2026年經(jīng)濟類考研專業(yè)試題經(jīng)濟預(yù)測與決策方法分析題一、案例分析題（每題20分，共2題）1.中國新能源汽車行業(yè)短期預(yù)測與政策決策分析題目：2023年，中國新能源汽車（NEV）市場經(jīng)歷了高速增長，但同時也面臨供應(yīng)鏈緊張、補貼退坡、國際競爭加劇等多重挑戰(zhàn)。假設(shè)你作為某省級發(fā)改委政策研究室的研究員，需對未來一年（2024年）該省新能源汽車市場的發(fā)展趨勢進行預(yù)測，并提出相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策建議。請結(jié)合時間序列分析、回歸分析等方法，分析以下問題：（1）選擇合適的時間序列模型（如ARIMA、指數(shù)平滑等）預(yù)測2024年該省新能源汽車銷量，并說明模型選擇理由及數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。（2）運用多元線性回歸模型分析影響新能源汽車銷量的關(guān)鍵因素（如居民收入、充電樁密度、競品價格、政策補貼等），并解釋模型系數(shù)的經(jīng)濟含義。（3）基于預(yù)測結(jié)果，提出至少三條具有針對性的產(chǎn)業(yè)政策建議，并說明其決策依據(jù)。2.長三角地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策分析題目：長三角地區(qū)是中國制造業(yè)的核心區(qū)域，近年來面臨勞動力成本上升、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級壓力等挑戰(zhàn)。某市為推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，計劃在2024-2026年投入50億元專項資金。假設(shè)你作為項目評估小組的成員，需對該項目的可行性及決策效果進行分析。請結(jié)合投入產(chǎn)出分析、層次分析法（AHP）等方法，回答以下問題：（1）構(gòu)建投入產(chǎn)出表，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對該市GDP、就業(yè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，并計算關(guān)鍵乘數(shù)效應(yīng)。（2）運用AHP方法評估數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目的多目標(biāo)決策，包括經(jīng)濟效益、社會效益、技術(shù)風(fēng)險等，并確定各指標(biāo)權(quán)重。（3）若項目資金存在不確定性，請采用蒙特卡洛模擬法評估其凈現(xiàn)值（NPV）的敏感性，并提出風(fēng)險規(guī)避策略。二、計算題（每題15分，共2題）3.消費品行業(yè)需求預(yù)測模型選擇與計算題目：某快消品公司2020-2023年某款瓶裝水的月銷量數(shù)據(jù)如下表所示：|年份|月份|銷量（萬瓶）||||--||2020|1|120|||2|125|||3|130|||...|...||2023|12|180|假設(shè)需預(yù)測2024年1月的銷量，請完成以下任務(wù)：（1）計算簡單移動平均法（MA，跨度為3）和指數(shù)平滑法（α=0.2）的預(yù)測值，并比較兩種方法的均方誤差（MSE）。（2）若數(shù)據(jù)呈現(xiàn)趨勢性，嘗試使用霍爾特線性趨勢模型進行預(yù)測，并解釋其原理。（3）若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在季節(jié)性波動（如每年3月銷量較高），請說明如何結(jié)合季節(jié)指數(shù)進行修正。4.決策樹模型在物流選址中的應(yīng)用題目：某電商公司計劃在華中地區(qū)新建物流分倉，需綜合考慮運輸成本、市場需求、土地價格等因素?，F(xiàn)有三個備選地點（A、B、C），各地點在不同情景下的收益矩陣如下表所示：|地點|暢銷（P=0.6）|滯銷（P=0.4）|||--|--||A|200萬|-50萬||B|150萬|30萬||C|180萬|-20萬|請計算：（1）各備選地點的期望收益，并選擇最優(yōu)方案。（2）若引入決策樹，繪制該問題的決策樹圖，并標(biāo)注各節(jié)點的期望值。（3）若增加“擴建”選項（需額外投資10萬，暢銷時收益翻倍），重新評估決策方案。三、論述題（每題25分，共2題）5.宏觀經(jīng)濟預(yù)測中的不確定性及風(fēng)險管理策略題目：當(dāng)前全球經(jīng)濟復(fù)蘇乏力，通脹壓力持續(xù)，各國貨幣政策存在較大分歧。作為某國際投資機構(gòu)的經(jīng)濟分析師，需撰寫一份關(guān)于未來兩年中國經(jīng)濟預(yù)測的報告中，如何處理宏觀經(jīng)濟預(yù)測中的不確定性？請結(jié)合以下內(nèi)容展開論述：（1）分析宏觀經(jīng)濟預(yù)測中的主要不確定性來源（如政策變動、外部沖擊等）。（2）比較貝葉斯方法、情景分析等不確定性處理技術(shù)，并舉例說明其應(yīng)用。（3）提出企業(yè)如何通過財務(wù)杠桿、合同設(shè)計等方式對預(yù)測風(fēng)險進行對沖。6.產(chǎn)業(yè)政策中的預(yù)測方法與決策優(yōu)化題目：近年來，國家多次發(fā)布政策支持新能源汽車、生物醫(yī)藥等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。假設(shè)你作為某行業(yè)協(xié)會的專家，需評估某省“十四五”期間生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)扶持政策的決策效果，請結(jié)合預(yù)測方法與決策科學(xué)，回答以下問題：（1）論述產(chǎn)業(yè)政策預(yù)測中的關(guān)鍵指標(biāo)（如專利轉(zhuǎn)化率、市場占有率、研發(fā)投入等）及其選擇依據(jù)。（2）分析如何運用系統(tǒng)動力學(xué)模型（Vensim等工具）模擬產(chǎn)業(yè)政策的長期影響，并解釋關(guān)鍵反饋回路。（3）結(jié)合實際案例，說明政策效果評估中的數(shù)據(jù)局限性及改進方向（如引入灰色關(guān)聯(lián)分析、模糊綜合評價等方法）。答案與解析1.中國新能源汽車行業(yè)短期預(yù)測與政策決策分析（20分）（1）時間序列模型選擇與數(shù)據(jù)預(yù)處理-模型選擇：ARIMA（自回歸積分移動平均模型）適用于呈現(xiàn)趨勢性和季節(jié)性的數(shù)據(jù)。通過ACF（自相關(guān)函數(shù)）和PACF（偏自相關(guān)函數(shù)）圖檢驗，若數(shù)據(jù)存在滯后相關(guān)性且季節(jié)周期為12個月，可設(shè)ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s。-數(shù)據(jù)預(yù)處理：-缺失值插補（如均值法）；-差分消除趨勢（如二階差分）；-季節(jié)調(diào)整（如乘法模型Yt=StTtIt）。（2）回歸分析關(guān)鍵因素-模型：`銷量=β0+β1收入+β2充電樁密度+β3競品價格+ε`-系數(shù)含義：-β1（收入）：收入每增長1元，銷量增加β1萬瓶（彈性）。-β2（充電樁密度）：每公里增加1個充電樁，銷量提升β2萬瓶（基礎(chǔ)設(shè)施效應(yīng)）。（3）政策建議-補貼優(yōu)化：針對低線城市推出階梯式補貼（如農(nóng)村地區(qū)加碼）。-基建協(xié)同：聯(lián)合電網(wǎng)企業(yè)加快充電網(wǎng)絡(luò)布局，避免供需錯配。-產(chǎn)業(yè)鏈整合：支持本地電池材料企業(yè)，降低供應(yīng)鏈依賴風(fēng)險。2.長三角地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策分析（20分）（1）投入產(chǎn)出分析-計算直接、間接和引致乘數(shù)（如數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶動電子設(shè)備制造業(yè)增長，進而拉動上游芯片產(chǎn)業(yè)）。-示例：數(shù)字化轉(zhuǎn)型使GDP乘數(shù)為1.3，就業(yè)乘數(shù)為0.8。（2）AHP方法-構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)：目標(biāo)層（效益最大化）、準(zhǔn)則層（經(jīng)濟/社會/技術(shù)）、指標(biāo)層（如就業(yè)率、能耗降低率）。-權(quán)重示例：經(jīng)濟（0.5）、社會（0.3）、技術(shù)（0.2），技術(shù)風(fēng)險需重點評估。（3）蒙特卡洛模擬-設(shè)定資金投入服從正態(tài)分布（均值為50億，標(biāo)準(zhǔn)差10億）。-若NPV在95%置信區(qū)間為正，則項目可行；否則需分階段實施。3.消費品行業(yè)需求預(yù)測模型選擇與計算（15分）（1）MA與指數(shù)平滑-MA（跨度3）：`Ft+1=(yt-2+yt-1+yt)/3`；-指數(shù)平滑：`Ft+1=αyt+(1-α)Ft`。-MSE需計算實際值與預(yù)測值的平方差。（2）霍爾特模型-原理：在MA基礎(chǔ)上增加趨勢項`t`，公式為`Ft+1=αyt+(1-α)(Ft+βt)`。（3）季節(jié)指數(shù)修正-提取月度數(shù)據(jù)，計算各月平均銷量占比，乘以趨勢預(yù)測值。4.決策樹模型在物流選址中的應(yīng)用（15分）（1）期望收益計算-A：2000.6-500.4=70萬；-B：1500.6+300.4=90萬；-B最優(yōu)。（2）決策樹圖-節(jié)點1（決策節(jié)點）：B（90萬）；-節(jié)點2（自然狀態(tài)）：暢銷90萬/滯銷30萬。（3）擴建方案-新方案期望：暢銷（180-10）0.6+（-20）0.4=94萬，優(yōu)于B。5.宏觀經(jīng)濟預(yù)測中的不確定性及風(fēng)險管理策略（25分）（1）不確定性來源-政策（如美聯(lián)儲加息）；-外部沖擊（如俄烏沖突）。（2）處理技術(shù)-貝葉斯方法：結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與最新信息更新預(yù)測（如通脹預(yù)期）。-情景分析：設(shè)計“基準(zhǔn)”“悲觀”“樂觀”三組情景。（3）企業(yè)對沖策略-財務(wù)：發(fā)行可轉(zhuǎn)換債券；-合同：與供應(yīng)商簽訂長期價格保護協(xié)議。6.產(chǎn)業(yè)政策中的預(yù)測方法與決策優(yōu)化