基于回归分析的中国城镇居民人均可支配收入的预测研究

基于回归分析的中国城镇居民家庭人均可支配收入

预测研究

China's per capita disposable income of urban households prediction and research based on the

regression analysis

摘要：通过运用spss 数据统计分析软件，对我国21世纪以来的城镇居民家庭人均可支配收入水平进行预测分析，以了解城镇居民收入水平，进而了解其购买力，消费水平，从而更好的促进人民可支配收入的增长，增强我国综合国力,促进人民生活水平的提高。

关键词：城镇居民家庭人均可支配收入；回归分析；预测；spss

Abstract:By using SPSS statistical analysis software, we forecast and analysis on per capita disposable income of urban households of our country since the 21st century, for understanding urban residents income level, and their purchasing power, consumption level, so as to better promote the growth of people's disposable income, enhance China's comprehensive national strength, promote the improvement of our living standards.

Key words: per capita disposable income of urban households; regression analysis; prediction;

SPSS

一、研究背景

城镇居民家庭人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除缴纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。

“在众多统计指标中，居民人均可支配收入贴近民情，反映民生，不仅成为各地交通事故或工伤赔偿、低收入家庭保障补贴等法规或政策执行的参照标准；而且国家“十二五”规划纲要明确提出，要保持居民收入与经济增长同步，推动各级地方党委政府将其作为民生改善测评的重要指标。[1]”城镇居民可支配收入是居民人均可支配收入的重要组成部分，通过预测城镇居民的可支配收入水平，为更好的提高促进城市的发展做贡献。

二、研究方法与基本概念

城镇居民可支配收入是与国家的总体发展水平息息相关，国家的总体发展水平相对来说是稳定发展的，所以城镇居民可支配收入相对来说虽然会受到各种各样的因素的影响，但总体应该不会有太大的波动，所以，我们选择运用spss数据统计分析工具我们来了解数据间的关联，进而进行回归分析。

“回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变

表1 2000年以来我国城镇居民人均可支配收入

者感兴趣的变量。它的原理是通过找出一条最能够代表所有观测资料的函数（回

归估计式），用此函数代表因变量和自变量之间的关系。[2]”

三、数据收集与分析

1、数据收集

本文选择的因变量是城镇居民人均年度可支配收入，自变量是年份。通过收集国家统计局网站上公布的关于城镇居民可支配收入的数据，归纳整理如下表1：表1 2001-2013年城镇居民人均可支配收入

2、数据分析

首先，通过散点图来了解两变量间数量关联趋势，对数据的变化规律进行观察。通过图形构建得到图1，如下：

图1 城镇居民人均可支配收入散点图

图1显示：随着年代的推移，城镇居民人均可支配收入明显呈线性趋势，同时散点图反映出城镇居民人均可支配收入似乎在遵循同一个曲线变动，这正说明了随着我国综合国力的增强，改革开放的不断深入以及加入世界世贸组织等社会的发展与进步。从统计建模的角度讲，这些数据应该很合适。

一方面，观察2001-2013年的城镇居民人均可支配收入变化，可以看到呈现出缓慢加速上升的曲线趋势，所有可以反映该趋势的曲线模型均考虑在列，因此可以考虑拟合3种曲线模型：

二次方曲线：Y=b0+b1X+b2X2。

三次方曲线：Y=b0+b1X+b2X2+b3X3。

指数曲线：Y=b0eb1X。

其中拟合优度较高的模型将用于随后的预测。

另一方面，由于相应模型中存在自变量的高次项或指数项，直接使用年代作

为自变量纳入模型将产生数值很大的平方、立方项，这虽然不影响模型精度，但会严重影响方程的可读性。因此我们将为年代产生一个新的序列变量，并将它作为自变量纳入模型。

3、回归模型适用性分析

（1）线性趋势

由图1的散点图我们可以观察到：该数据的自变量与因变量是线性的，所以可以采用线性回归来分析。

（2）独立性

由观察下图2的D-W统计量为0.308，所以因变量的取值是相互独立的，之间没有联系。

图2 独立性检验

（3）正态性：由下图3可以看到基本还是符合正态分布的。

图3 正态性分布检验

（4）方差齐性：进行方差齐性检验符合

4、线性估计图

下面的结果是对模型的简单汇总，通过下表2可以知道相关系数的取值（R），相关系数的平方即决定系数是R的平方，调整后的决定系数和回归系数的标准误。可见决定系数为0.965，其反映的是自变量所能解释的方差在总方差中所占的百分比，取值越大说明模型的效果越好，可见96.5%的拟合效果应当是不错的。

下表2中第二个是对模型进行方差分析的结果，可以看到方差分析的结果F 的值为305.116，P的值下于0.05，所以该模型是有统计意义的，从另一个角度说，用于预测因变量是有价值的。

下表2中第三个表格，其中给出了回归方程中常数项、回归系数的估计值和检验结果，通过此值可以得到一个线性回归方程。

城镇人均可支配收入=3196.054+1674.068*time

表2 线性估计表

5、二次方估计图

由下表3可见决定系数为0.999，其反映的是自变量所能解释的方差在总方差中所占的百分比，取值越大说明模型的效果越好，可见99.9%的拟合效果应当是相当不错的。

下表3中第二个是对模型进行方差分析的结果，可以看到方差分析的结果F 的值为4957.367，P的值下于0.05，所以该模型是有统计意义的，从另一个角度

说，用于预测因变量是有价值的。

下表3中第三个表格，其中给出了回归方程中常数项、回归系数的估计值和检验结果，通过此值可以得到一个回归方程：

城镇人均可支配收入=6501.484+351.896*time+94.441*time2

表3 二次方估计表

6、三次方估计图

由下表4可见决定系数为0.999，其反映的是自变量所能解释的方差在总方差中所占的百分比，取值越大说明模型的效果越好，可见99.9%的拟合效果应当是相当不错的。

下表4中第二个是对模型进行方差分析的结果，可以看到方差分析的结果F 的值为2978.741，P的值下于0.05，所以用于预测因变量也是有价值的。

下表4中第三个表格，其中给出了回归方程中常数项、回归系数的估计值和检验结果，通过此值可以得到一个回归方程：

城镇人均可支配收入=6468.966+375.510*time+90.376*time2+0.194*time3 表4 三次方估计表

7、指数估计图

由下表5可见决定系数为0.998，其反映的是自变量所能解释的方差在总方差中所占的百分比，取值越大说明模型的效果越好，可见99.8%的拟合效果应当是相当不错的。

下表5中第二个是对模型进行方差分析的结果，可以看到方差分析的结果F 的值为6902.328，P的值下于0.05，所以该模型是有统计意义的，从另一个角度说，用于预测因变量是有价值的。

下表5中第三个表格，其中给出了回归方程中常数项、回归系数的估计值和检验结果，通过此值可以得到一个回归方程：

城镇人均可支配收入=6012.401e0.116*time

表5 指数估计表

8、分析结果

最后输出的是实测值和模型预测值的曲线图，从下图4可以很明显的看到，各模型间的差别不大，尤其是二次方和三次方的拟合度最好，且几乎相等。

图4 拟合曲线图

9、模型拟合效果的判断

1、存储残差值

通过对曲线图以及决定系数的观察，我们基本上可以排除线性模型和指数模型，我们可以用残差比较的方法进行二次方与三次方的观察。

2、观察模型误差项的序列图

由下图5可以看出，二次方和三次方的预测误差较小，仔细观察可以看到二次方的绿色线比三次方的波动稍微要小一点，所以，我们随后可以用二次方进行随后的预测。

图5 二次方和三次方误差模型图

四、模型的预测及结论

由上面的分析，我们决定用二次方模型进行预测，并且预测的长度在三年内，为此，我们在数据集中新增三条记录，变量ID分别为14、15和16，然后在曲线拟合过程中进行操作得到表6和图6：

表6 预测结果表

图6 二次方曲线预测拟合图

所以，预测2014年城镇居民人均可支配收入为29938.43776元（29218.99979~30657.87574），2015年城镇居民人均可支配收入为33029.11878元（32187.85398~33870.38358），2016年城镇居民人均可支配收入为36308.68152元（35311.16345~37306.19958）。

“人均可支配收入是可支配的，既可以用于消费、投资，购买股票、基金，也可用于存款，这个指标增长越快，就说明人民生活水平提高越快，人民的消费能力就越强，它是居民消费能力的标志。[3]”观察分析城镇居民人均可支配收入的曲线，可见21世纪以来城镇居民的收入是在不断加快增长的，随着经济的增

长，城镇居民的生活水平也将不断提高。

参考文献：

[1] 余红兵.城镇居民人均可支配收入数据评估浅见[J].中国统计,2011,9.

[2] 回归分析[2014-1-13]https://www.wendangku.net/doc/9e8977620.html,/wiki/迴歸分析.

[3] 张璐,陶淼冰,李亚杰.我国城镇居民家庭人均可支配收入统计分析及预测

--基于灰色预测模型的分析[J].当代经济,2012,5(上):152-154.

中国宏观经济形势分析论文

中国宏观经济形势分析 当前中国经济正处在由企稳回升走向全面恢复的关键阶段,应努力保持来之不易的经济成果,妥善处理经济运行中的突出矛盾与困难,为下一阶段经济平稳运行打好基础。宏观调控应根据新形势新情况不断提高政策的针对性和灵活性,把握好政策实施的力度、节奏和重点。 一、国民经济全面恢复物价上涨压力加大 1.消费增长保持稳定 (1)推动消费增长的主要因素:一是政策因素将继续成为支持消费增长的重要动力。扩大消费需求,提高消费对经济增长的贡献度是当前及未来一段时间我国宏观调控政策的重点,二季度家电、汽车、节能产品消费政策将继续完善,增加城乡居民特别是低收入者收入的措施将进一步落实,“万村千乡”和“双百”工程建设将深入推进,政策对消费的推动作用依然较强。二是城乡居民收入增长将提高社会消费意愿。一季度,农村居民人均现金收入实际同比增长9.2%,比上年同期加快0.6个百分点;城镇居民人均可支配收入实际同比增长7.5%。根据一季度人民银行储户问卷调查,城镇居民判断收入增加的占比从2009年二季度的12.6%回升到2010年一季度的21.3%,实际收入与收入预期的改善将提高居民消费能力与意愿。三是世博会召开刺激消费增长。二季度世博会在上海举行,届时周边地区旅游、会展等生活性与生产性服务消费将大幅增加。四是居民消费价格上涨,将促使消费名义增速走高。2009年二季度CPI同比负增长1.3%,而今年二季度CPI呈明显上行趋势,社会消费品零售总额名义增速将提高。 (2)抑制消费增长的主要因素:一是国家近期连续出台的房地产调控政策效果在二季度显现,与住房相关的家具、建材消费增长将趋缓。而且,前期房价涨幅过大,对已买房居民下一阶段的其他消费形成一定制约。二是干旱、地震等自然灾害将减少当地居民收入,降低居民生活水平,导致局部地区消费能力下降。三是近期粮食、蔬菜、水果价格涨幅较高,成品油价格调整,不利于居民实际购买能力提高。 总体而言,消费需求将保持稳定,初步预计,二季度社会消费品零售总额名义增长19%。 2.物价上涨压力加大 一是翘尾因素提高二季度物价涨幅。经计算,二季度CPI翘尾因素为1.6个百分点,PPI为4.4个百分点,分别处于全年翘尾值次高和最高水平,即使不考虑新涨价因素,二季度CPI与PPI也将呈现一定幅度上升。二是输入型物价上涨动力增强。世界经济复苏导致国际大宗商品价格暴涨,国

多元线性回归分析预测法

多元线性回归分析预测法 (重定向自多元线性回归预测法) 多元线性回归分析预测法（Multi factor line regression method，多元线性回归分析法） [编辑] 多元线性回归分析预测法概述 在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。 多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。 [编辑] 多元线性回归的计算模型[1] 一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释

因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。 设y为因变量，为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为： 其中，b0为常数项，为回归系数，b1为固定时，x1每增加一 个单位对y的效应，即x1对y的偏回归系数；同理b2为固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为： 其中，b0为常数项，为回归系数，b1为固定时，x2每增加一 个单位对y的效应，即x2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为： y = b0 + b1x1 + b2x2 + e 建立多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是： (1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关； (2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的； (3)自变量之彰应具有一定的互斥性，即自变量之彰的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度； (4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。 多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和()为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为 解此方程可求得b0,b1,b2的数值。亦可用下列矩阵法求得

多元线性回归模型的案例分析

1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/千 克 X/ 元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/千克 X/元 P 1/(元/ 千克) P 2/(元/ 千克) P 3/(元/千克) 1980 2.78 397 4.22 5.07 7.83 1992 4.18 911 3.97 7.91 11.40 1981 2.99 413 3.81 5.20 7.92 1993 4.04 931 5.21 9.54 12.41 1982 2.98 439 4.03 5.40 7.92 1994 4.07 1021 4.89 9.42 12.76 1983 3.08 459 3.95 5.53 7.92 1995 4.01 1165 5.83 12.35 14.29 1984 3.12 492 3.73 5.47 7.74 1996 4.27 1349 5.79 12.99 14.36 1985 3.33 528 3.81 6.37 8.02 1997 4.41 1449 5.67 11.76 13.92 1986 3.56 560 3.93 6.98 8.04 1998 4.67 1575 6.37 13.09 16.55 1987 3.64 624 3.78 6.59 8.39 1999 5.06 1759 6.16 12.98 20.33 1988 3.67 666 3.84 6.45 8.55 2000 5.01 1994 5.89 12.80 21.96 1989 3.84 717 4.01 7.00 9.37 2001 5.17 2258 6.64 14.10 22.16 1990 4.04 768 3.86 7.32 10.61 2002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26 1991 4.03 843 3.98 6.78 10.48 （1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型： 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ （2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析，过程如下： 输出结果如下：

魏杰教授：中国宏观经济形势分析(深度好文)

魏杰教授：中国宏观经济形势分析（深度好文） 10月9日，清华大学经济管理学院教授、博士生导师、著名经济学家魏杰，用了一整天的时间为第二期清华大学经管学院中央企业领导人员经营管理培训班（EMT）60名学员精彩解读了中国宏观经济形势。 魏杰教授的核心观点：1.对中国宏观经济形势分析，主要把握好两个问题：一是风险在哪里，二是增长动力在哪里？ 2.风险在哪里？主要是防范金融风险。防范金融风险，主要抓好六个方面重点工作：抑制资产泡沫；稳住外汇；稳住债务；治理金融秩序；调整货币政策；稳住实体经济。 3.增长动力在哪里？就是推动供给侧结构型改革。供给侧结构型改革主要包含四个方面的内容：一是调整经济结构；二是转变经济增长方式；三是调整开放战略；四是深化经济体制改革。以下根据魏杰教授的讲课整理： 对中国宏观经济形势分析，主要把握好两个问题：一是风险在哪里，二是增长动力在哪里？风险在哪里？主要是防范金融风险。增长动力在哪里？就是推动供给侧结构型改革。一、防范金融风险（一）抑制资产泡沫什么是资产泡沫？就是资产价格涨得太快太高。资产泡沫主要集中在股市和房市。从中国目前情况来看，股票不太可能，主要基于三点判断：一是证监会目前主要职能是加强监管；二是证券部门对

场外资金配置极度关注；三是IPO速度快规模大。预期未来五年内，股市将呈现慢牛态势。目前来看，资产泡沫主要在房市。房市是否存在泡沫，重点关注住房供给与刚性需求的关系。房产具有两种属性，即居住需求和投资需求。日本在1985年就是因为住房供给大大超过刚性需求，加上美国的剪羊毛，从而导致房市泡沫破裂，直到今天仍然没有走出泥潭。房产超过刚性需求后，一旦没有居住功能，也就没有了投机功能与投资功能。抑制房市泡沫的对策就是：中短期对策与长效机制相结合。中短期对策主要是两个立足点：一是严格约束投机和投资性需求。采取严格的限购政策；二是约束开发商的行为。今年以来两个手段很见效，一个是控制融资通道；另一个就是让面粉超过面包价格（地价高于房价）。长效机制，主要包括租售同权、共有产权、调整空间布局等手段。关于调整空间布局，是前段时间的热点问题。突然冒了一个雄安新区，有的人很吃惊，我说不用吃惊。我们几年前就在讨论调整空间布局。北京三大体系已经逐渐进入负面层面所以有必要调整，调整方向，把北京非首都功能剥离出去，找一个地方来承接北京的非首都功能。哪里承载啊？这个地点选择很重要，讨论了很长一段时间，最后公布的是雄安新区，承载北京的非首都功能。什么叫非首都功能呢？首都功能就是四件事，第一个就是政治中心，第二个国际交往中心，第三个文化中心，第四个科学创新中心。这四项最后

一元线性回归模型案例分析

一元线性回归模型案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

最新整理第五章回归分析预测法.doc

第一节一元线性回归分析预测法 一、概念（思路） 根据预测变量（因变量）Y和影响因素（自变量）X的历史统计数据，建立一元线性回归方程，然后代入X的预测值，求出Y的预测值的方法。 基本公式：y=a+bx 其中：a、b为回归系数，是未知参数。 基本思路： 1、利用X，Y的历史统计数据，求出合理的回归系数：a、b，确 定出回归方程 2、根据预计的自变量x的取值，求出因变量y的预测值。 二、一元线性回归方程的建立 1、使用散点图定性判断变量间是否存在线性关系 例：某地区民航运输总周转量和该地区社会总产值由密切相关关系。

2、使用最小二乘法确定回归系数 使实际值与理论值误差平方和最小的参数取值。 对应于自变量x i，预测值（理论值）为b+m*x i，实际值y i， min∑(y i-b-mx i)2，求a、b的值。 使用微积分中求极值的方法，得： 由下列方程代表的直线的最小二乘拟合直线的参数公式： 其中 m 代表斜率，b 代表截距。 一元线性回归.xls 三、回归方程的显著性检验 判断X、Y之间是否确有线性关系，判定回归方程是否有意义。 有两类检验方法：相关系数检验法和方差分析法 1、相关系数检验法 构造统计量r 相关系数的取值范围为：[-1，1]，|r|的大小反映了两个变量间线性关系的密切程度，利用它可以判断两个变量间的关系是否可以用直线方程表示。

两个变量是否存在线性相关关系的定量判断规则： 对于给定的置信水平α，从相关系数临界值表中查出r临（n-2），把其与用样本计算出来的统计量r0比较： 若|r0|〉r临（n-2）成立，则认为X、Y之间存在线性关系，回归方程在α水平上显著。差异越大，线性关系越好。反之则认为不显著，回归方程无意义，变量间不存在线性关系。 其中：n为样本数。 2、方差分析法： 方差分析的基本特点是把因变量的总变动平方和分为两部分，一部分反映因变量的实际值与用回归方程计算出的理论值之差，一部分反映理论值与实际值的平均值之差。 Y的总变差=Y的残余变差+Y的说明变差，SST=SSE+SSR 或：总离差平方和=剩余平方和+回归平方和 回归平方和U与剩余平方和Q相比越大，说明回归效果越好。

中国宏观经济形势分析

中国宏观经济形势分析 ● 2010 年，我国经济保持了平稳较快增长势头，工业生产强力反弹，国内需求强劲，出口快速增长，三大动力协调性增强。 ● 2011 年，我国经济将由回升转入增长与通胀并行阶段，外部环境复杂多变，世界经济殊途同归于“滞胀”；“三驾马车”均有放缓，经济景气小幅回落；通胀压力上升，价格调节面临“二难选择”。 ● 2011 年，我国经济将由政策刺激下的较快增长转为结构调整中的稳定增长阶段，全年 GDP 增长呈现“前低后高”走势，与 2010 年正好相反，增长 9.5%左右，比 2010 年回落 0.5 个百分点，CPI 增长在 4%左右，高于 2010年 0.7个百分点。 ● 2011年宏观经济政策重在“调结构”和“控物价”；财政政策重在“调结构”“稳增长”；货币政策转向“稳健”，更加注重对差别存款准备金率的运用，货币信贷回归常态。2010年，中国经济延续了2009 年以来的回升向好态势，工业生产强力反弹，国内需求强劲，出口恢复性较快增长，三大动力协调性明显增强。由于发达经济体复苏进程艰难曲折、新兴经济体增长动力减弱，2011 年世界经济形势谨慎乐观。作为“十二五”的开局之年，在外需乏力、货币政策收紧和经济结构调整等因素的影响下，预计 2011 年我国 GDP 增长9.5%左右，比 2010年回落约 0.5个百分点；CPI 上涨 4%左右，高于2010 年 0.7个

百分点左右。在经济减速、通胀增压的大背景下，宏观经济政策转向积极稳健：实施积极的财政政策，更加注重稳定经济增长、调整经济结构和促进社会和谐；货币政策转向稳健，更加强调审慎灵活，把稳定物价放在更加突出的位置，保持信贷规模适度增长，加强利率和汇率调节。 一、2010年我国经济运行“前高后低”，协调性显著增强 2010 年，我国经济保持了平稳较快增长势头，工业生产强力反弹，国内需求强劲，出口快速增长，三大动力协调性增强。 1.受政策效应衰减和基数两大因素的影响，GDP增长“前高后低”在外部环境改善、政策刺激和低基数等因素的影响下，2010 年我国经济延续了2009年以来的回升向好态势。前三季度，GDP 增长 10.6%，比上年同期加快了 2.5 个百分点。分产业看，第一产业增长 4.0%，与去年同期持平；第二产业增长 12.6%，比上年同期加快 4.5个百分点；第三产业增长 9.5%，比去年同期加快0.4个百分点。但分季度看，经济增长则呈逐季放缓态势。第一、二、三季度 GDP 分别增长 11.9%、10.3%和 9.6%，预计四季度经济增长还将有所放缓。今年季度之间经济增长逐季放缓，前高后低，其原因主要有两个：一是基数不断抬高。去年全年经济运行呈现“前低后高”，对今年经济走势的影响明显。二是政策主动调控。今年以来国家先后出台两次房地产“新政”、规范地方融资平台和加大节能减排等政策对经济增长起到了明显的抑制作用。尽管 2010 年前 11个月我国宏观调控政策的

市场调查与预测习题答案

市场调研预测及决策练习题答案 一、移动平均类 1．已知某厂山地自行车各年销量Y(万辆),算出一次指数平滑值如表。请计算二次指数平滑值,并用公式T b a Y t t T t +=+预测2004、2005年的销量。 (α=0.3)。 ))](1/([,2)2()1()2()1(t t t t t t S S b S S a --=-=αα 答案：

2．某商场某品牌家电产品1998-2007年销售额资料如下表所示，当平滑系数α1=0.2，α2=0.8时，试用一次指数平滑法预测该商场该商品2008年销售额为多少万元？ 答案：

3、某商店近10周的食盐销售量如下表：试分别用3周和5周为移动期使用移动平均法预测第11周的食盐销售量。 答案：

4、下表为某公司2006年出口商品月销售额， （1）列出二次移动平均法计算表。(N=3，移动平均值取1位小数) （3）预测该企业2007年1月、2月、3月销售额。 答案：

5、某电视机厂销量平稳，连续多年运用一次指数平滑法对该厂电视机销量进行了预测，对2005年的销量预测值为130万台，而当年实际销售量为150万台，请据此预测2006年该厂电视机的销售量（平滑常数α为0.3）。 答案： 6、企业近年产品销售额如下表，请用一次移动平均法确定2002年销售额预测值。（要 求n=3和n=5，并计算它们的平均绝对误差，以确定最后的预测值） 某企业近年产品销售额单位：万元 答案：

7．某洗衣机厂近年洗衣机销售量如下表，当n=4时，用二次移动平均法预测2003年销售量 表4-1 某企业近年产品销售额单位：万台 答案：

多元线性回归模型案例分析

多元线性回归模型案例分析 ——中国人口自然增长分析一·研究目的要求 中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的降到1980年,接近世代更替水平。此后，人口自然增长率（即人口的生育率）很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关，为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因，分析全国人口增长规律，与猜测中国未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国人口自然增长率的因素有很多，但据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。 二·模型设定 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据

， 设定的线性回归模型为： 1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 三、估计参数 利用EViews 估计模型的参数，方法是： 1、建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对 话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年 年份 @ 人口自然增长率 （%。） 国民总收入 （亿元） 居民消费价格指数增长 率（CPI ）% 人均GDP （元） 1988 15037 1366 1989 … 17001 18 1519 1990 18718 1644 1991 【 21826 1893 1992 26937 2311 1993 . 35260 2998 1994 48108 4044 1995 — 59811 5046 1996 70142 5846 1997 ~ 78061 6420 1998 83024 6796 1999 【 88479 7159 2000 98000 7858 2001 [ 108068 8622 2002 119096 9398 2003 ： 135174 10542 2004 159587 12336 2005 、 184089 14040 2006 213132 16024

当前中国经济形势分析报告

当前我国形势经济分析 一、目前我国的经济形势 1.GDP增速持续回落 从2011年开始，我国GDP增速一直处于回落当中，今年第一季度，实现国内生产总值118855亿元，按可比价格计算，同比增长7.7%，增速比去年四季度和去年全年分别回落0.2和0.1个百分点，但高于今年7.5%的预期目标。 2.三大产业增速明显放缓 不管是第一产业、第二产业还是第三产业的增速，都明显放缓，从2011年年末开始，就呈现出这样一个趋势。 3.固定资产投资增速缓慢 固定资产投资(所谓中国模式在很大程度上可以概括为投资拉动的模式)作为中国经济增长的一个重要指标，从2011年年末开始，在过去一年当中，其增速也呈现回落状态。尽管中央政府已经允许地方政府和铁道部加大基础设施支出，但2012年固定资产投资同比增速仍有所下降。 4.社会消费品零售额增速改善幅度较小 据中国市场学会统计，社会消费品零售额增速尽管有所提高，但幅度较小。从整个消费形势来看，尽管有小幅度回升，但从整体上说，还没有真正好起来。餐饮、烟酒消费，在中央八项规定的影响之下，其下滑速度是非常快的。 5.外贸出口回升势头不强劲

对外贸易继续延续了上年底企稳回升态势，出现了少许的回升势头，这主要得益于以美国为代表的世界经济的温和复苏，但是回升幅度和规模都很小。 6.财政收入增速下滑 财政收入是目前特别抢眼的一个经济因素。财政收入的增速，不仅与往年相比持续回落，而且已经低于GDP的增幅，甚至低于今年预算的增幅，就目前的运行情况来看，今年的财政收入形势将很不乐观。 7.国际货币基金组织(IMF)、经济合作与发展组织(OECD)和世界银行下调我国经济预期 在这样一种出现剧烈变化的经济走势面前，特别在今年第一季度，中国的宏观经济指标发布之后，国际货币基金组织、世界银行、经济合作与发展组织已经先后陆续下调了对于今年中国经济的预期。国际货币基金组织已在2013年5月29日把中国2013年的增速调整为7.75%，而在此之前，其曾经预言过中国今年的GDP增速是8%；世界银行则于2013年4月15日将中国经济增速的预期下调到8.3%(原来预期是8.4%)；经济合作与发展组织于2013年5月29日将中国GDP增速大幅下调至7.8%，而此前在三月份的预期是8.5%。经济合作与发展组织称，内需疲软和全球经济不确定性为调降中国经济增速的主要原因，预计随着信贷规模扩张和政府刺激政策的出台，2014年中国经济增速将达到8.4%。 二、对中国经济形势的基本判断

中国宏观经济形势分析

中国宏观经济形势分析 2011上半年，中国的经济形势依然具有典型的“两面性”特征。短期内经济增长出现小幅波动，但整体来看经济运行将进一步趋于平稳。从上半年的主要指标数据看，尽管部分经济指标有所回落，但当前中国经济的总体运行态势良好，经济增长继续由前期政策刺激的偏快增长向自主增长有序转变。首先主要的经济指标还是保持平稳较快增长，上半年国内生产总值204459亿元，按可比价格计算，同比增长9.6%；其中，一季度增长9.7%，二季度增长9.5%。分产业看，第一产业增加值15700亿元，增长3.2%；第二产业增加值102178亿元，增长11.0%；第三产业增加值86581亿元。可以说，国家通过实施积极的财政政策和稳健的货币政策，不断加强和改善宏观调控，使我国经济在面临欧洲债务危机、世界经济增长不断放缓等不利因素的情况下取得了不错成绩，但宏观经济运行中依然存在许多矛盾和问题。 一、上半年国内经济形势：经济增速在宏观调控下平稳回落 GDP是最受关注的宏观经济统计数据，是衡量国民经济发展情况的重要指标。GDP增速越快表明经济发展越快，增速越慢表明经济发展越慢，GDP负增长表明经济陷入衰退。 根据国家统计局初步测算，2011年上半年GDP为204459亿元，按可比价格计算，同比增长9.6%，与去年同期相比降低1.5个百分点，环比下降0.1个百分点。经济增速在宏观调控下平稳回落,但仍保持较快增长。 经济放缓是三个因素相互叠加的结果：一是宏观调控影响。自去年以来央行已连续12次上调存款准备金率、5次加息，M2增速从去年底的19.7%至今年6月末的15.9%，紧缩政策导致经济增速放缓。二是要素供给冲击。二季度以来，不少省份出现“电荒”，有关测算表明，仅用电缺口就将拉低工业增加值3.6个百分点。三是企业去库存化。从去年底到今年一季度，在原材料价格上涨等因素带动下，企业库存增加很快，远超往年同期，而新订单增加不明显。由于库存增加超过需求，且二季度开始大宗商品价格有所回落，企业开始去库存。 二、上半年国内物价走势：价格全面上涨，通胀形势不容乐观 CPI是反映与居民生活有关的产品及劳务价格变动的综合指标，通常作为观察通货膨胀或紧缩的重要指标。与货币供应量等其他指标数据相结合，能够更准确的判断通货膨胀或紧缩状况。 PPI主要用于衡量各种商品在不同生产阶段的价格变化情况，与CPI一样，是观察通货膨胀或紧缩的重要指标。一般认为，PPI对CPI具有一定的传导作用。

案例分析 一元线性回归模型

案例分析报告 （2014——2015学年第一学期） 课程名称：预测与决策 专业班级：电子商务1202 学号： 2204120202 学生姓名：陈维维 2014 年 11月 案例分析（一元线性回归模型） 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用，居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲，消费需求的具体内容主要体现在消费结构上，要增加居民消费，就要从研究居民消费结构入手，只有了解居民消费结构变化的趋势和规律，掌握消费需求的热点和发展方向，才能为消费者提供良好的政策环境，引导消费者合理扩大消费，才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调，才能推动国民经济平稳、健康发展。例如，2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元，?最低的青海省仅为人均8192.56元，最高的上海市达人均19397.89元，上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定?

我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费，由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异，并不是城镇居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表

震撼雄文‖ 中国宏观经济形势深度分析(强烈推荐)

震撼雄文‖ 中国宏观经济形势深度分析（强烈推荐） 10月9日，清华大学经济管理学院创新创业与战略系教授、博士生导师、著名学者、经济学家魏杰教授，用了一整天的时间为第二期清华大学经管学院中央企业领导人员经 营管理培训班（EMT）60名学员精彩解读了中国宏观经济形势。 魏杰教授的核心观点： 对中国宏观经济形势分析，主要把握好两个问题：一是风险在哪里，二是增长动力在哪里？风险在哪里？主要是防范金融风险。防范金融风险，主要抓好六个方面重点工作：抑制资产泡沫；稳住外汇；稳住债务；治理金融秩序；调整货币政策；稳住实体经济。增长动力在哪里？就是推动供给侧结构型改革。供给侧结构型改革主要包含四个方面的内容：一是调整经济结构；二是转变经济增长方式；三是调整开放战略；四是深化经济体制改革。 以下根据魏杰教授的讲课整理：对中国宏观经济形势分析，主要把握好两个问题：一是风险在哪里，二是增长动力在哪里？风险在哪里？主要是防范金融风险。增长动力在哪里？就是推动供给侧结构型改革。 一、防范金融风险（一）抑制资产泡沫 什么是资产泡沫？就是资产价格涨得太快太高。资产泡

沫主要集中在股市和房市。从中国目前情况来看，股票不太可能，主要基于三点判断：一是证监会目前主要职能是加强监管；二是证券部门对场外资金配置极度关注； 三是IPO速度快规模大。 预期未来五年内，股市将呈现慢牛态势。目前来看，资产泡沫主要在房市。房市是否存在泡沫，重点关注住房供给与刚性需求的关系。房产具有两种属性，即居住需求和投资需求。日本在1985年就是因为住房供给大大超过刚性需求，加上美国的剪羊毛，从而导致房市泡沫破裂，直到今天仍然没有走出泥潭。房产超过刚性需求后，一旦没有居住功能，也就没有了投机功能与投资功能。 抑制房市泡沫的对策就是：中短期对策与长效机制相结合。中短期对策主要是两个立足点：一是严格约束投机和投资性需求。采取严格的限购政策；二是约束开发商的行为。今年以来两个手段很见效，一个是控制融资通道；另一个就是让面粉超过面包价格（地价高于房价）。长效机制，主要包括租售同权、共有产权、调整空间布局等手段。 关于调整空间布局，是前段时间的热点问题。突然冒了一个雄安新区，有的人很吃惊，我说不用吃惊。我们几年前就在讨论调整空间布局。北京三大体系已经逐渐进入负面层面所以有必要调整，调整方向，把北京非首都功能剥离出去，找一个地方来承接北京的非首都功能。哪里承载啊？这个地

当前国际国内形势分析

当前国际国内形势分析 一些新兴国家的崛起、美国以及西方国家的相对经济衰落，构成了当前国际形势的总的特点，从而正引起国与国之间关系的相应调整。但是，要认识到万事万物的运动不是直线前进的，前面充满着不确定性。从国际形势看，欧美债务危机影响不容小觑，中国已难独善其身，全球经济衰退正从外需角度影响中国经济增速。作为中国第一大贸易伙伴，欧盟消费力下降，将对中国出口造成一定影响。在欧美国家经济增长乏力条件下，贸易保护主义抬头。从国内形势看，物价总水平仍在高位，房价没有出现明显拐点，民间流动性依然很强，通胀压力依然较大。同时，部分中小企业受到紧缩政策影响，融资和经营均出现困难。就业压力正在增大，节能减排形势严峻。 一、当前国际势态 （一）国际经济金融危机深层次影响仍然存在 当今世界经济中，发达国家面临的最大问题是财政赤字。与克服通货紧缩相比，必须优先摆脱财政赤字。希腊、意大利的财政问题很严重，日本的财政问题在发达国家中也是最严重的之一。日本国债大多数是国内投资者持有的，但是伴随社会老龄化的进程，储蓄率将逐渐下降，日本国内消化国债也将逐渐减少，必将希望外国人持有。为此，日本将不得不提高利率，由此将出现付息费用增加、财政状况恶化或日元贬值。据国际货币基金组织日前发表的报告，日本的政府债务2015年将是国内生产总值的250%，大大高于希腊的140%。这相当于一个人背负超过自身体重2倍的沙袋。日本老龄化步伐加快，社会保障负担加重。问题明确但不能解决，这与希腊是相同的。 （二）国与国之间险恶的政治经济竞争没有改变 后金融时代，国际竞争不仅没有减弱，而是有加剧态势。世界经济复苏动力不强，以技术创新和产业突破引领的新增长点短期内仍难以形成。各国经济政策主张分歧明显，各种形式的保护主义继续升温，在内需不振的形势下，各国更加重视扩大出口，而发达国家贸易和投资保护主义花样翻新，贸易限制措施明显增多，经贸摩擦政治化日益突出，发展中国家之间的贸易救济措施也有加速上升趋势。国际大宗商品价格可能持续高位震荡，资本市场动荡加剧，引发主要货币汇率大幅波动，新兴经济体本币升值压力进一步增加，国际股市、债市动荡加剧。各国围绕政治话语权、气候变化、低碳经济等问题展开激烈竞争，力求在未来格局中占主动地位。 （三）发展中国家崛起面临的困难与阻力仍未减弱以欧洲、中国、印度为代表，21世纪世界和平发展，已然成为世界格局多极化、国际关系民主化趋势的一个主要内容和突出表现。此前对人民币汇率的指责往往来自欧美国家，而现在新兴经济体也开始对人民币汇率施压，并且这个问题正在以构成贸易补贴为由被推向WTO多边争端解决机制。新兴国家尤其中国和俄罗斯，依然面临发达国家的战略扼制与围堵，发展的国际阻力仍未减弱。比如，推翻卡扎菲政权，扶植亲西方和新政权，挤占中国和俄罗斯在利比亚的巨大经济权益，中国在战前大规模撤侨，其实撤出的大部分都是中国在利比亚投资项目的建设工人，战争给中国带来的经济损失同样十分惨重。还有台湾问题、钓鱼岛问题，近期中国与周边国家在南海问题上争端又起，先是越南在南海举行实弹演习；接

当前中国宏观经济形势分析论文

2011年中国宏观经济形势分析 当前中国经济正处在由企稳回升走向全面恢复的关键阶段,应努力保持来之不易的经济成果,妥善处理经济运行中的突出矛盾与困难,为下一阶段经济平稳运行打好基础。宏观调控应根据新形势新情况不断提高政策的针对性和灵活性,把握好政策实施的力度、节奏和重点。 一、国民经济全面恢复物价上涨压力加大 1.消费增长保持稳定 (1)推动消费增长的主要因素:一是政策因素将继续成为支持消费增长的重要动力。扩大消费需求,提高消费对经济增长的贡献度是当前及未来一段时间我国宏观调控政策的重点,二季度家电、汽车、节能产品消费政策将继续完善,增加城乡居民特别是低收入者收入的措施将进一步落实,“万村千乡”和“双百”工程建设将深入推进,政策对消费的推动作用依然较强。二是城乡居民收入增长将提高社会消费意愿。一季度,农村居民人均现金收入实际同比增长9.2%,比上年同期加快0.6个百分点;城镇居民人均可支配收入实际同比增长7.5%。根据一季度人民银行储户问卷调查,城镇居民判断收入增加的占比从2009年二季度的12.6%回升到2010年一季度的21.3%,实际收入与收入预期的改善将提高居民消费能力与意愿。三是世博会召开刺激消费增长。二季度世博会在上海举行,届时周边地区旅游、会展等生活性与生产性服务消费将大幅增加。四是居民消费价格上涨,将促使消费名义增速走高。2009年二季度CPI同比负增长1.3%,而今年二季度CPI呈明显上行趋势,社会消费品零售总额名义增速将提高。 (2)抑制消费增长的主要因素:一是国家近期连续出台的房地产调控政策效果在二季度显现,与住房相关的家具、建材消费增长将趋缓。而且,前期房价涨幅过大,对已买房居民下一阶段的其他消费形成一定制约。二是干旱、地震等自然灾害将减少当地居民收入,降低居民生活水平,导致局部地区消费能力下降。三是近期粮食、蔬菜、水果价格涨幅较高,成品油价格调整,不利于居民实际购买能力提高。 总体而言,消费需求将保持稳定,初步预计,二季度社会消费品零售总额名义增长19%。 2.物价上涨压力加大 一是翘尾因素提高二季度物价涨幅。经计算,二季度CPI翘尾因素为1.6个百分点,PPI 为4.4个百分点,分别处于全年翘尾值次高和最高水平,即使不考虑新涨价因素,二季度CPI与PPI也将呈现一定幅度上升。二是输入型物价上涨动力增强。世界经济复苏导致国际大宗商品价格暴涨,国际价格对我国物价的传导影响逐步加深。三是西南地区多年少见的干旱、华北地区普遍低温等异常天气影响农产品(16.07,0.00,0.00%)产量。四是目前较高的生产资料与原材料购入价格将向下游传导。一季度流通环节生产资料价格上涨17.9%,原材料燃料动力购进价格上涨9.9%,上游产品价格涨势将有部分传导至下游行业。五是沿海地区通过提高工资解决“招工难”问题导致劳动力成本上升,资源品价格改革导致水、电、燃气和成品油价格上涨,这些因素客观上将加大成本推动型物价上升压力。 综上所述,二季度物价上升动力较强,初步预计居民消费价格指数增长 4.2%;工业品出厂价格指数增长7%。 二、经济增速创危机以来新高点 1.经济并未“过热” 去年二季度以来,我国宏观经济逐季回升。今年一季度,国内生产总值80577亿元,按可比价格计算,同比增长11.9%,比上季度加快1.2个百分点,达到本轮经济回升新高点。其中,第一产业增加值5139亿元,增长3.8%;第二产业增加值39072亿元,增长14.5%;第三产业增加值36366亿元,增长10.2%。第二产业增速明显提高,带动了经济整体快速拉升。

最小平方法在回归分析和趋势预测中的应用最新

最小平方法在回归分析和趋势预测中的应用 最小平方法，又称最小二乘法。其方法的计算依据是利用算术平均数的数学性质，在我们介绍算术平均数的数学性质时，有两条性质分别是：一、各个变量值与平均数的离差之和等于零，用表达式表示即0)(=-∑x x ；二、各个变量值与平均数的离差平方之和为最小值，用表达式表示为最小值 =-∑2 ) (x x 。这两条数学性质已证明过，我们把它们应用到 回归分析和趋势预测中来。回归分析和时间序列趋势预测中，主要是为求得回归方程或趋势方程，但在求得方程的参数时，就要用到上面的两条数学性质。 最小平方法的数学依据是实际值(观察值)与理论值(趋势值)的离差平方和为最小。据此来拟合回归方程或趋势方程。 1、利用最小平方法拟合直线回归方程 拟合直线回归方程的主要问题就在于估计待定参数a 和b 之值，而用最小平方法求出的回归直线是原有资料的“最佳”拟合直线。 假设直线回归方程为：bx a y c +=，其中a 是直线的截距，b 是直线的斜率，称回归系数。a 和b 都是待定参数。将给定的自变量x 之值代入上述方程中，可求出估计的因变量 y 之值。这个估计值不是一个确定的数值，而是y 许多可能取值的平均数，所以用c y 表示。当x 取某一个值时，y 有多个可能值。因此，将给定的x 值代入方程后得出的c y 值，只能 看作是一种平均数或期望值。配合直线方程的具体方法如下： ∑=-= 最小值 2 )(c y y Q (1) 用直线方程bx a y c +=代入式(1)得： 最小值 =--= ∑2 ) (bx a y Q (2) 分别求Q 关于a 和Q 关于b 的偏导，并令它们等于0： ?????=---=??=---=??∑∑0 ))((20)1)((2x bx a y b Q bx a y a Q 整理后得出由下列两个方程式所组成的标准方程组： ???+=+=∑∑∑∑∑2 x b x a xy x b na y (3) 根据已知的或样本的相应资料x 、y 值代入式(3)，可求出a 和b 两个参数：

第 章 预测分析练习题

第四章预测分析 一、单项选择题 1．对于制造行业的企业来说，经营预测的对象包括对产品销售市场、产品生产成本、利润以及（）等方面的预测。 A资金需要量 B流动资金需要量 C固定资金需要量 D材料需要量 2．经营预测（）特点要求经营预测结果的表述必须清晰，不能模凌两可、似是而非、含糊不清。 A预见性 B可检验性 C明确性 D客观性 3．在进行销售预测时应考虑外部因素和内部因素，外部因素不包括（）。 A信用政策 B市场需求变化 C经济发展趋势 D企业的市场占有率 4．（）是根据市场预测的目的和要求，由预测组织者向有关专家提供与市场预测有关的资料，并收集汇总专家对未来市场所做的判断预测值的方法。 A 德尔菲法 B 专家个人意见集合法 C专家会议法 D判断分析法 5．（）是邀请或召集有关专家，通过在会议上专家发表的意见，并将专家的意见加以综合，对某种市场现象的未来情况做出预测的方法。 A 判断分析法 B专家意见调查法 C德尔菲法 D专家会议法 6．采用函询调查的方法向有关专家征询意见，然后将专家意见进行综合、整理后，通过匿名方式反馈给各位专家，再次征询意见，如此反复综合、反馈，直至得出基本一致的意见为止的预测方法是（）。 A 德尔菲法 B 专家个人意见集合法 C专家会议法 D调查分析法 7．下列各项中，不属于定量分析法的是（）。 A调查分析法 B算术平均法 C回归分析法 D购买力指数法 8．（）是根据市场现象的历史资料，运用科学的数学方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表现的数量。 A因果预测法 B 趋势预测法（时间序列分析法）C定性预测法D定量预测法 9．下列各项中，属于因果预测分析法的是（）。 A趋势平均法 B移动平均法 C指数曲线法 D 指数平滑法 10．下列各种销售预测方法中，属于没有考虑远近期销售业务量对未来销售状况会产生不同影响的方法是（）。 A移动平均法 B算术平均法 C加权平均法 D季节预测分析法 11．（）是指在对时间序列进行分析研究的基础上，计算时间序列观察值的某种平均数，并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的经营预测方法。 A回归分析法B移动平均法 C指数平滑法 D修正的时间序列分析法 12．按照各个观察值与预测值不同的相关程度分别规定适当的权数，是运用（）进行预测销售的关键。 A算术平均法 B对数直线法 C回归直线法 D加权平均法 13．在采用平滑指数法进行近期销售预测时,应选择（）。 A固定的平滑指数 B较小的平滑指数 C较大的平滑指数 D任意数值的平滑指数14．某企业利用0.4的平滑指数进行销售预测，已知去年的实际销量为100吨，预计销量比实际多10吨；今年实际销量比预测销量少6吨，则该企业明年预测销量应为（）。