《统计预测与决策》课程教学大纲 (Statistical Forecasting And Decision Making) 一、课程基本信息 课程代码：102433 学分：4 学时：64 课程类别：专业课 先修课程：统计学、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学、经济时 间序列分析 适用专业：统计学，应用统计学 考核方式：考试 二、课程简介 在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中，在许多情况 下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策，这就必须在不完全观察资料的基础 上，对所关心的指标做出可靠的估计，以便作出合适的决策。本课程首先介绍定 性预测法，具体包括德尔菲法、主观概率法、情景预测法以及定性预测的其他方 法：其次介绍回归预测法，包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回 归预测法；再次介绍时间序列预测法，包括趋势外推法、时间序列平滑预测法等 等：最后介绍各种决策方法，具体包括风险性决策方法（包括贝叶斯决策方法）、 不确定性决策方法和多目标决策方法 In the market environment where economic and management phenomena are becoming increasingly complex and market conditions are changing rapidly, it is required to make scientific predictions and decisions on uncertain things in many cases.Therefore,it is necessary to make reliable estimates on the concerned indicators on the basis of incomplete observation data so as to make appropriate decisions This course first
《统计预测与决策》课程教学大纲 （Statistical Forecasting And Decision Making） 一、课程基本信息 课程代码：102433 学 分：4 学 时：64 课程类别：专业课 先修课程：统计学、概率论与数理统计、宏观经济学、微观经济学、经济时 间序列分析 适用专业：统计学，应用统计学 考核方式：考试 二、课程简介 在经济和管理现象日益复杂、市场情况瞬息万变的市场环境中，在许多情况 下要求对不肯定事物作出科学的预测和决策，这就必须在不完全观察资料的基础 上，对所关心的指标做出可靠的估计，以便作出合适的决策. 本课程首先介绍定 性预测法，具体包括德尔菲法、主观概率法、情景预测法以及定性预测的其他方 法；其次介绍回归预测法，包括一元线性回归预测法、多元线性回归及非线性回 归预测法；再次介绍时间序列预测法，包括趋势外推法、时间序列平滑预测法等 等；最后介绍各种决策方法，具体包括风险性决策方法（包括贝叶斯决策方法）、 不确定性决策方法和多目标决策方法. In the market environment where economic and management phenomena are becoming increasingly complex and market conditions are changing rapidly, it is required to make scientific predictions and decisions on uncertain things in many cases. Therefore, it is necessary to make reliable estimates on the concerned indicators on the basis of incomplete observation data so as to make appropriate decisions This course first
introduces qualitative prediction methods,including Delphi method, subjective probability method,scenario prediction method and other methods of qualitative prediction:Secondly,it introduces regression forecasting methods,including linear regression forecasting method. multiple linear regression forecasting method and nonlinear regression forecasting method:Thirdly,the time series prediction method is introduced.including trend extrapolation method.time series smoothing prediction method and so on:Finally,various decision-making methods are introduced,including risk decision-making methods (including Bayesian decision-making methods),uncertainty decision-making methods and multi-objective decision-making methods 三、课程性质与教学目的 本课程是应用统计学专业的一门重要基础课。本课程一方面为后继课程提供 所需的基础，同时还为培养学生的独立工作能力提供必要的训练。通过本课程的 教学，培养学生的实际动手能力，对大型社会调查的数据汇总、分组、整理能力， 对基础资料综合定量分析、研究能力。学生学好这门课程的基本内容和方法，对 今后的学习、研究和应用都具有关键性的作用。 目标1.掌握统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统 计预测的步骤。了解定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系 理解定性预测的主要方法。 目标2.掌握回归预测法、时间序列分解法和趋势外推法、时间序列平滑预 测法、自适应过滤法、平稳时问序列预测法、干预分析模型预测法、景气预测法 及灰色预测法。 目标3.明确测定预测精度的方法，以及影响经济现象的可预测性的因素： 同时，在实际预测过程中，综合考虑各种预测方法选择彩响因素，选择合适的预 测方法，进行研究。 目标4.掌握决策的基本概念、决策的分类方式、决策最终的一般步骤，及 决策的公理、要作出正确决策时所应遵循的基本原则。 目标5.掌握风险决策方法、贝叶斯决策方法、不确定型决策方法和多目标 决策法
introduces qualitative prediction methods, including Delphi method, subjective probability method, scenario prediction method and other methods of qualitative prediction; Secondly, it introduces regression forecasting methods, including linear regression forecasting method, multiple linear regression forecasting method and nonlinear regression forecasting method; Thirdly, the time series prediction method is introduced, including trend extrapolation method, time series smoothing prediction method and so on; Finally, various decision-making methods are introduced, including risk decision-making methods (including Bayesian decision-making methods), uncertainty decision-making methods and multi-objective decision-making methods 三、课程性质与教学目的 本课程是应用统计学专业的一门重要基础课。本课程一方面为后继课程提供 所需的基础，同时还为培养学生的独立工作能力提供必要的训练。通过本课程的 教学，培养学生的实际动手能力，对大型社会调查的数据汇总、分组、整理能力， 对基础资料综合定量分析、研究能力。学生学好这门课程的基本内容和方法，对 今后的学习、研究和应用都具有关键性的作用。 目标 1. 掌握统计预测的概念和作用，统计预测方法的分类和选择，理解统 计预测的步骤。了解定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系， 理解定性预测的主要方法。 目标 2. 掌握回归预测法、时间序列分解法和趋势外推法、时间序列平滑预 测法、自适应过滤法、平稳时间序列预测法、干预分析模型预测法、景气预测法 及灰色预测法。 目标 3. 明确测定预测精度的方法，以及影响经济现象的可预测性的因素； 同时，在实际预测过程中，综合考虑各种预测方法选择影响因素，选择合适的预 测方法，进行研究。 目标 4. 掌握决策的基本概念、决策的分类方式、决策最终的一般步骤，及 决策的公理、要作出正确决策时所应遵循的基本原则。 目标 5. 掌握风险决策方法、贝叶斯决策方法、不确定型决策方法和多目标 决策法
四、教学内容及要求 (一)统计预测概述 1.教学内容 (1)统计预测的概念和作用。 (2)统计预测方法的分类及选择 (3)统计预测的原则与步骤。 2.基本要求 (1)根据统计预测的概念和作用，会选择统计预测方法。 (2)明确一个完整的统计预测所包含的一般步骤。 3.思政内容 介绍统计学家的故事，学习他们严谨的科学精神和工匠精神，弘扬爱国主 义精神。 (二)定性预测法 1.教学内容 (1)定性预测的概念和特点。 (2)定性预测和定量预测之间的关系。 (3)德尔菲法。 (4)主观概率法。 (5)定性预测的其他方法。 (6)情景预测法。 2.基本要求 (1)根据各种定性预测方法的特点、应用条件和适用场合，结合具体的案 例加以运用。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题。 (三)回归预测法 1.教学内容 (1)一元线性回归预测法。 (2)多元线性回归预测法
四、教学内容及要求 （一）统计预测概述 1.教学内容 （1）统计预测的概念和作用。 （2）统计预测方法的分类及选择。 （3）统计预测的原则与步骤。 2.基本要求 （1）根据统计预测的概念和作用，会选择统计预测方法。 （2）明确一个完整的统计预测所包含的一般步骤。 3.思政内容 介绍统计学家的故事，学习他们严谨的科学精神和工匠精神，弘扬爱国主 义精神。 （二）定性预测法 1.教学内容 （1）定性预测的概念和特点。 （2）定性预测和定量预测之间的关系。 （3）德尔菲法。 （4）主观概率法。 （5）定性预测的其他方法。 （6）情景预测法。 2.基本要求 （1）根据各种定性预测方法的特点、应用条件和适用场合，结合具体的案 例加以运用。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题。 （三）回归预测法 1.教学内容 （1）一元线性回归预测法。 （2）多元线性回归预测法
(3)非线性回归预测法。 (4)应用回归预测法应注意的问题。 2.基本要求 (1)会运用回归预测法，并掌握回归预测法的适用范围和运用该方法所应 注意的问题。 (2)能熟练运用常用的统计软件对研究对象进行回归分析。 3.思政内容 找寻事物发展的规律，掌握事物发展的趋势，利用所学知识解决实际问题 做到学有所用。 (四)时间序列分解法和趋势外推法 1.教学内容 (1)时问序列分解法。 (2)趋势外推法。 (3)多项式曲线趋势外推法。 (4)指数曲线趋势外推法。 (5)生长曲线趋势外推法。 (6)曲线拟合优度分析。 2.基本要求 (1)依据时间序列分解法，并根据研究对象，通过图形识别法和差分法选 择趋势模型进行预测。 3.思政内容 辩证唯物主义认为物质世界是按照它本身所固有的规律运动、变化和发展 的。 (五)时间序列平滑预测 1.教学内容 (1)一次移动平均法。 (2)一次指数平滑法。 (3)线性二次移动平均法。 (4)线性二次指数平滑法
（3）非线性回归预测法。 （4）应用回归预测法应注意的问题。 2.基本要求 （1）会运用回归预测法，并掌握回归预测法的适用范围和运用该方法所应 注意的问题。 （2）能熟练运用常用的统计软件对研究对象进行回归分析。 3.思政内容 找寻事物发展的规律，掌握事物发展的趋势，利用所学知识解决实际问题， 做到学有所用。 （四）时间序列分解法和趋势外推法 1.教学内容 （1）时间序列分解法。 （2）趋势外推法。 （3）多项式曲线趋势外推法。 （4）指数曲线趋势外推法。 （5）生长曲线趋势外推法。 （6）曲线拟合优度分析。 2.基本要求 （1）依据时间序列分解法，并根据研究对象，通过图形识别法和差分法选 择趋势模型进行预测。 3.思政内容 辩证唯物主义认为物质世界是按照它本身所固有的规律运动、变化和发展 的。 （五）时间序列平滑预测 1.教学内容 （1）一次移动平均法。 （2）一次指数平滑法。 （3）线性二次移动平均法。 （4）线性二次指数平滑法
(5)二次曲线指数平滑法。 (6)二次曲线指数平滑法。 2.基本要求 (1)能够明确各种时间序列平滑预测方法的适用场合 (2)会选择合适的时问序列平滑预测模型进行预测分析。 3.思政内容 培养学生的探索精神，遇到困难要尝试不同的方法，最终会有一个较好的解 决途径。 (六)自造应过滤法 1.教学内容 (1)自适应过滤法概述及应用。 (2)电子计算机在自适应过滤法中的应用。 2.基本要求 (1)根据自适应过滤法的概述，会对其进行应用。 (2)会运用电子计算机对自适应过滤法进行应用。 3.思政内容 引入计算机科学家的故事，学习他们严谨的科学态度。 (七)平稳时问序列预测法 1.教学内容 (1)平稳时间序列预测法概述。 (2)时间序列的自相关分析。 (3)单位根检验和协整检验 (4)ARA模型的建模。 (5)时问序列的案例分析。 2.基本要求 (1)理解平稳时问序列预测法概述。会运用时问序列的自相关分析、单位 根检验和协整检验、ARA模型的建模。 (2)会对时间序列的案例进行分析。 3.思政内容
（5）二次曲线指数平滑法。 （6）二次曲线指数平滑法。 2.基本要求 （1）能够明确各种时间序列平滑预测方法的适用场合。 （2）会选择合适的时间序列平滑预测模型进行预测分析。 3.思政内容 培养学生的探索精神，遇到困难要尝试不同的方法，最终会有一个较好的解 决途径。 （六）自适应过滤法 1.教学内容 （1）自适应过滤法概述及应用。 （2）电子计算机在自适应过滤法中的应用。 2.基本要求 （1）根据自适应过滤法的概述，会对其进行应用。 （2）会运用电子计算机对自适应过滤法进行应用。 3.思政内容 引入计算机科学家的故事，学习他们严谨的科学态度。 （七）平稳时间序列预测法 1.教学内容 （1）平稳时间序列预测法概述。 （2）时间序列的自相关分析。 （3）单位根检验和协整检验。 （4）ARMA 模型的建模。 （5）时间序列的案例分析。 2.基本要求 （1）理解平稳时间序列预测法概述。会运用时间序列的自相关分析、单位 根检验和协整检验、ARMA 模型的建模。 （2）会对时间序列的案例进行分析。 3.思政内容
找寻事物发展的规律，学握事物发展的趋势，利用所学知识解决实际问题， 做到学有所用。 (八)干预分析模型预测法 1.教学内容 (1)千预分析模型概述。 (2)单变量干预分析模型的识别与估计。 (3)干预分析模型的应用实例。 2.基本要求 (1)掌握单变量干预分析模型的识别与估计。 3.思政内容 培养学生多角度思考问题，面对生活和学习中的干扰或干预能够有效应对。 (九)景气预测法 1.教学内容 (1)景气循环描述。 (2)景气指标体系。 (3)扩散指数和合成指数。 2.基本要求 (1)会用景气预测法。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题。 (十)灰色预测法 1.教学内容 (1)灰色预测理论。 (2)GM(1,1)模型。 (3)GM(1,1)残差模型及GM(n,h)模型 2.基本要求 (1)理解并掌握灰色预测理论并应用其解决筒单实际问题。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题
找寻事物发展的规律，掌握事物发展的趋势，利用所学知识解决实际问题， 做到学有所用。 （八）干预分析模型预测法 1.教学内容 （1）干预分析模型概述。 （2）单变量干预分析模型的识别与估计。 （3）干预分析模型的应用实例。 2.基本要求 （1）掌握单变量干预分析模型的识别与估计。 3.思政内容 培养学生多角度思考问题，面对生活和学习中的干扰或干预能够有效应对。 （九）景气预测法 1.教学内容 （1）景气循环描述。 （2）景气指标体系。 （3）扩散指数和合成指数。 2.基本要求 （1）会用景气预测法。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题。 （十）灰色预测法 1.教学内容 （1）灰色预测理论。 （2）GM(1,1)模型。 （3）GM(1,1)残差模型及 GM(n,h)模型。 2.基本要求 （1）理解并掌握灰色预测理论并应用其解决简单实际问题。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题
(十一)预测精度测定与预测评价 1.教学内容 (1)预测精度测定。 (2)定量预测方法的比较。 (3)定性预测与定量预测的综合运用。 2.基本要求 (1)明确测定预测精度的方法，以及影响经济现象的可预测性的因素。 (2)在实际预测过程中，综合考虑各种预测方法选择影响因素，最终选择 合适的预测方法，进行研究。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题。 (十二)统计决策概述 1.教学内容 (1)决策的概念和种类 (2)决策的作用和步骤。 (3)决策的公理与原则。 2.基本要求 (1)掌握决策的基本概念、决策的分类方式、决策的一般步骤，及决策的 公理、要作出正确决策时所应遵循的基本原则。 3.思政内容 引入中国历史上的决策案例，如田忌赛马的分配决策。弘扬中华优秀传统文 化，建立民族文化自信。 (十三)风险型决策方法 1.教学内容 (1)风险型决策的基本问题。 (2)不同标准的决策方法。 (3)决策树。 (4)风险决策的敏感性分析。 (5)完全信息价值
（十一）预测精度测定与预测评价 1.教学内容 （1）预测精度测定。 （2）定量预测方法的比较。 （3）定性预测与定量预测的综合运用。 2.基本要求 （1）明确测定预测精度的方法，以及影响经济现象的可预测性的因素。 （2）在实际预测过程中，综合考虑各种预测方法选择影响因素，最终选择 合适的预测方法，进行研究。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题。 （十二）统计决策概述 1.教学内容 （1）决策的概念和种类。 （2）决策的作用和步骤。 （3）决策的公理与原则。 2.基本要求 （1）掌握决策的基本概念、决策的分类方式、决策的一般步骤，及决策的 公理、要作出正确决策时所应遵循的基本原则。 3.思政内容 引入中国历史上的决策案例，如田忌赛马的分配决策。弘扬中华优秀传统文 化，建立民族文化自信。 （十三）风险型决策方法 1.教学内容 （1）风险型决策的基本问题。 （2）不同标准的决策方法。 （3）决策树。 （4）风险决策的敏感性分析。 （5）完全信息价值
(6)效用概率决策方法。 (7)连续型变量的风险型决策方法。 (8)马尔科夫决策方法。 2.基本要求 (1)掌握各种风险型决策方法，并运用这些方法解决相应的决策问题。 3.思政内容 通过实际案例，树立崇尚自然、尊重自然的理念。 (十四)贝叶斯决策方法 1.教学内容 (1)贝叶斯决策概述。 (2)贝叶斯决策方法的类型和应用。 2.基本要求 (1)掌握贝叶斯决策的基本概念，明确这种决策方法的优缺点，并能贝叶 斯决策方法进行决策分析。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题。 (十五)不确定型决策方法 1.教学内容 (1)“好中求好”决策方法。 (2)“坏中求好”决策方法。 (3)Q系数决策方法。 (4)“最小的最大后悔值”决策方法。 (5)各种决策方法的比较和选择。 2.基本要求 (1)掌握各种不确定型决策方法准则，并能根据实际情况，选择合适的决 策方案。 3.思政内容 引导学生积极对待生活，树立正确的世界观、人生观、价值观。 (十六)多目标决策法
（6）效用概率决策方法。 （7）连续型变量的风险型决策方法。 （8）马尔科夫决策方法。 2.基本要求 （1）掌握各种风险型决策方法，并运用这些方法解决相应的决策问题。 3.思政内容 通过实际案例，树立崇尚自然、尊重自然的理念。 （十四）贝叶斯决策方法 1.教学内容 （1）贝叶斯决策概述。 （2）贝叶斯决策方法的类型和应用。 2.基本要求 （1）掌握贝叶斯决策的基本概念，明确这种决策方法的优缺点，并能贝叶 斯决策方法进行决策分析。 3.思政内容 理论结合实际，将理论用于实践，解决生产生活中的实际问题。 （十五）不确定型决策方法 1.教学内容 （1）“好中求好”决策方法。 （2）“坏中求好”决策方法。 （3） 系数决策方法。 （4）“最小的最大后悔值”决策方法。 （5）各种决策方法的比较和选择。 2.基本要求 （1）掌握各种不确定型决策方法准则，并能根据实际情况，选择合适的决 策方案。 3.思政内容 引导学生积极对待生活，树立正确的世界观、人生观、价值观。 （十六）多目标决策法
1.教学内容 (1)多目标决策概述。 (2)层次分析法。 (3)多属性效用决策法 (4)优劣系数法。 (5)模糊决策法。 2.基本要求 (1)明确处理多目标问题所应遵循的原则，并掌握处理多目标问题的各种 决策方法。 3.思政内容 引导学生坚定理想信念，践行社会主义核心价值观。面对社会的各种诱惑时， 要做出有利于国家和人民的正确选择。 教学内容与课程目标的对应关系及学时分配如表所示。 周次 教学内容 教学方式教学媒体学时课外作业（仅供参考） 第一章统计预测概述 课堂讲授 多媒体 P6 1 1,1统计预测的概念和作用 第2,3题 12统计预测方法的分类及其选 1.3统计预测的原则和步骤 第二章定性预测法 课堂讲授 多媒体 3 P27 2.1定性预测概述 第2,3,6题 2.2德尔菲法 2.3主观概率法 2.4定性预测的其他方法 课堂讲授 多媒体 3 P47 2.5情景预测法 第4,5题 第三章回归预测法 3.1 一元线性回归预测法
1.教学内容 （1）多目标决策概述。 （2）层次分析法。 （3）多属性效用决策法。 （4） 优劣系数法。 （5）模糊决策法。 2.基本要求 （1）明确处理多目标问题所应遵循的原则，并掌握处理多目标问题的各种 决策方法。 3.思政内容 引导学生坚定理想信念，践行社会主义核心价值观。面对社会的各种诱惑时， 要做出有利于国家和人民的正确选择。 教学内容与课程目标的对应关系及学时分配如表所示。 周次 教学内容 教学方式 教学媒体 学时 课外作业（仅供参考） 1 第一章 统计预测概述 1.1 统计预测的概念和作用 1.2 统计预测方法的分类及其选 择 1.3 统计预测的原则和步骤 课堂讲授 多媒体 3 P6 第 2，3 题 2 第二章 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 课堂讲授 多媒体 3 P27 第 2，3，6 题 3 2.4 定性预测的其他方法 2.5 情景预测法 第三章 回归预测法 3.1 一元线性回归预测法 课堂讲授 多媒体 3 P47 第 4，5 题
3.2多元线性回归预测法 课堂讲授 多媒体 3 P48页 3.3非线性回归预测法 第8,9题 3.4应用回归预测法应注意的问 题 第四章时间序列分解法及趋势 课堂讲授 多媒体 3 P77页 外推法 第3,4,5题 4.1时间序列分解法 4.2趋势外推法概述 4.3多项式曲线趋势外推法 4.4指数曲线趋势外推法 课堂讲授 多媒体 3 P78页 4.5生长曲线趋势外推法 第7,8题 4.6曲线拟合优度分析 第五章时间序列平滑预测法 课堂讲授 多媒体 3 P94 5.1一次移动平均法 第7,8,9题 5.2一次指数平滑法 5.3线性二次移动平均法 5.4线性二次指数平滑法 课堂讲授 多媒体 3 P94 5.5二次曲线指数平滑法 第13、14题 5.6温特线性与季节指数平滑法 第六章自适应过滤法 课堂讲授 多媒体 3 6.1自适应过滤法概述 P104 第11,12题 6.2自适应过滤法概述 第七章平稳时间序列预测法 7.1概述
4 3.2 多元线性回归预测法 3.3 非线性回归预测法 3.4 应用回归预测法应注意的问 题 课堂讲授 多媒体 3 P48 页 第 8，9 题 5 第四章 时间序列分解法及趋势 外推法 4.1 时间序列分解法 4.2 趋势外推法概述 4.3 多项式曲线趋势外推法 课堂讲授 多媒体 3 P77 页 第 3，4，5 题 6 4.4 指数曲线趋势外推法 4.5 生长曲线趋势外推法 4.6 曲线拟合优度分析 课堂讲授 多媒体 3 P78 页 第 7，8 题 7 第五章 时间序列平滑预测法 5.1 一次移动平均法 5.2 一次指数平滑法 5.3 线性二次移动平均法 课堂讲授 多媒体 3 P94 第 7，8，9 题 8 5.4 线性二次指数平滑法 5.5 二次曲线指数平滑法 5.6 温特线性与季节指数平滑法 课堂讲授 多媒体 3 P94 第 13、14 题 9 第六章 自适应过滤法 6.1 自适应过滤法概述 6.2 自适应过滤法概述 第七章 平稳时间序列预测法 7.1 概述 课堂讲授 多媒体 3 P104 第 11，12 题