预测与决策分析目前中国男女青年比例

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1、评价项目满分得分总分教师签字论文选题30基础知识40写作规范性15论述逻辑性15上海海洋大学课程论文论文题课程名称:预测与决策分析(6305044):预测与决策基本理论和方法在实践经济生活中的运用和探讨目前中国男女青年比例姓名专业工业工程学号1225211班级2班2014年6月11日上海海洋大学摘要:本文利用中国六次人口普查数据,对中国1976〜2000年新出生婴儿男女比例历史,现状和发展运用指数平滑进行法分析与预测。研究表明,我国未来男女比例将会达到122:100,远远超出正常比值,以至于会带来一系列社会问题,甚至影响我国经济

2、发展、社会稳定。对此做出相应决策缓解这种状况。关键词:新生男女比例;指数平滑法;预测与决策引言:人口出生性别比例是衡量男女两性人口是否均衡的一个重要的标志。国际上一般以每岀生100个女性人口相对应岀生的男性人口的数值来表示。绝大多数国家的人口生育史说明,在不进行人为控制的情况下,新生婴儿的性别比在102-107之间。这是由人类生殖过程的生物学特性决定的。对这个数值的任何人为控制和改变,都会对人口的两性结构造成严重危害。这样,我们对我国男女比例的现状是什么,是否处丁诽平衡状态,不平衡会产生什么影响,为达到平衡应该做出怎样的决策等问

3、题提出疑问,针对这些问题,根据我国人口普查的数据,进行分析预测。本文就对以上问题展开研究。预测原理:指数平滑法一.一次指数平滑法(-)一次指数平滑预测模型设时间序列为:比},一次指数平滑公式为:S;=眄+(1-RS;.】式①;其屮,为一次指数平滑值,a为加权系数,且一次指数平滑法就是用第t期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值,即预测模型为:么=$=型+(1-朗式②;式②说明,第t+1期的预测值是第t期预测值打和第t期£的加权平均。由此可见,一次指数平滑法适合于对具有水平趋势的时间序列进行预测,且只能用于下一期的预测。式②可以

4、改写为:Vt+rYt+戒+£)式③;第t+1期的预测值是利用第t期的预测误差(Y{-Yt)对第t期预测值必修正后的结果,修止系数为加权系数Q越大,修止幅度就越大,对时间序列变化就越敏感;Q越小,修正幅度就越小,对时间序列变化的反应就越迟缓。因此,"不仅反映了预测模型修匀误差的能力,也反映了预测模型对时间序列变化的反应速度。将式①展开,得到:S;=aYt+(1-a)S;_=ciYt+(1—a)[日齐_]+(1—ci)S_2]=aYt+a(l一臼比-+(1-"SIaY(+a(l-臼比-+a(l-a)2+Y(_2+.・・+(1—a

5、YS;=龙(l-df)Xi=0+(1-ays;式④结合式②,有:Z—1・人=迄(1—刃匕一+(1-电式⑤/=0由式⑤可以看出。第t+1期预测值的主要部分是匕,乙",・・必・丿,・・・乙壬的加权平均,权数按儿何级数衰减,由近及远分别为d,a(l-d),d(l-a)?,...。因此,一次指数平滑法预测时利用了过去的全部数据信息,且赋予近期数据的权数人,赋予元气数据的权数小。由于权数符合指数规律,口对数据的加权起到了平滑修匀的作用,故称为指数平滑法。一次指数平滑法预测的递推公式②可以由一次移动平均法的递推公式⑥:八Y-Y,齐+】二人+

6、'*导出。得知,匕是乙_也_2,••丿I的―次移动平均值,从而可作为;1上_2,・・A小任何一个观测值的佔计值。现用人作为乙斗的估计值,代入式⑥,有:、Y1、九=T+(1■7比式⑦;kk令—丄,则得到一次指数平滑法预测的递推公式②k£+】=a乙+(1—o)Yt。(二)加权系数。的选取综上所述,Q的选取是非常重要的,它的取值影响着预测的结果。一般情况下,a的选取可根据以下两种方法选取:1.•直观法。若吋间序列变化比较平稳,Q应取较小的值,例如0.r0.3;若吋间序列变化比较明显,Q应取比较大的值,例如0・6〜0・&2.模拟法。其口

7、标是选取使预测误差的平方和Qa=s?=i(n-rt)2®小的Q值。下面介绍两种求Q的具体方法:(1)穷举法。将a离散化,例如,从0.01开始,步长取0.01,因为a在(0,1)之间,所以可以取99个值。对这99个Q值都计算预测误差平方和,从中找出最小的预测误差平方和所对应的a值,即为最优的a值。(2)优选法。乂称为0.618法,是对穷举法的优化。(三)初始值的确定用一次指数平滑法进行预测,除了选择合适的a夕卜,还需要确定初始值风。由于(1-a)'是t的递减函数,根据式⑤可知,随着t的增加,工对预测值的影响越來越小,确定常用的方法

8、有以下两种:1.当时间序列的样木容量n较大(例如n>20)时,初始值%对预测值的影响较小,可取%二岭。2.当时间序列的样本容量n较小(例如n<=20)时,初始值对预测值的影响较大,%可取最初几期观测值的均值。二.二次指数平滑模型预测法二次指数平滑法与二次移动平均

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