市場調(diào)查與預(yù)測第8章時間序列預(yù)測-wenkub
2022-11-03 17:06:52 本頁面
【正文】 )1(21)1(ttttttttTtntttttntttttMMnbMMaTbaxnMMMMMnxxxxM??????????????????????????其中? 二次移動平均法（ 3） ? 例 觀察年份 時 序 實(shí)際觀察值 Mt(1)(n=4) Mt(2)(n=4) 1991 1 38 1992 2 45 1993 3 35 1994 4 49 1995 5 70 1996 6 43 1997 7 46 1998 8 55 1999 9 45 2021 10 65 2021 11 64 2021 12 43 二次移動平均法（ 4） ? 根據(jù)模型計算得到 )(142)(1211212)2(12)1(1212)2(12)1(1212??????????????????????xTxMMnbMMaT??預(yù)測2021年所以有 指數(shù)平滑法預(yù)測 ? 指數(shù)平滑法來自于移動平均法，是一次移動平均法的延伸。 一次移動平均法（ 2） ? 一次移動平均數(shù)的計算公式如下： nxxxxMx ntttttt)1(21)1(1... ???????????? 一次移動平均法（ 3） ? 例 觀察年份 時 序 實(shí)際觀察值 Mt(1)(n=4) 1991 1 38 1992 2 45 1993 3 35 1994 4 49 1995 5 70 1996 6 43 1997 7 46 1998 8 55 1999 9 45 2021 10 65 2021 11 64 2021 12 43 二次移動平均法（ 1） ? 二次移動平均法是對一次移動平均數(shù)再次進(jìn)行移動平均，并在兩次移動平均的基礎(chǔ)上建立預(yù)測模型對預(yù)測對象進(jìn)行預(yù)測。 ? 一次移動平均法只能用來對下一期進(jìn)行預(yù)測，不能用于長期預(yù)測。 ） 觀察期 0 1 2 3 4 5 6 7 預(yù)測值 觀察值 1150 1210 1290 1360 1380 1415 1470 1500 1558 環(huán)比速度 移動平均數(shù)預(yù)測 ? 移動平均法根據(jù)時間序列逐項(xiàng)移動，依次計算包含一定項(xiàng)數(shù)的平均數(shù)，形成平均數(shù)時間序列，并據(jù)此對預(yù)測對象進(jìn)行預(yù)測。 ? 對于離預(yù)測期越近的數(shù)據(jù)，可以賦予越大的權(quán)重。 ? 最常用的平均數(shù)預(yù)測法有： 簡單算術(shù)平均數(shù)法 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法 幾何平均數(shù)法 簡單算術(shù)平均數(shù)法（ 1） ? 簡單平均數(shù)法是用一定觀察期內(nèi)預(yù)測目標(biāo)的時間序列的各期數(shù)據(jù)的簡單平均數(shù)作為預(yù)測期的預(yù)測值的預(yù)測方法。實(shí)際數(shù)據(jù)的時間序列 能夠展示研究對象在一定時期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢與規(guī)律 ，因而可以從時間序列中找出變量變化的特征、趨勢以及發(fā)展規(guī)律，從而對變量的未來變化進(jìn)行有效地預(yù)測。 ? 時間序列預(yù)測法也叫歷史延伸法或外推法。 ? 時間序列預(yù)測法的 基本特點(diǎn) 是： 假定事物的過去趨勢會延伸到未來； 預(yù)測所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性； 撇開了市場發(fā)展之間的因果關(guān)系。 ? 時間序列的 變動形態(tài) 一般分為四種：長期趨勢變動，季節(jié)變動，循環(huán)變動，不規(guī)則變動。 ? 在簡單平均數(shù)法中，極差越小、方差越小，簡單平均數(shù)作為預(yù)測值的代表性越好。 ? 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法的預(yù)測模型是： 1......3211332211???????????? ??nniiinnwxwxwxwxwxwxx其中? 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法（ 2） ? 例 觀察期 1 2 3 4 5 6 預(yù)測值 觀察值 1050 1080 1030 1070 1050 1060 1056 權(quán)重 (w) 幾何平均數(shù)法（ 1） ? 幾何平均數(shù)法是以一定觀察期內(nèi)預(yù)測目標(biāo)的時間序列的幾何平均數(shù)作為某個未來時期的預(yù)測值的預(yù)測方法。 ? 移動平均可以消除或減少時間序列數(shù)據(jù)受偶然性因素干擾而產(chǎn)生的隨機(jī)變動影響。 ? 必須選擇合理的移動跨期，跨期越大對預(yù)測的平滑影響也越大，移動平均數(shù)滯后于實(shí)際數(shù)據(jù)的偏差也越大。 ? 二次移動平均法與一次移動平均法相比，其優(yōu)點(diǎn)是大大減少了滯后偏差，使預(yù)測準(zhǔn)確性提高。指數(shù)平滑法是對時間數(shù)據(jù)給予加工平滑，從而獲得其變化規(guī)律與趨勢。 ? 三次指數(shù)平滑法建立的模型是拋物線模型。 拋物線趨勢的分割平均法的預(yù)測模型為： 、 可以由下列方程組求得 2? ctbtax ???233322222111tctbaxtctbaxtctbax?????????a cb、 拋物線趨勢的分割平均法（ 2） ? 例 ? 將上表數(shù)據(jù)分為等距的三段，每段兩個數(shù)據(jù)。 ? 直線趨勢預(yù)測模型為： 將坐標(biāo)點(diǎn)的值代入
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