人力资源规划是现代企业进行科学人力资源管理的一项重要内容。一个合理的人力资源规划是企业平稳快速发展的有利保障。具体地说，人力资源规划是指企业根据自身的发展需要和外部环境的各种因素。从现有的人力资源状况出发对企业未来一段时间的人力资源需求和供给情况做出预测，并制定出符合企业发展自身需要的人力资源计划。它主要包括三个主要步骤：人力资源需求预测、人力资源供给预测和能力平衡。由于经济全球化及信息技术的飞速发展，使得当今企业面临的内外部环境日趋复杂。如今，企业在进行人力资源需求的预测时，考虑的往往不是单个因素的影响，而是多种因素的共同作用和相互影响。因此，将人力资源需求预测方法总体上分为定性和定量两大类，下面介绍介绍几种常用的分析方法。 预测方法1德尔菲法1946年，兰德公司首次用这种方法来进行预测，后来该方法被广泛迅速采用，它适合于对人力资源需求的中长期趋势预测。德尔菲法又称集体预测法，它依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不得发生横向联系，经过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复归纳、征询、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果，这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。德尔菲法一般采用问卷调查的形式，具体操作过程是：首先，在企业内外广泛选择各个方面的专家，人力资源管理部门要通过对企业战略定位的审视，确定关键的预测方向、相关变量和难点，然后使用匿名填写问卷等方法，设计一套可以使各位专家自由表达自己观点的预测工具系统。其次，人力资源部门需要在每一轮预测后，将专家提出的意见进行归纳，并将综合结果反馈给他们，然后再进行下一轮预测。最后，通过多次反复以达到在重大问题上取得较为一致意见和看法。在预测过程中，人力资源部门应该为专家们提供充足的信息，以便专家能够作出正确的判断。另外，所提出的问题应尽可能简单，以保证所有专家能够从相同的角度理解相关的概念。德尔菲法的优点是能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确性高；能把各位专家的分歧点表达出来，取各家之长，避各家之短；能够使专家独立地表达自己的意见，不受其他人的干扰。缺点是过程比较复杂，花费时间较长。2现状规划法人力资源现状规划法是一种最简单的预测方法，较易操作。它是假定企业保持原有的生产和生产技术不变，则企业的人资源也应处于相对稳定状态，即企业目前各种人员的配备比例和人员的总数将完全能适应预测规划期内人力资源的需要。在此预测方法中，人力资源规划人员所要做的工作是测算出在规划期内有哪些岗位上的人员将得到晋升、降职、退休或调出本组织，再准备调动人员去弥补就行了。3经验预测法经验预测法就是企业根据以往的经验对人力资源进行预测的方法，简便易行。采用经验预测法是根据以往的经验业进行预测，预测的效果受经验的影响较大。因此，保持历史的档案，并采用多人集合的经验，可减少误差。现在不少企业采用这种方法来预测本组织对将来某段时期内人力资源的需求。企业在有人员流动的情况下，如晋升、降职、退休或调出，等等，可以采用与人力资源现状规划结合的方法来制定规划。4分合性预测法分保性预测方法是一种常用的预测方法，它采取先分后合的形势。这种方法的第一步是企业组织要求下属各个部门、单位根据各自的生产任务、技术设备等变化的情况对本单位将来对各种人员的需求进行综合预测，在此基础上，把下属各部门的的预测数进行综合平衡，从中预测出整个组织将来某一时期内对各种人员的需求总数。这种方法要求在人事部门或专职人力资源规划人员的指导下进行，下属各级管理人员能充分发挥在人力资源预测规划中的作用。5描述法描述法是人力资源规划人员通过对本企业组织在未来某一时期的有关因素的变化进行描述或假设，并从描述、假设、分析和综合中对将来人力资源的需求进行预测规划。由于这是假定性的描述，因此人力资源需求就有几种备选方案，目的是适应和应付环境与因素的变化。例如，对某一企业今后三年情况的变化的描述或假设有以下几种可能性：①同类产品可能稳定地增长，同行业中没有新的竞争对手出现，在同行业中技术上也没有新的突破；②同行业中出现了几个新的竞争对手，同行业中技术方面也有较大的突破；③同类产品可能会跌入低谷、物价暴跌、市场疲软、生产停滞，但同行业中，在技术方面可能会有新的突破。企业可以根据上述不同的描述和假设的情况预测和制定出相应的人力资源需求备选方案。但是，这种方法由于是建立在对未来状况的假设、描述的基础上，而未来具有很大的不确定性，时间跨度越长，对环境变化的各种不确定性就越难以进行描述和假设，因此，对于长期的预测有一定的困难。 人力资源需求预测的影响因素1企业的人力资源政策 企业人力资源政策特别是薪酬政策对内部和外部人力资源的影响很大，如公司的薪酬政策是否处于同行业的领先水平等，这些对内部和外部人力资源的吸引都有重要的决定意义。2政府方针政策的影响 政府的方针政策对于人力资源需求预测也有较大的影响。如2008年1月1日起颁布实行的新《劳动法》中，强化了对部分弱势员工的强制保护，法律对年龄较大、再就业困难和可能产生职业危害的劳动者，给予了更加强化的保护。作为企业不能再随便与员工解除合同，这一方面充分体现了《劳动法》保护劳动者合法权益的立法宗旨，另一方面企业进行需求分析时应该考虑政府方针政策的影响。3劳动力成本的变化趋势 毋庸置疑，随着我国经济的不断发展，劳动力成本呈逐年上升趋势。这对于企业来讲影响很大，企业会最大限度使用内部员工，尽量不对外招聘新员工，这对企业人力资源需求分析会产生影响。4市场的动态变化 从市场动态看，由于消费者的需求复杂，供求矛盾频繁，加之随着城乡交往、地区间往来的日益频繁，旅游事业的发展，国际交往的增多，人口的流动性越来越大，购买力的流动性、多样性也随之加强，因此，企业要密切注视市场动态，提供适销对路的产品，才能在竞争中立于不败之地。这就要求对企业的人力资源结构进行不断调整，在进行企业人力资源分析时要充分注意市场的变化。5企业的发展阶段 根据企业发展生命周期中的不同阶段，在对人力资源进行预测的时候要考虑不同的策略和不同的要求，同时也要考虑在不同的阶段可能影响人力资源的不同因素。可以说，在企业生命周期的各个阶段企业的人力资源供需始终处在不同的状态，也就是说供需平衡的状况是很少的，而供需的矛盾却是经常的。如在企业的稳定发展阶段，由于内部存在着退休、离职、晋升等问题，内部冗员开始增多，人力资源需求严重不足，这个时期需要做好人力资源的需求分析工作，以确保这些冗员的安置工作，从而能够保障企业渡过难关。6其他因素 除上述因素外，社会安全福利保障、工作时间的变化、追加培训的需求等因素也应该考虑。
1、现状规划法人力资源现状规划法是一种最简单的预测方法，较易操作。它是假定企业保持原有的生产和生产技术不变，则企业的人资源也应处于相对稳定状态，即企业各种人员的配备比例和人员的总数将完全能适应预测规划期内人力资源的需要。在此预测方法中，人力资源规划人员所要做的工作是测算出在规划期内有哪些岗位上的人员将得到晋升、降职、退休或调出本组织，再准备调动人员去弥补就行了。2、经验预测法经验预测法就是企业根据以往的经验对人力资源进行预测的方法，简便易行。采用经验预测法是根据以往的经验业进行预测，预测的效果受经验的影响较大。企业在有人员流动的情况下，如晋升、降职、退休或调出，等等，可以采用与人力资源现状规划结合的方法来制定规划。这是最简单的一种方法。3、驱动因素预测法找出企业经营活动中对人力资源需求影响最大的因素，预测驱动因素的变动，进而预测人力资源需求。4、多元回归预测法不只考虑时间或产量等单个因素，还考虑了两个或两个以上因素对人力资源需求的影响。多元回归预测法不是单纯的依靠拟合方程、延长趋势线来进行预测，更重视变量之间的因果关系。它运用事物之间的各种因果关系，根据多个自变量的变化来推测各变量的变化，而推测的有效性可通过一些指标来加以控制。需要借助计算机进行计算。5、描述法描述法是人力资源规划人员可以通过对本企业组织在未来某一时期的有关因素的变化进行描述或假设，并从描述、假设、分析和综合中对将来人力资源的需求进行预测规划。由于这是假定性的描述，因此人力资源需求就有几种备择方案，目的是适应和应付环境因素的变化。参考资料：百度百科-人力资源需求预测参考资料：百度百科-人力资源需求
网省级大电网负荷变化有较强的统计规律性，预测结果较准确。而地区级电网的统计规律不甚明显，不能稳定地负荷预测。 任何一种算法都不能保证在所有情况下精度很高，要想提高负荷预测的精度，我们还需要做大量的工作。 /html/dianli
附表1： 统计学专业课程结构表课程类型 学时数 百分比（%） 学分数 百分比（%）公共基础课程 911 0 46 6专业基础课程 678 8 38 9专业课程 532 7 27 6专业选修课程 585 5 32 5公共选修课程 144 0 8 6实践课程* —— —— 22 8总 计 2850 100 173 100实践课程学分+课堂实践教学学分+课堂演算实践教学学分=22+6+1=7 7课堂实践教学学分与课堂演算实践教学学分均由学时数折算而得。说明： △入学、毕业教育， = 假期（不在校）， ◇军训， ：考试， ☆专业实习（含教育实习）， ★毕业论文（毕业设计）， ○课程设计 附表3： 统计学专业教学计划表课程类型 课程编号 课 程 名 称 学分数 学 时 开课学期及周学时分配 备 注 讲授 实践 一 二 三 四 五 六 七 八 公共基础课程 070301101 思想道德修养与法律基础础 2 28 8 2 070301102 中国近现代史纲要 2 36 2 070301103 马克思主义基本原理概论 3 54 3 070301104A 毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想概论（一） 3 36 18 2 070301104B 毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想概论（二） 3 36 18 2 070101101 大学语文 2 36 2 074401101A 体育（一） 1 28 2 074401101B 体育（二） 1 36 2 074401101C 体育（三） 1 36 2 074401101D 体育（四） 1 36 2 074501101A 大学英语（一） 4 56 28 4+2 074501101B 大学英语（二） 4 72 36 4+2 074501101C 大学英语（三） 4 72 36 4+2 074501101D 大学英语（四） 4 72 36 4+2 074601102 计算机应用基础B 2 30 30 2+2 074601102C 计算机程序设计（C语言） 4 54 36 3+2 075001101 形势政策 1 18 1 075001102 军事理论 2 32 2 075001103 就业指导 2 16 8 2 小计 46 784 254 13+4 12+4 11+2 8+2 2 2 专业基础课程 072141701 A 数学分析（一） 5 56 28* 6 072141701 B 数学分析（二） 6 72 36* 6 072141701 C 数学分析（三） 6 72 36* 6 072141702 A 高等代数（一） 5 56 28* 6 072141702 B 高等代数（二） 6 72 36* 6 072141703 解析几何 2 42 3 072141704 概率论 4 54 18* 4 072141705 数理统计 4 54 18* 4 小计 38 478 200* 15 12 10 4 附表3（续）： 统计学专业教学计划表课程类型 课程编号 课 程 名 称 学分数 学 时 开课学期及周学时分配 备 注 讲授 实践 一 二 三 四 五 六 七 八 专业课程 072141801 抽样调查 3 54 3 072141802 试验设计 3 54 3 072141803 应用回归分析 3 54 18 4 072141804 多元统计分析（含矩阵代数10学时） 3 64 18 4 072141805 时间序列分析 3 54 18 4 072141806 非参数统计 3 54 18 4 072141807 统计预测与决策 3 54 3 072141808 应用随机过程 3 54 3 072141809 常微分方程 3 54 3 小计 27 496 72 6 14 11 选修课程 公共选修课程 8 144 2 2 2 2 专业选修课程 32 576 18 6 6 9 9 6 6 小计 40 720 18 6 8 11 11 8 6 实践课程 072141803 应用回归分析课程设计 1 ○ 072141804 多元统计分析课程设计 1 ○ 072141805 时间序列分析课程设计 1 ○ 072141806 非参数统计课程设计 1 ○ 072141207 统计建模与数据分析课程设计 1 ○ 075001605 毕业实习 6 ☆ 075001604 毕业论文（毕业设计） 6 ★ ★ 075001603 专业见习 1 ☆ 075001602 军训 2 ◇ 075001601 社会实践与劳动 2 假期中进行 其他 小计 22 总学分、总学时 173 2478 34427+4 24+4 27+2 26+2 27 22 10 6 200* 2850 课堂实践课程的学时折半算到总学时中, 课堂演算实践课程的学时（带*号的数字）如实算到总学时中。附表4： 统计学专业选修课程开课计划表课程类型 课程编号 课 程 名 称 学分数 学时数 开课学期（周学时）选修课程 限选系列 072141301 会计学原理 3 54 4（3） 072141302 保险学原理 3 54 5（3） 072141303 保险精算 3 54 6（3） 072141304 金融数学（期权期货定价分析） 3 54 6（3） 072141305 统计建模与数据分析 2 36+18 5（3） 072141306 质量管理 3 54 5 （3） 072141307 运筹学基础 3 54 3（3） 小计 20 360+18 3（3），4（3），5（9），6（6） 任选系列A 072141311 数学分析选讲 2 36 7 072141312 高等代数选讲 2 36 7 072141313 实变函数与泛函分析 3 54 6 072141314 数学物理方法 3 54 6 072141315 数学建模 3 54 4 072141316 漫谈数学 2 36 6 072141317 Matlab与科学计算 2 36+18 4 任选系列B 072141321 线性回归模型 3 54 8 072141322 数量经济分析 3 54 7 072141323 资产定价与金融决策理论 3 54 7 072141324 经济与金融中的随机方法 3 54 8 072141325 生物统计 3 54 8 072141326 经济博弈论 3 54 3 072141327 经济学原理 3 54 8 072141328 管理学概论 3 54 7 应选学 12 216 3（3）, 4（5），6（3），7（6），8（6）
一是统计是获得决策数据的重要方法，统计预测就是把收集得到的相关数据分类整理分析，发现数据趋势，按照数据趋势走向，结合其他决策方法得出未来某一时期的数据。二是大部分决策必须参照统计预测成果才能获得有效决策；三是反之决策的成败往往能检验统计预测结果的可靠性 科学性，为下一个决策提供修正统计预测方法和策略。
查户籍人口的变化与基础数据的对比，即可准确预测人口数量和人口结构变化。
地理题么？如果是的话男女比例 人口增长率和人口老年化程度
一、单项选择二、不定项选择三、分析计算1、答案：2、答案：扩展资料这部分内容主要考察的是定性预测法的知识点：定性预测偏重于对市场行情的发展方向和施工中各种影响施工项目成本因素的分析，能发挥专家经验和主观能动性，比较灵活，而且简便易行，可以较快地提出预测结果。但是在进行定性预测时，也要尽可能地搜集数据，运用数学方法，其结果通常也是从数量上作出测算。主要是利用市场调查得到的各种信息，根据预测者个人的知识、经验和主观判断，对市场的未来发展趋势做出估计和判断。这种方法的优点是时间短，费用省，简单易行，能综合多种因素。缺点是主观随意性较大，预测结果不够准确。常用的定性预方法有综合意见法、专家会议法和德尔非法。定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。定性预测的缺点是：易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。
一是统计是获得决策数据的重要方法，统计预测就是把收集得到的相关数据分类整理分析，发现数据趋势，按照数据趋势走向，结合其他决策方法得出未来某一时期的数据。二是大部分决策必须参照统计预测成果才能获得有效决策；三是反之决策的成败往往能检验统计预测结果的可靠性 科学性，为下一个决策提供修正统计预测方法和策略。
摘要：本文用模特卡罗模拟方法研究了样本容量在54以下的DW统计量的分布特征，并给出小样本DW检验临界值表。同时用DW检验提出了一个判别最小二乘估计中是否存在虚假回归的有效方法。关键词：模特卡罗模拟，DW分布，非平稳性，协整 Distribution of Small Sample DW Statistic Zhang Xiaotong1 Zhao Chuxiao2 ( Institute of International Economics, Nankai University, Tianjin 300071) ( Management School, Tianjin University, Tianjin 300072) Abstract In this paper we investigated the DW distribution with sample size under 54 by Monte Carlo simulation method and gave a critical table for small sample DW Based on that we proposed a method for recognizing spurious regression in ordinary least squares Keywords: Monte Carlo simulation, DW distribution, nonstationary, cointegration 1．概述 八十年代以来，Engle-Granger (1987), Engle-Yoo (1987) 和Sargan-Bhargava (1983)都曾提及用DW统计量检验非平稳变量间的协整性问题。在Sargan-Bhargava (1983)中还专门给出一个DW协整检验用表。但在这些论文中均未对小样本DW统计量的分布特征给与研究。 本文采用蒙特卡罗模拟方法对小样本DW统计量的分布特征进行了充分、详细的研究。样本容量分别取为10，20，30，40和50。变量的设定分为三种情形：一 所涉及的两个变量都取自I(1)过程；二 所涉及的两个变量中一个取自I(1)过程，一个取自I(0)过程；三 所涉及的两个变量都取自I(0)过程。 在有些国家以年为单位的时间序列的最大可观测值个数并不是很大，所以对小样本DW统计量分布特征的研究有着非常重要的理论与现实意义。 本文结构如下。第二节推导两个I(1)变量进行最小二乘回归后，由残差计算的DW统计量的极限分布表达式，第三节介绍蒙特卡罗模拟结果及其分析，第四节给出实例，第五节给出结论。 2．DW统计量的极限分布 给定如下随机数据生成系统， yt = yt-1 + ut , y1 = 0, （1） xt = xt-1 + vt , x1 = 0, （2） 其中ut, vt ~ I(0), E(ut) = E(vt) = 0; E(ui uj) = 0, i ¹ j," i, j。则yt和xt为相互独立的两个I(1)过程。 建立如下回归模型： yt = b0 + b1xt + wt （3） 当对上式进行最小二乘估计时，会产生虚假回归问题。用随机误差wt的最小二乘估计值 构造DW统计量， （4） 因为当T ® µ 时， 必然接近于零，上式中分子为Op(1)，而分母T -1sw2也是Op(1)，所以DW统计量是Op(T -1)的。当T ® µ 时，有 DW Þ 即当用两个I(1)变量进行如模型(3)形式的回归时，DW统计量的极限分布为零。 3．小样本DW分布的蒙特卡罗模拟及其结果分析 当样本为有限样本，特别是小样本时，DW统计量的分布与其极限分布有着很大不同。由于上述条件下的DW统计量的分布无法用解析的方法求解，本文用蒙特卡罗模拟方法对DW统计量的小样本分布特征进行了研究。 以模型(3)为基础，除了以yt，xt ~ I(1)为条件对DW分布（记为DW(1,1)）进行模拟外，还分别以yt ~ I(1)，xt ~ I(0) 和yt，xt ~ I(0)为条件进行了模拟（分别记为DW(1,0) 和DW(0,0)）。 由于DW(0,0)就是通常意义的DW统计量，所以只模拟样本容量T = 10, 40两种情形。对于DW(1,1)和DW(1,0)，分别取T = 10, 20, 30, 40和50进行了模拟。在每个样本容量条件下各模拟1000次。所得结果见表一。 首先见表一的第三部分，先分析DW(0,0) 的分布特征。由于DW(0,0) 就是通常意义的DW统计量，所以模拟结果表明，一 DW(0,0)分布的均值为2，不受样本容量大小的影响；二分布是对称的，相应JB值（表中最后一列）说明小样本DW(0,0)统计量的分布与正态分布相当近似。三 随着样本容量的增大，分布的标准差逐步减小。 见表一的第一、二部分。小样本DW(1,1)和DW(1,0)统计量有着相似的分布特征。一 分布均为右偏态，分布左侧有端点，端点为零；二 随着样本容量的增大，DW(1,1)和DW(1,0)分布的右偏倚程度越来越大，分布均值逐步相左移动，90、95、99百分位数也逐步向左移动，同时分布的标准差逐步减小，分布的峰值越来越大，DW取值向零集中；三 在样本容量相同的条件下，DW(1,0)分布总是位于DW(1,1)分布的左侧，即DW(1,0)分布的均值、百分位数以及方差都比DW(1,1)分布的相应量小。T = 50模拟1000次的DW(1,1)和DW(1,0)分布的结果分别见图一和图二。 表一 DW分布的蒙特卡罗模拟结果 类 型 样本容量 百 分 位 数 均 值 标准差 偏 度 JB统计量 1 90 95 99 10 22 18 45 81 28 62 50 74 DW(1,1) 20 11 28 49 80 75 39 68 61 30 09 90 04 39 51 29 07 73 40 06 77 88 16 41 25 06 10 50 05 59 71 98 33 20 16 31 10 18 73 02 38 98 53 73 59 20 09 02 21 59 56 34 22 61 DW(1,0) 30 06 70 83 18 38 24 27 43 40 04 54 66 91 30 19 25 68 50 04 45 54 71 24 15 12 84 DW(0,0) 10 31 75 97 24 02 57 00 17 40 72 41 53 70 00 31 03 06 注： DW(1,1)表示由两个I(1)变量进行回归，计算得到的DW值 DW(1,0)表示由一个I(1)变量和一个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。 DW(0,0)表示由两个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。 在每个样本容量条件下各模拟1000次。 图一 T = 50模拟1000次的DW(1,1)分布直方图 图二 T = 50模拟1000次的DW(1,0)分布直方图 在相同样本容量条件下，DW(1,0)分布之所以位于DW(1,1)分布左侧，可作如下解释。随着T ® µ，DW(1,0)和DW(1,1)的分布都趋近于零。由于DW(1,0)来自于一个I(1) 变量和一个I(0)变量之间的回归，所以残差序列wt ~ I(1)。由于DW(1,1)来自于两个I(1)变量之间的回归，一般来说残差序列wt&nb 1、统计范围 GDDS将国民经济活动划分为五大经济部门：实际部门、财政部门、金融部门、对外部门和社会人口部门。对每一部门各选定一组能够反映其活动实绩和政策以及可以帮助理解经济发展和结构变化的最为重要的数据类别。系统提出了五大部门综合框架和相关的数据类别以及指标编制和公布的目标，鼓励以适当的、反映成员国需要和能力的频率和及时性来开发和公布指标。选定的数据类别和指标分为规定的和受鼓励的两类。 规定的数据类别包括：（1）来自综合框架中的核心部分，如实际部门的国民帐户总量、财政部门的中央政府预算总量、金融部门的广义货币和信贷总量、对外部门的国际收支总量；（2）追踪分析统计类目，如实际部门的各种生产指数、财政部门的中央政府财政收支和债务统计、金融部门的中央银行分析帐户、对外部门的国际储备和商品贸易统计；（3）与该部门相关的统计指标，如实际部门的劳动市场和价格指数统计；（4）社会人口数据，包括人口、保健、教育、卫生等方面统计。 除规定的数据类别以外，GDDS鼓励成员国发布更多的统计信息，以增强成员国经济实绩和政策的透明度。如实际部门列出储蓄、国民总收入指标，财政部门列出利息支付和偿债预计数据等。 GDDS认为，系统所包括的大多数数据类别都是由各国官方机构编制的。将私人部门编制的数据包括进去将更有助于观察经济的全貌，并使各国数据的范围更加一致。但是，将一些由私人机构编制的数据包括在系统内会增加工作的复杂性，比如由官方转发这些数据隐含着对这些数据质量的认可，官方必须对在公众获得、数据完整性和数据质量方面的责任做出调整。 2、公布频率 公布频率是指统计数据编制发布的时间间隔。某项统计数据的公布频率需要根据调查、编制的工作难度和使用者的需要来决定。系统鼓励改进数据的公布频率。GDDS对列出的数据类别的公布频率作了统一规定。例如， GDDS要求国民帐户、国际收支平衡表按年公布，广义货币概览按月公布，汇率则每日公布。 3、公布及时性 公布及时性是指统计数据公布的速度。统计数据公布的及时性受多种因素制约，如资料整理和计算手续的繁简、数据公布的形式等。GDDS规定了间隔的最长时限，如按季度统计的GDP数据规定在下一季度内发布，按月度统计的生产指数规定在6周至3个月内公布。 GDDS将选定的数据类别分为规定性和鼓励性两类，目的是给予参加国公布统计数据一定的灵活性。鼓励性一类是要成员国争取发布的，条件不具备的可以暂不发布。有些数据类别下构成要素后面注明“视具体情况”，即成员国认为该项统计不符合本国实际的，可以不编制发布。GDDS规定的发布周期和发布及时性也列出一些灵活处理和变通的办法。 GDDS有关数据方面的内容及要求如下： GDDS的数据规范 A、综合框架 核心框架 范围、分类和分析框架 受鼓励的扩展 频率 及时性 国民帐户 编制和公布全套的名义和实际国民帐户总量和平衡项目，得出国内生产总值、国民总收入、可支配总收入、消费、储蓄、资本形成、净贷款、净借款。编制和公布有关的部门帐户以及国家和部门的资产负债表 年度 10-14个月 中央政府操作 编制和公布交易和债务的综合数据，需强调：1）包括所有的中央政府单位；2）使用适当的分析框架；3）建立一整套详细的分类标准（税收和非税收收入、经常性和资本性支出、国内及国外融资），并适当细分（根据债务持有人、债务工具和币种）。 广义政府或公共部门操作数据，在那些地方政府或公共企业操作具有重要分析或政策意义的国家尤其鼓励。 年度 6-9个月 广义货币概览 编制和公布综合的数据，需强调：1）包括所有的存款公司（银行机构）；2）使用适当的分析框架；3）建立对外资产和负债、按部门分类的国内信贷以及货币（流动性）和非货币债务构成的分类标准。 月度 2-3个月 国际收支 编制和公布综合的国际收支主要总量数据和平衡项目，包括：货物和服务的进口和出口、贸易差额、收入和转移、经常项目差额、储备和其他金融交易、总余额，并适当进行细分。 国际投资头寸和总体经济外债数据（如果这些数据具有重要的分析和政策意义） 年度 6-9个月 GDDS的数据规范 B、数据类别和指标 数据类别 核心指标 受鼓励的总量及构成 频率 及时性 实际部门 国民帐户总量 国内生产总值（名义和实际） 国民总收入、资本形成、储蓄 年度（鼓励季度） 6-9个月 生产指数 制造业或工业 初级产品、农业或其他指标 视具体情况 月度 视具体情况 所有指标都为6周-3个月 价格指数 消费者价格指数 生产者价格指数 月度 1-2个月 劳动力市场指标 就业、失业，工资/收入，视具体情况 年度 6-9个月 财政部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 中央政府预算总量 收入、支出、差额和融资，视具体情况进行细分（根据债务持有人、债务工具和币种） 利息支付 季度 1个季度 中央政府债务 内债和外债，视具体情况适当细分（按币种、期限、债务持有人和债务工具） 政府担保债务 年度（鼓励季度） 1-2个季度 金融部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 广义货币和信贷总量 净对外头寸、国内信贷、广义或狭义货币 月度 1-3个月 中央银行总量 储备货币 月度 1-2个月 利率 短期和长期政府债券利率，政策可变利率 货币或银行间市场利率及一套存贷款利率 月度 高频率（如月度） 股票市场 股票价格指数，视具体情况 月度 对外部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 国际收支总量 货物和服务的进口和出口、经常帐户差额、储备、总差额 总体经济的外债和偿债数据，视具体情况 年度（十分鼓励季度） 6个月 国际储备 以美元标价的官方储备总额 与储备有关的负债 月度 1-4周 商品贸易 总进口和总出口 较长时间的主要商品的分类 月度 8周-3个月 汇率 即期汇率 每日 高频率（如月度） 社会-人口数据 核心指标 频率 人口 人口；人口增长率；城市人口；农业人口；人口性别；人口的年龄构成 各国公布频率会各不相同；及时性 保健 每个医生照顾人口数；预期寿命；婴儿/儿童/产妇死亡率 也不尽相同 教育 成年人文盲率、学生-教师比率、小学/中学入学率 贫困状况 获得洁净水的情况、卫生；每个房间居住的人数；收入分配；最低收入标准以下的家庭数 二、公布数据的质量 GDDS从两个方面的内容来评估公布的统计数据质量，即：提供统计数据的文字说明和提供统计数据的交叉检验。 统计数据质量是个难以界定、因而不易评估的概念。为了便于检查，GDDS选定两条规则作为评估统计数据质量的标准。一是参加国提供数据编制方法和数据来源方面的资料。资料可以采取多种形式，包括公布数据时所附的概括性说明、单独出版物和可从编制者得到的有关说明。同时也鼓励成员国准备并公布重要的关于数据质量特征的说明（例如，数据可能存在的误差类型、不同时期数据之所以不可比的原因、数据调查的范围或调查数据的样本误差等）。二是提供统计类目核心指标的细项内容、及与其相关的统计数据的核对方法，以及支持数据交叉复核并保证合理性的统计框架。为了支持和鼓励使用者对数据进行核对和检验，规定在统计框架内公布有关总量数据的分项，公布有关数据的比较和核对。统计框架包括核算等式和统计关系。比较核对主要针对那些跨越不同框架的数据，例如，作为国民帐户一部分的进出口和作为国际收支一部分的进出口的交叉核对。 与数据质量密不可分的是制定和公布改进数据的计划。所准备和公布的改进计划应包含所有数据不全的部门。统计当局应表明下述立场中的一个：（1）针对已发现不全的改进计划；（2）最近实施的改进措施；或（3）国家认定不 四、公众获取 GDDS规定要提前公布数据发布日期，并向各方同时发送。 官方统计数据的公布是统计数据作为一项公共产品的基本特征之一，及时和机会均等地获得统计数据是公众的基本要求。GDDS对此制定了两项规划：一是参加国要预先公布各项统计的发布日历表。预先公布统计发布日程表既可方便使用者安排利用数据，又可显示统计工作管理完善和表明数据编制的透明度。GDDS规定对于以年度为频率公布的综合框架和指标，时间表表明不迟于某个既定时间；对于公布频率更高的数据，则可确定一个日期范围，如3-5天。鼓励成员国向公众公布发布最新信息的机构或个人的名称或地址。二是统计发布必须同时发送所有有关各方。由于数据是有价值的商品，因此GDDS规定应向所有有关方同时发布统计数据，以体现公平的原则。发布时可先提供概括性数据，然后再提供详细的数据，当局应至少提供一个公众知道并可以进入的地方，数据一经发布，公众就可以公平地获得。
1，专业研究的培养目标和方向，包括一般的经济统计数据和统计类专业方向，培养了良好的数学素养和数学和经济学，掌握基本理论和统计方法，并能熟练地使用数据的计算机分析，本次调查可以从事企业，事业单位和经济，管理，统计，管理，定量分析，如开发，应用和管理，或在科研，教育等部门从事高级专门人才的科研和教学工作。毕业生可继续攻读统计和数学与应用数学，信息与计算科学，概率与统计，统计，工学，管理学等相关学科，跨学科的硕士研究生，和其他学科。 2，课程设置主要课程：数学分析，高等代数，解析几何，概率论与数理统计，C语言编程，微分方程，数据结构，动态数据处理，随机过程，网络与通信，统计决策和分析，统计计算和软件，多元统计分析。 教学根据社会的实际需要，重点建立社会经济统计资料，或者金融和保险统计，或生物医学的统计数据，或一些工业统计课程等方面，指导学生参加，以形成自己的专业方向特点。 3，科学和经济学的学术/四年制本科学士学位/学士学位。 4，毕业生应获得以下几方面的知识和能力 1具有坚实的数学基础，受到更严格的科学思维训练; 2掌握的统计数据。的基本理论，基本知识，基本方法和计算机技能;有收集的数据，以设计问卷调查数据和处理的基本能力; 3了解社会经济统计数据，医学统计学，生物统计学统计或行业相关的自然科学基础知识，社会科学，工程和技术的领域，具有统计学理论的应用分析和解决在初始容量领域的实际问题; 4了解统计理论的发展和前景，方法; 5理学士，应该能够熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力;经济学学士，应该有一个坚实的经济基础，熟悉国家经济发展的方针，政策和统计法律，法规，并进行利用信息和管理的综合分析能力; 6主数据查询，文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;有一定的科学研究和实际工作能力。 的数学，统计学，经济学，管理学 主要课程数学基础课（分析，代数，几何），概率论，数理统计主科目，运筹学基于计算机的，随机过程，而实用回归分析，时间序列分析，多变量统计分析，采样，非参数统计，根据应用方向的统计预测和决策和风险管理，以及选择的基本课程（例如作为经济统计方向选择的社会调查方法，经济和社会统计，国民经济核算，会计等）中国编辑本段|回到顶部主要实践性教学环节 包括学术论文，社会调查，生产实习，毕业论文，1020周的总体安排。 点击看详细相近专业与应用数学，信息与计算科学
一、单项选择二、不定项选择三、分析计算1、答案：2、答案：扩展资料这部分内容主要考察的是定性预测法的知识点：定性预测偏重于对市场行情的发展方向和施工中各种影响施工项目成本因素的分析，能发挥专家经验和主观能动性，比较灵活，而且简便易行，可以较快地提出预测结果。但是在进行定性预测时，也要尽可能地搜集数据，运用数学方法，其结果通常也是从数量上作出测算。主要是利用市场调查得到的各种信息，根据预测者个人的知识、经验和主观判断，对市场的未来发展趋势做出估计和判断。这种方法的优点是时间短，费用省，简单易行，能综合多种因素。缺点是主观随意性较大，预测结果不够准确。常用的定性预方法有综合意见法、专家会议法和德尔非法。定性预测的优点在于：注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。定性预测的缺点是：易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。
一是统计是获得决策数据的重要方法，统计预测就是把收集得到的相关数据分类整理分析，发现数据趋势，按照数据趋势走向，结合其他决策方法得出未来某一时期的数据。二是大部分决策必须参照统计预测成果才能获得有效决策；三是反之决策的成败往往能检验统计预测结果的可靠性 科学性，为下一个决策提供修正统计预测方法和策略。