十时间序列预测法共VIP免费

第十章时间序列预测法第十章时间序列预测法（共六节）（共六节）第十章时间序列预测法第十章时间序列预测法（共六节）（共六节）第十章时间序列预测法（共六节）时间序列预测法概述简单平均法移动平均法指数平滑法趋势外推法季节系数法第一节时间序列预测法概述一、时间序列预测法的含义是一种定量分析方法，它是在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。也叫时间序列分析法、历史延伸法、外推法确定性时间序列预测法：非确定性时间序列预测法：简单平均法移动平均法指数平滑法季节系数法趋势外推法二、时间序列的因素分解•（一）长期趋势（T）•（二）循环变动（C）•（三）季节变动（S）•（四）不规则变动（I）也随机变动•时间序列的数学模型为：战争、政变、地震、水灾、测量误差等ICSTXISCTXISCTX相乘关系式效果好三、时间序列预测法的特点•时间序列预测法是撇开了事物发展的因果关系去分析事物的过去和未来的联系。•假定事物的过去趋势会延伸到未来；•预测所依据的数据具有不规则性；•撇开了市场发展之间的因果关系。四、时间序列预测法的主要步骤•时间序列预测的原理：时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。•构成时间序列的要素有两个：•其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。•实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。（一）收集、整理历史资料，编制时间序列（二）确定趋势变动形态（四）确定预测值（三）选择预测方法第二节简单平均法（三）一、简单算术平均法是以观察期内时间序列的各期数据（观察变量）的简单算术平均数作为下期预测值的方法。用算术平均法进行市场预测，需要一定的条件，只有当数据的时间序列表现出水平型趋势即无显著的长趋势变化和季节变动时，才能采用此法进行预测。如果数列存在明显的长期趋势变动和季节变动时，则不宜使用。世界上第一个股票价格平均──道琼斯股价平均数在1928年10月1日前就是使用简单算术平均法计算的。简单算术平均法计算公式如下：•在简单平均数法中，极差越小、方差越小，简单平均数作为预测值的代表性越好。缺陷：•将各个体指数权数视为相等，与商品重要性和价格变动的实际影响不符。设观察变量有N个观察值X1,X2,……XN，则这些观察值的简单算术平均数作为预测值Xˆ，其公式为：niiX1n1xxˆX(10-1)[例10-2]试预测2005年该种产品的销售量和2006年该产品的销售量序号年份销售量增长量12345200020012002200320041200013150144501561016805__1150130011601195合计4805平均1201表10-1各年产品销售量和增长量单位：件二、加权算术平均法•是以观察期的加权算术平均数作为下期预测值的预测方法。•其计算如下：niiniiinnnWWXWWWWXWXWXWXX11212211ˆ(10-5)[例10-3]根据例10-1，用加权算术平均法试预测该企业7月份的销售额观察期1234567月份预测值观察值26272428262525.9(万元)权重(wi)123456三、几何平均法（1）又称比例预测法是以一定观察期内预测目标的时间序列的几何平均数作为某个未来时期的预测值的预测方法。当预测对象逐期发展速度（环比速度）或逐期增长率大致接近时，可采用此方法。一般用于观察期有显著长期变动趋势的预测。几何平均数法的预测模型是：[例10-4]试用几何平均法来预测2005年的销售额表10-2商品销售额及有关数据汇总表序号年份销售额环比发展速度Vⅰlgviwiwilgvi123452000200120022003200445.0051.7360.5570.2484.29-1.151.171.161.20-0.0610.0680.0650.079-1234-0.0610.1360.1950.316第三节移动平均法•移动平均法是在简单平均法的基础上发展起来的。将简单平均法改进为分段平均，并且按照时间序列数据点的顺序，逐点推移，这种方法称之为移动平均法。•根据时间序列逐项移动，依次计算包含一定项数的平均数，形成平均数时间序列，并据此对预测对象进行预...