經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策A實(shí)習(xí)作業(yè)分解

1、20121000748叢猷森經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策實(shí)習(xí)作業(yè)081122經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策A實(shí)習(xí)作業(yè)上機(jī)實(shí)習(xí)一建模1某公司為研究男女職工工資水平有無明顯差異，隨機(jī)從公司職工中抽查了15名，資料如建模1.sav，試建立職工工資預(yù)測(cè)模型，并估計(jì)某5年工齡的男性職工的工資水平。解：將男性的工齡和月薪數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，用一般線性模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如下：所以可得模型的函數(shù)為y=732.061+111.220x+458.684k（當(dāng)性別為男性時(shí)，k=1；當(dāng)性別為女性時(shí)，k=0）。當(dāng)x=5時(shí)，y=732.061+111.220*5+458.684=1746.845，故某5年工齡的男性職工的工資水平為1746.845。建

2、模2已知某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)2007年2011年的月度數(shù)據(jù)，試建立ARIMA模型，預(yù)測(cè)2012年16月的指標(biāo)值。解：首先畫出圖形，如下所示：從上圖中可以看出數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的，進(jìn)行一階差分，如下圖：差分后，圖形已經(jīng)沒有明顯的上升或下降趨勢(shì)了。對(duì)一階差分序列進(jìn)行自相關(guān)分析，如下圖：從圖中可以看出，自相關(guān)函數(shù)序列呈現(xiàn)正弦波狀，這是AR(2)模型的特征，因此，對(duì)于時(shí)間序列的一階差分序列，我們可以初步判定序列屬于二階自回歸模型。用spss軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，如下圖：從上圖中可以看出，2012年16月的預(yù)測(cè)指標(biāo)值分別為126.55、126.75、126.99、127.21、127.43、127.65。建模3已知某地區(qū)19

3、902010年人口資料，試用皮爾曲線模型（Logistic曲線模型，其中為漸近值）預(yù)測(cè)該地區(qū)20112013年人口總數(shù)，要求用曲線擬合與迭代兩種方法分別建模預(yù)測(cè)，并根據(jù)及選擇最佳預(yù)測(cè)模型。解：曲線擬合法：在spss軟件中，根據(jù)如下操作，由曲線擬合的Logistic模型可得如下結(jié)果：由以上計(jì)算結(jié)果可知：R2=0.978，MSE=39883.6/21=1899.22。預(yù)測(cè)結(jié)果分別為4043.72、4124.80和4207.50。迭代法：在spss軟件中，根據(jù)如下操作，L=3830，a=0.466，b=0.0158為估計(jì)的初始值。點(diǎn)擊上圖中的確定鍵可得回歸結(jié)果：由以上迭代法的回歸結(jié)果可知：R2=0.

4、998，MSE=5540.408/18=307.80，由于迭代法中的R2=0.998大于曲線擬合法中的R2=0.978，而迭代法中的MSE=307.80小于曲線擬合法中的MSE=1899.22。所以最佳預(yù)測(cè)模型為迭代法，模型表達(dá)式為y=4480.005/(1+0.800*e(-0.075t)，預(yù)測(cè)值分別為3883.37、3921.10和3956.77。上機(jī)實(shí)習(xí)二習(xí)題1（風(fēng)險(xiǎn)決策）某廠為適應(yīng)市場(chǎng)需要，準(zhǔn)備擴(kuò)大生產(chǎn)能力，有兩種方案可供選擇：第一方案是建大廠；第二方案是建小廠，后考慮擴(kuò)建。如建大廠，需投資700萬元，在市場(chǎng)銷路好時(shí)，每年收益210萬元，銷路差時(shí)，每年虧損40萬元。在第二方案中，先建小

5、廠，如果銷路好，3年后進(jìn)行擴(kuò)建。建小廠的投資為300萬元，在市場(chǎng)銷路好時(shí)，每年收益90萬元，銷路差時(shí)每年收益60萬元，如果3年后擴(kuò)建，擴(kuò)建投資為400萬元，收益情況與第一方案相同。未來市場(chǎng)銷路好的概率為0.7，銷路差的概率為0.3，如果前3年銷路好，則后7年銷路好的概率為0.9，銷路差的概率為0.1，無論使用哪種方案，使用期均為10年，試做決策分析。決策樹黃線左側(cè)是前3年、黃線以右是后7年。比較期望收益可以看出，最優(yōu)方案是先建小廠，如果銷路好，3年之后再擴(kuò)建。習(xí)題2（貝葉斯決策)某廠生產(chǎn)一種新產(chǎn)品，需要一種專用設(shè)備。有兩種選擇：購(gòu)置新設(shè)備或改造舊設(shè)備。這兩種方案的經(jīng)濟(jì)效果與原材料的質(zhì)量好壞有密

6、切關(guān)系，有關(guān)數(shù)據(jù)見下表。如果在投產(chǎn)前對(duì)原材料進(jìn)行試驗(yàn)，需要花0.6萬元的試驗(yàn)費(fèi)，并且試驗(yàn)結(jié)果并不是百分之百可靠。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，原材料質(zhì)量好而試驗(yàn)結(jié)果也好的概率是0.8，原材料質(zhì)量差而試驗(yàn)結(jié)果也差的概率是0.7。問有沒有必要作試驗(yàn)，決策者怎樣決策？收益矩陣 單位（萬元）決策方案原材料狀態(tài)質(zhì)量好（概率0.35）質(zhì)量差（概率0.65）購(gòu)置新設(shè)備30-15改造舊設(shè)備123提示：先進(jìn)行預(yù)后驗(yàn)分析，畫出決策樹，計(jì)算后驗(yàn)概率，再計(jì)算各結(jié)點(diǎn)期望收益。 可以設(shè)：為原材料質(zhì)量好事件，為原材料質(zhì)量差事件， 為試驗(yàn)結(jié)果為原材料質(zhì)量好事件，為試驗(yàn)結(jié)果為原材料質(zhì)量差事件于是：， ， 再用貝葉斯公式計(jì)算后驗(yàn)概率， 。解：原材料

7、情況Aj先驗(yàn)概率P(Aj）似然度P(B1/Aj)P(Aj)*P(B1/Aj)后驗(yàn)概率P(Aj/B1)質(zhì)量好A10.350.80.280.5895質(zhì)量差A(yù)20.650.30.1950.410510.475原材料情況Aj先驗(yàn)概率P(Aj）似然度P(B2/Aj)P(Aj)*P(B2/Aj)后驗(yàn)概率P(Aj/B2)質(zhì)量好A10.350.20.070.1333質(zhì)量差A(yù)20.650.70.4550.866710.525通過決策樹的判斷，對(duì)比期望收益我們發(fā)現(xiàn)：當(dāng)選擇對(duì)材料進(jìn)行試驗(yàn)并采購(gòu)新設(shè)備是最好的選擇，因此我們決定對(duì)材料進(jìn)行試驗(yàn)同時(shí)采購(gòu)新設(shè)備。習(xí)題3（層次分析法）某畢業(yè)生挑選合適的工作，已有三個(gè)單位表示愿

8、意錄用該畢業(yè)生。該生根據(jù)已有信息建立了一個(gè)層次結(jié)構(gòu)模型，如下圖所示，試確定該畢業(yè)生的最佳選擇。 1 1 1 4 1 1/2 1 1 2 4 1 1/2 1 1/2 1 5 3 1/2 1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3 1 1 1/3 3 1 1 2 2 2 3 3 1（方案層） 1 1/4 1/2 1 1/4 1/5 4 1 3 4 1 1/2 2 1/3 1 5 2 1 1 3 1/3 1 1/3 5 1/3 1 7 3 1 7 3 1/7 1 1/5 1/7 1 1 1 7 1 7 9 1 1 7 1/7 1 1 1/7 1/7 1 1/9 1 1層次結(jié)構(gòu)模型圖如下：標(biāo)度類型：1

9、9判斷矩陣經(jīng)過自動(dòng)調(diào)整！最終結(jié)果：根據(jù)層次總排序權(quán)值，該生最滿意的工作為工作2。備選方案權(quán)重工作0.3558工作0.3779工作0.2663-1. 工作滿意度 判斷矩陣一致性比例：0.0655; 對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重：1.0000; lambda_max：6.4125-工作滿意度 研究課題發(fā)展前途待遇同事情況地理位置 單位名氣 Wi研究課題1.00001.00001.00004.00001.00000.50000.1685發(fā)展前途1.00001.00002.00004.00001.00000.50000.1891待遇 1.00000.50001.00005.00003.00000.50000.187

10、1同事情況0.25000.25000.20001.00000.33330.33330.0501地理位置1.00001.00000.33333.00001.00001.00000.1501單位名氣2.00002.00002.00003.00001.00001.00000.2550-2. 研究課題 判斷矩陣一致性比例：0.0176; 對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重：0.1685; lambda_max：3.0183-研究課題工作工作工作Wi工作1.00000.25000.50000.1365工作4.00001.00003.00000.6250工作2.00000.33331.00000.2385-3. 發(fā)展前途 判

11、斷矩陣一致性比例：0.0236; 對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重：0.1891; lambda_max：3.0246-發(fā)展前途工作工作工作Wi工作1.00000.25000.20000.0974工作4.00001.00000.50000.3331工作5.00002.00001.00000.5695-4. 待遇 判斷矩陣一致性比例：0.0000; 對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重：0.1871; lambda_max：3.0000-待遇工作工作工作Wi工作1.00000.33330.33330.1429工作3.00001.00001.00000.4286工作3.00001.00001.00000.4286-5. 同事情況 判斷矩陣一致性比例：0.0624; 對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重：0.0501; lambda_max：3.0649-同事情況工作工作工作Wi工作1.00000.33335.00000.2790工作3.00001.00007.00000.6491工作0.20000.14291.00000.0719-6. 地理位置 判斷矩陣一致性比例：0.0000; 對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重：0.1501; lambda_max：3.0000-地理位置工作工作工作Wi工作1.00001.00007.00000.4667工作1.00001.00007.00000.4667工作0.14290.14291.00000.