《時間序列預測》ppt課件(文件)
【正文】 t(MRtM ,33 和 ),1(1btax ???bRanRTbbnaTbaR3115)34(311??????????即有 直線趨勢預測模型（ 2） ? 當 數據項在 6~10時 ， 取 3項加權平均 ， 在序列的首尾兩端求得近期和遠期兩點坐標 。 ? 季節(jié)變動預測必須收集 三年以上 的資料。 月 年 1999 2021 2021 合計 月平均 季節(jié)指數 預測值 1 80 120 320 520 173 2 120 200 400 720 240 475 3 200 350 700 1250 417 4 500 850 1500 2850 950 5 800 1500 2400 4700 1567 6 2500 4500 6800 13800 4600 9120 7 2400 6400 7200 16000 5333 8 600 900 1500 3000 1000 9 200 400 600 1200 400 10 100 250 400 750 250 495 11 60 100 200 360 120 12 40 80 110 230 77 合計 7600 15650 22130 45380 1261 2500 季節(jié)比例法（ 1） ? 季節(jié)比例法是為了消除趨勢變動和剩余變動的影響，利用各月（季）的實際值與趨勢值之比計算季節(jié)指數來分析和確定各月（季）預測值的一種方法。 4828211832121212111111333222111????????????????xxTIxxTIxxTIxxTIxxTIxxTIiii????????所以有 :趨勢比率的計算公式是 季節(jié)比例法（ 6） ? 第四步：計算季節(jié)指數。 季度序號 趨勢比率 平均趨勢比率 2021年趨勢值 2021年預測值 1999 2021 2021 1 2 3 4 。所以有 33334321????????????????SISISISI 季節(jié)比例法（ 7） ? 第五步：進行預測。 觀察年分 時序（ t） 觀察值（ x） t2 tx 趨勢值 趨勢比率（ TI） 1999 1 32 1 32 2 18 4 36 3 21 9 63 4 39 16 156 2021 5 36 25 180 6 21 36 126 7 24 49 168 8 44 64 352 2021 9 39 81 351 10 25 100 250 11 28 121 308 12 48 144 576 合計 78 375 650 2598 季節(jié)比例法（ 3） ? 計算過程 第一步：求趨勢值 假定各季度銷售量呈直線趨勢變化，根據最小二乘法建立直線趨勢預測模型 ，利用上表中數據可求得 即有直線趨勢預測數學模型 btax t ???12123 7 5786 5 0123 7 5782 5 9 812)( 222??????????????????? ?? ? ?ntbnxattnxttxnbtx t ??? 季節(jié)比例法（ 4） ? 第二步：根據直線趨勢預測模型計算各期趨勢值。 ? 簡單平均法的 具體步驟 是： 根據各年份資料求出每月（季）平均數； 計算全時期月（季）總平均數； 求出月（季）季節(jié)指數； 進行預測。 ? 設近 、 中 、 遠期三組數據的平均值的坐標點分別為 、 。 ? 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 2021 8 32 256 64 2021 9 35 315 81 2021 10 36
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