2020中级经济师经济基础备考知识点

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　　2020中级经济师经济基础备考知识点：几种基本概率抽样方法

　　知识点：几种基本概率抽样方法

　　概率抽样中有不同的抽样方法：

　　（一）简单随机抽样

　　1.简单随机抽样分为：不放回简单随机抽样和有放回简单随机抽样两种方法。

　　例如：抽签法、摇号法。

　　2.简单随机抽样是最基本的随机抽样方法。

　　（二）分层抽样

　　1.分层抽样：指先按照某种规则把总体分为不同的层，然后在不同的层内独立、随机地抽取样本，这样所得到的样本称为分层样本。

　　例1：某高校180名教职员工，从中选取15人参观旅游。设计的分层抽样为：180名员工分为，教学人员144人，从中抽取12人；管理人员12人，从中抽取1人；后勤服务人员24人，从中抽取2人。

　　例2：某地区300家商店，为掌握各商店的营业情况抽取20个样本。设计的分层抽样为：300家商店分为，大型商店30家，从中抽取5家；中型商店75家，从中抽取5家；小型商店195家，从中抽取10家。

　　2.特点：

　　①分层抽样不仅可以估计总体参数，同时也可以估计各层的参数。

　　②便于抽样工作的组织。

　　③每层都要抽取一定的样本单位，这样样本在总体中分布比较均匀，可以降低抽样误差。

　　（三）系统抽样

　　1.系统抽样：指先将总体中的所有单元按一定顺序排列，在规定范围内随机抽取一个初始单元，然后按事先规定的规则抽取其他样本单元。最简单的系统抽样是等距抽样。

　　例如：从某学校5000名学生中抽取50名进行体质检查，先对5000名学生进行编号，即0001～5000；

　　间隔K＝5000/50＝100，表示每间隔100名学生抽取1个学生；0001～0100随机抽取0035号学生作为起点，依次抽取0135，0235，0335……，直到4935，50个样本抽取完毕。

　　2.特点

　　（1）系统抽样的优点是：

　　①操作简便。

　　②对抽样框的要求也比较简单。

　　（2）系统抽样的缺点是，方差估计比较复杂。

　　（四）整群抽样

　　1.整群抽样：将总体中所有的基本单位按照一定规则划分为互不重叠的群，抽样时直接抽取群，对抽中的群调查其全部的基本单位，对没有抽中的群则不进行调查。

　　例如：近千户的居民小区，调查居民的宽带拥有率。抽取15号楼的居民，然后对楼中每一户居民进行调查，用调查的结果来估计整个小区的宽带拥有率。

　　2.特点：

　　（1）整群抽样的优点：①实施调查方便，可以节省费用和时间，调查效率较高。②抽样框编制得以简化，抽样时只需要群的抽样框，而不要求全部基本单位的抽样框。

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　　2020中级经济师经济基础备考知识点：时间序列的速度分析

　　知识点：时间序列的速度分析

　　（一）发展速度与增长速度

　　1.含义：报告期水平已发展到基期水平的几分之几或若干倍。

　　公式：发展速度=报告期水平/基期水平

　　由于基期选择的不同，发展速度：定基与环比之分。

　　（1）定基发展速度：报告期水平与某一固定时期水平（通常是最初水平）的比值。

　　（2）环比发展速度：报告期水平与其前一期水平的比值。

　　（3）两者之间关系：

　　第一：定基发展速度等于相应时期内各环比发展速度的连乘积；

　　第二，两个相邻时期定基发展速度的比率等于相应时期的环比发展速度；

　　2.增长速度

　　（1）含义：报告期增长量与基期水平的比值，表明报告期水平比基期增长（降低）了若干倍（百分之几）；

　　（2）定基增长速度：增长量是累计增长量；

　　（3）环比增长速度：增长量是逐期增长量。

　　（二）平均发展速度与平均增长速度

　　1.平均发展速度：一定时期各期环比发展速度的序时平均数，采用几何平均法，也称水平法。

　　一定时期内现象发展的总速度等于各期环比发展速度的连乘积。

　　2.平均增长速度：反映现象在一定时期内逐期增长（降低）变化的一般程度。

　　3.平均发展速度与平均增长速度的关系：

　　平均增长速度＝平均发展速度－1

　　（三）速度的分析与应用

　　1.当时间序列中的指标值出现0或负数时，不宜计算速度。

　　2.速度指标的数值与基数的大小有密切关系。在环比增长速度时间序列中，各期的基数不同，因此，运用这一指标反映现象增长的快慢时，往往要结合水平指标的分析才能得出正确结论。

　　“增长1%的绝对值”：速度每增长一个百分点而增加的绝对数量。反映同样的增长速度，在不同时间条件下所包含的绝对水平

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　　2020中级经济师经济基础备考知识点：时间序列的水平分析

　　知识点：时间序列的水平分析

　　（一）发展水平

　　1.发展水平：时间序列中对应于具体时间的指标数值。

　　2.序列中第一项的指标值称为最初水平，最末项的指标值称为最末水平，处于二者之间的各期指标值则称为中间水平。

　　3.根据各期指标值在计算报考分析指标时的作用来划分：

　　（1）基期水平：作为对比的基础时期的水平；

　　（2）报告期水平：则是所要反映与研究的那一时期的水平。

　　（二）平均发展水平

　　1.绝对数时间序列序时平均数的计算

　　（1）由时期序列计算序时平均数：简单算术平均数。

　　（2）由时点序列计算序时平均数。

　　第一种情况：由连续时点计算。分为两种情形：

　　一种是资料逐日排列且每天登记，采用简单算术平均数的方法计算：

　　另一种：资料登记的时间单位仍然是1天，但实际上只在指标值发生变动时才记录一次。此时需采用加权算术平均数的方法计算序时平均数，权数是每一指标值的持续天数。

　　2.相对数或平均数时间序列序时平均数的计算

　　相对数或平均数时间序列是派生数列，相对数或平均数通常是由两个绝对数对比形成的。

　　（三）增长量与平均增长量

　　1.增长量

　　增长量：报告期发展水平与基期发展水平之差，反映报告期比基期增加（减少）的绝对数量，用公式表示为：

　　增长量＝报告期水平－基期水平

　　根据基期的不同：逐期增长量和累计增长量

　　逐期增长：△i＝yi－yi－1

　　累计增长：△i＝yi－y0

　　两者关系：△i＝yi－y0＝Σ（yi－yi－1）

　　2.平均增长量

　　平均增长量：时间序列中逐期增长量的序时平均数，它表明现象在一定时段内平均每期增加（减少）的数量。

　　公式：平均增长量=逐期增长量的合计/逐期增长量的个数=累计增长量/时间序列项数-1

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　　2020中级经济师经济基础备考知识点：大数据

　　大数据

　　大数据的含义：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

　　大数据的特性—4V

　　1.数据量大 Volume：大数据的起始计量单位是 PB（1024TB，大约 50 多万部电影）、EB（约 100 万 TB）或 ZB，未来甚至会达到 YB 或 BB。【补充知识：数据的计量单位由小到大是 B、KB、MB、GB（大概一部普通电影 2GB）、TB（1024GB，大 约存储 500 部电影）、PB、EB 等】

　　2.数据多样性 Variety ：类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等各种结构化、半结构化和非结构化的数据。

　　（1）结构化数据：是指存储在数据库里，可以用二维表结构实现表达的数据。

　　（2）非结构化数据：是指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、报表、图像、音频信息、视频信息等。

　　（3）半结构化数据：是介于完全结构化数据和完全非结构化数据之间的数据，具有一定的结构性。例如员工简历，有的简历只有教育情况，有的简历包括教育、婚姻、户籍、出入境等很多信息。

　　3.价值密度低 Value ：大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比。例如视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。

　　4.数据的产生和处理速度快 Velocity：数据的处理要符合“1秒定律”。大数据的智能化和实时性要求越来越高，一般要在秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间数据就可能失去价值。

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　　2020中级经济师经济基础备考知识点：数据挖掘

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　　 2020中级经济师经济基础备考知识点：数据挖掘

　　数据挖掘

　　数据挖掘的相关概念如下：

　　1.含义：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。包含以下几层含义：

　　（1）数据源必须是真实的、大量的、有噪声的。

　　（2）发现的是用户感兴趣的知识。

　　（3）发现的知识是可接受的、可理解、可运用的。

　　（4）并不要求发现放之四海而皆准的知识，只支持特定的发现问题。

　　2.出发点和核心任务：数据挖掘以解决实际问题为出发点；核心任务是对数据关系和特征进行探索。

　　3.类型

　　（1）指导学习或监督学习

　　监督学习是对目标需求的概念进行学习和建模，通过探索数据和建立模型来实现从观察变量到目标需求的有效解释。

　　（2）无指导学习或非监督学习

　　无监督学习没有明确的标识变量来表达目标概念，主要任务是探索数据之间的内在联系和结构。

　　4.常用的算法

　　（1）分类

　　1）含义：确定目标对象属于哪个预定类别，以实现对未来潜在的预测需求。分类技术属于一种监督学习，即使用已知类别的训练数据建立分类模型的方法。

　　2）实际应用：在邮件系统中区分出垃圾邮件，在贷款客户中判断出有风险客户等。

　　3）常用方法：决策树分类法、贝叶斯分类法、关联分类法、支持向量机、神经网络等。

　　（2）聚类分析

　　1）含义：把一组数据按照差异性和相似性分为几个类别，使得同类的数据相似性尽量大，不同类的数据相似性尽可能小，跨类的数据关联性尽可能低。聚类是一种无监督学习。其要划分的类是未知的，聚类分析是根据观察学习来确定数据之间的关系。

　　2）实际应用：用于客户细分、文本归类、结构分组、行为跟踪等问题。

　　3）常用方法：基于划分的方法、基于分层的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。

　　（3）关联分析

　　1）含义：是对数据集中反复出现的相关关系和关联性进行挖掘提取，从而可以根据一个数据项的出现预测其他数据项的出现。

　　2）实际应用：啤酒尿布案例，数据挖掘发现大型超市中购买啤酒的男士经常同时购买小孩纸尿裤，基于这一发现，超市把啤酒和纸尿裤摆放在一起，结果两种商品的销售量明显提升。

　　3）常用方法：购物篮分析，目的是发现交易数据中不同商品之间的...

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　　2020中级经济师经济基础备考知识点：反倾销措施

　　反倾销措施

　　1、含义：属于贸易救济措施，指进口国针对价格倾销这种不公平的贸易行为而采取征收反倾销税等措施来抵消不利影响的行为

　　2、税种：在正常海关税费之外，进口国主管机关对确认倾销产品征收的一种附加税

　　3、税额：不得超过所裁定的倾销幅度

　　4、纳税义务人：倾销产品的进口商，出口商不得直接或间接替进口商承担反倾销税

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　　2020中级经济师经济基础备考知识点：政府收入的分类

　　政府收入的分类

　　我国政府收入包括：税收收入、非税收入、债务收入、转移性收入。

　　其中，非税收入包括：

　　①专项收入：教育附加费等；

　　②行政事业性收费收入：考试费、签证费等；

　　③罚没收入；

　　④国有资本经营收入；

　　⑤国有资源有偿使用收入：土地出让金、出租车经营权收费；

　　⑥捐赠收入；

　　⑦政府住房基金收入；

　　⑧其他收入等。

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