2026年经济类考研专业试题经济预测与决策方法分析题

2026年经济类考研专业试题经济预测与决策方法分析题一、案例分析题（每题20分，共2题）1.中国新能源汽车行业短期预测与政策决策分析题目：2023年，中国新能源汽车（NEV）市场经历了高速增长，但同时也面临供应链紧张、补贴退坡、国际竞争加剧等多重挑战。假设你作为某省级发改委政策研究室的研究员，需对未来一年（2024年）该省新能源汽车市场的发展趋势进行预测，并提出相应的产业政策建议。请结合时间序列分析、回归分析等方法，分析以下问题：（1）选择合适的时间序列模型（如ARIMA、指数平滑等）预测2024年该省新能源汽车销量，并说明模型选择理由及数据预处理步骤。（2）运用多元线性回归模型分析影响新能源汽车销量的关键因素（如居民收入、充电桩密度、竞品价格、政策补贴等），并解释模型系数的经济含义。（3）基于预测结果，提出至少三条具有针对性的产业政策建议，并说明其决策依据。2.长三角地区制造业数字化转型决策分析题目：长三角地区是中国制造业的核心区域，近年来面临劳动力成本上升、传统产业升级压力等挑战。某市为推动制造业数字化转型，计划在2024-2026年投入50亿元专项资金。假设你作为项目评估小组的成员，需对该项目的可行性及决策效果进行分析。请结合投入产出分析、层次分析法（AHP）等方法，回答以下问题：（1）构建投入产出表，分析数字化转型对该市GDP、就业、产业结构的影响，并计算关键乘数效应。（2）运用AHP方法评估数字化转型项目的多目标决策，包括经济效益、社会效益、技术风险等，并确定各指标权重。（3）若项目资金存在不确定性，请采用蒙特卡洛模拟法评估其净现值（NPV）的敏感性，并提出风险规避策略。二、计算题（每题15分，共2题）3.消费品行业需求预测模型选择与计算题目：某快消品公司2020-2023年某款瓶装水的月销量数据如下表所示：|年份|月份|销量（万瓶）||||--||2020|1|120|||2|125|||3|130|||...|...||2023|12|180|假设需预测2024年1月的销量，请完成以下任务：（1）计算简单移动平均法（MA，跨度为3）和指数平滑法（α=0.2）的预测值，并比较两种方法的均方误差（MSE）。（2）若数据呈现趋势性，尝试使用霍尔特线性趋势模型进行预测，并解释其原理。（3）若发现数据存在季节性波动（如每年3月销量较高），请说明如何结合季节指数进行修正。4.决策树模型在物流选址中的应用题目：某电商公司计划在华中地区新建物流分仓，需综合考虑运输成本、市场需求、土地价格等因素。现有三个备选地点（A、B、C），各地点在不同情景下的收益矩阵如下表所示：|地点|畅销（P=0.6）|滞销（P=0.4）|||--|--||A|200万|-50万||B|150万|30万||C|180万|-20万|请计算：（1）各备选地点的期望收益，并选择最优方案。（2）若引入决策树，绘制该问题的决策树图，并标注各节点的期望值。（3）若增加“扩建”选项（需额外投资10万，畅销时收益翻倍），重新评估决策方案。三、论述题（每题25分，共2题）5.宏观经济预测中的不确定性及风险管理策略题目：当前全球经济复苏乏力，通胀压力持续，各国货币政策存在较大分歧。作为某国际投资机构的经济分析师，需撰写一份关于未来两年中国经济预测的报告中，如何处理宏观经济预测中的不确定性？请结合以下内容展开论述：（1）分析宏观经济预测中的主要不确定性来源（如政策变动、外部冲击等）。（2）比较贝叶斯方法、情景分析等不确定性处理技术，并举例说明其应用。（3）提出企业如何通过财务杠杆、合同设计等方式对预测风险进行对冲。6.产业政策中的预测方法与决策优化题目：近年来，国家多次发布政策支持新能源汽车、生物医药等战略性新兴产业。假设你作为某行业协会的专家，需评估某省“十四五”期间生物医药产业扶持政策的决策效果，请结合预测方法与决策科学，回答以下问题：（1）论述产业政策预测中的关键指标（如专利转化率、市场占有率、研发投入等）及其选择依据。（2）分析如何运用系统动力学模型（Vensim等工具）模拟产业政策的长期影响，并解释关键反馈回路。（3）结合实际案例，说明政策效果评估中的数据局限性及改进方向（如引入灰色关联分析、模糊综合评价等方法）。答案与解析1.中国新能源汽车行业短期预测与政策决策分析（20分）（1）时间序列模型选择与数据预处理-模型选择：ARIMA（自回归积分移动平均模型）适用于呈现趋势性和季节性的数据。通过ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）图检验，若数据存在滞后相关性且季节周期为12个月，可设ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s。-数据预处理：-缺失值插补（如均值法）；-差分消除趋势（如二阶差分）；-季节调整（如乘法模型Yt=StTtIt）。（2）回归分析关键因素-模型：`销量=β0+β1收入+β2充电桩密度+β3竞品价格+ε`-系数含义：-β1（收入）：收入每增长1元，销量增加β1万瓶（弹性）。-β2（充电桩密度）：每公里增加1个充电桩，销量提升β2万瓶（基础设施效应）。（3）政策建议-补贴优化：针对低线城市推出阶梯式补贴（如农村地区加码）。-基建协同：联合电网企业加快充电网络布局，避免供需错配。-产业链整合：支持本地电池材料企业，降低供应链依赖风险。2.长三角地区制造业数字化转型决策分析（20分）（1）投入产出分析-计算直接、间接和引致乘数（如数字化转型带动电子设备制造业增长，进而拉动上游芯片产业）。-示例：数字化转型使GDP乘数为1.3，就业乘数为0.8。（2）AHP方法-构建层次结构：目标层（效益最大化）、准则层（经济/社会/技术）、指标层（如就业率、能耗降低率）。-权重示例：经济（0.5）、社会（0.3）、技术（0.2），技术风险需重点评估。（3）蒙特卡洛模拟-设定资金投入服从正态分布（均值为50亿，标准差10亿）。-若NPV在95%置信区间为正，则项目可行；否则需分阶段实施。3.消费品行业需求预测模型选择与计算（15分）（1）MA与指数平滑-MA（跨度3）：`Ft+1=(yt-2+yt-1+yt)/3`；-指数平滑：`Ft+1=αyt+(1-α)Ft`。-MSE需计算实际值与预测值的平方差。（2）霍尔特模型-原理：在MA基础上增加趋势项`t`，公式为`Ft+1=αyt+(1-α)(Ft+βt)`。（3）季节指数修正-提取月度数据，计算各月平均销量占比，乘以趋势预测值。4.决策树模型在物流选址中的应用（15分）（1）期望收益计算-A：2000.6-500.4=70万；-B：1500.6+300.4=90万；-B最优。（2）决策树图-节点1（决策节点）：B（90万）；-节点2（自然状态）：畅销90万/滞销30万。（3）扩建方案-新方案期望：畅销（180-10）0.6+（-20）0.4=94万，优于B。5.宏观经济预测中的不确定性及风险管理策略（25分）（1）不确定性来源-政策（如美联储加息）；-外部冲击（如俄乌冲突）。（2）处理技术-贝叶斯方法：结合历史数据与最新信息更新预测（如通胀预期）。-情景分析：设计“基准”“悲观”“乐观”三组情景。（3）企业对冲策略-财务：发行可转换债券；-合同：与供应商签订长期价格保护协议。6.产业政策中的预测方法与决策优化