時間數列的預測方法及分析-wenkub
2023-03-29 10:38:33 本頁面
【正文】 趨勢 T ? 季節(jié)變動 S ? 循環(huán)變動 C ? 不規(guī)則變動 I ? 時間序列的模型構成 ? 加法型 Y=T+S+C+I ? 乘法型 Y=T S C I ? 乘加型 Y=T S+C I ? 長期趨勢 ：是指由于某種根本性原因的影響，社會經濟現象在相當長的時間里，持續(xù)增加向上發(fā)展和持續(xù)減少向下發(fā)展的態(tài)勢。它是時間數列預測分析的重點。 ? 如蔬菜生產受季節(jié)氣候變化的影響，有淡季、旺季之分，淡季產量低價格高，旺季產量高價格低；衣著、食品、電風扇、燃料的需求都有季節(jié)性的變動。雖然每次變動周期的長短不同，其上下波動的幅度亦不一致，但是每一周期都呈現出盛衰起伏的現象。 是指由意外的偶然性因素引起的 ， 突然發(fā)生的 、 無周期的隨機波動 。 ? 預測公式： ? 功能： ? 平滑數據 ? 消除周期變動和不規(guī)則變動的影響，使長期趨勢顯示出來。 ? 如果數據的分布不屬于直線型的 ， 則應仔細觀察其分布是否近似于某一曲線 （ 如拋物線 、 雙曲線 、 指數曲線 、 S曲線等 ） ， 然后配合相應的曲線模型進行預測 。 ? 進行分析的步驟是：首先應將時間數列繪成曲線圖 ， 觀察在不同年份的相同月 （ 季 ） 有無季節(jié)變動；其次 ， 確定有季節(jié)變動之后 ， 再剔除其余因素變動的影響 ， 從而測定季節(jié)變動的規(guī)律性 。 ? 其次 ， 根據消除長期趨勢后的比率計算同季平均數和季節(jié)指數 。 ? 其次 ， 根據剔除長期趨勢后的離差計算同期平均數和季節(jié)差 。這種方法是先剔除長期趨勢和季節(jié)變動，再剔除不規(guī)則變動來測定循環(huán)變動的方法。 ? 不規(guī)則變動也有 乘法型 、 加法型 和 乘加型 三種模型分析。也可用循環(huán)變動去除循環(huán)變動與不規(guī)則變動值 ，計算不規(guī)則變動 。 ? 最后 ， 將時間數列中的實際數據減去長期趨勢 、 季節(jié)變動 、 循環(huán)變動 ， 其差額就是不規(guī)則變動 。 加法型模型 ? 月 （ 季 ） 別時間數列： Y=T+S+C+I 循環(huán)變動： C=Y－ T－ S－ I 不規(guī)則變動： I=Y－ T－ S－ C ? 年別時間數列： Y=T+C+I 循環(huán)變動： C=Y－ T－ I 不規(guī)則變動： I=Y－ T－ C=（ C+I） － C ? 其中： T代表長期趨勢 ， S代表季節(jié)變動 ， C代表循環(huán)變動 ， I代表不規(guī)則變動 。 乘加型模型 ? 月 （ 季 ） 別時間數列： Y=TS ? 年別時間數列： Y=T+C , March 28, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人
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