【摘要】：数学模型法主要指的是用数学方程来表示所预测的事物随时间变化的形式或客观事物之间的关系，计算事物未来的变化与状态，以达到预测的目的。下面具体介绍时间序列分析法和回归分析法。时间序列分析法是一种定量预测分析法。回归分析法是根据已有的统计数据，确定事物发展的自变量、因变量以及它们之间的数量关系，建立适当的因果模型，对变量之间的统计关系进行分析的一种数理统计方法。
12.3.7 数学模型法
数学模型法主要指的是用数学方程来表示所预测的事物随时间变化的形式或客观事物之间的关系，计算事物未来的变化与状态，以达到预测的目的。如果数学模型表示所预测的事物随时间变化的形式，则它属于趋势外推的预测技术，如线性模型、二次抛物线模型、对数模型、S曲线模型等。如果数学模型表示客观事物之间的关系，则它属于因果法的预测技术，如计量经济模型、投入产出模型等。下面具体介绍时间序列分析法和回归分析法。
时间序列分析法是一种定量预测分析法。它把某种指标数值按时间先后顺序排列起来，根据一定的规律来预测未来。
时间序列法的预测过程如下:
(1)根据所给的有序数据的集合进行统计规律分析，优选出适合这个时间序列的最佳数学模式;
(2)浓缩时间序列的信息，简化时序的表示;
(3)利用此最佳数学模式对未来进行预测，并计算出预测结果的误差，做出关于未来发展趋势的解释。
回归分析法是根据已有的统计数据，确定事物发展的自变量、因变量以及它们之间的数量关系，建立适当的因果模型，对变量之间的统计关系进行分析的一种数理统计方法。
回归分析的预测过程大致是:
(1)从一组数据出发，确定变量间的定量关系;
(2)对这些关系式的可信程度进行统计校验;
(3)从影响某一变量的许多变量中，判断哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的;
(4)利用回归方程或回归模型进行预测。
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