统计预测与决策论文

今天小编为大家推荐《统计预测与决策论文(精选3篇)》，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。［摘要］数据挖掘是一门新兴的数据处理技术，是当前热门的一个研究领域。本文简要介绍了数据挖掘的概念，论述了基于数据挖掘的预测决策模型建立、实施和效果评估，最后对基于数据挖掘的预测决策模型在电力营销系统中的应用作了实证。

第一篇：统计预测与决策论文

独立学院《经济决策与预测》课程教学问题与模式的探讨

摘要：经济决策与预测作为独立学院经济统计学专业的核心基础课程之一，普遍存在师资力量不够，教学内容偏难和教学手段不完善等问题。对此，需从教材选择、教学模式和考试模式几个方面对该课程进行分析研究，并找出相应的解决办法。

关键词：经济预测与决策;教学改革;应用型人才

近年来，我国高等院校招生规模不断扩大，高等教育正在由“精英”教育培养模式向“大众化”教育培养模式发展。独立学院作为教育市场竞争的产物，顺应当今社会发展的要求，将自己的办学目标定位于建设应用型大学和培养应用型人才。应用型人才的主要特征是具有比较强的实践能力和创新能力，毕业以后能很快地适应职业的要求。例如应用型统计学专业人才应具有较扎实的数学基础和良好的经济学素养，比较熟练地掌握统计学及金融、管理等方面的基本理论与方法，能较熟练地运用计算机分析和处理各种数据，能在企、事业单位和各经、管部门从事统计调查、统计信息管理、统计数据管理与分析和统计研究工作的应用型人才。“经济预测与决策”这门课旨在运用专门的统计知识研究经济问题，实用性很强，例如可以建立回归方程拟合经济模型，利用时间序列方法对股票收益进行预测等。同时这门课的理论基础涉及数学分析、高等代数、统计学原理三门课的内容，这三门理论基础课比较抽象、难懂，独立学院的学生数学基础本来就比较差，理解、掌握理论知识就更加困难，在学习经济预测与决策这门课程时遇到的困难有很多。因此，独立学院有必要对经济决策与预测这门课的教学进行深入地研究。

1、教学中存在的问题

1.1教材难易很难适中

目前，还没有专门为独立学院学生编写适合他们使用的经济预测与决策这门课的教材，独立学院基本都使用母体学校的教材上这门课，母体学校偏重理论教学，而独立学院以培养应用型人才为目标，注重实际应用能力，并且独立学院学生的基础比较差，他们在学习的过程中常常会感到很吃力。但如果仅仅按照统计工具书的步骤讲解。学生会感到困惑，不知道那些统计量是什么意思，最后的输出结果说明了什么问题等。因此，只使用母体学校的教材和只使用统计工具书学习经济预测与决策这门课是不行的。

1.2教学形式呆板

目前高校经济预测与决策教学，大多采用以教师讲授为主的传统教学方式。教师普遍仍局限于课堂讲授的单向灌输式教学方式，属于重知识传授、轻能力培养，重书本理论、轻实践活动的“注入式”教学模式。教学中，教师注重基本原理和方法的介绍，很少做到把原理与统计分析方法在实际中的运用结合起来讲解，运用知识的能力未得到锻炼、提高。实际操作能力和使用统计软件的能力相当缺乏。学生对这种教学方式比较反感，因而失去学习的兴趣。

1.3考试内容和形式单一

考试是检验学生学习情况的主要途径，也是评估教学质量的主要手段。现在大多数的课程依然沿用传统闭卷笔试的方式，考试的题型主要有填空题、选择题、计算题、证明题、论述题等。这种考试方式注重考察学生掌握基本理论和基本技能的情况，但试卷上的题目毕竟是理想化的，学生为了应付考试，不得不死记硬背公式、定理，导致有的学生虽然考分很高，但运用知识解决实际问题的能力却很差，这样很难考察出学生分析实际问题的能力，从而不能满足独立学院培养应用型人才的要求，而经济预测与决策是一门实用性很强的课程，采用传统的考试形式，显然是不合适的。

2、经济决策与预测课程改革措施

2.1选择合适的教材

适合于应用型人才培养的经济与决策教材是比较少的，而适合独立学院经济统计专业使用的教材就更加少了，独立学院母体学校本科教材存在难度偏大、理论内容偏多、实践技能操作偏少的弊端，这类教材更适合培养研究型人才使用。对于数学基础普遍较弱的独立学院的学生来说，用现有的教材进行教学，学生学习起来困难比较大。根据独立学院学生基础较差的特点，不宜选取理论性太强的教材，要选择简单介绍基本理论，又通过例题讲解计算步骤和如何使用软件解决实际问题的教材，但是实际中满足以上要求的教材很难找到，短期内可以解决的办法就是选一本理论性较强的教材，然后任课老师再选一本统计软件教材教学生使用软件解决实际问题。这样做可以将理论结合实际，但任课老师要注意教学进度，对于独立学院的学生，要通过例题讲解理论知识。在长期教学中，最好的解决方法就是结合独立学生的特点，编写一本适合他们学习的教材，这也是根本解决独立学院经济决策与预测课程教材难选问题的办法。不论是选取教材还是编写教材，对教材的具体要求是：

(1)教材应能系统地介绍理论方法，为学生学习其他专业课程提供分析方法和理论基础;(2)教材应着重介绍各种模型在经济、管理领域的实际应用，在案例选择、编排上要尽量符合社会实际需要，也可以考虑将其他专业课程介绍的方法与这门课程的方法相结合解决实际问题。

2.2针对具体情况采用不同的教学模式

在理论方面，弱化传统的数理逻辑的推证教学方式，强化对模型适用性的识别能力以及利用这些模型分析经济数据能力的训练;注意以我国经济运行真实数据编写案例，结合社会经济的热点问题开展案例教学，积极开展实验，将理论方法的教学与计算软件相结合，克服理论方法和计算机教学相分离的现象，例如在讲非平稳序列的随机分析时，可以以我国每日上证指数数据为实例，运用EVIEWS软件讲解GARCH模型在解决异方差性时的优越性。笔者在教经济预测与决策这门课程时，重点讲的内容是时间序列分析，而教材里提到的其它计量内容，比如回归分析的内容，等专门讲计量经济学课程时再给学生详细介绍。为了让学生学会使用更多的统计软件，在上《经济预测与决策》课程时，使用EVIEWS进行教学，在上《计量经济学》课程时。使用SPSS进行教学，在给学生上《试验设计》课程时，使用EXCEL进行教学。在一个班学生人数较多的情况下，可以采用分组讨论的方式，将学生分成若干小组，并给每个小组指定一名组长，明确各个小组长的职责。如：组长负责组织本组成员按老师的要求开展讨论活动，对组内成员进行工作分工。督促本组成员按时完成工作并对本组成员的工作表现进行评价。除了正常上课外，可以给每个组布置1-2道题目进行讨论，然后从每个组抽同学上讲台说明解题思路，并当场演示计算过程和结果。在一个班学生人数较少的情况下，最好能选择在机房上课，这样更能合理分配讲理论知识内容和实际操作内容的时间，而且可以让每个同学都现场操作软件，采用这种方式既检验了学生平时的学习情况又锻炼了他们展现自我的能力。其次应该多采用案例教学，通过案例讲解理论知识，以案例为起点，教师通过对案例的分析，说明教学的主要内容，介绍课程的基本理论，使案例与课程的基本理论成为一个整体，构成完整的课程内容体系。在开始学习新的课程内容时，学生会感到新的理论知识理解起来比

较困难。因此案例引导法可以在学习新的一章内容时运用。通过案例的引导，可以极大地激发学生的学习兴趣和积极性，使新的教学内容理解起来非常容易。通过案例教学生实际操作，这样既能使学生学起来轻松，又能使学生对知识掌握得更牢固。最后，教师应该向学生详细介绍本课程的前沿性知识和有待解决的问题，启发学生积极思考这些问题，培养学生的自主创新能力。当今时代以知识经济和信息为主题，科学技术的不断创新，是一个国家繁荣昌盛的重要因素之一。平时要加强对学生自主创新能力的培养，让学生自己多思考。要真正培养学生分析、解决问题的能力，仅靠老师课堂教学是不够的，必须让学生经过社会实践的磨练。通过社会实践，既可以巩固课堂教学的成果，还可以为学校相关部门提供有用的决策信息。在上课的过程中与学生互动是非常重要的，通过互动，学生的积极性被充分调动，可以很快得扭转学生被动学习，教师强制“灌输”的局面。

2.3考试形式的多样化

绝大多数课程的学习要求学生掌握以下三个方面的内容：(1)基本知识、基本理论以及基本技能，这些基本内容是进一步深入学习的保证;(2)解决实际问题的能力，这是学习课程的基本目标;(3)自主创新的能力。

由于长期受到传统教育理念的影响，目前的考试形式已经越来越不适合综合考察学生学习知识、能力的现状，因此需要对经济预测与决策课程的考试模式进行改革。在考试内容上，要将理论知识考核和创新能力考核结合起来。用来考核的每一道题目，尽量做到在考察基础知识的同时也能考察到学生的发散思维能力，也就是题目不能太“直白”。要鼓励学生自己独立思考，在考试内容上要尽量将一些社会经济问题适当抽象化使之成为一种创新题型，通过这种“实战”激发学生的创新思维，从而才能真正起到综合考察学生知识、能力、素质的作用;在考试形式上，对经济预测与决策课程而言，可以采用以下一些考试方式：

(1)读书报告。通过写读书报告来考核学生理论基础，要求学生写出每一章的知识点有哪些，重点是什么，报告中还要写学完这门课程后有什么感想等。

(2)课程论文。这种考试形式是以学生写的调查分析报告、预测决策分析报告和实证分析报告等为依据，主要考察学生运用知识解决实际问题的能力和专业写作能力。在经济预测与决策课程中，完全可以让学生对股票、期货进行实证等分析，实践证明这有利于提高学生综合分析问题和解决问题的能力，同时可以起到使学生更加熟练地掌握统计软件的目的。

(3)多种考试形式相结合的综合性考试。这种考试形式是将两种或两种以上的考试形式结合起来进行综合性考核，以评定学生的课程最终成绩，由于教学时间的限制，综合考试形式要求教师在平时授课过程中就要完成大部分的考核内容。如读书报告与分析报告相结合、课程论文与平时成绩相结合等。对学生的考核，不能只在期末或者期中进行，要定期地抽查学生的学习情况，要及时地了解学生掌握实践能力，从而有针对性地改变教学方式。

总之，经济预测与决策对于培养统计学专业学生系统分析问题的思维方式、提高解决实际问题的能力具有重要的影响，因而必须深入探讨经济统计学专业经济预测与决策教学和实践模式，完善课程设置，提高经济预测与决策课程设置的合理性，突出统计专业应用性比较强的特点。同时也可以进一步完善教学的案例数据库建设，提高学生运用经济统计方法的应用能力和解决实际问题的能力。

参考文献：

[1]郑葵，独立学院经济管理专业统计学课程教学改革探讨[J]，教书育人·高教论坛，2010，6

[2]曾五一。肖红叶等，经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J]，统计研究，2010，2

[3]曾守桢，岑仲迪，应用型统计学人才培养模式探究[J]，教育与职业，2009，5

[4]莫生红，高校统计学课程教学改革探讨[J]，新西部，2009，2

[5]约瑟夫.罗曼著，掌握教学技巧(第二版)，洪明，译，[M]，浙江大学出版社，2008

[6]孙爱军，李玲，《统计学》课程教学问题与模式的探讨[J]，淮阴师范学院教育科学论坛’2007，4

作者：辛海明

第二篇：基于数据挖掘的预测决策模型应用与研究

［摘 要］ 数据挖掘是一门新兴的数据处理技术，是当前热门的一个研究领域。本文简要介绍了数据挖掘的概念，论述了基于数据挖掘的预测决策模型建立、实施和效果评估，最后对基于数据挖掘的预测决策模型在电力营销系统中的应用作了实证。

［关键词］ 数据挖掘；预测决策；电力营销系统

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1 引 言

随着数据库、网络等技术的迅速发展，人们积累的数据越来越多，需要有新的、更有效的方法对各种大量的数据进行分析、提取以挖掘其潜能，数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的，它的出现为智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了新的思路和手段。

随着电力市场的改革和发展，供电企业越来越需要对用户侧需求、发电侧需求以及第三方需求进行科学预测决策，以便为供电企业运营提供科学依据。

2 数据挖掘技术

数据挖掘（Data Mining，DM），就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据库中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘也可称为数据库中的知识发现,它是从大量数据中提取出可信的、新颖的、潜在的、有效并能被人理解的模式的一种高级处理过程。数据挖掘是按照企业既定的业务目标,对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将之模型化的先进、有效的方法。

数据挖掘是从数据中发现有用知识的整个过程，如图1所示。整个数据挖掘过程是由若干挖掘步骤组成,其主要步骤有：数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和知识表示。

3 预测决策模型

预测决策系统根据历史数据对未来数据进行预测，同时根据天气因素/节假日因素等调整预测结果。任何一种方法只是数学上的一种理想的模型，很难用一种或几种预测决策模型描述所有的变化规律。因此建立预测决策的方法库，以尽可能多地预测决策模型，满足事物发展规律多样性的需求，其中既包括被企业预测人员所经常采用的常规方法，也包括一些比较新颖的预测决策方法，如人工神经网络法等。

提供对预测决策所用的历史序列进行不良数据的检测与辨识，有效地提高精度。预测人员可以结合具体情况灵活选用较为合适的预测决策方法，对多种方法的预测结果互为比较，再进行合理的综合分析，得出最终的预测结果。充分考虑影响预测结果的多种因素，如气象因素、日分类（正常日、国庆、春节等）、星期类型（周一至周日）等。

预测决策系统为4库结构：数据库、算法库、模型库、综合分析库。数据库中存储有关的历史业务指标，算法库/模型库保存了对预测决策模型的管理，综合分析数据库保存了进行组合预测决策的相关信息。预测决策系统基本结构如图2所示。

4 基于数据挖掘的电力营销预测决策系统

电力营销管理信息系统涵盖供电企业用电营业管理的全过程业务，包括电量电费、业扩报装、计量管理、用电检查和综合管理等。整体系统框图如图3所示。

对于一个中型地市级的供电企业，电力营销管理信息系统一年积累电量电费、业扩报装、计量管理、用电检查数据至少2GB，一般供电企业至少保存3年以上历史数据。预测决策层为制订营销管理目标及营销预测决策提供科学的依据，即从这些大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据库中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。

4. 1预测决策模型

预测决策的模型可以分为3类：初级模型、常规预测模型、专用模型，根据电力业务分析人员的实践经验，针对电量、电费等预测指标在年度、季度、月度等不同的时间单位上总结出一些独有的预测决策模型（详见图4）。

不同地区、不同时间、不同行业的负荷变化规律是不同的，很难用一种或几种预测决策模型描述所有的变化规律。建立预测决策的模型库，使得用户可以自定义预测决策模型中的参数，可定义各种新增加的预测决策模型。这种开放为用户提供了充分的空间，将人的经验与计算机有机地结合起来，从而保证了预测决策的精度。

4. 2预测决策策略

每一种预测决策模型都代表了一种发展规律，预测决策模型越多，预测决策人员的选择余地越大，预测决策结果越精确。系统提供的预测决策方法库中既包括了被电力系统预测决策人员所经常采用的常规方法，如一元及多元线性回归、滑动平均预测、指数平滑预测，也包括了一些比较新颖的预测决策模型，如人工神经网络模型等，并且对一些预测决策模型进行了改进，如改进的Winters-dm模型。同时针对电力业务分析人员的实践经验，总结出一些独有的预测决策模型，如模式分解预测决策法。

预测决策人员可以结合具体情况灵活选用较为合适的预测决策方法，对多种方法的预测决策结果互为比较，再进行合理的综合分析，得出最终的预测决策结果。

（1）基于模型库的预测决策模型管理。建立预测决策的方法库和模型库，将人的经验与计算机有机地结合起来，从而保证了预测决策的精度。

（2）组合模型预测决策技术。对于电量、负荷等序列量的预测决策，预测决策人员可选择的模型是多种多样的。数学模型是理想抽象，负荷发展的自然规律很难用单一数学模型加以描述，任何单一的预测决策模型的精度不可能很好。无论是从预测决策人员方便地选择模型的角度，还是为了提高预测决策的精度，都需要研究如何将不同种模型进行有机的组合，即综合模型，才能形成对电量、负荷发展自然规律的更贴切或完备的描述，提高预测决策的精度。

（3）预测决策过程控制技术。在预测决策值未得到真实值证实之前，由预测决策系统得到的预测决策结果是否达到了预测决策精度的要求，是预测决策工作者迫切关心的问题。系统采用“虚拟预测决策策略”，即通过对近期已知数据的虚拟预测决策，考察该预测决策系统在数据条件变化下的预测决策结果稳定性、拟合精度和虚拟预测决策精度等指标，得到预测决策模型的预测决策精度等级，为预测决策人员提供自动选择预测决策模型的功能。

（4）历史数据的预处理技术。为了获得较好的预测决策效果，用于预测决策的历史数据的合理性应该得到充分保证。因此，需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本的要求是：须排除由于人为因素带来的错误、由于统计口径不同带来的误差，以及历史上的突发事件或由于某些特殊原因对统计数据带来重大的影响。

（5）预测决策结果评价与自动参数修正技术。预测决策结束后，随着实际数据的产生，为了进一步提高预测决策的精度，系统对多种预测决策方法所得结果进行全面的误差分析，对预测决策结果作出评价，并对预测决策模型的参数进行修正。所有误差分析结果均保存于用户指定的信息文件中，可供随时查阅,并对以后的预测决策数据进行校正。

（6）预测决策结果的人工干预。在业务实践过程中, 预测决策人员积累了丰富的工作经验，同时由于电力工作的实际情况，有很多未来的变化并不依从历史数据规律，而是政策性的或者是人为设置的。因此系统必须提供充分的人工调整预测决策数据的手段。

4. 3系统框架

系统整体结构由3部分组成：数据仓库的架构与管理、中间应用服务器的调优与设置、前端报表分析数据的展示与设计，如图5所示。

（1）数据仓库构架与管理主要包括数据仓库系统结构的构建、目标数据的生成过程（数据抽取）及数据仓库主题数据的管理与维护。

（2）中间应用服务器由两部分组成：Web服务器与报表分析应用服务器。Web服务器采用WebLogic作为应用服务器。报表分析应用服务器采用先进的商业智能软件Microstrategy的Intelligence Server进行元数据管理与描述，通过4级缓冲技术，可及时快速实现对用户数据分析内容的提取。在主题构架与属性定制方面，通过Microstrategy的Architect构架体系，可实现对主题灵活定义，对相关属性任意增删，对在用电营销过程中新加的各种分析方法与手段可以实现自助式设计，满足系统的不断扩充需求。

（3）前端数据分析内容的展示以表格与图形相结合的方式，通过对不同分析主题，相关不同属性的多角度、多方位转换，充分运用钻取、切片等分析手段，并配以不同的经济分析方法，可辅助决策者及时快捷地了解本区域电力运营的实际状况。全面掌握电力运营过程中潜在的问题及增长点。

4. 4数据抽取

数据抽取作为数据仓库数据生成的关键步骤，在数据抽取过程中，系统提供详细的日志功能。日志内容包括数据抽取过程中对源数据正确性校验、数据抽取相关分析主题抽取情况说明，并能将最终抽取日志内容按不同单位转发给各部门相关人员，对上报数据及时更正。

审核验证后的数据经汇总、聚集后可自动插入到相应的数据表中，基础数据生成后为只读形式，前端分析人员只有分析数据的权限，任何人没有更改基础数据的权限。

5 总 结

数据挖掘技术是一种多学科相互综合、相互渗透的技术。它以传统的数据库技术为基础,运用多种手段分析数据，对海量数据进行知识发现，并进行恰当的可视化表示，是一种高效的预测决策系统解决方案。数据挖掘技术为预测决策系统的研制和开发提供了一种有效的、可行的体系化解决方案。基于数据挖掘技术的预测决策系统，利用挖掘技术，通过构建预测决策模型，对企业生产和计划的完成情况及相关环境数据进行多角度、多层次的分析，帮助企业决策者及时掌握企业的运行情况和发展趋势，并为制订生产计划和长远规划提供理论和现实指导，从而提高企业的管理水平和竞争优势。

主要参考文献

［１］ 王锐，马德涛，陈晨． 数据挖掘技术及其应用现状探析［Ｊ］． 电脑应用技术，２００７（2）．

［２］ 李丹丹． 数据挖掘技术及其发展趋势［Ｊ］． 电脑应用技术，２００７（2）．

［３］ 李洁，滕振芳． 数据仓库及数据挖掘技术在超市中的应用［Ｊ］． 保定职业技术学院学报，２００７（１２）．

作者：陈章良

第三篇：浅析高中数学在经济预测与决策中的应用及重要性

【摘要】 随着经济的发展和科技的进步，经济研究领域得到了进一步的拓展，集中表现在经济预测和决策当中。在经济预测与决策中，数学发挥着重要的工具作用，辅助经济领域得到进一步拓展。高中数学对于经济预测与决策的重要作用，不仅表现为高中数学有助于经济理论的形成和发展，而且高中数学可以通过数字的灵活应用实现经济的交流、积累和传播。因此，本文从当前经济领域的发展现状出发，进一步探讨和分析高中数学在经济预测与决策中的应用和重要性。

【关键词】 数学 经济预测 经济决策

引言

新经济的发展离不开数学的带动作用，高中数学知识通过数学方法和思维更好地解决了实践中各种经济问题，因此，高中数学与经济的关系也越来越密切，突出表现在高中数学对于经济预测与决策中的发挥着不可替代的重要作用。下文将进行逐一的具体分析。

一、高中数学在经济研究中的作用

随着科技的不断进步，高中数学通过思维语言的应用和逻辑思维的辨析，与经济学更紧密的联系在一起，逐步在经济研究中发挥着重要作用。同时，数学知识的迅速发展，也极大地提高了经济研究的整体水平。数学知识不仅重视数字分析的严谨性，保证经济预测和决策的信息和数字依据更加准确化，同时进一步完善经济学这门科学，促进经济学理论的形成和进一步发展。在经济领域中，通过运用高中数学知识进一步建立函数模型，将复杂的经济问题进一步转化为数学问题，构建对应函数模型进行解决经济问题。例如，在经济研究的过程中，常用到的数学知识理论有：消费函数、边际分析、回归分析、主成分分析、投入产出函数模型等，都对经济研究和经济学的发展做出了巨大的贡献。因此，高中数学知识在经济研究中发挥着不可替代的重要作用，促进经济的交流、积累和进一步的传播与发展。

二、经济预测与决策在经济活动中的作用

经济和科技的迅速发展，让原本有限的资源获得了最大化的利用，换而言之，通过不断优化资源配置从而实现了经济最大化的获利。在经济决策中，决策的基础是要进行精准、明确的预测。对于经济决策和经济预测而言，两者又都是以商品的生产和交换为基础，以调查资料、经济信息以及调查结果为依托，采用科学有效的方法和理论，将可能出现的结果进行整合，再进行进一步的评估和分析，从而制定经济方案和发展方向。此外，市场经济的蓬勃发展，各种资源都在被进行整合利用，经济的高速发展在创造极大的经济效益的同时，也带来了极大的风险。

但是，随着科技发展的逐步成熟以及数学知识的应用，这种潜在的巨大风险是可以进行人为控制的。因此，在进行经济预测和决策的过程中，应该进一步优化资源配置，整合方案，降低经济发展过程中潜在的风险，从而实现经济活动的顺利、稳定发展。

三、高中数学在经济预测与决策中的应用

高中数学在经济预测与决策过程中的应用，主要是通过将数学理论与实际事实进行有机统一的结合，以此来进行实际中经济有关的问题的解决，主要的公式是：F(x)=f(x)，其中，x代表经济活动中变量，则F(x)代表经济中与政策变化等相关的因素随经济活动中变量变化而产生的影响和联系。因此，经济预测与决策与高中数学知识之间的关系，是将经济理论、数学方法以及统计方法相结合，根据实际的经济问题，构建计量模型和估算方程，通过深入准确的定性分析与定量分析，以数学的形式进行表达和呈现，也就是将数学方程式、变量和参数进行整合。通过利用数学知识进行经济预测和决策，不仅能够准确地反映现实特点，还可以明确经济分析的思路，从而进行精确计算，发挥高中数学的重要作用，实现经济的可持续发展和资源的优化配置。

四、高中数学在经济预测与决策中的重要性

科技的迅速发展，带动经济领域的范围逐渐扩展，同时通过数学模型的建立，更加有效的解决了实际中很多的经济问题。尤其是随着以数字化为基础的计算机和互联网的出现和应用，更是强化了高中数学在经济领域中的重要作用。例如，在解决实际问题的时候，常常要通过建立目标函数，运用到极限理论进行有关经济问题的极限计算，，具体而言，若函数代表损失则达最小，若函数代表获利则达极大，从而将具体的经济问题转化为目标函数条件极值或者变分问题。

五、结论

经济和科技的发展，使高中数学知识广泛应用到经济学领域中。通过数学知识和方法的运用，让高中数学逐步成为经济预测和决策中至关重要的一部分。通过将实践中复杂的经济问題转化为数学知识后，从而进行函数模型的构建，通过进一步精确和理性的逻辑的分析，应用高中数学知识解决实际问题。总而言之，无论是高中数学知识还是数学思想，都在经济预测和决策中发挥着举足轻重的作用，对于实现经济的可持续发展和资源的优化配置以及利润的最大化都十分重要。

参 考 文 献

[1]张炜德.试论数学知识与经济发展的关系[J].科技资讯.2016-08-11.

[2]李凝香.谈谈数学在当代经济发展过程中的重要作用[J].中国高新技术企业.2016-09-12.

[3]张曦晨.浅析高中数学在经济预测与决策中的应用及重要作用[J].暨南大学学报.2016-01-04.

作者：白子博