社会经济预测管理及财务知识分析发展.pptx

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社会经济发展预测社会经济发展预测第一节概述一、社会经济预测的目的与意义1、概念什么是社会经济预测，是在国家与地方政府制定的宏观和微观经济政策指导下，以经济发展的历史和现状为出发点，以调查研究和统计资料为依据，以科学的定性分析判断和严谨的定量计算为手段，揭示与预测对象有关的经济活动的发展演变规律，从而对预测对象的未来发展演变程度预先做出科学的推测经济政策经济政策历史与现历史与现状数据状数据定性与定定性与定量分析量分析预测未来预测未来的经济活的经济活动规律动规律一、社会经济预测的目的与意义一、社会经济预测的目的与意义2、意义社会经济发展计划：

5年计划、10年计划、10-15年计划公路建设项目使用年限一般为15-20年，甚至更长，公路网规划过程中对于社会经济资料的预测年限要求一般为20-30年，所以，在社会经济计划或规划长度不能满足研究要求的情况下，进行社会经济预测对公路网规划研究来说是必不可少的，具有重要意义一、社会经济预测的目的与意义一、社会经济预测的目的与意义3注意几个方面的问题

（1）协调各部门的社会经济利益，综合平衡，形成整体社会经济系统是一个多种成分组成的统一体，各地区、各部门的社会经济存在着内在的相互联系、相互衔接、相互配合及综合平衡，构成一个整体。

但由于各地区、各部门的自身利益等多种因素作用往往使得各种规划意见还存在一定的矛盾。

因此，为了正确地把握所研究区域的社会经济发展趋势，应尽可能地多做些对比分析和研究。

一、社会经济预测的目的与意义一、社会经济预测的目的与意义

（2）社会经济预测结果的参考价值预测结果具有相对参考价值，将来社会经济实际发展水平可能会与预测值产生一定的偏差。

经济预测人口预测交通需求预测交通流预测交通事故预测二、社会经济预测的主要内容及步骤二、社会经济预测的主要内容及步骤公路设施是促进城乡经济发展和社会进步的重要基础设施，它的建设发展必须与地区的社会经济发展相适应。

在公路网规划中，需要采用的主要社会经济指标有：

（1）人口（包括总人口数、农业及非农业人口数、社会劳动力人数及其构成等）；

（2）土地面积（主要指耕地面积）；（3）社会总产值、工农业总产值、国民收人、国内生产总值、社会商品零售总额等；（4）人均国民收人、人均国内生产总值、职工人均收入、农民人均纯收入、居民消费水平；（5）财政支出与收入；（6）固定资产投资额（主要指基建投资额）；（7）工农业主要产品产量；（8）矿产资源储量等。

二、社会经济预测的主要内容及步骤二、社会经济预测的主要内容及步骤社会经济预测工作的一般步骤为：

（1）确定预测目标；

（2）选择预测目标的影响因素和变量；（3）收集调研数据资料；（4）对数据资料进行整理和分析；（5）选择或建立合适的预测方法和数学模型；（6）对模型进行标定和检验；（7）预测期自变量数据的确定；（8）对目标进行预测；（9）对预测值进行综合分析，确定预测结果。

（举例说明）第二节人口发展预测第二节人口发展预测1、意义a、人口流动是构成客运交通的主要内容北京的流动人口达300多万人，上海200多万人。

北京流动人口公交客流占公交客运总量的35.5%b、人的交通活动特性出行目的：

上下班、生活出行、公务出行等出行方式：

步行、自行车、公交、其他平均出行距离：

非常有限日平均出行次数：

生产活动越频繁，生活水平越高，日平均出行次数就越多国内平均：

1.5-2.5次/人国外平均：

2.4-3次/人2011全国人口总数13.7053亿第二节人口发展预测第二节人口发展预测c、人口数量反映某小区生产和消费水平，对货物的流动方向及数量会产生很大影响总之，人口是影响交通需求的主要因素之一。

在直观上，人口的流动是客运流量的构成基础，而间接的，一个小区的人口数量是该小区生产和消费水平的重要标志之一，对货物的流动方向及数量会产生很大的影响。

因此，掌握当前人口与交通需求的相关关系和未来年份的人口数量、流动情况和年龄分布特点，对于交通需求预测是十分必要的。

第二节人口发展预测第二节人口发展预测2、预测模型对比应用于交通规划中的人口预测模型比较多，它们的应用根据规划年限及规划精度的不同而不同。

一般地，长期的、精度要求高的规划需要使用比较复杂的模型，以达到预测的要求，这些模型有群体生存模型和基于神经网络的一些模型等。

而对于精度要求比较低的规划或是短期规划，人口的发展比较稳定，人口流动和变化趋势比较小时，可以考虑采用比较简单的曲线模型。

因为此时采用复杂模型会给规划本身增加不必要的工作量和财政负担，而在实际的规划工作中工作量的大小和财政负担是必须考虑的两个问题AI（artificialintelligence）人工智能：

模糊逻辑（数学），神经网络，人工免疫算法、蚁群算法等广泛应用于交通管理控制优化、汽车控制与诱导、机器人控制航天控制（军事到民用）等方面预测模型预测模型一、人口回归预测模型人口回归预测模型是根据统计部门所能提供的各区历年年末人口总数，在人口总量与年份之间进行回归分析，根据回归模型进行趋势外推，确定规划年份的人口总量。

回归预测模型为：

预测模型预测模型二、人口自然增长与机械增长预测模型该模型的出发点是各区历年的年末人口数都是由上年度的年末人口数、本年度的自然增长数及机械增长数三部分组成。

自然增长数为出生人数减死亡人数，机械增长数为该地区迁入人数减去迁出人数。

据此得到预测模型如下：

预测模型预测模型基本假设：

规划区域的人口数基本上按照一定比例增长，并假设该区域人口今后仍按此平均增长率继续增长下去机械增长幅度采用平均增长法，该值为前几年人口机械增长平均值预测模型预测模型三、人口增长率预测模型人口增长率预测模型是一类比较简单的模型，它主要以人口的增长率作为变量，预测今后人口的发展趋势，主要包括线性增长模型和指数增长模型。

（1）线性增长模型线性增长模型假设每年人口增长数量为一个常数a，那么第n年的人口数量就应该是：

预测模型预测模型

（2）指数增长模型线性增长模型是基于某地区人口每年的增长数量是常数的假设而建立的。

在一个不太长的时段内，或者在人口增长率不太高的情况下，这个假设是近似成立的。

但人口的增长是以人口数量本身为基数的指数增长；也就是说，使用指数增长的方法来描述人口水平更加切合实际。

我们假设某地区的人口增长率为r，则：

预测模型预测模型四、人口生长理论曲线预测模型生长理论曲线是由比利时数学家维哈尔斯特（P.F.Veihulot）在研究人口增长规律时提出来的，又称为Logist曲线。

t预测模型预测模型要明确该曲线的特点和形状，首先，求一、二阶导数拐点：

凸曲线与凹曲线的连接点其次，确定其范围，即确定特殊的点与特殊的线预测模型预测模型它的图形为一条S形曲线，且对于拐点是对称的（见图4-3）。

它与龚柏兹曲线很相似，也是描述某些经济变量由开始增长缓慢，随后增长加快，达到一定程度后，增长率减慢，最后达到饱和状态。

因此，对于具有这种发展趋势的预测目标，根据其具体情况，可考虑用Logist曲线描述。

龚柏兹是美国统龚柏兹是美国统计学家与数学家计学家与数学家，龚柏兹曲线是，龚柏兹曲线是最先提出的用作最先提出的用作控制人口增长率控制人口增长率的一种模型的一种模型下面以一个具体的例子来说明Logist曲线预测模型的应用预测模型预测模型特点：

函数倒数的一阶差分的环比为一常数倒数较小时可以乘以10的适当次方转化为整数便于计算第三节经济发展预测第三节经济发展预测按照不同的划分标准，经济发展预测可以有不同的分类。

按照预测方法的性质不同，可分为定性经济预测和定量经济预测两种方法。

（1）定性经济预测定性经济预测，是预测者通过调查研究了解实际情况，并凭自己的实践经验、理论和业务水平，对经济现象发展前景的性质、方向和程度做出判断，从而进行预测的方法，也称为判断预测或调研预测。

调查了解实际状况经验、理论（关键）判断经济发展性质、方向、程度预测第三节经济发展预测第三节经济发展预测预测目的主要在于判断经济现象未来发展的性质和方向，在分析实际情况的基础上提出粗略的数量估计。

定性经济预测的准确程度，主要取决于预测者的经验、理论、业务水平以及掌握的情况和分析判断能力。

这种经济预测方法综合性强，需要的数据少，能考虑无法定量的因素。

在数据不多或者没有数据时，可以采用定性经济预测，它和定量预测相结合，可以提高经济预测的可靠程度。

定性预测方法主要有市场调查法、专家评估法（德尔菲法）、主观概率法、交叉影响法等。

第三节经济发展预测第三节经济发展预测

（2）定量经济预测定量经济预测，是指根据准确、及时、系统、全面地调查统计资料和经济信息，运用统计方法和数学模型，对经济现象未来发展的规模、水平、速度的测定。

由于定量预测与统计资料、统计方法有密切的关系，所以也称为统计预测。

定量经济预测方法主要有回归分析法、时间序列平滑预测法、趋势曲线模型预测法、随机时间序列预测法、马尔可夫预测法、判别分析预测法等方法。

调查资料统计方法建立数学模型预测未来的规模、水平、速度第三节经济发展预测第三节经济发展预测定性经济预测方法比较简单易行，可利用有关人员的丰富经验、专业知识及掌握的实际情况，考虑不定量因素的影响，进行比较切合实际的预测。

其缺点在于，进行预测时包含的主观因素较多，往往会过于乐观而浮夸估计，或偏于保守而估计过低。

预测者由于工作岗位不同。

掌握的情况不同、理论水平及实践经验各异；对同一问题，不同人会做出不同判断，得出不同结论。

定量经济预测，以调查统计资料和经济信息为依据，考虑经济现象发展变化的规律性和因果关系，建立数学模型，可以对经济现象未来发展前景进行科学的定量分析。

其缺点在于不能考虑定性因素的影响，需以经济条件和影响经济的各主要因素比较稳定为前提，当经济条件和因素发生突然变动时，定量预测结果就会出现较大偏差。

第三节经济发展预测第三节经济发展预测为了使预测结果切合实际，提高预测质量，为决策和计划提供可靠的依据，通常是将两种预测方法相结合，对定性预测结果和定量预测结果进行比较、核对，分析产生差异的原因，根据经济情况进行综合判断。

利用定性分析对定量预测结果进行必要的修正和调整，以取得良好的结果。

对比定性预测优点：

简单易行，考虑不定量因素的影响（消费心理、政策影响等）缺点：

主观因素较多，过于乐观或悲观，标准不一定量预测优点：

以数据为依据，通过建模分析预测趋势，做出定量预测，客观性强缺点：

不能考虑定性因素，以各因素稳定为前提，当发生突变时，预测精度会大幅下降.（举例说明）根据模型特点建立组合预测模型第三节经济发展预测第三节经济发展预测分类：

按照预测时间长短的不同可分为长期经济预测（预测年限一般为15年以上）、中期经济预测（预测年限一般为515年）和短期经济预测（预测年限一般为5年以下）。

按照预测的时态不同可分为静态经济预测和动态经济预测。

静态经济预测是指不包含时间变动因素，对同一时期经济因果关系的预测；动态经济预测是指包含时间变动因素，根据经济现象发展的历史和现状，对未来发展前景的预测。

预测模型预测模型一、类推预测法类推法是指利用某一先导事件的发展规律来预测与其有联系的迟发事件的发展趋势。

类推预测法的种类取决于预测事件之间的联系性质。

在经济领域中，多应用定量预测法，此法的要点如下：

（1）确定先导事件；

（2）拟合先导事件的时间序列并绘图；（3）拟合预测事件的时间序列并绘图；（4）拟合两条时间序列曲线的联系；（5）根据先导事件的某个指标以及指标差或时间差预测相关事件的指标或时间。

在应用此预测方法时，其预测结果的准确程度主要取决于工作者的实际经验和理论水平以及对预测对象的认识程度，并要选定好与预测事件相关的先导事件。

二、时间序列分析法二、时间序列分析法在社会经济活动中，某一变量或指标的数量值或观测值，按其出现时间的先后次序，以相同的时间间隔排列的一组数值。

xl，x2；x3，xn。

，称为时间序列。

任何一个社会中，经济变量总是会受到各种动态因素的影响，因而时间序列就是这些动态因素影响的总结果，一般表现为动态变化。

时间序列分析的数学模型可分为移动平滑法、指数平滑法、季节系数法、灰色预测法等。

除此之外，目前还有采用人工神经网络、模糊逻辑理论等进行经济分析和预测的研究，这些方法还有待进一步研究和推广应用。

下面着重介绍指数平滑法。

指数平滑法是一种加权移动平均的预测方法，适用于中短期经济发展趋势的预测。

其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期的指数平滑值的加权平均，在加权平均中，用到了新数据xt；，体现了重视近期数据的思想，也用到了老的平滑值，一定程度地抵掉了新信息xt中包括的随机干扰，起到了平滑数据、显示规律的作用。

指数平滑法分为一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑和高次指数平滑四种。

其中，前三种较常用。

三、回归预测技术三、回归预测技术回归预测是基于事物之间的相关关系的一种数理统计预测方法。

在回归预测中，首先要对预测对象（因变量）进行定性和定量的分析，确定影响其变化的一个或多个因素（自变量），然后通过预测对象和影响因素的多组观察值建立适当的预测模型，最后应用此预测模型对事物进行预测。

回归预测技术的种类很多。

按自变量的多少，可以分为单元回归分析和多元回归分析；按变量之间的函数关系，可以分为线性回归和非线性回归，非线性回归中又有多项式回归、对数回归、指数回归、幂回归等；按自变量的性质分，有因子回归和时序回归等。

其中最基本的回归技术是单元线性回归和多元线性回归技术。

1.1.单元回归分析单元回归分析单元回归分析包括单元线性回归分析和单元非线性回归分析两种方法。

下面对这两种方法分别进行介绍。

（1）单元线性回归分析这是回归分析中最简单也是最基本的方法，其数学表达式为：

例：

某地区有六个县，各县1992年农业总产值与粮食总产量如表所示，试用一元线性回归分析技术建立预测模型。

（2）单元非线性回归分析单元线性回归分析计算简单，是一种常用的回归分析方法。

然而，在很多情况下，实际的数据并不存在良好的线性关系。

这样就必须选用其他类型的函数关系来进行回归分析。