环变动;不规则变动。

4.时间序列的分解模型:(可能有选择题)

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5.移动平均法:是将观察期的数据，按时间先后顺序排列，然后由远及近、以一定约跨越期进行移动平均，求得平均值。(名词解释)

6.简单移动平均法就是对原时间序列按一定的项数逐期平均，分别计算出一系列移动平均数，这些移动平均数构成的新的时间序列对原时间序列的波动起到一定的修匀作用。(名词解释)

移动平均法(重点)要会简单的移动平均，如书71页例4-3

第五章

1.二次多项式曲线模型的形式为:

23Y,a，at，at，at，u 特点:(1)二次曲线方程的二阶差分是一个常数;(2)二次曲线趋势外推tt0123预测法适用于时间序列数据呈抛物线形状上升或下降，且曲线仅有一个极点的情况下使用。(差分注意选择题)。

2.三次多项式曲线模型为:

3.三次多项式曲线模型的适用条件 :判断预测对象是否可采用三次多项式曲线模型进行趋势预测的方法与二次多项式曲线的判断方法类似，可以用绘图法，也可以用数据分析法。在样本较少的情况下，第一种方法不失为一个较简便的方法，只需找到两个转折点即可;但在样本多的情况下，该方法就显得较为麻烦。这里还是建议用数据分析法，与二次多项式曲线的分析过程一样，都是对时间序列作差分，唯一不同的是，当数据符合三次多项式曲线趋势时，对其差分的次数要增加一次，才能使修正后的数据不受趋势影响，即以某一个常数变化。

4三次多项式差分:

2Y,a，at，at，utt012----------专业最好文档，专业为你服务，急你所急，供你所需------------- 文档下载最佳的地方

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第六章

1.马尔柯夫预测法是应用概率论中马尔柯夫链的理论和方法来研究随机事件变化并借此分析预测未来变化趋势的一种方法。(名词解释)

2.马尔柯夫链，就是一种随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值无关，即无后效性。具备这个性质的离散型随机过程，称为马尔柯夫链。(名词解释)

3.某现象在时间m+1时处于状态的概率仅与该现象在时间m时所处的状态有关，而与时间m前所处何种状态无关的特性称为无后效性。这种特性最早由俄国数学家马尔科夫研究发现，故又称为马尔科夫性。具有这种特性的时间转移和状态转移的过程就称为马尔科夫过程。(名词解释可能考这个)

4.了解马尔科夫链在经济预测方面的应用书135-143(看一下)

5.什么是高斯-马尔科夫定理,(简答)

答:高斯-马尔科夫定理:在给定经典线性回归模型的假定下，最小二乘估计量，在无偏线性估计一类中，有最小方差。在统计学中，高斯,马尔可夫定理陈述的是:在误差零均值，同方差，且互不相关的线性回归模型中，回归系数的最佳无偏线性估计(BLUE)就是最小方差估计。

第七章

1.经济决策是以经济理论为基础，以过去和现在的各种信息为依据，在定性分析和定量分析的基础上，结合既定目标，对研究对象的运行方向和变化程度做出决定，并在这一决定实施过程中通过反馈不断加以调整的过程。(重点名词)

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2.经济决策的分类(选择、判断)

一、宏观经济决策与微观经济决策;二、战略决策与战术决策:战略决策是指对经济发展方向和远景规划，对经济发展的长远战略目标、战略重点、战略措施做出的重大决策。

战术决策是指为了实现战略目标而对一些带有局部性、暂时性的或其他执行性质的问题所作的决策。(判断)

三、定性决策与定量决策;四、程序化决策与非程序化决策;五、单目标决策与多目标决策;六、确定型决策与非确定型决策。

3.经济决策的一般程序:1、通过调研发现问题:为了发现问题，必须先进行调查研究，调查应建立在科学统计的基础上，通过样本反映总体，抓住事物发展的特征。 2、确定目标(1)确定目标要从客观实际出发，目标要满足可行性和合理性的要求;(2)目标必须具体明确;(3)确定目标要有全局观点。3、收集分析有关决策目标的信息;4、预测未来;5、拟定各种可供选择的方案;6、评估和选择方案。(选择或简答)

第八章

1.确定型决策:通过对决策问题的现有情况和环境条件进行分析，决策者能够确定决策对象未来可能发生的情况，从而可以根据已掌握的科学知识和技术手段，选择最有利的决策方案。(考名词)

2.盈亏平衡分析(重点，大小题都有，计算题)(看书162-167)(书174案例重点，有大的计算题，也要看作业题2和7题)

3.什么是线性盈亏平衡分析,在现实经营过程中，该方法有哪些具体应用,(可能有简答)

答:(1)线性盈亏平衡分析法是指在假定企业的总销售收益和总成本均是产量的线性函数的前提下，对企业总成本和总收益的变化作线性分析的一种方法。其目的是掌握企业经营的盈亏界限，确定企业的最优生产规模，使企业获得最大的经济效益，辅助企业做出合理的决策。(2)在经营决策中的应用:1.设备更新决策;自制或外购的决策;生产规模最优决策。

第九章(重点)

1.不确定型决策:当决策者只能掌握可能出现的各种状态，而各种状态发生的概率无从知晓时，这类决策就是不确定型决策。(名词解释)

2.不确定型问题五种常见的决策方法:一、乐观决策准则;二、悲观决策准则;三、乐观系数决策准则;四、等可能决策准则;五、后悔值决策准则。

3.不确定型决策五个方法(计算题必有)参照书178-181以及PPT作业7。 ----------专业最好文档，专业为你服务，急你所急，供你所需------------- 文档下载最佳的地方

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4.决策树(重点，计算题，必有)参照书183-185，以及PPT作业8.及PPT上其它的案例。

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范文三：经济预测与决策

1.经济预测(1)概念：经济预测就是以准确的调查统计资料和信息依

据，从经济现象的历史、现状和规律性出发，运用科学预测的理论、

方法和手段，对经济现象未来发展前景的测定。 (2）作用：?经济预测是经济决策科学化的前提

?经济预测是编制计划，加强计划指导的依据

?经济预测是企业加强经营管理，提高经济效益的手段

(3)步骤：?确定预测目标?收集资料?选择预测方法?实际预测

?预测结果评价?修正预测结果?提出预测报告 (4)原则：?连贯性原则?类推性原则?相关性原则?实事求是原则

2．专家会议法的优缺点。

优点：?召开专家会议，专家们可以互相交流、互相启发，通过讨论

与辩论，取长补短，去异求同。

? 同时，由于会议有多人参加，占有资料、信息多，考虑因素也较

全面，有利于得出较为正确的结论。

? 亦可以通过内外信息的交流与反馈，将产生的创造性思维活动集

中于战略目标，为重大战略决策提供预测依据。缺点：?专家会议的主要缺点是易受心理因素的影响。 ?个别权威的意见，在专家会议上容易左右其他成员意见； ?有些专家由于自尊心，即使个人意见依据不充分，也不愿意当面修

正；

?有些专家碍于情面，对自己认为是不正确的判断，也不愿意发表意

见。

?另外，因参加会议的人数有限，代表性不够，影响讨论。 3．（1）经济决策的分类。

?按涉及的范围不同，分为宏观经济决策和微观经济决策 ?按目标的性质不同，分为战略决策和战术决策 ?按决策者的地位不同，分为高层决策、中层决策和基层决策 ?按方法不同，分为定性决策和定量决策

?按问题出现的频率高低，分为程序化决策和非程序化决策 ?按目标多少不同，分为单目标决策和多目标决策 ?按所具备的条件不同，分为确定型决策、非确定型决策和风险型决

策

（2）经济决策原则：?信息准全原则?未来预测原则?可行性原则 ?系统原则?对比选优原则?经济性原则?民主集中原则 ?跟踪监控原则

4．头脑风暴法组织专家会议法应遵循的原则是什么？ ?严格限制问题的范围，明确具体要求，以便集中注意力。 ?认真对待和研究专家提出的任何一种设想，而不管这种设想是否适

当和可行，不能对别人的意见提出怀疑。

?参加者的发言要精练，不要详细论述、冗长发言。否则，将有碍产

生一种富有成效的创造性气氛

?不允许参加者宣读事先准备的发言稿，提倡即席发言。 ?鼓励参加者对已提出的设想进行补充、改进和综合。 ?支持和鼓励参加者解除思想顾虑，创造一种自由的气氛，激发参加

者的积极性。

5．经济决策的原则？

?信息准全原则?未来预测原则?可行性原则?系统原则 ? 对比选优原则?经济性原则?民主集中原则?跟踪监控原则 6．经济决策的程序是什么？

?提出问题，确定决策目标；?收集资料，拟定各种方案； ?评价和优选方案；?实施和验证方案。

7、已知某商品连续12个月的市场需求量分别为50、50、53、56、59、62、65、68、71、74、77、80，试用二次移动平均法预测5个月后的市场需求量。（取N=5）

解：时期数需求量一次移动平均数二次移动平均数

t Yt M t（1） M t（2）

1 50

2 50

3 53

4 56

5 59

6 62

7 65

8 68 62

9 71 65

10 74 68

11 77 71

12 80 74 68

分别计算当前时期t=12的一次移动平均数Mt（1）和二次移动平均

数Mt（2）。得：M12（1）=74， M12（2）=68

由式（4-12）、（4-13）得：

(1)(2)

a,a,2M,M,2，74,68,80t121212

22(1)(2)b,b,(M,M) ,(74,68),3 t121212N,15,1

? T,5时，求 Y：12，5

? Y,80，3，5,95（千吨）12，5即估计5个月后市场需求量是95千吨。

8、已知某商品最近12个月的国际市场需求量，取平滑系数,=0.3，

试用二次指数平滑法预测6个月之后国际市场的需求量。

解：根据式（4-15）计算各一次指数平滑值列于表4-5的第三列，根

据式（4-19）计算各二次指数平滑值列于表4-5的第四列。

(1)(2) 当t,12时, S,52.23，S,49.75。1212

(1)(2) a,2S,S,2，52.23,49.75,54.71 121212

,0.3(1)(2)

b,[S,S],，(52.23,49.75),1.06121212建立二次指数平滑法预测模型为：

1,,1,0.3

Y,54.71，1.06T

12，T

预测6个月后的需求量为：

? Y,54.71，1.06，6,61.07(万吨)12，6

即6个月之后国际市场的需求量为61.07万吨。 9、某地1992-2000年化肥销售量如表 5-1所示，试用最小平方法预测2004年该地的化肥销售量。

解：计算时间序列的一阶差分，列于表5-1中。从一阶差分的值来看，大体接近，可以选用直线趋势模型进行预测。模型为：

??? Y,a，b t t

时间序列的项数N=9，赋变量t对应于中位项（1996年）的值为零，等差为1，建立t的时间序列，各值列于下表。年份 t

1992 -4

1993 -3

1994 -2

1995 -1

1996 0

1997 1

1998 2

1999 3

2000 4

, 0

分别计算,Yt、,tYt、,t2，计算过程见表5-2。

,Yt =3636 ,tYt=2092 ,t2=60

年份 t Yt tYt t2

1992 -4 265 -1060 16

1993 -3 297 -891 9

1994 -2 333 -666 4

1995 -1 370 -370 1

1996 0 405 0 0

1997 1 443 443 1

1998 2 474 948 4

1999 3 508 1524 9

2000 4 541 2160 16

, 0 3636 2092 60

根据式（5-6）、（5-7），得：

3636? a,,404 9

2092? b,,34.872004年时，t=8，预测2004年的销售量为： 60

即2004年该地的化肥销售量为682.93吨。 ? Y,404，34.87，8,682.93(吨)8

10、已知市场上有A、B、C三种品牌的洗衣粉，上月的市场占有率

分布为（0.3 0.4 0.3），并且转移概率矩阵为：

0.60.20.2 ，，

,,P,0.10.70.2

,,0.10.10.8，，

试求本月和下月的市场占有率。

解：依题意，设上月市场占有率为初始概率向量，即S（0）=(0.3 0.4 0.3），则本月市场占有率为S（1），下月市场占有率为S（2），本月市场占有率S（1）=S（0）P =（0.25 0.37 0.38）下月市场占有率S（2）=S（1）P =（0.225 0.347 0.428）计算结果表明A、B、C三种品牌的洗衣粉，本月的市场占有率分别

为：25%，37%和38%；下月的市场占有率分别为：22.5%，34.7%和42.8%。

11、有A、B、C三家企业的同种产品上个月在某地区市场上的占有

率分别为：052、030、018。根据市场调查情况，每1000户顾客中分别购买A、B、C三家企业产品的变化情况如表7-3。试用马尔柯夫预测法分析，若按目前趋势发展下去，三家企业产品占有率的状况。

7-3 企业上月占有顾客数本月流动情况

A B C

A 520 312 156 52

B 300 105 105 90

C 180 18 36 126

本月占有顾客数 435 297 268

解：以上月各企业的市场占有率为初始状态，S（0）=(0.52 0.30 0.18）。

转移概率矩阵可以反映企业现有顾客在下一周期仍购买该企业产品

的顾客人数的百分比，即保有率；和在下一周期转向购买其它企业产

品顾客人数的百分比，即转出率。根据顾客人数转移的数据，计算出

保有率和转出率，作为转移概率，组成转移概率矩阵。

出/入 A B C

A 312,520=0.60 156,520=0.30 52,520=0.10

B 105,300=0.35 105,300=0.35 90,300=0.30

C 18,180=0.10 36,180=0.20 126,180=0.70

上表结果用矩阵形式表示为：

0.600.300.10，，

P,0.350.350.30

,, 0.100.200.70

，，假设分析期内转移概率不变（即顾客的偏好不变），根据马尔柯夫预

测模型，本月市场占有率S（1）=S（0）P。

即： S（1）=（0.435 0.297 0.268）

若以本月为第一个月,则第K个月的市场占有率为S（K）=S（0）PK。如果需要进行长期趋势预测,则可以此公式计算下去。

根据上式，计算第一月至第十二月的市场占有率于表7-4：

预测期市场占有率

K SA（K） SB（K） SC（K）

1 0.4350 0.2970 0.2680

2 0.3918 0.2881 0.3202

3 0.3679 0.2824 0.3497

4 0.3555 0.2791 0.3663

5 0.3471 0.2773 0.3766

6 0.3429 0.2763 0.3808

7 0.3405 0.2757 0.3838

8 0.3392 0.2754 0.3854

9 0.3384 0.2752 0.3863

10 0.3380 0.2751 0.3868

11 0.3378 0.2751 0.3871

12 0.3376 0.2750 0.3874

分析：（1）A企业和B企业产品的市场占有率逐期下降，并且A

企业产品的市场占有率下降幅度较大；

（2）C企业产品的市场占有率却以较大的幅度逐期上升。

（3）变化的幅度逐渐减小，趋近于不变。

12、某工厂对某种原料的年需求量为20,000公斤，每次订购费用为

50元，每公斤原料的年存储费用0.5元。试确定最优订货批量。解：依题意=20000，=50，=0.5。由式（9-7）得：

2，20000，50

Q*,,2000(公斤)

0.5

年购货次数N=20000/2000=10(次)

即最优库存方案是：年购货10次,每次订购2,000公斤。这样库存成

本最低，为每年1,000元。

13．某厂为了扩大生产能力，提出三种方案：?对原厂进行扩建；?

对原厂进行技术改造；?建新厂。预计每年的利润和市场销路情况如

表10-2。根据等概率决策准则进行决策，后悔值决策进行决策。

10-2 收益值自然状态（市场销路）

方案 ,1（好） ,2（一般） ,n（差） A1（扩建） 15 13 -4

A2（技改） 8 7 4

A3（新建） 17 12 -6

解：（1）根据等概率决策准则进行决策的收益矩阵决策表如下：

10-8

自然状态等概率收益期望值方案 ,1 ,2 ,3 E,j(aij) A1 15 13 -4 1/3 ，15+1/3 ，13+1/3 ，（-4）=8 A2 8 7 4 1/3 ，8+1/3 ，7+1/3 ，4= 6.34 A3 17 12 -6 1/3 ，17+1/3 ，12+1/3 ，（-6）=7.7

决策 maxAi[E,j(aij)]=8 A1

（2）根据表10-2的收益矩阵，选取各自然状态下的最大收益值分别

为：,1状态：maxAi(ai1)=a31=17；

,2状态：maxAi(ai2)=a12=13；

,3状态：maxAi(ai3)=a23=4。

建立后悔值矩阵决策表10-7。从表10-7可见，根据后悔值决策准则，

最优方案为扩建工厂的方案，这是机会损失最小的方案。

10-7 后悔值自然状态（市场销路）

方案 ,1（好） ,2（一般） ,3（差） max,j(aij) A1（扩建） 2 0 8 8

A2（技改） 9 6 0 9

A3（新建） 0 1 10 10

决策 minAi[max,j(aij)]=8 A1

14．某地根据市场预测，决定投资建厂。根据实际情况提出三项可行

方案：方案一是建大厂，需投资600万元；

方案二是建小厂，需投资280万元；

方案三是先建小厂，若产品销路好，三年后再追加投资400万元，扩建成大厂。

三项方案的项目收益期都是10年。根据市场预测，前3年销路好的概率为0.7。若前3年销路好，则后7年销路好的概率为0.8；若前3年销路不好，则后7年销路不好的概率为0.9。

年度收益值见下表：

表11-5 年度收益值单位：万元/年

状态销路好销路不好

建大厂 200 –40

建小厂 80 60

问应采取哪种方案？

解：根据所给的条件画出决策树，见图11-2。

计算各点的期望收益值：

点?：[200，0.8+(-40)，0.2]，7,400=664(万元)；

点?：(80，0.8+60，0.2]，7=532(万元)；

把点?与点?的期望值进行比较，点?的期望值较大，因而在决策点 [6]进行决策时，应选择扩建方案，点[6]的期望值等于点?的期望值。

同时对不扩建方案进行剪枝。

点?：（80，0.1+60，0.9），7=434(万元)；

点?: 80，0.7，3+664，0.7+60，0.3，3+434，0.3,280=537(万元)；点?：[200，0.8+(-40)，0.2]，7=1064(万元)；

点?：[200，0.1+(-40)，0.9]，7=-112(万元)；

点?：200，0.7，3+1064，0.7+(-40)，0.3，3+(-112)，0.3,600=495.2(万元)。点?与点?的期望值进行比较，点?的期望值较大，因而在决策点[1]进行决策时，应选择建小厂方案，点 [1]的期望值等于点?的期望值。

同时对建大厂方案进行剪枝。

点?：（80，0.1+60，0.9），7=434(万元)；

点?：[200，0.8+(-40)，0.2]，7=1064(万元)；

点?：[200，0.1+(-40)，0.9]，7=-112(万元)；

点?：200，0.7，3+1064，0.7+(-40)，0.3，3+(-112 ），0.3-600= 495.2(万元)。

点?与点?的期望值进行比较，点?的期望值较大，因而在决策点 1 进行决策时，应选择建小厂方案，点 1 的期望值等于点?的期望

值。同时对建大厂方案进行剪枝。

这样，经过两级决策，确定的方案是：先建小厂，如果产品销路好，

三年后扩建成大厂。全部收益预计为537万元。 15．某农机公司某年1月至12月某种农具的销售量如表4-1。试用一次移动平均法预测次年1月的销售量。取N=5

月份数实际销售量一次移动平均数Mt

t Yt N=3 N=5

1 423

2 358

3 434 405

4 445 412

5 527 469 437

6 429 467 439

7 426 461 452

8 502 452 466

9 480 469 473

10 384 455 446

11 427 430 444

12 446 419 448

解：分别取N=3，N=5，计算各月的一次移动平均数。

计算两种N值下的均方误差：由计算结果可见，MSE3>MSE5，故选取N=5，预测次年1月该农具

的销售量为448件。

月份数实际销售 N=3 N=5

t Yt 预测销售量误差平方预测销售量误差平方

1 423

2 358

3 434

4 445 405 1600

5 527 412 13225

6 429 469 1600 437 64

7 426 467 1681 439 169

8 502 461 1681 452 2500

9 480 452 784 466 196

10 384 469 7225 473 7921

11 427 455 784 446 361

12 446 430 256 444 4

419 448

, 28836 11215

16、某地1992-2000年水产品的收购量如表 5-3所示，试用三点法预测2003年该地水产品的收购量。

解：根据时间序列资料计算一阶差分和二阶差分。从计算结果看，二

阶差分序列要比一阶差分序列平稳。因此，建立二次曲线模型。

因为时间序列的项数N=9,所以选择三项加权平均的三点法估计参数。

时间数列的中位项数d =（N+1）, 2=5。

根据式（5-14）、（5-15）、（5-16）得：

? c,1.4528

? b,5.4454

? a,48.0344

二次曲线预测模

Y,48.0344，5.4454t，1.4528t t

2003年时，t=12，所以预测2003年水产品的收购量： ?Y ,322.5824(千吨)12

即2003年该地水产品的收购量为322.5824千吨。

5-3 年份 t Yt ,Yt ,2Yt

1992 1 54.5

1993 2 64.1 9.6

1994 3 76.4 12.3 2.7

1995 4 92.4 16.0 3.7

1996 5 110.7 18.3 2.3

1997 6 132.2 21.5 3.2

1998 7 156.6 24.4 2.9

1999 8 183.6 27.0 2.6

2000 9 214.0 30.4 3.4

17、某种农机具各季度的销售量如表6-6，试用环比法预测2001年各

季度的销售量。

6-6

年季 1 2 3 4 合计平均

1997 400 900 500 800 2600 650

1998 500 1000 700 1100 3300 825

1999 600 900 700 1300 3500 875

2000 800 1200 900 1400 4300 1075

解：?计算各期环比值列于表6-7。如 r2=900/400=2.25, r3=500/900=0.56,…… ?计算平均环比值,rI

第一季度：,r1=（0.63+0.55+0.62）,3=0.60 第二季度：,r2=（2.25+2.00+1.50+1.50）,4=1.81

第三季度：,r3=（0.56+0.70+0.78+0.75）,4=0.70 第四季度：,r4=（1.60+1.57+1.86+1.56）,4=1.65

6-7

环比值/季/年 1 2 3 4

1997 —— 2.25 0.56 1.60

1998 0.63 2.00 0.70 1.57

1999 0.55 1.50 0.78 1.86

2000 0.62 1.50 0.75 1.56

平均环比,ri 0.60 1.81 0.70 1.65

连锁系数Ci 1.254 1.810 1.267 2.091

修正连锁系数Ci, 1.000 1.747 1.140 1.901

季节指数SIi 0.691 1.207 0.788 1.314

?计算连锁系数

设第一季度连锁系数C1=1，则：

C2=C1,，r2=1，1.81=1.81

C3=C2,，r3=1.81，0.7=1.267

C4=C3,，r4=1.267，1.65=2.091

?修正连锁系数

由C4,，r1计算C1,得C1 =2.091，0.6=1.254,1，所以各连锁系数需要修正。修正系数, =（C1,1）/M=（1.254,1）/4=0.0635。修正后各连

锁系数为：C1,=1

C2,=C2,,=1.81,0.0635=1.747

C3,=C3,2,=1.267,2，0.0635=1.140

C4,=C4,3,=2.091,3，0.0635=1.901

?计算季节指数SIi

平均连锁系数,C,=(1+1.747+1.14+1.901)/4=1.447

各季节指数SII分别为：SI1=1/1.447=0.691

SI2=1.747/1.447=1.207

SI3=1.14/1.447=0.788

SI4=1.901/1.447=1.314

?建立预测模型

以各年的季平均数构造时间序列,利用最小平方法估计参数值。

6-8

年份 t Yt tYt t2

1997 -3 650 -1950 9

1998 -1 825 -825 1

1999 1 875 875 1

2000 3 1075 3225 9

, 3425 1325 20

?预测：2001年季平均值为1187.5 2001年各季度的预测值为：

第一季度：1187.5*0.691=821（台）第二季度：1187.5* 1.207=1443（台）第三季度：1187.5* 0.788=936（台）

第四季度：1187.5 * 1.314=1560（台）

18、某农机具厂计划投资生产一种产品。经测算，年固定成本总额

275万元，每件产品变动成本1,700元，售价2,200元，预计年销售量25,000件。试分析该投资计划是否经济合理。解：依题意，FC=2,750,000元/年，CV=1,700元/件，P=2,200元/件，

Q=25,000件/年。由式（9-1）得：

盈亏平衡时产量为：

Q*=FC/(P-CV)=5500（件）

因为 Q,Q*，盈利，所以该项投资有利可图，经济上合理。 19、某厂甲产品计划收入2,400万元，固定成本800万元，变动成本1,200万元。求盈亏平衡时的收入。

FC解：由式（9-1）得：

S*, 800

VC,,1600(万元)

12001, 1,

S 2400则盈亏平衡时的收入为1600万元。

范文四：经济预测与决策

一．名词解释

头脑风暴法又叫畅谈法，集思法等。它是采用会议的方式，利用集体的思考，引导每个参加会议的人围绕中心议题广开言路，激发灵感，在自己的头脑中掀起风暴，毫无顾忌，畅所欲言地发表独立见解的一种创造性思维的方法。

头脑风暴法指围绕某一问题召开专家会议，通过共同讨论进行信息交流和相互诱发，激发出专家们创造性思维的连锁反应，产生许多有创造性的设想，从而进行集体判断预测的预测方法。

主观概率预测法：是指利用主观概率对各种预测意见进行集中整理，得出综合性预测结论的一种预测方法。

主观概率加权平均预测法：是以主观概率为权数，对各种预测意见进行加权平均，综合求得预测结论的方法

无后效性：某现象在时间m+1时处于状态的概率仅与该现象在时间m时所处的状态有关，而与时间m前所处何种状态无关的特性称为无后效性。这种特性最早由俄国数学家马尔科夫研究发现，故又称为马尔科夫性。具有这种特性的时间转移和状态转移的过程就称为马尔科夫过程。

状态转移:系统由一个时期所处的状态 Si 到未来某时期所处的可能状态 Sj 的转变被称为状态转移，发生这种状态转移的可能性被称为转移概率。状态转移可分为一次转移和多次转移。

一次转移是指系统在相邻两个时期的状态转移

多次转移是指系统经过多个时期的状态转移。

一次转移概率矩阵:系统一次转移概率的集合组成的矩阵被称为一次转移概率矩阵

状态概率：被研究对象在t时间处于状态空间中的某一状态，把其处于各种状态的可能性称为状态概率。

经济决策是以经济理论为基础，以过去和现在的各种信息为依据，在定性分析和定量分析的基础上，结合既定目标，对研究对象的运行方向和变化程度做出决定，并在这一决定实施过程中通过反馈不断加以调整的过程。

经济决策的公理是指所有理性决策者都能接受或承认的基本原理

定性决策是指决策的目标和未来的行动无法用数量表示，而只能进行抽象概括和定性描述，决策者主要依据其知识、经验进行决策。

定量决策是指决策的目标和未来行动可以用数量的形式表示，决策者可以利用统计资料，建立数学模型进行决策

宏观经济决策是指以一个国家的国民经济、行业或部门经济以及地区经济的发展为决策目标，设计和选择最优方案的决策

微观经济决策是指以一个企业、一个基层单位的经济发展为目标，制定和选择最佳经营管理方案的决策。

战略决策是指对经济发展方向和远景规划，对经济发展的长远战略目标、战略重点、战略措施做出的重大决策。

战术决策是指为了实现战略目标而对一些带有局部性、暂时性的或其他执行性质的问题所作的决策。

程序化决策是指对所决策的问题可按固定的程序或方法进行处理。这种决策能够广泛应用数学方法和电子计算机，其所解决的问题具有反复性、再生性、多变量性等特点。

非程序化决策是指对所决策的问题无法用常规的程序和方法进行处理。这种决策往往是针对从前未曾发生或未曾处理过的问题，因而无固定的程序和方法可循，一般依赖于决策者的经验和判断能力决策。

单目标决策是指决策所要达到的目标只有一个的决策。

多目标决策是指决策所要达到的目标不止一个的决策。

确定型决策是在决策时所需的各种信息完全确定的条件下做出的一种决策，每一个决策方案都只有一个确定的结择果，便于选。

非确定型决策是指决策是在信息不完全确定的条件下进行的，其所处理的未来事件的各种自然状态的发生具有不确定性。

当决策者只能掌握可能出现的各种状态，而各种状态发生的概率无从知晓时，这类决策就是不确定型决策。

风险型决策是决策者根据所预测的各种不同自然状态可能条件收益值所进行的决策

决策树法是对风险决策时常用的一种图解法。它是把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明地绘制在一张图上，用树形图进行决策。用决策树可以使决策问题形象化简答题

1.经济预测的意义

答：第一，经济预测是制定计划、确定政策和进行经济决策的依据。第二，科学的经济预测可以提高企业的经济效益。第三，经济预测是企业经营管理的重要环节

2.经济预测的分类

答：1．按预测结果的属性分为定性经济预测和定量经济预测 2．按预测的范围分为宏观经济预测和微观经济预测3. 按预测期限长短分为长期、中期、近期和短期经济预测4. 按预测的内容分为国民收入分配预测、生产预测和市场预测

3.经济预测的原理

答：1.惯性原理2.类推原理3.相关原理4.概率推断原理

4.经济预测的基本步骤

答：1.确定预测的目标 2.确定预测因子 3.收集、整理所需资料 4.选择经济预测的方法5.建立预测模型6.利用模型进行预测7.分析和评价预测结果8.提出预测报告

5.影响经济预测准确度的因素

答：1.经济活动具有偶然性2.预测者分析判断的能力3.资料的准确性和完整性4.模型的合适性

6.头脑风暴法的基本原理

答：头脑风暴法可分为直接头脑风暴法和质疑头脑风暴法。

直接头脑风暴法(也叫创业头脑风暴法)是针对所要解决的问题，组织专家开会讨论，使与会者敞开思想各抒己见，相互激发创造性，产生尽可能多的解决问题的方案。

质疑头脑风暴法则是召开专家会议，对已提出的某种设想或方案逐一质疑，对不合理的部分进行修改，对不完善的部分进行补充，使其具有现实可行性。

7.头脑风暴法预测的操作程序

答：（1.）预测准备阶段（2.）预测实施阶段第一步，明确问题。第二步，讨论问题。第三步，重新表述问题。第四步，再次进行畅谈。（3）结果处理阶段（4）提出预测报告

8.运用头脑风暴法预测时应遵守的原则

答：1.选择专家2.延迟评判3.自由畅谈 4.禁止批评5.探索取长补短和改进的方法6.严格限制预测对象的范围7.头脑风暴法的组织者最好委托给预测专家担任

9.头脑风暴法的特点

答：它的优点是（1）低成本，高效率。通过信息交流，产生思维共振，激发创造性思维，能在短期内得到创造性的成果。（2) 能获取广泛的信息和创意，考虑较多的因素，通过互相启发，集思广益，在大脑中掀起思考的风暴，可提供较全面的预测方案。它的缺点是(1) 专家会议，易受权威和名誉的影响。由于专家的地位及声誉的影响，有些专家不敢或不愿当众

说出与他人相异的观点(2)易受表达能力的影响(3)易受个人自尊心的影响。有些专家听不进不同意见或不愿意公开修正自己的意见(4) 易受多数人的影响，容易随大流

10.德尔菲法的基本原理（即名词解释）

答：德尔菲法是采用匿名发表意见的方式，针对所要预测的问题，调查人员分别对各位专家进行多轮调查，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成基本一致的看法，作为预测的结果。德尔菲法本质上是一种匿名反馈函询法，通过函询形式进行集体匿名思想交流

11.德尔菲法预测的操作程序

答：1.预测准备阶段 2.预测实施阶段3.预测结果处理阶段 4. 提出预测报告

12.运用德尔菲法预测时应遵循的原则

答：（1）匿名性（2）反馈性（3）收敛性

13.德尔菲法的特点

答：德尔菲法是一种常用的定性经济预测方法。

它的优点主要是避免了头脑风暴法中的屈从权威等弊病，具有一定科学性和实用性；同时，由于匿名性和反馈性，参加的专家有独立思考的时间和空间，比较容易修改意见和接受结论，大家发表的意见也可以较快地收敛，在一定程度上具有综合意见的客观性。

德尔菲法也有其缺点，由于专家的选择没有客观标准，而预测结果在很大程度上依赖于所选专家的主观判断，因此它归根结底仍是一种集体主观判断的预测方法；与头脑风暴法相比，德尔菲法函询过程至少要经过三至四轮，调查阶段所用时间比较长，专家的回答往往比较草率；背靠背的函询方式使专家之间缺乏信息交流和思想交锋，减少了创意；此外，函询表的回收率也是个不容忽视的问题。

14. 德尔菲法的适用范围：

答：①缺乏足够的资料；②适用于长远规划或大趋势预测；③影响预测事件的因素很多；主观因素对预测事件的影响较大。

15.德尔菲法的改进

答：（1）部分取消匿名,增加思想交锋。（2）减少反馈信息量和反馈轮数。（3）要求专家对预测事件给出多重数据，如要求给出不同可靠程度（概率）下的最低值、最可能值、最高值等的预测。

16. 经济决策的一般原则

答：1.最优化原则2.系统原则3.信息准确原则4.可行性原则5.集体决策原则

17.经济决策的公理有哪些

答:是指所有理性决策者都能接受或承认的基本原理。我们要引入两个概念，一个是“主观概率”，一个是“效用”。主观概率指决策者对某一种自然状态出现的可能性的估计；效用指决策者对实行每一种方案所带来的结果的评价

18. 经济预测与决策的关系

答：一、经济预测是经济决策的基础和保证（1）经济预测是做出正确经济决策的前提（2）经济预测是降低经济决策风险的手段（3）经济预测是决策者形成“独特领导艺术”的基本因素（4）经济预测是经济决策的基础。（5)经济决策是经济预测的进一步延伸

二、经济决策是经济预测的目的并反作用于预测(1)经济决策是经济预测的目的(2)经济决策对经济预测有反作用

19.经济预测的分类

一主观概率法加权平均法案例

例：某大型空调生产企业欲对下一年度首季度空调产品的销售额进行预测，且预测工作主要由市场销售部和投资计划部来完成。见表

2-2

范文五：经济预测与决策B

广东白云学院2012—2013学年第二学期

期末考试《经济预测与决策》（B卷）

适用专业及方向：统计学

层次：本科年级：2010级限时：120分钟考试形式：闭卷考场要求：笔试

说明：考试时可带无存储功能的计算器。

1分，共15）

1.下列方法不是以平均数为基础的是（）

A、简易平均法 B、移动平均法 C、加权平均法D、指数平滑法 2.时间序列的综合预测模型，按四种变动的结构形式不同可有（）。

A、加法模型 B、乘法模型 C、混合模型 D、以上各项都对 3.依据预测者的观察分析能力，借助于经验和判断力对市场未来表现进行推断和判断称为（）。

A、定性预测 B、定量预测 C、时间序列预测 D、因果关系预测 4.市场预测程序是( )

A、明确目的，收集资料，分析，预测 B、收集资料，明确目的，分析，预测 C、分析，明确目的，收集资料，预测 D、明确目的，收集资料，预测，分析 5.不是定量预测法的特点是( ) A、预测先决条件是数据资料齐全 B、采用的工具是统计方法和数学模型 C、量与质的分析相结合 D、预测精确度不高

6.下列属于领先指标的有( )

A、价格指数 B、居民收入增加额 C、住宅投资的增加额 D、国内生产总值

7. 能消除时间序列中的不规则变动和季节变动的方法是( ) A、移动平均法 B、专家意见法 C、时间序列乘法模型 D、季节指数

8.在一元性线回归方程 Y=a+bx中，( )表示当自变量每增减一个单位时，因变量的平均增减量。

A、a B、b C、Y D、x 9.决策树分析法的决策准则是( )

A、最大收益期望值标准 B、最小损失期望值标准 C、最优损益期望值标准 D、最小风险标准 10. 专家意见法适合于( )

A、短期市场预测 B、近期市场预测 C、近短期市场预测 D、中长期市场预测

11.有目的的收集，整理和加工分析市场信息，使之集中化，有序化，成为可利用的信息，这一过程是( )

A、市场调查 B、市场分析 C、市场预测 D、整理资料 12. 从理论上讲,决策最终选择的理想方案,应该是追求方案( ) A、最优化 B、最满意化 C、最科学化 D、最合理化 13. 经营决策应始终贯彻的基本指导思想是( )

A、效益原则 B、科学原则 C、民主化原则 D、系统原则 14.时间序列综合预测模型中，其变动有正有负，正负可以抵销，故均值为零，其影响消失的变动是( )

A、随机变动 B、循环变动 C、季节性变动 D、长期趋势 15.在多元回归模型的检验中，目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是( ) A、r检验 B、t检验 C、f检验 D、DW检验二、简答题（每题10，共30分）

1. 简述如何确定决策目标。（10分）

2. 简述德尔菲法的优缺点。（10分）

3. 简述指数平滑系数α的确定。（10分）

40分）

1.（15分）某地方书店希望订购最新出版的图书。根据以往经验，新书的销量可能为50、100、150或200本。假设每本书的订购价是5元，销售价是8元。如书买不出去，剩书的处理价为2元。要求：（1）建立收益矩阵；（2）用乐观法、悲观法和等概率法决策该书店应订购的新书数量；（3）建立后悔矩阵，用后悔值决策该书店应订购的新书数量。

2. （15分）设某国主要行销A、B、C 三个产地的汽车。对目前市场占有率情况的抽样调查表明，购买A产地汽车的顾客占0.4，购买B、C产地汽车的顾客占0.3。顾客流动转移情况见表。

设本月为第一个月，试预测第4个月汽车市场占有率和预测长期的市场占有率。

3.（10分）某制造企业生产一款新机器，需要某种零部件。若从厂外购入，每个零部件市场价格为30元；若自己生产该零部件，前期固定投资需要240万元，单位可变成本为18元。若生产一部新机器需要零部件10个，并预计该款新机器市场销量为21000部。试问，该制造企业应当如何决策。

详细解释博弈论中的经典案例“囚徒困境”（需列出收益矩阵并指出其纳什均衡），举商业案例说明。

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