[提要] 本文主要圍繞統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)工作，介紹兩種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值預(yù)測(cè)方法，以便為企業(yè)經(jīng)營(yíng)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?yè)碛械臄?shù)據(jù)選取合適的方法對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃。
　　關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè);企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理決策;時(shí)間序列預(yù)測(cè)法;回歸預(yù)測(cè)
　　中圖分類(lèi)號(hào)：F27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
　　收錄日期：2015年12月19日
　　統(tǒng)計(jì)工作是企業(yè)管理經(jīng)營(yíng)決策的主要內(nèi)容之一，科學(xué)有效的管理是企業(yè)發(fā)展的保證，但是科學(xué)有效的企業(yè)管理離不開(kāi)統(tǒng)計(jì)工作的支持。本文梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果，借鑒其他學(xué)者對(duì)于預(yù)測(cè)方法的研究進(jìn)展，結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法以及統(tǒng)計(jì)軟件（Excel、SAS和Eviews）對(duì)企業(yè)某一指標(biāo)進(jìn)行時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)，再將其與多因素結(jié)合進(jìn)行回歸分析預(yù)測(cè)，兩種統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法相結(jié)合，使企業(yè)決策者對(duì)企業(yè)自身和市場(chǎng)能夠做出準(zhǔn)確評(píng)估。
　�。ㄒ唬⿻r(shí)間序列分析法。序列值之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系，并且具有某種統(tǒng)計(jì)規(guī)律。企業(yè)在發(fā)展中的經(jīng)營(yíng)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(jié)合，找出序列值的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)而避免隨機(jī)因素的發(fā)生使得管理者做出錯(cuò)誤的管理決策。
　　1、數(shù)據(jù)的采集。此處選取中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行1979～2012年的年末各項(xiàng)存款余額（下文直接用各項(xiàng)存款來(lái)指代）數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)如1所示。（表1）
　　
　　2、非平穩(wěn)時(shí)間序列——趨勢(shì)分析法。使用SAS繪制1979年至2012年各項(xiàng)存款的時(shí)序圖，如圖1所示。（圖1，x=各項(xiàng)存款）根據(jù)時(shí)序圖（圖1）從時(shí)序圖中我們可以清楚地看到該序列蘊(yùn)含著曲線(xiàn)遞增的長(zhǎng)期趨勢(shì)，屬于非平穩(wěn)序列，可以利用曲線(xiàn)模型來(lái)對(duì)其進(jìn)行擬合。對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行曲線(xiàn)擬合是通過(guò)SAS系統(tǒng)中的NLIN過(guò)程實(shí)現(xiàn)的。對(duì)1979～2012年34個(gè)觀(guān)測(cè)值進(jìn)行非線(xiàn)性趨勢(shì)擬合（NLIN）。在NLIN過(guò)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(cuò)位法（DUD），其中前三種迭代法的迭代功能強(qiáng)于后兩種，此處對(duì)該序列使用高斯迭代法（GAUSS），擬合的模型結(jié)構(gòu)為“x=abt”，待估參數(shù)的迭代初始值為“a=1.2，b=1.1”，通過(guò)SAS系統(tǒng)進(jìn)行NLIN過(guò)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(guān)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(jié)果如圖2，圖中紅色曲線(xiàn)為原序列的觀(guān)察值，黑點(diǎn)曲線(xiàn)為擬合值。通過(guò)該圖可以看出擬合的效果是非常不錯(cuò)的，再通過(guò)擬合的曲線(xiàn)進(jìn)行下一期的預(yù)測(cè)（即2013年各項(xiàng)存款），可以從SAS的輸出結(jié)果中得出2013年的預(yù)測(cè)值為131673.2011億元。如果想繼續(xù)預(yù)測(cè)2014年的各項(xiàng)存款余額，可以直接利用xt=656.4×1.1635t+εt對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。（圖2）
　　根據(jù)擬合模型和實(shí)際觀(guān)測(cè)值可以計(jì)算出估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差為：
　　
　　在95%的概率保證程度下，其預(yù)測(cè)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┗貧w分析預(yù)測(cè)法�；貧w分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾?lài)關(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律，并可用于預(yù)報(bào)、控制等問(wèn)題。
　　
　　1、數(shù)據(jù)的采集。此處仍對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行1979～2012年的年末各項(xiàng)存款余額Y數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。再選取4個(gè)影響各項(xiàng)存款的因素，即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X1，進(jìn)出口總額X2，財(cái)政收入X3，全社會(huì)固定資產(chǎn)總額X4對(duì)其進(jìn)行回歸分析。運(yùn)用EViews來(lái)對(duì)其進(jìn)行回歸分析，以預(yù)測(cè)中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行各項(xiàng)存款余額在未來(lái)時(shí)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(wù)劃轉(zhuǎn)農(nóng)業(yè)銀行，故自1998年4月起，“各項(xiàng)存款余額”、“各項(xiàng)貸款”數(shù)據(jù)為常規(guī)、專(zhuān)項(xiàng)業(yè)務(wù)合并數(shù)據(jù);（2）1995年8月，國(guó)務(wù)院頒布了《關(guān)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(guó)農(nóng)業(yè)銀行脫離行政隸屬關(guān)系，其業(yè)務(wù)管理和金融監(jiān)管分別由農(nóng)村信用社聯(lián)社和中國(guó)人民銀行承擔(dān)。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(guān)系。故自1996年結(jié)轉(zhuǎn)數(shù)起，各項(xiàng)存款不再包括信用社以及信用社存款準(zhǔn)備金，1996年各項(xiàng)存款轉(zhuǎn)數(shù)為6939.43億元，此處1996年各項(xiàng)存款數(shù)據(jù)來(lái)源于“中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行境內(nèi)合計(jì)人民幣各項(xiàng)存款、各項(xiàng)貸款、各項(xiàng)儲(chǔ)蓄時(shí)間序列比較分析表;（3）1981～1983年全社會(huì)固定資產(chǎn)總額平均發(fā)展速度為，1979年和1980年全社會(huì)固定資產(chǎn)總額是在1981年數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上按平均速度推算得到的;（4）2012年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口總額、財(cái)政收入、全社會(huì)固定資產(chǎn)總額來(lái)自于中商情報(bào)網(wǎng)以及SMM網(wǎng)訊。
　　2、計(jì)算相關(guān)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(guān)系數(shù)表。（表3）表3第一列表明，各項(xiàng)存款余額與其四個(gè)因素之間，均存在高度線(xiàn)性相關(guān)關(guān)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(guān)地觀(guān)察各項(xiàng)存款余額與其影響因素之間的相關(guān)形式，可以利用Eviews來(lái)繪制相關(guān)散點(diǎn)圖。

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