统计预测与决策（1~4）思维导图

本篇思维导图主要是统计预测的相关知识，包括经济时间序列变化受到那些因素的影响，常用的模型，趋势外推法，多项式曲线外推法，指数曲线模型，修正指数曲线预测模型，龚珀慈曲线预测模型，皮尔曲线模型等。

统计预测与决策

• 第一章 统计预测概述
  • 第一节 统计预测的概念和作用
    • 概念：预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。（包括定量预测和定性预测）
    • 性质：通用的方法论性质
    • 统计预测三要素
      • 实际资料 依据
      • 经济理论 基础
      • 数学模型 手段
    • 统计预测和经济预测的联系与却别
      • 联系
        • 1.他们都是以经济现象的数值作为研究对象。 2.直接或间接为宏观经济调控提供依据 3.提供统计方法论
      • 区别
        • 研究角度：统计预测是方法论研究，经济预测是实质性的预测
        • 研究领域：经济预测是研究经济领域，统计预测广泛应用各个领域。
    • 统计预测的作用
      • 预测作用的大小取决于预测结果所产生效益的多少
      • 影响因素
        • 费用的高低
        • 预测方法的难易程度
        • 预测结果的精确程度
  • 第二节 统计预测方法的分类和选择
    • 分类
      • 性质
        • 定性预测：以逻辑判断为主的预测方法。
        • 定量预测
          • 回归预测法：研究变量与变量之间关系的一种数理统计的方法。
          • 时间序列预测：是一种考虑随时间发展变化规律并使用该变量以往的统计资料建立 数学模型做外推的预测方法。（运用广泛）
      • 时间长短
        • 近期 一个月以内
        • 短期 一到三个月 分解分析法、移动平均法、指数平均法、 自适应过滤法、平稳时间序列预测法、干预模型
        • 中期 三个月到两年
        • 适用一元或多元线性回归预测 非线性回归预测
        • 长期 两年以上
        • 趋势外推法
        • 定性预测适用
      • 是否重复
        • 一次性预测
        • 反复预测
    • 选择的要求
      • 合适性
      • 费用
      • 精确性
  • 第三节 统计预测的原则和步骤
    • 统计预测的原则
      • 连贯性原则
      • 类推性原则
      • 相关性原则
      • 概率性原则
    • 统计预测步骤
      • 确定预测目标
      • 搜索和审核资料
        • 途径：一手资料、二手资料
        • 数据的加工和整理
      • 选择预测方法，建立预测模型
      • 分析预测误差，改进预测模型
      • 分析预测结果，提出预测报告
        • 预测结构需要必要的修正
• 第二章 定性预测法
  • 第一讲 定性预测概述
    • 概念
      • 根据个人的经验和分析
    • 特点
      • 着重对事物发展的性质
      • 着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点
    • 定性
      • 优点
        • 注重 灵活性 简单迅速省时省费用
      • 缺点
        • 受主观影响
    • 定量
      • 优点
        • 数量
        • 较少受主观影响
      • 缺点
        • 比较机械
  • 第二讲 德尔菲法
    • 概念：采用背靠背的形式，克服了专家之间不能发挥自己的意见。
    • 步骤
      • 提出要求，明确目标，用书面通知被选定的有关专家
      • 专家提出自己的预测
      • 组织者对专家预测意见归纳整理，在寄还展架修改
      • 专接通知，再次预测
      • 确定预测值，作出预测结论
    • 特点
      • 匿名性
      • 反馈性
      • 统计性：预测值趋于收敛
    • 专家意见的统计处理
      • 对数量或时间答案的处理
        • 中位数
        • 上下四分位点
        • 简单平均法
        • 加权平均法
    • 评价
      • 优点
        • 收敛性
        • 准确性高
        • 有利于专家独立思考
      • 缺点
        • 缺少思想沟通交流
        • 易忽视少数人意见
        • 存在组织者主观影响
    • 应用
      • 以最后一次预测判断为主
  • 第三讲 主观概率法
    • 概率
      • 客观概率
        • 某一事件重复试验后，出现的频率
      • 主观概率
        • 预测者根据自己的实践经验和判断分析能力
    • 定义
      • 凭检验或预感，对各种预测意见进行集中整理
    • 步骤
    • 主观加权平均法
      • 步骤
        • 确定各种情况及出现的主观概率
• 第三章 回归预测法
  • 第一讲 一元线性回归预测法
    • SE
    • 可决系数
    • 相关系数
    • 回归系数显著性检验
    • F检验=T检验
    • DW值
      • 低阶自先关
  • 第二讲 多元线性回归预测法
    • F检验
  • 第三讲 非线性回归预测法（了解即可）
  • 第四讲 应用回归预测法应注意的事项
• 第四章 时间序列分解法和趋势外推法（定量）
  • 第一节 时间序列分解法
    • 一、时间序列分解
      • 影响时间序列变化的因素
        • 长期趋势因素 T
        • 季节变动因素 S
        • 周期变动因素 C
        • 不规则变动因素 I
    • 二、时间序列分解模型
      • 函数
      • 方法
        • 加法模型法
        • 乘法模型法（比较广泛）
    • 三、时间序列的分解方法
      • 季节指数S的计算
      • 长期趋势T的计算
      • 周期变动因素C的计算
      • 不规则变动因素I的计算
    • 四、时间序列分解预测法的应用
  • 第二节趋势外推法的概述
    • 一、趋势外推法的概念和假定条件
      • 趋势模型
      • 假定条件
        • 假设事物发展过程没有跳跃式变化，一般属于渐进变化
        • 假设事物的发展因素也决定事物未来地发展，其条件是不变或变化不大
    • 二、趋势模型的种类
      • 多项式曲线预测模型
      • 指数曲线预测模型
      • 对数曲线预测模型
      • 生长曲线预测模型
    • 三、趋势模型的选择
      • 图形识别法
      • 差分法
  • 第三节 多项式曲线趋势外推法
    • 多项式曲线预测模型的一般形式为：
      • k=1，为直线模型 k=2，二次多项式（抛物线）模型 k=n，为n次多项式模型
    • 一、二次多项式曲线模型及其应用
      • 二次多项式曲线模型为：
    • 二、三次多项式曲线模型及其应用
  • 第四节 指数曲线趋势外推法
    • 一、指数曲线模型及其应用
      • 指数曲线预测模型
        • 函数模型的求解步骤：
          • ①对函数模型做线性变换，得：
          • ②
        • 判断是否是指数曲线模型
          • 散点图
          • 一节差比率大致相等
        • 题目的求解步骤
          • 第一步：绘制散点图和一阶差比率
          • 第二步：求模型参数
          • 第三步：预测
    • 二、修正指数曲线模型及其应用
      • 修正指数曲线预测模型为：
        • 求解步骤：①三等分；②求Y之和；③带公式
        • 修正指数曲线
        • 题目的求解步骤
          • 第一步：绘制散点图和一阶差比率
          • 第二步：求模型参数
          • 第三步：预测
  • 第五节 生产曲线趋势外推法
    • 一、龚珀兹曲线模型及其应用
      • 龚珀兹曲线属于生长曲线回归预测方法，多用于新产品的研制、发展、成熟和衰退分析。
      • 工业产品寿命一般分为四个时期：萌芽期、畅销期、饱和期、衰退期。 龚珀兹曲线特别适合用于处在成熟期的商品进行预测，掌握市场需求和销售的饱和量。
      • 形式
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        • 做线性变换
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      • 步骤
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    • 二、皮尔曲线模型及其应用
      • 形式
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  • 第六节 曲线拟合优度分析
    • 一、曲线的拟合优度分析
      • 为了通过回归分析估计a,b值，首先必须将公式变换为线性形式
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    • 二、各种曲线农合优度的比较
      • 标准误差要与其他曲线的标准误差进行比较
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