第1章+预测概述课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,预测学到底是迷信还是科学？,预测学来源于宇宙天体运转的客观规律,，它是在古人原始思维状态下，运用一种符号性的计算公式来推演天体运动的规律与自然现象及生命个体之间的关系所形成的一门科学，因此说它的产生，首先是科学的，而并不是古人随意杜撰的。,古人推演天体运动规律的公式符号主要包括十天干、十二地支、阴阳和金、木、水、火、土五形。它们是预测学的基本元素，揭开它们的来源之谜，就会探寻到预测学中的科学规律，看到预测学的真正价值所在。,序言：中国古代预测学的由来,谈谈：十二地支,十二地支来源于十二属相，十二属相来源于古人长期生活经验的积累总结,例如，,1984,年甲子年鼠特别多，而,1996,年丙子年鼠也较其他年份多，这是为什么呢？,古人早在几千年前已发现、某年的老鼠特别多，繁殖得较快；第二年，牛生长迅速：第三年，虎特别多而强壮；第四年，兔子异常多而活跃；第五年，天上有降飞龙的现象；第六年，有群蛇时常出现；第七年，马膘肥体壮；第八年，羊成群结队；第九年，猴子戏闹频繁；第十年，小鸡生长旺盛；第十一年，狗比较多而活跃；第十二年，猪生长得快而肥壮，并且，这种现象呈十二年一个周期，周而复始。于是古人就把鼠多而旺的年份叫鼠年；牛多而旺的年份叫牛年，如此类推分别叫虎年，兔年，龙年，蛇年，马年，羊年，猴年，鸡年，狗年，猪年，十二属相由此产生。,十二属相产生之后，古人一开始用象形符号作为其标记，后来随着文字的发展，十二个象形符号又演变成“,;,子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥”,;,，古人遂命名为十二地支。,为什么自然界中又存在着十二属相交替出现的规律呢？,这是由木星围绕太阳运转的规律决定的。现代科学证实木星围绕太阳运转的规律大约是十二年一个周期。但古人早巳发现木星的运转规律与十二属相存在着某种对应的关系。当木星围绕太阳运动其位置恰好在地球的正北方的位置，地球由于受木星能量场的影响，鼠的生长繁殖特别旺盛，这就是鼠年；一年后，木星前进,30,度，在地球上看木星是向右方前进的。这时在地球上看它正好落在地球的正北偏东,30,度的位置。受木星的影响，地球上这一年的牛繁殖、生长得特别旺盛，这就是牛年,;,;,由此可知，木星围绕太阳的运转规律决定了地球上十二属相的产生。然而十二属相是用十二个地支作为符号来代替的，因此古人把木星命名为岁星，所以从古至今人们都崇拜太岁。地支是用来记录木星活动规律对地球人类影响的运程,时运。,预测学只是借用此种符号来计算太阳、木星及各大行星的能量能地球及人类影响所产生的各种关系，以及此种能量对地球及人类的恩赐（如：走好运）与制约（如：走坏运）关系。,1.1,预测的基本概念,经济预测：是指以准确的调查统计资料和经济信息为依据，从经济现象的历史、现状和规律性出发，运用科学的方法，对经济现象未来发展前景的测定。,1,、预测的定义,预测：是指根据客观事物的发展趋势和变化规律对特定的对象未来发展趋势或状态做出科学的推断与判断。即,预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。,第一章 预测概述,第一章 预测概述,2,、预测的科学性,包括：预测前提、预测方法和预测结果的科学性,1,）预测前提的科学性的含义：,一是预测必须以客观事实为依据，即以反映这些事实的历史与现实的资料和数据为根据进行推断；,二是作为预测依据的事实资料和数据，还必须通过抽象上升到规律性的认识，并以这种规律性的认识作为预测的指导；,三是预测必须以正确反映客观规律的某些成熟的科学理论作指导。,2,）预测方法的科学性的含义：,一是各种预测方法是在预测实践经验的基础上总结出来，并获得理论证明与实践检验的科学方法，包括预测对象所处学科领域的方法以及数学的、统计学的方法；,二是预测方法的应用不是随意的，它必须依据预测对象的特点合理选择和正确运用。,3,）预测结果的科学性的含义：,一是预测结果是由已认识的客观对象发展的规律性和事实资料为依据，采用定性与定量相结合的科学方法做出的科学推断，并以科学的方式加以表述；,二是预测结果在允许的误差范围内可以验证预测对象已经发生的事实，同时在条件不变的情况下，预测结果能够经受实践的检验。,2,、预测的可能性,一是连续性：,未来与现实及历史之间存在连续性，是预测未来的依据，用于稳定系统（农业）,二是相互关联、相互影响：,相关分析（投资、经济增长、物价增长相关关系）,三是相似性：,利用相似性类推预测（生物生长过程,-,生长量与时间关系曲线与大型建设项目,-,资金投入量与时间的关系曲线相似）,3,、预测的不准确性,一是预测的准确性与预测对象变化的速度及其复杂性成反向变化；,二是人们的认识能力是有限的；,三是虽采用概率统计的方法研究偶然事件，但无法消除偶然性；,四是预测获得本身也在“干忧”未来,预感前景不妙，设法阻止其出现,-,自失败预测；,前景不错，会努力促使其尽快实现,-,自成功预测,4,、预测结果的评价,主要看其是否可信、有效；,可信考虑方面：,（,1,）预测结果应该历史与现实的合理延伸；,（,2,）预测结果具有可检验性；,（,3,）可信程度与时间跨度、复杂程度、详细程度有关,有效性：预测结果能否为决策者提供可靠的未来信息，以使决策者做出正确决策。,5,、预测的基本功能：为决策者提供制定决策所必需的未来信息。,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。,6,、经济预测三个要素,1.2,预测的基本原理与步骤,一、预测的基本原理,系统性原理,1,）含义,：是指预测必须坚持以系统的观点为指导，采用系统分析方法，实现预测的系统目标。,2,）特性：,一是：全面地、整体地看问题，而不是片面地、,局部地看问题；,二是：联系地、连贯地看问题，而不是孤立地、,分割地看问题；,三是：发展地、动态地看问题，而不是静止地、,凝固地看问题。,3,）要求,：,一是：通过对预测对象的系统分析，确定影响其变化的变量及其关系，建立符合实际的逻辑模型与数学模型；,二是：通过对预测对象的系统分析，系统地提出预测问题，确定预测的目标体系；,三是：通过对预测对象的系统分析，正确地选择预测方法，并通过各种预测方法的综合运用，使预测尽可能地符合实际；,四是：通过对预测对象的系统分析，按照预测对象的特点组织预测工作，并对预测方案进行验证和跟踪研究，为经验决策的实施提供及时的反馈。,连贯性原理,1,）含义： 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。,即：研究对象的过去和现在，依据其惯性，预测其未来状态。,2,）注意问题：,一是连贯性的形成需要有足够长的历史，且历史发展数据所显示的变动趋势具有规律性；,二是对预测对象演变规律其作用的客观条件必须保持在适度的变动范围之内，否则改规律的作用将随条件变化而中断，连贯性失效。,是指通过寻找并分析类似事物相似的规律，根据已知的某事物的发展变化特征，推断具有近似特性的预测对象的未来状态。,类推原理,条件：两事物之间的发展变化具有类似性，否则，就不能类推。,事物必须有某种结构，其升降起伏变动不是杂乱无章的，而是有章可循的。事物变动的这种结构性可用数学方法加以模拟，根据所测定的模型，类比现在，预测未来。,1,）含义：是指研究预测对象与其相关事物间的相关性，利用相关事物的特性来推断预测对象的未来状况。,相关性原理,2,）分类：同步相关与异步相关,先导事件与预测事件的关系表现为异步相关。,如：基本建设投资额与经济发展速度；利息率的提高导致房地产业的衰落,同步相关：如冷饮食品与气候变化有关；服装的销售与季节的变化有关。,3,）相关性最主要的表现形式是因果关系：,利用因果性原理进行预测，必须科学分析，确定相关事物之间因果关系的具体形式，找出其关键因素，适当进行简化，据此建立合适的预测模型。,1,）含义：是指当被推断的结果能以较大的概率出现时则认为改结果成立。,概率推断原理,2,）方法：在预测中，采用概率统计方法求出随机事件出现各种状态的概率，然后根据概率推断原理去推测对象的未来状态。,确定预测目标,收集、整理有关资料,建立预测模型,选择预测方法,利用模型进行预测,二、预测的一般步骤,评价预测模型,分析预测结果,1.3,预测资料的收集与预处理,一、变量的确定与说明,首先，确定被预测的变量；,其次，确定对预测变量的发展有影响,的其它变量（回归方法尤为重要）。,注意：,每一数据值涉及的时期,要求的详细程度,计量单位,要求的准确程度,二、数据的收集与整理,要求：,首先，要注意数据的客观性和准确性，即要求,数据如实地反映实际情况；,其次，要求数据具有及时性、完整性、经济性,。,分类：,按调查资料来源分：,原始资料、第二手资料；,按调查组织形式分：,统计报表、专门调查（含,全面调查、抽样调查）；,按调查时间连续性分：,经常性调查、一次性调查。,资料整理,三个环节：,对资料的校核,（包括逻辑性校核、计算性校核）,逻辑性校核：检查搜集到的资料是否符合预测对象变动的逻辑发展，以排除明显的偶发性因素的影响,。,计算性校核：检查搜集到的各种指标数据是否有计算错误，或统计与计算口径是否一致等。,对资料的分类,（特征、结构、性质、规模等）,按特征分：,资料所显示的变动规律（直线、曲线）,按结构分：,市场结构层次、商品结构层次（国际）,按性质分：,社会性质、经济性质（人口、销售）,按规模分：,市场容量规模、生产规模、销售盈利规模,对变量序列的编制,统计数据分三种：,分类数据：,对事物进行分类的结果，数据表现为类别。,顺序数据：,确定类别的优劣或顺序，数据表现为类别。,数值型数据：,用度量单位计量，数据表现为具体数值。,统计数据处理：,分类数据：,计算各组的频数或频率、众数。,顺序数据：,计算中位数。,数值型数据：,用统计方法处理，均值，参数估计检验。,经过分类整理的资料用数值表示，按不同的变量顺序，形成某变量的大小序列。,三、数据的分析与预处理,数据的分析与鉴别,异常数据的鉴别方法：,图形观察法、统计滤波法,首先，应对得到的数据作大体的估计，去掉与问题无关或不能说明问题的数据；,其次，对值得怀疑和探讨的数据（大起大落）进行研究，调查其产生的背景，鉴别其真实程度，分析原因，以便判断这些数据是否异常或能否反映预测对象的正常情况。,图形观察法,例,1.1,：销售量,月份,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,销售量,320,330,180,350,340,340,360,350,380,470,350,370,MATLAB,用法,plot(X,Y),当,X,Y,均为实数向量，且为同维向量，,X=x(i),，,Y=y(i),，则,plot(X,Y),先描出点,(x(i),，,y(i),，,然后用直线依次相连,X= ;,Y= ;,plot(X,Y),例,1.2,：总产值,年份,1973,1974,1975,1976,1977,1978,1979,1980,1981,1981,1983,总产值,24,26,16,25,29,32,39,45,52,58,63,例,1.3,：研究生招生规模,年份,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,1993,1994,人数,60,80,125,140,150,170,190,200,240,年份,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,人数,250,270,300,350,370,400,420,960,1200,统计滤波法,一般是利用正态分布来确定数据的变动范围。具体步骤如下：,利用已有的数据确定数据允许变动的范围（上、下限），凡是在这个范围以外的数据被认为是异常数据。,设已有数据：,（,1,）计算样本均值和样本标准差：,（,2,）确定一个,k,与样本均值和标准差组成数据变动的上、下限：,则不在 范围内的数据即认为是异常数据。,其中，,k,由样本数量,N,和概率 确定。,而 是落在 范围内的统计数据的个数,与,N,的百分比,是实现 的置信度，即是落在 区间内这一事件的概率。,k,值表如表所示（见,15,页）,例,1.4,（见,16,页,找出异常数值）,12.43 12.36 12.30 12.40 12.51 12.66 12.73 12.52 13.01 12.74 12.45 12.75 12.64 12.82 13.10 13.04 13.23 13.52 18.45 16.28 13.50 13.47 13.28 13.62 13.33 13.71 13.44 13.20 13.83 13.60,MATLAB,方法,命令,利用,mean,求算术平均值,格式,mean(X) %X,为向量，返回,X,中各元素的,平均值,mean(A) %A,为矩阵，返回,A,中各列元素的,平均值构成的向量,说明,X,为向量时，算术平均值的数学含义是，即,样本均值。,例,随机抽取,6,个滚珠测得直径如下：（直径：,mm,）,14.70 15.21 14.90 14.91 15.32 15.32,试求样本平均值,解：,X=14.70 15.21 14.90 14.91 15.32 15.32,；,mean(X) %,计算样本均值,则结果如下：,ans,=,15.0600,命令,求样本方差,函数,var,格式,D=var(X) %var(X,)=,若,X,为向量，则返回向量的,样本方差。,D=var(X, 1) %,返回向量（矩阵）,X,的简单方差,（即置前因子为 的方差）,命令,求标准差,函数,std,格式,std(X) %,返回向量（矩阵）,X,的样本标准差,std(X, 0) %,与,std (X),相同,std(X,1) %,返回向量（矩阵）,X,的标准差,（置前因子为 ）,例,求下列样本的样本方差和样本标准差，方差和标准差,14.70 15.21 14.90 15.32 15.32,解：,X=14.7 15.21 14.9 14.91 15.32 15.32;,DX=var(X,1) %,方差,DX =,0.0559,sigma=std(X,1) %,标准差,sigma =,0.2364,DX1=var(X,) %,样本方差,DX1 =,0.0671,sigma1=std(X) %,样本标准差,sigma1 =,0.2590,数据的预处理,预处理方法有,4,种：,剔除法、还原法、拉平法、比例法,对判定为异常或不能真实地反映预测对象发展趋势的数据进行适当的处理，称为数据的预处理。,剔除法,就是去掉那些不能如实反映预测对象正常发展趋势的数据。（常用在时间序列数据）,缺点：破坏时间序列数据连续性,如：例,1.1 3,月、,10,月可去掉,还原法,把数据处理成没有突变因素影响时本应表现出的数值，是一个估计值。（数据很少时）,如：时间序列外推法求趋势方程：可用异常数据前后两期数据的算术平均值或几何平均值作为还原值,发展趋势呈线性时,发展趋势呈非线性时,如：在利用因果关系建立模型时，设有自变量,x,和因变量,y,。也可用下面方法对异常数据加以还原。,当,x,和,y,之间为线性关系时，取,当,x,和,y,之间为非线性关系时，取,其中 在数值上相差最小的两个自变量，且,是异常数据,例,1.5 ( 17,页,),x-,人口数量,; y-,销售量,年份,1990,1991,1992,1993,1994,1995,人口,71.5,76.8,80.3,82.6,83.1,83.7,销量,42.7,44.9,45.85,45.95,45.15,48.75,年份,1996,1997,1998,1999,2000,2001,人口,84.5,87.2,88.4,/,90.5,92.0,销量,32.6,51.65,54.75,/,55.2,57.3,首先判断,x,和,y,之间是否为线性关系,其次,求出给出数据,x,和,y,的相关系数以及还原处理后二者的相关系数,判断效果如何,.,命令,相关系数,函数,corrcoef,格式,corrcoef(X,Y,) %,返回列向量,X,Y,的相关系数,拉平法,是通过分析造成数据过时的原因,对数据加以适当的处理,使其符合现时的实际发展情况,.,例,1.6 (,见,17,页,),年份,1993,1994,1995,1996,1997,产量,5.1,5.6,5.7,5.5,11.8,处理后产量,5.1+6,5.6+6,5.7+6,5.5+6,11.8,年份,1998,1999,2000,2001,2002,产量,12.3,12.8,13.2,13.8,14.3,处理后产量,12.3,12.8,13.2,13.8,14.3,比例法,如市场占有率问题,例,1.7 (,见,18,页,),年份,1973,1974,1975,1976,1977,1978,1979,1980,销售量,653.6,643.8,802.2,629.6,703.2,863.4,895.4,700.8,市场占有率,0.65,0.58,0.63,0.57,0.63,0.57,0.59,0.43,处理后销售量,460.7,477.3,547.5,475.0,480.1,651.3,652.6,700.8,四、预测方法的分类,预测方法的分类体系,按预测技术的差异性分类,定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、,定比预测技术、评价预测技术,按预测方法的客观性分类,主观预测方法、客观预测方法,主观预测方法主要依靠经验判断,客观预测方法主要借助数学模型,按预测分析的途径分类,直观型预测方法、时间序列预测方法、,计量经济模型预测方法、因果分析预测方法,按采用模型的特点分类,经验预测模型、正规预测模型,正规预测模型包括：时间关系模型、,因果关系模型、,结构关系模型,常用的方法的分类,定性分析预测法、定量分析预测法,定性分析预测法：又称经验判断预测法,指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。,常用的有：,专家意见法、个人判断法、专家会议法、,头脑风暴法、德尔菲法、 相关类推法、,对比类推法、比例类推法,定量分析预测法：,指依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。,常用的有,：,时间序列分析预测法、因果分析预测法,时间序列分析预测法：,是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间序列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。,主要有：,移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、,季节指数预测法、,ARMA,模型预测法、马尔可夫预测法,因果序列分析预测法：,是以因果性预测原理作指导，以分析目标同其它相关事件及现象之间的因果关系，对市场未来状态和发展趋势作出预测的定量分析方法。,主要有：,回归分析预测法、经济计量模型预测法、灰色系统模型预测法、投入产出分析预测法,影响预测方法选择的因素,预测的目标特性,战略性决策：中长期预测方法，精度要求较低,战术性决策：中期近期预测方法，精度要求较高,业务性决策：近期短期预测方法，精度要求高,预测的时间期限,近期短期,：移动平均法、指数平滑法、直观判断法、,季节指数预测法、,短期中期,：趋势外推法、回归分析预测法、,（,1,年以上）,经济计量模型预测法,长期,（,5,年）：,经验判断预测法、趋势分析预测法,预测的精度要求,精度较高：回归分析预测法、经济计量模型预测法,精度较低：经验判断预测法、移动平均法、,趋势外推法,预测的费用预算,调研费、数据处理费、程序编制费、专家咨询费,费用较低：经验判断预测法、时间序列分析预测法,精度较高：经济计量模型预测法，大型复杂预测法,资料的完备程度与模型的难易程度,若建立数学模型，要求资料的完备程度较高；,若资料不够完备，则采用专家调查法等经验判断类预测法。,历史数据的变动趋势,模型的难易程度取决：预测人员水平（预测理论基础、数学方法应用）,定量预测法必须以历史数据变动趋势为依据。,常用曲线预测模型：指数曲线，线性模型,