第2章 預(yù)測(cè)概述

1、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法(fngf)及MATLAB實(shí)現(xiàn)共二十八頁(yè)授課(shuk)內(nèi)容MATLAB基本(jbn)計(jì)算經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)概述灰色預(yù)測(cè)法彈性預(yù)測(cè)法定性預(yù)測(cè)法趨勢(shì)外推法時(shí)間序列預(yù)測(cè)法干預(yù)模型法投入產(chǎn)出法馬爾可夫法景氣預(yù)測(cè)法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法共二十八頁(yè)第2章 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)(yc)概述 2.1 預(yù)測(cè)(yc)基本概念與原理 2.2 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的內(nèi)容及步驟 2.3 預(yù)測(cè)資料收集與預(yù)處理 2.4 數(shù)據(jù)初始化處理練習(xí)與提高（二） 2.5 樣本預(yù)測(cè)及精度評(píng)價(jià)共二十八頁(yè) 2.1 預(yù)測(cè)(yc)基本概念與原理2.1.1基本概念預(yù)測(cè)(yc)是指根據(jù)客觀事物的發(fā)展趨勢(shì)和變化規(guī)律對(duì)特定的對(duì)象未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)或狀態(tài)做出科學(xué)的推斷與判斷。即預(yù)測(cè)就是根據(jù)過(guò)

2、去和現(xiàn)在估計(jì)未來(lái)，預(yù)測(cè)未來(lái)。首頁(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是指以準(zhǔn)確的調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料和經(jīng)濟(jì)信息為依據(jù)，從經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的歷史、現(xiàn)狀和規(guī)律性出發(fā)，運(yùn)用科學(xué)的方法，對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象未來(lái)發(fā)展前景的測(cè)定 .經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)三要素 實(shí)際資料是預(yù)測(cè)的依據(jù)；經(jīng)濟(jì)理論是預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)；數(shù)學(xué)模型是預(yù)測(cè)的手段。共二十八頁(yè)經(jīng)濟(jì)(jngj)預(yù)測(cè)學(xué) 對(duì)經(jīng)濟(jì)(jngj)活動(dòng)可能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)(jngj)效果和經(jīng)濟(jì)(jngj)發(fā)展趨勢(shì)作出科學(xué)預(yù)見(jiàn)的學(xué)科。包括：預(yù)測(cè)者、預(yù)測(cè)對(duì)象、信息、預(yù)測(cè)方法和技術(shù)、預(yù)測(cè)結(jié)果等五個(gè)基本要素。 預(yù)測(cè)科學(xué)基本要素 這些基本要素之間的相互關(guān)系，構(gòu)成了預(yù)測(cè)科學(xué)的基本結(jié)構(gòu)。此基本結(jié)構(gòu)是如何運(yùn)動(dòng)、變化和發(fā)展的，應(yīng)遵循什么樣的程序才能得到科學(xué)的預(yù)測(cè)結(jié)果

3、，這就是預(yù)測(cè)的基本程序。共二十八頁(yè)1.系統(tǒng)性原理(yunl)2.1.2、預(yù)測(cè)(yc)的基本原理是指預(yù)測(cè)必須堅(jiān)持以系統(tǒng)的觀點(diǎn)為指導(dǎo)，采用系統(tǒng)分析方法，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的系統(tǒng)目標(biāo)。 具體要求： （1）通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的系統(tǒng)分析，確定影響其變化的變量及其關(guān)系，建立符合實(shí)際的邏輯模型與數(shù)學(xué)模型；（2）通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的系統(tǒng)分析，系統(tǒng)地提出預(yù)測(cè)問(wèn)題，確定預(yù)測(cè)的目標(biāo)體系；（3）通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的系統(tǒng)分析，正確地選擇預(yù)測(cè)方法，并通過(guò)各種預(yù)測(cè)方法的綜合運(yùn)用，使預(yù)測(cè)盡可能地符合實(shí)際；（4）通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的系統(tǒng)分析，按照預(yù)測(cè)對(duì)象的特點(diǎn)組織預(yù)測(cè)工作，并對(duì)預(yù)測(cè)方案進(jìn)行驗(yàn)證和跟蹤研究，為經(jīng)驗(yàn)決策的實(shí)施提供及時(shí)的反饋。共二十八頁(yè) 2.

4、連貫性原理(yunl)連貫性原理是指事物的發(fā)展是按一定規(guī)律進(jìn)行的，在其發(fā)展過(guò)程(guchng)中，這種規(guī)律貫徹始終， 不應(yīng)受到破壞，它的未來(lái)發(fā)展與其過(guò)去和現(xiàn)在的發(fā)展沒(méi)有什么根本的不同。即：研究對(duì)象的過(guò)去和現(xiàn)在，依據(jù)其慣性，預(yù)測(cè)其未來(lái)狀態(tài)。 首頁(yè)注意問(wèn)題 （1）連貫性的形成需要有足夠長(zhǎng)的歷史，且歷史發(fā)展數(shù)據(jù)所顯示的變動(dòng)趨勢(shì)具有規(guī)律性；（2）對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象演變規(guī)律其作用的客觀條件必須保持在適度的變動(dòng)范圍之內(nèi)，否則改規(guī)律的作用將隨條件變化而中斷，連貫性失效。共二十八頁(yè)3.類(lèi)推(litu)原理指通過(guò)尋找并分析類(lèi)似事物相似的規(guī)律，根據(jù)已知的某事物的發(fā)展變化特征，推斷具有近似特性的預(yù)測(cè)對(duì)象的未來(lái)(wili)狀

5、態(tài)。 首頁(yè)具體要求 事物變動(dòng)具有某種結(jié)構(gòu)，且可用數(shù)學(xué)方法加以模擬，根據(jù)所測(cè)定的模型，類(lèi)比現(xiàn)在，預(yù)測(cè)未來(lái)。兩事物之間的發(fā)展變化具有類(lèi)似性，否則，就不能類(lèi)推。共二十八頁(yè)4.相關(guān)性原理(yunl)是指研究預(yù)測(cè)對(duì)象與其相關(guān)事物間的相關(guān)性，利用相關(guān)事物的特性來(lái)推斷(tudun)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來(lái)狀況。 按照先導(dǎo)事件與預(yù)測(cè)事件的關(guān)系表現(xiàn)分同步相關(guān)與異步相關(guān)兩類(lèi)：如基本建設(shè)投資額與經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，利息率的提高導(dǎo)致房地產(chǎn)業(yè)的衰落為異步相關(guān)。冷飲食品與氣候變化有關(guān)，服裝的銷(xiāo)售與季節(jié)的變化有關(guān)為同步相關(guān)。5.概率推斷原理是指當(dāng)被推斷的結(jié)果能以較大的概率出現(xiàn)時(shí)則認(rèn)為該結(jié)果成立。在預(yù)測(cè)中，采用概率統(tǒng)計(jì)方法求出隨機(jī)事件出現(xiàn)各

6、種狀態(tài)的概率，然后根據(jù)概率推斷原理去推測(cè)對(duì)象的未來(lái)狀態(tài)。共二十八頁(yè)2.2 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)(yc)的內(nèi)容及步驟2.2.1、經(jīng)濟(jì)(jngj)預(yù)測(cè)學(xué)的研究?jī)?nèi)容 首頁(yè)（1）經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的基本理論、發(fā)展過(guò)程、對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的意義； （2）預(yù)測(cè)所依據(jù)的原始資料、各種預(yù)測(cè)方法； （3）模型和所采用的假設(shè)； （4）預(yù)測(cè)對(duì)象的發(fā)展趨勢(shì)和以往的發(fā)展規(guī)律； （5）所研究經(jīng)濟(jì)范圍的發(fā)展途徑和可能達(dá)到的水平； （6）預(yù)測(cè)誤差和預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性等。2.2.2、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)內(nèi)容 主要是生產(chǎn)和資源預(yù)測(cè)、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、國(guó)民收入分配預(yù)測(cè)、人們生活消費(fèi)預(yù)測(cè)以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)綜合平衡預(yù)測(cè)等。 共二十八頁(yè)2.2.3、預(yù)測(cè)(yc)的一般步驟（1）確定(qudng)預(yù)

7、測(cè)目標(biāo)首頁(yè)就是要明確預(yù)測(cè)的目的以及預(yù)測(cè)所期望的結(jié)果。 （2）收集、整理有關(guān)資料（3）選擇預(yù)測(cè)方法（4）建立預(yù)測(cè)模型（5）評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型（6）利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)（7）分析預(yù)測(cè)結(jié)果共二十八頁(yè) 2.3 預(yù)測(cè)(yc)資料收集與預(yù)處理2.3.1數(shù)據(jù)的收集(shuj)與整理（1）要注意數(shù)據(jù)的客觀性和準(zhǔn)確性，即要求數(shù)據(jù)如實(shí)地反映實(shí)際情況；（2）要求數(shù)據(jù)具有及時(shí)性、完整性、經(jīng)濟(jì)性；（3）要收集原始資料以及第二手資料；（4）資料整理：首先要對(duì)資料進(jìn)行校核，包括邏輯性校核和計(jì)算性校核，其次對(duì)資料按特征、結(jié)構(gòu)、性質(zhì)、規(guī)模等進(jìn)行分類(lèi)；（5）對(duì)變量序列的編制：經(jīng)過(guò)分類(lèi)整理的資料用數(shù)值表示，按不同的變量順序，形成某變量的大小

8、序列。首頁(yè)共二十八頁(yè) 2.3.2數(shù)據(jù)類(lèi)型時(shí)間(shjin)序列數(shù)據(jù) 在一段時(shí)間內(nèi)所收集的一個(gè)或多個(gè)變量的數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)的觀測(cè)(gunc)、收集頻率相關(guān)。如：周,月度,季度,年度；股票價(jià)值，交易日。 首頁(yè)橫截面數(shù)據(jù) 是某一時(shí)點(diǎn)上可收集的一個(gè)或多個(gè)變量的數(shù)據(jù)，如：某年的GDP、CPI、投資額、居民儲(chǔ)蓄等。利用橫截面數(shù)據(jù)主要討論它們之間的關(guān)系。 綜列數(shù)據(jù) 同時(shí)具有時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)的維度，如回歸模型使用此類(lèi)數(shù)據(jù)。 共二十八頁(yè) 2.3.3數(shù)據(jù)(shj)的分析與鑒別首先，應(yīng)對(duì)得到的數(shù)據(jù)作大體的估計(jì)，去掉與問(wèn)題無(wú)關(guān)或不能說(shuō)明問(wèn)題的數(shù)據(jù)；其次，對(duì)值得懷疑和探討的數(shù)據(jù)（大起大落）進(jìn)行研究，調(diào)查其產(chǎn)生的背景

9、，鑒別其真實(shí)(zhnsh)程度，分析原因，以便判斷這些數(shù)據(jù)是否異?；蚰芊穹从愁A(yù)測(cè)對(duì)象的正常情況。首頁(yè)1.異常數(shù)據(jù)的鑒別方法（1） 圖形觀察法 【例2-1】 我國(guó)2005年7月至2006年6月工業(yè)增加值如表2-1所示，畫(huà)圖觀察異常點(diǎn)。共二十八頁(yè) x=584860 599260 633451 645614 658523 293397 563961 547309 .670972 678869 713678 793247;plot(t,x,o-)set(gca,XTick,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12) %確定刻度(kd)位置set(gca,XTickLabel,05-7;05

10、-8;05-9;05-10;05-11; .05-12;06-1;06-2;06-3;06-4;06-5;06-6) %確定刻度名稱(chēng)xlabel(時(shí)間)ylabel(增加值)title(工業(yè)增加值)首頁(yè)共二十八頁(yè) （2）統(tǒng)計(jì)(tngj)濾波法利用已有的數(shù)據(jù)確定數(shù)據(jù)允許變動(dòng)的范圍（上、下限），凡是(fnsh)在這個(gè)范圍以外的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是異常數(shù)據(jù)。首頁(yè) 1）計(jì)算樣本均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差： 2）確定一個(gè)k與樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差組成數(shù)據(jù)變動(dòng)的上限、下限 則不在區(qū)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)即認(rèn)為是異常數(shù)據(jù)。共二十八頁(yè)【例2-2】 某企業(yè)2005年1月至2009年12月（60個(gè)月度）生產(chǎn)某種產(chǎn)品數(shù)量（單位：萬(wàn)臺(tái)）如表2-3所

11、示，試用(shyng)統(tǒng)計(jì)濾波法找出異常值。X=31 34.5 34.3 29 34 32 34.5 36 33 32.1 . 37 32 33 30.8 34 31.8 34 32.1 36 35 . 30 34 34.5 41 32 37 33 36 35 45 . 37 34 36 34.2 28 36 37 34 30 31 . 32 24 31 32 37 36 34.6 34 34 35 . 34 38 33.8 35 36 33 33.7 35 32 31;x=mean(X)，s=std(X)，p1=0.95; p2=0.99; n=60;k=3.07; %查k值表yd=x-k*

12、s，yu=x+k*s a=find(Xyu) %尋找異常點(diǎn)所在(suzi)的位置z=X(a) %顯示異常值t=1:60;plot(t,X,o-) %畫(huà)出對(duì)應(yīng)的圖共二十八頁(yè)（3）拉依達(dá)準(zhǔn)則(zhnz)(準(zhǔn)則) 樣本(yngbn)點(diǎn)X=; %X數(shù)據(jù)同上x(chóng)=mean(X) s=std(X)a=find(abs(X-x)3*s) %尋找異常點(diǎn)所在的位置z=X(a) %顯示異常值樣本均值樣本方差共二十八頁(yè) 2.異常(ychng)數(shù)據(jù)的預(yù)處理（1）剔除(tch)法。 去掉那些不能如實(shí)反映預(yù)測(cè)對(duì)象正常發(fā)展趨勢(shì)的數(shù)據(jù) 首頁(yè)（2）還原法。 把數(shù)據(jù)處理成沒(méi)有突變因素影響時(shí)本應(yīng)表現(xiàn)出的數(shù)值，是一個(gè)估計(jì)值。 可用異常

13、數(shù)據(jù)前后兩期數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值或幾何平均值作為還原值。共二十八頁(yè)因果關(guān)系建立(jinl)模型時(shí)，若有自變量x和因變量y 當(dāng)x和y之間為線(xiàn)性關(guān)系時(shí) 首頁(yè)當(dāng)x和y之間為非線(xiàn)性關(guān)系(gun x) 共二十八頁(yè)【例2-3】 2004年第1季度至2006年第2季度我國(guó)就業(yè)人口與職工工資額如表2-4所示，由于每年年底大部分單位都發(fā)年終獎(jiǎng)，因而造成第4季度的數(shù)據(jù)有些高，因而建立模型時(shí)需要處理(chl)這些數(shù)據(jù)。 x=108250000 108959000 109443000 110989000 109723500 110302800 . 111027300 114040000 113055000 1140698

14、00; %人口數(shù)量y=370459 376470 386151 556937 430050 424166 444748 467.506528.09 500693.91; %工資額r=corrcoef(x,y) 共二十八頁(yè)（3）拉平(l png)法。 是通過(guò)分析造成數(shù)據(jù)過(guò)時(shí)的原因(yunyn),對(duì)數(shù)據(jù)加以適當(dāng)?shù)奶幚?使其符合現(xiàn)時(shí)的實(shí)際發(fā)展情況。 【例2-4】 某彩電廠(chǎng)1993年至2002年的電視機(jī)產(chǎn)量如表2-5所示，其中1997年之后該廠(chǎng)為了擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，引進(jìn)一條年生產(chǎn)能力為8萬(wàn)臺(tái)的流水線(xiàn)，當(dāng)年就生產(chǎn)了6萬(wàn)臺(tái)電視機(jī)。共二十八頁(yè) （4）比例(bl)法銷(xiāo)售條件與環(huán)境條件的變化會(huì)引起企業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)占有率

15、的變化。當(dāng)變化很大時(shí)，說(shuō)明環(huán)境條件與銷(xiāo)售條件的變化已超過(guò)其它因素(yn s)對(duì)銷(xiāo)售量的影響，也說(shuō)明以前銷(xiāo)售量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的發(fā)展規(guī)律不再適用于現(xiàn)在和將來(lái)。因此，如果不能去掉以前的數(shù)據(jù)，那么就需要進(jìn)行修改?！纠?-5】 某廠(chǎng)牙膏在本地區(qū)市場(chǎng)的銷(xiāo)售量和市場(chǎng)占有率 X=653.6 643.8 802.2 629.6 703.2 863.4 895.4 700.8Y=0.65 0.58 0.63 0.57 0.63 0.57 0.59 0.43x=(X./Y)*0.43共二十八頁(yè) 2.4 數(shù)據(jù)(shj)初始化處理設(shè)某項(xiàng)指標(biāo)(zhbio)的原始數(shù)據(jù)X有n個(gè)樣本，處理后的數(shù)據(jù)為：（1）歸一化法Y=X./s

16、um(X) Y=X./mean(X) Y=X./X（1） 共二十八頁(yè) （2）標(biāo)準(zhǔn)化法Y= (X-mean(X)./std (X) （3）零均值(jn zh)化法Y= X-mean(X) （4）極差正規(guī)化法Y= (X-min (X)./ (max (X)-min (X) （5）非負(fù)化處理(chl)Y=X+abs(min (X) 共二十八頁(yè)2.5 樣本預(yù)測(cè)及精度(jn d)評(píng)價(jià)2.5.1樣本(yngbn)內(nèi)預(yù)測(cè)與樣本(yngbn)外預(yù)測(cè)樣本內(nèi)預(yù)測(cè)：用的是與模型中參數(shù)估計(jì)相同的樣本數(shù)據(jù)集 樣本外預(yù)測(cè)：不將所有用來(lái)估計(jì)參數(shù)的觀測(cè)值都用作預(yù)測(cè)，而是將某些數(shù)據(jù)保留不用，而用于檢查得到的預(yù)測(cè)值精度。 共二十八頁(yè)2.5.2預(yù)測(cè)(yc)的精度評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)精度(jn d)是指預(yù)測(cè)模型擬合的好壞程度，即由預(yù)測(cè)模型所產(chǎn)生的模擬值與歷史實(shí)際值擬合程度的優(yōu)劣。均方誤差（MSE） 絕對(duì)平均誤差(MAE) 相對(duì)平均誤差(MAPE) 一般來(lái)說(shuō)，均方誤差（MSE）比絕對(duì)