预测与决策分析课程大纲

（总学分：3 总上课时数：48 上机时数：0）

东南大学经济管理学院

一、课程的性质与目的

本课程是经济管理类专业一门重要的专业主干课程，是研究和判断经济管理中各种不确定性现象未来数值的一门重要的方学科。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做出科学预测和决策，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，以便做出合适的决策。预测与决策分析这是处理这些问题的有效工具和手段。因此，强调和掌握预测与决策分析这门学科，在经济管理研究与实践中都具有极其重要的意义。本课程的任务是，教授预测与决策的理论和方法。通过本课程的教学，要培养学生达到以下三个目标：

1. 掌握定性预测法、回归预测法和时间序列预测法的基本理论与方法，并能够运用这些方法对一些实际问题做出预测。

2. 掌握随机性决策的基本概念、随机性决策问题的基本特点与要素、主观概率的基本概念、效用函数的基本概念、以及随机性决策问题的决策规则等决策理论的基本理论。

3．掌握多目标决策的基本概念、多属性价值函数、多属性决策问题的各种决策方法、多目标决策问题的各种方法。 二、课程内容的教学要求

本课程的授课时数为48学时，全部教学任务在一个学期完成。

第一章 统计预测概述 第一节 统计预测的概念和作用 第二节 统计预测方法的分类及其选择 第三节 统计预测的原则和步骤 第二章 定性预测法 第一节 定性预测法概述 第二节 德尔菲法 第三节 主观概率法

第四节 定性预测的其他方 第五节 情景预测法 第三章 回归预测法 第一节 一元线性回归预测法 第二节 多元线性回归预测方法 第三节 非线性回归预测法

第四节 应用回归预测时应注意的问题 第四章 时间序列分解法和趋势外推法 第一节 时间序列分解法 第二节 趋势外推法概述 第三节 多项式曲线趋势外推法 第四节 指数曲线趋势外推法 第五节 生长曲线趋势外推法 第六节 曲线拟合优度分析 第五章 时间序列平滑预测方法

第一节 一次移动平均法和一次指数平滑法 第二节 线性二次移动平均法 第三节 线性二次指数平滑法 第四节 布朗二次多项式指数平滑法 第五节 温特线性和季节性指数平滑法 第六章 自适应过滤法

第一节 自适应过滤法的基本原理 第二节 自适应过滤法的运用过程

第三节 电子计算机在自适应过滤法中的应用 第七章 平稳时间序列预测法 第一节 概述

第二节 时间序列的自相关分析 第三节 单位根检验和协整检验 第四节 ARMA模型的建模 第五节 时间序列的案例分析

第八章 干预分析模型预测法 第一节 干预分析模型概述

第二节 单变量干预分析模型的识别和估计 第三节 干预分析模型的应用实例 第九章 景气预测法 第一节 景气循环概述 第二节 景气指标体系 第三节 扩散指数 第四节 合成指数 第十章 灰色预测法 第一节 灰色预测理论 第二节 GM（1，1）模型

第三节 GM（1，1）残差模型以及GM（n，h）模型 第十一章 状态空间模型和卡尔曼滤波 第一节 状态空间模型 第二节 卡尔曼滤波 第三节 方法评价

第十二章 预测精度测定与预测 第一节 预测精度的测定 第二节 定量预测方法的比较

第三节 定性预测与定量预测的综合运用 第四节 组合预测法应用案例 第十三章 统计决策概述 第一节 决策的概念和种类 第二节 决策的作用和步骤 第三节 决策的公理和原则 第十四章 风险型决策方法 第一节 风险型决策的基本问题 第二节 不同标准的决策方法 第三节 决策树

第四节 风险决策的敏感性分析 第五节 完全信息价值 第六节 效用概率与决策方法

第七节 连续型变量的风险型决策方法 第八节 马尔科夫决策方法 第十五章 贝叶斯决策方法 第一节 贝叶斯决策概述

第二节 对叶斯决策方法的类型和应用 第十六章 不确定型决策方法 第一节 “好中求好”决策方法 第二节 “坏中求好”决策方法 第三节 系数决策方法

第四节 “最小的最大后悔值”决策方法 第五节 各种决策方法的比较和选择 第十七章 多目标决策法 第一节 多目标决策概述 第二节 层次分析法

第三节 多属性效用决策方法 第四节 优劣系数法 第五节 模糊决策法

三、能力培养的要求

1. 分析能力的培养：培养学生利用所学知识分析和解决相应的经济管理中的实际问题的能力，构建和处理预测与决策中的数学模型的能力，以及利用所学方法对实际决策问题进行决策的能力。

2. 数据处理能力的培养：要求学生通过本课程的学习，具备对各种相关数据进行相应处理的能力和对计算结果的正确性进行判断或校核的能力；

3. 自学能力的培养：通过本课程的教学，要培养和提高学生对所学知识进行整理、概括、消化吸收的能力，以及围绕课堂教学内容，阅读参考书籍和资料，自我扩充知识领域的能力。

4. 表达能力的培养：主要是通过作业，清晰、整洁地表达自己解决问题的思路和步骤的能力。

5. 创新能力的培养：培养学生思考、深入钻研问题的习惯，和对问题提出多种解决方案、选择不同计算方法，以及对计算进行简化和举一反三的能力

四、建议学时分配

课 程 内 容 统计预测概述 定性预测法 回归预测法 时间序列分解法和趋势外推法 时间序列平滑预测方法 自适应过滤法 平稳时间序列预测法 干预分析模型预测法与景气预测法 灰色预测法与状态空间模型和卡尔曼滤波 预测精度测定与预测 统计决策概述 风险型决策方法 贝叶斯决策方法 不确定型决策方法 多目标决策法 总复习：基本概念和各类运算 讲 课 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 习题课或课堂讨论 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 实 验 上 机 五、考核方式

总评成绩=平时成绩+期末成绩 平时成绩占 30% 期末成绩占 70% 六、教材及参考书

1． 徐国祥主编.统计预测和决策.上海财经大学出版社，2005 2． 吴清烈、蒋尚华主编.预测与决策分析.东南大学出版社，2004