填空：5小题，10分
单选：10小题，20分
多选：5小题，15分
简答题：3小题，15分
计算分析题：4小题，40分
1 统 计 预 测 概 述
1.1 统计预测的概念和作用
• 统计预测的概念：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。 • 统计预测三个要素
[1] 实际资料是预测的依据
[2] 经济理论是预测的基础
[3] 数学模型是预测的手段
• 经济预测
1.2 统计预测方法的分类及其选择
• 统计预测方法的分类
统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量预测方法两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测法和时间序列预测法
• 统计预测方法的选择
[1] 合适性
[2] 费用
[3] 精确性
1.3 统计预测的原则和步骤
• 统计预测的原则
[1] 连贯原则
[2] 类推原则
• 统计预测的步骤
2 定 性 预 测 法
2.1 定性预测概述
• 定性预测的概念
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。 • 定性预测的特点
[1] 着重对事物发展的性质进行预测，主要凭 借人的经验以及分析能
力；
[2] 着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测
• 定性预测和定量预测之间的关系
2.2 专家调查法
• 专家调查法的定义
• 专家调查法的几种形式
专家调查法主要包括专家个人判断法、组织会议法、头脑风暴法、德
尔斐法等几种形式，其中，德尔斐法是最具代表性的专家调查法，也是本章的重点内容。
定义，操作程序，原则，优缺点
2.3 主观概率法
• 主观概率法的概念及预测步骤
2.4 定性预测的其他方法
领先指标法 厂长（经理）评判意见法 销售人员估计法 相互影响分析法
2.5 情景预测法
• 情景预测法的概念、特点
• 一般步骤：确定主题、收集资料、分析影响、分析突发事件、进行预
测。
3 回 归 预 测 法
3.1 一元线性回归预测法
• 概念：是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合适
的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势。
[1] 一元线性回归模型的建立
[2] 一元线性回归模型参数的估计
[3] 一元线性回归模型的检验（三大检验）
[4] 利用一元线性回归模型进行预测
3.2 多元线性回归预测法
3.3 非线性回归预测法
3.4 应用回归预测时应注意的问题
[1] 用定性分析判断现象之间的依存关系
[2] 避免回归预测的任意外推
[3] 应用合适的数据资料
• 具体问题具体分析
• 考虑社会现象复杂性
4 时间序列分析预测法
• 时间序列和时间序列预测法的定义
4.1 时间序列分解法
[1] 四个影响因素：长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动
[2] 分解模型：加法模型、乘法模型和混合模型
[3] 时间序列分解法的基本思路
4.2 移动平均法
[1] 移动平均法：通过对时间序列按一定的项数（间隔长度）逐期移动平均，从而修匀时间序列的周期变动和不规则变动，显示出现象的发展趋势，然后根据趋势变动进行外推预测的一种方法。
[2] 一次移动平均法和二次移动平均法的基本计算方法
[3] 运用一次移动平均法进行预测时应注意的问题
[4] 移动平均法的不足
4.3 指数平滑法
• 指数平滑法是对移动平均法的改进，它利用对时间序列由近及远的逐
步衰减的加权作为未来发展趋势的预测。
• 一次指数平滑法
5 非线性趋势外推预测法
5.1 趋 势 外 推 法 概 述
[1] 趋势外推法的概念
• 趋势外推预测是指根据时间序列的长期趋势，以时间t为自变量，时
间序列 为因变量，拟合非线性趋势模型 ，然后以顺延的时间单位作为已知条件，进行外推预测。
• 当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，没有明显的季节波
动，且能找到一个合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用趋势外推法进行预测。
[2] 趋势外推法的两个假定：
• 假设事物发展过程没有跳跃式变化；
• 假定事物的发展因素也决定事物未来的发展，其条件是不变或变化不
大。
[3] 趋势模型的种类
[4] 趋势模型的选择
主要利用图形识别法和差分法计算，进行模型的基本选择
5.2 多项式曲线趋势外推法
二次多项式曲线模型及其应用
5.3 指数曲线趋势外推法
6 预测精度测定
6.1 预测精度的测定
[1] 预测精度的一般含义
[2] 影响因素
6.2 定量预测方法的比较——回归预测和时间序列预测
6.3 定性预测与定量预测的比较和综合运用
7 经济决策概述
7.1 经济决策的基本概念
• 决策概念：为了实现特定的目标，根据客观的可能性，在占有一定信
息和经验的基础上，借助一定的工具、技巧和方法，对影响未来目标实现的诸因素进行准确的计算和判断选优后，对未来行动做出决定。 • 决策的作用
• 经济决策的概念与基本原则
（1）最优化原则
（2）系统原则
（3）信息准确原则
（4）可行性原则
（5）集体决策原则
• 经济决策的公理（四点）
7.2 经济决策的分类
• 多角度划分
• 关注分类：单目标决策与多目标决策
• 确定型决策与非确定型决策
7.3 经济决策的一般程序
• 决策信息与搜集成本
• 如何做出有效决策
• 经济决策的步骤（7步骤）
7.4 经济决策与经济预测的关系
8 确定型决策
8.1 确定型决策的基本概念
[1] 基本概念：通过对决策问题的现有情况和环境条件进行分析，决策者
能够确定决策对象未来可能发生的情况，从而可以根据已掌握的科学知识和技术手段，选择最有利的决策方案
[2] 确定型决策具备的基本条件
a) 存在决策者希望达到的一个明确目标
b) 只存在一个决策者不可控制的自然状态
c) 存在可供决策者选择的两个或两个以上的备选方案
d) 不同决策方案在确定状态下的收益值或损失值能够计算出来，从而可进行方案间的比较
[3] 确定型决策的分类
[4] 模型选优决策的基本思路
a) 设计决策目标
b) 确认并建立确定型决策的约束条件
c) 求解最优方案
8.2 盈亏分析决策
一、线性盈亏分析法
二、非线性盈亏分析
8.3 微分极值决策
一、经济批量的决策
二、边际分析的决 策
8.4 线性规划决策法
9 风险型决策方法
9.1 风险型决策的基本问题
一、风险型决策的概念
风险型决策：根据预测各种事件可能发生的先验概率，然后再采用期望效果最好的方案作为最优决策方案
二、损益矩阵 构成要素及利用
9.2 不同标准的决策方法
• 以不同的标准为依据进行决策方法：
（1）以期望值为标准的决策方法
（2）以等概率（合理性）为标准的决策方法
（3）以最大可能性为标准的决策方法
9.3 决策树
决策树的概念，构成要素，绘制方法，决策分析
9.4 风险决策的敏感性分析
• 敏感性分析的概念：在决策过程中，自然状态出现的概率值变化会对
最优方案的选择存在影响。概率值变化到什么程度才引起方案的变化，这一临界点的概率称为转折概率。对决策问题做出这种分析，就叫做敏感性分析，或者叫做灵敏度分析。
• 掌握两状态两行动方案的敏感性分析
9.5 完全信息价值
• 完全信息价值的概念：等于利用完全情报进行决策所得到的期望值减
去没有这种情报而选出的最优方案的期望值。它代表我们应该为这种情报而付出代价的上限。
• 完全信息价值的应用
10 不确定型决策方法
不确定型决策的概念：
• 当决策者只能掌握可能出现的各种状态，而各种状态发生的概率无从
可知时，这类决策就是不确定型决策，或叫概率未知情况下的决策 • 不确定型决策与风险型决策方法的区别：
10.1 “好中求好”决策方法
10.2 “坏中求好”决策方法
10.3 α系数决策方法
10.4 “最小的最大后悔值”决策方法
10.5 各种决策方法的比较和选择
各种方法的基本原理，步骤及决策应用。
11 贝叶斯决策方法
11.1 贝叶斯决策概述
一、贝叶斯决策的基本思想
• 为降低先验概率的不确定性而带来的决策风险，需要通过科学实验、
调查、统计分析等方法获得较为准确的情报信息，以修正先验概率，并据以确定各个方案的期望损益值，拟定出可供选择的决策方案，协
助决策者作出正确的决策。
二、贝叶斯决策
• 贝叶斯决策：利用贝叶斯定理求得后验概率，据以进行决策的方法，
称为贝叶斯决策方法。
• 通过收集补充信息（B）,并计算似然概率（B在自然状态为Aj(j=1,2,3)）
时的条件概率），进而利用贝叶斯定理式修正自然状态（Aj）出现的概率估算，得到更接近于实际的后验概率（P（ Aj ︱B ）），并据此进行决策。
三、在已具备先验概率的情况下，贝叶斯决策过程
• （1）预后验分析，权衡补充信息的费用和可靠性对决策效果的影响，
判断是否值得收集补充信息，找出从补充信息中可能得到的结果，然后再决定最优决策；
• （2）搜集补充信息，根据条件概率的计算公式计算似然概率； • （3）用贝叶斯定理计算后验概率；
• （4）根据后验概率进行决策分析。
11.2 贝叶斯决策方法的类型和应用
先验分析—预后验分析—后验分析—序贯分析
12 多目标决策法
12.1 多目标决策概述
一、概念，特点
（1）目标之间的不可公度性
（2）目标之间的矛盾性
二、多目标决策问题的基本要素
• 目标体系、备选方案和决策准则
三、多目标决策目标体系分类
（1）单层目标体系
（2）树形多层目标体系
（3）非树形（网状）多层目标体系
四、处理多目标决策问题的两个原则
1. 在满足决策需要的前提下，尽量减少目标个数。
2. 目标排序，即决策者根据目标的重要性和优劣程度将其排成一个序列 12.2 优劣系数法
• 优劣系数法的基本思想：先对备选方案进行两两比较，然后计算出优
系数和劣系数的值，以此作为判别标准，通过逐步降低优系数和逐步提高劣系数，而逐一淘汰不很理想的方案，最后留下最优方案 • 基本步骤 及应用
12.3 层次分析法
基本思想和概念理解
• 层次分析法的基本思想：把复杂问题按总目标、子目标、评价标准以及具体方案的顺序分解为不同层次，然后利用求判断矩阵的特征向量的方法，在低层通过两两比较得出各因素对上一层的影响权重，并逐层向上推进，最后利用加权和的方法递阶归并，以求出各方案对总目标的影响权数，权数最大者对应的方案即为最优方案
层次分析法把定性分析与定量分析结合起来，能有效处理那些难以完全用定量方法来分析的复杂多目标问题
填空：5小题，10分
单选：10小题，20分
多选：5小题，15分
简答题：3小题，15分
计算分析题：4小题，40分
1 统 计 预 测 概 述
1.1 统计预测的概念和作用
• 统计预测的概念：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。 • 统计预测三个要素
[1] 实际资料是预测的依据
[2] 经济理论是预测的基础
[3] 数学模型是预测的手段
• 经济预测
1.2 统计预测方法的分类及其选择
• 统计预测方法的分类
统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量预测方法两类，其中定量预测法又可大致分为回归预测法和时间序列预测法
• 统计预测方法的选择
[1] 合适性
[2] 费用
[3] 精确性
1.3 统计预测的原则和步骤
• 统计预测的原则
[1] 连贯原则
[2] 类推原则
• 统计预测的步骤
2 定 性 预 测 法
2.1 定性预测概述
• 定性预测的概念
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。 • 定性预测的特点
[1] 着重对事物发展的性质进行预测，主要凭 借人的经验以及分析能
力；
[2] 着重对事物发展的趋势、方向和重大转折点进行预测
• 定性预测和定量预测之间的关系
2.2 专家调查法
• 专家调查法的定义
• 专家调查法的几种形式
专家调查法主要包括专家个人判断法、组织会议法、头脑风暴法、德
尔斐法等几种形式，其中，德尔斐法是最具代表性的专家调查法，也是本章的重点内容。
定义，操作程序，原则，优缺点
2.3 主观概率法
• 主观概率法的概念及预测步骤
2.4 定性预测的其他方法
领先指标法 厂长（经理）评判意见法 销售人员估计法 相互影响分析法
2.5 情景预测法
• 情景预测法的概念、特点
• 一般步骤：确定主题、收集资料、分析影响、分析突发事件、进行预
测。
3 回 归 预 测 法
3.1 一元线性回归预测法
• 概念：是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合适
的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势。
[1] 一元线性回归模型的建立
[2] 一元线性回归模型参数的估计
[3] 一元线性回归模型的检验（三大检验）
[4] 利用一元线性回归模型进行预测
3.2 多元线性回归预测法
3.3 非线性回归预测法
3.4 应用回归预测时应注意的问题
[1] 用定性分析判断现象之间的依存关系
[2] 避免回归预测的任意外推
[3] 应用合适的数据资料
• 具体问题具体分析
• 考虑社会现象复杂性
4 时间序列分析预测法
• 时间序列和时间序列预测法的定义
4.1 时间序列分解法
[1] 四个影响因素：长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动
[2] 分解模型：加法模型、乘法模型和混合模型
[3] 时间序列分解法的基本思路
4.2 移动平均法
[1] 移动平均法：通过对时间序列按一定的项数（间隔长度）逐期移动平均，从而修匀时间序列的周期变动和不规则变动，显示出现象的发展趋势，然后根据趋势变动进行外推预测的一种方法。
[2] 一次移动平均法和二次移动平均法的基本计算方法
[3] 运用一次移动平均法进行预测时应注意的问题
[4] 移动平均法的不足
4.3 指数平滑法
• 指数平滑法是对移动平均法的改进，它利用对时间序列由近及远的逐
步衰减的加权作为未来发展趋势的预测。
• 一次指数平滑法
5 非线性趋势外推预测法
5.1 趋 势 外 推 法 概 述
[1] 趋势外推法的概念
• 趋势外推预测是指根据时间序列的长期趋势，以时间t为自变量，时
间序列 为因变量，拟合非线性趋势模型 ，然后以顺延的时间单位作为已知条件，进行外推预测。
• 当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，没有明显的季节波
动，且能找到一个合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用趋势外推法进行预测。
[2] 趋势外推法的两个假定：
• 假设事物发展过程没有跳跃式变化；
• 假定事物的发展因素也决定事物未来的发展，其条件是不变或变化不
大。
[3] 趋势模型的种类
[4] 趋势模型的选择
主要利用图形识别法和差分法计算，进行模型的基本选择
5.2 多项式曲线趋势外推法
二次多项式曲线模型及其应用
5.3 指数曲线趋势外推法
6 预测精度测定
6.1 预测精度的测定
[1] 预测精度的一般含义
[2] 影响因素
6.2 定量预测方法的比较——回归预测和时间序列预测
6.3 定性预测与定量预测的比较和综合运用
7 经济决策概述
7.1 经济决策的基本概念
• 决策概念：为了实现特定的目标，根据客观的可能性，在占有一定信
息和经验的基础上，借助一定的工具、技巧和方法，对影响未来目标实现的诸因素进行准确的计算和判断选优后，对未来行动做出决定。 • 决策的作用
• 经济决策的概念与基本原则
（1）最优化原则
（2）系统原则
（3）信息准确原则
（4）可行性原则
（5）集体决策原则
• 经济决策的公理（四点）
7.2 经济决策的分类
• 多角度划分
• 关注分类：单目标决策与多目标决策
• 确定型决策与非确定型决策
7.3 经济决策的一般程序
• 决策信息与搜集成本
• 如何做出有效决策
• 经济决策的步骤（7步骤）
7.4 经济决策与经济预测的关系
8 确定型决策
8.1 确定型决策的基本概念
[1] 基本概念：通过对决策问题的现有情况和环境条件进行分析，决策者
能够确定决策对象未来可能发生的情况，从而可以根据已掌握的科学知识和技术手段，选择最有利的决策方案
[2] 确定型决策具备的基本条件
a) 存在决策者希望达到的一个明确目标
b) 只存在一个决策者不可控制的自然状态
c) 存在可供决策者选择的两个或两个以上的备选方案
d) 不同决策方案在确定状态下的收益值或损失值能够计算出来，从而可进行方案间的比较
[3] 确定型决策的分类
[4] 模型选优决策的基本思路
a) 设计决策目标
b) 确认并建立确定型决策的约束条件
c) 求解最优方案
8.2 盈亏分析决策
一、线性盈亏分析法
二、非线性盈亏分析
8.3 微分极值决策
一、经济批量的决策
二、边际分析的决 策
8.4 线性规划决策法
9 风险型决策方法
9.1 风险型决策的基本问题
一、风险型决策的概念
风险型决策：根据预测各种事件可能发生的先验概率，然后再采用期望效果最好的方案作为最优决策方案
二、损益矩阵 构成要素及利用
9.2 不同标准的决策方法
• 以不同的标准为依据进行决策方法：
（1）以期望值为标准的决策方法
（2）以等概率（合理性）为标准的决策方法
（3）以最大可能性为标准的决策方法
9.3 决策树
决策树的概念，构成要素，绘制方法，决策分析
9.4 风险决策的敏感性分析
• 敏感性分析的概念：在决策过程中，自然状态出现的概率值变化会对
最优方案的选择存在影响。概率值变化到什么程度才引起方案的变化，这一临界点的概率称为转折概率。对决策问题做出这种分析，就叫做敏感性分析，或者叫做灵敏度分析。
• 掌握两状态两行动方案的敏感性分析
9.5 完全信息价值
• 完全信息价值的概念：等于利用完全情报进行决策所得到的期望值减
去没有这种情报而选出的最优方案的期望值。它代表我们应该为这种情报而付出代价的上限。
• 完全信息价值的应用
10 不确定型决策方法
不确定型决策的概念：
• 当决策者只能掌握可能出现的各种状态，而各种状态发生的概率无从
可知时，这类决策就是不确定型决策，或叫概率未知情况下的决策 • 不确定型决策与风险型决策方法的区别：
10.1 “好中求好”决策方法
10.2 “坏中求好”决策方法
10.3 α系数决策方法
10.4 “最小的最大后悔值”决策方法
10.5 各种决策方法的比较和选择
各种方法的基本原理，步骤及决策应用。
11 贝叶斯决策方法
11.1 贝叶斯决策概述
一、贝叶斯决策的基本思想
• 为降低先验概率的不确定性而带来的决策风险，需要通过科学实验、
调查、统计分析等方法获得较为准确的情报信息，以修正先验概率，并据以确定各个方案的期望损益值，拟定出可供选择的决策方案，协
助决策者作出正确的决策。
二、贝叶斯决策
• 贝叶斯决策：利用贝叶斯定理求得后验概率，据以进行决策的方法，
称为贝叶斯决策方法。
• 通过收集补充信息（B）,并计算似然概率（B在自然状态为Aj(j=1,2,3)）
时的条件概率），进而利用贝叶斯定理式修正自然状态（Aj）出现的概率估算，得到更接近于实际的后验概率（P（ Aj ︱B ）），并据此进行决策。
三、在已具备先验概率的情况下，贝叶斯决策过程
• （1）预后验分析，权衡补充信息的费用和可靠性对决策效果的影响，
判断是否值得收集补充信息，找出从补充信息中可能得到的结果，然后再决定最优决策；
• （2）搜集补充信息，根据条件概率的计算公式计算似然概率； • （3）用贝叶斯定理计算后验概率；
• （4）根据后验概率进行决策分析。
11.2 贝叶斯决策方法的类型和应用
先验分析—预后验分析—后验分析—序贯分析
12 多目标决策法
12.1 多目标决策概述
一、概念，特点
（1）目标之间的不可公度性
（2）目标之间的矛盾性
二、多目标决策问题的基本要素
• 目标体系、备选方案和决策准则
三、多目标决策目标体系分类
（1）单层目标体系
（2）树形多层目标体系
（3）非树形（网状）多层目标体系
四、处理多目标决策问题的两个原则
1. 在满足决策需要的前提下，尽量减少目标个数。
2. 目标排序，即决策者根据目标的重要性和优劣程度将其排成一个序列 12.2 优劣系数法
• 优劣系数法的基本思想：先对备选方案进行两两比较，然后计算出优
系数和劣系数的值，以此作为判别标准，通过逐步降低优系数和逐步提高劣系数，而逐一淘汰不很理想的方案，最后留下最优方案 • 基本步骤 及应用
12.3 层次分析法
基本思想和概念理解
• 层次分析法的基本思想：把复杂问题按总目标、子目标、评价标准以及具体方案的顺序分解为不同层次，然后利用求判断矩阵的特征向量的方法，在低层通过两两比较得出各因素对上一层的影响权重，并逐层向上推进，最后利用加权和的方法递阶归并，以求出各方案对总目标的影响权数，权数最大者对应的方案即为最优方案
层次分析法把定性分析与定量分析结合起来，能有效处理那些难以完全用定量方法来分析的复杂多目标问题