學(xué)年論文組合預(yù)測(cè)在汽車銷量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用-文庫吧
2025-06-08 18:16 本頁面
【正文】 銷售與庫存》，選取汽車銷售量作為研究對(duì)象，在確保原始數(shù)據(jù)無任意改動(dòng)的前提下，將歷年季度數(shù)據(jù)《主要工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)、銷售與庫存》中汽車銷量整合成一張表即為本文樣本數(shù)據(jù)。 組合預(yù)測(cè)方法基本原理在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期，很難有一個(gè)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型能對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)頻繁波動(dòng)的實(shí)現(xiàn)擬合得非常緊密并對(duì)其變動(dòng)的原因做出穩(wěn)定一致的解釋。組合預(yù)測(cè)模型能改進(jìn)預(yù)測(cè)效果，這是因?yàn)?，參與組合的各種預(yù)測(cè)模型所產(chǎn)生的誤差（下標(biāo)i為第i種預(yù)測(cè)，i=1,2，…，n）有正有負(fù)，如果，經(jīng)過組合就會(huì)產(chǎn)生正負(fù)抵消，降低誤差，提高組合預(yù)測(cè)的精度。Makridakis和Winkler在1983年對(duì)111個(gè)時(shí)間序列的外推研究中，發(fā)現(xiàn)用兩種模型組合，%，而當(dāng)模型組合增至5種時(shí)，%。本文據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選取時(shí)間序列分解法（乘法模型）、平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法（ARMA模型）和灰色預(yù)測(cè)法（GM（1,1）模型）三種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行組合。 汽車銷量分析預(yù)測(cè)1） 時(shí)間序列分解法經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的變化受許多因素的影響，概括地講，可以將影響時(shí)間序列變化的因素分為四種：長期趨勢(shì)因素（T），季節(jié)變動(dòng)因素（S），周期變動(dòng)因素（C）和不規(guī)則變動(dòng)因素（I）。時(shí)間序列是關(guān)于T、S、C、I的函數(shù)，常用的有加法模型和乘法模型兩種形式，結(jié)合實(shí)際問題的分析，本文采用乘法模型對(duì)汽車銷量進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。相關(guān)數(shù)據(jù)如表11所示。表11 汽車銷售量2003~2011年的季度數(shù)據(jù) 單位：萬輛季 度t當(dāng)季銷售量四項(xiàng)平均居中平均TCSI=Y/TCTC1 —————22 —————33 44 5 26 37 48 9 210 311 412 13 214 315 416 17 218 319 420 21 222 323 424 25 226 327 428 29 230 331 432 33 234 335 —— 436 ——— 先用移動(dòng)平均法剔除長期趨勢(shì)和周期變動(dòng)，然后再用按季平均法求出季節(jié)指數(shù)（移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)取4）。做兩次移動(dòng)，得到不含季節(jié)因素和不規(guī)則變動(dòng)因素序列TC見表11第（5）欄。用Y除以TC，即可得到只含周期因素和不規(guī)則變動(dòng)因素的序列SI見表11第（6）欄。將序列SI重新排列得表12，采用按季平均法，即可求得各年的同季平均數(shù)，不等于4，因此，需要作出修正，其修正系數(shù)為4/=。經(jīng)過修正后，即得汽車銷售量的季節(jié)指數(shù)，如表12最后一行所示（季節(jié)指數(shù)一般用百分?jǐn)?shù)表示，表中數(shù)據(jù)已化為百分?jǐn)?shù)）。 表12 運(yùn)用按季平均法求季節(jié)指數(shù) 單位：%年份一季度二季度三季度四季度合計(jì)同季平均季節(jié)指數(shù)4將時(shí)間序列T、S、C分解出來后，剩下的即為不規(guī)則變動(dòng)，即：I=Y/(TSC)由于不規(guī)則變動(dòng)因素是不可預(yù)測(cè)的，因此分解出來的不規(guī)則變動(dòng)因素對(duì)于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)是沒有什么意義的。故而可以略去實(shí)際運(yùn)算，只需在分析的時(shí)候考慮即可。由計(jì)算所
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