统计预测和决策

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1、一、名词解释第一章%1预测：根据过去和现在估计预测未來。%1统计预测：屈于预测方法研究的范畴，即如何利川科学的统计方法对事物的未来发展进行%1定量推测，并计算概率置信区间。第二章%1定性预测：是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家,根据已掌握的历史资料和直观材料，运川个人的经验和分析判断能力，对事物的未來发展做出性质和程度上的判断，然示再通过一定形式综合各方而的意见，作为预测未来的上要依据。%1主观概率：是人们对根据儿次经验结果所做的主观判断的主观判断的虽度。%1客观概率：是根据事件发展的客观性统计出来的一种概

2、率。%1相互影响法：是从分析各个事件之间山于相互影响而引起的变化，以及变化发牛的概率,来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。第三章%1残差：预测值与真实值的离差%1可绝系数：衡量自变量与因变量关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分百比。%1相关系数：测定拟合优度的指标，相关系数平方等于可绝系数。%1非线性回归预测法：在社会现实经济活动中，很多现象Z间的关系并不是线性的，这时就要选配适当类型的曲线，即非线性回归预测。%1拟合优度：衡量回归直线拟合效果的指标%1白相关系数：是衡量同一变量不同时期的数据之间相关程度的指标。

3、%1D-W：检验模型是否存在自相关的一个有效方法，其计算公式为：D—W二z(ui-Ui-l厂2/luit,其中ui二ylyi.根据经验D-W统计量在1.5〜2.5Z间表示没冇显著自相关问题。第四章%1不规则变动因素：又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。%1趋势外推法：用时间(为自变量，时序数值y为因变量，建立合适的趋势模型，并赋予时间变量t所需要的值，从而得到相应时刻的时间序列未來值。%1图形识別法：通过绘制以吋间t为横轴，吋序数据为y轴的散点图形，并将其•各种函数曲线模型比较，选择最为合适的模空。%1差分法：利川差分

4、把数据修匀，使非平稳的序列达到平稳序列。同时与各类模型差分特点进行比较，选择合适的模型。%1标准误差：预测值与真实值的离差平方和的平均数的平方根。⑥第五章%1一次移动平均法：收集一组观测值，计算这组观测值的均值，利用这一均值作为卜-•期的预测值。%1一次指数平滑法：利用前一期的预测值Ft代替Xt-N得到预测的通式：Ft+l=aXt+(l-a)Ft.%1线性二次移动平均法：在対实际值进行一次移动平均的基础上，再进行一次移动平均。%1线性二次指数平滑法：也称双重指数平滑，它是对一次指数平滑值再进彳亍一次平滑。%1布朗二次多项式指数平滑法：其基

5、木原理和线性二次移动平均法相似。当时间序列冇趋势存在吋，一次和二次指数平滑后都落后于实际值，将一次和二次平滑值Z差加在一次平滑值上，则可对趋势进行修正。%1雀尔特双参数线性指数平滑法:与布朗线性指数平滑法相似，只是它不是用二次指数平滑,而是对趋势直接进行平滑。弟八早%1自适应过滤法：从白M归系数的一组初始估计值开始利用公式：血=©(“)+2ketX_・。%1一次循环：即对全部数据皆进行一次迭代。%1标准化：当序列Xi的波动性很人时，可能彩响迭代的收敛速度，应对原始序列利用公式:x>xt/VLxi2(i从1到p)做标准代换。第七章%1平稳：

6、设时间序列｛*｝取口某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随吋间变化，则我们称过程是平稳的。(假如该随机过程的随机特征随机随时间变化，则称过程是非平稳的)。%1宽平稳：设时间序列｛yt),对于任意的t,k.m满足：E(yt)=E(yt+m),cov(yt,yt+k)=cov(yt+m,yt+m4-k),则称｛yt｝是满足宽平稳的。%1随机游动:如果在一个随机过程中,yt的每一次变化均来自于一个均值为()的独立同分布,即随机过程｛yt｝满足：yt=yt-l+ctt=l,2,...,其中｛ct｝独立同分布，并-FLE(et)=0,Var(

7、et)=E(et2)=62<-,则称这个随机过程是随机游动。它是一个非平稳过程。%1协整关系：冇些时间序列，虽然它们自身非平稳，但其某种线性组合却平稳。这个线性组合反映了变量之间长期稳定的比列关系，称为协整关系。%1单位根检验：单位根检验是指检验序列中是否存在里吐，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。第八章%1干预：时间序列经常会受到特殊事件及态势的影响，称这类外部事件为干预。%1净化序列：是指消除了干预影响的序列,它由实际的观察序列值减去干预影响值得到的O第九章%1景气：是対经济发展状况的-•种综合性描述，用以说明经济的活跃程度。%1先

8、行指标:领先于总体经济而预先变化的指标。%1同步指标:与总体经济变化和一致或者同步的指标O④滞丿」指标⑤景气循环⑥古典周期是指它的变化比总体经济变化滞后一个时期的指标。又称经济波动，也称经济周