時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法與分析-wenkub
2023-03-28 23:43:56 本頁面
【正文】 ? 簡單平均數(shù)法的預(yù)測(cè)模型是： nxnxxxxxxniin????????? 1321 ...? 簡單算術(shù)平均數(shù)法（ 2） ? 例 觀察期 1 2 3 4 5 6 預(yù)測(cè)值 觀察值 1050 1080 1030 1070 1050 1060 1057 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法（ 1） ? 加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法是簡單算術(shù)平均數(shù)法的改進(jìn)。 平均數(shù)預(yù)測(cè) ? 平均數(shù)預(yù)測(cè)是最簡單的定量預(yù)測(cè)方法。 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的原理與依據(jù) ? 時(shí)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(shí)間序列預(yù)測(cè) ? 什么是時(shí)間序列預(yù)測(cè) ? 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的常用方法 ? 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的優(yōu)缺點(diǎn)分析 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概述 ? 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概念 ? 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的原理與依據(jù) 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的概念 ? 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種定量分析方法，它是在時(shí)間序列變量分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測(cè)模型，使時(shí)間趨勢(shì)向外延伸，從而預(yù)測(cè)未來市場(chǎng)的發(fā)展變化趨勢(shì)，確定變量預(yù)測(cè)值。構(gòu)成時(shí)間序列的要素有兩個(gè)：其一是時(shí)間，其二是與時(shí)間相對(duì)應(yīng)的變量水平。平均數(shù)預(yù)測(cè)法的運(yùn)算過程簡單，常在市場(chǎng)的近期、短期預(yù)測(cè)中使用。它根據(jù)觀察期各個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的重要程度，分別對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，以加權(quán)平均數(shù)作為下期的預(yù)測(cè)值。 ? 幾何平均數(shù)法的預(yù)測(cè)模型是： nnnnnnnaaaaaaaaaaxxxxxxxx01231201321......????????????????或 幾何平均數(shù)法（ 2） ? 例（本例中幾何平均增長速度為 %。 ? 移動(dòng)平均法可以分為： 一次移動(dòng)平均法 二次移動(dòng)平均法 一次移動(dòng)平均法（ 1） ? 一次移動(dòng)平均法適用于具有明顯線性趨勢(shì)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)?？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(shù)平滑法（ 2） ? 例（ , S0(1) 取為前三項(xiàng)的平均值） 時(shí) 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(shù)平滑法（ 1） ? 二次指數(shù)平滑的計(jì)算公式 ? 預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型 )2( 1)1()2( )1( ???? ttt SSS ??)(12)2()1()2()1(ttttttttTtSSbSSaTbax??????????其中? 二次指數(shù)平滑法（ 2） ? 例：有關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算見下表 ( )。 則選定直線趨勢(shì)方程為： 111212tbxattxxbbtax???????其中?)、( 2211 ,),( txtx 直線趨勢(shì)的分割平均法（ 2） ? 例 觀察年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2023 2023 2023 時(shí) 序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 觀察值 13 15 16 18 19 21 23 24 26 預(yù)測(cè)值 2023（ ） 直線趨勢(shì)的分割平均法（ 3） ? 計(jì)算過程 tbtaxtbxattxxbttxx5849876443214262423214181615131112122121??????????????????????????????????????? 拋物線趨勢(shì)的分割平均法（ 1） ? 拋物線趨勢(shì)的分割平均法要求將時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分為等距離的三段 。 ? 最小二乘法直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型為： tbxtbxnattnxttxnbbtax?????????? ?? ?? ? ?)(1)( 22其中? 最小二乘法（ 2） ? 例 觀察年份 時(shí) 序 (t) 觀察值 (x) tx t2 趨勢(shì)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(jì) 250 1600 385 250 最小二乘法（ 3） ? 根據(jù)上表可知： tbtaxtbxtbxnattnxttxnbt txnxxntt)(18252250553851025055160010)(3851600251025010552222???????????????????????????????? ?? ?? ? ?? ???? 直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型（ 1） ? 若時(shí)間序列呈直線趨勢(shì) ， 則選用三點(diǎn)法的直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 。 ? 設(shè)近 、 中 、 遠(yuǎn)期
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