時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法-wenkub
2023-03-29 10:38:33 本頁(yè)面
【正文】 2222?????????）（）（）（）（B 在 95％ 的可靠程度下 ， 2023年每月預(yù)測(cè)值區(qū)間為 ，即在 — 。 月 年 2023 2023 2023 2023 1 328 330 298 335 2 331 324 317 321 3 360 348 328 346 4 318 360 330 363 5 324 327 323 329 6 294 342 348 327 7 342 360 342 368 8 348 357 351 350 9 357 321 318 341 10 321 297 336 312 11 330 318 354 327 12 348 354 358 351 年合計(jì) 4001 4038 4003 4070 月平均 表5.1 食鹽年銷(xiāo)售額及平均值 單位：千元 ? 首先 ， 用下列公式估計(jì)出預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差 。 ① 如果以 2023年的每月平均值作為 2023年的每月預(yù)測(cè)值； ② 如果以 2023— 2023年的月平均值作為 2023年的月預(yù)測(cè)值 。 如果通過(guò)數(shù)年的時(shí)間序列顯示 ， 觀察期資料并無(wú)顯著的長(zhǎng)期升降趨勢(shì)變動(dòng)和季節(jié)變動(dòng)時(shí) ， 就可以采用此方法 。它個(gè)僅易懂 、 計(jì)算方便 ， 而且也容易掌握 。 （ 5） 進(jìn)行預(yù)測(cè) 。 S 三 、 時(shí)間序列因素的組合形式 ? 時(shí)間序列變動(dòng)是長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng) 、 季節(jié)變動(dòng) 、 循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)四種因素綜合作用的結(jié)果 。 ? 即循環(huán)變動(dòng)是具有一定周期和振幅的變動(dòng) 。 長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)通常用 T表示 ， T=T（ t） 。 二 、 時(shí)間序列的影響因素 一個(gè)時(shí)間序列是多種因素綜合作用的結(jié)果 。 ? 時(shí)點(diǎn)序列是指由反映某種社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在一定時(shí)點(diǎn)上的發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)所構(gòu)成的序列 。 ? 絕對(duì)數(shù)時(shí)間序列是基本序列 。第五章 時(shí)間序列 趨勢(shì)預(yù)測(cè)法 2 內(nèi)容提要 ?第一節(jié) 時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法概述 ?第二節(jié) 簡(jiǎn)易平均法 ?第三節(jié) 移動(dòng)平均法 ?第四節(jié) 指數(shù)平滑法 ?第五節(jié) 趨勢(shì)外推法 ?第六節(jié) 季節(jié)指數(shù)法 第一節(jié) 時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法概述 4 一、基本概念 時(shí)間序列 ? 時(shí)間序列是指某種經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)值 ，按時(shí)間先后順序排列起來(lái)的數(shù)列 。 可分為時(shí)期序列和時(shí)點(diǎn)序列兩種 。 如各個(gè)年末的人口總數(shù) 。 ? 長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng) ? 季節(jié)變動(dòng) ? 循環(huán)變動(dòng) ? 不規(guī)則變動(dòng) 長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng) ? 長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)又稱(chēng)傾向變動(dòng) ， 它是指伴隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展 ， 在相當(dāng)長(zhǎng)的持續(xù)時(shí)間內(nèi) ， 單方向的上升 、 下降或水平變動(dòng)的因素 。 圖 時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期趨勢(shì)變化曲線 季節(jié)變動(dòng) ? 季節(jié)變動(dòng)的周期性比較穩(wěn)定 ， 一般以年為單位作周期變動(dòng) 。 ? 循環(huán)變動(dòng)是時(shí)間的函數(shù) ， 通常用 C表示 ，C=C（ t） 。四種因素組合的形式有多種 ， 有以下兩種基本形式 。 I 四 、 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的步驟 （ 1） 繪制觀察期數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖 ， 確定其變化 趨勢(shì)的類(lèi)型 。 第二節(jié) 簡(jiǎn)單平均法 簡(jiǎn)易平均法 ， 是將一定觀察期內(nèi)預(yù)測(cè)目標(biāo)的時(shí)間序列的各期數(shù)據(jù)加總后進(jìn)行簡(jiǎn)單平均 ， 以其平均數(shù)作為預(yù)測(cè)期的預(yù)測(cè)值 。 常用的簡(jiǎn)易平均法有算術(shù)平均法 、 加權(quán)平均法和幾何平均法 。 (2)以觀察期的每月平均值作為預(yù)測(cè)期對(duì)應(yīng)月份的預(yù)測(cè)值 。 可以看出 ， 選擇觀察期的長(zhǎng)短不同 ， 預(yù)測(cè)值也隨之不同 。 —觀察期數(shù)——預(yù)測(cè)值（平均數(shù)）——實(shí)際值——標(biāo)準(zhǔn)差—）（nxxSnxxSixix12????式中： ? 然后 ， 計(jì)算某種可靠程度要求時(shí)的預(yù)測(cè)區(qū)間 。 例 ： 某商店汗衫的銷(xiāo)售量如表 ， 預(yù)測(cè)第四年每月的銷(xiāo)售量 。 設(shè) x1， x2， x3為觀察期的資料 ， 則其幾何平均數(shù)為： ）—資料期數(shù)（數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)——幾何平均值；—nGxxxG nn?21??式中： 例 ： 某企業(yè) 1994— 2023年的銷(xiāo)售額資料如表 ， 預(yù)測(cè)該企業(yè) 2023年的銷(xiāo)售額 。 %lglg%???????????? arcnxarcGxxxGinn ??或 12023??? 142 7Tt T ttTty G Py t TTPy?????? ? ?— — 第 期 的 預(yù) 測(cè) 值— — 預(yù) 測(cè) 期 與 最 后 觀 察 期 的 間 隔 數(shù)— — 第 t 期 的 觀 察 值（ 萬(wàn) 元 ）觀察期 實(shí)際銷(xiāo)售額 環(huán)比指數(shù)（ x） lgx 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 Σ /n 表5.4 年銷(xiāo)售額及幾何發(fā)展速度 單位：萬(wàn)元 三 、 加權(quán)平均法 加權(quán)平均法 ， 就是在求平均數(shù)時(shí) ， 根據(jù)觀察期各資料重要性的不同 ， 分別給以不同的杖數(shù)后加以平均的方法 。 每次移動(dòng)平均總是在上次移動(dòng)平均的基礎(chǔ)上 ，去掉一個(gè)最遠(yuǎn)期的數(shù)據(jù) 、 增加一個(gè)緊挨跨越期后面的新數(shù)據(jù) ， 保持跨越期不變 ， 每次只向前移動(dòng)一步 ， 逐項(xiàng)移動(dòng) ， 滾動(dòng)前移 。 但 N應(yīng)取多大 ， 應(yīng)根據(jù)具體情況作出決定 。 預(yù)測(cè) 1999年的貨物周轉(zhuǎn)量 。 它可分為一次指數(shù)平滑法和多次指數(shù)平滑法 。 體現(xiàn)了 “ 近重遠(yuǎn)輕 ” 的賦權(quán)原則 。如果 ?值選取得越大 ， 則越加大當(dāng)前數(shù)據(jù)的比重 ，預(yù)測(cè)值受近期影響越大；如果 ?值選取得越小 ，則越加大過(guò)去數(shù)據(jù)的比重 ， 預(yù)測(cè)值受遠(yuǎn)期影響越大 。 一次指數(shù)平滑法的初值的確定有幾種方法： ? 取第一期的實(shí)際值為初值 ? 取最初幾期的平均值為初值 例 ： 某商店 l982— 1991年銷(xiāo)售額資料如 excel表所示 ， 試用一次指數(shù)平滑法預(yù)測(cè) 1992年銷(xiāo)售額為多少萬(wàn)元 。 ? 當(dāng)時(shí)間序列的變動(dòng)呈線性趨勢(shì)時(shí) ， 可采用二次指數(shù)平滑法 。 根據(jù)函數(shù)關(guān)系的形態(tài)不同 ， 可分為直線趨勢(shì)外推法 、 曲線趨勢(shì)外推法及指數(shù)趨勢(shì)外推法三種 。 它是將時(shí)間序列觀察值數(shù)據(jù)按時(shí)間先后在平面坐標(biāo)圖上一一標(biāo)出 ， 以橫軸表示時(shí)間 ， 縱軸表示某預(yù)測(cè)變量 ， 描出散點(diǎn)圖 ， 并根據(jù)其走向 ，用目測(cè)徒手畫(huà)出一條擬合程度最佳的直線 。 例 ： 某家用電器廠
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