《预测与决策教程 第2版》 思考与练习题及答案 第1章 预测概述、第2章 非模型预测方法、第3章 回归预测方法.docx

第1章预测概述思考与练习（参考答案）1.预测是指什么？举例说明预测的作用。答；预测是指根据客观“物的发展档势和变化规律对特定的对象未来发展的档势或状态做出科学的推测与判断.预测可以为决策提供必要的未来信息，是进行决策的基础.如在产M的销售方面，通过对顾客类型、市场占有份额、物价变动趋势、新产品开发等方面的预测.可以对市场销售起促进作用.又如在生产方面，通过对原材料需求量、材料成本及劳动力成本的变动趋势以及材料与劳动力的可用收的变动趋势等方面的预测，便于企业对生产和库存进行计划，并在合理的成本上满足销皙的御求2,预测有哪些基本原理？预测有什么特点？影响预测精确度的最主要的因素是什么？如何提高硕测的精确度？答：预测的本原理包括：系统性原理、连贯性原理、类推脱理、相关性原理、IK率推断原理，预测的特点：一方面我们可以根据预测的基本原理，利用适当的预测方法对未来进行预测，Rl此预刈是可能的：另一方面由于各种社会现思和自然现象的的机性以及人们认识能力的有限性等原因.因此不存在绝对准确的预测.影响预测精确度的主要因素包括：预测资料的分析和颈处理,预测问题的分析与认识、预测方法的选择和运用、预测结果的分析和处理等。因此,要提高预测的精确度,需要从以上几个方面认真对待，从而为决策者提供可能的未来信息。3.叙述预测的基本步骤.答：预测的第本步骤为：（1）确定预测目标；（2）收集、整理有关资料；（3）选择预测方法:（4）建立预测模鞭：5）评价预测模型；（6）利用模蟹进行预测；C）分析预测结果。4为什么要对收集的资料进行分析和预处理？如何鉴别异常数据？对异常数据应如何处理？答：在预测工作中，所收集的资料是进行预测的基础，相关费科的缺少或数据的弁常都会导致所建立的预测模型不准确，从而直接影响到预测的结果,所以备要对数据的异常情况进行鉴别与分析.签别异常数据可米用图形观察法有统许游波法。异常.数据处理的主要方法包括：剔除法、还原法、拉平法、比例法等，5 .预测有几种常用分类方法？这些分类方法有何不同之处？答：预冽可以按预刈的他附或层次不同、预测的时间长短、预测方法的客观性、冽技术的差弁性、顼测分析的途径等进行分类.这"分类方法是按照不同的分类标准、不同的Wl重点进行分类的。6 .什么是定性分析预测？什么是定量分析预测？两者有何不同？答：定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料.依赖个人或集体的经验与智.叁.对未来的发展状态和变化趋势做出判断的预测方法.定量分析预测法是依据询者研究所得的数据资料，运用统计方法和教学模蟹,近似地捌示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。定性分析预测体mF预测者的经验和知识水平，定量分析偏电于数学模型的应用,实际工作中应将两种方法结合起来使用,从而提霭预测的准确度.第2章非模型预测方法思考与练习（参考答案）1 .头脑风暴法与德尔非法的主要区别是什么？在专家选择上有何异同？答：主要区别；头脑风暴法专家是面对面的，在融洽轻松的会议气纸中，敞开思想、各抒己见、自由联想、畅所欲言、互相启发、互相激励，使创造性设想起连锁反应，从而获得众多解决问超的方法：决尔非法专家是背对背的，羟历3-5轮多次反复,专家在多次的思考过程之后，不断地提高自己的观点的科学性,在此得出一致的较为科学合理的预测结果.头脑风基法要求多加会议的£家数目不宜太多，也不宜太少，一股105个专家组成专家预测小组。理想的专家预测小组应由如卜人员现成：方法论学家一一预测学家；设想产生者专业领城专家;分析者一一专业领域的高级专家,他们应当追溯过去，并及时评价对象的现状和发展趋势；演绿拧一一对所询问胭具有充分的推断能力的专家.悠尔不法要求专家来源广泛.一般应实行“三三制”.即首先选择本企业、本部门对预测问Sfi有研究,了解市场的专家,占预测专家的1/3左右.其次是选择与本企业、本部门有业务联系,关系密切的行业专家，约占1/3。股后是从社会上有影响的知名人士中间选择对市场和行业有研究的专家，约占1/3.同时，人数视预测主膻规模而定。2 .若用DeIPhi法预测2012年家用汽车的普及率，你准备：1）如何挑选专家？2）设计预测行询表应包含哪些内容？3）怎样处理专家意见？4）为J'提高专家意见的回收率，你准符采用什么办法？答；选择的专家应对预测的目标比较了解，有丰富的实践经验或理论水平，密于创造性和判断力，并且来源广泛,而专家人数现预测主区的规模而定.时于2012年家用汽车的普及率的按测可选择龙头汽车企业的专家代表、汽车行业或技术研究的高校和科研院所的专家代表、汽车行业主管部门的专家代表.预测咨询表应包括经济增长率和国民平均收入、公共交通建设、国家汽车产业政策、购车程序、汽油价格等多个方面，可设置人均国内生产总值、人均粗钢产量、人均发电堰、城镇化人口比重、汽油价格等多个指标，采用中位数或期转均位确定预测他.用上下四分位数，或方差、或极左衡显专家意见的分散程度.为了提高专家意见的回收率,首先在专家选择中采用自愿的原则.先期得到专家的同意.根据羯轮反馈情况，财部个专家的付出给予Fi定，并辅以一定的极州或者礼品等。3 .某服装研究设计中心设计了一种新式女时装，聘请了三位最有经验的时装推销员来参加瓜销和时装表演活动，最后谙他们做出销路预测。预测结果如F：甲：最乐观的销售任是800万件，最悲观的销售员是600万件,最可能的销告量是700万件：乙：最乐观的销售量是750万件，最悲观的俏售地是550万件，最可能的销售量是640万件：丙：最乐观的储传量是850万件，最悲观的俏传量是600万件，圾可能的销售量是700万件：甲、乙、丙这三位专家的经验彼此相当，试用专家意见汇总预测法预测新式时装的销售量。答:假设最乐观、最悲观、最可能的销售后的概率分别为83、0.2,0.5,则销售员销件额状态估计值概率期望值权数预测期望优最高销售额8000.3甲最可能销售额7000.57100.333最低销值题6000.2G高销售额7500.3乙最可能销售额6100.56550.333696.6667最低销售棚5500.2最高怕售额8500.3丙最可能销售额7000.57250.333最低销售额6000.24 .已知15位专家孩测2008年电冰箱在某地区居民（以户为单位）中的普及率分别为:0.2,0.2,0.2,0.2,0.25,0.25,0.25,0.3,0.3,0.3,0.3,0.35,0.35,0.35,0.4,试求专家们的协调结果和预测的分散程度。答；=15为奇数，&="尹=8,预测期变值为：X中=t=O.3,2由于k=8,故=O.225,X1=X,-+X1：,=0.32522xl=2=O.35所以，分散程度即为：9225,0.35.5 .某公司为实现某个目标，初步选定a,b.c,d,如f六个工程，由于实际情况的限制，需要从六项中选择三项。为慎全起见，公司总共聘请了100位公司内外的专家，请他们来完成这一艰巨的任务。如果你是母后的决策者，根据100位专家最后给出的意见，如何做出最合理的决定。a2.1«方宏意见表排序123301020b1010-10C161020d10150e44610f20910答：根据专家意见等级比较法的原理S,=Z：叫N",本案例要求选择的是三个项目，则可令排在第一位的绐3分，排在第二位的给2分，排在第三位的给I分，没排上位的不给分，得：Sa=30*3+10*2+20*I=13(),Sb=10*3+10*2+40*1=90.S1=163+10*2+20*1=88.Si,=10*3+152+C*I=60.St=4*3+46*2+10*1=114,Sf=20*3+9*2+10*1=88由于：S11>5.>S6>St>=Si>Sd或者采用加权平均预测法,假设排在笫】、2、3位的权近分别为0,5、0.3、0.2,则E（八）=O.5*30+0.3*10+0.2*20=22,同理可得：E(b)=16.E(c)=15.E(d)=9.5.E(e=17.8.E(f)=14.7所以，选择方案笳即该公司最应该启动的是a工程，其次是e工程,再次是b工程.6 .试分析DelPhi法的优点与不足。答：优点为:(1)采用通讯调查的方式,因此参加预测的专家数肽可以多一些.这样可以提高预测结果的准确性.(2)预测过程要经历多次反我，在多次的思考过程之后，专家已经不断地提高自己的观点的科学性，在此结果上的出的预测结果，其科学成分、正确程度必然较商，(3这种方法具有匿名性旗，参加预测的专求完全可以根据自己的知识或经抬提出意见，因此受权威的影响较小，有利于各种观点得到充分发衣.(4)最终的预测结果综合了全体专家的意见,佻中了全体预测拧的智忿，因此具有较高的可靠性和权威性,(5)伯尔非法的实质地利用专家的主观判断,通过信息的交流与反馈使预测意见趋向一致.预冽结果具有收敛性,即使无法取得同一意见也能使预刈见解明朗化。同时，德尔菲法不受地区和人员的限制，用途广泛，由用低，准硫率高。缺点为：(1)易受主观因素的影响，预测精度取决于专家的学识、心理状态、智能结构、对预测对象的兴趣程度等主观因素.（2）缺乏深刻的理论论证.专家的预测通常建立在口.观的础之上，豌乏理论上的严格论证与考证因此预测结果往往是不棺定的.（3）技术上不鲂成熟.如专家的概念没有统一的标准,选择专家时容易出差错.诩查表的设计也没有一个固定的方法,致使有些调查表的设计过于粗糙.（4）预测结果是以中位数为标志的,完全不考虑黑中位数较远的预测意见,有时确实漏掉了具有独特见解的有价值的预见.7 .荷述领先指标、同步指标、落后指标的区别，并举例说明。答：（D先期指标,也称领先指标或先行指标.是指其循环转折变化出现的时间稳定地领先于经济景气循环相应料折变化的经济指标,例如库存变动、股票价格、原料价格等。（2）同步指标，也称一致指标，是指其循环转折变化在出现时间上与经济期气循环转折变化几乎同时出现（误差不超过2个月）的经济指标，如国民生产总值、工业生产、就业与失业、个人收入、制造业和商业销售等，（3）落后指标,也称迟行指标.玷指此褥环传折变动在出现的时间上稳定地落后于般济景气循环变动相应转折点（约3个月以上,半个周期以内）的经济指标,例如,单位产品劳动成本、抵押贷款利息率、未清偿债务、库存总水平、长期失业、全部投资支出等。8 .举例说明类比法的具体应用。答：对于一般消货M和耐用消费品的露求俄预测，如通过典型网研或抽样调研测算出某市彩电年的件率为40%（即储售数与百户居民数之比，也就是每百户居民中有4户物买）,就可以以此铜件率来推算其他城市的销售率了.9,简述交叉影晌分析法的预测步骤。答：交叉影响分析法的步骤为：（1）主观判断估计各种有关事件发生的概率即初始概率.（2）构造交叉影响矩阵，反映事件相互影响的程度。（3）根据事件间相互影响，修正各事件发生的概率，根据脩正后的结果作出预测.通常利用油机数字表考察各疗件是否发生e如发生，就根据戈登提出的羟验公式计能己发生那件对其它诸事件的交叉影响而产生的过程横本弓，全部事件均考察到时,则完成次试蛤：通过多次试验，最后由试验中各事件发生的次数与试验总次数时比求得各事件在未来最终发生的概率/*称为校正概率.试验次数越多校正概率越枪定，预测效果就越理想.第3章回归预测方法思考与练习（参考答案）1 .简要论述相关分析与网归分析的区别与联系.答：相关分析与回归分析的主要区别：< 1）相关分析的任务是确定两个变僮之间相关的方向和密切程度。回归分析的任务是寻找因变求对自变业依赖关系的数学表达式。< 2）相关分析中，两个变量要求那是随机变麻，并且不必区分自变Jft和因变破：而向一分析中日变量是普通变ft因变出是随机变量.并且必须明确哪个是因变出.哪些是白变量：< 3）相关分析中两变量是对等的.改变两者的地位,并不影响相关系数的数（*i只有一个相关系数.而在回归分析中，改变两个变嵬的位置公得到两个不同的回归方程.联系为：< 1>相关分析是回归分析的基础和前提。只有在相关分析确定了变域之间存在一定楣关关系的基础上建立的回归方程才有意义.< 2>回归分析是相关分析的继续和深化.只有建立了回归方程才能表明变盘之间的依梭关系.并进一步进行预测.2 .某行业8个企业的产品销售额和销售利润资料如卜，企业编号销竹颔（单位；万元）销由利涧（单位：万元）11708.1222012.5339018.0413022.0548026.5665010.0795061.08100069.0根据上述统计数据：（1）计兑产品销住额与利涧额的相关系数：解；应用EXCel软件数据分析功能求得相关系数r=09934.说明销售额与利制额高度相关.（2）建立以销售利润为因变量的一元线性回归模里，并对回归模型进行显著性检验（取Q=0.05）：解：应用EXCeI软件数据分析功能求得1“Wl方程的参数为：a=-7.273,=0.074据此，建立的雄性回归方程为P=-7.273+0.074-模型拟合优度的检验出于相关系数r=0.99S4,所以模型的拟合发育.回归方程的显著性检脸应用EXCeI软件数据分析功能得户=450.167>耳W（1.6）=5.99,说明在a=Q.05水平下回归效果显著.回归系数的显著性检脸i=2.22>f002s（6）=2.447,说明在=0.05水平下回归效果显著.实际上,一元线性回打模型由于自变fit只有一个.因此回归方程的显著性检5金与回归系数方的显著性检脸是等价的.（3）若企业产品箱伶额为500万元，试预测其销售利润。根据建立的线性回典方程Y=-7.273+0.074.v,当销售额x=500时,销华利润Y=29.73万元.3.某公司下属企业的设备能力和劳动生产率的统计资料如下:企业代号123I5678910U1213M设法琥力（千瓦，人）2.82.83.02.93.43.91.04.84.95.25.45.56.27.0劳动生产率（万元/人）6.76.97.27.38.48.89.19.89.810.711.1U.812.112.4该公司现计划新建家企业，设备能力为7.2千瓦/人，试预测其劳动生产率，并求出其95%的置信区间。解：绘制敢点图如下:放点图近似-条H践，计算设备能力和劳动生产率的相关系数为09806,故可以采用戏性回归模蟹进行拟合.应用EXCel软件数据分析功能求得回归方程的参数为：rt=3.li5,=l.43据此，建立的设性回回方程为K=3.115+1.43a,对模型进行检验如下:（D模型拟合优度的检脸由于相关系数r=09806,所以模型的拟合度高.（2）回归方程的显著性检验应用EXCeI软件数据分析功能得F=3（X）.34>lll5（l,12）=4.75.说明在a-0.05水平下回归效果显著.（3）网归系数的显著性检验泊7.33>4尔（=2.1788,说明在a=0.05水平下I可归效果显著.当设备能力为7.2千瓦/人时根据建立的线性回归模型P=3.115+I.43.v,可得劳动生产率V=13.41.其95%的置信区间为12.M,M.381.某市19771988年主要百货商店营业额、在业人员总收入、当年竣工住宅面积的统计数据如下：年份营业额/千万元在业人员总收入/千万元当年竣工住宅面枳/万平方米19778.276.49.019788.377.97.819798.680.25.519809.0H6.05.019819.485.210.819829.488.26.5198312.2116.26.2198416.7129.010.8198515.5147.518.4198618.3186.215.7198726.3210.332.5198827.3248.515.5根据上述统计数据：（1）建立多元线性【回归模型：解：脑用EXCeI软件数刖分析功能求得多元税性网打模型的参数为:j=0.2233,l=Q.z=0.077据此，建立的战性回归方程为P=0.2233+0.1.r1+0.077.v,（2）对回归模型进行拟合优度检验、产检验、，检验和DW检脸（取=0.05）解：拟合僮检验应用EXCCl软件计算得R=0.9808,接近于1,说明模型的拟合程度越高F检脸应用EXCeI软件计算得F=Il3.88,查表得,><2.9)=4.26,故户>EUS9)说明在=0.05水平下IfiI归效枭显著.I检验应用EXCeI软件计算得£=5.188a=0.849,i表得外心(9)=2262,Mtfl>Z0025(9),说明在a=0.05水平下4显若不为0,自变量芭对Y有显著影响，而6<rtlll,9),故接受假设网=0,说明.对9无显著影响.【用检验Z(4一,-15531通过计算得DW=g=3i=2.79÷219.84UI=I当。=0.05,4=2»”=12时,查D检验表,因DW检验表中,样本容量最低是15.故取：4=0.82,4,=1.75,贝监4一4,<DW<4-d,之间，由此可以得出检验无结论。检验结果去明，不能判断回归模型是否存在自相关。(3)假定该市在业人员总收入、当年竣工住宅面积在1988年的基础上分别增长15%.17%,请对该市1989年主要百优商店营业额作区间估计(取=o.05)。解：回归方程为V=O.2233+O.1.+0.077x但由于七对Y无显著影响，故用方程9=0.2233+0.1%做何归预测：Y=0.2233+0.1i=0.2233+O.I×248.5×1.I5=28.8预测区间为：区土以(一1.l)SJ即28.8±bg(9)X1.4848,故当1989年在业人员总收入为285.775千万元时，在a=0.05显著性水平上.营业额的区间估计为：25.44,32.16干万元.5.下表是某百货商店某年的商品销售领和商品流通费率数据，根据表中数据：(i:必中的商品销售额为分组数据，自变量取值可用其组中值)商品年销售额/万元组中值(X)商品流通费率N(Y)3以下1.57.03-61.54.86-97.53.69-1210.53.112-1513.52.715-1816.52.518-2119.52.421-2422.52.324-2725.52.2(1)拟合适当的曲线模型:解：绘制散点如F根据散点图的形状，与双曲戏函数接近，故采用双曲雄愎型，设双曲践回归预测方程为：YSjX令X'=1.则方程可转换为：Y=00XX应用EXeel软件数据分析功能求得参数为：4=2.225/=7.621.由此可得双曲线回归方程为：=2.225+7.6211X(2)对模型进行显著性检验：(取。=0.05)由于上述双曲雄回归方程是通过对其变换后的代性方程Y=氏+f而得到的，因此这胆显著性检验主要对方程Y=M>+4。进行检验.包括：模型拟合优度的检验相关系数r=0.9673,所以模型的拟合度高.回归方程的显著性检验应用EXCeI软件数据分析功能得户=IOI.92>Em(I.7)=5.59,说明在=005水平下回归效果显著.回归系数的显著性检脸，=12.079>4加式7)=2.365,说明在。=0.。5水平下回归效果显落通过以上检险,说明回归预测方程Y=2.225+7.621-的检验是显著的X(3)当商品箱售额为13万元时，预测商品流通费率：当商品销售额为13万元时,预测商品流通费率为=2.225+7.621×=2.S11(%)6.已知卜表中*”匕)为某种产品销售额的时间序列数据，其中为时间序号，工为产品销售额(单位：万元工试利用龚帕兹生长曲线预测2005年该产品的销售额。年份19961997199«199920002001200220032004X,123456789y.4.916.217.187.748.388.458.739.4210.24InY1.59741.82621.97132.01612.12582.13412.16682.24282.3263解：将上述数据分为二31:1996-1998为第一组，1999-2001为第二趾,2002-2004为第：组：然后求各现的Y值的对数和:Sl=XInX=5.3984,5,=ln=6.3064,S5=In=6.7359r=4/-7利用公式，求得:6.7359-6.30646.3064-5.3948()495=0.4711,所以Z>=0.77X10.9116(S,-S,)(Z>-1)(6.3064-5.3948)x(0.7781-1)(l-f×h(0.4711-!)2×0.7781所以=0.3958(h,-n.h04711-1S1-ln5.3948-×().7781×(-0.9268)=2.371'b-l0.7781-1r3所以/=10.71,则预测模型为：1=10.71x0.395即Er故鼠I=10.7l0.3958oTOn”=9.933(万元)即2005年该产品的箱(4额预测为9.933万元.