1.統(tǒng)計預測概述
預測就是根據(jù)過去和現(xiàn)在估計未來,預測未來。
統(tǒng)計預測屬于預測方法研究范疇,即如何利用科學的統(tǒng)計方法對事物的未來發(fā)展進行定量推測,并計算概率置信區(qū)間。
統(tǒng)計預測方法是一種具有通用性的方法。
2.統(tǒng)計預測的要素
統(tǒng)計預測的三個要素:
1、實際資料是預測的依據(jù);
2、經(jīng)濟理論是預測的基礎;
3、數(shù)學模型是預測的手段。
3.統(tǒng)計預測、經(jīng)濟預測的聯(lián)系和區(qū)別
- 一、統(tǒng)計預測、經(jīng)濟預測的主要聯(lián)系是:
1、它們都以經(jīng)濟現(xiàn)象的數(shù)值作為其研究的對象;
2、它們都直接或間接地為宏觀和微觀的市場預測、管理決策、制定政策和檢查政策等提供信息;
3、統(tǒng)計預測為經(jīng)濟定量預測提供所需的統(tǒng)計方法論。
- 二、統(tǒng)計預測、經(jīng)濟預測的區(qū)別
從研究的角度看,統(tǒng)計預測和經(jīng)濟預測都以經(jīng)濟現(xiàn)象的數(shù)值作為其研究對象,但著眼點不同。前者屬于方法論研究,其研究的結果表現(xiàn)為預測方法的完善程度;后者則是對實際經(jīng)濟現(xiàn)象進行預測,是一種實質(zhì)性預測,其結果表現(xiàn)為對某種經(jīng)濟現(xiàn)象的未來發(fā)展做出判斷。
從研究的領域來看,經(jīng)濟預測是研究經(jīng)濟領域中的問題,而統(tǒng)計預測則被廣泛地應用于人類活動的各個領域。
4.統(tǒng)計預測的作用
1、在市場經(jīng)濟條件下,預測的作用是通過各個企業(yè)或行業(yè)內(nèi)部的行動計劃和決策來實現(xiàn)的;
2、統(tǒng)計預測作用的大小取決于預測結果所產(chǎn)生的效益的多少。
5.影響預測作用大小的因素
影響預測作用大小的因素主要有:
1、預測費用的高低;
2、預測方法的難易程度;
3、預測結果的精確程度。
6.統(tǒng)計預測方法的分類
1、統(tǒng)計預測方法可歸納分為定性預測方法和定量預測方法兩類,其中定量預測法又可大致分為回歸預測法和時間序列預測法;
2、按預測時間長短分為近期預測、短期預測、中期預測和長期預測;
3、按預測是否重復分為一次性預測和反復預測。
7.統(tǒng)計預測法的內(nèi)容
統(tǒng)計預測法的內(nèi)容主要包括:對預測資料的初步分析;確定適用的預測模型和估計模型參數(shù);列出預測公式,進行外推預測;對預測結果加以統(tǒng)計分析,不斷改進預測。
對所掌握的時間數(shù)列資料,既可就此數(shù)列進行外推預測,也可結合有聯(lián)系的數(shù)列進行回歸外推預測。作為第一步,通常先畫成動態(tài)折線圖或回歸散點圖,從圖形上判斷適用的預測模型,然后估計模型參數(shù)。
8.統(tǒng)計預測方法的選擇
選擇統(tǒng)計預測方法時,主要考慮下列三個問題:
1、合適性
2、費用
3、精確性
方法 | 時間范圍 | 適用情況 | 計算機硬件最低要求 | 應做工作
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定性預測法 | 短、中、長期 | 對缺乏歷史統(tǒng)計資料或趨勢面臨轉(zhuǎn)折的事件進行預測 | 計算器 | 需做大量的調(diào)查研究工作
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一元線性回歸預測法 | 短、中期 | 自變量與因變量之間存在線性關系 | 計算器 | 為兩個變量收集歷史數(shù)據(jù),此項工作是此預測中最費時的
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多元線性回歸預測法 | 短、中期 | 因變量與兩個或兩個以上自變量之間存在線性關系 | 在兩個自變量情況下可用計算器,多于兩個自變量的情況下用計算機 | 為所有變量收集歷史數(shù)據(jù)是此預測中最費時的
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非線性回歸預測法 | 短、中期 | 因變量與一個自變量或多個其它自變量之間存在某種非線性關系 | 在兩個變量情況下可用計算器,多于兩個變量的情況下用計算機 | 必須收集歷史數(shù)據(jù),并用幾個非線性模型試驗
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趨勢外推法 | 中期到長期 | 當被預測項目的有關變量用時間表示時,用非線性回歸 | 與非線性回歸預測法相同 | 只需要因變量的歷史資料,但用趨勢圖做試探時很費時
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分解分析法 | 短期 | 適用于一次性的短期預測或在使用其他預測方法前消除季節(jié)變動的因素 | 計算器 | 只需要序列的歷史資料
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移動平均法 | 短期 | 不帶季節(jié)變動的反復預測 | 計算器 | 只需要因變量的歷史資料,但初次選擇權數(shù)時很費時間
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指數(shù)平滑法 | 短期 | 具有或不具有季節(jié)變動的反復預測 | 在用計算機建立模型后進行預測時,只需計算器就行了 | 只需要因變量的歷史資料,是一切反復預測中最簡易的方法,但建立模型所費的時間與自適應過濾法不相上下
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自適應過濾法 | 短期 | 適用于趨勢型態(tài)的性質(zhì)隨時間而變化,而且沒有季節(jié)變動的反復預測 | 計算機 | 只需要因變量的歷史資料,但制定并檢查模型規(guī)格很費時間
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平穩(wěn)時間序列預測法 | 短期 | 適用于任何序列的發(fā)展型態(tài)的一種高級預測方法 | 計算機 | 計算過程復雜、繁瑣
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干預分析模型預測法 | 短期 | 適用于當時間序列受到政策干預或突發(fā)事件影響的預測 | 計算機 | 收集歷史數(shù)據(jù)及影響時間
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景氣預測法 | 短、中期 | 適用于時間趨勢延續(xù)及轉(zhuǎn)折預測 | 計算機 | 收集大量歷史資料和數(shù)據(jù)并需大量計算
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灰色預測法 | 短、中期 | 適用于時間序列的發(fā)展呈指數(shù)型趨勢 | 計算機 | 收集對象的歷史數(shù)據(jù)
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狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波 | 短、中期 | 適用于各類時間序列的預測 | 計算機 | 收集對象的歷史數(shù)據(jù)并建立狀態(tài)空間模型
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9.統(tǒng)計預測的原則
在統(tǒng)計預測中的定量預測要使用模型外推法,使用這種方法有以下兩條重要的原則:
連貫原則,是指事物的發(fā)展是按一定規(guī)律進行的,在其發(fā)展過程中,這種規(guī)律貫徹始終,不應受到破壞,它的未來發(fā)展與其過去和現(xiàn)在的發(fā)展沒有什么根本的不同;
類推原則,是指事物必須有某種結構,其升降起伏變動不是雜亂無章的,而是有章可循的。事物變動的這種結構性可用數(shù)學方法加以模擬,根據(jù)所測定的模型,類比現(xiàn)在,預測未來。
10.統(tǒng)計預測的步驟