《预测决策技术》(含实验内容)教学大纲

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1、《预测决策技术》(含实验内容)教学大纲课程编码:11141006课程名称:预测决策技术英文名称:FORECASTINGANDMAKINGPOLICYTECHNOLOGY开课学期:7学时/学分:30/1.5(其中实验学时:)课程类型:学科基础选修课开课专业:机械学院、汽车学院、交通学院机械类各专业木科生选用教材:主要参考书:1.经济预测与决策方法暴奉贤陈宏立主编暨南大学出版社2002年2.经济预测与决策技术冯文权茅奇主编武汉大学出版社2002年执笔人:魏福玉一、课程性质、目的与任务预测决策技术课程是机械类各专业本科生基础选修课。本课程主要研究经济现象变化的影响因索和规律,

2、展槊其发展前景,对未来行动做出决断的实践活动。预测和决第科学,是根据对经济现象发展变化规律性的认识,来研究预测和决策的原理、准则和方法,是一门方法论性质的社会科学。通过本课学习,使学生对预测和决策的概念、原理利方法有较深入的了解。掌握儿种基本定性预测方法,重点掌握冋归分析预测法和其它定量预测方法。了解决策的基本概念和原则,掌握确定性、非确定性和常用风险型决策方法和原理。通过木课学习,培养学生在经济预测和决策方而掌握一定的技能和方法。二、教学基本要求1.了解经济预测作用、基本原则和分类。2.掌握定性预测方法。3.掌握回归分析预测法、时间序列平滑预测法和趙势曲线模型预测法。

3、4.了解季节变动预测法。7.了解经济决策的基本问题、决策作用、决策原则和分类。8.掌握确定型决策方法。9.了解非确定型决策方法。10.了解常川风险型决策方法。三、各章节内容及学时分配第一章预测基本问题(2学时)教学目的与要求通过木部分的学习,要求学生重点掌握预测基木原则和经济预测基木概念,概括了解预测作用和预测分类。教学内容第一节概述一、广义预测和狭义预测。二、经济预测概念。第二节预测作用一、经济预测是经济决策科学化的工具。二、用经济预测编制计划,预见汁划执行。三、经济预测改善了经营管理第三节预测基本原则一、坚持实事求是原则。二、用联系和发展观点看问题原则。三、坚持连贯

4、性和类推性原则。四、正确选择和运用预测方法。第四节预测分类一、按涉及范围分为宏观经济预测和微观经济预测。二、按预测时间长短分为长期、中期、短期和近期经济预测。三、按预测方法性质分为定性预测和定量预测。四、按预测时态分为静态经济预测和动态经济预测。考核要求了解:预测分类及特点理解:经济预测概念和预测作川掌握:预测基木原则第二章定性预测法(2学时)教学目的与要求了解市场调查预测法和德尔菲预测法,着亟掌握主观概率法和交叉影响法。教学内容第一节定性预测概述第二节市场调查预测法一、经营管理人员意见调杳预测法二、销售人员意见调杏预测法三、商品展销、定货会调查预测法四、消费者购买意向

5、调查预测法第三节德尔菲预测法—、基本概念二、预测步骤和方法第四节主观概率法一、主观概率和客观概率二、主观概率加权平均法第五节交叉影响法一、基木概念和确定交叉影响程度二、计算校止概率预测方法考核要求了解:定性预测方法和特点理解:德尔菲预测方法及步骤掌握:主观概率法和交叉影响法第三章回归分析预测法(4学时)教学目的与要求通过学习了解非线性回归模型概念及分类,理解回归分析、相关分析概念和带虚拟变量回归预测法,掌握一元线性冋归预测法和步骤。教学内容第一节冋归分析概述一、回归分析和相关分析二、回归模型的种类第二节一元线性回归预测法一、一元线性回归模型和OLS佔计二、相关系数概念及

6、计算方法三、显著性检验和预测区间第三节虚拟变量冋归预测法一、虚拟变量定义二、带虚拟变量的回归模型第四节非线性回归预测法一、非线性冋归模型概念及分类二、可线性化的非线性冋归模型的模型变换及参数估计考核要求了解:非线性冋归模型概念及分类理解:回归分析和相关分析概念及虚拟变量冋归预测法掌握:一元线性回归预测法及步骤第四章时间序列平滑预测法(4学时)教学目的与要求通过本章的学习,学牛应全血了解时间序列平滑预测方法及步骤,理解时间序列预测方法的特点,重点拿握移动平均法和一次指数平滑法。教学内容第一节时间序列概述一、时间序列的因数分析二、时间序列的组合形式第二节移动平均法一、简单移

7、动平均法定义及计算公式二、加权移动平均法三、趋势移动平均法第三节指数平滑法一、一次指数平滑法二、二次指数平滑法三、三次指数平滑法第四节自适应过滤法考核要求了解:自适应过滤法及特点理解:理解时间序列预测方法及特点掌握:移动平均法和一次指数平滑法。第五章趋势曲线模型预测法(4学时)教学目的与要求通过木章的学习,学生应了解折扣最小平方法原理及预测步骤和修正指数曲线模型预测法,掌握故小平方预测法、多项式曲线模型预测法和指数曲线模型预测法。教学内容第一节直线模型预测法一、最小平方法原理及预测步骤二、折扣最小平方法原理及预测步骤第二节多项式曲线模型预

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