《经济预测与决策技术及MATLAB实现》教学大纲

PAGE《经济预测与决策》教学大纲（含实验）Economicforecastinganddecision-making【课程编号】【课程类别】学科基础选修【总学时数】48【周学时数】3【学分数】3【先修课程】高等数学，线性代数，概率统计【适用专业】经济学、金融学，统计学，财政学一、教学目标通过学习本门课程，使学生掌握定性分析、弹性系数、投入产出、曲线拟合、时间序列分析、干预分析、马尔可夫链、灰色系统、景气循环和神经网络等预测法，以及AHP法、熵权法、TOPSIS法和DEA法等决策评价技术，并用MATLAB编程解决各种方法模型的计算，培养学生动手操作和解决实际问题的能力，为将来在政府部门、金融机构和企事业单位从事经济实际工作奠定基础，也为学生将来进一步深造学习打下数量分析基础。二、理论教学内容、要求和学时分配（36学时）（一）第1章MATLAB基本计算与统计数据处理学时：2教学内容：基本运算与函数、数组运算、矩阵生成及运算；符号微积分、代数方程的符号解、常微分方程的符号解，以及利用矩阵解线性方程组；数据的保存和调用、基本统计量命令、概率分布函数、统计作图、参数估计、假设检验等。教学要求：初步认识MATLAB工具，会使用它处理数值计算、符号计算、解方程等；掌握利用统计方法对数据处理。重点、难点：重点是矩阵运算法则、基本统计量命令；难点是参数估计和假设检验。教学形式：教师讲授理论方法、案例分析及程序；实验课有学生上机操作练习。（二）第2章经济预测概述学时：2教学内容：预测的基本概念、基本原理及预测步骤；数据的收集与处理、数据的分析与鉴别；预测的精度评价。教学要求：熟悉经济预测的基本问题，资料搜集预处理和数据初始化处理。重点、难点：重点是预测的基本步骤及数据预处理；难点是异常数据的判断及处理。教学形式：教师讲授理论方法和学生讨论相结合。（三）第3章定性预测法学时：2教学内容：集合专家意见法；德尔菲法的基本内容；主观概率加权平均法及累计概率中位数法；联测法、转导法及对比类推法。教学要求：熟悉定性预测法，并会利用其中方法对企业、经济等问题进行定性预测。重点、难点：重点是德尔菲预测法；难点是累计概率中位数法。教学形式：教师讲授理论方法和学生讨论相结合。（四）第4章弹性预测法学时：2教学内容：弹性系数、分类及计算；消费需求、价格、收入、市场供应、生产弹性等弹性预测法；以及能源消费需求量预测和全国铁路公路客货运量预测案例。教学要求：熟悉弹性预测法，并会利用其方法对消费、市场供应等经济问题进行预测。重点、难点：重点是消费需求弹性预测；难点是产出弹性预测法。教学形式：教师讲授理论方法和学生讨论相结合。（五）第5章投入产出预测法学时：2教学内容：价值型投入产出表；投入产出的基本平衡关系；直接消耗系数、完全消耗系数；影响力系数与感应度系数、劳动报酬和劳动力需求预测；实物型投入产出表；国民经济投入产出预测；企业投入产出预测。教学要求：熟悉投入产出预测法，并会利用其方法对国民经济投入产出、企业投入产出等问题进行预测。重点、难点：重点是价值型投入产出；难点是实物型投入产出。教学形式：教师讲授理论方法和学生讨论相结合。（六）第6章趋势外推预测法学时：4教学内容：一元线性回归法；多项式曲线拟合法、多元线性回归法、多项式回归、多元函数回归；一元多项式拟合命令、多元二项式回归命令；逐步回归的命令；非线性模型的线性化、非线性回归命令法；逻辑增长曲线模型；虚变量回归分析；我国人口预测模型和投资额模型两个案例。教学要求：熟练掌握线性回归基本理论，使用MATLAB函数建立多项式曲线拟合法模型等；熟悉非线性回归法基本理论，会使用MATLAB函数及编程建立非线性模型；熟悉虚变量回归分析方法，会使用MATLAB编程建立虚变量回归分析方程。重点、难点：重点是多项式曲线拟合法、非线性回归命令法；难点是非线性回归编程。教学形式：教师讲授理论方法、案例分析及程序；实验课有学生上机操作练习；习题课讲解典型题型和习题，学生练习。（七）第7章时间序列预测法学时：4教学内容：一次移动、二次移动平均法、一次指数、二次指数平滑法、三次指数平滑法、双参数线性指数平滑法、季节性水平模型、季节性趋势模型、季节性环比法模型、时间序列分解法，ARMA模型的基本形式、相关性分析及识别、参数估计及预报，利用指数平滑法预测GDP和ARMA模型预测股票价格等案例。教学要求：熟练掌握移动平均值、指数平滑法等预测法，以及熟悉季节指数预测法；熟悉时间序列分解法和ARMA模型预测法。重点、难点：重点是指数平滑法季节性趋势模型和季节性环比法；难点是ARMA模型的预报。教学形式：教师讲授理论方法、案例分析及程序；实验课有学生上机操作练习；习题课讲解典型题型和习题，学生练习。（八）第8章干预分析模型预测法学时：2教学内容：干预分析模型基本变量、干预事件的形式、干预分析模型的预测过程；我国进出口商品总额模型案例。教学要求：熟悉干预分析模型预测法。重点、难点：干预分析模型的预测过程。教学形式：习题课讲解典型题型和习题，学生练习。（九）第9章马尔可夫链预测法学时：2教学内容：马尔可夫链基本概念、预测原理；市场占有率预测、股票价格走势预测、加权马氏链法预测证券指数走势预测、期望利润预测等案例。教学要求：熟练掌握马尔可夫链理论及其预测应用。重点、难点：重点是马尔可夫链预测法；难点是加权马氏链法预测。教学形式：教师讲授理论方法、案例分析及程序；实验课有学生上机操作练习；习题课讲解典型题型和习题，学生练习。（十）第10章灰色预测法学时：3教学内容：灰色预测基本概念、GM(1,1)模型、GM(1,1)修正模型，以及社会消费品零售总额预测、国内生产总值预测、城市居民消费支出预测等案例；GM(1,n)模型、灾变预测GM(1,1)模型，以及股票灰色灾变预测、重大干旱灾害预测等案例。教学要求：熟练掌握灰色预测理论及其预测应用；熟练掌握灾变预测GM(1,1)模型，熟悉GM(1,n)模型。重点、难点：重点是灰色GM(1,1)模型、灾变预测GM(1,1)模型；难点是灰色GM(1,1)修正模型，GM(1,n)模型预测。教学形式：教师讲授理论方法、案例分析及程序；实验课有学生上机操作练习；习题课讲解典型题型和习题，学生练习。（十一）第11章景气预测法学时：2教学内容：景气指标体系基本概念；景气循环法预测过程；景气综合评分；国房景气指数、上海房地产景气指数等案例。教学要求：熟悉景气预测基本理论。重点、难点：重点：景气指数；难点：合成指数的计算。教学形式：教师讲授理论方法、案例分析及程序；实验课有学生上机操作练习；习题课讲解典型题型和习题，学生练习。（十二）第12章神经网络预测法学时：2教学内容：人工神经网络、BP神经网络的基本原理、BP神经网络过程；北京市房地产开发投资及销售分析、深证综合指数预测。教学要求：熟悉景气预测基本理论重点、难点：重点：BP神经网络过程；难点：BP神经网络节点选择。教学形式：教师讲授理论方法、案例分析及程序；实验课有学生上机操作练习；习题课讲解典型题型和习题，学生练习。（十三）第13章层次分析法学时：2教学内容：层次分析法的单层次模型、多层次分析法基本步骤、量化指标的综合选优排序，中小型企业信用评估的案例分析教学要求：熟悉景气预测基本理论重点、难点：重点：多层次分析法；难点：量化指标的综合选优排序。（十四）第14章熵权法与TOPSIS法学时：2教学内容：熵权法计算步骤、TOPSIS基本原理和步骤；低碳经济发展评价、商业银行绩效评价。教学要求：熟悉熵权法和TOPSIS法基本步骤重点、难点：重点：熵权法；难点：TOPSIS法。（十五）第15章数据包络分析法学时：3教学内容：DEA方法的CCR模型、具有非阿基米德无穷小量的CCR模型、BCC模型；超效率DEA评价模型；规模效率和技术效率；商业银行效率评估；房地产开发企业效率评估。教学要求：熟悉数据包络分析法基本模型重点、难点：重点：CCR模型和BCC模型；难点：超效率DEA评价。教学形式：教师讲授理论方法、案例分析及程序；实验课有学生上机操作练习；习题课讲解典型题型和习题，学生练习。三、实验教学内容、要求和学时分配（24学时）实验一、实验名称：MATLAB基本计算与统计数据处理学时：4实验类型：上机实验内容：数值计算、符号计算、解方程；数据的保存和调用、基本统计量命令、概率分布函数、统计作图、参数估计、假设检验等。实验要求：掌握处理数值计算、符号计算、解方程等；掌握利用统计方法对数据处理。重点、难点：重点是矩阵运算法则、基本统计量命令；难点是参数估计和假设检验。实验二、实验名称：趋势外推预测法学时：4实验类型：上机实验内容：多项式曲线拟合法；多元线性回归法；非线性回归命令法；逻辑增长曲线模型；虚变量回归分析。实验要求：掌握曲线拟合法；线性回归法；非线性回归法等命令。重点、难点：多项式曲线拟合法、线性回归命令法程序；难点是非线性回归编程。实验三、实验名称：时间序列预测法学时：3实验类型：上机实验内容：移动平均法、指数平滑法、季节性趋势模型以及ARMA模型等实验要求：掌握移动平均法、指数平滑法、季节性趋势模型以及ARMA模型等命令。重点、难点：重点是移动平均法、指数平滑法程序；难点是ARMA模型编程。实验四、实验名称：马尔可夫链预测法学时：2实验类型：上机实验内容：马尔可夫链、市场占有率、加权马氏链法、期望利润预测等。实验要求：掌握马尔可夫链、市场占有率、期望利润预测等命令。重点、难点：重点是马尔可夫链法程序；难点是加权马氏链法编程。实验五、实验名称：灰色预测法学时：3实验类型：上机实验内容：GM(1,1)模型、GM(1,1)修正模型、GM(1,n)模型、灾变预测GM(1,1)模型等。实验要求：掌握GM(1,1)模型、GM(1,1)修正模型、GM(1,n)模型、灾变预测GM(1,1)模型等命令。重点、难点：重点是GM(1,1)模型程序；难点是GM(1,n)模型编程。实验六、实验名称：神经网络预测法学时：2实验类型：上机实验内容：单变量和多变量BP神经网络过程。实验要求：掌握BP神经网络过程等命令。重点、难点：重点是单变量BP神经网络过程程序；难点是多变量BP神经网络过程程序。实验七、实验名称：层次分析法学时：2实验类型：上机实验内容：多层次分析法基本过程。实验要求：掌握多层次分析法基本步骤程序。重点、难点：重点是多层次分析法过程程序；难点是量化指标的综合选优排序算法程序。实验八、实验名称：熵权法与TOPSIS法学时：2实验类型：上机实验内容：熵权法与TOPSIS法的基本过程。实验要求：掌握熵权法与TOPSIS法基本步骤程序。重点、难点：重点是熵权法程序；难点是TOPSIS法程序。实验九、实验名称：数据包络分析法学时：2实验类型：上机实验内容：数据包络分析法的基本模型。实验要求：掌握数据包络分析法的基本模型程序。重点、难点：重点是CCR模型和BCC模型程序；难点是超效率DEA评价程序四、教材与学习资源教材：经济预测与决策技术及MATLAB实现，杨本硕张宇辰刘喜华著，北京：机械工业出版社，2025参考书目：预测和决策．李华，胡奇英编著．西安：西安电子科技大学，2005统计预测和决策（第二版）．徐国祥主编．上