构建模型用于分析和预测
银行工作中的风险模型构建与分析方法
银行工作中的风险模型构建与分析方法在银行工作中，风险管理是至关重要的一环。
为了准确评估和控制各类风险，银行使用风险模型进行分析和构建。
本文将介绍银行工作中的风险模型构建与分析方法。
一、风险模型的定义风险模型是一种用于预测和评估风险的数学模型。
在银行工作中，风险模型用于量化和管理各类风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。
二、风险模型的构建方法1. 数据收集和处理：构建风险模型的第一步是收集和处理相关数据。
银行需要收集包括历史交易数据、客户信息、市场数据等一系列数据，以建立可靠的模型。
2. 变量选择和特征工程：在建立风险模型时，需要选择合适的变量作为模型的输入。
变量选择要考虑到其与风险的相关性和预测能力。
此外，特征工程可以通过对原始数据进行转换和衍生，提高模型的准确性和预测能力。
3. 模型选择和建立：选择适当的模型是构建风险模型的关键。
常用的模型包括Logistic回归、决策树、支持向量机等。
银行根据风险类型和数据特点选择合适的模型，并通过统计方法估计模型参数。
4. 模型验证和评估：构建完风险模型后，需要进行模型的验证和评估。
通过回溯测试和样本外测试，评估模型的预测能力和稳定性。
同时，可以使用各类指标如准确率、召回率和KS值等来评估模型的性能。
三、风险模型的分析方法1. 风险度量：风险度量是评估风险大小的一种方法。
常用的风险度量包括价值-at-风险（VaR）和条件VaR（CVaR）。
银行可以利用这些风险度量来衡量市场风险和信用风险的损失。
2. 压力测试：压力测试是一种应对极端风险情景的方法。
通过在模型中引入不同的风险因素，如金融危机或经济衰退，银行可以评估自身在不同风险情景下的风险暴露和资本充足率。
3. 情景分析：情景分析可以帮助银行预测不同风险情景下的盈利和损失。
通过设定不同的变量值和假设，可以模拟未来可能发生的情景，为风险决策提供参考。
4. 灵敏度分析：灵敏度分析可以评估不同风险因素对模型输出结果的影响。
医学预测模型的建立和应用
医学预测模型的建立和应用医学预测模型是指通过对医学数据的处理和分析，建立数学模型，透过这些模型来预测疾病的发生和治疗效果等方面的情况。
医学预测模型的建立和应用，是现代医学科技的大成之一，它可以提高疾病的诊断和治疗的准确性，同时也可在医学研究和管理方面起到重要的作用。
一、医学预测模型的基础建立医学预测模型所需要的基础，是医学背景和数据统计学知识。
医学方面，需要相关的知识来选择合适的医学数据，以及了解和处理这些数据；数据统计学方面，则包括数据整合、数据处理和数据分析等方面的知识。
只有将这些知识综合运用，才能建立准确可靠的医学预测模型。
二、医学预测模型的建立医学预测模型的建立通常分为以下几步：1、数据获取。
医学预测模型所用的数据，包括患者的基本信息、疾病的症状、治疗方法和治疗结果等。
通过收集这些数据，才能进行后续的处理和分析。
2、数据整合。
医学预测模型所用的数据，来源往往比较分散，需要通过数据整合的方式，将这些数据整合到一个可操作的数据集合中。
3、数据处理。
数据处理是为了去除无用信息和处理缺失数据，同时还可以针对一些特定问题进行处理和修改。
4、数据分析。
数据分析是建立预测模型的最后步骤，通过统计学分析方法来建立预测模型，并从中分析出疾病发生的原因和治疗效果等方面的数据。
以上步骤可以用不同的方法和工具来完成，如人工方法、计算机算法、机器学习算法等。
三、医学预测模型的应用医学预测模型的应用范围比较广泛，主要包括以下几个方面：1、医学研究。
通过建立预测模型，可以揭示各种病情的发生机理和变化规律，并为相关研究提供科学依据。
2、诊断和治疗。
建立预测模型可以提高医生的诊断和治疗的准确性，为患者提供更好的治疗效果，同时也节省了人力和物力资源。
3、疫情分析。
通过对疫情数据的分析，可以建立预测模型，预测疫情的发展趋势和方向，为应对疫情提供科学依据。
4、医学管理。
建立预测模型可以对医疗资源的分配和利用进行优化，以提高医疗服务的效率和质量。
小波变换在气候变化预测与分析中的模型构建与性能评估
小波变换在气候变化预测与分析中的模型构建与性能评估气候变化是当前全球面临的重大挑战之一，对人类社会和自然环境产生了深远的影响。
为了更好地理解和预测气候变化，科学家们采用了各种方法和技术。
其中，小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于气候变化的模型构建与性能评估。
小波变换是一种将信号分解成不同频率的组成部分的数学工具。
它可以将信号分解成不同尺度的波形，从而提供了对信号的多尺度分析能力。
在气候变化的研究中，小波变换可以用来分析和提取不同时间尺度上的气候信号，从而揭示气候变化的规律和趋势。
首先，我们可以利用小波变换构建气候变化的模型。
通过对气候数据进行小波分解，我们可以得到不同尺度上的气候信号。
这些信号可以反映出不同时间尺度上的气候变化特征，如年际变化、季节变化等。
通过对这些信号进行分析和建模，我们可以建立起描述气候变化的数学模型，从而更好地理解和预测气候变化。
其次，小波变换还可以用于气候变化的性能评估。
在气候变化的研究中，我们经常需要评估不同模型的预测能力和准确性。
小波变换可以提供一种有效的评估方法。
通过对观测数据和模型预测结果进行小波分解，我们可以比较它们在不同尺度上的差异。
如果模型预测结果能够较好地反映观测数据的尺度特征，那么我们可以认为该模型具有较好的性能。
此外，小波变换还可以帮助我们发现气候变化中的非线性特征。
在传统的线性分析方法中，我们常常假设气候变化是线性的，但实际上气候系统是高度非线性的。
小波变换可以通过对信号的非线性分解，揭示出气候变化中的非线性特征。
这对于我们更好地理解和预测气候变化具有重要意义。
总之，小波变换在气候变化预测与分析中具有重要的作用。
它可以帮助我们构建气候变化的模型，揭示气候变化的规律和趋势。
同时，它还可以用于评估不同模型的性能，发现气候变化中的非线性特征。
未来，我们可以进一步深入研究小波变换在气候变化中的应用，不断提高气候预测和分析的准确性和可靠性。
这将有助于我们更好地应对气候变化带来的挑战，保护地球的生态环境。
电影票房预测模型构建研究
电影票房预测模型构建研究电影行业一直是一个备受瞩目的领域，每年都有许多新的电影问世，吸引着观众们前往电影院观看，因此电影的票房也成为许多人关心的指标。
但是，票房高低并不全是由电影质量所决定，其他多种因素也会对电影票房有影响，如上映时间、电影类型、演员阵容等等。
因此，为了提高电影票房的预测准确性，需要建立一套完整的票房预测模型。
一、数据采集与清洗为了构建一个准确的电影票房预测模型，首先要获取相关的数据。
可以通过多种途径获取电影票房数据，例如访问国内外的票房数据网站、爬取相关的电影票房数据等等。
当然，这些数据会有一定的偏差和误差，因此需要进行数据清洗。
其中，数据清洗的过程包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等等。
通过数据清洗，可以确保数据的准确性和完整性。
二、特征筛选与分析在得到清洗后的数据之后，下一步就是进行特征筛选与分析。
在特征筛选的过程中，需要筛选出与电影票房相关的特征，例如电影类型、导演、演员阵容、上映时间等等。
通过对这些特征进行分析，可以提取出对电影票房影响最大的特征。
此外，在分析特征时，需要考虑特征之间的相关性，避免出现冗余的特征。
三、建立模型在选定好特征后，接下来就是建立票房预测模型。
目前常用的预测模型包括线性回归、支持向量机、决策树等等。
不同的模型适用于不同的场景，因此需要针对不同的数据场景选择合适的模型。
在建立模型的过程中，需要将数据集分为训练集和测试集，以验证模型的预测效果。
根据测试集的结果来不断优化模型，提高预测准确性。
四、模型评估在建立模型后，需要对模型进行评估，以确保模型的准确性和可靠性。
模型评估的方法包括误差分析、交叉验证、ROC曲线等等。
通过模型评估，可以发现模型的缺陷和不足之处，以调整和改进模型。
五、模型应用与展望当模型建立和评估完成后，就可以将模型应用到实际场景中。
通过模型的预测结果，可以为电影行业提供参考，对电影的制作和发行决策提供有用的信息。
此外，随着大数据和人工智能技术的不断发展，电影票房预测模型的建立和应用将越来越受到重视，并且将会有更加精准和准确的预测模型出现。
生态环境监测与预测模型构建与分析
生态环境监测与预测模型构建与分析随着全球气候变化和人类活动的影响，生态环境问题日益凸显。
为了保护生态环境并预测未来的演变趋势，构建有效的监测与预测模型成为一项紧迫而重要的任务。
本文将针对生态环境监测与预测模型的构建与分析进行探讨。
首先，生态环境监测是获取生态系统中各种环境因素数据的过程。
监测的内容包括但不限于气候、土壤、水质、空气质量、生物多样性等方面的指标。
通过监测数据的采集，我们可以了解生态环境的现状并进行分析。
在监测过程中，科学准确的数据采集方法和设备是至关重要的，以确保数据的可靠性和可比性。
其次，生态环境预测模型的构建是基于监测数据进行科学分析和预测未来发展趋势的过程。
预测模型可以帮助我们了解环境变化的原因和过程，并提前采取相应的措施，以保护生态系统的稳定性和可持续性发展。
在构建预测模型时，我们可以采用数据挖掘、机器学习等方法，通过对历史数据和环境因素的分析，预测未来发展的趋势。
在分析监测与预测模型的过程中，我们可以采用多种方法和工具。
例如，统计学方法可以用来对监测数据进行分析和归纳，以获取环境变化的规律性。
此外，地理信息系统（GIS）可以用来对空间分布进行图像化处理，帮助我们更好地了解环境变化的地域特征和空间关系。
同时，概率模型和模拟模型也可以用于对环境变化的概率和可能性进行分析和预测。
生态环境监测与预测模型的构建与分析不仅需要科学的方法和工具，还需要充分的数据支撑。
因此，建立完善的监测网络和数据共享平台是至关重要的。
通过多部门合作，共享数据资源，可以提高数据的获取率和准确性，使得监测与预测模型的构建更加可靠和有效。
此外，针对不同的生态环境问题，我们可以构建不同类型的监测与预测模型。
例如，针对气候变化，可以建立气候模拟模型，预测未来的气候趋势；针对水质问题，可以建立水质评估模型，预测水质变化和水体污染的风险；针对生物多样性保护，可以建立物种分布模型，预测物种的分布范围和濒危程度。
通过构建不同类型的模型，我们可以更全面地了解生态环境问题，并制定相应的保护措施。
无人机的大数据分析与预测模型构建
数据的实时分析与应用
未来大数据技术将更加注重数据的实时分析与应用，以便更好地支 持实时决策和业务应用。
数据安全与隐私保护
随着数据泄露和隐私侵犯事件的增多，数据安全和隐私保护将成为 大数据技术发展的重要方向。
人工智能技术的未来发展
面等优点。
详细描述
环境监测无人机是一种用于环境监测的无 人机，它能够实时、快速、全面地监测环 境指标，为环境保护提供数据支持。
技术发展
随着技术的不断发展，环境监测无人机还 将不断升级，提高监测精度、稳定性等指 标，更好地服务于环境保护事业。
警用无人机应用
总结词
灵活、高效、安全
具体应用
警用无人机可以用于搜寻失踪人员、火灾救援等方面，具 有灵活、高效、安全等优点。
03
回归分析预测模型可以适用于 各种数据类型，如时间序列数 据和横截面数据。
神经网络预测模型
神经网络预测模型是一种机器 学习模型，由多个神经元组成 ，每个神经元接收输入信号并
产生输出信号。
它能够自动学习和识别数据 中的模式和关系，并用于预
测未来值。
神经网络预测模型适用于处理 复杂和非线性的数据关系，如 金融市场数据、能源消耗预测
数据挖掘与可视化
数据挖掘
通过机器学习、深度学习等技术对数据进行处理 和分析，提取有价值的信息。
可视化分析
利用专业的大数据分析工具对数据进行可视化展 示，便于用户直观理解和分析数据。
数据报告
根据用户需求生成数据报告，提供决策支持。
02
CATALOGUE
预测模型构建
时间序列预测模型
01
新冠肺炎疫情传播建模分析与预测
新冠肺炎疫情传播建模分析与预测一、本文概述新冠肺炎疫情自2019年底爆发以来，迅速在全球范围内传播，对全球公共卫生系统和社会经济产生了深远的影响。
为了更好地理解和应对这一严重疫情，科学建模分析与预测成为了关键手段。
本文旨在通过构建数学模型，对新冠肺炎疫情的传播动态进行深入分析，并对未来疫情发展趋势进行预测，以期为疫情防控决策提供科学依据。
文章将首先介绍新冠肺炎疫情的基本情况，包括疫情爆发的时间、地点、传播方式等。
随后，将概述数学建模在疫情分析中的重要作用，并阐述本文所采用的数学模型的基本原理和方法。
在此基础上，文章将展示模型在新冠肺炎疫情传播分析中的应用，包括疫情传播的速度、范围、趋势等方面的分析。
文章将探讨模型在预测未来疫情发展趋势中的潜力，以及为疫情防控决策提供科学依据的重要性。
通过本文的研究，我们期望能够为全球新冠肺炎疫情防控工作提供有价值的参考和建议。
二、疫情传播建模理论基础疫情传播建模是对传染病传播过程进行量化分析的重要手段，其理论基础主要包括流行病学原理、数学模型和计算机科学方法等。
流行病学原理提供了对传染病传播规律的基本认识，包括感染率、恢复率、死亡率等关键参数的定义和计算。
数学模型则用于将这些参数转化为可量化、可预测的模型，如经典的SIR模型（易感者-感染者-康复者模型）及其变种SEIR模型（易感者-潜伏期-感染者-康复者模型）等。
这些模型基于一定的假设条件，如人群的均匀混合、疾病的均质传播等，通过微分方程等数学工具来描述疫情的传播过程。
然而，实际疫情传播过程往往受到多种因素的影响，如人口结构、社交网络、地理分布等，因此需要对模型进行适当的修正和扩展。
计算机科学方法在疫情传播建模中也发挥着重要作用，包括大数据分析、机器学习等技术。
这些技术可以用于疫情数据的收集、处理和分析，以及模型的训练和优化。
通过结合流行病学原理、数学模型和计算机科学方法，我们可以构建更加准确、精细的疫情传播模型，为疫情的预测和防控提供有力支持。
数据分析中的时间序列模型构建方法与注意事项
数据分析中的时间序列模型构建方法与注意事项时间序列模型是一种用于分析时间序列数据的统计模型，常用于预测未来趋势和变化。
在数据分析领域，时间序列模型被广泛应用于金融、经济、销售等领域，帮助企业做出策略决策。
本文将介绍时间序列模型的构建方法以及需要注意的事项。
一、时间序列模型构建方法：1. 数据预处理：在构建时间序列模型之前，首先需要对数据进行预处理。
包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和处理等。
确保数据的准确性和完整性。
2. 确定时间间隔：时间序列数据的特点在于数据点之间存在时间间隔，因此需要确定时间间隔的频率。
常见的有日、周、月、季度、年等不同的时间尺度。
根据具体需求选择合适的时间间隔。
3. 数据探索与可视化：在构建时间序列模型之前，需要先对数据进行探索分析，了解数据的特点和趋势。
可以通过绘制时间序列图、自相关图和偏自相关图等进行可视化，以便更好地了解数据的分布和相关性。
4. 模型选择：在时间序列分析中，常用的模型包括移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
根据数据的特点和问题需求选择合适的模型。
5. 参数估计：在确定了时间序列模型之后，需要对模型的参数进行估计。
根据模型的特点和算法选择相应的估计方法，常用的有最大似然估计（MLE）和最小二乘法（OLS）等。
6. 模型诊断和优化：完成参数估计后，需要对模型进行诊断和优化。
通过检验模型的残差是否服从正态分布、是否存在自相关和白噪声等，如果存在问题则进行相应的调整和改进。
7. 模型评估和预测：完成模型构建和优化后，最后需要对模型进行评估和预测。
通过计算模型的预测误差、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标评估模型的准确性和稳定性。
根据需要进行预测和分析。
二、注意事项：1. 样本选择：在构建时间序列模型时，样本的选择非常重要。
样本应该代表未来要预测的对象或现象，并且应该覆盖较长的时间范围，以获取更多的信息。
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构建模型用于分析和预测
2005-10-17 02:20 其它 【文章字体：大 中 小】
最近以来，参加了一些建模的培训，自己也读了一些关于统计建模的书，加深了对统计建模的进一
步的认识和理解，其中读到一本Econometric Models and Economic Forecasts的书，书中引言部分对
为什么要构造和使用模型来进行分析和预测作了很好的回答，我个人觉得对刚刚接触建模的朋友来说会
有帮助，所以摘了其中的一部分与大家共亨一下： “假装预测未来的人按照刑事法的3条第901
款应被认为是妨碍治安的人，应判250美元罚款及6个月的监禁。” ——纽约州刑事法第 889 款 本
书向读者展示了如何科学地和艺术地构造和使用模型。纽约州刑事法针对的是那些假装用巫师的水晶球
预言未来的人，而我们相信我们的模型是非常有用的预测工具。构造模型的科学包括一些用来构造和检
验真实世界的数学代表的数量工具，这些工具的发展和使用全都包括在计量经济学的范畴内。不幸的是，
建造模型的艺术很难用文字表述，因为它主要依赖于建模过程中的直觉判断。因为关于这些判断没有清
楚的准则，建模的艺术很难掌握。然而，本书的目的之一是向读者传达这种艺术的本质，我们将通过例
题和建模技术的讨论，以及鼓励读者建造他们自己的模型来达到此目的。 本书主要讨论关于商业、
经济学以及一般社会科学活动过程的模型，包括总体经济活动、 某个企业的销售，或政治活动。正如
我们一般所认为的那样，许多模型能够也常常既用来做政策分析也用来预测。本书并不打算囊括所有的
模型类型和建模方法，它注重于方程形式表达的、通过数量方式联系变量的模型。用数据来估计方程或
方程组的参数，然后用统计方法检验理论关系。即使这样仍然有太多的模型可以选择。我们可以通过建
造一个较大的多方程计量经济学经济模型来确定不同货币政策对美国经济的影响，然后用不同的货币政
策对它进行模拟，这样的模型会相当复杂，应当能够解释现实世界中比较复杂的结构。如果我们认为某
企业的销售额具有很强的周期规律，我们也可以通过其过去的销售额行为规律用时间序列模型进行外
推，对该企业的销售额进行预测。 这个模型的范围是本书的主要议题。我们的目的是使读者对建立
什么类型的模型、如何建立最适当的模型、对模型进行统计检验并将模型用于分析和预测的科学和艺术
有所了解。 一、为什么要用模型? 许多人都常常不是用到就是制造某种形式的预测，然而，很少
人意识到在每一个预测里，都隐含着某种逻辑结构和模型。例如，某股票经纪人告诉你道琼斯工业指数
明年会上升，该股票经纪人之所以做出这样的预测或许是因为道琼斯指数在过去的若干年里一直在上
升，而且他认为使指数一直上升的因素会使指数在未来继续上升。认为道琼斯指数明年会上升的观点也
可能是因为相信该指数通过一组复杂的关系与许多经济和政治变量相联系。例如，该股票经纪人可能认
为，道琼斯指数以某种形式与国民经济总产值以及利率相关，因此如果相信这些变量未来会有某种行为
的话，道琼斯指数明年就很可能会上升。 如果一定要用一个词来形容该股票经纪人预测的方法的话，
我们可能会说是直觉，虽然上述两种方法中的推理过程有很大的不同。但是，它们都隐含着某种模型构
造。以过去道琼斯指数的增长为根据作出乐观预测的股票经纪人实际上用的是时间序列模型，把过去的
趋势外推到将来。如果预测是以经济知识为基础的话，也隐含着一个模型；它是由于经纪人过去的经验
而不十分明确地存在于他头脑中的一些关系。 因此，即便是直观的预测也是某种模型，只是人们没
有意识到而已。当然，我们有理由弄清楚为什么我们希望用一个明确的模型来进行预测。例如，值得不
值得让我们的经纪人学习这本书，以便使他能够建立明确的模型、对它进行估计并进行统计检验? 我们
的回答是，建立明确的模型有若干好处。建模能够使我们认真思考问题所涉及的所有重要的相互关系。
过分地依赖直觉有时会很危险，因为可能会忽略或错误地使用重要的关系。另外，每一个关系都应当得
到一定的证实，这一点很重要。不幸的是，在直观预测时，这一点往往被忽略。但是在建造模型的过程
中，人们不仅必须验证模型作为一个整体的合理性，也要验证组成模型的每一个关系的合理性。 预
测时同时提供预测精度的度量也是很重要的。直观方法的使用通常会阻碍任何预测结果置信度的数量度
量。对构成模型的每一个关系以及对整个模型的统计分析使我们有可能给模型的预测附以置信度的度
量。 模型一旦构造完毕，并对数据进行了拟合，灵敏度分析可以用来对模型的许多性质进行研究，
特别是可以对模型中的每一个变量的微小变化的影响进行评价。例如，对于描述和预测利率的模型，可
以度量通货膨胀率的变量对某一利率的影响。只有在有明确的模型情况下才能做这样的灵敏度分析。
二、模型的类型 在本书中，我们将研究三类用于预测或政策分析目的的模型，每一类模型的复杂
程度都不同，要求对建模过程也会有不同程度的理解。 时间序列模型 在这类模型中，我们假设自
己对是什么引起我们所研究的变量发生变化一无所知，所以我们研究时间序列的过去行为，以期对它的
未来行为作出某种推测。用来生成预测的方法可能是诸如线性外推法的简单确定性模型，或是用于适应
性预测的复杂随机模型。 使用时间序列分析的一个例子是用过去趋势的简单外推法预测人口增长，
另一个例子是为某航线预测乘客人数构造复杂的线性随机模型。时间序列模型已经被用来预测飞机容量
需求、季节性电话需求量、短期利率变化，以及其他经济变量等。在对我们所预测的过程本身知之甚少
时，时间序列模型特别有用。时间序列模型结构的局限性使得它们只在短期内是可靠的，但是无论如何，
它们还是十分有用的。 单方程回归模型 在这类模型中，被研究的变量由有若干解释变量的单个（线
性或非线性）函数所解释。这个方程常常依赖于时间（即时间指标以显式形式出现在模型当中）, 因此
我们能够对我们所研究的变量在不同时间关于一个或多个解释变量的变化的反应进行预测。单方程回归
模型的一个例子是联系某利率－－如3个月国债利率－－与诸如货币供给量、 通货膨胀率，以及国民
生产总值变化率的单个方程。 多方程模型 在这类模型中，被研究的变量可能是若干解释变量的一
个函数，这些变量彼此相关，同时也通过一组方程与被研究的变量相关。多方程模型的建造自一组单个
关系的确认开始，每一个关系都要对已有的数据进行拟合。模拟就是在一定的时间范围内对这些方程进
行联立求解的过程。 多方程模型的一个例子是美国纺织品行业的一个完整的模型，这一模型包含着
解释诸如纺织品需求量、纺织品产量、纺织品行业产业工人就业情况、该行业的投资情况以及纺织品价
格等变量的方程。这些变量相互依赖，同时也通过一组线性或非线性方程依赖于其他变量（如国民总收
入、消费者价格指数、利率等）。在给定关于国民总收入、利率等假设的情况下，我们可以用模型模拟
未来，从而获得对模型中每一个变量的预测。这样的模型就可以用来分析外部经济变量对一个行业的影
响。 多方程模型假定能够在很大程度上解释被研究的实际过程。模型不仅要确认每一个关系，还要
考虑所有相互关系的相互作用。因此，一个五方程模型实际上包含着比5个单个方程的总和更多的信息。
五方程模型不仅解释5个单个的关系，也描述这5个关系同时作用所隐含的动态结构。 模型类型的
选择涉及时间、费用以及所需要的精度之间的权衡。建造一个多方程联立模型可能需要花费大量的时间
和财力，这种努力的回报包括对各关系的更深刻的理解。但是，在有些情况下，这种回报与大量的投入
相比可能会太小。因为构造多方程模型必须对所研究的过程有相当深入的了解，所以构造这样的模型是
十分困难的。 在对所研究的变量的影响因素知足甚少或一无所知，并能够获得大量的数据，同时模
型主要用于短期预测时，通常会选择建立时间序列模型。然而，在已知一些信息的情况下，预测者也有
理由构造两种模型，并将它们的结果进行对比。 ...