時間序列預測的常用方法與優(yōu)缺點-wenkub
2023-03-28 23:43:26 本頁面
【正文】 ? 簡單平均數法的預測模型是： nxnxxxxxxniin????????? 1321 ...? 簡單算術平均數法（ 2） ? 例 觀察期 1 2 3 4 5 6 預測值 觀察值 1050 1080 1030 1070 1050 1060 1057 加權算術平均數法（ 1） ? 加權算術平均數法是簡單算術平均數法的改進。 平均數預測 ? 平均數預測是最簡單的定量預測方法。 時間序列預測的原理與依據 ? 時間序列是指同一變量按事件發(fā)生的先后順序排列起來的一組觀察值或記錄值。第八章 時間序列預測 ? 什么是時間序列預測 ? 時間序列預測的常用方法 ? 時間序列預測法的優(yōu)缺點分析 時間序列預測的概述 ? 時間序列預測的概念 ? 時間序列預測的原理與依據 時間序列預測的概念 ? 時間序列預測法是一種定量分析方法，它是在時間序列變量分析的基礎上，運用一定的數學方法建立預測模型，使時間趨勢向外延伸，從而預測未來市場的發(fā)展變化趨勢，確定變量預測值。構成時間序列的要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應的變量水平。平均數預測法的運算過程簡單，常在市場的近期、短期預測中使用。它根據觀察期各個時間序列數據的重要程度，分別對各個數據進行加權，以加權平均數作為下期的預測值。 ? 幾何平均數法的預測模型是： nnnnnnnaaaaaaaaaaxxxxxxxx01231201321......????????????????或 幾何平均數法（ 2） ? 例（本例中幾何平均增長速度為 %。 ? 移動平均法可以分為： 一次移動平均法 二次移動平均法 一次移動平均法（ 1） ? 一次移動平均法適用于具有明顯線性趨勢的時間序列數據的預測?？缙谌≈悼稍?3~20間選取。而且只用于 的情形。 ttt xxx ?? )1(1 ?? ???? )1(1221)1(1)1()1(...)1()1()1(?????????????????tttttttttxxxxSxS????????? 一次指數平滑法（ 2） ? 例（ , S0(1) 取為前三項的平均值） 時 序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 銷售量 10 15 8 20 10 16 18 20 22 24 20 26 St(1) 11 ?? 二次指數平滑法（ 1） ? 二次指數平滑的計算公式 ? 預測的數學模型 )2( 1)1()2( )1( ???? ttt SSS ??)(12)2()1()2()1(ttttttttTtSSbSSaTbax??????????其中? 二次指數平滑法（ 2） ? 例：有關數據的計算見下表 ( )。 則選定直線趨勢方程為： 111212tbxattxxbbtax???????其中?)、( 2211 ,),( txtx 直線趨勢的分割平均法（ 2） ? 例 觀察年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2023 2023 2023 時 序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 觀察值 13 15 16 18 19 21 23 24 26 預測值 2023（ ） 直線趨勢的分割平均法（ 3） ? 計算過程 tbtaxtbxattxxbttxx5849876443214262423214181615131112122121??????????????????????????????????????? 拋物線趨勢的分割平均法（ 1） ? 拋物線趨勢的分割平均法要求將時間序列數據劃分為等距離的三段 。 ? 最小二乘法直線趨勢預測模型為： tbxtbxnattnxttxnbbtax?????????? ?? ?? ? ?)(1)( 22其中? 最小二乘法（ 2） ? 例 觀察年份 時 序 (t) 觀察值 (x) tx t2 趨勢值 1993 1 13 13 1 1994 2 15 30 4 1995 3 18 54 9 1996 4 20 80 16 1997 5 24 120 25 1998 6 27 162 36 1999 7 30 210 49 2023 8 32 256 64 2023 9 35 315 81 2023 10 36 360 100 合計 250 1600 385 250 最小二乘法（ 3） ? 根據上表可知： tbtaxtbxtbxnattnxttxnbt txnxxntt)(18252250553851025055160010)(3851600251025010552222???????????????????????????????? ?? ?? ? ?? ???? 直線趨勢預測模型（ 1） ? 若時間序列呈直線趨勢 ， 則選用三點法的直線趨勢預測模型 。 ? 設近 、 中 、 遠期
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