《精編國家開放大學電大?？啤督?jīng)濟預測》計算分析題題庫及答案（試卷號：8883）》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《精編國家開放大學電大?？啤督?jīng)濟預測》計算分析題題庫及答案（試卷號：8883）（6頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、最新國家開放大學電大專科《經(jīng)濟預測》計算分析題題庫及答案（試卷號：8883） 最新國家開放大學電大?？啤督?jīng)濟預測》計算分析題題庫及答案（試卷號：8883）計算分析題 1.某時裝公司設計了一種新式女時裝，聘請了三位最后經(jīng)驗的時裝銷售人員來參加試銷和時裝表演活動，預測結果如下：甲：最高銷售量是80萬件，概率0.3 最可能銷售量是70萬件，概率0.5 最高銷售量是60萬件，概率0.2 乙：最高銷售量是75萬件，概率0.2 最可能銷售量是64萬件，概率0.6 最高銷售量是55萬件，概率0.2 丙：最高銷售量是85萬件，概率0.1 最可能銷售量是70萬件，概率0.7 最高銷售量是60萬件，

2、概率0.2 運用銷售人員預測法預測銷量。 解：有題目數(shù)據(jù)建立如下表格：推銷員 各種銷售量估計（萬件）概率 期望值（萬件）甲 最高銷售量 80 0.3 24 最可能銷售量 70 0.5 35 最低銷售量 60 0.2 12 總期望值 1.0 71 乙 最高銷售量 75 0.2 15 最可能銷售量 64 0.6 38.4 最低銷售量 55 0.2 11 總期望值 1.0 64.4 丙 最高銷售量 85 0.1 8.5 最可能銷售量 70 0.7 49 最低銷售量 60 0.2 12 總期望值 1.0 69.5 （1）對上述三個銷售人員最高、最可能以及最低銷售量分別取期望。

3、 （2）分別對三個銷售人員的最高、最可能以及最低銷售量的期望值加總，求得個人銷售量預期的總期望值。 （3）對三人的總期望值去平均數(shù) 最終以68.3萬件為下一年的銷售量預測。 2.上海市國內生產(chǎn)總值GDP與固定資產(chǎn)投資歷史數(shù)據(jù)如下，請根據(jù)可能情形對2010年上海國內生產(chǎn)總值進行預測。 年份 國內生產(chǎn)總值 （億元）固定資產(chǎn)投資 （億元）年份 國內生產(chǎn)總值 （億元）固定資產(chǎn)投資 （億元）1952 36.66 1.98 1978 272.81 27.91 1953 51.71 3.65 1979 286.43 35.58 1954 54.7 3.25 1

4、980 311.89 45.43 1955 53.64 3.43 1981 324.76 54.60 1956 63.61 3.76 1982 337.07 71.34 1957 69.6 5.20 1983 351.81 75.94 1958 95.61 11.32 1984 390.85 92.30 1959 128.49 15.61 1985 466.75 118.56 1960 158.39 17.64 1986 490.83 146.93 1961 101.78 7.21 1987 545.46 186.30 1962 84.72 3.83 1988 648.3 245.27

5、 1963 90.69 5.32 1989 696.54 214.76 1964 100.7 7.22 1990 756.45 227.08 1965 113.55 7.75 1991 893.77 258.30 1966 124.81 7.23 1992 1114.32 357.38 1967 110.04 4.61 1993 1511.61 653.91 1968 123.24 4.58 1994 1971.92 1123.29 1969 142.3 7.45 1995 2462.57 1601.79 1970 156.67 10.90 1996 2902.20 1952.05

6、1971 164.86 11.36 1997 3360.21 1977.59 1972 170.98 13.22 1998 3688.20 1964.83 1973 185.35 16.24 1999 4034.96 1856.72 1974 193.45 22.43 2000 4551.15 1869.67 1975 204.12 32.54 2001 4950.84 1994.73 1976 208.12 24.52 2002 5408.76 2187.06 1977 230.36 18.00 2003 6250.81 2452.11 答：（1）確定預測主題 固定資產(chǎn)投資是影響國內生產(chǎn)總值

7、GDP的重要因素，在此我們以固定資產(chǎn)投資作為預測國內生產(chǎn)總值的自變量。 （2）分析未來情景 上海經(jīng)濟健康發(fā)展，GDP持續(xù)健康增長，這在可預見的國內生產(chǎn)總值GDP仍然將快速穩(wěn)定增長。上海申辦2010年世博會成功，會極大地刺激投資和經(jīng)濟的發(fā)展。 （3）尋找影響因素 ①政策支持 固定資產(chǎn)投資很大程度上受政府政策的影響，例如對基礎設施的建設和改善。這都將極大地刺激固定資產(chǎn)投資。 ②企業(yè)投資意愿 企業(yè)是市場經(jīng)濟的細胞。企業(yè)對經(jīng)濟的估計將會影響企業(yè)的固定資產(chǎn)投資從而影響經(jīng)濟。企業(yè)估計樂觀時將會加大固定資產(chǎn)投資，反之則減少。 （4）具體分析 在這一案例中我們設

8、計了三個情景 ① 無突變情景 一切趨勢不變，固定資產(chǎn)以2003年12.11%的增長趨勢增長。則到2010年 ② 樂觀情景 政府以2010年為契機大力投資。固定資產(chǎn)投資增長在2010年達到8000億元。 ③ 悲觀情景 投資者政府態(tài)度冷漠，固定資產(chǎn)投資不再增長。固定資產(chǎn)投資到2010年維持現(xiàn)在水平。 （5）預測 首先對歷史資料建立回歸方程： 得到回歸方程 GDP=130.97+2.06*固定資產(chǎn)投資 其中R-Squared為0.949，整體F檢驗方程高度顯著。 ① 在第一種無突變情景下，上海國內生產(chǎn)總值GDP為12734.02億元。 ② 在第二種樂觀

9、情景下，上海國內生產(chǎn)總值GDP為16608.47億元。 在第三種悲觀情景下，上海國內生產(chǎn)總值GDP仍然為6250.81億元。 3. 檢查五位學生某門課程的學習時間與成績資料如下表所示：學習時數(shù)（小時）X 學習成績 (分) y 4 40 6 60 7 55 10 75 13 90 試 （1）計算學習時數(shù)與學習成績之間的相關系數(shù)。 （2）建立學習成績對學習時間的直線回歸方程；（3）已知某學生的學習時數(shù)是11小時，試估計該學生的學習成績。 答（1）由題目資料可計算得：，，；，， ，n=5，

10、 相關系數(shù) （2）學習成績?yōu)閅，學習時間為X，建立線性回歸模型的一般形式為： 利用最小二乘法估計參數(shù)a、b，得 學習成績對學習時間的線性回歸模型為 （3）X=11，代入模型得到Y=79.9分 4. 運用差分法確定以下數(shù)據(jù)適合的模型類型：時序（t) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 689.38 717.14 747.29 776.29 806.75 834.93 863.21 892.98 921.5 950.77 解：對時序數(shù)據(jù)進行一次差分處理 時序（t) 1 689.38 － 2 717.14 27.76 3 747.29 30.15 4 776.29 29 5

11、 806.75 30.46 6 834.93 28.18 7 863.21 28.28 8 892.98 29.77 9 921.5 28.52 10 950.77 29.27 從以上的時序數(shù)據(jù)一階差分可以看出，序列在一階差分后基本平穩(wěn)，在28左右波動。符合一次線性模型的差分特性。因此該時序數(shù)據(jù)適合用一次線性模型擬合。 5. 某淘寶店歷年銷售收入資料如下： 單位：萬元 年份 2006 2007 2008 2009 2010 2011 銷售收入 10 12 15 18 20 24 要求用一次指

12、數(shù)平滑預測法（S0（1）取前兩年平均數(shù)，），預測明年的銷售收入 答：年份 銷售收入Y St（） （Y-）2 2006 10 10.4 11 1 2007 12 11.36 10.4 2.56 2008 15 13.544 11.36 13.2496 2009 18 16.2176 13.544 19.85594 2010 20 18.487 16.2176 14.30655 2011 24 21.795 18.487 30.39273 2012 21.795 離差平方和 81.3648 MSE 13.5608 6. 已知市場上有A、B、C三種牌子的洗衣粉，上月的市場占有分布為（0.3 0.4 0.3），且已知轉移概率矩陣為 試求本月份和下月份的市場占有率。 解：（1）本月份的市場占有率 (2)下月份市場占有率 在用戶購買偏好改變不大的情況下，下個月A牌洗衣粉市場占有率為22.5%，B牌洗衣粉市場占有率為34.7%，C牌洗衣粉的市場占有率為42.8%。 7.設參考序列為 被比較序列為， 試求關聯(lián)度 答： ，所以和的關聯(lián)程度大于和的關聯(lián)程度。