《系统的预测与决策》课件.pptxVIP

《系统的预测与决策》课程简介这门课程旨在深入探讨系统分析和决策制定的基础理论与实践方法。从定性与定量两个角度,全面介绍系统预测和决策的核心概念、建模技术以及在管理实践中的应用。课程内容涵盖系统思维、信息收集、数据分析、决策支持等关键领域,旨在培养学生运用系统方法解决复杂问题的能力。acbyarianafogarcristal

课程目标增强系统思维培养学生运用系统概念和方法进行问题分析和决策的能力。掌握预测技术学习各种定性和定量预测方法,提高对未来发展趋势的预测能力。提高决策水平学习多种决策分析方法,增强在不确定环境下做出有效决策的能力。应用案例分析通过真实案例的分析,将所学理论应用于实践,提高分析和解决实际问题的能力。

课程大纲1系统概念与系统分析探讨系统的定义、特点以及系统分析的方法和步骤。2系统模型的建立与应用研究如何建立系统模型并将其应用于决策支持。3预测技术的分类与应用介绍定性和定量预测方法及其在实际应用中的优缺点。4决策的基本概念与类型阐述决策的基本要素以及不同决策环境和决策类型。

系统概念与系统分析1什么是系统?系统是由相互关联的元素组成的复杂整体,这些元素根据特定的规则相互作用,共同实现预定目标。2系统的特征系统具有整体性、层次性、目的性、反馈性等特点,这些特征决定了系统的行为和发展。3系统分析方法系统分析包括界定系统边界、确定系统目标、分析系统结构、建立系统模型等步骤,目的是更好地理解和控制系统。

系统模型的建立与应用1问题建模明确系统目标和问题边界2数据收集搜集系统关键变量数据3模型构建选择合适的数学或逻辑模型4模型验证检验模型的有效性和可靠性5模型应用应用模型做预测和决策支持系统建模是分析和解决复杂问题的关键步骤。通过明确系统目标和边界、收集系统数据、构建数学或逻辑模型、验证模型可靠性,最终实现系统预测和决策支持的目标。这一过程需要深入理解系统特性和相互作用,以确保模型反映现实问题。

预测技术的分类与应用定性预测方法基于专家判断和主观分析的预测技术,如德尔菲法、情景分析法等,适用于难以量化的领域。定量预测方法依赖于数学模型和历史数据的预测技术,如时间序列分析、因果模型等,适用于可量化的预测需求。混合预测方法结合定性和定量预测的混合方法,可以充分利用专家经验和数据分析,提高预测的准确性。

定性预测方法1专家咨询法收集专家意见,综合分析预测2德尔菲法设计问卷,循环征询专家反馈3场景分析法构建未来情景,评估可能结果定性预测方法通常基于主观判断,不需要大量数据。它们利用专家经验、场景分析等手段,给出对未来的预测。这类方法更注重定性描述,适用于难以量化的因素,如人为因素、政策变化等。它们为定量预测提供依据,两种方法结合可以得到更全面的预测结果。

定量预测方法1时间序列预测根据过去的数据模式来预测未来的趋势和变化,适用于具有稳定模式的数据序列。2因果分析预测识别预测变量与被预测变量之间的因果关系,利用回归分析等方法进行预测。3指数平滑法通过加权平均的方式平滑数据序列,消除随机性影响,适用于短期预测。

时间序列预测模型11.自回归模型利用现有数据中的相关性预测未来值22.移动平均模型平滑历史数据以预测未来趋势33.自回归移动平均模型结合自回归和移动平均的优势44.指数平滑模型赋予近期数据更高权重以快速响应变化时间序列预测模型通过分析和挖掘历史数据中的规律,预测未来的数据变化趋势。这些模型包括自回归模型、移动平均模型、自回归移动平均模型和指数平滑模型等,每种模型都有其适用的场景和特点。选择合适的时间序列预测模型对于提高预测精度至关重要。

因果预测模型确定关键变量识别对预测目标有显著影响的关键自变量和因变量，为构建因果模型奠定基础。建立关系假设根据理论和实际经验,假设各变量之间的因果关系。确立变量之间的作用机制和影响方向。收集相关数据收集与建立的假设模型相关的历史数据,包括自变量和因变量的观测值。确保数据质量和可靠性。验证假设模型采用计量经济模型如回归分析等,对假设模型进行统计检验,并修正优化模型,确保其预测能力。

决策的基本概念1目标设置明确决策的目标和期望结果2信息收集搜集与决策相关的可靠数据和信息3方案生成根据目标和信息提出多种可行决策方案4评估分析对各种方案进行系统的成本效益分析5决策选择根据分析结果选择最优的决策方案决策是一个系统的过程,包括明确决策目标、收集相关信息、提出可行决策方案、对各种方案进行评估分析,最终选择最优的决策方案。这一过程需要运用系统思维,充分考虑决策的影响和风险,以达成最佳的决策结果。

决策环境与决策类型1确定性完全确定的信息2风险性有概率分布的信息3不确定性缺乏任何概率信息决策环境主要分为三种类型:确定性、风险性和不确定性。在确定性环境中,决策者掌握了完全确定的信息,可以做出