《统计预测与决策》课程教学大纲

课程编号：0712020221

课程基本情况：

1．课程名称：统计预测与决策

2．英文名称：Methods of Forecasting and Decision

3．课程属性：专业选修课

4．学　　分： 3         总学时：51

5．适用专业：应用统计学

6．先修课程：统计学概率、数理统计、西方经济学

7．考核形式：考查

 

一、本课程的性质、地位和作用

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．

二、教学目的与要求

1．教学目的

通过本课程的讲授和学习，使学生了解和掌握统计预测与决策的一般理论和基本方法，接受严密系统的训练，包括运用统计预测的基本原理和方法分析数据，并进一步对相关问题进行预测等内容，为将来从事的教学、科研和其它实际工作打好基础．

2．教学要求

本课程应重视统计预测和决策方法在实际问题中应用的严格训练．在教学中，应注意由浅入深，并阐明本课程与其它课程的联系，避免不必要的重复，在讲授基本统计预测与决策方法，例如回归预测、马尔科夫预测等内容时，应通过例题及习题，使学生受到足够的训练，掌握相关预测方法，并理解相关问题用何种预测方法能够解决，力争达到在应用中学习这门课程．

三、课程教学内容及学时安排

按照教学方案安排，本课程安排在第五学期讲授，全学程共51学时，其中课内讲授34学时，实验课17学时，具体讲授内容及学时安排见下表：

《 统计预测与决策》教学内容及学时分配表

四、参考教材与书目

1．参考教材

[1] 陈华友等．统计预测与决策．北京：科学出版社，2018．4

[2] 徐国祥．统计预测与决策（第三版）．上海：上海财经大学出版社，2008

2．参考书目

[1] S. Makridakid and S.C Wheelwright: Forecasting Methods and Applications, John Wiley &Sons ,  Inc., New York, 1992

[2] 杨曾武．统计预测原理．北京：中国财政出版社，1990

[3] 易丹辉．统计预测——方法和应用．北京：中国人民大学出版社，1990

[4] 王耀东等．经济时间序列分析．上海：上海财经大学出版社，1998

[5] 朱明德等．统计预测与控制.  北京：中国林业出版社，2006

第1章   统计预测概述(2学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使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.

1．了解统计预测的涵义、作用；

2．了解预测方法的选择原则；

3．掌握预测的一般步骤．

【教学重点】

统计预测的概念、统计预测方法的分类及选择．

【教学难点】

统计预测方法的选择．

【教学方法】

讲授法.

【教学内容】

1. 统计预测的概念和作用

2. 统计预测方法的分类及其选择

定性预测法、回归预测法、时间序列预测法、合适性、费用、精确性.

3. 统计预测的原则和步骤

连贯原则、类推原则、统计预测的步骤.

【教学建议】

重点讲授统计预测方法的分类及其选择，简单介绍统计预测的概念及统计预测的一般步骤．

第2章  定性预测法(3学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生掌握各种定性预测方法的特点、应用条件、适用场合，并能结合具体的案例加以运用.

1．了解定性预测方法的特点；

2．掌握定性预测方法的应用条件及适用场合并进行预测．

【教学重点】

几种定性预测方法的应用条件及使用场合．

【教学难点】

几种定性预测方法的应用条件及使用场合．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 定性预测概述

定性预测的概念和特点、定性预测和定量预测之间的关系.

2. 德尔菲法

德尔菲法的概念和特点、德尔菲法的预测程序、运用德尔菲法预测时应遵循的原则、德尔菲法的优缺点、德尔菲法的应用案例.

3．主观概率法

主观概率的概念、主观概率法的预测步骤以及应用案例.

4. 定性预测的其他方法

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.

5. 情景预测法

情景预测法的概念和特点、情景预测法的一般方法、情景预测法的一般步骤.

【教学建议】

重点讲授德尔菲法及主观概率法的预测程序及应用案例，简要介绍其它定性预测法．

第3章  回归预测法(4学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生掌握回归预测法的适用范围，及具体运用回归预测法时所应注意的几个问题；同时，能熟练运用常用的统计软件对研究对象进行回归分析.

1. 了解回归预测法的适用范围；

2. 了解使用回归预测法应注意的几个问题；

3. 掌握回归预测法．

【教学重点】

回归预测法的使用条件、注意问题及应用回归预测法进行预测．

【教学难点】

应用回归预测法进行预测．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 一元线性回归预测法

建立模型、估计参数、进行检验、进行预测

2. 多元线性回归预测法

估计参数、拟合优度和置信范围、自相关和多重共线性问题、两个以上自变量的多元回归模型、计算机在多元回归分析中的应用

3. 非线性回归预测法

配曲线问题、一些常见的函数图形

4. 应用回归预测时应注意的问题

关于定性分析问题、关于回归预测不能任意外推问题、关于对数据资料的要求问题

【教学建议】

重点讲授应用回归预测法进行预测，简要介绍回归预测法的使用条件及应注意的几个问题．

第4章  时间序列分解法及趋势外推法(5学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生掌握时间序列分解法，并根据研究对象，通过图形识别法和差分法选择趋势模型进行预测．

1．了解时间序列分解法的两种作用机制；

2．了解时间序列的四种因素分解法；

3．了解 趋势外推法的概念及模型识别；

4．掌握几种趋势外推的预测方法；

5．掌握曲线的拟合优度分析．

【教学重点】

几种趋势外推预测法及拟合优度分析．

【教学难点】

几种趋势外推预测法及拟合优度分析．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 时间序列分解法

时间序列的分解、时间序列分解模型、时间序列的分解方法、季节指数的计算、长期趋势的计算、周期变动因素的计算、不规则变动因素的计算、时间序列分解预测法的应用.

2. 趋势外推法概述

趋势外推法的概念和假定条件、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、趋势模型的选择、图形识别法、差分法.

3. 多项式曲线趋势外推法

二次多项式曲线模型及其应用、三次多项式曲线模型及其应用、建立模型、参数估计.

4. 指数曲线趋势外推法

指数曲线模型及其应用、修正指数曲线模型及其应用.

5. 生长曲线趋势外推法

龚珀兹曲线模型及其应用、皮尔曲线模型及其应用.

6. 曲线拟合优度分析

曲线的拟合优度分析、各种曲线拟合优度的比较、各种曲线标准误差的比较.

【教学建议】

重点讲授几种趋势外推法的模型识别、参数估计、拟合优度分析及预测，简要介绍序列的四种因素分解及其作用机制．

第5章  时间序列平滑预测法(6学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生了解几种时间序列的平滑预测法，掌握掌握各种时间序列平滑预测方法的适用场合，并能根据所研究的时间序列，选择合适的时间序列平滑预测模型进行预测分析．

1．了解各平滑预测法的优缺点；

2．掌握 平滑预测法的选择；

3．掌握各平滑预测法的基本原理；

4．掌握各平滑预测法的应用．

【教学重点】

各平滑预测法的基本原理、应用及模型选择．

【教学难点】

各平滑预测法的基本原理及应用．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 一次移动平均法和一次指数平滑法

一次移动平均法的基本原理及其应用、一次指数平滑法的基本原理及其应用.

2. 线性二次移动平均法

线性二次移动平均法的基本原理、线性二次移动平均法的应用.

3. 线性二次指数平滑法

布朗（Brown）单一参数线性指数平滑法、霍尔特（Holt）双参数线性指数平滑法.

4. 布朗二次多次多项式（三次）指数平滑法

布朗二次多项式指数平滑法的基本原理、布朗二次多项式指数平滑法的应用.

5. 温特线性和季节性指数平滑法

温特线性和季节性指数平滑法的基本原理、温特线性和季节性指数平滑法的应用.

【教学建议】

重点讲授平滑预测法的基本原理及应用、平滑预测法的选择，简要介绍各平滑预测法的优缺点．

第6章  预测精度测定与预测评价(6学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生了解测定预测精度的方法，以及影响经济现象的可预测性的因素；同时，在实际预测过程中，综合考虑各种预测方法选择影响因素，最终选择合适的预测方法，进行研究.

1．了解测定预测精度的几个指标；

2．了解评价预测的几个方面；

3．掌握测定预测精度的几个指标的计算；

4．不同预测法的预测精度的比较．

【教学重点】

测定预测精度的几个指标的涵义及其计算．

【教学难点】

测定预测精度的几个指标的涵义及其计算．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 预测精度的测定

预测精度的测定、平均误差和平均绝对误差、平均相对误差和平均相对误差绝对值、预测误差的方差和标准差、未来的可预测性、影响预测误差大小的因素.

2. 定量预测方法的比较

因果预测的精度、时间序列预测模型的预测精度、回归预测与时间序列预测精度的比较.

3. 定性预测与定量预测的综合运用

定性预测和定量预测的比较、改进预测效果的综合分析.

【教学建议】

重点讲授测定预测精度的指标、指标的涵义及指标的计算，简要介绍预测的评价．

第7章  统计决策概述(3学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生掌握决策的基本概念、决策的分类方式、决策的一般步骤，以及决策的公理、要作出正确决策时所应遵循的基本原则.

1．了解统计决策的概念及分类；

2．了解统计决策的一般步骤；

3．了解统计决策的六条公理及三条原则；

4．掌握与统计决策有关的三个基本概念．

【教学重点】

统计决策的所遵循的公理、原则及步骤．

【教学难点】

统计决策的所遵循的公理及原则．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 决策的概念和种类

决策的概念、决策的基本特征、决策的种类、统计决策中的三个基本概念．

2. 决策的作用和步骤

决策的作用、决策信息搜集成本、决策的步骤．

3. 决策的公理和原则

决策的公理、决策的原则．

【教学建议】

重点讲授统计决策所遵循的几个基本公理、原则，简要介绍统计决策的概念及分类．

第8章 风险型决策方法(6学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生了解什么是风险型决策，掌握几种常用的风险型决策方法，并运用这些方法解决相应的决策问题 ．

1．了解风险型决策的概念；

2．了解风险型决策的有关概念；

3．了解风险型决策的各个标准及其使用场合；

4．掌握几种常用的风险型决策方法．

【教学重点】

几种常用的风险型决策方法、每个风险型决策方法的使用场合．

【教学难点】

几种常用的风险型决策方法．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 风险型决策的基本问题

风险型决策的概念、损益矩阵.

2. 不同标准的决策方法

以期望值为标准的决策方法、以等概率（合理型）为标准的决策方法、以最大可能性为标准的决策方法、各种方法的适用场合.

3. 决策树

决策树的意义、决策树制作的步骤及其应用.

4. 风险决策的敏感性分析

敏感性分析的含义、两状态两行动方案的敏感性分析、三状态三行动方案的敏感性分析.

5. 完全信息价值

完全信息价值的概念、完全信息价值的应用.

6. 效用概率决策方法

效用的含义、效用曲线、效用曲线的类型、效用曲线的应用.

7. 连续型变量的风险型决策方法

连续型变量风险型决策中的几个概念、边际分析法的应用、应用标准正态概率分布进行决策.

8. 马尔科夫决策方法

转移概率矩阵及其决策特点、转移概率矩阵决策的应用步骤.

【教学建议】

重点讲授几种常用的风险型决策方法及各方法的应用场合，简要介绍与风险型决策有关的一些概念．

第9章 贝叶斯决策方法(6学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生了解什么是贝叶斯决策，掌握各种风险型决策方法，并运用这些方法解决相应的决策问题 ．

1．了解贝叶斯决策的概念和步骤；

2．了解贝叶斯决策的优缺点；

3．了解贝叶斯决策的类型；

4．掌握贝叶斯决策方法．

【教学重点】

贝叶斯决策方法、先验分析、后验分析．

【教学难点】

贝叶斯决策方法、后验分析．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 贝叶斯决策概述

贝叶斯决策的概念和步骤、贝叶斯定理、贝叶斯决策的优点及其局限性.

2.    贝叶斯决策方法的类型和应用

先验分析和与后验分析、后验分析、序贯分析.

【教学建议】

重点讲授贝叶斯决策方法的应用，简要介绍贝叶斯决策的概念、优缺点等．

第10章  不确定型决策方法(4学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生了解什么是不确定型决策，掌握各种不确定型决策方法准则，并能根据实际情况，选择合适的决策方案  ．

1．了解不确定型决策的概念；

2．了解不确定型决策的有关概念；

3．了解不确定决策方法的准则；

4．掌握几种常用的不确定型决策方法．

【教学重点】

几种常用的不确定型决策方法、每个不确定型决策方法的特点及各自的使用场合．

【教学难点】

几种常用的不确定型决策方法、每个不确定型决策方法的特点及各自的使用场合．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. “好中求好”决策方法

“好中求好”决策准则的概念及其决策方法步骤、“好中求好”决策方法的应用案例.

2. “坏中求好”决策方法

“坏中求好”决策方法准则的概念、“坏中求好”决策和“最大最小”决策方法的应用案例.

3. 系数决策方法

系数决策方法准则的含义、系数决策方法的应用案例.

4. “最小的最大后悔值”决策方法

“最小的最大后悔值”决策的基本原理、“最小的最大后悔值”决策方法的应用案例.

5. 各种决策方法的比较和选择

各种决策方法的比较、各种决策方法在应用时的选择.

【教学建议】

重点讲授几种常用的不确定型决策方法及各方法的应用场合，简要介绍与不确定型决策有关的一些概念．

第11章   多目标决策方法(6学时)

【教学目的与要求】

通过本章的教学使学生了解什么是多目标决策方法、处理多目标问题所应遵循的原则，并掌握处理多目标问题的各种决策方法 ．

1．了解多目标决策的概念；

2．了解多目标决策的有关概念；

3．了解解决多目标决策问题所遵循的几个基本原则；

4．掌握几种常用的多目标决策方法．

【教学重点】

几种常用的多目标决策方法、确定目标权数的几种方法．

【教学难点】

几种常用的多目标决策方法、确定目标权数的几种方法．

【教学方法】

讲授法．

【教学内容】

1. 多目标决策概述

多目标决策的特点、多目标决策简述.

2. 层次分析法

层次分析的基本原理、判断矩阵及一致性检验、层次分析法的应用.

3. 多属性效用决策法

多属性效用决策的概念、多属性效用函数、加权评分法.

4. 优劣系数法

目标权数的确定、优系数和劣系数的计算.

5. 模糊决策法

基本概念、模糊集合、隶属函数的确定、截集、模糊决策.

【教学建议】

重点讲授几种常用的多目标决策方法、确定目标权数的几种方法，简要介绍解决多目标决策问题所遵循的一些原则等．

 

 

执笔人：贾武艳        审定人：李建丽