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《 统计预测与决策 》课程教学大纲 Statistical Forecasting and Decision Making 课程代码： 课程性质：专业方向理论课/选修 适用专业：统计 开课学期：7 总学时数：56 总学分数：3.5 编写年月：2007.5 修订年月：2007.7 执 笔：邹辉 一、课程的性质和目的 　　本课程教学目的在于向学生系统阐述有关统计预测与决策方面的基本知识和一般原 理，使学生对统计预测和决策的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握。同 时，更为重要的是，通过阐述国内外统计预测和决策方法在经济、金融和管理等领域的综 合应用，加深学生对本课程内容的理解和认识，提高学生综合运用统计预测和决策方法以 解决现实问题的能力。 　　 二、课程教学内容及学时分配 第一章 统计预测概述（4学时） 本章内容：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 本章要求：了解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 第二章 定性预测法（4学时） 本章内容：定性预测概念，定性预测特点，定性预测和定量预测的关系，定性预测的集中 主要方法。 本章要求：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 测的集中七种主要方法。 第三章 回归预测法（6学时） 本章内容：一元线性回归预测法，多元线性回归预测法，非线性回归预测法、应用回归预 测法时应注意的问题。 本章要求：了解非线性回归预测法、应用回归预测法时应注意的问题。理解一元线性回归 预测法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；理解多 元线性回归预测法是包括两个或两个以上自变量的回归。多元回归与医院回归类似，可以 用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验。 第四章 时间序列的分解法和趋势外推法（6学时） 本章内容：时间序列的分解，时间序列分解模型，趋势外推法。 本章要求：了解经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变动和不规则变动这四个因素的 影响，了解乘法模型分解的基本步骤，理解选择合适的趋势模型是应用趋势法的重要环 节，图形识别和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。 第五章 时间序列平滑预测法（6学分） 本章内容： 一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平 滑法，布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法。 本章要求：了解布朗二次多项式（三次）指数平滑法，温特线性和季节性指数平滑法，理 解一次移动平均法和一次指数平滑法，线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法。 第六章 自适应过滤法（6学分） 本章内容：自适应过滤法的概念与特点，使用自适应过滤法应选择好滤波常数k，对原始 数列做标准化处理。 本章要求：了解自适应过滤法优点，使用计算机来进行自适应过滤法的计算掌握自适应过 滤法的基本步骤，滤波常数k的选择原则。 第七章 平稳时间序列预测法（10学分） 本章内容：ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模 型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA），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。 本章要求：了解ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平 均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA），理解时间序列自相关分析，单位根 检验和协整检验，ARMA模型的建模。 第八章 干预分析模型预测法（6学时） 本章内容：干预模型的含义，单变量时间序列干预模型的构造与干预效应的识别。 本章要求：了解干预模型的德含义与目的，理解干预模型的构造与干预效应的识别，理解 干预模型建模的思路和具体步骤。 第九章 景气预测法（6学时） 本章内容：景气与景气循环、景气预测的概念，景气指标，扩散系数的年计算。 本章要求：了解景气与景气循环、景气预测的概念，理解景气指标，扩散系数的年计算， 合成指数，预警系统的原理。 三、课程教学的基本要求 本课程是关于统计预测与决策方面的基本概念、基本原理和方法的综合运用的讲授， 是本专业的理论基础课程，有些内容难度较高，因此要求学生做到课前预习。教师在课堂 上将就这些原理和综合应用进行阐述和解释，并与学生一起讨论。如果学生事先阅读有关 章