李辉经济决策论文.doc

《经济预测与决策》期末论文 题目我国城镇居民可支配收入分析 班级： 统计1009 学号：20401100906 姓名： 李辉 成 绩 1 数据选取（10分） 2 数据录入（20分） 3 数据分析（40分） 4 结论陈述（10分） 5 整体行文（20分） 6 总 分 我国城镇居民可支配收入及宏观经济形势分析 摘要：本文分析近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。为了进一步改善我国居民的消费结构,正确引导消费,提高我国居民的消费水平和生活质量,有必要对我国居民的消费结构进行考察和研究,以期发现特点和规律。二次指数平滑法 二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下，一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法。 二次指数平滑法特点：实质上是将历史数据进行加权平均作为 未来时刻的预测结果。它具有计算简单、 样本要求量较少、 适应性较强、 结果较稳定等特点。 2、二次移动平均法 二次移动平均法，是对一次移动平均数再进行第二次移动平均，再以一次移动平均值和二次移动平均值为基础建立预测模型，计算预测值的方法。 如上所述，运用一次移动平均法求得的移动平均值，存在滞后偏差。特别是在时间序列数据呈现线性趋势时，移动平均值总是落后于观察值数据的变化。二次移动平均法，正是要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线性时间关系数学模型，求得预测值。二次移动平均预测法解决了预测值滞后于实际观察值的矛盾，适用于有明显趋势变动的市场现象时间序列的预测， 同时它还保留了一次移动平均法的优点。二次移动平均法适用于时间序列，呈现线性趋势变化的预测。 应用： 通过查找相关资料，统计出我国2001-2010年城镇居民可支配收入如下表所示 （单位：元） 年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 城镇居民可支配收入 6860 7703 8472 9422 10493 11760 13786 15781 17175 19109 2、二次指数平滑法 我国2001-2010年城镇居民可支配收入 （单位：元） 年份 t yt 一次平滑值St(1) 二次平滑值St(2) 预测值 Yt+1 2001 1 6860 6860 6860 - 2002 2 7703 7028.6 6893.72 7197.2 2003 3 8472 7317.28 6979 7740.13 2004 4 9422 7738.25 7130.85 8497.5 2005 5 10483 8287.2 7362.44 9443.15 2006 6 11760 8982 7686.4 10601.5 2007 7 13786 9942.8 8138.56 12198.1 2008 8 15781 11110.44 8373 14532.24 2009 9 17175 12324 9164.8 16273 2010 10 19109 13681 10068.04 18197.2 2011 11 19100.44 相关步骤： 二次指数平滑法也称布朗指数平滑法。二次指数平滑值记为St(1)，它是对一次指数平滑值St(1)计算的平滑值，即： St(1)=ayt+(1-a)st-1(1) （1） St(2)=a St(1)+(1-a)st-1(2) 二次指数平滑法主要用于变参数线性趋势时间序列的预测。变参数线性趋势预测模型的表达式为： Yt+T=at+btT （2） （2）式的预测模型与一般的线性趋势模型的区别在于，式中at、bt是参数变量，随着时间自变量t的变化而变化，即直线在各时期的截距和斜率是可能不同的； 是从期开始的预测期数。 运用二次指数平滑法求解（2）式可得参数变量的表达式，即 其中 Yt+T=at+btT T=1,2,3… at=2 St(1)- St(2) bt=α/(1-α)( St(1)- St(2)) yt+1=[1+1/(1-α)] St(1)-1/(1-α)