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： 预测是根据客观事物的发展趋势和变化规律，对特定的对象未来的发展趋势或状态做出科学的推断与判断。即预测是根据过去和现在估计未来、预测未来。 经济预测是指以准确的调查统计资料和经济信息为依据，从经济现象的历史、现状和规律性出发，运用科学的方法，对经济现象未来的发展前景进行的测定。 经济预测的3个要素：实际资料是预测的依据；经济理论是预测的基础；数学模型是预测的手段。 预测的基本原理： 系统性原理 预测必须坚持以系统的观点为指导，采用系统分析的方法实现预测的系统目标。 连贯性原理 事物的发展是按照一定的规律进行的，在其发展过程中，这种规律贯彻始终，不应受到破坏，它的未来发展与其过去和现在的发展没有本质的不同。即研究对象的过去和现在，依据其惯性，预测其未来状态。 类推原理 通过寻找并分析类似事物相似的规律，根据已知的事物的发展变化特征，推断具有近似特性的预测对象的未来状态。 相关性原理 研究预测对象与其相关事物间的相关性，利用相关事物的特性来推断预测对象的未来状况。 概率推断原理 当被推断的结果能以较大的概率出现时，则认为该结果成立。 经济预测学的研究内容 经济预测的基本理论、发展过程、对国民经济的意义 预测所依据的原始资料、各种预测方法 模型和采用的假设 预测对象的发展趋势和以往的发展规律 所研究经济范围的发展途径和可能达到的水平 预测误差和预测结果的可能性 经济预测的主要内容： 生产与资源预测、市场预测、国民收入分配预测、生活水平预测、国民经济综合平衡预测。 预测的一般步骤： 确定预测目标 明确预测的目的以及预测所期望的结果，预测目的是为了制定某项计划或决策；预测结果要求是定性、定量还是进行综合分析。 收集、整理有关资料 收集什么资料由预测目标决定，资料应力求完整、准确、时新、适用。 选择预测方法 预测方法大致分为三类：调查预测方法、因果关系预测方法、时间序列预测方法。预测调查方法比较简单易行，多用于定性预测；因果关系预测方法和时间序列预测方法，都要建立数学模型，作计量分析，多用于定量预测。 建立预测模型 预测模型是对预测对象发展变化的客观规律的近似模拟，预测结果是否有效取决于模型对预测对象发展规律近似的真实程度。对于属性模型，要求出模型形式与参数值。 评价预测模型 在确定预测值之前，要对模型进行统计检验，最终确定一个最优模型。 利用模型进行预测 进行定量预测时，要根据预测模型进行计算，求出预测值 分析预测结果 总结本次与与预测的经验教训，建立详细的预测档案，作为评定预测结论、改进预测工作的依据。 数据类型： 时间序列数据、横截面数据、综列数据。 时间序列数据是指在一段时间内所搜集的一个或多个变量的数据。 横截面数据是指在某一时点上可搜集的一个或多个变量的数据。 综列数据同时具有时间序列数据和横截面数据的维度。 异常数据的鉴别方法： 异常数据是指原始数据中大起大落的数据，数据严重偏小或偏大，应找出此类数据出现的原因，视为异常值，以便进行预处理。 图形观察法 画出原始数据的散点图，并用直线连接，通过观察图形，找到其中严重偏大或偏小的数据。 统计滤波法 利用已有的数据确定数据允许变动的范围（上、下限），凡是在这个范围以外的数据被视为异常数据。一般利用正态分布来确定数据的变动范围。 3σ准则 选用3σ准则来提出样本中的异常值，若残差为 ，则认为值为异常值。 数据的预处理 对判定为异常或不能真实地反映预测对象发展趋势的数据进行适当的处理，成为数据的预处理。 剔除法。去掉不能如实反映预测对象正常发展趋势的数据。 还原法。把数据处理成没有突变因素影响时本应表现出的数值，是一个估计值。 拉平法。通过分析造成数据过时的原因，对数据加以适当的处理，使其符合现时的实际发展情况。 比例法。例子：销售条件与环境条件的变化会引起企业产品市场占有率的变化。当变化很大时，说明以前销售量统计数据所表现的发展规律不再适用于现在和将来。 数据的初始化处理（要会MATLAB命令） 归一化法 消除指标之间量纲差异的常用方法，指标样本值除以该指标所有样本数据之和。 标准化法 最普遍使用的无量纲方法，经标准化后，指标的均值为0，方差为1，消除了量纲和数量级的影响，但同时标准化也消除了各指标变异程度上的差异。 零均值化法 极差正规化法 非负化处理 预测精度是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣。 均方误差MSE（更能衡量预测的精确度）、 绝对平均误差MAE 、相对平均误差MAPE 第3章 定性预测法是指预测人员根据自己的经验、知识、判断能力以及掌握的实际情况进行的一种直观判断预测。 集合意见预测法 指各方人士（专家、管理人员、业务人员、用户等）凭自己的经验判断，对市场未来需求趋势提出个人的预测意见，再集合大家的意见作出