统计预测与决策课程标准.docx

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1、统计预测与决策课程标准一、课程概况课程名称统计预测决策课程代码20106903适用专业应用统计学开课学期第7学期课程性质专业选修课程学时/学分51/3预修课程高等数学、线1I生代数、翻E率论与数理统计二、课程目标课程目标1：掌握定性预测法、回归预测法、时间序列的各种方法（分解法、趋势外推法、自适应过滤法、平稳时间序列ARMA建模等）、干预分析模型预测法、景气预测法，掌握风险型决策方法、贝叶斯决策方法、不确定型决策方法、多目标决策方法。能够综合运用所学知识解决一些具体问题。课程目标2：掌握各种预测与决策方法的特点、应用条件、适用场合，并能根据研究问题的背景学会建立统计预测与决策的数学模型；熟练应

2、用MaUab、ExcekSPaSS等常用的数学软件，能选择合适的工具求解所建立的预测与决策的数学模型。课程目标3：培养学生解决实际问题的基本意识与技能，具有在工作岗位上用系统的发展的观点去认识问题分析问题的科学决策能力。三、课程目标与毕业要求的关系1、课程目标与毕业要求的对应关系毕业要求指标点课程目标2.数学基础2.1具有扎实的数学基础，掌握分析学、代数学等主干数学课程的基本原理、基本技巧和结论,受到比较严格的数学思维训练。课程目标12.2具备运用数学知识解决实际问题的能力，了解数学的历史概况和广泛应用。课程目标12.3掌握统计学和数据分析所需的数学基本原理和方法。课程目标13.金融统计3.1

3、掌握概率论和数理统计的基本原理，掌握多元统计分析、回归分析、抽样调查、试验设计等应用统计学的技术。课程目标1课程目标33.3能根据经济学的基本理论，运用统计学中的有效方法解释经济学现象。掌握用数理分析的方法对利息及其相关问题进行定量分析，理解证券商品交易、证券市场运行、证券投资风险、上市公司分析等内容。4.数据分析4.1掌握数学建模和数据挖掘的基本原理和常用方法，具备较强的统计数据分析与处理能力,能综合运用所学知识分析和解决问题，能对所给数据进行处理和分析，能综合运用所学知识建立合适的数学和统计金融模型解决问题。课程目标1课程目标2课程目标34.2熟练掌握ExcekSpass等统计软件在统计数

4、据处理中的使用方法。具有较强的计算机应用能力，能使用统计软件解决实际问题。课程目标2课程目标32、课程目标与毕业要求的矩阵关系图注：H表示高支撑，M表示中支撑，1表示低支撑。思想政治数学基础金融统计数据分析外语体育人文发展1.11.21.32.1122.33.13.23.34.14.24.35.15.25.36.16.26.3课程目标1MM1HHH课程目标21HH课程目标31HHM四、课程教学要求与重难点序号课程内容框架教学要求教学重点教学难点1统计预测概述理解统计预测的基本概念、作用；掌握预测的基本原则、分类；r解一个完整的统计预测包含的一般步骤统计预测的基本概念、基本原则、一般步骤。统计预

5、测的基本原则2定性预测法掌握德尔菲法、经理评判意见法、主观概率法及其他方法的特点、应用条件、适用场合，并能结合具体案例加以运用。德尔菲法、主观概率法的特点、应用条件、适用场合各种定性预测法的适用场合3回归预测法掌握包括一元线性回归、多元线性回归和非线性回归预测法的适用范围。熟练掌握常用统计软件对研究对象进行回归分析。一元线性回归、多元线性回归和非线性回归预测法。非线性回归预测法4时间序列分解法理解时间序列变化的影响因素，掌握加法模型和乘法模型。理解趋势外推法的应用条件与场合。时间序列变化的影响因素、加法模型和乘法模型。乘法模型5时间序列平滑法掌握一次移动平均法、二次指数平滑法；了解线性二次移动

6、平均法，线性二次指数平滑法；掌握温特线性与季节指数平滑法。一次移动平均法、二次指数平滑法、温特线性与季节指数平滑法。温特线性与季节指数平滑法。6自适应过滤法了解自适应过滤法的基本原则，掌握其计算步骤，优点和应用法则。了解电子计算机在自适应过滤法中的应用。自适应过滤法的基本原则、计算步骤，电子计算机在自适应过滤法中的应用。自适应过滤法的计算步骤。7平稳时序预测法掌握ARMA模型的基本形式。掌握时间序列的自相关分析的方法、作用和实现方式；掌握单位根检验和协整检验的方法和原理；掌握ARMA模型建模的步骤和方法。时间序列的自相关分析的方法、单位根检验和协整检验的方法和原理、ARMA模型建模的步骤和方法

7、。单位根检验和协整检验的原理。8干预分析模型JZ解干预分析的目的及基本形式，掌握单变量干预模型的识别与估计干预分析的目的及基本形式，单变量干预模型的识别与估计。单变量干预模型的识别与估计。9景气预测法了解景气和景气分析的含义；掌握扩散指数的含义及其编制；掌握合成指数的含义及其编制。景气的含义、扩散指数的含义及其编制、合成指数的含义及其编制。合成指数的含义及其编制。10灰色预测法了解灰色预测的概念及种类、数据处理方法，了解GM(1,1)模型和GM(1,1)残差模型及GM(n,h)模型的预测应用。灰色预测的概念及种类、数据处理方法、GM(U)模型和GM(1,1)残差模型的预测应用。GM(1,1)模

8、型的应用。11状态空间模型与卡尔曼滤波掌握状态空间模型的几种类型及建立方法；了解卡尔曼滤波方程的解和形式。状态空间模型的几种类型及建立方法、卡尔曼滤波方程的解和形式。状态空间模型的建立方法。12预测精度与评价r解几种常用的预测精度的方法，了解影响可预测性的因素；r解常用定量预测方法间的优劣比较；理解组合预测法的基本思想、应用原则及一般步骤。影响可预测性的因素、组合预测法的基本思想与应用原则及一般步骤。组合预测法的基本思想与应用原则。13统计决策概述了解决策的概念，理解其分类，了解决策函数、损失函数和风险函数三个基本概念，掌握决策的步骤。决策的概念及其分类和决策函数、损失函数和风险函数三个基本概

9、念，决策的步骤。风险函数、决策的步骤。14风险型决策理解风险型决策的概念，掌握损益矩阵的组成及决策方法；了解各种标准的决策方法的适用场合。掌握决策树的制作步骤及应用。掌握风险决策的敏感性分析。了解完全信息价值的概念和应用。掌握效用概率决策方法，理解效用曲线及其类型。理解边际分析法、标准正态分布在连续型变量风险决策中的应用。了解马尔科夫决策法中的转移概率矩阵的概念和特点，掌握其应用步骤。损益矩阵、决策树、效用曲线、边际分析法效用曲线、边际分析法15贝叶斯决策理解贝叶斯决策的概念和步骤，了解贝叶斯决策的优点和局限性。掌握贝叶斯决策方法的类型和应用。贝叶斯决策的概念、步骤和类型。贝叶斯决策方法的应用

10、。16不确定型决策掌握“好中求好”、“坏中求好”、系数、“最小的最大后悔值”决策方法的基本原理和应用，能够“好中求好”、“坏中求好”、a系数、“最小的最大后悔值”决策方法“最小的最大后悔值”决策方法。在各种决策方法中进行比较和选择。17多目标决策了解多目标决策的特点。掌握层次分析法、多属性效用决策法、优劣系数法和模型决策法的基本原理和应用。层次分析法、多属性效用决策法、优劣系数法。层次分析法的应用。五、课程教学内容、教学方式、学时分配及对课程目标的支撑情况序号课程内容框架教学内容教学方式学时支撑课程目标1统计预测概述1.1 统计预测的概念与作用1.2 统计预测方法的分类与选择1.3 统计预测原

11、则与步骤讲授、PpT情助、课堂讨论2课程目标1课程目标2课程目标32定性预测法2.1 定性预测概述2.2 德尔菲法2.3 主观概率法2.4 定性预测的其他方法2.5 情景预测法讲授、PpT辅助、课堂讨论、实验6课程目标1课程目标2课程目标33回归预测法3.3 非线性回归预测法3.4 应用回归预测法应注意的问题讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验2课程目标I课程目标2课程目标34时间序列分解法4.2 趋势外推法概述4.4 指数曲线拟合外推法4.5 生长曲线拟合外推法4.6 曲线拟合优度分析讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验2课程目标1课程目标2课程目标35时间序列平滑法5.1 时间分解法5.2 趋势外

12、推法概述5.4 生长曲线趋势外推法5.5 曲线拟合优度分析讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验3课程目标1课程目标2课程目标36自适应过滤法6.1 自适应过滤法概述6.2 自适应过滤法的应用6.3 电子计算机在自适应过滤法中的应用讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验2课程目标1课程目标2课程目标37平稳时序预测法7.3 单位根检验和协整检验7.4 ARMA模型的建模7.5 时间序列的案例分析讲授、PpT辅助、课堂讨论、实验3课程目标1课程目标2课程目标38干预分析模型8.1 干预分析模型概述8.2 单变量干预分析模型概述的识别与估计8.3 干预分析模型概述应用实例讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验2课程

13、目标1课程目标2课程目标39景气预测法9.1 景气循环概述9.2 景气指标体系9.3 扩散指数9.4 合成指数讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验4课程目标1课程目标2课程目标310灰色预测法10.1 灰色预测理论10.2 GM(Ij)模型10.3 GM(1,1)残差模型与GM(n,h)模型讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验2课程目标1课程目标2课程目标311状态空间模型与卡尔曼滤波11.1状态空间模型11.2 卡尔曼滤波11.3 方法评价讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验2课程目标1课程目标2课程目标312预测精度与评价12.1 预测精度的测度12.2 预测精度方法的比较12.3 定性预测与定量预测的综合应用12.4 组合预测法应用案例讲授、PPT辅助、课堂讨论、实验2课程目标1课程目标2课程目标313统计决策概述13.1 决策的概念和种类13.2 决策的作用和步骤13.3 决策的公理和原则讲授、PPT辅助、课堂讨论2课程目标1课程目标2课程目标314风险型决策14.1 风险型决策14.2 不同标准的决策方法14.3 决策树14.4 风险决策的敏感性分析14.5 完全信息价值14.6 效用概率决策方法14.7 连续型变量的风险型决策讲授、PpT辅助、课堂讨论、实验7课程目标1课程