预测与决策的数量分析方法
统计预测与决策PPT课件
史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。
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德尔菲法的缺点： （1）对于分地区的顾客群或产品的预测则可能
不可靠。 （2）责任比较分散。 （3）专家的意见有时可能不完整或不切合实际。
•实际资料是预测的依据； • 经济理论是预测的基础； • 数学模型是预测的手段。
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二、统计预测、经济预测的联系和区别
两者的主要联系是： • 它们都以经济现象的数值作为其研究的对象； • 它们都直接或间接地为宏观和微观的市场预测、
管理决策、制定政策和检查政策等提供信息； • 统计预测为经济定量预测提供所需的统计方法论。
非线性回归预 3 测法
短、中期
因变量与一个自变量 或多个其它自变量之 间存在某种非线性关 系
在两个变量情况下 可用计算器，多于 两个变量的情况下 用计算机
必须收集历史数据， 并用几个非线性模型 试验
趋势外推法
4 中期到长 当被预测项目的有关 与非线性回归预测 只需要因变量的历史
期
变量用时间表示时， 法相同
提出预测报告 回总目录 回本1章8 目录
2 定性预测法
2.1 定性预测概述
2.2 德尔菲法
2.3 主观概率法
2.4 定性预测的其他方法
2.5 情景预测法
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19
2.1 定 性 预 测 概 述
一、定性预测的概念和特点
定性预测的概念： 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，运用个人的经验和 分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和 程度上的判断，然后，再通过一定形式综合各 方面的的意见，作为预测未来的主要依据。
第七章 预测与决策
具体的定性预测方法有： （1）德尔非法:由专家根据函询调查表来
进行预测的方法。
（2）集合意见法:由有关人员根据个人的
经验在分析相关因素的基础上,进行预测的 方法。
本节要点 1.预测的含义、作用 2.预测的环境分析法 3.预测的步骤 4预测的方法
案例分析——课堂讨论 哈默的“金币”酒
阿曼德· 哈默1898年5月出生于美国纽约市。而他的祖辈是俄罗斯人， 经营造船业。但后来，一场天灾毁掉了他家的几乎全部财产。1875 年，哈默的祖父携全家移居了美国。 1917年，哈默在修完两年的医学预科之后考上了哥伦比亚医学院， 而此时他父亲的小药厂已经陷入了困境。父亲要他接管制药厂，但 又不许他退学，哈默接受了。而当时的哈默刚刚19岁。 哈默很善于经营，很有经济头脑，从小制药厂到大制药厂，再到西 方石油公司，年营业额200亿美元，拥有资产几十亿美元，获得了巨 大成功。哈默成功的要诀何在？ 第二次世界大战爆发以后，由于战争造成了食物的紧张，美国政府 下令不许用谷物酿酒。哈默知道了这个信息之后，立即预测到威士 忌酒马上就要成为缺门货。当时美国酿酒厂的股票为每股90元，而 且以一桶烈性威士忌酒作为股息。哈默立即买下了5500股，因此得 到了作为股息的5500桶烈性威士忌酒。 果然不出哈默所料，市场上很快便短缺威士忌酒，哈默不失时机地 把桶装威士忌酒改为瓶装，并贴上了"制桶"的商标卖出。于是，哈 默的"制桶"牌威士忌酒大受欢迎，买酒的人排起了长龙般的队。当 哈默的5500桶卖掉2500桶的时候，一位叫艾森柏路的化学工程师前 来拜访哈默。这位客人讲，如果在威士忌酒中加上80%的廉价土豆酒 精，数量就可以增加5倍，而且这种混合酒的味道也不错。
因果分析预测方 因果关系 法 相关程度 定性预测方法 专家调查法 专家判断
金融事件研究中的数量分析方法解析
金融事件研究中的数量分析方法解析金融事件研究是对金融市场中各种事件的深入研究，是金融学研究的重要领域之一。
在金融事件研究中，数量分析方法被广泛应用。
本文将对金融事件研究中的数量分析方法进行解析。
一、数量分析方法的概述数量分析方法是指借助于各种数学方法和统计学工具对事物的数量数据进行处理和分析的方法。
在金融市场的事件研究中，常用的数量分析方法主要包括时间序列分析和横截面分析。
时间序列分析是指利用时间序列数据，通过建立数学模型来预测未来的走势。
时间序列分析主要包括趋势分析、周期性分析、季节性分析和累计变异分析等方法。
横截面分析则是指在某一时间点上，通过对不同个体之间的相关性进行分析，来研究个体之间的差异和共性。
在金融市场的事件研究中，横截面分析主要应用于股票价格与市场指数之间的相关性分析等方面。
二、数量分析方法在金融事件研究中的应用1.股票价格走势分析在股票市场中，股票价格的走势是研究的重点和难点。
股票价格受到各种因素的影响，如基本面、市场情绪、政策导向等。
利用时间序列分析方法，可以建立一系列数学模型，预测未来股票价格的走势，帮助投资者制定投资策略。
2.事件对股票价格的影响分析在金融市场中，各种事件都会影响股票价格的涨跌。
利用横截面分析方法，可以分析事件对股票价格的影响程度。
例如，某个公司发布业绩报告后，其股票价格的涨跌情况就可以用横截面分析方法进行分析。
另外，还可以利用时间序列分析方法，分析某一事件对市场整体股票价格的影响，来预测市场的整体涨跌趋势。
3.宏观经济环境对股票市场的影响分析宏观经济环境是影响股票市场的重要因素之一。
利用时间序列分析方法，可以对宏观经济环境进行分析，了解其对股票市场的影响程度，以及对股票市场走势的预测。
4.投资组合分析投资组合分析是指将不同投资品种进行组合，以达到多样化和风险控制的目的。
利用数量分析方法，可以对不同投资品种进行横截面分析，选取相关性较小的品种进行搭配，以达到最优化的投资组合。
定量分析预测法
定量分析预测法1．确定型决策确定型决策的主要方法有：直观判断法、线性规划法、盈亏分析法。
（1）直观判断法它是指决策的因素很简明，无需复杂的计算，可以直接选择出最优方案的决策方法。
例：某企业生产所需的原材料可从A、B、C三地购得，如果A、B、C三地距该企业的距离相等，运费相同，A、B、C三地的同种原材料价格如下表所示，问该企业应从何地购进原材料？最佳方案。
（3）盈亏分析法盈亏分析是依据与决策方案相关的产品产量（销售量）、成本（费用）和盈利的相互关系，分析决策方案对企业盈利和亏损发生的影响，据此来评价、选择决策的方法。
根据费用与产量的关系将总费用分成固定费用和变动费用。
固定费用是不随产量变化而变化的。
它是一个固定的值，在图上是一条与横坐标平行的线，变动费用是随产量的变化而变化的，而且是成正比例变化，在图上是一条斜线。
把固定费用与变动费用相加就是总费用线（Y）。
销售收入线S和总费用线Y的交点a称为盈亏平衡点（又称保本点），此时销售收入恰好等于总费用，即企业处于不亏不盈的保本状态。
a点把这两条线所夹的范围分成两个区域，a点右边的是盈利区，a点左边的是亏损区。
通过盈亏平衡图可以分析如下问题：①可以判断企业目前的销售量对企业盈利和亏损的影响。
当X＞Xo时，企业在盈利区；当X＜Xo时，企业在亏损区；当X=X0时，企业保本经营。
②可以确定企业的经营安全率。
经营安全率是反映企业经营状况的一个指标。
其计算公式为：X-Xoη= ---------- ╳100%X式中η为经营安全率。
η值越大，说明企业对市场的适应能力越强，企业经营状况越好；η的值越小，企业经营的风险越大经营越差。
一般情出这一点所对应的产量或销售量。
计算公式有三：（1）产量销量法。
即以某一产品的固定费用与变动费用确定盈亏平衡点。
此法适用于单一品种生产的决策分析，或虽属多品种生产，但各品种的固定费用可以划分清楚。
令 W——单件产品价格； Cv——单件产品变动费用；销售收入和总费用可表述为：销售收入：S=W•X 总费用：Y=F+V=F+Cv•X当盈亏平衡时，则S=Y即：W•X=F+ Cv•XF盈亏平衡点的产（销）量，计算公式：Xo=------W-Cv根据此公式，可求产量为X时的利润（P）：P=（W- CV）•X-FP+F 也可求利润为P时的产（销）量（X）：X=--------W-Cv（2）销售额法。
现金管理中的预测与决策分析
现金管理中的预测与决策分析在企业经营过程中，现金管理是一个至关重要的环节。
预测和决策分析在现金管理中起着关键的作用。
通过准确的预测和科学的决策分析，企业可以更好地管理现金流，降低风险，提高经营效益。
1. 现金预测的重要性现金预测是企业对未来一段时间内的现金流量进行估计和预测的过程。
它基于历史数据和市场环境等多个因素进行分析，帮助企业了解资金需求和供给的情况。
现金预测对企业的重要性体现在以下几个方面：1.1 确定合理的资金需求通过现金预测，企业可以清楚地了解未来一段时间内所需的资金数量。
这有助于企业合理安排资金筹集计划，避免出现资金短缺或过剩的情况。
1.2 提前做好资金安排现金预测可以帮助企业提前做好资金安排。
企业可以根据预测结果，在预期资金充裕的时候提前购买原材料、支付供应商，从而获得更好的采购条件和供应链优势。
同时，在预计资金短缺的情况下，企业可以采取措施，如延期付款、筹集额外资金等，确保生产和经营的顺利进行。
1.3 降低企业风险现金预测可以帮助企业及时发现和应对潜在的现金流问题，降低经营风险。
通过预测现金流量的波动情况，企业可以及时进行调整和应对，避免出现资金短缺、流动性风险等问题。
2. 现金决策分析的方法现金决策分析是指在现金管理中，通过量化和分析来进行决策的过程。
以下是几种常用的现金决策分析方法：2.1 现金流量预测模型现金流量预测模型是通过收集和分析历史数据，建立数学模型来预测未来现金流量。
常用的模型包括时间序列分析、回归分析等。
这些模型可以帮助企业预测未来一段时间内的现金流量，并据此进行决策。
2.2 资本预算分析资本预算分析是指对企业长期资本投资决策进行分析和评估的过程。
在现金管理中，企业需要权衡不同的资本投资项目，决定是否进行投资以及投资的程度和时机。
通过资本预算分析，企业可以评估投资项目的现金流量、风险和回报，从而做出科学而合理的决策。
2.3 现金流量风险分析现金流量风险分析是对未来现金流量风险进行评估和分析的过程。
预测和决策方法解析
预测和决策方法一、预测方法（一）预测的概念1.预测的定义预测是人们对未来要发生的事物进行的估计和推测，是根据过去的历史数据和现实的客观条件，运用科学知识和手段探求人们所关心的客观事物的发展趋势，即根据过去和现在判断未来，根据已知推测未知。
预测虽然是对未来进行的预计和推测，但是，它是根据客观事物的发展规律，综合考虑历史和现实条件及环境的影响预计事物未来演变的规律和发展趋势，因此，预测是一门科学的方法论。
2.预测的分类预测是预测方法和手段的总称。
由于客观事物的多样性和复杂性，导致预测的种类繁多，但总体上可按如下加以分类：（1）按预测的方法分类，可分为定性预测和定量预测。
定性预测是对预测对象进行定性分析时使用的方法。
它是用定性的方法，研究、分析和确定未来事物发展的性质和发展规律。
定性预测的数据或结果，往往不是依据历史统计数据直接计算获取的，而是充分发挥人的智慧、经验的作用，依据直观材料、人的实践和主观判断得到的预测结果。
定量预测是对预测对象进行定量分析时使用的方法。
它是用定量的方法，研究、分析和推测未来事物发展的程度及其结果。
定量预测是建立在历史数据和资料以及目前的信息基础上的预测，它往往不是主观判断，而是充分发挥历史数据的作用。
因而，定量预测的结果比定性预测更具科学性和精确性。
（2）按预测的时间分类，可分为长期预测、中期预测和短期预测。
不同的预测目的决定着不同的预测期限。
长期预测一般为10～15年；中期预测一般为5～10年；短期预测一般为1～5年或更短。
由于时间越长，不确定性因素的影响越大，因而通常预测的期限越长，其预测的精度越差。
短期预测较中期预测精确，中期预测较长期预测精确。
在预测之前，根据预测对象和要求正确选择预测期限是十分重要的。
（二）预测方法1.定性预测方法（1）专家调查法这种方法是将专家的意见作为预测分析的对象，专家运用自己的知识和经验，通过对过去和现在事物的分析，找出规律，然后对发展的趋势作出判断。
预测与决策
预测与决策一、名词解释1、统计预测：预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。
统计预测属于预测方法研究范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行定量推测，并计算概率置信区间。
2、德尔菲法：德尔菲法是根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法，也称专家调查法。
它是美国兰德公司于1964年首先用于预测领域的。
3、期望值：一个决策变量的期望值，就是它在不同自然状态下的损益值（或机会损益值）乘上相对应的发生概率之和。
4、乐观决策准则：这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大利益，在各最大利益中选取最大者，将其对应的方案作为最优方案。
这种决策准则的客观基础就是所谓的天时、地利和人和，决策者感到前途客观，有信心取得每一决策方案的最佳结果。
5、层次分析法：美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(T.L.Saaty)于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。
是对难于完全定量的复杂系统作出决策的模型和方法。
6、追踪决策：指在原方案的实施过程中，主客观情况发生重大变化或原方案存在重大失误时所进行的一种补救性决策。
7、回归预测法：是指成对的两个变量数据分不大体上呈直线趋势时，采用适当的计算方法，找到两者之间特定的经验公式，即一元线性回归模型，然后根据自变量的变化，来预测因变量发展变化的方法。
（一元线性回归预测法）8、领先指标法：通过将经济指标分为领先指标、同步指标和滞后指标，并根据这三类指标之间的关系进行分析预测。
领先指标法不仅可以预测经济的发展趋势，而且可以预测其转折点。
9、悲观决策准则：这种决策准则的客观依据是决策的系统功能欠佳，形势对决策者不利，所以，决策者没有理由希望获得最理想的结果。
管理数量方法与分析
管理数量方法与分析管理数量在现代管理中扮演着举足轻重的角色，有效的数量管理方法和分析可以帮助组织实现更高效的运营和决策制定。
本文旨在探讨管理数量的方法和分析工具，并介绍如何运用它们来提升管理效果。
一、趋势分析趋势分析是一种常用的管理数量方法，通过对数据的历史变化进行观察和分析，识别出潜在的趋势和模式，从而做出合理的预测和规划。
在趋势分析中，常用的工具包括趋势线和移动平均线等。
趋势线是一种将数据点连接起来的直线，它可以帮助我们识别出数据的总体趋势。
通过观察趋势线的斜率和方向，我们可以预测未来的发展方向，并作出相应的调整和决策。
移动平均线则是通过计算一段时间内数据的平均值，并将其作为参考线，用以平滑数据的波动。
移动平均线可以帮助我们过滤掉数据的噪音，更好地观察到数据的整体趋势。
二、比例分析比例分析是一种通过对数据进行比较和计算，从而揭示出不同数据之间的关系和特点。
常用的比例分析方法包括财务比例分析和绩效比例分析等。
财务比例分析主要通过计算各类财务指标，如利润率、资产收益率等，来评估企业的盈利能力和财务状况。
通过比较这些指标的变化趋势和行业平均水平，我们可以快速了解企业在财务方面的相对优势和劣势，并采取相应的措施。
绩效比例分析则侧重于评估组织的绩效和效率水平。
通过计算各项绩效指标，如产出与成本的比例、员工绩效指数等，我们可以全面了解组织的生产效率和员工表现，并及时调整和优化管理策略。
三、因果关系分析因果关系分析是一种通过观察和推断数据之间的关系，找出其中的因果联系，并指导决策和问题解决的方法。
因果关系分析可以通过数学模型、实验设计和统计分析等手段来实现。
数学模型是一种将数据和变量之间的关系用公式表示出来的工具。
通过建立数学模型，我们可以更加准确地分析和预测不同因素对管理数量的影响，并制定相应的控制策略。
实验设计可以帮助我们控制和观察变量的变化，从而揭示出变量之间的因果关系。
统计分析则可以帮助我们验证和证实因果关系的有效性和显著性。
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神经网络在多元非线性预测分析中的应用
摘要
在很多实际应用问题中，通常会涉及很多变量，需要研究变量之间的关系，很多时候变量之间的关系是不确定的，需要用一个函数来近似表示这种关系。
数据拟合就是根据变量的观察数据研究某些变量之间的近似函数关系，用来帮助我们认识事物的内在规律和本质属性。
但在实际应用中经常会越到一些复杂的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方法准确建模。
在这种情况下，多元统计分析的数据拟合方法是基本失效的，但我们可以建立神经网络表达这些非线性系统。
该方法把未知系统看成是一个黑箱，用系统输入输出数据训练神经网络，使网络能够表达该未知函数，然后就可以用训练好的神经网络预测系统输出。
关键词：BP神经网络，多元统计分析，径向基网络
一、线性回归问题
用线性回归方法拟合人的耗氧能力y与以下诸因素（x1表示年龄，x2表示体重，x3表示跑1500米所用时间，x4静止时心速，x5表示跑步后心速）之间的关系：
在matlab中做回归分析
编写程序如下：
得到
x
x
1655
x
.
121x
-
-
=
-
.0
-
x
y-
0399
3471
4
.0
5
1587
3
.0
2093
1
0167
.0
.4
2
由分析表可以看出其中x2和x4的p值都远大于0.0001是极不显著的，所以将x2和x4剔除之后利用MA TLAB做回归分析。
剔除变量x2和x4之后得到：
得到方程式：5
x
118x
x
y-
=
-
-
.
.0
3
.0
1561
5694
.4
3254
1
0135
虽然上次剔除了最大显著的线性项，并且整个方程式极显著的，但不认为上式就是最好的回归方程，还应尝试做非线性回归分析。
以下为做二次回归分析得到的分析表：
将上述三种表达式的拟合效果图合并到一个图中可以看到完全二次回归的拟合效果较好，5重和三重线性回归拟合效果差不多。
二、一元非线性回归分析
找出年龄与头尾之间的关系
画出y 与x 之间的散点图，由图可以看出满足Logistic 曲线的形式，在matlab 中调用nlinfit 函数找出变量之间的关系 function y = HeadCir1(beta, x)
y = beta(1) * exp(beta(2) ./ (x + beta(3)));
[beta,r,J,COVB,mse] = nlinfit(x,y,@HeadCir1,[53,-0.2604,0.6276], options);
得到y 与x 的表达式为：))7604
.0/(2595.0exp(376.52+-=x y 以上分析的问题都可以应用多元统计分析理论来解决，但对有些非线性问
题，用传统的统计理论是无法求解的。
对多元复杂的非线性系统问题我们可以建立神经网络来模拟复杂非线性系统之间的关系，将复杂的数学表达式存储与网络中，对给定的任一输入通过网络计算之后就可以得到我们想要的输出。
举一个简单的非线性系统如下图所示：
对此我们可以建立神经网络来拟合z 与y 及x 之间的关系。
在matlab 中建立两种神经网络（BP 神经网络和径向基神经网络），并将这两种网络的预测输出做比较，对比他们的拟合效果。
BP 神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传递。
在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输入层。
每层的神经元只影响下一层神经元的状态。
如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。
BP 神经网络的拓扑结构图如下图所示：
X1,X2…Xn 是BP 神经网络的输入值，Y1,Y2…Yn 是网络的预测值，ij w ,jk w 为BP 神经网络的权值。
BP 神经网络可以看成是一个非线性函数，网络输入值和预测非标为该函数的因变量和自变量。
当输入节点书为N 时，输出节点为M 时，该网络就表达了从N 个自变量到M 个因变量的函数映射关系。
数学计算公式为：
隐含层输出：l j a x
w f H n
j i
ij j ,2,1),(1
=-=∑，其中f 为隐含层激励函数，下面层
序用到的为x
e
x f -+=
11
)( BP 神经网络的预测输出为：m k b w H
O l
j k jk J
k ,2,1,1
=-=
∑=
预测误差：m k O Y e k k k ,2,1,=-=
权值更新：
m
k l j e H w w l
j n i e w i x H H w w k j jk jk m
k k jk j j ij ij ,2,1;2,1,2,1;,2,1,)()1(1
==+===-+=∑=ηη其中η为学习
率。
阈值更新：
m
k e b b l
j e w H H a a k k k k m
k jk j j j j 2,1,2,1,)1(1
=+==-+=∑=
然后判断迭代是否结束，如没有结束则继续训练
算法流程
BP 神经网络在MATLAB 中编写程序如下：
先从2000组样本数据中随机提取1900组作为训练数据，另外100组作为测试数据。
由于输入维有两维，故选择输入层节点数为2个节点，隐含层节点数选择为5，并构造双隐含层节点的神经网络，输出只有一个Y值故选择输出层节点数为1，设定学习率为0.1，迭代
10
300次，误差目标设为14
训练是产生一个窗口如下图：
在matlab工作空间得到实际值与BP神经网络的预测值基本在小数点两位以后才开始出现误差
误差绝对值和为18.6352
由上述结果分析可知BP神经网络基本拟合了该变量之间的关系
BP网络虽然很好的拟合了变量之间的关系，但还是有一定的误差，再次建立径向基网络，看径向基网络的拟合的效果。
径向基神经网络（RBF）属于前向神经网络类型，网络的结构与多层前向网络类似，是一种三层的前向网络。
第一层为输入层，有信号源节点组成；第二层为隐含层，隐含层节点数视所描述问题需要而定，隐含层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数，该函数具有局部响应的特点。
RBF网络的基本思想是：用RBF作为隐单元的基构成隐藏层空间，隐含层对输入矢量进行变化，将低维的模式输入数据变换到高维空间内，使得在低维空间内线性不可分的问题在高维空间内线性可分。
径向基网络在matlab中编程如下：
同样在2000组数据中随机提取1900组作为训练数据，另外100组作为测试数据，设定误差目标值为14
10
在训练时会弹出一个窗口如下：
在matlab工作空间中查看预测结果，可以看到绝对值误差和仅为0.0192，预测误差基本是在小数点第五位才开始出现
将BP网络的预测效果和径向基网络的预测效果放在一起显示（由于是从2000组数据中随机选取的100组作为测试数据，故实际值是不一样的），可以看到BP神经网络的误差从小数点后两位，而径向基网络的预测误差为小数点后五位。
实际值与预测值对比图
总结与展望
在做多元非线性变量预测时用传统的预测理论有时候无法得到我们要的更加精确的结果，但通过建立神经网络，对复杂的多元非线性系统，我们却能得到理想的输出。
参考文献
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