統(tǒng)計預測方法在企業(yè)經(jīng)營管理決策中的應用

　　[提要] 本文主要圍繞統(tǒng)計預測工作，介紹兩種統(tǒng)計指標值預測方法，以便為企業(yè)經(jīng)營管理決策提供依據(jù)，企業(yè)管理者可以根據(jù)企業(yè)自身擁有的數(shù)據(jù)選取合適的方法對企業(yè)未來發(fā)展進行規(guī)劃。
　　關鍵詞：統(tǒng)計預測;企業(yè)經(jīng)營管理決策;時間序列預測法;回歸預測
　　中圖分類號：F27 文獻標識碼：A
　　收錄日期：2015年12月19日
　　統(tǒng)計工作是企業(yè)管理經(jīng)營決策的主要內容之一，科學有效的管理是企業(yè)發(fā)展的保證，但是科學有效的企業(yè)管理離不開統(tǒng)計工作的支持。本文梳理國內外相關研究成果，借鑒其他學者對于預測方法的研究進展，結合統(tǒng)計方法以及統(tǒng)計軟件（Excel、SAS和Eviews）對企業(yè)某一指標進行時間序列分析預測，再將其與多因素結合進行回歸分析預測，兩種統(tǒng)計預測方法相結合，使企業(yè)決策者對企業(yè)自身和市場能夠做出準確評估。
　�。ㄒ唬�時間序列分析法。序列值之間存在著一定的相關關系，并且具有某種統(tǒng)計規(guī)律。企業(yè)在發(fā)展中的經(jīng)營管理決策往往需要分析企業(yè)的歷史發(fā)展情況，并且與其現(xiàn)狀相結合，找出序列值的統(tǒng)計規(guī)律，預測發(fā)展趨勢，進而避免隨機因素的發(fā)生使得管理者做出錯誤的管理決策。
　　1、數(shù)據(jù)的采集。此處選取中國農(nóng)業(yè)銀行1979～2012年的年末各項存款余額（下文直接用各項存款來指代）數(shù)據(jù)進行分析預測，數(shù)據(jù)如1所示。（表1）
　　
　　2、非平穩(wěn)時間序列——趨勢分析法。使用SAS繪制1979年至2012年各項存款的時序圖，如圖1所示。（圖1，x=各項存款）根據(jù)時序圖（圖1）從時序圖中我們可以清楚地看到該序列蘊含著曲線遞增的長期趨勢，屬于非平穩(wěn)序列，可以利用曲線模型來對其進行擬合。對時間序列進行曲線擬合是通過SAS系統(tǒng)中的NLIN過程實現(xiàn)的。對1979～2012年34個觀測值進行非線性趨勢擬合（NLIN）。在NLIN過程中一共允許選擇五種迭代方法，它們分別是：牛頓迭代法（NEWTON）、高斯迭代法（GAUSS）、馬科特迭代法（MARQUARDT）、梯度法（GRANDIENT）、錯位法（DUD），其中前三種迭代法的迭代功能強于后兩種，此處對該序列使用高斯迭代法（GAUSS），擬合的模型結構為“x=abt”，待估參數(shù)的迭代初始值為“a=1.2，b=1.1”，通過SAS系統(tǒng)進行NLIN過程，得出本次迭代收斂，得到的擬合模型為：xt=656.4×1.1635t+εt。
　　為了更直觀地看出擬合效果，將原序列值和擬合值聯(lián)合作圖，SAS輸出結果如圖2，圖中紅色曲線為原序列的觀察值，黑點曲線為擬合值。通過該圖可以看出擬合的效果是非常不錯的，再通過擬合的曲線進行下一期的預測（即2013年各項存款），可以從SAS的輸出結果中得出2013年的預測值為131673.2011億元。如果想繼續(xù)預測2014年的各項存款余額，可以直接利用xt=656.4×1.1635t+εt對其進行預測。（圖2）
　　根據(jù)擬合模型和實際觀測值可以計算出估計標準誤差為：
　　
　　在95%的概率保證程度下，其預測的近似置信區(qū)間為：
　　2013±t0.05SE=131673.2011±2.0345×280.48
　　即在131102.5645億元至132243.8377億元之間。
　�。ǘ�）回歸分析預測法�；貧w分析是應用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當?shù)囊蕾囮P系，以分析數(shù)據(jù)內在規(guī)律，并可用于預報、控制等問題。
　　
　　1、數(shù)據(jù)的采集。此處仍對中國農(nóng)業(yè)銀行1979～2012年的年末各項存款余額Y數(shù)據(jù)進行分析預測。再選取4個影響各項存款的因素，即國內生產(chǎn)總值X1，進出口總額X2，財政收入X3，全社會固定資產(chǎn)總額X4對其進行回歸分析。運用EViews來對其進行回歸分析，以預測中國農(nóng)業(yè)銀行各項存款余額在未來時期的規(guī)模和水平。（表2）其中：（1）1995年4月，農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行部分業(yè)務劃轉農(nóng)業(yè)銀行，故自1998年4月起，“各項存款余額”、“各項貸款”數(shù)據(jù)為常規(guī)、專項業(yè)務合并數(shù)據(jù);（2）1995年8月，國務院頒布了《關于農(nóng)村金融體制改革的決定》，決定將農(nóng)村信用社與中國農(nóng)業(yè)銀行脫離行政隸屬關系，其業(yè)務管理和金融監(jiān)管分別由農(nóng)村信用社聯(lián)社和中國人民銀行承擔。1995年年底，農(nóng)村信用社以省為單位正式與農(nóng)業(yè)銀行脫離行政隸屬關系。故自1996年結轉數(shù)起，各項存款不再包括信用社以及信用社存款準備金，1996年各項存款轉數(shù)為6939.43億元，此處1996年各項存款數(shù)據(jù)來源于“中國農(nóng)業(yè)銀行境內合計人民幣各項存款、各項貸款、各項儲蓄時間序列比較分析表;（3）1981～1983年全社會固定資產(chǎn)總額平均發(fā)展速度為，1979年和1980年全社會固定資產(chǎn)總額是在1981年數(shù)據(jù)的基礎上按平均速度推算得到的;（4）2012年國內生產(chǎn)總值、進出口總額、財政收入、全社會固定資產(chǎn)總額來自于中商情報網(wǎng)以及SMM網(wǎng)訊。
　　2、計算相關系數(shù)。根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，利用Eviews的correlations分析功能，我們可以得到相關系數(shù)表。（表3）表3第一列表明，各項存款余額與其四個因素之間，均存在高度線性相關關系。據(jù)此，可以建立以各影響為自變量的一元或多元回歸模型。為了更直觀地觀察各項存款余額與其影響因素之間的相關形式，可以利用Eviews來繪制相關散點圖。

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